“時間折扣”還是“單維占優”？
——跨期決策的心理機制*

劉洪志 江程銘 饒儷琳 李 紓

(1中國科學院行為科學重點實驗室, 心理研究所, 北京 100101) (2中國科學院大學, 北京 100101)(3浙江工業大學經貿管理學院, 腦與管理科學研究中心, 杭州 310023)

1 引言

跨期決策(intertemporal choice)指的是對發生在未來不同時間點上的結果做出選擇的決策過程,它需要決策者在眼前的利益與未來的利益之間做出權衡與取舍(Frederick, Loewenstein, & O'donoghue,2002; Prelec & Loewenstein, 1991; 任天虹, 胡志善,孫紅月, 劉揚, 李紓, 2015)。例如, 是選擇今天獲得10元錢還是一周后獲得12元錢, 是選擇當前消費還是未來消費, 是選擇當前的吸煙樂趣還是長期的健康改善(戒煙)等等, 都是我們常面臨的跨期決策問題(何貴兵, 陳海賢, 林靜, 2009)。蘇格蘭經濟學家Rae (1834)首次提出了跨期決策的社會行為和心理行為問題, 認為跨期決策會影響到一個國家的經濟發展和財富積累。Preis, Moat, Stanley和Bishop(2012)的研究表明, 國民越著眼于未來, 人均 GDP越高, 其國家的經濟發展前景越好。從進化論的角度看, 跨期決策是人類社會從狩獵文明進入農耕文明過程中發展出的一種重要決策能力, 只有人類足夠勇敢地做出“播種當下即可食用的種子, 換取季后或許更多收成”這樣一個跨期決策時, 我們才得以告別狩獵文明轉向農耕文明。由此可見, 探索跨期決策的心理機制具有重要的理論意義和現實意義。

跨期決策的一個基本發現是, 與當前或近期損益相比, 人們總是傾向賦予未來損益更小的權重,這種現象叫做時間折扣(梁竹苑, 劉歡, 2011)。研究者一般用時間折扣率(discounting rate)來表示時間折扣的程度大小, 即由于人們的時間偏好而對未來結果(收益或損失)打折扣的比率(何貴兵等, 2009)。主流的跨期決策理論認為, 人們會以一定比率把未來結果折扣到現在, 通過比較選項的現值進行決策,如折扣效用模型(Samuelson, 1937)、雙曲線折扣模型(Mazur, 1984)、準雙曲線折扣模型(Laibson, 1997)等。這些模型可歸屬于“時間折扣家族模型” (Familyof Discounting Models), 因為它們均以時間折扣為基礎, 以不同的折扣函數形式對人們的跨期決策行為進行擬合。時間折扣家族模型源自經濟學領域,其本質是認為決策者會采用時間折扣的策略將遠期收益進行折扣計算。

上世紀 80年代以來, 隨著行為經濟學的興起,研究者發現跨期決策中存在很多違背折扣效用模型的“異象” (anomalies) (Loewenstein & Prelec,1992), 這表明人們的跨期決策行為并非如時間折扣家族模型所設想的那樣理性, 研究者在此基礎上發展出了許多非折扣模型, 如屬性比較模型(Attribute-Comparison Model) (Read, 2001)、相似性模型(Similarity Model) (Leland, 2002)、齊當別模型(Equate-to-Differentiate Model) (Li, 2004)、權衡模型(Tradeoff Model) (Scholten & Read, 2010)等。這些模型可歸屬于“單維占優家族模型” (Family of Priority Models), 因為它們均認為跨期決策過程并非基于折扣求和的最大化法則, 而是通過比較維度間的差別, 以差別最大的單一維度作為決策依據。單維占優家族模型源自心理學領域, 其本質是認為決策者會按照啟發式原則, 將有限的認知資源集中在單一維度上以進行決策。以此劃分, 目前跨期決策的理論模型主要可分為時間折扣模型和單維占優模型兩大家族。

按照決策的雙系統理論, 人們在推理和決策時,有兩個系統同時起作用(Kahneman & Frederick,2002; Stanovich & West, 2000)。一是分析系統, 它多依賴于理性, 加工過程受意識控制且加工速度慢,占用較多心理資源, 加工過程和結果都能被意識到;二是啟發式系統, 它多依賴于直覺, 加工速度快且自動加工, 占用較少心理資源, 在通常情況下只能意識到其加工結果而意識不到加工過程(孫彥, 李紓, 殷曉莉, 2007)。由于時間折扣策略是把未來結果理性地折扣到現在進行比較, 而單維占優策略是憑直覺根據差別最大的維度進行決策, 因此時間折扣策略屬于分析系統的決策策略, 單維占優策略則屬于啟發式系統的決策策略。據此, 本研究選取時間折扣策略和單維占優策略, 作為分析系統和啟發式系統的典型代表。目前來看, 跨期決策的兩大家族模型都有相關行為數據作支持。眾多研究驗證了時間折扣家族模型與跨期決策行為的擬合程度。例如, Green, Fry和Myerson (1994)通過分析實驗行為數據發現, 準雙曲線折扣模型的擬合度最優, 而Takahashi, Oono和Radford (2008)的實驗數據表明,雙曲線折扣模型的擬合效果最優。基于以上爭論,Zauberman, Kim, Malkoc和Bettman (2009)引入了主觀時間知覺變量, 根據行為數據修正了雙曲線折扣模型, 并發現修正后的模型能更好地擬合人們的跨期決策行為。然而, 大量研究向時間折扣家族模型提出了挑戰。如Loewenstein和Prelec (1992)總結了違背時間折扣法則的跨期決策異象; Read,Frederick, Orsel和Rahman (2005)發現了日期延遲效應, 即用日期和延遲兩種不同形式表征時間會影響人們的跨期決策結果; Read, Frederick和Airoldi(2012)發現, 人們在不同時間點上對相同跨期問題的決策并非一致。雖然眾多異象不能被時間折扣模型所解釋, 但可以為單維占優模型所解釋(江程銘,2013; Scholten & Read, 2010)。綜上所述, 兩類決策模型均有行為數據支持。因此, 僅根據行為結果數據難以信服地判定人們在跨期決策中究竟采用何種策略。

在與跨期決策平行的風險決策領域(Jones &Oaksford, 2011), 也曾面臨類似的難題：單憑決策結果的證據難以停歇補償性家族與非補償性家族之間的爭論。這亦迫使風險決策的研究從“結果”檢驗逐步轉向了“過程”檢驗。眾多研究表明, 相較于單純結果檢驗的研究, 過程檢驗研究或能提供更有說服力的證據。如Su等人(2013)利用眼動追蹤技術發現單次風險決策并非采用加權求和策略; Sun,Rao, Zhou和Li (2014)利用眼動技術檢驗了經典的“亞洲疾病”問題, 發現單次決策與多次決策存在不同的眼動模式, 相較于單次決策, 多次決策更符合期望法則; Rao等人(2013)采用事件相關電位(ERP)技術, 考察了風險決策是否存在基于期望法則的心算過程, 結果發現風險決策可能是基于非補償性法則作出的; Rao, Li, Jiang和Zhou (2012)利用功能性磁共振成像(fMRI)技術進行腦功能連接分析, 結果質疑了風險決策中“回報”被“概率”所權重的基本假設。由此可見, 過程檢驗是解決補償性與非補償性法則之爭的理想途徑之一。

加工分離程序(Process Dissociation Procedure,PDP), 是一種能夠分離自動加工和控制加工過程的實驗范式, 它假設存在兩個獨立的決策系統, 即自動加工系統和控制加工系統。其研究邏輯是：如果操縱理論上能夠影響某決策系統策略的因素確實導致了該系統貢獻率的改變, 則說明該系統策略在決策過程中確實起作用。加工分離程序最早源自記憶領域的研究(Jacoby, 1991), 之后有研究者將其擴展到不確定條件下決策過程的心理機制研究(Ferreira, Garcia-Marques, Sherman, & Sherman, 2006)以及消費行為的心理機制研究(Jami & Mishra, 2013)。鑒于此, 我們試借助過程檢驗的 PDP范式考察跨期決策的心理機制, 以檢驗人們在跨期決策過程中的決策策略。

按照 PDP范式的研究邏輯, 我們提出研究假設：在跨期決策過程中, 如果決策者采用分析系統的時間折扣策略, 那么操縱能夠影響時間折扣策略的因素后, 分析系統策略的貢獻率會發生變化, 而啟發式系統策略的貢獻率保持不變; 相反, 如果決策者采用啟發式系統的單維占優策略, 那么操縱能夠影響單維占優策略的因素后, 啟發式系統策略的貢獻率會發生變化, 而分析系統策略的貢獻率保持不變。

能夠影響分析系統和啟發式系統的因素眾多。我們在3個實驗中通過分別操縱決策目標、認知負荷和策略啟動因素, 系統地考察了分析系統和啟發式系統策略貢獻率的變化, 以期檢驗人們在跨期決策過程中究竟采取何種策略。

2 預實驗：篩選相容與不相容測題

預實驗的目的是篩選出符合要求的測試題目,以供正式實驗使用。按照PDP范式的要求, 測試題目要包括具有一定區分度的相容題目和不相容題目。相容題目是指分析系統和啟發式系統得出相同結論的題目, 不相容題目是指兩系統得出相反結論的題目(Ferreira et al., 2006; Jami & Mishra, 2013)。對于兩選項的決策任務, 如果分析系統和啟發式系統策略的預測得出一致結論, 即都預測應選某一選項, 則稱之為相容題目; 反之, 如果分析系統策略預測應選某一選項而啟發式系統策略預測應選另一選項, 則稱之為不相容題目。

跨期決策研究中存在一些已報告的“異象”, 這些異象不能被時間折扣模型所預測, 但已證明可以被單維占優模型所預測。因此這些構成“異象”的題目或許可當作不相容題目。單維占優策略認為, 在跨期決策中, 人們通過比較維度間的差別, 以差別最大的單一維度作為決策依據。據此, 改變維度的差別, 可以使兩系統策略的預測趨于一致, 不相容題目便可改造成相容題目。我們按此邏輯構建了一系列備選題目。為了進一步檢驗“這些題目中, 相容題目能夠被兩系統策略所預測, 不相容題目只能被啟發式系統策略所預測”, 本研究進行了預實驗。

2.1 被試

南開大學本科生52人參加實驗, 其中男性12人, 女性40人, 平均年齡20.51 ± 2.02歲, 實驗結束后獲得￥5報酬。

2.2 實驗材料和程序

實驗題目包括 16組跨期異象題目, 其中量級效應(Magnitude Effect)、時間不一致性(Timeinconsistency)、日期/延遲效應(Date/Delay Effect)、貨幣單位效應(Unit Effect)各 3組, 符號效應(Sign Effect)、等值貨幣(Equivalent Monetary)、等長時間(Equivalent Delay)和次可加性(Subadditivity)各 1組。預實驗采用實驗室計算機呈現的方式, 所有刺激均呈現在 17寸液晶顯示器上(分辨率 1024×768,刷新率60Hz)。實驗程序使用編程軟件Visual Basic 6.0編寫, 要求被試通過操縱鼠標點擊屏幕上相應按鍵來完成反應, 3個正式實驗也采用相同的實驗軟件和呈現方式。在每個測次(trial)中, 首先呈現2個跨期選項, 要求被試根據個人偏好用6點量表選擇, 然后要求被試對選項間時間維度和金錢維度的差別進行主觀估計, 并用7點量表(A-G)評判, A表示兩維度有較大差異且時間維度的差異更大, G表示兩維度有較大差異且金錢維度的差異更大, D表示兩維度差異相似。實驗共包括2個練習測次和58個正式測次, 正式測次的順序完全隨機以避免順序效應, 實驗流程如圖1所示。

2.3 實驗結果

通過對預實驗結果進行分析, 選出符合要求的測試題目。題目篩選標準如下：

(1)決策結果：在相容題目中表現出一致的決策傾向, 即都選擇SS選項或都選擇LL選項; 在不相容題目中表現出不一致的決策傾向。

(2)中介作用：在相容和不相容題目中, 維度差別判斷對兩組題目與其最終決策傾向之間的關系能起到顯著的中介作用。

經過篩選, 符合標準的測試題目共包括 20道題, 其中相容題目與不相容題目各10題。正式實驗均采用篩選后的題目作為施測題目。

3 實驗1：操縱決策目標以檢驗時間折扣策略

3.1 實驗 1a

圖1 預實驗流程

實驗 1a的目的是通過操縱理性的決策目標因素來影響分析系統策略, 以檢驗分析系統的時間折扣策略在跨期決策中是否存在。理性決策目標能夠影響分析系統而不影響啟發式系統, 因為分析系統的加工是有意控制的, 當有意采用理性方式進行決策時, 分析系統對決策結果的貢獻將提升。有研究表明, 用理性的方式看待問題能提升分析系統的貢獻(Ferreira et al., 2006; Thomas & Millar, 2012), 但啟發式系統的貢獻不會受理性決策目標的影響(Kahneman & Frederick, 2002)。本實驗的工作假設為：如果分析系統的時間折扣策略在跨期決策中起作用, 那么以理性的目標進行決策會導致分析系統策略的貢獻率提高; 反之, 如果分析系統策略不起作用, 那么決策目標因素不會對分析系統策略的貢獻率產生影響。

3.1.1 被試

南開大學、北京林業大學、中國農業大學本科生及研究生107人參加實驗, 其中男性41人, 女性66人, 平均年齡22.28 ± 1.89歲, 實驗結束后獲得￥5報酬。

3.1.2 實驗設計

實驗1a采用2(決策目標：理性, 控制)×2(題目類型：相容, 不相容)的混合設計。決策目標為組間變量, 題目類型為組內變量。因變量為 PA(啟發式系統策略的貢獻率)和 PC(分析系統策略的貢獻率)的估計值。其中, 理性目標組56人, 控制組51人。

3.1.3 實驗材料和程序

決策目標變量通過在指導語中告知被試按照某種目標進行決策來操縱。在任務開始前, 屏幕上先呈現指導語, 指導語分為理性目標和控制兩種條件。對于理性組的被試, 告訴他們本實驗用于研究人們的理性行為, 旨在研究人們面對不同時間的金錢選項時的計算貼現能力, 因此要求被試像經濟學家一樣, 通過理性和謹慎的思考進行選擇; 對于控制組的被試, 告訴他們本實驗用于研究人們的決策行為, 要求他們對呈現的選項進行偏好選擇。實驗所采用題目為預實驗篩選出的20道題目, 并加入8道無關題目, 題目的呈現順序完全隨機, 實驗 2和實驗3也采用相同的題目和呈現方式。

3.1.4 實驗結果

利用 PDP范式的相關公式, 可根據選擇結果計算出相容題目中同時符合分析系統和啟發式系統策略的結果比例 P (Inclusion), 以及在不相容題目中符合啟發式系統策略但不符合分析系統策略的結果比例 P (Exclusion), 通過如下公式, 即可計算出分析系統策略和啟發式系統策略在跨期決策任務中的貢獻率PC和PA(Ferreira et al., 2006; Jami& Mishra, 2013)：

表1 理性目標和控制條件下兩系統的貢獻率(N1=77, N2=33, N3=110)

PA=P(Exclusion) / (1 -PC)1對于計算兩決策系統貢獻率的公式, 包括兩種算法：分析系統優先算法和啟發式系統優先算法。本研究根據 Ferreira等(2006)所建議的標準對算法進行選擇, 最終采用分析系統優先算法, 主要基于以下原因：第一, 分析系統優先算法在理論上更加合適, 因為它假設分析系統加工應包含啟發式系統加工的影響, 即當分析系統不提供回答時, 才能觀察到啟發式系統的影響; 第二, 通過對實驗數據分析發現, 分析系統優先算法能夠提供更簡潔的理論解釋, 也能夠更好地符合理論假設。因此, 本研究選擇分析系統優先算法來計算兩決策系統的貢獻率。

其中,PA和PC分別表示啟發式系統和分析系統策略的貢獻率, 如果PA＞PC, 說明在決策過程中啟發式系統的貢獻率大于分析系統的貢獻率, 反之亦然。為了使結果更加準確, 在分析前要剔除那些在不相容題目中從不根據啟發式系統進行決策的被試, 即PA= 0 / (1 -PC)=0的被試(Ferreira et al.,2006; Jacoby, 1991; Jami & Mishra, 2013), 實驗2和實驗3也采用相同的篩選標準。有效被試為77人,其中理性組44人, 無關組33人。通過對實驗數據分析計算, 兩決策系統在理性目標條件(即理性 1)和控制條件(控制1)下的貢獻率如表1所示。

將決策目標類型作為組間變量, 將分析系統和啟發式系統策略的貢獻率作為組內變量做重復測量的方差分析, 結果發現：兩系統策略的主效應顯著(F(1, 75) = 109.46,p＜ 0.001, η2= 0.59), 說明啟發式系統策略的貢獻率高于分析系統策略; 決策目標的主效應不顯著(F(1, 75) = 0.32,p＞ 0.05, η2=0.004), 說明兩種決策目標條件下兩系統策略貢獻率沒有顯著差異; 兩因素的交互作用不顯著(F(1,75) = 0.01,p＞ 0.05, η2＜ 0.001), 說明決策目標對兩系統策略貢獻率的影響方向沒有顯著差異。

實驗 1a的結果表明, 理性的決策目標并未引起分析系統貢獻率的顯著變化, 這不支持跨期決策過程中采用了分析系統策略的假設。然而, 該結果也可能是被試并未認真閱讀指導語, 從而并未按照理性的決策目標進行決策所導致的。為了檢驗這種情況的可能性, 實驗1b進行了操作檢驗, 即要求被試在決策后對自己決策的理性程度進行自我評價。如果理性組被試的決策理性程度的自我評價高于控制組, 則說明理性目標的指導語是有效的, 被試確實按照理性的方式進行決策, 從而排除實驗結果是由于被試并未以理性方式決策所導致的假設。

3.2 實驗 1b

3.2.1 被試

北京林業大學、中國農業大學本科生和研究生47人(男性 33人, 女性 14人)參加實驗, 其中理性組25人, 控制組22人, 平均年齡23.30 ± 1.56歲。剔除無效被試后, 有效被試為 33人, 其中理性組14人, 無關組19人。

3.2.2 實驗程序

實驗程序與實驗 1a相同, 只是在完成決策任務后, 要求被試對自己在所有選擇中采用理性方式決策的程度進行評價(用數字1～7評價, 1表示非常不理性, 7表示非常理性), 以檢驗其決策的理性程度。

3.2.3 實驗結果

首先, 考察有操作檢驗的理性組和控制組的理性決策方式的主觀評價。結果發現：理性組的理性評價均值為6.36 ± 0.84, 控制組的理性評價均值為4.68 ± 1.53, 差異顯著(t(31) = 3.69,p＜ 0.005, Cohend=1.34), 因此可以認為理性決策的指導語是有效的,被試是按照理性的決策目標進行決策的。

其次, 考察有操作檢驗的理性組和控制組在兩決策系統策略的貢獻率上有無差異。t檢驗發現, 兩組被試的分析系統策略的貢獻率差異不顯著(t(31) =0.45,p＞ 0.05, Cohend= 0.01), 啟發式系統策略的貢獻率差異也不顯著(t(31) = 0.30,p＞ 0.05, Cohend= -0.16)。兩組被試的兩決策系統貢獻率(理性2和控制2)如表1所示。

最后, 將有、無操作檢驗的數據合并, 考察合并后的理性組與控制組在兩決策系統策略的貢獻率上有無差異。t檢驗發現, 兩組被試的分析系統策略的貢獻率差異不顯著(t(108) = 0.76,p >0.05,Cohend= -0.08), 啟發式系統策略的貢獻率差異也不顯著(t(108) = 0.41,p >0.05, Cohend= -0.15)。兩組被試的兩決策系統策略貢獻率(理性 3和控制 3)如表1所示。

實驗 1b的結果發現, 有操作檢驗的理性組的理性評價分數顯著高于控制組, 說明理性組的指導語是有效的, 被試確實是按照理性方式進行決策。有操作檢驗的理性組和控制組在兩決策系統的貢獻率上均無顯著差異, 且將有無操作檢驗的數據合并后, 兩系統貢獻率仍無顯著差異。實驗結果表明,兩種條件下分析系統策略貢獻率的無顯著差異并非是由于被試未按照理性方式決策所導致的, 而是因為理性的決策目標確實不能引起分析系統策略貢獻率的顯著變化。

綜上所述, 實驗1a和1b的綜合結果表明, 理性的決策目標沒有引起分析系統策略貢獻率的顯著變化, 我們沒有發現支持“被試在跨期決策過程中采用了分析系統策略”這一假設的研究證據。

4 實驗2：操縱認知負荷以檢驗單維占優策略

實驗1檢驗了跨期決策中分析系統的時間折扣策略是否起作用, 實驗2通過操縱認知負荷來影響啟發式系統, 以檢驗跨期決策中啟發式系統的單維占優策略是否起作用。有研究表明, 認知負荷能夠影響啟發式系統, 當認知負荷提高時, 可用的認知資源減少, 人們更傾向采取啟發式系統策略進行決策, 從而提高啟發式系統的貢獻(Kahneman &Frederick, 2002)。本實驗的工作假設為：如果啟發式系統的單維占優策略在跨期決策中起作用, 那么人們的認知負荷越高, 啟發式系統的貢獻率越高;反之亦然。

4.1 被試

南開大學、北京林業大學、中國農業大學本科生及研究生102人參加實驗, 其中男性27人, 女性75人, 平均年齡22.27 ± 2.23歲, 實驗結束后獲得￥5報酬。

4.2 實驗設計

實驗2采用2(認知負荷：高負荷, 低負荷)×2(題目類型：相容, 不相容)的混合設計。認知負荷為組間變量, 題目類型為組內變量, 因變量為PA和PC的估計值。其中, 高負荷組50人, 低負荷組52人。剔除無效被試后, 有效被試為83人, 其中高負荷組37人, 低負荷組46人。

4.3 實驗材料和程序

實驗2通過讓被試在決策前記憶數字來操縱認知負荷變量。在每個測次中, 首先呈現一串數字,要求被試進行記憶, 高負荷組每次呈現 7個數字,低負荷組每次呈現2個數字。然后呈現跨期決策題目, 要求被試根據個人偏好進行選擇。完成決策任務后, 再輸入決策前所要求記憶的數字。實驗所采用題目和呈現方式與實驗1相同。

4.4 實驗結果

通過對實驗數據分析計算, 分析系統和啟發式系統策略在高負荷和低負荷條件下的貢獻率如表2所示。

表2 高、低負荷條件下兩系統的貢獻率(N=83)

將認知負荷因素作為組間變量, 將分析系統和啟發式系統策略的貢獻率作為組內變量做重復測量的方差分析, 結果發現：兩系統策略的主效應顯著(F(1, 81) = 8.22,p＜ 0.01, η2= 0.092), 說明啟發式系統策略的貢獻率高于分析系統策略; 認知負荷因素的主效應邊緣顯著(F(1, 81) = 2.82,p＜ 0.1, η2=0.034); 兩因素的交互作用顯著(F(1, 81) = 4.55,p＜0.05, η2= 0.053), 說明認知負荷對兩系統策略貢獻率的影響方向存在差異。簡單效應分析發現, 啟發式系統策略的貢獻率差異顯著(t(81) = 2.24,p＜0.05, Cohend= 0.50), 分析系統策略的貢獻率差異不顯著(t(81) = 0.38,p＞ 0.05, Cohend= -0.08)。

實驗2結果表明, 認知負荷能夠引起啟發式系統策略貢獻率的顯著變化, 該結果支持了跨期決策過程中采用了啟發式系統策略的假設。

5 實驗3：操縱策略啟動以同時檢驗兩策略

實驗1和實驗2分別檢驗了分析系統的時間折扣策略和啟發式系統的單維占優策略, 實驗3通過操縱策略啟動因素, 來同時檢驗分析系統策略和啟發式系統策略在跨期決策中的貢獻作用。時間折扣策略是指人們會把遠期結果以一定比例折扣到現在, 從而比較現值大小; 單維占優策略是指人們會比較時間和金錢維度的差別大小, 從而選定占優維度, 其決策結果在單一維度上進行。有研究表明,被要求使用某種加工策略之后, 在隨后的任務中也采用相同加工策略的可能性會增加(Shen & Wyer,2008)。因此, 折扣啟動將促進人們在跨期決策中采用時間折扣策略, 同樣, 差別啟動將促進人們采用單維占優策略。針對這兩種決策策略, 實驗3設計了兩種啟動任務促使被試關注選項的折扣現值(以啟動時間折扣策略)或選項維度間的差別(以啟動單維占優策略)。實驗 3的工作假設為：如果分析系統的時間折扣策略在跨期決策中起作用, 那么折扣啟動會提升分析系統的貢獻率; 如果啟發式系統的單維占優策略在跨期決策中起作用, 那么差別啟動會提升啟發式系統的貢獻率。

5.1 被試

南開大學、北京林業大學、中國農業大學本科生及研究生167人參加實驗, 其中男性72人, 女性95人, 平均年齡21.93 ± 1.96歲, 實驗結束后獲得￥5報酬。

5.2 實驗設計

實驗3采用3(策略啟動：差別啟動, 折扣啟動,無關啟動)×2(題目類型：相容, 不相容)的混合設計。策略啟動作為組間變量, 題目類型作為組內變量, 因變量為PA和PC的估計值。其中, 差別啟動組65人, 折扣啟動組52人, 無關啟動組各50人。剔除無效被試后, 有效被試為 125人, 其中差別啟動組46人, 折扣啟動組40人, 無關啟動組各39人。

5.3 實驗材料和程序

策略啟動變量通過在任務前讓被試完成相關啟動題目來操縱。實驗任務前, 首先讓被試完成啟動題目。在差別啟動組, 呈現兩個跨期選項, 如“A.1年后得到320元; B. 3年后得到520元”, 然后要求被試計算時間和金錢維度的差別, 即“兩選項的時間相差多少年？”“兩選項的金錢相差多少元？”。在無關啟動組, 也呈現相同的選項任務, 但問題為相加題目, 即“兩選項的時間相加后為多少年？”“兩選項的金錢相加后為多少元？”。在折扣啟動組, 要求被試把金錢按一定利率進行折扣, 即“1年后得到320元, 按年利率10%計算, 相當于現在得到多少元？”。完成啟動題目后, 繼續完成跨期決策題目。實驗所采用的跨期決策題目和呈現方式與實驗1相同。

5.4 實驗結果

通過對實驗數據分析計算, 兩系統在差別啟動組、無關啟動組、折扣啟動組的貢獻率如表3所示。

表3 三種啟動條件下兩系統的貢獻率(N=125)

將策略啟動類型作為組間變量, 將分析系統和啟發式系統策略的貢獻率作為組內變量做重復測量的方差分析, 結果發現：兩系統策略的主效應顯著(F(1, 122) = 164.54,p＜ 0.001, η2= 0.574), 說明啟發式系統策略的貢獻率高于分析系統; 策略啟動類型的主效應邊緣顯著(F(2, 122) = 2.71,p＜ 0.1, η2=0.043); 交互作用邊緣顯著(F(2, 122) = 2.79,p＜ 0.1,η2= 0.044), 說明策略啟動類型對兩系統策略的影響方向有差異。為了進一步分析兩系統策略貢獻率的變化, 進行T檢驗, 結果如下：

與無關啟動組相比, 差別啟動組中啟發式系統策略的貢獻率顯著提高(t(83) = 3.14,p＜ 0.01,Cohend= 0.69), 分析系統策略的貢獻率沒有顯著變化(t(83) = 0.64,p＞ 0.05, Cohend= 0.14)。這說明差別啟動導致啟發式系統策略貢獻率提高, 但沒有導致分析系統策略貢獻率變化, 實驗結果支持了跨期決策中啟發式系統單維占優策略起作用的假設。

與無關啟動組相比, 折扣啟動組中啟發式系統策略的貢獻率沒有顯著變化(t(77) = 0.16,p＞ 0.05,Cohend= 0.04), 分析系統策略的貢獻率也沒有顯著變化(t(77) = 0.34,p＞ 0.05, Cohend= 0.08)。這說明折扣啟動沒有導致分析系統策略和啟發式系統策略貢獻率的變化, 實驗結果不支持跨期決策中分析系統時間折扣策略起作用的假設。

實驗3的綜合結果支持啟發式系統的單維占優策略在跨期決策中起作用的假設, 但不支持分析系統的時間折扣策略在跨期決策中起作用的假設。

6 討論

自從Samuelson (1937)提出經典的折扣效用模型后, 研究者發現許多違背時間折扣法則的異常現象, 并在此基礎上提出各種異于時間折扣家族的理論模型。其中較有代表性的是單維占優家族模型。單維占優模型認為人們的決策是在比較維度間差別后在單一維度上做出的。受到眾多違反折扣效用模型的“異象”的實驗數據的挑戰, 時間折扣家族模型不斷修正其折扣函數, 以求更加符合人們的實際決策行為結果, 但究其根本, 基于對未來結果進行折扣的過程假設依然沒有改變。原因之一是以往研究主要基于決策結果的一致性對模型進行檢驗, 而并非從決策過程出發來對決策者的實際決策過程做出是否符合模型預測的檢驗(汪祚軍, 歐創巍,李紓, 2010)。由于決策過程不易直接考察, 研究者難以直接檢驗決策過程是否遵從時間折扣法則, 而只能根據決策結果來構建模型、檢驗模型, 因此人們在實際的跨期決策過程中是否采用了時間折扣法則, 尚未得到直接驗證。

本研究采用了一個能夠巧妙計算出兩決策系統策略在決策過程中貢獻率的范式——PDP范式,以檢驗跨期決策過程中的主導策略。其研究邏輯是：如果操縱了理論上能夠影響某系統策略的因素后, 該系統策略的貢獻率發生了變化, 則說明該系統策略在決策過程中確實起作用。按照這種邏輯,本研究通過3個實驗系統地檢驗了跨期決策過程中分析系統策略和啟發式系統策略的作用。實驗1操縱了決策目標因素, 以檢驗跨期決策中分析系統策略的作用, 實驗結果不支持跨期決策中存在分析系統作用的假設; 實驗 2操縱了認知負荷因素, 以檢驗跨期決策中啟發式系統策略的作用, 實驗結果支持了跨期決策中存在啟發式系統策略作用的假設;實驗3操縱了策略啟動因素, 以同時檢驗兩系統策略在跨期決策中的作用, 實驗結果與前兩個實驗一致, 支持啟發式系統策略作用而不支持分析系統策略作用的假設。綜上所述, 3個實驗一致表明, 人們在跨期決策過程中更可能采用啟發式系統的單維占優策略而不是分析系統的時間折扣策略。這些結果提示, 當前跨期決策領域占主導地位的時間折扣家族模型可能只是決策結果的擬合模型, 人們真實的跨期決策可能并非采用時間折扣策略, 而是基于啟發式系統的單維占優策略做出的。雖然分析系統的時間折扣策略借助“加權求和最大化”過程解決決策沖突的思路十分簡潔、完美, 但并未捕獲跨期決策的實質。跨期決策更可能是根據啟發式系統的單維占優策略, 在單一維度上進行決策的。

本研究創新地將PDP范式引入跨期決策領域,以檢驗分析系統策略和啟發式系統策略在跨期決策過程中的貢獻作用。與以往眾多結果檢驗的研究不同, PDP范式能夠評估決策過程中兩個決策系統策略的貢獻率, 定量地比較其貢獻率的變化情況,從而更加直接地檢驗跨期決策過程的主導策略, 為跨期決策的策略研究提供更有說服力的證據。此外,本研究操縱了一些能夠影響決策系統策略貢獻率的因素, 并檢驗了部分因素的有效性, 能夠為跨期決策行為干預提供指導。一旦明確哪些因素能夠影響人們的跨期決策行為, 就可以人為地操縱這些因素來干預人們的決策行為, 使諸如儲蓄、購買保險等跨期決策行為更加符合社會期望, 以促進社會發展。

本研究尚存在一些不足。首先, 雖然PDP范式可定量評估決策系統策略對決策結果的相對貢獻率(Sherman, 2006), 但該范式源自記憶研究, 對記憶正確性的判斷有明確的標準, 而決策問題多數情況下并無絕對的對錯之分, 因此將該范式引入跨期決策研究是在受到諸多限制的條件下進行的。其次,直覺決策一般是快速和無意識的, 因此時間控制可能是區分分析和啟發式系統策略的一種好方法。本研究并未進行時間控制, 未來的研究可考慮從這個角度對兩決策系統進行操縱。最后, 本研究選取了時間折扣策略與單維占優策略, 分別作為分析系統和啟發式系統的決策策略, 雖然目前來看, 兩種決策策略是兩決策系統策略的典型代表, 也是能夠最好符合本研究實驗材料的決策策略, 但跨期決策研究領域尚存在其他理論模型, 如建構水平理論(Trope& Liberman, 2003)、情緒理論等(Loewenstein, 1996),它們都提出了不同的決策策略, 如何探索和檢驗決策系統的其他決策策略, 還有待進一步研究。

今后的研究可以從以下幾方面繼續展開。首先,對于時間折扣和單維占優兩大家族模型, 很難評判孰對孰錯, 當前的主流研究旨在進一步修正時間折扣函數, 以更好地擬合跨期決策的結果數據(Read,2004)。本研究結果暗示, 時間折扣模型可能只是決策結果的擬合模型, 并不能描述人們的真實決策過程, 今后的研究重點或該放在進一步改進啟發式模型, 如單維占優家族模型, 以提高模型的預測力。目前, 單維占優模型也并非完善, 該模型亦面臨許多不能解釋的跨期決策問題, 如尚無法滿意解釋或預測“落花悖論” (Rao & Li, 2011)、“延遲-提前不對稱”效應(Loewenstein & Prelec, 1992)、序列效應(Read & Powell, 2002)、多結果的跨期決策問題(Read & Scholten, 2012)等。因此今后的研究或應發展完善單維占優模型, 以更好地解釋跨期決策行為。其次, 本研究所涉及的跨期決策題目均為獲益選項, 沒有涉及損失領域。有研究表明, 人們在獲益和損失領域的跨期決策行為并非對稱(Abdellaoui,Attema, & Bleichrodt, 2009; Xu, Liang, Wang, Li, &Jiang, 2009), 甚至發現損失領域的折扣率為零或為負(Van Der Pol & Cairns, 2002; 孫紅月, 2014)。今后的研究或應更加關注損失領域的跨期決策策略,以期對人們的跨期決策行為有更加全面的認識。最后, 對決策行為進行過程檢驗以明確其內在的決策機制或已成為決策研究的新趨勢。如將 PDP范式引入決策領域以研究決策加工過程(Ferreira et al.,2006; Jami & Mishra, 2013), 以及考察某些變量對決策結果的中介效應以探明其決策機制(Jami &Mishra, 2013; Su, Rao, Li, Wang & Li, 2012)等。江程銘(2013)的研究發現, 時間和金錢維度的主觀差別判斷對跨期決策結果有顯著的中介效應, 這為跨期決策的單維占優家族模型提供了進一步的過程檢驗證據。這些證據指向對決策過程檢驗的關注,為盡早解決跨期決策的兩大家族模型之爭指出方向。

7 結論

本研究采用 PDP范式檢驗了跨期決策過程的主導策略。3個實驗分別操縱了決策目標、認知負荷和策略啟動因素, 系統地考察了分析系統和啟發式系統策略貢獻率的變化, 以期檢驗人們在跨期決策過程中究竟采取何種策略。3個實驗一致表明,人們在跨期決策過程中更可能采用啟發式系統的單維占優策略而非分析系統的時間折扣策略。這些結果提示, 目前在跨期決策領域占主導地位的時間折扣家族模型可能只是決策結果的擬合模型, 人們真實的跨期決策可能是基于啟發式系統的單維占優策略, 最終決策是在單一維度上進行的。

Abdellaoui, M., Attema, A. E., & Bleichrodt, H. (2009).Intertemporal tradeoffs for gains and losses: An experimental measurement of discounted utility. The Economic Journal,120(545), 845-866.

Ferreira, M. B., Garcia-Marques, L., Sherman, S. J., & Sherman, J.W. (2006). Automatic and controlled components of judgment and decision making. Journal of Personality and Social Psychology, 91(5), 797-813.

Frederick, S., Loewenstein, G., & O'donoghue, T. (2002). Time discounting and time preference: A critical review. Journal of Economic Literature, 40(2), 351-401.

Green, L., Fry, A. F., & Myerson, J. (1994). Discounting of delayed rewards: A life-span comparison. Psychological Science, 5(1), 33-36.

He, G. B., Chen, H. X., & Lin, J. (2009). Psychological mechanisms for anomalies in intertemporal choice. Chinese Journal of Applied Psychology, 15(4), 298-305.

[何貴兵, 陳海賢, 林靜. (2009). 跨期選擇中的反常現象及其心理機制. 應用心理學, 15(4), 298-305.]

Jacoby, L. L. (1991). A process dissociation framework:Separating automatic from intentional uses of memory.Journal of Memory and Language, 30, 513-541.

Jami, A., & Mishra, H. (2013). Downsizing and supersizing:How changes in product attributes influence consumer preferences. Journal of Behavioral Decision Making, 27(4),301-315.

Jiang, C. M. (2013). Mechanism of intertemporal choice: from a perspective of equate-to-differentiate model (Unpublished doctoral dissertation). Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences.

[江程銘. (2013). 跨期選擇的心理機制: 基于齊當別的視角(博士學位論文). 中國科學院心理研究所.]

Jones, S., & Oaksford, M. (2011). Transactional problem content in cost discounting: Parallel effects for probability and delay. Journal of Experimental Psychology: Learning,Memory and Cognition, 37, 739-747.

Kahneman, D., & Frederick, S. (2002). Representativeness revisited: Attribute substitution in intuitive judgment. In T.Gilovich, D. Griffin & D. Kahneman (Eds.), Heuristics and biases: the psychology of intuitive judgment (pp. 49-81).New York: Cambridge University Press.

Laibson, D. (1997). Golden eggs and hyperbolic discounting.The Quarterly Journal of Economics, 112(2), 443-477.

Leland, J. W. (2002). Similarity judgments and anomalies in intertemporal choice. Economic Inquiry, 40(4), 574-581.

Li, S. (2004). A behavioral choice model when computational ability matters. Applied Intelligence, 20, 147-163.

Liang, Z. Y., & Liu, H. (2011). Exploring the nature of intertemporal choice. Advances in Psychological Science,19(7), 959-966.

[梁竹苑, 劉歡. (2011). 跨期選擇的性質探索. 心理科學進展, 19(7), 959-966.]

Loewenstein, G. (1996). Out of control: Visceral influences on behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 65, 272-292.

Loewenstein, G., & Prelec, D. (1992). Anomalies in intertemporal choice: Evidence and an interpretation. The Quarterly Journal of Economics, 107(2), 573-597.

Mazur, J. E. (1984). Tests of an equivalence rule for fixed and variable delays. Journal of Experimental Psychology:Animal Behavior Processes, 10(4), 426-436.

Preis, T., Moat, H. S., Stanley, H. E., & Bishop, S. R. (2012).Quantifying the advantage of looking forward. Scientific Reports, 2, 350, doi: 10.1038/srep00350

Prelec, D., & Loewenstein, G. (1991). Decision making over time and under uncertainty: A common approach.Management Science, 37(7), 770-786.

Rae, J. (1834). Statement of some new principles on the subject of political economy: Exposing the fallacies of the system of free trade, and of some other doctrines maintained in the" Wealth of nations. Hillard, Gray.

Rao, L. L., & Li, S. (2011). New paradoxes in intertemporal choice. Judgment and Decision Making, 6(2), 122-129.

Rao, L. L., Li, S., Jiang, T. Z., & Zhou, Y. (2012). Is payoff necessarily weighted by probability when making a risky choice? Evidence from functional connectivity analysis.PLoS ONE, 7(7), e41048, doi: 10.1371/journal.pone.0041048

Rao, L. L., Liu, X. N., Li, Q., Zhou, Y., Liang, Z. Y., Sun, H.Y. … Li, S. (2013). Toward a mental arithmetic process in risky choices. Brain and Cognition, 83(3), 307-314.

Read, D. (2001). Is time-discounting hyperbolic or subadditive?Journal of Risk and Uncertainty, 23(1), 5-32.

Read, D., & Powell, M. (2002). Reasons for sequence preferences.Journal of Behavioral Decision Making, 15(5), 433-460.

Read, D. (2004). Intertemporal choice. In N. H. D. J. Koehler(Ed.), Blackwell handbook of judgment and decision making (pp. 424-443). Oxford: Blackwell Publishing.

Read, D., Frederick, S., Orsel, B., & Rahman, J. (2005). Four score and seven years from now: The date delay effect in temporal discounting. Management Science, 51(9), 1326-1335.

Read, D., & Scholten, M. (2012). Tradeoffs between sequences:Weighing accumulated outcomes against outcome-adjusted delays. Journal of Experimental Psychology: Learning,Memory, and Cognition, 38(6), 1675-1688.

Read, D., Frederick, S., & Airoldi, M. (2012). Four days later in Cincinnati: Longitudinal tests of hyperbolic discounting.Acta Psychologica, 140(2), 177-185.

Ren, T. H, Hu, Z. S., Sun, H. Y., Liu, Y., & Li, S. (2015).Making a decision vs. sticking to a decision: A comparison of intertemporal choice and delay of gratification. Advances in Psychological Science, 23(2), 303-315.

[任天虹, 胡志善, 孫紅月, 劉揚, 李紓. (2015). 選擇與堅持:跨期選擇與延遲滿足之比較. 心理科學進展, 23(2),303-315.]

Samuelson, P. A. (1937). A note on measurement of utility. The Review of Economic Studies, 4(2), 155-161.

Scholten, M., & Read, D. (2010). The psychology of intertemporal tradeoffs. Psychological Review, 117(3),925-944.

Shen, H., & Wyer Jr, R. S. (2008). Procedural priming and consumer judgments: Effects on the impact of positively and negatively valenced information. Journal of Consumer Research, 34(5), 727-737.

Sherman, J. W. (2006). On building a better process model:It’s not only how many, but which ones and by which means? Psychological Inquiry, 17(3), 173-184.

Stanovich, K. E., & West, R. F. (2000). Individual differences in reasoning: Implications for the rationality debate?Behavioral and Brain Sciences, 23, 645-665.

Su, Y., Rao, L. L., Sun, H. Y., Du, X. L., Li, X., & Li, S.(2013). Is making a risky choice based on a weighting and adding process? An eye-tracking investigation. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition,39(6), 1765-1780.

Su, Y., Rao, L. L., Li, X., Wang, Y., & Li, S. (2012). From quality to quantity: The role of common features in consumer preference. Journal of Economic Psychology, 33(6),1043-1058.

Sun, H. Y., Rao, L. L., Zhou, K., & Li, S. (2014). Formulating an emergency plan based on expectation-maximization is one thing, but applying it to a single case is another.Journal of Risk Research, 17(7), 785-814.

Sun, H. Y. (2014). A study of psychological mechanisms underlying negative discounting (Unpublished doctoral dissertation). Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences.

[孫紅月. (2013). 負折扣現象產生的心理機制研究 (博士學位論文). 中國科學院心理研究所.]

Sun, Y., Li, S., & Yin, X. L. (2007). Two systems in decision-making and reasoning: Heuristic system and analytic system. Advances in Psychological Science, 15(5),721-845.

[孫彥, 李紓, 殷曉莉. (2007). 決策與推理的雙系統——啟發式系統和分析系統. 心理科學進展, 15(5), 721-845.]

Takahashi, T., Oono, H., & Radford, M. H. (2008).Psychophysics of time perception and intertemporal choice models. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,387(8), 2066-2074.

Thomas, A. K., & Millar, P. R. (2012). Reducing the framing effect in older and younger adults by encouraging analytic processing. The Journals of Gerontology Series B:Psychological Sciences and Social Sciences, 67, 139-149.

Trope, Y., & Liberman, N. (2003). Temporal construal.Psychological Review, 110, 403-421.

Van Der Pol, M., & Cairns, J. (2002). A comparison of the discounted utility model and hyperbolic discounting models in the case of social and private intertemporal preferences for health. Journal of Economic Behavior & Organization,49, 79-96.

Wang, Z. J., Ou, C. W., & Li, S. (2010). Integrative model or the priority heuristic? A test from the point of view of the equate-to-differentiate model. Acta Psychologica Sinica,42(8), 821-833.

[汪祚軍, 歐創巍, 李紓. (2010). 整合模型還是占優啟發式模型? 從齊當別模型視角進行的檢驗. 心理學報, 42(8),821-833.]

Xu, L. J., Liang, Z. Y., Wang, K., Li, S., & Jiang, T. Z. (2009).Neural mechanism of intertemporal choice: From discounting future gains to future losses. Brain Research, 1261, 65-74.

Zauberman, G., Kim, B. K., Malkoc, S. A., & Bettman, J. R.(2009). Discounting time and time discounting: Subjective time perception and intertemporal preferences. Journal of Marketing Research, 46(4), 543-556.