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Tversky, A. & Kahneman, D.(1985)The Framing of Decisions and the Psychology of Choice. In George Wright(ed.)Behavioral Decision Making. Plenum Press, New York, 25-41.
1.緣起
長久以來,經濟學處理風險及不確定問題時,均會使用期望效用理論。就一規範性理論的範疇而言,這個理論是非常令人驚異的,因為它告知我們人如何在風險之下做決策,但就實証性理論的範疇而言,則不那麼令人激賞了,因為人們似乎沒那麼理性,也不會使用那麼多的數學工具,並且有許多做決策時產生的現象仍無法解釋。
在經過多年的找尋後,兩位學者Daniel Kahneman及Amos Tversky發展出展望理論(Prospect Theory)。這個理論與期望效用理論不同的是,決策者是在各項被包裝過的展望(Framed Prospects)中選擇一個。由於這個理論的出現及使用,說明了原本期望效用理論無法解釋的現象,並且為經濟學開拓了行為經濟學的視野及為心理學者開展了生理心理學的領域,可以說是貢獻非常大,現在我們來看看這個理論是如何運做的。
2.內容大要
2.1人們行為的不一致性
所謂的決策可以說就是選擇,也就是說在事件的出象及出象的機率都知道時,由可行的方案中選擇一個。在展望理論中,對於人們行為的處理方式則有所不同,作者首先定義了決策框架(Decision Frame),說明決策者對某一個特定選擇的行動方案、報酬及情境的認知,決策者所選擇的框架一部份是由問題的形成所控制,一部份是由規範、習慣及決策者的個人特徵所決定的。
通常在經濟學的理性決策假設下,偏好是不會隨著問題包裝(frame)方式的不同而改變的,但事實上,人的偏好會隨著方案、情境及出象的包裝不同而改變的,試看下面二例:
問題一:(訪問152人)假想亞洲爆發罕見疾病,預見會有600人死亡,有方案a及方案b可供選擇以對抗疾病,估計如下:
方案a:200人可以獲救 【72%】
方案b:1/3機率600人可獲救,2/3的機率無人可獲救 【28%】
請問方案a與方案b您喜歡那一個?
結果一如括號所示,方案a獲得了大多數人的支持,這就是風險趨避(risk averse),確定200人可獲救的方案比較吸引人。
問題二:(訪問155人)同於問題一,但是陳述的方式不同:
方案c:有400人會死亡 【22%】
方案d:有1/3的機率無人死亡,2/3的機率600人均死亡 【78%】
請問方案c與方案d您喜歡那一個?
結果方案d獲得高度支持,這是風險喜好(risk taking)的情形。
我們顯然可以看出,問題一與問題二只是描述的方法不同,但事實上是相同的。問題一以正面敘述法,以獲救人數詢問,而問題二用反面敘述法,用死亡人數詢問,結果竟然是如此的不同。這就說明了在有利得時,人們常是風險趨避的,而在有損失時,人們常是風險喜好的,傳統的期望效用理論的應用顯然是出了問題,於是有必要建立一個新的理論說明這個現象。
2.2展望理論的內涵
展望理論的內涵區分為下面二部份:
價值函數(The value function):
人們在有利得(gains)時,會隨著利得的增加,而價值是遞減的,表現出風險趨避的特性;若有損失(losses)時,則隨著損失的增加,所造成的價值減少是遞減的,這表現出風險偏好的特性,這通稱為敏感性下降法則(The Principle of Diminishing Sensitivity),或韋伯-佛契納法則(Weber-Fechner Law)。另一方面,人們會對失去錢的反應會較有利得時為激烈,價值函數及圖形如下所示:
其中,α及β介於(0,1)之間的數,λ>1,當x>0時表示為利得,x<0時表示為損失。依實証研究的結果,α=β≈0.758,而λ≈3.11。
圖一:價值函數圖形
權數函數(weighting function):
π(p)是決策權數,為機率值p的單調遞增函數,這個函數有下列特點:
(1)不可能的事件拾棄,即π(0)= 0,由於函數經過標準化(normalized)處理,使π(1)= 1。
(2)機率低時給予較重的權數,機率較高時給予較低的權數。