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人们的公平偏好与风险态度相关吗？
—基于中国情景的实验证据#
徐江南，黄健柏**
（中南大学商学院，长沙 410083） 5
摘要：目前风险态度与公平偏好的关系已成为学者们的研究重点，本文选取中国情景下的被
试，设计、实施了抽彩问题、修改后的独裁博弈和修改后的最后通牒博弈实验，分别测度了
被试的风险态度、有利的非公平规避和不利的非公平规避，获取了风险规避与公平偏好的相
关系数，同时考察了有利的非公平规避与不利的非公平规避之间的关系。为后续修正传统的
委托-代理理论模型和实施行为委托-代理博弈实验研究提供了基础证据支持。 10
关键词：风险态度；公平偏好；相关；中国情景；实验证据
中图分类号：
Is people’s inequity averse associated with their risk attitude?
Based on the experimental evidence 15
XU Jiangnan, HUANG Jianbai
(School of Business,Central South University, ChangSha 410083)
Abstract: Recently, the relationship between risk averse and inequity averse has always been the
research emphasis to scholars. This article measured risk attitude, advantageous inequity aversion
and disadvantageous inequity aversion of people in Chinese circumstance by designing and 20
implementing the lottery questions, the modified dictator game experiment, and the modified
ultimatum game experiments. Then we obtained the correlation coefficient between risk attitude
and inequity averse, and also investigated the relationship between advantageous inequity aversion
and disadvantageous inequity aversion. This provided a basic evidence support for the follow-up
modifying the traditional principal-agent theoretical model and implementing the behavioral 25
principal-agent game experiment.
Keywords: risk attitude; inequity averse; correlation; Chinese circumstance; experimental
evidence
0 引言 30
一直以来，FS模型假定人们的嫉妒偏好α≥同情偏好β，0≤β≤1；并且假定β<(n-1)/n，
α和β正相关。而具有公平偏好(非公平规避)的风险规避的代理人的效用函数 U 同时容纳了
风险规避因子和公平偏好因子，二者之间的相关性值得引起我们的高度重视，探索二者相关
系数对将公平偏好因子合理植入委托-代理模型具有重要的意义。
近年来，一些研究者通过实验研究发现风险态度和公平偏好存在正相关关系，当人们的35
风险规避较高时，他们的公平偏好也是较强的 (Kroll 2003[1]; Carlsson 2005[2]; Ada
Ferrer-i-Carbonell 2010[3]; Bolton&Ockenfels 2008[4] ;Montero 2006[5]; Davidovich 2008[6])。而
Fredrik Carlsson, et al. (2005)[2]更是通过抽彩选择和虚拟收入社会选择的实验研究，分别测得
相同实验参与者的风险规避和公平偏好，发现人们的风险规避和公平偏好之间呈现出显著的
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较强的正相关关系，获得相关系数为 。 40
然而最近，一些学者有了新的发现，Sabrina Teyssier (2009)[7]通过实验研究得出人们的
公平偏好与风险规避之间不存在显著相关(Spearman's test forα, z = 0:050, p = 0:593 and for
β, z = 0:047, p = 0:616)，人们的不利的非公平规避(嫉妒偏好)与有利的非公平规避(同情偏好)
之间也不存在显著相关(Spearman's test, z = 0:027, p = 0:776)，从α和β的偏好分布图来看，
不能支持 F&S 模型中的α≥β的假设；Blanco, et al. (2007)[8]和 Dannenberg et al. (2007)[9]发45
现人们有利的非公平规避与不利的非公平规避之间不存在显著相关 (Spearman’s ρ = ,
p = )，371 个被试中仅有 45 人与 FS 模型中α≥β的假设相一致，大量的数据处于α和
β的 45 度线以上；Mariana Blanco, et al. (2007)[8]发现α和β不显著相关，Spearman 系数为(ρ
= − ,p = )，61 个被试中的 23 个违背了 F&S 模型中的α≥β的假设，在图标中可
以看到在α=β线的左侧分布着大量的数据点。 50
以上的证据都是国外学者招募国外的参与人进行实验研究所得到的结论，而我国社会背
景下的人们的公平偏好与风险态度的关系如何，有利的非公平规避与不利的非公平规避之间
的关系如何，我国人们公平偏好的程度表现如何等问题还有待我们进一步的探索。本文采用
抽彩赌博法测量被试的风险态度，采用修改后的独裁博弈实验测量被试的有利的非公平规避
(同情偏好)，采用修改后的最后通牒博弈实验测量被试的不利的非公平规避(嫉妒偏好)，运55
用 SPSS 统计分析软件，分别考察风险态度与有利的非公平规避的相关性和风险态度与不利
的非公平规避的相关性，以及有利的非公平规避与不利的非公平规避之间的相关性。
1 理论模型
风险规避理论
大量的研究充分显示了风险规避在人们的行为决策中的重要作用，我们假定代理人 i 具60
有对金钱收益 xi 不变的相对风险规避，我们选用与 Holt 和 Laury(2002)[10]相同的效用函数
ui= xi1-ri/(1-ri)，ri代表代理人 i 的风险规避水平，风险规避对应 ri>0，风险中性对应 ri=0，风
险偏好对应 ri<0。
公平偏好理论
FS(1999)[11]认为人们在自利之外还存在公平偏好，公平偏好的个体既不喜欢有利的非公65
平也不喜欢不利的非公平。FS 还给出了只有两个参与人的博弈组合的效用函数，xi和 xj 为
代理人 i 和 j 的金钱收益，Ui(xi,xj)=xi-αimax{xj-xi,0}-βi max{xi-xj,0},i≠j，βi为有利的非公
平规避系数，αi为不利的非公平规避系数，αi≥βi,0≤βi<1，αi与βi正相关(p. 864)。
最后通牒博弈和独裁博弈
最后通牒博弈实验的规则为，在一个两人构成的博弈组合下，面对一笔货币禀赋，由其70
中一人提出一个分配方案，如果该方案被另一人接受，则分配按照该方案执行，如果该方案
遭到另一人的拒绝，则双方都得不到任何收益。实验考察在该博弈规则下被试提出的分配方
案的情况。
独裁博弈实验的规则为，在一个两人构成的博弈组合下，面对一笔货币禀赋，由其中一
人提出一个分配方案，另一个人无条件接受该方案，没有权力拒绝。实验考察在该博弈规则75
下被试提出的分配方案的情况。
由此提出本文的研究假设：
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假设 1，公平偏好与风险规避显著正相关，风险规避较强的人，表现出较强的公平偏好；
假设 2，嫉妒偏好α≥同情偏好β；
假设 3，嫉妒偏好与同情偏好存在正相关关系。 80
2 实验设计
风险态度的测度
本文我们采用 Holt 和 Laury (2002)[10]中的抽彩法测度被试的风险态度，抽彩问题由 10
个风险收益决策题项构成，每个决策题项包含了一个由选项 a和选项 b组成的抽彩对的选择，
选项 a 的收入要么为 17 元，要么为 14 元；而风险选项 b 的收入要么为 33 元，要么为 1 元。85
对于第一个决策题项，a、b 选项高收入的概率均为 10%，低收入的概率均为 90%；对于第
二个决策题项 a、b 选项高收入的概率均为 20%，低收入的概率均为 80%；以此类推，随着
决策题序数的提高，获得高收入的概率随之增加，到了第六个决策题项，a、b 选项高收入
的概率均为 60%，低收入的概率均为 40%。每位被试需要填写一份包含了 10 个风险决策题
项的问卷，当高收入的概率足够大的时候，被试会从 a 选项转移到 b 选项。风险中性的被试90
会在第 5 个决策题从 a 选项转移到 b 选项；风险偏好的被试会更早的从 a 转向 b；风险规避
的被试会在第 6 个决策题或更后面从 a 转向 b。
例如，被试需要回答这样的问题：请您根据自己的喜好对以下 10 个风险收益决策问题
做出选择，只需在选项 a 或 b 上打勾即可，决策问题 1 为，
决策问题 1
选项 a：您有 10%的概率得 17 元，90%的概率得 14 元
选项 b：您有 10%的概率得 33 元，90%的概率得 1 元
选项 a ○
选项 b ○
再有决策问题 6 为 95
决策问题 6
选项 a：您有 60%的概率得 17 元，40%的概率得 14 元
选项 b：您有 60%的概率得 33 元，40%的概率得 1 元
选项 a ○
选项 b ○
公平偏好的测度
本文采用 Blanco, et al. (2007)[8]的方法将嫉妒偏好α和同情偏好β分开考虑，测度被试
的非公平规避水平。我们实施一个修改的独裁博弈实验测度人们的同情偏好β的水平，同时
实施一个修改的最后通牒博弈实验测度人们的嫉妒偏好α的水平。
首先测度被试的同情偏好β的水平。 100
在一个修改的独裁博弈中，包括两个角色：独裁者和接受者。规则如下：独裁者要在关
于他自己和接受者之间的分配组合的两种选择之中做出一个选择。不同于 Blanco, et al.
(2007)[8]中的实验设计，考虑到货币汇率以及实际购买力的问题，我们将实验中的金额进行
了调整，由原来实验中的金额乘以 8。被试需要完成 21 个决策，接受者一旦面临一个具体
的决策则不能做出任何改变，每个决策由两个分配选择 a 和 b，选项 a 对应一个在独裁者和105
接受者之间相等的分配，分配为(xi; xi) ，且 xi = {0; 8;16;…; 160}；选项 b 对应一个分配给
自己 144 元，给接受者 16 元的分配，即(144,16)。第 21 个决策在第 20 个决策之后，第 1 个
决策在(0,0)和(144,16)之间进行；第 11 个决策在(80,80)和(144,16)之间进行；第 21 个决策在
(160,160)和(144,16)之间进行。
例如被试要回答这样的问题：请您对每一个收益分配决策问题选出您喜好的分配方案 a110
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或 b，对方只能接受您做出的选择，而不能拒绝，您只需在每一个决策问题的选项 a 或 b 上
打勾即可。决策问题 2 为
决策问题 2 选项 a：您的收益是 8 元，对方的收益是 8 元
选项 b：您的收益是 144 元，对方的收益是 16 元
选项 a ○
选项 b ○
我们通过被试作为独裁者的角色所做出的选择来估计同情偏好 β的水平。通过用代理人
从选项 b 转向选项 a 所在的决策序数我们可以计算出 β。由 F&S(1999)[11]的效用函数可知当
Ui (xi ; xi ) =Ui (144; 16)时，可求得 β，而 xi是被试第一次选择 a 选项决策的那次决策115
的次序数，xi=1,2,…,21，则有 β=(- xi )/16。
然后测度被试的嫉妒偏好α的水平。
在一个修改的最后通牒博弈中，包含了两个角色：提议者和回应者。规则如下：提议者
面对一笔货币禀赋，提出一个分配方案与回应者一起分配这笔货币禀赋，如果回应者赞同该
方案，则按照该方案进行分配，如果回应者拒绝该方案，则双方得到的收益都为 0。同样的，120
不同于 Blanco, et al. (2007)[8]中的实验设计，考虑到货币汇率以及实际购买力的问题，我们
将实验中的金额进行了调整，由原来实验中的金额乘以 8。我们事先设定了 21 个分配方案，
这些分配方案是由提议者做出的，方案之间没有重复，被试以回应者的角色参与实验，对于
每个分配方案，被试可以选择接受或者拒绝，选项 a 为接受，选项 b 为拒绝，如果被试选择
接受，则自己和提议者收益按照方案描述的内容执行，如果被试拒绝则自己和提议者双方得125
到的收益均为 0。第 1 个决策为接受或拒绝(160,0)的分配方案，第 5 个决策为接受或拒绝
(128,32)的分配方案，第 11 个决策为接受或拒绝(80,80)的分配方案。
例如被试要回答这样的问题：对于每一个方案您可以根据自己的喜好选择“接受”或是
“拒绝”，如果您接受对方提出的这个分配方案，则分配按该方案执行，若您拒绝对方提出
的这个方案，则你们双方得到的收益均为 0，您只需在每一个决策问题的选项 a 或 b 上打勾130
即可。决策问题 8
决策问题 8：对方的收益是 104 元，您的收益是 56 元
选项 a：接受 选项 b：拒绝
选项 a ○
选项 b ○
嫉妒偏好 α的值是用被试作为回应者的角色所做出的选择进行估计的，通过用被试从选
项 b 转向选项 a 所在的决策序数我们可以计算出 α。同样由 F&S (1999)[11]的效用函数可知当
Ui (si ; - si) = Ui (0; 0) = 0，而 si是被试第一次接受提议者的分配决策的那次决策的次
序数，si=1,2,…,21，则有：α=( )/(21-2×si)。 135
3 实验实施和实验结果
实验实施
我们于 2010 年 3 月——2010 年 7 月共招募了 417 名实验参与者并分为 15 批安排参与
了实验，实验参与者中女性比例占 58%，男性比例占 42%；年龄从 20 岁到 60 岁；学历囊
括了从小学到博士；职位包含了职员到高管；收入涵盖了 0——15000 元/月。对于是学生的140
实验参与者，我们统一组织在教室或机房组织实施实验，对于是工作人员的实验参与者，我
们统一在其工作单位的会议室或办公室组织实施实验，实验的过程和现场环境等因素均由实
验者进行控制，所有的实验操控过程规范有序，符合经济学实验的要求。实验具体情况表见
表 1。
145
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表 1 实验安排表
实验场次 实验时间 实验地点 实验 人数
有无
经验
第一场 ,10:00-11:00 中欣地产会议厅 40 无
第二场 ,15:30-16:30 长沙某管理咨询公司会议室 10 无
第三场 ,10:00-11:00 中南大学升华楼 30 有
第四场 ,19:30-20:30 中南大学升华楼 30 有
第五场 ,19:30-20:30 云南大学 18 无
第六场 ,9:30-10:30 湖南华亿市政会议室 34 无
第七场 ,15:30-16:30 湘煤集团会议厅 40 无
第八场 ,15:30-16:30 中国建设银行湖南省分行 30 无
第九场 ,10:30-11:30 中国农业银行湖南省分行 20 无
第十场 ,15:30-16:30 中国银行湖南省分行 30 无
第十一场 ,10:30-11:30 招商银行湖南省分行 20 无
第十二场 ,10:30-11:30 北京某商业地产公司 25 有
第十三场 ,15:00-16:00 民生银行 10 无
第十四场 ,15:30-16:30 昆明老拨云堂医药生物科技公司 30 有
第十五场 ,15:30-16:30 楚雄老拨云堂医药生物科技公司 30 有
第十六场 ,15:00-16:00 湖南创新科技 20 有
整个实验由三个游戏组成，待每位实验参与者按照实验安排就坐好之后，实验正式开始，
首先由实验者向实验参与者发放实验材料——实验问卷和水心笔，在确认所有的实验参与者
都已经拿到实验材料之后，实验者用 5 分钟的时间向实验参与者大声阅读实验指导语：本次150
实验主要有三项游戏需要大家一一完成，第一项是风险决策问题，第二项是独裁博弈，第三
个是最后通牒博弈，大家在进行选择的时候只需按照自己内心的真实喜好进行选择即可，答
案没有对错之分，只是为了获取您最真实的想法；在每个游戏正式开始之前，实验者会用 5
分钟的时间介绍游戏的规则，游戏一的作答时间为 10 分钟，游戏二和游戏三的作答时间均
为 15 分钟；在实验的进行过程中，实验参与者之间不可进行任何形式的交流，如有疑问可155
以举手示意实验者进行提问。紧接着实验者指导被试填上基本信息：性别、年龄、学历、婚
否、政治面貌、职位、收入/月、企业性质、宗教信仰。
实验正式内容的第一步，实验者用 5 分钟的时间介绍游戏一的基本规则：以下是 10 个
收益决策问题，每个问题有两个可能的收益选择，选项 a 为近乎于一个确定性的收益，几乎
不存在什么风险，而选项 b 为一个风险收益，被试根据自己的喜好对每个决策问题做出选择。160
被试如对游戏规则有疑问，可以举手示意，实验者给出准确、清楚的解释。被试有 10 分钟
的时间进行决策。
第二步，实验者用 5 分钟的时间介绍游戏二的基本规则：有一笔最高限额为 160 元的个
人额外收益，这笔收益原本不属于任何人，有 21 个收益分配决策问题，每个问题对这笔收
益提出两种不同的分配方案 a、b，a 是一个平等的收益方案，b 是一个不平等的收益方案，165
每个方案规定了您的收益和对方的收益，请您对每一个收益分配决策问题选出您喜好的分配
方案 a 或 b，对方只能接受您做出的选择，而不能拒绝，被试如对游戏规则有疑问，可以举
手示意，实验者给出准确、清楚的解释。被试有 15 分钟的时间进行选择。
第三步，实验者用 5 分钟的时间介绍游戏三的基本规则：有一笔额外收益 160 元，这笔
钱原本不属于任何人，有 21 个分配决策方案，每个方案规定了您的收益和对方的收益。每170
个收益分配方案是由对方提出的，对于每一个方案您可以根据自己的喜好选择“接受”或是
“拒绝”，如果您接受对方提出的这个分配方案，则分配按该方案执行，若您拒绝对方提出
的这个方案，则你们双方得到的收益均为 0，被试如对游戏规则有疑问，可以举手示意，实
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验者给出准确、清楚的解释。被试有 15 分钟的时间。
实验结束后，向被试分发实验报酬，每人获得 10 元的出场费。 175
实验结果
首先是风险态度的赋值，我们用被试在游戏一中首次由选项 a 转向选项 b 的决策问题序
数来代表被试的风险态度，序数小于 5 为风险偏好，等于 5 为风险中性，大于 5 为风险规避；
另外可以用效用函数 ui = xi1-ri/(1-ri)求得风险态度的具体值，选项 a 的各项为：较高的收入为
a1，其概率为 pi；较低的收入为 a2，其概率为 pj，pi+pj=1。选项 b 的各项为：较高的收入为180
b1，其概率为 pi；较低的收入为 b2，其概率为 pj，pi+pj=1，i=1,2,…,10， j=1,2,…,10。当被
试首次由 a 转向 b，则有 pi*a11-r+pj*a21-r≤pi*b11-r+pj*b21-r，即 pi*171-r+pj*141-r≤pi*331-r+pj*11-r，
运用 matlab 命令语句可求出 r 的取值。
其次我们用被试在游戏二中首次由 b转向 a的的决策问题序数 xi计算出同情偏好β的水
平, β=(- xi )/16。 185
最后我们用被试在游戏三中首次由 b转向 a 的的决策问题序数 si计算出嫉妒偏好α的水
平, α=( )/(21-2×si)。
实验总体施测 417 份实验问卷，回收 417 份，其中有效问卷 408 份。我们共获得了 1224
个观察值。我们运用 SPSS 分析工具，采用非参数检验的方法分别考察了风险态度、同情偏
好、嫉妒偏好的分布，运用 Kolmogorov-Smirnov 检验我们得知风险态度和嫉妒偏好总体上190
不服从正态分布(r，z=，p=；α，z=，p=)，而同情偏好总体上基本服从
正态分布，但显著性不高(z=，p=)。
4 风险态度与公平偏好的相关分析
运用 SPSS 统计软件进行相关分析，在本文要求显著性至少达到 的前提下，实验结
果显示风险规避与嫉妒偏好存在显著的正相关，Spearman 系数为 0. 510**，p=，其显195
著性达到了 的标准；风险态度与同情偏好不存在显著相关，Spearman 系数为 ，
p=；同时我们也考察了同情偏好与嫉妒偏好的相关性，二者不存在显著相关，Spearman
系数为，p=。
由此，我们提供了风险规避和嫉妒偏好存在显著正相关的证据，即风险规避较强的人，
表现出较强的嫉妒偏好，这不仅支持了 Ada Ferrer-i-Carbonell (2010)[12]、Davidovich (2008)[6]、200
Carbonell (2010)[3]、Bolton&Ockenfels (2008)[4]、Kroll (2003)[1]、 Montero (2006)[5]、Carlsson
(2005)[2]的观点，而且将原有的结果向前推进了一步，更加详细的明确了风险态度与公平偏
好之间的相关关系。一方面与 Sabrina Teyssier (2009)[7]认为风险规避与同情偏好不相关的观
点相一致，另一方面与认为风险规避与嫉妒偏好不相关的观点不一致；同时支持了 Blanco, et
al. (2007)[8]、 Dannenberg et al (2007)[9]、Sabrina Teyssier (2009)[7]嫉妒偏好和同情偏好之间不205
存在显著的相关的观点；此外，根据实验的统计结果我们得到了风险态度 r和嫉妒偏好α 的
相关取值对应表以及α 和β 的分布图，分别见表 2 和图 1。
210
215
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表 2 嫉妒偏好与风险态度的相关对应取值
风险态度水平r 嫉妒偏好水平α 次数 频率
r < 0<α < 19
< r < <α < 28
< r < <α < 48
< r < <α < 79
< r < <α < 86
< r < α = 35
< r < α = 17
< r α = 12
从图 1 嫉妒偏好与同情偏好的分布图来看，并不能满足 FS 模型中总有α≥β的假设，
在图中α=β的 45°线以上存在大量β>α的点，支持了 Dannenberg et al (2007) [9]、Sabrina
Teyssier (2009) [7]、Blanco et al. (2007)[8]的观点。此外α的取值在(0,)，β的取值在(0,)。 220
图 1 嫉妒偏好与同情偏好分布图
5 结论
由此，我们可以得到如下结论： 225
首先，我们部分的证实了假设 1 的内容，人们的风险规避与嫉妒偏好显著正相关，即风
险规避较强的人，表现出较高的嫉妒偏好水平，而风险规避与同情偏好不存在显著相关关系，
即风险规避较强的人，不一定表现出较高的同情偏好水平；
其次，我们没有发现支持假设 2 的证据，从嫉妒偏好和同情偏好的分布图上看，嫉妒偏
好α并不总是大于同情偏好β，有大量的点分布在由α和β构成的 45°线以上； 230
最后，我们的研究不能证实假设 3，从研究结果来看，没有证据表明嫉妒偏好α与同情
偏好β之间存在相关关系。
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6 讨论
风险规避与公平偏好之间的关系一直是近几年行为经济学家研究的重点内容，二者之间
的关系直接关系到行为委托-代理框架下理论模型的具体形式。对于具有公平偏好的风险规235
避的代理人的效用函数来说，同时容纳了公平偏好因子和风险规避因子，本文实验表明风险
规避与嫉妒偏好存在显著相关，由此我们可以判断直接将公平偏好因子植入传统委托-代理
理论模型、求解、分析而不考虑其与风险态度因子存在显著相关的做法有失妥当，而需要在
表 2 嫉妒偏好与风险规避相关对应取值的基础上分析委托人的最优期望收益和代理人的最
优报酬合同及最优努力水平。在设计行为委托-代理实验时，也需要根据二者的相关对应取240
值进行参数赋值。
这区别于以往的研究，除了考虑嫉妒偏好自身的取值范围外，还需要考虑嫉妒偏好和风
险规避取值的相关性，为合理地分析模型最优解和设计实施行为委托-代理的博弈实验研究
提供了实验证据。
245
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