統計學決策規則

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統計學決策規則范文第1篇

關鍵詞：群體決策；信息集結；博弈論；信息獲取；審議；透明性

一、引言

群體決策的研究涉及多個學科，不同學科對群體決策的研究所采取的方法和著重點不一樣。在經濟學、政治學、管理學領域對群體決策的研究側重于偏好的集結，較少考慮影響偏好形成的潛在背景信息。其中社會選擇理論與公共選擇理論利用數學分析的方法和福利經濟學的一些基本原理，研究如何“公平合理地”將群體成員的偏好集結為群體的偏好并據以作出群體的選擇，這方面的研究源于Condorcet投票悖論的提出，從20世紀50年代開始經過Arrow、Sen、Gibbard和Satterthwaite等人的進一步發展，已形成完整的理論體系，通過對理性社會選擇本質的剖析，促進了人們對選舉、立法以及政治機構運作等問題的理解。

在管理科學領域，對群體決策的研究主要強調如何通過對群體成員以不同形式表達的偏好的集結，使得群體成員就最終決策達成某種程度上的一致，而一致性則意味著“正確性”，這方面最具代表性的是社會決策圖式理論。

在社會心理學領域對群體決策的研究主要采用實驗性方法，通過對群體成員之間交互過程的分析研究群體決策的信息集結有效性，一般假定群體成員具有共同的目標，很少考慮決策過程中的策略，心理學研究的主要成果是對群體思維和群體極化現象的分析。

近年來國外出現了不少用博弈論作為理論工具研究群體決策信息集結問題的文獻，這些文獻主要發表于經濟學、政治學與政治經濟學期刊，通過對群體決策過程中群體成員的動機和理的分析，給出了一些與人們的直覺完全相反的結論。筆者將對此領域的研究進展從決策信息的獲取、審議過程中信息的披 露、透明性的影響與最優決策規則四個方面進行評述。需要說明的是，這四個方面緊密關聯，特別是決策群體成員的信息披露動機直接受到決策過程對公眾是否透明以及最終的投票表決規則的影響，而群體成員的信息獲取動機則部分地取決于信息披露動機，但由于利用博弈論分析群體決策問題的復雜性，現有的文獻主要還是相對集中于其中的一兩個方面。

文［1］是注意到此領域較早的綜述性文章，該文發表于1999年，討論了當時出現不久的研究政治機構信息集結作用的文獻，其中對最先考慮策略性投票表決行為的文［2-5］等進行了簡要介紹。同年9月份，《美國國家科學院院刊》發文評述了研究選舉的信息集結作用及因投票者私有信息的不準確而導致的策略性投票表決行為的成果［6］，其中提及的部分研究工作尚處于未發表狀態。文［7］對研究貨幣政策委員會決策過程中的動機問題的文獻進行了系統討論。文［8］總結了貨幣政策委員會決策機制設計應該考慮的各種因素，對與群體決策相關的經濟學與社會心理學理論與實驗分析文獻進行了評述，其中討論了信息集結問題。應該說文［9］是目前評述基于博弈論的群體決策信息集結研究文獻較為全面和細致的文章，該文從策略性投票、信息獲取、利益沖突和交流四個方面進行了詳細評述，并討論了此領域的研究成果對貨幣政策委員會決策機制設計的參考價值。

本研究與文［9］的差別在于：第一，文［9］的討論基本上局限于基于博弈論的群體決策信息集結研究本身，而筆者從研究方法、研究對象與研究成果等方面將基于博弈論的群體決策信息集結研究與經濟學、政治學、管理學以及社會心理學領域對群體決策的傳統主流研究進行了對比，分析了博弈論作為理論工具研究群體決策信息集結問題的優缺點，并深入探討了現有研究工作存在的不足之處，也即指出了此領域可能的研究方向，因此，筆者的深度與廣度有所超越。第二，文［9］對此領域研究成果的評述思路稍顯混亂，文獻分類較不合理。第三，筆者特別關注了研究決策過程的透明性對群體成員信息獲取與信息披露動機以及投票表決行為的影響的文獻，而文［9］對此幾乎沒有涉及。第四，文［9］發表后此領域出現了不少具有重要參考價值的文獻，筆者對這些最新的文獻給予了較為詳細的評述。

二、決策信息的獲取

（一） Condorcet陪審團定理與搭便車問題

與決策問題相關的各類信息一般以分散的、局部的形式存在于社會系統，群體決策的意義之一，是可能更充分地利用這些信息，因而更有可能作出正確的決策。不考慮其他因素，僅從信息集結的角度看，讓更多擁有信息的個體參與決策可以改善決策質量，這種觀點符合人們的直覺，其形式化證明出自18世紀Condorcet給出的陪審團定理。該定理認為：群體決策可以有效集結信息，在多數決定規則下，增加群體成員數量可以增加作出正確決策的概率，并且隨著成員數量趨于無窮，作出正確決策的概率趨于1。

Condorcet陪審團定理及其后來的很多拓展往往都有個潛在的假設：群體決策者所掌握的與決策問題相關的信息是事前外部給定的，或是以零成本獲得的［9］。但對于許多現實決策情形，信息并不是不需要投入成本和努力就能輕易得到的，如審稿專家需要付出一定的時間和精力才能決定稿件是否符合錄用標準，因此決策者必須決定是否付出以及付出多少代價以獲取信息。而在群體決策中，與決策問題相關的信息是公共物品，因而存在典型的所謂社會惰化（social loafing）現象或搭便車問題（freerider problem）。

文［10］對陪審團決策中的信息獲取問題進行了研究，認為陪審員的信息準確程度取決于陪審團的大小，更大的陪審團的陪審員具有更少的動機認真聽取審判過程，所以更大的陪審團作出正確判決的概率可能更小，從而導致陪審團定理不再成立。文［11-17］進一步研究了群體決策中的理性無知（rational ignorance）問題，對仍能有效集結信息時信息獲取成本或成本函數需要滿足的條件進行了分析，這些文獻針對多數決定規則，假定所有群體成員具有完全相同的決策偏好。其中文［11,13-15］證明，當全體或部分群體成員的信息獲取成本函數在獲取零信息處的二階導數為零，則Condorcet陪審團定理仍然有效。

另外，文［18］通過一個僅有兩個成員的群體決策模型，指出群體成員間的交流可能會惡化信息獲取中的搭便車問題。在該文中，決策成員首先收集關于一項工程實施后果的信息，然后相互交流，再投票表決是否實施該項工程。文章指出，如果交流的作用僅限于信息集結，則交流可能會減少作出正確決策的概率，特別是當高質量的信息很容易獲得時，交流會減少決策成員收集信息的動機，加劇信息收集中的搭便車問題，但當信息收集需要付出高昂的代價時，更多的交流通常會增加作出正確決策的概率。

（二）搭便車問題避免措施

因為信息獲取活動一般是不可觀測的，搭便車者可以通過提供一個虛假的信息假裝已經給予了足夠的投入，所以無法通過有效的懲罰措施以阻止搭便車問題，只能夠從決策群體的成員組成和決策規則等方面考慮避免該問題的發生。

文［19-20］的研究結論從決策群體人員組成方面為避免信息獲取中的搭便車問題提供了理論參考，指出具有極端偏好的成員相對來說更具有收集高成本信息的動機，但這兩篇文獻的研究內容不屬于嚴格意義上的群體決策，因為其中的委員會成員僅負責收集與報告信息，自身并沒有決策權。在文［19］中，委員會成員在信息收集之前相互間沒有偏好差異，在投入不可觀測的努力收集信息后形成各自不同的政策偏好，該文證明最優的委員會規模和總的社會剩余有時會隨委員會成員偏好差異期望值的增大而增大，因為預期的偏好差異為成員提供了收集信息的動機。文［20］指出，如果信息收集的成本較低，委員會成員的偏好應該與決策者的偏好類似，這是因為一方面與決策者偏好類似的成員會收集決策者想要的信息，另一方面由于偏好類似所以在報告時不會產生信息的扭曲問題；如果信息收集的成本較高，則委員會應該由具有極端偏好的成員組成，只有這些成員才具有足夠強烈的動機付出代價收集信息，但因為信任問題，他們往往只會收集硬信息，即客觀上可驗證的信息。對于在投票表決前需要對決策選項進行審議的群體決策來說，文［20］的研究結論尤其具有參考價值。

從群體決策機制設計的角度看，如果存在信息獲取問題，則機制設計者必須既要考慮如何提供充分的激勵促使群體成員獲取信息，又要考慮如何有效集結成員所獲得的信息，以最大化群體決策的期望效用。

文［21］證明，采用適當保守的決策規則可以促進群體成員收集證據，從而改善決策質量。文［22-23］對存在信息獲取時的群體決策最優規則與最優群體成員數量進行了研究。文［22］指出，盡管一致性規則使每個群體成員的投票選擇對最終結果都具有決定性影響力，但一致性規則并不能為獲取信息提供適當的激勵，而且一致性規則特別不適合于信息較不準確的情形，也即更需要群體決策的情形，在只考慮單調純策略均衡的條件下，除非群體成員的信息足夠準確，否則一致性規則或接近于一致性規則的規則不可能最優。文［23］認為，為了提供足夠的信息獲取激勵，對于相當普遍的決策情形，事前最優的決策機制事后可能是非最優的，即不必然利用了所有群體成員獲取的信息導致從統計學角度有最優的信息集結，該事前最優的決策機制是在激勵成員獲取信息與最大程度提取成員信息之間折中的產物。需要指出的是，文［21-23］均假定決策群體成員具有相同的偏好。

三、審議過程中信息的披露

決策群體，尤其是規模較小的群體，一般會在投票表決前對決策選項進行審議，交流各自的私有信息。信息的共享能引起成員信念的收斂。但群體成員通常代表著不同的利益集體，具有不同的利益追求或偏好，因而具有操縱或隱藏私有信息的動機，從而限制了信息共享的可能性，成員間策略性的信息操縱與反操縱甚至導致比純粹偏好沖突更大程度上的意見不一致。

絕大多數群體決策文獻對審議（deliberation）、交流（communication）、辯論（debate）、廉價磋商（cheap talk）等類似表述用語沒有進行明確的區分，雖然這些用語在不同場合有一些微妙甚至較大的差異，如文［24］認為審議是辯論的子集。

研究審議對群體決策的影響的文獻一般將決策過程建模為兩階段博弈：先審議后正式投票表決，通過對貝葉斯Nash均衡策略和均衡存在條件的分析，研究審議是否以及如何對群體決策發生作用。這類文獻一般假定無論是以公共利益還是以私人利益作為評判標準，好的決策選擇總是部分取決于世界的真實狀態，而世界的真實狀態對決策群體成員來說無法確切知道，他們僅不對稱地掌握了有關世界真實狀態的部分信息。在正式投票表決之前的審議過程可以使群體成員有機會告訴其他成員他們所掌握的私有信息，然后，根據各自已掌握的關于世界真實狀態的部分信息，群體成員形成自己對世界真實狀態的判斷，進而根據自己的評判標準形成各自的決策選擇偏好，如果他們的決策選擇偏好不一致，就有可能在審議的過程中不披露自己的真實信息，或提供虛假的信息以誘導其他成員作出對自己有利的決策選擇。因此，此類文獻注重從信息集結角度對完全信息披露均衡和完全信息集結均衡的分析。

Coughlan在文［25］中認為，當所有群體成員的決策偏好完全相同或足夠接近，在審議過程中每個成員都具有真實披露私有信息的動機。文［26］則進一步證明，只要群體成員主觀上認為多數成員與他擁有共同偏好具有較大的可能性，客觀上的偏好差異不會影響信息的真實共享。然而，該文同時指出，審議并不總是能有效集結信息，特別是當群體成員沒有較強的先驗信念認為自己的價值取向就是群體主流的價值取向時，可能出現有意的相互欺騙。需要說明的是，在文［26］給出的模型中，所有群體成員的偏好或者完全相同，或者完全相反，與此相符的現實群體決策情形很少，甚至幾乎沒有。文［24,27-28］證明一致性規則在很多情況下為群體成員在審議過程中策略性地隱藏信息提供了動機，多數決定規則比一致性規則能引導出更多的信息共享。文［28］還證明，在相當一般的條件下，審議使得除一致性規則以外的所有其他規則具有相同的序貫均衡集合，也即審議使得所有的無否決權規則在序貫均衡方面等價，從而說明如果群體成員在投票表決前有向所有成員公開宣布各自私有信息的機會，那么采用除一致性規則以外的其他任何決策規則，都會產生相同的決策結果。文［29］對陪審團在審議階段信息的披露進行了實驗研究，以無約束力的意向性投票形式實現信息的交流，實驗結果與理論分析基本近似。

另外，文［30］給出了一個兩成員的交流與決策模型，兩個成員投票表決是否組成具有不確定回報的合伙關系，他們的偏好不一致且為私有信息。文章分析了均衡的特征，發現在均衡時僅有部分信息被傳遞，交流對于雙方的福利是有益的。

對于很多現實決策問題，決策者可能擁有客觀上可驗證的信息，即所謂硬信息（hard information）。文［31］對硬信息在具有偏好沖突的委員會中的交流進行了研究，證明完全信息集結均衡在偏好為私有信息的情況下比在偏好為常識情況下更有可能存在，即允許更大程度上的偏好差異；另外該文證明，如果信息可驗證，完全信息集結均衡的存在條件等同于完全信息披露均衡的存在條件。文［32］指出，在審議階段群體成員共享私有信息的動機一定程度上取決于其私有信息的可驗證性，如果決策成員能夠為自己的信息提供驗證材料，則一致性規則比其他規則提供了更強的信息共享激勵，更有可能實現完全信息共享。文章給出了在一致性規則下審議階段存在完全信息披露均衡的充分必要條件。

文［33］指出，盡管偏好與信息的差異可能使得部分成員在審議過程中具有錯誤表達私有信息的動機，但給予群體成員適當的外部激勵能消除此類動機，促進信息與偏好的完全集結，而且隨著群體規模的擴大，外部激勵的強度可以很小，外部激勵的具體措施包括對成員決策能力的肯定等。

四、透明性的影響

隨著社會的進步，公眾對涉及自身利益的重要決策過程的透明性提出了越來越高的要求。透明的決策過程意味著公眾可以評價決策群體成員的偏好、能力與貢獻，從而引起決策者對自身聲譽的關注，而對聲譽的關注既可能促進信息的獲取和真實信息的披露，但也有可能導致信息傳遞與投票表決行為的扭曲。

在文［34］中，委員會成員在前一時期表現出的決策能力影響了他在后一時期能否獲得連任，而作為委員會成員可為其帶來一定的效用。該文證明公開個人投票記錄可以促進委員會成員努力獲取信息。文［35］認為，僅公布最終決策結果，不公開個人投票記錄，會誘導委員會成員按照現有偏見作出投票選擇，因此，委員會的決策傾向于保守化，向公眾公開成員的投票記錄則能夠減少現有偏見對決策的影響。該文同時認為，群體決策機制的設計應該不僅考慮決策過程的透明性，也要考慮決策規則的適當性，如果決策規則選擇合適，則不透明的決策過程可能比透明的決策過程得到更好的決策結果。在文［34-35］所給出的模型中，都沒有考慮委員會成員在投票表決前可能會相互交流各自的私有信息。

在文［36］中，委員會代表公眾對一項新工程的實施與否進行表決，委員會成員既關心工程的實際價值，又關心委員會在公眾中的聲譽，如果維持現狀，不實施新工程，則暴露出委員會成員意見的不一致，從而給委員會的聲譽帶來負面影響，而公眾僅能注意到委員會的決策結果，事后不能觀測到工程的實際價值。該文證明，在審議階段，部分成員對聲譽的過分關注可能使他們不愿真實披露私有信息，而是夸大工程的價值，導致更容易采取實施新工程的決策。文［37］認為，公開委員會的具體審議記錄可能會降低決策質量。由于委員會成員關心公眾對其決策能力的判斷，使得他們在正式會議交流過程中可能隱藏內部存在的意見分歧，公眾對于決策過程透明性的要求，可能導致委員會在正式會議之前組織秘密的非正式預備會議，將真正實質性的討論從公開的正式會議階段轉移到秘密的預備會議階段，從而對公眾消除委員會內部意見的不一致，而非正式的會議更具有不穩定性，因此，透明性要求并不一定能增加社會福利。

在文［38-40］中，外部利益關聯者可以觀察到公開委員會每個成員的具體投票記錄和決策結果，但對于秘密委員會則只能看到最終決策結果，而委員會成員既關心決策結果又關心外部利益關聯者所給予的回報。文［38］和［39］認為，不公布委員會成員的個人投票記錄可以減少外部利益關聯者對決策的影響，在某些情況下秘密委員會優于公開委員會。文［39］還特別指出，由于隨著群體成員數量的增加，單個成員的投票對最終決策具有決定性影響的概率減小，對單個成員而言不誠實投票的代價隨之減小，所以對于公開委員會來說，其成員更容易因外部利益關聯者承諾給予的回報而不誠實投票，因此Condorcet陪審團定理可能不再成立。在文［40］中，對于秘密委員會，外部利益關聯者可以根據投票表決規則的閾值和最終決策結果對委員會成員的投票作出推斷。文章分析了秘密委員會的最優決策規則，指出決策規則中增加選擇某一選項需要的投票比例可能會導致該選項更容易成為最終決策結果，傳統看法認為降低決策規則的閾值可以防止委員會過于保守的看法未必正確，但對于公開委員會則不存在此問題。文［41］雖然不是直接研究透明性，但其研究結論與此處內容相關，該文通過一個博弈模型，說明在特定情況下，外部利益集團可以不用付出任何代價就能操縱委員會的決策。

另外，不少文獻從理論與實證兩方面研究了決策過程的透明性對貨幣政策委員會決策的影響。文［7,42］對這方面的文獻進行了綜述。文［42］區分了三種類型的透明性：決策目標透明性；知識透明性，這里的知識指決策所依據的經濟數據或經濟模型等；操作透明性，包括委員會會議記錄與投票記錄的透明性以及決策結果的透明性等。該文評述的文獻有部分運用了博弈理論作為分析工具。文［7］專門討論了貨幣政策委員會決策過程中的動機問題，指出貨幣政策委員會的最優規模與透明性等仍有待進一步研究。

類似于文［34］，研究透明性對貨幣政策委員會決策信息集結有效性的影響的文獻，一般認為委員會成員希望得到社會公眾對其決策能力或決策偏好的正面評價，從而獲得連任的機會，如文［43］假設委員會成員希望公眾認為他是通貨膨脹的強硬抵制者，而最近的文獻如文［44-46］等，則假設委員會成員希望公眾認為他是具有較強決策能力者。文［44］認為，公開審議過程的詳細記錄會使得貨幣政策委員會成員不愿意表達不同的意見，該文通過對美聯儲聯邦公開市場委員會在被要求公開會議記錄之前和之后的會議記錄的分析說明了理論結果的有效性。文［45-46］分析了投票記錄的公開對委員會成員投票表決行為的影響，認為投票記錄對公眾的透明帶來的負面效應占主導地位，透明性不能增加社會福利。

五、最優決策規則

顯而易見，不同的決策規則極大地影響了群體決策的信息集結效率，尤其是決策群體成員的偏好或能力不完全一致時，決策規則更是直接影響了群體成員的投票選擇行為，進而影響了決策結果的正確性。前述文獻大多不同程度地討論了決策規則的比較和選擇，除此以外，另有部分文獻對各種情況下的最優決策規則進行了研究。

文［47-48］從最大化期望效用的角度對固定規模的委員會形式集體決策的最優決策規則進行了分析，文［49-50］研究了在特定約束條件下的最優決策規則。然而，這些早期的文獻都有個潛在的假設：決策成員僅按照自身獲得的信息作出投票選擇。文［2,51］等指出，即使決策群體成員的偏好完全一致，也不能保證一定能夠如Condorcet陪審團定理所預測的那樣有效集結各成員的信息，因為群體成員僅根據自身信息作出非策略性的選擇不符合理性要求，當且僅當所使用的決策規則為集結群體成員私有信息的最優規則時，所有群體成員僅按自身信息投票才是Nash均衡，而最優決策規則則取決于特定的決策情形。

文［52］證明，當采用文［48］所定義的最優決策規則時，所有成員僅按照自身獲得的信息投票表決形成Nash均衡，但僅按自身信息投票可能不是有效的，因為部分成員聯合決定策略性投票可以增加期望效用。文［53］討論了投票者對不同決策選項具有可用基數表示的效用時的誠實投票問題，試圖給出當決策機制允許多種消息類型時誠實投票的準確定義。為使投票者具有誠實投票的動機，文［54］提出了一種在隨機選擇的投票表決集合上運用多數決定規則得到最終決策的方法，在對所有投票者的表決結果運用多數決定規則和僅對投票表決結果的隨機抽樣子集運用多數決定規則之間進行隨機選擇，可以激勵投票者誠實投票，從而得到Condorcet陪審團定理的有效性收斂結果。

文［55］基于陪審員的私有信息和策略性表決行為構建了一個陪審團決策模型，證明一致同意規則可能會導致無辜被告得到有罪判決和有罪被告得到無罪判決這兩種錯誤的概率都增加。文［56］分析了決策群體所投票表決的決策選項不獨立于投票表決規則的情形：給定決策群體的投票表決規則，提案者向決策群體提出一個要么完全接受要么完全拒絕的議案，群體投票表決是接受還是拒絕該議案。該文證明由于一致同意規則能促使提案者提出更有吸引力的議案，所以增加了決策群體的期望效用，在某些情況下，一致同意規則甚至是Pareto最優的表決規則，因為它也增加了提案者的期望效用，即使提案者與決策群體的利益追求可能完全相反。總結考慮一致性規則的文獻［22,24,27,28,32,55,56］，可見博弈分析得到的結論往往與人們直觀上的認識截然相反，一致性規則是不是合適的決策規則完全取決于特定的決策情形。

既然投票表決規則直接影響了投票者的投票選擇行為，那么，對于群體決策機制的設計者來說，他在選擇投票表決規則時是否需要考慮投票者在各種表決規則下的投票行為，換言之，機制設計者關于投票者在各種規則下的博弈行為的信念是否會影響到最優決策規則的選擇。文［57-58］對此問題進行了研究，其中假設群體成員的決策偏好完全一致。文［57］分析了決策成員的能力存在差異且這種差異是常識的情況下的投票表決規則，指出最優的匿名單調投票規則并不取決于成員是否按照自身信息投票或策略性投票。類似于文［57］的結論，文［58］認為，決策機制設計者對最優投票表決規則的選擇與機制設計者關于投票者在不同表決規則下的投票行為的信念無關，在該文中，機制設計者為決策群體選擇投票表決規則，其目的是為了最大化決策群體的期望福利，文章證明，僅從信息集結的角度看，關于投票者在各種表決規則下的投票行為的不同假設對于最優決策規則的選擇來說，結論是一樣的，不同的行為假設導致相同的結論。對于具有相同偏好的決策群體來說，文［57-58］的研究結論大大簡化了決策規則的選擇。

現實中的決策群體往往存在具有極端偏好的成員，這些成員的存在為信息的有效集結帶來較大的困難。文［59］對存在極端偏好者和中立者的群體面對二分決策問題時的最優決策規則進行了研究，考慮了決策成員之間存在轉移支付的情況，指出最優投票表決規則相對于轉移支付可能性的大小來說是非單調的。文［60］對由兩類具有完全相反的偏好的成員所組成的委員會決策進行了分析，對比了一致性規則與非一致性規則的信息集結效率。文［61］給出了一個現實中較難接受的非單調性決策規則――超多數懲罰（supermajority penalty）規則，當選擇某一選項的投票過多時，將該選項作為群體決策最終結果的概率反而會下降，該文證明，當對于每個選項都存在極端偏好者時，超多數懲罰規則是最優匿名激勵相容規則。

前述文獻都假定群體成員的偏好相互獨立，而文［62］對群體成員具有相互關聯但不完全相同的偏好的情況進行了分析，其中的決策選擇空間是連續的，該文分別討論了采用平均規則與中值規則時所對應博弈的對稱貝葉斯Nash均衡的存在性問題，并比較了這兩種規則在不同偏好關聯程度下的性能。

由于從眾心理，群體成員經常會根據對其他成員行為的觀察相應調整自己的行為。文［63-64］對從眾心理對群體決策的影響進行了研究，其中假定群體成員一方面希望選出好的決策選項，另一方面又希望自己成為勝出的一方。文［63］分析了群體規模較大時同時投票機制與順序投票機制的均衡特征和信息集結質量，文［64］指出這種從眾心理導致同時存在多個均衡，而且對于這些均衡中的多數，信息不能被有效集結。文［64］從某種程度上說明了最優決策規則設計的困難。

六、現有研究工作的不足之處

其一，社會選擇理論與公共選擇理論以及管理學領域對群體決策的研究，主要考慮偏好集結的有效性，而其中的偏好則是指對決策選項的偏好，這種偏好取決于決策者對最終結果的更根本意義上的偏好和對世界真實狀態的信念。在現實社會中，純粹以偏好的有效集結為終極目標的重要群體決策問題幾乎不存在，例如社會選擇理論與公共選擇理論最重要的應用領域――選舉，既是偏好集結（這里指更根本意義上的偏好），更是信息集結。僅考慮偏好的集結問題，不考慮偏好的形成過程以及信息在偏好形成過程中的潛在作用，無法分析群體內外部交流與互動等對決策的影響，無法解釋現實中的很多現象，因而對相關決策機制設計的指導作用較為有限。

其二，社會心理學從認知的角度研究群體決策，其結論出自于對實驗和經驗數據的統計學分析，易于為人們接受。但由于從實驗或經驗數據中利用統計學方法推導出群體的偏好分布參數極為困難，所以無法深入研究群體決策過程中因偏好不一致而導致的隱藏與扭曲私有信息等策略。

其三，與社會選擇理論和公共選擇理論一樣，用博弈論研究群體決策信息集結問題的文獻也是以理性選擇假設作為判斷與決策的微觀基礎。盡管所有群體成員嚴格按照貝葉斯規則更新自己的信念等完全理性假設對于心理學家和普通人來說都是難以接受的，但博弈論文獻還是以其數學分析的簡潔與嚴謹顛覆了很多直覺上的認識，通過對群體決策者動機的分析，有助于我們理解決策機制的哪些方面可能會引起不利于決策目標實現的策略，進而有助于決策機制的改進。隨著群體成員偏好差異程度和決策問題重要程度的增加，審議方式和決策規則趨向于書面化和正規化，群體思維與群體極化現象將很少出現，決策結果也將更接近于博弈分析的預測。

目前對群體決策信息集結問題的研究尚處于起步階段，還有很多不完善之處，在某些方面甚至存在根本性的缺陷。

第一，可能是受到信息經濟學研究的誤導，本領域的很多理論與實驗分析文獻，包括一些奠基性的文獻，混淆了信息與在信息基礎上形成的判斷。真實信息的披露不會引起其他群體成員以及公眾對自己決策能力的負面評價，更不會如判斷的披露那樣引起認知上的從眾，如果決策者掌握了確鑿可靠的信息，則其不會因為其他人基于其他信息產生的不同看法而輕易改變自己的信念。

除個別文獻外，現有研究群體決策信息集結問題的文獻幾乎都是將審議完全等同于信息經濟學領域的廉價磋商，將交流限制為每個群體成員同時向所有其他成員發送一輪公開的消息。在現實群體決策過程中，審議至少包括對各方面提供的信息的真實性的審議，以及對信息與世界真實狀態之間的邏輯關聯（即潛在的決策模型）的審議。因此，將審議建模為完全的廉價磋商的現實意義極為有限，對于偏好差異較大的群體更是如此。

第二，客觀上難以驗證的信息的可接受性，取決于接收者對于信息發送者的偏好的信念，例如，人們有充分的理由懷疑壟斷企業單方面提供的企業運營成本數據的真實性。另一方面，在很多情況下，信息的軟硬程度（可驗證程度）與信息獲取者和信息接收者的成本投入相關。因此，群體成員獲取可驗證信息與不可驗證信息的動機，以及群體成員對信息軟硬程度的投入，既取決于是否有審議階段以及審議方式和決策規則，也取決于群體成員的偏好和群體成員關于群體偏好差異程度的先驗信念。諸如此類問題現有文獻幾乎沒有涉及。

群體決策在現代社會無處不在，如政府部門對重大戰略性問題的決策、公司董事會對重要項目投資與實施問題的決策、審判委員會對犯罪嫌疑人的判決、專家對科學基金項目申請書的評審等。從組織或社會的目標出發，針對特定的決策問題，為了盡可能作出正確的決策，應該如何組成決策群體，選擇何種決策規則？此類群體決策的科學化與民主化問題很久以來一直是管理、政治、法律和經濟等領域討論的中心，其研究結果對于各類政治、社會、經濟組織的運行機制設計具有重要的意義。

中國學者對群體決策的理論與方法進行了大量的研究，提出了不少新的概念和方法，作出了很多重要貢獻，國家自然科學基金委員會對群體決策理論與方法研究也較為重視，曾將其列為優先資助領域。但根據現有的各類文獻和歷年的基金項目研究摘要，總體感覺國內對決策群體成員的動機和理考慮較少，到目前為止還沒有發現國內其他學者利用博弈論研究群體決策信息集結問題。

筆者試圖利用不完全信息博弈論和機制設計理論，研究決策群體成員的策略性信息獲取、信息傳遞和投票表決行為，揭示決策群體人員組成、審議方式、決策規則、透明性等決策機制的各個方面對群體決策的信息集結有效性的具體影響。并試圖從信息集結角度，為一些典型公共決策情形優化決策機制。

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統計學決策規則范文第2篇

關鍵詞：“憤悱術”;“產婆術”;啟發式教學;顯著性檢驗;研究

一、前言

教師在課堂教學中要打破傳統束縛學生思維發展的舊模式，遵循以人為本的觀念，給學生思維提供最大的空間，項目根據“應用有機化學”教學大綱，把培養學生的創新素養作為教學的重點。轉變學生的學習方式，既要讓他們“學會”，也要“會學”，因此我們在“應用有機化學”課堂教學中，基于“憤悱術”和“產婆術”啟發式教學的課堂教學策略的基本理論依據，設計了“應用有機化學”課堂教學改革的幾種模式：主動性模式、主體性模式、情感性模式、可持續性模式、舉一反三學習模式[1][2]。

“應用有機化學”“憤悱術”和“產婆術”的啟發式教學策略源于一般啟發式教學策略，是一般啟發式教學策略的應用，具有一般啟發式教學策略的特點。通過對甲班進行試驗，而乙班的教學方法保持原狀。根據期末考試成績，進行顯著性檢驗分析[3][4]。

二、以分析性統計檢驗誤差，以確認從樣本推斷總體的可靠性

（一）u檢驗和t檢驗理論依據

統計檢驗是準確解釋研究結果的前提，其方法可分為參數統計檢驗和非參數統計檢驗兩類。在中小學教育科研中，通常以參數統計檢驗為主，其中u檢驗和t檢驗是兩種最常用的檢驗方法。[5]

在教育統計中常以正態曲線分布下面積的95%或99%的理論u值為差異顯著性的臨界值，取0.05和0.01位兩個顯著水平。若樣本的u值等于或大于95%或99%的理論u值（分別為1.96和2.58），即表明樣本的平均數不超過 μ±1.96σ或 μ±2.58σ的區間。也就是說，樣本來自同一總體的可能性（即概率P小于0.05或0.01）。在統計上將P≤0.05的差異稱為顯著差異，將P≤0.01的差異稱為非常顯著差異。反之，若樣本的u值小于95%的理論z值，則表明樣本來自同一總體的概率P>0.05，統計上稱為差異不顯著。

由于u檢驗要求樣組的規模較大（n>30，嚴格地說，應以n>50為大樣本），因此，對于小樣本的檢驗通常都采用比較兩個平均數以確定它們之間的差值是真的差值而不是偶然差數的t檢驗。在同一概率下，自由度越大，t值就越小;在自由度相同的情況下，則概率越小，t值越大。

（二）本次受試樣本采用t檢驗

t檢驗方法檢驗樣本之間有無真正的差異（由操縱自變量引起的差異，而不是由抽樣誤差等引起的差異），其基本程序為：①對試驗樣本所在的總體提出假設;②確定顯著水平;③在無效假設成立的前提下，研究統計量的抽樣分布，計算出檢驗統計量;④估計相對概率P，根據小概率原理作出統計推斷。

1.建立虛無假設

差異檢驗是以“反正”為特點的邏輯推理過程。其基本思想是，為了證實各樣本均數有顯著差異，可首先假設被比較的樣本均數（或百分數）沒有顯著差異，即假定它們是來自同一總體的，它們之間的差數為0，即便有差異，也純粹屬于隨機誤差，這種假設，在統計上稱為“虛無假設”或“無效假設”（通常以H0表示）。倘若虛無假設成立的概率（通常以P表示）很小（P≤0.05，或P ≤0.01），則根據小概率原理“概率很小的時間在一次實驗中是幾乎不可能發生的”，就可拒絕虛無假設，即原來假定的各樣本來自同一總體的可能性是極小的，從而可確定被比較的各數值之間的差異確實反映了自變量的處理效應。反之，如果P值比較大（P>0.05），我們就將接受虛無假設，認為被比較的各數值之間的差異完全是由隨機誤差造成的。

2.計算t值

計算t值首先需要考慮所檢驗的樣本是相互獨立的、互不關聯的，還是相互關聯的，并依據此選擇相應的計算公式。這就是所謂的“獨立樣本”，是指兩個樣本的抽取互不影響，即受試者隨機地被分配于兩個樣本之中，它們之間沒有成對的關系。關于“相關樣本”主要有兩種情況：一種是對同一種研究對象進行兩次檢測所得到的兩組數據;另一種是對兩個并非通過隨機抽樣組成的配對組進行同種檢測所得到的兩組結果。如果兩個配對組是通過隨機抽樣而構造的等值組，則由同種檢測所得到的兩組數據只能屬于獨立樣本，而不能視作相關樣本。

3.進行統計決策實例

即通過以t值與理論t值的比較，做出拒絕或接受虛無假設H0的決策。

如果采用的是t檢驗，則其決策程序為：

（1）根據自由度df，從t值表中查出0.05顯著性水平上的臨界值t（df）0.05和早0.01顯著性水平上的臨界值t（df）0.01。

例如，對n=40的樣組進行t檢驗，則其自由度df=40-1=39。據此，可從上表中分別查得：

t在0.05顯著性水平上的臨界值：t（39）0.05 = 2.020;

t在0.01顯著性水平上的臨界值：t（39）0.01 = 2.703。

（2）將計算所得的t值與查表所得的臨界值作比較，并根據下表進行統計決策。現在，讓我們通過實例來進一步對統計檢驗問題作出具體的說明。試分析新的教學方法在提高學生數學水平方面與原來的教學方法有無顯著差異。具體兩個班級期末考試成績數據見表1、表2。

由于n =40，為小樣本，可采用t檢驗。檢驗步驟如下：

（3）計算t值。由于乙班為沒有進行試驗的考試結果，所以以乙班為基準進行計算，計算結果為：t=（78.90-70.08）/1.49 =5.92。t檢驗統計決策規則見表3。

≤0.05在0.05顯著性水平上拒絕虛無假設H0，差異顯著。|t|≥t（df）0.01 P≤0.01 在0.01顯著性水平上拒絕虛無假設H0，差異極顯著。

（4）統計決策。將實際所得的t值與理論t值相比較。比較結果為：

t=5.92≥t（df）0.01=3.499，即P≤0.01。在0.01顯著性水平上拒絕虛無假設H0，表明差異極顯著。

三、結語

在0.01顯著性水平上拒絕虛無假設H0，表示采用“憤悱術”和“產婆術”啟發式教學方法的學生在期末考試成績方面有非常顯著的差異，且甲班學生的成績明顯優于乙班學生。

采用“憤悱術”和“產婆術”啟發式教學方法安排教學內容的教法與原來的教法相比，其教學效果在一般情況下是有極其顯著差異意義的，即這種教學方法優于原來的教學方法，因而是可行的。

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統計學決策規則范文第3篇

關鍵詞:模式識別;本科教學;教學實踐;教學改革

隨著電子信息技術的迅速發展和信息處理自動化需求的不斷擴大,模式識別方法和技術在信息處理領域中的重要性越來越受到重視。在吸引了眾多研究者投身到模式識別研究領域的同時,模式識別的教學也從研究生教學逐漸延伸到了本科教學。模式識別作為計算機、電子信息技術等專業的專業基礎課程,已經在越來越多的高等院校開設。本科模式識別課程主要討論以統計學為基礎的模式識別理論和方法,內容包括:貝葉斯決策理論以及參數估計方法、以誤差函數最小化為原則的線性和非線性判別、近鄰規則、特征提取和選擇、聚類分析、神經網絡、支撐矢量機、隨機方法、非度量方法、獨立于算法的機器學習等內容[1]。由于模式識別研究領域的廣泛性,模式識別本科教學的內容和側重點的安排目前尚處于探索階段。模式識別領域的發展日新月異,這就要求教師在授業解惑的同時能夠與時俱進地介紹該領域的發展前沿,從而培養學生主動探索知識的興趣。

本文將結合本科模式識別教學的實踐,分析該課程在內容設置方面面臨的問題并給出相應的解決問題的建議;結合模式識別課程的特點,提出了以應用實例為先導的教學方法,以提高學生的學習興趣;針對不同類型的學生,提出了如何培養學生實踐能力和科研興趣的方法。

1模式識別教學內容的層次劃分和講授方法

模式識別是一門理論與實踐緊密結合的學科,其理論基礎涉及高等數學、線性代數、數理統計、矩陣論、隨機過程、工程優化方法、小樣本統計學習理論、模糊數學等學科[2]。然而除了高等數學、線性代數和數理統計,其他課程都是研究生階段才會開設的數學基礎課。這就使得本科的模式識別教學面臨著尷尬的局面:既不能花過多的時間講數學基礎知識,又要把以這些數學知識為基礎的內容講清楚。面對這一難題,我們在教學實踐中總結出了一套辦法,具體做法是將教學內容劃分為基礎型、前沿型兩類;并采用弱化公式推導,強調數學表達式物理含義的方法進行講授。

基礎型教學指的是已經發展完善的模式識別原理和方法。基礎型內容包括:貝葉斯決策理論、概率密度函數估計、線性判別、近鄰規則、獨立于算法的機器學習等內容。貝葉斯決策理論和概率密度函數估計是以數理統計為基礎的[3],這一部分也是模式識別的重點內容。線性判別是以高等數學和線性代數為基礎,同時涉及工程優化方法課程的部分內容。在這部分內容中,公式推導占據了相當大的篇幅,而且推導過程是學生可以理解和掌握的。對于基礎型的內容,可以采取理論推導和實際例子相結合的講授方式。在公式推導的過程中,尤其要強調公式的物理含義,同時給出幾個有趣的例子,在增強記憶加深理解的同時提高學生的學習興趣。

前沿型教學指的是正在發展中的模式識別原理和方法。前沿型內容包括:特征提取和選擇、聚類分析、神經網絡、支撐矢量機、隨機方法等內容。這部分內容或者是數學基礎超出了本科生的能力范圍,或者處于發展前沿,很多內容正處于探討階段。對于前沿型的內容,可以忽略公式推導過程,直接講授推導的結論以及結論的物理含義,同樣結合實際例子加深學生的理解。對于發展中的模式識別方法可以適當介紹該領域的發展前沿,在開拓視野的同時激發學生的科研興趣,引導部分學生從事感興趣的科學領域的研究。

2實例先導的教學方法

模式識別方法是為了解決信息處理中面臨的識別問題而提出的。在講授方法之前,首先要明確將要介紹的模式識別方法的應用背景和使用范圍,而不是像我們通常做的那樣,先介紹方法的理論基礎和流程,最后再給出一個例子,或者通過課后練習和作業的形式讓學生掌握課程介紹的理論和方法的應用。針對本科模式識別課程的特點,我們在教學實踐中摸索出了一套以實例為先導的教學方法,并與上機實驗和課程設計相結合,大大提高了學生的學習興趣和動手能力,取得了良好的教學效果。

實例先導的教學方法是在介紹每一章或者相關的幾章內容之前首先用一個實際的例子引出要學習的內容,在相關內容的學習結束之后給出解決實例問題的模式識別方法。例如:在講授貝葉斯決策理論之前,給出根據長度和光澤度等數值特征識別鮭魚和鱸魚的例子[4];在講授決策樹之前,給出根據顏色,形狀、尺寸等非度量特征識別水果的例子等等。通過學習,找到了解決這類問題的一般方法,同時學生也通過實例記住并理解了該方法的適用范圍。又例如在講授特征的選擇與提取這一章時,先不講特征空間的映射和變換,而是從幾個實例出發,說明并不是特征越多越好,而是要選擇合適的特征向量;特征的組合變換可以使復雜的分類問題轉化為簡單的問題等。從而讓學生更好地理解特征選擇和提取的目的和重要性。

在接觸到實際的模式識別問題時,會引發學生的思考。在授課過程中,教師可以針對具體問題組織學生進行討論,看是否能夠利用已學過的模式識別方法解決該問題。若可以解決,則引導學生分析用已學方法解決該問題時存在的不足,從而引出下面將要介紹的新方法。這樣,在介紹新方法的同時,學生會很自然地將新方法與舊的方法進行比較,分析各種方法的優劣,有利于學生對教學內容的深入理解和掌握。這種方法在講授解決同一類模式識別問題的不同方法時是適用的。如在講授貝葉斯決策時,可以通過對比的方式介紹幾種決策規則的特點,又如在講授線性判別方法中各種形式的感知器算法時,也可以對比學習各種算法的優劣。若該模式識別問題不能用已學的方法解決,則引導學生分析該模式識別問題的特點,思考為何必須引入新的模式識別方法來解決該問題,學生是否能夠提出自己的解決方案。在分析和思考之后,教師再將解決該問題的思路引入到下面將要介紹的新方法上。這種方法在講授解決不同類型的模式識別問題時是適用的。如在講授非度量模式識別方法時,面對非度量語義屬性的模式識別問題是前面介紹的方法無法解決的,要引入非度量模式識別方法加以解決。

因此我們建議在教材的編寫上可以嘗試采用實例先導的方法。首先在引言部分給出一個實際例子,然后在介紹方法的部分結合理論分析給出解決實例問題的方法。這種方法有利于提高學生的學習興趣,增強記憶,加深理解。

3實踐能力和科研興趣的培養

模式識別是一門理論和實踐緊密結合的科學,該學科的發展日新月異,在計算機和信息處理領域的地位越來越重要。因此,在模式識別課程的教學過程中要注重學生實踐能力和科研興趣的培養。在教學實踐中,我們采用了上機實驗和科學報告相結合的教學方式。

掌握各種模式識別方法的原理和流程是本科模式識別教學的第一個階段。在此基礎上,我們要求學生在計算機上實現模式識別方法并用于解決實際的模式識別問題。在上機實現的過程中,學生不僅需要掌握模式識別問題在計算機中的表示方法和識別結果的展示形式,尤其重要的是學生需要對模式識別方法的每一個細節都要深入理解和掌握才能將算法實現。在上機教學中,我們采用了Matlab編程環境實現課程中介紹的模式識別方法。Matlab的編程語言簡單高效,而且提供了功能強大的圖形展示功能[5]。例如在貝葉斯決策和線性分類器的上機實驗中,學生可以利用畫圖函數用不同的顏色和符合標記不同類別的樣本,可以輕松地畫出決策面,這種可視化的分類結果展示形式不僅提高了學生的學習興趣,而且加深了學生對模式識別方法及其特點的理解。

在學生成績考核中,除了筆試成績我們還增設了上機作業成績和科學報告成績兩個部分。上機作業的內容是要求學生從若干個上機題目中選擇有興趣的實現一個簡單的模式識別系統。例如設計實現貝葉斯分類器、線性分類器、神經網絡分類器、決策樹等。科學報告可以有兩種形式,要求學生或者在模式識別領域的主流英文期刊上選擇感興趣的英文文獻,將其翻譯為中文;或者就模式識別領域的一個感興趣的話題談談自己的看法和主張。通過上機作業和科學報告的形式,學生的動手能力得到了良好的鍛煉。不僅提高了學生的學習熱情,而且引導學生積極思考,不少同學在科學報告中提出了自己的學術看法和主張,有些內容頗具獨到的見解。

在學生成績考核中,除了筆試成績我們還增設了上機作業成績和科學報告成績兩個部分。上機作業的內容是要求學生從若干個上機題目中選擇有興趣的實現一個簡單的模式識別系統。例如設計實現貝葉斯分類器、線性分類器、神經網絡分類器、決策樹等。科學報告可以有兩種形式,要求學生或者在模式識別領域的主流英文期刊上選擇感興趣的英文文獻,將其翻譯為中文;或者就模式識別領域的一個感興趣的話題談談自己的看法和主張。通過上機作業和科學報告的形式,學生的動手能力得到了良好的鍛煉。不僅提高了學生的學習熱情,而且引導學生積極思考,不少同學在科學報告中提出了自己的學術看法和主張,有些內容頗獨到的見解。

4結語

本科模式識別教學由于學生的數學基礎有限而面臨著兩難的境地。既要把原理和方法講清楚,又不能過多的涉及復雜的數學推導,這給教學帶來很大困難。在教學實踐中,我們把教學內容劃分為基礎型、前沿型兩類,并提出了弱化公式推導,強調公式的物理含義,以及結合實例增強記憶的教學方法。為了提高學生的學習興趣,加深理解,我們提出了實例先導的教學方法。用實際例子引導學生思考,加深學生對模式識別方法應用背景和適用范圍的理解。模式識別是實踐性很強的科學,并且該學科的發展十分迅速。在教學實踐中,我們十分重視學生動手能力和科研興趣的培養。通過上機作業和科學報告的形式引導學生積極動手,積極思考。

參考文獻:

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Teaching Practices on Undergraduate Patten Recognition Course andCurriculum Reforming

QI Yu-tao1,2, LIU Fang 1,2, JIAO Li-cheng 2

(1. School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an 710071, China; 2. Institute of Intelligent Information Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China)

統計學決策規則范文第4篇

關鍵詞 網上購物，決策模型，消費者。

分類號 B849:C93

網上購物是個人通過Internet購買商品或享受服務。購物者可以瀏覽網上商品目錄，比較、選擇滿意的商品或服務，通過Internet下訂單，網上付款或離線付款，賣方處理訂單，網上送貨或離線送貨，完成整個網上購物的過程。1998年以來，我國網上購物飛速發展，表現為電子商務網站的增多和上網人數的增長[1]。易觀國際《互聯網研究系列報告-電子商務（2004）》顯示，2004年中國電子交易總額達4,400億人民幣，而2005年預計將激增至6,200億人民幣。相對于傳統的購物形式來說，網上購物有七大優勢[2]，如購物時間隨意安排，缺貨情況很少出現，信息充足，搜尋方便，價格相對更低等。按照決策之前進行調查分析的程度，網上購物消費者一般可分為沖動型、耐心型和分析型三種，按他們之前進行計劃的詳細性，網上購物行為一般劃分為專門計劃型、一般計劃型、提醒型和完全無計劃型[3]。其中，前兩種類型的區別在于消費者是否已經選擇好了制造商。

網上購物滿足了在線購物者的特定需求，但仍存在著許多問題。一個對用戶為什么不打算進行網上購物的調查發現[4]，對產品質量不了解占34.6％，認為售后服務與廠商信用得不到保障的占33.5％，還有30.3％的人認為網上購物不安全。可見，為促進網上購物的發展，有必要從消費者的購物行為與網上信息行為角度作深度分析，以期加強網上購物對消費者的影響，并尋求可能的改進策略。

學術界對于消費者購物決策的研究，大多關注在傳統的購物方式的決策模型，對網上購物決策模型研究較少且零散，也較少關注兩者發展過程中的連續性和共存性。基于這一點，筆者在介紹兩種不同的購物方式的消費者決策模型的同時，提出了綜合性的消費者購物決策模型，并認為，網上搜尋、網下購買的消費者決策過程并不是消費者從傳統購物方式到網上購物的過渡階段，而是像這兩種購物方式所涉及的決策過程一樣，是一個獨立的決策類型。

1 傳統的消費者決策模型

消費者的購買活動表面上是為了直接獲得商品，實際上是為了從商品中獲得某些滿足。因此，經濟學家將作為決策論、對策論和數理經濟學的基礎之一的效用理論（Utility Theory）應用于消費理論研究，認為消費者消費商品的數量和其獲得的效用有密切關系[5]。但是，效用理論并沒有提出消費者決策模型，只是傳達了一種思想：首先是“經濟人”假設，即假定市場中的消費者都是理性決策者。假定消費者是在一系列約束條件下（如收入等）追求效用最大化的個體，而且被假定為是合乎理性的。消費者知道自己的需要，也知道滿足需要的方法。因此，根據邊際效用遞減原理，消費者作出決策，如信息搜索、選擇性評價等，都期望達到總效用的最大化。在“經濟人”前提假設下，消費者的消費行為中也包含著大量的個人和情境變量。很多研究者從理論上提出了一些簡單的消費者購物決策模型，來解釋消費者的行為。其中，最主要的模型有三個：Nicosia模型，Howard-Sheth模型和EBM模型[6]。后來的一些研究者致力于用數學模型來研究消費者的行為，力圖在嚴格的假定下對消費者的行為做出精確度解釋和預測[7,8]。這里，只介紹3個經典的消費者決策模型。

1.1 Nicosia模型

Francesco和Nicosia（1978）提出此模式，認為消費者行為源于廠商特性與消費者特性，并把消費者的購物決策看成是一個四階段的決策過程：（1）根據廠商透露的信息形成態度；（2）信息收集與方案評估；消費者主動收集與產品有關信息作為評估標準并產生購買動機。（3）購買行動；消費者將動機轉化為實際行動，并受產品評估準則的影響。（4）信息反饋。消費者使用過產品后的印象與經驗會影響再購買行為。同時廠商根據消費者的反應，亦獲得信息反饋并調整行銷組合。

1.2 Howard-Sheth模型

Howard-Sheth（1969）首先將滿意度概念應用于消費理論上，說明一段時間內消費者對于品牌的選擇行為，其重點在于解釋是否會重復購買某一品牌的產品。該模型把顧客滿意度界定為購買者認為其購買某一產品的付出（如時間、金錢等）與其回報是否適當的一種認知狀態，這種認知狀態決定了顧客是否重復購買。因此，顧客對產品的認知過程影響了其決策，消費者決策過程事實上就是一個認知的過程，在這個意義上，Howard-Sheth模型是一個認知模型。

1.3 EBM模型

EBM模型是對EKB模型的發展。它嘗試從理論上去解釋消費者的購物決策過程，具有對不同情境的概括性和適用性，并與消費者具體的決策行為相一致。它還考慮到一些購物決策階段，如記憶、信息采集、考慮購物的后果等。當消費者的實際狀態和期望狀態不平衡時，就有了需求認知，當意識到自己的需求時，就開始搜索信息，以滿足需求。消費者根據自己頭腦中儲存的信息和從外部獲得的信息，得出自己的標準，去評價和比較可能的選擇，產生一批偏好的選擇，并從中最后確定要購買的物品，產生購買行為。購買后評價有助于制定以后的購買決策：當需要購買相似的產品時，好的經驗將提供信息，從而導致消費者購買該品牌的產品，而不滿意則會導致消費者產生購買后的心理失調。

EBM模型是一種解釋性的模型，它假定消費者都是理性的，而且考慮了購買后的效果是否與預期相一致，對預測很有用，因此，它幾乎可以用來解釋任何情境中的大量的研究結果。

1.4 三個模型對于理解網上購物決策過程的可能意義

Nicosia模型著重強調消費者與廠商之間信息交流的過程，它貫穿于消費者購買決策過程的始終，與Howard-Sheth模型相比，它更強調的是信息交流的過程是雙向的，而不僅僅是消費者單向的認知，也就是說，在消費者購物決策過程中，廠商也可以扮演主動的角色，根據消費者的信息反饋去相應的調節營銷組合，從而影響消費者的認知過程，并進一步改變消費者的行為。雖然是一個傳統的消費者決策模型，Nicosia模型對信息交流的重視也為廠家重視網上購物平臺的建構提供了理論基礎，通過這個平臺，可以使完全無計劃購物和提醒購物的消費者也能順利的作出網上購物的決策。

Howard-Sheth模型可以看作是一個認知模型，強調顧客滿意度對消費者決策過程的影響。消費者通過對付出與所得之間的對比，形成滿意或者不滿意的感覺，進而決定消費者的購物行為。而EBM模型是一個典型的問題解決模型，它把消費者的購物決策看成一個問題解決的過程。一般的問題解決模型由四個階段組成：對問題的認知、信息的尋求與評價、購買活動、購買后的反應。顯然，EBM模型只是將信息的尋求與評價這個階段分成了兩個具體的過程。因此，如果把信息的尋求這個階段的媒介具體化到網絡這個虛擬的平臺上，EBM模型就是一個簡單適用的網上消費者購物決策模型。

可見，無論是Howard-Sheth模型，還是EBM模型，都強調了消費者的認知過程，而網上消費者僅僅是通過網上商城的電子商務界面所提供的商品信息來了解商品，這種單一的視覺認知過程也提醒廠商對建構網上購物平臺的關注和重視，一方面要提供貨真價實的產品，尤其是和網上商城界面上所提供的商品圖片及相關信息相符的產品，另一方面，需要重視通過每一次的接受訂單、配送商品、售后服務的流程，使消費者感到滿意，從而提高商城的信譽。

2 網上消費者購物決策模型

傳統購物模型雖然對于研究消費者的網上購物行為具有指導作用，但是，消費者網上購物決策行為仍然具有自己的特點。研究發現，中國的網上消費者，一般都是高學歷、高收入、年齡較輕、以及喜歡新事物的[9]。一份2000年對從事計算機及相關行業的“圈內人”的調查結果表明[4]，網上購物的優勢并不被“圈內人”熟悉或認可，大多數人進行網上購物并不是為了享受方便和快捷，而只是好奇或者為了跟上潮流，因此，他們的消費金額很低。還有不少消費者選擇了網上搜尋信息，網下購買的消費方式。目前，隨著家用電腦的普及，是否會有越來越多的人因為體會到網上購物所固有的方便、快捷、價格便宜、個性化等優勢而選擇這種消費方式？而傳統的注重眼見為實的購物習慣等網上購物固有的劣勢，以及曾經擔心的安全、配送、質量保證和售后服務等問題，是否仍影響著消費者的購物決策過程？消費者網上購物決策有哪些特色？已有學者在這方面進行研究并取得了一些研究結果。

2.1 兩階段模型

與傳統的購物決策過程不同，網上購物消費者在購物決策過程中，所面臨的是虛擬的、交互式的購物環境，在這樣的環境中，消費者很難去深入評價所有可能的選擇，因此，Häubl和Trifts提出了兩階段理論[10]，認為網上消費者通過兩個階段的過程來作出他們的決定：第一階段，消費者瀏覽大量有用的商品，并從中找出一些最有希望的選擇；第二階段，更深入的評價這些選擇，在一些重要品質上在一些產品之間進行對比，并作出購買決策。因此，網上商店所提供的交互式的購物工具在不同的階段作用不同：在第一階段，最初對可用的產品的搜索是為了決定哪些產品值得進一步考慮，因此，交互式的購物工具被稱為RA（recommendation agent，推薦），它使消費者在網上購物環境中能夠更有效的看到大量可用的產品信息，按照消費者自身的效用評價標準，給予不同的產品不同的權重和最小的可接受的品質水平。從而使消費者產生了一個個人購物的可選擇清單；在第二階段，對已選擇出的商品進行深入對比，從而作出購買決策。因此，這一階段的決策工具被稱為CM（comparison matrix，對比矩陣），它幫助消費者在已選擇的產品中進行深入的對比，允許消費者組織產品和屬性的信息，并在產品×屬性的矩陣中得到按照屬性分類的一些選擇。

2.2 信任導向觀點和頁面導向觀點

根據行為歸因理論并將其應用到消費者網上購物行為領域，Jarvenpaa, Tractinsky, Vitale（2000）認為，消費者是否選擇網上購買主要有兩個原因：對網上購物的態度和對該網站知覺到的風險，并提出，消費者的風險認知決定了消費者的態度和意圖。但是，必須指出，這兒的風險認知是對特定網站的認知，而不是對網上購物本身的認知，為了彌補這個缺陷，持信任導向觀點的人提出，消費者對公司的信任決定了他們的態度和認知風險，信任度越高，態度越好，知覺到的風險也越低。而消費者對公司的信任由他們知覺到的公司大小和聲譽等因素決定，公司越大、信譽度越高，消費者對公司就越信任。而Chau, Au，Tam根據技術認可模型（Technology Acceptance Model, TAM）來解釋信息呈現和網上購物意圖之間的聯系，提出頁面導向的觀點，他們關注的是電子商務網站中的信息呈現，他們認為，電子商務網站的信息呈現越有效，越容易使用（如速度、使用方便等），消費者對該網站的評價就越高，從而更易產生購物意圖[11]。

2.3 態度和行為研究模型

不論是傳統的購物決策模型，還是兩階段模型，都離不開四階段的固有模式，離不開總效用最大化的理論基礎。后來的研究者著力于對消費者決策過程中一些具體影響因素的研究，試圖對這個模式進行橫向或者縱向的具體化。Bellman，Lohse和Johnson（1999）調查了人口統計學特征、人格與網上購物態度之間的關系[12]，發現生活方式拘束、時間安排不自由的人更有可能經常使用網上購物。Bhatnagar，Misra和Rao（2000）調查了人口統計學因素，賣方/服務/產品特征和網頁的質量如何影響消費者的網上購物態度以及他們相應的網上購物行為[13]，發現Internet所提供的方便性與態度這個因變量正相關，消費者所認識到的風險分別與行為這個因變量負相關。Jarvenpaa,Tractinsky和 Vitale（2000）調查了消費者所認識到的商店的大小和名聲是如何影響他們對商店的信任、感受到風險、態度和想要專門在這家商店買東西的意愿的[14]，發現消費者對商店的信任與商店的名聲和大小有正相關。高的信任感也減少了網上購物所感受到的風險并更樂意專門在這家商店買東西。

Li Na和Zhang Ping總結了這些消費者決策的影響因素及其如何影響的研究，提出了消費者網上購物態度和行為的研究模型，著重于態度和行為及其影響因素，如外部環境、人口統計變量、人格特征、賣方/服務/產品特征、網頁質量等[15]，著力于澄清這些因素和消費者最后的決策之間的關系。

2.4 與傳統購物決策模型的比較

從縱向看，傳統的購物決策模型也可以容納網上購物過程，但是，兩階段模型更強調了信息搜尋及評估的過程，而態度和行為研究模型在分析決策過程中的影響因素時，體現了網上購物的特色，信任導向觀點和頁面導向觀點更是致力于從網上購物所固有的對電子商務網站的信任和頁面特點出發，來研究消費者決策。可見，無論是傳統的購物方式，還是網上購物，消費者的決策過程都是大同小異的。但是，由于網上購物環境獨特而又功能強大的搜索引擎，個性化的服務方式，使得網上購物消費者有了更多的信息搜尋和評價的機會，增強了網絡用戶選擇商家的能力，也就更可能得到總效用最大化的結果。另一方面，由于網上購物固有的劣勢，如不符合人們的消費習慣、網絡安全問題等，習慣傳統購物的消費者在排斥網上購物的同時，可能并不排斥網上搜尋相關商品信息，因此，網上搜尋信息、網下購買的新的購物模式與傳統購物模式相比，只有信息搜尋這一階段不同，與網上購物模式相比，只有購買這一階段不同，可以說是介于傳統購物模式和網上購物模式之間的一個妥協型的嘗試。

因此，與傳統的問題解決模型相比，網上消費者購物決策模型除了吸收上述傳統購物模型的優勢外，更注重網絡這個虛擬環境，網上消費者的特點和網上購物信息搜索的獨特工具，從而在與傳統模型相兼容的同時，也與一般的消費者購物決策模型相區別。

3 綜合的消費者購物決策模型

基于以上比較，筆者以問題解決模型為基礎，結合網上消費者的特點，試著提出了整合傳統購物、網上搜尋信息網下購物、網上購物三種購物方式的消費者購物決策模型，見圖2。

受Nicosia模型和Howard-Sheth模型的啟發，綜合模型增加了影響個體對于問題的認知以及信息的尋找以及備擇物的評價過程的原因因素（外界刺激輸入）和個體因素（經驗、動機、個性、態度等）。例如，情景因素或者廠商的營銷努力可以使完全無計劃購物的消費者有了解決問題的動機，從而產生提醒購物的行為，而消費者是否有解決問題的動機還取決于兩個因素：一是期望狀態與實際狀態之間差異的大小，二是該問題的重要性。另一方面，消費者對于網上購物的態度又決定了他是否選擇網上搜尋信息，進而深入到具體的兩階段的信息搜尋與評價的過程。

在信息搜尋與評價的具體決策過程，本模型整合了傳統搜尋與評價和網上信息搜尋和評價兩種決策方式，這兒所涉及的估價，不僅僅是對商品或者商家的估價，也包括對選擇何種購物方式的估價，因此，具體的購買過程，也分為傳統購買與網上購買兩種購買方式。相應的，消費者購買后的評價也不僅僅包括傳統的對商品或者服務的評價，還包括對消費者自己所選擇的購物方式的評價，這種反饋性的評價信息不僅可以影響消費者今后對商家的選擇，而且也影響了消費者今后對購物方式的選擇。

總的來說，這個綜合的模型的優勢在于，將購買方式的選擇也納入消費者決策需要考慮的范圍中，從而適用于傳統與網絡兩種不同的購物方式，以及介于兩者之間的網上搜索信息、網下購買方式，彌補了傳統和網上購物決策模型在考慮決策時，購物方式單一的不足。但是，這個模型也存在缺陷：消費者對于購物方式的選擇也可以發生在信息搜索階段之前，而且，對于消費者的重復購買行為來說，并不需要花費許多認知努力。所以，這個模型主要適用于有限型（以購買介入程度適中，信息搜集有限，決策規則簡單，備選方案少，購后評價少為主要特征）和擴展型（以購買介入程度高，大量的信息搜集，多種備選方案，全面的購后評價為主要特征）消費者決策行為[16]。

4網上購物消費者決策過程研究的發展趨勢

綜合的購物決策模型涵蓋了傳統和網上兩種購物方式，考慮了網上搜尋信息、網下購買這種新的購物決策類型，能夠綜合的考慮各個影響因素的作用，建議未來的研究者在研究網上消費者的購物行為時，可以以此為依據，并著重于以下幾個方向：

（1）信息搜索和評價行為的定量研究 根據兩階段決策模型，可以研究RA和CM對消費者信息搜尋數量、考慮的商品系列和決策質量的影響，并與傳統的購物模式進行對比，從而幫助消費者作出更有利于達到總效用最大化的決策。

（2）消費者放棄因素研究 可以針對某一個大型網上商城，研究有過在該商城搜尋信息的行為，但最終沒有下訂單達成交易的消費者放棄在該商城購物的原因。從而對該商城的BtoC電子商務平臺的購物環境作出技術上的改善，或者對該商城的營銷策略進行改進。也可以針對那些網上搜尋信息，網下購買商品的習慣傳統購物方式的消費者，研究與之放棄行為相關的影響因素。

總之，伴隨著全球化時代下電子商務的發展，消費者的購物方式也更加多樣和復雜，因而消費者的購物決策模型也就需要考慮諸多方面的因素。傳統的購物決策模型是這些模型的核心和靈魂，以后提出的諸多模型，則是傳統模型的發展和具體化，可見，現代的購物方式，仍然離不開傳統的購物決策的步驟，廣大消費者在這個過程中的變與不變，正是后續的研究者努力的方向。

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Shopping Decision-Making Model: An analysis of Consumer Online

Li Shuangshuang1,2Chen Yiwen1Li Jiangyu3

（1Institute of Psychology, the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China）

（2Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China）

(3Department of Economics and Business Administration, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)