Нейроэкономика и поведенческая экономика: перспективы развития и сближения

Статья посвящена рассмотрению современного состояния нейроэкономики и анализу потенциала ее научного вклада в экономическую мысль через поведенческую экономику. Методологическую основу работы составляют анализ актуальных научных публикаций, критический обзор ключевых теоретических подходов и экспериментальных исследований в обеих дисциплинах. В статье дано концептуальное разграничение между нейроэкономическими и поведенческими методами, сформулированы перспективы их интеграции. Выявлены перспективы нейроэкономики в преодолении ограничений традиционных экономических моделей: подкрепление стандартных экономических моделей; уточнение механизмов принятия решений, особенно автоматических процессов; улучшение предсказательной силы моделей; помощь в преодолении традиционных проблем, связанных с выявлением предпочтений и устранением расхождения между декларируемыми и истинными предпочтениями. Особое внимание уделено методологическим сложностям интеграции нейроэкономики в поведенческие исследования, таким как терминологические расхождения, ограниченные выборки, разрыв компетенций и фокус на внутренних процессах индивида в ущерб внешним факторам. На примере анализа неприятия риска в классической, поведенческой и нейроэкономической парадигмах продемонстрированы противоречия в интерпретации ключевых концепций. Результаты работы вносят вклад в развитие экономической теории за счет критического переосмысления методологических основ нейроэкономики, обоснования ее потенциала в объяснении механизмов поведения и прогнозировании потребительского выбора. Подчеркнута значимость нейромаркетинга как практико ориентированного направления, где нейроэкономические методы демонстрируют высокую эффективность. Несмотря на сохраняющийся скепсис в академической среде и медленный прогресс в формировании общих теоретических оснований, совершенствование экспериментальных методик и междисциплинарный синтез могут обеспечить прорыв в понимании экономического поведения, объединив достижения нейронаук и поведенческой экономики.

1. Данилкина, Д. С. (2019). Нейроэкономика: новый междисциплинарный подход к исследованию экономического поведения. Философия хозяйства, 3. 188–198.

2. Капелюшников, Р. (2023). Филипп Уикстид — нетипичный маржиналист. В кн. Автономова В. С., Ананьина О. И. (ред.) Истоки: 150 лет маржиналистской революции (с. 347–401). ВШЭ. https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2582-1_347-401.

3. Кошовец, О. Б. (2022). Экономический агент в ваших мозгах: нейроэкономический дискурс и границы рационального. Вопросы теоретической экономики, 2(15), 7–21. https://doi.org/10.52342/2587-7666VTE_2022_2_7_21.

4. Кошовец, О. Б., & Вархотов, T. А. (2019). Нейроэкономика: новое сердце экономической теории или новое лицо экономического империализма? Журнал институциональных исследований, 11(1), 6–19. https://doi.org/10.17835/2076-6297.2019.11.1.006-019/

5. Проволович, Т. О. (2021). Новейшие примеры междисциплинарного синтеза в экономике. Журнал экономической теории, 18(4), 512–525. https://doi.org/10.31063/2073-86517/2021.18-4.3

6. Шмаков, А. В. (2016). Комплексное представление об экономическом поведении. Вестник НГУЭУ, У (2), 276–291.

7. Alsharif, A. H., Md Salleh, N. Z., Baharun, R., Rami Hashem E. A., & Gupta, M. (2021). Neuromarketing research in the last five years: a bibliometric analysis. Cogent Business & Management, 8(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1978620.

8. Benartzi, S., & Thaler, R. H. (1995). Myopic Loss Aversion and the Equity Premium Puzzle. The Quarterly Journal of Economics, 110(1), 73–92. https://doi.org/10.2307/2118511.

9. Brysbaert, M. (2019). How Many Participants Do We Have to Include in Properly Powered Experiments? A Tutorial of Power Analysis with Reference Tables. Journal of cognition, 19, 2(1), 16. https://doi.org/10.5334/joc.72.

10. Camerer, C., Loewenstein, G., & Prelec, D. (2004). Neuroeconomics: Why Economics Needs Brains. Scandinavian Journal of Economics, 106(3), 555–579. https://doi.org/10.1111/J.0347-0520.2004.00377.X.

11. Camerer, C., Loewenstein, G., & Prelec, D. (2005). Neuroeconomics: How Neuroscience Can Inform Economics. Journal of Economic Literature, 43(1), 9–64. https://doi.org/10.1257/0022051053737843.

12. Caplin, A., & Dean, M. (2008). Dopamine, reward prediction error, and economics. The Quarterly Journal of Economics, 123, 663–701. http://dx.doi.org/10.1162/qjec.2008.123.2.663.

13. Christopoulos, G. I., Tobler, P. N., Bossaerts, P., Dolan, R. J., & Schultz, W. (2009). Neural Correlates of Value, Risk, and Risk Aversion Contributing to Decision Making under Risk. The Journal of Neuroscience, 29, 12574–12583. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2614-09.2009.

14. Gilaie-Dotan, S., Tymula, A., Cooper, N., Kable, J. W., Glimcher, P. W., & Levy, I. (2014). Neuroanatomy Predicts Individual Risk Attitudes. The Journal of Neuroscience, 34, 12394–12401. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1600-14.2014.

15. Gul, F., & Pesendorfer, W. (2005). The Case for Mindless Economics. Levine's Working Paper Archive 784828000000000581, D. K. Levine. 49 p. https://doi.org/10.1093/ACPROF%3AOSO%2F9780195328318.003.0001.

16. Frank, R. H. (2008). Should public policy respond to positional externalities? Journal of Public Economics, 92(8–9), 1777–1786. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2008.03.001.

17. Fumagalli, R. (2016). Five Theses on Neuroeconomics. Journal of Economic Methodology, 23, 77–96. https://doi.org/10.1080/1350178X.2015.1024883.

18. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory : An Analysis of Decision under Risk. Econometrica. Vol. XVLII, 263–291.

19. Kenning, P., & Plassmann, H. (2005). NeuroEconomics: An overview from an economic perspective. Brain Research Bulletin, 67(5), 343–354. https://doi.org/10.1016/j.brainresbull.2005.07.006.

20. Keysar, B., Hayakawa, S. L., & An, S. G. (2012) The foreign-language eff ect: thinkingin a foreign tongue reduces decision biases. Psychological Science, 23(6), 661–668. https://doi.org/10.1177/0956797611432178.

21. Kirkpatrick, L. A., & Epstein, S. (1992). Cognitive-experiential self-theory and subjective probability: Further evidence for two conceptual systems. Journal of Personality and Social Psychology, 63(4), 534–544. https://doi.org/10.1037/0022-3514.63.4.534.

22. Konovalov, A., & Krajbich, I. (2016). Over a Decade of Neuroeconomics: What Have We Learned? Organizational Research Methods, 22(1), 148–173. https://doi.org/10.1177/1094428116644502.

23. Kosfeld, M., Heinrichs, M., Zak, P. J., Fischbacher, U., & Fehr, E. (2005). Oxytocin increases trust in humans. Nature, 435, 673–676. https://doi.org/10.1038/nature03701.

24. Krajbich, I., Camerer, C., Ledyard, J., & Rangel, A. (2009) Using neural measures of economic value to solve the public goods free-rider problem. Science, 326(5952), 596–599. https://doi.org/10.1126/science.1177302.

25. Leibenstein, H. (1976). Beyond the Economic Man: A New Foundation for Microeconomics. Harvard University Press, 297 p.

26. Lieberman, M. D., Gaunt, R., Gilbert, D. T., & Trope, Y. (2002). Refl exion and refl ection: A social cognitive neuroscience approach to attributional inference. Advances in Experimental Social Psychology, 34, 199–249. https://doi.org/10.1016/S0065-2601%2802%2980006-5.

27. Lo, A. W., & Repin, D. V. (2002). The psychophysiology of real-time financial risk processing. Journal of Cognitive Neuroscience, 14(3), 323–339. https://psycnet.apa.org/doi/10.1162/089892902317361877.

28. Neumann, J., & Morgenstern, O. (1953). Theory of Games and Economic Behavior. Princeton, NJ. Princeton University Press, 659 p.

29. Ross, D. (2010). Neuroeconomics and Economic Methodology. In J. Davis & W. Hands (Eds.), The Elgar Handbook of Economic Methodology (29 p.) https://doi.org/10.4337/9780857938077.00009.

30. Schneider, W., & Shiffrin, R. M. (1977). Controlled and automatic human information processing: I. Detection, search, and attention. Psychological Review, 84(1), 1–66. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.1.1.

31. Sloman, S. A. (1996). The empirical case for two systems of reasoning. Psychological Bulletin, 119(1), 3–22. https://doi.org/10.1037/0033-2909.119.1.3.

32. Smith, V. L. (2003). Constructivist and Ecological Rationality in Economics.The American Economic Review, 93(3), 465–508. http://www.jstor.org/stable/3132103.

33. Szucz, D. (2020). Sample size evolution in neuroimaging research: An evaluation of highly-cited studies (1990–2012) and of latest practices (2017–2018) in high-impact. NeuroImage, 221 (1), 11 p. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117164.

34. Thaler, R. H., & Shefrin, H. M. (1981). An Economic Theory of Self-Control. Journal of Political Economy, 89(2), 392–406. https://doi.org/10.3386/w0208.

35. Thaler, R. H., & Shefrin, H. M. (1988). The Behavioral Life-Cycle Hypothesis. Economic Inquiry, 26(4), 609–643. https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.1988.tb01520.x.

36. Truc, A. (2023). Neuroeconomics: Hype or Hope? An Answer. OEconomia, 39 p. https://doi.org/10.4000/oeconomia.15489.

37. Venkatraman, V., Dimoka, A., Pavlou, P. A., Vo, K., Hampton, W., Bollinger, B., Hershfield, H. E., Ishihara, M., & Winer, R. S. (2015). Predicting advertising success beyond traditional measures: New insights from neurophysiological methods and market response modeling. Journal of Marketing Research, 52(4), 436–452. https://doi.org/10.1509/jmr.13.0593.

38. Vromen, J. (2011). Neuroeconomics: Two camps gradually converging: What can economics gain from it? International Review of Economics, 58(3), 267–285. https://doi.org/10.1007/s12232-011-0127-8.

39. Zak, P. J. (2004). Neuroeconomics. Philosophical Transactions of the Royal Society Biological Sciences, 359(1451), 1737–1748. https://doi.org/10.1098/rstb.2004.1544.