《快思慢想》康納曼逝世！畢生挑戰經濟學基本假設：人就是沒這麼理性

《快思慢想》作者丹尼爾．康納曼（Daniel Kahneman）辭世。他發展出的行為經濟學，是經濟學家族中的一支，它的內涵卻比較像個叛逆的小子。這個興起不過50年的領域，挑戰了經濟學數百年來的基本假設。

傳統的經濟學，建立在「經濟人」「理性人」的基本架設上，也就是人是利己的動物，並且可以做出理性的決定。儘管多數人的確都是以「自己」為出發點來做決定，然而當我們觀察現實世界的人類行為時，卻能夠發現許多無法用理性來解釋的行為。

因此，一群研究者重新探討左右經濟人行為的因素。有趣的是，投入這個領域的許多人的背景是心理學，他們也成為了行為經濟學的先驅學者。

一般認為，1960年代，當時在以色列耶路撒冷希伯來大學（Hebrew University of Jerusalem）任教的丹尼爾·康納曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯·特維斯基（Amos Tversky）所進行的研究，是行為經濟學的起點。

時至今日，累積多年研究成果，行學經濟學家將人們在面臨不確定的狀況時，用來簡化問題、下判斷的技巧，稱之為「判斷捷徑」（judgmental heuristics）。

以康納曼為首的行為經濟學家，研究了左右人們決策的各種因素，找出一系列的捷思。這些捷思具有「系統性的傾向」，意指他們並非隨機出現，而是有脈絡可循，會一再重複，因此可以被描述和歸類。比如說，我們經常高估自己成功的機率，總是樂觀看待計畫的進程（計畫謬誤與樂觀偏見）。

這些捷思經常會蒙蔽人的理性，如同杜克大學（Duke University）行為經濟學教授、《誰說人是理性的》作者丹·艾瑞利（Dan Ariely）所說，「人類不只是非理性，而且是可預測的非理性，也就是我們的非理性行為會一再重複出現。」

不過，在人類演化過程中，判斷捷徑其來有自。《誰說有錢人一定會理財？》作者蓋瑞．貝斯基（Gary Belsky）和康乃爾大學（Cornell University）心理學教授湯馬斯·季洛維奇（Thomas Gilovich）指出，人們每天必須做出上千個決定，讓事情順利進行，大腦因而產生了決策歷程的捷徑。某個程度上，行為經濟學就是要研究這些捷思，看看有哪些經驗法則，雖然對生存在原始叢林的人類很有用，如今卻成為阻礙理性思考的絆腳石，讓經濟學理論能夠更為貼近現實。

除了應用在個人決策領域之外，行為經濟學也廣泛被運用在商界和經濟政策上。例如芝加哥大學教授理查·泰勒（Richard Thaler）和卡斯·桑斯坦（Cass Sunstein）合著的《推力》，便強調哪些思考偏誤會影響人們存錢的習慣，政府應該據此調整公共政策。比如說預設人民的薪資所得會提撥部分比例至退休金帳戶（不願儲蓄者要打勾才取消），就能成功提高人民的儲蓄率。

行為經濟學之父：丹尼爾．康納曼的生平

美國普林斯頓大學（Princeton University）講座心理學教授，普林斯頓伍德羅威爾遜學院（Woodrow Wilson School）公共事務教授；獲2002年諾貝爾經濟學獎，被譽為行為經濟學之父。著有《快思慢想》（Thinking, Fast and Slow）。

「我們會對顯而易見的東西看不見，我們看不見我們的看不見。」

以色列裔美國人，生於1934年3月5日。曾於2002年獲頒諾貝爾經濟學獎，目前是美國普林斯頓大學（Princeton University）心理學和公共事務榮譽教授。

康納曼在提交給諾貝爾獎協會的自傳中，提到自己小時候印象深刻的經驗。當時他們一家身處於遭到德國占領的法國境內，所有猶太人都必須穿上印有「大衛之星」（Star of David；猶太教和猶太文化的標示）的服裝，並且遵守宵禁。有天，他貪玩到誤了時間，便把衣服內外反穿，想辦法溜回家。 路上，他遇到一名德國軍人，是爸媽耳提面命最需要小心的人物。但是軍人叫住他後，卻給了他親切的擁抱，還打開錢包拿出一張小男孩的照片，用德語說了些話，並給了他一點錢。這次的經驗，讓康納曼體會到人類的複雜性。

康納曼說，青少年時期的自己，本來對哲學性的問題比較感興趣，例如神的存在或生命的意義。他之後逐漸發現，比起神是否存在，更讓他深思的是，為什麼人會相信神；與其討論倫理道德，他更想知道為什麼人會認為某件事情是對的、另一件事情是錯的。

找到了自己的興趣所在，康納曼在17歲時，立志成為心理學家。他在耶路撒冷希伯來大學取得學位，主修心理學副修數學。畢業後，在以色列服兵役時，他被分發到心理學的分支，要找出不同職務的兵需要什麼樣的人格特質，並且發展出可以辨識這些特質的面試系統。這套他在21歲時設計的系統，後來在軍中沿用了幾十年。

退伍後，康納曼去到美國，在加州大學柏克萊分校（University of California, Berkeley）取得心理學博士學位，後來回希伯來大學任教，與他最重要的研究夥伴阿莫斯·特維斯基（Amos Tversky）展開合作，可說是行為經濟學的濫觴。 2002年，他和同事維農·史密斯（Vernon L. Smith）獲得諾貝爾經濟學獎，獲獎理由是將心理學的研究拓展至經濟學的領域，特別是人在不確定的時候如何做出判斷。

你或許知道不要盡信直覺，但是萬一你不知道自己其實經常是直覺行事，而且這些直覺可能會導致你做出偏誤的決策呢？《快思慢想》書中所提出的直覺的系統性偏差，就是想要提醒你，什麼時候可以信賴你的直覺，什麼時候直覺可能會騙了你、害了你。

然而，即使知道自己的心智充滿偏見，要修正卻是困難重重。連康納曼都說，他做了那麼多研究，決策時還是常常犯錯。特別是，當前局勢不確定性更高，不管是哪個產業的經驗法則，都面臨著逐條失效的命運；而商場競爭日益激烈，速度與應變幾乎成了金科玉律，迫使經理人在時間壓力下，更容易聽從直覺的建議。

當「唯快不破」的經商法則甚囂塵上，我們要比的不是「出手的速度」，而是「一刀斃命的成效」。直覺式的快問快答，帶給你速度，卻可能讓你失誤；全神貫注、理性分析，才能確保在最快的時間內，做出「正確的決策」。好的決策、更高的管理成效，需要你慢慢想，然後大膽做。

《快思慢想》的思想精華：大腦運作方式分為系統一和系統二

康納曼在行為經濟學的經典著作《快思慢想》中，將人大腦的運作方式區分成兩種，分別稱之為「系統一」和「系統二」。這種分類法並非作者丹尼爾‧康納曼（Daniel Kahneman）所獨創，而是延續自心理學家奇思．史坦諾維胥（Keith Stanovich）和李察．魏斯特（Richard West）的分類法。

簡單來說， 系統一代表的是反射性的直覺思考，系統二代表的是按部就班分析的理性思考。 康納曼指出，雖然一般人想到自己的時候，多半認為自己是經過思考後才做出判斷，也就是認為系統二在當家，但是「本書（《快思慢想》）的主角卻是系統一。」而雖然系統二擁有最後的決定權，但是因為系統一可以提供毫不費力、自動產生的印象，所以系統二經常就「省事地」採納了系統一的建議來過日子。

仔細想想，直覺確實可以幫助你省下很多力氣。就像你熟練了開車的技術之後，在慣常通勤的道路上，幾乎不用動腦就可以到達目的地，這就是系統一在主導駕駛行為。要是你去到一家餐廳，只找到了一個窄小的停車位，系統一無法應付時，便會把系統二叫出來，讓它仔細判斷車位的大小和倒車的方向。

日常生活中，我們的大腦大致上都依循著這樣的規律在運作著：系統一自動化地運作，系統二則是處於省電模式中，只用了一小部分資源。系統一會建議系統二該下什麼判斷，餵給他印象和感覺，如果系統二支持，那麼這些「感覺」就會變成「想法」。

一般而言，系統一和系統二的工作分配非常有效率，他們能把工作量減到最低，將效能充分提高。不過，儘管系統一通常都是對的，卻也因為它的預測準、反應快，容易偏見行事和犯錯（像是以貌取人，認為長得和善的人就是好人；長相凶惡的人最好不要靠近），也會逃避困難的問題，而且「不能被關掉」。

系統一的功能

• 自動化：判斷一個物體比另一個物體遠
• 毫不費力：聽到「恭喜」，自動接著說「發財」
• 感知與評估周遭環境：轉向聲音的來源、辨識物體、害怕昆蟲
• 不受自主控制：提到國旗就想到國旗圖案
• 長期練習而變得自動化：背誦九九乘法表
• 專家具備的能力：西洋棋大師可以瞬間找出棋路
• 廣泛的語言和文化知識：建構出常態的世界觀，判斷什麼事情會讓你感到驚訝，例如從伴侶的語氣裡聽出怒意

輸了200元的痛苦，大於贏得200元的快樂：系統一負責評估生存情況，因而有規避損失的天性。每次推動改革時，受到損害的人會比得到利益的人抗爭得更激烈。
新來的主管長得很帥、很聰明的樣子：系統一能夠快速下結論，你喜歡一個人的長相，就也有可能覺得他很聰明，工作表現不錯。
消防員瞬間判斷火場狀況：系統一在可預測的環境中，經由長久練習，學習到有效的規律，進而把經驗法則變成直覺。不過，如果環境充滿不確定性（如全球金融市場），專家意見可能比一般人好不了多少。

系統二的功能

• 刻意運用注意力：賽跑時，注意裁判鳴槍
• 費力：計算二位數乘法（38×49＝？）
• 可以改變系統一的運作：在火車站等朋友時，設定自己刻意去找有鬍子的男人
• 自我監控：在餐廳裡，刻意控制自己的視線不去看隔壁的辣妹
• 擁有最後決定權：就算系統一被聲響吸引，系統二也可以叫自己不要去聽
• 遇到和平常不一樣的事情時，活化並引導注意力：從左駕（台灣）到右駕（日本）的國家開車

工作壓力大時，容易發脾氣、暴飲暴食：當系統二用全副資源在處理工作時，自我監控功能會降低。
周年慶，每人每次限買8包：不管打折的品項是什麼，你可能就會買個6包。系統一很容易受到數字影響，而系統二則會根據系統一的建議做調整。就算你本來只想買1罐，但是受到8的影響，你可能還是會不自覺地增加購買數量。
總是高估自己成功的機率：系統一看事情的方式比較簡單，傾向依現有資訊下判斷，找出其他證據，思考數據的合理性，要請出系統二才辦得到。