報酬価値の学習、想起に関して、眼窩前頭皮質は重要な役割を果たしている。ラットに、レバーを引くと砂糖がもらえるという学習をさせる場合について説明する。学習を終えて、テストするまでの間は、報酬に関する記憶が書き込まれるわけだが、この時間帯に、外側眼窩前頭皮質から基底規定偏桃体に投射する神経をDREADDを用いて抑制すると、テストのときのレバープ引きの回数は減少する。一方で内側眼窩前頭皮質から基底外側偏桃体に投射する神経をDREADDを用いて抑制しても、テストのときのレバー引きの回数は減少しない。また、テストのときは、報酬に関する記憶を想起しているわけだが、この時間帯に、側眼窩前頭皮質から基底基底偏桃体に投射する神経をDREADDを用いて抑制しても、テストのときのレバープ引きの回数は減少しない。一方で内側眼窩前頭皮質から基底外側偏桃体に投射する神経をDREADDを用いて抑制する、テストのときのレバー引きの回数は減少する。これらのことから、外側眼窩前頭皮質から基底外側偏桃体へ投射する神経は、報酬価値の書き込みに重要であり、内側眼窩前頭皮質から基底外側偏桃体へ投射する神経は、報酬価値の想起に必要であるということである。
報酬の規模（量）報酬を得るのに必要な努力報酬を得られる確率報酬の顕著性（サリエンス）新奇性予期報酬の変化新しい研究結果によると、前頭眼窩皮質の最も重要な機能は、望まれない行動を抑制し感情を制御するというよりも、むしろ感覚事象や行動選択に続いて起こる結果を予測し、これらの成果の評価をアップデートすることである。これらのシグナルは選択の瞬間において重要な役割を果たす。サルの研究結果から、眼窩前頭皮質は、抽象的な共通通貨の形で、目標としての対象の価値を表現していることが分かった。しかし、げっ歯類の研究結果では、眼窩前頭皮質は共通通貨のような形で一般的に成果を表現しているというよりも、むしろ特異的に成果を表現していると分かった。これらのことから眼窩前頭皮質は、条件刺激や強化子と関連した、手に入る成果の感覚的質を表現していると考えられる。哺乳類の間での眼窩前頭皮質の違いを研究することはいまだに行われているが、全ての哺乳類の前頭眼窩皮質について言えることは、将来の行動の成果を、報酬的な意味でも嫌悪的な意味でも予期するのに大切であるということだ。
眼窩前頭皮質は与えられた選択肢に関連した経済的価値を、経験だけに頼らず臨機応変に表現している。この理論は餌を選んでいる時の、サルの眼窩前頭皮質の電気記録によって得られた。ポダ・シッポアとアサドは２種類のジュースの中から１つを選んでいる時のサルの眼窩前頭皮質からの電気活動を記録した。それぞれの試行において、それぞれのジュースの量が画面の表示によってサルに伝えられる。そしてサルはどちらの選択肢を選ぶか自由に選べる。標準的な経済理論に則り、サルの選択から、それぞれのジュースの主観的価値を計算した。そして、眼窩前頭皮質の神経細胞の発火が何を選択したかにかかわらず線形的変化（いくつかのものは上昇し、いくつかのものは低下する）するものの割合を、選択したジュースとともに示した。価値の表現は、選択の運動的側面と感覚的側面とは独立している。
腹側被蓋野のドーパミン神経はモデルベースの推論に重要である。ジェフリー・ショーエンバウムらは、ドーパミン神経を光遺伝学的に時間特異的に制御することで、報酬内容の変更による脱阻止や感情事前調整を障害する実験を行った。腹側被蓋野のドーパミン神経は、成果の報酬を推測し、予測誤差を発火頻度として表現することができる。予測誤差を示す発火は、推論を行って予測誤差を減らすことで、減らすことが出来る。実際に、予測誤差を生じさせるような行動課題において、推論できるような試行を用いると、そうでない試行に比して、ドーパミン神経の予測誤差の表示は小さくなる。さらに、この推論による予測誤差表示の変化は、眼窩前頭皮質の破壊によって見られなくなることが分かった。このことはドーパミン神経の予測誤差における推論の影響が、眼窩前頭皮質に依存して出るということを示している。
眼窩前頭皮質はモデルベースの推論に寄与する脳領野である。カルロス・ブロディーらは、マルコフの２ステップ課題のラット版において、学習のタイミングで眼窩前頭皮質を光遺伝学的に抑制し、行動を解析したところ、モデルベースの推論ができなくなっていることを発見した。
背側海馬はモデルベースの推論に寄与する脳領野である。カルロス・ブロディーらは、マルコフの２ステップ課題のラット版において、海馬をムッシモールで抑制し、行動を解析したところ、モデルベースの推論ができなくなっていることを発見した。
海馬ー眼窩前頭皮質ー腹側被蓋野はそれぞれモデルベースの推論に必要な脳領野であることが示されているが、それぞれの脳領野の協調的機能については不明な点が多い。ここではそれぞれの脳領野の、個別のモデルベースの推論における機能と、協調的な機能について説明する。
ベースアップの一つの機能は、企業収益の増加に対する労働生産性向上部分の評価といえる。具体的には、企業収益の向上に対して、労働生産性の向上が貢献しているほど、名目賃金をそれに応じてより厚く底上げすることが正当化される。逆に、企業収益の向上に労働生産性の向上が全く貢献していないのならば、ベースアップがゼロであっても仕方がないことになる。ベースアップにあるもう一つの機能は、インフレ率に応じて名目賃金を調整するという働きである。たとえば、インフレ率が3%であり、名目の売上額が3%増加している状況で、名目賃金が従来通りならば、実質賃金は3%目減りしてしまう。このとき、名目賃金を3%上昇させてはじめて、実質的な労働条件は以前と等しくなるのだから、従前同様の人材を確保するためには、いずれ名目賃金の底上げが必要となってくる。このようなインフレーションに対応した賃金調整は、近年のデフレ下ではほとんど無意味になったものの、高度成長期には実質賃金を調整する有力な手段でもあった。なお、名目賃金をインフレ率に連動させるような賃金調整は、経済学の理論上も望ましいこととされており、欧米でもインデクセーション (indexation)、いわゆる物価スライド制として、一定の範囲で用いられている。日本のベースアップは、労働生産性の向上部分の労働者全体に対する還元という本来の意味づけの他、欧米で知られているインデクセーションの機能を取り込んだものと解釈できる。実際、適度なインフレが持続した高度成長期や、高インフレ率に悩まされたオイルショックの時期には、インフレ率にあわせて相当のベースアップが確保されてきたといえる。