神经经济学——经济学领域的“新大陆”

　   摘要:传统经济学在研究消费决策时通常假设人是理性的, 总是在约束条件下寻求利益的最大化。而大量的现实经济活动表明,人在作出决策时往往不是出于理性的判断。对于那些传统经济学模型无法解释的行为,通过借助现代神经医学设备,研究人员能够在神经层面触及决策潜意识,重建经济学对经济行为的解释框架。
　　关键词:神经经济学;传统经济学;决策潜意识;经济行为;神经层面

　　理性主义历来是传统经济学家坚守的阵地,然而由于传统经济学说在一些理论推理过程中所作的假设难以衡量,又与现实经济生活中的经济决策行为多有违背,因而备受质疑。特别是美国Baylor医学院的科学家所做的“百事可乐”品尝实验证实了“可口可乐”市场份额高的原因并不是出自“可口可乐”的口味偏好,而是受其品牌影响,这表明与味觉相关的低级认知功能被高级认知功能所取代[1],从而进一步说明,应用传统的理性经济人的假设是存在缺陷的,经济学领域尚有未知的“新大陆”有待人们去挖掘和探索。伴随着脑成像为代表的神经科学技术的快速发展和神经心理学研究手段的日益成熟,这片经济领域的“新大陆”很快成为学界和商界关注的热点,逐步被揭开其神秘的面纱。
　　深入探索神经经济学,挖掘大脑的经济决策机制,一方面可以促使经济学家重新认识经济学的核心经济理论,弥补经济学领域的空白,进一步拓展经济学的研究方法;另一方面可以将所得到的研究成果应用于商业推销、法庭博弈等实践活动,更好地为实践服务。
　　一、走出传统经济学的困境
　　传统经济学体系是建立在“理性经济人”假设和逻辑演绎方法论的基础之上的。它假定人是完全理性的经济动物,所作出的各项决策的终极目标是追求利益最大化。该理论经过上百年的延续仿佛已经成为经济学界的不二法则。然而,众多学者已经提出“人真的有那么理性吗?”经济生活中大量存在的“不理性”现象对经济学的完全理性原则形成挑战。一个有趣的实验表明,相比盛在大杯中的10盎司冰激凌,人们愿意为盛在小杯中的8盎司冰激凌支付更多的钱,原因仅仅是因为小杯盛满了。[2]此外,人们在作出经济决策时也不完全是利己主义的,很多情况下可能因为环境的影响以及互惠关系的作用作出“利他”的行为。凡此种种均表明经济学领域尚有未被人们完全弄清楚的“新大陆”。
　　在这样的背景下,神经经济学正是以其独特的视角、跨学科的研究方法以及实验手段实现了对人类经济行为的更好解释与预测。神经经济学试图为大脑复杂的决策过程探寻一种更加准确与完善的决策模型。它不仅为行为经济学的很多理论建立了神经学基础,而且发现了那些对决策有重要影响的却被忽视的生理学变量。
　　二、神经经济学研究方法
　　(一)脑电图技术
　　脑电图是最早引入神经经济学研究的一种技术,它将脑细胞生物电活动的电位作为纵轴,时间作为横轴,这样把头皮上的两点之间或头皮之间的电位差通过电子放大仪器放大并记录下来。脑电图作为一种常规检测手段有其自身的特点:首先,它具有实时性,可以直接监视大脑神经的活动;其次,它具有可得性,便于携带,方便实地检测;再次,它的造价成本相对低廉,可以支持较大范围和规模的实验。然而,由于它只记录头皮两点的电位差,因而它只能探测到大脑表面的部分活动[2]。
　　(二)功能磁共振成像技术
　　功能磁共振成像技术(FMRI)依靠追踪血液携氧变化而产生的磁性变化感应成像,图像能客观反映外界及心理因素刺激引起的大脑相应区域活动的变化,且具有无辐射无损伤的独特优势,已广泛应用于认知科学和心理学领域的研究。
　　美国著名的尼尔森市场调查公司将其作为市场研究的主要手段之一,同时它也是神经经济学领域研究的重要技术方法。[2]功能性核磁共振成像技术作为一种先进的研究手段也有一定的弊端:首先,其造影造价昂贵,仪器十分复杂,对被试者的影响较大;其次,检测过程中血液流动与神经区域被激活存在一定的时间滞后性。然而,其最大的优势是空间延展性强,能够记录整个大脑和各个细分层面的神经区域活动情况。
　　(三)统计分析法
　　脑成像技术为统计学的发展提供了平台也带来了挑战。由于图像数据的特殊性,它需要经过预处理以消除噪音等瑕疵。
　　1. p值法。P值检验法在脑成像的早期应用较为广泛,其核心思想是对统计数据进行假设检验,运用P值对所得到的数据进行反复检验和修正。随着统计学的发展,目前也出现了对图像数据处理的新方法,比如Peltier使用自组织图来刻画神经网络。Mitchell也提出了将机器学习算法应用于FMRI数据集来对认知状态加以分类[3]。这些基于P值分析的新方法能够在一定程度上减弱图像对比的频繁度,提高分析的有效性。
　　2. 时空序列法。在脑成像研究领域里,时空序列法是一项常用的技术。在FMRI中,先将每一个体素视为独立的单元应用到通用线性模型中,然后借助指数平滑法来统一数据形式,使之便于处理[3]。此外,也可以将通用线性模型扩展为聚合模型和混合模型等更为复杂的模型。有些技术试图根据通用线性模型的参数对数据间的关系进行建模。
　　三、神经经济学主要的研究课题
　　(一)效度计算在决策中的新发现
　　效度是经济学领域的核心概念。经济学家认为,人们会对可能的选择赋予效度,通过比较效度来做出最终抉择。然而,由于作出的选择所涉及的奖赏激励范围很广,因而对于如何计算效度仍是个未知数。尽管如此,借助FMRI,研究人员仍然得出了一些令人兴奋的结论:第一,不同类型的奖赏激励通常会增强公用神经结构的活性;第二,通过FMRI实验进一步证明了预期理论的核心观点,即效度是在通过对比绝对值与参照点的基础上加以计算的;第三,进一步解释了在经济决策中效度计算的跨期折现问题。研究表明,人的大脑至少有两套折现结构,一种是对即刻奖赏敏感的结构,另一种是对远期奖赏敏感的结构。[3]
　　(二)情感因素在决策中的作用
　　众所周知,情绪会影响一个人的决策。然而,由于对情绪进行定量计算并不容易,因而传统的经济学研究通常忽视其对决策的影响。有别于传统经济学,行为经济学开始关注情绪在决策中的作用。这其中研究的较为成熟的是后悔理论。研究人员发现,在内侧前额区、前扣带皮层和海马区,后悔程度的增加会强化这些区域的活性[4]。研究还表明,额叶皮层在协调后悔经历的过程中扮演着核心的角色。所以,预期情绪的能力对作出合理的决策是至关重要的。
　　(三)不确定性决策
　　根据各选项结果的概率是否可知,可以将不确定性决策分为风险决策和含糊决策。借助FMRI技术,研究人员发现个体在面临收益时厌恶风险,在面临损失时追求风险;而在含糊情境下,个体无论是面对收益还是面对损失都采取含糊规避。[4]Huettel等人在此基础上,创造性地将被试的主观经济偏好与相应的大脑神经活动相连。该实验要求被试者在每组博弈中作出选择,实验发现被试者的含糊偏好能够预测外侧前额叶皮质的活动,并且该区域的活动与个体行为冲动的临床测试负相关,这说明大脑此区域主要负责情境分析并且抑制冲动反应。有关风险与含糊情境下决策的神经机制正在进行深入的研究。
　　四、神经经济学发展遇到的阻碍
　　(一)技术水平方面阻碍
　　伴随着以脑成像为代表的神经实验技术的快速发展,科研人员已能够在较精确的范围内观测到神经反应。然而,用来进行这项研究的FMRI实验设备造价昂贵,很难做到使受试者在自然条件下接受实验。美国的调查显示,使用功能磁共振成像扫描获得动态图片,每人每小时收费1 000美元,而1个包含12名测试者的单项实验则需要花费5万美元;并且该设备难以移动,导致受试者只能在实验室中且是在受控的条件下接受测试,从而影响实验的客观性[4]。此外,由于人的神经活动是在刹那间完成的,即便使用高精密的探测仪器,也无法追踪神经反应轨迹。