博弈论与人类行为：实验经济学证据

实验室里的真实人类——最后通博弈、公共品博弈与公平偏好

**预计时间：**25 分钟读 + 10 分钟做习题 = 35 分钟。

一、核心概念定义

最后通博弈（Ultimatum Game, Güth et al. 1982）

规则：

• 玩家 A 提出分配 X : 100-X（如 A 得 70，B 得 30）
• 玩家 B 决定接受（双方按提议分配）或拒绝（双方都得 0）

纳什均衡预测：A 提出 99:1，B 接受（因为 1 > 0）。

实际结果：

• 提议通常在 40:60 到 50:50
• 低于 20% 的提议约 50% 被拒绝
• 跨文化差异：小规模社会更慷慨，大规模社会更接近均衡

公共品博弈（Public Goods Game, PGG）

规则：

• N 个玩家，每人初始 endowment M
• 每个人选择投入公共账户 ai（0 ≤ ai ≤ M）
• 公共账户乘以 k（1 < k < N）→ 平均分配给所有人
• 纳什均衡：所有人投入 0（搭便车）

实际结果：

• 初期有合作（投入约 50%）
• 随轮次下降（搭便车学习）
• 加入惩罚机制（可以花钱减少背叛者收益）→ 合作维持

公平偏好（Social Preferences）

模型：

1. ** inequity aversion**（Fehr-Schmidt）：效用不仅来自自己收益，还来自相对地位（痛恨不平等）
2. 互惠（Reciprocity）：善意回报善意，恶意回报恶意
3. 纯 Altruism：关心他人福利（非自利）

二、学科直觉

1. “经济人”假设被实验证伪：最后通博弈中，B 拒绝 10% 的提议（宁可自己也得 0）→ 这不是”自利最大化”，是”公平偏好”。人类有不平等厌恶——宁愿自己损失也要惩罚不公平。
2. 惩罚是合作的基石：公共品博弈中，没有惩罚 → 合作崩溃；有惩罚 → 合作维持。惩罚的代价由惩罚者承担，但收益由全体共享 → 这是”二阶公共品问题”（谁愿意花钱惩罚？）→ 但实验显示人们愿意。
3. 公平偏好有进化基础： inequity aversion 在灵长类中也观察到（如 capuchin monkeys 拒绝”别人得更好的葡萄”的实验）。这不是”文化构建”，是跨物种的社会偏好。

三、跨学科应用

组织设计：惩罚机制

企业的” whistleblowing ”/“合规举报”：

• 举报者个人承担风险（报复）
• 收益由全体共享（合规文化）
• 类似于公共品博弈中的惩罚机制

制度设计：保护举报者（降低惩罚成本）→ 鼓励举报 → 维持合规文化。

平台经济：评分系统

Uber/ Airbnb 的评分：

• 正向评分：奖励好行为
• 负向评分：惩罚坏行为
• 双方可见：声誉机制

练习题

单选题

案例分析

反事实思考题

下一步：Lesson 0010 · 博弈论与公共政策：机制设计导论