收入不平等情境下的外部惩罚机制与公共品供给机制研究

收入不平等情境下的外部惩罚机制与公共品供给机制研究

一、完善公共治理的社会偏好,需要实施外部奖惩传统的经济认为，由于公共产品的缺乏竞争力和排他性，当相关方自由移动时，公共产品的自发供应不足。并且社会成员数量越多,当事人免费乘车动机越强,以至于公共品自愿供给量趋近于零。按照这种理论的预测,在一个较大规模的社会中,不会出现公共品的自愿供给。这显然不符合现实。其中最明显的反例就是慈善行为的广泛存在,以及现代社会中自愿者和NGO组织的兴起,而邻里互助则是中国传统社会中的一种普遍现象。为什么传统理论和现实社会的反差如此强烈?从20世纪80年代开始逐步发展起来的行为和实验经济学给出了答案。行为和实验经济学家的诸多研究结果表明,作为社会成员的个体并不仅仅是理性自利的,而是同时具有不同程度的异质性社会偏好。这些社会偏好包含纯利他偏好、互惠偏好以及不平等厌恶(即公平偏好)等。社会偏好会挤出免费乘车动机,从而激励个体增加公共品自愿供给的数量。现有的实验证据表明,公共品自愿供给数量并不为零,而是会维持在一定的正的数量。周业安和宋紫峰以及陈叶烽基于中国的被试展开了实验经济学研究,同样发现社会偏好的确存在,并且公共品自愿供给数量也始终保持在一个正的水平。特别是,宋紫峰和周业安等在实验设计中引入了收入不平等情境,以此来考量一个高度不平等的社会环境中被试的行为,结果仍然显示,被试具有社会偏好,且维持一个正的公共品自愿供给水平。这说明不平等并未实质影响社会成员内在的社会偏好。给定当事人的社会偏好,公共品供给难题是否迎刃而解?其实不然。现有的实验研究结果表明,随着实验期数延长,公共品自愿供给水平可能会下降。为了能在一个较长时期保持社会偏好的正向激励效果,需要引入一些制度变量,最常见的就是内部和外部的奖惩机制。所谓内部惩罚就是组内(即群体或组织内部)成员相互实施的惩罚。实施惩罚者会付出一定的成本,而所得收益由所有成员共享,因此,按照新古典理性经济人假说,惩罚者应该激励不足。但现有的实验证据表明,内部惩罚不仅广泛存在,并且都能有效激励社会成员增加公共品自愿供给数量。所谓内部奖励就是组内成员相互奖励,其中奖励方承担成本,而被奖励方获得收益。现有的实验证据同样表明,内部奖励普遍存在,且会改变公共品自愿供给数量。不过这方面和内部惩罚相比孰优孰劣,还无定论。但就公共品供给效率(而非数量)而言,内部奖励更有效。宋紫峰和周业安基于中国的收入不平等情境研究了内部惩罚机制,同样发现惩罚的确普遍存在,而且有效地改进了公共品自愿供给水平。不过现有的国内外研究有一个明显的不足,就是缺乏对外部奖惩机制的系统研究。相比内部奖惩,外部奖惩对当事人来说是给定的,并且对实施惩罚者来说,承担成本但不获取收益;对实施奖励者来说,不用承担成本。这是和内部奖惩相区别的地方。给定外部奖惩,当事人的公共品自愿供给水平和供给效率是否发生改变?对这个问题的回答不仅是理论上的亟待解决的难题,而且也具有很强的现实意义。我们可以设想这样一种情境,假如一个社区修缮公园,按照新古典经济学的预测,应该由政府来供给;按照社会偏好理论,可以由社会自愿供给,且辅之以社区成员内部实施奖惩。但我们可以给出第三种做法,就是由社区自愿供给,但由政府实施外部奖惩。假如外部奖惩能有效改变公共品的自愿供给水平和效率,那么政府作为第三方就可以采取直接供给,或者实施外部奖惩、或者两者相结合的方式,来完善公共治理。这就为今后政府干预提供了新的思路。因此,本文的重点将是在前人相关研究的基础上,在一个实验室环境中,以学生被试为研究对象,重点探讨外部奖惩机制对公共品自愿供给水平的影响。和现有的国内外同类研究相比,本文的特色在于三个方面:第一,现有的国外研究通常都满足均等性和个体自治性两个特征。其均等性是指个体的初始投资禀赋和每一单位投资的公共品收益都是相等的。个体自治性特征主要体现为:在得知每个个体的公共投资水平和收益条件下,群体当中的每个人可以对同一群体当中的其他每个人做出相应的惩罚或者奖励的决策。而本文的研究则侧重于一个不平等的情境,考虑外部奖惩机制,这比较符合我国的现实社会经济环境。我们关心的是,通过实验室情境和现实社会经济环境近似,以提高研究的外部有效性。第二,和国内同类研究相比,本文第一次探讨外部奖惩制度对公共品自愿供给的影响,弥补了国内相关研究的不足。第三,本文的研究设计基于国内外通行的公共品自愿捐赠机制(以下简称VCM),其结果可以和已有实验研究结果比较。本文将分四个部分讨论外部奖惩机制对公共品自愿供给的影响。首先,我们在导言中讨论了本文的研究意图和意义;第二节是文献综述;第三节是实验设计;第四节是实验结果分析;最后给出了结论和相关政策建议。二、惩罚和奖励机制现有的行为和实验经济学研究成果表明,公共品自愿供给数量不仅为正,而且还保持在一个可观的水平上,但在重复多期后自愿供给水平会趋于下降。不过,通过一些合理的机制设计,可以有效防止这种下降趋势,例如交流机制、群组认同背景、惩罚和奖励机制等,其中最重要的就是内部奖惩机制。Ostrom、Walker和Gardner在这方面做了开拓性的研究,而Fehr和Gachter则系统地探讨了内部惩罚机制的效果。Fehr和Gachter设计了陌生人(stranger)和同伴(partner)两种环境下的公共品博弈实验,结论表明,从组的层面来看,两种环境下,内部惩罚机制都会显著地提高公共品供给水平,并且没有呈现随博弈期数上升而下降的趋势;从个体层面看,内部惩罚机制在初期会降低被试的平均收益,而最终往往会提高被试的平均收益。Fehr和Gachter认为,正是被试的社会偏好才导致了内部惩罚机制普遍存在,且有效改进公共品的自愿供给水平。但由于施加惩罚需要付出成本,并且被惩罚个体的收益也会相应减少,所以这种方式对于增加被试平均收益的作用并不显著,也即不能显著提高公共品供给效率。大量的后续研究反复验证了他们的结论(比如FehrandGachter,2002;AndersonandPutterman,2006;NikiforakisandNormann,2008;EgasandRiedl,2008;CasariandLuini,2009;CarpenterandMatthews,2009等)。一些研究进一步同时考虑了内部惩罚和奖励机制。比如Sefton、Shupp和Walker以美国印第安纳大学本科生为被试,在一个典型的VCM环境中进行公共品博弈实验。该实验共包括4个实验局:基准实验局、惩罚实验局、奖励实验局和同时包括惩罚和奖励的实验局。其他实验设置与Fehr和Gachter2000年的研究基本一致。不过,需要注意的是,由于惩罚机制的实现使双方都要负担成本而奖励机制的实现则使一方负担成本并且另一方得到收益,所以惩罚会降低总体效率而奖励则不会,仅仅是一种财富的再分配。实验结果表明:惩罚实验局以及同时包括惩罚和奖励的实验局都能够显著提高公共品供给并且保持稳定,而奖励实验局虽然初期能够提高公共品供给,但是在后期会有一个明显的下降;被试对于惩罚和奖励的选择是有较大差异的,虽然都是以目标被试和组内平均公共品投资的差值为参考点,但是惩罚选择更有针对性而奖励选择则还是比较模糊;由于需要负担成本,惩罚机制并没有显著提高公共品供给效率而奖励机制则能稍稍提高效率。除内部惩罚和奖励机制外,一些实验还关注了外部奖惩机制。比如Yamagishi以日本北海道大学的本科生为被试研究了外部惩罚机制的作用。该实验首先对所有被试进行问卷调查,然后根据被试选择将被试按照信任水平划分成不同类别,四位被试一组进行公共品实验;在实验中有些组会自动生成一个惩罚系统来对组内公共品投资最低的被试施加惩罚,而且这种惩罚的力度取决于组内被试对惩罚系统的自愿供给。实验结果表明:由表现出较高信任水平的被试组成的组的公共品投资更高;由表现出较低信任水平的被试组成的组更能认识到惩罚系统的重要性并且更愿意投资于该系统,相应的,该惩罚系统在这样的组中的作用也更为明显;由于该惩罚系统的存在,由较低信任水平的被试组成的组相比基准组效率更高。而Yamagishi在美国重新做了该实验,并用来和之前的结论作对比,实验结果并没有显著差异。以上研究都主要在标准的平等情境中探讨了不同机制对公共供给的影响,而鉴于收入不平等社会现象的普遍存在,一些行为与实验经济学家开始关注收入不平等对公共品供给的影响,以及在收入不平等情境下探讨不同机制对促进公共品供给的作用。实验经济学家在公共品实验中通常采用禀赋不平等(指结果不平等,或者财产、财富的不平等)、个体供给公共品的边际收益(MPCR)①不平等(指机会不平等)和出场费不平等(指租金不平等及其背后的权力不平等)来模拟现实的收入不平等情境。Carpenter考察了组、MPCR和内部惩罚机制三者的关系。其实验结果表明:MPCR越高的组,被试惩罚力度越高。而Tan2008年则以荷兰蒂尔堡大学的72位学生为被试详细考察了在MPCR不平等环境中内部惩罚机制的作用。该实验共有三个实验局:MPCR平等实验局(无惩罚机制,所有被试的MPCR均为0.6)、MPCR不平等实验局(无惩罚机制、其中两位被试的MPCR为0.9而另两位被试的MPCR为0.3)②、MPCR不平等及惩罚实验局(加入惩罚机制)。四位被试一组;实验共重复15期;固定分组。实验结果表明:相比MPCR平等实验局,MPCR不平等及惩罚实验局的公共品总体供给水平更高。不过,该实验并没有说明MPCR参数选择的依据。不过,上述两项研究仅仅针对MPCR不平等情境,并没有考虑另两种不平等情境。为此,宋紫峰等全面研究了三种收入不平等现象对公共品自愿供给的影响,研究结果表明上述不平等现象总体上都没有对公共品自愿供给产生显著影响,究其原因,主要是因为公共品自愿供给主要来自互惠等社会偏好,而不是收入等外在因素。宋紫峰和周业安进一步在Tan的基础上进一步在收入不平等情境中研究了基于个体和基于群体两种不同形式的内部惩罚机制的影响③,并且根据中国现实中的基尼系数来选择MPCR参数,在该实验中五位被试组成一组,五位被试的MPCR值分别为0.72、0.33、0.21、0.15和0.09,实验设计与Tan的相似。研究结果表明,引入惩罚机制可以显著且稳定地提高公共品供给水平,不过基于个体的惩罚机制效果更好,但都不能显著地提高公共品供给的效率。本文则在宋紫峰和周业安以及其他相关研究的基础上,进一步在收入不平等情境中引入外部奖惩机制,来探讨这些机制对公共品供给水平和供给效率的影响。具体来讲,本文在MPCR不平等的公共品实验环境中,探讨了外部惩罚机制、外部奖励机制以及外部惩罚和外部奖励混合机制对公共品自愿供给的影响,考虑到机会或权利不平等可能是最为根本性的不平等,本文同样采用包含MPCR不平等的公共品实验环境。其中MPCR值的选取与宋紫峰和周业安2011年研究选取一致,实验设计的主要区别在于实验中引入的机制是外生给定的(以此表达外部奖惩机制的性质),被试只能被动地接受,而无法对机制本身进行选择。三、实验环境效果本文采用被广泛使用的公共品自愿供给机制(简称VCM)实验环境。该机制主要有两大明显优势:一是便于被试理解。因为VCM实验环境清晰明了,有助于被试准确理解实验过程。二是便于横向比较。这是由于目前大多数相关研究均采用该实验环境。(一)初始禀赋和收益本文实验共包括四实验局,分别是:基准实验局(M_treatment)、外部惩罚实验局(OP_treatment)、外部奖励实验局(OR_treatment)以及外部奖励和惩罚实验局(ORP_treatment)。每个实验局均包括15位被试,被平均分入三组,每组五位被试。每个实验局均包括试验期(不计入最终收益),然后均重复进行10期,在各期期初均对被试进行随机分组,并且保证每位被试的参数设置在10期中保持不变。所有被试都同时行动。在实验中,被试的初始禀赋和收益用点数来计算,待实验结束后兑换成人民币,兑换比例是1人民币=50点。本文同样根据中国现实的收入不平等情境来选取被试的MPCR值,详细的选取方法参见宋紫峰和周业安(2011),每组五位被试的MPCR值分别为0.72、0.33、0.21、0.15和0.09。实验中,每位被试的初始禀赋都是20点,出场费均为五元。其中,M_treatment是一个控制实验局,不包含外部奖惩机制,为后续实验局的结果提供了基准和参照,与标准的公共品自愿供给实验的差别在于同组的被试具有不同的MPCR,后三个实验局都包含了某种形式的外部机制。具体而言,在OP_treatment中,每期每组被惩罚25点,个体公共品投资点数最低的一位或者多位被试将受到惩罚,之后所有被试均会得到同样的补偿,即该期结束后,每次被试的收益均被增加五点;在OR_treatment中,每期每组被惩罚25点,个体公共品投资点数最高的一位或者多位被试将受到奖励,之后所有被试均会被扣除同样的费用,即在该期结束后,每位被试的收益均被减少五点;而在ORP_treatment中则同时存在惩罚和奖励。因此,所有四个实验局中的初始禀赋总数并没有改变,只是通过外部机制本着提倡公共品投资的原则进行调节。(二)实验局和被试之间的信息公开。根据专业组本文实验过程可以大致分为三个阶段。第一是准备阶段。待所有被试进入实验室后,实验人员向所有被试宣读实验导语,主要包括实验内容、收益组成和计算方式、实验持续时间和注意事项。第二是实验阶段。实验人员按照实验计划控制实验进程并且偶尔处理一些疑问或者突发情况。在正式实验结束之后,所有被试还要填写一份调查问卷。第三是收益支付阶段。实验人员按照事前约定根据被试的实验结果将被试得到的点数兑换成人民币发给被试。由于实验人员的讲解,公共品博弈模型、外部机制的细节、将要参加的某个实验局的分组方式、重复期数、参数设置均为公开信息。在各个实验局中,所有被试在各期期初均会被随机分入不同组,每位被试的参数设置在10期实验中保持不变。在M_treatment中的每期中,被试可以了解自己面对的参数情况并且做出公共品投资决策,待同组其他被试均完成该项决策之后,该被试可以了解本期所在组的所有其他被试的MPCR和公共品投资点数,此后被试可以看到本期自己的公共品投资点数、组内公共品投资总额、本期收益和截至目前的总收益,至此本期结束。在OP_treatment中,除M_treatment的各种信息外,被试还可以看到本期自己的公共品投资点数、组内公共品投资总额、自己是否受到惩罚、组内受到惩罚的人数、受到惩罚被试的平均惩罚点数、本期收益和截至目前的总收益,至此本期结束。在OR_treatment中,除M_treatment的各种信息外,被试还可以看到本期自己的公共品投资点数、组内公共品投资总额、自己是否受到奖励、组内受到奖励的人数、受到奖励被试的平均奖励点数、本期收益和截至目前的总收益,至此本期结束。在ORP_treatment中,除M_treatment的各种信息外,被试还可以看到本期自己的公共品投资点数、组内公共品投资总额、自己是否受到惩罚、组内受到惩罚的人数、受到惩罚被试的平均惩罚点数、自己是否受到奖励、组内受到奖励的人数、受到奖励被试的平均奖励点数、本期收益和截至目前的总收益,至此本期结束。然后进入下一期直至实验结束。(三)实验局的操作对象本文意图在一个以MPCR不平等体现的收入不平等的公共品供给环境中考察三种不同形式的外部机制的影响。首先,除M_treatment外是典型的公共品自愿供给环境外,其余三个实验局中并没有明确的均衡。因此,根据新古典理性人假设,在M_treatment中被试的个体占优策略是完全免费乘车,该实验局公共品供给总额为零。其次,不同实验局中全部被试的最小可能收益和最大可能收益都是相同的。就总体而言,当公共品投资总额为零点时达到最小可能收益,即每期中每位被试的平均收益都是20点;当公共品投资总额为150点时达到最大可能收益,即每期中每位被试的平均收益都是30点。因此,虽然四个实验局的具体参数设置有所不同,但是这并没有改变投资收益可能性区间,这也是对不同实验局进行比较的基础。最后,后三个实验局可以比较不同外部机制的效果。这是因为后三个实验局的唯一区别在于其引入了不同形式的外部机制。外部机制的效果仅仅局限于根据被试的个体行为对其最终收益进行一种再分配。四、使用程序规范的实验本次实验于2009年12月在中国人民大学经济组织与经济行为实验室展开,来自中国人民大学的共60名本科生参加了实验,其中男生24人,女生36人,平均年龄约为19岁。所有被试均已经学习过《微观经济学原理》等基础经济学课程,具备基本的经济学素养。所有被试均是自愿参加本章实验并且仅仅参与一个session。一部分被试之前没有参加过任何经济学实验室实验,完全没有实验经验;而另外一部分被试虽然之前参加过经济学实验室实验,但是那些实验和本章实验差异较大。因此,总体而言,被试可以被认为基本不具备本章实验特定的实验经验。实验通过Z-tree软件编制实验程序,被试的所有操作都在计算机上完成。本文实验M_treatment持续约25分钟,被试的平均收益为9.2元(标准差为0.384);OP_treatment持续约30分钟,被试的平均收益为10.8元(标准差为4.284)、OR_treatment持续约30分钟,被试的平均收益为9.9元(标准差为1.830)、ORP_treatment持续约35分钟,被试的平均收益为10.8元(标准差为4.374)。鉴于实验在严格的控制条件下进行、实验过程中没有出现影响实验效果的意外情况,而且实验后的问卷调查表明全部被试都在意其实验收益,所以使用该实验数据是合适的。以下将对实验数据进行分析,首先以组为对象分析公共品投资总体情况,其次以个体为对象分析个体公共品投资行为及其原因,最后分析公共品投资效率情况。(一)公共品投资量表结论1:外部奖励或者外部惩罚的存在都会大幅增加公共品供给水平,并且外部惩罚或者两者结合的作用更加明显。图1描述了四个实验局各期公共品投资总额占其全部禀赋的比例情况。由图1可知,四个实验局的公共品投资展现出了不同的趋势,只有M_treatment中的公共品投资表现出期数效应,而其它三个实验局则没有。相比M_treatment,OR_treatment虽然有着更为类似的走势,但是其公共品投资显著更高;OP_treatment和OPR_treatment的走势比较相近,公共品投资出现上升趋势并且保持稳定,OPR_treatment中最后两期的公共品投资总额占全部禀赋的比例甚至达到100%,并且相对于其它两个实验局的公共品投资显著更高。对四个实验局的各期公共品投资总额占其全部禀赋的比例进行两两Wilcoxon-Mann-Whitney非参数检验可知,存在外部奖励、外部惩罚或者同时存在外部奖励和外部惩罚都会显著提高公共品供给水平,并且外部惩罚或者同时存在外部奖励和惩罚的效果相比外部奖励更加明显。这可能是因为被试为获得奖励或者避免惩罚而提高自己的公共品投资,但是相比获得奖励,被试避免惩罚的意愿更加强烈。(二)关联被试重和高mpcr和ortratt的比较结论2:在某个实验局中,拥有高MPCR的被试的公共品投资点数显著更高;这一现象在OR_treatment中尤为明显。表1—3分别给出了OP_treatment、OR_treatment和OPR_treatment中拥有不同MPCR的被试各期公共品投资绝对值。同时我们还进行了两两Wilcoxonsignedranksum非参数检验结果,宋紫峰等(2011)给出了M_treatment的相关情况(限于篇幅,表格从略)。由以下各表可知:在M_treatment中,在不同的高MPCR和低MPCR的十次对比中,其中有四次高MPCR的被试的个体公共品投资点数显著较高,其余六次没有明显差异(其中高MPCR被试的个体公共品投资点数有四次较高,两次较低);在OP_treatment中,在不同的高MPCR和低MPCR的十次对比中,其中有三次高MPCR的被试的个体公共品投资点数显著较高,其余七次没有显著差异(其中高MPCR被试的个体公共品投资点数有四次较低,三次较高);在OR_treatment中,在不同的高MPCR和低MPCR的十次对比中,其中有九次高MPCR的被试的个体公共品投资点数显著较高,一次没有显著差异(其中高MPCR被试的个体公共品投资点数较高);在ORP_treatment中,在不同的高MPCR和低MPCR的十次对比中,其中有三次高MPCR的被试的个体公共品投资点数显著较高,一次显著较低,其余六次没有显著差异(其中高MPCR被试的个体公共品投资点数有两次较高,五次较低)。因此,在有显著区别的相互比较中,拥有高MPCR的被试的个体公共品投资点数显著较高。另外,由不同实验局的对比可知,这种情况在OR_treatment中最为突出,几乎所有高MPCR被试的个体公共品投资都显著较高。结论3:总体而言,拥有某个MPCR数值的被试在ORP_treatment中的公共品投资最高,OP_treatment次之,再其次是OR_treatment,而在M_treatment中最低。对于每个MPCR值,对四个实验局中拥有该相同MPCR的被试的公共品投资数据进行两两Wilcoxon-Mann-Whitney非参数检验可知,在所有同类型被试的比较中,OP_treatment和ORP_treatment中同类型被试的公共品投资都显著高于M_treatment,而OR_treatment中的同类型被试的公共品投资也大都高于M_treatment;相应的,OP_treatment中的同类型被试的公共品投资显著高于OR_treatment;而ORP_treatment中的公共品投资则是最高的。(三)预测模型中总参数和平均公共品投资和相关系数的变化本节进一步分析三种不同形式的外部机制在个体层面对于被试的个体公共品供给行为的影响。为了分析这种影响,针对OP_treatment、OR_treatment和OPR_treatment分别进行以下计量方程:Ρubti-Ρubt-1i=cons+α1*mpcrti+α2*islosert-1i+α3*numloserst-1i+α4*punishmentt-1i+α8*(Ρubt-1i-Ρub【math1z】t-1i)+α9*(highest_Ρubt-1i-Ρubt-1i)+δΡubti-Ρubt-1i=cons+α1*mpcrti+α5*iswinnert-1i+α6*numwinnerst-1i+α7*prizet-1i+α8*(Ρubt-1i-¯Ρubt-1i)+α9*(highest_Ρubt-1i-Ρubt-1i)+δΡubti-Ρubt-1i=cons+α1*mpcrti+α2*islosert-1i+α3*numloserst-1i+α4*punishmentt-1i+α8*(Ρubt-1i-¯Ρubt-1i)+α9*(highest_Ρubt-1i-Ρubt-1i)+α5*iswinnert-1i+α6*numwinnerst-1i+α7*prizet-1i+α8*(Ρubt-1i-¯Ρubt-1i)+α9*(highest_Ρubt-1i-Ρubt-1i)+δ其中cons为常数项;δ为随机扰动项;Pubt-1i为第i个个体在第t-1期的公共品投资点数;mpcrti为第i个个体在第t期的MPCR数值;islosert-1i为第i个个体在第t-1期是否是组内个体公共品投资最少的个体或者个体之一;numloserst-1i为第i个个体在第t-1期中组内个体公共品投资最少的人数;Punishmentt-1i为第i个个体在第t-1期受到惩罚的点数;iswinnert-1i为第i个个体在第t-1期是否是组内个体公共品投资最多的个体或者个体之一;numwinnerst-1i为第i个个体在第t-1期中组内个体公共品投资最多的人数;Prizet-1i为第i个个体在第t-1期受到奖励的点数;¯Ρubt-1i为第i个个体在第t-1期时所在组的公共品投资点数的平均值;highest_Pubt-1i为第i个个体在第t-1期时所在组的个体公共品投资最多的点数。结论4:总体而言,被试的个体公共品投资跨期调整都和上期组内个体公共品投资最高值与其上期个体公共品投资点数之差负相关,只是调整幅度有所差异;此外,在OP_treatment中,还和上期组内受到外部惩罚人数正相关,和其上期是否受到外部惩罚以及上期个体公共品投资与组内平均公共品投资的差值负相关;在OR_treatment中,还和其MPCR数值正相关。表4给出了计量分析的结果,估计结果支持了结论4。由表4可知,使用随机效应tobit模型和混合数据模型的估计结果基本一致,并且针对某个解释变量,如果不同模型估计的两个系数都是显著的,则这两个系数的符号完全一样。首先,的系数均显著为正值。这说明被试的个体公共品投资跨期调整向组内投资最高值看齐。此外,OP_treatment中该系数显著小于OR_treatment和OPR_treatment中该系数,但是OR_treatment和OPR_treatment中该系数则大致相仿,这说明了存在外部奖励时被试的跨期调整更为明显;其次,在OP_treatment中,和的系数显著为负值,而的系数显著为正值。这说明当被试上期受到外部惩罚时,在本期甚至会继续降低其个体公共品投资,这也说明了为什么存在外部奖励时被试的跨期调整会更为明显;当被试所在组上期受到外部惩罚人数越多时,其本期增加个体公共品投资的倾向越强,这说明了被试希望借此避免在本期继续受到外部惩罚;最后,在OR_treatment中,的系数显著为正值,这说明了MPCR越高被试的调整幅度越大。(四)实验结果和效率宋紫峰2010年、宋紫峰和周业安2011年的研究在收入不平等情境下考察了内部惩罚机制对公共品投资效率的影响,研究结果表明惩罚机制确实可以显著和稳定地提高公共品总体供给水平,但是并不能显著提高公共品投资效率。由于效率才是相关研究的基点,因此本节继续在不平等情境下探讨外部惩罚、奖励机制以及两者的混合机制对公共品供给效率的影响。可以用被试平均收益或者各组平均收益占被试可能最大收益的比例的平均值来表示,这两种方式实际上是一致的。因为本文不同实验局中全部被试的最小可能收益和最大可能收益都是相同的,实验设计部分已经进行过详细说明,这使得我们可以很方便地对本文不同实验局的公共品投资效率进行比较。结论5:存在某种形式的外部惩罚或者外部奖励会显著提高公共品效率,而且外部惩罚的效果更加明显。我们使用各组平均收益占被试可能最大收益的比例的平均值来表示公共品投资效率,表5给出了本文四个实验局的公共品投资效率相关情况。由表5可知,如果以被试平均收益与被试平均最大可能收益之间的比例为效率标准,则有如下结果:首先,第1期中,M_treatment的公共品投资效率和其他三个实验局就有显著差异,前者明显较低;其次,在前五期中,M_treatment的公共品投资效率依然显著较低,OP_treatment的公共品投资效率则有上升趋势,OR_treatment的公共品投资效率则有下降趋势,而ORP_treatment的公共品投资效率则比较稳定;第三,在后五期中,M_treatment和OR_treatment的公共品投资效率显著低于另外两个实验局,并且都保持了下降趋势,而