“科 研”

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投資往往充滿了風(fēng)險(xiǎn)。人們常常會(huì)因?yàn)楹ε绿澏艞壼A的機(jī)會(huì)，即便贏可能帶來的收益，大于虧可能帶來的損失。

例如，假設(shè)有一個(gè)投資機(jī)會(huì)，你有50%的概率贏得1.5萬元，也有50%的機(jī)會(huì)輸?shù)?萬元，你會(huì)選擇投還是不投呢？

從經(jīng)濟(jì)理性的角度講，這個(gè)投資機(jī)會(huì)輸贏概率一樣，但可能贏的金額大于可能輸?shù)慕痤~，期望收益大于零，一個(gè)理性人應(yīng)該選擇投資。

但大量的研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人其實(shí)會(huì)拒絕這樣一個(gè)期望收益大于零的投資機(jī)會(huì)。

對于這一有違經(jīng)濟(jì)學(xué)中理性人假設(shè)的現(xiàn)象，最為經(jīng)典的解釋是損失厭惡（loss aversion），即人回避損失的傾向，大于獲得同等額度收益的傾向。

損失厭惡左右著人們方方面面的決策，包括投資、消費(fèi)、儲(chǔ)蓄等等。丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）因?yàn)榻沂玖藫p失厭惡這一普遍存在的現(xiàn)象，而獲得了2002年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。不過，時(shí)至今日，關(guān)于損失厭惡的內(nèi)在機(jī)制，仍存爭議。

浙江大學(xué)管理學(xué)院盛峰、王小毅與其聯(lián)合指導(dǎo)的博士生王睿寧，攜手賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院Michael L. Platt，通過解碼投資者的腦電波信號，從腦科學(xué)的角度，對這一問題做出了全新的回答。

近日，他們在國際期刊iScience上發(fā)表了研究成果——《Decomposing loss aversion from a single neural signal》（《從單一神經(jīng)信號中分解出損失厭惡》）。本期【科研】，讓我們一起來看看這項(xiàng)揭示損失厭惡內(nèi)在機(jī)制，為決策行為和市場策略賦能的高水平研究。

學(xué)者簡介

盛峰，浙江大學(xué)百人計(jì)劃研究員、博士生導(dǎo)師。

研究方向：行為決策、決策腦科學(xué)、 消費(fèi)者腦科學(xué)

學(xué)者簡介

王小毅，浙江大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。

研究方向：腦機(jī)智能、消費(fèi)者神經(jīng)科學(xué)、新型消費(fèi)與流通創(chuàng)新

學(xué)者簡介

王睿寧，浙江大學(xué)管理學(xué)院2018級企業(yè)管理專業(yè)博士畢業(yè)生。

研究方向：消費(fèi)者心理與行為、神經(jīng)營銷學(xué)等

“損失放大”還是“損失回避”？

他們從投資者眼神變化觀察決策傾向

損失厭惡不僅影響個(gè)人決策，還在更廣泛的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)層面產(chǎn)生影響。

在投資領(lǐng)域，損失厭惡可能導(dǎo)致投資者在市場下跌時(shí)不愿意止損，反而繼續(xù)持有虧損的股票，希望它們最終回升。

在消費(fèi)行為中，商家利用損失厭惡來設(shè)計(jì)促銷策略，如“僅限今日優(yōu)惠”的促銷語正是利用了顧客害怕錯(cuò)過機(jī)會(huì)的心理。顧客為了避免可能的損失更傾向于購買產(chǎn)品。

圖片來源：?千庫網(wǎng)

既然損失厭惡對我們決策的影響作用如此之大，那么其內(nèi)在機(jī)制到底如何？我們?nèi)绾卫斫膺@一看似仍處于“黑箱”之中的心理活動(dòng)？有沒有可能通過表情等外顯線索去捕捉這一心理變化，從而預(yù)測決策傾向？

早在2020年，盛峰就與合作者在《美國國家科學(xué)院院刊》（PNAS）發(fā)文，提出了損失厭惡的雙維度模型。該模型認(rèn)為，損失厭惡并不是一個(gè)單一維度的偏好，而是可以進(jìn)一步分解為兩個(gè)維度。

一是價(jià)值估計(jì)上的“損失放大”，即人在估計(jì)投資選項(xiàng)的價(jià)值時(shí)，給與損失的權(quán)重大于給與收益的權(quán)重。這是傳統(tǒng)上學(xué)術(shù)界對損失厭惡的認(rèn)識。

另一個(gè)常常被忽視的維度是行為慣性上的“損失回避”，即人一旦感知到損失的風(fēng)險(xiǎn)，就會(huì)自然產(chǎn)生規(guī)避的傾向。這是人趨利避害的行為本能。

盛峰與合作者針對輸贏概率各半的投資機(jī)會(huì)，基于認(rèn)知計(jì)算科學(xué)中的漂移擴(kuò)散模型（drift diffusion model），提出了描繪投資決策過程的計(jì)算模型，解析了損失放大和損失回避對于投資決策的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制。

進(jìn)一步，他們采用眼動(dòng)追蹤儀監(jiān)測了投資者決策過程中眼睛的活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)損失厭惡的不同維度會(huì)體現(xiàn)在人投資決策時(shí)眼睛的不同活動(dòng)中。

其中，損失放大表現(xiàn)為，人做投資決策時(shí)對損失比對收益有更多的關(guān)注，而損失回避表現(xiàn)為，人克服行為慣性選擇投資時(shí)比選擇不投資時(shí)，瞳孔會(huì)放得更大。換言之，一個(gè)投資者做決策時(shí)眼神的變化已經(jīng)表明了其內(nèi)心的選擇。

他們最新證實(shí)

損失厭惡的兩個(gè)維度有不同腦機(jī)制

在2020年P(guān)NAS研究的基礎(chǔ)之上，盛峰與王小毅聯(lián)合團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步提問，損失厭惡的兩個(gè)維度是否有著不同的腦機(jī)制？

為了回答這一問題，他們記錄了投資者做決策時(shí)的腦電波活動(dòng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，損失放大和損失回避這兩個(gè)維度都與P3這一個(gè)腦電波成分有關(guān)。

投資選項(xiàng)的潛在收益越大，P3波幅越大，而潛在損失越大，P3波幅越小，而且，P3波幅隨著損失變小而降低的幅度顯著大于隨著收益變大而增加的幅度，由此反映了損失放大。

不僅如此，P3波幅越大，投資者越可能選擇投資，而波幅越小，越可能選擇不投，由此反映了損失回避。事實(shí)上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，僅僅依據(jù)P3的波幅大小，就可以準(zhǔn)確預(yù)測投資者73.5%的投資選擇。

進(jìn)一步，通過腦電波的溯源分析，可以發(fā)現(xiàn)，與損失放大有關(guān)的P3活動(dòng)，可能產(chǎn)生于大腦的獎(jiǎng)賞中樞，而與損失回避有關(guān)的P3活動(dòng)，可能產(chǎn)生于大腦的運(yùn)動(dòng)皮層。由此表明，損失厭惡的兩個(gè)維度，有著不同的神經(jīng)生理機(jī)制。

圖片來源：?千庫網(wǎng)

他們基于雙維度框架發(fā)現(xiàn)

不同類型決策者有著不同的腦電波

研究區(qū)分損失厭惡兩個(gè)維度的重要意義是，可以由此辨別不同類型的投資者。

例如，在損失厭惡雙維度的解釋框架下，一個(gè)損失放大程度高而損失回避傾向弱的投資者和一個(gè)損失放大程度低而損失回避傾向強(qiáng)的投資者是兩個(gè)截然不同的個(gè)體。

但是在傳統(tǒng)單一維度的損失厭惡解釋框架下，兩者可能被識別為同等程度的損失厭惡。

進(jìn)一步，基于聯(lián)合團(tuán)隊(duì)的腦電波發(fā)現(xiàn)，研究者可以從投資者P3腦電波的形態(tài)中直接識別其損失厭惡的類型。

例如，如果一位投資者的P3腦電波對損失比對收益敏感但對投或不投的選擇不敏感，則可以推斷其是一位損失放大程度高而損失回避傾向低的投資者。

反過來，如果一位投資者的P3腦電波對損失和對收益同等敏感但對投比對不投更加敏感，則可以推斷其是一位損失放大程度低而損失回避傾向高的投資者。由此，從腦科學(xué)的角度解釋了投資者之間的異質(zhì)性。

而不同類型的投資者具有不同的特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)承受能力，區(qū)分其不同特征有助于幫助投資者更好地理解自己的投資行為和市場策略，從而做出更明智的投資決策。

以腦電波辨別不同類型投資者

為投資行為和市場策略賦能

該研究結(jié)合計(jì)算建模、行為實(shí)驗(yàn)和腦電波記錄技術(shù)，解構(gòu)了人類投資決策中經(jīng)典的“損失厭惡”現(xiàn)象，為其成因提供了來自行為、心理、神經(jīng)層面的多重證據(jù)。其成果具有重要的理論與實(shí)踐意義。

理論上，提供了損失厭惡雙維度模型的腦科學(xué)證據(jù)。自2020年盛峰研究員與合作者在《美國國家科學(xué)院院刊》提出損失厭惡的雙維度模型之后，其觀點(diǎn)得到了國內(nèi)外知名學(xué)者的引用，但相關(guān)證據(jù)一直局限于行為層間（包括眼睛活動(dòng)）。

盛峰與王小毅聯(lián)合團(tuán)隊(duì)的最新工作則將證據(jù)進(jìn)一步深化到神經(jīng)活動(dòng)層面，深度揭示了人類損失厭惡的生物學(xué)基礎(chǔ)。

實(shí)踐上，該論文的結(jié)果表明，P3腦電波可以有效預(yù)測人的投資選擇，正確率達(dá)到73.5%，由此揭示了投資決策背后的腦電波活動(dòng)，為蓬勃發(fā)展的“腦電波”經(jīng)濟(jì)學(xué)注入了新的活力。

圖片來源：?千庫網(wǎng)

通過該項(xiàng)研究，我們可以更好地理解人們在經(jīng)濟(jì)交易和市場行為中的思維過程和情感反應(yīng)，從生物學(xué)角度理解經(jīng)濟(jì)行為的深層機(jī)制。

此外，研究團(tuán)隊(duì)也對結(jié)論進(jìn)行了審慎思考：如果因?yàn)槿宋幕蜃匀画h(huán)境的原因，一個(gè)人的腦電波活動(dòng)發(fā)生了變化，其投資選擇是否會(huì)因此發(fā)生變化呢？如果是，那么這就為人為干預(yù)人的投資選擇提供了可能，也留下了隱患。

因此，后續(xù)研究需謹(jǐn)慎考慮“腦電波”經(jīng)濟(jì)學(xué)的社會(huì)影響，在開發(fā)其效益的同時(shí)，警惕其可能帶來的破壞。

腦認(rèn)知科學(xué)與人工智能快速發(fā)展， 推動(dòng)人類社會(huì)加速向智能時(shí)代演進(jìn)。近年來，我國大力支持腦科學(xué)與類腦研究的發(fā)展，在2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要中，“腦科學(xué)與類腦研究”已被列為中國七個(gè)需要攻關(guān)的科技前沿領(lǐng)域之一。

浙大管院學(xué)者面向國家重大戰(zhàn)略，聚焦科技前沿，致力于將腦科學(xué)和認(rèn)知計(jì)算科學(xué)引入經(jīng)濟(jì)管理的研究和實(shí)踐中，用跨學(xué)科方法和技術(shù)來研究經(jīng)濟(jì)管理問題。

這項(xiàng)研究從腦科學(xué)角度，揭示經(jīng)濟(jì)學(xué)中經(jīng)典的“損失厭惡”現(xiàn)象的腦機(jī)制，幫助理解決策行為的生物學(xué)基礎(chǔ)，從而優(yōu)化決策過程和提高決策質(zhì)量，為管理學(xué)發(fā)展貢獻(xiàn)新知。

附：論文摘要

People often display stronger aversion to losses than appetite for equivalent gains, a widespread phenomenon known as loss aversion. The prevailing theory attributes loss aversion to a valuation bias that amplifies losses relative to gains. An alternative account attributes loss aversion to a response bias that avoids choices that might result in loss. By modeling the temporal dynamics of scalp electrical activity during decisions to accept or reject gambles within a sequential sampling framework, we decomposed valuation bias and response bias from a single event-related neural signal, the P3. Specifically, we found valuation bias manifested as larger sensitivity of P3 to losses than gains, which was localizable to reward-related brain regions. By contrast, response bias manifested as larger P3 preceding gamble acceptance than rejection and was localizable to motor cortex. Our study reveals the dissociable neural biomarkers of response bias and valuation bias underpinning loss-averse decisions.

編輯：曹敏

審核：佟慶、盛峰