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user: 3. 结果 3.1. 单个博弈选项上独生与非独生儿童的人数分布差异 将被试在4个博弈中选择每个选项的人数百分比绘制成图1。从中可以看出独生和非独生儿童的差异。亲社会博弈中，独生儿童较非独生儿童更多地选择(1，1)这个公平选项，比例分别是71.1%和64.8%。在嫉妒博弈中独生和非独生儿童选择(1，1)的比例分别是67.7%和66.1%。在分享和恶意博弈中，独生儿童选择(1，1)的比例分别是40.0%和32.8%，非独生则分别是33.9%和31.3%。卡方检验发现独生与非独生儿童选择(1，1)选项的人数在4个博弈中差异都不显著(检验的p值在图1中条形的上端)。 从图1可见4个博弈中独生与非独生儿童选择(1，1)的人数差异均不显著。但这种不显著很可能是其他无关变量干扰的结果。为了排除无关变量的影响而探究独生子效应的真实影响，我们将被试的性别、年级、城乡、家庭社会经济地位(包括父母职业、父母教育程度，以下简称SES)等设置为控制变量，进行二分logistic回归分析，结果见表3。从表中可见控制无关变量后只有亲社会博弈中独生的主效应显著(B = −0.41，p < 0.05)，独生儿童较非独生儿童更多地选择(1，1)这种亲社会分配。而在其他三个博弈中独生与非独生儿童选择(1，1)的人数差异都不显著(ps > 0.05)。 进一步分析发现城乡 × 独生的交互作用显著。农村独生和非独生儿童在四个博弈中选择(1，1)的人数百分比相差不大。而城市独生儿童在亲社会博弈和分享博弈中都比非独生儿童更多地选择(1，1)，差异显著(亲社会博弈的χ2(1) = 7.12，p < 0.05；分享博弈的χ2(1) = 6.73，p < 0.05)。也就是说城市独生儿童比非独生儿童更利他，也更懂得分享(见图2)。 图1. 四个游戏中独生和非独生儿童选择(1，1)分配的人数百分比 Table 3 Logistic regressions with egalitarian choice as dependent variabl 变量 亲社会博弈 嫉妒博弈 分享博弈 恶意博弈 城乡 −0.00 −0.05 0.43 + 0.25 年级 一年级 −0.57 * 0.61 * −2.11 ** 0.33 二年级 −0.82 ** 0.73 ** −1.12 ** 0.15 三年级 −0.31 0.88 ** −1.24 *** 0.62 * 四年级 −0.15 0.31 −0.28 −0.01 性别 0.20 0.32 + 0.04 0.13 SES −0.02 0.02 0.04 −0.01 独生 −0.41 * −0.09 −0.10 −0.04 独生*年级 一年级 0.28 −0.69 −0.26 −0.71 二年级 0.29 1.11 0.33 0.02 三年级 −0.09 0.18 0.12 −0.01 四年级 0.92 −0.04 0.47 −0.29 独生*性别 −0.08 −0.01 −0.41 −0.43 独生*城乡 −1.39 * −0.19 −1.67 ** −0.25 独生*SES 0.12 0.05 0.09 0.08 表3. 以公平选择为因变量的Logistic回归分析 注： ** 代表0.01水平显著， * 代表0.05水平显著， + 代表在0.1水平显著。 图2. 城乡独生和非独生儿童各游戏中公平选择的人数百分比 从表3中还可以看出独生 × 年级、独生 × 性别、独生 × SES的交互作用均不显著。说明不论年级是高是低，性别是男是女，家庭社会经济地位是高是低，独生与非独生儿童在所有博弈中的选择公平选项的人数分布都是一致的。 3.2. 行为类型的差异分析 根据被试在博弈中的选择，可以区分为利他型、公平型和嫉妒型三种行为类型，其中每种行为类型又可以分为强、弱两个亚型。图3显示了独生和非独生儿童行为类型的分布，从图中可以看出有些行为类型强亚型的人数少，所以在Logistic回归中将强弱两个亚型合并分析。 3.2.1. 利他型 在图3中，独生儿童和非独生儿童属于利他型的人数占23.4%和24.8%，差异极小，但独生儿童属于强利他的比例高于非独生儿童(分别是14.0%，12.4%)，属于弱利他的比例低于非独生儿童(9.4%，12.4%)。Logistic回归分析发现独生的单纯主效应不显著(B = 0.08，p > 0.05)。控制无关变量后独生的主效应同样不显著(B = 0.11，p > 0.05)，如表4所示。从表4中还可以看出独生 × 年级、独生 × 性别、独生 × 城乡、独生 × SES的三项交互作用均不显著。说明不论年级，性别、城乡、家庭社会经济地位如何，独生与非独生儿童属于利他型的比例差异均不显著(p > 0.05)。 3.2.2. 公平型 图3显示，独生儿童属于公平型(含强公平和弱公平两种亚型)的人数(分别是7.2%和36.6%)都高于非独生儿童(4.1%和29.6%)。Logistic回归分析表明，是否独生的单纯的主效应边缘显著，B = −0.29，p = 0.09。对无关变量进行控制后，独生的主效应就变得显著了(B = −0.42，p < 0.05)，见表4。控制无关变量后对各年级单独进行Logistic回归分析发现，一年级和五年级独生儿童比非独生儿童更可能属于公平型(一年级B = −0.79，p < 0.05，五年级B = −0.99，p < 0.05)，其他年级上则不存在这种差异。总体上看独生儿童比非独生儿童更可能属于公平型。 图3. 独生和非独生儿童行为类型的分布 Table 4 Logistic regressions with other-regarding preference type as dependent variabl 变量 利他型 公平型 嫉妒型 经济人型 城乡 0.03 −0.02 −0.13 −0.38 年级 一年级 −0.94 ** 0.27 0.54 + 1.34 二年级 −0.94 ** 0.02 0.80 * 0.85 三年级 −1.18 *** 0.64 * 0.15 0.56 四年级 −0.17 0.12 0.11 0.31 性别 −0.24 0.40 * −0.22 −0.15 SES 0.01 −0.02 0.06 + −0.06 独生 0.11 −0.42 * 0.57 ** −0.01 独生*年级 一年级 0.03 −0.07 −0.85 0.25 二年级 −20.49 1.43 * −1.14 −0.32 三年级 −1.00 0.28 −0.59 −0.04 四年级 −0.16 0.69 −0.75 −0.34 独生*性别 0.13 −0.19 0.49 0.58 独生*城乡 −0.11 −1.12 * 1.04 + 1.22 * 独生*SES 0.01 0.12 −0.08 −0.08 表4. 以行为类型为因变量的Logistic回归分析 注： ** 代表0.01水平显著， * 代表0.05水平显著， + 代表在0.1水平显著。 3.2.3. 嫉妒型 图3显示独生儿童中嫉妒型占到总人数的18.8%，而嫉妒型的非独生儿童占到了20.7%，差异是明显的，Logistic回归显示独生子主效应显著，B = 0.40，p < 0.05。如表4所示，对无关变量进行控制后独生子主效应同样显著，非独生儿童比独生儿童更可能属于嫉妒型。 3.2.4. 经济人型和关注效率型 前面根据被试的选择是基于自身收益最大还是总体收益最大而将其分为经济人型和关注效率型。而将强弱两个亚型合并后利他型与关注效率型在含义上已经没有区别，因此此处不再单独分析关注效率型。 从图4上可以看出，无论是独生儿童还是非独生儿童，属于经济人型的人数都多于关注效率型，说明小学儿童对自身收益的关注强于总体收益，且独生和非独生儿童均有此特点。非独生儿童比独生儿童更可能属于经济人型，其比率分别是42.9%和38.8%，但差异并不显著，B = 0.17，p > 0.05。控制无关变量后的Logistic回归分析结果仍然不显著(表4)。 3.3. 独生与非独生儿童在利他总分上的差异 对4个博弈中的选择汇总后计算出利他总分。以利他总分为因变量，以年级、性别、城乡、SES(第一层)为控制变量，以是否独生(第二层)为自变量进行层次多元回归分析，结果见表5。表5显示，年级对利他总分有很好的预测作用。控制年级、性别、城乡和家庭经济状况的影响后，是否独生对儿童的利他总分的预测作用不显著，也就是说独生(M = 2.11)和非独生儿童(M = 2.01)在利他总分上差异不显著。