见树亦见林？一项关于网络知识的实证研究
物理与社会
2018-02-23 v1 应用统计
其他统计学
摘要
本文评估了网络经济学文献中最普遍的假设之一的经验内容，即决策者完全知晓其所处网络结构的假设。利用来自 75 个村庄的网络数据，我们请 4,554 名个体评估其村庄中五对随机选取的家庭之间是否通过金融、社会与信息关系相连。我们发现网络知识水平很低且高度局部化，并随该对家庭到受访者的网络距离急剧下降。46% 的受访者甚至无法对给定一对个体间潜在连接的状态作出猜测。即便愿意猜测，受访者仅在 37% 的情况下能正确识别连接。我们还发现，与该对家庭的社会距离每增加一步，误认连接的概率上升 10 个百分点。随后我们通过表明，若主体在更贴近现实的不完全网络知识假设下行动，各类模型的预测会发生实质性变化，来探讨该假设的理论含义。综上，我们的结果表明，完全网络知识的假设 (i) 可能严重偏离真实世界，且 (ii) 并非无害：允许不完全网络知识可能对多种情境下一系列定性与定量结果产生一阶影响。
引用
@article{arxiv.1802.08194,
title = {Seeing the forest for the trees? An investigation of network knowledge},
author = {Emily Breza and Arun G. Chandrasekhar and Alireza Tahbaz-Salehi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08194},
year = {2018}
}
备注
10 Figures and Tables