揭秘经济管理中的行为异象：心理账户理论的应用启示

2017年Richard H. Thaler获得诺贝尔经济学奖, 其重要的研究贡献之一是催生并发展了心理账户理论。心理账户理论被广泛用于解释经济管理中的行为异象。文章以消费决策、金融管理决策两大领域的应用研究为外在逻辑, 以心理账户的设立、运算和关闭过程的特点为内在逻辑, 重点探讨了消费决策中的“标签效应”、“预算效应”、“价格幻觉”、“解耦效应”和“效用偏差”; 金融管理决策中的“粘蝇纸效应”、“薪酬感知之谜”、“税收-投资之谜”、“会计信息披露之谜”和“处置效应”十大行为异象。文章进一步提出未来可能的两个研究方向, 一是通过眼动技术和认知神经科学方法揭示心理账户影响行为决策的内在过程及神经机制; 二是将心理账户理论应用于“以小拨大”的行为助推, 助力政府公共管理和企业管理决策。     

时间洞察力对成瘾行为的影响及其机制

成瘾行为给个体和社会带来了严重的危害。对成瘾人群时间洞察力的研究成为探讨成瘾行为产生和发展的一个新的视角。过去消极、现在享乐和现在宿命时间洞察力取向的个体更可能出现成瘾行为, 而未来时间洞察力取向则是成瘾行为的一个保护性因素, 它不仅可以减少成瘾行为的发生, 也有利于成瘾行为的康复。从自我调节, 冲动性决策等行为机制和前额叶的神经机制方面可以帮助我们深入理解时间洞察力对成瘾行为的影响。未来研究可以进一步探讨不同成瘾行为者时间洞察力的一致性与特异性; 采用纵向研究方法探讨成瘾者时间洞察力的动态变化过程; 对成瘾者的洞察力进行干预, 增加成瘾者的未来时间洞察力, 减少其过去消极和现在时间洞察力取向来帮助成瘾者实现时间洞察力的平衡, 从而提高其戒断效果。     

味觉对判断与决策的影响及其机制

味觉作为人类生存必不可少的感觉之一, 早已超越“舌尖”的直接感受, 潜在地影响了个体对人际关系及伦理道德的知觉与判断, 改变着个体对冒险与消费等行为的决策。情绪中介假说、具身隐喻假说、进化假说以及社会建构假说从不同视角试图阐明味觉对判断与决策的影响机制。当前研究存在味觉感受存在个体差异、味觉测量难以保证效度、味觉实验缺乏统一研究范式等问题, 未来可继续进行味觉隐喻的验证并将其应用于感官营销、心理治疗等领域, 从生理、心理及社会等多个层面出发, 全方位探讨味觉对判断、决策的影响及其机制。     

心理疲劳与任务框架对风险决策的影响

本研究探讨心理疲劳对风险决策的影响, 以及任务框架对这一关系的调节作用。研究采用2 (疲劳, 非疲劳) × 2 (获益框架, 损失框架)被试间设计,实验组接受心理疲劳诱导后完成风险决策任务, 控制组直接完成风险决策任务。方差分析结果显示, 相对于非心理疲劳组, 心理疲劳状态下个体更倾向于风险规避, 且不受任务框架的影响。     

时间感知在跨期决策中的作用——时间决策模型的新探索

“时间”是跨期决策的“必需品”, 人们感知到的延迟时间决定跨期决策的结果。近年来, 研究者发现“时间长度感知”、“时间资源感知”和“时间框架感知”是时间感知作用于跨期决策的主要方式。时间感知的神经作用机制包含微观层面和宏观层面两种。“对数/指数时间折扣模型”、“感知时间基础模型”及“多模态漂移扩散模型”解释了时间感知的作用方式。然而, 现有理论模型还存在诸多局限, 主要包括“长短时距预测偏差”和“实际决策与预期决策偏差”两个方面。因此, 深入探讨时间感知影响跨期决策的基本方式, 分析现有理论模型的局限性并提出整合的机制框架具有十分重要的意义。未来研究亟需进一步整合时间感知的理论模型, 开展脑机制与应用方面的研究, 从深层揭露时间感知的作用本质, 帮助个人与社会更理性地决策。     

幸福的体验效用与非理性决策行为的偏差机制

基于体验效用的幸福包括预期幸福、即时幸福和回忆幸福,这三者有极其重要的本质差异,导致决策偏差和非理性。本研究运用行为科学和认知神经科学相结合的研究方法,首次从行为层次—信息加工层次—脑神经层次三个层面,立体地开展幸福感的体验效用与非理性决策行为研究。研究计划分为三个部分:(1)预期幸福、即时幸福和回忆幸福的本质特点和行为规律;(2)三种体验效用产生偏差的认知心理机制;(3)体验效用与非理性决策偏差的脑神经机制。通过系列研究,拟解决三个关键问题:(1)在人类判断与决策过程中,预期、即时和回忆三种效用是如何影响人们的判断与决策?(2)三种体验效用出现偏差的信息加工特点和脑神经机制究竟是什么?(3)三种效用的偏差规律及对政府公共政策的启示。对这些问题的深入探讨,不仅对决策理论研究的发展是一个贡献;对政府管理制定有效的公共政策,避免\"牺牲体验追求指标\",解决\"幸福悖论\",同样有很强的实践指导意义。     

A maximum likelihood method for latent class regression involving a censored dependent variable

The standard tobit or censored regression model is typically utilized for regression analysis when the dependent variable is censored. This model is generalized by developing a conditional mixture, maximum likelihood method for latent class censored regression. The proposed method simultaneously estimates separate regression functions and subject membership in K latent classes or groups given a censored dependent variable for a cross-section of subjects. Maximum likelihood estimates are obtained using an EM algorithm. The proposed method is illustrated via a consumer psychology application.