[论文解读] A Model of Justification

Sarah Ridout|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2020

Decision-Making and Behavioral Economics参考文献 14被引用 1

一句话总结

本文提出了一种决策中的正当性模型，其中个体将选择限制在他们认为符合社会或道德标准的选项上，即使这与他们的真正偏好相冲突。该模型通过行为公理识别出真正的偏好以及可正当化的偏好集合，提供了一个可处理、可识别的框架，统一解释了慈善捐赠、歧视和腐败等多种现象。

ABSTRACT

I consider decision-making constrained by considerations of morality, rationality, or other virtues. The decision maker (DM) has a true preference over outcomes, but feels compelled to choose among outcomes that are top-ranked by some preference that he considers "justifiable." This model unites a broad class of empirical work on distributional preferences, charitable donations, prejudice/discrimination, and corruption/bribery. I provide a behavioral characterization of the model. I also show that the set of justifications can be identified from choice behavior when the true preference is known, and that choice behavior substantially restricts both the true preference and justifications when neither is known. I argue that the justifiability model represents an advancement over existing models of rationalization because the structure it places on possible "rationales" improves tractability, interpretation and identification.

研究动机与目标

• 形式化个体将选择限制在符合道德或理性标准的‘正当’选项上的决策过程，即使这与真实偏好不一致。
• 发展一种行为表征方法，从观察到的选择行为中识别出真实偏好和可正当化偏好集合。
• 表明该模型对选择数据施加了强约束，即使真实偏好未被观测，也能实现识别。
• 证明该模型优于现有理性化模型，提升了可处理性、可解释性与识别能力。
• 探讨福利影响，主张道德一致性可能独立于效用最大化而提升幸福感。

提出的方法

• 采用双层偏好结构：真实偏好，以及在同一定义域上的一组完整、传递的正当化关系。
• 采用非正当化选项无关性（IUA）公理：若某一选项在集合A中所有选项上均被弱偏好，但未被选择，则当A存在时，该选项对选择无关。
• 在真实偏好已知时，应用公理识别正当化偏好，使用定理3.1中的必要与充分条件。
• 将模型扩展至期望效用（EU）设定，如定理4.1所示，在真实EU偏好已知的条件下，识别出正当化偏好的EU表示。
• 开发真实偏好未知时的识别程序，包括候选生成方法及通过公理验证（命题5.1）。
• 在EU情形下引入比较静态分析：通过在固定选项的二元菜单中嵌套选择集，可识别出更严格的道德标准。

实验结果

研究问题

• RQ1 当真实偏好已知时，选择行为能否唯一识别出真实偏好和可正当化偏好集合？
• RQ2 当真实偏好未被观测时，如何从行为上表征可正当化偏好集合？
• RQ3 即使真实偏好是自由参数，该模型在多大程度上限制了选择行为？
• RQ4 该模型能否在慈善捐赠、歧视和贿赂等领域的行为中识别出道德或理性合理性？
• RQ5 依据正当化偏好而非真实偏好进行选择，其福利影响是什么？

主要发现

• 非正当化选项无关性（IUA）公理在真实偏好已知时，既是模型合理化选择行为的必要条件，也是充分条件。
• 当真实偏好已知时，可正当化偏好集合是与所有IUA约束一致的、最大化的完整且传递关系集合。
• 在期望效用情形下，可通过效用函数上的线性约束识别出正当化偏好，从而实现不同处理下的比较静态分析。
• 即使真实偏好未被观测，只要数据在候选生成后满足定理4.1的公理，该模型仍能唯一识别出真实偏好。
• 该模型对选择行为施加了强约束：无法合理化选择被支配选项而放弃两个相互优于对方的选项的情形，从而排除了部分行为模式的合理性。
• 该模型支持一种福利解释：道德一致性可能独立于效用，提升幸福感，从而挑战了‘真实偏好即福利’的观点。