动机推理中的性别差异

女性的平均治疗可能是因为女性没有参与任何关于表现的动机推理，或者是因为女性同样有动机地认为自己表现比预期好，并且认为自己表现比预期差。图3:GenderNotes的动机推理：x轴是看到关于一个人的表现或派对的好消息与坏消息的处理效果。Bayesian人的治疗效果为零，而积极的推理者则会产生积极的效果。错误：响应95%的置信区间。性别和新闻对绩效和整体的指导。由于该测试是在受试者范围内进行的，我们可以用受试者i、问题主题q与性别互动以及r轮与性别互动的固定效果来代替对照。

请注意，绩效问题总是在同一轮中，因此问题和轮效应只涉及政治问题。为了进行这种分析，我们删除了政治中立的主体，因为没有假设他们会以何种方式对政治进行激励性推理。aiqr=α+β·好消息IQr+β·好消息IQr·Malei+β·好x性能IQr+β·好x性能IQr·Malei+γF Ei+δF Egender，q+ζF Egender，r+iqr（3）表1显示，回归结果显示的模式与原始数据中捕获的模式相同。绩效问题总是在同一轮，因为正确答案取决于受试者对前面问题的回答。表1：基于性别和主题的动机推理（1）（2）（3）（4）良好的x表现0.005 0.006-0.088***（0.026）（0.026）（0.028）性能良好x雄性0.113***0.114***0.122***（0.035）（0.035）（0.037）好x党0.095***（0.009）好x党x男-0.014（0.013）好消息0.097***（0.009）好消息x男性-0.013（0.013）性别x问题FE否YesGender x轮FE否YesObject FE否否YesGender控件YesNo No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No。03 0.04 0.25 0.23括号内的平均值0.601 0.601 0.574 0.577标准误差*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01注：OLS，错误聚集在学科层面。因变量：受试者从真实新闻中获取信息的概率。只包括将男性或女性列为性别的受试者，以及有政党偏好的受试者。好消息包括好的x派对和好的x表演，所以规范（4）将好的x表演与好的x派对进行比较。

受试者控制：种族、年龄、原木（收入）、受教育年限、宗教信仰和政党偏好。特别是，专栏（1）和（2）使用等式（2）表明，性别与基于绩效的推理相互作用，只有男性系统性地倾向于支持绩效的新闻。专栏（3）显示，男性和女性在对亲党新闻进行有动机的推理方面是相似的。第（4）栏使用等式（3）表明，男性对政治的动机推理与绩效之间的差异显著大于女性。请注意，好消息被定义为关于绩效或政治新闻的好消息，因此第（4）列中的“好x绩效”行衡量支持绩效和支持政党的新闻之间的差异。回想一下，这个实验测试了九个不同政治问题的动机推理。图4没有汇总所有的政治话题，而是通过将动机推理量表与逐个话题的傻瓜互动，对每个问题的性别动机推理进行单独比较。图4：基于性别和主题的动机推理注：x轴是看到关于某人表现或派对的好消息与坏消息的处理效果。Bayesian人的治疗效果为零，而积极的推理者则会产生积极的效果。错误：响应95%的置信区间。该图表明，性别差异对政治动机推理的无效影响并非由个体问题上的巨大和异质性性别差异所驱动。在任何一个政治问题上，男性和女性都没有以统计上显著不同的数量进行有动机的推理。对于男性和女性来说，我们都可以在九个政治问题中的八个问题上排除政治动机的推理。

绩效问题在性别差异中尤为突出。3.3稳健性识别的两个威胁包括误解新闻来源的分布，以及在最初的猜测中歪曲中间信念。首先，受试者可能不了解新闻来源的分布。真实新闻和虚假新闻的实际可能性各为50%。然而，被给予这个先验知识的受试者可能会过度倾向于50-50，而没有被给予先验知识的受试者可能会更新这个分布。虽然不清楚为什么会有性别差异与这些影响相互作用，但我进行了受试者之间的治疗，以确保结果不依赖于先前的研究。也就是说，受试者要么在说明中被告知新闻来源（事前）的可能性相同，要么没有得到这一信息。我发现，事先告知受试者真实新闻的可能性不会明显影响结果。在每次治疗中，男性受试者系统性地参与表现动机推理，而女性受试者则没有；在每一次治疗中，男性和女性受试者都会进行有政治动机的推理。这些结果如图5中的圆圈和菱形图所示。总的来说，两种治疗方法之间没有明显的差异，尽管影响更大。其次，受试者可能无法正确理解中位数是什么，并报告他们的信念分布（例如他们的平均值）。如果受试者犯了这个错误，那么如果受试者的平均值低于他们的平均值，那么结果可以通过贝叶斯更新来解释。

如果受试者最初的猜测低于他们的真实中值信念，他们会理性地认为，如果他们收到的信息“比”更大，那么消息来源更有可能是真实的新闻。为了解释这种潜在的混淆，我从所有受试者中得出50%的置信区间（25%和75%的置信区间），并分析初始猜测在这个范围内的位置。如果受试者的初始猜测更接近其下限而不是上限，这将表明先前的信念分布呈负偏态。我没有发现明显偏态分布的证据。对于男性来说，最初的猜测在上下限之间占49.4%；对于女性来说，最初的猜测在她们的界限之间占51.7%。猜测接近置信区间的确切中点，性别差异不足以解释男性和女性新闻评估之间11%的差距。此外，如果我们将估计限制在最初猜测正好位于置信区间中点的受试者身上，主要结果看起来是相似的。如图5中的正方形和三角形图所示，在绩效问题上的动机推理中仍然存在相当大的性别差异，但在政治问题上则没有。如果注意力检查失败的受试者被纳入分析，结果也类似。图5：性别动机推理：稳健性注释：x轴是看到关于一个人的表现或聚会的好消息与坏消息的治疗效果。Bayesian人的治疗效果为零，而积极的推理者则会产生积极的效果。错误：响应95%的置信区间。圆圈：收到50-50条关于消息真实性的消息。戴蒙德：我没有收到关于消息真实性的事先通知。平方分布：未倾斜的先验信念分布。

三角形：倾斜的先验置信分布。我也是。包括311名注意力检查不合格的受试者在内，总共有1300名受试者。在这1300份报告中，有1282份由男性和女性对绩效问题进行的新闻真实性评估；710人是男性，572人是女性。在附录中，图9显示了结果与主要样本（图3）的结果相似，尽管治疗效果估计值稍小，因为注意力不集中的受试者往往会给出更多随机的新闻评估。大多数未通过注意力检查的受试者错误地回答了“现在是哪一年？”3.4讨论对这些发现的一种解释是，尽管男性和女性都容易对如何处理信息产生偏见，倾向于更具吸引力的信念，但他们发现哪些信念更具吸引力。结果表明，男性认为自己的表现优于其他人特别有吸引力，而男性和女性都认为自己的政治是正确的很有吸引力。在该模型的背景下，这些结果与男性和女性对动机推理的易感性（在该模型中）相似，但动机（mMale，q（·）和mFemale，q（·））因性别而不同。这些结果进一步证明，动机推理的异质性可以部分解释并进一步解释过度自信的异质性。表2提供了一个有启发性的证据，表明对自己的表现过于关注的受试者也会主动地对表现进行更多的解释。

虽然这一证据纯粹是相关的，但它表明动机推理可能在过度自信中发挥作用。表2：关于绩效的动机推理和过度关注（1）（2）良好的x绩效0.055***0.056***（0.016）（0.016）过度自信-0.015-0.009（0.038）（0.037）良好x性能x过度自信0.114**0.119**（0.057）（0.056）控制无YesObservations 980 980R0。02 0.04括号内的平均0.600 0.600标准误差*p<0.10，**p<0.05，***p<0.01注：OLS，稳健标准误差。因变量：受试者从真实新闻中获取信息的概率。受试者控制：性别、种族、年龄、原木（收入）、受教育年限、宗教信仰和政党偏好。关于男性和女性不同动机的问题的主要结果与更广泛的性别刻板印象讨论有关。然而，研究结果表明，要注意的是，k gand mg，q（·）并不是单独确定的，因此两者可能因性别而异。相对表现是一种男性类型的信念，而政治话题并没有系统地性别化。为了支持后一种假设，我们还可以研究另一种置信度指标：高精度（Moore and Healy 2008；Moore，Tenney and Haran 2015；Sarsons and Xu2021）。在实验中，受试者被要求陈述他们50%的置信区间。对于每个问题，如果置信区间包含正确答案的时间超过50%，则被试被标记为不准确；如果置信区间包含正确答案的时间少于50%，则被标记为不准确。如果性别信仰差异对政治信仰起到了一定作用，那么我们预计曼托的过度准确程度会高于女性。然而，男性和女性的过度精确程度几乎相同。男性受试者的置信区间包括真实答案46。7%的时间（s.e。

女性受试者的置信区间为46.6%（s.e.0.8 pp）。对于男性和女性，都有明显的过度准确证据（使用t检验，我们可以拒绝这些概率小于50；对于每个男性和女性，p<0.001）。性别差异为0.1 pp（s.e.1.1 pp），在统计学上不显著（p=0.945）。男性和女性在政治信仰过度精准方面的相似性，再加上之前关于动机推理的结果，表明“表现优于他人”方面是动机信念差异的主要驱动力。这些发现补充了Sarsons和Xu（2021年）的结果，他们发现了调查证据，表明人们对经济问题的认知存在性别差异。在有动机的绩效推理中，性别差异的一个潜在机制涉及过度自信和自欺欺人的进化基础。正如冯·希佩尔（Von Hippel）和特里弗斯（Trivers，2011）提出的理论，人们可能会欺骗自己，以便更好地说服他人相信自己的能力，而欺骗可能在交配过程中发挥着特殊的进化作用。例如，巴斯（1988）发现，试图吸引女性的男性往往会更多地吹嘘自己的成就，这表明这些性别差异的方向可能在传统上男性打动女性多于女性打动男性的社会中更为普遍。与此相关的是，由于偏好或传统性别角色，男性在这样的社会中可能也面临着更多的竞争，并有更多的欺骗动机（例如Niederle and Vesterlund 2007；Guadagno and Cialdini 2007；Brilon et al.2019）。支持人际欺骗假说的更直接的实验证据来自Schwardmann和van der Weele（2019）以及Solda等人。

（2020年），who和Findtaler（2021年）对出于政治动机的信仰与过度精准之间的关系进行了更深入的讨论。必须说服他人的期望导致人们变得更加自负。Solda等人（2020年）发现相关证据表明，需要说服他人的受试者是如何获得信息的，两篇论文都发现自我欺骗对人际说服有效。从实验方法论的角度来看，这些结果还表明，在今天的美国，政治领域比绩效领域导致更一致的动机信念。研究动机推理的研究者可能想考虑如果他们有更广泛的人口，那么就应该强调政治动机而不是表现动机。4结论本研究表明，动机推理中存在相当大的性别差异。有系统地对自己相对于他人的表现进行有动机的推理；女性没有系统地参与关于表现的动机推理。动机推理中的性别差异会导致过度自信中的性别差异持续存在，甚至进一步加剧。相比之下，出于政治动机的推理几乎没有性别差异；男性和女性在推理中都存在系统性偏见。研究结果与一种理论一致，即男性和女性都易受动机推理的影响，但在有吸引力的人认为自己表现得比其他人更好的程度上，存在性别差异。在理论和应用方向上，未来的工作有几种途径。首先，更好地理解动机信念的决定因素可以帮助我们更好地理解男女之间哪些行为差异是由信念造成的，哪些是由偏好造成的。

例如，竞争偏好和相对能力信念之间的因果关系可能指向两个方向。男性可能会因为过于自信而更喜欢竞争环境，也可能会因为相信竞争会帮助他们而过于看重自己的相对能力。其次，这些结果表明，降低绩效动机的推理可以减少过度自信中的性别差异。借记对男性的影响将超过女性。如果动机性推理是过度自信的一个原因，那么男性过度自信的减少程度会更大。利益的下游结果——如劳动力市场行为、进入竞争和股票交易——也会出现性别趋同。将本文中高度结构化的实验数据与现场证据联系起来将特别有效。参考Barber、Brad和Terrance Odean（2001）。“男孩就是男孩：性别、过度自信和普通股投资”。摘自：《经济学季刊》。Kai Barron（2020年）。“信念更新：\'好消息，坏消息\'的不对称性是否扩展到了财务领域？”内容：实验经济学。罗兰·贝纳布和让·蒂罗尔（2002）。“自信和个人动机”。摘自：《经济学季刊》。本杰明·丹尼尔（2019）。“概率推理和判断偏差中的错误”。参见：行为经济学手册第章。西尔维亚·拜尔（1990）。“绩效自我评估准确性的性别差异”。发表于：《个性与社会心理学杂志》。博尔达洛、佩德罗、凯瑟琳·科夫曼、尼古拉·根奈奥利和安德烈·施莱弗（2019年）。“相信性别”。摘自：《美国经济评论》。Brilon、Stefanie、Simona Grassi、Manuel Grieder和Jonathan F.Schulz（2019年）。“战略竞争与自信”。