一、 引言

在经济学研究中，自利人假设一直作为研究的基本假设被广泛接受。对个人来说，将基于偏好的效用函数进行最大化，根据最大化的结果进行决策是其行为理性的表现。但现实生活中，我们往往可以观察到与自利行为相悖的现象，经济学家将驱动这些行为的偏好定义为“社会偏好”(Camerer，1997)，具体来说，可以大致将社会偏好细分为利他偏好、公平偏好(差别厌恶偏好)、互惠偏好。(陈叶烽2010；陈叶烽等2012) 信任行为和可信任行为就是人基于社会偏好产生的有代表性的行为。由于现实中信任水平的抽象性和测度的复杂性，经济学家将这种行为带到实验室中，简化交错的人际关系，控制多变的社会条件，用投资行为博弈实验模拟生活中的信任行为，使得虚无的信任感具体化，由此研究信任水平。

学者对于信任的重视不仅因为它是表现社会偏好的代表性行为，也因为信任本身在经济发展、社会问题中发挥着特殊的影响。首先，信任及互惠偏好是社会资本的具体体现，而社会资本作为影响社会、经济发展的重要因素已经被经济学界承认。Fukuyama(1995)提出信任水平的高低能够解释社会发展水平的不同；Knack and Keefer(1997)研究发现，信任和社会规范越强的国家有着更高和更均等的收入。总的来说，信任、互惠、利他上的理论和经验研究对社会两难问题，慈善捐赠，讨价还价，住房决策等经济交易行为有着重要的价值。此外，信任问题也会引发社会问题。2013年1月社科院发布社会心态蓝皮书《中国社会心态研究报告(2012-2013)》(王俊秀和杨宜音，2013)，分析了目前社会心态、发展态势和存在问题，特别提出要警惕“社会情绪反向”，其中表现之一是我国总体信任水平较低、濒临“信任危机”。因此研究信任和提高整个社会的信任水平已经成为较为迫切的普遍共识。信任危机无形中侵蚀人际关系，降低政府公信力，影响交易合约达成，如果不进行解决可能激化群体矛盾、危害社会正常秩序，产生越来越大的危害。

对信任水平进行测度的具体方法最早来自Berg et al.(1995)，1993年，他们在明尼苏达大学招募了一批本科生进行信任博弈实验，从此信任水平有了具体的刻画方法。标准的信任投资实验程序如下：两名被试分别作为投资的发起者和响应者进入两个房间。实验分为两步：首先，发起者拥有10美元的财富，并决定把其中的一部分X给响应者，响应者将获得3X的财富；接着，由响应者决定将收到钱的一部分Y返还给发起者。实验是双盲双盲^①的，双方不知道彼此的信息，并且金钱放在信封中由实验员传递。最终发起者A拥有的财富将是S-X+Y，响应者B获得的钱是3X-Y，这些收益计算方法是双方都事先了解的。这个实验唯一的纳什均衡是发起者不投资，响应者不返还。但是在实际实验中，大部分的人都会给出和返还正的额度，偏离最优的纳什均衡，如Berg等(1995)的文章中，32个发起者中有30人决定给搭档钱，并且给出数额并不小，均值达到了5.16美元，这说明大多数发起者相信对方会将部分钱返还给他们。在返还过程中也同样，32个返还者中，有24人确实返还了钱，均值为4.66美元，这说明他们确实是值得信任的。因此，研究信任行为如何偏离均衡，为什么会偏离均衡，就成为了一个重要的研究方向。

①实验能够避免实验者效应，防止被试为取悦实验者改变决策；在东亚地区能够降低被试为了“保护面子”对行为产生的影响(Croson and Buchan, 1999)。

在信任水平的研究过程中，性别间不同的信任水平一直是一个重要的研究热点，研究的对象主要有男女两性不同的信任水平、可信任水平以及不同性别组合中所表现出的信任水平。由于男性和女性在信任水平和可信任水平上表现出系统性差异，那就可以通过这些差异解释现实生活中男女不同的行为方式，也可以利用这种差异，根据场合需要调整环境信任水平。同时，社会性别的建构(Rubin and Gayle, 1976、2004) 给了男女两性的特征建立了固定的标准，也给人带来男女两性在信任水平上模式化的印象，这种刻板印象带来了社会中的性别歧视现象：对不同性别的不同看法和区别对待。更进一步地，基于信任水平的性别歧视直接影响了男女两性劳动力在劳动力市场上的需求以及对其在市场中表现的评价。因此对男女两性的性别歧视现象的研究也是十分必要的。

本文按照以下的结构构成：第二部分介绍与性别相关信任实验的历史研究，第三部分和第四部分分别叙述了实验的基本假设和实验设计，实验数据的分析和研究结论分别在第五和第六部分中进行展示。

二、 与性别相关信任实验的历史研究

在信任博弈实验中，可以测度的指标主要有以下几个：第一是发起者给出的额度，代表发起者对响应者的信任水平(trusting)，第二个是响应者返回给发起者的额度，许多文章也用返还比例表示，这代表了响应者是否值得信任(trustworthiness)。在研究上，我们将所有的信任博弈实验分成两类，分别为无选择的信任博弈实验和有选择的信任博弈实验。在无选择的实验环境中，发起者无法选择与自己搭档的响应者，与一名随机分配的搭档进行实验，有选择的实验则相反，给被试提供了选择的机会。在这种情况下，为了研究信任与性别的关系，实验又进一步区分了发起者是否知道响应者性别。接下来，本文将对过去有选择和无选择的信任博弈实验分别进行归纳总结。表 1是对一些与性别相关的信任博弈实验的总结。

在标准的信任博弈实验下，发起人给出的额度被用来衡量信任水平。为了标准化不同的实验背景，统计时往往计算给出额度占初始禀赋的比例。由于发起者给出的额度可能受到响应者性别的影响，因此这类研究分为“发起人不知道响应者性别”和“发起人知道响应者性别”两种情况。总体上，过去的研究在男女两性信任水平上的表现有如下发现。

大部分实验研究显示，在标准的信任博弈实验中，当发起者不知道对方性别时，男性比女性更愿意给出更高的额度。这一定程度上表明男性在不知道对方个人特征时，表现出比女性更强的信任程度。如Snijders and Keren(1999)，Chaudhuri and Gangadharan(2003, 2007)，Cox(2002)，Ashraf et al.(2003)，Buchan et al.(2008)，Garbarino and Slonim(2009)，Dittrich(2015)等在实验中都得到了相似的结论。与此不同的是，Croson and Buchan (1999)与Cox and Deck(2006)的实验中显示男女两性在给出额度上并没有显著的差异，Dreber and Johannesson(2008)运用Gneezy(2005)的设计，也得到了同样的结果。也有极少的实验得到相反的结论：女性给在作为发起者时更加慷慨Bohnet et al.(2006)。

为了研究发起者是否歧视某种特定性别的响应者，许多实验显示了响应者的性别。根据显示性别的方法，可以将实验分为以下几种：直接标明性别，如DeBruine(2002)，Innocenti and Pazienza(2006)用名字显示性别，如Feshtman and Gneezy(2001)，Schwieren and Sutter(2008)，Buchan et al.(2008)等，用照片显示性别，如Scharlemann et al.(2001)，Petrie(2004)，Eckel and Wilson(2003)，Eckel and Wilson(2005)。实验结果也并不一致。

在发起者给响应者转移一部分额度之后，响应者开始返还的决策。由于每个返还者收到的额度不同，研究者习惯用返还比例，也即返还额比上收到额，作为一个被试的可信任程度。与信任行为一样，为了研究返还者的可信任行为是否针对特定性别，研究也可以分为“响应者不知道发起者性别”和“响应者知道发起者性别”两类。总体上，过去的研究在男女两性信任水平上的表现有如下发现。

大部分不知道发起者性别的实验研究观察到，女性表现出比男性更强的可信任行为，如Croson and Buchan(1999)，Buchan et al.(2008)，Chaudhuri and Gangadharan(2003, 2007)，也有少量文献如Cox and Deck(2006)显示两性的可信任行为无差别，或者如Cox(2002)，Ashraf et al.(2003)显示男性归还更多。

和研究信任水平发起者知道响应者性别的情况相似，研究可信任水平时也有同样的实验通过不同的方式将发起者的性别告知作为响应者的被试。和之前相似，可以将实验分为：直接标明性别，如DeBruine(2002)，Innocenti and Pazienza(2006)，用名字显示性别，如Feshtman and Gneezy(2001)，Schwieren and Sutter(2008)，Buchan et al.(2008)等；用照片显示性别，如Scharlemann et al.(2001)，Petrie(2004)，Eckel and Wilson(2003)，Eckel and Wilson(2005)。可信任实验的数据结果也并不一致。

日常生活中，人们并不只是直接进行决定，在决策前往往会进行策略性的选择行为。人们更愿意选择那些可信的人或者与之相处能够获利的人，但是因为人们总是不得不在陌生人中进行选择，在选择前无法了解对方是否值得信任。那么人们就会利用他所能获得全部信息进行判断、选择，比如对方的个人信息(年龄、人种、表情、能力等)，作为可信任水平的代理变量进行考察，然后主动地选择他们认为最可信的人。也有一些人会更倾向于信任某一类特殊人群，也有人会先与对方进行互动获取信息，再进行选择。在这种现实背景下，在实验中引入选择是十分必要的。在发起者可选择之他进行实验的响应者搭档的情况下，信任投资实验又有了新变化。以下是一些主要的加入了选择之后的信任实验。

在Eckel and Wilson(2004)之前，较少出现带选择的信任博弈实验。过去的研究主要集中在囚徒困境实验中。Slonim和她的同事们进行了一系列研究，将选择行为进行了细致的分解。Slonim and Garbarino(2008)主要研究行为影响，而Slonim and Guillen(2010)主要研究挑选效应。Slonim and Garbarino(2008)引入较为消极的变量“年龄”作为代理变量，将所有人的年龄分入老、中、青中的一类，结合性别，刻画一个人的个人特征，共发起者选择。Slonim and Guillen(2010)主要研究信任实验中的歧视现象，也即男女两性表现出的不同行为和被不同对待的现象。

近年来，国内也进行了一些与性别、信任相关的实验研究，陈叶烽等(2010)进行了信任水平及有关合作的研究，李悠等(2014)用信任实验进行性别及控制感的研究，周业安等(2013)关于偏好的性别差异研究中，运用信任博弈实验作为偏好的一个维度，孙娟等(2014)主要探讨歧视行为。

总的来说，男性和女性的信任和可信任水平有着不一致的表现，探究两种行为不一致的原因，阐释两种行为产生的机理，分解影响两者的因素，成为了进一步研究的方向。根据过去的文献，仅影响信任水平的因素主要有：期望、风险(竞争观念)，较少因素仅影响可信任水平。大多影响因素对两种行为都会产生影响：利他、互惠、大脑神经结构、心理学依据、实验环境敏感度等。

三、 实验假设 (一) 歧视的存在性

过去的信任实验大多随机配对，在组合中相互都知道彼此性别的情况下，可能会产生不同性别配对的互动，对组合的信任水平和可信任水平造成影响。但具体何种混同以及其对信任水平造成的影响，研究结果也并不一致。DeBruine(2002)认为当性别相同时，相互间信任会加强，Chaudhuri and Gangadharan(2003)认为男发起人，女响应者组合表现出最高形式的互惠。这些更高的互惠水平都可能带来性别歧视。Slonim and Garbarino(2008)的研究认为，在随机配对关系中，许多不同的组合模式(男性和女性) 可能会被同样对待，或者近乎同样对待。在随机配对关系中，可能会形成而出现一些偶然出现歧视模式，这些模式在随机关系中相对微小，但在选择关系中则由于被试的主动选择集中地显示出来，表现更加显著。

H1：歧视普遍存在于随机配对中，在有选择的实验中，歧视行为更加显著。

(二) 歧视在性别和能力上的表现

过去的信任实验研究中有许多涉及性别，但是性别与信任的关系仍然不是非常确定。一些研究认为，发起者对对方的信任程度与对方的真实返还水平有关：大部分研究表明，女性更值得信任，有一些文章认为女性返还的数额更多，有一些认为差额并不不显著，另一些则认为女性归还更少。也有社会心理学研究表明角色发起者会更偏好异性(Dovidio, 1982；Scharlemann等，2001)。基于以上这些，我们作出有关性别的假设。

H2：发起者在选择行为上和给予行为上都因对方性别不同而区别对待。

H2a：发起者更多选择女性，并且给女性更多。

H2b：发起者更多选择异性，并且给异性更多。

能力也是影响选择和投资数量的因素。根据过去的研究，我们假设发起者会倾向于选择能力更高的人，同时给予更多投资(Valian，1998)。原因有两个，一是光晕效应的存在(Thorndike，1920)，一个人如果有高能力，会使他人认为他具有其他正面的特征，其中就包括了他更值得相信；二是高能力与更高的教育水平相关，暗示了更高的亲社会性，因此也更值得信任。在普遍的社会性别理论中，人们倾向于认为男性比女性对归还有更高的责任心。同时，根据Valian(1998)研究中的归因理论，人们在判断判断他人成功原因时若归因于努力，则光晕效应更强，若归因于运气，则光晕效应减弱。Deaux and Emswiller (1974)以及Deaux and Farris(1977)研究认为在“男性任务”上，人们更愿意把男性的成功归因于努力，而不是运气。如果我们这个实验中第一部分的数学能力测试被认为是一个“男性任务”，即符合社会中对男性成就的判断标准，则男性的信任水平会对分数更加敏感。有可能数学测试并不能反映一个人的综合能力，但通过一定方式，给所有人进行排名，符合社会中对一个人能力的解读方式：按照某个特定属性进行排名。在选择的过程中，发起者只能看到响应者的排名属性，与现实中看到对方一定的相对能力是相似的。

H3：发起者因对方的能力不同而区别对待。

H3a：发起者更多选择能力高的人，并且投资更多。

H3b：能力对发起者的选择的影响中，在男性作为响应者时更加时敏感。

(三) 解释信任行为上产生歧视的原因

这个实验的进行也是为了解释性别歧视可能的原因，通过归纳过去的文章，我们对影响信任行为的原因进行了归纳，发现真实可信任水平、信念、期望和利他的偏好水平是影响信任行为的重要因素。

首先我们将通过统计响应者真实的返还额度和返还比例来确定被试真实的返还水平，并与发起者的选择、分配行为进行对比，确定信任是否来自真实的可信任水平。为了避免因为实验经验和实验室模拟真实投资环境太过抽象，而使得参与者真正的信任水平和实验中表现出来的信任行为和可信任行为不同，我们运用了调查问卷以及GSS问卷(General Social Survey)，去测试被试真实的信念。此外，被试给出更多投资，可能来源于他对地方返还额的期待。为了检验这个假设，我们在实验中获取了被试的期望返还额数值。最后，信任行为也有可能受到利他偏好的影响，因此我们通过独裁者实验来获取偏好方面的信息。

总体上，我们假设了以下这些原因作为歧视的来源：

H4：歧视的来源；

H4a：歧视来自真实的可信任水平，即发起者给可信任程度更高的群体更多的投资，也表明了发起者给对方更多投资是因为对方确实更值得信任。

H4b：歧视来自于相信对方的信念，即发起者给对方更多投资只是因为他认为对方更值得信任。

H4c：歧视来自于期望，即发起者给对方更多投资是因为他期待对方归还更多。

H4d：歧视来自于偏好，即发起者给对方更多投资是因为对他更偏好对方。

四、 实验方法

为了探究性别歧视在信任上的表现，以及对歧视的原因进行分析，我们在Slonim and Guillen(2010)研究的基础上对实验设计进行了更有针对性的改进，并于2013年4月在浙江大学紫金港校区进行了相关的实验。参加实验的为80名自愿报名的在校本科生(其中女性43名，男性37名)，他们来自不同的年级和专业。实验程序运用ztree软件(Fischbacher，2007) 编制，整个实验在计算机上完成。实验结束后，我们根据事先告知被试的兑换比例给被试支付真实的报酬。

被试进入计算机实验室后一共经历实验的五个阶段，分别为：控制性问题测试、个人性别信息调查、正式实验、调查问卷以及获取收益。整个实验的核心为第三阶段“正式实验”，本阶段包含了四个具体实验，分别为1.能力测试；2.信任博弈实验；3.独裁者实验；4.风险测试。具体的实验流程参照图 1。

能力测试是为了获取被试的能力信息，通过数学题和标准能力测试题来获取被试的能力数据，并对被试进行排名。被试首先进行数学测试：在不使用计算器的情况下，只使用纸笔，在一定时间内，对三个三位数进行开方的估计，保留三位小数，越接近真实结果获得分数越高。接着被试需要回答三道代表认知水平的测试题，回答正确将获得一定分数。综合两部分我们将对所有被试的能力进行排名，被试并未被告知这些排名的具体作用，但知道排名将与他们获得的最终收益相关。

信任博弈实验是整个研究的核心，通过实验可以获取被试选择行为数据，信任水平、可信任水平数据和期望水平数据。实验基于berg et al.(1995)的标准信任博弈实验，并进行了流程和实验局设置上的改进。首先发起者拥有10个筹码并决定给响应者的额度X，响应者将获得发起者给出额度的三倍数额3X，然后决定返还额度Y。发起者的收益是10-X+Y，而响应者的收益为3X-Y。实验采用策略方法(strategy method)，每个被试先进行发起者的任务，后进行响应者的任务，然后进行通过配对计算收益。整个实验被为被试间的实验设计(between-subject)，被试被随机地分入选择组或随机组中。在选择组中，每个被试电脑上显示三位其他被试的性别和能力排名信息，被试可以选择其中一位来进行接下来的信任投资决策；在随机组中，每个被试电脑上同样显示三位其他被试的信息，与选择组不同的是，电脑为其随机抽选一位来进行接下来的信任投资决策。决策实验将进行四轮。在填写决策后，每位被试需要填写自己对响应者返还额度的期望。接下来每位被试作为响应者进行决策，填写自己在对方给出0到10个筹码情况下决定返还的数额。

由于被试的决定可能会受到候选人性别组合以及组合出现顺序的影响，在实验设计上需要对组合及顺序进行平衡。每位被试在四轮实验中会遇到四种候选被试组合，分别为三个同性、三个异性、两个同性一个异性和两个异性一个同性。在这里我们对这四种情况分为两种顺序进行实验，分别为(1)ABB，BBB，AAA，AAB(2)AAB，AAA，BBB，ABB。其中A表示与发起者为同性的其他被试，B表示与发起者为异性的其他被试。由于在随机组中，被选中的响应者是由电脑随机为发起者生成，也需要进行一定的顺序平衡，使得被选中者的性别交替出现。结合上面设计的四种显示顺序，选出的顺序如下：(1)ABB-A，BBB-B，AAA-A，AAB-B(2)AAB-B，AAA-A，BBB-B，ABB-A。其中第一组中的第一个就代表一个随机组的被试，在第一轮实验中面对一个同性两个异性的情景，电脑为其生成的被试为同性，有此类推。整个实验共分为四组，选择组和随机组各有两组，每组被试20人。

独裁者实验是为了获取被试在没有互惠偏好影响下的的选择行为数据和给出额度代表的利他水平数据，用于和信任博弈实验下的选择数据进行对比。与信任实验不同的是，独裁者实验中的响应者不能够返还筹码，因此实验中也就没有了被试填写返还数额的部分。在此之外独裁者实验的基本设计和轮次安排与信任实验一致。

接下来进行的风险测度实验基于Holt and Laury(2002)的设计，用于获得被试的风险偏好数据。过去有一些研究认为风险对信任水平没有影响(Croson and Buchan, 1999)，也有研究认为两性信任水平的不同很大程度上受到风险偏好的影响(Chaudhuri and Gangadharan 2003，2007)。因此在本文中我们对这一假设进行进一步的验证。

最后，被试需要在计算机上填写有关个人信息的调查问卷，GSS问卷和一些其他实验相关问题。GSS问卷调查了被试在信任、公平、助人三个方面的问题。有研究认为GSS数值是预测实验中信任水平的一个较好方法，可以用于测度被试真实的信任态度和信任行为(Glaeser et al. 2010)。

五、 数据分析 (一) 基本数据描述

表 2和表 3描述了被试在信任实验和独裁者实验中给出金额的总体数据。实验分为选择组和随机组，在有选择的环境中，被试将在四种搭档组合的情景下进行搭档的选择，在两种候选三人性别一致的情况下，影响被试选择的只有能力因素；在另外两种候选三人性别不一致的情况下，选择决策则同时受到了性别和能力的共同影响。总体上，被试面临的是以下三种选择环境：无选择环境、能力选择环境和能力性别选择环境。下面将对被试在信任实验和独裁者实验的这三种环境下的行为进行分析。

表格2a显示的是男女两性在三种情况下做出决策投资额平均数的统计。在给出数额上，有两个主要趋势：男性决策者给出额度的基本高于女性，两性都倾向于给异性更多数额，这与过去文章的结果基本一致。在男性给出额度高于女性的方面，出现的唯一例外出现在能力选择环境中，女性决策者给男性搭档的数额高于对应的男性决策者。而在给异性钱的方面也有两个例外，即在无选择环境中，男性给男性了更多的钱且相差较大，即6.2大于4.6，在能力性别选择情况下，女性给女性了更多的钱，但相差较小，即5.5大于5.4。

表 2b显示了被试给出数额和对方能力排名的关系，表格统计了男女两性给三人中最高排名的人的数额和给排名最低的人的数额的平均值。在这里有几个明显的特征。第一，从接受方的角度看，人们倾向于相信能力排名较高的男性，如能力性别选择中，给男性的投资额差为3.9，代表了男性决策者给男性最高能力者的均值比男性最低能力者的均值大了3.9。当接受者变为女性时，情况发生了一些变化。在无选择的情况下，两个性别的人都给了能力较低的女性更多的钱。这可能反应了人们的某种心态：在没有选择对方权利的时候，人们更愿意相信女性，这种信任可能是人们认为女性能力低者更不容易计算出最优选择而选择返还更多，这在某种程度上反映出“女子无才便是德”倾向。第二，总体上男性响应者接受的钱受能力排名影响更大。这数据上表现为，男性接受额的差的绝对值大于女性接受额的差的绝对值。这反映里一种现象：男性被信任的水平的高低受到能力的影响，说明“能力”在决定一个男性获得多少信任时起到了重要作用，而对女性的评价则并不十分依赖能力。第三，从发起者的角度看，男性决策者更加看重对方的能力。这在数据上的表现为，男性决策者给出额的差值的绝对值几乎都大于女性决策差值的绝对值。这就表明了男性在看到能力高低不同的对方时，给出数额上更大的差距。

每个被试在信任实验结束后将进行相同选择类型的独裁者实验。独裁者实验是衡量被试利他水平的测度方法，而利他偏好本身也会影响信任水平，因此在这里也对独裁者实验的数据进行整理分析。

与表 2a对应的表 3a反映了独裁者实验中被试给出额度的高低分布。与之前男性高的给出额相反的是，在这里有选择情况和无选择情况下有着不同的特征。在无选择的情况下，也就是一般独裁者实验的环境下，男性决策者给出的数额高于女性决策者--这与过去大多实验结论相反：过去实验大多显示女性独裁者给出更高的额度，有着更高的利他水平。这说明选择环境的建立对利他和信任水平都有着一定都影响。在有选择的情况下，结论就与过去实验相同：在这里，女性比男性更愿意给出数额，在四中对象情形下，分别比男性多给了45.6%，98.8%，55.4%，82.7%。这说明女性在拥有自主选择权时有着更高的利他水平。

表 3b和表 3c显示结果较为不统一，在这里结合三种情况进行初步的描述和解释。在无选择的环境下，人们倾向于给最低能力者更多，这可能是因为人们在失去选择权时对低能力者有着更高的同情心。在仅有能力影响选择对环境中，人们对能力十分敏感--假如一个人决定选择一个高能力者，那么他会愿意给这个自己选中的人更多的好处。这与人们在同组信任实验中的表现一致。在能力性别选择组中，人们的决策发生了分化：当被选择者是男性时，人们愿意给高能力者更多；而当被选择者是女性时，人们愿意给低能力者更多。这种情况下对低能力女性更大的利他表现，可能是信任实验中对低能力女性更大信任程度的来源。

表 4和表 5考察了在能力和性别共同的影响下，信任实验和独裁者实验中被试选择搭档的行为数据。表格的左侧分别显示了被试在两个实验中选择上对性别的偏好。69%的男性选择了女性，同时52%的女性选择了男性，这说明男女两性都倾向与选择女性。而在对应的独裁者实验中，有58%和52%的男性和女性分别选择了女性的搭档。表格里还显示了选择中对能力的偏好，当一个男性被选中时，如果他是被一个男性选中的，那么他有63%的几率是能力最高的人，如果他是被一个女性选中的，则他有52%的几率是能力最高的人。这和前面得到的“男性接受方接受的钱受到能力排名的影响更大”这一结果是一致的。与此相反的是，如果一名女性被选中，她可能是能力最低的人，尤其是在一名女性被女性选中的情况下。这个结果在独裁者实验中也得到了一致的体现。

(二) 信任歧视的存在 1. 来自给出额度的证据

为了验证性别歧视的存在性，以及判断能力在其中起到的作用，在这里运用面板数据对不同性别、能力组合变量进行回归，建立了三个模型，分别为下面的(1)、(2)、(3) 式。这样可以检测和判断不同的决定因素对于被试在信任实验中做出决策的影响。由于每个被试进行四轮实验，在这里选用随机效应面板模型进行回归：

${y_{i,j}} = \alpha + {\beta _{F{M_{i,j}}}}F{M_{i,j}} + {\beta _{M{M_{i,j}}}}M{M_{i,j}} + {\beta _{M{F_{i,j}}}}M{F_{i,j}} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i,j}}$

(1)

$\begin{array}{l} {y_{i,j}} = \alpha + {\beta _{F{M_{i,j}}}}F{M_{i,j}} + {\beta _{M{M_{i,j}}}}M{M_{i,j}} + \\ {\beta _{M{F_{i,j}}}}M{F_{i,j}} + {\beta _M}a{x_{i,j}}Ma{x_{i,j}} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i,j}} \end{array}$

(2)

$\begin{array}{l} {y_{i,j}} = \alpha + {\beta _{F{M_{i,j}}}}F{M_{i,j}} + {\beta _{M{M_{i,j}}}}M{M_{i,j}} + {\beta _{M{F_{i,j}}}}M{F_{i,j}} + \\ {\beta _{MaxP{M_{i,j}}}}MaxP{M_{i,j}} + {\beta _{MaxP{F_{i,j}}}}MaxP{F_{i,j}} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i,j}} \end{array}$

(3)

其中，y_{i, j}表示第i个决策者的第j次决策(j=1-4)，即发起者的给出额度；FM、MM、MF是表示性别配对的虚拟变量，两个字母分别表示发起者的性别和响应者的性别，其中M代表男性，F代表女性；Max也是是虚拟变量，表示对方的能力是不是在可选择的(或者随机产生的) 三人中能力最高的，即能力排位最前；MaxPM和MaxPF与Max类似，也是与能力相关的虚拟变量，与之不同的是，进一步规定了接受者的性别，即MaxPM(MaxPF) 表示参与实验的搭档为三人中能力最高且性别男性(女性)；最后，μ_i用以表示被试间的相关关系。回归报告了稳健标准误。

为了获得性别和能力对给出额的影响，在这里运用不同组别的数据对不同模型进行估计。首先随机组的运用模型1估计，对能力选择组和能力性别选择组先运用模型2进行估计，观察控制接受者能力的情况，最后在以上两组中进一步将能力的影响具体化，加入MaxPM和MaxPF变量，用模型3进行估计，回归结果汇集在表格中。通过观察回归结果的系数和显著性表现，可以检验文章提出的假设。

随机组中，每个被试作为发起者对电脑随机给出信息的搭档进行投资，通过对比不同虚拟变量估计出的参数，可以得到发起者对不同性别响应者的决策差别。对于男性决策者来说，比较β_MM与β_MF的大小，可以发现MF的组合对于投资额度的影响更大，男性决策者在面对女性时愿意支付更多的投资额；对于女性决策者来说，β_FM不显著，那么女性决策者对于搭档的性别并不敏感。由此，可以得出面对异性时，男性决策者的性别对待差异更明显。

在选择组中，我们继续分析能力选择组和能力性别选择组中不同的表现。在这种分类情况下，我们可以发现性别与能力之间的关系及其对信任的影响。在只有能力影响的组别中，运用模型2进行估计，变量β_Max不显著，即人们对能力高的人表现的信任变化并不显著。为了验证这个结果的稳定性，接下来又运用同样的数据采用模型3 进行估计，发现β_MaxPM和β_MaxPF都不显著，说明在仅有能力环境的选择中，能力并不是影响选择的重要因素，与Slonim and Guillen(2010)结果不一致。在这里值得一提的是，β_MM是一个负数，说明了在仅有能力影响的情况下，男性对男性自身群体的信任会降低，相对而言，更相信异性。

最后观察能力性别选择组在两个模型下的表现。在模型2中，在这个组中，变量β_Max显著，说明在这里能力对发起者有一定影响。进一步运用模型3，β_MaxPM和β_MaxPF都为正值，并且表现出了显著的特征，说明在这种与真实环境最相符的环境中，能力成为了给出额度的影响因素，也即发起者对男性最高能力者有着更高的信任程度。并且明显大于β_MaxPF，说明了当决策者面对能力强的男性时比面对能力强的女性时增加的投资额更大。

值得一提的是，在这里代表性别配对的系数在模型2和模型3中较少有显著，这可能暗示了在投资额度上，并不存在普遍的、规律性的性别歧视，但这个结论还需要通过差额分析来进一步证实。

差额分析是在在模型2和模型3回归结果的基础上对虚拟变量的系数进行进一步处理。系数相减表示在控制发起者或响应者性别的情况下，被试在给出额度的歧视性行为以及被歧视情况。具体来说，β_FM与β_FF表示女性给男性和女性给女性额度之间的差额，也即女性的歧视行为；同理β_MF与β_MM表示了男性的歧视行为。歧视行为的统计在表格7中为上方带有阴影的两行中显示。下方两行不带阴影的则表示在控制响应者性别的情况下，特定性别被歧视的情况。需要进一步解释的是，在这里“歧视”表现为对不同人群的不同的态度和表现行为，并不存在主观上的贬低，与传统语境中“人对人就某个缺陷、缺点、能力、出身以不平等的眼光对待，使之得到不同程度的损失”^①这样的含义有所区别。与其说是对一方对的歧视，更不如说是对一方无意识对偏爱，异性相吸就是一种典型的表现形式。

①来自百度百科“歧视”词条：http://baike.baidu.com/link?url=fws7_MzQlPdY6y9wW5B5aY6nMWn_0VakZnEcsZYh_oBzIXnAP3QSst3UVtXiwETcwUmWgXSk2yOGZM4barHlq_

为了分析能力在性别歧视中起到的作用，在这里将模型2和模型3分别对无选择组，能力选择组和能力性别选择组进行回归。在总体上，被试特定的歧视现象并不明显，只在一些组别中显著，如女性在模型2的能力选择组回归时更加青睐男性，而在模型3的能力性别选择组中反而更愿意给同性别的人多1.34的额度。这说明，女性受到环境影响较大，这与Croson和Gneezy(2009)的结论一致。相比之下，男性的行为更加统一。在参数检验中，都没有发现男性对同性或者异性明显的区别对待。

在三四行中，反映了固定接受者性别时的情况。在无选择组中，这种差别都有着显著的体现。具体来说，当女性作为接受者的时候，男性给女性比女性本身给女性在两个模型中分别多了1.68和1.62，而在男性作为接受者的时候，差额变为了1.60和1.62。这验证了男性给出额度更高的特征。在进一步的Wilcoxon秩和检验中，无选择情况下女性接受者和男性接受者获得的两性投资额度出现了显著的差别，(p＝0.04，p＝0.02)，符合上面回归的结果。

2. 来自选择的证据

接下来，我们对选择行为的歧视进行分析。为了研究性别配对和能力对选择的影响，在这里建立Probit模型，模型变量的选取与研究投资额度上的歧视时相同，与之前不同的是，这里设立虚拟变量，将被试是否被选中的情况作为被解释变量，1代表被试被选中，0代表未被选中；其他影响选择的变量和之前研究投资额度时的设定保持一致。通过设立FM、MM、MF虚拟变量，以及Max、MaxPM、MaxPF变量，并对模型估计出的系数相减，可以发现性别选择中的歧视行为。由于随机组中并不存在主动的选择，所以在这里不再对随机组的数据进行处理，通过建立与模型2、模型3对应的模型4和模型5，并进行差额化处理，可以分析选择中的性别歧视现象。

$\begin{array}{l} choic{e_{i,j}} = \alpha + {\beta _{FMi,j}}F{M_{i,j}} + {\beta _{M{M_{i,j}}}}M{M_{i,j}} + {\beta _{M{F_{i,j}}}}M{F_{i,j}} + \\ {\beta _{MaxP{M_{i,j}}}}MaxP{M_{i,j}} + \beta MaxP{F_{i,j}}MaxP{F_{i,j}} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i,j}} \end{array}$

(4)

$\begin{array}{l} choic{e_{i,j}} = \alpha + {\beta _{F{M_{i,j}}}}F{M_{i,j}} + {\beta _{M{M_{i,j}}}}M{M_{i,j}} + \\ {\beta _{M{F_{i,j}}}}M{F_{i,j}} + {\beta _{Ma{x_{i,j}}}}Ma{x_{i,j}} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i,j}} \end{array}$

(5)

在选择中，歧视现象相对明显，其中第一行和第二行描述了在选择上歧视行为的表现，的数据进行处理，通过建立与模型2、模型3对应的模型4、模型5，并进行差额化处理，可以分析选择中的性别歧视现象^①。第三行和第四行描述了控制被选择者性别时的情况。在这里，男性在选择上对异性的偏好十分明显。四个表示歧视的系数均显示为正，并且在性别能力都可以选择的情况下表现出很强的显著性。这与基本数据统计中男性更多63%和58%选择女性的异性偏好倾向吻合。在女性的选择方面，相减后的系数基本为负，说明女性在选择的时候也偏好女性，其不显著的特征与之前数据统计中的两个52%一致。

①在这里还尝试运用Tobit模型、Logit模型进行处理，结果与Probit模型的结果想死，故略去。同时，在差额分析前也进行了模型本身的回归和系数统计，由于结论与差额分析类似，故略去。

然后我们来看能力在选择中发挥的作用。与其在投资额的影响相比，在这里能力显然有着更大的影响力。其中β_Max在模型中保持显著(p＜0.01)，这就说明被试不论处在只有能力影响的环境中还是能力性别都自由的环境下，都愿意选择能力高者作为搭档进行投资。通过观察带有β_MaxPM和β_MaxPF的回归可以发现，这种选择时对能力的重视主要是被男性被试驱动的。当选择在能力性别选择组当中，β_MaxPM显著大于0，而β_MaxPF不显著，且系数接近0，说明了在这种情况下，人们对男性是否在组别中居于最高能力有着极高的重视程度，而对女性的这种情况就并不看重。

3. 总结

在这一节中，我们主要对人们在信任时的给出额和选择进行了分析，描述男女两性在给出额度和选择时的具体行为，其对两性的信任程度以及歧视水平。

在给出额度均值方面，男性给出额度更高，且两性别都愿意给异性更多。但是这种对异性的偏好，也即对同性的歧视并不显著。两个性别在给出额度方面并没有给特定性别更高的额度。而能力的作用在不同的选择环境中作用不同：在能力性别选择组中，能力在信任投资的过程中发挥着重要作用；而在能力组中，反而没有显著的表现。

在接受额度方面，两个性别并没有受到区别对待，也即没有受到歧视，但我们发现能力也在其中扮演了重要的作用。而这种影响在男性身上更加体现，如人们更加相信最高能力的男性，男性接受者受到能力影响更大。

在选择方面，男性受到异性的强烈吸引，更愿意选择女性，而女性则在选择方面没有强烈的影响。能力同样在这里发挥重要作用，人们倾向于选择能力最高者，但这种决策是否理性，能力最高者是否真正返还更高的比例还需要进一步检验。这种现象主要是被男性驱动的，符合社会对男性能力更高的价值判断，而人们在某些时候对更低能力的女性的信任也表现出社会上陈旧的观念。

H2a:根据回归分析和之前的统计分析，人们更倾向选择女性，接受该假设关于选择的部分；但是在数值上，并不表现出给女性更多的数额。

H2b:相应地，拒绝人们更倾向于选择异性的假设。在某些环境下，人们更倾向于给异性更高的数额，但是这种情况并不稳健。

H3a：发起者更多选择能力高的人，并且这种情况的驱动力来源于能力最高的男性接受者。在投资额度方面，在性别能力选择中，人们确实更倾向于给高能力的人更多投资；但是这种现象在其它环境中并不稳定。

H3b：结合在基本数据描述中人们更愿意信任能力强的人的普遍现象，可以发现面对能力强的男性更为信任。由此，人们在信任上对于能力的考量在男性身上可以得到更为显著的体现。在这里，我们验证了H3b的假设。

(三) 信任歧视的来源

在对信任歧视进行分析之后，我们对歧视的来源进行了进一步研究。虽然发起人给出额度上的歧视并不明显，但是对影响投资额和返还额的因素进行分析，进一步理解男女两性在信任上的不同表现，仍然十分必要。

1. 基于真实可信任水平

首先我们将返还比例作为因变量，研究影响返还额的因素，试图发现是否某一个性别或者某种能力的人有着更高的返还比例，并以此来解释信任发起者对女性偏好的行为。与之前的模型相同，估计仍然采用随机效应模型，如下形式。

$\begin{array}{l} r{p_{i,j}} = \alpha + {\beta _{inves{t_{i,j}}}}inves{t_{i,j}} + {\beta _{invest_{i,j}^2}}inves{t^2}_{i,j} + {\beta _{gi,j}}gende{r_{i,j}} + \\ \beta ran{k_{i,j}}ran{k_{i,j}} + {\beta _g} \times ran{k_{i,j}}gende{r_{i,j}} \times ran{k_{i,j}} + {\mu _i} + {\varepsilon _i} \end{array}$

(6)

其中，invest_{i, j}代表了发起者的投资额；gender_{i, j}是代表接受者性别的虚拟变量，男性为1，女性为0；rank_{i, j}是每个被试在实验第一阶段中通过测试得到当能力排名；μ_i表示的是每个决策者在不同决策时的相关性。由于实验本身采取的是策略方法，每个被试填写了0到10每个可能投资额下的返还值，在这里通过数据的对应处理，获得每个被试每轮对应投资额的返还比例作为因变量rp_{i, j}。

在模型的估计阶段，我们将数据分成了随机组和选择组两个部分分别进行回归。下表展示了随机组和选择组中各个参数的估计值。结果显示，β_g是一个负的系数，说明男性在返还比例上有一个负的效应，说明女性比男性在两种情况下多返还了16.9%和12.8%，女性有着更高的可信任水平。这和过去的研究结果统一，如Croson and Buchan (1999)，Buchan et al.(2008)。这个结果可以解释在面对不同性别的选择决策上，更多选择女性和给女性更多的投资是相对明智的选择。同时，我们根据返还者的性别以及选择环境的不同，绘制了返还比例折线图，其中显示(图 6.3)，除了无选择组外，女性都显著比例更高。在这之后进行了spearman检验，验证投资额和返还比例有着显著的关系(ρ=0.265，p=0.000)。

H4a：真实返还水平和投资额有着显著的关系。女性表现出更高的可信任水平，接受该假设。

接着我们观察响应者能力在返还比例上的影响。总体上，β_rank为负数，说明高能力者返还更少，并且这部分数据在无选择组中表现显著，且绝对值更大。由于返还额的填写是在自己组别中进行的，并且采用策略方法，接下来检验以下两组返还额的差别。能力和返还比例的spearman相关性检验：无选择组中：-0.123(p＝0.028)，而选择组中-0.064，(p>0.1)。说明在无选择的显示环境下，能力和返还呈负相关，但上一节的分析发现人们更倾向于信任高能力者，这说明人们错误地估计了高能力者的返还能力，也说明面对能力的歧视性的决策实际上并不能完全理性地进行预测。

为了进一步分析被试是否有效地选择了真正返还比例更高搭档，在这里通过Wilcoxon秩和检验比较了选择组中被选中被试和未被选中被试的返还比例，以及计算机随机选出的被试和未被选中被试的返还比例(p>0.1)。结果发现，两种数据下的被选中的搭档并没有在统计上更高的返还水平。这也说明了选择实际上并不具有更优的策略。

最后，我们还可以看到投资的额度对返还比例的影响，在过去一些研究的基础上加入二次项之后可以发现，投资额对返还比例的影响呈一个倒U型曲线。通过计算发现，当仅考虑投资额影响时，无选择组和选择组返还比例最高的点分别为7.12和7.49，也即7到8之间。因此对一个信任发起者而言，在投资额中存在着统计上相对更优的策略。

2. 其他影响歧视的因素

在研究最后，对影响投资上歧视的因素进行混合的回归，模型如下：

$\begin{array}{l} inves{t_{i,j}} = \alpha + {\beta _{or}}o{r_{i,j}} + {\beta _{expect}}expec{t_{i,j}} + {\beta _d}dinves{t_{i,j}} + \\ {\beta _r}ris{k_{i,j}} + {\beta _{rt}}risktak{e_{i,j}} + {\beta _{rp}}riskpreferenc{e_{i,j}} + {\beta _{q{x_{i,j}}}}{q_{xi,j}} + {\mu _i} + {\varepsilon _i} \end{array}$

(7)

表 10显示了回归的结果。在这里可以发现，期望和真实返还比例对投资额有着明显正的影响，而包括利他，风险在内的各种变量则基本不显著，说明对信任并没有显著影响。在过去的信任实验研究中，GSS问卷体现出较高显著性，与个人信任水平有很强的正相关，但在这里显著性不高，可能是因为问卷设计没有针对特定性别，也可能因为没有对具体对选择情形进行区分，这可以在未来的研究中继续探索。

H4b：由于GSS问卷中大部分问题都不显著，因此暂时拒绝该假设。

H4c：期望前的系数非常显著，因此接受该假设。

H4d：在这里运用独裁者投资数据作为发起者的利他水平，也即发起者在特定环境下对响应者的偏好，在这个回归中不显著，因此拒绝喜好的假设。

(四) 选择对信任的影响

根据之前对投资数额上歧视的分析，在无选择环境、能力选择和能力性别选择中都歧视现象都不统一，因此也不能得到选择本身对投资确定的影响。在这里通过Wilcoxon秩和检验对选择和投资数额的关系进行进一步研究。检验的方法为，在控制一定条件下，比较无选择组和选择组中给出投资额，观察其是否有显著差异。若存在正的显著差异，说明选择过程的加入对投资有正面影响，即选择会加强信任水平，反之则无影响。

首先比较总体上选择和无选择情况下的投资数额，选择的加入对投资有微小的、正的效应(P＝0.100)，发起者会给自己选择的搭档更多投资。在对性别因素进行控制，分组进行检验时发现，女性对自己选择的人会更加信任(p=0.0005)，而男性中并没有这种现象。在控制能力因素，观察发起者对每组排名最高者和非排名最高者的信任态度时，我们发现当一个被试面对非能力最高者时，搭档是否是他自己选择出来的，与他的信任投资额关系不大，而当一个被试选出一个能力最高者时，比面对一个随机出现的能力最高者愿意给出更多的投资(P＝0.028)。也即，选择行为的加入提高了对高能力者信任程度。搭档的性别对此并没有显著的影响。这也印证了选择本身对性别歧视并没有显著的影响。

当控制两个因素时，选择对投资的提高在女性数据中有着更加显著的体现。一个女性，会给一个自己选出的能力最高者比随机遇到的能力最高者更多的信任投资(P＝0.0003)，而男性则不会有这种现象。女性对选择过程的重视也体现在她们遇到特定性别对象时(遇到同性：P=0.004；遇到异性：P=0.037)。在加入选择环境的控制变量后这种在女性身上的显著情况并不会改变，说明结果有着稳定性。

H1：由于被试在投资额上并不存在明显的歧视，因此拒绝H1。在进一步研究选择对投资额的影响后发现，选择对信任水平有着强化作用，并且这种强化作用来自于女性。这与Croson和Gneezy(2009)文章中女性对实验环境更加敏感的结论一致。

六、 结论与讨论

文章通过实验和数据分析检验了一些假设。首先，我们证实了男性和女性信任水平不同的，男性给出额度更高；在可信任水平上两性也有所区别，女性返还比例更高。总体上人们倾向于相信高能力排名者，但在一些环境中，人们反而会更加信任低能力排名的女性。在投资数额的歧视上，男女并没有不同的表现，也没有明显的性别歧视现象，但在选择行为上，两性都更倾向于选择女性。能力在解释歧视上有着重要作用，人们倾向于选择高能力者，并且在性别能力选择环境中的投资行为中更看重能力。同时，能力对男性的影响更大，具体体现在：1.男性决策者在决策的时候比女性决策者更加看重对方的能力；2.能力在与性别结合时，会有更显著的影响。男性接受者是否被信任与他的能力排名关系更加密切。接着，我们主要探讨了歧视的来源，验证了返还水平和期望是影响歧视的因素。此外还就一些影响投资额度的因素进行了统计，但并不显著。最后，我们验证了选择行为对信任水平的放大作用，证实了在引入选择机制后，信任水平得到提高。

以上这些数据的结论可能能够反映和解释一些国内现实：首先，不同性别组合间的性别歧视实际上并不明显，这可能可以说明现实当中，在涉及对人的信任问题上，人们并不存强烈的歧视；人们在选择上一定程度对女性的偏好，也与过去的一些研究结论相似，同时这也说明，在劳动力市场中女性遭受的性别歧视并不是来自性别和能力本身，而是其他附着在性别上的因素，如生育成本、社会传统观念等。其次，人们在选择和投资上对能力的重视显而易见，并且这种重视在男性身上表现更加突出，一定程度反映了人们对男性获得世俗成就更高的期待，这也能帮助我们理解男性承受社会压力的心态。这种相对更加平等的性别观念和对能力的重视可能与被试群体为接受过高等教育的大学生息息相关，这也反映大学生群体对性别、能力有独立的认知。当然实验中的一些小规律也反映出社会中仍然残存的糟粕观念，如低能力的女性更加受到信任，这样的现象仍需我们警醒，也希望社会未来能够在性别平等的道路上继续前进。