罕见灾难幸存经历如何塑造人们的风险感知

当人们遭遇罕见自然灾难之后，会感知到更多风险，还是更少风险？本研究发现，人们经历了灾难，风险意识有可能还降低了。论文分析了罕见灾难如何影响人们的信念与行为，从地震预测模型出发，分析极端事件中的反应不足与过度反应。本研究对理解家庭风险决策和防控类似新冠肺炎病毒等极端风险的行为提供重要的政策启示。

家庭面临着多样的自然、经济乃至公共卫生事件等极端风险，对于未知概率的极端事件，家庭如何评估其风险尚不明确。笔者及其研究团队利用地震作为准自然实验，针对“罕见灾难经历如何塑造人们的风险感知”展开研究，为理解家庭在面对罕见自然和经济冲击时的风险感知和金融决策做出了原创性贡献。

研究发现：第一，家庭倾向于从自身经历中获得异质性的风险认知，从而做出不同的金融决策;第二，家庭在经历罕见自然灾难后也可能轻视风险;第三，家庭决策对自身经历的回应可能来自不完全信息贝叶斯学习或者显著性理论。

利用地震作为准自然实验开展研究

现有文献不论是基于经济还是自然冲击，均强调提升风险认知，本文首次提供了灾难经历降低风险认知的实证证据。基于地震学文献构造了衡量经历冲击新的识别策略，为理解家庭对未知概率的极端风险的异质性认知提供了基准模型，得到在理性框架和行为视角的双向解释。一方面解决了国际学术前沿面临的关键科学问题，另一方面也对理解家庭风险决策和防控极端风险（如新冠肺炎病毒，COVID-19）提供重要的政策启示。

相关金融文献使用宏观经济事件包括股票市场泡沫、大萧条和高通胀时期等来验证经历效应，但上述研究受到与时间效应相关的解释影响，因为人们一生中可能极少经历甚至不会经历极端经济事件。经济危机的罕见性使得研究者很难直接探究家庭对罕见经济灾难风险的感知。本研究选择日本地震为事件是因为地震仍是世界上最不可预测和不可控制的自然外生经历。整个日本都在环太平洋地震带上，因此几乎每个家庭都有遭受地震的危险。这使得本研究不会受到地域选择的影响。

论文以地震死亡人数作为相应地震的代理变量，将所有样本家庭分为三个组：高度致命组、中度致命组以及轻度致命组。为进一步研究幸运经历的影响，本论文根据家庭经历零死亡的大地震频次高低，继续将“轻度致命组”细分为“非常幸运组”“中等幸运组”和“一般幸运组”。

寿险与人们对地震风险的感知

论文以寿险在家庭金融投资组合中的比重来衡量人们对地震风险的感知。人寿保险是一种针对被保险人过早死亡所造成的财务损失的对冲工具。购买人寿保险是人们寻求自我保护并减轻对罕见灾难风险的恐惧或不安情绪的一种途径。通过计算家庭金融投资组合中的人寿保险比例，可以获知有关家庭成员因未来地震死亡可能性的主观信念，因而可以用作地震风险感知的度量。

通过结合地震特征和环境特征，家庭可以从过去的地震中学习并形成对死亡人数的期望。根据地震学文献，本研究采用地震震级、震源深度和震中距来确定地震的潜在强度，并使用政府估计的地区地震财产保险的一年保费作为地区环境因素的代理变量。

论文将地震实际和预期死亡人数的差异定义为地震的经历冲击。其中，“正向冲击经历”更多对应的是高度致命或中度致命的地震，“负向冲击经历”更多对应的是轻度致命或零致命的地震。当实际的地震人员损失低于预期时，人们会感知到更少的风险，进而决定减少对寿险的配置;反之亦然。“正向冲击经历”每增加一个单位的标准差，寿险在投资组合中的比重会相应增加1.31%;“负向冲击经历”每增加一个单位的标准差，寿险在投资组合中的比重会相应减少1.71%。

地震经历如何影响人们的风险感知？

论文发现，致命地震的经历会增加人们对风险的感知。相比经历了轻度致命和零致命地震的家庭，经历高度致命和中度致命地震的家庭会相应增加投资组合中寿险的比重（分别为6.74%和3.23%）。对于非致命灾难的经历效应，如果人们有更多的“幸运”灾难经历，他们会感知到更少的风险，从而减少寿险的配置比例。

此外，由于人们会基于以往的地震经历调整其风险感知，若家庭是先经历了高度致命地震，再经历非致命地震，那么后者负面效应会增强，人们对地震风险的感知会减少;反之亦然。另外，研究认为人一般对地震风险主要从自己早年的经历中获得学习。家庭即使没有受到附近发生地震的直接影响，也可以通過媒体获得地震的相关信息，但经历效应更弱。

地震经历效应背后的机制作用

地震经历效应背后是什么机制在起作用？除了考虑风险偏好外，本研究提出以下两种机制：

一是不完全信息贝叶斯学习模型。贝叶斯学习模型提出，人们从过去的地震经历中学习地震风险，尤其是当潜在的罕见风险仍然模糊不定时。本研究提出与标准贝叶斯学习模型不同的模型设定，即不完全信息学习，在这个模型中，家庭仅根据他们的实际经历来更新信念，而忽略其他非经历信息。实际和预期死亡人数之间的差异（地震的经历冲击）就是地震经历信息的可学部分。风险感知和信息可学部分正相关，因而可学部分的增加会使得人们的风险感知也相应增加。

二是显著性理论。显著性理论认为，人们在决策中表现出启发式偏见，注意力多集中在信息的重要部分，并对重要信息赋予更高权重。显著性理论将显著性定义为实际值与参照点之间的差异，有助于理解人们为什么会高估或低估罕见灾难风险，难点在于参照点的计算。本研究根据地震学的基本原理，通过已发生地震的特征信息和发生地环境信息形成对地震死亡人数的预期，从而形成参照点。当实际结果偏离预期时，个人的经历会变得十分显著，人们对显著经历的过度关注导致其对实际经历的过度敏感，从而导致高估或低估地震风险。

研究意义与贡献

极端流行性传染病不仅识别困难、传染高，还带来了高度的不确定性和风险，由此引发的个人恐慌情绪和需求行为改变对社会和经济造成的影响不亚于疫情本身。为探究不确定性如何引发人们的非理性行为，本研究首次引入了不完全信息贝叶斯学习模型和显著性理论，从信息处理和情感因素两个角度分析人们在高度不确定性下的行为模式。

（刘玉珍为北京大学光华管理学院金融学教授。原论文《人们是否感觉风险更小？来自灾害经验的证据》（Do people feel less at risk Evidence from disaster experience）由作者与北京大学经济学院副教授高明、加州大学尔湾分校博士候选人施雨水合作完成，刊发于《金融经济学期刊》（Journal of Financial Economics）2020年12月。本文编辑/谢松燕）