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Nature子刊:有些决策者会为了个人利益而对相对大量的人造成重大伤害,为什么?

brainnews创作团队 brainnews 2022-09-21

近十几年来,许多公司丑闻所表现出的看似猖獗的经济自私行为引发了一种普遍的、愤世嫉俗的观点,认为经济决策者极其自私,能够为了个人利益对他人造成任何伤害。 


但这一现状与行为经济学实证所得出的结论不一致,过去的研究表明双边互动过程中个体的亲社会行为水平更高,不诚实的行为水平会更低


为了更好的解释这一问题,近日,瑞士苏黎世大学的Carlos Alós-Ferrer等人在Nature human behaviour 发表一项研究,该研究通过大样本的实验证明,大的自私行为(影响大群体的高影响力决策)与小的亲社会行为(双边的,通常是低风险的)是共同存在的




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实验设计


实验任务主要包括大盗博弈(Big Robber game)以及独裁者博弈Dictator game,DG)最后通牒博弈(Ultimatum game, UG)信任博弈(Trust game, TG)等一系列双边博弈游戏。


整个实验过程中,参与者被随机分配角色,其中一半的参与者是强盗(实验中被中性标记为“第一类”),另一半是受害者(“第二类”)。强盗可以选择从受害者身上拿走一部分收益(50%,最大程度自私、33%,适度自私、10%,一点点自私或0%,亲社会选择)。而且所有受害者都会被提前告知大强盗所做的决定。


图1,实验设计


实验过程中强盗会接受两种不同的处理,其中一半的强盗在完成双边博弈之前作出决策,即事前组;另一半则是在完成双边博弈之后作出决策,即事后组。


双边博弈的双方是随机配对且不会重复。因此,在大盗博弈中,强盗可以主动伤害整个受害者群体的利益,而在双边博弈中,一方的决策只会影响另一方的一个参与者


在大盗博弈和双边博弈之后,实验最后的问卷部分参与者将被问及他们对大强盗问题的看法,并且参与者有机会将其总收入的一小部分捐赠给当地的慈善组织。



实验结果

大盗博弈任务


在320名强盗中,有180名(56.25%)决定掠夺最大值,即受害者收入的一半,另有86名抢匪(26.88%)决定拿走33%,因此,83.12%的强盗作出了对受害者伤害最大的两种选择之一


只有47名抢劫犯(14.69%)选择拿走10%,更是仅有2.19%的人(7名强盗)做出亲社会选择,拒绝拿走他人的任何东西(图2)。而且抢劫行为在性别之间没有统计学上的显著差异(χ2检验,χ2(3) = 1.216,P = 0.749)。


两种处理方法进行测试时也没有显著差异(事前组,χ2(3) = 2.383,P = 0.497,事后组,χ2(3) = 3.117,P = 0.374)。


图2,大盗博弈中的选择


双边博弈任务


博弈论(Game-theoretic)具有自私偏的前提建设,该理论认为,理性的发送者不应该在DG和TG中转移任何东西,或者在UG中不转移任何东西或者转移最小量,而理性的接收者应该在UG中接受所有积极的回报,并且在TG中不转移任何东西。


但是最终本研究的实验结果与这样的假设不符,大多数强盗的被试在双边博弈中都转移了正金额,因此拒绝选择最接收者伤害最大的选项(独裁者博弈,DG,61.56%;最后通牒博弈, UG, 95.94%;信任博弈,TG, 78.75%)。



最终捐赠决定、大盗博弈与社会偏好


大盗博弈的行为选择与双边博弈中的社会偏好有关。在大盗博弈中,选择拿走受害者50%收益的强盗(ERs)比33%收益的强盗(MRs)在双边博弈中表现的更自私,只愿意给对手更少的收益,在最后选择捐赠的金额也更少。


图3,双边博弈和捐赠倾向



结 论

研究结果表明,与社会相关的自私在很大程度上完全符合实验经济学在个人层面上的双边低风险博弈的证据,而不需要依赖于人口差异的论点(事实上,我们在有或没有经济学背景的参与者的行为中没有发现统计学上的显著差异)


人们对一个大群体表现自私,而对个人表现慷慨,这一发现表明,伤害许多个人可能比只伤害一个人更容易,这与人们比许多人更愿意帮助一个人的现有证据一致,这些观察结果并不矛盾


因此,在经济相关的情况下,只要利益足够大,许多决策者可能愿意为了个人利益对相对大量的人造成重大伤害。



参考文献

Alós-Ferrer, C., García-Segarra, J. & Ritschel, A. Generous with individuals and selfish to the masses. Nat Hum Behav (2021). 

https://doi.org/10.1038/s41562-021-01170-0


编译作者:Jessie(brainnews创作团队)

校审:Simon(brainnews编辑部)


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