道德一致或道德平衡？关于企业家捐赠的研究

(浙江工业大学经贸管理学院，杭州 310023)

1 引 言

道德平衡的研究表明道德是动态的，可以表现为道德许可和道德补偿。道德许可指“过去的善行可能允许个体从事不道德、违背伦理或其他有问题的行为，这些行为是他们原本会因为担心表现得不道德而避免的”(Merritt,Effron,& Monin,2010,p.344)。道德补偿是指感到做了不道德行为的人倾向于通过展示道德行为来抵消不道德情感(Joosten,van Dijke,Van Hiel,& De Cremer,2014)。道德平衡似乎违背人们倾向一致性的天性(Festinger,1954;Freedman & Fraser,1966;Heider,1946)。根据一致性理论，个人都希望行为和态度是一致的。如果初始的道德行为成本很高，随后继续保持道德行为的驱动力就应该越强(Gneezy,Imas,Brown,Nelson,& Norton,2012)。由于道德平衡与道德一致产生了矛盾。学者们开始探索道德平衡会取代道德一致的边界条件。然而，现有的研究还比较零散。Mullen和Monin(2016)在研究回顾中指出，“这些年来，关于道德平衡与道德一致的争论已经从一个缺少答案的问题，成为一个有过多但又相互矛盾答案的问题(p.365)”。

在道德一致和道德平衡领域，笔者认为尚存在如下不足。首先，在探讨道德平衡与道德一致的矛盾时，大多数研究未能明确区分道德的绝对水平和相对水平(Mullen & Monin,2016)；但是变量的绝对水平和相对水平意义是不同的(Moore,2007)。第二，大多数研究将道德一致和道德平衡视为“非此即彼”的状态(Blanken,van de Ven,& Zeelenberg,2015)。在实验研究中，这种“非彼即此”的假设可以应用在短期任务中；但是，如果采用较长的时间维度，“非彼即此”的假设可能并不合适。第三，现有研究低估了社会比较在道德平衡中的作用。本研究主要目的是从新的角度化解道德许可和道德一致之间的矛盾，并在以下三方面填补了道德平衡研究中的不足：第一，在理论上区分道德的绝对水平和相对水平。第二，本研究首次揭示了社会比较信息会影响道德平衡过程。第三，本研究表明道德平衡不仅可以表现为每天的波动(Hofmann,Wisneski,Brandt,& Skitka,2014;Lin,Ma,& Johnson,2016)，也可以表现为跨年份的波动。为提高研究的内在效度和生态效度，作者同时采用了实验研究(研究一)和基于二手数据的纵向研究(研究二)来检验假设。研究一的实验数据来源于Amazon Mechanical Turk的在线样本库。研究二中的二手数据来源于“福布斯中国慈善榜”，这个榜单记录了中国民营企业家的货币捐款的纵向信息，可以对道德行为的变化提供相对精确的数量化分析。慈善榜中企业家的地位和地位变化提供了社会比较信息。

2 理论和假设

2.1 捐赠中的道德一致：在绝对捐赠水平上，捐赠多的企业家会捐赠多

研究表明个体努力追求一致性，包括道德一致(Abelson et al.,1968;Gawronski & Strack,2012)。道德一致的主要原因是人们倾向维持道德认同，并减少“道德-判断-行为”之间的差距(Aquino,Freeman,Reed,Lim,& Felps,2009)。由于过去的捐赠行为是个体对社会责任的态度和承诺的体现，因此个体应该在过去和未来的捐赠之间表现出一致性。研究表明，稳定的因素(如个体道德规范)是捐赠意图形成的主要动力(van der Linden,2011)。Shang和Croson(2009)发现那些将恰当的捐赠水平的信念内化了的个体将继续保持相对稳定的捐赠水平。因此，由于企业家过去的捐赠体现了稳定的个人偏好，未来捐赠的绝对数量也可能保持稳定。基于上述推理：

假设1：在t-1年有高额捐赠的企业家在t年也有高额的捐赠。

2.2 捐赠中的道德平衡：在相对捐赠水平上，捐赠提高的企业家在下一阶段的捐赠减少

Nisan和Horenczyk(1990)提出：如果人们认为过去的好行为在均衡状态之上，那么就可能随后偏离好行为。这里的均衡状态是保持一个令自己满意的道德自我的必要水平，对应了因人而异的道德倾向。围绕着均衡状态，道德水平的向下偏离可以抵消向上的偏离，因此总体上均衡状态是保持稳定的。以捐赠为例，企业家的捐赠会根据情境因素(如参照对象的捐赠、以前的捐赠、捐赠的受益人或财务约束等情况)，围绕个人认为恰当的捐赠水平上下波动。因此，捐赠的波动，而不是绝对捐赠额，才符合道德平衡理论的阐述。鉴于人们倾向于用最近相似的行为作为比较参照物(Festinger,1954)，最近一个时间点的捐赠可能会成为下一个时间点捐赠的比较对象。基于道德信用模型(Sachdeva et al.,2009)，与以前的捐赠相比，捐赠的增加可能将企业家的道德信用提高到均衡状态以上，从而导致较强的动机通过减少捐赠的方式重新回到均衡状态。根据道德凭证模型(Monin & Miller,2001)，个体的积极行为会导致随后不积极的行为，因为好的行为向个体的道德水准提供了“凭证”。就捐赠而言，增加捐赠是积极的行为，可以增加个体的道德凭证(如对慈善活动的承诺、慷慨和仁爱)。如果随后的捐赠水平下降引起了认识失调，道德凭证可以帮助个体合理化为什么捐赠下降(如归因于外部因素)。捐赠提高的幅度越大，获得的道德凭证就越多，因而对随后消极行为合理化解释的能力就越强。基于上述推理：

假设2：企业家在t年捐赠的增加(与t-1年相比)会导致t+1年的捐赠的减少(与t年相比)。

2.3 社会比较对道德平衡的影响：慈善榜上的地位和地位变化的调节作用

社会比较理论认为：个体希望在技能、能力、观点、社会地位和社会接受程度方面对自己进行评估(Festinger,1954)。当客观标准缺乏的时候，个体只能借助与他人的社会比较。地位的获取是基于社会比较的过程，慈善榜中的地位提供了社会比较信息(Zell,Alicke,& Strickhouser,2015)。鉴于地位对自我价值和荣誉的重要性，列入这一榜单的企业家应该对地位和地位变化的社会比较信息敏感，他们可能根据这些信息调整今后捐赠的数量。

企业家在慈善榜中的绝对地位可能对捐赠变化有调节作用。根据道德信用模型(Sachdeva et al.,2009)，如果个体已经拥有了较多的道德信用(道德银行账户中有充足的现金)，那么捐赠的增加就更可能转化为额外的道德信用。以此类推，如果企业家已经在慈善榜上有了较高的地位，就为他们过去的道德行为积累了信用。对于那些高地位的企业家来说，在前一时间段增加的捐赠更可能成为均衡状态之上的额外道德信用，成为在下一阶段做较少的积极行为的许可证(Hollander,1958)。根据道德凭证模型(Monin & Miller,2001)，在慈善名单中排名较高的企业家会从过去的捐赠行为中获得信心，即使后续捐赠减少也不太会妨碍他们对自身道德作出积极评估(Merritt et al.,2010)。与以前的捐款相比，捐赠金额的增加为高地位的企业家提供了更多的证据来支撑他们的道德凭证，从而增加了对后期不积极行为(如减少捐赠)作出正面解释的能力。以上的论述推导出第三个假设：

假设3：当企业家在慈善榜中有较高的地位，捐赠的增加更可能导致捐赠减少。

此外，企业家在慈善榜中地位变化对捐赠变化可能具有调节作用。地位提升有助于提高个体的自我效能感，而失去地位往往威胁到对自我的认知(Edelman & Larkin,2015;Spataro,Pettit,Sauer,& Lount,2014)。根据道德信用模型(Sachdeva et al.,2009)，在慈善榜中提高了地位的企业家更可能觉察到自身的道德信用的增加。因此，对于这些企业家来说，增加的捐赠将进一步增加道德信用，可能超过维持道德均衡水平的所需要的量，故更有可能出现道德许可(减少随后的捐赠)。根据道德凭证模型(Monin & Miller,2001)，获得地位的企业家对过去的道德行为更有信心。因此，如果地位提高，同时又伴随着捐款的增加，则为企业家提供了更强有力的道德凭证，可以为随后的不积极行为辩护。以上的论述推导出第四个假设：

假设4：当企业家在慈善榜中地位提高时，捐赠的增加更可能使捐赠减少。

3 研究一：基于亚马逊样本库的捐赠研究

研究一是对假设1和假设2的初步检验，目的是探索时间点1的捐赠绝对水平和捐赠波动如何影响时间2的捐赠绝对水平和捐赠波动。

3.1 研究方法

3.1.1 实验设计与被试

这项实验应用了亚马逊的全球在线样本库(Amazon Mechanical Turk)。过去的研究表明，从Amazon Mechanical Turk(MTurk)收集的数据质量与实验室收集的数据没有显著差异，而且数据质量好于基于学生样本的实验(Buhrmester,Kwang,& Gosling,2011;Paolacci,Chandler,& Ipeirotis,2010)。研究表明MTurk的被试是多元化的，但主要来自美国和印度(Ross,Irani,Silberman,Zaldivar,& Tomlinson,2010)。

实验采用单因素、被试间设计(高绝对捐赠、低绝对捐赠)。在一项关于道德许可的元分析中，Blanken等人(2015)总结说：“每一个条件要有165名参与者，才有80%的检验力发现与元分析中一样高的效应。”(p.555)因此，研究一采用了大样本，招募了355名被试。其中221名是女性，平均年龄35.35岁。180被试被安排在“高绝对捐赠”的条件下，175名被试被安排在“低绝对捐赠”的条件下。研究者支付了被试0.30美元作为酬劳。

由于MTurk的被试可能为了获得报酬而尽快完成实验(Barger,Behrend,Sharek,& Sinar,2011)，研究者可以采用几种方法来排除不合格的被试。首先，根据Oppenheimer,Meyvis和Davidenko (2009)的建议，被试在阅读第一个情景之后，被问到“如果你是集中注意的，请选择‘同意’”。3名未能选择“同意”的被试被剔除。第二，在阅读了三个情景描述后，参与者被问到他们是否能理解这些描述。2名被试选择了“不”，因而被剔除。第三，2名被试因工作时间太短(小于30秒)被剔除。最后，有8名被试在需要填写的捐赠额中，没有回答或没有按照要求回答。总共剔除了15名被试。

3.1.2 前测

为了确保参与者能够很好地理解实验材料，研究者对一组单独的被试(每项实验条件安排10名被试)进行了前测。被试要求对感到困惑或对不清楚的问题给予反馈。提供反馈的被试获得30%的额外奖励。根据反馈意见，研究者对实验界面和措辞进行了修改。

3.1.3 实验程序

实验者告知被试，他们在参与关于捐赠决策的学术研究，鼓励他们提供真实的看法，并让他们先阅读了实验的概况和程序。第一步，被试阅读情景A(2015年捐赠)，并设想他们扮演案例中描述的企业家的角色。第二步，被试回答一个筛选问题和几个关于实验操控检验的问题。第三步，被试阅读情景B(2016年捐赠)，并写下捐款金额。第四步，被试阅读情景C(2017年的捐赠)，并写下捐款金额。最后他们回答另一个筛选问题。

3.1.4 实验材料

2015年的捐赠。被试阅读情景A(方括号内是低绝对捐赠情境，方括号外是高绝对捐赠情境)。为了突出捐赠的道德层面因素而非经济层面因素，公司的利润率在以下两种条件中都被描述为略高于行业水平。

“假设您是服务行业的一家初创公司的企业家。您的公司有八年的历史，约有一百名员工。虽然这不是一个高利润的企业，但公司每年都有稳定的收益，利润率略高于行业的平均利润率。您的公司将每个会计年度的利润的3%[1%]提取为慈善基金。慈善基金是逐年增加，可用于以您或公司名义对外进行捐赠。作为该公司的实际控制人，您对所有的捐款拥有最终决定权。去年(2015年)的捐赠总额为27000美元[9000美元]。”

2016年的捐赠计划。被试阅读情景B，并被要求做出适当捐赠的决定。

“您的公司今年(2016年)还没有捐款。今年夏天，你所在城市的一些村庄受到洪水的影响，造成很高的直接、间接的经济损失。政府鼓励当地企业家进行捐赠。捐赠将用于维修房屋，提供医疗设施，并向受灾者提供补贴。”

“你的决定：请仔细考虑情景A和情景B中描述的情况，并在下面的方框中写您和您的公司在此次事件中计划捐赠的金额。请留意，公司去年(2015年)的捐赠总额为27000美元[9000美元]。”

阅读完情景B后，被试在方框中写下计划的捐款金额。

2017年的捐赠计划。被试继续阅读情景C，并作出捐赠决策。

“到了2016年底，您听说离您公司不远的地方，有两个社区住着很多外来务工人员的子女。大多数孩子的生活水平低于居住在这个城市的其他孩子的平均水平。他们的父母收入很低，也没有充足的时间照顾他们。社区的领袖呼吁社会注意这些儿童的生活状况。例如，社会捐款可以支持他们的教育费用，补贴生活，并奖励学习优异的孩子。社区的一位工作人员联系了您，询问您的公司是否愿意在2017年度对社区捐赠。”

“请仔细考虑情景C，并结合情景A、情景B中描述的情况，写下您和您的公司计划在2017年向社区的捐赠金额。”

阅读完情景C后，被试在方框中写下了计划的捐赠金额。

3.1.5 操控检验

阅读完情景A后，被试在5点量表上评估捐赠的程度：①“我觉得提取这个比例的利润作为慈善基金对于一个初创公司来说是很高的。”②“我觉得去年的捐赠金额对于初创公司来说是很高的。”探索性因素分析显示两个题项属于单一因素，解释84.60%差异(α=0.82)。

3.2 结果

在对捐赠水平的评价方面，低绝对捐赠条件下的被试(M=3.29,SD=1.02)比高绝对捐赠条件下的被试(M=3.55,SD=0.95)得分低，t(89)=-2.43,F(1,338)=5.90，p<0.05,η2=0.02，说明实验操控是有效的。

假设1预测基于道德的一致性的原理，在时间1呈现高绝对水平的捐赠，会导致在时间2也呈现高绝对水平的捐赠。在阅读了情景A中高绝对捐赠的描述后，被试在情景B中给的捐款(M=28775.86，SD=8762.36)，比阅读低绝对捐赠的描述后给的捐赠(M=14481.93，SD=13232.37)高，t(338)=-11.79，F(1,338)=139.11，p<0.001,η2=0.29。

被试被在阅读了情景A中高绝对捐赠的描述后，在情景C中的捐款(M=28410.92，SD=11076.55)比阅读低绝对捐赠的描述后高(M=15925.90，SD=11229.10)，t(338)=-10.32，F(1,338)=106.49，p<0.001,η2=0.24。此外，情景B的捐赠与情景C的捐款之间存在高度相关(r=0.65)。这些结果支持了假设1，说明如果个体在前一个时间段的捐赠额高，在后一个时间段的捐赠额也较高。

假设2预测捐赠增加导致下一个时间段捐赠减少。捐赠的差异用前一个时间段的捐赠作为参照。情景B中的捐款变化等于情景B的捐赠减去情景A中的绝对捐赠。情景C中的捐赠变化等于情景C中的捐赠减去情景B中的捐赠。这两组数值是呈负相关的(r=-0.47，p<0.001)，说明前一个时间段捐赠的增加引起下一个时间段捐赠的减少。这些结果支持了假设2。

3.3 讨论

研究一表明捐赠模式在绝对水平上遵循道德一致，在相对水平上遵循道德平衡。由于被试所经历的实验场景有别于现实生活，因此研究的生态效度受到影响。在现实生活中，企业家比常人更加理性，会兼顾经济责任和社会责任。因此，作者用中国民营企业家的实际捐赠数据展开了第二项研究。

4 研究二：基于福布斯中国慈善榜的企业家捐赠研究

4.1 样本

研究二的数据来自“福布斯中国慈善榜”、“福布斯中国富豪榜”及公司网站。选择民营企业家作为研究样本来检验道德一致和道德平衡有两个理由：第一，慈善榜记录了货币捐款的纵向信息。由于在不同时间点的捐款是同样属性的任务，可以对道德行为的变化提供相对精确的数量化分析。第二，相比国有企业，民营企业家对企业有较多的所有权和控制权，因而民营企业的捐赠能够更多体现企业家本人的意愿。第一个福布斯慈善榜于2004年发布，但2007年和2008年的榜单编制被取消了。因此，从2004年到2015年，共有10个慈善榜。

4.2 测量工具

4.2.1 绝对捐赠

绝对捐赠测量了民营企业家在过去一年中捐赠的现金。统计口径为万元。有9.6%的观测值中企业家多于1人，这种情况多是家族企业捐赠。研究者将捐赠归属于第一个人，并创建了一个虚拟变量来控制家族效应。通货膨胀影响了在不同年份中捐赠货币的实际价值。因此，研究者用每年的通货膨胀率调整了捐款金额，使捐赠的纵向比较具有可比性。

4.2.2 捐赠变化

捐赠变化是测量在临近的两年(或三年)中，以前一年为基数的捐款差异。正的数值表示捐赠增加，负的数值表示捐赠减少。研究者利用每年的通货膨胀率调整了数值。如果是连续三年都有捐赠，那么第二年和第三年的捐赠数值将用各年的通货膨胀率调整至和第一年具有可比性。

4.2.3 地位

慈善榜在每一年度提供的排名(1到100)表明企业家在慈善榜上的地位。利用排名来测量地位与地位的定义，并与前人的研究是一致的(e.g.,Podolny,1993;Podolny & Phillips,1996;Smith,Menon,& Thompson,2012)。研究者将排名的数值反转编码(乘以-1)以便于解释。

4.2.4 地位变化

对地位变化的测量是连续两年在慈善榜中的地位差异(以前一年为比较基数)。正值表示地位增加，而负值表示地位下降。

4.2.5 控制变量

分析模型要控制可能会混淆关键变量之间关系的变量。企业家的财富影响捐赠者的财力，因此研究者将企业家的财富作为控制变量：企业家是否在该年份被列入“福布斯中国富豪榜”(1=列入富豪榜，0=未列入富豪榜)。研究者用一个虚拟变量来控制家族捐赠的影响(1=家族名义捐赠，0=个人名义捐赠)。鉴于上市公司比非上市公司受到更多的公众监督，可能会表现出更强的道德一致，因此研究者创建了一个虚拟变量来控制企业特征(1=上市公司，0=非上市公司)。

4.3 分析方法

分析的数据是从2004到2015年的非平衡面板数据，有1000个观察值，有513位企业家列入榜单。分析的统计软件是Stata 12.0。检验假设1需要连续两年的捐赠观测值，应用了319个观测值，有148位企业家。检验假设2、假设3和假设4需要三个连续时间点的捐赠数据，获得了148个观测值，有69名企业家。为了避免对列入榜单的企业家进行分析所带来的样本选择偏差，研究者采用Heckman两阶段选择模型(Heckman,1979)。第一阶段的模型是估计企业家连续两年或连续三年上榜的可能性。在第一阶段的模型中还增加了两个行业哑变量作为控制变量(中国房地产行业和互联网行业)。第二阶段模型估计绝对捐赠(检验假设1)和捐赠变化(检验假设2～4)。第一阶段模型中获得的逆米尔斯比率(inverse Mills ratio)代入第二阶段的模型。

4.4 结果

表1是第二阶段回归中变量的描述性统计量和相关矩阵。可以看出，t年和t+1年之间绝对捐赠的数值是呈显著正相关的(r=0.38,p<0.05)。t-1至t年的捐赠变化与t至t+1年的捐赠变化呈显著负相关(r=-0.38,p<0.05)，表明第一阶段捐赠的增加往往伴随着第二阶段捐赠的减少。相关系数初步支持了假设1和假设2。

表1 变量的平均值、标准差和相关矩阵

注:N=148；*p<0.05；双侧检验。

表2是使用连续两年捐款样本的Heckman两阶段法的过程。第一阶段回归的logistic模型(模型1)表明地位(b=0.33,p<0.001)，财富(b=0.54,p<0.01)和上市公司(b=0.45,p<0.05)是连续两年捐款的预测变量。第二阶段采用横截面时间序列广义最小二乘法估计参数。模型2是只包含控制变量的基础模型。模型3表明t年的绝对捐赠对t+1年绝对捐赠的回归系数是正值而且显著(b=0.11,p<0.05)，支持了假设1。

表3是使用连续三年捐款的样本的Heckman两阶段法的过程。第一阶段回归的logistic模型(模型1)表明地位(b=0.36,p<0.01)、财富(b=1.14,p<0.001)和上市公司(b=0.45,p<0.1)是连续三年捐款的预测变量。模型2是只包含控制变量的基础模型；模型3中加入了自变量和调节变量；模型4和模型5中加入了交互项。模型3显示t年较t-1年的捐赠变化对t+1年较t年的捐赠变化的系数是负值并显著(b=-0.28,p<0.001)，支持了假设2。

表2 对连续两年数据的Logit回归(第一阶段)和FGLS回归(第二阶段)

注:p<0.1;；*p<0.05；**p<0.01；***p<0.001；双侧检验。行业哑变量加入了第一阶段的模型。

表3 对连续三年数据的Logit回归(第一阶段)和FGLS回归(第二阶段)

注:+p<0.1;；*p<0.05；**p<0.01；***p<0.001；双侧检验。房地产和互联网行业的哑变量被加入了第一阶段的模型。

假设3和假设4预测了地位和地位变化的调节作用。因为地位和地位变化的相关性较高(r=0.51)，在一个模型中同时加入这两个交互项会产生共线性。因此，研究者将交互项分别加入回归模型。在表3的模型4中，捐赠变化和地位之间的交互作用是负的，并显著(b=-0.27,p<0.05)，支持了假设3。在表3的模型5中，捐赠增加和地位变化之间的相互作用是负的，并显著(b=-0.21,p<0.01)，支持了假设4。交互作用图见图1和图2。

图1 捐赠变化和企业家地位的交互作用

图2 捐赠变化和企业家地位变化的交互作用

4.5 讨论

道德波动造成了认知的失调，因此要求通过社会比较来加以缓解。通过将地位与社会比较理论，以及道德平衡文献相结合，研究二发现道德许可效应受到社会比较信息的影响。在慈善榜中拥有较高地位以及提升了地位的企业家更有可能获得积极的社会比较结果，因此，他们的捐赠出现了更加显著的道德许可效应。

5 总讨论

现有文献中关于企业或企业家捐赠的研究主要集中在①影响捐赠的动机(Harrigan,2017;Payne,1998;高勇强,陈亚静,张云均,2012;高勇强,何晓斌,李路路,2011;梁建，陈爽英，盖庆恩等,2010;刘波,马永斌,鲁礼华,2016;许年行，李哲,2016)，②捐赠产生的后果(Liu & Qiu,2013;Kim & Kim,2016;李敬强，刘凤军,2010;田雪莹,2008)，③慈善机制的研究(Ho & Huang,2013;高功敬，高鉴国,2009)，而极少有研究关注捐赠行为的道德平衡。这项研究提出道德一致与道德许可之间的争论可以通过区分道德的绝对水平和相对水平来解释，研究还发现道德平衡过程受到社会比较信息的影响。

5.1 研究的理论意义

这项研究揭示了道德平衡理论和道德一致理论的适用条件。与以往的研究不同，本研究认为在理论层面上对绝对道德水平和相对道德水平的区分是解释道德一致和道德平衡何时发生的关键。此外，过去关于道德平衡的绝大多数研究都是实验室研究，只能观察到短期效应。而这项研究通过真实情境中的二手数据分析表明证明道德平衡不仅可以是在短时间发生的现象，而且可以在较长的时间跨度里发生。研究的第二项贡献是整合了社会比较理论和道德平衡理论。虽然过去有一些行为经济学者已经认识到社会比较信息会影响人们的捐赠行为(e.g.,Croson & Shang,2008;Croson & Shang,2013)，但他们并没有研究社会比较对道德平衡的影响。这项研究将社会比较理论与道德平衡理论相整理，让我们对道德平衡的过程有更深入的理解，可以对解释个体的道德行为提供新的视角。

5.2 研究的实践意义

在线下捐赠和互联网捐赠如火如荼开展的背景下，理论界和实践界对捐赠者的行为和捐赠意向的研究都是不足的(Kashif,Sarifuddin,& Hassan,2015)。通过向捐赠者提供社会比较信息来鼓励捐赠行为比设计复杂的捐赠机制来募集慈善基金更容易实施。社会比较信息可以帮助个体调整道德行为，实现动态的道德平衡。由于一些第三方机构根据企业家的捐赠对企业家进行慈善排名，并赋予高捐赠者标签，我们应该更多地关注社会比较信息在鼓励捐赠中的作用。虽然排名系统有助于企业家调整其捐赠行为，但是慈善排名对企业家的影响建立在排名是公正的前提下。因此，创建排名的发榜单位应尽最大努力创造公平透明的排名体系和过程。

5.3 研究局限和未来的方向

这项研究也存在几项的局限性。首先，研究没有直接测量道德平衡中的社会比较，也没有直接调查企业家对榜单排名的心理反应。未来的研究可以在三方面扩展当前的研究：①探索道德动态性如何导致了对社会比较的需求，②个体的社会比较需求增强的条件。③探索道德平衡中的道德判断过程，即个体的道德认知和道德情感是如何影响道德的动态性(邱俊杰,张锋,2015)。其次，研究在检验假设时使用的是“道德行为”而不是“不道德行为”作为因变量。然而，道德行为和不道德行为并不是单一维度的两极，而是两个不同的维度(Jordan,Mullen,& Murnighan,2011;Vecina & Marzana,2016)。由于这项研究只探索了任务性质相同的道德行为，未来的研究将这一发现扩展到不同任务的领域，并在不同人群和背景中检验假设是否正确。

6 结 论

这项研究通过解读道德一致和道德平衡的理论意义，通过实验研究和二手数据检验假设，试图化解道德一致与道德平衡之间的争论。如果将相对道德水平与绝对道德水平区分开，道德一致和道德许可并不是矛盾的，而是可以共存。对企业家的捐赠数据的分析表明，绝对捐赠遵循道德一致原则，而捐赠变化遵循道德平衡原则。此外，道德平衡受社会比较信息的制约。这项研究有助于进一步整合社会地位、社会比较、道德平衡的文献。