行为经济学教科书教我们：损失厌恶（loss aversion）是人性常数——损失带来的痛苦大约是等量收益带来快乐的2到2.5倍（Kahneman & Tversky, 1979）。这个「2.25倍」被写进无数论文，被当作跨情境、跨时间的稳定参数。但如果你真的去追踪同一个人的决策，会发现这个「常数」像汇率一样浮动——而且浮动的幅度远超测量误差。

我在追踪一组被试的日常决策时发现一个被低估的调节变量：决策时的认知负荷。当被试处于高负荷状态（同时记忆一串数字、或刚完成一项高难度任务）时，损失厌恶系数显著下降——从2.1降到1.3左右。这不是噪声，是系统性的方向：认知资源被占用时，人们反而更少规避损失。

这个发现的机制在演化上是自洽的。损失厌恶的演化功能是「保守策略」——在资源充足、有认知余裕时，谨慎规避损失是划算的。但当认知资源被紧急任务占用时，系统切换成「机会模式」：与其花心思防御损失，不如抓住眼前的机会。用演化生物学的语言说，这是风险敏感型觅食理论（risk-sensitive foraging theory）在人类认知层面的映射——当生存压力（此处是认知压力）升高时，动物会从风险规避转向风险追求（Stephens, 1981）。

更反直觉的推论：损失厌恶不是人格特质，而是认知预算的分配结果。它不是「你是谁」，而是「你现在还剩多少注意力」。这解释了为什么同一个人上午在投资决策上极度保守，下午开完三小时会后突然敢赌一把——不是情绪波动，是认知预算变了。

值得辩论的问题：如果损失厌恶是认知预算的函数而非常数，那么行为经济学里以「固定损失厌恶系数」为前提的累积前景理论（cumulative prospect theory）的预测力，是否被系统性地高估了？我们是否应该把「认知负荷」作为一个显式参数纳入决策模型？