Психологические эксперименты Д. Канемана в экономике

С начала 1970-х годов Канеман и Тверски обнаружили и описали обширный ряд феноменов такого рода. Приведем лишь один из них - известную "задачу о Линде", предложенную американским студентам: "Линде - 31 год, она незамужняя, общительная и очень яркая молодая женщина. Она закончила философский факультет, и всегда всерьез относилась к вопросам дискриминации и социальной справедливости. В студенческие годы принимала активное участие в антиядерных манифестациях".

Респондентам, получившим эту информацию, предлагалось ранжировать по степени вероятности следующие утверждения о Линде:

. Она - работает воспитателем в детском саду.

. Она - работает в книжном магазине и занимается йогой.

. Она - активистка феминистского движения.

. Она - социальный работник.

. Она - член Лиги женщин-избирательниц.

. Она - сотрудница банка.

. Она - работник страховой компании.

. Она - сотрудница банка и активистка феминистского движения.

Более чем 80% респондентов (в числе которых были и аспиранты Стэнфордского университета, специализирующиеся в области теории принятия решений) сочли вариант 8 более вероятным, чем варианты 3 и 6. Это соотношение противоречит принципам теории вероятностей: событие 8 есть пересечение событий 3 и 6, и, следовательно, вероятность события 8 не может превышать ни одну из вероятностей событий 3 и 6, взятых в отдельности.

Психологическое объяснение этому феномену, данное Канеманом л Тверски, носит название эвристики репрезентативности, описание Линды более типично (репрезентативно) для банковской служащей и феминистки, чем просто для банковской служащей (не феминистки) и просто для феминистки (не банковской служащей). Подобная типичность при ответе выступает на передний план, как бы убеждая респондента в ненужности логического рассуждения по этому поводу (1).

Еще один феномен, обнаруженный ими, носит название эвристики доступности, люди склонны считать более вероятным то явление, которое находится на виду или на слуху (независимо от его причин), нежели то, о котором они думают или знают сравнительно мало. Типичный пример - субъективная оценка сравнительной опасности, связанной с разного рода смертельными угрозами. Так, после чернобыльской катастрофы европейские респонденты больше всего боялись аварий на атомных станциях, хотя по статистике вероятность погибнуть от такой аварии была в сотни раз ниже, чем вероятность смерти в автокатастрофе.

Канеман и Тверски выявили множество других примеров заблуждений, связанных со смещенным восприятием вероятности тех или иных событий. Выяснилось, например, что с точки зрения нормальных (и даже образованных) людей, вероятность того, что средний рост п случайным образом отобранных мужчин превысит средний для данной страны, воспринимается как одинаковая для п = 10, 100 и 1000. Склонность людей переносить свойства популяции на свойства малых выборок Канеман и Тверски назвали законом малых чисел. Они также выяснили, что люди систематически недооценивают значение априорной информации при оценке условных вероятностей.

Так, любой разумный респондент с легкостью ответит на вопрос, какова вероятность того, что случайно выбранный респондент является инженером или юристом, если известно, что данная выборка людей на 30% состоит из инженеров и па 70% - из юристов. Однако результат изменится, если тому же разумному респонденту зачитать нейтральную (ничего не значащую) характеристику этого случайно выбранного человека, например: "Дику 30 лет, он женат, но детей у него нет. Он, несомненно, обладает хорошими способностями, высокой мотивацией и имеет блестящие карьерные перспективы в своей области. Его ценят и любят коллеги по работе". Услышав такое описание, типичный респондент заявляет, что Дик юрист с 50-процентной вероятностью - и это несмотря на то, что юристов в выборке 70%! Этот и другие подобные примеры показывают, что вполне разумные люди, принимая решения в таких случаях, обычно руководствуются доступными эвристиками, а не законами условной вероятности.

Канеман и Тверски заключают, что "фундаментальные понятия статистики, очевидно, не относятся к числу интуитивных инструментов человеческих суждений". Такой вывод, в частности, ставит под сомнение использование правила Байеса при динамическом моделировании индивидуального поведения, которое до самого недавнего времени воспринималось как нормативное, чуть ли не единственное условие рациональности экономического агента.

Последний пример показывает, что суждения, предпочтения, а значит, и решения реальных людей существенным образом зависят от контекста, то есть от конкретного способа формулирования задачи. Один из примеров такой зависимости - феномен обращения предпочтении (preference reversals) в задачах выбора в условиях риска. Этот феномен, до сих пор не получивший удовлетворительного объяснения в литературе, состоит в том, что выявленное отношение предпочтения между двумя рисковыми перспективами (лотереями), вообще говоря, зависит от способа выявления этого предпочтения. Например, если индивиду предложить выбрать одну из двух лотерей, то выбор будет в пользу одной из них; но если попросить его назвать их достоверный эквивалент (минимальную сумму денег, за которую тот же индивид согласится продать право сыграть эти лотереи), то оцененной выше окажется другая. Иной пример такой зависимости - широкоизвестный эффект оформления (framing effect) (9).

Перейти на страницу: 1 2 3 4 5 6 7


Другие статьи по экономической теории

Расчет технико-экономических показателей ТЭЦ
В результате изучения дисциплины «Экономика отрасли», предусмотренной требованиями ГОСТ средне - профессионального образования, программой по подготовке выпускников по специальности 100 ...

Анализ использования трудовых ресурсов предприятия, оптимизация их структуры
Сегодня для любого гражданина России не секрет, что экономика его страны практически перешла на рыночные рельсы и функционирует исключительно по законам рынка. Каждое предприятие отвеча ...

Эволюционная концепция планирования и регулирования корпораций в экономической науке
Актуальность работы. На современном этапе развития мировой экономике, количество корпораций во всем мире неуклонно растет, происходит их слияние и распространение во все регионы планеты. ...