文献信息
- 标题: Complexity and Satisficing: Theory with Evidence from Chess
- 作者: Yuval Salant (Northwestern), Jorg L. Spenkuch (Northwestern & NBER)
- 类型: 论文笔记
- 出版年份: 2026
- 出版机构/期刊: Review of Economic Studies (RES)
- 难度评估: 高 - 需要决策理论、博弈论、计量经济学基础
1. 引言
领域基础知识
有限理性、满意化、最大化、复杂性评估误差。
研究背景
现实决策涉及复杂选项；象棋提供理想实证环境；最大化是否是人类决策的适当模型？
核心问题
复杂性如何影响决策行为？人类是满意化还是最优化？
2. 内容及结构
- 第一节：引言
- 第二节：理论（复杂性与评估误差、满意化行为、比较静态）
- 第三节：实验
- 第四节：象棋实证分析
- 第五节：结论
3. 正文
核心机制
复杂性增加 → 评估误差增加 → 满意化行为
关键发现
- 理论：增加高价值方案复杂性使其他方案选择概率增加（vs最大化预测相反）
- 实验：复杂性与评估准确性负相关
- 象棋数据：支持满意化而非最大化
- 个体水平：80%以上拒绝最大化
4. 结论
决策者在复杂选项前可能满意化而非最优化；复杂性是评估误差的关键驱动因素。
5. 未来研究方向
其他复杂决策的一般化、干预条件、学习效应。
