论文评述：在公共品游戏中的不确定性审查以及合作

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Ambiguity on Audits and Cooperation in a Public Goods Game

Zhixin Dai
GATE CNRS UMR 5824; University of Lyon

Robin M. Hogarth
Universitat Pompeu Fabra - Faculty of Economic and Business Sciences

Marie-Claire Villeval
National Center for Scientific Research (CNRS) - Institute of Economic Theory and Analysis (GATE); Institute for the Study of Labor (IZA)

January 14, 2014


Abstract:      
We investigate the impact of various audit schemes on the future provision of public goods, when contributing less than the average of the group is sanctioned exogenously and the probability of an audit is unknown. We study how individuals update their beliefs about the probability of being audited, both before and after audits are definitely withdrawn. We find that when individuals have initially experienced systematic audits, they decrease both their beliefs and their contributions almost immediately after audits are withdrawn. In contrast, when audits were initially less frequent and more irregular, they maintain high beliefs about the probability of being audited and continue cooperating long after audits have been withdrawn. Inconsistency in experiencing audits across time clearly increases the difficulty of learning the true audit probabilities. Thus, conducting less frequent and irregular audits with higher fines can increase efficiency dramatically.

Number of Pages in PDF File: 49

Keywords: Ambiguity, audits, sanctions, beliefs, cooperation, public goods, experiment

JEL Classification: C92, H41, D83

working papers series


下载地址： http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2379016


一直说要写一篇关于论文的介绍，一直没有抽出时间，今天自己的工作论文出来了，就简单写一下吧，算是抛砖引玉。


本文的主要目的是研究如何提高惩罚的效率。因为惩罚是有成本的，尤其是实施惩罚之前所投入的发现成本（audit）。
惩罚被很多文献证明在维持公共品合作方面具有根本性的意义，也是人类合作的基础，即法律的威慑力。因此我们认为研究惩罚是否有效已经不是重点了，重点应该转向如何实施有效的惩罚，尤其是在资源有限的情况下。 我们用的框架是Fehr et al 发表在AER上的关于提高税收的一个简单的机制（机制应该足够简单，这样才能更好的应用于实际）。 这个机制是：惩罚偏离与平均值的人，也就说在Public good game中的deviation。这个被普遍认为是social norm。
我们的设计： 首先引入一个public good game, 共有50个periods  在前面22个periods. 惩罚的机制是每个peirod都会被audit。也就意味着每一次偏离都会被惩罚。概率为100%。 从第22个period之后概率为零（参加者未被告知）。
其次作为对比 我们降低了audit的概率到三分之一，但是是随机的分布（对每个参加实验者都不一样，这样就保证了结果的稳健性），同样的从第二十二个period 之后概率降至零。


我们发现： 在22个periods 之前 两个treatment之间contribution的level并无显著差异，这就意味着三分之一的概率的audit在经过设计之后和百分之百的audit概率的作用是一样的。但是不要忘记了，其实惩罚的成本很大程度上来自发现犯罪的成本（更高的audit概率需要更多的监察人员，更多的设备），而且在一个自由的社会，没有人会喜欢被无时无刻audit。那么我们的发现就会具有非常重要的政策意义。

主要创新点： 与以往的实验文章不同，我们的文章引入了ambiguity(我不确定中文应该怎么翻译)，意味着参加者不能得到计算概率的信息，唯一的办法只有通过参加实验的经验来推理。那么在预测方面就提出了一个问题：如果不能用预期收益的话，那么如何做出实验预测？须知做实验必须要有一个预测和假设，否则就相当于盲人骑瞎马，不算是一篇严肃的学术论文。为了解决这一难题，我们引入了一个学习模型来缓解矛盾。同时也做出一个仿真的假设。


（论文实际内容比较多，未完待续，感兴趣的可以看原版）

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关键词：不确定性 确定性 公共品 不确定 public goods 论文 游戏

恭喜恭喜! 确实非常有意思,学习下是你怎么度量信念更新的!

jsg999000 发表于 2014-2-26 07:19
恭喜恭喜! 确实非常有意思,学习下是你怎么度量信念更新的!

每个period之前我们都会问参加者下一个period audit的概率是多少（0 到100，这个方式有其优点，详看paper），这就是我们elicit belief的方法，这个本身都可以作为一个paper 发出来（信念elicitation对game的影响的研究有专门的文献），但是这不是我们的重点所以就简化处理了。

jsg999000 发表于 2014-2-26 07:19
恭喜恭喜! 确实非常有意思,学习下是你怎么度量信念更新的!

另外还有一点值得讨论的就是如何reward belief elicitation 并且尽量避免产生极值。

楼主的这篇文章非常精彩，值得学习，还有这篇文章的co-authors也都非常厉害的教授。读过楼主的这篇文章，来源于实际的问题，研究结果用于解决实际问题。比如酒驾问题，交警不定期的在不同路段随机audit，就是一种很好的防止酒驾的方法，而且能节省资源。也就是3个交警随机audit的效果可能比10个交警定期蹲点抽查的效果要好。