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　　作为一门应用经济学课程，财政学课程的属性多元化，既有结构性、国际性、亲和性，又有一定的枯燥性。长期以来，财政学都被认为是一门非实验科学，只能借助于真实经济环境的研究与观察，与可控的实验室实验无关。1933年梅奥发表了霍桑实验(HawthorneExperi‐ment)结果，这为行为科学奠定了基础，行为科学以交叉学科的形式进入经济学，为实验教学开启了一扇大门[1]。大数据分析技术和互联网极大地改变了人们的自我认知，复杂的人类行为和经济活动可以被量化、被重复实验，这改变了“社会科学不可实验”的历史，给财政学课程的实验教学带来了新的机遇和挑战。

　　一、财政学课程实验教学的现状

　　Roth指出，20世纪30年代人们开始用规范的实验室实验研究经济学。Thurstone的个体无差异曲线的实验研究和Flood的囚徒困境博弈的实验研究，都表明经济学是一门可实验的学科。2002年弗农·史密斯被授予了诺贝尔经济学奖，这标志着实验经济学作为一门独立的学科开始步入主流经济学的舞台。中国的实验经济学起步较晚，金雪军教授于2003年成立了实验经济学研究小组，开始编写经济学实验案例集，组建经济学实验室。2005年，东北财经大学经济学院的教师翻译出版了《ExperimentswithEconomicPrinci⁃ples》一书。2006年，暨南大学张耀辉教授编写并出版了《实验经济学教程》，成立了暨南大学经济学实验室。此后，全国许多高校开始陆续建立自己的经济学实验室，为开展经济学实验教学提供平台。国内学者对财政学的实验教学也进行了许多探讨。杨振兵和陈琢的研究指出，课堂实践教学环节对于学生听课质量的提升至关重要，经济学课程的实验设计可以有效避免课堂上的视觉疲劳[2]。黄媛探讨了财政学课程的对分课堂设计和应用，从课程内容的板块安排和对分效果方面提出建议[3]。综合现有文献笔者发现，财政学专业的实验教学形式多数以课后的实习实践为主，而将实验教学运用于课程讲授中的较少，尤其是系统阐述财政学实验的文献则更少。

　　二、行为科学对财政学实验教学的创新影响

　　(一)行为财政学的产生和发展

　　McCaffery&Slemrod首次提出行为财政学，借助行为经济学的理论和方法对传统财政学进行补充和完善[4]。2006年《行为财政学》论文集的出版，标志着行为财政学的正式确立。行为财政学在研究方法上主张实验方法，通过设计实验细节，将心理学和社会学中的个人特征等因素引入研究。但行为财政学尚处于财政学和行为经济学的简单嫁接阶段，在理论和实践中仍处于初步发展阶段。

　　(二)行为财政学对实验教学的创新

　　行为财政学的兴起为变革传统财政学的教学提供了一个良好的契机，其不但可以改变“满堂灌”的传统教学模式，而且可以通过实验室实验提高学生的实践能力[5]，具体表现在以下几方面。第一，行为财政学创新了实验经济学的发展基础。行为财政学是财政学和行为经济学的交叉学科，以行为偏好选择理论为发展基础，这在一定程度上弱化了理性人的前提假设，为实验经济学的开展提供了新的理论基础。第二，行为财政学拓宽了传统经济学的研究范式和分析视角。传统经济学往往实行单一行为假设，这显然不符合网络时代人类的行为特点。冯.诺依曼和摩根斯坦提出的预期效用理论指出，不确定条件下的效用水平是决策者主体对各种可能结果的加权估算得出[6]。行为财政学将心理学和社会学的研究成果引入财政学，这极大地拓展了单一的分析范式。第三，行政财政学丰富了教学模式，提高了学生的实验体验。行为财政学通过实验思路设计和过程设计，让学生参与到经济学实验中。无论是验证式实验、仿真式实验，还是创新型实验，都可以让学生在可控的实验环境下，观察实验对象的行为，以检验、比较和完善行为财政学中的结论。较之传统的教学模式，实验教学模式对学生产生的视觉和听觉刺激可以有效提高教学效果，加强学生对财政学的体验和感受。

　　三、基于大数据技术的行为财政学对实验的创新影响

　　(一)提高数据包容度提高数据包容度，进行精准决策

　　大数据技术给行为科学和经济学实验带来了质的飞跃。较之自然科学实验，财政学实验对数据的依赖度更高，数据容量和复杂度往往难以创造完美的实验环境，这大大降低了财政学的实验质量。大数据分析技术可以提升行为科学数据的信息包容量和层次[7]，全面化、层次化、精细化和动态化描述不同主体行为和社会经济运行行为大数据的出现，带领财政学实验进入到一个崭新的时代。财政学实验中的个性化和内生信息不对称等因素导致个体行为决策的复杂性，而行为大数据则可以借助于数据挖掘技术等通宏洞微，分析和模拟各种可能出现的现实场景，帮助决策者进行精准决策。

　　(二)创新研究方法

　　传统的财政学研究方法侧重于研究事物和现象的因果关系或者相关关系，其往往通过设置前提假设条件高度简化和理想化实验环境，对抽象数据进行建模等实证分析。这种研究方法由于实验环境过于纯粹，研究结果不具有推广性而受到诟病。行为大数据更加注重情景—行为—结果的关系分析，紧密结合行为模型和心智模型，致力于打开研究主体的行为黑箱[8]。尤其是基于行为大数据的计算实验的普及，更是对传统实验方法的发展和创新。行为大数据的计算实验方法充分借助大数据挖掘技术、博弈论等方法处理非数值化的多源多态行为数据集合，减少传统建模数据中的数据自相关和样本效度等干扰因素，尽可能地获取全方位的行为痕迹数据，保证数据研究的真实有效性。这不但提高了财政学实验的针对性和有效性，而且提升了经济学研究的学术自主性。

　　(三)人工智能和机器学习

　　人工智能革命是一场重要的技术变革，不仅波及人们的生产生活，而且也影响到经济学研究。机器学习是人工智能的分支学科，其运用算法解析数据，对真实世界中的事件进行决策和预测。在大数据背景下，人工智能为行为财政学的研究提供了一种新的思路。人的行为解释变量较多，如何快速找到有用的变量是决策中的关键问题，机器学习则可以用来帮助研究者迅速找到有价值的变量。Camerer提出，人类的决策其实就是一种不完美的机器学习，人工智能可以帮助人们更加有效地进行决策[9]。在大数据时代，较之传统的计算实验，机器学习可以应对样本量巨大、维度广阔的大量数据，通过决策树、岭回归等实验方法选择有效变量，进行精准决策。

　　(四)案例分析——以财政学的税收遵从为例

　　1.实验目的税收遵从是纳税义务人依照税法及税收政策，向国家及时申报、准确申报和按时缴纳应缴纳的各项税收。但税收不遵从是各国政府面临的普遍问题，如何从税收遵从决策的影响因素视角提高税收遵从水平成为当前的主要任务。本实验剔除道德和其他因素，通过模拟实验方法进行随机实地实验获取实验数据，验证和发掘个人纳税遵从行为的影响因素。2.实验设计通过梳理国内外的文献可以看出，政府提供公共产品的质量和数量是税收遵从的收益，进行决策时考量的成本是税收遵从的成本，本实验借鉴Friedland、Maital等国外学者的做法，依据成本收益原则设计实验方案。本实验的参与者。某综合性大学的MBA在读学生、实验主持人和实验研究人员是本实验的参与者。周琦深、徐亚兰、王婷等提出，较之无纳税经验的人，有过纳税经验的人更加重视税后收益，并具有更强的避税意识[10]。选择某综合性大学的在读MBA学生作为本实验的参与者，原因在于，较之有纳税经验的社会人员，该群体可以降低实验成本，又具有直接的纳税体验，通过实验获得的数据将更具有实用性。本实验的规则。将实验对象分成不同的实验组在综合教室中分别进行实验;需要的实验道具是研究人员准备好的模拟纸钞，为避免仿冒，模拟纸钞带有编号;实验原始数据的分析工具为装有数据分析软件的个人计算机。将实验对象进行分组，每10人为一组，每位被试者都有一个文件夹，里面包括500元纸钞和一张盈利对照表(第一轮实验为500元纸钞，第二轮实验为1500元纸钞)。主持人告知被试者将参加一个税收游戏，在彼此之间不能沟通的情况下自主参加捐款。剔除政治因素和道德因素等其他因素，被试者捐款与否实行自愿原则，捐多捐少完全由自己决定，也可以选择不捐款。如果一组成员的总捐款额达到或超过3500元，组内的每位成员将获得1000元奖励金，各自捐款后的余额也归自己所有;如果一组成员的总捐款额低于3500元，则组内成员只能获得自己捐款后的余额。C=MR={500-M500-M+1000(∑i=1nM≥3500)(1)式(1)中的C表示税收遵从的成本，M表示被试者自愿捐款的金额，R表示被试者的收益，n=10。3.实验过程首先，进行实验分组。假设MBA学生共有70人，每10人一组，共分为7组，编号分别为A、B、C、D、E、F、G。被试者在实验前并不知道自己在哪一组，实验开始后也不能和其他组员沟通联系。为有效避免组内成员间相互串通，我们事前在模拟纸钞上写好编码，实验开始后随机发放给被试者。其次，开始交易流程。本实验包括两轮，每轮1局。在第一轮中，给每位被试者500元模拟纸钞，由研究人员随机发放。随后，主持人宣读实验规则，被试者秉承自愿原则，根据对成本收益的预测自主捐款，可以全捐，可以部分捐出，也可以完全不捐。捐款完成后，由研究人员收集和统计每小组的捐款数额，回收被试者的盈利对照表，得出原始数据并导入Excel表格。实验研究人员选取若干被试者进行回访以确定原始数据的正确性，将实验数据制成频数频率表和博弈的聚点均衡图。在第二轮中，实验研究人员给每位被试者随机发放的金额从500元增加到1500元，要求被试者在捐款时必须至少捐出1000元，其他实验规则与第一轮一致。当一组成员的捐款总额达到或者超过13500元时，组内每位成员不但可以获得自己捐款后的余额，而且可以获得1000元奖励金。如果一组成员的捐款总额低于13500元，则组内成员只能获得各自手中剩下的金额。4.实验结果与讨论在实验中，被试者基于成本收益原则在进行捐款决策时，不仅要考量自身的成本和收益，而且要与其他被试者进行博弈。实验中的1000元可以看作是政府运用税款提供的公共产品和公共服务使公民获得的利益，那么个人的税收遵从其实就是重复博弈，如果着眼于长远利益，则会产生高税收遵从—高效益的公共产品—高税收遵从的良性循环。第二轮实验的规则本质上和第一轮并无差异，但在行为财政学的“前景理论”下，人们对风险的偏好会随着决策环境和参照点的变化而变化。前景理论是行为经济学的理论基础，是指人们在不确定的情况下进行决策时，由于行为主体的心理因素和社会因素的差异导致其决策行为非完全理性，行为模式偏离最优模式。在反射效应的作用下，即面对损失时倾向于风险偏好来躲避损失，被试者在面对既定的成本损失1000元时，决策上可能会更偏向于“赌一把”的冒险心理，通过多捐款来获取更多的收益，以弥补已经遭受的损失。

　　四、结语

　　大数据分析技术和“互联网+”时代的到来为财政学实验教学带来了创新和发展，将单一决策行为的理论假设扩展到综合决策行为分析，原本许多复杂的经济行为和经济现象得以在实验室进行解释和实验。本文以个人的税收遵从为例，通过阐述实验目的、进行实验设计、讨论实验结果等环节，探究了基于大数据的行为财政学实验教学。较之传统的课堂讲授模式，实验教学通过模拟情景，让学生更好地体验财政学的魅力和学习财政学的乐趣，进而提高教学效果。在财政学课程中进行实验教学，一方面，要加强实验室建设，升级实验室设备，以满足大数据时代的数据扩容，提升实验环境，设计实验过程，提高财政学理论的实验可操作性;另一方面，不能让财政学实验教学流于形式，教师不能仅通过文稿演示或课堂问卷调查等进行实验教学，要尽可能选择学生既感兴趣，又能帮助学生理解教学难点的内容进行实验设计，尤其是要注重对实验结果的分析和延伸讨论。

　　作者:舒燕 曾锦莹 栾芸芸

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