第五章 實驗設計與驗證
第三節 實驗結果
這一節我們除了確認主要檢定的結果，也試圖利用實驗獲得的資料進行另外的分 析，我們嘗試分析缺乏實務經驗者與具備豐富實務經驗者之學習效果之比較，我 們也嘗試分析扣除最後一回合資料之模型分析。
一、主要檢定結果
本實驗之Dev變數整體以及逐回合平均及標準差如下表：
表5-1 主要變數平均值與標準差
Mean Standard deviation
Dev 0.052764178 0.059606867 Round1 Dev 0.072273885 0.077323249
Round2 Dev 0.049561186 0.054899672 Round3 Dev 0.052675130 0.058458561 Round4 Dev 0.050620012 0.050840412 Round5 Dev 0.053643340 0.056634994 Round6 Dev 0.044024672 0.045661697 Round7 Dev 0.044499645 0.049093114 Round8 Dev 0.052384287 0.076254006
本實驗的主要模型為Dev 0 1 2 3 4
，根據實驗取得的樣本資料(原始樣本資料置於附錄)，我們可以使用 SPSS 統計 軟體進行分析，以下是主要檢定的結果：
本模型顯著（.000），解讀迴歸變數之前，需確認沒有共線性問題，本迴歸模型 共線性檢定量VIF 均低於危險值 10，顯示沒有共線性問題。
表5-2 主要檢定之檢定結果
比較預期實驗結果與實際實驗結果，我們可以發現：
模型預期結果為第二價格競標下的經驗變數（Round）與理論偏離變數（Dev）
有顯著的負相關，即欲驗證b2<0，若理論發揮預期效果則 b2<0 應顯著。表示隨 著第二價格競標下的經驗增加，理論偏離變數有下降的趨勢，即實驗結果支持理 論。
實際實驗結果中，回合（Round）係數顯著為負，表示隨著經驗的增加參加者出 價有逐漸接近理論值。年資（Exp）係數顯著為正，表示年資較大者出價離理論 值較遠。大小組（Big）係數顯著為負，表示大組出價較為接近理論值。
實驗設計欲驗證複迴歸隨著經驗的增加（Round變數增大），與理論差異Dev是 否有下降的趨勢。在95%的信心水準下，拒絕虛無假設Ho: 2 0，即實驗設計 之結果支持理論，隨經驗增加參與者出價收斂。
二、經驗多寡與學習效果
根據第二章第三節提到Frensch & Sternberg的研究，專家在新規則的表現一開始 會不如新手，但會逐漸進步並超越新手，為了解此一現象是否存在本研究中，另 外進行少經驗者(Rookie)與多經驗者（Experienced）學習效果之比較，採取將年
資五
少經驗參與者的出價資料中存在兩筆顯著的極端值(Outlier)，本分布圖乃是刪去 兩筆極端值後的分布圖。乍看之下相較於多經驗參與者，少經驗參與者出價較為 集中，然而透過統計模型的分析我們可以得到較為可靠的結果：
表5-3 經驗缺乏者學習效果檢定結果
表5-4 經驗豐富者學習效果檢定結果
由上面的兩個表格我們可以了解：經驗缺乏者的出價行為和經驗豐富者的出價行 為受到不同變數之影響程度有相當大的差異，除了年資對出價偏離率的影響相同 外，其他變數對出價偏離率的影響均不相同。逐項分析如下：
(一)、學習效果(回合變數對出價偏離率的影響)
經驗缺乏者之學習效果並不顯著（p-value=0.388），然而經驗豐富者學習效 果卻是顯著存在！（p-value =0.03）這某種程度上解釋了經驗豐富者出價較 為分散之原因可能是因為經驗豐富者有學習效果，隨著經驗增加出價逐漸接 近理論值而經驗缺乏者之改變不顯著。
(二)、成本對出價偏離率的影響
對經驗缺乏者而言，成本對出價偏離率的影響並不顯著（p-value =0.159），
然而對經驗豐富者而言，成本對出價偏離率的影響顯著為負（p-value =0.010），
表示成本越高時經驗豐富者出價越接近成本。
(三)、年資對出價偏離率的影響
對缺乏經驗者和經驗豐富者而言，年資變數對出價偏離率的影響均不顯著。
（p-value =0.628）以及（p-value =0.987）。
(四)、競爭強度(大小組) 對出價偏離率的影響
對缺乏經驗者而言，競爭強度對對出價偏離率的影響顯著為負（p-value
=0.987），表示對缺乏經驗者而言，競爭強度越強出價偏離率越低。
然而對經驗豐富者而言，競爭強度對出價偏離率的影響極為不顯著（p-value
=0.999），表示競爭強度對出價偏離率沒有影響。
由以上的比較我們可以得知第二章第三節Frensch & Sternberg的描述之現象可能 存在於本實驗中，也就是面對新的規則，專家受限於舊的基模，一開始新手的表 現可能比專家好，但專家擁有的背景知識與自我監控的能力會使專家的表現逐漸 進步，最終可能比新手更好。而實驗的結果也驗證專家之學習效果顯著，而新手 之學習效果不顯著。
此時新手是否具有樣本代表性就成為一個需要討論的問題，由於實務之投標決策 者往往具有足夠的經驗以及背景知識，因此若新手不具有背景知識，可考量新手 樣本代表性不佳而排除新手樣本。
三、排除最後一回合樣本資料之檢定
由於擔心面臨最後一回合時受試者的不理性行為，我們可以嘗試消除最後一回合 之資料後進行模型總檢定，甚至可以排除新手樣本進行排除最後一回合及新手樣 本資料之檢定。
排除最後一回合資料之模型總檢定結果如下：
表5-5 排除最後一回合資料之總檢定結果
表5-6 原始總檢定與排除最後一回合之總檢定結果比較
原始總檢定 排除最後一回合之總檢定 B之估計值 顯著性 B之估計值 顯著性
Cost -2.294E-05 .009 -2.104E-0.5 .021 Exp 9.9476E-04 .000 9.736E-04 .000 Big -1.676E-02 .004 -1.242E-02 .039 Round -2.883E-03 .012 -3.880E-03 .004
根據表5-6，我們可以發現調整後的模型學習效果增強了約34.7%，競爭強度的效 果下降了約25.9%，年資的效果增強了約2.74%，成本的效果下降了約8.28%
由於理性的受測者應該表現出學習效果，因此我們可以推論最後一回合確實有部 分受測者表現出不理性行為，因為當我們排除最後一回合之資料，學習效果強度 是大幅增加的。
另外承第二節的討論，若排除最後一回合之樣本資料並排除新手樣本，我們可以 進行排除新手樣本並排除最後一回合樣本資料之檢定，檢定結果如下表：
表5-7 排除新手樣本並排除最後一回合樣本資料之檢定結果
表5-8 排除最後一回合之總檢定與排除最後一回合及新手樣本結果比較 排除最後一回合之總檢定 排除最後一回合及新手樣本 B之估計值 顯著性 B之估計值 顯著性
Cost -2.104E-0.5 .021 -3.131E-0.5 .012 Exp 9.736E-04 .000 -1.507E-04 .759
Big -1.242E-02 .039 3.185E-02 .720 Round -3.880E-03 .004 -4.503E-03 .009
根據表5-8，相較於使用全部的樣本排除最後一回合之資料，若以有經驗者作為 實驗樣本，並排除最後一回合，檢定之結論學習效果增強了約45.8%，競爭強度 以及年資的效果均不再顯著，成本的效果也增強了約48.8%
四、實驗結果之探討
考量第二章第三節Frensch & Sternberg的描述之現象在本實驗確實發生，新手與 專家之行為確有明顯不同，而實務上參與投標並有投標決策權者均有許多背景知 識，因此相較於使用全部的樣本，專家之樣本應較有代表性。
使用專家樣本所做的分析中，我們得知參與者的出價偏離率(Dev)並不如預期受 到成本(Cost)、年資(Exp)、競爭強度(Big)以及參與此規則投標經驗(Round)影響，
僅成本及參與此規則投標經驗和出價偏離率顯著相關。以下就實驗結果對各個變 數之檢定意義進行探討：
(一)、學習效果(Round)
學習效果為本研究最重要之效果檢定，然而不論是否排除新手樣本，也不論 是否排除最後一回合樣本，學習效果均為顯著，表示賽局理論之推論得到實 證的支持，參與第二價格同質公共工程競標之參與者會出價會逐漸接近理論 值，即以成本出價。
(二)、成本
在專家樣本中，成本與出價偏離率有顯著之負相關，也就是成本越高時專家 出價行為越接近理論值，這個效果在消除最後一回合樣本後更為顯著，此現 象可能是因為專家受到過去經驗影響，認為若自己成本相對較高，欲得標應 犧牲獲利，盡量以成本出價；反之若認為自己成本較低，可以出高於成本較 多之價格爭取較多的獲利。
(三)、年資
在專家樣本中，年資和出價偏離率沒有顯著的相關，這樣的結論表示在有一 定的背景知識下，年資不會影響出價的偏離率，我們可以說在此規則下，有 一定的背景的參與者出價決策和年資無顯著相關。
(四)、競爭強度(Big)
競爭強度的分析結果非常值得探討，由於最低價競標中參與者的出價行為受 到參加競標人數的影響甚鉅，但第二價格同質公共工程競標之規則在賽局理 論的分析下，認為不論參與人數之多寡，參與者出價決策不需有所差異。也 就是競爭強度不會影響第二價格同質公共工程競標參與者之出價決策。此為 一違反直覺之結論，然而實證的結果支持理論之推論。
在專家的樣本中，競爭強度變數(大小組)和出價偏離率沒有顯著相關，不論 是否排除最後一回合之樣本資料檢定結果均是如此。也就是不論是否排除最 後一回合之樣本資料，專家樣本之實證結果顯示競爭強度和出價決策行為沒 有顯著相關，支持賽局理論之推論。