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努力的激励是什么?

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2022/05/18 07:30发布
田野实验研究
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来自田野实验——努力的激励是什么?

 

文章信息

文章:

    DellaVigna, S., & Pope, D. (2018). What motivates effort? Evidence and expert forecasts. The Review of Economic Studies, 85(2), 1029-1069.

作者:

Stefano DellaVigna

    - Department of Economics and Berkeley Haas School of Business, University of California, Berkeley

    - National Bureau of Economic Research

Devin Pope

    - Booth School of Business, University of Chicago

    - National Bureau of Economic Research

引言

不同的货币与非货币激励是如何激发人们的努力呢?传统经济学认为经济人付出努力的目标仅仅是最大化自己的效用,但近期研究者逐渐从行为经济学与心理学角度寻求其他影响努力水平的相关因素。值得注意的是,以往文献大多仅仅讨论单一的影响因素,极少涉及到各类激励之间有效性的对比。由于不同研究设置的环境的区别,自然地我们会意识到一些问题,即货币激励和非货币激励在同一环境设置下其效果何区别?这些激励的有效性之间的对比是否与以往文献研究以及研究者的预期一致?

本篇文章利用大规模的真实努力实验,在同一环境考虑多种货币与非货币激励,并对比其相对有效性。实验中共设置了18个实验组,共涉及三类动机:标准货币激励(计件工资);行为相关因素比如现状偏好(present bias)、路径依赖(reference dependence)和社会偏好(social preferences);心理学相关的非货币激励。

同时文章还引出研究学者专家对不同组别的努力水平的预期,并与实验中被试的真实努力水平进行对比。文章还估计了基于模型下的现状偏好、路径依赖和社会偏好的关键参数,并比较了专家的信念和实验的结果。另外文章还利用meta分析对比了实际结果与以往文献中结论的区别。

模型与实验组

文章设计18个实验组对比不同激励的有效性,并根据一个简单的努力模型求解理论上各激励下的最优努力水平。实验中被试付出真实努力,即在键盘上交替按下a-b按键,每交替按一次累积1点。下图是18个实验组中展示给被试的关键信息的概括。

图片

(1)计件工资率/ 标准货币激励

假设个体是风险中性的,其报酬为固定金额加上某一比例的计件工资,那么个体的最优决策就转换为最大化努力的净收益问题:

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其中e为努力水平;p为计件工资率;s为固有激励参数,代表了这个人付出努力的责任感或者内在动机,即意味着无论有没有计件工资,她参与这个任务本身固有的满足感;c(e)为努力的成本函数。

最优努力水平为:

图片

 

(2)挤出效应

当工资较低时,人们可能对此表示不满,进而造成努力水平的挤出效应。在此情况下个体的最优决策变为:

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此时最优努力水平为:

图片

 

(3)社会偏好

(a)慈善捐赠

考虑慈善捐赠的社会偏好模型,即将个体的计件工资捐赠给红十字基金会的等慈善机构,则最优决策变为:

图片

其中a为“warm glow”参数,表示捐赠这个行为带来的增益,与捐赠的数额无关;α为利他主义参数,代表捐赠数额的大小的影响。

此时最优努力水平为:

图片

 

(b)礼物交换(gift exchange)

当个体获得某一固定的额外奖励而非计件工资时,个体最优决策变为:

图片

此时最优努力水平为:

图片

 

(4)时间偏好

当计件工资延迟支付时,个体最优决策变为:

图片

其中β为短期不耐(impatient)因子;δ为长期贴现因子。

此时最优努力水平为:

图片

 

(5)路径依赖

(a)框架效应

在增益框架下,当个体的努力水平达到某一水平时,会获得额外的固定报酬;或者在损失框架下,个体会获得额外的固定报酬,但当其没有达到特定努力水平时,会失去该额外报酬。则个体的最优决策变为:

 

增益框架(gain framing)

图片

其中T为目标努力水平;η为相对增益效用系数。

 

损失框架(loss framing):

图片

其中λ为损失厌恶系数。

 

(b)概率权重

当个体以一定概率获得计件工资时,个体的最优决策变为:

图片

其中P为获得计件工资的概率,且p * P = 0.01;π(P)为前景理论中的概率权重函数;u(p)为计件工资的效用函数。

当以概率权重函数求解时,最优努力水平的关系为:

图片

当直接计算概率,不利用概率权重函数时,最优努力水平的关系为:

图片

 

(6)心理相关因素

当考虑到社会比较(social comparison)、排序以及突出标注任务(task significance)等心理因素时,个体的最优决策变为:

图片

此时最优努力水平为:

图片

实验设计

作者在MTurk(Amazon Mechanical Turk)引入一个大规模的努力实验,最终涉及9861名被试,平均每个实验组约550人。被试要求阅读实验说明并在10分钟内尽可能多地在键盘上交替按a-b按钮,每交替按一次累计1点。

之后作者向312名专家学者包括经济学家和心理学家等发送电子邮件,向其展示每个实验组的具体实验说明以及标准货币激励组中计件工资分别为0、1、10美分的基准实验组的结果,并预测剩下15个实验组的结果。

实验结果

(1)真实努力水平

标准货币激励下实际努力水平的效果与模型预测一致,但实际数据中并未低工资对努力水平的挤出效应。

社会偏好这类实验组的结果说明,慈善捐赠和礼物交换确实能够提高人们的努力水平。但对于慈善捐赠而言,只存在“warm glow”效应,即仅仅是捐赠这个行为提高了人们的努力水平,但具体捐赠的数额大小对努力水平的高低没有显著影响;而且比起直接自己获得同样的工资,慈善捐赠对于努力水平额提升效果更差。

就行为因素,文章指出人们确实表现出现状偏好,但其行为模式不符合双曲贴现理论;损失框架下人们付出的努力比增益框架下多,但差别并不显著;且其努力水平的结果与无概率权重的模型预测一致,即没有高估小概率事件 。

心理激励是有效的,但是比货币激励效果更差。其中社会比较最好,排序和突出标注任务的效果相近。

图片

(2)专家预测与真实努力水平

文章还把实验结果和专家的预期进行了比较。综合来看专家的预期大多与实际数据相似,比如心理激励的有效性。但对于挤出效应、捐赠的利他主义和概率权重等方面的预测与实际数据不符。且不同领域的专家,比如行为经济学家、传统的经济学家和心理学家都做出了类似的预测。

同时文章根据上述模型估计了了社会偏好、时间偏好和路径依赖的关键参数,并对比了专家信念与实际结果的差别。

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(3)文献的meta分析

文章同时还利用meta分析对比以往文献与实际结果的差别。并发现相较于文献中的结果,专家的预测与实际结果更接近,且预测的噪声更小。文章对于预期与实际结果的差别给出了三类解释,即有偏的文献、有偏的环境设置以及有偏的专家学者。

图片

  结论

 

文章度量了在同一实验环境下不同激励的相对有效性,并将其与专家预期和文献中的结果相对比。实验发现货币奖励的效果和模型预测一致;行为因素的激励影响和标准行为模型大致一致;心理激励显著有效,但比货币激励差。专家预测除了在挤出效应、捐赠的利他主义和概率权重等方面其他的预期与实际一致,且比文献结果的预期更符合实际。

 

 

 

*文章来源:行经金研

*侵权必删

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