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激励行为作为经济实验的核心原则，正因一系列发现真实激励与假设激励下个体选择几乎无差异的研究而受到审视。本研究通过实验评估了假设激励在诱导参与者付出真实努力方面的有效性——这是获取可靠实验数据的关键要素。研究发现，尽管将行为与假设激励挂钩相比完全不提及激励能产生
激励行为作为经济实验的核心原则，正因一系列发现真实激励与假设激励下个体选择几乎无差异的研究而受到审视。本研究通过实验评估了假设激励在诱导参与者付出真实努力方面的有效性——这是获取可靠实验数据的关键要素。研究发现，尽管将行为与假设激励挂钩相比完全不提及激励能产生微弱的额外努力，但假设激励的效果远不及真实激励，即使将其名义价值大幅提高也是如此。为理解这些效应背后的机制，研究人员在不同激励条件下系统地改变了基础报酬和计件工资率的大小，并对一个包含努力成本的模型进行了结构性估计。结果表明，虽然更高的基础报酬既通过增加非金钱动机、又通过增强对假设激励的反应性来提高努力水平，但激励相容的真实支付在成本效益上远远更优。
论文解读文章
1. 研究背景与现存问题
在实验经济学中，对受试者行为进行激励是一项基本原则。长期以来，学界认为将足够高的货币激励与结果变量挂钩，可以消除可能干扰行为的其他动机。然而，近年来一系列偏好启发研究显示，在真实激励与假设激励条件下测得的偏好几乎没有差别。例如，Matousek等人（2022）关于时间偏好的元分析得出结论：“实验中无论使用真实还是假设奖励，对于报告的折现率而言并无系统性影响”。类似地，Bra?as-Garza等人（2023）通过跨国实地与在线实验证明，真实与假设货币激励下的时间偏好大体相当。Falk等人（2023）也验证了一个采用假设货币激励的调查模块，并将其应用于迄今最大规模的全球偏好研究之一。
这些发现促使学界重新审视激励原则的有效性。值得注意的是，偏好类选择任务中的非激励条件通常仍会将行为与货币奖励联系起来，尽管这些奖励只是假设性的。而在其他类型的任务中，非激励条件往往完全不提及除参与费之外的货币奖励。Camerer和Hogarth（1999）的综述发现，在涉及判断、学习、记忆回忆或真实努力付出的任务中，真实货币激励对行为的影响更为显著。这两类非激励条件之间的差异提出了一个关键问题：将行为与假设激励相联系，与完全不提及货币奖励有何不同？两者又如何与真实激励进行比较？
2. 研究目的与研究结论
为回答上述问题，研究人员开展了两个预先注册的真实努力实验，采用解码任务（decoding task）。该研究的核心目标是检验人们能否有效内化假设激励，将其视为与真实激励具有同等动机作用——这可能是偏好类任务中观察到真实与假设激励相似的一个潜在解释。
研究得出以下主要结论：第一，假设激励相比完全不提及激励只能带来边际上的努力增加，且这种增加在5%水平上不显著（Cohen's d = 0.16）。第二，真实激励则产生了显著更大的效应，相对于无激励条件（Cohen's d = 1.66）和假设激励条件（Cohen's d = 1.41），效果均十分显著。第三，即使将假设计件工资率提高十倍，其影响仍然微乎其微。第四，大幅提高基础报酬（从￡1.00升至￡3.20）能在无激励条件下产生适度的努力提升，同时也能增强参与者对假设激励的反应性。第五，尽管高基础报酬配合高假设计件工资率的组合能产生一定效果，但其成本效益远低于真实激励条件——低基础报酬下仅￡0.01的真实计件工资率就能诱导出更高的努力，且总成本仅为前者的三分之一。
这些发现的重要意义在于：虽然将努力与假设激励挂钩相比完全不提及激励有一定改进，但这种策略仍然是真实货币奖励的糟糕替代品。即使在只需最低限度努力的任务中，参与者也无法有效内化假设激励。
3. 主要关键技术方法
研究人员采用了基于解码任务（decoding task）的真实努力范式（real-effort paradigm），该任务要求参与者使用提供的解码键将五位数数字转换为文本。实验采用组间设计（between-subjects design），共设置七个处理组，涵盖三种激励类型：真实激励（Real）、假设激励（Hypothetical）和无激励（No-Incentives），并在不同处理中系统变化基础报酬（￡1.00或￡3.20）和计件工资率（￡0.01、￡0.10或￡1.00）。数据通过Prolific平台收集，样本来自英国，分三个波次进行，总样本量为3,017名参与者。研究人员还扩展了DellaVigna和Pope（2018）的努力成本模型，引入参数β来捕捉假设激励的内化效率，并通过平均观察到的努力水平对结构参数（k, γ, s）进行数值求解，采用自助法（bootstrap）计算置信区间。
4. 研究结果
4.1 处理效应
研究一结果显示，真实激励（Real-B100-P10）条件下参与者平均解码21.8个条目，远超无激励条件（No-B100）的8.6个和假设激励条件（Hyp-B100-P10）的10.1个，效果量分别达到Cohen's d = 1.66和d = 1.41（p < 0.001）。假设激励相比无激励仅有微弱增加（d = 0.16, p = 0.091），仅在10%水平显著。
研究二复制了上述发现，且效应更大：真实激励与无激励的比较达到d = 2.30，与假设激励的比较达到d = 2.09。假设激励的效果更弱（d = 0.09, p = 0.747）。将假设计件工资率从￡0.10提高十倍至￡1.00几乎无变化（d = 0.10, p = 0.256）。单独提高基础报酬从￡1.00到￡3.20能适度增加努力（d = 0.39, p < 0.001）。最佳假设组合（高基础报酬+高假设计件工资率，Hyp-B320-P100）产出11.7个条目，但仍不及仅￡0.01真实计件工资率条件下的13.9个条目，且后者总成本仅为前者的约三分之一。
分布分析进一步揭示：在无激励和假设激励条件下，约三分之一的参与者只解决最多一个条目，而真实激励条件下这一比例仅为9.6%；相反，真实激励条件下56.3%的参与者解决了至少24个条目，而无激励和假设激励条件下这一比例分别为16.1%和19.8%。
4.2 结构性估计
结构参数估计结果显示：在低基础报酬（￡1.00）条件下，假设计件工资率为￡0.10时的内化参数β约为0.002（即0.2%），当假设计件工资率提高到￡1.00时，β降至约0.001（即0.1%）。这表明参与者内化假设激励的效率极低，且随着名义值增大而进一步下降。将基础报酬提高到￡3.20后，非金钱动机参数s从约0.04增至约0.08，增幅约一倍，体现了礼物交换效应（gift-exchange effect）。同时，高基础报酬下假设激励的内化效率略有提升，β升至约0.003（即0.3%），但仍然极低。
5. 讨论与结论
研究人员指出，无论是无模型分析还是模型中介分析都指向同一结论：虽然将努力与假设激励挂钩相比完全不提及激励有一定改进，但这仍是真实货币奖励的糟糕替代品。研究发现在无激励和假设激励条件下，大量参与者表现出最低限度的努力投入，这不仅反映了低动机，更可能意味着对任务的直接拒绝参与。此外，这两个条件下的参与者在激励引入后的理解测试中错误率显著更高，而激励引入前的练习轮次则无系统差异。
研究结论表明：实验结果明确支持使用真实货币激励。但在许多无法实施激励相容支付的实验场景中（如医疗决策任务或高风险偏好启发），慷慨的参与费可以在一定程度上替代激励相容支付，即使任务相关的激励必须保持假设性，也能产生更努力、更高质量的回答。
