Page 188 - 《社会》2013年第4期
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强制结构理论及实验检验


                  就交 换 关 系 来 说,每 个 行 动 者 都 有 其 最 优 的 偏 好 态,可 记 作
             犘 犪犿犪狓 。行动者在未达成共识(即对抗或不发生关系)时也是有偏好态
              (或收益)的,记作 犘 犪 犮狅狀 ,该值可能为正数或零,也可能是负数( 犠犻犾犾犲狉 ,
             1999 : 39 )。为了研究和建模的方便,需要坚持要素论第一原理。
                  要素论第一原理:所有行动者的行动都是为了使其期望的偏好状
              态改变量最大。
                        表示行动者犪 的偏好转变量(或交换中的收益),那么 犪 有
                  令 犘 犪
                                                                            。
              两种相关的收益:一种是所谓的激励收益,可记为 犐 犫 =犘 犪犿犪狓-犘 犪
                                                             犪
                                             越接近于自己的最佳收益,越愿意
              对于 犪 来说,该值越小,意味着 犘 犪
              交换。另一种是所谓的保底收益,可记为 犐 犮 =犘 犪 -犘 犪 犮狅狀 。对于 犪
                                                      犪
              来说,该值越大就越愿意交换。每个人的保底收益和他者的激励收益
              互补。二人在达成共识前必然进行多次协商,即行动者坚持“策略理
              性”的行动。
                  原理一告诉我们行动双方都追求有利于自己的行动,但问题在于,
              二者何时达成共识呢?这需要用到要素论的第二原理。
                  ( 2 )要素论第二法则和原理
                                                       越小,或保底收益 犐 犮 =
                  对于 犪 来说,激励收益 犐 犫 =犘 犪犿犪狓-犘 犪
                                         犪                               犪
             犘 犪-犘 犪 犮狅狀 越大(即二者之商越小),就越愿意接受交换的方案。据此
              可构建行动者拒绝交换的程度指数,即拒抗( 狉犲狊犻狊狋犪狀犮犲 )指数,记为 犚 ,
              这就是要素论第二法则。
                  要素论第二法则:行动者 犪 拒绝交换的程度指数,即拒抗指数为

                                        /
                                 犚 犪=犐 犫 犐 犮 = 犘 犪犿犪狓-犘 犪
                                       犪   犪   犘 犪-犘 犪 犮狅狀
                  在完全信息情况下,就强制关系来说,强制者(如黑手党)清楚地知
              道,如果收取的保护费太多,受制者很可能所剩无几,强制者也将难以
              为继。因此,强制者和受制者最终会在某一点,即等拒抗的点上达成共
              识,由此引出该理论的第二个原理,即拒抗等式( 狉犲狊犻狊狋犪狀犮犲犲 狇 狌犪狋犻狅狀 )
              原理( 犠犻犾犾犲狉 , 1999 : 39-43 )。
                  要素论第二原理:在完全信息条件下,两个行动者在等拒抗力点上
              达成共识。

                  二、强制关系结构的类型

                  按照不同的标准,可以对强制关系进行分类。不同类型的强制关

                                                                     · 1 8 1 ·
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