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黄有光:从经济学角度看 下雨天为什么打不到计程车

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网易研究局出品——如何更快乐

你快乐吗?如何才能做一个快乐的人?金钱和快乐一定成正比吗?快乐的影响因素有哪些?网易研究局邀请长期从事快乐研究的全球知名华裔经济学家、澳大利亚社会科学院院士黄有光解读快乐的秘密。


NO.029 雨天顾客多,计程车司机为何不愿意增加工作时间?

我们在上星期的文章,讨论了人们的一些明显的错误选择。现在,我们来讨论计程车司机在工作时间上的选择失误,和其他一些普通的失误。(很多人把计程车叫做“出租车”。实际上,“出租车”应该指出租给你自己驾驶的。)

大家都知道,下雨天,很难找到空的计程车。当然,下雨天,要坐计程车的人比较多,造成供不应求。不过,除了这个明显的原因,还有计程车司机们的失误。

现代的职工很多不能够选择工作时间,而那些能够选择工作时间的,例如教授,其工作时间又和报酬没有直接的关系,尤其是在短期内。计程车司机的工作时间是可以自己决定的,而且多工作就多收入。对纽约的计程车司机的工作时间进行研究,行为经济学者发现,他们决定何时停工,至少有些方面大致是和传统经济学的分析相反的。

天气好时,很少人乘计程车,他们每小时能够挣的钱很少;天气不好时,很多人要乘计程车,他们每小时能够挣的钱很多。根据传统经济学的分析,甚至根据常理判断,计程车司机应该在天气好,每小时能够挣比较少钱的时候,工作短一些;而在天气不好,每小时能够挣比较多钱的时候,工作长一些。然而,多数司机却反而在天气好,每小时能够挣比较少钱的时候,工作长一些; 而在天气不好,每小时能够挣比较多钱的时候,工作短一些;使下雨时要乘计程车的人们,更加找不到计程车。

这并不是因为他们比较喜欢在天气好的时候工作(这个因素的作用很小),而是因为他们每天有一个能够赚到的钱的收入指标。天气不好时,提前超过指标,因而提前收工;天气好时,须要延长工作时间,才能够勉强接近指标,因而延迟收工。低于指标收入的数目,被认为是一种损失。由于人们有损失规避的心理,低于指标收入的数目的重要性被放大。高于指标收入的数目,只是一种得利,其重要性被缩小。

其实,即使人们不能够完全避免损失规避的心理,只要适当地调整指标收入,就能够用比较少的总工作时间,赚比较多的总收入,增加总效用。例如,不必死死限定每天同样的收入指标,而是在天气不好,能够每小时多赚钱时,提高指标;在天气好,每小时少赚钱时,降低指标。实际上,计程车司机们虽然不是完全死死根据每天不变的指标,除了收入指标,有些也还有工作时间的指标,但也很难说是完全理性的。(详见Camerer等1997,Crawford  & Meng 2011.)学者也发现,随着新式的打车服务“优步” (Uber) 的出现,下雨天难找到车的情形,已经有大量改进。【详见Brodeur& Nield, 2017, 2018.】中国的情形,是否也是这样呢?

学者也发现,人们的评价受评价方式、知识和秉性的影响(Hsee & Zhang 2010)。阅读心理学与行为经济学的发现,适当检讨与调整自己的期望、指标、行为等,应该是可以增加快乐的。

获得2002年经济学诺奖的心理学家丹尼尔·卡内曼(Daniel Kahneman),就在他2011年的书,《思考,快与慢》(第340页),向读者们建议, 1. 买保险时,应该买“免赔额”(deductible,或称自负扣除)或起赔额(excess)最高的,也就是说,不要花钱买免除免赔额;2. 永远不买额外保修期保险。例如买新车时,有包括在价格内的一年或三年的保修期。通常可以多花钱买额外的保修期,但从预期价值上看,这额外保险是很不值得的。除非你的金钱的边际效用递减得很厉害,或非常担心会出意外,不然即使是从效用上看,也是不值得的。

人们买额外保修期多数是受到损失规避的影响,怕万一出现大问题,维修的损失会带来很大的心理伤痛,甚至是在还没有出现问题时,也不时担心。如果你是这样的情形,又不能够改变心态,花钱买个安心,未必不好。若然,为什么卡内曼建议人们不买呢?可见他认为很多人的决策,是有很大的不理性的成分的,对概率或或然率的估计也不是很准确。如果对可能但或然率很小的损失,能够处之泰然,则不买是比较合算的。

我在几年前才读到卡内曼的上述建议,回想自己几十年来,完全是遵从这建议的。买起赔额最高的保险,不但大量减少保费,而且避免花时间申请小数额的赔偿。长期而言,肯定是比较合算的。万一保修期过后出现问题,也不必后悔以前没有买额外保修期,尽量不受损失规避的影响,潇洒地花钱消灾。

还有一种类似的错误是受沉没成本(sunk costs)影响决策。已经花掉的、不能够挽回的成本不应该影响决策。决策应该向前看,不是往后看。沉没成本的错误与人们想避免损失有关。例如投资十万元,然后发现这生意不能赚钱,即使不算已经投下的十万元,往前看还是不能赚钱,则应该忍痛结束。很多人为了避免已经沉没的成本成为确定的损失,为了避免面对这损失,又连续多投下资金,以图挽回,结果往往是造成更大的损失。沉没成本的错误是经济学与商业课程所强调的。根据学者研究,读过经济学或与商业有关的课程的学生,比较少犯沉没成本的错误。(详见Kahneman 2011,第346页.)

在2018年12月的一个采访中,卡内曼也认为,人们广泛犯沉没成本的错误。然而,量子计算科学家Michael Nielsen说,“如果不是因为沉没成本(的错误),我不会完成任何事情”。虽然沉没成本的错误会帮助人们完成一些工作,但整体而言,卡内曼认为沉没成本的错误是有负面作用的,因为它使人们太迟放弃许多应该放弃的工作。卡内曼认为,一位新的CEO的一个重大优点,就是因为他没有沉没成本的负担,因而不会浪费资源在一些应该放弃的计划。

读者们,从我这几星期的文章,有没有得到一些启示,能够使自己的选择或决策,是更加有利的,更加能够增加快乐的呢?

文献

BRODEUR, Abel & NIELD, Kerry (2017), Has Uber made it easier to get a ride in the rain?. IZA Discussion Paper No. 9986. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2797557

BRODEUR, Abel & NIELD, Kerry (2018). An empirical analysis of taxi, Lyft and Uber rides: Evidence from weather shocks in NYC. Journal of Economic Behavior & Organization, 152, 1-16.

CAMERER, C. F., BABCOCK, L., LOEWENSTEIN, L. & THALER, R. (1997). Labor supply of New York city cab drivers: One day at a time. Quarterly Journal of Economics, 111: 408-41.

COWEN, Tyler (2018).  Interview of Daniel Kahneman on 19 Dec. 2018:

https://medium.com/conversations-with-tyler/tyler-cowen-daniel-kahneman-economics-bias-noise-167275de691f

CRAWFORD, Vincent P. & MENG, Juanjuan (2011). New York city cab drivers' labor supply revisited: Reference-dependent preferences with rational-expectations targets for hours and income. American Economic Review, 101(5): 1912-1932.

HSEE, Christopher K. &ZHANG, Jiao (2010).General evaluability theory.Perspectives on Psychological Science, 5(4): 343–55.

KAHNEMAN, Daniel (2011). Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Strauss and Giroux. 此书有中译本:《思考,快与慢》,胡晓姣、李爱民、何梦莹 翻译,中信出版社,2012.

黄有光简介:

Monash大学荣休教授、澳大利亚社会科学院院士、牛津大学Global Priorities Institute咨询委员。

1942年出生于马来西亚。1966年获新加坡南洋大学(Nanyang University)经济学学士学位,1971年获悉尼大学经济学博士学位。1974年至1985年在澳大利亚Monash大学任副教授(Reader),1985-2012年任讲座教授(personal chair), 2013年后成为终身荣誉教授(Emeritus Professor)。于1980年被选为澳大利亚社会科学院院士,于1986年被选入Who’s Who in Economics: A Biographical Dictionary of Major Economists 1700-1986的十名澳大利亚学者与全球十名华裔学者之一, 于2007年获得澳大利亚经济学会最高荣誉—杰出学者(Distinguished Fellow)。受邀请于2018年到牛津大学作第一届Atkinson Memorial Lecture。

往期回顾:

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