行為財政學實驗教學創(chuàng)新和實踐探究

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［摘要］大數據分析技術和互聯網的出現，讓人類的復雜行為可以被重復實驗、被量化，這給財政學的實驗教學帶來了創(chuàng)新和發(fā)展。文章從財政學實驗教學的現狀出發(fā)，探討了大數據背景下的行為財政學實驗教學的創(chuàng)新和發(fā)展，并以財政學中的個人稅收遵從實驗為例，通過闡述實驗目的、實驗設計、實驗過程以及結果與討論等，探究了實驗教學方法在行為財政學中的應用，并從行為財政學的實驗設計和內容選擇等方面提出建議。

［關鍵詞］行為財政學；大數據；實驗教學；稅收遵從

作為一門應用經濟學課程，財政學課程的屬性多元化，既有結構性、國際性、親和性，又有一定的枯燥性。長期以來，財政學都被認為是一門非實驗科學，只能借助于真實經濟環(huán)境的研究與觀察，與可控的實驗室實驗無關。1933年梅奧發(fā)表了霍桑實驗（HawthorneExperi‐ment）結果，這為行為科學奠定了基礎，行為科學以交叉學科的形式進入經濟學，為實驗教學開啟了一扇大門[1]。大數據分析技術和互聯網極大地改變了人們的自我認知，復雜的人類行為和經濟活動可以被量化、被重復實驗，這改變了“社會科學不可實驗”的歷史，給財政學課程的實驗教學帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

一、財政學課程實驗教學的現狀

Roth指出，20世紀30年代人們開始用規(guī)范的實驗室實驗研究經濟學。Thurstone的個體無差異曲線的實驗研究和Flood的囚徒困境博弈的實驗研究，都表明經濟學是一門可實驗的學科。2002年弗農·史密斯被授予了諾貝爾經濟學獎，這標志著實驗經濟學作為一門獨立的學科開始步入主流經濟學的舞臺。中國的實驗經濟學起步較晚，金雪軍教授于2003年成立了實驗經濟學研究小組，開始編寫經濟學實驗案例集，組建經濟學實驗室。2005年，東北財經大學經濟學院的教師翻譯出版了《ExperimentswithEconomicPrinci⁃ples》一書。2006年，暨南大學張耀輝教授編寫并出版了《實驗經濟學教程》，成立了暨南大學經濟學實驗室。此后，全國許多高校開始陸續(xù)建立自己的經濟學實驗室，為開展經濟學實驗教學提供平臺。國內學者對財政學的實驗教學也進行了許多探討。楊振兵和陳琢的研究指出，課堂實踐教學環(huán)節(jié)對于學生聽課質量的提升至關重要，經濟學課程的實驗設計可以有效避免課堂上的視覺疲勞[2]。黃媛探討了財政學課程的對分課堂設計和應用，從課程內容的板塊安排和對分效果方面提出建議[3]。綜合現有文獻筆者發(fā)現，財政學專業(yè)的實驗教學形式多數以課后的實習實踐為主，而將實驗教學運用于課程講授中的較少，尤其是系統闡述財政學實驗的文獻則更少。

二、行為科學對財政學實驗教學的創(chuàng)新影響

（一）行為財政學的產生和發(fā)展

McCaffery&Slemrod首次提出行為財政學，借助行為經濟學的理論和方法對傳統財政學進行補充和完善[4]。2006年《行為財政學》論文集的出版，標志著行為財政學的正式確立。行為財政學在研究方法上主張實驗方法，通過設計實驗細節(jié)，將心理學和社會學中的個人特征等因素引入研究。但行為財政學尚處于財政學和行為經濟學的簡單嫁接階段，在理論和實踐中仍處于初步發(fā)展階段。

（二）行為財政學對實驗教學的創(chuàng)新

行為財政學的興起為變革傳統財政學的教學提供了一個良好的契機，其不但可以改變“滿堂灌”的傳統教學模式，而且可以通過實驗室實驗提高學生的實踐能力[5]，具體表現在以下幾方面。第一，行為財政學創(chuàng)新了實驗經濟學的發(fā)展基礎。行為財政學是財政學和行為經濟學的交叉學科，以行為偏好選擇理論為發(fā)展基礎，這在一定程度上弱化了理性人的前提假設，為實驗經濟學的開展提供了新的理論基礎。第二，行為財政學拓寬了傳統經濟學的研究范式和分析視角。傳統經濟學往往實行單一行為假設，這顯然不符合網絡時代人類的行為特點。馮.諾依曼和摩根斯坦提出的預期效用理論指出，不確定條件下的效用水平是決策者主體對各種可能結果的加權估算得出[6]。行為財政學將心理學和社會學的研究成果引入財政學，這極大地拓展了單一的分析范式。第三，行政財政學豐富了教學模式，提高了學生的實驗體驗。行為財政學通過實驗思路設計和過程設計，讓學生參與到經濟學實驗中。無論是驗證式實驗、仿真式實驗，還是創(chuàng)新型實驗，都可以讓學生在可控的實驗環(huán)境下，觀察實驗對象的行為，以檢驗、比較和完善行為財政學中的結論。較之傳統的教學模式，實驗教學模式對學生產生的視覺和聽覺刺激可以有效提高教學效果，加強學生對財政學的體驗和感受。

三、基于大數據技術的行為財政學對實驗的創(chuàng)新影響

（一）提高數據包容度提高數據包容度，進行精準決策

大數據技術給行為科學和經濟學實驗帶來了質的飛躍。較之自然科學實驗，財政學實驗對數據的依賴度更高，數據容量和復雜度往往難以創(chuàng)造完美的實驗環(huán)境，這大大降低了財政學的實驗質量。大數據分析技術可以提升行為科學數據的信息包容量和層次[7]，全面化、層次化、精細化和動態(tài)化描述不同主體行為和社會經濟運行行為大數據的出現，帶領財政學實驗進入到一個嶄新的時代。財政學實驗中的個性化和內生信息不對稱等因素導致個體行為決策的復雜性，而行為大數據則可以借助于數據挖掘技術等通宏洞微，分析和模擬各種可能出現的現實場景，幫助決策者進行精準決策。

（二）創(chuàng)新研究方法

傳統的財政學研究方法側重于研究事物和現象的因果關系或者相關關系，其往往通過設置前提假設條件高度簡化和理想化實驗環(huán)境，對抽象數據進行建模等實證分析。這種研究方法由于實驗環(huán)境過于純粹，研究結果不具有推廣性而受到詬病。行為大數據更加注重情景—行為—結果的關系分析，緊密結合行為模型和心智模型，致力于打開研究主體的行為黑箱[8]。尤其是基于行為大數據的計算實驗的普及，更是對傳統實驗方法的發(fā)展和創(chuàng)新。行為大數據的計算實驗方法充分借助大數據挖掘技術、博弈論等方法處理非數值化的多源多態(tài)行為數據集合，減少傳統建模數據中的數據自相關和樣本效度等干擾因素，盡可能地獲取全方位的行為痕跡數據，保證數據研究的真實有效性。這不但提高了財政學實驗的針對性和有效性，而且提升了經濟學研究的學術自主性。

（三）人工智能和機器學習

人工智能革命是一場重要的技術變革，不僅波及人們的生產生活，而且也影響到經濟學研究。機器學習是人工智能的分支學科，其運用算法解析數據，對真實世界中的事件進行決策和預測。在大數據背景下，人工智能為行為財政學的研究提供了一種新的思路。人的行為解釋變量較多，如何快速找到有用的變量是決策中的關鍵問題，機器學習則可以用來幫助研究者迅速找到有價值的變量。Camerer提出，人類的決策其實就是一種不完美的機器學習，人工智能可以幫助人們更加有效地進行決策[9]。在大數據時代，較之傳統的計算實驗，機器學習可以應對樣本量巨大、維度廣闊的大量數據，通過決策樹、嶺回歸等實驗方法選擇有效變量，進行精準決策。

（四）案例分析——以財政學的稅收遵從為例

1.實驗目的稅收遵從是納稅義務人依照稅法及稅收政策，向國家及時申報、準確申報和按時繳納應繳納的各項稅收。但稅收不遵從是各國政府面臨的普遍問題，如何從稅收遵從決策的影響因素視角提高稅收遵從水平成為當前的主要任務。本實驗剔除道德和其他因素，通過模擬實驗方法進行隨機實地實驗獲取實驗數據，驗證和發(fā)掘個人納稅遵從行為的影響因素。2.實驗設計通過梳理國內外的文獻可以看出，政府提供公共產品的質量和數量是稅收遵從的收益，進行決策時考量的成本是稅收遵從的成本，本實驗借鑒Friedland、Maital等國外學者的做法，依據成本收益原則設計實驗方案。本實驗的參與者。某綜合性大學的MBA在讀學生、實驗主持人和實驗研究人員是本實驗的參與者。周琦深、徐亞蘭、王婷等提出，較之無納稅經驗的人，有過納稅經驗的人更加重視稅后收益，并具有更強的避稅意識[10]。選擇某綜合性大學的在讀MBA學生作為本實驗的參與者，原因在于，較之有納稅經驗的社會人員，該群體可以降低實驗成本，又具有直接的納稅體驗，通過實驗獲得的數據將更具有實用性。本實驗的規(guī)則。將實驗對象分成不同的實驗組在綜合教室中分別進行實驗；需要的實驗道具是研究人員準備好的模擬紙鈔，為避免仿冒，模擬紙鈔帶有編號；實驗原始數據的分析工具為裝有數據分析軟件的個人計算機。將實驗對象進行分組，每10人為一組，每位被試者都有一個文件夾，里面包括500元紙鈔和一張盈利對照表（第一輪實驗為500元紙鈔，第二輪實驗為1500元紙鈔）。主持人告知被試者將參加一個稅收游戲，在彼此之間不能溝通的情況下自主參加捐款。剔除政治因素和道德因素等其他因素，被試者捐款與否實行自愿原則，捐多捐少完全由自己決定，也可以選擇不捐款。如果一組成員的總捐款額達到或超過3500元，組內的每位成員將獲得1000元獎勵金，各自捐款后的余額也歸自己所有；如果一組成員的總捐款額低于3500元，則組內成員只能獲得自己捐款后的余額。C=MR={500-M500-M+1000(∑i=1nM≥3500)（1）式（1）中的C表示稅收遵從的成本，M表示被試者自愿捐款的金額，R表示被試者的收益，n=10。3.實驗過程首先，進行實驗分組。假設MBA學生共有70人，每10人一組，共分為7組，編號分別為A、B、C、D、E、F、G。被試者在實驗前并不知道自己在哪一組，實驗開始后也不能和其他組員溝通聯系。為有效避免組內成員間相互串通，我們事前在模擬紙鈔上寫好編碼，實驗開始后隨機發(fā)放給被試者。其次，開始交易流程。本實驗包括兩輪，每輪1局。在第一輪中，給每位被試者500元模擬紙鈔，由研究人員隨機發(fā)放。隨后，主持人宣讀實驗規(guī)則，被試者秉承自愿原則，根據對成本收益的預測自主捐款，可以全捐，可以部分捐出，也可以完全不捐。捐款完成后，由研究人員收集和統計每小組的捐款數額，回收被試者的盈利對照表，得出原始數據并導入Excel表格。實驗研究人員選取若干被試者進行回訪以確定原始數據的正確性，將實驗數據制成頻數頻率表和博弈的聚點均衡圖。在第二輪中，實驗研究人員給每位被試者隨機發(fā)放的金額從500元增加到1500元，要求被試者在捐款時必須至少捐出1000元，其他實驗規(guī)則與第一輪一致。當一組成員的捐款總額達到或者超過13500元時，組內每位成員不但可以獲得自己捐款后的余額，而且可以獲得1000元獎勵金。如果一組成員的捐款總額低于13500元，則組內成員只能獲得各自手中剩下的金額。4.實驗結果與討論在實驗中，被試者基于成本收益原則在進行捐款決策時，不僅要考量自身的成本和收益，而且要與其他被試者進行博弈。實驗中的1000元可以看作是政府運用稅款提供的公共產品和公共服務使公民獲得的利益，那么個人的稅收遵從其實就是重復博弈，如果著眼于長遠利益，則會產生高稅收遵從—高效益的公共產品—高稅收遵從的良性循環(huán)。第二輪實驗的規(guī)則本質上和第一輪并無差異，但在行為財政學的“前景理論”下，人們對風險的偏好會隨著決策環(huán)境和參照點的變化而變化。前景理論是行為經濟學的理論基礎，是指人們在不確定的情況下進行決策時，由于行為主體的心理因素和社會因素的差異導致其決策行為非完全理性，行為模式偏離最優(yōu)模式。在反射效應的作用下，即面對損失時傾向于風險偏好來躲避損失，被試者在面對既定的成本損失1000元時，決策上可能會更偏向于“賭一把”的冒險心理，通過多捐款來獲取更多的收益，以彌補已經遭受的損失。

四、結語

大數據分析技術和“互聯網+”時代的到來為財政學實驗教學帶來了創(chuàng)新和發(fā)展，將單一決策行為的理論假設擴展到綜合決策行為分析，原本許多復雜的經濟行為和經濟現象得以在實驗室進行解釋和實驗。本文以個人的稅收遵從為例，通過闡述實驗目的、進行實驗設計、討論實驗結果等環(huán)節(jié)，探究了基于大數據的行為財政學實驗教學。較之傳統的課堂講授模式，實驗教學通過模擬情景，讓學生更好地體驗財政學的魅力和學習財政學的樂趣，進而提高教學效果。在財政學課程中進行實驗教學，一方面，要加強實驗室建設，升級實驗室設備，以滿足大數據時代的數據擴容，提升實驗環(huán)境，設計實驗過程，提高財政學理論的實驗可操作性；另一方面，不能讓財政學實驗教學流于形式，教師不能僅通過文稿演示或課堂問卷調查等進行實驗教學，要盡可能選擇學生既感興趣，又能幫助學生理解教學難點的內容進行實驗設計，尤其是要注重對實驗結果的分析和延伸討論。

作者:舒燕 曾錦瑩 欒蕓蕓 單位:廣州中醫(yī)藥大學公共衛(wèi)生與管理學院 廣東省中醫(yī)藥健康服務與產業(yè)發(fā)展研究中心