DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 副溶血弧菌为凡纳滨对虾养殖中的常见致病菌，在一定条件下会造成对虾红体、烂鳃、早期死亡综合症等病症 [ 13 ]。同时，副溶血弧菌也是人畜共患病原菌，可导致腹泻、呕吐等胃肠疾病。抗生素治疗目前被认为是治疗副溶血弧菌病的有效手段。已有研究表明，我国一些地区水产养殖源弧菌对部分喹诺酮类抗生素已产生耐药性，如广西凡纳滨对虾源副溶血弧菌对盐酸沙拉沙星、环丙沙星的耐药率分别为94.03%、4.48% [ 14 ]；福建、海南、江苏和浙江等地的副溶血弧菌对恩诺沙星的耐药率在4.5%~18.5%之间 [ 15 ]；上海、山东、江苏等地水产养殖源弧菌对环丙沙星、恩诺沙星和诺氟沙星的耐药率达16.7%~32.5% [ 16 ] 等，这些有关水产养殖源弧菌的喹诺酮类耐药性的报道给人们敲响了警钟。对副溶血弧菌进行喹诺酮类耐药基因调查，对于收集副溶血弧菌菌株的分子流行病学特征以及监测其喹诺酮类耐药性具有重要意义。 自1998年首次报道了一种质粒介导喹诺酮类耐药基因并将其命名为qnrA基因后，研究人员相继在许多不同的细菌上发现各种qnr基因 [ 17 ]。qnrC、qnrS、qnrVC等质粒介导喹诺酮类耐药基因的编码蛋白可以保护喹诺酮类的作用靶位，使细菌免受喹诺酮类抑制 [ 3 ]。本试验qnrC基因的氨基酸序列同源性分析结果表明，防城港株F17383与副溶血弧菌广西株TOE26912.1、湖北株TOP53441.1、美国株OQU02262.1的同源性在98.8%~100.0%之间，表明来自不同地区的几株副溶血弧菌菌株之间其qnrC基因相对比较保守。qnrVC基因的同源性分析和进化树构建结果表明，北海株B13121与副溶血弧菌香港株AXI69764.1、深圳株AXA19787.1聚为一支，同源性分别为99.4%和97.5%，但B13121与另一副溶血弧菌深圳株ANS55787.1位于进化树的不同分支上，其同源性仅为85.5%。由于qnrVC基因可以通过质粒以及插入序列、转座子、整合子等可移动遗传组件在不同细菌种群之间进行水平传播 [ 18 ]，推测B13121、香港株AXI69764.1、深圳株AXA19787.1这3株菌株的qnrVC基因可能与深圳株ANS55787.1的qnrVC基因具有不同的来源，但具体来源为何仍需要进一步的探讨。 根据本试验结果，广西凡纳滨对虾源副溶血弧菌中喹诺酮类耐药基因qnrC、qnrS、qnrVC的总检出率分别为2.9%、0%、2.9%，三种基因的检出率在防城港市、钦州市、北海市菌株之间的差异均不显著(P > 0.05)。与其它水产养殖源弧菌相比，本试验受试菌株的qnrC检出率与娄阳(0%) [ 19 ]、周海波(5.6%) [ 20 ] 的检出率接近，qnrS检出率与娄阳(0%) [ 19 ]、李健(0%) [ 16 ]、周海波(0.9%) [ 20 ] 的研究结果接近，qnrVC检出率小于李健(25%) [ 16 ] 和刘旭(50%) [ 18 ] 的检出率、与周海波(2.8%) [ 20 ] 的检出率接近。可见，不同来源的弧菌之间qnrVC检出率差异性相对较大，造成该结果的原因可能与菌株所处的水环境含qnrVC基因浓度不同有关，水产养殖用水也可能被含有qnrVC基因的生活废水或畜禽养殖废水污染 [ 21 ]。据报道，与抗性基因碱基突变相比，质粒介导的qnr基因水平传播能力更强，且含有质粒介导喹诺酮类耐药基因的临床分离细菌往往还会携带诸如广谱β-内酰胺酶基因等其它抗生素类耐药基因 [ 3 ]。由于qnrC、qnrVC等质粒介导耐药基因的存在增加了广西凡纳滨对虾源副溶血弧菌对喹诺酮类抗生素产生耐药的可能性，为尽可能控制副溶血弧菌对喹诺酮类和β-内酰胺类等其他抗生素耐药状况的加剧，建议应继续加强对qnrC、qnrS、qnrVC等喹诺酮类耐药基因的监控，同时避免水产养殖用水受生活废水或畜禽养殖废水的污染。
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user: 5. 结论 34株广西凡纳滨对虾源副溶血弧菌中，qnrC、qnrS、qnrVC基因的检测率为2.9%、0%、2.9%，在三个市之间三种耐药基因的检出率没有显著差异。防城港株F17383的qnrC基因的氨基酸序列与副溶血弧菌TOE26912.1、TOP53441.1、OQU02262.1亲缘关系最近，北海株B13121的qnrVC基因的氨基酸序列与副溶血弧菌AXI69764.1亲缘关系最近。
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user: 摘 要 本文采用2009~2018年润灵环球责任评级数据(RSK)和国家知识产权局专利数据，基于信号理论，从行业差异视角研究了企业社会责任(CSR)对企业技术创新绩效的影响。研究发现：1) CSR表现对企业技术创新绩效具有促进作用，体现为创新专利数量和质量的提升。进一步考虑不同行业环境影响发现：2) 处于行业领先水平的焦点企业，其CSR对企业技术创新绩效促进作用更明显，表明其具有“领头羊”式的CSR信号作用；3) 行业竞争程度较高或处于高技术密集行业时，CSR表现对企业技术创新绩效的促进作用更明显。以上研究表明，CSR对企业技术创新绩效的影响效应具有异质性，而该异质性与企业所处行业差异具有强烈关系。 关键词 :企业社会责任，创新绩效，信号理论 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 创新是公司保持竞争优势的重要战略 [ 1 ]。由于创新对企业竞争力的重要性，许多研究探索了驱动企业创新的因素 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。近年来，金融经济学家关注众多组织层面因素对企业创新的影响，包括企业规模、企业年龄、融资约束、股权结构和企业决策者特征 [ 5 ] [ 6 ]。随着企业社会责任(corporate social responsibility， CSR)在发达和发展中国家的兴起 [ 7 ]，学者开始关注CSR与技术创新之间的关系。 目前关于CSR对技术创新的研究主要集中在两个方面：一是CSR能促进创新绩效。研究指出，CSR有助于吸引高素质的人才和改善与利益相关者关系，提高创新产出绩效(Martinez-Conesa et al.， 2017; Luo and Du， 2015)；二是CSR会抑制创新绩效。研究认为CSR可能会对创新活动的资源产生“挤出”效应，降低了创新投入 [ 8 ]。然而，以上研究路线隐含地假设，CSR在不同行业环境中具有同质的信号作用，没有考虑行业差异对信号传递影响，进而对企业技术创新绩效的影响。那么行业邻居的CSR表现、行业竞争程度和技术密集型行业环境是否会使CSR对企业技术创新绩效的影响不同呢？有研究表明，竞争状况和行业环境是影响CSR行为的重要因素 [ 9 ] [ 10 ]，同时，信号理论也认为，信号强度可能因不同环境而变化 [ 11 ]，因而，CSR作为缓解信息不对称的机制的有效性可以在传输到不同的环境时被改变，从而影响创新资源获取和技术创新绩效。 本文基于中国2009~2018年上市公司财务数据、润灵环球评级数据和(Rankins CSR Ratings， RKS)和国家专利统计局专利数据，实证考察了CSR与技术创新绩效的关系。研究发现，CSR对企业技术创新绩效具有促进作用，体现为创新专利数量和质量的提升。进一步考虑行业邻居的CSR表现差异的影响发现，处于行业领先水平的焦点企业，其CSR对企业技术创新绩效促进作用更明显，表明其具有“领头羊”式的CSR信号作用。此外，CSR对企业技术创新绩效促进作用在行业竞争程度和行业技术密集度存在异质性。具体而言：行业竞争程度较高或处于高技术密集行业时，CSR表现对企业技术创新绩效的促进作用更明显。 与既有文献相比，本文的贡献主要体现在二个方面：第一，考察了行业差异化对CSR与技术创新绩效的影响。本文从行业邻居的CSR表现差异来考察焦点企业“领头羊”式信号；除此之外，本文还进一步拓展了行业竞争程度和技术密集型行业间差异化影响。第二，本文数据具有一定的独特性。本文采用手工收集的国家专利统计局2009~2018年专利数据，其数据具有独特性。 后文内容结构安排如下：第二部分为理论分析与研究假说，第三部分为研究设计与实证分析，第四部分为稳健性检验，最后是结论与展望。
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user: 2. 理论基础与研究假设 2.1. CSR与技术创新绩效 创新可以帮助企业获得市场竞争优势 [ 1 ]，但也可能加剧企业及其利益相关者之间的信息不对称，影响企业创新资源获取及创新合作。创新是一个长期的、多阶段的、不可预测的过程。它包括探索新的、未经测试的、具有高失败概率的技术或方法 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。因而创新的特性会带来突发事件 [ 15 ] 和不确定性投资回报率。同时创新合同的复杂性也易导致个别理性、集体次优的机会主义行为 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。因而，企业与利益相关者存在信息不对称，很容易造成事前的逆向选择和事后的道德风险，高度的信息不对称将不利于企业异质性创新资源的整合，从而不利于企业创新。 在公司创新情境下，CSR的实践可以向市场释放一个意图信号——即企业通过履行CSR表明自己的善意和强大的金融与技术能力，这一信号能缓解利益相关者的担忧并获得他们的创新资源支持 [ 19 ]。CSR信号具有可观测性和可靠性。良好CSR表现的企业能够在利益相关者眼中建立良好的社会形象 [ 20 ]，具有可观测性；同时，CSR需要企业大量投入 [ 21 ]，成本高昂，只有真正注重可持续发展的公司才能负担得起 [ 22 ] [ 23 ]，对于不可持续的企业来说，CSR可能是一项非常昂贵且无回报的投资，因而具有可靠性。因此，企业通过企业社会责任能表明自己的善意和能力，缓解与利益相关者之间的信息不对称 [ 24 ] [ 25 ]，从而获得利益相关者创新资源的支持。基于上述CSR作为信号促进企业技术创新绩效影响的理论分析，本文提出研究假设1： H1：CSR表现水平越高，企业技术创新绩效越高，表现为专利数量和专利质量的提升 2.2. 行业差异、企业社会责任与技术创新绩效 为了进一步探讨其内在机制，我们从行业差异的角度，进一步讨论CSR与技术创新绩效的关系，将讨论行业邻居的CSR表现、行业竞争程度和行业技术密集度对前述关系的影响作用。 2.2.1. 行业邻居的CSR表现的影响 与行业邻居差异化的企业能获得更高的关注度，从而获得更多的创新资源。根据信号理论，处于行业领先水平的焦点企业，其CSR表现会形成一个差异化“信号策略” [ 26 ]，是更具可观测的；其次CSR资源投入是昂贵的，更具可靠性。在同一个行业中，焦点企业的CSR与行业邻居CSR会形成竞争互动关系 [ 27 ]，当焦点企业CSR高于行业邻居，其差异性对比能传递焦点企业潜在能力信息 [ 28 ]，其较高的能力信息更能获得利益相关者的青睐，缓解信息不对称，获得更多创新资源支持 [ 29 ] [ 30 ]。综上，处于行业CSR领先水平的焦点企业更能获得差异化竞争优势，缓解与利益相关者间的信息不对称，从而获得更多的创新资源，促进企业技术创新。提出以下假设3。 假设2：处于行业领先水平的焦点企业，其CSR表现对技术创新绩效的促进作用更明显 2.2.2. 行业竞争程度的影响 作为企业经济活动的CSR行为在一定程度上是企业对具体的市场环境与竞争状况的反应。一方面，激烈的市场竞争提高了企业利用CSR差异化获取创新资源的动机 [ 31 ]。激烈的行业竞争使企业创新活动的预期需求水平和未来收益方面临高度不确定性 [ 32 ]，因而，市场竞争加剧将促使企业采用策略性CSR释放自己的信息，缓解企业与利益相关者的信息不对称，获得利益相关者的青睐和更多的创新资源。有研究发现，产品市场竞争越激烈，企业越愿意投入CSR以获得竞争优势 [ 33 ]。对于高竞争行业，利用CSR差异化战略缓解信息不对称获取和利用外部资源是企业创新的关键 [ 34 ] [ 35 ]。因而，处于激烈市场竞争环境中的企业会主动关注利益相关者的需求，通过承担对利益相关者的社会责任，获得利益相关者的关注，从而获得其在创新资源。综上，市场竞争程度会提高企业利用CSR进行“差异化”，获得利益相关者创新支持的动机。 假设3：当行业竞争程度较高时，CSR表现对技术创新绩效的促进作用更明显 2.2.3. 行业技术密集的影响 创新是一个长期的、多阶段的、不可预测的、特殊的过程，其回报率比较小，并且利益相关者对创新项目过程控制可能性比较小，因而造成了企业与利益相关者在创新方面的信息不对称。首先，与低技术密集型行业相比，高技术密集行业专有信息更为私密，并且涉及到相当大一部分的隐性知识，这些知识无法用文字、数字或图片准确传达 [ 36 ]，使得利益相关者对企业机会主义感知程度较高，企业与利益相关者之间的信息不对称更加严重；其次，高技术密集行业的企业通常会因投资期限更长、特殊风险更高和回报不确定性更大而面临更高的信息不对称和逆向选择问题 [ 37 ] [ 38 ]。因而，由于高技术密集行业的特性，更需要企业社会责任作为一种不可模仿的差异化手段来表征企业善意与企业能力的信号，从而缓解信息不对称；因此，我们推断在高技术密集行业中，企业社会责任对创新产出的作用更强。据此，我们提出了： 假设4：当处于高技术密集型行业时，CSR表现对技术创新绩效的促进作用更明显
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user: 3. 模型设定与数据 3.1. 样本选择和数据来源 本文CSR评级得分数据来自2009~2018“润灵环球”责任评级(RKS)榜，专利数据来自2009~2018年国家知识产权局数据库，依据“润灵环球”公布企业社会责任的公司编码进行手工收集，剔除专利数量超过5000的企业，最终剩余488家企业，剔除缺失值，最后获得2924个数据；本文对样本进行如下筛选：1) 剔除金融、保险行业的公司样本；2) 剔除ST、ST*公司样本；3) 剔除已经退市的公司样本；4) 剔除CSR评分数据不全的公司样本，将专利数据与CSR数据匹配后最终得到可用样本总数为2920个。其他数据来自CSMAR数据库。 3.2. 模型设定 在借鉴 [ 39 ] 等文献的所提出的创新专利模型的基础上，建立OLS回归模型检验本文研究假设 1 。本文用来检验CSR对企业技术创新专利数量和质量影响效应的计量模型具体设定如下： P a t e n t ( _ n u m i ， t + 1 ， _ q u a l i t y i ， t + 1 ) = α 0 + α 1 C S R i ， t + ∑ j 6 β j C t r l j . i ， t + ε i ， t (1) 考虑到CSR行为对企业创新活动的影响的滞后性，借鉴已有研究对此问题的讨论 [ 40 ]，解释变量和控制变量均采用滞后一期的做法。因变量 P a t e n t _ n u m i ， t + 1 和 P a t e n t _ q u a l i t y i ， t + 1 为企业i在t + 1年的专利数量和专利质量指标。 C S R i ， t 表示i上市公司在t年的CSR， C t r l j . i ， t − 1 指代控制变量，j为控制变量序号(j = 1，2，3，4，5，6)，根据 [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] 对控制变量的选取，本文控制变量包括：公司规模(Size)、公司年龄(Age)、杠杆水平(Lev)、盈利能力(Rov)、研发投入强度(R&D)、董事会规模(Boardsize)。同时本文控制了年份和行业效应。 3.3. 变量定义 3.3.1. 创新变量 创新变量为创新专利数量、创新专利质量。创新专利数量(Patent_num)：本文采用的专利数来自国家知识产权局专利查询系统，并根据润灵环球企业社会责任评级报告上所公布的上市公司对专利数据进行整理。参照 [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] 的做法，实证研究中采用企业当年所申请的专利中最终获得授权的专利数量作为企业创新数量的代理变量。创新专利质量(Patent_quality)：本文采用知识宽度方法 [ 48 ]，企业专利知识宽度的具体计算方法为： P a t e n t _ k n o w e d g e n t t = 1 − ∑ α 2 ，其中，α表示专利分类号中各大组分类所占比重，采取大组层面的赫芬达尔—赫希曼指数( HHI) 的逻辑思路对其进行加权。 3.3.2. CSR变量 CSR，使用“润灵环球”责任评级(RKS)榜报告中企业社会责任表现的MCTi总评分作为解释变量，MCTi评分采用结构化专家打分法从整体性、内容性、技术性、行业性四个维度全面评价上市公司的企业社会责任水平。MCTi评分满分100，其中整体性评价权重30%，内容性评价权重45%，技术性评价权重15%，行业性评价权重10%。企业社会责任总得分等于这四项指标的加权计总，最高为100分企业社会责任总评分越高，说明该企业履行CSR的水平越好。 3.3.3. 行业特征变量 行业邻居CSR表现变量：本文借鉴 [ 49 ] [ 50 ] 的研究，行业邻居CSR用同行平均CSR (除焦点企业)代表。当焦点企业CSR高于行业邻居，为行业领先地位，赋为1；否则，为行业落后，赋为0。 行业竞争程度变量：本文行业竞争程度是参照已有文献的划分标准 [ 51 ] [ 52 ]，将采掘业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，电力、燃气及水的生产和供应业，交通运输、仓储和邮政业，房地产业，传播与文化业，建筑业、农、林、牧、渔，社会服务业等行业划分为低竞争行业，赋值为0；其余行业划分为高竞争行业，赋值为1。 技术密集型行业变量：本文技术密集型行业变量是根据行业研发投入强度的中位数将行业分为高技术密集型行业和低技术密集型行业 [ 53 ]，其中高技术密集型行业赋值为1，低技术密集型行业赋值为0。主要变量定义见表1。 Table 1 Main variable definition 类型 变量名称 变量符号 变量说明 考察变量 创新专利数量 Patent_num 年度公司专利授权的总数 创新专利质量 Patent_quality 参考张杰等的研究 企业社会责任 CSR 目标公司的企业社会责任评分 (润灵) 控制变量 公司规模 Size 员工人数的对数 公司年龄 Age 公司自成立年份起的年数，取自然对数 杠杆水平 Lev 资产负债率=总负债/总资产 盈利能力 Rov 资产收益率=净利润/总资产余额 研发投入强度 R&D 研发投入强度(研发费用/总资产) 董事会规模 Boardsize 董事会董事人数 产权性质 Soe 国企赋值1，非国企赋值0 调节变量 行业邻居的CSR表现 Industry peer 当焦点企业的CSR表现行业领先，赋值1，否则为0 行业竞争强度 Competition 参照岳希明(2010)、刘渝琳等(2012)的划分标准 技术密集型行业 Tech 高技术密集型行业赋值为1，低技术密集型行业赋值为0 表1. 主要变量定义
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user: 5. 稳健性检验 5.1. 关于内生性问题的讨论 5.1.1. 替换变量 本文采用CSR等级进行替换，在BB(含)以上为1，否则为0；然后针对模型(1)进行回归，结果见表9中所示。由表9中的回归结果可以看出，采用CSR等级衡量的CSR表现与创新专利数量和质量均正相关，与主检验分析中表4的回归结果一致，说明前述结论具有稳健性。 Table 9 Regression results of variable substitution and Tobit mode 替换变量 Tobit模型 (1) (2) (3) (4) 变量 专利数量(t+1) 专利质量(t+1) 专利数量(t+1) 专利质量(t+1) 企业社会责任 0.220 *** 0.0226 *** 1.657 *** 0.155 *** (3.274) (2.990) (4.01) (3.06) 董事会规模 0.0587 *** 0.00136 0.080 *** 0.004 (2.809) (0.619) (2.96) (1.36) 杠杆水平 1.644 *** 0.0479 * 1.962 *** 0.092 ** (8.297) (1.919) (7.25) (2.53) 企业年龄 0.108 0.0395 *** 0.087 0.043 ** (0.992) (3.214) (0.61) (2.36) 企业规模 0.176 *** 0.00674 ** 0.202 *** 0.010 ** (6.218) (2.028) (5.31) (2.14) 研发投入强度 0.159 *** 0.00492 ** 0.201 *** 0.011 *** (8.474) (2.547) (8.30) (3.84) 盈利水平 10.70 *** 0.530 *** 12.715 *** 0.830 *** (12.06) (5.111) (11.20) (5.78) 产权性质 0.101 −0.00794 0.094 −0.009 (1.466) (−0.947) (1.06) (−0.82) 年份效应 控制 控制 控制 控制 行业效应 控制 控制 控制 控制 Constant −3.631 *** −0.171 *** −6.129 *** −0.542 *** (−7.427) (−3.183) (−7.97) (−5.57) 样本数量 2，920 2，920 2，920 2，920 R-squared 0.292 0.161 0.0847 0.2573 Adjusted R2 0.283 0.150 表9. 变量替换和Tobit模型回归结果 t-statistics in parentheses *** p < 0.01， ** p < 0.05， * p < 0.1. 5.1.2. Tobit模型 考虑到部分企业的专利申请量为0的情况，本文还使用Tobit模型对原模型进行进一步的估计(见表9的第(3)、(4)列)。从实证结果可以发现CSR的估计系数在1%水平上显著为正，该结果同样与基准回归结果一致。 5.1.3. 工具变量法 本文可能存在因果双向交互影响内生性问题，因此通常可以利用工具变量法来解决以上问题。借鉴 [ 54 ] [ 55 ] 的研究，选取注册地属于同一地级市的CSR表现年度均值Csr_ location 和属于同一行业(依据润灵行业分类)的CSR表现年度均值Csr_hy作为工具变量。综合考虑，本文工具变量检验方法选取GMM方法。 表10中列示了工具变量的第二阶段回归结果，可以看出，gmm回归估计方法下，企业创新专利数量pnum、企业创新专利质量pqua_mean均与第一阶段回归得到的CSR表现估计值Csr显著正相关，与与主检验分析中表2的回归结果一致，说明前述结论具有稳健性。同时，根据通过过度识别检验，P值均大于0.1，表示所有工具变量都是外生的；根据弱工具变量检验，R 2 调整值大于0.5、R 2 部分值大于0.4，F值大于10，即可认为该工具是强工具变量。 Table 1 0 Instrumental variable metho (1) (2) 变量 专利数量(t + 1) 专利质量(t + 1) 企业社会责任 1.071 *** 0.129 *** (2.684) (2.893) 董事会规模 0.0680 *** 0.00107 (2.992) (0.440) 杠杆水平 1.628 *** 0.0267 (7.489) (0.963) 企业年龄 0.139 0.0374 *** (1.143) (2.682) 企业规模 0.160 *** 0.00531 (4.943) (1.406) 研发投入强度 0.159 *** 0.00520 ** (7.823) (2.484) 盈利水平 10.49 *** 0.441 *** (10.61) (3.882) 产权性质 0.0899 −0.00908 (1.182) (−0.974) 年份效应 控制 控制 行业效应 控制 控制 Constant −3.856 *** −0.149 ** (−6.763) (−2.292) 样本数量 2，413 2，413 R-squared 0.287 0.156 Adjusted R2 0.277 0.144 Hansen’s J 3.59554 0.215234 P_value 0.1657 0.8980 Adjusted R-sq 0.8446 0.8446 Partial R-sq 0.7874 0.7874 F 3092.68 3092.68 表10. 工具变量法 t-statistics in parentheses *** p < 0.01， ** p < 0.05， * p < 0.1.
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user: 6. 研究结论与展望 基于2009~2018年润灵环球责任评级数据和国家知识产权局专利数据进行了实证研究。从信号理论的视角，研究了CSR对企业技术创新绩效的影响。研究发现，CSR对企业技术创新绩效具有促进作用，体现为创新专利数量和质量的提升。进一步考虑行业邻居的CSR表现差异的影响发现，处于行业领先水平的焦点企业，其CSR对企业技术创新绩效促进作用更明显，表明其具有“领头羊”式的CSR信号作用。此外，CSR对企业技术创新绩效促进作用在行业竞争程度和行业技术密集度存在异质性。具体而言：行业竞争程度较高或处于高技术密集行业时，CSR表现对企业技术创新绩效的促进作用更明显。以上研究表明，CSR对企业技术创新绩效的影响效应具有异质性，而该异质性与企业所处行业环境有强烈关系。 本文的研究具有实践意义。当前，在社会各界的广泛关注下，履行CSR已成为一种趋势。本文的研究显示，行业邻居CSR表现、行业竞争程度和技术密集型行业都能对企业CSR信号传递产生影响，从而对企业竞争优势产生影响。因此，企业决策者在履行CSR或者制定CSR战略过程中需要注重对标行业竞争对手CSR、与行业竞争对手进行差异化，突出自身CSR战略的特色，这样会获得更多利益相关者的关注；同时也要注重行业环境的差异，不要盲目实施CSR活动，要根据行业特点。未来的研究，一方面可以基于上述CSR所处行业水平(对标行业竞争对手表现)，深入分析和比较目标企业CSR和行业竞争对手CSR表现对技术创新的影响差异与作用机理，另一方面还可以从信号理论角度探讨不同CSR表现特征对企业其他生产经营活动的影响差异与作用机理，如，经营风险等，为深入理解CSR与企业价值之间的关系提供新的知识。
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user: 摘 要 本论文考虑响应变量缺失下变系数部分非线性模型的统计推断，我们采用完全数据方法下的轮廓非线性最小二乘来估计未知参数和非参函数，同时建立了估计量的渐近正态性。 关键词 :变系数部分非线性模型，轮廓非线性最小二乘，缺失响应变量 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近几年来，变系数部分非线性模型由于半参模型的灵活性和非参模型的易解释性受到了大量的关注， Y = X T θ ( U ) + g ( Z ， β ) + ε ， 其中Y是响应变量， X ， Z ， U 是协向量，且 X ∈ R q ， Z ∈ R r ， U ∈ R ， θ ( ⋅ ) = ( θ 1 ( ⋅ ) ， ⋯ ， θ q ( ⋅ ) ) T 是q维未知的系数函数向量， g ( ⋅ ， ⋅ ) 为给定的非线性函数，参数 β = ( β 1 ， ⋯ ， β p ) T 的维数没有必要一定和Z相等，随机误差 ε 满足 E ( ε | X ， U ， Z ) = 0 ， V a r ( ε | X ， U ， Z ) = σ 2 。 此模型最初由Li和Mei (2013) [ 1 ] 提出，且包含很多重要的子模型，像变系数模型、非线性模型、部分非线性模型和变系数部分线性模型等，因此对此模型的统计研究具有相当大的意义，他们提出用轮廓非线性最小二乘估计方法估计参数向量 β 和系数函数向量 θ ( U ) ，Zhou，Zhao和Wang (2017) [ 2 ] 采用经验似然方法获得参数和非参部分的区间估计。 据我们所知，还没有文献研究过变系数部分非线性模型的缺失响应变量的推断，此论文用完全数据法处理缺失响应变量，并对VCPNLM模型推荐轮廓非线性最小二乘估计方法。
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user: 2. 基于完全数据下轮廓非线性最小二乘的估计 我们假定随机样本 { Y i ， X i ， U i ， Z i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 是从下面变系数部分非线性模型中产生 Y i = X i T θ ( U i ) + g ( Z i ， β ) + ε i ， 其中 { ( X i ， U i ， Z i ) ， i = 1 ， ⋯ ， n } 可以被完全观测到，响应变量 Y i 随机缺失，当 Y i 被观测到，指示变量 δ i = 1 ，当 Y i 缺失，指示变量 δ i = 0 ，选择概率函数为 P ( δ i = 1 | Y i ， X i ， U i ， Z i ) = P ( δ i = 1 | X i ， U i ， Z i ) = π ( X i ， U i ， Z i ) ，对于选择概率函数的估计，本论文我们选取logistic模型选择概率 π ( V i ， ω ) = exp ( ω 0 + ω 1 T X i + ω 2 U i + ω 3 T Z i ) 1 + exp ( ω 0 + ω 1 T X i + ω 2 U i + ω 3 T Z i ) ， 其中 V i = ( X i T ， U i ， Z i T ) T ， ω = ( ω 0 ， ω 1 T ， ω 2 ， ω 3 T ) T 为未知参数向量，自然地，可以通过最大化下面的对数似然函数来估计 ω ， ln L ( ω ) = ∑ i = 1 n { δ i ln [ π ( V i ， ω ) ] + ( 1 − δ i ) ln [ 1 − π ( V i ， ω ) ] } ， 此时 π ( V i ， ω ) 的拟似然估计量为 π ( V i ， ω ^ ) ，具体细节请参考陈盼盼，冯三营和薛留根(2015) [ 3 ]。 下面模型 δ i Y i = δ i X i T θ ( U i ) + δ i g ( Z i ， β ) + δ i ε i (2.1) 是完全数据下的模型，对于 u 0 领域附近的u，对 θ j ( u ) 应用泰勒展开可得， θ j ( u ) ≈ θ j ( u 0 ) + θ ′ j ( u 0 ) ( u − u 0 ) ，如果给定 β ，这时可以用局部线性估计方法并最小化下面式子得到系数函数的 θ ( u ) 估计 ∑ i = 1 n δ i { Y i − g ( Z i ， β ) − ∑ j = 1 q [ θ j ( u 0 ) + θ ′ j ( u 0 ) ] ( U i − u 0 ) X i j } 2 K h 1 ( U i − u 0 ) 。 (2.2) 令 Y = ( Y 1 ， ⋯ ， Y n ) n ， g ( Z ， β ) = ( g ( Z 1 ， β ) ， ⋯ ， g ( Z 1 ， β ) ) T ， M = ( X 1 T θ ( U 1 ) ， ⋯ ， X 1 T θ ( U n ) ) T ， Ψ ( u 0 ) = ( θ ( u 0 ) T ， h 1 θ ′ ( u 0 ) T ) T ， W 1 ( u 0 ) = d i a g ( K 1 ， h ⋅ 1 ( U 1 − u 0 ) ， ⋯ ， K 1 ， h ⋅ 1 ( U n − u 0 ) ) ， Δ = d i a g ( δ 1 ， ⋯ ， δ n ) ， X h 1 ( u 0 ) = ( X 1 T h 1 − 1 ( U 1 − u 0 ) X 1 T ⋮ ⋮ X n T h 1 − 1 ( U n − u 0 ) X n T ) ， 此时最小二乘问题(2.2)的解为 Ψ ^ c ( u 0 ; β ) = [ X h 1 T ( u 0 ) W 1 ( u 0 ) Δ X h 1 ( u 0 ) ] − 1 X h 1 T ( u 0 ) W 1 ( u 0 ) Δ [ Y − g ( Z ， β ) ] ， 在 u 0 处系数函数向量 θ ( u ) 的估计量为 θ ^ c ( u 0 ， β ) = ( I q × q ， 0 q × q ) [ X h 1 T ( u 0 ) W 1 ( u 0 ) Δ X h 1 ( u 0 ) ] − 1 X h 1 T ( u 0 ) W 1 ( u 0 ) Δ [ Y − g ( Z ， β ) ] ， 令 M ^ = ( X 1 T θ ^ c ( U 1 ; β ) ⋮ X n T θ ^ c ( U n ; β ) ) = ^ S h 1 [ Y − g ( β ) ] ， 其中 S h 1 = ( ( X 1 T 0 1 × q ) [ X h 1 T ( U 1 ) W 1 ( U 1 ) Δ X h 1 ( U 1 ) ] − 1 X h 1 T ( U 1 ) W 1 ( U 1 ) Δ ⋮ ( X n T 0 1 × q ) [ X h 1 T ( U n ) W 1 ( U n ) Δ X h 1 ( U n ) ] − 1 X h 1 T ( U n ) W 1 ( U n ) Δ ) ， 最小化下面关于 β 的轮廓非线性最小二乘函数 Q c ( β ) = ∑ i = 1 n δ i { Y i − X i T θ ^ c ( U i ， β ) − g ( Z i ， β ) } 2 ， 可得完全数据方法下轮廓非线性最小二乘估计量 β ^ c ，此时把 β ^ c 代入 Ψ ^ c ( u 0 ; β ) 和 θ ^ c ( u 0 ， β ) 可得 Ψ ( u 0 ; β ) 的估计量 Ψ ^ c ( u 0 ; β ^ ) 和 θ ( u 0 ， β ) 的估计量 θ ^ c ( u 0 ， β ^ ) 。 引入以下标记： μ 1 ， j = ∫ u j K 1 ， h 1 ( u ) d u ， ν 1 ， j = ∫ u j K 1 ， h 1 2 ( u ) d u ， Γ ( u ) = E ( π ( V ) X X T | U = u ) ， Φ ( u ) = E ( π ( V ) X g ′ ( Z ， β 0 ) T | U = u ) ， 定理 2.1 设条件C1-C8成立， β 0 为参数真值，则 n ( β ^ c − β 0 ) → D N ( 0 ， σ 2 Σ − 1 ) ， 其中， Σ = E [ π ( V ) g ′ ( Z ， β 0 ) g ′ ( Z ， β 0 ) T ] − E [ Φ ( U ) T Γ − 1 ( U ) Φ ( U ) ] 。 定理 2.2 设条件C1-C8成立，对于任意的 u 0 ∈ Ω ，有 n h 1 [ Ψ ^ c ( u 0 ; β ^ c ) − Ψ 0 ( u 0 ) − 1 2 h 1 2 μ 1 ， 2 ( θ ″ 0 ( u 0 ) 0 ) ] → D N ( 0 ， Σ 1 ) 其中， Σ 1 = σ 2 f ( u 0 ) − 1 Γ − 1 ( u 0 ) ⊗ ( ν 1 ， 0 0 0 ν 1 ， 2 μ 1 ， 2 − 2 ) 。 特殊地， n h 1 [ θ ^ c ( u 0 ， β ^ c ) − θ 0 ( u 0 ) − 1 2 h 1 2 μ 1 ， 2 θ ″ 0 ( u 0 ) ] → D N ( 0 ， σ 2 ν 1 ， 0 f ( u 0 ) − 1 Γ ( u 0 ) − 1 ) 。
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user: 摘 要 胶东沿海地区祭祀海神的历史久远且不可详考，基于古人对大海的敬畏与崇拜，境内遍布龙王庙、天后娘娘庙、仙姑庙，以祈求风调雨顺、保佑渔民出海平安归来。而流传至今的祭海仪式，则是沿海渔民基于海神信仰的心理感知与行为实践的最佳诠释。本文选取胶东地区—乳山海阳所海神祭祀仪式作为研究的切入点，通过现场观察法和对4位受访者的深度访谈并利用NVivo11质性分析软件对其海神祭祀仪式中的心理感知与行为展开分析。研究表明，胶东沿海的海神祭祀仪式是当地渔民对大海敬畏与崇拜的价值表达以及祈求出海平安和丰收的功利主义双重心理驱动的结果，而基于此心理驱动的海神祭祀仪式行为已经固化为具有鲜明地域色彩的海神信仰文化，并随着时代的进步而得到不断的丰富和发展。对胶东沿海祭海仪式的探究并了解其内在的心理驱动机制，有利于沿海地区海神祭祀仪式的传承并丰富海神信仰的文化内涵，更好地推动沿海渔民产业和文化的健康发展。 关键词 :祭海仪式，海神信仰，心理机制 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 对我国宗教心理学近五年来的文献计量分析表明，民间信仰心理学已上升为仅次于佛教心理学的第二大潜力股(李朝旭，潘文静，董洪杰，2020)。普罗大众对于神灵的祭拜活动，以及这些行为背后的心理依据是民间信仰心理学的重要课题之一。世界各地的沿海地区基于自身的背景形成了各具特色的信仰文化，如中国经过历代的演绎与神圣化的自然环境神中的海神(董洪杰，李朝旭，2018)；日本往往把海水溺亡者神化为惠比寿(Ebisu-gami)，来给渔民和航运带来好运(Namihira， 1978)；希腊神话中管理海洋的海神波塞冬(黄浙苏，2017)。最早活动在胶东沿海的居民，对于大海有着天生的敬畏(王赛时，2005)，而胶东沿海作为古之齐地，深受中国传统儒家文化和道家文化“天人合一、敬畏自然”理念影响，渔民便把司水的龙王视为海神的图腾加以膜拜(叶涛，2002)，这也是胶东沿海祭祀海神的由来。 祭海仪式是以海为生的渔民对于海洋态度的表达(姜春洁，宋宁而，2013)，是在指定日期，渔民们通过供奉、宣读祭文、面向大海和海神祭祀等一系列活动，目的是祈求海神保佑渔民安全作业并平安归来。中国乡土的民间信仰是普通百姓精神世界的代表，靠海吃海的渔民们产生了不同于内陆地区的民俗间信仰，即海神信仰(曲金良，2004)祭祀海神是渔民内心精神世界需求的外化(郑衡泌，2011)。海神信仰作为一种民间信仰(施敏洁，2009)，对于丰富农村文化和农民生活以及维持当地社会秩序的稳定方面发挥了重要作用(宋宁而，范晴，2013)。目前对胶东沿海海神祭祀的研究大都集中在民俗学、海产研究、文化研究等，对行为背后的心理机制的研究较少，如金涛(2007)分析了渔民对龙王信仰的双重心理，但是，规范的社会科学取向的实证研究仍然很匮乏。本文则基于心理学理论，以乳山海阳所海神祭祀为例，运用NVivo11质性分析软件对于深度访谈的文本进行整理分析，旨在探究沿海居民海神祭祀及其仪式背后隐含的心理驱动因素，剖析沿海居民海神信仰的心理轨迹，丰富海神祭祀的研究领域，更好地推动这一富有地域特色的民间信仰的传承和发展。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 本研究选择胶东地区乳山市海阳所镇作为研究的田野调查样本，海阳所位于乳山最南端，是三面环海的半岛，海岸线长达85公里。选取了4位受访者进行深度访谈，地点在山东省威海市乳山市海阳所镇，以下是被访谈人具体资料(按照姓名、年龄、职业、从事年限、居住地顺序列举)：1) 杜XH，45岁，渔民，22年，海阳所镇杜家村；2) 任YJ，61岁，渔民，42年，海阳所镇杜家村；3) 任CX，73岁，退休(渔村长大)，海阳所镇杜家村；4) 宫BS，73岁，民俗艺人，50年，乳山夏村镇。 2.2. 资料收集 通过实地调查和访谈获得第一手资料，访谈均在家中进行(如图1、图2)，在征得受访者同意后对访谈内容进行录音，并把录音内容转化为文本。在访谈前设计了访谈提纲，保证访谈的内容在研究范围内。访谈提纲提出的顺序及方式根据具体情况而定。访谈提纲具体内容如下：1) 您能介绍一下祭海仪式的举行地点、时间、具体流程吗？2) 祭海仪式、海神信仰对渔民进行海上作业有什么影响呢？3) 海神信仰是如何形成的呢？4) 为何现代沿承祭海仪式的人越来越少了呢? 5) 当遇到困难时，第一时间是想到自救还是有海神保佑呢？ 2.3. 基于NVivo的资料分析 根据质性数据分析软件NVivo对原始资料进行编码，并运用扎根理论的编码方法对深度访谈的文本进行文本编码和内容分析。 NVivo是质性分析软件，可以通过编码、查询等功能有效帮助研究者提取数据的概念与信息，对大量的文字、访谈文本等加以整理。通过对数据的研究，分析胶东沿海祭祀仪式及海神信仰的潜在心理机制。扎根理论(Grounded Theory， GT)是一种定性研究的方式。研究者在研究开始之前一般没有建立假设理论，直接从原始材料入手，通过分析、总结、概括，自下而上建立实质理论的方法。 图1. 2019年4月20日；受访者：宫BS (右) 图2. 2019年 4月20日；受访者：任CX (左) 编码过程：为了避免研究者对研究结论主观臆断，保证编码信度，邀请了一位心理学专业同学对文本进行编码。 首先通过阅读、分析原始文本分别进行初级编码。之后，将两个人初级编码结果进行比较，寻找具有一致性的节点。对于不一致的节点，再回归到原始文本，进行深度分析，共同讨论。下一步进行二级编码，思考节点之间的逻辑性，对节点进行适当地删减、改动，整合节点，如将“海神”、“龙母娘娘”、“龙王”等节点合并为“神灵”。最后进行三级编码，对建立的二级节点进行进一步的概念整合，深挖其之间的关系，如将“敬畏感”、“神灵”、“神化”归为“敬畏神灵”，最终得到下述一级节点。 2.4. 理论建构 采取自下而上的建构理论的方法，基于原始文本来分析归纳，逐步进行理论建构(陈向明，2000)。以下为具体步骤： 第一步，根据三级编码建立的节点分析不同类属之间的关系(张秀敏，杨莉萍，2018)，发现即使人们大部分情况相信科学，他们还是重视祭海仪式以及祭海仪式背后能带给他们的心理慰藉作用。 第二步，理论框架的初步建立，将三级编码所产生的六个一级节点分别还原到原对话中分析发现较早时期人们对于海神信仰的看法与态度与现代人有一定差异性，对待海神信仰的不同态度和看法影响人们的心理机制。 第三步，把初步建立的理论框架带入到原始资料中，将资料与理论进行反复的比较分析，结合访谈实例对步骤二所产生的对海信信仰两个阶段的看法与态度以及对应的时代背景和心理机制进行比较发现，随着时代进步，对于海神的信仰有所减弱，但海神在渔民心中仍占有重要地位，并以各种行为方式体现，其中最重要的就是祭海仪式。 第四步，建立理论体系，根据前三个步骤对节点进行整合，建构地方性理论，由于早期自然灾害频发，时代背景影响下的渔民科学知识少，为了祈求平安而逐步产生的海神信仰，通过祭海仪式展现出来。随着时代进步，科学理念增强，渔业规模化、产业化，抵御自然灾害能力增强，海神信仰有所减弱，但其具有强大的心理驱动力使得海神在渔民心中仍占有重要地位。 Table 1 Coding statistic 一级节点 二级节点 参考点数目 参考点举例 重视祭海习俗 祭海仪式 32 唱戏是祭海的重要部分、读祭海文、放鞭、贡品、敬酒、跪拜、上香、焚烧、仪式、京剧、秧歌队文化被保留、烧纸上香 场面隆重 5 隆重、热闹 主动性，自发性 6 集体行动、自发的、愿意捐钱办仪式 重视 3 重要、祭海在渔民群众中仍然流行 讲究 6 讲究、现代人也讲究祭海 祭海时间，地点 5 海边、现代人祭海时间地点心理状态、祭祀日期与节气有关、 文革使得祭山变成了祭海 敬畏神灵 信仰 12 信奉、信神 敬畏感 2 敬畏、遇事求神 神灵 24 海神、龙母娘娘、龙王、妈祖、山神、神灵、显灵 神化 2 神化自然现象、神化不了解的现象 习俗传承 传承 2 传承 习俗 14 习俗、习俗——祭祀、习俗——祈祷 尊重科学 相信科学 7 更相信科学、现代人相信科学、以科学的角度看待海灯传说、时代，思想，科技进步 遇事求己 1 遇先求己再求神 祭海习俗传承度低 打渔传承度低 2 老人、危险性大 可信度低 3 迷信、传说 祭海习俗心理慰藉作用 心理慰藉 6 心理慰藉作用、祭海对于现代人能带来心理安慰 保佑 18 保平安、保佑、图吉利、祈求好天气、祈祷、发财 表1. 编码情况统计表
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user: 4. 总结 胶东沿海地区在传统思想文化的熏染和影响并基于朴素的心理诉求需求下，产生了对海神的崇拜进而形成海神信仰，以祭海仪式来体现并巩固海神信仰，在长期发展中形成了独具特色的地方文化。随着时代发展、科技进步，海神信仰强度虽有所减弱，但仍以一种特殊的地位存在于渔民心中，正是基于在其遇到困难时海神信仰带来的心理暗示及心理驱动力。以海神信仰为基础的祭海仪式有着丰富的历史文化价值。这种价值在当前促进了生态文明建设以及发展；相信，胶东半岛的海神祭祀仪式通过时代新因素的融入，其“敬畏自然”和“民为神主”的朴素思想必将焕发出更新、更大的生命活力。
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user: 摘 要 沃森实验中，推理过程受到直觉/分析思维方式的影响，其中工作记忆会抑制非理性偏差，也就是在一定程度上抑制直觉的思维方式，帮助个体在推理中做出更加正确的选择。本文首先回顾了当前研究中对工作记忆与条件推理之间关系的研究，结果发现工作记忆是否会影响条件推理仍然存在争议，本文在此基础上选择经典的条件推理的范式——沃森实验以及扩展的沃森实验为例，通过实验考察工作记忆与沃森实验之间的关系，进而推测工作记忆对条件推理的影响。研究中选取未接受逻辑训练的大学生为被试，要求被试完成沃森实验及其扩展实验，同时研究者使用运算–词汇测量法对工作记忆容量进行测量，最后采用PID (修订版)量表对被试的分析/直觉的思维方式进行测试。结果发现，在经典的沃森实验中，接受MT (modus tollens，否定后件式)被试的工作记忆容量显著大于拒绝MT (modus tollens，否定后件式)的被试；同时，我们发现，接受MT (否定后件式)的被试的直觉得分显著低于拒绝MT的被试。但是，在沃森扩展实验中我们并没有发现各种选项之间存在显著差异。从结果我们看到，经典的沃森实验受到工作记忆的影响，但是沃森扩展实验并没有受到工作记忆的影响。 关键词 :沃森实验，工作记忆，分析，直觉 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 问题提出 1.1. 沃森实验及其扩展 条件推理是一种最常用的演绎推理形式。条件推理有四种常用的基本形式，即肯定前件式(modus ponens，简称MP)；否定前件式(denying the antecedent，简称DA)；肯定后件式(affirming the consequent，简称AC)；以及否定后件式(modus tollens，简称MT)。其中MP和MT是有效的逻辑推理形式，DA和AC是无效的逻辑推理形式。人们如果接受DA和AC就意味着他们犯了逻辑错误。Evans的研究发现，人们对于MP推理形式几乎都表示接受，接受比率近100%，对于MT推理形式的接受比率为75%；无效推理形式DA和AC的接受比率分别达到了69%和75% (Evans， 1996)。这组数据耐人寻味的地方是：无效的推理形式AC竟然得到与有效的推理形式MT相同的支持率。 沃森实验(Wason， 1968， 1966)是关于条件推理的典型范式。在沃森实验中，要求被试看四张卡片，卡片一面是字母，一面是数字。同时，主试给被试提出这样一条规则“若卡片的一面是元音字母，则另一面是偶数”，要求被试说出为了证明或者推翻这一规则的真伪，必须翻看哪些卡片。 图1. 沃森实验材料 如图1所示，选择卡片“E”是MP (肯定前件式)；选择卡片“F”是DA (否定前件式)；选择卡片“4”是AC (肯定后件式)；选择卡片“7”是MT (否定后件式)。四种可能的选择对应于充分条件假言推理的四种可能的逻辑模型，实验设计简单明了，实验方法堪称经典。在此实验中，MP和MT是正确选择，也就是说选择“E”和“7”这两张牌能够证明上述规则的真伪；DA和AC是错误选择，也就是说，翻看“F”和“4”这两张牌不能证明上述规则是否正确。结果发现，只有约4%的人做出了正确的选择，即认为应该翻看卡片“E”和“7”。46%的被试认为应该翻看卡片“E”和“4”，33%的被试认为应该翻看卡片“E”。其中，每张卡片被试翻看的比例分别为“E”100%，“F”21%，“4”33%，“7”50%。卡片“E”和“7”都是正确选择，但是个体在选择的比例上却出现了很大的差别，有研究者认为是因为人们有证实倾向，也就是说个体更倾向于证实某种假设或原则，而很少去证伪它们。另一方面，因为对卡片“7”(否定后件式)进行认知加工时，个体需要用到更多的认知资源，需要在给定前提的基础上增加“否定”这个步骤，这样增加了个体的认知加工的负荷，这些都影响到了个体在对卡片“7”的认知加工中，从而影响个体在选择卡片“7”上的正确率。蔡曙山认为，以上解释不足以说明MP的100%的支持率和其他选择的心理偏差。他提出，MP是一种先天逻辑能力，是先天遗传的，是正确思维的人都可以掌握的，是不需要学习的。而错误的推理形式AC之所以得到与正确的推理形式MT相同的支持率，是因为溯因推理(abduction)的思维方式发生了作用。因此，越是习惯于使用溯因推理的人群，其对AC的支持率越高(蔡曙山，2013)。 此外，后续也有观点认为，卡片作业中的错误与实验材料的性质有关。由于实验采用了比较抽象的、符号化的材料，因而导致了错误。如果把卡片的内容换做被试熟悉的事物，被试的正确选择比率就会明显提高。Cosmides和Tobby (1992)将需要证实的规则换做这样的表述：“若有人喝啤酒，则该人的年龄必超过19岁”(四张卡片见图2)。实验任务要求被试通过四张卡片的选择来检查非法饮酒者，和前面的沃森实验一样，正确答案是卡片“喝啤酒”和“16岁”。其中选择卡片“喝啤酒”是肯定前件(MP)，选择卡片“16岁”是否定后件(MT)，选择卡片“喝可乐”是否定前件(DA)，选择卡片“22岁”是肯定后件(AC)。结果表明，采用这种与被试生活经验相关的材料，有高达74.1%的被试做出了正确的选择。 图2. 沃森扩展实验材料 1.2. 工作记忆 Baddeley和Hitch (1974)在模拟短时记忆障碍的实验基础上提出了工作记忆的三系统概念，用“工作记忆”代替了原来“短时记忆”的概念。Baddeley认为工作记忆指的是一个系统，它为复杂的认知过程比如言语理解、学习和推理等活动提供了临时的储存空间和加工时所必需的信息处理场所，这样工作记忆系统就能同时储存和加工信息，这和短时记忆概念仅强调储存功能是不同的。工作记忆分成三个子成分，分别是中枢执行系统、视觉空间加工系统和语音环路。大量行为研究和神经心理学上的许多证据支持了三个子成分的存在，有关工作记忆的结构和作用形式的认识也在不断地丰富和完善。人们发现工作记忆与语言理解能力、注意及推理等联系紧密(Handley， Capon， Copp， & Harper， 2002)。 1.3. 沃森实验与工作记忆 有研究者认为逻辑推理、问题解决和言语理解等高水平的认知活动都依赖于工作记忆系统(Handley， Capon， Copp， & Harper， 2002)。工作记忆容量与逻辑推理的执行水平是密切相关的。已有研究也证实了工作记忆资源对这些任务的执行起着关键性的作用(De Neys， 2006)。高工作记忆容量的被试比低工作记忆容量的被试在更大程度上拒绝AC和DA，同时更高频率的接受逻辑上有效的MP和MT (De Neys et al.， 2005a)。Colom et al. (2004)研究发现，工作记忆容量高的被试更容易成功地完成抽象且没有上下文联系的推理任务，但有研究者从发展角度对此现象进行的研究却得出了不一致的结论，研究发现工作记忆容量低的儿童在进行推理时，有时候表现为比成年人更有逻辑性(De Neys & Vanderputte， 2011)。 人类推理被认为是自动的信念支持系统(系统1)和有需求的逻辑支持系统(系统2)的相互作用结果。根据双加工理论，系统1的加工可能会引起被试的非理性思维，产生非理性偏差。工作记忆参与系统2的加工，它会抑制非理性的偏差使得人们做出正确的推理。因此，高工作记忆容量的被试更有能力抑制非理性加工而取得更好的推理成绩，低工作记忆容量的被试则更容易受非理性加工的影响从而产生较差的推理成绩(De Neys， Schaeken， & D’Ydewalle， 2005b)。但是，Gigerenzer和Gaissmaier (2011)认为，个体和组织经常依赖于简单的启发式思维来做出决策，这是一种适应行为，与权衡所有信息相比忽视部分信息往往更容易得出精确的决策，这似乎表明工作记忆的作用受到了限制。De Neys和Schaeken (2007)研究表明，在有认知负荷的情况下，实用型推论的比率减少，而逻辑性推理的比率增加。 本研究中，我们认为工作记忆容量是影响MT选择的一个重要因素，并且假设工作记忆会抑制非理性思维产生的偏差，工作记忆容量高将会有助于被试做出更正确的推理。为了验证这种假设，我们通过重新施测沃森实验及沃森扩展实验，同时对被试的工作记忆容量进行测量来验证工作记忆容量是否会影响被试在沃森实验及沃森扩展实验中的推理选择。同时，研究中采用PID量表对被试的分析/直觉型思维方式进行进一步的测试和验证。