網(wǎng)絡(luò)借貸錨定效應(yīng)理論的實驗檢驗

郭 妍 趙文平 張立光

一、相關(guān)文獻(xiàn)與研究假設(shè)

網(wǎng)絡(luò)借貸決策屬于信息不完全條件下的不確定型決策，根據(jù)前景理論(Kahneman，1979，1998)，在不確定前提下決策時，人們往往因為認(rèn)知偏差導(dǎo)致決策偏差，進(jìn)而呈現(xiàn)出系統(tǒng)性的非理性行為*Kahneman D, Tversky A, “Prospect Theory: An Analysis of Decisions Under Risk”, Econometrica, 1979, 47(7).*Kahneman D, Riepe M, “Aspects of Invest or Psychology”, Journal of Portfolio Management, 1998, 39(3).。但目前對網(wǎng)絡(luò)借貸非理性行為的研究主要集中在信用風(fēng)險領(lǐng)域，而進(jìn)入操作層面的“黑箱”，對因非理性決策行為造成的風(fēng)險和損失進(jìn)行的研究非常少。故本文擬采用實驗研究方法，從微觀層面、操作層面對我國網(wǎng)絡(luò)借貸投資人在網(wǎng)貸決策中的非理性行為之一——錨定效應(yīng)行為進(jìn)行分析，從而為規(guī)避風(fēng)險提供借鑒。

(一)錨定效應(yīng)存在性的理論與假設(shè)

Tversky和Kahneman(1974)通過“幸運輪”實驗發(fā)現(xiàn)了“錨定效應(yīng)”，它是指當(dāng)人們在定量估測時，會將某些特定數(shù)值作為基準(zhǔn)值(即錨定值)，然后根據(jù)進(jìn)一步的信息進(jìn)行調(diào)整，但后面的調(diào)整通常都是不充分的，起始值像錨一樣制約著估測值，導(dǎo)致錨定值對結(jié)果的影響往往過大，從而產(chǎn)生有偏的決策*Tversky A, Kahneman D, “Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Utility, Probability, and Human Decision Making”, Springer Netherlands, 1974, pp.141-162.。

錨定效應(yīng)在眾多領(lǐng)域決策問題的研究中得到驗證，國外的研究領(lǐng)域比較豐富，國內(nèi)的成果相對較少(鑒于篇幅有限，此處不再贅述，詳見Brown和Mitchell，2008*Brown P, Mitchell J D, “The Influence of Cultural Factors on Price Clustering：Evidence from Asia-Pacific Stock Markets”, Pacific-Basin Finance Journal，2008, 35(10).；Bae和Wang，2011*Bae Kee-Hong, Wang W, “What’s in a ‘China’ Name? A Test of Investor Sentiment Hypothesis”, Financial Management, 2011, 55(12).；鄭立明，2013*鄭立明：《不確定情境中估計判斷的錨定效應(yīng)概述》，《現(xiàn)代管理科學(xué)》2013年第12期。；陳仕華和李維安，2016*陳仕華、李維安：《并購溢價決策中的錨定效應(yīng)研究》，《經(jīng)濟研究》2016年第6期。)。

但在網(wǎng)絡(luò)借貸這一新興領(lǐng)域，目前尚未有相關(guān)研究。而且，由于網(wǎng)貸平臺通常不要求投資人提供完整信息，因此投資人特征信息缺失嚴(yán)重，對這一問題的研究也造成了不便。

(二)測度指標(biāo)

在錨定效應(yīng)的測量方面，很多學(xué)者提出了專門的測度指標(biāo)。其中在外部錨的測量方面，最具代表性的是Jacowitz和Kahneman(1995)提出錨定指數(shù)(AI)法，而在內(nèi)部錨的測量方面，最典型的是Epley(2006)等人提出的平均偏態(tài)指數(shù)(Mean Skew Index)度量方法*Jacowitz K E, Kahneman D, “Measures of Anchoring in Estimation Tasks”, Personality and Social Psychology Bulletin, 1995, 21(11), pp.1161-1166.。

1.錨定指數(shù)。錨定指數(shù)AI(Anchoring Index)是指對錨定效應(yīng)大小進(jìn)行量化的一種測度指標(biāo)，AI的大小反映錨定組中被試的估計值中數(shù)向錨值的趨近程度，AI越大表明趨近程度越大。錨定指數(shù)(AI)計算公式如下：

公式(1)表示對某一具體問題的錨定效應(yīng)大小進(jìn)行測量計算：

(1)

此外，錨定指數(shù)可以分別對高錨組和低錨組錨定效應(yīng)的大小進(jìn)行測量，具體測量方法見公式(2)、公式(3)。

(2)

(3)

在對一組不確定性問題進(jìn)行判斷估計時，若在提供了外部錨值信息的情況下為高錨組或低錨組；若未提供外部錨值或者說只有內(nèi)部錨作用的情況下即控制組(內(nèi)部錨組)。此外，公式(2)、(3)中的高錨值和低錨值分別來自于控制組估計值分布中85%百分位的估計值和15%百分位的估計值。錨定指數(shù)(AI)越大，表明決策判斷中的錨定效應(yīng)越顯著。AI的取值范圍一般為0至1，也會出現(xiàn)大于1的情況。AI=0，說明高錨組或低錨組估計值的中數(shù)與控制組估計值的中數(shù)相等，表明錨定效應(yīng)不存在；AI=1，即高錨組或低錨組估計值的中數(shù)與高(低)錨值相等，則表明錨定效應(yīng)很顯著；AI>1，高錨組或低錨組估計值的中數(shù)大于對應(yīng)錨值，則表明錨定效應(yīng)極其顯著。

2.平均偏態(tài)指數(shù)。對內(nèi)部錨問題進(jìn)行判斷估計值時，由于沒有參照對象，所以估計結(jié)果往往存在較大的差異性，并且整體呈現(xiàn)非正態(tài)分布，因而以往研究文獻(xiàn)大多先采用對數(shù)轉(zhuǎn)換等更復(fù)雜的計算使估計結(jié)果呈現(xiàn)正態(tài)分布，之后再進(jìn)行方差分析。針對內(nèi)部錨測量存在的這種復(fù)雜情況，Epley等人于2006年提出比較有效的解決方法——平均偏態(tài)指數(shù)(Mean Skew Index)，這種方法可以反映并分析估計值向內(nèi)錨值的偏向程度*Epley N, Gilovich T, “The Anchoring-and-adjustment Heuristic: Why the Adjustments are Insufficient”, Psychological Science, 2006, 17(4).。計算公式如下：

(4)

由公式(4)可以理解平均偏態(tài)指數(shù)(Mean Skew Index)的意義；通過分析內(nèi)部錨的估計值與估計范圍上最接近錨值的端點之間的關(guān)系，可以得到估計值向內(nèi)部錨的偏向程度，進(jìn)而測量錨定效應(yīng)的大小。決策者對內(nèi)部錨問題進(jìn)行判斷估計時，調(diào)整往往是不夠充分的，達(dá)到一個比較“滿意”的結(jié)果就會停止調(diào)整，而且往往會在接近錨值的估計范圍端點附近尋找這個“滿意值”，由此導(dǎo)致估計值最終朝著接近錨值的邊界方向傾斜。平均偏態(tài)指數(shù)(Mean Skew Index)的值越小，表明偏向程度越大，錨定效應(yīng)越顯著。平均偏態(tài)指數(shù)(Mean Skew Index)的取值范圍一般為小于或等于0.5。如果測量值等于0.5，表明估計值正好在估計范圍的中心，則不存在錨定效應(yīng)；如果測量值小于0.5，則表明估計值向錨值方向靠近，存在錨定效應(yīng)。此外，由于估計值向內(nèi)部錨靠近的過程中存在方向問題，因此上述公式的分子部分需要取絕對值。

(三)研究假設(shè)

如前所述，錨定效應(yīng)在眾多領(lǐng)域決策問題的研究中得到驗證，國內(nèi)外大量研究都表明錨定效應(yīng)廣泛存在，由于網(wǎng)絡(luò)借貸屬于不完全信息條件下的不確定型決策，且其信息不完全程度更高、不確定性更大，從而更容易出現(xiàn)錨定效應(yīng)。由此假設(shè)：

假設(shè)H：由于錨定效應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)借貸投資人會以“錨定值”為基準(zhǔn)，做出有偏的投資決策。

進(jìn)一步地，研究錨定效應(yīng)的影響因素具有重要的現(xiàn)實意義。但是對于不同種類的錨定效應(yīng)，其影響因素和作用機制也有所不同。以往研究文獻(xiàn)主要集中于兩類：(1)傳統(tǒng)錨效應(yīng)主要受個體因素的影響，包括年齡、性別、能力變量、情緒因素、人格因素等；(2)自發(fā)錨效應(yīng)則受主觀因素的影響，包括認(rèn)知因素等。綜合以往文獻(xiàn)，形成相關(guān)理論模型如圖1。

圖1 我國網(wǎng)絡(luò)借貸中錨定效應(yīng)理論模型

具體地，整理出可能的影響因素及其影響方向如下：

A.年齡

David(1999)的研究發(fā)現(xiàn)，年齡越小越表現(xiàn)出過度的調(diào)整，產(chǎn)生更高的估計*David C, “The Evolution of Accuracy and Bias in Social Judgment”, Chapter in Preparation for M Sehaller, J A SimPson, & D T Kennek (eds.) Evolution and Social Psychology, Psychology Press. Draft, 1999.。Stephens等(2004)研究發(fā)現(xiàn)年齡也是影響錨定和調(diào)整的原因之一，年齡越大的決策者表現(xiàn)出的錨定效應(yīng)越顯著。上述研究對年齡的影響結(jié)論不一致，此處認(rèn)為：網(wǎng)貸投資人的年齡一般以中青年為主，在這一年齡段里，應(yīng)該是錨定效應(yīng)隨年齡的增加而降低(因行為更趨于理性)，從而假設(shè)：

假設(shè)Ha：網(wǎng)貸投資人的年齡會影響錨定效應(yīng)，年齡大的投資人顯示錨定效應(yīng)的傾向更低。

B.性別

Lauriola和Levin(2001)研究了性別對錨定效應(yīng)的影響，研究發(fā)現(xiàn)：男性和女性在很多情境中都擁有不同的認(rèn)知方式和判斷標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而對同一個問題表現(xiàn)出不同程度的錨定效應(yīng)*Lauriola M, Levin I P, “Personality Traits and Risky Decision-making in a Controlled Experimental Task: An Exploratory Study”, Personality & Individual Differences, 2001, 31(2), pp.215-226.。在Byrnes(2010)的研究中，性別差異存在各個年齡水平上，且差異隨著年齡的增長而逐漸縮小。由此假設(shè)：

假設(shè)Hb：網(wǎng)貸投資人的性別會影響錨定效應(yīng)，男性投資人顯示錨定效應(yīng)的傾向更低。

C.專家知識技能

Wilson等人(1996)的研究表明：知識淵博的決策者幾乎不受基本錨定效應(yīng)的影響，反之則反是*Wilson T D, Houston C E, “A New Look at Anchoring Effects: Basic Anchoring and its Antecedents”, Journal of Experimental Psychology, 1996, 125(8).。Mussweiler和Neumann (2000)認(rèn)為具有一定專家知識的被試受到錨定信息的影響相對較小*Mussweiler T, Neumann R, “Sources of Mental Contamination: Comparing the Effects of Self-generated Versus Externally-provided Primes”, Journal of Experimental Social Psychology, 2000, 36(5), pp.194-206.。Kaustia等(2008)基于基本錨定效應(yīng)研究范式對股市投資者決策的研究結(jié)果表明：沒有投資經(jīng)驗的投資者(新手)比有豐富投資經(jīng)驗的投資者(專家)表現(xiàn)出的錨定效應(yīng)更顯著*Kaustia M, Alho E, Puttonen V, “How much does Expertise Reduce Behavioral Biases? The Case of Anchoring Effects in Stock Return Estimates”, Financial Management, 2008, 18(3), pp.391-411.。

本文中，以調(diào)查問卷中“是否有投資經(jīng)驗”題項作為“專家知識技能”這一特征的衡量標(biāo)準(zhǔn),由此假設(shè)：

假設(shè)Hc：網(wǎng)貸投資人的專家知識技能會影響錨定效應(yīng)，專家知識技能高的投資人顯示錨定效應(yīng)的傾向更低。

D.認(rèn)知需求

Epley和Gilovich(2006)采用實驗的方法，通過認(rèn)知需求量表篩選出一組認(rèn)知需求得分高和一組認(rèn)知需求得分低的被試分別進(jìn)行錨定決策任務(wù)，結(jié)果顯示認(rèn)知需求得分越高的被試更傾向于做出離錨定值更遠(yuǎn)的調(diào)整，也就是說認(rèn)知需求低的被試自發(fā)錨效應(yīng)更加顯著。從而假設(shè)：

假設(shè)Hd：網(wǎng)貸投資人的認(rèn)知需求會影響錨定效應(yīng)，高認(rèn)知需求的投資人顯示錨定效應(yīng)的傾向更低。

E.人格因素

心理學(xué)界普遍認(rèn)同的大五人格因素(BIG5)是研究者們在人格描述模式上形成的比較一致的共識，可以涵蓋人格描述的所有方面，是一種重要的人格理論模式。近年來，將大五人格因(BIG5)與管理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等相結(jié)合的跨學(xué)科研究越來越多，其中錨定效應(yīng)的研究也越來越重視個體人格特征的影響，但是目前大多數(shù)研究主要集中于開放性這一人格特征，對其他四種人格特征(神經(jīng)質(zhì)、外傾性、宜人性、盡責(zé)性)的研究比較少。

近年來，關(guān)于大五人格(BIG5)的許多研究都證明了這五種人格特征對個體差異的重要影響。因此，在個體決策的錨定效應(yīng)研究中很有必要考察人格因素的影響作用。Tversky和Kahneman(1981)最早提出了在風(fēng)險決策情境中，人格因素對決策者的判斷有著重要作用*Kahneman D, Slovic P, Tversky A, “Judgement under Uncertainty-Heuristics and Biases”, Science, 1981, 185(1), pp.141-162.。Mcelroy和Dowd (2007)研究了大五人格因素(BIG5)對錨定效應(yīng)的影響作用，結(jié)果表明開放性人格特征對決策者錨定效應(yīng)有著重要影響，開放性得分越高的被試表現(xiàn)出的錨定效應(yīng)越大*Mcelroy T, Dowd K, “Susceptibility to Anchoring Effects：How Openness-to-experience Influences Responses to Anchoring Cues”, Judgment and Decision Making，2007, 39(2), pp.48-53.。然而，在不同的情境下，人格特征對錨定效應(yīng)的影響作用也會表現(xiàn)出不一致性。Lauriola和Levin(2001)就針對獲利與損失的不同情境，分別研究人格因素對被試風(fēng)險決策的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高開放性與高神經(jīng)質(zhì)人格特征在兩種情境下會表現(xiàn)出相反的結(jié)果。高開放性人格的決策者在獲利情境下更傾向于風(fēng)險嘗試，而在損失情境下表現(xiàn)出風(fēng)險回避。而高神經(jīng)質(zhì)人格的決策者在獲利情境下更喜歡風(fēng)險回避，在損失情境下反而更傾向風(fēng)險嘗試*Lauriola M, Levin I P, “Personality Traits and Risky Decision-making in a Controlled Experimental Task: An Exploratory Study”, Personality & Individual Differences, 2001, 31(2), pp.215-226.。

以往研究發(fā)現(xiàn)在不同風(fēng)險決策情境中，大五人格因素(BIG5)的影響作用均是不容忽視的。雖然涉及到各個不同的研究領(lǐng)域，但是決策者的總體表現(xiàn)是一致的: 具有較高的神經(jīng)質(zhì)、宜人性、盡責(zé)性人格的決策者更傾向于風(fēng)險逃避，與冒險性呈負(fù)相關(guān)；而具有較高的開放性與外傾性人格的決策者更傾向于風(fēng)險嘗試，與冒險性呈正相關(guān)。并且不管在風(fēng)險決策中，個體的表現(xiàn)是否一致，他們的人格都各具特色。由此假設(shè)：

假設(shè)He：大五人格因素(神經(jīng)質(zhì)、外傾性、開放性、宜人性、盡責(zé)性)在網(wǎng)絡(luò)借貸決策中均會影響決策者的錨定效應(yīng)。

假設(shè)He1：在網(wǎng)絡(luò)借貸決策中，低神經(jīng)質(zhì)的投資人錨定效應(yīng)更顯著。

假設(shè)He2：在網(wǎng)絡(luò)借貸決策中，高外傾性的投資人錨定效應(yīng)更顯著。

假設(shè)He3：在網(wǎng)絡(luò)借貸決策中，高開放性的投資人錨定效應(yīng)更顯著。

假設(shè)He4：在網(wǎng)絡(luò)借貸決策中，低宜人性的投資人錨定效應(yīng)更顯著。

假設(shè)He5：在網(wǎng)絡(luò)借貸決策中，低盡責(zé)性的投資人錨定效應(yīng)更顯著。

二、研究設(shè)計

本文采用情景模擬、角色扮演的實驗方法，參考Tversky和Kahneman(1974)、 Presutti(1995)、楊明增和張繼勛(2007)的實驗設(shè)計，結(jié)合我國網(wǎng)絡(luò)借貸決策情境設(shè)計了實驗情景，通過研究受試者的決策行為，驗證受試者決策時是否存在“前景理論”中的錨定效應(yīng)，并進(jìn)一步研究錨定效應(yīng)的影響因素*Presutti A H,“Anchoring and Adjustment Heuristic Effect on Audit Judgment”, Managerial Auditing Journal，1995, 10, pp.3-21.*楊明增、張繼勛：《審計判斷中的錨定效應(yīng)研究》，《審計研究》2007年第4期。。

(一)模型設(shè)計

第一，網(wǎng)絡(luò)借貸投資人決策中是否存在“錨定與調(diào)整”效應(yīng)。

第二，“錨定與調(diào)整”效應(yīng)的影響因素。

Anchi=βiXi+δi(i=1,2,…9)

(5)

1.因變量

以往研究在測量錨定效應(yīng)大小方面，大多采用Z分?jǐn)?shù)、對數(shù)、百分位等標(biāo)準(zhǔn)分轉(zhuǎn)換的方法對錨定數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。而Jacowitz和Kahneman (1995 )提出的錨定指數(shù)、Epley等人 (2006)提出的平均偏態(tài)指數(shù)則是更具有針對性的錨定效應(yīng)測度方法。本文采用后兩種方法，用錨定指數(shù)(AI)測量外部錨的大小，而用平均偏態(tài)指數(shù)(Mean Skew Index)測量內(nèi)部錨的大小,即Anchi又分別有外部錨效應(yīng)和內(nèi)部錨效應(yīng)。

2.自變量

表1 錨定效應(yīng)影響因素與賦值說明

(二) 實驗設(shè)計及過程

1.實驗設(shè)計

第一，決策情境。所有被試角色扮演為網(wǎng)絡(luò)借貸中的投資人，根據(jù)提供的借款人基本信息，如性別、年齡、教育背景、資產(chǎn)狀況、信用等級以及借款金額和借款期限，給出合理借款利率。本實驗設(shè)置了A(高錨)、B(低錨)、C(內(nèi)部錨)三種決策情境，分別在這三種情境下考察錨定效應(yīng)是否發(fā)生及被試年齡、性別、專家知識技能、認(rèn)知需求、人格因素對錨定效應(yīng)的影響。

在情境A、B、C中均包含三個決策問題，這三個問題的借款人基本信息各不相同，尤其是信用等級，問題1借款人信用等級優(yōu)良、問題2信用等級較好，問題3信用等級較差。

情境A、B、C相對應(yīng)的網(wǎng)貸決策問題，借款人基本信息是相同的，不同的是，情境A在問題的描述中加入了高錨干擾因素，情境B加入低錨干擾因素，情境C沒有加入外部錨干擾因素，為內(nèi)部錨組。例如問題1：“某已婚男士，年齡31歲，本科畢業(yè)，有房有車，信用等級優(yōu)良。目前在拍拍貸網(wǎng)貸平臺籌集一筆金額為5000元，期限為12個月的借款”，該情境是來自拍拍貸的真實散標(biāo)，實際借款利率是7%。而情境A的問題描述為：“您認(rèn)為借款人提供的合理借款年利率應(yīng)該高于還是低于15%？”情境B的問題描述為：“您認(rèn)為借款人提供的合理借款年利率應(yīng)該高于還是低于4%？”情境C的問題描述為：“您認(rèn)為借款人應(yīng)該提供的合理借款年利率是多少？”

第二，數(shù)據(jù)量化。本文的因變量為錨定指數(shù)(AI)和平均偏態(tài)指數(shù)(Mean Shew Index)，在對因變量進(jìn)行統(tǒng)計轉(zhuǎn)換使其服從正態(tài)分布之后，采用方差分析法來檢驗不同實驗情境下被試的決策行為是否存在差異，從而考察錨定效應(yīng)是否發(fā)生，并進(jìn)一步分析個體因素對錨定效應(yīng)的影響。本文使用的統(tǒng)計軟件為SPSS20.0。

2.實驗過程

本文采用“角色扮演”的實驗方法，考慮到實驗難度以及現(xiàn)實可行性，本文以分批次進(jìn)行的問卷形式來模擬實驗情境，考察被試的決策行為。本實驗受試者共283位，其中高錨組97位，低錨組97位，內(nèi)部錨組89位。同時，問卷還包含被試的年齡、性別、教育程度、認(rèn)知需求、人格等信息，其中人格測試采用簡版大五人格量表，認(rèn)知需求測試采用17題項的認(rèn)知需求量表(注：限于篇幅，“認(rèn)知需求量表”、“簡版大五人格量表”、“錨定效應(yīng)實驗問卷”及后文的統(tǒng)計“方差分析結(jié)果”均作為附錄部分，供留存?zhèn)渌?。

3.受試者情況

表2 受試者的基本情況

三、實驗結(jié)果及分析

(一)錨定效應(yīng)存在性結(jié)果及分析

1.錨定指數(shù)

表3統(tǒng)計結(jié)果顯示，外部錨組錨定效應(yīng)總體比較顯著。同時被試在不同的問題上表現(xiàn)了不同程度的錨定效應(yīng)，其中錨定效應(yīng)的最大值是1.263，最小值是0.921。總體來看問題1、3相比于問題2的錨定效應(yīng)更顯著。

表3 外部錨組錨定指數(shù)總體結(jié)果

2.平均偏態(tài)指數(shù)

如下表所示，內(nèi)部錨組三個問題的平均偏態(tài)指數(shù)分別為0.463、0.481、0.416均小于0.5，說明內(nèi)部錨組整體錨定效應(yīng)比較顯著。其中問題1、3的平均偏態(tài)指數(shù)低于問題2，這表明問題1、3的錨定效應(yīng)更顯著。

表4 內(nèi)部錨組平均偏態(tài)指數(shù)總體結(jié)果

(二)錨定效應(yīng)影響因素結(jié)果及分析

1.外部錨組。具有不同的年齡、性別、專家知識技能、認(rèn)知需求以及人格特征的受試者在高錨、低錨條件下，對網(wǎng)絡(luò)借貸情境問題進(jìn)行決策判斷。本文對相應(yīng)條件下的錨定指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，考察錨定效應(yīng)的存在性，并進(jìn)一步進(jìn)行方差分析檢驗各因素對錨定效應(yīng)的影響，分析結(jié)果如下。

表5 各因素在高錨、低錨條件下的錨定指數(shù)

統(tǒng)計結(jié)果顯示：

(1)各年齡段被試在高錨、低錨條件下，均存在一定程度的錨定效應(yīng)。從年齡段角度分析，隨著年齡增長，錨定效應(yīng)呈降低趨勢，但是18-22歲的被試錨定指數(shù)低于23-27歲年齡段的被試，主要由于95后對網(wǎng)絡(luò)借貸模式更加感興趣，更加熟悉；從外部錨角度分析，高錨條件下的錨定效應(yīng)顯著高于低錨條件下錨定效應(yīng)，究其原因，是因為被試作為投資者更期望得到高的借款利率；從網(wǎng)貸情境問題角度分析，問題1、3的錨定效應(yīng)整體高于問題2，與前文整體情況一致，主要因為問題2是一種更普遍存在的網(wǎng)貸情境，熟悉度更高。同時，方差分析表明在高錨、低錨條件下，p值均小于0.05，年齡對錨定效應(yīng)的影響顯著。

(2)男性和女性被試在高錨、低錨條件下，均存在一定程度的錨定效應(yīng)。從性別角度分析，女性的錨定指數(shù)更大，錨定效應(yīng)更加顯著；從高低錨角度分析，高錨組比低錨組的錨定效應(yīng)更加顯著；從問題角度分析，問題2的熟悉度高于問題1、3，錨定效應(yīng)較低。方差分析表明，在高錨、低錨條件下，p值均小于0.05，顯著性水平均比較高，因此性別對錨定效應(yīng)的影響顯著。

(3)所有被試在高錨、低錨條件下均存在一定程度上的錨定效應(yīng)，而較低的專家知識技能的被試表現(xiàn)出更高的錨定效應(yīng)。此外，高錨條件下的錨定效應(yīng)更加顯著，問題1、3的錨定指數(shù)高于問題2。方差分析表明，專家知識技能對錨定效應(yīng)的影響不顯著(p>0.05)，進(jìn)而對專家知識技能和錨值進(jìn)行交叉分析，結(jié)果顯示專家知識技能的主效應(yīng)不顯著，但是專家知識技能和錨值交互作用顯著(p<0.05)。因此，專家知識技能的錨值共同影響錨定效應(yīng)的顯著程度。

(4)認(rèn)知需求得分上四分位的區(qū)間的被試(高錨組NFC>63，低錨組NFC>64)被認(rèn)為擁有較高的認(rèn)知需求，下四分區(qū)間位被試(高錨組NFC<49，低錨組NFC<51)擁有較低的認(rèn)知需求，這兩個區(qū)間的被試對網(wǎng)貸情境問題進(jìn)行判斷決策之后，結(jié)果表明：較高和較低認(rèn)知需求的被試在高錨、低錨條件下均存在一定程度上的錨定效應(yīng)。較低認(rèn)知需求的被試錨定效應(yīng)顯著高于較高認(rèn)知需求的被試，高錨組錨定效應(yīng)整體較高，問題1、3的錨定效應(yīng)整體高于問題2。方差分析結(jié)果顯示，在高錨、低錨條件下，認(rèn)知需求對錨定效應(yīng)的影響顯著性水平非常高，p值遠(yuǎn)小于0.05。

表6 大五人格在高錨、低錨條件下的錨定指數(shù)

(5)人格因素統(tǒng)計結(jié)果顯示，受試者神經(jīng)質(zhì)人格較低，錨定效應(yīng)更加顯著；外傾性人格較高，錨定效應(yīng)更顯著；開放性人格較高，錨定定效應(yīng)更顯著；盡責(zé)性人格較低，錨定效應(yīng)更顯著；宜人性人格較低，錨定效應(yīng)更顯著?？傮w來看，高錨組相比于低錨組錨定效應(yīng)更加顯著；問題1、3錨定指數(shù)高于問題2。方差分析結(jié)果表明，在高錨、低錨條件下，五種人格因素對網(wǎng)絡(luò)借貸決策錨定效應(yīng)的影響均顯著，p值均小于0.05。

2.內(nèi)部錨組。在內(nèi)部錨條件下，被試對網(wǎng)絡(luò)借貸情境問題進(jìn)行決策判斷。本文對不同年齡、性別、專家知識技能、認(rèn)知需求以及人格因素下的平均偏態(tài)指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，并進(jìn)一步進(jìn)行方差分析以檢驗各因素對錨定效應(yīng)的影響，分析結(jié)果如下。

表7 各影響因素條件下的平均偏態(tài)指數(shù)

(1)各年齡段的被試在網(wǎng)貸決策判斷中的平均偏態(tài)指數(shù)均小于0.5，均存在一定程度的錨定效應(yīng)。從年齡角度分析，隨著年齡的增加，各問題平均偏態(tài)指數(shù)整體呈增大趨勢，即年齡越大估計值向內(nèi)部錨偏向的程度越小，錨定效應(yīng)越小。但是18-22歲年齡段平均偏態(tài)指數(shù)大于23-27年齡段，主要是由于該年齡段被試對網(wǎng)絡(luò)借貸模式熟悉度比較高，由此導(dǎo)致較低的錨定效應(yīng)。從網(wǎng)貸情境問題角度分析，問題1、3的的平均偏態(tài)指數(shù)整體低于問題2，表明問題1、3的錨定效應(yīng)更大，主要由于問題1、3相對于問題2是兩種比較極端的網(wǎng)貸情境，熟悉度較低。方差分析結(jié)果顯示p值均小于0.05，說明年齡對錨定效應(yīng)的影響顯著。

(2)性別因素統(tǒng)計結(jié)果顯示，不同性別的被試均存在一定程度的錨定效應(yīng)，同時女性被試的平均偏態(tài)指數(shù)更小，錨定效應(yīng)更顯著；問題1、3平均偏態(tài)指數(shù)整體低于問題2，錨定效應(yīng)更加顯著。方差分析顯示性別對平均偏態(tài)指數(shù)的影響顯著性水平較高，p值均小于0.05，即性別對錨定效應(yīng)的影響顯著。

(3)專家知識技能因素統(tǒng)計結(jié)果顯示，較高或較低專家知識技能的被試均存在一定程度上的錨定效應(yīng)。擁有較高專家知識技能的被試表現(xiàn)出較低的錨定效應(yīng)，問題1、3的平均偏態(tài)指數(shù)整體高于問題2，錨定效應(yīng)更顯著。對專家知識技能對平均偏態(tài)指數(shù)的影響進(jìn)行方差分析，結(jié)果表明只有問題1的顯著性較高(p<0.05)，問題2、3均不顯著，所以專家知識技能對內(nèi)部錨效應(yīng)的影響整體不顯著。

(4)認(rèn)知需求因素統(tǒng)計結(jié)果顯示，較高的認(rèn)知需求(NFC>64)或較低的認(rèn)知需求(NFC<53)均表現(xiàn)出一定的錨定效應(yīng)，平均偏態(tài)指數(shù)均小于0.5。其中，較高認(rèn)知需求的被試表現(xiàn)出較高的平均偏態(tài)指數(shù)，錨定效應(yīng)更?。粏栴}1、3相較于問題2，錨定效應(yīng)更顯著。方差分析結(jié)果表明，認(rèn)知需求對內(nèi)部錨平均偏態(tài)指數(shù)的影響非常顯著(p接近于0)。

表8 大五人格因素條件下的平均偏態(tài)指數(shù)

(5)人格因素統(tǒng)計結(jié)果顯示，受試者神經(jīng)質(zhì)人格較低，平均偏態(tài)指數(shù)較小，錨定效應(yīng)更加顯著；外傾性人格較高，平均偏態(tài)指數(shù)整體偏小，錨定效應(yīng)更顯著；開放性人格較高，平均偏態(tài)指數(shù)較小，錨定定效應(yīng)更顯著；宜人性人格較，平均偏態(tài)指數(shù)偏小，低錨定效應(yīng)更顯著，盡責(zé)性人格較低，平均偏態(tài)指數(shù)較小，錨定效應(yīng)更顯著。問題1、3的平均偏態(tài)指數(shù)整體低于問題2，錨定效應(yīng)更顯著。方差分析顯示五種人格影響下的p值均顯著小于0.05，人格因素對內(nèi)部錨效應(yīng)的影響均顯著。

四、結(jié)論與展望

本文以錨定效應(yīng)理論為基礎(chǔ)，采用實驗研究的方法對我國網(wǎng)絡(luò)借貸投資人決策的錨定效應(yīng)進(jìn)行了研究，并進(jìn)一步研究了投資人分別在外部錨(高錨和低錨)及內(nèi)部錨條件下，年齡、性別、專家知識技能、認(rèn)知需求、大五人格因素對其錨定效應(yīng)的影響。實驗結(jié)果表明：

(1)在外部錨和內(nèi)部錨條件下，網(wǎng)絡(luò)借貸投資人決策均存在一定程度的錨定效應(yīng)，相比而言，投資人受到外部錨的影響更大。

(2)在外部錨影響條件下，年齡因素會影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，整體上投資人年齡越大，越趨于理性，錨定效應(yīng)越小。但是中國網(wǎng)絡(luò)借貸興起較晚，目前正處于高速發(fā)展階段，而新一代年輕人對這種新興的、靈活的借貸模式需求較高，熟悉度較高，因此18-22歲年齡段的投資人反而表現(xiàn)出較低的錨定效應(yīng)。性別因素會影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，女性投資人表現(xiàn)出的錨定效應(yīng)顯著高于男性。專家知識技能不會影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，但是專家知識技能和錨值的交互作用會產(chǎn)生影響。認(rèn)知需求影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，較高認(rèn)知需求的投資人會做出離錨值更遠(yuǎn)的調(diào)整，因而表現(xiàn)出較低的錨定效應(yīng)。五種人格因素均影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，其中神經(jīng)質(zhì)人格、宜人性人格、盡責(zé)性人格越高，錨定效應(yīng)越小；開放性人格、外傾性人格越高，錨定效應(yīng)越大。

(3)在內(nèi)部錨影響條件下，年齡因素會影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，整體上年齡越小，錨定效應(yīng)越顯著，而18-22歲年齡段的投資人反而表現(xiàn)出較低的錨定效應(yīng)。性別會影響內(nèi)部錨效應(yīng)的嚴(yán)重程度，女性投資人的錨定效應(yīng)更加顯著。專家知識技能對錨定效應(yīng)的影響不完全顯著，但是高于對外部錨效應(yīng)的影響程度。認(rèn)知需求顯著影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，較高的認(rèn)知需求錨定效應(yīng)較小。五種人格因素均顯著影響錨定效應(yīng)的嚴(yán)重程度，神經(jīng)質(zhì)、宜人性、盡責(zé)性人格越高，錨定效應(yīng)越小，而外傾性、開放性人格越高，錨定效應(yīng)越嚴(yán)重。

(4)認(rèn)知需求因素和五種人格因素相比于其他因素而言，對錨定效應(yīng)的影響最顯著。投資人在網(wǎng)絡(luò)借貸決策中，更應(yīng)該關(guān)注自身認(rèn)知需求和人格特點對決策的影響。年齡、性別對錨定效應(yīng)的影響較顯著，而專家知識技能的高低對錨定效應(yīng)的影響不存在程度上的差異。

以上實驗結(jié)果與現(xiàn)有理論成果基本吻合，但也有異于西方研究成果的地方。究其原因，本文認(rèn)為實驗結(jié)果既體現(xiàn)了人類基本的人口、人格特征，同時與我國民族特性及獨特的網(wǎng)絡(luò)借貸情境密切相關(guān)；我國網(wǎng)絡(luò)借貸興起較晚，目前處于高速發(fā)展階段，監(jiān)管及運營模式都尚未成熟。正因如此，本文研究中國情境下投資人年齡、性別、人格等特征對網(wǎng)貸決策的影響才更具有現(xiàn)實意義，有助于深入探究影響我國網(wǎng)絡(luò)借貸投資人決策的因素，從而有效降低信息不對稱造成的風(fēng)險。

在今后的研究中，應(yīng)進(jìn)一步考慮網(wǎng)絡(luò)借貸中的損失厭惡、心理賬戶、沉沒成本等其它非理性行為。此外，還應(yīng)該探討中觀以及宏觀層面的影響因素，例如研究網(wǎng)貸平臺的擔(dān)保機制是否對投資人的錨定效應(yīng)有重要影響。