罚款和进步的意识形态促进了社会距离

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英文标题：
《Fines and progressive ideology promote social distancing》
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作者：
Edoardo Gallo, Darija Halatova, Alastair Langtry
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最新提交年份：
2021
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英文摘要：
  Governments have used social distancing to stem the spread of COVID-19, but lack evidence on the most effective policy to ensure compliance. We examine the effectiveness of fines and informational messages (nudges) in promoting social distancing in a web-based interactive experiment conducted during the pandemic on a near-representative sample of the US population. Fines promote distancing, but nudges only have a marginal impact. Individuals do more social distancing when they are aware they are a superspreader. Political ideology also has a causal impact -- progressives are more likely to practice distancing, and they are marginally more responsive to fines.
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中文摘要：
各国政府已经利用社会距离来阻止2019冠状病毒疾病的传播，但缺乏证据表明最有效的政策来确保遵守。我们在大流行期间对一个几乎具有代表性的美国人口样本进行了一项基于网络的互动实验，研究了罚款和信息信息（轻推）在促进社交距离方面的有效性。罚款有助于疏远，但轻推的影响微乎其微。当个体意识到自己是一个超级传播者时，他们会更加疏远社会。政治意识形态也会产生因果影响——进步人士更倾向于保持距离，他们对罚款的反应也略强一些。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Fines_and_progressive_ideology_promote_social_distancing.pdf (3.75 MB)

2022-4-26 15:59:37 上传

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关键词：意识形态 Quantitative Contribution progressive Governments

罚款和进步的意识形态促进了社会稳定*, 剑桥大学（CambridgeAbstractGovernments）的Darija Halatovaa、Alastair Langtryaanuniversity利用社会距离来阻止2019冠状病毒疾病的传播，但缺乏关于确保合规性的最有效政策的证据。在大流行期间，我们在一个几乎具有代表性的美国人口样本上进行了一项基于网络的互动实验，研究了定义和信息信息（轻推）在促进社交距离方面的有效性。罚款有助于疏远，但轻推的影响微乎其微。当个体意识到自己是一个超级传播者时，他们会更加疏远社会。政治意识形态也有因果关系——进步人士更有可能练习疏远，他们对定义的反应也略微更灵敏。JEL:C99，D85，D91，I12关键词：社交距离，在线实验，轻推，超级扩展器，政治意识形态兴趣声明：无。作者：剑桥大学经济学院，英国剑桥Sidgwickakavenue。Edoardo Gallo和Darija Halatova对这项工作做出了同样的贡献。作者感谢Matthew Elliott、Freya Jephcott、Frederic Moisan、Gabriella Santangelo和Flavio Toxvaerd提供的有用意见和建议，并感谢Ilia Shumailov提供的技术援助。感谢大型实验网络研讨会和剑桥INET网络阅读小组的研讨会参与者。Edoardo Gallo感谢剑桥金融研究基金会和剑桥人文研究基金会的支持。Darija Halatova感谢经济和社会研究委员会和皇家经济学会的支持。阿拉斯泰尔·兰特里感谢经济和社会研究委员会的支持。这项研究获得了剑桥大学经济研究学院伦理委员会的伦理批准。

这项工作由作者全权负责，不一定代表任何资助机构的专业观点。*通讯作者：电邮地址edo@econ.ac.ac.uk（E.Gallo）2019冠状病毒疾病大流行在后经期造成了最严重的全球破坏，至少在疫苗普及之前，它将影响全球经济（Chudiet等人，2020年；Eichenbaum等人，2020年；Kissler等人，2020年；Polyakova等人，2020年）。与此同时，世界各国政府正在采取行动，防止其医疗系统受到威胁，并减少死亡人数（Brauner等人，2021；Murray，2020年；Verelstet等人，2020年）。通过限制与他人接触（社会隔离）或自我隔离来减少社会互动的法规已成为中短期管理感染水平的主要政策工具（Hale等人，2020年；IMF，2020年）。社会距离准则的广泛采用和遵守是前所未有的，各国政府使用了不同的政策工具来促进社会距离行为。一些国家对任何违反社交距离措施的人施加重罚。例如，新加坡对初犯者处以最高10000新元（约合7000美元）的罚款，屡犯者可被监禁（新加坡卫生部，2020年）。在另一个极端，印度和英国早期严重依赖信息信息（nudgeshereafter），但后来发现违规行为很常见后又引入了FINE（Hunter，2020；Sibony，2020）。

现实情况是，社会距离政策的新颖性和规模是未知领域，ZF缺乏关于不同政策相对有效性的有力科学证据。我们进行了一项交互式在线实验，以调查作为政策干预措施的“指点”和“轻推”在促进社会距离方面的有效性，以及网络位置的作用和疾病的传染性。在精细治疗中，如果受试者不练习社交距离，他们会支付一定的费用。在轻推治疗中，受试者观看一段3分钟的视频，解释不保持距离对他人的伤害。为了研究网络位置的作用，我们将参与者分配到一个5节点的完整网络（每个人都连接到其他人）或一个5节点的星形网络（参与者只连接到一个中央“超级扩展器”）。最后，我们通过给参与者分配高或低传染性治疗来改变疾病的传染性。通过亚马逊机械土耳其人（Amazon Mechanical Turk，以下简称MTurk）招募的受试者群体，在年龄、性别和地理位置方面几乎是美国人口的代表性样本。所有会议均于2020年5月2019冠状病毒疾病大流行高峰时举行。我们的主要发现是，定义显著提高了参与者的社交距离水平，而轻推的影响微乎其微。这支持了许多ZF更多地使用财政处罚，而不是像大流行初期那样仅仅依靠信息信息（Hunter，2020；Murray，2020）。其次，网络位置很重要。超级扩张器练习的距离远大于连接不良的周边个体和同质群体中具有相同数量互动的个体。

超级传播者在2019冠状病毒疾病大流行中发挥了关键作用，但据我们所知，研究主要局限于生物学层面（Adam等人，2020年；Lau等人，2020年）。然而，成为超级传播者也有一个社会层面——有许多社会互动的个人更容易传播病毒。在社会互动方面，个体意识到自己是一个超级传播者，我们的发现表明，这会导致生物学领域所没有的行为反应。第三，政治保守派不太可能保持距离。这种影响的大小是显著的，与引入一个定义的影响相当。我们使用工具变量方法来提供证据，证明这种关系是因果关系。这与美国2019冠状病毒疾病反应的党派划分一致（Allcottet al.，2020；Gollwitz et al.，2020）。相关文献。这项研究对考虑非药物干预以遏制2019冠状病毒疾病大流行的决策者具有直接的方法学意义。它还对经济学和流行病学文献都有贡献。下面，我们简要总结了对这些领域的贡献。实地实验已经成为检验政策的一种重要方法，因为它们提供了真实环境中因果关系的清晰证据（Du Flo，2020）。由于行动限制，包括自我隔离、社交距离和旅行禁令，2019冠状病毒疾病大流行在很大程度上剥夺了决策者部署现场实验的能力。在过去十年中，有几项研究在其他学科（兰德等人，2011年；白拉多和克里斯塔基斯，2017年）以及经济学（加洛和闫，2015b；杰克逊和邢，2014年）中进行了基于网络的交互式实验。

我们工作的一个主要贡献是展示了基于interactiveweb的实验是如何成为一种新的方法来测试补充现有策略的策略，并且具有明显的优势。本文的最后部分进一步讨论了基于网络的互动实验如何补充和加强基于社会流动数据和调查的研究。本文提出了一个在实验经济学文献中新颖的游戏来研究社会距离决策。它与标准的公益游戏有关，因为它探索了一个无成本的自利决定和一个对团队中每个人都有利的昂贵决定之间的权衡（Ledyard，1994）。FINE干预中社会距离的增加类似于公益游戏中惩罚机制时贡献的增加（Fehr和Gachter，2000）。社交距离游戏的另一个重要组成部分是，决策受到环境中随机因素的影响——传染过程和社交距离的部分有效性。本文将我们的论文与随机因素对公共物品的实验研究联系起来。特别是，Fudenberg等人（2012年）观察了囚犯困境中的重复游戏，在这种情况下，预期的动作是通过噪音实现的。此外，Charness等人（2014年）研究了网络结构的不确定性如何影响目标在战略替代和补充博弈中协调有效结果的能力。与这些工作不同的是，在我们的社交距离游戏中，随机性源于疾病在网络中传播的一种可能的传染过程。在政治经济学中，最近的研究调查了政治意识形态对社会距离决策的影响。例如，Gollwizer等人（2020年）和Allcott等人。

（2020）使用智能手机上的社交活动数据来测量身体距离。通过查看国家级数据，他们发现共和党人与民主党人之间的社会距离要小得多。相比之下，我们着眼于个人层面的决策，这使我们能够将个人的政治倾向与他们的行为联系起来。我们的发现与现有文献有很强的互补性——我们还发现保守派的距离明显减少。实验环境还允许我们使用工具变量方法来论证政治意识形态的影响是因果关系。关于社会距离的流行病学文献侧重于其宏观层面的影响，即它可能如何影响大流行的演变。因此，研究大多基于模拟。例如，Fenichel等人（2011年）明确地将代表性代理的优化行为纳入经典的SIR模型，并使用模拟来检验这是如何影响疾病动力学的。最近，有大量研究集中在新冠肺炎大流行上。Kissler等人（2020年）和Chang等人（2020年）都模拟了2019冠状病毒疾病的疾病动力学，并探讨了各种非药物干预对预测的影响。相比之下，我们得出了对反事实政策的实际行为反应。由于它们的直接相关性，我们的发现还可以通过告知行为规则的选择来重新定义基于模拟的流行病学模型。我们工作的另一个贡献是展示了作为超级传播者的意识如何影响行为反应。

超级传播者的作用在流行病学文献中受到了大量关注，但研究仅限于个体不知道自己是超级传播者的生物成分（Adam等人，2020年；Lau等人，2020年）和/或将网络位置与健康结果相关联的实证研究（Chen等人，2021年）。相反，在我们的工作中，我们表明，在网络中的位置会导致社交距离行为的变化，我们可以研究这些行为反应如何随政策干预而变化。本文的其余部分结构如下。第1节描述了我们的实验设计。第2节总结了我们收集数据的方法，并给出了结果样本。第3节给出了结果。最后，第4节讨论了我们的研究结果以及交互式在线实验在告知政策方面的作用。1实验设计本节介绍游戏、实验流程和治疗。游戏图1展示了与一轮实验相对应的社交距离游戏。在一轮开始时，参与者被随机分配到一个未加权且无方向的网络中的一个位置（左上）。网络的结构是常见的知识。受试者必须同时决定是否以c>0（上中）的已知成本练习社交距离。在做出决定后，随机挑选一名且只有一名参与者（零号患者）直接感染2019冠状病毒疾病。在图1的示例中，零号患者是右上角面板中以红色突出显示的参与者。练习社交距离有两个好处。

首先，如果随机选择患者为零，那么她感染的概率为50%，而不是确定。其次，任何保持距离的个人都不能将2019冠状病毒疾病传播给他人，也不能与感染者接触。在图1中的例子中，零号患者决定不进行社交距离练习，因此她被感染。然后，2019冠状病毒疾病通过网络从感染者传播到健康个体，这些健康个体不会通过已知概率α的传染进行社交疏远∈ (0, 1). 图1的底部面板显示了本例中的一种可能传播，在感染过程的最后，有三个人感染，两个健康人感染。在这一轮结束时，健康个体获得的好处是b=100分，而感染者获得的好处是零。任何选择社交距离的个体，无论其最终感染状况如何，都要支付c=35分的费用。假设自利完全理性的代理人，该模型预测纯策略纳什均衡结果将不适用于广泛的参数值。事实上，考虑到任意网络，可以充分描述均衡和有效结果。特别是，我们表明，根据网络结构，练习社交距离的代理的均衡数量可能低于有效数量。

在这个模型中，社会距离本质上是一种价值商品，因此它表现出正外部性——因此，在没有干预的情况下，福利损失可能会发生。完整描述见在线附录。分配职位传染实践社交立场？社会的距离感染状态链接类型no（-f）是的（-c）健康（+b）感染（0）传染以概率α否传染病具有可能性（1-α）电流Spreadery受保护不！不！无选择患者感染性NPAOFFS图1：典型的一轮基线检查和干预的流程。在实验中，我们使用以下参数化：f=0或15点（仅限精细干预）；c=35分，b=100分；α=0.15（低传染性）或0.65（高传染性）。最终的回报是个人社会距离选择和感染状态的结合。例如，练习社交距离且身体健康的参与者(-c+b）=65分。在图中，选择的网络架构是明星。在实验中，一半的治疗采用星型网络结构，另一半采用完整的网络结构。工作流程。在实验中，参与者首先在固定的五组受试者中玩20轮以上的基线游戏，在每轮中随机重新分配网络上的位置。请注意，在实验期间或之后的任何时候，参与者都不会被告知他们小组其他成员的决定和结果。在最初的20轮之后，他们的团队接受了FINE或行为推动政策干预。在最终治疗中，每当参与者决定不练习社交距离时，她会得到f=15分的分数，这与她在回合结束时的感染状态无关。在推送治疗中，每位参与者必须观看一段3分钟的视频，解释不练习社交距离可能会如何伤害他人。