风险补偿（佩尔茨曼效应）

概览

1. 快速摘要

当安全措施让我们感到更受保护时，我们会无意识地通过承担更大的风险来“花掉”这一安全余量。正如保持恒定温度的恒温器一样，人类倾向于维持相对恒定的风险水平；当外部安全性提升时，我们的冒险行为便会相应增加以作补偿。这就解释了为什么安全技术的进步往往无法如工程师预测的那样大幅减少事故：我们在制动性能更好时开得更快，在佩戴头盔时滑雪更激进，在觉得有保险兜住损失时做出更冒险的金融押注。

用大白话说

风险补偿的意思是，当你觉得自己更安全时，就会开始冒更大的险。你的大脑似乎有一个自己习惯接受的危险量。每当有东西让你更安全，你往往会在不知不觉中再冒进一点。

想象一下你滑滑板时戴上了新头盔和护膝。以前，你只在学校附近的小坡上慢慢滑。现在你觉得自己受到了保护，于是滑得更快，还去试朋友激你挑战的大坡道。如果你摔倒，护具依然能帮到你。但你现在冒的是以前从没冒过的险，所以多出来的那份安全，有一部分就被用掉了。这就像在电子游戏里，你一捡到护盾，就突然直接朝敌人冲过去。

所以，护具还是要戴，再加上一个简单的问题。在尝试新花样之前，先问问自己：“如果没戴护具，我还会这么做吗？”如果答案是不会，那就先慢下来，一步一步来。让护具当你的后备，而不是让你玩得更猛的理由。

2. 背后的科学

2.1. 发现与历史

风险补偿的现代理论框架于 1975 年确立，当时Sam Peltzman发表了他对汽车安全法规具有里程碑意义的分析。然而，在这种现象被正式命名前，人们就已经观察到了一个多世纪。

该概念最初隐性地出现于 19 世纪的工业安全中：当时为煤矿发明的戴维灯（1815 年）矛盾地导致了采矿死亡人数的增加。矿主利用这种安全灯的“安全性”，冒险开采以前被禁止的富含甲烷的矿层和更深的矿井，尽管技术有所进步，但总体死亡率仍保持不变甚至上升。

人类对这一现象的理解经历了几个阶段：Peltzman（1975）最初的经济学分析、Gerald Wilde（1982）提出的风险稳态理论心理学模型，以及 James Hedlund（2000）开发的实用诊断框架。

实证记录比理论本身分歧更大。Peltzman 自己的研究结果几乎立即遭到了质疑：Leon Robertson（1977）的批评指出了其基础数据中的错误，并表明 Peltzman 的模型未能预测法规出台前几年的死亡率。Cohen 与 Einav（2003）利用涵盖 1983 年至 1997 年美国所有司法管辖区的安全带使用及死亡数据面板，发现安全带的使用降低了交通总死亡人数（降幅低于联邦估计值），并报告称没有显著证据支持补偿行为理论。Anderson、Liang 与 Sabia（2022）复现了该分析并将其延伸至 2019 年，就车内人员得出了相同结论。对于自行车头盔，Esmaeilikia、Radun、Grzebieta 与 Olivier（2019）对 23 项研究所作的系统综述发现，有 18 项研究未发现佩戴头盔与更冒险骑行相关的证据，3 项结果好坏参半，仅有 2 项支持该假说（且均来自同一实验室）。因此，风险补偿是否会发生以及程度如何，是一个必须分领域具体回答的实证问题。它在某些情境下有充分记录，而在其他情境下并不存在。

2.2. 主要研究人员

2.3. 里程碑式研究

汽车安全法规的影响（Peltzman，1975）

Sam Peltzman分析了 1966 年的《国家交通与机动车安全法》，该法案强制要求配备安全带、吸能转向柱、带软垫的仪表盘和双回路制动系统。工程估算曾预测交通死亡人数将减少 20%。

研究方法：Peltzman 对法规生效前后的公路死亡率进行了严格的实证时间序列分析。

主要发现：法规实施后，公路总死亡率并未出现显著的转折。虽然车内乘员的死亡人数保持稳定，但行人、骑自行车者和骑摩托车者的死亡人数却出现了统计学上的显著增加。该法规将死亡风险从受保护者（车内人员）重新分配给了不受保护者（弱势道路使用者）。

理论解释：驾驶员追求的是包含“驾驶强度”（车速、激进变道等）和“安全”在内的效用函数最大化。当安全配置降低了驾驶强度的“代价”时，驾驶员就会消费更多的驾驶强度。他们以过去在较低车速下所能接受的相同生还概率开得更快。

复现记录：Robertson（1977）重新审视了 Peltzman 的数据，发现了其中的诸多错误，并表明该模型与法规生效前的死亡率不符。Cohen 与 Einav（2003）利用覆盖美国所有司法管辖区的 1983-1997 年面板数据直接检验了补偿行为理论，未发现支持该理论的显著证据；安全带的使用降低了总体死亡人数。后来的研究普遍发现，即使存在行为抵消，其幅度也远小于 Peltzman 所称的近乎完全抵消。

慕尼黑出租车实验（Aschenbrenner和Biehl，1994）

作为对佩尔茨曼效应也许最著名的实证检验，这项研究在受控的真实环境中检验了防抱死制动系统（ABS）。事故数据于 1981-83 年间收集，加速度、驾驶行为和态度数据于 1985-86 年间收集；研究结果作为章节发表于 1994 年的《Challenges to Accident Prevention: The Issue of Risk Compensation Behaviour》一书中。

研究方法：慕尼黑的出租车司机被随机分配到配备 ABS 或常规制动系统的出租车上。关键在于，司机清楚自己驾驶的是哪种系统。事故情况被跟踪记录了三年，驾驶行为与态度则在后期阶段予以记录。

主要发现：配备 ABS 的出租车卷入的事故数量略多于未配备 ABS 的出租车，而非更少。作者确定了六种补偿机制，其中包括因感到更安全而导致的注意力涣散，以及在某些条件下高估系统性能。出于对时间效率的强烈动机，职业司机通过行为适应抵消了工程技术带来的好处。后来的评论者指出，事故率的差异很小且在统计上不显著，因此这项研究表明的是安全收益的缺位，而非证实了危害的增加。

风险稳态理论研究（Wilde，1982年至2000年代）

Gerald Wilde 进行了多项研究来支持他的稳态模型，包括分析瑞典司机在从靠左行驶改为靠右行驶期间（1967 年）的行为以及各种职业安全干预措施。

主要发现：除非通过激励或动机改变了“目标风险水平”，否则每小时暴露的事故率大致保持恒定，与技术干预无关。

2.4. 神经学基础

风险补偿涉及几个相互连接的神经系统：

前额叶皮层处理风险效益计算和决策。当安全措施降低了感知风险时，大脑的成本效益分析就会发生转移，在维持相同主观“风险预算”的同时，允许承担更大的风险。

杏仁核是大脑的威胁检测中心，负责校准我们的恐惧反应。安全设备会减少杏仁核的激活，降低通常会限制危险行为的情感“警报”。

多巴胺能奖励系统提供了其中大部分的驱动力。承担风险会激活奖励途径，释放多巴胺。当安全措施使危险活动不那么令人恐惧时，个体可以在没有相应恐惧惩罚的情况下追求更大的多巴胺奖励。

前扣带皮层监控预期结果和实际结果之间的差异。这就是 Wilde 恒温器隐喻中的“比较器”：它检测感知风险何时偏离目标风险，并触发行为调整。

3. 进化起源

风险补偿很可能是作为在资源稀缺环境中为了生存而进化出的一种优化机制。我们那些维持恒定风险水平的祖先（该水平既高到足以获取食物和配偶，又低到足以保证生存）胜过了那些过于胆怯（挨饿）或过于鲁莽（早逝）的人。

“目标风险水平”是一个内部校准系统，帮助早期人类平衡了探索与利用。在资源不可预测的环境中，保持恒定的风险承受力可以实现最佳适应：当条件改善时（类似于现代安全设备），承担更多风险来收集更多资源符合进化逻辑。

可以说这更像是一个特性而非缺陷。一个完全规避风险的物种永远不会探索新领域或尝试新食物来源；一个完全鲁莽的物种则会走向灭绝。稳态机制维持了繁殖成功所需的最佳平衡。

该机制与大脑需要通过使用启发法而非不断重新计算每一个风险来节省认知能量有关。通过维持一个基准设定点，我们无需有意识地重新评估每一种情况：系统会自动调整行为以恢复平衡。

风险补偿在身体能力限制了风险承担的远古环境中具有高度的适应性。如果你觉得拥有更好的长矛更安全，你可能会猎杀更大的猎物，但你实际的体能限制了你能额外承担多少风险。现代技术打破了这种限制，使得行为补偿能够远远超出我们祖先的可能性。

4. 这种偏见如何体现

4.1. 在日常生活中

**驾驶：**配备 ABS 的司机跟车更近、刹车更晚。SUV 驾驶员在体型更大的车辆中感到更安全，开得也更激进，助长了行人死亡人数的上升。人们常说系安全带的司机会开得更快、“花掉”其安全余量，但最可靠的面板数据（Cohen和Einav，2003）并未发现这方面的显著迹象。

**体育与娱乐：**戴头盔的滑雪者以更高的速度滑雪（研究显示快了 3-5 公里/小时）并尝试更具挑战性的地形。跳伞者利用自动开伞器和改良降落伞的安全性来尝试诸如高速“俯冲滑翔”等危险动作。

**健康行为：**有些人在佩戴监测心率的健身手环时会更剧烈地锻炼，以为技术会在危险来临时发出警报。另一些人在服用维生素或药物后可能会吃得更不健康，觉得自身受到了“保护”。

**家庭安全：**安装了烟雾探测器的家庭可能会更多地使用蜡烛并发生烹饪火灾，因为住户认为警报器能提供充分的预警。在安装了安全门和防撞护角的家庭中，父母对孩子的看护可能会变得不那么严密。

4.2. 在工作场所中

**安全设备：**佩戴防护装备的工人可能会在操作时不够谨慎。戴着防割手套的工厂工人处理锋利物料时，可能比没有防护的工人更加粗心。

**网络安全：**安装了强大杀毒软件和防火墙的员工可能会更随意地点击可疑链接，相信系统会保护他们。

**医疗环境：**戴手套的医护人员可能会更频繁地接触受污染表面，自认能够免受病原体的侵害。

**决策制定：**拥有可靠备份系统或保险保障的团队可能会承担风险更高的项目，认定即便失败也会得到缓冲。

4.3. 在商业与营销中

**产品设计：**企业在设计产品时就知道，安全特性会被当作性能“消费”掉。汽车制造商为以速度和操控性为卖点的车辆配备 ABS 和稳定控制系统。

**保险产品：**延保服务和保险单使消费者对产品变得不那么爱惜。在明知手机已投保的情况下，机主可能会在风险更高的场合使用它。

**营销安全功能：**企业强调安全配置，因为知道这些功能会让消费者更激进地使用产品。SUV 之所以被宣传为“安全”，正是因为买家打算以在小车里会很危险的方式驾驶它们。

**“安全”作为许可：**被标榜为“安全”或“低风险”的产品（如低脂食品、“安全”香烟）可能会诱发过度消费，因为安全标签在心理上给了人许可。

4.4. 在政治与媒体中

**监管政策：**立法者往往预设安全强制措施能线性减少危害，却忽视了行为补偿的存在。这导致出台的法规往往只是重新分配了风险，而非真正降低了风险。

**风险沟通：**媒体在强调安全防范措施（如疫苗、防护装备）时，可能会无意中促使受众采取更冒险的行为。

**反恐应对：**加强机场安检可能会促使恐怖分子的袭击策划转向火车站、公众集会场所等“较软”的目标，而非减少总体威胁。

**政治冒险：**当政客们认为既有的制度保障能防止最坏结果发生时，可能会采取更为极端的政治立场。

4.5. 在医疗保健中

**PrEP 与艾滋病预防：**暴露前预防（PrEP）可将 HIV 传播率降低 99%，但一些研究表明，使用者的无套性行为和细菌性性传播感染（STI）发生率有所增加，尽管其生物学有效性仍带来了净健康收益。

**疫苗接种：**疫情早期在推荐佩戴口罩方面的犹豫，部分源于担心戴口罩者会放弃保持社交距离。（后续研究在很大程度上反驳了这一点；对疾病的高度恐惧阻遏了补偿行为。）

**医疗设备：**植入心脏起搏器、除颤器或佩戴动态血糖监测仪的患者，可能会冒原本会回避的健康风险，相信设备会介入。

**药物效应：**服用降胆固醇药物的患者饮食可能变得不那么健康，以为药物会起抵消作用。当胰岛素泵实现自动输注时，糖尿病患者可能会在饮食控制上变得没那么小心。

4.6. 在金融与投资中

**存款保险：**联邦存款保险（FDIC）消除了储户监督银行经营状况的动力。摆脱了市场约束的银行随之提高杠杆率，并将资金投向风险更高的资产。

**信用违约互换：**在 2008 年之前，信用违约互换（CDS）为债务违约提供了“保险”，使各类机构能够持有风险更高的住房抵押贷款支持证券。感知到的安全感促成了一场“肆无忌惮的放贷狂欢”。

**算法交易：**使用止损指令和算法风控系统的交易员可能会建立更大的仓位，相信系统会限制损失。

**资产证券化：**将高风险抵押贷款打包成具有 AAA 评级的证券，制造出感知上的安全，促成了风险越来越高的贷款发放。正是这种补偿效应助推了 2008 年的金融危机。

5. 真实世界案例研究

案例研究 1：戴维灯悖论

• **背景：**1815 年，汉弗莱·戴维爵士为煤矿发明了一种革命性的安全灯。该灯利用细铁丝网防止甲烷气体被点燃，有望终结曾夺去数百人生命的毁灭性矿井爆炸。

• **发生了什么：**在该灯得到广泛普及后的数十年里，采矿死亡人数反而出现了上升。这种灯并不只是让现有矿井变得更安全，它从根本上改变了采矿的经济账。

• **起作用的偏见：**矿主利用安全灯提供的“安全性”，重新开采此前废弃的富含甲烷的瓦斯矿层，并将开采深度推向前所未有的水平。安全灯因而演变为向危险深处扩张的工具，而非在既有作业中保护矿工的屏障。

• **后果：**在更深、通风不良的矿井中作业的矿工死于窒息、顶板坍塌和肺部疾病。安全灯使采矿业能够在更高的环境风险水平下运转，在维持死亡率的同时大幅提高了煤炭产量。

• **经验教训：**当安全技术改变了经济激励机制时，它所带来的可能是促成伤害而非防止伤害。安全设备的受益者（矿主）与实际承担残余风险的人群（矿工）未必是同一群体。

案例研究 2：美式橄榄球的头盔危机

• **背景：**早期的美式橄榄球运动员佩戴仅提供最低限度保护的皮质头盔。当时防守拦截强调利用肩部撞击，头部始终保持在侧面。1950 年代，带有面罩的硬质塑料头盔作为一项重大安全进步被引入。

• **发生了什么：**新头盔引发了“角斗士效应”。通过保护球员免受面部创伤和头皮损伤，头盔消除了曾经约束行为的疼痛反馈回路。球员开始实施“长矛擒抱”，即用头盔顶部作为武器向前冲撞。

• **起作用的偏见：**身披高科技护甲让运动员产生了刀枪不入的错觉，进而将自己的身体武器化。头盔把头部从一个需要小心呵护的脆弱部位，变成了可以向前投射的攻击性武器。

• **后果：**在 1955 年至 1970 年代之间，因颈椎骨折导致的死亡和高位截瘫人数急剧飙升。这需要重大规则修订（1976 年禁止长矛擒抱）和新的装备标准（NOCSAE），才部分遏制了这种由“安全”装备诱发的冒险行为。

• **经验教训：**让危险行为感觉安全的安全装备，可能使伤害超过配备装备之前的水平。可能需要规则修改和文化干预，才能抵消装备引发的风险补偿。

历史例子：安全带战争

1981 年，当英国正在就强制系安全带立法展开辩论时，地理学家 John Adams 分析了 18 个已颁布安全带法律的国家之死亡数据。他发现，与没有此类法律的国家相比，道路总死亡人数并没有出现统计学上的显著下降。

Adams 记录了死亡风险的“重新分配”：在司机死亡人数趋于平稳或略有下降的同时，行人和骑自行车者的死亡人数却相应上升。安全带创造了一种刀枪不入的感觉，导致了更快、更具进攻性的驾驶方式，从而将风险从受保护的司机转移给了弱势道路使用者。

英国交通部委托撰写了《艾尔斯报告》以展开调查。该报告在很大程度上证实了 Adams 的假设，但因政治上不便而被压了多年。这一案例表明，关于风险补偿的发现可能挑战监管正统观念，并遭遇体制上的阻力。

但规模更大、时间更晚的数据集并未证实这一“风险转移”的说法。Cohen 与 Einav（2003）利用涵盖 1983-1997 年美国各州的面板数据发现，使用安全带降低了交通总死亡人数，并未发现支持补偿行为的显著证据；Anderson、Liang 与 Sabia（2022）将数据延伸至 2019 年，就车内乘员死亡也得出了相同的结论。这场“安全带之战”是一个案例，说明了一种看似合理的机制如何走在了实证证据的前面。

6. 这种偏见的代价

6.1. 个人代价

风险补偿可能会削弱个人的安全投入。购买安全设备（汽车安全功能、家庭安防系统）的人可能无法获得预期的效益，因为他们无意识地将安全余量“花”在更冒险的行为上。

它通过不对称的风险暴露影响人际关系。在 SUV 里觉得安全的司机可能会危及同路的摩托车手和行人。陪孩子玩耍时穿着护具的父母可能会玩得过于粗暴，对没有防护的孩子来说不安全。

这种偏见会制造虚假的安全感，当现实闯入时可能带来心理伤害。以为自己受到保护的人，在采取了预防措施仍然受伤时，可能会承受更大的心理创伤。

当风险补偿导致长期、轻度的伤害或压力时，生活质量会受影响。安全配置助长的激进驾驶会带来更多的小剐蹭、险情和路怒事件，即使避免了重大事故。

6.2. 职业代价

当专业人士高估系统与安全机制提供的保护时，职业可能受损。因相信合规系统而承担过度风险的金融人士，可能面临断送职业生涯的监管违规。

当企业在安全措施上大量投入，却因员工的补偿行为只获得部分回报时，经济损失便会累积。一家公司可能在安全装备上耗费数百万美元，最终却发现事故发生率的降幅仅为预期的一小部分。

当专业人员的补偿行为被他人看到时，可能会落下鲁莽的名声。因信任 AI 诊断工具而少开检查的医生，可能会被同事视为粗心。

当个人认为备份系统免除了仔细分析的必要时，决策质量就会下降。信任自动驾驶仪的飞行员，可能会漏掉本可在更投入的监控下发现的关键信息。

6.3. 社会代价

当许多人同时表现出风险补偿时，总体伤害可能会超过干预之前的水平。Peltzman 的分析提示，汽车安全强制令只是将死亡风险从受保护的车内乘员重新分配给了不受保护的行人。

当社会投资于收益低于预期的安全措施时，经济成本便会累积。基于忽略行为补偿的工程模型进行的基础设施支出，构成了公共资源的错配。

2008 年的金融危机就是系统性风险补偿的典型例证。金融领域的“安全”创新（资产证券化、信用评级、信用违约互换）导致了波及整个系统的冒险行为，酿成了一场远比任何单一失败都严重得多的全球经济灾难。

当选民与立法者无法准确预测安全法规的影响时，民主决策就会受损。听上去有益的政策，一旦将补偿考虑在内，可能产生中性甚至负面的结果。

6.4. 统计影响

研究表明，根据不同情境，行为抵消的程度从零到很大不等：

• 汽车安全干预措施：存在争议。Peltzman（1975）声称几乎完全抵消；Robertson（1977）发现了其数据中的错误，后来的估计认为任何抵消程度都远低于直接安全效应的一半
• 安全带：Cohen 与 Einav（2003）利用覆盖美国所有司法管辖区的 1983-1997 年面板数据，未发现显著的补偿行为，并发现死亡人数净减少；Anderson、Liang 与 Sabia（2022）将数据延伸至 2019 年，发现主动执法的安全带法将车内人员死亡人数降低了 5% 至 9%
• 自行车头盔：在 Esmaeilikia 等人（2019）系统综述的 23 项研究中，18 项未发现支持风险补偿的证据，3 项结果好坏参半，2 项（均来自同一实验室）表示支持；许多得出无效应的研究反而将佩戴头盔与更谨慎的骑行联系在一起
• 接触性运动（NFL）：高抵消（角斗士效应）
• 金融系统（存款保险）：中到高抵消
• 公共卫生（PrEP）：低到中度抵消
• 疫情应对（佩戴口罩）：抵消微不足道（一揽子安全组合效应）

慕尼黑出租车实验发现，配备 ABS 的出租车事故率略高于常规制动出租车；作者将部分原因归结为感到更安全的司机注意力有所下降。该制动技术并未带来可衡量的安全提升。Peltzman 最初的研究发现，尽管工程上有了大幅改进，但公路总死亡人数并未显著减少，而这一结论自 Robertson 1977 年的重新分析以来一直受到争议。

对滑雪头盔的研究显示，佩戴头盔的滑雪者滑行速度提高了 3-5 公里/小时，挑战的地形难度也有所增加，部分抵消了防护带来的好处。

7. 隐藏的益处

风险补偿并不纯粹是负面的。它反映了一个用于优化风险与收益权衡的理性系统。

这种机制使个人能够从安全投入中“购买”效用收益。更好的刹车既能预防事故，也能缩短出行时间。改良的登山装备不只是防止死亡，还开辟了以前不可能攀登的路线。安全收益被转化为了性能收益。

在许多情况下，这种权衡是可取的。社会希望交通更快、体育运动更刺激、投资回报更高。风险补偿让安全技术能够服务于这些目标，而不仅仅是防范伤害。

恒温器式的调节功能防止了过度胆怯。一个从不随条件改善而调整的物种，将无法利用机会。风险补偿确保我们随着技术进步继续拓展边界。

在职业情境中，适度冒险对成功必不可少。因为有安全网而变得过于规避风险的创业者，可能无法与那些利用安全余量去承担战略风险的人竞争。

若想彻底消除风险补偿，要么去掉所有安全技术（回到基准危险水平），要么从根本上重塑人类心理（消除冒险动机）。两者既不可取，也不可行。

8. 自我评估：你有这种偏见吗？

8.1. 警告信号检查清单

• 驾驶配备先进安全功能的车辆时，我开得明显更快
• 佩戴防护护具时，我会冒一些不戴护具时会避免的风险
• 我觉得保险或延保服务“赋予了我许可”，可以对自己的东西不那么小心
• 当保持规律锻炼或服用保健品时，我会吃得不那么健康
• 面对配备自动制动的车辆时，我会跟得更近
• 当安装了警报器或监控系统后，我对周围环境的安全观察就变得没那么仔细
• 在体育运动或休闲娱乐中穿上专业护具后，我会觉得自己刀枪不入
• 当手头有备用资金或有保险时，我会承担更大的金融风险
• 我依赖技术来发现错误，而不是亲自再检查一遍自己的工作
• 我认为安全系统让最坏情况变得不可能，而不仅仅是可能性更低

评分标准：

• 勾选 0-2 项：低易感性
• 勾选 3-5 项：中度易感性
• 勾选 6-8 项：高易感性
• 勾选 9-10 项：极高易感性

8.2. 自我反思问题

1. 回想一下你上一次添置新的安全设备或防护用品的时候。你的行为在那之后是否发生了改变？是怎样改变的？

2. 当你感到比平时更安全时，是否注意到自己承担了通常不会承担的风险？这主要以什么形式表现出来？

3. 你是否曾在已有安全措施的情况下仍遭遇险情或事故？回头看，你是否把安全余量“花”在了更冒险的行为上？

4. 当有人提出某种安全装备的防护效果可能不如你以为的那么好时，你会作何反应？

5. 是否曾有人评价你在使用防护装备或处于“受保护”环境时显得过于自信？

8.3. 快速诊断场景

**场景：**你正在挑选一辆新车。销售员着重介绍这辆车的最高安全评级、先进的避撞系统和众多安全气囊。试驾时，你注意到自己感觉多么安心。买下车之后，你正在计划第一次自驾长途旅行。

面对这辆更安全的新车，你会如何驾驶？

• A) 我可能会开得比平时快一点。有这么多安全配置，我应付得来。是时候看看这辆车有多大能耐了！ → 高易感性
• B) 既然车有避撞功能，我在跟车距离和车速上可能会稍微放松一些，但我会尽量保持警觉 → 中度易感性
• C) 我会和往常一样开车。安全功能是应对紧急情况的额外保障，不是改变驾驶方式的邀请 → 低易感性

9. 识别他人身上的这种偏见

9.1. 行为指标

言语中可观察到的迹象：

• 拿安全功能作为冒险选择的理由（“我车上有 ABS，所以可以晚一点刹车”）
• 因为有防护措施而不把风险当回事（“我打过疫苗了，不用担心”）
• 表现出专门与安全技术挂钩的信心增强

决策模式：

• 在获得安全保护后选择风险更高的方案
• 随着对安全措施越来越放心，逐渐增加冒险行为
• 尽管有保护措施仍受到伤害时，表现出惊讶或难以置信

对话中的反复主题：

• 在描述冒险活动时强调安全配置
• 将增加冒险合理化为对安全投入的“充分利用”
• 将当前受保护的冒险行为与过去无保护的行为进行对比

9.2. 对话危险信号

处于此种偏见影响下的人常说的话：

• “我有保险，出了事也没关系”
• “这车基本能自己开；我只需要在那儿以防万一”
• “穿了这么多护具，什么都伤不到我”
• “有［安全功能］却不用，那还有什么意义？”
• “我有保障，所以冒一次险也无妨”

他们提出的论点类型：

• 安全功能的存在是为了提升性能，而不仅仅是防范伤害
• 不利用安全余量就是浪费了这笔投入

他们回避的问题：

• 即使有保护，还剩下哪些风险？
• 我感受到的安全中，有多少来自真实的保护，又有多少只是心理安慰？

9.3. 情境触发因素

激活此种偏见的情境：

• 添置新的安全技术或装备
• 收到关于防护措施的正面反馈（“你的车安全评级最高”）
• 目睹他人在有保护的情况下成功冒险
• 促使人们用安全换取速度的时间紧迫感

环境因素：

• 强调安全特性的营销
• 将受保护的冒险行为常态化的同侪群体
• 安全设备高度显眼的环境

增加易感性的情绪状态：

• 对新装备或新技术的兴奋感
• 对缓慢、谨慎做法的不耐烦
• 一段时间没出事故后产生的过度自信

10. 认知去偏见策略

10.1. 即时技巧

反向应用Hedlund的四条规则：

• 可见性：在决策点刻意提醒自己安全功能的存在，以对抗“隐形安全”陷阱
• 效果：问问自己是否在利用安全余量来获得本来不会追求的性能增益
• 动机：检查自己是否有将安全转化为风险的动机
• 控制：认识到高度自主的情境会使补偿成为可能

**预先承诺：**在获得安全设备之前，明确承诺保持当前的行为水平。写下你目前的行驶速度、滑雪时偏好的地形或财务风险承受能力，并承诺保持下去。

**“如果没有保护我会这样做吗？”测试：**在做任何因有安全设备才敢做的冒险之前，问问自己：如果没有保护，你还会这样做吗？如果不会，你可能正在进行补偿。

**现实之锚：**提醒自己安全功能只是降低了伤害发生的概率，并不能消除伤害；ABS 会缩短刹车距离，但车不会瞬间停下。

10.2. 长期策略

**培养“存起来”的习惯：**有意识地把安全改进看作应急储备，而不是可以花掉的钱。“这个安全气囊是为我躲不开的碰撞准备的，不是让我开得更快的许可。”

**跟踪基线行为：**记住自己在安全改进之前的行为方式。如果驾驶记录显示换车后车速变快了，数据就揭示了补偿的存在。

**研究失败案例：**研究那些尽管有安全措施仍然发生的事故。了解到有人在有安全气囊和 ABS 的情况下仍死于车祸，会让你对保护的局限保持适度的谦逊。

**采纳“边际安全”思维：**每项安全措施提供的都是边际保护，而非绝对保护。在心里把风险看作按一定百分比降低，而不是被消除。

10.3. 环境设计

**减少安全特性的可见性：**在可能的情况下，使安全变得隐形。选择不提供持续反馈的安全功能（加固的车门防撞梁对比持续可见的车道偏离警告）可以减少补偿。

**制造竞争性动机：**构建即便在有安全保障的情况下也能奖励谨慎行为的激励机制。跟踪驾驶行为并为安全驾驶提供折扣的保险，将经济利益与谨慎行为结合起来。

**实施“共享空间”原则：**在你能掌控的环境中（家庭工作间、个人活动），考虑去掉安全提示是否会让你更专注、更小心。有时不太明显的保护反而带来更安全的行为。

**建立问责系统：**建立一种社交结构，让别人能看到你使用安全设备时的行为。同伴的关注可以约束原本会在私下发生的补偿行为。

10.4. 何时寻求外部意见

在以下情况下寻求外部视角：

• 你正在购买重要的安全设备，并希望保持原有行为
• 尽管有安全措施你仍遭遇险情，并想弄清原因
• 他人提醒你自获得防护以来冒险行为有所增加
• 你对他人的安全负有责任（设计系统、管理团队、养育子女）

向谁咨询：

• 在安全改进之前就了解你行为方式的人
• 你所在领域的风险管理专业人士
• 依赖你安全行事的人（家人、员工、队友）

11. 实践练习

练习 1：安全审计

• **目标：**识别生活中可能正在发生风险补偿的地方
• **耗时：**30 分钟
• **所需材料：**纸、笔、个人日程表或活动记录
• **难度级别：**初级
• 步骤说明：
  1. 列出你目前使用的所有安全设备、保险保单和保护措施
  2. 针对每一项，描述在拥有该项保护之前你的行为方式
  3. 坦诚评估自己在获得保护后行为是否发生了改变
  4. 针对识别出的任何改变，尽可能量化这种行为转变（例如：“我现在滑黑道了；戴头盔之前我只滑蓝道”）
  5. 找出哪些补偿你希望扭转，哪些你可以接受
• 反思问题：
  • 哪些领域的行为转变最大？
  • 在做本练习之前，你是否意识到了这些改变？
  • 哪些补偿属于理性的权衡，哪些属于危险的过度自信？
• **执行频率：**每年一次，或在添置新安全设备时进行

练习 2：预先承诺协议

• **目标：**通过明确的承诺防止未来的风险补偿
• **耗时：**15 分钟
• **所需材料：**纸、笔（或电子文档）
• **难度级别：**中级
• 步骤说明：
  1. 选择一项即将添置的安全措施（新车、防护装备、保险保单等）
  2. 在添置之前，以可衡量的方式记录你当前的行为
  3. 撰写一份明确的承诺：“在获得［该物品］之后，我将继续保持［具体行为］”
  4. 把这份承诺告诉一个会督促你兑现的人
  5. 设定复查日期（30、60、90 天），评估是否做到
• 反思问题：
  • 有明确的承诺是否影响了你的行为？
  • 到复查日期时，你是否遵守了承诺？
  • 你感受到了哪些想要“花掉”新安全余量的压力？
• **执行频率：**每次添置新安全措施时

练习 3：故障模式分析

• **目标：**建立对防护措施局限性的现实心理模型
• **耗时：**45 分钟
• **所需材料：**互联网接入、笔记本
• **难度级别：**高级
• 步骤说明：
  1. 选择一项你非常依赖的安全措施（汽车安全配置、防护装备、金融保险）
  2. 调研三到五个该项保护未能防止严重伤害的案例
  3. 针对每一个案例，分析尽管有保护仍然失效的条件
  4. 找出其中哪些条件可能适用于你的情况
  5. 建立一份个人“故障模式”清单：列出你的保护不足以应对的具体场景
• 反思问题：
  • 这项调研如何改变了你对自身保护的看法？
  • 你是否发现了以前没考虑过的故障模式？
  • 这将如何影响你今后的行为方式？
• **执行频率：**每季度对主要依赖的安全措施进行一次复核

每日实践

晚间防护复盘

每天傍晚，花 2-3 分钟回顾当天依赖安全设备或系统的情境：

• 我是否承担了在没有这项保护时不会承担的风险？

• 我对这项保护的信任，是否与它的实际效果相称？

• 如果这项保护失效了，会发生什么？

• 建议耗时：2-3 分钟

• 最佳执行时段：傍晚

• 效果跟踪方式：在日志中记录识别出的任何补偿行为

每周挑战

“无防护心态”体验周

选择一项你会使用安全装备的活动，这一周在心理上采取“无防护心态”。目的不是弃用装备，而是表现得好像装备不存在一样。

示例：开车时就当车上没有 ABS、安全气囊或避撞系统：防御性地、谨慎地驾驶，保持更长的跟车距离。

• 4 周后的预期成效：对补偿行为的觉察增强，基准习惯得到重新校准，对安全余量的自动依赖减少
• 供反思的日记提示：
  • 明知装备能应付，却克制自己的行为，感觉如何？
  • 我是否注意到自己一直从安全配置中榨取了多少“性能”？
  • 我能否在继续受益于保护的同时，保留一部分这样的谨慎？

12. 针对特定受众

致领导者与管理者

风险补偿会削弱组织的安全投入。你可能在防护装备和培训上花了大量资金，却发现事故率的下降幅度不及预期。

针对性策略：

• 运用Hedlund的规则预测补偿会在哪里发生，并据此设计干预措施
• 在可能的情况下，优先选用不可见的安全措施（加固结构），而非可见的措施（个人防护装备）
• 建立即便有安全设备也能奖励安全行为的激励机制（经验费率保险、安全奖金）
• 培训员工识别自己的补偿倾向
• 在安全措施实施后审查行为变化

团队级干预措施：

• 在团队中建立“存起”安全而非“花掉”安全的规范
• 建立同伴问责机制，由同事观察并报告行为变化
• 表彰在安全改进后保持基准行为的做法，而不只是表彰没出事故

致父母与教育工作者

儿童天然会因安全装备而产生补偿行为，而小时候养成的习惯会延续到成年。

教孩子认识这种偏见：

• 5-8岁：“护具能在出问题时帮到你，但它不会让你天下无敌”
• 9-12岁：讨论自行车头盔和滑板公园等例子。戴了头盔就意味着你应该尝试难度更大的跳跃吗？
• 青少年：正式介绍这一概念；讨论驾驶、体育运动和冒险行为

预防策略：

• 以身作则：自己受到保护时不要增加冒险行为
• 在给孩子配备安全装备时，明确讨论保持现有行为水平
• 避免把安全装备说成可以进行更激进活动的工具
• 留意孩子添置装备后的行为变化，并直接处理

活动：

• “前后对比”：让孩子描述自己在拥有安全装备之前和之后的行为
• 角色扮演：讨论是否要“因为我有［保护］”就去尝试冒险活动

致医疗保健专业人员

风险补偿会影响患者行为和临床决策。

医患沟通策略：

• 在采取保护性措施（药物、器械、手术）时，明确讨论保持健康行为
• 关于PrEP的沟通应涉及 HIV 之外的性传播感染风险
• 关于疫苗接种的沟通应说明保护是概率性的，而非绝对的
• 监测干预后的行为变化

诊断方面的考虑：

• 警惕在已有保护措施的情况下仍发生的伤害；这可能表明存在风险补偿
• 受伤后说“我当时戴着［护具］”的患者，可能正是因为有这层保护才冒了险

临床实践启示：

• AI 诊断工具可能让临床医生产生懈怠；即使有决策支持，也要保持警惕
• 持续监测设备可能让患者承担原本不会承担的健康风险

致金融专业人员

风险补偿是金融行为和系统性风险的核心问题。

投资方面的应用：

• 认识到“保护性”工具（期权、保险、分散投资）可能促成冒险行为，从而抵消其好处
• 觉得有止损单保护的客户可能会建立更大的仓位
• 投资组合保险会在系统层面造成道德风险

客户沟通：

• 讨论当行为改变时，保险和对冲如何可能促成而非防止损失
• 帮助客户明确自己的“目标风险水平”，无论有何保护措施都保持在这一水平
• 把风险管理定位为应急储备，而不是提升收益的手段

风险管理启示：

• 在风险模型中纳入行为反应
• 认识到降低某一种风险可能会导致其他方面的风险敞口增加
• 全系统层面的保护措施（如存款保险、隐性救助担保）可能会在各个金融机构之间引发相互关联的冒险行为

13. 与其他偏见的相互作用

放大风险补偿的偏见

抵消风险补偿的偏见

常见偏见链

风险补偿 → 过度自信 → 乐观偏见 → 灾难： 安全设备引发补偿（冒险行为） → 反复成功助长过度自信 → 乐观偏见使人忽视警告信号 → 保护被证明不足时发生灾难性失败。

自动化偏见 → 风险补偿 → 被动疲劳 → 故障： 对自动化系统的信任引发补偿（注意力减少） → 因脱离参与而产生被动疲劳 → 出现边缘情况 → 操作员没有准备好介入。

要打断这些偏见链，需通过接触失败案例定期重新校准信心，并且即便在系统提供保护时也要保持积极参与。

14. 文化视角

风险补偿在不同文化中的表现有所差异，受到关于个人能动性、命运和风险承受能力的价值观的影响。

研究提示，个人主义文化可能表现出更强的补偿，因为个人自主权使行为调整成为可能。在外部控制更强（法规、社会规范、监督）的文化中，补偿可能会受到抑制。

集体主义文化可能表现出不同的模式：风险补偿可能体现为家庭或群体施压，要求利用安全设备带来的余地去冒险，而非出于个人选择。

宿命论的文化取向可能会表现出较弱的补偿。如果结果被视为命中注定（宗教宿命论、对运气的信仰），安全设备可能因提供内心的平静而受到重视，而不是被用作冒险的许可。

跨文化互动可能会产生不匹配。来自高补偿文化的司机在低补偿环境中操作（反之亦然），可能会带来意想不到的风险。

15. 神话与误解

16. 专家洞察

降落伞系统制造商 Bill Booth 常被认为提出了这样一条经验法则：跳伞装备越安全，跳伞者就越敢冒险，因此死亡率大致保持不变。 — 概述自 Andrew Zolli 和 Ann Marie Healy，Resilience: Why Things Bounce Back（2012）

Sam Peltzman 认为，驾驶者会在安全装置面前承担更多风险，这种抵消性的行为可能使强制配备的装备本可挽救的生命减少大半甚至全部。 — 概述自 Sam Peltzman，“The Effects of Automobile Safety Regulation”，Journal of Political Economy 83(4)（1975），pp. 677–725 https://doi.org/10.1086/260352

Gerald Wilde 提出，人们会把自己感知到的风险与自己愿意接受的风险水平相比较，并调整行为，直到两者一致。 — 概述自 Gerald J. S. Wilde，“The Theory of Risk Homeostasis: Implications for Safety and Health”，Risk Analysis 2(4)（1982），pp. 209–225 https://doi.org/10.1111/j.1539-6924.1982.tb01384.x

17. 关键要点

1. 风险补偿是指当感知到的风险发生变化时调整自身行为的倾向，通常表现为在感到受保护时承担更大的风险，从而抵消安全措施带来的收益。

2. 这一效应的程度因领域而异，从零到很大不等。它出现在慕尼黑 ABS 出租车车队和接触性运动中，但大型安全带面板研究（Cohen和Einav，2003）以及大多数自行车头盔研究（2019 年系统综述 23 项研究中的 18 项）完全没有发现补偿行为。它在某一情境下是否发生是一个实证问题，而非既定事实。

3. 安全干预措施往往是重新分配风险而非消除风险：受保护的个体可能会将风险转移给未受保护的群体（司机转移给行人，受保银行转移给纳税人）。

4. 风险补偿是人类认知的一个特性，而非缺陷：它让我们把安全投入转化为性能收益，并防止过度胆怯。

5. 有效的安全设计必须考虑“人为变量”：采用不易察觉的安全措施、理顺激励机制，以及改变目标风险水平而不仅仅是降低感知到的危险。

6. “共享空间”运动表明，增加感知风险有时能通过迫使人们投入和专注，带来更安全的行为。

7. 理解风险补偿是对安全投资抱有现实预期的必要前提；由于行为适应，线性的工程预测常常无法实现。

18. 进一步资源

学术论文

• Peltzman, S. (1975). The Effects of Automobile Safety Regulation. Journal of Political Economy, 83(4), 677-726. https://doi.org/10.1086/260352
• Robertson, L.S. (1977). A Critical Analysis of Peltzman's "The Effects of Automobile Safety Regulation". Journal of Economic Issues, 11(3), 587-600. https://doi.org/10.1080/00213624.1977.11503463
• Wilde, G.J.S. (1982). The Theory of Risk Homeostasis: Implications for Safety and Health. Risk Analysis, 2(4), 209-225. https://doi.org/10.1111/j.1539-6924.1982.tb01384.x
• Hedlund, J. (2000). Risky Business: Safety Regulations, Risk Compensation, and Individual Behavior. Injury Prevention, 6(2), 82-89. https://doi.org/10.1136/ip.6.2.82
• Adams, J. (1981). The Efficacy of Seatbelt Legislation: A Comparative Study of Road Accident Fatality Statistics from 18 Countries. Department of Geography, University College London.
• Cohen, A., & Einav, L. (2003). The Effects of Mandatory Seat Belt Laws on Driving Behavior and Traffic Fatalities. Review of Economics and Statistics, 85(4), 828-843. https://doi.org/10.1162/003465303772815754
• Esmaeilikia, M., Radun, I., Grzebieta, R., & Olivier, J. (2019). Bicycle helmets and risky behaviour: A systematic review. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 60, 299-310. https://doi.org/10.1016/j.trf.2018.10.026
• Anderson, D.M., Liang, Y., & Sabia, J.J. (2022). Mandatory Seatbelt Laws and Traffic Fatalities: A Reassessment. IZA Discussion Paper No. 15843.

书籍

• Wilde, G.J.S. (2001). Target Risk 2: A New Psychology of Safety and Health. PDE Publications.
• Adams, J. (1995). Risk. UCL Press.
• Slovic, P. (2000). The Perception of Risk. Earthscan Publications.

书籍章节

• Peltzman, S. (2004). Regulation and the Natural Progress of Opulence. In AEI-Brookings Joint Center 2004 Distinguished Lecture. American Enterprise Institute.
• Aschenbrenner, K.M., & Biehl, B. (1994). Improved safety through improved technical measures? In Challenges to Accident Prevention: The Issue of Risk Compensation Behaviour (pp. 81-89). Styx Publications.

19. 总结卡片

20. 使用术语表

21. 讨论问题

供读书俱乐部、课堂或自我反思用：

1. 你能找出一次自己“花掉”安全余量、承担了原本不会承担的风险的经历吗？那是有意识的选择，还是你事后才意识到的？

2. “共享空间”运动提示，有时取消安全设施反而能让人们更安全。这种方法的局限是什么？什么时候可能会适得其反？

3. Peltzman发现汽车安全强制规定将死亡从车内乘员转移到了行人身上。政策制定者应该如何权衡受保护群体和不受保护群体的利益？

4. 风险补偿是人类心理学中的一个缺陷，我们应当努力去克服吗？还是说这是一种功能，能让我们最优地利用安全投资？

5. 在未来几十年里，人工智能和自动化将如何改变风险补偿？“自动化偏见”是否会代表这一古老模式的新前沿？

最后更新：7 十一月 2026