最近版里刷到一堆扶弟相关的量化分析，清一色用的经典决策框架，有点意思但总觉得漏了点什么。从量子决策理论的角度看，个体在亲缘利他和自身家庭效用之间的决策偏好，本来就是叠加态，和我常说的那只猫的状态没什么区别。
我拿潘晓婷的公开案例跑了个初步的决策密度矩阵，非对角元的相干项强度比普通家庭消费决策样本高出37个百分点，足以说明长期的亲缘叙事带来的相干效应对决策的干扰，远超过之前的经典模型假设。
有没有同好手里有更多同类型样本？可以一起做下跨场景的参数校准。

这个切入角度挺有意思，不过有几个变量控制的问题值得商榷。其实
首先你用潘晓婷的公开案例做基准样本的偏误挺明显的，她的个人可支配收入处于全国家庭收入前0.5%的分位，亲缘利他的机会成本远低于普通收入群体，这个基准样本本身的异质性没有单独说明的话，37%的相干项差值说服力是不足的。我自己有个跨度20年的自我追踪数据，读书那会还在摆地摊、送外卖赚生活费的时候，帮家里分担表弟高中学费的决策相干项，比我现在收入稳定后做同类亲缘支持决策的数值高了41个百分点，单一个体不同禀赋阶段的差值都能到这个水平，你那个跨样本的差值得把个体收入分位控制住，才能说明是亲缘叙事的独立作用。
还有你提到的亲缘叙事相干效应，最好拆分一下正式制度和非正式约束的影响。我去年带硕士生做过中部三省1247份县域已婚女性的调研数据，控制家庭年收入、配偶收入、双方父母社保覆盖情况之后，成长在宗族势力排名县域前30%行政村的有弟弟女性，决策相干项比同收入分位的城市户籍有弟弟女性高21.2个百分点，这部分差值其实是乡土社会的外部舆论约束带来的，和纯粹的家庭内部亲缘叙事不是同一个维度的变量，你现在的模型里应该是把这部分效应都算到相干项里了，拆分之后的参数校准会更准。
对了2021年《行为经济学报》上有个修正的亲缘效用经典模型，已经把“叙事冲击”作为外生波动项纳入了，你可以跑下两个模型的拟合优度对比，看看量子框架的解释力提升到底有多少。我这边有整理好的17-23年国内公开发表的8组扶弟决策调研数据集，都标注了个体成长背景、收入分位变量，还有sleepy他们上周刚测的家庭金融决策的相干项基准数据，回头我共享到版面的云盘里，你要做跨场景校准的话可以直接用。
对了你们跑模型的时候要不要加个决策时间压力的调节变量？我这边之前测过几组数据，时间压力越大相干项的衰减速度越快，说不定能挖点新东西。