概率、风险和不确定性
今年是两本书首次出版一百周年，这两本书强烈影响了经济学家和其他学科的同事如何概念不确定性并思考其后果，F.H. Knight的风险，不确定性和利润，以及J.M.凯恩斯的概率论文。为了纪念这一时刻，《剑桥经济学杂志》刚刚出版了一期特刊，由菲尔•福克纳、阿尔贝托•费杜齐、小查克•麦肯和我自己编辑和介绍，关于这两部作品的历史、其中的思想以及它们启发的后续工作。
这两本书有很大的不同：
奈特的著作是为经济学家撰写的，试图将利润纳入当时的均衡理论，在经济学和管理学中都以将利润作为企业家承担不可保险不确定性而获得的奖励而闻名。
相比之下，凯恩斯的论文针对的是哲学家，是概率论和统计学本身的基础，当它首次问世时，经济学家在很大程度上忽略了它。但是，凯恩斯在15年后出版的巨著《就业利息和货币通论》中对不确定性对投资和货币需求的影响的分析中重新出现了在那里发展起来的思想，该著作为后来的宏观经济学奠定了基础。他们还告诉他对当时新兴的计量经济学学科持怀疑态度。
然而，这两本书经常被同时提及的原因是它们共同强调，大多数商业和投资决策都是在没有数字上确定其后果的概率（可能影响的因素）的情况下做出的。正是出于这个原因，奈特和凯恩斯经常被引用来创造风险和不确定性之间的区别，这已经成为经济学术语的一部分：决策由或有结果的客观数值概率告知的情况（风险下的决策）和没有这种概率的情况（不确定性下的决策）。
奈特和凯恩斯的对比方法
利用关于时间概率的标准文本，奈特将风险情况与可以基于经典机会游戏中的相等概率计算数值概率的情况（他称之为“先验概率”）或可以根据经验确定相对频率的情况（他称之为“统计概率”）。他认为，在不确定的条件下，决策者对概率形成定性判断，他称之为“估计”，尽管他允许人们有时以数字形式将这些判断表示为适当的分数。
相比之下，凯恩斯提出了一种新颖的、非常独特的概率论。根据这一理论，概率被解释为对假设与该假设相关的现有证据之间部分逻辑关系（凯恩斯称之为概率关系）强度的度量。该理论的一个关键特征是概率关系通常不能进行数值测量。
因此，虽然凯恩斯也认识到奈特所说的先验概率和统计频率，但他强调这些都是特例。在他看来，在大多数其他情况下，概率是非数字的，有时甚至不能按照“比”或“可能”来排序。此外，他建议，在根据可能性判断采取行动时，不仅要考虑某种结论相对于证据的可能性有多大，而且要考虑证据的程度，或他所说的“证据分量”。这个想法在他后来的经济学著作中脱颖而出，他将低证据权重与低信心以及他所谓的对流动性的偏好联系起来。有趣的是，奈特在概率判断和对该判断的信心之间做出了类似的区分。
1960年代的转变
虽然大多数人肯定会同意，绝大多数商业和投资决策都是在不确定性而不是风险下做出的，但从1960年代开始，风险与不确定性的区别在主流经济学中已经从视野中消失了。造成这种情况的主要原因是主观主义或贝叶斯概率解释的兴起，这种解释由剑桥哲学家和凯恩斯的年轻同代人弗兰克•拉姆齐和著名的意大利概率学家布鲁诺•德•菲内蒂开创，并在伦纳德•吉米•萨维奇（Leonard Jimmie Savage）1954年的《统计学基础》（The Foundations of Statistics of Statistics）中在主观预期效用（SEU）理论的背景下得到了出色的表达。.在主观主义方法中，概率被解释为衡量行为者对或有结果的信念强度的指标，这可以从他们准备押注该结果的几率中解读出来（只要他们在满足某些一致性条件的意义上是“理性的”）。由于几乎可以押注任何偶然事件，这种方法可以争辩说，理性的决策者总是“好像”他们在脑海中具有尖锐的数字概率，即使在没有客观概率的情况下也是如此。随着SEU模型的萨维奇型版本——一种对旧观念的复杂表述，即风险期权应该根据其后果的概率加权可取性的总和来估值——继续在主流经济学中被广泛采用，许多人开始认为风险/不确定性的区别是多余的。
为什么100年后我们仍然对这两个人着迷？
那么，鉴于这一切，为什么一个世纪后我们仍然对奈特和凯恩斯的思想着迷呢？
当然，其中一个原因是，不确定性的非概率形式显然仍然是生活中永远存在的事实。正如英国脱欧和 COVID-19 等事件的破坏性影响再次提醒我们的那样，我们通常甚至无法列出可能影响我们行为后果的所有突发事件，更不用说分配或“好像”我们正在分配的尖锐数字概率给所有这些事件。简而言之，SEU模型支持者所设想的严格“理性”决策和一致的贝叶斯更新在实际情况中根本超出了我们大多数人，因此假设相反是误导性的。事实上，许多非主流经济学传统，如后凯恩斯主义、奥地利学派、制度主义和新熊彼特学派，经常通过明确拒绝SEU模型并将奈特和凯恩斯意义上的不确定性、知识限制、协调问题、有限理性等置于其研究议程的中心，从而与主流区分开来。特刊的几篇文章都采取了这种路线。
丹尼尔•埃尔斯伯格的角色
也就是说，在经济学、心理学和决策理论等更数学的领域，人们仍然对奈特和凯恩斯的思想感兴趣。行为经济学一直是实验证明的重要驱动力，无论SEU模型作为建模工具或规范性理由多么吸引人，大多数人的行为都不符合它。即使在客观给出概率的风险情况下，也会发生模型的许多经验违规行为。但其他情况则专门发生在概率不存在或“模棱两可”的情况下。这里的开创性贡献是丹尼尔•埃尔斯伯格（Daniel Ellsberg）1960年的一篇论文，正是丹尼尔•埃尔斯伯格（Daniel Ellsberg）因1971年发布五角大楼文件而闻名。从奈特开始——直到后来埃尔斯伯格才发现了凯恩斯的概率论——埃尔斯伯格使用了奈特和凯恩斯也提到的例子的版本，其中给定数量的不同颜色的球在一对骨灰盒中的比例在一种情况下是已知的，而在另一种情况下是未知的。埃尔斯伯格能够证明，人们在涉及从这些骨灰盒中随机抽取的赌博之间做出的选择往往与他们以SEU理论中假设的方式分配精确的数值概率（或至少是经典加性概率，总和为<>）不一致。这篇论文在特刊的几篇贡献和其中一篇的重点中被引用，催生了仍在进行的研究流，致力于开发SEU模型的数学概括，放弃了经典概率的假设。
奈特和凯恩斯关于不确定性的观点在其他语境中也依然存在。其中之一是关于金融和保险业不确定性和特殊风险的文献（特刊的两篇文章侧重于金融）。法律领域是另一个领域，奈特在讨论在不确定条件下处置财产的权力时出现，凯恩斯关于概率和证据权重的工作为关于举证责任和法院标准概率限制的工作提供了信息。他们的想法在创业、战略决策和创新管理等管理研究领域从未远离表面。在创业研究中，与其骑士起源一致，不确定性通常被视为存在有利可图的商业机会的先决条件，从而成为创业行动的先决条件。
这些联系目前正在激发对各种主题的研究，包括不确定性的更细粒度的概念化，企业家认知和行动的不同方面，以及公司的“企业家”理论，将奈特的创业观点作为不确定性下的基于判断的决策与公司的经济和管理理论相结合。在战略决策中，人们对最适合应对不确定性的总体“逻辑”类型、这些逻辑的认知和感知维度以及形成判断和做出决策时经常使用的步骤感兴趣。
最后，在创新管理方面，人们对传统规划技术在不确定条件下的局限性非常感兴趣，许多专家现在建议，当可能发生的事故、错误和意外发生时，甚至有时也要接受它们。
一百年过去了，奈特和凯恩斯关于不确定性的非概率形式及其后果的思想与以往一样重要。不知何故，如果一个世纪后仍然如此，也就不足为奇了。