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最后通牒博弈

一天深夜,你的女儿麦琪从就读的大学打电话回来,征询你的意见。她很少需要你的意见,但是每次她来问你时,都为时已晚。这次听起来很有趣,她已经答应要参加一个她们学校经济系所做的实验。实验规则事先就被公布出来,以便受试者能够仔细思考他们的选择。实验是关于两个对手之间的议价,麦琪扮演参与者A。开始时麦琪会得到10美元,然后她要将这笔钱分给另一名学生(参与者B),麦琪不知道这名学生的身份。规则规定她必须提出一个数字给参与者B,然后参与者B可以接受这项提议,并拿到麦琪所提出的金额,或是拒绝这项提议,然后两人都拿不到钱。麦琪问她聪明的经济学家老爸的问题是:她应该出多少钱呢?

你支支吾吾地说必须去查一些研究文献,才能提供建议。因此,第二天一早你立刻冲到图书馆。结果,相关的理论出现在阿里尔·鲁宾斯坦的一篇论文(Ariel Rubinstein,1982)中。你立刻注意到鲁宾斯坦一开始就做了声明:他所做的只是在双方行为是理性的前提下,将议价情况中可能会发生的事做理论化的推理而已。他将这个问题与另外两个问题区分开来:(1)实证的问题——在实际上会达成的协议是什么;(2)规范的问题——公平的协议是什么。

在读过鲁宾斯坦的论文,包括一开始的声明之后,你理解到麦琪所参与的简单博弈,理论上的结果相当明显。参与者A应该跟参与者B提出一美分的出价。参与者B会接受这个出价,因为一美分总比没钱好。然而,你很快就会了解到为何鲁宾斯坦这么谨慎。一美分的出价似乎是个有风险的策略。如果参与者B将这么低的出价视为侮辱,拒绝这个出价的成本对于他来说只有一美分。或许麦琪应该提出高于一美分的出价?但要高出多少呢?你会给她什么样的建议?

正在思索要如何跟麦琪说的时候,你接到本地一位商人的来电,他想邀请你担任咨询顾问,这是比麦琪征询你意见更少发生的事。那名商人在你居住的大学城拥有一间汽车旅馆。有一件事困扰着他:一年之中总是有几次,像是毕业典礼或是返校日的周末,旅馆房间会有供不应求的情况出现。例如,在毕业典礼期间,由于旅馆房间不足,有些家长必须住到50英里 外的旅馆。他的汽车旅馆住一晚的价格通常是65美元,在镇上的正常运作方式是维持这个价格,但是客人必须至少住三晚。他估计在毕业典礼期间,一晚150美元的价格且维持至少住三晚的要求,可以很轻易地让全部的房间都住满客人。然而,这样做他觉得有些不妥,担心被贴上“哄抬高价”的标签,且认为这样的标签会损害他平日的生意。他说:“你是经济学家,请告诉我应该怎么做?”在思考这个问题的同时,你发现这和麦琪的两难困境有共同之处,你可能需要拥有比经济学理论更多的知识,才能为这两位新“客户”提供建议。但是,那是什么呢?

简单最后通牒博弈

琪所描述的博弈即为“最后通牒博弈”(ultimatum game)。首次用这个博弈进行实验的是三位德国经济学家古思、施米特伯格及舒瓦茨(Güth, Schmittberger, and Schwarze, 1982,GSS)。他们将42位经济系学生的样本分为两组,一组扮演参与者A的角色(分配者),另一组扮演参与者B的角色(接受者)。每一个分配者要将 c 马克(DM)的钱,分配给自己与接受者。如果提出的出价 x 被对方接受了,则分配者可获得 c - x 马克,而接受者可获得 x 马克。如果出价被拒绝,两个人都拿不到钱。而待分配的金额 c 为4~10马克。在一周后,同样的受试者会被找来再测一次。

如果鲁宾斯坦模型是个好的实证模型(不管他的声明),那么应该可以观察到两个结果:(1)分配者所提出的出价应该接近0;(2)接受者应该接受所有大于0的出价。实验数据与这两项预测均不符合。在第一次实验中(受试者无经验),最常出现的分法是50%(21个案例中有7个),而平均的出价是0.37 c 。在 c 为4马克时,有两个出价者要求得到全部的 c ,其中之一被接受了 ,另一个被拒绝了。其他的出价至少有1马克,而有个1.2马克的出价遭到了拒绝。

经过一个星期思考之后的第二次实验,出价似乎不那么大方了,但是仍然比 ε (lepsilon,现行货币的最小单位)大得多。平均出价是0.32 c ,只有两个参与者的出价是平均分配。而少于1马克的出价只有一个,并遭到拒绝。有三个1马克的出价,也被拒绝,还有一个3马克的出价也被拒绝了。所以21个出价中有5个是被拒绝的。

分配者与接受者所采取的行为都与理论不符。然而,接受者的行为比较容易解释。当接受者拒绝一个大于0的出价时,就表明他的效用函数中有非货币性的参数(简单来说,表示他受到侮辱了)。拒绝一个0.1 c 的出价,意思是“我宁愿牺牲0.1 c ,也不要接受我认为不公平的分配”。拒绝一个大于0但是不公平的出价的意愿程度,我将在稍后加以探讨。分配者的行为可以用两种动机中的一个(或两者一起)来解释:提出很大出价的分配者,不是爱好公平,就是(或同时)担心不公平的出价会被(理性地或被误解地)拒绝。进一步的实验显示出两种解释都有一定的有效性。

为了研究接受者的行为,GSS在第二轮实验中找到了37个新的受试者。在这个研究中,受试者被告知会参加两次博弈,一次是当分配者,一次当接受者。所有的博弈 c 都是7马克。规则要求他们当分配者时就做分配,当他们扮演接受者时,要说明所能接受的最低出价是多少。(请注意这些是对真实状况的反应,不是假设性问题的答案。)在这个实验中,分配者的反应比起先前实验中所观察到的,要大方得多,平均出价是0.45 c 。更有趣的是,受试者作为接受者时的反应。除了两名受试者外,其余人都指出最低需求至少要1马克,最低需求的中位数为2.5马克。

卡尼曼、克莱齐及塞勒(Kahneman, Knetsch, and Thaler, 1986b,KKT)做了两个相关的实验。第一个实验在不列颠哥伦比亚大学进行,重做GSS的研究是为了确定实验的结果,是否是因受试者对实验任务有所混淆而导致的。他们以 c 为10加元进行了简单的最后通牒博弈。受试者同样被询问在两种角色中会怎么做。实验用两个步骤来确定受试者了解实验的本质。第一,询问受试者两个初步的诊断性问题。在参与研究的137名受试者中,有22人被除名,因为他们对这两个问题都未能正确回答。第二,对受试者进行提问,而不是要受试者直接陈述他们的最低需求。例如:如果对方对你提出0.5加元的出价,你会接受还是拒绝?这个问题被重复提问,但出价每次增加50加分。在三次不同的实验中,最低可接受的出价,平均值在2.0加元到2.59加元之间变动,与GSS所得到的结果大致相当。

KKT进行的第二次实验研究了两个问题。第一,如果出价无法拒绝,分配者会不会保持公平;第二,受试者会不会牺牲金钱去惩罚对“其他人”不公平的分配者。第一个部分,要求康奈尔大学心理系的学生,将20加元分配给自己跟班上另一位不知名的同学。只给他们两个分配选择:他们可以保留18加元,给对手2加元,或是他们可以平均分配,各得10加元。(以这些资金进行大规模的案例研究并付钱给每个人是不可能的,所以受试者被告知,将以随机方式挑选8组学生实际付给他们金钱。)与先前的实验不同的是,接受者不能拒绝分配者的出价。然而,分配者的出价仍是非常慷慨。161位受试者中有122人(76%)将20加元平均分配。因此,在最后通牒博弈中所观察到的慷慨出价,的确可以用分配者爱好公平来解释。

在完成研究的第一部分后,组织者询问相同的一批学生另一个问题。他们被告知将与两位在实验第一部分时未被选上的同学搭档。其中一人已拿了18加元(称他为U,代表不平均分配),另一人已拿了10加元(E,代表平均分配)。然后要求一名受试者在以下两种方案之间做选择:他可以拿走6加元,给U6加元;或是他可以拿走5加元,给E 5加元。因此,这个问题可以看出,受试者是否宁愿少拿1加元和之前慷慨的陌生人分钱,也不要多拿1加元和之前贪婪的陌生人分钱。明显的大多数人(74%)选择拿较小的报酬,以便跟E分钱。

两阶段议价博弈

GSS(1982, p.385)的结论是,博弈论“在解释最后通牒博弈行为上的帮助不大”。为了证明博弈论的合理性(或至少是在叙述上的有效性),博弈论专家宾莫尔、谢克德及萨顿(Binmore,Shaked, and Sutton, 1985, BSS)进行了两组实验。他们修正GSS的设计,在议价博弈(bargaining game)中增加了第二阶段,并让参与者通过联网的计算机互相沟通。两阶段博弈开始时与以前一样,参与者A扮演分配者,参与者B扮演接受者, c 为100便士。分配者提出 x 的出价(自己保留 c-x )。如果这项出价被拒绝了,实验便进入第二回合,参与者对换角色,而资金降到δ c ,折扣因子δ在这个例子中被设定为0.25。第二回合是一个简单的最后通牒博弈, c 为25便士,而参与者B现在是分配者。透过简单的“逆向归纳”,可以得到这场子博弈的精炼均衡。如果博弈进行到第二回合,那么参与者B可以只出价1便士,留给自己24便士。因此,参与者B在第一回合中会接受超过24便士的任何出价,所以参与者A应该在第一回合出价25便士。

这个博弈要进行两次。在第一次的博弈中,分配者的出价与先前实验中所观察到的相类似。典型的出价是50便士,只有10%的概率在24便士到26便士之间。同时,第一回合的出价有15%遭到拒绝(虽然理论预测博弈将不会进行到第二回合)。在第二次的博弈中,邀请在第一次博弈中扮演参与者B的人参加,这次是让他扮演参与者A的角色(未搜集其假设对手的反应)。这次受试者的行为比较符合博弈理论。典型的出价只比均衡值25便士略低。作者的结论是,“一旦参与者完全了解博弈的架构后,公平性的考虑很容易被策略利益的计算所取代”。然而BSS的实验,从三个方面提出如何解释实验结果方面的质疑。

第一,受试者直到第一次博弈结束后,才被告知要再玩一次。如果受试者早知道这是个大家会轮流扮演参与者A的博弈,他们可能会觉得选择均衡的0.75 c 可以达到公平分配的结果。

第二,在进行实验时,BSS采取了不寻常的步骤,告诉受试者该怎么做。尤其是书面指示中包括了下列信息:“我们要你如何进行呢?如果你尽量最大化你的获利,那就是帮了我们的忙。”在没有控制的实验中(虽然第一回合的结果与GSS所得到的相似),很难说这样的指示可能会对结果有什么样的影响。然而,在另一个类似的情况下,书面提示证明会产生有力的影响。霍夫曼和斯皮策(Hoffman and Spitzer, 1982)做了一项实验,非常类似最后通牒博弈。分配者(以抛硬币方式决定)可以在两种结果之间做选择:一个是分配者拿到12美元的报酬,接受者则拿不到钱;或是在两位参与者同意的情况下,他们自己分配14美元。当然,理论预测参与者会同意分配14美元,但分配者所得不可少于12美元。结果,每一对参与者都同意平均分配14美元,也就是每人7美元。在霍夫曼和斯皮策(Hoffman and Spitzer, 1985)的第二篇论文中,他们尝试了解为何会产生这样的结果。两项控制变量交叉产生四种情况:(1)分配者的角色由抛硬币决定,或是玩一个简单的游戏,胜者担任分配者。(2)抛硬币或是简单游戏的赢家,被告知他们“赢得”担任分配者的权利,或是被告知他们“被指定”担任分配者。以这两种控制变量而言,第二种是比较有力的。游戏或是抛硬币的差异并不大,但是被告知“赢得”分配权利的受试者明显拿走了较多的钱。显然,我们需要对这类需求特质做进一步的研究。

第三,BSS所设计的两阶段博弈,与简单最后通牒博弈有一个关键的差异。25便士的均衡出价很明显大于0。这表示与简单最后通牒博弈相比,这里的接受者拒绝均衡出价的成本会比较高,均衡出价因此是比较公平的。为了了解这些因素是否重要,古思和蒂茨(Güth and Tietz, 1987)以折扣因子0.1和0.9进行了一个两阶段博弈。当δ为0.1时,均衡出价相当不公平,为0.10 c 。当δ为0.9时,均衡出价是0.90 c (对自己很不公平)。伴随着参与者角色互调共进行了两次博弈 ,资金额度则为5马克、15马克或35马克。

这些实验的结果并不支持BSS的“如果参与者有机会思考的话,理性会主宰一切”的结论。当δ为0.1时,从第一次到第二次的出价(偏离均衡出价)是增加的(从0.24 c 到0.33 c )。当δ为0.9的情况下,第二次的平均出价也增加了(从0.37 c 到0.49 c ),且朝向均衡值移动。在两次实验及三种不同的 c 上进行平均,则在δ为0.1时,平均出价为0.28 c ,δ为0.9时为0.43 c 。没有一个接近对应的均衡值0.1 c 及0.9 c 。不同的 c 也为证实实验结果的稳定性提供了一些证据。如果我们比较 c 是5马克和 c 是35马克的博弈,我们发现在δ为0.1时,出价只在一定程度上趋向均衡水平(从0.33 c 到0.24 c ),而在δ为0.9时,会略微偏离均衡(从0.36 c 到0.34 c )。因此,提高资金在改善博弈论的描述性价值上面,帮助很小。

多阶段博弈

尼林、索南夏因和斯皮佩(Neelin, Sonnenschein and Spiegel,1987, NSS)也对最后通牒博弈的分析做了贡献。在他们的实验中,受试者为普林斯顿大学中级微观经济学班的学生。受试者参与一系列的实验,这些实验有二到五个回合(事先宣布),而 c 为5美元。参与者A在奇数回合出价,参与者B在偶数回合出价。如果最后一回合的出价被拒绝,则两位参与者都拿不到钱。折扣率的变动设计成使均衡出价在第一回合永远是(1.25 + ε )美元(或1.26美元)。在二回合博弈的第二局, c 为1.25美元。三回合中 c 先降到2.50美元,再降到1.25美元。五回合中, c 的值为5.00美元、1.70美元、0.58美元、0.20美元及0.07美元。 受试者先参加一场练习赛(四回合),然后再依序参加二回合、三回合、五回合博弈,每场次的对手都是不同的匿名对手。受试者在每场博弈中扮演同样的角色。

NSS设计背后的思路是,不同长度的博弈其结果可以拿来比较,以避免结论是特定博弈专有的结果。在检验实验结果时,大家很快就领悟到这项设计的价值。两回合博弈中,博弈理论的预测结果非常好。在50名分配者中(NSS称为“卖方”),有33人的出价在1.25美元到1.50美元之间(均衡值为1.26美元),这些结果与BSS实验所得的结果类似。然而,在三回合的博弈中,结果则完全不同。在50名参与者中,有28人提出以2.50美元平分的出价。而有其他9人的出价与平分的出价差异在0.50美元之内。请记住,这个博弈的均衡出价仍然是1.26美元。

而五回合博弈则产生了另一种类型的结果。最常出现(14人)的第一回合出价是1.70美元,50人中有33人的出价在1.50美元到2.00美元之间。NSS注意到,参与者A对参与者B的出价所采取的策略,似乎是第二回合要用的策略。但这是两阶段博弈,而非更长时间博弈的均衡出价。这样的策略之所以会被采用,可能是因为参与者缺乏远见,只会一步一步地考虑,或者只是保守,希望将对方(因为理性或是不理性的原因)拒绝出价的风险降到最低。

NSS进行第二次的实验,受试者参与四次五回合博弈,所有的回报增为3倍( c 为15元)。结果在本质上是不变的。70%的出价在5.00美元到5.10美元的范围内(第二回合的 c 为5.10美元)。没有任何出价接近均衡值3.76美元,同时也没有任何学习的证据。也就是说,在四次实验中,出价方面没有明显的趋势。

到目前为止最有野心的一组实验来自欧奇斯和罗斯(Ochs andRoth, 1988)。他们引入了以下的创新:第一,受试者依次进行10次议价博弈,所有的参数都维持不变(但是每次的对手都是不同人)。 这个特点可以测试受试者是否能靠着练习而成为够格的经济学家。第二,每个受试者各有不同的折扣率。让参与者们针对100个单位(chips)的价值进行议价。每个博弈的第一回合,对双方而言每一单位的价值都是0.30美元(因此 c 为30美元)。在第二回合,每一单位对参与者A的价值是δ1(0.30美元),对参与者B的价值为δ2(0.30美元)。三回合博弈的第三回合,折扣率被平方。两种折扣率都由常识(common knowledge)决定,但是两者不一定相等。有四种不同的(δ1,δ2)组合:(0.4, 0.4),(0.6, 0.4),(0.6, 0.6)及(0.4, 0.6)。这四种情况搭配不同回合数(二回合或三回合),产生了4×2种实验设计。

作者使用这个复杂的实验设计来测试议价理论的两个启示:(1)参与者A的折扣因子应该只在三回合的博弈中有影响(经由逆向归纳可以看出原因)。(2)保持折扣率不变,参与者B在三回合博弈应该比在二回合博弈中的收益少。(这是事实,因为在三回合博弈中参与者A必须要第一个和最后一个出价。)同时,理论对不同的实验组合中全部28个配对的结果都做了预测。

这些实验的结果对博弈理论的描述性价值并没有太多的支持,即使是最后回合的实验结果也是如此。在8种不同实验组合中,博弈理论只在其中的一组有解释效力。在其他7种组合中,理论上的平均出价,都没有落在实际平均值的两个标准差之内。同时,前文所提到的两个额外预测也失败了。参与者A的折扣率在不应该有影响的博弈中,却关系重大;博弈的回合数应该起作用的,却没有产生影响。作为衡量理论解释实验数据的简单能力,欧奇斯和罗斯将观察到的平均出价,对最后回合每种实验组合的理论出价进行回归分析。这个回归式的相关系数R 2 为0.065,而理论出价的系数与0差距不到一个标准差。

GSS及KKT之前的实验发现,接受者会拒绝大于0,但是不公平的出价,欧奇斯和罗斯也有相同的发现。在这些博弈中,如果参与者只在乎金钱上的收益,那参与者B将不会拒绝参与者A的最初出价,后来又在自己的出价中让自己拿得比较少。然而,欧奇斯和罗斯发现,81%的参与者B的出价中,参与者B要的钱少于参与者A当初提给他的出价。这再次证明受试者的效用函数中有金钱以外的参数。

我们已经看到,博弈理论作为一个实证行为模型仍然无法令人满意。在作为规定性工具上也有不足之处。在欧奇斯和罗斯的实验中,没有一个受试者使用博弈论的策略,那些最接近占优策略的人,也并不是收益最大的人。事实上,在8种实验组合中有4种(10次实验里)平均要价最高的参与者,其平均收益是“最低的”。

市场上的最后通牒博弈

人们抵制他们认为不公平分配的意愿,在经济学上有超越议价理论的启示。每当一个垄断者设定了一个价格(或工资),它就具有了最后通牒的性质。正如在最后通牒博弈中的接受者,可能拒绝一个数目很小,但是大于0的出价,买方也会避免买一个标价将消费者剩余压缩到最小的不公平交易。在一次高管教育课程中,两组参与者被问到以下的问题。其中一组收到了以下有方括号的版本,另一组则收到有圆括号的版本。

在一个炎热的午后,你躺在沙滩上,非常想喝冰镇饮料。过去4个小时,你一直在想来一瓶你最爱的冰啤酒该多好。这时,有个同伴起身去打电话,并提出要从附近唯一卖啤酒的地方(一家高档的度假饭店)[一家小而破烂的杂货店]带回一瓶。他说啤酒可能很贵,问你愿意付多少钱。他说如果价格低于或等于你说的价格,他就会买。但如果高于你说的价格,他就不买。你信任你的朋友,而且也不可能跟(酒保)[店家]讨价还价。你愿意出多少价钱呢?(Thaler, 1985)

请注意,这个情节是简单的最后通牒博弈,回答问题的人是接受者的角色。高档饭店版的价格均衡值为2.65美元,而杂货店版的均衡值为1.50美元。因为考虑到成本的不同,一瓶啤酒要价2.65美元在度假饭店似乎是合理的,但在一家破烂的杂货店则是“抢钱”。

一般而言,消费者可能不愿意参加一个对方拿走大部分剩余的交易。这可能解释了为何有些市场(例如,超级杯足球赛入场券、星期六晚镇上最热门餐馆的座位预订、布鲁斯·史普林斯汀演唱会的门票等)无法以卖方所定的价格结清市场。 每当卖方与买方有持续关系存在,且市场结清价格被认为是不公平的高时,卖方会有动机将价格降到均衡价格之下,以保住未来的生意。 (这些问题详细的讨论请见Thaler, 1985;Kahneman, Knetsch, and Thaler, 1986a。)

评论

贝尔、雷法和特沃斯基(Bell, Raiffa, and Tversky, 1988)认为,在不确定情形下,区分三种决策理论是有用的。“标准化理论”告诉我们,一个理性的主体应该会做什么。“描述性理论”告诉我们经济个体实际上是如何去做的。“指示性理论”则是在我们面对自己认知上或是其他方面的限制时,建议我们要如何做。议价博弈的研究,指出我们需要一个类似以上三种理论的博弈理论。目前的博弈理论是标准化的理论,是在自利与理性为共识的情形下,描绘出最优行为。为了描述人们的真实行为,实验研究也正在寻找必要的证据。然而,在协助发展指示性博弈理论上,我们的相关研究仍然很少。对麦琪问题的分析显示出我们研究上的空白。为了解决收益最大化的出价问题,必须要能描绘出接受者的接受函数。对每一个已给定的出价,接受者会拒绝的概率是多少呢?

在多阶段博弈中,最优策略就更不清楚了。试想在NSS的五回合博弈中, c 为15美元。在第二到第五回合, c 值分别为5.10美元、1.74美元、0.60美元及0.21美元。那第一回合的最优出价是多少呢?此处有两个重要的“指示性”博弈理论上的考虑:(1)什么样的出价参与者B认为是公平的?(2)参与者B了解这个博弈吗?这两个因素可能都很重要。为了对第二个因素所扮演的角色有点概念,我在康奈尔大学MBA层次的定价及策略课程的期末考中安排了一个问题。这门课要求学生修过中级微观经济学,并且在班上已经讨论过博弈理论、逆向归纳法及简单最后通牒博弈。试卷上有8个问题,学生必须回答其中五道题。我这个问题的一开始是描述NSS五回合博弈,假设两个参与者都是理性的,且两个人都希望在博弈中得到最多的钱。然后问学生:第一回合参与者A提出的能被参与者B接受的最低出价是多少?

班上30个学生中,只有13个人选择回答这一道题,而且只有9个人的回答是正确的。这显示班上超过一半的学生不确定他们知道答案,而在认为知道答案的学生之中,有30%答错。很明显,这不是一个小问题,逆向归纳法不是直觉上很明显的概念。为了要了解这个问题的重要性,试想有一个参与者A考虑出价4美元给参与者B。虽然参与者A可能知道这是大于参与者B想得到的,但是如果参与者B认为他可以得到5.09美元,他可能就会错误地拒绝这个出价。

所以,如果麦琪参与这个五回合博弈,在给她建议之前,我们想知道她的对手有多聪明。他读过博弈理论吗?不要说逆向归纳法了,他会减法吗?为了发展“指示性”博弈理论,认为理性及财富最大化为共识的假设必须要做修正。一个理性的、最大化财富的参与者,必须了解他的对手可能两者都不是,因此必须对他的策略做适度的改变。 请注意,在发展指示性的博弈理论上,理论工作和实证工作两者都必不可少。单纯的理论无法告诉我们,对手的效用函数中有哪些因素,以及要为他的理性划定什么样的限制。

从这个研究可以很明显地得出一个结论,就是公平的观念在协议结果的决定上,扮演重要的角色。然而,对公平的概念 并不排除影响行为的其他因素,包括贪婪。在BSS的论文中,他们将问题表达成两种极端立场之间的对抗。他们将人区分为“公平人”以及“博弈人”,平均分配每样东西的人被视为“公平人”,而行为像是符合经济理论的人,(也就是自利且理性的),被视为是“博弈人”。我敢肯定,大多数人都不完全是任何一个极端观点所描述的人。反而是,大多数人喜欢多一些钱甚于少一些钱,也喜欢被公平对待,而且喜欢公平对待他人。当这些目标互相冲突时,受试者会做某种程度的取舍。 行为显然在很大程度上取决于情境和环境中其他微妙的情况。在一些实验中,大部分的分配者选择平均分配,而有些实验,大多数又是选择博弈论式的分配。未来的研究应该探索会产生每一种行为的因素,而不是试图证明一种行为或另一种行为具有优势。

就像将受试者描述成公平人或是博弈人就过分简化了,跟硬要区分“硬的”和“软的”一样。经济学家倾向于认为自己,以及他们模型中的个体,是有“硬心肠”(还有头、鼻子及四肢)。经济人通常被假设是关心财富多于公平及正义的。相反,许多经济学家认为其他社会科学家(以及他们模型中的个体)是“软弱者”。最后通牒博弈的研究掩饰了如此简单的特征。即使在被拒绝的风险不存在的情况下,分配者也有选择“软弱”(50对50分配方案)的倾向。然而,与经济模型不一致的是,接受者的行为明显是强硬的。事实上,他们会对分配者说:“带着你微不足道的出价滚一边去吧!” i+RoiYEDPsDAWjutX5Q+vZZzO6vbZHyxMhqvLlzQb28HnOnIw1l9UhQWNovHdjEV

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