朱琪 侯亚：实验劳动经济学对人性假设的再认识

    实验劳动经济学起源于实验经济学与劳动经济学研究的结合，强调实验方法作为分析工具对劳动经济学的渗透和融合。近年来，劳动经济学领域的研究渐渐引入公平偏好、互惠性、参照依赖、习惯锁定、情感因素和损失厌恶等心理学和行为科学的范畴和成果，借助实验经济学、行为经济学和心理学的研究方法重新审视了古典劳动经济学理论，在工人努力水平、劳动供给、再分配理论、人力资本、社会歧视、人员培训、人员搜寻匹配等一系列劳动经济学主题上，对传统劳动经济学研究进行了外延拓展和内涵深化，并取得了突破性进展。
    基于人性假设的再认识：
    实验劳动经济学的逻辑起点
    自史密斯（Smith）进行市场实验后，实验经济学开始逐渐融入主流经济学研究框架，在经济理论学家中的影响也日渐增强。真正对劳动力市场展开实验研究的行为或许应该追溯到诺贝尔经济学奖获得者阿克诺夫。他于1982年利用礼物交换博弈模型，对不完全契约条件下的委托代理问题进行了标准化，并使用实验方法来验证和阐释劳动力市场的雇佣关系，通过融入更兼容的心理学因素，构造新效率工资模型，解释传统劳动力市场上工资刚性和非自愿失业的现象。此外，费尔（Fehr）等也引入显性激励机制，对礼物交换博弈模型进行了扩展。
    由于劳动经济学的传统研究对象是劳动力市场，重点关注的是劳动者本身，冯·诺依曼和摩根斯坦期望式的效用函数，必须从关于个体决策行为的假设中推导出来，但劳动经济学中的个人行为决策基本上还是一个黑箱，传统劳动经济学理论主要建立在劳动力同质和完全理性假设基础上。因此，借助实验经济学的崭新视角、方法和技术手段，劳动经济学的研究者可以通过实验室实验，在不受其他因素干扰的环境中，观察劳动者的个人行为。例如，实验劳动经济学通过对新古典劳动经济学的反思与批判，引入人类行为的心理基础，讨论劳动经济活动行为个体的各种心理活动特征对其决策模式的影响，代表人物有费尔、福尔克（Falk）、哈夫曼（Huffman）等。
    劳动力市场实验：
    控制决策环境
    传统劳动经济学的实证研究数据主要来源于调查，而劳动力市场实验则提供了另外一种可能性。正如福尔克和费尔等所言，劳动力市场实验的一个主要优势是，可以控制劳动力市场经济环境的关键要素，包括信息条件、技术、市场结构、经济发展趋势等。控制决策环境使得实验劳动力市场可能达到理论上的均衡状态，这有助于研究者把握资源特性、稳定和效率的组合效应。实验设计有助于消除制度变量带来的内生性问题，这对了解劳动力市场制度（例如最低工资制度、就业保护立法等）的经济后果尤其重要。同时，劳动力市场实验也能够有效观测个体行为差异（例如个体保留工资或者个体工资议价行为），这对劳动力市场微观行为的理论预测非常重要。类似于医药市场的新药研制过程，劳动力市场实验也能够以相对较低成本，对一些还没有实施的制度开展研究和评估。最后，实验结果是可以重复的，这一点对构建稳健的实证研究结论是必需的。
    在劳动经济理论方面，实验方法提供了在不同制度和参数设置条件下（例如税率），预计可能发生的效应，并且能够实证分析这些激励和规则界定的、不同制度环境的因果效应参数值。在实验中，对人类行为的精确测度使得研究者更加认真考虑人类动机和有限理性的作用。长期而言，诸如公平、利他行为、风险厌恶、过度自信、非指数折扣等人性特征，可能更加符合现实图景。在劳动力市场实验研究中，加入这些范畴能够更加有效地探究它们对劳动力激励、合约、组织设计、劳动力供给和劳动力需求的影响，并增进对企业、家户和劳动力市场运作的理解。其中，集中于劳动力市场和社会保障领域问题的实验劳动经济学的发展，尤为突出。
    实验方法：
    对传统计量方法的有益补充
    劳动经济学采用实验方法并不是对传统的计量统计方法的替代，而是对传统实证方法的有益补充。
    在一些情况下，实验室实验通过精细设计，可以部分弥补数据无法观测和内生性等问题，从而有效测度变量之间的因果关系，具有较好的可控制性和可重复性。但实验环境毕竟无法完全模拟，并缺乏现实社会背景，所以在一些研究者看来，对基于劳动力市场实验模型的外部效度的存疑，导致研究结论在推广到真实环境中时具有一定的局限性。此外，有些实地实验需要特殊的许可和伦理上的要求才能进行，并且受制于资金、技术等因素，实验的可重复性受到限制。所以，实验室实验或实地实验更应被看作是传统计量方法的互补手段，而非替代手段。
    展望未来，在实验劳动经济学领域可能的突破方向包括以下方面。（1）在互联网、大数据基础上，围绕“如何以物理测量的方式更好地解释劳动经济行为”的主题，将中国文化背景、行为选择、田野实验、管理科学、博弈论等领域进行交叉融合，解构劳动经济学的不同景象。（2）从神经科学、遗传说和脑科学角度，解析劳动力市场经济主体行为的微观生物学基础，并且通过跨学科交叉研究、系统动力学角度的整合和提炼，为解释劳动经济学难题开辟一条新的科学路径。（3）鉴于实验劳动经济学在脑科学、互联网和大数据领域巨大的发展潜力和应用前景，可以借此把信任和决策的系统误差整合到搜寻模型，以及工资和就业决定的宏观经济模型中，为该领域提供微观层面的科学证据和实验支持。（4）利用认知心理学、神经心理学、神经经济学和神经管理学的方法，研究劳动力行为决策和情绪表达的神经分布、计算理论和方法。例如，关于情绪、学习、记忆、认知、语言等经典认知过程，与复杂环境下的行为决策和行为模式之间相互作用的实验研究；关于人（包括人类需求、感情、信仰、态度和价值观等）、环境和文化因素对劳动力市场影响的研究。将它们纳入到主流劳动经济学研究中，是实验劳动经济学发展的重要趋势。（5）利用脑成像技术，研究劳动力市场行为决策时脑的结构和功能，是实验劳动经济学一个不可或缺的组成部分。例如，利用从基因、蛋白质分子、细胞、神经系统在认知过程或神经网络建模中的多层次功能性整合，分析劳动力市场各个水平上经济管理行为决策和模式的机理和过程，以解释劳动力市场发展过程及其背后的机理。（6）拓宽实验劳动经济学的实践领域，包括人力资源匹配模型的神经元基础、人力资源搜寻模型及其机理、职业病预防和治疗的手段和方法、识别不同心理类型的人力资源劳动效率差异的微观机理、不同组织形态和不同情景条件下劳动力激励效果及其差异的基因及其形成机理。
    综合来看，实验研究已经并将继续在就业关系、效率工资、工资关系、非自愿性失业、业绩激励及其负效应、培训项目评估和女性劳动者性别歧视、劳动力市场制度等领域，对传统劳动经济学研究范畴和方法起越来越大的互补作用。
    （本文系国家自然科学基金面上项目（71572062）和华南师范大学虚拟仿真实验项目（510084）阶段性成果）
    （作者单位：华南师范大学经济行为科学广东省重点实验室、经济行为与管理决策虚拟仿真实验教学中心；华南师范大学华南市场经济研究中心）