时事杂谈｜认知偏差的隐秘机制

柏林老郭

认知偏差在日常生活与专业领域中普遍存在，无人能够例外。它不仅影响个人判断，也左右专家、机构与政策制定者的决定。从新能源到能源政策，从价格走势到技术趋势，人们经常依据直觉而非事实作出判断，而直觉往往不具备理解复杂系统的能力。作者通过若干典型图示，展示认知偏差如何在能源认知中反复出现。

指数增长的盲区

国际能源署（IEA）在过去 10–20 年对全球光伏新增装机的五年预测几乎年年偏低。即使不断修正模型、大胆假设，预测值仍长期落后于现实，相差甚远。这背后不是数据问题，而是人类普遍缺乏“指数增长直觉”：面对快速扩张的技术，人们仍习惯按照线性趋势外推未来，从而必然产生系统性低估。

成本一直下降的错觉

光伏、风电和电池的成本在过去几十年中大幅下降。许多专家用这类历史曲线暗示价格还会以类似速度继续下降。然而，如果价格已经逼近材料、土地、人工等“硬成本”边界，那么外推式预测就是一种误导。图表显示的是过去，而非未来。将历史下降率直接视为未来趋势，就是典型的“惯性偏差”。

数字比较的偏差

2024 年全球电网级电池装机约 150 吉瓦，但仅德国电网的电池申请量就已超过 500 吉瓦，批准量达到 78 吉瓦。这使作者非常疑惑，最后发现忽略一个关键事实：它们属于完全不同的时间尺度。全球 150 吉瓦是“已经建成的存量”，而德国的 500 吉瓦申请和 78 吉瓦批准则是“未来规划”与“项目管线”。把不同时间维度的数字放在同一平面比较，必然导致判断偏差。

德国的最大负荷也就80吉瓦，78吉瓦绝对象征着德国电池时代的到来，这一点没有问题；真正的问题在于，人们常把“未来申请量”误认为“当前现实”，从而以为德国储能规模已超过全球总量。其背后是一种普遍的认知局限：大脑更擅长比较数字的大小，却不擅长分辨它们的时间位置，对时间尺度和时间区间几乎没有直觉。

因果归因的偏差

提到特朗普支持传统能源，人们自然会把“共和党”“德州”“石油州”连在一起。然而，美国新能源装机量最高的州恰恰是德州。

这说明新能源的发展主要来自市场结构、资源禀赋和电力市场设计，而非政府推动。把这种市场结果归因于政府，是典型的基本归因错误：误以为政府什么都能管。

动机归因的偏差

图中红色标志为化石能源进口国家。许多人认为德国能源转型主要源于环境保护观念，其实不然，德国作为高度依赖化石能源进口的国家，其能源转型最初动力来自几次石油危机的冲击。事实上，所有高度依赖化石能源进口的国家都渴望减少风险，因而，努力发展新能源。这就是“动机误读偏差”：把经济安全解释成价值取向，把结构变迁解释成理念驱动。

类别混淆偏差

一幅流行图示显示全球 75% 的终端能源“可以电气化”。然而，这只是技术层面的可行性，而不是系统层面的可承受性。心理学研究表明，人们常把属于不同逻辑层级的概念混为一体，把“技术上可能”误解为“现实中能做”，并在此过程中忽略成本、电网容量和系统约束。这种把可行性与可承受性混为一类的判断，就是典型的“类别混淆偏差”。

媒体强化的偏差

如果媒体反复报道“传统能源复兴”，公众就会自然形成石油回潮的印象。实际上，图上可以清楚地看出，电动车远超油车的发展，光伏投资也首次超过石油投资。如果媒体天天讨论新能源崛起，人们又会相信转型即将完成。信息选择本身就会改变认知，这属于“可得性偏差”。

指标理解的偏差

减排“达峰”与减排“强度”属于两个完全不同的指标，但许多人只关注前者，对后者毫无直觉。强度的概念需要理解 GDP、结构变化和能效因子，这超出了大多数人的经验系统，因此容易产生误解或混淆。