从行为到场景： 经济学冲破象牙塔的有力尝试(苏亮瑜；10月23日)

    对于巨额长期固定成本的资金，如何选择跨期配置？这是每个经济主体都可能遇到的问题：锁定资金期限，资产端的管理运营，有时可能给人带来超乎预期的收益，有时则面临令人夜不能寐的利差损。
    规避利差损失的心理概率往往大于收获超额收益的心理概率。以2017年诺贝尔经济学奖得主塞勒教授的禀赋效应分析，就是人们往往更在乎失去已经拥有的，即损失厌恶心态，这些沉淀资产在人们心里是确定性、人格化的产权归属。而在这些资产未得到前，人们心里并未为此提供特定的心理账户，因此沉淀资产避害的边际诉求高于趋利，呈非对称性特征。该研究结果对投资者在股票亏损时迟迟不愿斩仓止损做出了很好的诠释，对亏损持续扩大的资产斩仓，意味着心理上要承受失去的痛苦。
    行为经济学提出的禀赋效应等，被看作是对经济学理性人假设的有力质疑。然而，更突出的问题是，就高度抽象化、数学工具化的传统经济学而言，其发展日趋走进象牙塔，对真实世界的解释力愈发不足，论证过程即使非常严谨，更多也是在强调假设成立前提下模型内在逻辑的自洽。
    以文章开头描述的事件为例，传统经济学思维往往从客体入手，利用笛卡尔的理性建构分析框架，通过发现问题、分析问题和解决问题的规范化程式，计算未来固定期限内的利率走势，即首先考虑通过构建因果逻辑关系、确定假设前提、识辨不同影响变量的序位，然后建立数学模型，并回测分析可能出现的利差损。
    唯一能为模型服务的是抽象化的、单维度的、没有温度的数据，而这即便通过高度技术化手段实现由静态向动态均衡模型的突破，这种动态性也是断点均衡，而非自然连续性均衡，正如成像技术中动作是不同断点画面的时间排序一样。显然，我们并不会把影像画面当作现实，模型实际上也很难真正揭示现实的时间价值，也就很难有效解决跨期选择问题，甚至会习惯性地触犯统计学上的两类错误。这也从另一个角度回应了英国前首相本杰明·迪斯累利的那句名言“世界上有三种谎言，即谎言、糟糕透顶的谎言和统计数据”。
    如果从社会分工的角度看，这种见物不见人的分析框架，得到的解释可能非常富有戏剧性，经济学研究从真实世界走向抽象的虚拟世界的过程，恰恰伴随着持续的知识深化、分工或者是知行分隔，教授们更多钻在象牙塔中依赖各类统计数据做研究，与真实世界渐行渐远甚至南辕北辙。
    所以行为经济学家最为突出的贡献，可能是将人的行动拉到了经济学研究的主线上，使经济学更加重视人们行为的重要性，这有助于打破经济学规范性研究形成的八股文范式，因为后者使经济学更多地游走在模型世界，而非真实世界，并导致回测验证主要针对于模型，而非具体企业的长尾风险。这也使得赢模型做亏企业的现象屡见不鲜，比如经济学家、金融学家费雪就似乎并无投资天赋，举世公认的天才物理学家牛顿在投资方面的表现也不尽如人意。
    然而，由边缘变成主流之一的行为经济学，暂时未能突破的一个矛盾是：尽管采用了主观主义的边际分析框架，但仍然沿用了适合物理世界分析框架的笛卡尔理性建构思维。这使得行为经济学某种程度上类似于哈耶克等人曾质疑的原子论观点。
    哈耶克认为原子论分析框架是极端分析框架，只见树木不见森林。行为经济学提出的有限理性假设，是个体的、人格化的有限理性。这种一般化的有限理性其实是哈耶克强调的自发扩展秩序的内生驱动机制，市场交易交换的是不同人的分散知识，并进行交互学习的过程，这实际就是将人的行为放在了其发生的场景下，而这种场景就是市场自发扩展的秩序，即由分散知识导致的处理事件能力的有限理性，是无法从场景中单独隔离出来的，很多时候从单个个体看是有限理性，从整体层面看则往往能带来合作共赢的效果。
    显然，当前行为经济学尚未能发展出完整的商业周期理论，即没有搭建出由人的行动向场景扩展的发生过程和秩序，更多是基于心理学分析人在行动中的情绪曲线。
    只有将个体行为放在特定的场景下，才更有现实价值。近年来金融科技的发展让场景营造成为时下热潮，绝大多数金融机构普遍认为搜集数据，进行规范性定性定量分析，对风险识别总是事后的，风险无法在事件中得到有效识别和缓释，因此倾向于搭建平台，让自己的经营活动场景化，为此区块链技术、消费金融、新型产融结合等随之受到热捧。显然，从行为到场景，是真实世界与学术研究同样面临的一场跨越，而主要聚焦刺激—响应—反馈的行为经济学分析，在场景方面的关注相对有限，甚至对个体的行为分析也类似动物精神式的强调本能。
    再回到本文开头的案例，若对一笔固定成本的资金进行跨期配置，在行为分析上是原子式的，在逻辑分析上是笛卡尔理性建构的，则很少有人能够摆脱损失厌恶和禀赋效应，毕竟这样的分析框架测试的是其创建的模型，而非真实世界所预期的长尾风险，而行为若无法真正场景化，那么无论是虚拟现实还是增强现实，跨期配置的风险都不容忽视。
    长期看我们是死的。跨期配置赌的是对未来的行动不确定性，就是很多时候我们看不清未来持续发生的场景中有什么长尾。显然，这是原子论的行为分析框架和传统的规范性分析框架等都无法解决的，而虚拟现实和增强现实的某个场景，有助于改善我们对未来的恐惧和敏感，如将固息资金的运用置换成熟悉的资产场景，即由交易型的资金端场景转换成经营管理型的资产端场景，令人患得患失的不确定性就变成容易度量和管理的风险，问题就将转向评估自身的投资研究能力、资产管理能力、对经济社会变迁的敏感性适应能力，以及风险缓释能力等自我可把控因素。
    塞勒教授为我们辨识纷繁复杂的真实世界提供了许多有用的视角和解释框架。（作者单位：越秀金控金融研究所；载《第一财经日报》2017年10月23日）