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# 享乐适应

> 享乐适应是处境持续时情绪反应变弱。德国二十年追踪显示，婚姻等事件可以回到基线附近，男性的持续失业往往回不去。

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> **类别**: 效应\\
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> **类型**: 一种处境持续或反复出现时，情绪反应随时间变弱。享乐跑步机是更强的说法：人会回到一条基线\\
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> **来源**: Philip Brickman 与 Donald T. Campbell，〈Hedonic relativism and planning the good society〉，收于 M. H. Appley 编，*Adaptation-Level Theory: A Symposium*（Academic Press，1971），第 287–302 页。此处依 Ed Diener、Richard E. Lucas、Christie Napa Scollon，《American Psychologist》61 卷 4 期，2006，第 305–314 页，DOI 10.1037/0003-066X.61.4.305 的转述。该 2006 年 PDF 已读。1971 年的章节未打开。计入的案例是 Andrew E. Clark、Ed Diener、Yannis Georgellis、Richard E. Lucas，《The Economic Journal》118 卷 529 期，2008 年 6 月，第 F222–F243 页，DOI 10.1111/j.1468-0297.2008.02150.x。该 PDF 已读\\
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> **别名**: 享乐跑步机，指“会回到基线”这个更强的说法。它不是[影响偏差](https://meta.niceshare.site/zh/effects/impact-bias.md)，也不是把[伊斯特林悖论](https://meta.niceshare.site/zh/paradoxes/easterlin-paradox.md)当成同一个分数

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> **快速回答** — **享乐适应**（Hedonic Adaptation）是好的或坏的处境持续、反复时，情绪反应随时间变弱。Brickman 与 Campbell（1971）把更强的版本写成享乐跑步机：短暂反应，然后回到中性。Diener、Lucas 与 Scollon（2006）保留“会变淡”，拿掉“自动、彻底、对每个事件都一样”。德国二十年的数据里，一直处于失业，和一场婚姻，不是同一条路。

## 什么是享乐适应？

享乐适应是指，一种处境持续或反复出现时，人对它的情绪反应随时间变弱。

> 按照享乐跑步机模型，好事和坏事会暂时影响幸福，但人很快会适应回去，回到享乐上的中性。

这句话是 Diener、Lucas 与 Scollon（2006）开篇对强模型的陈述，不是他们的结论。享乐上的中性，是既说不上愉快也说不上不愉快的中点。跑步机的图像是：带子走很久，人仍站在原地。2006 年的论文说，这幅图要改五处。人确实常常朝一个熟悉的水平回去。那个水平通常是愉快的，人与人并不相同，而且有的事件走不完这段路。

一件新外套和一份丢掉的工作，可以分开看。外套明年还在柜子里，买下它的愉快大多已经没了。工作明年仍可能没了，生活满意度仍可能偏低。两件事都与时间有关。只有一件是走完了的返回。 [影响偏差](https://meta.niceshare.site/zh/effects/impact-bias.md)是感受还没发生时做出的预测：人常常把未来的情绪估得太强，或太久。\[享乐适应]是后来的报告本身怎么变。预测会偏，可以是因为适应发生了，也可以是别的原因。两个名字不是同一个分数。

[伊斯特林悖论](https://meta.niceshare.site/zh/paradoxes/easterlin-paradox.md)那一页谈的是收入与所报告的幸福，比较的是人、年份和国家。这一页谈的是同一个人的记录里，一个指名事件之后的路径。[享乐主义悖论](https://meta.niceshare.site/zh/paradoxes/paradox-of-hedonism.md)又是另一句话：直奔愉快，愉快可能被弄丢。适应可以嵌在那个故事里。它不是那个故事的定义。

### 享乐适应的三层理解

* **入门**: 一次购买、一句冒犯或一条消息，好像会把心情定上好几年时，先问自己是否还在那个处境里面。事实还在、感受淡了，和事实结束所以感受淡了，是两件东西。
* **实践**: 加工资、搬家、结婚或失业之前，写两行。一行是第一年里普通一天的生活满意度。另一行是，如果新状态仍在，四年后的同一个问题。Clark、Diener、Georgellis 与 Lucas（2008）表明，这两年在不同事件上不能互换。
* **进阶**: 那篇论文表 4 里的“完全适应”，是五个事件的标签，不是一条法律，说后来每一年都等于事件前。失业是他们印出来的例外。女性婚姻的长期格子，以及丧偶的长期格子，印出来的不是零。凡是冲击都会死掉，这句话已经比那张表宽。

## 起源

跑步机有一个章节，和后来的修正。Diener、Lucas 与 Scollon（2006）说，Brickman 与 Campbell（1971）用感觉适应作模型，描述了享乐跑步机。鼻子停在房间里，气味会淡。他们把 1971 年的提议读成：人对好坏事件短暂反应，然后回到中性，并且继续追下一个目标，因为看不出这场追逐会把自己送回原点。1971 年的章节没有打开，所以这里不引原文。2006 年的论文把习惯化模型追溯到 Harry Helson（1948，1964）。那两部作品也没有打开。

> 我们不能拒绝这个假设：人对婚姻、离婚、丧偶、孩子出生和裁员会完全适应。可是，几乎没有证据表明男性会对失业适应。

这两句是 Clark、Diener、Georgellis 与 Lucas（2008）的摘要。PDF 已读。它就是下面计入的案例。它也是对“每个事件都有同一个结尾”最清楚的公开修正。

更早的著名横断比较，是 Brickman、Dan Coates 与 Ronnie Janoff-Bulman，〈Lottery winners and accident victims: Is happiness relative?〉，《Journal of Personality and Social Psychology》36 卷（1978），第 917–927 页。期刊 PDF 没有打开。Diener、Lucas 与 Scollon 说，这些研究被理解成：彩票赢家并不比没赢的人更幸福，截瘫的人也并不比能走路的人差多少。他们又说，这个读法太强。他们用 Brickman 等人的数据算出，脊髓损伤组与对照组在一般幸福上大约差 0.75 个标准差，并称之为大。1978 年的平均数不印在这里，因为读过的文件里没有那张表。

Diener、Lucas 与 Scollon 接着引用 Richard E. Lucas（2005a）：两项全国代表性追踪，失能开始前平均七年、开始后平均七年。被认定为 100% 失能的人，生活满意度比自己未失能时的基线低 1.20 个标准差，期间很少看到适应。那份 2005 年 PDF 没有打开。这里的句子是 2006 年论文的摘要，不是对那两项追踪的第二遍阅读。

他们也说，强模型有过更窄的支持。Silver（1982）是他们引用的一篇学位论文，本页没有打开。在他们的转述里，脊髓损伤一周后负性情绪很强，两个月后，幸福成了最强的情绪。Suh、Diener 与 Fujita（1996）是他们举的例子：在那一项研究里，只有最近的事件预测幸福。他们指向的综述是 Frederick 与 Loewenstein（1999）。2006 年的参考文献把前一个姓写成 Fredrick。那一章没有打开。

## 核心要点

四个区分，让享乐适应不会变成“什么都不长久”，也不会变成“处境从不重要”。

**1. 基线通常不是中性**

Diener、Lucas 与 Scollon 说，原来的跑步机把人送回中性设定点，这一部分是错的。大多数人在大多数时候是幸福的。他们概述 Diener 与 Diener（1996）时说，大约四分之三的样本，情感平衡高于中性。他们称为最近一期的世界价值观调查，引用 European Values Study Group 与 World Values Survey Association（2005），80% 的受访者说自己非常幸福或相当幸福。若有返回，返回的是一个偏愉快的水平。损失之后仍觉得“还行”，不是损失没有加上任何东西的证据。

**2. 一个人不止一个分数**

同一篇论文说，愉快情绪、不愉快情绪和生活满意度可以朝不同方向走。在维多利亚生活质量追踪的第一波，以及 1990 年世界价值观调查里，他们描述的图中，正性情感和负性情感都随年龄下降。愉快情绪下降是损失。不愉快情绪下降是收获。它们不是同一个旋钮。维多利亚追踪内部，八年间工作满意度的变化与婚姻满意度的变化，在潜变量层面的相关是 r = .48。他们说，一个变化的方差里，最多大约四分之一是另一个变化。长期的负性情感比长期的正性情感更稳。那项追踪印出的八年稳定性，负性情感是 .48，正性情感是 .23。

**3. 有的事件走不完返回**

Clark 等人（2008）用德国社会经济追踪调查的二十波，不能拒绝人对婚姻、离婚、丧偶、孩子出生和裁员的完全适应。他们发现，男性对失业很少适应。Diener、Lucas 与 Scollon 早两年写到同一条研究线时说，Lucas、Clark、Georgellis 与 Diener（2003）看到婚姻之后的提升是短的，丧偶、裁员和离婚留下更长的变化。他们说，丧偶者从低点恢复得最多，大约用了八年，而且并不完全。这些 2003 年的数字是他们的概述。2003 年的 PDF 没有打开。本页计入的是读过的 2008 年表。

**4. 人并不共用一个速度**

Diener、Lucas 与 Scollon 说，适应不是把每个人送回同一个刻度的室内恒温器。在他们描述的婚姻分析里，婚礼之后变化的标准差，几乎和基线的标准差一样大。婚前较不满意的人，在那项工作里更可能获得提升，并把它留住。更满意的人不是这样。群体平均数回到基线，可以藏着一个一直偏高的人和一个一直偏低的人。Fujita 与 Diener（2005），依 2006 年论文的报告，在一个德国样本里，24% 的人从 17 年窗口的前五年到后五年有显著变化，9% 的人移动了大约两个标准差或更多。那份 PDF 没有打开。

## 应用场景

下面四步用的是 2006 年和 2008 年论文实际分开的问题。它们不是说填一张表，就会按测得的幅度改变一个家庭的心情。Diener、Lucas 与 Scollon 引用的干预论文，包括 Fordyce（1977，1983）、Sheldon 与 Lyubomirsky（2004）、Seligman、Steen、Park 与 Peterson（2005）、Emmons 与 McCullough（2003），都没有打开。它们的设计不抄到这里。

> **先写事件，再写年份**
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> 不要把婚礼、孩子、裁员和一段失业，收进“人总会习惯”这一句。在 Clark 等人（2008）里，这些事件没有同一条时间路径。写下你指的事件和年份。第一年和第五年，在他们的附录里是不同的行。

> **还在其中，和已经出来**
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> 下面的失业系数，是人在那个时长上仍然失业。已经回去工作的人，不在那些行里。同一回归里的就业虚拟变量是另一个数。计划若把“我还会有工作”写成“我正处在失业的第三年”，就已经离开了这张表。

> **先读事件前的年份**
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> 在那项追踪里，生活满意度常常在事件之前就动了。对男性，未来三到四年的失业已经是一个显著的负系数。分数里已经有的苗头，和职位结束那一周才开始的冲击，是两件东西。把下降称作纯属那一周的效果之前，先看前两年。

> **问清楚动的是哪个分数**
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> “你幸福吗”可以指愉快情绪、不愉快情绪的减少，或对生活的判断。Diener、Lucas 与 Scollon 说，这三样可以分开。在家里或工作里，把你指的那一句写下来。坏心情变轻，和对工作的满意度变低，都是真的。维多利亚的相关说，它们不必一起走。

## 经典案例

计入的案例是 Clark、Diener、Georgellis 与 Lucas（2008）：德国社会经济追踪调查的二十波，问生活满意度在失业、婚姻、离婚、丧偶、孩子出生和裁员之后，是否回到这个人自己的基线。

他们描述的样本超过 13 万个“人—年”观察。16 至 60 岁，他们印出男性 65,658 个人年、女性 65,447 个人年。不是每个人都在全部二十波里。有人在 1984 年之后进入，有人在 2003 年之前离开。生活满意度是一道题，0 是完全不满意，10 是完全满意。在 16 至 60 岁的表里，众数是 8。回归是固定效应，也就是“within”回归，比较的是同一个人。作者因此把 0 到 10 的回答当作基数，并说序数检验没有改变定性上的格局。失业那张表里的控制变量包括教育、孩子数、年龄组、家庭收入、健康、婚姻状态、德国国籍、地区和年份。

他们只用追踪期间看到的每个人的第一次进入。第一次访谈时已经失业或已经结婚的人，不进入该事件的适应分析。他们数到的次数，先男后女：失业 1,087 与 1,019，婚姻 1,076 与 1,031，离婚 327 与 352，丧偶 123 与 377，生育 1,497 与 1,592，裁员 935 与 669。生育是 16 至 40 岁。丧偶是 16 至 80 岁。他们定义的裁员，是上次访谈之后因工厂关闭或被解雇而离开工作。调查到 2001 年才把这两个理由完全分开，所以论文把它们放在一起。这个事件不等于“正在失业”那个变量。

表 3 以及附录表 A2 里的失业滞后期，是人仍然失业时生活满意度的变化，参照组是不在劳动力之中。男性的系数是：第一年 −0.763（标准误 0.048），一到两年 −0.781（0.080），两到三年 −0.586（0.112），三到四年 −0.667（0.160），四到五年 −0.846（0.224），五年及以上 −0.520（0.192）。这六个都标为 1% 显著。女性是 −0.527（0.048）、−0.335（0.082）、−0.342（0.126）、−0.493（0.173）、−0.344（0.281）、−0.147（0.274）。最后两个没有标显著。作者说，女性的长期格子要小心读。附录表 A1 印出背后的观察数：男性四到五年 39 个观察、五年及以上 70 个；女性是 27 与 33。那是观察数，不是人数。

同一个滞后回归里有一个就业虚拟变量：男性 0.231（标准误 0.025），标为显著；女性 0.020（0.018），没有标显著。作者说，曾经失业、现在又就业的人，失业时长虚拟变量都是 0，回到工作是这另一个系数。那张表的男性列里，重大健康问题是 −0.817（0.039）。失业的第一年 −0.763，靠近这个控制变量。它不是两组的原始差距，也不是这次回归之外“等于”一次重大健康问题。

领先项重要。未来一年内将进入失业的男性是 −0.271（标准误 0.054）。再往前三到四年，男性的领先项仍是 −0.153（0.059），标为显著。女性在未来一年内是 −0.233（0.067）。她们更早的领先项没有标显著。表 4 把预期总结为男性四年、女性一年，把适应总结为男性“很少”、女性“四年之后有一些”。只保留连续失业段、并把最长的两格合并之后，检查仍然是：男性没有适应，女性在四年之后有适应。

对照是另外五个事件，在附录表 A2 和表 4。婚姻的第一年，男性 0.305（标准误 0.048），女性 0.387（0.052）。五年及以上，男性 −0.075（0.051），不显著；女性 −0.159（0.059），标为 1% 显著。表 4 仍把婚姻适应标成双方都是“完全”。丧偶的第一年，男性 −1.021（0.135），女性 −1.016（0.084）。五年及以上，这两个系数是 0.306（0.144）和 0.317（0.075），都标为显著，表 4 再次写“完全”。生育的第一年，男性 0.059（0.045），不显著；女性 0.183（0.046）。作者说，四年后两性同样不幸福。三到四年的系数，男性 −0.194（0.062），女性 −0.170（0.061）。五年及以上不显著。裁员的第一年，男性 −0.250（0.052），女性 −0.144（0.061）。五年及以上是 0.057（0.053）和 0.001（0.057），不显著。表 4 把裁员适应标成“完全”。

教训是同一个设计里的分裂。一直失业，在这个量表上对男性并不变淡；女性的长期格子很小。婚姻、孩子、丧偶和裁员并不共享那条平而低的路径。表 4 里的“完全”，也不是每一个长期格子都印成零。这些系数属于那项追踪、那些年份和那些筛选。它们不是另一个国家、另一个十年、一场招聘会或一个家庭的幸福比率。

Lucas、Clark、Georgellis 与 Diener（2004）是配套论文，问的是人重新就业之后，下降是否还在。期刊 PDF 没有打开。读过的已发表摘要说，德国十五年、超过 24,000 人的追踪里，反应很强，之后有回移，但平均而言，即使重新就业也没有回到旧水平。本页不印那篇论文的系数。2002 年 2 月的一份草稿读过，没有用来填这个空，因为它没有对照期刊核对。

## 边界与失效场景

享乐适应作为口号，会在三处失效。

第一，它不是关于幸福的每一件事实，也不是预测或记忆权重。[影响偏差](https://meta.niceshare.site/zh/effects/impact-bias.md)是对还没发生的感受估得过高。[时长忽视](https://meta.niceshare.site/zh/effects/duration-neglect.md)是一段已经结束的经历，后来评分时，长度几乎不算数。[聚焦错觉](https://meta.niceshare.site/zh/effects/focusing-illusion.md)是注意力代替了整段生活或整个选择。[伊斯特林悖论](https://meta.niceshare.site/zh/paradoxes/easterlin-paradox.md)是收入与幸福的比较，不是德国的时长虚拟变量。把这个名字用在一次错误预测、一段被回忆的旅行，或一张全国收入图上，就超出了这些论文测过的报告。坏事之后分数仍高于中点，按 2006 年的论证，也不是适应已经完成的证明。Diener、Lucas 与 Scollon 说，那种格局更多说明基线在哪里，有时更多说明[影响偏差](https://meta.niceshare.site/zh/effects/impact-bias.md)，而不是返回已经走完。他们要的检验，是同一批人，事件之前和之后。

第二，德国的系数不会变成一个比率到处走。失业的长期格子是 39、70、27 和 33 个观察。第一次访谈时已经处在该状态的人被排除。只保留第一次观察到的进入。收入、健康和婚姻状态在回归里，所以 −0.763 不是原始平均数，也不是工资单本身。这道 0 到 10 的题是一般生活满意度，不是对工作的满意度。女性失业四年之后的不显著，是作者标明偏薄的格子。丧偶长期系数为正，女性婚姻长期系数为负，和“完全”这个词在同一份附录里。一个部门若把“完全”读成“丧偶不痛”，或把 −0.763 读成任何年份任何失业的代价，就已经离开了这张表。0.75 和 1.20 的失能数字，是 Diener、Lucas 与 Scollon 对本研究没有打开的论文的概述。它们不是一间诊所的比率。

第三，常见的误用，是把适应听成许可，或听成徒劳。2008 年的论文没有说，丧偶的第一年感觉像事件前的那些年。那两个第一年系数大约是 −1.02。它也没有说，新的孩子是持久的提升。那份附录的中间年份是负的，作者说四年后两性都不幸福。它同样没有说，努力不能移动基线。Diener、Lucas 与 Scollon 说，强形式——没有任何处境留下持久变化——站不住，而且有的方案把报告提高了数月。本页不把那些方案写成一套做法。他们表 2 里的一组国家对照，是对“处境从不出现”的另一条警告：1999–2001 年的生活满意度，墨西哥 8.14，俄罗斯 4.65，用的是他们从世界价值观调查取来的 1 到 10 分。那是论文为那些波次印出的平均数。不是后来某一年的排名。

## 常见误区

三个捷径，会把一条时间路径变成关于每种感受的规则。

> **彩票赢家和瘫痪的人，最后一样幸福**
>
> 这是 Diener、Lucas 与 Scollon 说心理学家反复讲的故事。1978 年的论文这里没有打开，所以平均数不重印。2006 年的论文确实说的是：脊髓损伤组比对照组大约低 0.75 个标准差，作者称之为大；后来的追踪，在他们对 Lucas（2005a）的概述里，严重失能之后很少看到适应。分数高于中点，与一个大的差距可以同时成立。“并不悲惨”不是“没有变化”。

> **每个人都回到零，而且速度相同**
>
> 2006 年论文里的跑步机句子，把人送回中性。修正说，常见的基线是愉快的，人与人不同，而且一个人有不止一个幸福分数。Clark 等人对五个事件不能拒绝走完的返回，对仍然失业的男性，实际上拒绝了它。表 4 的“完全”旁边，仍有不是零的长期格子。一条回到基线的群体线，可以藏着相反的个人路径。他们描述的婚姻分析就是例子。

> **这只是影响偏差，或证明做什么都没用**
>
> 影响偏差是对未来感受的预测。享乐适应是报告后来的变化，对照的是同一个人更早的报告。预测可以太大，因为适应发生了。2006 年的论文也说，引用里常见相反的错误：一件仍然留下差距的坏事，被说成预测或事件根本没有持久水平。他们自己的结论是，适应很有力，而且不完全。德国的失业行，是本页计入的那个不完全的部分。它们不是跳过一次录用、一次治疗或一次谈话的理由，也不是这些行动中任何一个的测得效果。

## 相关概念

这六页挨着享乐适应。每一页问的是另一个问题。

> **[影响偏差](https://meta.niceshare.site/zh/effects/impact-bias.md)**
>
> 把未来感受的强度或时长估得过高。那是预测。适应是预测会偏的一个原因。那一页的终身教职研究，不是德国的时长表。

> **[时长忽视](https://meta.niceshare.site/zh/effects/duration-neglect.md)**
>
> 一段已经结束的经历，长度几乎不进入后来的评分。那是记忆的权重。不是处境仍在进行时，生活满意度的路径。

> **[聚焦错觉](https://meta.niceshare.site/zh/effects/focusing-illusion.md)**
>
> 正看着的那一部分生活，代替了整体。这和新事实好像会占有下一年有关。它不是失业上的个体内系数。

> **[伊斯特林悖论](https://meta.niceshare.site/zh/paradoxes/easterlin-paradox.md)**
>
> 收入与幸福在人与人之间、在时间上的比较。对收入的适应是那边讲的一个故事。它不是这六个德国事件。

> **[享乐主义悖论](https://meta.niceshare.site/zh/paradoxes/paradox-of-hedonism.md)**
>
> 直奔愉快，可能挡住愉快。适应可以是机制的一部分。德国的系数不是那个悖论的结果。

> **[乐观偏见](https://meta.niceshare.site/zh/effects/optimism-bias.md)**
>
> 倾向于期待更好的结果。享乐适应可以在得失到来之后把两边都缩小。期待那份工作或那次恢复，是另一种误差，不同于后来的分数。

## 一句话总结

> [!TIP]
>
> 当一个变化好像要占有接下来的几年，先写下你是否仍会处在其中，并把同一事件的第一年与后来的一年并列，再决定要不要把这次冲击当成回到零。


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