• 实验设计与任务设置 [page::7][page::8][page::9]

- 参与者在三次不同日期（Day 0、Day 2和Day 9）完成计算零的计数任务，任务总量固定为360行，要求在不同日期之间分配任务量。
- 采用2×2全因子设计，分别对“确定工作报酬率（Certain Rate）”和“确定任务执行日期（Certain Day）”进行控制，实现对风险维度的划分。
- 通过单决策随机选取实施机制，引入或消除风险，保证实验激励的真实性和即时确定性。

• 理论模型及假设 [page::3][page::4][page::12][page::13]

- 使用准超几何贴现模型（QHD）结合功率函数努力成本，构建受风险影响的现时偏好框架。
- 设定核心假设：与风险存在时相比，完全确定执行情况下的现时偏好更强，即$\beta{\mathrm{cr,cd}} < \beta$。
- 设计包含风险和确定性多重交互效应的回归模型，以估计不同处理组的现时偏好系数。

• 数据与样本统计 [page::16][page::17]

- 共招募220名在线零工市场工人，206名完成首轮任务，28天内样本流失率低至12.6%。
- 任务完成时间中位为36分钟，任务设计确保工资和努力量均贴近实际劳动市场工作。

• 关键实证结果 [page::18][page::19][page::20]

| 处理组 | 现时偏好因子$\hat{\beta}T$ | 实施概率 |
|-----------------------------|-----------------------------|----------|
| Risky rate, risky day | 1.009 | 10% |
| Risky rate, certain day | 0.921 | 20% |
| Certain rate, risky day | 0.679 | 50% |
| Certain rate, certain day | 0.581 | 100% |

- 基线组（存在双重风险）无显著现时偏好，$\hat{\beta} \approx 1$。
- 完全确定性处理组呈现显著现时偏好，$\hat{\beta} = 0.581$，表明比基线组有约1.7倍的未来折扣偏好。
- 统计检验显示风险因素显著调节现时偏好强度，特别是报酬率风险影响更大，对日期风险影响未达到统计显著。
- 研究强调实验设计中对激励机制实施概率的控制重要性。

• 量化策略与方法论贡献 [page::2][page::12][page::13][page::16][page::22]

- 创新地将真实任务分配与即时确定激励相结合，有效捕捉现时偏好及其受风险影响的交互作用。
- 提出实验经济学界常用随机激励实施机制可能弱化现时偏好的测量准确性，建议未来实验适当采用确定性实施方案。
- 实验方法可适用于研究自我控制失败、承诺装置效果及市场机制中时间偏好的调节。

• 实验界与政策建议 [page::21][page::22]

- 强调风险与时间偏好的理论统一，需要结合两者设计行为经济学模型。
- 劳动合同设计、消费品定价等实践中应考虑风险调节现时偏好的影响。
- 实验设计中的激励机制透明和中奖概率设置对有效衡量偏好至关重要。

详细分析报告：《Temptation: Immediacy and certainty》

作者：J. Lucas Reddinger
发布日期：2024年8月26日

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一、元数据与概览

报告标题：Temptation: Immediacy and certainty
作者：J. Lucas Reddinger
发布机构：未明确，但文中提及已在AEA RCT Registry及OSF平台注册和发布。
日期：2024年8月26日
主题：研究即时性（immediacy）和确定性（certainty）对现时偏好（present bias）的调节作用，特别是在不确定风险下的动态不一致性，对行为经济学中时间与风险偏好理论的贡献；实验采用真实劳动任务完成决策分配，关注经济学中的动态一致性和现时偏好的影响。

核心论点：当实验设计中一个决策的结果既即时且确定时，个体表现出更强烈的现时偏好（present bias）。引入风险会显著削弱现时偏好。作者采用一项创新的实验设计，绕开当前文献常用的随机实施机制，将呈现结果确定性和即时性纳入考量。结果显示，确定性越高，个体越显示出对“立即获得回报”的偏好，这对劳动合同设计、消费者行为建模等具有实际意义。报告并提出实验研究中关于决策结果确定性的设计改进建议。

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二、逐节深度解读

1. 引言（Introduction，页1-2）

• 关键论点：风险与时间偏好交互的机制尚不完全明晰。未来结果如带有不确定风险，只有零延迟才能保证结果确定。存在对确定性结果的偏好，这自然导致对即时结果的偏好。同时，引入风险可能减少对即时奖励的吸引力。作者旨在通过实验验证风险如何调节即时和确定性导致的现时偏好。

- 应用示例：现代零工经济的劳动合同设计（如Uber司机接单时的不确定性），风险与即时奖励间的互动负荷影响劳动供应和任务完成。

• 实验贡献：设计一项实验，能够对带有确定性后果的单一决策做现时偏好估计，突破现有依赖随机实施机制的实验做法。

2. 实验设计（页7-11）

• 实验对象：线上众包平台工人，任务是分配30-50分钟的真实计数劳动任务，在两个不同日期（实验日二与实验日九）之间分配工作量。

- 决策窗口：两天前（day 0，星期一）与当天（day 2，星期三）做决策比对，看是否存在现时偏好。

• 处理变量：设计$2 \times 2$实验框架，分贝率风险（Certain Rate与Risky Rate）以及决策日风险（Certain Day与Risky Day）。其中“Certain Rate”指实施决策时工资比率确定，“Certain Day”指实施日期已被告知，强化确定性的感知。

- 实施机制：基于“convex time budget（CTB）”方法，横跨两个星期的劳动任务分配权衡不同时价比$R{i}$。

• 界面设计：（图1，页9）显示任务完成界面（计数二进制零的难度劳动），决策界面（单独和并列的任务拆分决策），以及随机实施决策的机制界面。

3. 理论模型与方法（页12-16）

• 理论基础：

- 使用Samuelson的折现公理及Laibson的quasi-hyperbolic discounting（QHD）模型描述时间偏好。
- 设立$\beta$（现时偏好因素）：$\beta < 1$表示明显现时偏好。未来折现因子$\delta$说明长期时间折现。
- 模型中考虑任务成本为幂函数$(e + \omega)^\alpha$（滚动劳动成本），任务分配间形成权衡和平滑效应。

• 参数识别：

- 利用不同工资参数$Ri$的变动和两日决策的比较，用分数回归与Tobit模型推断$\beta$，$\delta$，$\alpha$。
- 特别利用$\mathbb{1}$指标捕获某日决策是否实施，结合不同实验处理组估计不同$\beta{T}$。

• 假设：

- H1：在确定性强（Certain Rate & Certain Day）条件下，现时偏好更强，即$\beta{cr,cd} < \beta$。
- H2-3：对只消除率风险或消除日期风险中任一维度，与完全不确定性状况的对比，均假设现时偏好加强。

4. 研究结果（页16-21）

• 样本描述：

- 220名在线工人签署知情同意，206名完成首日决策，整体实验完成率高，样本共180人参与数据分析。
- 任务为计数10行二进制数字中“0”的真实劳动，计时约30-50分钟，以激励真实劳动分配。

• 初步描述性统计（图2，页18）：

- 努力度分配（主要关注day 2工作比率$\varphi$）的直方图显示：在至少一个确定性处理组中，工人在当天（day 2）相较于两天前决定时显著降低立即工作份额，体现出“拖延”，即较强现时偏好。

• 回归分析（表2与图3，页20）：

- 基线（完全风险，概率10%实现）组未能显著识别现时偏好，$\hat{\beta} \approx 1.009$。
- Certain Rate & Certain Day（完全确定性）组显著呈现现时偏好，$\hat{\beta} \approx 0.581$，显示未来折现强烈。经统计检验，显著拒绝$\beta{cr,cd}=\beta$（p<0.001），支持H1。
- Rate不确定、Day确定组及Rate确定、Day不确定组现时偏好介于上述两者之间，且Rate确定组由于样本容量有限，显著性未达，暗示需更大样本。

5. 结论（页21-22）

• 在实验和现实劳动分配中，风险的引入显著降低现时偏好的表现度量。

- 采取基于即时且确定性的激励设计，能更精准捕捉现时偏好，为行为经济学中时间-风险交互提供理论与实验支持。

• 结果对劳动合同设计、促销价格信号解释、消费行为建模等经济现实有重要启示。

- 强烈建议未来实验设计中纳入确定且即时实现的决策，以更准确估计存在的行为偏差。

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三、图表深度解读

图1（页9）

• 描述：展示实验关键界面：

- (a) 基础计数任务界面，要求被试完成十个二进制数的“0”的计数。
- (b) 分开呈现的任务量分配决策界面，囊括五种任务转换率$Ri$。
- (c) 不同任务率下决策汇总并列界面，便于调整。
- (d) 以动态高亮形式向被试展示随机天数决策挑选过程。

• 解读：该设计强化被试对任务分配范围及实现机制的理解，确保随机选择机制透明，实验激励机制清晰，减少信息误解风险。

图2：不同处理组下day 2任务份额分配直方图（页18）

• 描述：4个子图对应4种实验设计组合（完全风险，到完全确定）。每个柱状图显示被试在Day 0（前瞻决策，紫色填充）和Day 2（日内决策，黑框线）选择的日内工作份额区间频率分布。

- 解读数据趋势：
- 含确定性的处理组（右下和左下图）中，Day 2（黑框柱）在最小工作份额（0-0.10）占比显著高于Day 0，说明面对确定当天工作任务，当天倾向少做当日工作（即拖延）。
- 完全风险组（左上）Day 0和Day 2分布差异不明显，提示风险降低了现时偏好。

• 联系文本：图形直观展示劳动分配选择的动态，与理论预期一致，有力佐证现时偏好在确定性下加强的结论。

表2：Tobit回归结果（页20）

• 描述：基于2-limit Tobit模型估计任务分配决策的日志比，涵盖左、右间断值调整，样本共897个观测。独立变量包括时间延迟、任务率、当日决策以及三种处理交互项。

- 关键输出：统计显著的present bias参数于Certain Rate & Certain Day组显著小于其他组。

图3：$\hat{\beta}T$参数估计对比及$p$值（页20）

• 描述：四组的现时偏好系数$\hat{\beta}T$点估计与置信区间，横轴对应实现概率从0.1到1。

- 数据解读：
- 基线组（完全风险，$p=0.1$）$\hat{\beta}$约为1，表现无现时偏好。
- 完全确定组（$p=1$）$\hat{\beta}\approx0.58$，体现较强折现当前偏好。
- 中间两组介于两者之间，且各显著性检验和$p$值列明显时差异性。

• 结论：实现概率越高，现时偏好越强化，风险的释放对应折现因子升高（抑制现时偏好）。

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四、估值与模型说明

• 报告采用quasi-hyperbolic discounting (QHD)模型，结合呈幂函数形式的劳动成本函数。

- 关键参数包括：
- 现时偏好因子$\beta$，体现立即消费对未来消费的超额贴现。
- 长期折现因子$\delta$，每日复利的长期未来价值折现。
- 劳动成本凸度$\alpha$，反映工作量分配的边际成本上升。

• 使用两端截断的Tobit模型处理工作量在[0,360]的限制，保证估计的合理性和精确度。

- 利用不同工资比率和时间决策交互的变异实现参数联合识别。

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五、风险因素评估

• 实验风险：被试因随机任务量和时间，可能出现非参与或不完成任务等行为。实际样本流失仅2.6%，显示风险控制得当。

- 实施风险：不确定性导致决策延后或流失，使用完全确定的待遇组有效降低这类风险。

• 数据风险：低概率实现方案可能导致行为隔离失败，影响真实偏好披露。通过设置明确界面和练习来缓解。

- 模型辨识风险：参数$\beta$对短期时间窗口（二天）的敏感度，可能导致现时偏好估计偏向保守，已在报告中予以充分讨论。

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六、批判性视角与细节

• 对风险类型区分的局限：报告未能明确揭示“率风险”与“日期风险”对现时偏好调节的相对权重，且涉及样本容量差异限制了结论的泛化深度。

- 劳动力市场代表性：样本采用低时薪线上的众包工人，习惯于高工作频次与切换，对结果的外推需谨慎。

• 现时偏好的时间窗口：两天内评估现时偏好给出保守估计，未覆盖长时段持久动态一致性。

- 激励强度与复杂度：劳动任务虽属真实劳动，但认知复杂度有限，未涉及情感与动机更深层次的干扰，可能限制部分行为机制捕捉。

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七、结论性综合

这份报告开创性地设计并执行了一项结合即时且确定性奖励的劳动任务分配实验，探究风险如何调节个体的现时偏好。核心发现是：

• 在完全不确定的条件下，参与者表现出几乎无现时偏好的行为（$\hat{\beta}=1.009$，不显著），表现动态一致。

- 一旦奖励或任务的确定性和即时性提升，个体现时偏好显著增强（$\hat{\beta}=0.581$，现时偏好强烈），倾向于拖延当天劳动负担以逃避即时辛劳。

• 风险对于现时偏好的缓解作用不可小觑，暗示实验设计中随机实施机制（常见于经济学实验）可能低估人类的现时偏好。

- 实验界面设计与任务真实感与情境紧密结合，为社会科学中时间偏好与风险偏好交叉研究提供了范例。

基于上述发现，作者强调：

• 为准确测量现时偏好，实验设计应包括即时且确定的决策后果。

- 现时偏好的不同形式风险（任务率和任务期限）对表现的影响需要进一步探讨。

• 对劳动市场、消费行为、承诺装置等涉及动态不一致的经济政策与理论模型均有重要启发。

- 建议未来行为经济学实验优化实现机制以融合不确定性与确定性因素，提高理论解释力。

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附录：关键图表图片

• 图1 劳动任务及决策界面:

• 图2 不同处理组日二工作份额分配直方图:

• 图3 现时偏好折现参数估计及$p$值:

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参考文献（部分）

• Laibson, D. (1997). Golden eggs and hyperbolic discounting. Quarterly Journal of Economics, 112(2), 443–478.

- Augenblick, N., Niederle, M., & Sprenger, C. (2015). Working over time: Dynamic inconsistency in real effort tasks. Quarterly Journal of Economics, 130(3), 1067–1115.

• Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–292.

- Chakraborty, A., Halevy, Y., & Saito, K. (2020). The relation between behavior under risk and over time. American Economic Review: Insights, 2(1), 1–16.

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