“理性人”假設(shè)是經(jīng)濟學的基礎(chǔ)，但是，近年來，在新古典經(jīng)濟學“效用理論”基礎(chǔ)上發(fā)展起來的行為經(jīng)濟學，卻提出了“非理性”、“有限理性”、“過程理性”或“潛在理性”等等在不同程度上否定人的理性的概念，也有人認為人的行為是“理性與非理性的融合”。

　　行為經(jīng)濟學家提出這些概念的依據(jù)是，受認知有限、信息不充分以及環(huán)境的不確定的影響，人的理性是有限的，有時是非理性的，他們用人的非理性解釋某些經(jīng)濟現(xiàn)象，較為典型的是對市場波動的解釋，如希勒的“非理性繁榮”理論就是這方面的代表。某種程度上，凱恩斯用于說明市場失效或市場需求不足的“動物精神”或“流動性偏好”等概念與這種行為經(jīng)濟學也有一定的關(guān)系。但是，用人的認知有限、信息不充分以及環(huán)境的不確定來否定人的理性是不能成立的，因為這實際上是經(jīng)濟學家用自己的理性去代替研究對象的理性，換句話說，經(jīng)濟學家用一個他們自己確定的外在標準去判斷研究對象的行為究竟是理性還是非理性。這個外在的標準是什么呢？就是經(jīng)濟學家根據(jù)當事人的認知、信息和環(huán)境，計算出的最大化水平，如行為人達到了這個經(jīng)濟學家認為的最大化水平，則在他看來是理性的，反之則是非理性的。

　　顯然，這在方法論上是難以成立的，因為這相當于假設(shè)行為經(jīng)濟學家知道有關(guān)當事人的認知、信息和環(huán)境等方面的信息，也知道當事人是如何處理這些信息的，事實上，這些信息只能為當事人自己所知，而不可能為行為經(jīng)濟學家所知。

　　這里包含了兩種“最大化”，一是經(jīng)濟學家自己的“最大化”，二是研究對象的“最大化”�！澳康�-手段”框架中的“最大化”是研究對象的最大化，行為經(jīng)濟學中的最大化是經(jīng)濟學家自己的最大化，在行為經(jīng)濟學家對當事人的理性程度作出判別時，他是用自己的最大化代替當事人的最大化，換句話說，是行為經(jīng)濟學家用自己的理性計算去代替研究對象的理性計算。這種研究方法，典型地表現(xiàn)在行為經(jīng)濟學家根據(jù)自己的設(shè)想構(gòu)建“效用函數(shù)”，用這個函數(shù)去表示當事人的偏好、期望價格等等，而事實上我們知道，這些函數(shù)都是行為經(jīng)濟學家的臆造，不僅是相關(guān)的數(shù)值不可能為行為經(jīng)濟學家獲得，更為重要的是，行為人既然是活生生的人，就有可能隨時改變他的偏好、期望價格等等。

　　人采取某種行為，取決于他的目的，有什么目的，采取什么行為，這就是說人并不是被動地對周圍的環(huán)境或自己的認知作出反應(yīng)。行為經(jīng)濟學的分析框架事實上是“約束條件”下的最大化，從本質(zhì)上說，忽視了人的行動的目的性。根據(jù)行為經(jīng)濟學的理論，創(chuàng)新性的投機、冒險或如喬布斯那樣對某件事情的堅持會被視為“非理性”，而一般來說，當事人自己絕不會認為自己的行為是“非理性的”。

　　哈耶克說，經(jīng)濟學研究的是有意識的人的行為所產(chǎn)生的無意識的結(jié)果，也就是說，經(jīng)濟學關(guān)注的應(yīng)該是不同人互動過程及其結(jié)果，而不是研究單個“個體”的行為，研究個體行為的理性或非理性屬于“決策學”或“管理學”，如西蒙所做的研究，但不屬于經(jīng)濟學。行為經(jīng)濟學分析社會現(xiàn)象時，把目光聚集在單個個體行為的分析上，直接把某種社會現(xiàn)象看做是個體行為的簡單加總，或個體行為的簡單放大，而我們知道，任何社會現(xiàn)象都是人與人之間互動的產(chǎn)物，而非個體行為的簡單放大，這個互動的過程及結(jié)果，才是經(jīng)濟學研究的對象。

　　經(jīng)濟學意義上的理性不是一個“本體論”概念，也就是說，對當事人的行為作出“理性”還是“非理性”判斷的，應(yīng)該是當事人自己，而非經(jīng)濟學家，而且這種判斷是“事后的”，事前沒有人會去做自己認為“非理性”的事，經(jīng)濟學家事后去分析他的行為為何理性或為何非理性意義不大。如米塞斯所言，經(jīng)濟學應(yīng)該把行為作為分析的起點，把“人的行為”視為“極據(jù)”（Ultimate given）。

　　經(jīng)濟學中，意義上的“理性”概念應(yīng)該是關(guān)乎“當事人之間”的行為，而不是關(guān)乎“經(jīng)濟學家與當事人”之間的行為，行為經(jīng)濟學的錯誤就在于把“當事人的理性”這樣一個屬于自然科學的問題作為研究對象。

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