摘 要：撒谎是人类社会中普遍存在且对社会影响较大的一种行为，目前有很多行为经济学家和心理学家通过做实验的方法研究对这一行为的影响因素，而如何检测被试在实验中的撒谎情况成为他们共同关注的问题。本文引入了一种新的掷骰子游戏，并开发了一种简单有效的测试方法。借助这种测试方法，我们可以在不设置任何监控的实验室环境中，判断在一定的置信水平下被试是否撒谎。这种方法不仅能从个体层面上考察被试的撒谎情况，也能以此出发从整体层面上更为精准地考察被试的撒谎情况。
关键词：撒谎；掷骰子游戏；检测；个体层面；整体层面
一、引言
撒谎，简而言之就是人们用以掩盖自己真实意图的一种行为，这是人类根深蒂固的一种本性(Feldman，2009；Coricelli，2010)，但也是在社会中被大部分人所不耻，与社会规范相违背的一种行为(Lundquist et al.， 2009； Abeler etal.，2016)。这种行为的动机可以分为两种：第一种是为了逃避惩罚或谋取利益所采取的被动性撒谎；第二种是为了避免未来的不可知可能带来的损失而采取的趋利避害的一种主动性撒谎，这种性质的撒谎可能在日常生活中更易于发生(殷蕾，蒋其芳，2005)。
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撒谎这种行为在经济学上符合经济人的基本假定：即一切决策都以自身利益最大化为目的。但人类社会的发展更加需要合作以及效率，这一点在当今国际化、多元化的背景下越发地凸显，而撒谎带来的信息不对称会降低团队合作的效率以及资源配置的最优程度，甚至延缓人类社会的发展进程。因此有很多国内外的学者都致力于研究撒谎的动机以及影响人们在日常生活中撒谎的诸多因素，比如Fischbacher和Heusi(2013)发现人们会为了获得更高的利益而采取撒谎的行为，但人们通常不愿意彻底撒谎。这可能和Mazar，Amir和Ariely(2008)通过调查发现的“自我形象维护”理论一致，即人们会通过很小程度的撒谎来维持“自己是一个诚实的人”这种自我形象。另外Shleifer(2004)发现竞争的环境会加剧撒谎这种行为，尤其是当撒谎带来的利益增加时。此外，Weisel和Shalvi(2015)，Conrads(2013年)等人发现当撒谎能给团队带来更多利益时，合作的环境可能会给撒谎提供一种“正当性”，而这种“正当性”会诱使人们更多地去撒谎。
因此如何在实验中有效地检测出被试的撒谎情况成了研究撒谎这一行为的行为经济学家和心理学家共同关注的问题。目前国内外大多文献的研究方法只能够从群体层面上考察被试的撒谎行为，比如Fischbacher和Heusi(2013)为了研究人们是否会为了获取更多的利益撒谎设计的一个掷骰子游戏，他们能够根据由游戏规则所决定的骰子点数应当呈现的概率分布，以及被试实际上报的骰子点数的分布情况从整体上来考察被试的撒谎行为，但这种方法并不能从个体层面上检测出被试的撒谎情况。同样的，Weisel和Shalvi(2015)在研究合作所导致的腐败性时，也设计了一个掷骰子游戏，该实验也是通过比较游戏规则所决定的理论上的掷骰子的概率分布以及被试实际上报的骰子点数的分布，来判断每个实验组的“腐败程度”，但也只是从整体层面上进行考察。为了更加精准地考察被试的撒谎情况，我们尝试着先从考察个体的撒谎情况入手，从而得到更加准确的整体层面上的撒谎情况。本文不仅弥补了目前国内外大多文献只能从整体层面上考察撒谎行为，不能从个体层面上进行考察这一缺陷，也为考察整体层面上的撒谎行为提供了一种全新的且更加准确的方法和思路。
二、实验设计
为了能够有效地引导被试撒谎并从被试的行为中判断其撒谎情况，我们设计了如下的掷骰子实验：在该掷骰子实验中，我们要求被试同时投掷两个骰子。如果两个骰子出现相同的数字，那么他们可以获得与该数字完全相等的点数；否则，他们所获点数为零。例如，如果一个玩家同时在两个骰子上掷出2，那么他可以获得2分；如果他在一个骰子上掷了2而在另一个骰子上掷了5，那么他就没有分。我们要求被试总共掷20轮骰子，并在每轮执完骰子后，选择一个0到6的数字作为自己的点数将其上报。在游戏结束之后，被试在游戏中每得一个点数就可以相应地获得0.5元的人民币。由于该实验的最终点数关系到自身的实际利益，部分以“利益最大化”为目的的被试会做出一定程度的撒谎行为(即高报自己所获的点数)，而如何从个体层面以及整体层面上检测出被试的撒谎情况便是本文的目的。
为了简化计算，取ωr,i=⎣mn/2」，最终结果如图1所示.不难看出，在固定m值下，误比特率越大，两个分布越接近，识别也越困难.由于对应本原元α，而α对应本原多项式，因此进行两次判决以提升高误比特率下的识别概率.首先设定一个较低的门限T1对进行初步判决，避免本原多项式的漏检；然后再设定一个较高的门限T2筛选正确结果，并确定生成多项式其它根.
三、检验方法和步骤
为了得到我们的实验规则所决定的骰子点数的概率分布，我们利用EXCEL软件进行“诚实被试”的模拟，该方法和梁常东(2008)利用随机函数RAND生成1—6的随机数的方法一致。我们先用Excel设计一个随机过程，该随机过程可以完全模拟100个“诚实被试”20轮掷骰子的结果，为了得到关于诚实被试的一个准确的分布，我们先后选取了2000和5000作为“诚实被试”20轮掷骰子所获总点数的样本容量，并手动将通过以上随机过程所获得的100个“诚实被试”所获总点数的样本数据分别复制20次、50次至两个Stata文件中，每次复制时该随机过程都会更新一次数据，因此我们可以保证数据之间的独立性。
掷骰子实验是一个随机过程，我们可以通过先假设所有被试均如实地按照我们的实验规则来得到一个确定的服从相应规律的累积分布，并根据这个取决于该规则的分布从统计学的层面上来判断每一个被试是否撒谎，判断其是否为“撒谎者”，而且通过这种方法我们还可以得到一个“撒谎者”与总被试的比例，这个比例在一定程度上能够衡量该群体的撒谎情况。这种方法和目前大多数文献所采取的检测被试撒谎情况的方法不一样，已有的方法是通过比较假设为诚实的被试所掷骰子的点数的均值和被试上报的点数的均值，来判断每个实验组的撒谎情况(Fischbacher，Heusi，2013)，虽然这种方法可以在一定程度上从整体层面上考察被试的撒谎行为，但不仅无法从个体层面上对被试的撒谎行为进行考察，也无法准确地衡量每个实验组的撒谎行为的普遍程度，比如在我们所设计的掷骰子游戏中，最无耻的撒谎者为了使自己的利益最大化可以将120点作为自己所掷骰子数将其上报(6×20＝120)，而最低的上报点数为0，这会导致如果某一实验组存在个别上报120点的被试，而其他被试都比较诚实(上报点数在12点左右)的话，最终该组的平均点数可能会和那些几乎每个人都撒谎，但撒谎程度没有那么严重(比如每个人的上报点数为30点至40点)的实验组的平均点数持平，但很明显后者撒谎的普遍程度比前者要高。而我们的方法能够通过检测每个被试的撒谎情况并得到一个“撒谎者”与总被试的比例来有效地解决这一问题。
我们可以通过简单的数学计算发现如果被试如实上报所掷点数，20次掷骰子试验中出现两个骰子点数相同的预期次数为3.33次(16.7%)，每次骰子点数相同时的预期点数为3.5。因此，20次上报的总点数的预期值约为11.65。但由于上报点数只能是整数，因此我们将12(诚实被试的预期总点数的近似值)作为总点数的基准参考值，并根据总点数除以12的值将撒谎严重性分为以下四类(见表1)：(注：24，48和72分别为12的2倍，4倍和6倍)
在得到了以上模拟的2000和5000个“诚实被试”所获总点数的样本之后，我们用Stata对每个样本进行统计分析，其中核密度估计图如图1、图2：
实验总共有592个被试，他们是来自江西财经大学以及附近的其他一些大学和学院的学生，平均年龄为21岁。本实验时间为2018年9月至11月，在江西财经大学行为与实验经济学研究计算机实验室进行。在游戏开始之前，实验者会宣读游戏的大致规则以及得分点的规则。在实验结束后被试能通过微信支付得到相应的人民币酬劳。本实验使用软件z-Tree(Fischbacher 2007)对实验步骤进行编程。由于本实验的主要目的是考察在不同的竞争环境下人们的撒谎行为会如何变化，因此对于各个实验组我们设计了不同的游戏规则来营造不同的竞争环境。而如何设计一种更为有效、直接的方法来检测由不同的竞争环境所导致的撒谎行为的差异性(即判断每个实验组的撒谎情况并相比较)成为关键。
图1 KDE(2000个样本容量)
图2 KDE(5000个样本容量)
(注：KDE代表“核密度估计”)
通过这种方法我们就能很快地得到各个实验组的撒谎比例(即各个实验组的“撒谎者”与总被试的比例)，这个撒谎比例就能在一定程度上衡量各个实验组的撒谎的普遍程度(即有多少被试撒谎)。但是在本实验中我们不仅关心每个实验组撒谎的普遍性，我们还关心其撒谎的严重性。在以往的文献中，撒谎的严重性是通过比较各个实验组的点数均值的大小来加以考察的，而本文仍然可以通过以上方法更加有效、准确地判断各个实验组的撒谎的严重性。
我们发现不管诚实被试的样本容量是2000个还是5000个，它们的频数分布、核密度估计和累积分布函数都趋于一致，且95%的分位数均为23点，因此我们最终选择23作为诚实被试样本数据的基准点数，在95%的置信区间内对被试是否撒谎进行测试，这意味着如果被试所报点数的总和大于或等于23时，则在95%的置信水平下可以判定该被试为“撒谎者”。
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表1 “撒谎严重性”的测量
Category Small Lies Medium Lies Big Lies Brazen Lies Scale Sum≤24 25≤Sum≤48 49≤Sum≤72Sum≥73
现在我们就可以根据之前所采取的方法来从各个实验组中筛选出对应于不同撒谎严重程度的被试，比较各个实验组中对应于“Small Lies”“Medium Lies”“Big Lies”和“Brazen Lies”的被试所占总被试的比例大小就可以更为精准地衡量各个实验组撒谎的严重程度。
四、总结
为了从个体层面以及整体层面上更加精准地检测被试的撒谎情况，本文通过类似于统计学上假设检验的方法，首先用EXCEL模拟在掷骰子游戏中表现得完全诚实的被试所掷骰子点数的样本数据，进而对这些数据进行处理，得到了一个准确的关于诚实被试所掷骰子点数的累积分布，并据此在95%的置信度下对每一个被试是否撒谎进行检验。最终我们可以得到一个用以衡量各个实验组的撒谎普遍程度的“撒谎比例”，而且我们可以将“撒谎者”进行合理的分类，并得到用以衡量各个实验组撒谎严重程度的相关比例。
这种方法不仅能够弥补国内外文献不能从个体层面上进行考察被试撒谎这一缺陷，同时也修正了目前的方法在考察整体层面上被试的撒谎情况时，无法比较各个实验组撒谎的普遍程度这一缺点。
参考文献：
[1] 梁常东.利用EXCEL模拟掷骰子[J] .广西教育学院学报，2008(5)：148-150.
中图分类号：C915
文献标识码：A
文章编号：1008-4428(2019)05-0166-02
作者简介：甘源，男，重庆人，江西财经大学政治经济学专业学生。
标签：骰子论文; 点数论文; 实验组论文; 情况论文; 诚实论文; 哲学论文; 宗教论文; 心理学论文; 心理学研究方法论文; 《市场周刊》2019年第5期论文; 江西财经大学论文;