行為經濟學的過去,現在,將來论文

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1、行為經濟學的過去,現在,將來论文行为经济学(BehavioralEconomics)何谓『行为经济学』(behavioraleconomics)?简单地说,行为经济学指的是『将经济学(特别是个体经济学)的理论应用在动物行为上的实验分析』(Naderetal.,1993),更确切的定义,行为经济学是『行为分析的特别应用,这种分析方式强调个体对不同增强物间行为的分配会受到环境及生理因素的调节』(aspecialapplicationofbehavioranalysisthatemphasizesenvironmentalan

2、dbiologicalfactorsmodulatingthetotalallocationofperformancetoavailablereinforcers)(Hursh,1991,p.392)。以下将以行为经济学的过去、现在与未来分别介绍行为经济学的历史、现有研究成果及未来研究的展望。行为经济学的过去谈论行为经济学的开始,首先得从增强物的界定开始谈起。从行为的角度探讨学习,增强物是一个不可或缺的的角色。在早期,增强物通常定义成『可增加在其之前所发生行为在未来再发生机率的刺激』.freelack找到一些例外,因此他

3、提出『Premack'sPrinciple』来定义增强物,他认为事件发生的机率有高低,当两个事件在一起时,高机率的事件会增强低机率的事件,因此没有绝对地的增强物,在各种情境下,增强物都是相对地。似乎Premack'sPrinciple便可以解释所有的情境了,但是有些情境仍然超出Premack'sPrinciple的预测之外,如果有一情境要求『高机率的事件多发生一点,低机率的事件少发生一点』,Premack'sPrinciple便无法成立(请参考Eisenberger,Karpman,andTrattner,1967的例子

4、)。所以TimberlakeandAllison(1974)将这种情形纳入考虑而提出『ResponseDeprivationTheory』来定义增强物。这个理论认为个体会偏好行为之间以某种比例存在,如果某种程序会降低个体较偏好行为与其它行为间的比例,则在此种程序下,该行为会成为增强物。这个理论可说几乎符合各种的预测。在这个理论的刺激之下,Allison,Timberlake,Lea,Rachlin等人发展出新类型的增强理论『BehavioralRegulationTheory』,这个理论的假设是在没有任何限制的情况下,个

5、体会分配其资源,劳力、时间或其它方面,以求得到最大的满足。因此在这种架构下,所谓的增强是放在整体环境的限制之下,去考虑如何分配各种行为以求得到最大的满足。BehavioralRegulationTheory和ResponseDeprivationTheory的差异在于前者说明何以某行为会被增强(即发生的机率会增加),而后者只指出何种行为会被增强。RachlinandGreen(1972)提出的『self-control』可用以辅助了解BehavioralRegulationTheory的概念。假设今天晚上有一片你相当喜欢

6、的电影,明天你也必须缴交一篇报告,去看电影势必让你无法如期交出报告,也因此对成绩有所影响。对一个中国学生来讲,成绩好坏是相当重要的,虽然看电影是学生相当喜欢的活动。由ResponseDeprivationTheory的角度来看这个问题,看电影是一个高发生机率的事件,交报告是一个低发生机率的事件,假设原先两者发生机率之比例为二十比一,因为现在要交一份报告,所以势必想两者的比例会下降(如十八比一),所以看电影会成为一种增强物,会以增强写报告的行为。再由BehavioralRegulationTheory的理论来看这个问题,R

7、achlin认为时间也是一个重要的因素,假设报告缴交期限就在明天,那么就此中国学生而言,他会得到最大的满足应该来自于先延迟享受看电影的满足感,等写完报告之后再去看电影,如果报告一星期后再交,那么中国学生应该选择今晚先去看电影,再花时间写报告。确实何种行为会发生来自个体考虑到如何去分配行为会使他得到最大的满足感。在期末考时,如何分配时间阅读个科目的材料便是另一种例子。学习的理论发展到此让心理学家及经济学家发觉到原来心理学与经济学有相通的部份。心理学家所讲的个体会追求最大的满足,经济学家则说个体想得到最大的效用(utilit

8、y);心理学家认为不同的事件发生机率有高有低,经济学家认为个体会有偏好(preference)。这表示经济学的法则可能可共享于人类及动物,以及透过经济学的角度可能可增进对学习的了解。因此在经济学家与心理学家的共同努力之下,行为经济学在1970年代开始发展。心理学家开始采用经济学的角度来描述学习的行为。行为经济学之所以

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