由于生育率下降和预期寿命延长，大多数发达国家都正在经历显著的人口结构变化。在欧盟，预计到2100年老年抚养比率将几乎翻倍，这一趋势在日本、中国和韩国也有体现。人口年龄结构的这种巨大变化将影响工作模式、经济活力、创新以及福利国家的基础——代际契约（例如，André等人，2024年；Koka和Rapallini，2023年）。老龄化人口可能通过改变总体风险态度来影响经济增长和繁荣。有证据表明，风险厌恶程度较高的国家往往总要素生产率较低（Falk等人，2018年），从事自雇的人比例也较小（Dohmen等人，2011年）。如果随着年龄的增长，个体变得越来越厌恶风险，那么老龄化的人口可能会将经济资源分配到风险较低的活动上，从而对整体经济表现产生负面影响。因此，了解个体在其生命周期中是否以及在不同程度上变得更加厌恶风险至关重要（Josef等人，2016年；Mata等人，2016年；Schildberg-H?risch，2018年）。
尽管一些研究表明风险厌恶与年龄之间存在正相关（Dohmen等人，2017年；Schurer，2015年），但也有大量研究得出了相反或模棱两可的结论，这使得年龄与经济偏好之间的关系颇具争议（Meisser等人，2023年）。关于老龄化是否以及如何影响风险偏好的问题并不新鲜，相关研究主要来自经济学和心理学领域。不出所料，这两个领域采用了多种方法来评估和衡量个体之间的风险厌恶差异。然而，近年来这两个领域之间出现了交叉影响。在探讨这一研究问题时，需要考虑到金融决策是一项复杂的技能，它依赖于多种认知能力，而这些能力会直接受到老龄化的影响。事实上，认知能力会随着年龄的增长而下降，进而影响记忆、计算能力、读写能力、注意力和学习等关键技能。因此，理解老龄化如何通过认知功能的变化影响决策和偏好至关重要。
心理学研究通过多种实验任务（Brand和Schiebener，2013年；Deakin等人，2004年）广泛探讨了认知过程如何影响整个生命周期中的风险偏好，例如爱荷华赌博任务（IGT，Bechara等人，1994年）、气球类风险任务（BART，Lejuez等人，2002年），以及最近的类似彩票或“风险游戏”范式（Mather等人，2012年；Westbrook等人，2012年）。这些任务最初是作为临床工具开发的，用于评估冲动性（Lejuez等人，2002年）和前额叶功能障碍（Bechara等人，1994年），后来被广泛用于研究非临床环境中的风险行为（例如，Cavanagh等人，2012年；Denburg等人，2001年；Tisdall和Mata，2023年）。在IGT中，参与者从四副牌中选择卡片以最大化收益：两副牌提供更高的即时收益但长期结果较差（坏牌组），而另外两副牌收益较低但长期回报较好（好牌组）。虽然最初最佳策略未知，但大多数没有前额叶损伤的个体在100次试验后能够学会偏好好牌组（Bechara等人，1994年）。风险通常通过选择好牌组与坏牌组的相对频率来衡量。在BART中，参与者需要充气90个气球来赚钱，每次充气都会增加潜在奖励和爆炸的概率，爆炸会抹去该次试验的收益。冒险行为通过平均充气次数来衡量。BART已被用于识别与冲动性相关的特征（Lauriola等人，2014年；Vigil-Colet，2007年）以及个体在主观冒险方面的差异。在这两项任务中，结果概率对参与者来说是未知的（例如BART中的爆炸风险或IGT中的收益结构）。因此，这些范式捕捉的是“在不确定性下的决策”，而不是“在风险下的决策”，后者的概率是明确的（Chen & Epstein，2002年）。我们注意到，样本中的一些研究使用“不确定性”这一术语来指代同时涉及风险和模糊性的情况。
另一方面，关于年龄与风险偏好的经济研究传统上关注队列效应和时期效应，以及社会经济地位、收入和财富等标准个体特征。利用面板数据，一些研究区分了年龄、队列和时期效应，以评估风险偏好在整个生命周期中的演变（例如，Schurer，2015年），或者它们对重大冲击（如2008年金融危机）的反应（Guiso等人，2018年）。在这种情况下，面板数据特别有用，因为它们有助于解决潜在的内生性问题。最近，经济学家还强调了认知能力和健康状况等个体因素在塑造风险偏好中的作用（Dohmen等人，2010年；Rustichini等人，2016年）。与此观点一致，Bonsang和Dohmen（2015年）指出，认知能力的下降和年龄的增长都会导致冒险行为的减少。在这类研究中，风险偏好通过多种方法进行衡量，包括自我评估、假设情景和激励实验。自我评估的风险态度通常通过李克特量表问题或具有已知概率的财务框架假设投资决策来获取。其他研究依赖于假设彩票任务，其中受访者声明最低获胜概率，以决定他们是否愿意用一定金额换取彩票票（Donkers等人，2001年）。在实验经济学中，风险态度通常是通过在彩票和该彩票的平均收益分配之间进行选择来推断的，相关的风险溢价反映了风险厌恶的强度。
这些基于彩票的测量方法与IGT或BART等任务的一个关键区别在于，前者的结果概率是明确的，而后者则未知。最后，虽然激励性彩票和自我评估的风险偏好测量方法通常高度相关（Dohmen等人，2011年），但基于情景的假设问题更容易受到测量噪声和框架效应的影响（Kahneman & Tversky，1979年）。
如前所述，认知能力在塑造风险厌恶与年龄之间的关系中的作用在心理学文献中是众所周知的。Mata等人（2011年）指出，年龄与冒险行为之间效应的方向不仅取决于所使用的任务，还取决于该任务所需的具体心理过程，这突显了从经验中学习在风险相关行为中的潜在作用。特别是考虑到许多用于此背景的任务涉及在不确定性下的决策，即可能结果的概率未知，必须通过经验来学习。然而，研究表明，熟悉度和重复接触任务可以显著减少对不确定性的厌恶（Denison等人，2018年；Hayden等人，2010年）。与此观点一致，最近的神经影像学研究探讨了老化的神经相关性是否有助于解释年轻人和老年人之间的行为差异。这些研究旨在捕捉与年龄相关的冒险行为和认知功能的变化，强调了人格特征、认知过程和任务复杂性之间的复杂相互作用（Denburg等人，2001年；Fernandes等人，2018年；Koscielniak等人，2016年）。
本文旨在通过元分析深入理解老龄化与金融风险偏好之间的关系，同时系统地考虑不同年龄组在评估风险态度时的方法学差异。遵循Schildberg-H?risch（2018年）的观点，我们认为偏好在整个生命周期中的稳定性最终是一个实证问题，这与新古典经济学假设偏好稳定性为概念公理的观点不同（Stigler & Becker，1977年）。尽管我们不支持任何特定的启发式模型（Kahneman & Tversky，1979年），但我们旨在促进经济学和心理学之间的交叉融合。本元分析中包含的效应大小是通过筛选和编码过程得出的，同时对文献进行了适当的子样本划分。这种方法使得能够比较采用不同风险偏好测量方法、使用各种统计方法评估这些偏好随时间稳定性的研究，以及考虑或不考虑完成任务的个体的认知能力、健康状况和学习过程的作用。虽然必须承认只有原始研究才能解决特定的研究问题，但元分析技术提供了定量综合现有发现和探索研究间异质性的优势。具体而言，这项分析关注整个生命周期中金融风险态度的平均水平变化，基于1990年至2023年间发表的46篇同行评审文章的证据，从中提取了111个部分效应大小。
本文的其余部分结构如下：第2节描述了选择和识别原始研究及元分析样本的程序；第3节介绍了进行元分析和计算效应大小（ESs）的方法；第4节描述了元回归的进行方式；第5节展示了元分析和元回归的结果；最后，第6节提供了讨论和结论。
