研究“决策思维框架、模型、方法、工具”的学科并非单一领域，而是多学科交叉的研究对象——不同学科会从自身视角出发，聚焦决策的不同维度（如思维逻辑、行为规律、工具应用、场景适配等），形成各有侧重的理论与实践体系。以下按“核心主导学科”“重要交叉学科”分类梳理，明确各学科的研究重点及对应的决策相关内容：
一、核心主导学科：直接构建决策思维框架与模型
这类学科以“决策”为核心研究主题，直接探索决策的逻辑、流程、模型及工具，是决策理论与方法的主要发源地。
1. 管理科学（Management Science）
- 定位：一门用“科学方法解决管理决策问题”的交叉学科，核心是通过量化模型与优化工具提升决策效率。
- 决策相关研究重点：
- 思维框架：强调“系统性决策”，例如“问题定义→目标拆解→方案生成→评估选择→执行反馈”的闭环框架；
- 核心模型：量化决策模型为主，如用于风险决策的“期望效用模型”、用于多目标决策的“层次分析法（AHP）”、用于资源分配的“线性规划模型”、用于不确定性决策的“决策树模型”“蒙特卡洛模拟”；
- 工具与方法：开发或应用具体决策工具，如Excel规划求解、决策分析软件（如TreePlan）、数据可视化工具（辅助决策信息呈现）；
- 典型场景：企业生产计划、项目投资决策、供应链优化、资源分配等管理场景的决策支持。
2. 决策科学（Decision Science）
- 定位：更聚焦“决策过程本身”的理论学科（部分高校将其归为管理科学的分支，或与心理学、经济学交叉），兼顾“理性决策逻辑”与“实际决策偏差”。
- 决策相关研究重点：
- 思维框架：区分“理性决策框架”（如经典的“完全理性决策模型”）与“有限理性决策框架”（如西蒙提出的“满意决策模型”，即人无法穷尽所有方案，只需找到“足够好”的选项）；
- 核心模型：同时覆盖理性模型与行为模型，如“前景理论”（解释人在风险下的决策偏差，如“损失厌恶”）、“多属性效用理论（MAUT）”（将决策目标拆解为可量化的属性，加权计算方案优先级）；
- 工具与方法：决策分析工具（如“影响力图”用于梳理决策变量间的关系）、偏差修正工具（如“事前验尸法”用于规避决策盲区）；
- 核心价值：连接“理想决策”与“现实决策”，既提供规范的决策逻辑，也解释实际决策中的非理性因素。
二、重要交叉学科：从特定视角补充决策思维与方法
这类学科虽不以“决策”为唯一核心，但会从“思维规律”“行为动机”“场景约束”等维度，为决策框架与工具提供理论支撑或场景适配方案。
1. 认知心理学（Cognitive Psychology）
- 研究视角：从“人类认知过程”出发，探索决策背后的思维机制与偏差。
- 决策相关贡献：
- 揭示决策思维的“底层逻辑”：如“直觉决策”（依赖经验快速判断）与“分析决策”（依赖逻辑逐步推理）的双系统理论（卡尼曼提出的“系统1”与“系统2”）；
- 识别决策偏差类型：如“锚定效应”（决策受初始信息影响）、“确认偏误”（只关注支持自身观点的信息）、“过度自信”，为决策工具设计提供“偏差规避”方向；
- 典型应用：帮助优化决策流程（如通过“反向思考”减少确认偏误）、设计决策提示工具（如清单式决策表，降低认知负荷）。
2. 行为经济学（Behavioral Economics）
- 研究视角：融合“经济学理性假设”与“心理学行为规律”，聚焦“现实中的经济决策”。
- 决策相关贡献：
- 修正传统经济学的“完全理性决策模型”：提出“有限理性”下的决策模型（如前景理论、心理账户理论），解释人为何会做出“非最优”但符合心理规律的决策；
- 提供“助推（Nudge）”决策工具：通过设计决策环境（如默认选项设置），引导人做出更优选择（如企业默认员工参与养老保险，提升参保率）；
- 典型场景：消费决策（如定价策略对购买选择的影响）、公共政策决策（如环保政策中的行为引导）。
3. 逻辑学（Logic）
- 研究视角：提供“决策思维的逻辑基础”，确保决策推理的有效性。
- 决策相关贡献：
- 构建决策的“逻辑框架”：如演绎推理（从一般前提推导具体决策结论）、归纳推理（从经验案例总结决策规律）、概率推理（处理不确定性决策中的概率判断）；
- 规避决策中的“逻辑谬误”：如“滑坡谬误”（夸大决策后果的连锁反应）、“虚假两难”（人为限制决策选项），为决策论证提供规范工具；
- 典型应用：复杂问题的决策论证（如政策可行性分析中的逻辑推演）、基于规则的决策系统（如AI决策中的逻辑规则设计）。
4. 公共政策学（Public Policy）
- 研究视角：聚焦“公共领域的决策”（如政府政策、公共服务），强调决策的公共价值与多方参与。
- 决策相关贡献：
- 设计公共决策的“流程框架”：如“政策问题界定→政策方案制定→政策评估→政策执行与调整”的循环模型；
- 开发公共决策的“参与工具”：如德尔菲法（通过专家匿名反馈达成决策共识）、公众听证会（收集民意的决策参与机制）、成本-收益分析（评估政策的社会成本与收益）；
- 典型场景：教育政策决策（如义务教育改革方案）、公共卫生决策（如疫情防控政策制定）。
三、总结：不同学科的决策研究侧重对比
若想明确“某类决策问题该关注哪个学科”，可通过以下表格快速定位：
| 学科领域 | 决策研究核心侧重 | 典型决策场景 | 核心工具/模型示例 |
|---|---|---|---|
| 管理科学 | 量化模型与管理效率 | 企业投资、生产决策 | 决策树、层次分析法（AHP） |
| 决策科学 | 理性与有限理性的平衡 | 复杂不确定性决策 | 前景理论、多属性效用理论 |
| 认知心理学 | 决策思维机制与偏差修正 | 个人或团队的判断决策 | 双系统理论、偏差清单 |
| 行为经济学 | 行为规律与决策引导 | 消费、公共政策决策 | 助推理论、心理账户 |
| 逻辑学 | 决策推理的逻辑有效性 | 论证类、规则类决策 | 演绎推理、概率逻辑 |
| 公共政策学 | 公共价值与多方参与 | 政府政策、公共服务决策 | 德尔菲法、成本-收益分析 |
简言之：若研究“企业管理中的量化决策工具”，核心关注管理科学；若研究“人在风险下的决策偏差”，重点关注认知心理学/行为经济学；若研究“公共政策的制定流程”，则聚焦公共政策学——这些学科共同构成了“决策思维框架、模型、方法、工具”的完整研究体系。