实验经济学与新技术的融合演化趋势分析

刘 伟,刘子霖

(北京信息科技大学 经济管理学院,北京 100192)

2002 年,实验经济学创始人Venom Smith 教授获得诺贝尔经济学奖,标志着经济学除了复杂的数学推演以外,实验的方法将对经济学进行新的革命。2021 年,Angrist 和Imbens 因其在自然实验中揭示了因果关系,获得诺贝尔经济学奖。

实验经济学作为新兴学科,紧跟时代发展脉络,不断吸收革新理念与研究手段。各种新兴技术的融合使其从研究决策行为现象下沉至追问决策动因,继而扩散至各个经济领域之中。互联网金融、经济政策的制定、疫情防控等各个充斥着决策的地方都有着实验经济学的影子。而处于新一轮科技革命的当口,实验经济学需要明确未来发展的方向,吸收新的学科理论及技术弥补自身不足,来迎接未来的挑战。本文通过梳理实验经济学发展进程,对其进行阶段性划分,明晰各阶段理论、技术需求与新技术融合演化的方式,以此分析并展望未来实验经济学发展趋势。

一、何为实验经济学

实验经济学是一门新兴学科,同时也是一种方法论。作为学科,它由多学科交汇融合对某一经济现象或经济理论通过实验的方法进行深入且系统的研究。研究目的是对现有理论进行评价,寻求新的经济理论发展。在实验中,不同于古典经济学通过一系列对人或事物运行的严格假设以推导出一个“合理的结论”,实验经济学的实验直接建立于人本身,通过控制实验条件、观察实验者行为和分析实验结果,从而检验、比较和完善经济理论或提供决策依据。实验经济学的开创者是弗农·史密斯(Vernon Smith),他在哈佛大学参与了张伯伦关于垄断竞争理论的首次经济学实验,该经历引起了其对实验经济学浓厚的兴趣;并投身于相关研究中,创办了亚利桑那大学实验经济学实验室等研究中心。他的第一篇论文《竞争市场行为的实验研究》作为实验经济学的奠基石,说明如何设计实验并对过去的实验方法进行改进,强调用实验经济学方法对已有经济理论进行检验。而后实验经济学由诸如弗农·史密斯、查尔斯·普洛特、泽尔腾等学者发展而日渐完善,受到学术界的接纳与发展。诺奖的授予表明学术界对实验经济学当代发展的肯定。

二、实验经济学研究方法

实验作为整个学科的灵魂而存在,正如其创始人弗农·史密斯所言:“实验结果可直接用于现场数据的研究和解释。气象学和天文学等其他非实验科学的发展主要依赖于牛顿力学、热力学和核反应的小规模实验室实验;以及假设这些微物理实验结果适用于研究天气、行星和恒星。这种平行性,据我们所知,同样的物理定律无处不在,也适用于社会经济的研究。”

当对一个现象或某一经济理论进行分析、研究时,要求实验者对其现象或理论拥有深刻理解,能够直达问题内核。实验需要满足弗农·史密斯所提出的五个实验经济研究的基本条件,即:利益偏好的非饱和性、显著性、支配性、隐私、平行性。而后对问题进行抽象从而进行实验设计,使其与研究背景和问题相匹配,此类设计在相关学者论文中有着详细的论述。在实验设计中我们需要明确实验的方式。对人这一因素进行相应设计,辅以价值诱导使其在实验中能以相应身份投入并完成整个实验。在实验设计通过后,实验者应准备并进行实验。需要强调的是,在实验开始时,实验者应当准备一份详细且中性的实验说明,对整个实验流程进行解释说明,应确保所有被试明了实验中的每一个要素与流程,必要时可以增加实验轮次进行测试与补充说明。在对数据进行收集分析与说明的过程中,实验者还应当对实验数据的品质进行把控,严格避免垃圾数据污染数据集。

三、实验经济学的发展

(一)诞生

实验经济学之父弗农·史密斯创立实验经济学可以认为是一个必然的巧合。一方面,经济学建立在一个个假设之上,其理论来源于对假设的精妙且严谨的推理。这些推论有时在现实中甚至无法契合,难以被科学地证实或证伪。这便需要一个工具来弥补这一缺陷。另一方面,经济学最基础的理性人假设受到质疑——如阿莱悖论。这使得学者将目光投向了自然人。彼时于哈佛就读的史密斯参加了对整个微观经济学发展有着巨大推动作用的张伯伦的一次课堂实验。这次实验也是张伯伦关于垄断竞争理论的首次经济学实验。正是这次实验,引起了史密斯的兴趣,促使其投身于实验之中,力图将实验的方法带入经济学研究。随着其《竞争市场行为的实验研究》一文,实验经济学登上了历史舞台。与此同时,实验经济学受到的质疑也是巨大的——其本身即是对传统经济学的挑战。

(二)发展

实验经济学的发展初期离不开微观经济学的支持。微观经济学不断革新发展,理论上经过四次整合,将宏观与微观结合。博弈论在此期间获得了巨大的发展,前有冯·诺依曼、摩根斯坦对学科的奠基与推广,后有约翰·福布斯·纳什等人的推动。博弈论以人为核心更是满足了诸多经济学学者对自然人的需求,从而受到了经济学的吸纳。此时的经济学,方法上引入了数理经济分析法和博弈论。实践中,开始借用微观经济学相关理论进行数据分析与应用。可以说“微观经济理论与实践的联姻,谱写了20 世纪中期微观经济学发展的新篇章。”

发展初期的实验经济学相关研究受限于理论与技术两大瓶颈。一方面,自身理论的不足致使实验者们无法对实验与时下火热的决策研究等进行十分严谨的设计与深入研究;另一方面,计算机技术的不足也致使此阶段的实验开展主要以纸笔方式为主,无法进行更为复杂抽象的问题研究。致使该阶段实验研究更多停留在理论层面。如Page运用实验经济学方法对LMAD 问题进行研究,说明个人理性逻辑与直觉对作出正确决策的影响,建立相对简化的机制有益于人们利用其直觉与个人理性作出最佳决策。技术层面的不足使得这些研究更多处于数据分析,作为实验的部分则显得薄弱。而时下火热的微观经济学的重要工具之一的博弈论,实验经济学自然地将其吸纳到自身的学科框架下,以便开展相关研究,但该阶段对博弈论的研究局限于对角色扮演的设计等理论研究,无法更深一步进行复杂实验。

在主流经济学大发展背景下,2002 年弗农·史密斯获得诺贝尔经济学奖,标志着主流经济学对实验经济学的正式认可。这一时期的实验经济学得益于计算机技术飞速发展,其广泛应用使得曾经的抽象理论得以实验。由此实验经济学真正意义上与博弈论结合,开展了大量的实验。研究从理论验证转到微观层面的个人决策。其整个发展从对个体与个体之间的交流扩展到非个体与非个体之间的交流研究,并深入到合作形成机理的研究。此阶段因计算机技术的加入使实验方法得以革新,纸笔实验转化为通过计算机进行的交互实验,实验设计、数据收集、数据分析开始由计算机进行,实验效率提高,时间成本大大降低。博弈论相关理论与计算机技术的有机结合,脱离了发展初期仅仅局限于理论的探究,允许学者进一步发掘,研究合作中各项因素对人的决策影响并扩展到各社会因素形成机理的探究。实验经济学至此开始蓬勃发展。

该阶段实验经济学与博弈论、计算机技术的融合演化,诞生了一系列基于信任等理论的研究成果,即利用博弈论中的game 进行再设计,对人的信任与公平等感性元素进行量化测度分析的实证研究。Kloosterman et al.利用无限重复的囚徒困境进行博弈实验,研究了信念预测的合作在不断博弈学习中的重要性。Malesza通过囚徒困境这一范式对自恋这一缺陷进行实验,研究其对博弈的影响。除测度个人因素对决策影响外,也研究宏观环境与决策之间的交互影响。如JIM et al.利用彩票选择实验和一个群聊后更改初始选择的机会选择实验,对人格特质与暴露风险、模糊偏好之间的关系进行了系统研究。

当国外研究开展火热时,我国学者相关的实验研究也进行得如火如荼。刘伟等通过合作博弈对电子垃圾回收进行研究,为我国相关政策提供了建议。李建标等的《信任是一种冒险行为吗? ——实验经济学的检验》与《信任的信念基础——实验经济学的检验》两文,以信任是合作的基础为中心,设计并使用计算机开展相关博弈,对人对风险的感知与信任的关系和社会偏好与信念对信任的影响进行研究;通过运用融合演化后的实验经济学与博弈论方法进行研究,尖锐指出:理论与性别、国度之间的不同影响导致理论不适用问题在我国出现。

关于信任与风险方面的相关研究,大量的文献都用了信任博弈或是对其进行变种以符合研究的需要,长期的应用让我们认为该模型经历了实践检验,其方案分析具有正确性。但长时间的应用也意味着模型的老旧,其当下的适用性存疑。如上文所言,同一个实验,在不同文化层次国家中进行,得到的结果很有可能是不尽相同甚至是相悖的。由此可知,即使严格控制变量,人为设置的博弈实验也会存在受其他影响导致结果不同的情况发生。这要求模型不断迭代。

这一时期的实验经济学经历了从无到有的阶段,理论与技术的不足由时代发展的产物——博弈论与计算机技术进行了弥补。博弈论丰富了实验经济学框架,将实验经济学的目光从自身转向经济情境中决策行为的研究。第三次科技革命带来的计算机与其高速发展为实验经济学带来技术革新,原本无法开展的复杂抽象的实验研究得以开展的同时还为实验者们提高了实验效率。而这一时期不断深入的研究也带来了新的要求,即如何开发新的模型,在提高适用性的同时不失精度,以便高效精准地收集、分析数据。

(三)壮大

随着研究的深入,实验经济学家不仅将整个研究领域覆盖,更是在博弈论的基础之上试图探究人决策的深层次构成。而理论手段的缺失使得行为经济学进入了学者的视野。

行为经济学与实验经济学,两者的发展历程相似但初始研究目的不同。行为经济学以个人行为与其心理影响为初始,实验经济学则是从影响因素入手,研究相关因素对受试者的影响。理论层面上,实验经济学需要的是能进一步探究人决策相关的理论工具在行为经济学上的熟练应用。技术层面上,行为经济学作为心理学与经济分析结合的产物,其心理学技术与自然随机实地等成熟的实验方法为实验经济学带来了革新。这样的融合革新带来的发展也同时将情境这一发展阶段不被重视的因素放到台前。Carpenter et al.指出实验经济学家开始在实验说明中设定真实的情境而不是抽象的术语。总而言之,实验经济学与行为经济学融合,标志着实验经济学进入壮大阶段前期,拉开了行为经济学的大幕。自然随机实地与行为分析等一系列研究就此展开,学者开始对不确定条件下判断与决策进行探索和解释。

“进入21 世纪以来,行为经济学家已经三次获得诺奖。分别为2002 年普林斯顿大学教授丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)、2013 年耶鲁大学教授罗伯特·席勒(Robert J.Shiller)以及2017 年芝加哥大学教授理查德·塞勒(Richard Thaler)”。行为经济学家认为人不是传统经济学中的理性人,而是行为人,即人是有限理性、有限自利与有限意志力的。而行为经济学相关研究也是围绕这些理论与现实存在的与传统经济学理论相悖的现象进行展开。对于现代经济而言,随着虚拟经济的发展,整个经济将越来越依赖人们的心理预期,经济中的不确定性也在不断增大,此背景下的实验经济学与行为经济学融合演化相关研究显得必然且重要。如 Quiroga et al.通过实验室研究一般行为人与受管理科学驱动的人之间的竞争与决策带来的利润影响。Ganbat et al.以蒙古国小额信贷为例,运用行为经济学对诸多心理因素进行测度,分析心理评价与获得贷款之间的关系。

除了经济问题,实验经济学融合演化后的触角蔓延至各个领域,其实验也不再如过去的实验一样高度抽象,而是充分考虑情境因素影响,行为经济学理论也被应用到分析自然人行为机理。如Morrell et al.对酒精消费与使用后果问题进行实验研究,为大学生酗酒提供了解释,也为未来研究高风险饮酒的行为经济学和减少酗酒的潜在策略提供参考。MacCarthy et al.通过行为经济学方法,对拉丁裔少数男性和变性女性提高HIV 知识和检测频率进行了干预实验,结果显示实验具有良好的可行性、可接受性与干预显著性。与之相似的是Mizota et al.通过行为经济学的方法,结合营销手段以求提高癌症筛查率;采用自然实地检验方法,提高受试地区癌症筛查率,说明实验方法的有效性。

行为经济学对诸如不确定条件下判断与决策等提供研究工具,准许学者进一步探索人决策的形成机理,并取得了累累硕果。如此大量的研究指明了行为经济学未来发展的方向,即需要在心理层级更为深入地运用与突破对实验受试的限制。一方面,理论应用要求研究者们在心理层级上更进一步,但无法获得被试即时性心理反馈成为了研究瓶颈,迫切要求新技术带来技术革新。另一方面,尽管情境因素已被考虑,实验室条件依然难以达到复刻现实环境,而自然随机实地实验本身存在可控性低、不稳定因素较多、甚至可能存在道德问题等诸多限制,无法达到如实验室实验那样可控。这对实验经济学提出了新的要求。

学者对心理认知方面的不足对经济现象的解释乏力,推动其将目光转到对人的大脑的研究。然而对该方面的研究是难以实现的,未真正取得技术突破前,很大程度上仅是通过经济学概念来研究大脑产生个体行为的模式。而神经影像技术的突破使其真正实现了飞跃式的发展,从物理层面上使我们能对大脑受到刺激并反应进行观测记录。

影像学的加入,使得神经经济学由此诞生,学者得以对决策产生的根本形成机理进行探究。贾拥民等通过经颅直流电刺激技术以验证人脑特定区域与人类的损失厌恶倾向有着直观可控的、可验证的关系。同样地,黄达强通过近红外脑成像研究损失厌恶的实验也得到了近似的观点。但本次融合演化过程中所展示的需求同样醒目。罗俊等运用神经经济学的相关研究方法得以证实分配决策行为与特定脑区反应的因果关系。但其也指出实验设备和技术的不成熟与模型的缺陷导致实验存在不足。张元钊指出跨学科研究难度大、研究方法的可靠性存疑、技术上存在阻碍。但在这样的基础上,神经经济学仍在不断地开枝散叶,陈艳等对WOS 与CSSCI 数据库的文献进行搜集研究,证实了神经经济学整体研究正在不断推进。

神经经济学解决了行为经济学对心理层级方面的理论与技术需求,将实验经济学提升到新的高度。至此,实验者能够直观观测被试所做决策时脑活动情况,得以进一步探究人脑活动对其决策的影响。与此同时,壮大阶段前期所提出的情境因素的影响无法消除,在并不真实的环境中且并无无知之幕的情况下,实验结果更近于贴合而不是精准。

(四)未来

第四次工业革命带来了科技技术的又一次革新,其底层基础技术如人工智能、虚拟现实等相关技术丰富了现代人的生活,提高了人们的生活质量与工作效率。其中,人工智能技术作为计算机科学的分支,以创造出具有类似人类智能的智能机器为终极目标。其研究内容包含了机器人、图像识别、语言识别、数据处理等方面,已成为研究热点。如Ng et al.就AI 在医疗放射科学领域的案例进行分析,探讨AI 的不足、人们的预期以及AI 与人相结合等问题。Elul et al.使用AI 在ECG 分析领域攻克两项具有挑战性的任务以证实其可靠性、可解释性等。Asghar et al.通过构建AI 模型对基于EEG 的人类情绪识别进行实验,证实AI 方法与现代情感识别方法相比成本更为低廉的同时保有良好的精度。Kahng更是直截了当使用AI 与人类专家同时进行微芯片设计的相关任务,结果是AI 将人类专家击败。

人工智能同时代的虚拟现实技术已存在于我们生活的方方面面,如各种头戴式VR 产品,身体动作捕捉设备等,值得一提的是这些设备都相对易获取且使用方便。这种有着超强模拟仿真系统带来的真正人机交互的技术,其相关学术研究也进行得如火如荼。Gonalves et al.就VR 技术进行实验,通过使被试穿戴VR 设备进行体验,以问卷形式分析了不同水平自我表征对沉浸式VR 体验感的影响。心理学研究方面,Kang对视频与VR 技术进行实验,发现VR 对人的冲动欲望以及情感等影响远高于观看视频所带来的影响。Bender et al.结合皮肤电反应与面部肌电图技术,研究VR 游戏对被试的心理方面的影响,效果十分显著。Li et al.利用VR 技术研究了建筑空间对人的主观感受的影响。Chen et al.通过VR 技术模拟不同的外部视觉线索来研究是否对人的甜味感和产品喜好产生影响。值得一提的是,这些研究者都使用了神经经济学的相关技术开展实验,如使用EEG 对被试的生理情况进行分析。

从AI 在医疗、工业设计等相关领域的使用,到VR 在心理学方面的使用。学术领域已使用这些新技术开展研究,甚至使用神经经济学的相关方法进行研究。当分析诸多理论技术的融合演化后,不难看出这些工具的加入、革新,使实验经济学不断进步。未来实验经济学的发展必将与先进的工具革新相联系。

当回顾整个实验经济学的发展,博弈论、心理学、神经影像学等手段与学科的加入,丰富了模型的构建与测量。但仿真模拟阶段仍然处于一个较为尴尬的地位。实验室实验可控性高,其仿真模拟却停留在计算机界面的交互上,很难将一个特定的情境完全从现实中抽离并在实验室内还原。而脱离了“现实感”,即面对现实问题应明白其决策需承担的真实后果、紧迫感、感官触发等一系列心理因素。在实验室中的决策尽管被我们以价值诱导,但缺少了“现实感”仍会导致决策一定程度上不那么真实。田野实验解决了“现实感”问题,但整个实验流程,特别是相对规模较大的实验,其实验控制不如实验室实验可靠。同样地,在更为精密的研究中,设备的获取与安装、实验的实施都需要大量研究经费,这一点在神经经济学的相关实验中尤为明显。而在“数字(智)化”与即将进行的新一轮科技革命背景下,AI 与VR 技术的结合,将为我们带来解决方案。从实验角度看,通过VR 技术,能在实验室中最大可能地还原现实,将被试置身一个接近现实的情境下进行决策,不再剥离“现实感”,充分调动其各个感官感受,而不是在电脑屏幕前进行选择。这种结合,不仅具有实验室实验的高度可控性,还具有田野实验的“现实感”。就整个实验环节而言,AI 使得设计到完成实验的门槛大幅下降,从实验设计的优化到虚拟现实场景的构建到最后的数据收集与处理,这一切都可以交由人工智能来完成,甚至实验对象可能是被实验经济学家所制造出的设定人,实验的交互也将成为设定人与自然人的交互。这大大降低了实验的时间成本,实验者仅需完成对实验的监控。从参与角度看,VR 设备价格相对脑电等设备价格低廉,其与移动平台的链接正日益成熟,通过手机与VR 设备即可进行VR 电影与游戏的观看与游玩。进一步,在AI 与VR 技术的加持下,实验将不再局限于传统意义上的实验室中,只要拥有网络、移动平台与VR 设备,所处之处就是实验室。实验经济学与这两项技术的结合不仅改善实验经济学的仿真模拟问题,还将大大降低实验者的研究成本,为实验者提供便利。

AI 与VR 的结合将为实验经济学带来巨大变革,而在技术力仍处于第四次科技革命的当口,其融合演化可能存在局限。AI 方面,其在未达到强智能之前,设计与分析的使用上需要选择建模并依赖训练提供的数据集,两者的选择将对AI 的整体质量与行动产生影响。VR 方面,高精细度的建模与某一实验系统搭建需要花费大量时间,简化意味着实验的鲁棒性可能受到考验。以上问题都是目前技术条件下新技术与实验经济学融合中可能产生的局限,需要实验者对此加以重视并作出取舍。尽管如此,AI 与VR 的结合带来的全新的模拟仿真形式和给实验者提供的各项便利,都毫无置疑地向我们展示着未来的发展方向。正如包特等认为“随着人工智能技术和虚拟现实技术的发展,可预见:人机交互实验和虚拟现实实验将成为未来新的重要实验手段”。

四、总结

随着实验经济学的不断发展,学者们的探索从市场机制层面逐渐深入,每一次深入都伴随着学科与技术的融合。经济学对自然人与试验的需求为我们带来了实验经济学。博弈论与计算机技术对实验经济学需求的响应,使学术研究进一步推进到决策层面。对决策的深层次构成的探究导致实验经济学与行为经济学的融合,使得研究者能够对偏好、理性、信念等进行测度研究。得益于神经影像工具的突破,心理层级的需求得到满足,开启了神经经济学的篇章,我们能够去窥探大脑这一黑箱的奥秘,追逐个体决策的诞生本源。

伴随着理论的融入与技术革新,实验经济学得以向前挺进,但每次挺进过程中都存在新的问题留待解决——新模型的需求、情境因素、如何在实验室中重构现实环境。AI 与VR 技术的结合为我们打开了新的大门。诚然,技术力的限制可能为实验者带来诸如AI 受制于训练数据集、VR 长时间的建模搭建等局限,但技术力的制约一旦解除,我们不难想象未来的实验室如何的便利——未来的实验经济学家们只需要向AI 发出语言指令,AI 便可将实验者的构思优化并化为现实。模型的构建、实验设计等将不再耗费实验者大量时间,AI 将会自主优化设计。实验中的被试通过穿戴设备进入AI 所构建的高度仿真的现实世界中进行实验,情境因素将不再对实验产生影响。甚至被试将不再是自然人,而是AI 进行拟合过后设置出的一个个设定人。实验室也不再是我们狭义上的实验室,只要拥有相关设备与网络,任何地方都将是实验室。实验的数据收集处理也将由AI 进行,高效且智能地为实验者提供处理后的实验数据或分析完毕的实验结果。AI与VR 的结合将为实验经济学家提供远超当下的实验精度与准度,同时还将大幅度减少进行实验的时间成本。可以说,未来的实验经济学,将是AI 与实验经济学家共同完成的“智能经济学”。