行为经济学如何促进公共政策分析？
对于公共政策的研究归根到底是对人的行为的研究，因为政策试图激励的对象是人，是人对政策做出反应。行为经济学将心理学的研究视角引入经济学，已经在一些传统经济学无法给出满意解释的领域做出了一定贡献。Raj Chetty发表在2015年5月的《美国经济评论》(AER)的论文探讨了行为经济学在提供新的政策工具、改进对政策效果的预测和福利分析这三个方面对公共政策分析做出的贡献。作者以退休储蓄、劳动供给和住址选择为例，说明了将行为经济学引入公共政策的分析可以带来哪些好处。
理性人假设是新古典经济学的核心假设，关于这一假设是否合理，已经有许多争论。本文作者不去探讨假设的合理性，而是采取了一种更为务实的态度，着眼于将一定行为因素引入公共政策，是否能够更好地实现政策目标，比如增加退休储蓄。
本文提出了一个将行为经济学纳入公共政策分析的一般性框架。作者引入了两种效用函数：体验效用函数和决策效用函数。体验效用函数就是个体真实体验到的效用，由个体消费的商品束决定，而决策效用函数还要受到由默认选项（可以由政策制定者操纵）和其他辅助条件（不可由政策制定者操纵）的影响。而在传统的新古典经济学中，体验效用函数和决策效用函数是统一的，理性的个体试图最大化的效用不受默认选项和其它辅助条件的影响。如果把这些要求放松，我们就引入了行为经济学的因素。接着作者分别从行为经济学对公共政策的三大贡献，结合实例详细说明如果按照这一框架将行为因素引入分析。
401（K）计划提高了雇员在养老金账户的储蓄，但是若养老金账户储蓄的增加挤出了其它账户的储蓄，那么401（k）计划并没有真正起到增加储蓄的作用。作者利用丹麦的数据，发现企业每将薪水中的1美元转进雇员的退休账户，会导致雇员的净储蓄增加85美分。说明改变默认选项（比如默认加入401（k）计划，增加企业帮助缴纳的养老金等）可以有效地增加储蓄，而根据新古典经济学的理论，这一效果是不存在的。
即使无法提供新的政策工具，行为经济学也可以用于预测现有政策工具的效果。作者通过引入人们对免税代码的不完全知识，解释了不同区域应税收入报告的差异性。EITC税收退还政策用于鼓励低收入人群增加劳动供给，因为在收入较低的区段，随着收入的增加， 税收返还的比例是递增的（对于1个孩子的家庭最高达34%），因此低收入人群有动机增加劳动供给或者高报自己的收入，因此可以预见人们报告的应税收入应该在税收返还比例的最高点出现聚集。在新古典经济学的理论框架下，这一聚集现象对各个地区应该是一样的，然而事实却并非如此，一些地区的反应明显比另一些地区更灵敏，通过引入不同地区人们对于免税代码知识的异质性，这一现象可以得到解释。
即使考虑了父辈的收入，一些社区成长的孩子将来的收入也会高于另一些社区。而搬到贫困率较低的社区对成年人的收入并没有影响，一些低收入家庭可以在附近找到环境更好且房价并不比现在居住社区高很多的社区但是却没有搬家。这些奇怪的现象在新古典模型和行为经济学模型下可以得到不同的解释。在新古典的框架下，家庭的住址选择已经是效用最大化下的最优选择，因此任何干预都是无效率的。而行为经济学给出了在福利含义上完全不同的解释。
搬到更好的社区虽然可以带来孩子未来收入的增加，但这一好处的实现要在10到20年之后才能得到，而搬家的成本却是现在就会发生的，受present bias影响的家长可能就不会搬家，即使搬家的好处是明显的。另外，低收入家长可能缺乏社区环境对孩子未来影响的认知。因为低收入家长在为孩子择校的时候就不明智，当为这些家长提供不同学校之间比较的简明信息后，他们的择校选择改善了很多。另外，在考虑搬家与否的时候，家长可能高估了搬家后生活变得更加不便的风险，却低估了生活得到改善的可能性。最后，贫穷可能导致人们的短视。考虑到这些行为经济学的因素，一定的干预就可能帮助低收入家长克服认知上的困难，使他们的福利得到改进。
