查找:                      转第 显示法宝之窗 隐藏相关资料 下载下载 收藏收藏 打印打印 转发转发 小字 小字 大字 大字
【期刊名称】 《交大法学》
集体行动中赏罚效果的差异性研究:来自公共品实验的证据
【作者】 范良聪许彬
【作者单位】 浙江大学光华法学院{副教授、经济学博士}浙江工商大学经济学院{教授、经济学硕士}
【分类】 经济法
【中文关键词】 集体行动;公共品自愿捐献机制;奖励;惩罚;实验室实验
【英文关键词】 Collective Action; Voluntary Contribution Mechanism; Reward; Punishment; Lab Experiment
【期刊年份】 2020年【期号】 1
【页码】 64
【摘要】

借助公共品博弈实验来比较奖励和惩罚这两种“选择性激励”的引入对提升公共品自愿捐献的效果。结果显示,被试对奖励的使用更频繁,但是引入惩罚的合作效果更佳,而且这种效果差异还会因为激励引入顺序的差异而加强。通过定量比较这两种激励发挥作用的路径以及行动者使用赏罚的方式,识别出了这种差异存在的行为根源。行动者对奖励的偏好主要源于他们就奖励本身形成的一种互惠,与合作无关;而惩罚效果更强则是因为行动者在使用赏罚时展现出另一层偏好,即相比奖励合作者,行动者更倾向于惩罚不合作者。借助于这种与合作之间更紧密的关系,惩罚获得了相对于奖励而言更强的激励效果,从而可以更有效地提升合作水平。这些结果表明集体行动中赏罚机制的设计需要考虑以下内容:行动者使用赏罚的方式及其行为对象的反应、如何在激励与合作之间建立起直接的联系以及激励引入的时机。

【英文摘要】

This article compares the effects of “selective incentives”, namely, reward and punishment, on promoting cooperation by public goods experiments. The results show that although reward is used more frequently than punishment, punishment is more effective than reward in promoting cooperation. Further investigations on how punishment or reward works and how punishment or reward is used suggest that subjects used reward more frequently than punishment just because they formed reciprocity on the reward itself, while punishment is more effective than reward because subjects preferred to punish the free rider rather than the reward cooperator. These results indicate that the relationship between punishment and cooperation is closer than that between reward and cooperation. Decision makers should take these behavioral modes into consideration when designing incentive programs in collective action.

【全文】法宝引证码CLI.A.1285534    
  

目次

一、引言

二、文献述评

三、实验设计和程序

四、实验结果

(一)集体行动中引入赏罚效果的统计描述与比较

(二)集体行动中引入赏罚对一阶捐献行为的影响差异分析

(三)集体行动中赏罚行为使用规范的差异性分析

五、结论

一、引言

小到社区的垃圾收集,大到全球的气候问题,集体行动问题无处不在。目前深深困扰着我国政府的公共服务提供、公共品供应、公共资源保护等问题都可归之于此。这些问题的共同特征在于,理性个体的最优选择最终都会导致整个社会的无效率。于是,如何克服集体行动难题,走向社会最优均衡便就成为社会科学各领域学者和实践者持续关注的焦点。

理论上,“囚徒困境”[1] “免费搭便车”[2]和“公地悲剧”[3]三大模型的相继提出,严重打击了学者们关于集体行动难题可以克服的信心,以致得出只能求之于“利维坦”或“私有化”的结论。然而,这两条路径下不尽如人意的解决效果和大量自愿合作的经验事实迫使学者们对此进行重新思考。典型的是有许多学者引用田野和实验室证据证明,并非所有自组织的集体行动都会陷入困境:集体行动中存在许多违背标准理论预测的行为模式;[4]结构变量如边际收益、重复博弈会影响行为;[5]更重要的是,引入一定的制度安排有助于克服集体行动难题。[6]

事实上,Olson在给出他的“免费搭便车”模型之后,就提出了两种可能的解决路径。第一种解决路径建立在行动者偏好异质性的基础上。偏好的异质性使某些行动者有激励把集体行动难题内部化。现实中,这种情形并不少见,如由个人出资修建道路、凉亭等。然而,由于个体行动者能力有限,仅基于此往往无法解决大规模的集体行动难题。第二种路径是通过引入“选择性激励”,改变行动者的支付。依据Olson的观点,“只有一种独立的和选择性的激励会驱使潜在集团中的理性个体采取有利于集团的行动……这些选择性激励既可以是积极的,也可以是消极的:既可以通过惩罚那些没有承担集体行动成本的人来强制实施,也可以通过奖励那些为集体利益出力的人来进行诱导”。[7]虽然有些学者以“选择性激励”的供应会面临二阶搭便车问题来反驳Olson的观点,[8]但是理论与经验研究表明,“选择性激励”确实可以把合作者看似不理性的集体行动逆转成理性的行动。[9]

值得注意的是,在Olson那里,这两种“选择性激励”是可以互相替换的。按照Oliver的重新阐释,不管是奖励还是惩罚,只要激励总量大于合作收益与不合作收益之差即可。[10]然而,后续经验研究的结果却与此迥然有异。心理学行为主义传统下的一些研究显示,奖励的作用比惩罚强,[11]或者至少没有什么差异。[12]而同时期经济学家的研究却发现,惩罚更有效。[13]不过后续研究结果并不稳健,有的研究发现惩罚更有效,[14]有的发现奖励与惩罚一样有效甚至更有助于维持人类合作,[15]还有的则发现二者无差异。[16]正如下文的文献述评中所言,这种差异出现的关键在于不同研究实验设计的差异。与此同时,在效果差异之外,既有研究很少谈及这种差异出现的根源。鉴于此,本研究试图在一个与既有研究参数不同但却可以连接它们的公共品实验中,重新比较奖励与惩罚之于促进集体合作效果的差异,并深入至微观行为层面找出这种差异的原因,以图加深我们对于奖励和惩罚这两种最常见的激励机制的理解。

本文后续安排如下:第二部分文献述评,第三部分实验介绍,第四部分实验结果,最后一部分总结。

二、文献述评

在Olson提出“选择性激励”之后,对集体行动环境中这两种激励效果的实验检验直到1970年代末期才出现。这些研究大致可分为两类:一类同时考虑了奖励和惩罚,另一类则仅关注奖励或惩罚。

经济学中同时关注赏罚的研究较少。较早的研究是Shaw在一个囚徒困境博弈中完成的,结果发现惩罚在克服困境上更有效。[17]而后Oliver展开了系统的探究。他首先从理论上证成了奖励与惩罚的差异性,强调了不同激励方式的成本与集体行动中行动者组成结构的关系。他认为,虽然同样程度的奖励和惩罚对于接受者而言无差异,但是对于使用者而言就不同了。[18]作为一种私人产品,接受者越多,赏罚的使用成本就越高。给定奖励针对的是合作者,它在小组合作者比例较小时成本更低,在那些只需要相对较小的合作者做出贡献就能成功的集体行动中更有效;相反,因为惩罚针对的是背叛者,它在小组合作者更多时成本更低,在要求更高一致性的集体行动中更有效。而后,基于顶点博弈(Apex Game),[19]Oliver发现引入惩罚而不是奖励可以显著地提升处于不利地位的参与者之间的合作水平,因为惩罚在这种情况下成本更低。[20]

此后很长一段时间中,这个主题似乎为经济学家所淡忘,直到最近十年。Dickinson基于一个初始禀赋异质的公共品博弈框架,研究了一种规则外生设定的奖励和惩罚对于促进生产的作用。他检验了当赏罚对象分别依据捐献者的绝对捐献水平和相对于其禀赋的相对捐献水平来确定时,对最高捐献者进行奖励和对最高捐献者之外的所有捐献者进行惩罚的效果,并发现在所有四种情况下引入奖励或者惩罚都可以增加合作。不过,当赏罚对象是以绝对捐献水平确定时,惩罚更有效;当赏罚对象是以相对捐献水平确定时,奖励更有效。[21]

后来的学者发现,“选择性激励”并非如Oliver所说,是一种私人产品,而是一种公共品。[22]因此,这其中确实存在如Frohlich和Oppenheimer所说的“二阶困境”。[23]考虑到这一点,Hall在一个带门槛的公共品自愿捐献博弈框架[24]中引入一个新设计,令被试在做出捐献决策的同时,决定是否对奖励基金或者惩罚基金进行捐献。而后,实验者加总奖励或者惩罚基金、乘以2,用于奖励捐献最高者,或者惩罚捐献最低者。与其他来自实验室的证据一致,作者发现被试存在显著的对奖励和惩罚的需求,不过奖励与惩罚在提升公共品捐献的效果上没有显著差异。[25]

接着,Sefton等在一个标准公共品自愿捐献博弈(这是本文采用的博弈框架,具体博弈结构将在后文中介绍)中检验了由个体实施的奖励和惩罚对提升公共品自愿捐献的作用。他们把奖励定义为“转移支付”,亦即奖励者奖励多少,被奖励者就可以得到多少。他们发现,引入奖励或惩罚在最初阶段确实可以提升公共品自愿捐献水平。但是在引入奖励的情形中,捐献水平会逐步下降到未引入任何激励的基准情形之下。也就是说,仅有奖励并不足以维持公共品自愿捐献;与此相反,引入惩罚则可以维持公共品自愿捐献。因此他们总结说,在维持公共品自愿捐献上,惩罚比奖励有效。[26]

不过同样是应用的公共品博弈框架,后续研究得到的结果却与Sefton等的研究不同。基于一次博弈,Walker与Halloran发现,作为转移支付的奖励与惩罚都是无效的。[27]而通过在实验中引入声誉,也即通过固定被试的身份标签,使得被试可以跨轮追踪小组各个伙伴的捐献历史。Rand等发现,奖励在维持公共品捐献上与惩罚一样有效。当奖励与惩罚同时存在时,奖励导致了捐献的增加,而惩罚则没有。因此他们总结说,在重复博弈中,奖励这种积极的互动要比惩罚这种消极的互动更有助于维持人类的合作。[28]

此外,Andreoni等在独裁者博弈框架(这是一个分配博弈,给定财富的数额,独裁者决定给接受者分配多少比例的财富,决定是终局的)中检验了赏罚效果的差异。他们发现,随着独裁者分配比例的增加,平均而言,惩罚会减少而奖励会增加,虽然接受者对奖励的需求显著更大。从效果上看,虽然奖励在单独使用时带来的平均分配比例比惩罚更高,但是奖励在促使提议者远离最小可能投入的效力上显著比惩罚差。也就是说,“比起坏的行为被惩罚的社会,在一个好的行为被奖励的社会中,人们会期望更少的合作”。[29]

另一方面,在单独研究奖励或者惩罚效果中,有关惩罚的研究已经得到比较一致的结论。惩罚已被看成合作的关键机制,虽然这可能存在一定的效力拐点条件。[30]这在实验室实验、[31]实地实验、[32]大脑神经成像实验[33]中不断得到佐证。

不过与惩罚不同,单独研究奖励作用的文献很少。Dickinson与Isaac基于和Dickinson一样的设计考察了奖励的作用。作者发现,奖励的引入可以提升合作水平,不过对相对捐献最高的被试进行奖励,比对绝对捐献最高的被试进行奖励,可以引致更高的合作水平。[34]此外,基于公共池资源博弈,Vyrastekova与Soest对比了代表转移支付的奖励和可以产生净剩余的奖励之间的差异。他们发现,在纯粹转移支付的情况下,奖励是无效的;不过在拥有正的净效应时,奖励是有效的。[35]

综上所述,有关集体行动框架下赏罚效果差异性的研究并未达成一致结论。其中的问题之一在于,这些研究的实验设计差异显著,不具可比性。Oliver的博弈框架融合了困境博弈与议价博弈,与后续研究都不同;而且在他的实验中,使用激励不需要成本。此外,虽然他在理论上强调了激励的私人产品属性,却在实验中使用了多人博弈结构,反而凸显了奖励与惩罚的公共品性质。后续研究虽然大都基于公共品博弈,但是设定的参数却各有不同,典型如Sefton等人和Rand等人的研究:前者在实验中剔除了声誉效应的影响,而后者则通过固定标签赋予了被试构建声誉的可能;前者的奖励是一种转移支付,后者在实验中成倍地放大奖励惩罚的效力,只允许被试选择是否支出4点来进行奖励(惩罚),被奖励者(被惩罚者)相应的将获得(遭受)12点的收益(损失)。这种关键参数设定上的差异,可能正是这些实验结果有所差异的原因之所在。

更重要的是,这些文献更关注引入赏罚效果的差异,而对于为何存在这种差异的探讨有限,尤其是忽视了行动者在二阶集体行动中的行为差异,以及这种差异及其差异效果之间的关系。然而,任何一个完整的有关“选择性激励”的集体行动理论的构建,显然不能仅仅依赖于一阶集体行动中微观行为的分析,而必须同时考虑二阶集体行动中的微观行为以及二者的关系。虽然Oliver曾凝练出行动者结构属性这一因素,但他并没有对此进行验证,而只是简单地假定奖励是给予合作者,惩罚则针对搭便车者,且假定它们对于接受者而言是无差异的。[36]虽然也有一些学者注意到惩罚行为所遵循的规范的重要性,[37]但是几乎没有学者注意到奖励行为所遵循的规范是什么,更遑论比较二者,进而把这种二阶行为规范与一阶行为规范相联系。唯一的例外可能是Sefton等人的研究:他们以个体在给定轮次的捐献为因变量,以个体在前一轮受到的奖励或者惩罚、个体在前一轮捐献与其他人平均捐献之间的偏离为自变量,构建了一个简单的计量模型来说明赏罚行为所遵循的规范,并发现奖励可以引致个体在后续轮次中的捐献,而惩罚的这种作用则相应地弱得多。[38]然而从本文后面所构建的模型(3)可知,其模型中的解释变量存在显著的多重共线性关系,因而其结论也就值得商榷。

就国内而言,虽然已经有较多学者利用实验室实验对一阶集体行动问题进行了研究,[39]并且有越来越多的学者关注到惩罚这种“选择性激励”,[40]但仅有一项研究注意到奖励和惩罚的差异,以及一阶集体行动和二阶集体行动之间的关系。[41]即便是在这篇关注奖励惩罚机制的文章中,由于作者引入的是外生的奖励机制与内生的惩罚机制,奖励与惩罚机制本身的设定就具有了不对称性,因此其结论是否具有一般性,还有待检验。

鉴于此,本研究试图中和Sefton等人和Rand等人的实验设计,以一组公共品博弈实验重新比较奖励与惩罚对合作影响的差异,以探究这种差异产生的行为根源。在设计上,与Rand等不同,我们将在每轮实验中变换被试的身份标签,以最大限度去除声誉、互惠等因素的影响;而与Sefton等的实验不同,我们将提升赏罚的效力,使得奖励的使用可以带来净剩余,赋予其一个发挥作用的空间。

三、实验设计和程序

沿着前人实验设计的路线,我们以4人一组的带惩罚或者奖励的线性公共品自愿捐赠博弈作为研究的基本框架。借助计算机,被试被随机匿名地指派到一个小组中,并在该小组中直到实验结束。也就是说,我们实施的是一个固定伙伴的实验。这样,每个小组便构成一个独立的样本。

实验的基准情形(记为N)是公共品自愿捐献博弈。在该情形中,每轮每个被试i需要同时匿名在一个公共账户与一个私人账户间分配给定为20实验币的初始禀赋。向公共账户的投入C_i将被乘以一个表征公共品边际生产率(RG)的系数1.6,形成收益并在小组成员间平均分配;向私人账户的投入将直接乘以1转化为个体收益。如此重复10轮。每一轮结束,每个被试都将在各自计算机屏幕上看到本组每个成员向公共账户的投入以及本人收益情况。每轮中小组成员的组内编号是随机生成的,以剔除声誉效应。由“连锁店悖论”很容易得知,该博弈的“子博弈精炼纳什均衡”是不捐献,因为私人账户的边际收益高于公共账户的边际收益。

本文关注的是引入奖励或惩罚的影响(分别记为R和P)。这两种情形与基准情形的差异是,每轮在与基准情形完全一样的第一步决策完成之后增加了一步。在第二步中,被试将获知其组成员向公共账户的投入信息以及自己在第一轮的收益,并获得惩罚或奖励小组其他成员的机会,不过这需要付出私人成本。[42]被试每支出1点奖励或者惩罚就将在其收入账户中扣除1个实验币,但是相应的会在被奖励或者惩罚者的收入账户中加上或者扣除3个实验币。定义这种支出的影响与支出成本的比例为奖励或者惩罚的效力e,则在我们的实验中e均等于3,这与Sefton等人的研究的不一样,但与Rand等人的研究一样。带激励的实验同样重复10轮。每轮决策结束后,被试将获知其他小组成员对其实施的奖励或者惩罚总和以及自己的最终收益。不过,他们不知道奖励惩罚具体来自哪里。同样,由逆向推导法可以很容易得知,即使引入奖励或者惩罚,该博弈唯一的“子博弈精炼纳什均衡”仍是不奖励(不惩罚)、不捐献。

令P_ijt为被试i在t轮对j实施的惩罚量,R_ij为该轮i对j实施的奖励量,则可定义被试j在t轮结束后的收益函数:

(公式略)

加总每轮得分,就是被试的总得分。所有这些信息都是共同知识。

为控制赏罚引入顺序对实验结果的影响,我们遵循Fehr与G?chter的被试内设计,分别实施了惩罚(奖励)情形在前、基准情形在后和惩罚(奖励)情形在后、基准情形在前的两组实验(见表1)。为控制可能存在的损失对被试行为造成的影响,我们跟随Fehr与G?chter,在引入赏罚的实验情形开始之前,一次性赋予被试25个实验币。[43]

表1 实验基本情况

┌────┬────┬────┬────┬────┬────┬────┬────┐
│实验简称│实验人数│组规模 │组数  │序列及轮│伙伴关系│e    │RG   │
│    │    │    │    │数   │    │    │    │
├────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│NP   │40   │4    │10   │先10轮N │固定  │3    │1.6   │
│    │    │    │    │后10轮P │    │    │    │
├────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│PN   │40   │4    │10   │先10轮P │固定  │3    │1.6   │
│    │    │    │    │后10轮N │    │    │    │
├────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│NR   │40   │4    │10   │先10轮N │固定  │3    │1.6   │
│    │    │    │    │后10轮R │    │    │    │
├────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│RN   │40   │4    │10   │先10轮R │固定  │3    │1.6   │
│    │    │    │    │后10轮N │    │    │    │
└────┴────┴────┴────┴────┴────┴────┴────┘

实验被试由通过浙江大学BBS征募的非经济学专业本科生随机抽取组成。每名被试只参加其中一场实验。每场实验开始之前由实验者大声介绍实验规则,而后由被试进行一些简单的测试,以确保其理解实验规则。实验结束后被试按照21∶1的比例以得分换取现金,此外还有10元的出场费。实验在2010年9月至2011年10月期间分4次实施,通过相互隔离的计算机完成。每场实验大致耗时100分钟,被试平均获得36元的报酬。[44]实验软件为浙江大学自主开发的G_G软件平台中的公共品博弈系列。[45]

四、实验结果

在这一部分中,我们将首先从整体上描述引入赏罚对提升公共品自愿捐献的效果,而后再从个体层面上分析赏罚的作用路径及其差异,最后深入到二阶集体行动的行为层面,比较个体使用奖励与惩罚的方式,探析这种方式与一阶公共品自愿捐献行为之间的内在关联。

(一)集体行动中引入赏罚效果的统计描述与比较

图1给出了不同情形下捐献变化的趋势。由图可见,在所有基准情形中,小组平均捐献都呈现出一种随时间推移而递减的态势。与此不同,在引入惩罚的两种情形中,小组平均捐献呈现出递增态势;而在引入奖励的两种情形中,小组平均捐献呈现出一种先增后减的趋势。总体上,引入“选择性激励”确实可以抑制自愿捐献情形中捐献衰退的趋势。

(图略)

图1 小组层面上不同情形下的平均捐献图

注:图a、 b、 c、 d分别对应NP、 PN、 NR、 RN四场实验。

统计检验支持这一结论。检验表明,不管是基准情形还是实验情形,个体平均捐献都显著不为零(表2第三列与第四列),明确拒绝了标准理论的零捐献预测。[46]我们还可以通过比较引入赏罚前后捐献的变化,观察赏罚引入的影响。表2中的第五列显示,有赏(罚)和无赏(罚)两种情形之间的平均捐献差异同样显著不为零。[47]对引入赏罚前后捐献水平进行比较的非参数检验也支持这一结论。[48]这表明,引入“选择性激励”确实可以发挥作用。

表2 数据描述

┌──────┬──────┬──────┬──────┬──────┬──────┐
│(1)情形简 │(2)样本数 │(3)N情形中│(4)P(R) │(5)=(3)-│(6)组平均 │
│称     │      │个体十轮平均│情形中个体十│(4)两种情 │惩罚(奖励)│
│      │      │捐献    │轮平均捐献 │形中个体十轮│使用总量  │
│      │      │      │      │捐献差异  │      │
├──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
│NP     │10     │54.575(0.00│124.4(0.000│69.825(0.00│10.6(0.0329│
│      │      │01)    │0)     │01)    │)     │
├──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
│PN     │10     │87.1(0.0005│125.175(0.0│38.075(0.00│6.075(0.000│
│      │      │)     │000)    │09)    │9)     │
├──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
│NR     │10     │82.25(0.000│105.675(0.0│23.425(0.03│33.45(0.008│
│      │      │0)     │000)    │63)    │4)     │
├──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
│RN     │10     │94.2(0.0011│113.875(0.0│19.675(0.11│51.075(0.00│
│      │      │)     │000)    │32)    │92)    │
└──────┴──────┴──────┴──────┴──────┴──────┘

注:括号中是双边t检验下的p值。

我们还构建了一个简单的回归模型以验证上述结论。模型的因变量是每个小组在P或者R情形中十轮总捐献及其在N情形中十轮总捐献之差,自变量是情形虚拟变量。OLS稳健性回归结果(如表3第一列)显示,引入惩罚或者奖励都有显著的效果。不过,引入奖励的效果显著弱于引入惩罚的效果,NP中平均捐献最高,而后为PN,接着为NR和RN。[49]为检验这一结果的稳健性,我们截取前五轮、后五轮以及最后一轮的数据做了同样的回归。结果(表3后3列)表明,大多数情形下,捐献差异显著不等于零。而且我们发现,惩罚效果是在实验后半段才超过奖励的效果:虽然前五轮中四种情形的平均捐献没有显著差异,但是后五轮以及最后一轮中四种情形的平均捐献差异显著。[50]到最后一轮,引入惩罚所带来的捐献增加的平均幅度显著地超过了引入奖励所带来的增加幅度。[51]

表3 引入惩罚或者奖励效果及其比较

┌───────┬───────┬───────┬───────┬───────┐
│因变量:总捐献│(1)     │(2)     │(3)     │(4)     │
│差      │       │       │       │       │
├───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│NP      │279.3***   │66.5***    │212.8***   │49.1***    │
├───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│PN      │152.3***   │32.9**    │119.4***   │36.0***    │
├───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│NR      │93.7**    │32.4**    │61.3*     │13.3     │
├───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│RN      │78.7*     │-7.1     │85.8***    │19.4***    │
├───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│Observations │40      │40      │40      │40      │
├───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│R-squared   │0.6834    │0.3397    │0.7291    │0.6219    │
└───────┴───────┴───────┴───────┴───────┘

注:***表示p<0.01,**表示p<0.05,*表示p<0.1(下同)。

上述结果表明,引入惩罚或者奖励确实可以提升小群体中公共品自愿捐献的水平。不过,惩罚与奖励的作用效果存在差异。这种差异不如Sefton等发现的那么明显,更与Rand等发现的不同。这说明,赏罚效力和声誉都是影响赏罚效果的重要变量。此人家庭地位极低

结果1:在固定组公共品自愿捐献博弈中,引入效力为3的奖励或惩罚都有助于消除捐献递减的趋势,提升平均捐献。不过比起奖励,惩罚的作用更稳健。

(二)集体行动中引入赏罚对一阶捐献行为的影响差异分析

下面考虑出现这种差异的原因。要明了为什么有差异,首先需要知晓赏罚是怎么起作用的;亦即相对于没有赏罚的基准组而言,赏罚的引入对捐献行为本身的动力学带来什么影响?已有文献强调了个体捐献趋向平均捐献。[52]结合已有文献中区分合作者和不合作者这两类行动者的思路,[53]这种倾向可以进一步细化为这样一个推论,即先前轮次中捐献高于平均水平者在后续轮次中倾向于减少捐献,而之前捐献低于平均水平者在后续轮次中倾向于增加捐献。于是,当前一种趋势强于后一种趋势时,小组捐献水平就会趋于衰退;反之,则会提升。基于此,我们需要检验的就是赏罚引入对这两种行为趋势的影响。为此,我们构建了如下计量模型:

C_it=αTreat+βC_it-1+γ_1Treat*Pde_t-1+γ_2Treat*Nde_t-1+ζTreat*X_i+u_i+ε_it(1)

模型中,C_it是被试i在t轮的捐献,C_it-1是滞后一轮的捐献,反映的是个体捐献行为的一种惯性;Treat是情形虚拟变量,反映不同情形的影响;X_i是控制变量,包括轮次虚拟变量和轮次平方项;u_i和ε_it为未观察到的个体效应和误差项。我们关注的核心变量是Pde和Nde。跟随Fehr和G?chter的做法,[54]定义平均规范为小组中除该i之外其他三个成员在t轮的平均捐献为C-_-it,则有绝对正向偏离Pde为(公式略),绝对负向偏离Nde为(公式略)。区分正向偏离和负向偏离是为了体现集体行动中行动者的结构属性,识别正向偏离者(合作者)和负向偏离者(不合作者)行为模式中可能存在的差异。

由于实验中被解释变量的取值范围为[0,20],是一个截尾数据,因此我们采用Tobit模型进行拟合。为控制因不同的实验顺序而产生的实验经历对后期行为的影响,我们在拟合时仅选取了前十轮的数据。回归结果(表4第一列)显示,解释变量系数的符号符合预期。给定个体前轮捐献水平,绝对正向偏离越大,这一轮越倾向于降低捐献;相反,绝对

  ······

法宝用户,请登录后查看全部内容。
还不是用户?点击单篇购买;单位用户可在线填写“申请试用表”申请试用或直接致电400-810-8266成为法宝付费用户。
【注释】                                                                                                     
©北大法宝:(www.pkulaw.cn)专业提供法律信息、法学知识和法律软件领域各类解决方案。北大法宝为您提供丰富的参考资料,正式引用法规条文时请与标准文本核对
欢迎查看所有产品和服务。法宝快讯:如何快速找到您需要的检索结果?    法宝V5有何新特色?
扫码阅读
本篇【法宝引证码CLI.A.1285534      关注法宝动态:  

法宝联想
【相似文献】

热门视频更多