不确定性决策的科学前沿：从期望效用理论到行为经济学的范式转变

这篇综述系统梳理了不确定性决策领域的发展历程，从经典期望效用理论(EUT)到前景理论(PT)和累积前景理论(CPT)的演进，深入探讨了风险与模糊情境下的决策机制。文章批判性分析了主观期望效用理论(SEUT)的局限性，介绍了包括Choquet期望效用(CEU)和最小最大期望效用(MEU)在内的新型决策模型，为行为经济学和决策科学提供了重要理论框架。

　　

不确定性决策的科学演进

决策理论的发展历程可追溯至17世纪概率论的诞生。帕斯卡和费马关于赌博问题的通信奠定了期望值概念的基础，而丹尼尔·伯努利1738年提出的期望效用理论(EUT)则开创了现代决策理论的先河。冯·诺依曼和摩根斯坦1944年的工作为EUT奠定了严格的公理化基础，使其成为经济学分析的标准工具。

框架性问题与方法论挑战

决策理论面临的核心问题可归纳为四个维度：决策本身作为研究对象(I类)；决策作为规范性标准(II类)；决策作为宏观现象的微观基础(III类)；以及决策在政策建议中的应用(IV类)。这种分类凸显了决策理论在科学探索与应用实践中的多重角色。值得注意的是，规范性理论不应被简单理解为研究者个人价值观的投射，而应视为对社会成员偏好的科学捕捉。

风险决策的范式转变

经典EUT在解释现实决策行为时面临两大挑战：概率的非线性处理和小概率事件的过度重视。阿莱悖论(1953)和普雷斯顿-巴拉塔实验(1948)最早揭示了这些异常现象。前景理论(PT)通过引入参考点和价值函数的概念，成功解释了风险厌恶与风险寻求行为在收益与损失域的反转现象。累积前景理论(CPT)进一步采用等级依赖模型，解决了概率权重导致的随机优势违反问题。

模糊决策的理论突破

埃尔斯伯格悖论(1961)对主观期望效用理论(SEUT)提出了根本性质疑，表明决策者在面对概率未知情境时会表现出模糊厌恶。Schmeidler(1989)提出的Choquet期望效用(CEU)模型开创性地采用非可加性容量刻画这种决策行为。后续发展出包括最小最大期望效用(MEU)和α-MEU规则在内的多种非贝叶斯决策模型，为深度不确定性条件下的决策提供了新范式。

方法论反思与未来方向

决策理论的发展呈现出明显的"需求饱和"和"供给碎片化"特征。一方面，经济学更倾向于选择对经典模型的最小扩展；另一方面，不同应用场景可能需要特定的决策模型。值得注意的是，实验方法的生态效度问题与公理化方法的抽象性局限都需要警惕。未来研究应平衡理论普适性与应用特异性，同时关注决策过程而不仅是结果。

应用前景与跨学科意义

不确定性决策理论在健康风险评估、疫苗政策制定、金融投资和气候变化应对等领域具有重要应用价值。特别是在COVID-19疫情期间，概率权重和模糊决策的理论为公共卫生沟通提供了关键洞见。决策科学、心理学与经济学的持续对话，将推动这一领域在解释现实行为和指导政策实践方面发挥更大作用。