分类:科学中的代际流动性

研究背景和问题

在经济学研究中，公平性是一个重要的主题。一种公平性是分布函数体现出来的静态公平性——是不是大多数人的收入都差不多；一种是收入绝对值和排序排序的变化体现出来的动态公平性。前者由Geni系数之类的量来表达，后者由绝对和相对流动性来描述。

例如，代际收入流动性，就可以定义成类似这样的指标[math]\displaystyle{ D=\frac{\sum_{i}\left|x_{i}\left(t+1\right)-x_{i}\left(t\right)\right|}{\sum_{i}\left|x_{i}\left(t\right)\right|} }[/math]，或者，[math]\displaystyle{ d=\frac{\sum_{i}\left|r_{i}\left(t+1\right)-r_{i}\left(t\right)\right|}{N\left(N-1\right)} }[/math]。

实验设计

考虑一个如下的收益矩阵：[math]\displaystyle{ \left[\begin{array}{c|c} 1,1 & 2,1 \\ \hline 1,2 & 2,2 \end{array}\right] }[/math]。其特点是，博弈者自身的收益不受自己的行为影响，却受到对家的影响。因此，如果需要考虑对家的收益，不管是出于公平性还是利他性，则确实存在一个对于特定的博弈者的特定的“好”的行为选择的问题；对于这个不考虑对家的收益的被试，则两个行为选择是一样的不可区分的。因此，理想情况下，对家是计算机，我们不需要考虑对家的收益，于是，这个时候人类被试应该是处于任意选择的状态。当然，这个任意选择可能是意味着大样本的情况下，均值为[math]\displaystyle{ 50\% }[/math]，也可能意味着人类被试的选择和计算机被试的选择无关。根据这样的一个推断，我们就可以通过实际实验来检验是否在对家是计算机算法的时候，人类被试确实不考虑情感的因素。

1. 　在计算机被试采用不同程度的利他（以概率[math]\displaystyle{ q }[/math]选择行为2）的情况下，对比人类被试的行为
   1. [math]\displaystyle{ q=\frac{2}{3} }[/math]
   2. [math]\displaystyle{ q=\frac{1}{2} }[/math]
   3. [math]\displaystyle{ q=\frac{1}{3} }[/math]
2. 在对被试是计算机算法的不同程度的提示的情况下，对比人类被试的行为
   1. 仅仅在实验说明阶段指出来对家是计算机算法
   2. 在实验的每一轮，给出收益的时候强调，对家是计算机算法
   3. 在实验的每一轮，给出收益的时候强调，对家是计算机算法，并且不能获得实际收益

主要结果

我们发现，

1. 　在前面的三组对比中，我们仅仅使用了第二组对比设计中的第一种设置——仅仅在实验说明阶段做提醒，这个时候，三组实验人类被试的行为选择有显著区别。
2. 　在后面的三组对比中，我们仅仅考虑了[math]\displaystyle{ q=\frac{1}{3} }[/math]的情况，这个时候，前两组实验的结果没区别，后一组实验的结果和前两组有显著区别。

这样的实验结果说明，在没有经过非常明确的不断地提示和强化的情形下，人类被试的行为就算对家是计算机——这一点在实验说明之后有问题检测来保证——的情况下，仍然有情感上的考虑。这个实验结果还说明，在不断强化和提醒的条件下，这样的情感效益可以被减弱。这个结果，对于将来的需要采用人与计算机博弈的实验设计是非常有意义的，不管是在我们自己的还是其他人的工作中。

我们还发现一个额外的有意思的现象：尽管[math]\displaystyle{ q }[/math]值不同的三组实验中，人类被试的行为不一样，但是其战略——用一阶和二阶Markov过程来衡量然后讨论这个过程的转移矩阵——是非常相似的。这也就是说，人类的不同行为可以看做同样的决策方式在环境不同的时候的结果。这个问题还值得进一步研究一下。

下一步的工作

1. 完成这两个工作的论文写作和发表的工作。
2. 原则上，其他[math]\displaystyle{ q }[/math]值的情况下的实验，也应该开展一下。
3. 在设计其他实验的过程中，需要考虑这个实验的结果，来比较干净地去掉情感的因素。
4. 做一些学术报告，这两个结果——人类对机器有情感并且可以一定程度上抑制这样的情感以及人类的不同行为可以看做是相同的战略在不同环境下的表现——值得引起其他人的注意。

参考文献

引用错误：<references>中定义的<ref>标记带有未在前文中出现的组（group）属性“”。
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