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利己主義與社會行為/目標與宗旨

來自Wikibooks,開放世界的開放書籍
數學沒有符號
用於混淆的思想。

喬治·斯蒂格勒

我們希望像科學家一樣看待社會行為,並尋求決定這種行為的任何“自然規律”。利己主義模型為這種規律提供了一種候選方案。這些模型相對簡單,預測能力強,並且可能適用於所有社會行為。

雖然我們確實考察了這些模型的優缺點,但我們將其留給其他人來提供這些模型在這些應用中的詳細實證支援或反駁,但我們確實打算證明,這些假設至少應該被認真考慮,因為它們的簡單性、效力和潛在的廣泛適用範圍。

在構建這些模型時,我們還說明了構建社會行為模型的過程。您將看到,當我們改變假設、對可行選擇進行看似無關緊要的更改以及關注我們在均衡中期望出現的不同特徵時,我們的預測和理解水平是如何變化的。我們希望這種體驗能夠提高您在建立和修改社會行為模型時的判斷力,或者至少在您(當然是以建設性的方式)批評其他人建立的模型時有所幫助。

我們的目標

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最崇高的快樂是理解的喜悅。
萊昂納多·達芬奇

我們有三個主要目標

  1. 培養利己主義模型的技能:決策理論和博弈論
  2. 透過貫穿社會科學的實際應用學習
  3. 面向本科生和普通讀者

培養利己主義模型的技能:決策理論和博弈論

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本課程的第一個目標是向您介紹利己主義模型,即基於決策理論和博弈論數學的模型,並讓您掌握這些模型及其用於預測和解釋社會行為的技能。一般來說,社會行為涉及個人採取的行動,這些行動至少在群體層面會影響其他個人。我們希望預測和解釋這種行為。作為科學家,我們希望發現,實際上,如果並非適用於所有環境,那麼至少對於某些環境來說,決定這種行為的任何“自然規律”。與任何對自然規律的科學探索一樣,科學會採用任何此類自然規律及其相關的行為模型的候選方案,無論這些方案是如何獲得的,確定如果這些方案要成立則必須發生的後果,並最終根據經驗檢驗這些預測的後果。這個過程會不斷重複,使用新的自然規律候選方案,這些候選方案來自對錶現最佳模型的增量修改,偶爾也來自基於新方法的模型。隨著時間的推移,我們發現了比其他方案更能預測和解釋實際經驗的潛在自然規律和模型。因此,至少最終,我們會發現更準確的預測和更強大的解釋,這些解釋更簡單或適用於更多樣的環境。如果幾乎所有從業者都認為這樣一組自然規律及其相關模型比其他候選方案更成功,並且他們將其作為他們對所研究現象的最佳解釋,那麼該模型將為其領域提供正規化。

這種社會行為規律的一個候選方案,一個可能為每個社會科學領域提供正規化基礎的候選方案是,個人為了自己的利益而行事。將個人為了自身利益而行為的模型用決策理論或博弈論形式化。決策理論是最佳化行為的數學,其中做出的選擇會進一步滿足個人利益,而環境不會因這些選擇而發生變化。在決策理論中,可以獨立於任何其他個人做出的選擇來考慮每個人的選擇。它可以是理性選擇模型或進化模型的基礎。博弈論以決策理論為基礎,是戰略決策的數學,即其結果的價值對每個人的依賴程度取決於其他個人採取的行動以及決策者自身採取的行動。競爭對手的選擇可能會受到第一個人的選擇的影響。在博弈論中,一個人的選擇與其他人的選擇相互依存。這些“選擇”實際上可能是個人做出的理性選擇,也可能是自然選擇或文化選擇做出的隱含“選擇”,因為其他選擇在後來的群體中變得不那麼頻繁了。

透過貫穿社會科學的實際應用學習

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偉大的發現的種子不斷地飄浮在我們周圍,
但它們只在
準備好接收它們的思想中紮根。

約瑟夫·亨利

本課程的第二個目標是透過社會科學家實際處理的許多實際應用向您介紹這些利己主義個體的模型。我們認為這有三個理由。

首先,也是最重要的一點,我們得出結論,認為行為基於利己主義的假設應該在整個社會科學領域中得到認真考慮。在強調各個領域之間相互聯絡的良好文科教育傳統中,本課程集中於在這些眾多不同領域中使用通用模型。我們主要透過在所有社會行為領域應用這些模型來向您介紹個人為了自身利益而行為的模型,無論關注的是競爭與合作;個人單獨行動還是結盟;或者使用金錢、性、暴力或權力。這些模型應用於個人做出理性選擇的、自然選擇有利於某些基因表達而不是其他基因表達的、或文化選擇有利於某些思想而不是其他思想表達的環境。

這些應用來自經濟學、政治學、心理學、生物學、人類學和哲學等學科。這些學科的從業者在不同程度上採用了這些模型。這些模型為這兩個學科(經濟學和生物學)以及另外兩個學科中的兩個領域(政治學中的實證政治經濟學和心理學中的進化心理學)提供了當前正規化的基礎。這些模型及其修改是心理學中認知科學和行為經濟學中的主要競爭者。在其他領域,這些模型仍然存在爭議。

我們特別是在這些模型尚未成為其正規化核心的學科之外介紹這些模型,不僅因為這些模型向我們展示了學科之間的相互聯絡,還因為在這些新環境中的任何成功都表明這些模型更強大。與任何模型的預測一致的資料被認為適用於更多環境的可能性較小,不太可能是由於偶然性或特定環境的人為因素造成的。此外,對於那些現在沒有將利己主義模型作為其正規化核心的社會科學來說,將眾所周知的工具移植到新的領域存在巨大的研究機會。

對於每一個應用案例,我們都會根據這些模型預測一些可能的結果。我們也會簡要描述這些結果是否與其他學者觀察到的結果一致,但我們主要將實證檢驗留給在這些領域擁有更多專業知識的其他人。我們得出結論,認為個人追求自身利益的假設,其預測結果似乎與許多環境中實際的社會行為一致;這個假設相對簡單,但比最初看起來要微妙得多。我們相信這些模型,或者對其進行修改後的模型,可以應用於範圍極其廣泛的環境,這些環境中都存在社會行為。

這些能夠為所有社會行為提供共享正規化的自利模型的重點,是本材料區別於其他博弈論或決策論課程或書籍的獨特之處。儘管在幾乎所有大學裡,知識都很難跨越學科壁壘,尤其是在許多學科壁壘之間,但我們希望所有這些學科的從業者和學生都能跳出自身學科的侷限,看到這些模型由於其巨大的應用範圍而具有的更大力量。沒有其他課程或書籍涵蓋本材料所涉及的如此廣泛的社會行為。

其次,我們認為,在需要時構建有用的數學模型,可以更好地說明這些數學模型是如何發展起來的以及各種概念為何重要,進而更好地激勵大多數學生更深入地思考這些概念。通常的做法是先構建數學模型,然後用簡化、理想化的“火柴人”應用案例來說明,這會讓一些學生感到乏味,尤其是那些尚未培養出對數學的美麗或實用性欣賞的學生。更豐富的應用案例確實需要更多的文字描述,但在這種情況下,我們認為這些額外的文字可以促進理解。以這種方式呈現決策論和博弈論,即先發展更豐富的應用案例,然後根據需要引入數學模型,這使得本課程顯得不同尋常,但我們希望這種方法能對你更有效。

第三,我們認為,考慮這種廣泛的社會行為以及構建更復雜模型的增量過程,將幫助你在考慮模型中應包含哪些環境要素時,培養更好的判斷力,從而找到對你而言有用的模型。我們謹慎地考慮各種假設的影響,何時在模型中納入更多環境要素是有用的,以及何時有意做出錯誤的假設是有用的。對模型中包含哪些內容做出好的選擇需要良好的判斷力。

面向本科生和普通讀者

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本課程的第三個目標是使本材料能夠被任何願意透過數學稜鏡來審視社會行為的本科生或普通讀者所理解,例如數學能力相對較強的二年級學生。我們的呈現主要假設具有一定的數學成熟度,因為我們透過這些數學模型來觀察世界,但不需要非常高的數學水平。作為對這種成熟度的檢驗和部分內容的要求,我們假設學生已經修過一門微積分課程;我們不假設學生具備超出這門微積分課程的任何數學背景。為了更好地服務於這些學生以及更高級別的學生,我們打算強調問題、論證和結論背後的直覺,但在對應用案例進行的任何分析中都不會失去嚴謹性。在這樣做的時候,我們不會以最普遍的形式呈現一些問題、論證或結論。我們會省略對應用案例沒有特別啟發意義的論證或證明。一些證明我們放在附錄中。參考文獻應該能引導更高級別的讀者獲得他們所需的任何更深入的知識。

我們將透過四個部分向你介紹這些自利模型及其應用,大致按照其技術複雜度的順序排列。在每個部分中,我們將應用跨越社會科學的模型,並且根據學科的不同,這些模型可能應用於做出理性決策的個體,也可能應用於自然選擇,自然選擇有利於具有某些特定DNA的個體相對於其他個體的行為,也可能應用於文化選擇,文化選擇有利於與某些特定思想相關的行為相對於其他行為,或者應用於這些機制的某種組合。

決策理論

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決策理論為整個社會科學中許多重要的模型提供了框架,但我們主要關注的是決策理論和博弈論都需要的一些概念和工具。決策理論為我們提供了構建基於個人追求自身利益的模型的基礎設施。一致或理性的偏好使我們能夠對可行的選擇進行排序。我們可以將這些選擇表達為最大化問題:就好像個人做出了最大化“效用”函式值的選擇。我們甚至可以加入不確定性,對我們的偏好提出進一步的一致性要求,並描述該個人正在最大化他的預期“效用”。

本材料的第一部分將透過商業、經濟學、政治學、生物學和心理學中的應用案例向你介紹決策理論。對於其中一些應用案例,我們期望個體能夠作為理性的決策者行事,並且我們用我們的模型預測了這一結果。對於其他一些應用案例,我們並不期望這種精確的機制能夠奏效,但我們期望個體能夠表現得好像他是理性的決策者一樣,而他所處環境的其他要素,例如他做出選擇的制度或反覆的經驗,會隨著時間的推移引導他做出這些選擇。我們用同樣的模型預測了這些結果。對於其他一些應用案例,一個“愚蠢”的進化過程正在起作用,並且隨著時間的推移,會達到一個均衡狀態,我們也可以用這些同樣的模型來描述這些結果。

靜態博弈

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博弈論為基於自利的相互依存的互動提供了分類。與所有好的模型一樣,儘管這樣的分類可能會遺漏特定應用案例中的許多關鍵細節,但它們確實抓住了各種情境的某些基本戰略方面,使我們能夠更好地預測和解釋類似情境的結局,並在應用案例之間建立聯絡。我們打算透過從我們比較瞭解的簡單應用案例開始,然後逐步考慮使用相同工具的略微複雜的環境(在這些環境中,我們現有的直覺不太可靠),來加強我們的常識直覺。隨著時間的推移,當我們看到足夠的應用案例後,我們會增強我們的直覺,並最終更深入地理解這些相互依存的環境。

本材料的第二部分將向你介紹靜態博弈,即所有參與者同時選擇自身策略的博弈。這些是最簡單的博弈,因此它們是學習一些最重要的博弈論概念的最佳場所,並且它們也為博弈論迄今為止在應用方面最重要的貢獻提供了框架。在定義博弈的策略形式時,我們會考慮所有可行方案,然後我們透過對任何均衡狀態的預期特徵來預測這些情境中會發生的均衡狀態。我們將考慮經濟學中的市場力量、政治學中的策略性投票、生物學中的戰逃反應、策略性國際貿易政策以及生物學中的性策略等應用案例。

動態博弈

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本材料的第三部分將向你介紹完全資訊的動態博弈及其應用。博弈的擴充套件形式語言(我們將將其與策略形式進行比較和對比)使我們能夠詢問有關博弈動態的問題,這些問題允許個人採取取決於他人先前行動的行動。這些更復雜的策略可能比沒有這些策略時允許更多的合作和更有效的結果。我們將考慮經濟學中的公共資源問題、談判、經濟學中的合謀、動物行為中的互惠、小鎮與大城市中文化規範的發展、倫理道德的發展、企業合併的激勵以及溝通協調行為等應用案例。

不完全資訊博弈

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本文件的第四部分將向您介紹不完全資訊動態博弈及其應用。在不完全資訊博弈中,參與者並不確定自己正在玩什麼博弈,但一些參與者可能擁有某些專有資訊,通常是關於他們自己的收益。在這些博弈中,參與者可以透過其他參與者採取的行動來了解其環境或其他參與者的特徵。這種可能性也為個人向其他人揭示或掩蓋實際環境提供了機會。在這些博弈中,我們看到了道德風險、逆向選擇和訊號傳遞,這些概念在保險、教育和二手車等領域都有體現。

貫穿本文件的一個反覆出現的主題是確定個人遵循自身利益是否也符合群體的利益。在許多情況下,觀察者已經看到了一些看似利他主義的例子,即個體的行為幫助了其他人,但損害了自己。這些是否屬於自我利益模型失效的情況?在什麼情況下,自私自利的個體可以為了群體的最大利益而相互合作?

在某些情況下,最簡單的模型可以直接導致有效行為,因此遵循個人的自私自利顯然是互利的。在另一些情況下,簡單的模型會導致無效行為,並且沒有發生足夠的合作來實現效率。在這些情況下,我們考察了這些模型的擴充套件,通常是建立一個相關的動態博弈,並發現了六種可能導致更大程度合作的修改方式。

  1. 親緣選擇——個人可能會犧牲自己來幫助家庭成員,但從基因的角度來看,他們是在努力促進這種基因在後代群體中的表達。
  2. 科斯談判——個人可以選擇進行談判並自願接受收入轉移,然後這些轉移足以改變他們的激勵,從而導致一個幫助每個人的結果。
  3. 互惠——個人可能會選擇幫助其他人,即使這在短期內會損害他們自己,如果他們期望這些援助的接受者會進行回報,並且這種交換恩惠的行為可能會導致一個幫助每個人的結果。
  4. 聲譽——個人可能能夠選擇與誰互動,並且可以獲得資訊來識別過去誰與其他人合作過,因此更多的人會合作,從而產生一個幫助每個人的結果。
  5. 相對孤立的子群體——在某些情況下,一個總體人口會分裂成子群體,並且這些子群體的成功取決於這種合作,因此當總體人口重新形成時,更多的合作主義者倖存下來。
  6. 道德權威——一些個人可能會提倡使用一些行為規則,如果遵循這些規則,往往會導致幫助每個人的結果,他們會對遵循這些規則的人表示讚許,對不遵循的人表示不讚許,並且這種讚許或不讚許的價值足以使某些情況下的一些個人遵循這些行為規則。

最終,我們在這些情況下預測的行為促進了個人的自身利益,即使這種行為在外界觀察者看來像是利他主義。這些擴充套件表明瞭如何能夠發生額外的合作,以便儘可能地推動群體的利益,但它們並非基於利他主義行為。

替代路徑

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試圖同時考察社會科學中的應用並使討論內容易於大學生理解,其最大的缺點是需要更長的闡述。即便如此,與大多數決策理論和博弈論的替代性呈現相比,閱讀起來往往更容易(密度更低),並且沒有學生被期望詳細涵蓋每個應用。無論您在微積分課程之外的背景如何,您都可以選擇一條有趣的應用路徑來學習這些材料,同時仍然理解這些自我利益模型提供的重大見解。我們用星號標記特別高階的部分。在所有這些材料都彙編完成後,即使我們為您提供了許多相關最佳文獻的縮略版本,我們也發現在一門本科課程中涵蓋所有這些材料是不可能的。然而,這些材料提供了若干條連貫的可選路徑。如果您是社會科學專業的學生,一條富有成果的路徑是專注於基本工具加上您所在學科的應用,但只對其他學科的應用進行抽樣。非社會科學專業的學生可以更均勻地抽樣各個社會科學。為了幫助您更容易地為選擇的路徑選擇應用,下表指出了涉及各個學科的基本工具或應用的章節或部分。

待辦事項:匯入並翻譯此表。 --Whiteknight (討論) (專案) 22:34, 2006年8月7日 (UTC)
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