神經經濟學是什麼？能吃嗎？

經濟學常以「理性」作為理論發展的先決假設，然而影響人們經濟行為的因素卻相當龐雜。圖片來源：twitr­covers.com

你翻開經濟學的教科書，昏昏欲睡的讀著最後通牒賽局理論（ul­ti­ma­tum game）：賽局中有兩位玩家，一位是提議者（pro­po­ser），另一位是反應者（res­pon­der），兩者在賽局中瓜分一固定且雙方都知道的金額或餅。提議者擁有提議瓜分比例的權力，反應者可選擇同意瓜分比例或否決；一旦反應者否決提議，則兩人皆會一無所得。此理論有一精確的結論，提議者只會分給反應者一小點錢或餅，而反應者只要獲得大於零的錢或餅便會接受，畢竟聊勝於無¹。

嗯？真是如此嗎？你小小的腦袋亮起了問號，又動手上網查了查，發現實驗經濟學揭示了完全不同的結果：根據 Alan G. San­fey 等人 2003 年在 Sci­ence 發表的研究²，提議者多半提出五五對分，因為越不公平的提議，被拒絕的可能性就越大；若提出 80－20 或更不公平的方案則幾乎必定遭到拒絕。

這暗示了情緒會干擾人們的理性選擇，造成賽局理論的預測失利。

這和賽局論的預測截然不同！這時，你昏沉的腦袋完全清醒了，只想趕快找到造成此矛盾的解答：San­fey 使用功能性磁振造影（func­tion­al mag­ne­tic re­so­nance，f­M­R­I）觀察受試者發現，當反應者看見不公平的方案時，大腦中和情緒反應相關的前腦島（an­ter­i­or in­su­la）與權衡利害的背側前額葉皮質（dor­so­la­ter­al pre­fron­tal cor­tex）會有腦波反應，且反應者的不同意與腦島的腦波強度具有正向關係。這暗示了情緒會干擾人們的理性選擇，造成賽局理論的預測失利。

經濟學常以「理性」作為理論發展的先決假設，然而影響人們經濟行為的因素卻相當龐雜，使得理論的預測與實際行為可能相悖；而從二十世紀末以來，科學工具的日新月異，讓我們對行為科學的認識更上層樓。這兩者的結合促成了神經經濟學的誕生。

什麼是神經經濟學？

神經經濟學嘗試連結神經科學、心理學及經濟學。透過神經科學的技術與儀器，科學家及經濟學家企圖觀察人類進行經濟決策的行為模式，進而預測人們的經濟行為。普林斯頓大學神經科學院的 Jo­na­than Co­hen 認為，經濟學及心理學乃是同一門學科。

他以在出生時就被迫拆散的手足來形容這兩者，並解釋道，這兩門學問在很多層面上都在研究相同的現象：行為決策、價值觀與判斷、捷徑思考（heu­ris­tics）³。一方企圖以觀察之現象及實驗來驗證，另一方則根據抽象、理論性的角度剖析。

人類的行為是相當複雜的，目前有相當多的理論在探討人類的行為，但卻時常缺乏足夠的數據來支持，因此心理學家花費相當多的心力，收集大量數據來支持現有的理論，而經濟學家則發展大量的理論來預測行為。Co­hen 表示，神經經濟學不僅揭露了經濟決策行為背後，神經系統的運作機制，同時也能以數學工具爬梳心理學及神經科學的理論⁴。

有關人類決策行為的經濟學理論

二十世紀時，有關人類決策行為的研究大多由經濟學理論主導，其中以主張人類行為的本質是理性的、人們在行動前會考量利弊得失而做出決定的「理性選擇理論」（ra­tion­al cho­ice the­o­ry），以及根據消費者的購買行為判斷其偏好的「顯示性偏好理論」（re­veal­ed pre­fer­en­ces the­o­ry）最受推崇。

當時的經濟學家企圖以數學函數的最大化來預測人們的選擇，此一函數被稱為價值函數（va­lue func­tion）。價值函數的最大化是以一簡潔的方法來歸納選擇，以此方法，經濟學家不需來回比較每個選擇的利弊得失，而是直接以價值最大者作為其選擇的結果。

然而這個方法卻無法反映出人們的偏好及需求，也無法觀察出人們選擇行為的背後是否具有一定的規律。因此在隨後的幾年，學者們以經驗數據修正了價值函數，其中又以展望理論（pro­spect the­o­ry）為集大成者。展望理論預測人們在不確定的條件之下的決策行為，以參考點、「得」與「失」兩個區域中的差異曲率，及機率權重（pro­ba­bi­li­ty weight­ing），來評估效用最大值。

此理論的成功之處在於其能容納認知誤差；舉例而言，損失厭惡（loss a­ver­sion）不只是人們規避風險的傾向，也是個體預期其會「得」或「失」，而造成選擇差異的認知誤差⁵。由於加入了心理因素的考量，展望理論成功解釋了許多原本經濟學上無法解釋的非理性行為，這也讓提出此理論的 Da­ni­el Kah­ne­man 在 2002 年獲得諾貝爾經濟學獎。

《快思慢想》（Thinking, Fast and Slow）的作者 Daniel Kahneman，因提出了展望理論而獲得 2002 年諾貝爾經濟學獎。圖片來源：quo­ra.com

在 Kah­ne­man 之後，也有許多學者提出不同的理論，如 Her­bert Si­mon 的滿意度模型（sa­tis­fi­cing mo­del）⁶及 Gerd Gi­ger­en­zer 的適應性工具箱（a­dap­tive tool­box）。Si­mon 認為人們不可能總是把所有面向都考慮到，而做出價值最大化的選擇；根據他的觀點，在現實世界中一個好的決策不一定是最佳的選擇，而人們的決策行為來自其當時的滿意度⁷。Gi­ger­en­zer 則以有限理性（bound­ed ra­tion­a­li­ty）為基礎，提出了生物學及社會進化使人們具備一套心理捷徑（heu­ris­tic），讓人們可以快速做出反應的「適應性工具箱」，Gi­ger­en­zer 認為，當人們在進行決策時，常利用適應性工具箱，而非複雜而理性的計算⁸。

神經經濟學時代的來臨：從了解選擇行為到了解神經迴路的運作

神經經濟學關注一個經濟決策行為的發生時，人的神經迴路如何運作、使用何種演算法；這使得決策行為更易被理解及闡釋。

非侵入性的神經影像學技術，如 f­M­R­I 的出現與興起⁹，讓經濟學家與神經科學家開始嘗試以生物學為基礎，來探索經濟理論中的選擇行為。神經經濟學關注一個經濟決策行為的發生時，人的神經迴路如何運作、使用何種演算法；這使得決策行為更易被理解及闡釋。

很快地，神經經濟學家便有許多重大的發現，包括頂葉皮質（pa­rie­tal cor­tex）在決策中扮演的角色¹⁰、眼眶額葉皮質（or­bi­to­fron­tal cor­tex）與日常經濟交易的支付意願之關聯性¹¹等。近年來，研究者對於價值最大化在神經層面如何運作提供了更多的細節，並以心理物理學中的漂移擴散模型（drift-dif­fu­sion mo­del）¹²及神經網絡的交互抑制來更進一步說明。

神經經濟學的研究也讓許多異常的選擇行為得以被解釋。舉例而言，研究者發現，原本擁有兩種選擇的受試者，在出現了第三種明顯不利的選擇之後，傾向選擇原有兩者中較劣等者的比例，相較於未有第三種選擇的受試者來得高。

這個不合常理的選擇，可用分裂正規化（di­vi­sive nor­ma­li­za­tion）來解釋。從生物物理學的角度來看，分裂正規化的發生乃是因為一個神經元的興奮，受到它附近活化的神經元的影響，其被認為是感覺系統中典型的神經運算模式；經過分裂正規化後，所有的訊號輸入，如光、聲音、選擇的價值等，會被重新調整以符合預設的範圍¹³。所以在看到第三種選擇後，原先衡量的價值在腦中被重新調整，造成了最後的結果；這個發現讓神經經濟學家振奮不已。

而雖然目前有許多成功的神經經濟學研究計畫，仍有一些經濟學家認為這些研究與經濟理論的關聯性極其微小。他們認為即便了解了神經系統是如何執行演算、什麼樣的生物物理性限制造成人們違背經濟學理論，這些知識對於選擇理論的發展並沒有實質的幫助¹⁴。但不可否認的是，神經經濟學提供了檢視及驗證經濟學理論的方法，而且透過神經經濟學的研究，我們觀察到許多以往並不知曉的腦內現象，這提供經濟學修正傳統理論的方向，也開闊了發展新理論的空間。