摘 要：撒謊是人類社會中普遍存在且對社會影響較大的一種行為，目前有很多行為經(jīng)濟學(xué)家和心理學(xué)家通過做實驗的方法研究對這一行為的影響因素，而如何檢測被試在實驗中的撒謊情況成為他們共同關(guān)注的問題。本文引入了一種新的擲骰子游戲，并開發(fā)了一種簡單有效的測試方法。借助這種測試方法，我們可以在不設(shè)置任何監(jiān)控的實驗室環(huán)境中，判斷在一定的置信水平下被試是否撒謊。這種方法不僅能從個體層面上考察被試的撒謊情況，也能以此出發(fā)從整體層面上更為精準地考察被試的撒謊情況。

關(guān)鍵詞：撒謊;擲骰子游戲;檢測;個體層面;整體層面

中圖分類號：C915文獻標識碼：A文章編號：1008-4428（2019）05-0166-02

一、 引言

撒謊，簡而言之就是人們用以掩蓋自己真實意圖的一種行為，這是人類根深蒂固的一種本性（Feldman， 2009; Coricelli， 2010），但也是在社會中被大部分人所不恥，與社會規(guī)范相違背的一種行為（Lundquist et al.， 2009; Abeler etal.， 2016）。這種行為的動機可以分為兩種：第一種是為了逃避懲罰或謀取利益所采取的被動性撒謊;第二種是為了避免未來的不可知可能帶來的損失而采取的趨利避害的一種主動性撒謊，這種性質(zhì)的撒謊可能在日常生活中更易于發(fā)生（殷蕾，蔣其芳，2005）。

撒謊這種行為在經(jīng)濟學(xué)上符合經(jīng)濟人的基本假定：即一切決策都以自身利益最大化為目的。但人類社會的發(fā)展更加需要合作以及效率，這一點在當(dāng)今國際化、多元化的背景下越發(fā)地凸顯，而撒謊帶來的信息不對稱會降低團隊合作的效率以及資源配置的最優(yōu)程度，甚至延緩人類社會的發(fā)展進程。因此有很多國內(nèi)外的學(xué)者都致力于研究撒謊的動機以及影響人們在日常生活中撒謊的諸多因素，比如Fischbacher和Heusi（2013）發(fā)現(xiàn)人們會為了獲得更高的利益而采取撒謊的行為，但人們通常不愿意徹底撒謊。這可能和Mazar，Amir和Ariely（2008）通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)的“自我形象維護”理論一致，即人們會通過很小程度的撒謊來維持“自己是一個誠實的人”這種自我形象。另外Shleifer（2004）發(fā)現(xiàn)競爭的環(huán)境會加劇撒謊這種行為，尤其是當(dāng)撒謊帶來的利益增加時。此外，Weisel和Shalvi（2015），Conrads（2013年）等人發(fā)現(xiàn)當(dāng)撒謊能給團隊帶來更多利益時，合作的環(huán)境可能會給撒謊提供一種“正當(dāng)性”，而這種“正當(dāng)性”會誘使人們更多地去撒謊。

因此如何在實驗中有效地檢測出被試的撒謊情況成了研究撒謊這一行為的行為經(jīng)濟學(xué)家和心理學(xué)家共同關(guān)注的問題。目前國內(nèi)外大多文獻的研究方法只能夠從群體層面上考察被試的撒謊行為，比如Fischbacher和Heusi（2013）為了研究人們是否會為了獲取更多的利益撒謊設(shè)計的一個擲骰子游戲，他們能夠根據(jù)由游戲規(guī)則所決定的骰子點數(shù)應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)的概率分布，以及被試實際上報的骰子點數(shù)的分布情況從整體上來考察被試的撒謊行為，但這種方法并不能從個體層面上檢測出被試的撒謊情況。同樣的，Weisel和Shalvi（2015）在研究合作所導(dǎo)致的腐敗性時，也設(shè)計了一個擲骰子游戲，該實驗也是通過比較游戲規(guī)則所決定的理論上的擲骰子的概率分布以及被試實際上報的骰子點數(shù)的分布，來判斷每個實驗組的“腐敗程度”，但也只是從整體層面上進行考察。為了更加精準地考察被試的撒謊情況，我們嘗試著先從考察個體的撒謊情況入手，從而得到更加準確的整體層面上的撒謊情況。本文不僅彌補了目前國內(nèi)外大多文獻只能從整體層面上考察撒謊行為，不能從個體層面上進行考察這一缺陷，也為考察整體層面上的撒謊行為提供了一種全新的且更加準確的方法和思路。

二、 實驗設(shè)計

為了能夠有效地引導(dǎo)被試撒謊并從被試的行為中判斷其撒謊情況，我們設(shè)計了如下的擲骰子實驗：在該擲骰子實驗中，我們要求被試同時投擲兩個骰子。如果兩個骰子出現(xiàn)相同的數(shù)字，那么他們可以獲得與該數(shù)字完全相等的點數(shù);否則，他們所獲點數(shù)為零。例如，如果一個玩家同時在兩個骰子上擲出2，那么他可以獲得2分;如果他在一個骰子上擲了2而在另一個骰子上擲了5，那么他就沒有分。我們要求被試總共擲20輪骰子，并在每輪執(zhí)完骰子后，選擇一個0到6的數(shù)字作為自己的點數(shù)將其上報。在游戲結(jié)束之后，被試在游戲中每得一個點數(shù)就可以相應(yīng)地獲得0.5元的人民幣。由于該實驗的最終點數(shù)關(guān)系到自身的實際利益，部分以“利益最大化”為目的的被試會做出一定程度的撒謊行為（即高報自己所獲的點數(shù)），而如何從個體層面以及整體層面上檢測出被試的撒謊情況便是本文的目的。

實驗總共有592個被試，他們是來自江西財經(jīng)大學(xué)以及附近的其他一些大學(xué)和學(xué)院的學(xué)生，平均年齡為21歲。本實驗時間為2018年9月至11月，在江西財經(jīng)大學(xué)行為與實驗經(jīng)濟學(xué)研究計算機實驗室進行。在游戲開始之前，實驗者會宣讀游戲的大致規(guī)則以及得分點的規(guī)則。在實驗結(jié)束后被試能通過微信支付得到相應(yīng)的人民幣酬勞。本實驗使用軟件z-Tree（Fischbacher 2007）對實驗步驟進行編程。由于本實驗的主要目的是考察在不同的競爭環(huán)境下人們的撒謊行為會如何變化，因此對于各個實驗組我們設(shè)計了不同的游戲規(guī)則來營造不同的競爭環(huán)境。而如何設(shè)計一種更為有效、直接的方法來檢測由不同的競爭環(huán)境所導(dǎo)致的撒謊行為的差異性（即判斷每個實驗組的撒謊情況并相比較）成為關(guān)鍵。

三、 檢驗方法和步驟

擲骰子實驗是一個隨機過程，我們可以通過先假設(shè)所有被試均如實地按照我們的實驗規(guī)則來得到一個確定的服從相應(yīng)規(guī)律的累積分布，并根據(jù)這個取決于該規(guī)則的分布從統(tǒng)計學(xué)的層面上來判斷每一個被試是否撒謊，判斷其是否為“撒謊者”，而且通過這種方法我們還可以得到一個“撒謊者”與總被試的比例，這個比例在一定程度上能夠衡量該群體的撒謊情況。這種方法和目前大多數(shù)文獻所采取的檢測被試撒謊情況的方法不一樣，已有的方法是通過比較假設(shè)為誠實的被試所擲骰子的點數(shù)的均值和被試上報的點數(shù)的均值，來判斷每個實驗組的撒謊情況（Fischbacher，Heusi，2013），雖然這種方法可以在一定程度上從整體層面上考察被試的撒謊行為，但不僅無法從個體層面上對被試的撒謊行為進行考察，也無法準確地衡量每個實驗組的撒謊行為的普遍程度，比如在我們所設(shè)計的擲骰子游戲中，最無恥的撒謊者為了使自己的利益最大化可以將120點作為自己所擲骰子數(shù)將其上報（6×20=120），而最低的上報點數(shù)為0，這會導(dǎo)致如果某一實驗組存在個別上報120點的被試，而其他被試都比較誠實（上報點數(shù)在12點左右）的話，最終該組的平均點數(shù)可能會和那些幾乎每個人都撒謊，但撒謊程度沒有那么嚴重（比如每個人的上報點數(shù)為30點至40點）的實驗組的平均點數(shù)持平，但很明顯后者撒謊的普遍程度比前者要高。而我們的方法能夠通過檢測每個被試的撒謊情況并得到一個“撒謊者”與總被試的比例來有效地解決這一問題。

為了得到我們的實驗規(guī)則所決定的骰子點數(shù)的概率分布，我們利用EXCEL軟件進行“誠實被試”的模擬，該方法和梁常東（2008）利用隨機函數(shù)RAND生成1—6的隨機數(shù)的方法一致。我們先用Excel設(shè)計一個隨機過程，該隨機過程可以完全模擬100個“誠實被試”20輪擲骰子的結(jié)果，為了得到關(guān)于誠實被試的一個準確的分布，我們先后選取了2000和5000作為“誠實被試”20輪擲骰子所獲總點數(shù)的樣本容量，并手動將通過以上隨機過程所獲得的100個“誠實被試”所獲總點數(shù)的樣本數(shù)據(jù)分別復(fù)制20次、50次至兩個Stata文件中，每次復(fù)制時該隨機過程都會更新一次數(shù)據(jù)，因此我們可以保證數(shù)據(jù)之間的獨立性。

在得到了以上模擬的2000和5000個“誠實被試”所獲總點數(shù)的樣本之后，我們用Stata對每個樣本進行統(tǒng)計分析，其中核密度估計圖如圖1、圖2：

我們發(fā)現(xiàn)不管誠實被試的樣本容量是2000個還是5000個，它們的頻數(shù)分布、核密度估計和累積分布函數(shù)都趨于一致，且95%的分位數(shù)均為23點，因此我們最終選擇23作為誠實被試樣本數(shù)據(jù)的基準點數(shù)，在95%的置信區(qū)間內(nèi)對被試是否撒謊進行測試，這意味著如果被試所報點數(shù)的總和大于或等于23時，則在95%的置信水平下可以判定該被試為“撒謊者”。

通過這種方法我們就能很快地得到各個實驗組的撒謊比例（即各個實驗組的“撒謊者”與總被試的比例），這個撒謊比例就能在一定程度上衡量各個實驗組的撒謊的普遍程度（即有多少被試撒謊）。但是在本實驗中我們不僅關(guān)心每個實驗組撒謊的普遍性，我們還關(guān)心其撒謊的嚴重性。在以往的文獻中，撒謊的嚴重性是通過比較各個實驗組的點數(shù)均值的大小來加以考察的，而本文仍然可以通過以上方法更加有效、準確地判斷各個實驗組的撒謊的嚴重性。

我們可以通過簡單的數(shù)學(xué)計算發(fā)現(xiàn)如果被試如實上報所擲點數(shù)，20次擲骰子試驗中出現(xiàn)兩個骰子點數(shù)相同的預(yù)期次數(shù)為3.33次（16.7%），每次骰子點數(shù)相同時的預(yù)期點數(shù)為3.5。因此，20次上報的總點數(shù)的預(yù)期值約為11.65。但由于上報點數(shù)只能是整數(shù)，因此我們將12（誠實被試的預(yù)期總點數(shù)的近似值）作為總點數(shù)的基準參考值，并根據(jù)總點數(shù)除以12的值將撒謊嚴重性分為以下四類（見表1）：（注：24，48和72分別為12的2倍，4倍和6倍）

現(xiàn)在我們就可以根據(jù)之前所采取的方法來從各個實驗組中篩選出對應(yīng)于不同撒謊嚴重程度的被試，比較各個實驗組中對應(yīng)于“Small Lies”“Medium Lies”“Big Lies”和“Brazen Lies”的被試所占總被試的比例大小就可以更為精準地衡量各個實驗組撒謊的嚴重程度。

四、 總結(jié)

為了從個體層面以及整體層面上更加精準地檢測被試的撒謊情況，本文通過類似于統(tǒng)計學(xué)上假設(shè)檢驗的方法，首先用EXCEL模擬在擲骰子游戲中表現(xiàn)得完全誠實的被試所擲骰子點數(shù)的樣本數(shù)據(jù)，進而對這些數(shù)據(jù)進行處理，得到了一個準確的關(guān)于誠實被試所擲骰子點數(shù)的累積分布，并據(jù)此在95%的置信度下對每一個被試是否撒謊進行檢驗。最終我們可以得到一個用以衡量各個實驗組的撒謊普遍程度的“撒謊比例”，而且我們可以將“撒謊者”進行合理的分類，并得到用以衡量各個實驗組撒謊嚴重程度的相關(guān)比例。

這種方法不僅能夠彌補國內(nèi)外文獻不能從個體層面上進行考察被試撒謊這一缺陷，同時也修正了目前的方法在考察整體層面上被試的撒謊情況時，無法比較各個實驗組撒謊的普遍程度這一缺點。

參考文獻：

[1]梁常東. 利用EXCEL模擬擲骰子[J]. 廣西教育學(xué)院學(xué)報，2008（5）：148-150.

作者簡介：

甘源，男，重慶人，江西財經(jīng)大學(xué)政治經(jīng)濟學(xué)專業(yè)學(xué)生。