TA的每日心情 | 开心 2018-6-27 14:41 |
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本帖最后由 万里风中虎 于 2014-8-6 14:30 编辑 1 e; `" p" k d2 x% S4 E
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每个人都对自己有一个预期。
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比如说那个相亲节目中的厦门女孩对自己的定价是必须嫁个五千万以上资产的富二代,而且不能侍奉父母,不能带孩子,不能做家庭妇女,要支持她当明星等等。( m. i8 b4 c( k$ t! O& r
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当相亲对象是富二代时,她是笑脸相迎的。而当出现的对象不符合预期时,失望情绪使她指责对方是装逼男人,就是嫌弃对方的一切。
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这种现象在经济学中叫参考价值依赖(REFERENCE VALUE DEPENDENCE), 也就是说人的感受是对结果和自己的预期的差距有关的。结果高于预期不敏感,结果低于预期就会勃然大怒的。就像这个菇凉,人家给她介绍一个富二代时,她也不是很珍惜,继续提要求,认为这是自己应得的。而当出现不如意的结果时,就讽刺挖苦,甚至怀疑已婚的红娘想抢她未来老公。
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. N2 o! @, |/ R" f9 A9 b" P作为不完美的人类,我们多多少少都有这样的损失厌恶(LOSS AVERSION)的取向。; p5 K9 V: T) R$ |
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比如说, 在著名的Knetsch等人的交换试验中,先给每个人一个同样的杯子或者一定的金钱,他/她愿意购买这个杯子和愿意出售这个杯子的价格都有明显的差距。 ]. `& Y. P6 n" b; O9 L# L
2 ~5 {: U! K: \# I6 @前景理论应用参考依赖和损失厌恶的观点对上述现象进行了解释。首先在不对称交换实验中,交换意味着“失去”原有的东西,去“得到”另一个东西。人们对于失去更加敏感,所以交换就没有吸引力。放弃一个杯子意味着“失去”,而购买一个杯子意味着“得到”。所以同一个杯子,前者的要价要高于后者的出价。Knetsch曾认为这是行为经济学在当时最可靠的发现。! f3 ^6 W& C0 D% A3 s
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5000万菇凉对得到一个富二代并不敏感,但是一旦失去一个富二代,却对下一个选择几乎要破口大骂了。
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8 O; Q$ M! C# ^; P有些人可能认为,这是菇凉没有社会经验,对自己定位不准所导致的,可能并非普遍现象。
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! ~1 |; c: |! e, D2 u$ l; _5 g) i/ P一些学者对上述经典解释也提出了质疑,其中包括著名的实验经济学家JOHN List(2003,2004)。List利用美国成熟的运动卡片交易市场了进行一个类似于不对称交易的实验,只不过他将参与者分为有经验的和无经验的两类。在那些经常进行卡片交易的交易者中没有发现不对称交换的现象。于是他认为前景理论的上述解释在有经验的行为人那里是无效的。
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! g- y1 g) _' [* D如果菇凉在婚配市场上饱经风霜,对自己的参考值就可能调整为500万,50万,5万,倒贴?
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% B m- l' a5 v) `1 dPlott和Zeiler(2005,2007)证明实验条件的变化可以显著改变参与者不对称交换的差距程度。就此他们认为Knetsch等人的发现可能是因为参与者错误地估计了物品的价值,认为他们最初得到的物品更有价值,或者是参与者可能认为最初的物品是一份礼物,而交易礼物是不礼貌的。
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所以,预期是非常重要的,如果把预期和现实的禀赋能结合在一起,不把一个5000万的精壮的男人当做上天赐予的礼物,也就不会出现这样的失望情绪了。9 r* p: e& } v' _' {+ H3 O+ r2 G
7 X" J. {- S- P) H, J后来的实验结果发现,即使是经验丰富的职业运动员或者交易员,也不可避免的有这些情绪的问题。
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0 _" S" v; H j* X* Q3 ]Pope和Schweitzer(2011)和Bartling,Brandts和Schunk(2012)分别利用职业高尔夫运动员和职业足球运动员,发现在面对意料之外的损失的时候,这些职业运动员同样会表现出损失厌恶的倾向。比如预期会取胜的强队在比赛临近结束时仍然落后会导致该队球员得到红黄牌几率大为增加。
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对于这个,老球迷们一点也不陌生。赌球盘口中如果强队不胜,到最后对红黄牌的比率会大幅上升。' O) J/ i5 \9 m( ^/ a
4 B. e* u3 Y% M1 Y, w6 h( k老球迷自己也不能幸免,Card和Dahl(2011)发现美国职业橄榄球运动中,如果主队意外失利,会导致当地家庭暴力案件的发生概率提高10%。此时公众的参考点是赛前对比赛结果的预期,如果是意外的胜利则没有影响,表现出损失厌恶的现象。
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0 q3 A/ T# C- O/ V- `- [这就回到了一个老问题,幸福是什么?是贪得无厌还是知足常乐?6 R6 n7 z8 `2 ]! E5 S
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也许根本就不存在客观的幸福或者效用或者价值,幸福感就是一个人对自己的合适的定位而已。9 F( t( J; ~1 y
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