Integrative Experiments Identify How Punishment Impacts Welfare in Public Goods Games
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摘要
本报告基于7,100名参与者，147,618次决策的360种公共物品游戏配置，系统性验证了惩罚机制对合作福利的影响。结果表明，惩罚虽普遍提升贡献率，但对整体效率的影响存在显著异质性，效率变化范围从正向提升43%到负向下降44%。基于机器学习模型，尤其是弹性网络模型，构建了对惩罚效果的高准确预测框架，优于人类专家和非专家判断。关键影响因素依次为：通信能力、贡献框架、贡献类型、游戏轮数、同伴结果可见性及奖励机制。惩罚参数本身影响有限，强调了复杂条件交互下惩罚有效性的背景依赖性，为理解社会合作机制提供了新的实验设计与量化建模范式 [page::0][page::6][page::9][page::11][page::15]
