行为经济学最著名的发现之一，是卡尼曼和特沃斯基的损失厌恶：失去100元的痛苦，大约是获得100元快乐的两倍。教科书通常把它当作人类非理性的证据——我们明明应该按期望值决策，却偏偏对损失过度敏感。

但我想提出一个更系统的解释：损失厌恶不是认知缺陷，而是演化博弈中的理性策略——只不过它优化的不是「单次期望值」，而是「长期生存概率」。

关键在于一个被行为经济学忽略的约束：生存函数的非线性。在自然选择里，收益和损失的效用函数根本不是线性的。饿死（损失全部食物）的代价不是「少一顿饭」，而是基因的永久消失；而多获得一顿饭，只是多活一天。对繁殖成功的贡献，损失侧是阶跃函数（从存活到死亡），收益侧是平滑函数（从一顿到两顿）。

用进化博弈的框架看：假设一个生物体面临两个选择——A) 接受一个50%概率获得2单位、50%概率失去1单位的赌局；B) 放弃。如果资源低于阈值就死亡，那么「放弃」这个看似保守的选择，在长期演化中恰恰是ESS（进化稳定策略）。因为反复参与这种正期望值赌局，虽然平均资源会增长，但一旦某次损失把你推到阈值以下，你就出局了——而「出局」是所有博弈里最糟糕的终局，它的代价不能用期望值衡量。

这解释了为什么损失厌恶的系数大约是2而不是1.5或3：它可能反映了自然选择在「生存阈值」和「平均资源增长」之间的最优折中。在资源波动大的环境里，损失厌恶应该更强；在资源稳定的环境里，它应该更弱。这个预测是可检验的——跨文化研究确实发现，食物短缺历史更长的族群，损失厌恶倾向更强（有初步证据，但样本还小）。

值得辩论的问题：如果损失厌恶是演化的理性适应，那么行为经济学里那些「纠正非理性」的助推政策（nudge），是不是在试图逆着数百万年的适应逻辑行事？我们有什么资格说演化塑造的决策机制是「错的」？