提供建议的心理后果：建议者的道德自我评估、记忆错误以及亲社会行为成本的影响 王秀新（Xiuxin Wang） 田梦瑶（Mengyao Tian） 胡晓涵（Xiaohan Hu） 沈一凡（Yifan Shen）

《Behavioral Sciences》：The Psychological Consequences of Advice Giving: Advisors’ Moral Self-Evaluations, Memory Errors and the Impact of Prosocial Cost Xiuxin Wang, Mengyao Tian, Xiaohan Hu and Yifan Shen

　　摘要：当顾问的利益与接受者的利益发生冲突时，他们可能会给出自私的建议。以往的研究广泛探讨了影响顾问提供自私建议倾向的因素，但很少关注这种建议行为的心理后果。基于道德自我威胁理论，本研究调查了顾问的道德自我评价和记忆错误，重点关注亲社会成本的作用。在三项研究中，参与者扮演顾问的角色，在高亲社会成本或低亲社会成本的情境下，需要在自私选项和利他选项之间进行反复选择。之后他们回忆自己的选择。结果一致表明，无论亲社会成本高低，提供亲社会建议的次数与顾问的道德自我评价呈正相关，这种模式与道德自我威胁理论一致。此外，那些较少提供亲社会建议的顾问（即相对自私的顾问）表现出自我服务的记忆错误，他们回忆自己比实际更加利他。有趣的是，那些较多提供亲社会建议的顾问（即相对利他的顾问）在低亲社会成本下没有记忆偏差，但在高亲社会成本下却显示出自我挫败的错误，他们不准确地回忆自己给出的建议较少。这些发现扩展了我们对建议行为心理后果的理解，并突出了自我挫败记忆错误这一新现象。

1. 引言
请想象一个银行家，他有两个可能的贷款可以推荐给客户。贷款A对客户来说是最优选择；然而，银行家从中获得的利益却很少。贷款B对客户来说不是最优选择，但银行家从中可以获得更多利益。银行家会推荐哪种贷款？银行家是否会为了客户的利益而放弃一些利益来推荐贷款A？在这个假设的情况下，银行家扮演顾问的角色，客户扮演建议接受者的角色。顾问在这种情境下面临利益冲突；具体来说，他们的利益与建议接受者的利益不一致（Cain等人，2005年）。顾问在面临利益冲突时至少不总是真诚的。换句话说，利益冲突可能导致顾问给出有偏见的或自私的建议（Moore等人，2006年）。以上述假设情况为例，银行家可能会推荐对客户不利但对银行家更有利的贷款B。最近的研究证实了这一点。在文献中，建议行为通常是通过货币收益结构来操作的，顾问在为自己和接受者分配财务结果的选项之间做出选择（例如，Barneron & Yaniv，2020年；Sah，2019年）。例如，Sah等人（2013年）指出，大多数顾问（大约80%）会给出次优的建议。Levine和Gomez（2021年）使用不同的范式报告称，至少有三分之一的顾问给出的建议符合他们的自身利益。

鉴于利益冲突的普遍性和自私建议对接受者的有害性，研究人员投入了大量精力寻找潜在的解决方案。具体来说，以往的研究揭示了许多影响顾问提供自私建议倾向的因素，例如是否披露了利益冲突（Sah，2019年），是否引入了第三种次优选择（Barneron & Yaniv，2020年），以及是否识别了建议接受者（Sah & Loewenstein，2012年）。在文献中，建议行为通常是通过货币收益结构来操作的：顾问在为自己和接受者分配财务结果的选项之间做出选择（例如，Cain等人，2005年；Moore等人，2006年；Sah，2019年）。然而，很少有研究关注顾问在提供自私或利他建议之后的情况。换句话说，我们对建议行为的心理后果知之甚少。

最近关于道德自我威胁的研究以及人们如何应对这一威胁的理论框架为探索顾问提供建议后的心理状态提供了依据。这一系列研究表明，尽管人们在进行不道德行为时通常认为自己是道德的（Aquino & Reed，2002年），但在行为之后他们会感受到对自己道德自我的威胁（Shalvi等人，2015年）。例如，当他们回忆自己的道德违规行为时，会明确或隐含地对自己的道德概念进行负面更新（Barkan等人，2012年；Rothmund & Baumert，2014年）。同样，员工在道德过失后会感到羞耻（Bonner等人，2017年）。此外，人们需要维持对自己道德自我的积极看法（Dunning，2007年）。在面临道德自我威胁时，人们会采取各种方式来应对这种威胁（Barkan等人，2015年）。例如，人们会自我服务地为自己的不道德行为找借口（Shalvi等人，2015年），表现出更强烈的净化倾向（Zhong & Liljenquist，2006年）或补偿倾向（Sachdeva等人，2009年），并在心理上将自己与不道德行为区分开来（Stanley & De Brigard，2019年）。最近的研究还表明，人们会通过自我服务的记忆错误来保护自己的道德自我（Wang & Shen，2022年）。例如，人们会主动忘记自己道德违规的细节（Kouchaki & Gino，2016年），并回忆自己比实际更慷慨（Carlson等人，2020年）。

根据道德自我威胁的框架，我们可以很容易预测，在建议情境中，给出相对较多自私建议的顾问可能会经历道德自我威胁，因为这些自私行为违背了他们的责任或忠诚的道德直觉（Graham等人，2013年）。此外，根据之前关于自我服务记忆错误的研究发现（Carlson等人，2020年；Kouchaki & Gino，2016年），相对自私的顾问可能会表现出自我服务的记忆错误，而相对利他的顾问则可能不会。因此，我们首先检查顾问对自己道德自我的评价，然后从记忆错误的角度探讨自私顾问如何应对道德自我威胁。我们进一步研究了亲社会成本对顾问道德自我评价和记忆错误的影响。亲社会行为通常意味着个人需要付出代价来帮助他人（Kawamura等人，2021年）。同样，在利益冲突下的建议情境中，利他建议虽然为接受者带来好处，但也会给顾问带来成本。我们将亲社会成本定义为提供利他建议而非自私建议时的这种成本收益比。考虑图1中描绘的两种情况：在左侧情况下，与自私的建议A相比，利他的建议B会导致顾问少获得一个单位利益，而接受者多获得四个单位利益，亲社会成本为0.25。相反，在右侧情况下，利他的建议B会导致顾问少获得四个单位利益，而接受者多获得四个单位利益，亲社会成本为一个单位。

为了更明确地说，给定情境中的亲社会成本越高，顾问为帮助接受者所需的花费就越大。这种亲社会成本在不同情境中差异显著（Kawamura等人，2021年）。一般来说，当帮助的成本增加时，人们表现出的亲社会行为会减少（Miller，1999年）。然而，很少有研究探讨亲社会成本对顾问道德自我评价和记忆错误的影响。本研究填补了这一空白，可能为道德自我评价和自我服务记忆错误领域做出贡献。

顾问对自己道德自我的评价是否受到建议情境中亲社会成本的影响？当成本较低时，人们可能更有义务提供利他建议（Tomasello，2020年）。因此，可以预测当亲社会成本较低时，自私的顾问会经历更大的道德自我威胁。然而，本研究主要关注提供亲社会建议的次数与顾问道德自我评价之间的关系。考虑到当人们进行更多亲社会行为时，他们会认为自己的道德更高（Zlatev等人，2020年），我们预测无论建议情境的亲社会成本高低，顾问提供的亲社会建议越多，他们报告的道德自我评价就会越高。一致地，提供较少亲社会建议的顾问总是会通过自我服务的记忆错误来应对道德自我威胁。在本次研究中，我们要求参与者扮演顾问的角色，提供建议，然后回忆他们提供的建议。我们特别预测相对自私的顾问会回忆自己提供了比实际更多的利他建议。然而，相对利他的顾问的记忆错误可能会受到建议情境中亲社会成本的影响。我们提出这种调节可以通过后悔调节机制来理解（Zeelenberg & Pieters，2007年）。在高亲社会成本下，提供利他建议需要较大的个人牺牲，这可能会引发决策后的后悔。这种负面情绪状态是人们希望减轻的（Coricelli等人，2005年）。通过错误地回忆自己的行为比实际情况更不利他，这些顾问间接地减少了他们对个人牺牲的感知，从而减少了与昂贵亲社会建议相关的后悔。相比之下，在低亲社会成本下，提供利他建议所需的个人牺牲很小，因此几乎没有后悔的动机。因此，我们预测相对利他的顾问在高亲社会成本下会表现出自我挫败的记忆错误；具体来说，他们回忆自己提供的亲社会建议比实际提供的少，但在低亲社会成本下则不会表现出记忆偏差。

简而言之，本研究探讨了建议行为的心理后果，特别关注这些顾问如何评价自己的道德自我以及潜在的记忆错误。更重要的是，我们深入研究了亲社会成本对顾问道德自我评价和记忆错误的影响。基于上述理论框架，我们提出以下假设：
假设1：无论亲社会成本高低，提供亲社会建议的次数与顾问的道德自我评价呈正相关。
假设2：相对自私的顾问预计会表现出自我服务的记忆错误，即回忆自己提供了比实际更多的亲社会建议。
假设3：相对利他的顾问的记忆错误预计会取决于亲社会成本。在高亲社会成本下，他们预计会表现出自我挫败的记忆错误（即回忆自己提供的亲社会建议比实际提供的少）；在低亲社会成本下，他们预计不会表现出记忆错误。

我们进行了三项研究来验证这些假设。在研究1中，我们引入了具有高亲社会成本和低亲社会成本的建议情境。然而，为了避免在同一研究中包含两种不同亲社会成本情境可能带来的混淆效应，在研究2和研究3中，我们分别只使用具有低亲社会成本或高亲社会成本的情境，以验证研究结果的可靠性。此外，借鉴以往的研究（Saucet & Villeval，2019年），我们将高亲社会成本定义为1，低亲社会成本定义为0.25。

2. 研究1：具有高亲社会成本和低亲社会成本的建议情境
2.1. 方法
2.1.1. 参与者
所有研究都在中国进行。为了方便抽样，参与者来自作者所在的普通大学。具体来说，我们通过大学的参与者招募系统发布了招聘广告，学生自愿报名参加。该系统专门服务于该大学的本科生和研究生。招聘广告中以中立的术语描述了这项研究，没有提到建议行为、道德评估或建议的利他性与自私性。这是为了避免在实验前对参与者产生任何特定的自我呈现目标。最终我们招募了一百零八名参与者。其中五人因计算机问题退出，最终样本量为103人（年龄均值=20.80岁，标准差=1.78岁，其中85人为女性）。我们为参与者提供了5元人民币的报酬。此外，参与者还可以根据他们在研究中的决定获得额外的奖金。

2.1.2. 设计
本研究中的预测变量是参与者提供的亲社会建议次数，作为连续变量处理。第一个结果变量是参与者对自己道德自我的评价，使用道德自我概念量表（Kouchaki & Gino，2016年）进行测量。第二个结果变量是记忆错误。根据Carlson等人（2020年）的研究方法，记忆错误是通过计算参与者回忆自己提供的利他建议次数与实际提供的利他建议次数之间的差异来确定的。记忆错误得分与零没有显著差异表明参与者没有表现出明显的记忆偏差。得分显著高于零表明参与者高估了自己提供无私建议的频率，这显示出一种自我服务的记忆错误。相反，得分低于零表明参与者显著低估了自己提供无私建议的频率，这显示出一种自我挫败的记忆错误。2.1.3. 实验程序参与者两人一组到达实验室，并按照指示完成研究。分配角色。首先，我们告诉参与者他们将参与一个游戏，在游戏中他们将分别扮演建议者或建议接受者的角色，而他们的角色由计算机程序决定。程序将所有参与者分配为建议者。提供建议。接下来，我们要求参与者提出建议。具体来说，我们告诉参与者作为建议者，他们需要在两条建议中选择一条并给予建议接受者。以图1中的左侧场景为例，根据建议A，建议者将获得六个代币，而建议接受者将获得32个代币；然而，根据建议B，建议者将获得五个代币，而建议接受者将获得36个代币。值得注意的是，在这些提供建议的情景中，有一条建议相对自私，使建议者获得更多但建议接受者获得较少。另一条建议相对无私，有利于建议接受者但会损失建议者的利益。以图1中的左侧场景为例，建议B是自私的，而建议A是自私的。提供建议共有六次试验，这些试验是随机进行的。也就是说，参与者提供了六次建议。在其中一半的试验中，建议A是自私的；而在另一半试验中，建议A是自私的。参与者通过按“F”键给出建议A，通过按“J”键给出建议B。根据Saucet和Villeval（2019）的研究，实验1中有两种亲社会成本（即0.25和1）。每种亲社会成本各有三次建议提供场景（详情见补充材料）。值得注意的是，提供的建议与参与者的额外奖金有关。也就是说，参与者在研究后可以用每个获得的代币兑换0.01元人民币。为了防止社会认可的可能影响，我们告诉参与者建议接受者只能看到自己的利益。换句话说，建议接受者不知道建议者的利益或建议者没有提出的建议。此外，我们在参与者离开后以电子方式支付了报酬。道德自我评估。在提供建议之后，使用十项道德自我概念量表（Kouchaki & Gino, 2016）进行道德自我评估。参与者被要求用七点李克特量表（1 = 完全不是；7 = 非常）来表达他们在那一刻对自己的一系列特性的感受。据我们所知，这个量表尚未在中国得到验证。因此，我们进行了事后探索性因素分析。Kaiser–Meyer–Olkin（KMO）值为0.89，Bartlett的球形度检验结果显著，χ2(45) = 826.85，p < 0.001，表明数据适合进行因素分析。通过主成分分析，提取出一个特征值大于一的因素，解释了总方差的62.93%。所有项目都强烈地加载在这个主要因素上，载荷超过0.60。随后，评估了这一因素的可靠性，得出Cronbach’s alpha值为0.93，表明内部一致性良好。这些结果表明该量表是有效的。填充任务。然后，参与者完成了一个填充任务，以将提供建议的决策从他们的短期记忆中移除，从而创造出现记忆错误的条件（Tasimi & Johnson, 2015）。鉴于当阻止主动复述时短期记忆中的信息会迅速衰减（Atkinson & Shiffrin, 1971），我们使用了大约持续八分钟的迷宫解决任务——这个时间远远超过了短期记忆的保持窗口。这确保了后续的回忆任务捕捉到的是长期记忆的重构而不是残余的工作记忆痕迹。与Saucet和Villeval（2019）的研究一样，参与者在纸上解决迷宫。建议回忆。我们再次随机展示了六次提供建议的场景，并要求参与者回忆他们之前给出的建议。值得注意的是，在此之前，我们从未告诉参与者他们需要回忆自己的建议。2.2. 结果在测试我们的主要假设之前，我们检查了性别是否影响所有三项研究中的两个核心因变量（即道德自我评估和记忆错误）。在任何研究中都没有发现性别的显著影响（所有p > 0.15）。因此，我们在下面的分析中没有将性别作为协变量。值得注意的是，控制性别并没有显著改变任何报告结果的显著性或模式。2.2.1. 道德自我评估为了测试假设1，我们使用皮尔逊相关性和简单线性回归分析了亲社会建议提供与平均道德自我评估之间的关系（α = 0.93）。结果显示，亲社会建议选择的数量与道德自我评估呈正相关，并且显著预测了道德自我评估（r = 0.20，p = 0.045；b = 0.14，SE = 0.08，p = 0.045），支持了假设1。2.2.2. 在高或低亲社会成本建议提供场景中的记忆错误为了测试假设2和3，我们采用了聚光灯分析（Spiller et al., 2013）。与传统的聚光灯测试不同，后者在任意选定的预测值（例如，均值±1 SD）评估效果，聚光灯分析识别出在整个观察到的预测值范围内预测结果显著不同于零的区域。具体来说，我们根据连续的亲社会建议选择数量对记忆错误进行了回归。使用SPSS 26.0的线性回归对话框中的“保存”选项，我们保存了以下情况：(a) 未标准化的预测值（PRE_1），以及(b) 均值预测的95%置信区间（LMCI_1和UMCI_1）。因此，我们得到了每个整数水平的亲社会建议选择的预测记忆错误及其95%置信区间。如果相应的95%置信区间不包含零，则认为预测记忆错误显著不同于零。通过检查每个整数水平的置信区间，我们确定了记忆错误显著为正（自我服务偏见）和显著为负（自我挫败偏见）的亲社会建议选择范围。值得注意的是，所有预测的记忆错误及其95%置信区间都列在补充材料中。结果显示，当亲社会成本为0.25时，亲社会建议选择的数量显著且负地预测了记忆错误：b = ?0.29，SE = 0.09，p = 0.001，R2 = 0.10。此外，当亲社会建议选择的数量为零或一个时（N = 47），记忆错误显著为正（自我服务）；但当亲社会建议选择的数量为两个或三个时（N = 56），记忆错误与零没有显著差异。当亲社会成本为一个时，亲社会建议选择的数量也显著且负地预测了记忆错误：b = ?0.37，SE = 0.07，p < 0.001，R2 = 0.20。此外，当亲社会建议选择的数量为0时（N = 35），记忆错误显著为正（自我服务），但当亲社会建议选择的数量为一、二或三个时（N = 68），记忆错误显著为负（自我挫败）。这些发现证实了假设2和3。2.2.3. 敏感性分析我们使用G*Power 3.1.9（Faul et al., 2007）进行了事后敏感性分析，以确定在80%统计功效（α = 0.05）下可以检测到的最小效应大小。对于假设1（通过皮尔逊相关性测试），在N = 103的情况下，最小可检测的相关性为∣r∣ = 0.27。观察到的亲社会建议选择数量与道德自我评估之间的相关性为r = 0.20，略低于这一阈值，表明这一特定效应的检测能力有限。对于假设2和3（通过简单线性回归测试），使用一个预测变量的最小可检测效应大小为f2 = 0.08。在低亲社会成本条件下（成本 = 0.25），模型显著，R2 = 0.10，得出f2 = 0.11，这个值远高于阈值。在高亲社会成本条件下（成本 = 1），R2 = 0.20，得出f2 = 0.25，也超过了阈值。这些结果表明，我们的样本量足以检测到假设2和3的核心效应。2.3. 讨论研究1使用被试内设计提供了所有三个假设的初步证据，参与者遇到了低和高亲社会成本场景。结果确认，提供较少亲社会建议选择的参与者报告的道德自我评估较低，支持了假设1。关于记忆错误，无论亲社会成本高低，提供相对较少亲社会建议选择的参与者都表现出自我服务的记忆偏差，这与假设2一致。相比之下，提供相对更多亲社会建议选择的参与者表现出受亲社会成本调节的模式：在低成本下，他们没有显著的记忆偏差；而在高成本下，他们表现出自我挫败的记忆错误，回忆自己的行为比实际更不无私。这种模式与假设3一致。然而，研究1有两个方法学局限性，需要进一步调查。首先，每个亲社会成本条件仅包括三次建议提供试验，这可能会由于对参与者行为的采样不足而引入随机误差。其次，尽管被试内操纵亲社会成本是有效的，但可能会产生延续效应：在低成本下提供自私建议后的参与者在高水平下的后续反应可能会受到影响，反之亦然。为了解决这些问题，研究2和3采用了被试间操纵亲社会成本的方法，并将每种条件下的试验次数增加到十二次（Saucet & Villeval, 2019）。研究2仅关注低亲社会成本场景，而研究3仅关注高亲社会成本场景。这种设计隔离了每种成本条件的效应，避免了被试内延续的潜在混淆，从而更清晰地测试了所有三个假设。3. 研究2：低亲社会成本的建议提供场景3.1. 方法3.1.1. 参与者我们像研究1一样确定了样本量，并最终从一所大学招募了一百七名参与者（Mage = 20.15，SDage = 1.38，84名女性）。我们像研究1一样支付了参与者的报酬。3.1.2. 设计和程序设计和程序与研究1相同，不同之处在于参与者被呈现了12个建议提供场景（详情见补充材料）。此外，这些场景相关的亲社会成本被设定为0.25。3.2. 结果3.2.1. 道德自我评估为了测试假设1，我们分析了平均道德自我评估（α = 0.96）。结果显示，亲社会建议选择的数量与道德自我评估呈正相关，并且显著预测了道德自我评估（r = 0.21，p = 0.03；b = 0.07，SE = 0.03，p = 0.03），验证了假设1。3.2.2. 记忆错误我们像研究1一样分析记忆错误以测试假设2和3。结果显示，亲社会建议的数量显著且负地预测了记忆错误，b = ?0.11，SE = 0.04，p = 0.009，R2 = 0.07。此外，当亲社会建议的选择数量在零到五个之间时（N = 38），记忆错误显著为正（自我服务）；但当亲社会建议的选择数量为六个或更多时（N = 67），记忆错误与零没有显著差异。3.2.3. 敏感性分析在N = 105的情况下，最小可检测的相关性（80%功效；α = 0.05）为∣r∣ = 0.27。对于假设1，观察到的亲社会建议选择数量与道德自我评估之间的相关性为r = 0.21，略低于这一阈值。对于假设2和3，单预测变量的最小可检测f2为0.076。亲社会建议选择对记忆误差的回归得出R2 = 0.07，f2 = 0.075，接近阈值。3.3.**讨论**

研究2在低亲社会成本的建议场景中复制了研究1的主要发现。具体来说，提供较少亲社会建议的顾问报告的道德自我评价低于提供更多亲社会建议的顾问，这一模式与假设1和道德自我威胁一致。关于记忆错误，聚光灯分析证实，提供较少亲社会建议的参与者（在12次试验中提供0到5次）表现出显著的自我服务记忆偏差，这与假设2一致。相比之下，提供较多亲社会建议的参与者（6次或更多）没有表现出显著的记忆偏差，这与低亲社会成本下的假设3一致。

研究3的目标是在高亲社会成本的建议场景中复制研究1的主要发现。

**4. 研究3：高亲社会成本下的建议场景**

**4.1. 方法**

**4.1.1. 参与者**

我们从一所大学招募了111名参与者（平均年龄=20.15岁，年龄标准差=1.38岁，其中93名为女性）。我们按照研究1的方式对他们进行了报酬。

**4.1.2. 设计和程序**

研究3的设计和程序与研究1相似，不同之处在于研究3包含了12个建议场景（详见补充材料），并且这些场景的亲社会成本较高（即为1）。

**4.2. 结果**

**4.2.1. 道德自我评价**

我们分析了平均道德自我评价（α=0.96）以验证假设1。结果表明，亲社会建议的数量与道德自我评价呈正相关，并且显著预测了道德自我评价（r=0.39，p<0.001，b=0.15，SE=0.03，p<0.001），支持了假设1。

**4.2.2. 记忆错误**

结果表明，亲社会建议的数量显著且负性地预测了记忆错误（b=-0.17，SE=0.05，p=0.001，R2=0.09）。此外，当亲社会建议的数量在0到2次之间时（N=36），记忆错误显著为自我服务的；当亲社会建议的数量在3到7次之间时（N=59），记忆错误没有显著偏离零；当亲社会建议的数量为8次或更多时（N=16），记忆错误显著为自我挫败的。

**4.2.3. 敏感性分析**

在N=111的情况下，最小可检测的相关性（80%效能；α=0.05）为∣r∣=0.26。对于假设1，观察到的亲社会建议数量与道德自我评价之间的相关性为r=0.39，远超过阈值。使用Fisher方法结合三个相关性的补充内部元分析得出的汇总r=0.27，95% CI [0.17, 0.37]，p<0.001，证实了亲社会建议数量与道德自我评价之间的正相关在整个数据集中是可靠的。

对于假设2和3，单一预测因子的最小可检测f2值为0.07。亲社会建议数量对记忆错误的回归得出的R2=0.09和f2=0.10，超过了阈值。这些结果表明，研究3具有足够的功效来检测主要关注的效应。

**4.2.4. 三项研究中顾问类型×亲社会成本交互作用的分析**

为了系统地测试顾问类型与亲社会成本之间的交互作用，我们对试验级数据进行了逻辑混合效应模型分析。分析使用R语言中的lme4包（Brooks等人，2017年）进行，拟合了一个带有逻辑链接函数的广义线性混合效应模型。顾问类型（自私 vs. 利他，由特定试验中给出的建议确定）和亲社会成本（0.25 vs. 1）被作为固定效应，记忆错误的存在与否作为二元因变量。为了考虑个体内部试验的非独立性，我们包括了参与者的随机截距。为了最大化统计功效并提供最全面和普遍的交互作用测试，我们整合了三项研究的数据，共计319名参与者完成了3210次试验。

值得注意的是，逻辑混合效应模型的原始回归系数（b）是在对数几率尺度上的，这不能直接解释为标准化效应大小。因此，我们根据Wald z统计量计算了每个固定效应的效应大小r。这些r值可以类似于皮尔逊相关性来解释，绝对值越大表示效应越强。为了完整性，我们还报告了原始系数b、它们的标准误差以及z统计量。下面报告的所有置信区间都是r的95%置信区间。

结果表明，顾问类型有显著的主效应；也就是说，利他顾问总体上更有可能出现记忆错误：b=0.21，SE=0.11，z=1.96，p=0.050，r=0.12，95% CI [0.00, 0.23]。亲社会成本的主效应不显著：b=-0.18，SE=0.14，z=-1.28，p=0.20，r=-0.10，95% CI [-0.24, 0.05]。关键的交互作用显著：b=1.49，SE=0.22，z=6.91，p<0.001，r=0.63，95% CI [0.51, 0.73]。

简单效应分析进一步显示，对于自私顾问，亲社会成本的效应是显著的：较高的成本与较低的记忆错误概率相关：b=-0.92，SE=0.17，z=-5.41，p<0.001，r=-0.45，95% CI [-0.57, -0.31]。对于利他顾问，亲社会成本的效应也是显著的，但方向相反；较高的成本与较高的记忆错误概率相关：b=0.57，SE=0.18，z=3.18，p=0.001，r=0.30，95% CI [0.12, 0.45]。

**4.3. 讨论**

研究3关注高亲社会成本下的建议场景，成功复制了研究1的主要发现。具体来说，提供较少亲社会建议的顾问报告的道德自我评价低于提供更多亲社会建议的顾问，这一模式与道德自我威胁一致。此外，提供较少亲社会建议的参与者表现出显著的自我服务记忆偏差。相比之下，聚光灯分析提供了与假设3一致的经验性证据：提供最多亲社会建议的参与者（8次或更多）表现出显著的自我挫败记忆偏差。然而，我们注意到只有14.4%的样本属于这一范围，未来需要更大样本的研究来确立这一效应的稳健性。

整合三项研究试验级数据的逻辑混合效应分析提供了顾问类型×亲社会成本交互作用的正式、系统化的测试。显著的交互作用证实，记忆错误的类型同时取决于给出的建议是自私的还是利他的以及场景的亲社会成本。具体来说，在提供利他建议的试验中，高亲社会成本下的记忆错误更可能发生，这与假设3一致。在提供自私建议的试验中，出现了相反的模式，我们在一般讨论中会回到这一发现。

**5. 一般讨论**

本研究关注建议行为的心理后果。在三项研究中，我们为所有三个假设提供了一致的证据。我们一致发现，在高亲社会成本和低亲社会成本场景中，提供较少亲社会建议的顾问报告的道德自我评价低于提供更多亲社会建议的顾问，这一模式与道德自我威胁一致。此外，我们发现提供较少亲社会建议的顾问在高亲社会成本和低亲社会成本场景中都表现出自我服务记忆错误。也就是说，他们记得自己提供了比实际更多的亲社会建议。然而，在提供较多亲社会建议的顾问中，记忆错误受到亲社会成本的调节。在低亲社会成本场景中，没有记忆错误。然而，在高亲社会成本场景中，自我服务记忆错误出现了相反的效果。具体来说，他们记得自己提供的亲社会建议比实际提供的要少。

在利益冲突背景下提供建议已成为心理学和伦理学研究中越来越受欢迎的主题。先前的研究揭示了可能影响顾问决策的几个因素（Barneron & Yaniv, 2020; Sah, 2019）。然而，很少有研究关注顾问提供建议后的心理情况。基于道德自我威胁理论以及人们如何应对它，本研究考察了顾问对自己道德自我的评估和记忆错误。这些发现为建议行为领域提供了新的见解，表明提供自私建议与较低的道德自我评价相关，这与道德自我威胁一致。此外，我们发现自私顾问回忆起自己提供了比实际更多的亲社会建议，这可能减少了他们经历的道德自我威胁。

值得注意的是，我们研究中的参与者提供利他建议的比例似乎高于一些先前的估计。Sah等人（2013）认为大约80%的顾问在利益冲突情况下会提供自私建议。然而，在我们的研究中，总共319名参与者和3210次试验中，有1404次涉及利他建议（43.8%），意味着在剩余的56.2%的试验中提供了自私建议——远远低于Sah等人报告的80%。重要的是，这些数据是在中性招募条件下获得的：参与者被告知他们参加的是“关于决策的研究”，没有提及建议行为、道德评估或选择的自私与否。这种中立的框架排除了我们的发现反映了那些特别有动机成为“好顾问”的个体的自我选择的可能性。

我们总体上的利他建议比例与Sah等人（2013）估计的80%自私建议比例之间的差异可能是由于各自范式中嵌入的有效亲社会成本不同。当进行利他行为所需的个人牺牲较小时，例如在我们的低成本条件中，参与者更愿意提供利他建议。Barneron和Yaniv（2020）也观察到这种模式，他们报告在类似条件下，有利益冲突的顾问提供了大约70%的利他建议。这种成本依赖的变异性强调了系统地操纵亲社会成本的价值，正如我们所做的那样，并告诫不要将自私建议行为的普遍性视为一个固定的经验常数。

这些发现为鼓励顾问提供更多亲社会建议的干预措施提供了新的途径。例如，研究表明，为了应对可能的道德自我威胁，人们可能会避免说太多谎（Mazar等人，2008）或更有可能归还丢失的钱包（Cohn等人，2019）。我们的工作表明，提供相对自私建议的顾问同样报告较低的道德自我评价，这与道德自我威胁一致。因此，未来的实践者可以通过指导这些顾问更加有意识地关注他们的道德标准（Mazar等人，2008），从而促使他们提出更利他的建议。此外，鉴于自我服务记忆偏差可能有助于减轻自私顾问经历的道德自我威胁，另一种值得探索的方法是干扰这种有偏的记忆重建。通过减少顾问对自我辩护的记忆扭曲的依赖，我们可能会有效降低他们反复提供自私建议的倾向。

本研究还为道德自我威胁领域以及人们如何应对它做出了贡献。首先，我们手稿中研究的利益冲突下的建议行为代表了一个特定的例子，涉及自我利益与他人利益之间的权衡，这是简单经济游戏中广泛探讨的一个主题。社会心理学和行为伦理学的研究人员考虑了道德自我。然而，涉及的具体道德价值观可能因不同情况而异。先前的研究主要集中在主要涉及诚实道德价值观的取利游戏（Mazar等人，2008）和涉及公平价值观的分配游戏（Carlson等人，2020；Saucet & Villeval，2019）上。我们将这一研究扩展到利益冲突下的建议行为，这些行为涉及忠诚或责任的道德原则，并表明提供自私建议与较低的道德自我评价以及自我服务记忆错误有关。从这个角度来看，我们的研究通过证明理论框架在涉及忠诚原则的情境中仍然适用，从而扩展了关于道德自我威胁的研究范围。其次，我们探讨了亲社会成本对自我服务性记忆错误的影响，发现与高成本相比，在低成本下更有可能出现记忆错误。这种模式与自我辩解的理论相符（Shalvi等人，2015年）。具体来说，当亲社会成本较高时，提供自私的建议相对容易合理化，因为需要做出的个人牺牲较大，因此对道德自我的威胁较小，减少了对偏见性回忆的需求。然而，当亲社会成本较低时，优先考虑个人小收益而非受助者的重大利益变得难以合理化，这加剧了道德自我威胁，并促使自我服务性的记忆扭曲以恢复积极的自我形象（Mazar等人，2008年）。第三点也是最重要的一点，我们发现，在高亲社会成本情境下，给出大量利他建议的顾问回忆起自己提供的帮助比实际情况要少，而在低亲社会成本情境下则没有这种现象。试验层面的分析还显示，在提供利他建议的试验中，这种自我挫败的记忆错误在高亲社会成本下比低亲社会成本下更有可能发生。据我们所知，我们是首次报告这种自我挫败记忆错误的现象。正如我们之前提到的，悔恨调节可能解释了亲社会顾问的自我挫败记忆错误。也就是说，在高亲社会成本情境下，提供亲社会建议可能会带来更大的悔恨（Coricelli等人，2005年；Zeelenberg & Pieters，2007年）。因此，这些亲社会顾问表现出自我挫败的记忆错误来缓解这种负面情绪。除了悔恨调节的解释之外，亲社会顾问的自我挫败记忆错误也可能源于他们的理性推断过程。也就是说，人们根据他们对自身通常行为的信念来推断自己的过去行为（Carlson等人，2020年）。先前的研究表明，这种理性推断过程可以解释一些社会比较偏差，例如超出平均水平的表现（Chambers & Windschitl，2004年；Kruger，1999年）。类似的逻辑也可能适用于我们的研究。具体来说，人们可能认为自己的亲社会行为只是普通而非极端的。因此，在低亲社会成本情境下，亲社会顾问不会出现记忆错误，但在高亲社会成本情境下则会表现出自我挫败的记忆错误。另外，还需要考虑在高亲社会成本下观察到的亲社会顾问的自我挫败记忆错误是否反映了社会期望的回应，而不是真正的记忆扭曲。因为当帮助的成本较高时，特别慷慨的行为可能被视为违反规范（Berman & Silver，2022年；Kawamura & Kusumi，2020年），参与者可能会策略性地低估自己的利他行为以符合社会规范。我们的设计有几个特点可以降低这种可能性：建议给出的情境是完全匿名的，受助者从未看到顾问的收益或放弃的选项，而且回忆任务被设计成一个意外的记忆测试。尽管如此，目前的数据还不能完全排除社会期望解释的可能性。未来的研究应该采用激励型记忆范式（Carlson等人，2020年），通过奖励参与者的准确回忆来区分出于动机的误报和真正的记忆错误。

值得一提的还有几个局限性和未来的研究方向。首先，在内部效度方面，我们的设计没有实验性地操纵顾问的行为，因此观察到的关联仅是相关性的，不能支持因果推断。例如，道德自我评价较低的人可能更倾向于提供自私的建议。此外，使用的道德自我概念量表（Kouchaki & Gino，2016年）在中文人群中没有经过预先验证。虽然各研究间的内部一致性较高（α = 0.93–0.96），但心理测量证据来自用于假设检验的相同样本，因此不能被认为是独立的。未来的研究应通过实验性地操纵顾问行为、测量相关个体差异（例如社会价值取向；Murphy等人，2011年）作为协变量，并在独立的中文样本中进行系统的前后翻译和验证性因素分析来解决这些问题。其次，我们发现的普遍性受到实验室范式和样本的限制。我们的代币分配任务虽然提供了实验控制，但忽略了现实世界中顾问情境的特征，如持续的专业关系、声誉风险和法律义务（如受托责任）。未来的工作应该通过专业顾问（例如财务顾问和医疗从业者）的角色扮演情境来测试这些因素是否会影响我们观察到的心理后果。此外，所有参与者都来自中国同一所大学，存在明显的性别不平衡（大约80%为女性）。鉴于我们的研究是在一个相对集体主义的文化背景下进行的，在这种背景下，违反规范往往会引发更强烈的谴责（Stamkou等人，2019年），而极端利他行为可能不太受到欢迎（Kawamura & Kusumi，2020年），因此在更个体主义的情境中进行跨文化复制是必要的。第三，尽管事后敏感性分析确认我们的样本总体上足以检测主要假设的效果，但观察到的效应大小较小到中等。自我挫败记忆错误得到了泛光分析的支持，但仅在相对较小的参与者样本中出现（例如，在第三研究中111名参与者中有16名）。需要更大的样本来更精确地描述这种新现象的普遍程度和稳健性。最后，尽管我们的理论框架强调悔恨调节是自我挫败记忆错误的主要机制，但在三项研究中我们都没有直接测量决策后的悔恨。因此，我们的解释仍然是事后的，观察到的记忆偏差也可能与其他机制（如上述的理性推断过程）一致。未来的研究应纳入经过验证的悔恨测量方法（例如，Marcatto & Ferrante，2008年），以提供关于所提出的情感途径的直接证据。

总之，这项研究旨在探讨提供建议的心理后果，得出了三个主要发现。首先，提供较少亲社会建议选择的顾问报告的道德自我评价低于提供较多亲社会建议选择的顾问，这一模式与道德自我威胁一致。其次，这些自私的顾问表现出自我服务性的记忆偏差，错误地回忆他们提供了比实际更多的利他建议。最后，提供相对较多亲社会建议选择的顾问在亲社会成本较低时没有记忆错误，但在亲社会成本较高时表现出自我挫败的记忆偏差，错误地回忆他们提供了比实际更少的利他建议。这些发现增强了我们对顾问提供建议后发生的心理过程的理解，并突显了自我挫败记忆这一新现象。