第2章
机会成本和禀赋效应

我开始对经济学理论产生怀疑，是在纽约上州罗切斯特大学经济系读研究生的时候。虽然我对课上的某些内容表示怀疑，但我并不确定那是经济学理论本身的问题，还是因为我自己没有很好地理解它们。当时，我不算一名好学生。我在引言中提到，罗杰·洛温斯坦曾写了一篇有关我的文章发表在《纽约时报杂志》上。他在那篇文章中提到，我的研究生论文指导老师舍温·罗森（Sherwin Rosen）对我在研究生院的表现给出了这样的评价：“当时我们对他没有抱什么大的期望。”

我的研究生论文题目是“生命的价值”，这听起来很有些离经叛道的味道，但研究方法却是完全符合学院式标准的。从概念上讲，如何正确思考这个问题，托马斯·谢林（Thomas Schelling）已经在其论文“你挽救的生命也许是你自己的”（The Life You Save May Be Your Own）中阐述过。谢林是行为经济学最初的支持者，也为这门学科的发展做出了重要贡献，多年来，我的兴趣很多次都与谢林的相重合。下面是他论文中很有名的一段：

 

如果一个6岁的棕发小女孩需要几千美元来做手术，这样她就能活到圣诞节，人们寄去救她的钱就能塞满邮局。但是，如果取消征收一项销售税，马萨诸塞州的医疗设施就会老旧耗损，导致本可避免死亡的人数因机器难以探查而增多，却没有几个人会流下同情的泪水或是捐款。

 

谢林说话时常常带着一丝戏谑的笑容，眼睛里闪烁着调皮的光芒，他写作时亦是如此——他想给你设置一些障碍。在上述这段话中，生病女孩的故事是这篇文章的最大亮点。按照谢林的定义，医院代表的是“统计意义上的生命”（statistical life），而女孩代表的则是“可识别的生命”（identified life）。在现实世界中，我们偶尔会碰到“可识别的生命”面临危险的情况，比如拯救被困矿工这样惊心动魄的故事。正如谢林所说，我们几乎不会让任何可识别的生命只是因为缺钱而消逝。但是，每天都有成千上万“不可识别的”人因缺少蚊帐、疫苗或干净的水而死亡。

与生病女孩的例子不同的是，美国一般的公共政策都很抽象，缺少对人情感上的冲击。假设我们正在修建一条新公路，安全工程师告诉我们中央隔离带如果加宽1米需要耗资4200万美元，但这样平均每年可以减少1.4次死亡事故，如此可以持续30年。我们应该加宽隔离带吗？当然，我们不知道那些出车祸的人的身份，他们只是统计意义上的生命。但是，要决定中央隔离带建多宽，我们需要赋予那些被延长的生命一个价值，或者更形象地说，赋予这项工程支出所拯救的那些生命一个价值。在理性经济人的世界里，与拯救20条统计意义上的生命相比，社会不会支付更多的钱去挽救一条可识别的生命。

正如谢林所说，正确的问题应该是：使用这条公路的人（或者他们的朋友和家人）愿意支付多少钱，从而略微提升这条公路的安全性？谢林让这个问题变得明确，但是当时还没有人找到答案。要回答这个问题，需要找到一个情境，观察人们如何在金钱和死亡风险之间做权衡，从中我们可以推断他们为了安全愿意付多少钱。但是，问题在于，从哪里能找到这样的情境呢？

谢林的学生理查德·泽克豪泽（Richard Zeckhauser）也是一位经济学家，他发现俄罗斯轮盘赌为思考这个问题提供了线索。这里，我们略微改编一下他的例子。假设艾丹（Aidan）要玩一次俄罗斯轮盘赌，他所用的枪能装很多子弹，比如1000颗。随机装入4颗子弹，艾丹必须扣动一次扳机。（幸运的是，这支枪是单发枪。）艾丹愿意支付多少钱移除其中的一颗子弹呢？虽然泽克豪泽的俄式轮盘赌实验提出了这样一个好问题，但对解决问题并无帮助。让实验对象拿着上膛的枪对准自己的脑袋，这种实验并不能真正进行。

在思考这些问题时，我想到了一个方法。我可以先找到不同职业的死亡率数据，包括采矿、伐木、高层建筑外立面清洁等高危工作，也包括种地、开店、低层建筑外立面清洁等相对安全的工作。在经济人看来，更危险的工作应该得到更高的报酬，否则没有人愿意做这样的工作。事实上，为危险工作所支付的额外薪水，主要用于补偿工人在工作中所承担的风险（或是其他工作属性）。所以，如果还可以查找到每种职业的薪资水平，那么无须让任何人参与俄罗斯轮盘赌，我也能估算出生命的价值。然而，我到处寻找，却找不到任何有关职业死亡率的数据。

这时，我的父亲艾伦（Alan Thaler）帮了我的忙。他是一名保险精算师，工作内容就是使用数学方法来帮助保险公司控制风险。我问他能否找到有关职业死亡率的数据，没过多久，我就收到了一本薄薄的红皮精装书，它是由北美精算师协会出版的，其中正好有我需要的数据。根据职业死亡率以及我已经找到的职业薪资水平数据，我可以估算出必须支付多少钱，人们才愿意接受死亡风险较高的工作。

想到这个方法并找到数据，的确是一个好的开始，但是正确进行统计计算才是关键所在。我需要在经济系找一位愿意为我的这篇论文提供指导的老师。我的选择当然是前文提到的舍温·罗森，他当时是一位很有前途的劳动经济学家。我们此前并没有合作过，但因为我的论文题目与他正在做的理论研究相关，所以他同意做我的论文指导老师。

基于这篇研究生论文，我和舍温又合写了一篇学术论文。通过我们计算得出的生命价值一直以来不断更新，直到现在仍被用于政府的成本效益分析。目前，一个生命的价值大约为700万美元。

在写作研究生论文期间，我觉得如果问人们一些假设性的问题应该很有意思，而且这些问题可以作为另一种方式，用以得出人们在权衡金钱和死亡风险时的偏好。在写下问题前，我首先要确定应该怎么来问这些问题：是问他们愿意支付多少钱，还是愿意接受多少钱？如果采用第一种问法，问题就是：你愿意支付多少钱，以降低明年的死亡风险概率，如千分之一？如果采用第二种问法，问题就是：如果需要承受同等概率的死亡风险，你会要求得到多少钱？结合各种数据可计算出，一位50岁的美国公民一年中面临的死亡风险概率约为0.4%。

下面是我在课堂上提出的一个典型问题，以A和B两种形式提问，学生均要回答。

 

A．假设来上这堂课，你会接触到一种罕见的致命疾病。如果染上此病，下周你就会毫无痛苦地死去，你患病的概率是千分之一。我们只有一份解药，会卖给出价最高的人。如果你买到解药，你的死亡风险会降至零。你最多愿意为此药支付多少钱？（如果你缺钱，我们可以借钱给你买解药，分30年还清而且免息。）

B．校医院的研究人员正在研究一种罕见的疾病。他们需要招募一些志愿者，志愿者只需走进房间待5分钟，染病率为千分之一，如果染上此病，患者第二周会没有痛苦地死去。目前这种病没有任何解药。如果参加这项研究，你最少会向研究人员要多少钱？

 

对于人们将如何回答这两个问题，经济学模型很容易做出预测，即两个问题的答案几乎是一样的。对于一个50岁的人来说，第一种情况下的死亡风险概率会从0.5%（0.4%+0.1%）降为0.4%，第二种情况则会从0.4%提高为0.5%，所以在A和B两种情况下如何权衡金钱和死亡风险，应该不会有太大的差异。人们给出的答案千差万别，但有一点很清楚：两个问题的答案截然不同。一般的回答方式是这样的：在第一种情况下我最多出2000美元，在第二种情况下若报酬低于50万美元我是不会参加的。实际上，对于情况B，很多人表示，不管给多少钱都不会参与。

并非只有经济学理论认为情况A和B的答案应该相同，逻辑一致性也是如此。我们还是以一位年龄为50岁的人为例，在见到我之前，他第二年面临的死亡风险概率是0.4%。假设他对上述两种情况的回答是：A为2000美元，B为50万美元。第一种情况表明，0.1%的死亡风险概率从价值上讲相当于2000美元，因为他不愿意支付更多的钱来规避风险。但是，第二种情况表明，如果少于50万美元，他不会接受同样是0.1%的死亡风险概率。当然，0.4%到0.5%的风险变化不可能最多值2000美元，而最低值50万美元！

这个道理并非每个人都能参透。实际上，即使解释过了，很多人还是不会认同，可能就像现在的你一样。但是，其中的逻辑是必然的。对一位经济学家来说，这些发现既令人困惑，又让人觉得荒谬。我把结果告诉了舍温，他让我别在这件事上浪费时间，赶紧写论文，但我对此却十分着迷。这到底是怎么一回事呢？当然，生命受到威胁的情况并不寻常，但当我开始搜集案例时，我却发现类似的情况到处可见。

其中一个例子与经济系主任理查德·罗塞特（Richard Rosett）有关，他一直是一个十分喜欢收藏葡萄酒的人。他告诉我在他的酒窖中，有的酒是他当初花10美元买来的，现在却价值100美元。实际上，当地有位叫伍迪（Woody）的酒商愿意以当前的市价收购罗塞特收藏的酒。罗塞特说自己会在某个特殊的日子开一瓶葡萄酒喝，但绝不会花100美元买一瓶葡萄酒喝，他也没有把酒卖给伍迪，这很不理性。如果他愿意喝掉一瓶能卖100美元的酒，那么这瓶酒的价值肯定是100美元。既然如此，他为什么不愿意花100美元买一瓶这样的酒呢？为什么他拒绝购买任何价值接近100美元的酒呢？作为经济学家，罗塞特知道这样的行为并不理性，但他依然这么做了。

这些案例都涉及一点，即经济学家所说的“机会成本”（opportunity cost）。某项活动的机会成本是指，为了这项活动而放弃的其他活动的价值。如果我今天去登山，而没有待在家里看球赛，那么我登山的机会成本就是看球赛的乐趣。对于那瓶100美元的酒来说，喝这瓶酒的机会成本就是伍迪愿意出的价钱。不管是罗塞特喝了自己的藏酒或是买一瓶葡萄酒喝，其机会成本都是一样的。但是，我们可以从罗塞特的行为中看出，即使是经济学家有时也不会将机会成本等同于实际的现金支出。自掏腰包购买这种产品比放弃出售这种产品的机会更令人不情愿。与实际支付现金相比，机会成本是模糊的、抽象的。

我的朋友汤姆·罗素（Tom Russell）讲了另外一个有趣的案例。信用卡开始普及的时候，信用卡发卡机构与零售商打起了官司，他们争论的问题是，对于使用信用卡的消费者和支付现金的消费者，商家是否可以收取不一样的价钱。因为信用卡发卡机构会向零售商收取交易处理费用，所以有些零售商，尤其是加油站，想要向信用卡用户收取更高的价钱。当然，信用卡行业并不喜欢这种做法，他们希望消费者认为使用信用卡是免费的。当这个案件进入监管程序后，信用卡发卡机构采取了两边下注的策略，并将重点放在形式而非内容上。他们坚称，如果商店一定要对使用信用卡的消费者和支付现金的消费者收取不同的价钱，那么“正常价格”应该是向信用卡用户收取的价钱，而现金用户则可以享受“打折”的优惠。另一种方法则是，将向现金用户收取的价钱设定为正常价格，而信用卡用户则需要支付“附加费”。

对于理性的经济人而言，这两种策略其实是一样的。如果向信用卡用户收取1.03美元，向现金用户收取1美元，那么你将3分钱的差价说成是“折扣”或“附加费”并没有什么区别。尽管如此，信用卡行业都更倾向于打折的做法，他们的这种做法其实是正确的。很多年后，卡尼曼和特沃斯基将这种差别称为“框架”（framing）效应，但在此之前营销人员已经察觉到了框架效应的重要性。支付附加费是要从兜里掏钱的，而享受打折“只是”机会成本。

我将这种现象称为“禀赋效应”（endowment effect），因为用经济学家的行话说，你拥有的东西属于你的一部分禀赋；另外，我偶然发现，与你即将拥有的那些东西相比，你更看重自己已经拥有的东西。

禀赋效应对人的某些行为有显著的影响，比如是否参加某场特殊的音乐会或体育赛事。通常来说，这些活动的零售票价会远低于市场价。有些人很幸运，通过排队或者以最快的速度点击网页，买到了门票。这时，他们需要做一个决定：是去看比赛，还是把票卖出去？现在很多国家都设有简单、合法的网上市场，人们可以在上面转售各种门票，比如Stubhub. com网站。有票的人无须站在赛场外兜售，在互联网上就可以通过售出自己手上的门票而发一笔小财。

除了经济学家，很少有人支持这种做法。经济学家迪安·卡兰（Dean Karlan）为我们提供了一个很好的例子。迪安现在在耶鲁大学工作，当他还在芝加哥大学读MBA（工商管理硕士）的时候，迈克尔·乔丹（Michael Jordan）正处于其篮球职业生涯的巅峰期。乔丹为芝加哥公牛队效力期间，该队曾6次夺得NBA总冠军。有一年，芝加哥公牛队在季后赛第一轮对决华盛顿奇才队。虽然大多数人都认为胜利者肯定是公牛队，但比赛门票仍很紧俏，部分原因在于粉丝们知道越往后比赛票价会越高。

迪安有个大学同学为奇才队工作，他给了迪安两张门票。迪安还有个朋友是神学院的研究生，也和迪安一样得到了两张免费门票。研究生一般在经济上都不是很宽裕，他们二人也是如此，虽然从长期来看迪安的经济前景会更好：MBA往往会比神学院的研究生收入高。

迪安和他神学院的朋友都认为，“把票卖了还是去观看比赛”这个决定很容易做。那位神学院的学生邀请别人和他一起去观看比赛，而且看得很高兴。迪安则忙着琢磨哪些教授既是篮球迷，同时又做着利润丰厚的咨询工作。最后，迪安的两张票都卖了数百美元。迪安和他神学院的朋友都认为对方的行为很愚蠢：迪安无法理解他的朋友怎么会认为自己看得起那场球赛，而他的朋友则无法理解为什么迪安意识不到那两张票是免费的。

这就是禀赋效应。虽然我知道这种效应真实存在，但我不知道自己能在此基础上做些什么。