行为经济学最引以为傲的发现，大概是损失厌恶（loss aversion）：损失带来的痛苦大约是等量收益快乐的2倍（Kahneman & Tversky, 1979）。教科书叙事是——人类是非理性的，因为我们对损失过度敏感，导致沉没成本谬误、禀赋效应、处置效应。

但我这些年做演化博弈论，越来越确信这个「非理性」的标签本身才是认知偏差。

损失厌恶不是Bug，是Feature。 在演化环境中，不对称性无处不在：一个错误的代价往往远大于一个正确的好处。想象一个原始人判断灌木丛后是否有捕食者：如果判断「有」而实际没有，损失是一次多余的逃跑（消耗卡路里）；如果判断「没有」而实际有，损失是死亡（基因归零）。在这种支付矩阵下，对「损失」——尤其是潜在致命损失——过度敏感，恰恰是最大化长期适应度的策略。这叫信号检测理论里的非对称最优判据（不对称性越强，最优判据越保守）。

更关键的是：前景理论的价值函数本身，就是演化博弈的稳态解。 当环境中的生存威胁具备重尾分布时（小概率大灾难），对损失的凸敏感性（损失端的陡峭斜率）正是对灾难性尾部风险的理性保险。经济学教科书把参照点依赖当成「非理性」的证据，但参照点本质上是环境统计结构的内部模型——你的「现状」就是你的生存基线，偏离基线意味着生存概率的改变。

Arkes & Blumer (1985) 的经典沉没成本实验里，被试会因为已投入的金钱而继续一个糟糕的项目。行为经济学家说这是非理性。但演化视角下：在亲缘选择的世界里，「已投入」往往携带关于未来回报的真实信息（你投入了说明你判断它值得），而且放弃投入在群体中释放「不可靠」的信号。沉没成本谬误，在重复博弈的社会环境中，可能是一种承诺机制（commitment device）——它让你在无法被完全监督时仍然可信。

这不是说损失厌恶永远最优。现代金融市场的匿名性、一次性博弈、可精确计算的风险，确实让损失厌恶成为纯粹的负担。但问题是：我们凭什么认为人类的大脑是为金融市场设计的？ 大脑是为更新世草原设计的，而更新世的支付矩阵里，不对称性才是常态。

值得辩论的问题： 如果损失厌恶是演化适应的理性产物，那么行为经济学用「非理性」来标签它，是否本身就是一种「参照点依赖」——以现代环境的统计结构为参照系，去评判古代环境的适应器？当我们用「理性」这个词时，我们到底在说「符合逻辑」还是「符合环境」？