基金投資決策中老手與新手的信息加工差異及干預(yù)

摘 "要 "以往的基金研究多從專業(yè)的角度構(gòu)建復(fù)雜的決策模型， 難以直接被普通基金投資者所理解和應(yīng)用。為了引導(dǎo)眾多的基金投資新手正確理財(cái)， 我們引入“老手?新手”比較范式探尋二者投資決策時的信息加工過程差異， 并探討如何對新手予以干預(yù)以提升其決策質(zhì)量。研究1通過Mouselab技術(shù)收集信息加工過程數(shù)據(jù)， 發(fā)現(xiàn)在基金信息搜索和加工過程中， 老手比新手更傾向于基于屬性的信息搜索模式， 信息加工的補(bǔ)償性更低; 基于屬性的信息搜索模式有利于決策質(zhì)量， 但這一結(jié)果僅在新手中存在， 這可能在于老手的信息搜索模式較為穩(wěn)定， 其變異性難以為決策質(zhì)量提供解釋。由于現(xiàn)有的理財(cái)客戶端的頁面呈現(xiàn)方式使得投資新手難以使用基于屬性的信息搜索模式， 研究2向被試提供表格紙來幫助他們進(jìn)行結(jié)構(gòu)化加工， 以降低基于屬性進(jìn)行搜索的難度， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化加工組被試的決策質(zhì)量高于控制組。上述結(jié)果反映了老手和新手基金投資決策的信息加工特征， 為改進(jìn)新手理財(cái)決策提供了干預(yù)思路。

關(guān)鍵詞 "投資決策， 老手， 新手， 信息加工， 干預(yù)

分類號 "B849

1 "引言

隨著我國居民可支配收入的持續(xù)增長， 投資理財(cái)市場日益壯大。截止2021年底， 我國基金投資者（也稱“基民”）已達(dá)7.2億人（中國證券業(yè)協(xié)會， 2022）。隨著大量新手基民涌入市場， 如何引導(dǎo)他們正確理財(cái)將成為重要問題， 其意義不僅是保證個人的財(cái)富增長， 也有助于我國資本市場的穩(wěn)定發(fā)展。然而以往的相關(guān)研究多在對市場數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后構(gòu)建復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型來預(yù)測收益走向， 雖具有專業(yè)性卻難以被普通基金投資者所理解和利用。本研究關(guān)注普通基金投資者的心理過程， 通過“專家?新手”或者“老手?新手”比較范式揭示其基金投資決策結(jié)果及背后信息加工方式的差異， 重點(diǎn)在于通過此研究為增進(jìn)新手的投資決策能力提供干預(yù)思路， 助力心理學(xué)研究在投資實(shí)踐層面的應(yīng)用。同時目前國內(nèi)外決策心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)心理學(xué)等心理學(xué)分支關(guān)于基金投資決策的信息加工過程研究還亟需積累實(shí)證依據(jù)。

1.1 "基金投資決策的信息加工過程

在以往基金投資的研究中， 研究者多采用基于結(jié)果（outcome-based）的研究范式， 通過構(gòu)建數(shù)據(jù)模型對過程進(jìn)行推測（如， 駱盈盈， 任颋， 2015）， 但多種模型間存在競爭且難以證偽， 實(shí)際上這是利用基于結(jié)果的研究范式進(jìn)行決策研究的通病（Johnson et al.， 2008; 魏子晗， 李興珊， 2015）。若能直接考察決策的信息加工過程， 則有助于理解某一決策結(jié)果何以產(chǎn)生。不過， 國內(nèi)外目前對基金投資決策的研究還較少， 包括基金、股票等各類投資決策的相關(guān)研究也多關(guān)注投資者非理性的心理異象、投資風(fēng)格或投資參與度（Arora amp; Kumari， 2015; Talwar et al.， 2021; 王佳， 于泳紅， 2017）， 較少直接探討其背后的信息加工過程。鑒于基金投資是投資者在有風(fēng)險(xiǎn)的情境下做出的決策， 投資者在獲得收益的同時， 也有損失的風(fēng)險(xiǎn)（鄧堯 等， 2022）， 因而這種決策是一種特殊的風(fēng)險(xiǎn)決策， 也是日常生活中最典型的風(fēng)險(xiǎn)決策之一（Weber et al.， 2002）。有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)決策過程的一般性研究可以為基金決策過程研究提供借鑒。

研究者多聚焦于信息加工策略來對風(fēng)險(xiǎn)決策進(jìn)行探討， 然而， 他們的理論認(rèn)識和研究結(jié)論并不相同（Pachur et al.， 2013）。部分研究者以期望價值理論為基礎(chǔ)提出整合模型（Birnbaum amp; LaCroix， 2008）， 主張風(fēng)險(xiǎn)決策是一個補(bǔ)償性的、期望值最大化的過程， 其中補(bǔ)償性（compensatory）是指對各個維度的信息加權(quán)求和后縮減到單一“價值”維度上進(jìn)行評估（Anderson， 2003）。采用補(bǔ)償性加工策略時， 人們盡可能地考慮所有信息， 通過計(jì)算得出最優(yōu)選項(xiàng)（周蕾 等， 2014）， 反映了基于選項(xiàng)（option-based）的信息搜索模式。與之相對， 其他研究者以“有限理性”假設(shè)為基礎(chǔ)提出啟發(fā)式模型（Brandst?tter et al.， 2006）， 主張風(fēng)險(xiǎn)決策是一個非補(bǔ)償性的、啟發(fā)式的過程， 即個體不會進(jìn)行審慎計(jì)算， 而是會利用部分重要屬性信息做出決策（Brams et al.， 2019）， 這對應(yīng)著基于屬性（attribute-based）的信息搜索模式。

基金投資決策通常也涉及選項(xiàng)和屬性兩個維度。例如， 在支付寶理財(cái)中存在醫(yī)藥、科技等不同門類的基金產(chǎn)品（選項(xiàng)）， 每支基金產(chǎn)品又在業(yè)績、凈值等屬性上存在不同?？傊?投資者需要獲取市場上紛繁多樣的基金選項(xiàng)和屬性信息后再進(jìn)行決策， 這無疑是一個難題。當(dāng)面臨這類復(fù)雜的決策任務(wù)時， 人們更傾向于采用基于屬性的搜索模式， 這一點(diǎn)已在風(fēng)險(xiǎn)較低的日常消費(fèi)決策任務(wù)以及風(fēng)險(xiǎn)較高的賭博任務(wù)中得以驗(yàn)證（Lohse amp; Johnson， 1996; Weenig amp; Maarleveld， 2002）。其心理機(jī)制是：因?yàn)槿蝿?wù)的選項(xiàng)和屬性過多， 個體往往難以獲取和分析所有信息， 也就無法做出期望值最大的選擇; 此時， 為了降低認(rèn)知負(fù)荷， 個體更傾向于采取基于屬性的信息搜索模式和非補(bǔ)償性策略。投資市場上逾萬支的基金產(chǎn)品帶來了海量的信息， 這使得投資決策復(fù)雜而充滿風(fēng)險(xiǎn)， 在此情境下， 投資者在對基金信息進(jìn)行加工時可能不會對“價值”進(jìn)行合并計(jì)算后再選出最佳選項(xiàng)， 即不會基于選項(xiàng)進(jìn)行信息搜索， 而會基于屬性進(jìn)行信息搜索。雖然有關(guān)基金投資決策過程的直接證據(jù)尚很少見， 但根據(jù)上述對一般性風(fēng)險(xiǎn)決策的研究成果和機(jī)制分析， 我們可提出假設(shè)1：在進(jìn)行基金投資決策時， 人們更多傾向于使用基于屬性的信息搜索模式。

1.2 "老手、新手的信息加工差異

近年來， 受基金市場行情的吸引， 有大量經(jīng)驗(yàn)不足的新手投資者涌入， 截止2021年一季度， 42%的投資者的投資經(jīng)驗(yàn)不足一年（景順長城 等， 2021）。這些基金新手通常更容易在選擇基金時陷入信息加工困境， 因此促進(jìn)基金市場健康發(fā)展的關(guān)鍵之一是幫助已進(jìn)場新手掌握必要的投資決策技能。在現(xiàn)實(shí)生活中， 若要學(xué)習(xí)一門技能， 人們往往會向經(jīng)驗(yàn)豐富者， 即老手或?qū)＜遥?尋求經(jīng)驗(yàn)。先前研究表明， 老手較新手普遍具有一定的信息加工優(yōu)勢， 這一結(jié)果在象棋競技、醫(yī)學(xué)診斷等多個領(lǐng)域得以驗(yàn)證（Brams et al.， 2019; Ji et al.， 2022; 王福興 等， 2016）。不過在基金投資領(lǐng)域， “老手?新手”的信息加工過程差異如何體現(xiàn)， 目前缺少直接的研究證據(jù)。

其他決策場景或認(rèn)知任務(wù)研究中“老手?新手”的比較結(jié)果， 可為基金領(lǐng)域提供啟發(fā)。經(jīng)過梳理， “老手?新手”信息加工的不同之處可能在于三個方面。首先， 老手對每一步信息搜索的意義更明確， 決策時更自信， 信息搜索量少但多為重要信息（Brams et al.， 2019; Spence amp; Brucks， 1997）， 即他們可以基于已有經(jīng)驗(yàn)識別出選項(xiàng)的重要特征或?qū)傩裕?進(jìn)行啟發(fā)式加工（Klein amp; Peio， 1989）。不過， 有一項(xiàng)模擬放貸決策的研究發(fā)現(xiàn)老手在做決策時反而會搜索更多信息（Andersson， 2004）， 這一結(jié)果與通常的認(rèn)識相矛盾。其次， 與前一點(diǎn)相關(guān)， 老手更依賴于直覺決策甚至是無意識決策（Dijksterhuis et al.， 2009）。再次， 根據(jù)模糊痕跡理論（fuzzy-trace theory）， 老手會使用更為簡要的要義加工， 而不是逐字逐句的精細(xì)加工（Reyna amp; Lloyd， 2006）。綜合這三點(diǎn)， 老手在做決策時可能不會進(jìn)行審慎計(jì)算， 決策過程更偏向以基于經(jīng)驗(yàn)的啟發(fā)式方式選擇關(guān)鍵屬性作為決策依據(jù)， 即老手可能更多采用非補(bǔ)償性的、基于屬性的加工策略。由此推理出假設(shè)2：相比于新手， 老手在基金投資決策中信息加工的非補(bǔ)償性更高， 表現(xiàn)為搜索深度和補(bǔ)償性指數(shù)更低， 且更遵循基于屬性的搜索模式。

1.3 "信息加工方式對決策結(jié)果的影響

對信息加工過程進(jìn)行研究的目的終究是為說明某種決策結(jié)果何以產(chǎn)生。以往研究表明， 在進(jìn)行多屬性決策的復(fù)雜任務(wù)時， 依賴直覺的啟發(fā)式策略表現(xiàn)更佳， 要優(yōu)于審慎計(jì)算的分析式策略（Dijksterhuis amp; Olden， 2006; Krava et al.， 2021）?；鹜顿Y決策也屬于多屬性決策， 因而偏向于啟發(fā)式系統(tǒng)的基于屬性的信息搜索模式可能帶來更優(yōu)的基金投資決策。然而， 這一關(guān)系是否在老手與新手中均成立還不得而知。

當(dāng)人們在某一領(lǐng)域已經(jīng)有較多經(jīng)驗(yàn)時， 他們會從經(jīng)驗(yàn)中形成認(rèn)知圖式， 在面臨類似的決策情境時， 他們往往依賴標(biāo)準(zhǔn)化的程序進(jìn)行決策（Gillespie amp; Peterson， 2009）， 因而其行為決策方式和行為表現(xiàn)都較為穩(wěn)定（Itzkowitz amp; Itzkowitz， 2017）， 不易因?yàn)閱栴}難度和呈現(xiàn)方式而改變（Saravanan amp; Menold， 2022; Spence amp; Brucks， 1997）。因此， 老手的表現(xiàn)優(yōu)劣不在于策略， 而是與一些能力有關(guān)（白改平， 韓龍淑， 2011）， 例如研究表明專家的表現(xiàn)關(guān)鍵在于工作記憶（Furley amp; Wood， 2016）。由此提出假設(shè)3：基于屬性的信息搜索模式帶來的決策質(zhì)量更好， 與新手投資者相比， 兩者關(guān)系強(qiáng)度在老手中可能被削弱。

1.4 "信息加工方式的干預(yù)

基于老手與新手在基金選擇時信息加工方式可能存在的差異及其結(jié)果， 我們可以有針對性地干預(yù)新手的信息加工方式， 改善其理財(cái)決策。以往研究忽視對過程的分析， 未有從信息加工角度開展的干預(yù)研究， 而只能泛泛強(qiáng)調(diào)通過理財(cái)知識教育、理財(cái)觀念培養(yǎng)來改善理財(cái)行為（王佳， 于泳紅， 2017）。但是這種財(cái)經(jīng)教育往往需要社會的共同配合， 工程量大且見效緩慢， 若要快速幫助人們自主習(xí)得理財(cái)， 則需要將干預(yù)主體定位在基民本身。

就個體的信息加工過程來看， 基于屬性的信息搜索模式似乎帶來的決策結(jié)果更好; 而且在復(fù)雜決策場景下， 若以“選項(xiàng) × 屬性”的結(jié)構(gòu)化矩陣形式呈現(xiàn)信息， 則更便于人們對比信息， 并使用基于屬性的搜索模式（Weenig amp; Maarleveld， 2002; 于泳紅， 汪航， 2005）。這可能是因?yàn)楫?dāng)信息得到排列時， 個體能夠更加直觀地獲取同一行或同一列的數(shù)據(jù)， 從而更容易關(guān)注和識別屬性間的差異（Slovic amp; MacPhillamy， 1974）， 很多研究者認(rèn)為矩陣模式呈現(xiàn)信息的方式降低了信息搜索難度（丁夏齊 等， 2004; 余雯 等， 2013）。因此這種呈現(xiàn)方式可為改善被試的決策策略并提升決策表現(xiàn)提供啟發(fā)。在日常生活中， 屬性信息不會像決策任務(wù)一樣得到結(jié)構(gòu)化排列， 或者會被打散在各個選項(xiàng)內(nèi)。正如在現(xiàn)有的理財(cái)客戶端軟件中， 人們往往在一頁中只能看到一支基金（選項(xiàng)）的若干屬性信息， 必須通過頁面間的跳轉(zhuǎn)才能查看更多基金選項(xiàng)。在這種情況下， 選項(xiàng)信息在同一頁面內(nèi)呈現(xiàn)， 得到了結(jié)構(gòu)化整合， 但是屬性信息卻被打散。決策者在不同基金間進(jìn)行比較時的認(rèn)知負(fù)荷增大， 而更容易在同一基金內(nèi)對各屬性進(jìn)行加權(quán)計(jì)算， 從而采取基于選項(xiàng)的搜索模式， 換言之， 當(dāng)前的基金呈現(xiàn)方式致使人們難以使用基于屬性的信息搜索模式。因此， 本研究希望通過助推的理念（Thaler amp; Sunstein， 2008）， 參考Spence和Brucks （1997）給決策者提供表格紙的方式， 引導(dǎo)被試對信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合， 以此來促進(jìn)屬性信息與選項(xiàng)信息一樣得到直觀呈現(xiàn)， 幫人們擺脫僅僅因?yàn)楸憷远晃妒褂没谶x項(xiàng)的加工方法， 從而回歸基于屬性的信息搜索模式（Weenig amp; Maarleveld， 2002）， 這將有助于他們規(guī)避認(rèn)知上的不足， 提升基金決策的正確率。如前所述， 投資新手大量涌入基金市場， 他們的投資模式并不像老手那樣穩(wěn)定， 因此對新手的信息搜索模式進(jìn)行干預(yù)可能更為有效。實(shí)際上， Spence和Brucks （1997）的干預(yù)研究也發(fā)現(xiàn)了引導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)豐富的老手進(jìn)行結(jié)構(gòu)化加工對他們的決策表現(xiàn)并無助益。由此提出假設(shè)4：通過引導(dǎo)基金投資新手對信息進(jìn)行屬性的結(jié)構(gòu)化整合能夠提升基金投資決策的質(zhì)量。

1.5 "本研究目的和方法

本研究首先采用鼠標(biāo)實(shí)驗(yàn)室技術(shù)（Mouselab）獲取信息加工的過程數(shù)據(jù)（研究1）。鼠標(biāo)實(shí)驗(yàn)室技術(shù)具體操作為向被試呈現(xiàn)一個“選項(xiàng) × 屬性”的信息矩陣， 開始時所有信息均被遮蔽， 鼠標(biāo)移至單元格時則呈現(xiàn)信息， 移開則再次遮蔽， 被試可反復(fù)查看各個信息。通過采集鼠標(biāo)的移動數(shù)據(jù)可獲取被試的信息搜索時間和內(nèi)容， 計(jì)算補(bǔ)償性指數(shù)和搜索模式等指標(biāo)（Payne， 1976）。研究者常用此方法獲取被試的決策過程數(shù)據(jù)（如， 張樹鳳 等， 2017）， 以便刻畫被試在搜集和處理決策信息時的心理過程。同時， 雖然難以僅憑此刻的基金屬性來預(yù)測未來的收益， 但是為了探討投資者進(jìn)場的問題， 即人們在最初決定投資基金時的推理過程和結(jié)果， 我們在實(shí)驗(yàn)任務(wù)中設(shè)置理論上的最優(yōu)選項(xiàng)以考察人們的決策質(zhì)量。綜上， 研究1通過Mouselab技術(shù)對老手和新手在基金決策中的信息加工過程差異進(jìn)行分析， 并考察決策過程對決策結(jié)果有何影響， 由此為干預(yù)措施提供思路。

研究2基于日常生活中屬性信息不會像決策任務(wù)一樣得到結(jié)構(gòu)化排列的現(xiàn)狀， 在研究1結(jié)果基礎(chǔ)上開展干預(yù)研究， 模擬的互聯(lián)網(wǎng)基金理財(cái)情境， 通過引導(dǎo)被試對信息做結(jié)構(gòu)化整合來干預(yù)其加工方式， 探究其決策質(zhì)量的改善， 以期通過幫助基金新手掌握恰當(dāng)?shù)男畔⒓庸し绞礁纳评碡?cái)行為。

2 "研究1：基金決策中老手與新手的信息加工差異

2.1 "預(yù)研究

由于至今尚無明確的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)劃定擁有多久的基金投資經(jīng)驗(yàn)可被稱為基金老手， 所以通過預(yù)研究對社會人士的基金投資經(jīng)驗(yàn)分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)， 以此來確定老手與新手的分組標(biāo)準(zhǔn)， 同時選出人們最為關(guān)注的5個基金屬性， 用于研究材料的設(shè)計(jì)。

2.1.1 "調(diào)查對象及工具

利用見數(shù)（Credamo）平臺的被試資源線上回收了94份有效問卷， 其中男性51人， 女性43人， 平均年齡為27.61歲（SD = 5.87）。受教育程度在大學(xué)本科以下的共8人， 大學(xué)本科共73人， 研究生及以上共13人。

首先調(diào)查被試的基金投資經(jīng)驗(yàn)， 包括2題。第1題為“您正在或曾經(jīng)進(jìn)行過基金投資理財(cái)嗎？”對有基金投資經(jīng)驗(yàn)的被試追問第2題“您的基金投資理財(cái)經(jīng)驗(yàn)大概有多久？”選項(xiàng)包括“0至1年” “1至2年” “2至3年” “3至4年” “4至5年”以及“5年及以上” 6個選項(xiàng)。

接著調(diào)查被試投資時關(guān)注的基金屬性， 選項(xiàng)包括“近一年收益率” “單位凈值” “費(fèi)率” “日漲跌幅” “風(fēng)險(xiǎn)等級” “基金行業(yè)” “歷史業(yè)績” “基金評級” “基金持倉情況” “基金經(jīng)理情況” “基金公司情況” “基金排名”和“基金規(guī)?！钡?3個屬性（這些屬性的確定主要參考了市場上常見的支付寶理財(cái)以及各大銀行的基金所具有的屬性信息， 已盡可能涵蓋了各個理財(cái)App上所呈現(xiàn)的基金屬性）， 需要被試在13個選項(xiàng)中選出5個最為關(guān)注的基金屬性。

最后調(diào)查性別、年齡、受教育程度等人口學(xué)信息。

2.1.2 "研究結(jié)果

在基金投資經(jīng)驗(yàn)上， 不足3年投資經(jīng)驗(yàn)和3年及以上投資經(jīng)驗(yàn)的被試占比分別為67.0%、33.0%， 與連榕等人（2003）在自然情況下調(diào)查樣本中的新手（60.3%）、熟手/專家（39.7%）的占比相似， 故本研究將以3年經(jīng)驗(yàn)作為新手與老手的分組標(biāo)準(zhǔn)， 以此進(jìn)行后續(xù)的被試招募。

在基金屬性上， 被試選擇最多的5個屬性依次為近一年收益率、風(fēng)險(xiǎn)等級、歷史業(yè)績、基金評級、日漲跌幅， 選擇頻率分別為86.2%、69.1%、64.9%、36.2%、35.1%， 其余屬性的選擇頻率均未超過30%， 最終以這5個屬性來設(shè)計(jì)研究材料。

2.2 "被試

以預(yù)研究提供的標(biāo)準(zhǔn)， 研究1共線下招募了39名基金投資經(jīng)驗(yàn)在3年以下， 對基金投資感興趣且具有簡單知識的基金新手; 以及35名基金投資經(jīng)驗(yàn)在3年及以上， 對基金投資非常了解的基金老手。共獲得74名有效被試， 男性30人， 女性44人， 平均年齡為29.04歲（SD = 11.70）， 受教育程度在大學(xué)本科及以下、研究生及以上的分別有47人、27人， 財(cái)經(jīng)類專業(yè)和非財(cái)經(jīng)類專業(yè)各半。參考國內(nèi) “老手?新手”決策過程研究的結(jié)果（陳梅香， 白學(xué)軍， 2019）， 選擇中等偏上的效果量Cohen’s d = 0.7估算樣本量， 在power為0.8， α = 0.05的情況下， G*Power計(jì)算樣本量為68人， 本研究74名有效被試符合要求。所有被試的視力或矯正視力均正常， 無智力障礙， 且能正確操縱鼠標(biāo)。

2.3 "研究設(shè)計(jì)及程序

為探究老手、新手基金投資決策的信息加工過程的差異， 采用單因素被試間設(shè)計(jì)， 以經(jīng)驗(yàn)水平（老手、新手）作為自變量， 信息加工過程的各項(xiàng)指標(biāo)和決策質(zhì)量為因變量。

被試首先完成模擬基金投資任務(wù)， 在此任務(wù)中， 被試需要查看基金信息并做出投資判斷， 其信息加工的時間、信息搜索模式數(shù)據(jù)以及最終決策將被記錄。隨后采用操作廣度任務(wù)測量被試的工作記憶水平， 因?yàn)橐酝芯勘砻鞴ぷ饔洃浭怯绊懤鲜帧⑿率直憩F(xiàn)的關(guān)鍵因素（苗浩飛， 遲立忠， 2023）， 故將被試的工作記憶水平作為控制變量納入研究。最后， 被試完成人口學(xué)信息及其他控制變量的問卷調(diào)查。

2.4 "實(shí)驗(yàn)任務(wù)及變量測量

2.4.1 "模擬基金投資任務(wù)

模擬基金投資任務(wù)參考Posavac等（2019）的設(shè)計(jì)思路， 在Johnson等人（1989）開發(fā)的Mouselab標(biāo)準(zhǔn)程序的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整， 通過Mouselab 1.0軟件在計(jì)算機(jī)上呈現(xiàn)。

實(shí)驗(yàn)材料為自編的6 （基金選項(xiàng)） × 5 （基金屬性）基金信息矩陣， 按照規(guī)范的Mouselab技術(shù)進(jìn)行呈現(xiàn)， 每一行表示一個基金選項(xiàng)， 共6支基金選項(xiàng)， 分別為基金102、基金316、基金443、基金987、基金536、基金224 （各選項(xiàng)的數(shù)字部分表示基金代碼， 均為三位隨機(jī)數(shù)， 無其他意義， 僅為模擬現(xiàn)實(shí)中的基金呈現(xiàn)情況， 這是以往研究中常用的選項(xiàng)呈現(xiàn)方法， 例如： 陳軍， 2009; 冷靜 等， 2017）。每個選項(xiàng)含有并列的5個基金屬性， 為預(yù)研究選擇出的年收益率、風(fēng)險(xiǎn)等級、歷史業(yè)績、基金評級、日漲跌幅。參考支付寶基金的呈現(xiàn)方式， 在本研究中年收益率（分別為22.36%和15.08%）和日漲跌幅（分別為1.03%和0.64%）直接提供數(shù)字信息; 風(fēng)險(xiǎn)等級包括 “中風(fēng)險(xiǎn)” “高風(fēng)險(xiǎn)”兩個等級; 歷史業(yè)績包括“與同類均值持平” “高于同類均值”兩個等級; 基金評級包括“三星”和“四星”。在6個選項(xiàng)中， 除基金443外， 每個選項(xiàng)均有某一屬性存在劣勢， 如基金536的評級為“三星”， 而其他選項(xiàng)均為“四星”?？梢娀?43為最優(yōu)選項(xiàng)， 若被試最終選中該最優(yōu)選項(xiàng)， 則決策質(zhì)量記為1， 若未選中則記為0。

如圖1所示， 任務(wù)開始時所有信息均被遮蔽， 在被試?yán)檬髽?biāo)查看信息前， 會通過指導(dǎo)語告知被試正在參與一項(xiàng)模擬基金投資任務(wù)， 現(xiàn)分配給其1000元進(jìn)行投資， 其在任務(wù)中的所有投資收益都將按比例折算為現(xiàn)金報(bào)酬發(fā)放， 并會在指導(dǎo)語中為被試解釋各屬性的等級含義。此外， 為了平衡順序效應(yīng)， 所有選項(xiàng)和屬性的呈現(xiàn)位置隨機(jī)。

本研究采取以往研究常用的過程性指標(biāo)， 包括決策時長、搜索深度、搜索變異性、補(bǔ)償性指數(shù)和搜索模式（如Borozan et al.， 2022; Payne， 1976; Reisen et al.， 2008; 王阿妹 等， 2018）， 其中決策時長往往反映被試決策的困難程度， 搜索深度、搜索變異性和補(bǔ)償性指數(shù)是對個體補(bǔ)償性的反映， 搜索模式則是對被試進(jìn)行搜索時基于屬性或是基于選項(xiàng)規(guī)則的反映， 這些指標(biāo)能夠較好地刻畫出被試在決策時的心理過程。指標(biāo)說明及計(jì)算方法如下：（1）決策時長：各單元格的查看時長之和， 以秒（s）為單位; （2）搜索深度（depth of search， DS）：查看的單元格數(shù)/所有單元格數(shù)， 得分越高表明搜索深度越高， 即補(bǔ)償性越高; （3）搜索變異性（variability of search， VS）：每個選項(xiàng)被查看的單元格數(shù)比例的標(biāo)準(zhǔn)差， 得分越高表明搜索變異性越高， 即補(bǔ)償性越低; （4）補(bǔ)償性指數(shù)（compensation index， CI; Koele amp; Westenberg， 1995）：補(bǔ)償性指數(shù)由搜索深度DS和搜索變異性VS計(jì)算得來， 是對補(bǔ)償性策略的直接體現(xiàn)。計(jì)算公式為CI = DS （1 – 2VS）， 范圍在0至1之間， 數(shù)值越大表明補(bǔ)償性越高。（5）搜索模式：以策略量值（strategy measure， SM）衡量個體的信息搜索模式是基于屬性還是基于選項(xiàng)， 這是決策研究領(lǐng)域中過程追蹤的重要指標(biāo)（余雯 等， 2013）。通過鼠標(biāo)在選項(xiàng)內(nèi)的轉(zhuǎn)換次數(shù)ra和選項(xiàng)間（屬性內(nèi)）的轉(zhuǎn)換次數(shù)rd的差異來反映（見公式1）， 該指標(biāo)已被多項(xiàng)研究使用（如Schulte-Mecklenbeck et al.， 2013; Su et al.， 2013）。當(dāng)SM值大于0時， 表示基于選項(xiàng)的搜索模式; 當(dāng)SM值小于0時， 則表示基于屬性的搜索模式。整體上， 該值越小， 表示搜索模式越基于屬性。

公式1

注：A表示選項(xiàng)數(shù)量， D表示屬性數(shù)量， ra表示鼠標(biāo)基于選項(xiàng)的轉(zhuǎn)換次數(shù)， rd表示鼠標(biāo)基于屬性的轉(zhuǎn)換次數(shù)， N表示所有轉(zhuǎn)換次數(shù)之和。

2.4.2 "操作廣度任務(wù)

采用Unsworth等（2005）開發(fā)的操作廣度任務(wù)測量工作記憶， 運(yùn)用MATLAB軟件和PsychToolbox-3工具箱在計(jì)算機(jī)上呈現(xiàn)。梅高興等人（2021）對該任務(wù)進(jìn)行了中文譯制， 信效度良好。被試進(jìn)行三次練習(xí)任務(wù)（記憶字母練習(xí)、判斷算式練習(xí)、正式任務(wù)練習(xí)）后， 開始正式測試， 如圖2所示， 屏幕上會先呈現(xiàn)一個算式（如72/8 + 2 = ？）， 被試需計(jì)算結(jié)果并判斷下一頁給出的數(shù)字是否為此算式的正確結(jié)果， 被試需盡快給出結(jié)論， 若判斷超時會自動跳轉(zhuǎn)到下一頁， 并認(rèn)定判斷錯誤（若算式判斷上的累計(jì)正確率低于85%， 表明被試可能為了記憶字母而不認(rèn)真完成算式判斷， 則被試的工作記憶得分無效; 梅高興 等， 2021）。算式判斷完成后， 屏幕上都會呈現(xiàn)

一個字母， 持續(xù)800 ms， 隨后進(jìn)入下一個算式判斷， 因此每組任務(wù)呈現(xiàn)的算式數(shù)與字母數(shù)相同， 被試需按順序記憶所有字母， 并在相應(yīng)頁面中依次點(diǎn)選出字母。正式測試會呈現(xiàn)15組任務(wù)， 每組任務(wù)的字母數(shù)3到7個不等， 全部測試共含有75個字母， 以回憶正確的字母數(shù)量作為被試工作記憶水平的指標(biāo)。

2.4.3 "人口學(xué)信息及其他控制變量的測量

被試報(bào)告性別、年齡、受教育程度、是否為財(cái)經(jīng)類專業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)承受能力等信息。其中， 風(fēng)險(xiǎn)承受能力的測量題目為“當(dāng)您進(jìn)行投資時， 愿意承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)如何？” 采用5點(diǎn)計(jì)分（1 = “不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)”， 5 = “高風(fēng)險(xiǎn)， 高回報(bào)”）， 得分越高表明風(fēng)險(xiǎn)承受能力越高。

2.5 "研究結(jié)果

2.5.1 "整體信息搜索模式

按照Willemsen和Johnson （2011）建議的Mouselab數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)， 篩選掉所有停留時間低于200 ms的鼠標(biāo)停留點(diǎn)， 根據(jù)公式計(jì)算出所有被試信息搜索的SM值。結(jié)果表明， 被試的SM值均值為?4.11 （SD = 5.22）， 全距為[?14.08， 11.55]; 其中， SM值大于0的被試有16人， 占比21.6%， SM值小于0的被試有58人， 占比78.4%， 卡方檢驗(yàn)表明兩組人數(shù)存在顯著差異， χ2 = 23.84， p lt; 0.001， φ = 0.57， 即多數(shù)被試傾向于進(jìn)行基于屬性的信息搜索， 驗(yàn)證了假設(shè)1。

2.5.2 "老手與新手的信息加工過程和決策質(zhì)量的差異

為探討老手與新手在補(bǔ)償性和信息搜索模式上的區(qū)別， 進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)（見表1）。老手組和新手組在決策時長上無差異， t（72） = ?0.07， p = 0.942， 表明在基金決策任務(wù)中， 決策時長不受經(jīng)驗(yàn)豐富與否的影響。在補(bǔ)償性各指標(biāo)上， 老手組的搜索深度顯著低于新手組， t（72） = ?2.20， p = 0.031， Cohen’s d = 0.51; 老手組的搜索變異性略高于新手組， 兩組間差異邊緣顯著， t（72）= 1.95， p = 0.056， Cohen’s d = 0.47; 老手組的補(bǔ)償性指數(shù)顯著低于新手組， t（72） = ?2.15， p = 0.035， Cohen’s d = 0.50， 效

果量為中等水平。綜合可得， 老手信息加工的“補(bǔ)償性”低于新手， 即與新手相比， 老手不會對所有信息進(jìn)行深度挖掘和審慎計(jì)算， 而多采用啟發(fā)式的加工策略。在信息搜索模式上， 老手組的SM值顯著低于新手組， t（72） = ?2.20， p = 0.031， Cohen’s d = 0.51， 效果量為中等水平， 即與新手相比， 老手在信息加工時更傾向于選擇基于屬性的搜索模式， 驗(yàn)證了假設(shè)2。

我們還對老手（正確率48.57%）和新手（正確率46.15%）的決策質(zhì)量進(jìn)行比較， 但未發(fā)現(xiàn)兩者有顯著差異， χ2 = 0.04， p gt; 0.05。

2.5.3 "信息搜索模式對決策質(zhì)量的影響

為探究信息搜索模式對決策質(zhì)量（為0、1記分的二分變量）的作用， 將信息搜索模式（以SM為指標(biāo)）作為自變量， 經(jīng)驗(yàn)水平（老手、新手）為調(diào)節(jié)變量， 控制個體的性別、年齡、受教育程度、專業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)承受能力、工作記憶， 同時決策受制于對有效信息的檢索率， 因此我們也納入搜索深度作為控制變量， 進(jìn)行Logistic回歸， 其中有7人在操作廣度任務(wù)中算式正確率低于85%， 未納入后續(xù)分析。模型擬合χ2 = 7.82， p = 0.451， 表明模型擬合度良好， 從表2來看， SM對決策質(zhì)量有負(fù)向預(yù)測作用， B = ?0.18， SE = 0.08， Wald χ2 = 4.72， OR = 0.84， 95% CI = [0.71， 0.98]， p = 0.030， 變化的Nagelkerke R2 = 0.14， 即個體越偏向基于屬性的信息搜索模式， 決策質(zhì)量越好， 越偏向基于選項(xiàng)的信息搜索模式， 決策質(zhì)量越差。但是并未發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)水平和SM的交互作用（p = 0.267）。

為了更深入理解信息搜索模式在老手和新手中的作用情況， 我們根據(jù)經(jīng)驗(yàn)水平分組進(jìn)行Logistic回歸， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)在老手和新手中信息搜索模式顯示出了不同作用。在新手組中， 模型擬合χ2 = 4.51， p = 0.720， 表明模型擬合度良好。當(dāng)控制了性別等變量后， SM對決策質(zhì)量的負(fù)向預(yù)測作用顯著， B = ?0.17， SE = 0.08， Wald χ2 = 4.12， OR = 0.84， 95% CI = [0.72， 0.99]， p = 0.042， 變化的Nagelkerke R2 = 0.16， 這表明與基于屬性進(jìn)行信息搜索相比， 若新手基于選項(xiàng)進(jìn)行搜索， 其正確率下降16%; 在老手組中， 模型擬合良好， χ2 = 9.90， p = 0.272。然而卻發(fā)現(xiàn)SM值對決策質(zhì)量沒有影響（p = 0.799， 變化的Nagelkerke R2 = 0.002）， 但是工作記憶能夠正向預(yù)測老手的決策質(zhì)量， B = 0.16， SE = 0.08， Wald χ2 = 4.15， OR = 1.18， 95% CI = [1.01， 1.38]， p = 0.042， 工作記憶水平越高則決策質(zhì)量越好。以上結(jié)果表明， 基于屬性的信息搜索模式對新手的決策質(zhì)量有積極影響， 而對老手的決策質(zhì)量無影響， 這一結(jié)果可能是因?yàn)槔鲜中畔⑺阉髂Ｊ降姆€(wěn)定性高而變異性低， 因此不足以預(yù)測決策質(zhì)量， 驗(yàn)證了假設(shè)3。

此外， 并未發(fā)現(xiàn)決策時間、搜索深度、搜索變異性和和補(bǔ)償性指數(shù)對決策質(zhì)量的作用， ps gt; 0.05。

2.6 "討論

研究1表明， 當(dāng)同時向被試呈現(xiàn)基金的選項(xiàng)和屬性信息時， 被試整體上傾向于采用基于屬性的搜索模式。同時結(jié)果表明， 老手比新手基于屬性的程度更高， 信息加工補(bǔ)償性更低， 該發(fā)現(xiàn)與以往研究結(jié)論在本質(zhì)上相似， 即老手以更為啟發(fā)式的方式進(jìn)行信息加工（Reingold amp; Charness， 2005）。信息搜索模式能夠影響決策質(zhì)量， 但僅在新手中成立， 當(dāng)新手使用的搜索模式越是基于屬性時則決策質(zhì)量越高， 老手則不然。這說明新手的確會因?yàn)樾畔⒓庸栴}導(dǎo)致決策質(zhì)量的下降， 同時也為啟發(fā)式系統(tǒng)在復(fù)雜決策中的優(yōu)勢（孫彥 等， 2007）提供了一些支持。綜上， 若要提升新手的決策質(zhì)量， 可從信息搜索模式入手， 但老手的決策質(zhì)量與信息搜索模式關(guān)系不大。研究1與先前類似文獻(xiàn)（于泳紅， 汪航， 2005）均表明， 矩陣式呈現(xiàn)信息時個體多采用基于屬性的信息搜索模式。

在實(shí)際生活中， 信息多不以結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)（Weenig amp; Maarleveld， 2002）， 會存在難以基于屬性進(jìn)行信息搜索的情況。當(dāng)下的理財(cái)App大多在一個頁面中只呈現(xiàn)單支基金（選項(xiàng)）， 而將屬性信息囊括在選項(xiàng)當(dāng)中， 似乎在引導(dǎo)人們使用基于選項(xiàng)的搜索模式， 這不利于新手決策質(zhì)量的改善。研究1的結(jié)果提示我們只需將屬性信息與選項(xiàng)信息同時按照結(jié)構(gòu)化的方式呈現(xiàn)給投資者， 他們則會更傾向采用基于屬性的搜索模式， 從而有更好的表現(xiàn)?；诖?， 研究2模擬真實(shí)的理財(cái)APP的信息呈現(xiàn)方式， 并通過提供表格紙的方式引導(dǎo)被試對屬性信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合， 以促進(jìn)新手轉(zhuǎn)向使用基于屬性的信息搜索模式， 提高決策質(zhì)量。

3 "研究2：對基金新手的結(jié)構(gòu)化干預(yù)研究

3.1 "被試

以預(yù)研究提供的標(biāo)準(zhǔn)， 線下招募了73名基金投資經(jīng)驗(yàn)在3年以下、對基金投資感興趣且具有簡單知識的基金新手。參考信息呈現(xiàn)方式影響信息搜索正確率的效果量（φ = 0.52; 潘運(yùn)嫻 等， 2018）， 在power為0.8， α = 0.05的情況下， G*Power計(jì)算樣本量為31人， 本研究樣本量符合要求。其中， 男性43人， 女性30人， 平均年齡為34.90歲（SD = 9.06）。受教育程度在大學(xué)本科以下的有21人， 大學(xué)本科51人， 研究生及以上1人， 所有被試的視力或矯正視力均正常， 無智力障礙。被試被隨機(jī)分入實(shí)驗(yàn)組和控制組。

3.2 "研究設(shè)計(jì)

研究2采用單因素被試間設(shè)計(jì)。自變量為是否接受結(jié)構(gòu)化整合干預(yù)， 分為結(jié)構(gòu)化加工組（n = 36）和控制組（n = 37）; 因變量為決策質(zhì)量， 其衡量標(biāo)準(zhǔn)與研究1相同。

3.3 "任務(wù)、材料與程序

被試通過計(jì)算機(jī)完成一項(xiàng)模擬基金投資任務(wù)， 并且被告知在投資中的表現(xiàn)將決定著最終獲得的實(shí)驗(yàn)報(bào)酬。參考Spence和Brucks （1997）的干預(yù)方式， 通過向決策者提供表格紙為其提供結(jié)構(gòu)化引導(dǎo)， 即引導(dǎo)決策者將基金選項(xiàng)信息和屬性信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化排列。當(dāng)被試落座于計(jì)算機(jī)前， 桌上已為其備好紙筆， 結(jié)構(gòu)化加工組會備一張表格紙（紙上已繪制好一個6 × 5的空白矩陣）， 引導(dǎo)其結(jié)構(gòu)化整合基金的屬性信息， 控制組則備一張白紙。

本研究全程采用PPT形式呈現(xiàn)基金信息。計(jì)算機(jī)屏幕上首先會呈現(xiàn)模擬基金投資任務(wù)的主頁面， 在這一頁中僅呈現(xiàn)指導(dǎo)語及6個基金按鈕， 點(diǎn)擊基金按鈕可通過超鏈接跳轉(zhuǎn)到該按鈕所代表基金的子頁面（見圖3）， 在子頁面中可以看到該基金的所有信息， 被試在查看過程中可在表格紙（結(jié)構(gòu)化加工組）或白紙（控制組）上進(jìn)行信息整理， 每個子頁面均設(shè)置了“返回”鍵， 點(diǎn)擊“返回”便可回到主頁面， 繼續(xù)通過點(diǎn)擊基金按鈕查看信息， 以此保證被試在一個頁面中只能看到一支基金的信息。在被試決定做出投資選擇前， 所有基金信息都可重復(fù)查看， 整體呈現(xiàn)方式基本復(fù)制了人們在理財(cái)App中查看基金信息的全流程。當(dāng)認(rèn)為可做出投資選擇時， 被試可以停止查看信息并給出自己的選擇。

最后報(bào)告性別、年齡、受教育程度、對基金知識的了解程度、風(fēng)險(xiǎn)承受能力等信息。其中基金知識的了解程度通過1題“您對基金知識的了解程度為？”， 5點(diǎn)計(jì)分（1 = “非常差”， 5 = “非常好”）， 得分越高表明被試對基金知識越了解; 風(fēng)險(xiǎn)承受能力測量方式同研究1。任務(wù)結(jié)束后， 會根據(jù)被試的投資選擇給予相應(yīng)的報(bào)酬。

本任務(wù)中涉及的6支基金的選項(xiàng)及屬性信息與研究1相同， 在指導(dǎo)語上也保留了研究1中的任務(wù)介紹和對屬性的基本解釋。唯一不同的是， 信息呈現(xiàn)為每屏只呈現(xiàn)一支基金的信息， 這與真實(shí)理財(cái)App的呈現(xiàn)方式一致。

3.4 "研究結(jié)果

首先對兩組被試的基金知識了解程度及風(fēng)險(xiǎn)承受能力進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)， 結(jié)構(gòu)化加工組的基金知識了解程度（M = 2.53， SD = 0.91）與控制組（M = 2.24， SD = 0.83）不存在顯著差異， t（71） = 1.39， p = 0.17; 結(jié)構(gòu)化加工組的風(fēng)險(xiǎn)承受能力（M = 2.81， SD = 1.04）與控制組（M = 3.03， SD = 1.04）也不存在顯著差異， t（71） = ?0.91， p = 0.37， 表明兩組被試在基金知識和風(fēng)險(xiǎn)承受能力上同質(zhì)。

為探究結(jié)構(gòu)化干預(yù)能否改善新手的決策質(zhì)量， 進(jìn)行卡方分析。結(jié)果表明結(jié)構(gòu)化加工組的決策質(zhì)量（正確人數(shù)17人， 正確率47.22%）顯著高于控制組（正確人數(shù)9人， 正確率24.32%）， χ2 = 4.17， p = 0.041， φ = 0.24， 效果量為中等水平， 驗(yàn)證了假設(shè)4。

3.5 nbsp;討論

在理財(cái)App的主頁面結(jié)合子頁面的信息呈現(xiàn)形式下， 僅僅是給基金新手一張畫有表格線的紙張就能夠幫助其做出更好的基金投資決策。表格式記錄有助于對信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合， 引導(dǎo)個體將基金屬性信息和選項(xiàng)進(jìn)行排列， 而這種排列有助于個體跳出屬性從屬于選項(xiàng)的認(rèn)知， 從而更多地使用基于屬性的信息搜索模式（于泳紅， 汪航， 2005）， 這也與在研究1的基金呈現(xiàn)方式中被試多使用基于屬性的搜索模式吻合。而且， 結(jié)構(gòu)化后的信息可以降低個體進(jìn)行信息加工的難度， 從而更快速地找到有效線索， 便于進(jìn)行綜合判斷（Chernev， 2003）。因此， 在現(xiàn)實(shí)生活中， 當(dāng)人們在理財(cái)App上自主進(jìn)行基金投資時， 盡管缺少線下理財(cái)渠道所擁有的理財(cái)服務(wù)與專業(yè)分析， 但僅僅使用一張畫有表格的紙就可以幫助缺少經(jīng)驗(yàn)的基民更多采用基于屬性的信息搜索模式， 從而提高決策質(zhì)量。因?yàn)檫@種表格在助推他們以“選項(xiàng) × 屬性”的結(jié)構(gòu)化矩陣方式整合信息， 更快找到可資抉擇的關(guān)鍵屬性。

4 "綜合討論

4.1 "老手與新手在基金投資決策中的信息加工差異

研究1利用Mouselab技術(shù)從過程到結(jié)果比較全面地探究了基金投資決策中老手與新手的信息加工差異。在過程上， 研究1比較了老手和新手在補(bǔ)償性和搜索模式上的區(qū)別; 在結(jié)果上， 則確定了過程與結(jié)果之間的關(guān)系， 基于決策過程的視角嘗試打開決策黑箱。

一方面， 研究1驗(yàn)證了假設(shè)1和假設(shè)2， 表明人們在進(jìn)行基金決策時， 面對矩陣式呈現(xiàn)的選項(xiàng)和屬性信息， 會偏向使用基于屬性的信息搜索模式。這與決策領(lǐng)域的理論研究結(jié)論相符， 決策模型正逐漸從傳統(tǒng)的基于選項(xiàng)的假設(shè)轉(zhuǎn)向基于屬性的假設(shè)， 由支持補(bǔ)償性規(guī)則轉(zhuǎn)向非補(bǔ)償性規(guī)則， 即更支持啟發(fā)式模型（Gigerenzer et al.， 2022; 劉永芳， 2022）。在研究1中， 選項(xiàng)參照以往研究者多采用的無意義代碼的方式進(jìn)行呈現(xiàn)（如： 陳軍， 2009; 冷靜 等， 2017）， 但這種呈現(xiàn)方法并不意味著被試難以基于選項(xiàng)進(jìn)行轉(zhuǎn)換， 因?yàn)槊恳恍斜硎疽粋€選項(xiàng)， 每一列表示一個屬性， 豎向查看信息的方式是有悖于人們?nèi)粘５臋M向閱讀習(xí)慣的（Tullis， 1988）， 研究也表明在時間壓力小且信息較少的情況下， 被試可能會采用基于選項(xiàng)的信息搜索模式（陳軍， 2009）， 因而基金投資者在決策時偏好基于屬性的信息搜索模式這一結(jié)果不能通過信息的布局進(jìn)行解釋。同時由于經(jīng)驗(yàn)的作用， 老手比新手更傾向于基于屬性的信息搜索模式， 在信息加工補(bǔ)償性上也更低， 啟發(fā)式程度更高（Dijksterhuis et al.， 2009）。

另一方面， 研究1發(fā)現(xiàn)信息搜索模式會影響決策質(zhì)量， 這種影響僅見于新手：新手的信息搜索越基于屬性時決策質(zhì)量越好， 老手則不受信息搜索模式的影響， 驗(yàn)證了假設(shè)3。對于新手來說， 他們在基金投資中還處于摸索階段， 往往感受到更高的決策不確定性， 在此情境下啟發(fā)式的優(yōu)勢會更加凸顯（Gigerenzer amp; Gaissmaier， 2011）。而老手在信息搜索模式上已較為成熟， 形成了穩(wěn)定的決策風(fēng)格和習(xí)慣（Gillespie amp; Peterson， 2009）。研究1發(fā)現(xiàn)老手SM值的變異性小于新手（見表1）， 且90%的老手SM值小于0， 這可能意味著老手已經(jīng)更多地且更穩(wěn)定地依賴屬性搜索模式來決策， 他們在信息搜索模式上的低變異性可能導(dǎo)致信息搜索模式無法在實(shí)際決策中或統(tǒng)計(jì)結(jié)果上為決策質(zhì)量提供幫助和解釋。

這也能解釋雖然老手的信息搜索模式更加有效， 但他們的決策質(zhì)量并未優(yōu)于新手， 即他們在基金投資時并非僅依靠信息的檢索和加工。一方面， 老手的決策更依賴于一般認(rèn)知能力， 如個體的工作記憶水平（Ericsson， 2000）和實(shí)際認(rèn)知能力（Furley amp; Wood， 2016）; 另一方面， 老手更依賴于個體風(fēng)格和習(xí)慣， 經(jīng)驗(yàn)豐富者可能反而無法規(guī)避過度自信的干擾（Lambert et al.， 2012）， 所以出現(xiàn)忽視重要信息的情況。很多研究表明經(jīng)驗(yàn)不會改善決策質(zhì)量（Lambert et al.， 2012; Larrick amp; Feiler， 2016; Posavac et al.， 2019）， 大量財(cái)經(jīng)素養(yǎng)的相關(guān)研究同樣發(fā)現(xiàn)人們的客觀財(cái)經(jīng)知識和技能對其理財(cái)行為的作用非常有限（Fernandes et al.， 2014; Liao et al.， 2022）。

此外， 老手和新手的決策時長沒有區(qū)別。復(fù)雜的任務(wù)往往需要人們用更長的時間進(jìn)行加工和決策（王阿妹 等， 2018）。隨著經(jīng)驗(yàn)的增加， 基金決策任務(wù)對老手來說更簡單、更熟悉。因而老手比新手的決策時間更短似乎才符合常理， 確有研究表明老手會用更少地時間進(jìn)行信息搜索和決策（Ramachandran et al.， 2021）， 但是當(dāng)干擾因素較多時， 老手也會用更多的時間對信息進(jìn)行整合和處理（Ognjanovic et al.， 2019）， 似乎新手和老手在決策用時上的差異并不穩(wěn)定。鑒于現(xiàn)有文獻(xiàn)的矛盾， 這些問題的本質(zhì)和成因仍有待探討。

4.2 "互聯(lián)網(wǎng)基金理財(cái)?shù)母深A(yù)措施

本研究通過模擬線上理財(cái)?shù)男问剑?試圖發(fā)現(xiàn)在缺少專業(yè)人員指點(diǎn)迷津的情況下引導(dǎo)基金新手自我規(guī)避理財(cái)失誤的有效措施?；谘芯?的結(jié)果， 研究2設(shè)計(jì)了訓(xùn)練新手在逐個查看若干基金的信息后進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合的干預(yù)方法， 使被試由因受迫于線上理財(cái)時的信息呈現(xiàn)形式而可能采用的基于選項(xiàng)的信息搜索模式轉(zhuǎn)換為基于屬性做決策， 結(jié)果證明該措施的確提升了決策質(zhì)量， 驗(yàn)證了假設(shè)4。

研究2的這一結(jié)果提供了一種簡單改變信息呈現(xiàn)方式以助推決策改進(jìn)的方法。大量證據(jù)表明通過凸顯或移除特定信息能夠達(dá)到干預(yù)的目的， 例如將健康食物排在選項(xiàng)的首位（Dayan amp; Bar-Hillel， 2011）或者進(jìn)行生動描述（Wilson et al.， 2016）都可提升消費(fèi)者購買健康商品的可能性; 移除煙盒上的營銷信息能夠幫助吸煙者逐步戒煙（Pechey et al.， 2013）。雖然我們提出的干預(yù)手段不是凸顯屬性信息或移除選項(xiàng)信息——因?yàn)檫@很難在現(xiàn)實(shí)投資中進(jìn)行改變， 但是通過矩陣呈現(xiàn)的方式能夠?qū)傩孕畔⒌耐癸@程度與選項(xiàng)拉平， 起到干預(yù)的目的。

以往的干預(yù)研究經(jīng)常建議開展財(cái)經(jīng)素養(yǎng)教育以改善人們的財(cái)經(jīng)知識、能力和價值觀， 最終改進(jìn)理財(cái)決策質(zhì)量， 但是這類干預(yù)方式成本較高且需要伴隨其他訓(xùn)練才能達(dá)到干預(yù)效果（Fernandes et al.， 2014）。與教育不同， 本研究基于投資者角度， 證明通過掌握恰當(dāng)?shù)男畔⒓庸し椒ㄒ部梢赃_(dá)到相當(dāng)?shù)母深A(yù)效果， 為基金理財(cái)干預(yù)提供了一條簡單易行的低成本思路。本研究同樣為相關(guān)機(jī)構(gòu)助推理財(cái)效果提供了啟發(fā)， 具體而言， 理財(cái)APP信息呈現(xiàn)方式應(yīng)當(dāng)有所改變， 若理財(cái)APP可通過頁面設(shè)計(jì)引導(dǎo)用戶進(jìn)行基于屬性的信息搜索， 則能形成助推， 實(shí)現(xiàn)“以小撥大” （何貴兵 等， 2018）， 提升基金決策正確率。

在實(shí)際的基金市場上， 投資者將面臨比模擬的基金投資任務(wù)更加復(fù)雜的情境， 需要對更多的信息進(jìn)行檢索。此時， 與形成穩(wěn)定決策模式的老手相比， 新手更難提取有效信息（Schubert et al.， 2013）， 從而做出非理性或毫無根據(jù)的決策（Saravanan amp; Menold， 2022）。換言之， 面對更復(fù)雜的基金決策情境時， 基于屬性的信息搜索策略將對新手來說更為有效， 采用簡便的方式進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合將更有助于新手免于陷入低級的決策錯誤中。

4.3 "研究價值

隨著基金投資新手涌入市場， 基金理財(cái)?shù)玫窖芯空哧P(guān)注。但是相關(guān)結(jié)論多來自經(jīng)濟(jì)學(xué)研究， 這些研究多是分析大量的市場數(shù)據(jù)， 而脫離現(xiàn)實(shí)的理財(cái)場景（如： 邴濤 等， 2022; 談漪 等， 2020）， 難以給普通投資者提供指導(dǎo)。鑒于此， 本文立足基金投資者個體， 挖掘新手和老手決策時的心理過程并提出干預(yù)措施， 目的并不在于提出基金的函數(shù)模型或改進(jìn)決策理論， 而是希望能夠引導(dǎo)龐大規(guī)模的基金新手正確理財(cái)。

具體而言， 本研究的貢獻(xiàn)一是使用Mouselab技術(shù)探討了基金投資決策中的信息加工過程特征及其與決策質(zhì)量的關(guān)系， 深化了對基金投資決策能力本質(zhì)和過程機(jī)制的認(rèn)識， 為本領(lǐng)域的“過程性”研究提供新的實(shí)證證據(jù); 二是將“老手（專家）?新手”范式拓展到了基金投資領(lǐng)域， 并靈活地與多屬性決策的信息加工衡量指標(biāo)相結(jié)合， 總結(jié)出老手與新手在信息搜索模式和補(bǔ)償性方面的差異， 進(jìn)一步支持了啟發(fā)式?jīng)Q策模型（Gigerenzer amp; Gaissmaier， 2011）; 三是提出了可以引導(dǎo)投資者利用矩陣形式對屬性信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合這一簡單有效的干預(yù)措施， 可幫助人們改進(jìn)線上基金理財(cái)， 同時對理財(cái)APP的界面設(shè)計(jì)有啟發(fā)。

4.4 "局限及展望

首先， 本研究樣本量不夠大， 這可能使得研究存在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力不足的風(fēng)險(xiǎn)。不夠大的樣本量一方面可能導(dǎo)致錯誤接受虛無假設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)增大， 另一方面也可能會導(dǎo)致虛假的陽性結(jié)果（Asendorpf et al.， 2013）， 這在一定程度上限制了研究的統(tǒng)計(jì)效度。招募特定的“老手?新手”基金投資者作為被試進(jìn)行研究存在難度， 所以我們的樣本量并未像一般的社會心理學(xué)研究中那樣大， 我們希望未來研究者用更加充足的樣本去驗(yàn)證結(jié)論， 同時我們也想要提醒未來研究者在進(jìn)行類似實(shí)驗(yàn)時， 應(yīng)選擇更為保守的效果量進(jìn)行樣本量估計(jì)。

其次， 未來研究可改進(jìn)研究任務(wù)。本研究盡可能地模擬了現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜的基金投資情境， 參考以往研究（Weenig amp; Maarleveld， 2002）設(shè)計(jì)了6 （選項(xiàng)） × 5 （屬性）的信息板， 但是仍存在簡化現(xiàn)實(shí)情境的可能性。正如研究1結(jié)果表明的， 老手和新手在搜索深度上整體均值都較高， 這可能是因?yàn)榫仃囀降男畔⒊尸F(xiàn)方式降低了信息搜索的難度（丁夏齊 等， 2004）， 實(shí)際上這也是研究2的干預(yù)能夠起效的背后機(jī)制。同時， 本研究僅能模擬投資者對基金的即時選擇， 無法體現(xiàn)持續(xù)累計(jì)的長遠(yuǎn)收益。因此， 今后可以考慮適當(dāng)增加基金選項(xiàng)和屬性的數(shù)量， 并在真實(shí)情境下對投資決策行為進(jìn)行長期研究。

再次， 未來研究可改進(jìn)被試選取程序。本研究發(fā)現(xiàn)老手與新手在工作記憶水平上存在差異， 這可能來源于兩組被試平均年齡不同（老手： M = 37.60， SD = 12.04; 新手： M = 21.36， SD = 2.28， t（72） = 8.27， p lt; 0.001; Salthouse， 1985）， 實(shí)際上年齡差異也常在以往“老手（專家）?新手”比較研究中存在（如： 陳梅香， 白學(xué)軍， 2019）。雖然我們通過統(tǒng)計(jì)分析盡可能地控制年齡對結(jié)果的影響， 但今后應(yīng)該選擇年齡和工作記憶水平更為同質(zhì)的老手和新手進(jìn)行加工過程的比較。另外， 老手和新手只是一種相對的劃分， 可借鑒以往研究（如， 連榕 等， 2003）將老手細(xì)化為專家和熟手， 進(jìn)一步考察兩者的差異。

最后， 本研究只關(guān)注了如何改進(jìn)新手在投資初期的表現(xiàn)， 對老手缺少關(guān)注。實(shí)際上， 研究1發(fā)現(xiàn)老手在基金決策時表現(xiàn)并不優(yōu)于新手， 而他們的決策質(zhì)量又相對穩(wěn)定且不受到信息搜索模式的影響。那么， 如何使得基金老手免于犯錯值得未來研究進(jìn)行探討。

5 "結(jié)論

本研究得到以下結(jié)論：（1）在進(jìn)行基金投資決策時， 老手比新手信息加工的補(bǔ)償性更低， 更傾向于基于屬性的信息搜索模式; （2）新手越偏向使用基于屬性的信息搜索模式， 則決策質(zhì)量越好; （3）結(jié)構(gòu)化干預(yù)能夠提升基金新手的決策質(zhì)量。

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Differences in information processing between experienced investors and novices，

and intervention in fund investment decision-making

XIN Ziqiang1， WANG Luxiao1， LI Yue2

（1 Department of Psychology， Renmin University of China， Beijing 100872， China）

（2 Department of Psychology at School of Sociology and Psychology， Central University

of Finance and Economics， Beijing 100081， China）

Abstract

Many individuals now participate in online fund investment， but novice investors often struggle with the complex information they encounter due to the lack of professional guidance in traditional offline financing. Previous research on decision-making has primarily focused on outcomes and utilized statistical methods to construct decision models， which fail to provide direct evidence of information processing. To assist novices in developing the necessary skills for making investment decisions， this study employs process tracking technology in the field of fund investment for the first time. The aim is to explore the differences in information processing between experienced investors and novices， thereby identifying the advantages experienced investors possess in information processing. Additionally， this research investigates the relationship between the decision-making process and outcomes， proposing interventions based on information processing to aid novices in making accurate investment decisions.

To achieve the research objectives， two studies were conducted. Study 1 involved a comprehensive exploration that traced the fund investment decision-making process using Mouselab. It compared various information processing indicators between experienced investors and novices， including decision-making time， depth of search， variability of search， compensatory index， and SM （strategy measure） value of the search pattern. The study also examined the impact of the search pattern on decision quality for experienced investors and novices through grouping logistic regression. Study 2 involved an intervention experiment utilizing a single- factor （structured intervention group vs. control group） between-subject design. Participants in the structured intervention group were provided a piece of form paper to guide them to structure information of funds， while participants in the control group were provided blank paper. Then all participants completed a simulated fund investment task and their decision quality was recorded.

Study 1 revealed that： （1） Experienced investors， compared to novices， preferred to utilize attribute-based search pattern during fund investment decision-making， and displayed a more non-compensatory approach to information processing. （2） Only the decision quality of novices in fund investment was affected by the information search pattern， indicating that their decision quality improved when they searched for information based on attributes. In contrast， the decision quality of experienced investors was unaffected by the information search pattern but positively influenced by working memory. Study 2 demonstrated that participants who used form paper for intervention had higher decision-making quality than those who used blank paper， indicating the effectiveness of the structured intervention.

This study makes theoretical and practical contributions to the literature. First， it explores the characteristics of the information processing process during fund investment decision-making and its relationship with decision outcomes， filling the research gap regarding the “process” of information processing and deepening the understanding of the essence of decision-making ability in fund investment. Second， it extends the “expert-novice” paradigm to the field of fund investment， summarizing the differences in the search pattern and compensatory behavior between experts and novices， further supporting the heuristic decision model. Third， it proposes effective interventions to assist novice investors in improving their online fund investment and inspires the interface design of fund applications.

Keywords "fund investment decision， experienced investors， novices， information processing， intervention