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强互惠的演化人类非亲缘族群中的合作.docVIP

强互惠的演化人类非亲缘族群中的合作.doc

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强互惠的演化人类非亲缘族群中的合作

强互惠的演化:人类非亲缘族群中的合作* Samuel Bowles Herbert Gintis? 梁 捷(译) 摘要:在一个血缘相关程度很低的族群中,人类如何维持高度的合作关系?我们认为,这依赖于许多人都具有一种行为倾向,会去惩罚那些破坏群体规范的人,即使这种行为会给他们自己造成一定的损失。无论在行为实验还是自然状态中,我们都能广泛地观察到这种带有利他性质的惩罚行为,以及它对维持高度合作关系的重要作用。 我们构建了一个被我们称为“强互惠”的模型来描述合作与惩罚:一个族群的成员能够从互相忠诚的群体规范中得到好处。“强互惠者”恪守这些规范并惩罚那些违反规范的人,甚至不惜使自己的适存度降低到族群其他成员之下;那些没有受到惩罚的“自私者”,则通过违反这些规范来获取自身利益;而那些单纯的“合作者”,只知道遵守这些规范却从不惩罚他人以搭便车。基于个体行为的计算机仿真显示,在一个假设的、距人类畜牧和农耕时代之前约10万年左右的环境里,那些最初非常稀少的“强互惠者”可以得到繁衍,从而使族群中三种典型的行为者保持大致稳定的比例。其结果,可以使一个族群维持较高的合作水平。这一结论不依赖族群成员之间的血缘关系和族群(内部)灭绝行为的发生(例如从肉体上消灭违反群体规范者)。 关键词:多层次选择 强互惠 人类合作 利他惩罚 1 导论 在一个血缘相关程度很低的族群中,人类如何维持高度的合作关系?我们提出的假设是:许多人具有一种惩罚那些破坏群体规范者的行为倾向,即使这一行为会把他们自己的适存度降低到族群其他成员之下。这种利他惩罚的必要性和令人信服的证据,主要来自受控制的行为实验,特别是有关公共品和公共池的研究,最后通牒以及其他的博弈实验(Yamagishi 1986,Ostrom,Walker和Gardner 1992,Fehr 和 G?chter 2002),还有人类学的田园调查 (Knauft 1991,Boehm 1984,1993),集体行动的历史文献(Moore 1978,Scott 1976, Wood 2003)以及我们对日常生活的观察。 有些关于利他惩罚演化的观点是有疑问的。比如,假定族群(内部)的灭绝行为十分普遍,那么,利他惩罚可以通过幸存者对规范忠诚作出的贡献得到进化(Boyd,Gintis,Bowles 和Richerson,2003)。还有,如果惩罚被处理成一个潜在的、昂贵的信号,而不是让对手、同伴或反对者对这一事件的后果茫然不知,那么,即使那些违反规范的人也可以从中获得适当的好处(Gintis ,Smith和 Bowles 2001)。我们在这里探讨了一种不同的机制:利他惩罚在一个既不发送信号,也不存在肉体灭绝条件下所扮演的角色。更确切地说,惩罚采取了一种“放逐”(ostracism)或“规避”(shunning)的形式,从而使这些惩罚带来的后果更为温和。 ————————————————————————————————— * 该文原刊发于2004年2月美国《理论生态生物学》杂志(Theoretical Population Biology,65,2004,17–28), 我们感谢作者对使用此文的授权。翻译梁捷,复旦大学经济学院。校阅叶航。 * Samuel Bowles,美国桑塔费研究院和意大利锡耶纳大学;Herbert Gintis,美国桑塔费研究院和美国麻萨诸塞州立大学。作者通讯方式:bowles@santafe.edu (S. Bowles),hgintis@comcast.net (H. Gintis)。 我们假定族群成员的利益来自一个使他们保持互相忠诚的行为规范,个体能服从这些规范并惩罚那些违规者,即使这么做会给行为者带来一定的损失;而这些损失对族群中其他成员来说,比如不服从这一规范或不惩罚违规者的人来说是不存在的。我们把这一行为称做“强互惠” (strong reciprocity)。强互惠者是利他的,他们通过提高合作水平来增进族群的利益,却自己承担了惩处卸责者所需的成本。 我们来考虑那些合作者(Cooperators),他们无条件合作但从不惩罚别人从而在竞争中比强互惠者占优,因为后者要承担惩罚别人的成本。但如果合作者逐渐取代了强互惠者,族群中自私个体的比例将会增加。因为随着强互惠者的减少,自私的人将更容易逃避责任(卸责),从而使他们的适存度超过合作者,直至最后取代他们。我们下面模拟了这一动态过程(见图1)。基于这一理由,合作者在人口比例中不会完全取代强互惠者。而且,一旦一个卸责比例很低的社会建立起来,惩罚的预期成本将变得很低,于是族群内部不利于强互惠者的选择压力就很弱了。 我们的模型反映了以下经验事实: 首先,族群的规模足够小,以至于族群成员能够直接观察另一个人并与之交往。

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