Probit regression, reporting marginal effects Log pseudolikelihood-99.484992 ea0a28:989 Pseudo R Play dF/dx P>Izl x-bar【95c.1.1 Relitpe-o -.502169 392124 36527 :85903245069 .06653 .0102349 046470865q 30 8195681（atx-bar) ,分享的比例和进入的可能性成反比例，这主要是因为那些一开 怡分，较多的不情愿的分享者不进行游戏所导致的。分享比小进行游戏可以多得 享比例大 进行游戏没有不进行游戏的收益大) dprobit Play InitPercentShared Endow if Decision 2 ReluctantSharer =1,robust -93.836 Iteration1: Iteration 4: log paeudolikelihood -72.917475 Probit regression reporting marginal effect Log pseudolikel 。-72.91747 Prob>ch20.0000 ■0.222 dE/dx x-bar【958c.1.】 d. 在不情愿的分享者中，分享比例和进入可能性两者之间的负相关关系非常明显
14 pred. P .8195681 (at x-bar) obs. P .7307692 Endow .06653 .0102349 6.21 0.000 13.5256 .04647 .08659 Reluct~r* -.349695 .0522464 -5.98 0.000 .602564 -.452096 -.247294 InitPe~d -.5021222 .182174 -2.77 0.006 .365278 -.859177 -.145068 Play dF/dx Std. Err. z P>|z| x-bar [ 95% C.I. ] Robust Log pseudolikelihood = -99.484992 Pseudo R2 = 0.2701 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(3) = 62.38 Probit regression, reporting marginal effects Number of obs = 234 对不情愿的分享者而言，分享的比例和进入的可能性成反比例，这主要是因为那些一开 始分享较多的不情愿的分享者不进行游戏所导致的。（分享比例小，进行游戏可以多得，分 享 比 例 大 ， 进 行 游 戏 没 有 不 进 行 游 戏 的 收 益 大 ） pred. P .6772361 (at x-bar) obs. P .6170213 Endow .0864788 .0144297 5.75 0.000 13.7766 .058197 .114761 InitPe~d -.8231926 .2648395 -3.13 0.002 .30922 -1.34227 -.304117 Play dF/dx Std. Err. z P>|z| x-bar [ 95% C.I. ] Robust Log pseudolikelihood = -72.917475 Pseudo R2 = 0.2229 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(2) = 36.92 Probit regression, reporting marginal effects Number of obs = 141 Iteration 4: log pseudolikelihood = -72.917475 Iteration 3: log pseudolikelihood = -72.917536 Iteration 2: log pseudolikelihood = -72.957184 Iteration 1: log pseudolikelihood = -74.277965 Iteration 0: log pseudolikelihood = -93.836 . dprobit Play InitPercentShared Endow if Decision > 2 & ReluctantSharer == 1 , robust 在不情愿的分享者中，分享比例和进入可能性两者之间的负相关关系非常明显
；gomt8aotod8octiogsabsitsab3itysiaeifP1aoy0,c13ter0evgbjin Linear regression Number of obs 382 935 =0.071g Root MSE =2.6527 (Std.Err.adjusted for 94 clusters in NewsubjID) Coef. t 【95Conf.Interval] 2930952 382015 :78202 Subsidysize 2604045 0649425 4.010.000 .1314416 .3893675 cons 2.678191 .2141701 12.500.000 2.252892 3.103491 在有sorting选择的情况下，乐意分享者显著的提高了自己分享的金额，补偿的存在使 分享的金额降低了（一部分不分享这由于补偿存在进行游戏，导致分享的金额降低），但随 若补偿金额变大，分享的金额也变大了。OLS和Tobt模型估计的结果是一致的
15 _cons 2.678191 .2141701 12.50 0.000 2.252892 3.103491 SubsidySize .2604045 .0649425 4.01 0.000 .1314416 .3893675 Subsidy -.9405733 .2627735 -3.58 0.001 -1.462389 -.4187573 SortingOpt~n .2000136 .2930952 0.68 0.497 -.3820154 .7820426 AmountShared Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust (Std. Err. adjusted for 94 clusters in NewSubjID) Root MSE = 2.6527 R-squared = 0.0719 Prob > F = 0.0003 F( 3, 93) = 6.87 Linear regression Number of obs = 382 > ) . reg AmountShared Sorting Subsidy SubsidySize if Play != 0, cluster(NewSubjID 在有 sorting 选择的情况下，乐意分享者显著的提高了自己分享的金额，补偿的存在使 分享的金额降低了（一部分不分享这由于补偿存在进行游戏，导致分享的金额降低），但随 着补偿金额变大，分享的金额也变大了。OLS 和 Tobit 模型估计的结果是一致的
实验一 Table1通过实验一，得出了在不同均衡结果下，standard和buly分别对应的社会合适 性得分（根据被试者计算出平均分），即N(a)。可以看到，在两种情况下(5,5)的得分均 为最高，standard为0.87，buly为0.93。接着，作者运用Wilcoxon rank--sum tests(秩和 检验)的方法，比较buly和standard情况下分配结果的差异.得到了tablel最右一列的z 值。检验零假设为buly和standard的social appropriateness ratings从总体模式来看.，无显 薯差异。因此备择假设则为二者有显著差异。样本容量大于10，采用了乙检验，且为双尾 检验。秩和检验步骤如下 1、将buly和standard的社会合适性分数按从小到大进行混合排序，得到buly和standard 不同action的秩次（即为其在序列中的次序，若两样本结果相同，则秩次为均值）。 2T-ulatn 2、 √n1xm2+2+ 12 计算z值。buly和standard的同一action对应-个z值. n1和n2分别为其秩次。 3、比较p值和z值，不拒绝原假设。buly和standard的social appropriateness ratings无 昂薯差异 实 实验结束后，作者通过对实验数据进行简单处理，得到选择不同决策被试者的人数百分 比.初步得出结论印证预测。buy和standard相比，更多人选择(5.5)，分别为37%和17%； 如果不选择(5，.5)，buy中更多人选择(10.0)，为52%.而standard中分给对方0的为 40%;buly中，更少的独裁者给接受者留1-4美元，占比为28%，而5 standard中这-比例为 接下来，为了更好的对实验数据进行分析，作者进行了回归分析。具体用了 conditional(fxed-effects)ogistic模型。Logistic回归的因变量为二值变量，在本文中为是否 选择某一action,自变量为连续值。如前所述，作者假定效用模型为 u(a)=Bm(a,)+yW(ax),其中B为个体对金钱收益的重视程度.Y为appropriateness ratings 的权重系数。u(a)为是否take the action。. 因为是否take action为二值变量，所以take ax的概率为p,不发生的概率为1一P。对 数发生比为ln(已).logit(P)=log,(已。所以Ey)=logitp=Bm(a)+yN(ax)。 将实验一得到的appropriateness ratings和实验二得到的monetary payof仟按该模型进 行conditional1ogit回归.可以得到B=0.656和y=1.858,且该系数是显薯的。誉衡量了 个体愿意为了社会合适性愿意损失多少金钱上的利益，因此根据回归系数计算出这一比例为 5.66,这说明为了符合社会规范.被试者愿意付出5.66$。而在bully situation中，回归系数 并不显著
16 实验一 Table1 通过实验一，得出了在不同均衡结果下，standard 和 bully 分别对应的社会合适 性得分（根据被试者计算出平均分），即 。可以看到，在两种情况下（5,5）的得分均 为最高，standard 为 0.87，bully 为 0.93。接着，作者运用 Wilcoxon rank-sum tests（秩和 检验）的方法，比较 bully 和 standard 情况下分配结果的差异，得到了 table1 最右一列的 z 值。检验零假设为:bully 和 standard 的 social appropriateness ratings 从总体模式来看，无显 著差异。因此备择假设则为二者有显著差异。样本容量大于 10，采用了 Z 检验，且为双尾 检验。秩和检验步骤如下： 1、 将 bully 和 standard 的社会合适性分数按从小到大进行混合排序，得到 bully 和 standard 不同 action 的秩次（即为其在序列中的次序，若两样本结果相同，则秩次为均值）。 2、 计算 z 值。bully 和 standard 的同一 action 对应一个 z 值， n1 和 n2 分别为其秩次。 3、 比较 p 值和 z 值，不拒绝原假设。bully 和 standard 的 social appropriateness ratings 无 显著差异。 实验二 实验结束后，作者通过对实验数据进行简单处理，得到选择不同决策被试者的人数百分 比，初步得出结论印证预测。bully 和 standard 相比，更多人选择（5,5），分别为 37%和 17%； 如果不选择（5,5），bully 中更多人选择（10,0），为 52%，而 standard 中分给对方 0 的为 40%；bully 中，更少的独裁者给接受者留 1-4 美元，占比为 28%，而 standard 中这一比例为 46%。 接下来，为了更好的对实验数据进行分析，作者进行了回归分析。具体用了 conditional(fixed-effects)logistic 模型。Logistic 回归的因变量为二值变量，在本文中为是否 选 择 某 一 action ， 自变量 为 连 续 值 。 如前所述 ， 作 者 假 定 效 用 模 型 为 ，其中 为个体对金钱收益的重视程度，为 appropriateness ratings 的权重系数。 为是否 take the action。 因为是否 take action 为二值变量，所以 take 的概率为 ，不发生的概率为 。对 数发生比为 ， 。所以 。 将实验一得到的 appropriateness ratings 和实验二得到的 monetary payoff 按该模型进 行 conditional logit 回归，可以得到 ，且该系数是显著的。 衡量了 个体愿意为了社会合适性愿意损失多少金钱上的利益，因此根据回归系数计算出这一比例为 5.66，这说明为了符合社会规范，被试者愿意付出 5.66$。而在 bully situation 中，回归系数 并不显著
通过协调博峦辨识社会行为准则：为什么独裁者博弈中的利益分配会有所变化？ 1介绍 社会行为准则是社会科学中影响人们行为的重要影响因素，然而在经济学中它受到的 点关注相对较少，在运用中也多用于解释一些非常规的行为例如被动失业，高额惩罚，给小 费以及一些宏观经济学现象例如在财富水平不变的情况下消费为什么会影响收入。 社会行为准则在经济学中的缺位是有原因的，例如其难以量化，因而常用于解释难以解 释的行为或结果。社会行为准刚一般涌过理论上与准则相关的行为来度量。这是由干准刚在 经济学中往往被间接研到 ,它们很少被用于行为预测」 在这篇文章中，对准则的研究将优先于对行为的研究，社会行为准则的研究将与行为被 分开，并通过激励的手段。我们通过这种手段来度量几个不同经济选择背景下的社会行为准 则，之后运用这些准则来预测行为。通过独裁者博弈，在较少的背景条件下得到大量不同的 洗择和结果。在之前的研穷中我们的假设是个体关心自己的行为是否符合社会行为准测.也 就是通过获得财产的数额和遵从社会行为准则的程度来度量做决定者的效用。继而得出协调 博奔可以解释独裁者博弈中的行为变动。通过在独裁者博弈数据 中应用准则激发方法.我们 对几个实验中的行为变化进行统一解释。我们也强调再测试数据的重要性 2定义与识别社会行为准则 根据Elster的理论，我们得出社会行为准则的两个重要特征是社会行为准则规定了行为 而不是结果， 比如两个能得到同样结果的行为可能是由不同行为准则引发的 社会行 为准则被大多数人所接受。比如Ostrom所定义的社会行为准则是强制的被允许的或被禁止 的行为的共识。这里我们的重点是指令式的社会行为准则，也就是应该做与不应该做。所以， 我们最终将社会行为准则定义为在一群人中被广泛认同的可以运用于不同行为的观念。这意 味若这种准则在群体内被认同与钱行并在群体外械理解补会行为准刚的力量在干群体中的 人对于违背准则的 的惩罚和违背准则的人自身由于背 离了准则而 生 的情绪 为了使我们的足义正规化，让集合A={1,ak】采表示对于决策者采说共有K种可能 的行为。一种社会行为准则N(k)∈[-1,1]，是以经验衡量的某种行为的恰当或不恰当的 程度。因此.如果我们认为某种行为ak是恰当的，则N(ak)>0,反之小于0。N(ak)衡 量了某种具体行动是香应该被实施的程度。行为准则不是一个简单的二元分类概念，相反 我们的定义应用于所有可能的行为并允许行为在合适的程度间变化 为了以简单的效用框 示社会 为酒 则的定 框架也可以估 个体在遵从准则 时关心的事情。比如与金钱相关。我们假设决策者同时考虑选择的行为所带来的报酬，即π (k),以及这一行为被群体所接受的话当程度。得到下文公式 u(ak)=Vπ(ak)+vN(ak) 一函数与(ak)成正比。参数y 这时会得到最大的金钱收益。考虑两个不同的决策环境.A={am,andA={a1,卫】 于是得到孔)=)>涩)=2).如果在两种环境下都不存在社会行为准则即 (Ma)=Mak)=0,fork=1,2)那么在环境1中将会选择a并在环境2中选择a1。 如果两个环境中的社会行为准则不同则决策者会对不同的收益做出不同的行为洗择」 在接下来的文章部分我们运用社会恰当行为的引出方式来预测和解释行为。首先运 用激励引诱阶段来度量社会适合度，在不同背景下通过可能的行为选择引出社会行为准 则，通过观察在一定背景下不作出选择的个体来看。我们通过看在某种选择环境下的所 有可能行为来定义某种行为是否恰当，并设定不同的标准与程度
17 通过协调博弈辨识社会行为准则：为什么独裁者博弈中的利益分配会有所变化？ 1.介绍 社会行为准则是社会科学中影响人们行为的重要影响因素，然而在经济学中它受到的重 点关注相对较少，在运用中也多用于解释一些非常规的行为例如被动失业，高额惩罚，给小 费以及一些宏观经济学现象例如在财富水平不变的情况下消费为什么会影响收入。 社会行为准则在经济学中的缺位是有原因的，例如其难以量化，因而常用于解释难以解 释的行为或结果。社会行为准则一般通过理论上与准则相关的行为来度量。这是由于准则在 经济学中往往被间接研究，它们很少被用于行为预测。 在这篇文章中，对准则的研究将优先于对行为的研究，社会行为准则的研究将与行为被 分开，并通过激励的手段。我们通过这种手段来度量几个不同经济选择背景下的社会行为准 则，之后运用这些准则来预测行为。通过独裁者博弈，在较少的背景条件下得到大量不同的 选择和结果。在之前的研究中我们的假设是个体关心自己的行为是否符合社会行为准则，也 就是通过获得财产的数额和遵从社会行为准则的程度来度量做决定者的效用。继而得出协调 博弈可以解释独裁者博弈中的行为变动。通过在独裁者博弈数据中应用准则激发方法，我们 对几个实验中的行为变化进行统一解释。我们也强调再测试数据的重要性。 2.定义与识别社会行为准则 根据 Elster 的理论，我们得出社会行为准则的两个重要特征是社会行为准则规定了行为 而不是结果，比如两个能得到同样结果的行为可能是由不同行为准则引发的。第二，社会行 为准则被大多数人所接受。比如 Ostrom 所定义的社会行为准则是强制的被允许的或被禁止 的行为的共识。这里我们的重点是指令式的社会行为准则，也就是应该做与不应该做。所以， 我们最终将社会行为准则定义为在一群人中被广泛认同的可以运用于不同行为的观念。这意 味着这种准则在群体内被认同与践行并在群体外被理解。社会行为准则的力量在于群体中的 人对于违背准则的人的惩罚和违背准则的人自身由于背离了准则而产生的情绪。 为了使我们的定义正规化，让集合 A=｛a1,…ak｝来表示对于决策者来说共有 K 种可能 的行为。一种社会行为准则 N（ak）∈[-1,1]，是以经验衡量的某种行为的恰当或不恰当的 程度。因此，如果我们认为某种行为 ak 是恰当的，则 N（ak）>0,反之小于 0。N（ak）衡 量了某种具体行动是否应该被实施的程度。行为准则不是一个简单的二元分类概念，相反， 我们的定义应用于所有可能的行为并允许行为在合适的程度间变化。 为了以简单的效用框架表示社会行为准则的定义，这一框架也可以估量个体在遵从准则 时关心的事情，比如与金钱相关。我们假设决策者同时考虑选择的行为所带来的报酬，即 π （ak），以及这一行为被群体所接受的适当程度。得到下文公式： u（ak）=V(π(ak))+γN（ak） 函数 V 表示个体对于金钱报酬的重视程度，我们假设这一函数与 π(ak)成正比。参数 γ ≥ 0 表示个体对于是否符合社会行为准则的在意程度，γ 为零即个体不在意社会行为准则， 这时会得到最大的金钱收益。考虑两个不同的决策环境，A = {a1, a2} and A = {a1 , a2 }, 于是得到 π(a1) = π(a1 ) > π(a2) = π(a2 ). 如果在两种环境下都不存在社会行为准则即 (N(ak) = N(ak ) = 0, for k = 1, 2) 那么在环境 1 中将会选择 a1 并在环境 2 中选择 a1’。 如果两个环境中的社会行为准则不同则决策者会对不同的收益做出不同的行为选择。 在接下来的文章部分我们运用社会恰当行为的引出方式来预测和解释行为。首先运 用激励引诱阶段来度量社会适合度，在不同背景下通过可能的行为选择引出社会行为准 则，通过观察在一定背景下不作出选择的个体来看。我们通过看在某种选择环境下的所 有可能行为来定义某种行为是否恰当，并设定不同的标准与程度
协调博弈展示了一种有效的刺激方式来识别这样的社会性评判。从博弈论的视角来 看，单纯的匹配博弈例如在实验中有多个均衡并没有报酬上的区别会使得某个均衡更受 在匹配 我们允许社会行为准则创造特定的焦点 所以我们可以看到 为是或多或少社会恰当的。我们以关注两个独立报酬的独裁者博弈的变化开始。实验 中我们看到两个决策环境中的一个，所有可能的选择对于独裁者来说都是可行的。我们 通过被描述的选择环境下的选择来引出社会行为准则。之后通过得到的行为准则来预测 两种环境中行为的变化并通过得到的数据来监测预测结果。 3实验1在报酬相等情况下识别社会行为准则 在一个标准的独裁者博弈中决策者初始会收到十美元而另一个人一无所有，决策者来决 定给一无所有者多少钱，在一种霸道的博弈形式下两人都有五美元，而决策者可以决定是给 出还是索取零到五美元之间的金额，每次增加一美元。两种决策环境都给了决策者十一种选 择，可以得到($10，$0)到($0，$10)两个区间之间的金额，但是在获得相应金额的过程中 有不同的行动 尽管两种选择设置在最终报酬上相互独立，但在收到不同报酬的行动上是不同的。在标 准模式中与给予相关，在霜道模式中与素取相关。所以社会行为准则在两种实验中的支配作 用和社会认可程度是不同的。我们从卡内基梅隆大学，匹兹堡大学和密歇根大学招了199 个参与者，参加实验者每人可获得七美元并可以通过与他人适合程度的匹配来获得额外的金 钱。参与者可以阅读关于在多种情况下面对多个选择的描述并为行为的社会 恰当程度 通过合乎道德或社会要求 不合乎社会要求和不合道德三种情况采衡量 。在两组结果 随机抽取，如果相同则会得到额外奖励。之后参与者查看标准和霸道模式的独裁者博弈说明， 实验1中的参与者并不参与博弈，只查看可能的行为并思考A可能采取的行动。没有参与 者同时知晓两种模式的规则。A与B被匹配并得到由A决定的一定数额的参与费。说明中 列出A的可能的十 一袖洗择 ,在不同选择下可能得到的报酬情况也被给出。在参与者给出 社会恰当程度的排序后实验者随机抽取方案和方案中可能的行为选择并计算出这 选择的 形式上的回应。如果参与者参与了之前的选择和排序则会得到额外奖励： 我们认为索取总是比给予拥有更弱的社会性，即便它们之间的结果相互独立。所以我们 认为如果独裁者保有更多财富则社会性更弱。不同程度社会性的社会行为被赋予不同的分 值，社会性械强分值械高。两种博弈模式下的计会性诵用模式相同.两者报酬相等体现出更 强的社会性。而索取比给子体现出更弱的社会性。有时双方可以预测出对方的选择。产生】 两种理论预测结果第- 更多的中介人在霸道模式中会选择五五平分。第二，在不可以选 择产生平等结果的情况下更多人会在霸道模式中选择报酬最大化的行为。 4,实验2运用行为选择数据来验证预测结论 我们找了另外一群对实验1结果完全不了解的 个实验。实验2同样是两个人 一组 有两种形式 是决策者得到10 元，然后决定分给另外 人多少（标准独裁者博弈），另一种是两个各有5美元，然后决策 者决定是给予另外一人或从另外一人那里拿走多少（霸道模式）。两种情况下分享或拿走都 以1美元为最小额度 标准裁者横中有5个实验细露道式有54个实验组。在标准裁者博弈中 非决策者平均得到了2.46美元， 而在 道模式中非决策者平均得到了3,11关元。为了进 步对数据做出检验，我们首先将班级规模一衡量社会关系远近的重要指标(Bohnet and Frey) 1999)加入了模型。和预期相一致，班级规模越大，也就是社会关系越远.决策者给出的 钱越少。这样就排除了社会距离的干扰
18 协调博弈展示了一种有效的刺激方式来识别这样的社会性评判。从博弈论的视角来 看，单纯的匹配博弈例如在实验中有多个均衡并没有报酬上的区别会使得某个均衡更受 欢迎。在匹配博弈中我们允许社会行为准则创造特定的焦点，所以我们可以看到一些行 为是或多或少社会恰当的。我们以关注两个独立报酬的独裁者博弈的变化开始。实验 1 中我们看到两个决策环境中的一个，所有可能的选择对于独裁者来说都是可行的。我们 通过被描述的选择环境下的选择来引出社会行为准则。之后通过得到的行为准则来预测 两种环境中行为的变化并通过得到的数据来监测预测结果。 3.实验 1 在报酬相等情况下识别社会行为准则 在一个标准的独裁者博弈中决策者初始会收到十美元而另一个人一无所有，决策者来决 定给一无所有者多少钱，在一种霸道的博弈形式下两人都有五美元，而决策者可以决定是给 出还是索取零到五美元之间的金额，每次增加一美元。两种决策环境都给了决策者十一种选 择，可以得到($10, $0) 到 ($0, $10)两个区间之间的金额，但是在获得相应金额的过程中 有不同的行动。 尽管两种选择设置在最终报酬上相互独立，但在收到不同报酬的行动上是不同的。在标 准模式中与给予相关，在霸道模式中与索取相关。所以社会行为准则在两种实验中的支配作 用和社会认可程度是不同的。我们从卡内基梅隆大学，匹兹堡大学和密歇根大学招了 199 个参与者，参加实验者每人可获得七美元并可以通过与他人适合程度的匹配来获得额外的金 钱。参与者可以阅读关于在多种情况下面对多个选择的描述并为行为的社会性恰当程度排 序，通过合乎道德或社会要求，不合乎社会要求和不合道德三种情况来衡量。在两组结果中 随机抽取，如果相同则会得到额外奖励。之后参与者查看标准和霸道模式的独裁者博弈说明， 实验 1 中的参与者并不参与博弈，只查看可能的行为并思考 A 可能采取的行动。没有参与 者同时知晓两种模式的规则。A 与 B 被匹配并得到由 A 决定的一定数额的参与费。说明中 列出 A 的可能的十一种选择，在不同选择下可能得到的报酬情况也被给出。在参与者给出 社会恰当程度的排序后实验者随机抽取方案和方案中可能的行为选择并计算出这一选择的 形式上的回应。如果参与者参与了之前的选择和排序则会得到额外奖励。 我们认为索取总是比给予拥有更弱的社会性，即便它们之间的结果相互独立。所以我们 认为如果独裁者保有更多财富则社会性更弱。不同程度社会性的社会行为被赋予不同的分 值，社会性越强分值越高。两种博弈模式下的社会性通用模式相同，两者报酬相等体现出更 强的社会性。而索取比给予体现出更弱的社会性。有时双方可以预测出对方的选择。产生了 两种理论预测结果，第一，更多的中介人在霸道模式中会选择五五平分。第二，在不可以选 择产生平等结果的情况下更多人会在霸道模式中选择报酬最大化的行为。 4.实验 2 运用行为选择数据来验证预测结论 为了检验实验 1 得到的两个预测结论，我们找了另外一群对实验 1 结果完全不了解的 被试者来进行第二个实验。实验 2 同样是两个人一组，有两种形式，一是决策者得到 10 美 元，然后决定分给另外一人多少（标准独裁者博弈），另一种是两个各有 5 美元，然后决策 者决定是给予另外一人或从另外一人那里拿走多少（霸道模式）。两种情况下分享或拿走都 以 1 美元为最小额度 标准独裁者博弈中有 52 个实验组，霸道模式有 54 个实验组。在标准独裁者博弈中， 非决策者平均得到了 2.46 美元，而在霸道模式中非决策者平均得到了 3.11 美元。为了进一 步对数据做出检验，我们首先将班级规模—衡量社会关系远近的重要指标（Bohnet and Frey 1999）加入了模型。和预期相一致，班级规模越大，也就是社会关系越远，决策者给出的 钱越少。这样就排除了社会距离的干扰