我开始对经济学理论产生怀疑，是在纽约州北部罗切斯特大学经济系读研究生的时候。虽然我对课上的某些内容表示怀疑，但我并不确定那是经济学理论本身的问题，还是因为我自己没有很好地理解它们。当时，我不算是一名好学生。我在引言中提到，罗杰·洛温斯坦曾写了一篇有关我的文章发表在《纽约时报杂志》上。他在那篇文章中提到，我的研究生论文指导老师舍温·罗森（Sherwin Rosen）对我在研究生院的表现给出了这样的评价：“当时我们对他并没有抱多大的期望。”
我的研究生论文题目是“生命的价值”，这听起来很有些离经叛道的味道，但研究方法却是完全符合学院式标准的。从概念上讲，如何正确思考这个问题，托马斯·谢林（Thomas Schelling）已经在其论文“你挽救的生命也许是你自己的”（The Life You Save May Be Your Own）中阐述过。谢林是行为经济学最初的支持者，也为这门学科的发展做出了重要贡献，多年来，我的兴趣很多次都与谢林的兴趣相重合。下面是他论文中很有名的一段：
如果一个6岁的棕发小女孩需要几千美元来做手术，这样她才能活到圣诞节，人们寄去救她的钱就能塞满邮局。但是，如果取消征收一项销售税，马萨诸塞州的医疗设施就会老旧耗损，导致本可通过疾病预防措施就可避免的死亡人数增多，却没有几个人会流下同情的泪水或是捐款。
谢林说话时常常带着一丝戏谑的笑容，眼睛里闪烁着调皮的光芒，他写作时亦是如此——他想给你设置一些障碍。[1]在上述这段话中，生病女孩的故事是这篇文章的最大亮点。按照谢林的定义，医院代表的是“统计意义上的生命”（statistical life），而女孩代表的则是“可识别的生命”（identified life）。在现实世界中，我们偶尔会碰到“可识别的生命”面临危险的情况，比如拯救被困矿工这样惊心动魄的故事。正如谢林所说，我们几乎不会让任何可识别的生命只是因为缺钱而消逝。但是，每天都有成千上万“不可识别的”人因缺少蚊帐、疫苗或干净的水而死亡。
与生病女孩的例子不同的是，美国一般的公共政策都很抽象，缺少对人情感上的冲击。假设我们正在修建一条新公路，安全工程师告诉我们中央隔离带如果加宽1米需要耗资4 200万美元，但这样做可以在未来30年里平均每年减少1.4次死亡事故。我们应该加宽隔离带吗？当然，我们并不知道那些出车祸的人的身份，他们只是统计学意义上的生命。但是，要决定中央隔离带建多宽，我们需要赋予那些被延长的生命一个价值，或者更形象地说，赋予这项工程支出所拯救的那些生命一个价值。而在理性经济人的世界里，与拯救20个统计意义上的生命相比，社会不会支付更多的钱去挽救一个可识别的生命。
正如谢林所说，正确的问题应该是：使用这条公路的人（或者他们的朋友和家人）愿意支付多少钱，从而略微提升这条公路的安全性？谢林让这个问题变得明确，但是当时还没有人找到答案。要回答这个问题，需要找到一个情境，观察人们如何在金钱和死亡风险之间做权衡，从中我们可以推断他们为了安全愿意支付多少钱。但是，问题在于，从哪里能找到这样的情境呢？
谢林的学生理查德·泽克豪泽（Richard Zeckhauser）也是一位经济学家，他发现俄罗斯轮盘赌为思考这个问题提供了线索。这里，我们略微改编一下他的例子。假设艾丹要玩一次俄罗斯轮盘赌，他所用的枪能装很多子弹，比如1 000颗。现在随机装入4颗子弹，艾丹必须扣动一次扳机。（幸运的是，这支枪是单发枪。）艾丹愿意支付多少钱移除其中的一颗子弹呢？[2]虽然泽克豪泽的俄式轮盘赌实验提出了这样一个好问题，但对解决问题并无帮助。让实验对象拿着上膛的枪对准自己的脑袋，这种实验并不能真正进行。
在思考这些问题时，我想到了一个方法。我可以先找到不同职业的死亡率数据，包括采矿、伐木、高层建筑外立面清洁等高危工作，也包括种地、开店、低层建筑外立面清洁等相对安全的工作。在经济人看来，更危险的工作应该得到更高的报酬，否则没有人会愿意做这样的工作。事实上，为危险工作所支付的额外薪水，主要用于补偿工人在工作中所承担的风险（或是其他工作属性）。所以，如果还可以查找到每种职业的薪资水平，那么无须让任何人参与俄罗斯轮盘赌，我也能估算出生命的价值。然而，我到处寻找，却找不到任何有关职业死亡率的数据。
这时，我的父亲艾伦帮了我的忙。他是一名保险精算师，工作内容就是使用数学方法来帮助保险公司控制风险。我问他能否找到有关职业死亡率的数据，没过多久，我就收到了一本薄薄的红皮精装书，它是由北美精算师协会出版的，其中正好有我需要的数据。根据职业死亡率以及我已经找到的职业薪资水平数据，我就可以估算出必须支付多少钱，人们才愿意接受死亡风险较高的工作。
想到这个方法并找到数据，的确是一个好的开始，但是正确进行统计计算才是关键所在。我需要在经济系找一位愿意为我的这篇论文提供指导的老师。我的选择当然是前文提到的舍温·罗森，他当时是一位很有前途的劳动经济学家。我们此前并没有合作过，但因为我的论文题目与他正在做的理论研究相关，所以他同意做我的论文指导老师。
基于这篇研究生论文，我和舍温又合写了一篇学术论文。通过我们计算得出的生命价值一直以来被不断更新，直到现在仍被用于政府的成本–效益分析。目前，一个生命的价值大约为700万美元。
在写作研究生论文期间，我觉得如果问人们一些假设性的问题应该很有意思，而且这些问题可以作为另一种方式，用以得出人们在权衡金钱和死亡风险时的偏好。在写下问题前，我首先要确定应该怎么来问这些问题：是问他们愿意支付多少钱，还是愿意接受多少钱？如果采用第一种问法，问题就是：你愿意支付多少钱，以降低自己明年的死亡风险概率，例如千分之一？如果采用第二种问法，问题就是：如果需要承受同等概率的死亡风险，你会要求得到多少钱？结合各种数据可计算出，一位50岁的美国公民一年中面临的死亡风险概率约为0.4% 。
下面是我在课堂上提出的一个典型问题，以A和B两种形式提问，学生对这两个问题均要作答。
A. 假设来上这堂课，你会接触到一种罕见的致命疾病。如果染上此病，下周你就会毫无痛苦地死去，你患病的概率是千分之一。我们只有一份解药，会卖给出价最高的人。如果你买到解药，你的死亡风险会降至零。你最多愿意为此药支付多少钱？（如果你缺钱，我们可以借钱给你买解药，分30年还清而且免息。）
B. 校医院的研究人员正在研究一种罕见的疾病。他们需要招募一些志愿者，志愿者只需走进房间待5分钟，染病率为千分之一，如果染上此病，患者第二周会没有痛苦地死去。目前这种病没有任何解药。如果参加这项研究，你最少会向研究人员要多少钱？
对于人们将如何回答这两个问题，经济学模型很容易做出预测，即两个问题的答案几乎是一样的。对于一个50岁的人来说，第一种情况下的死亡风险概率会从0.5%（0.4%+0.1%）降为0.4%，第二种情况则会从0.4%提高为0.5%，所以在A和B两种情况下如何权衡金钱和死亡风险，答案应该不会有太大的差异。实际上，人们给出的答案千差万别，但有一点很清楚：两个问题的答案截然不同。一般的回答方式是这样的：在第一种情况下我最多出2 000美元，在第二种情况下若报酬低于50万美元我是不会参加的。实际上，对于情况B，很多人表示，不管给多少钱都不会参与。
并非只有经济学理论认为情况A和B的答案应该相同，逻辑一致性也是如此。我们还是以一位年龄为50岁的人为例，在见到我之前，他第二年面临的死亡风险概率是0.4%。假设他对上述两种情况的回答是：A为2 000美元，B为50万美元。第一种情况表明，0.1%的死亡风险概率从价值上讲相当于2 000美元，因为他不愿意支付更多的钱来规避风险。但是，第二种情况表明，如果少于50万美元，他不会接受同样是0.1%的死亡风险概率。当然，0.4%到0.5%的风险变化不可能最高值2 000美元，而最低值50万美元！
这个道理并非每个人都能参透。实际上，即使经过解释，很多人还是不会认同，可能就像现在的你一样。但是，其中的逻辑是无法逃避的。[3]对一位经济学家来说，这些发现既令人困惑，又让人觉得荒谬。我把结果告诉了舍温，他让我别在这件事上浪费时间，赶紧写论文，但我对此却十分着迷。这到底是怎么一回事呢？当然，生命受到威胁的情况并不寻常，但当我开始搜集案例时，我却发现类似的情况到处可见。
