神经经济学与劳动市场课题申报书

神经经济学与劳动市场课题申报书一、封面内容

神经经济学与劳动市场课题申报书

项目名称：神经经济学视角下的劳动市场决策机制与行为优化研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：XX大学经济与管理学院

申报日期：2023年10月27日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在运用神经经济学理论和方法，深入探究劳动市场中个体的决策机制与行为特征，并分析其神经生理基础。研究将聚焦于劳动供给、工资谈判、职业选择等核心议题，通过结合脑成像技术（如fMRI、EEG）和行为实验，揭示决策过程中的认知偏差、情绪影响及神经通路作用。具体而言，项目将设计多期序贯博弈实验，模拟劳动者在不同激励条件下的风险偏好与时间贴现率变化，并利用神经经济学模型量化大脑奖赏系统（如多巴胺通路）对劳动决策的调节机制。此外，研究将构建跨层次分析框架，整合个体神经反应数据与宏观劳动市场数据，评估神经经济学变量对失业率、工资结构及人力资本投资的影响。预期成果包括提出基于神经机制的劳动市场干预策略（如个性化激励方案设计），形成一套神经经济学驱动的劳动力市场分析范式，并开发可视化分析工具以支持政策决策。本研究的创新性在于将神经科学前沿与劳动经济学理论深度融合，为理解复杂劳动市场现象提供新的实证依据和理论视角，同时为优化人力资源配置提供科学化建议。

三.项目背景与研究意义

劳动市场作为宏观经济的关键组成部分，其运行效率与个体福祉紧密相关。近年来，随着神经科学技术的飞速发展，神经经济学作为一门交叉学科，为理解人类经济决策提供了新的视角和工具。传统劳动经济学虽在解释劳动供给、工资决定等方面取得了显著成就，但其主要基于理性人假设和可观测行为数据，难以充分揭示个体决策中存在的复杂心理机制和隐性行为模式。特别是在面对市场不确定性、信息不对称以及强烈情感干预时，传统理论往往难以精确预测个体行为轨迹，导致对现实劳动市场现象的解释力不足。例如，失业者在求职过程中的风险规避行为、企业高管在薪酬谈判中的谈判策略、劳动者在职业转换中对未来收益与损失的过度敏感或忽视等现象，均涉及深层认知与情感过程，亟需神经经济学提供更精细化的理论解释和实证检验。

当前，全球范围内的劳动市场正经历深刻变革。技术进步（如、自动化）导致就业结构重塑，全球化竞争加剧了劳动力市场的波动性，气候变化等外部冲击也对职业稳定性和收入分配产生深远影响。这些新挑战使得劳动者的决策环境更为复杂，心理因素在决策中的作用愈发凸显。然而，现有研究大多局限于宏观层面的统计分析和微观层面的问卷，对于决策背后的神经机制缺乏系统性探究。例如，关于工作满意度与离职倾向的关系，现有研究多关注个体特征（如人格、价值观）和外部环境（如薪酬福利、工作压力）的影响，但对于这些因素如何通过影响大脑的情感处理网络（如杏仁核、前扣带回）和奖赏系统（如伏隔核）进而影响决策，尚未形成清晰的认知神经机制链条。同样，在解释为何部分劳动者在面临低薪工作时选择“慢就业”或“零工经济”，而另一些劳动者则坚持在传统就业市场中挣扎，现有理论往往难以深入剖析其内在的风险偏好形成机制和心理预期偏差。这些研究空白表明，将神经经济学引入劳动市场研究，不仅具有重要的理论价值，更是应对现实挑战的迫切需求。

从研究现状来看，神经经济学与劳动经济学的交叉研究虽已起步，但仍处于初步探索阶段。现有文献主要集中在几个方面：一是利用脑成像技术研究风险决策。例如，部分研究通过让被试参与任务，观察其在不同风险情境下的杏仁核和伏隔核活动，试揭示风险厌恶的神经基础。这些研究为理解劳动者在面对职业选择、加班决策时的风险感知提供了初步证据。二是探究情绪对劳动决策的影响。有研究发现，负面情绪（如焦虑、抑郁）与工作绩效下降、失业风险增加显著相关，并通过调节前额叶皮层功能影响决策的理性程度。三是分析动机与奖赏系统的交互作用。神经经济学视角下的动机理论强调，劳动者的工作努力程度和职业满意度受到大脑奖赏系统的驱动。然而，现有研究大多基于实验室环境，样本量有限，且难以完全模拟真实劳动市场的复杂性和动态性。此外，现有研究较少关注不同文化背景、社会阶层下神经经济机制的差异，以及这些差异如何影响劳动市场结果。这些不足之处凸显了本项目的切入价值：通过设计更贴近现实的实验范式，整合多模态神经数据与高分辨率行为数据，系统考察神经经济学变量在劳动市场决策中的具体作用路径和边界条件，从而弥补现有研究的短板。

本项目的研究意义主要体现在以下几个方面。首先，在学术价值上，本项目将推动神经经济学与劳动经济学的深度融合，拓展劳动经济学的研究边界，构建基于神经机制的劳动市场理论框架。通过揭示个体决策的神经生理基础，本项目有助于深化对人类经济行为复杂性的理解，为行为经济学、实验经济学等理论发展提供新的实证支持。具体而言，本研究有望揭示不同劳动市场决策（如求职、谈判、工作投入）背后的关键神经回路，量化神经指标（如决策相关脑区活动强度、反应时）与行为变量（如劳动供给弹性、谈判结果）之间的关系，从而为劳动经济学理论提供更具解释力的微观基础。此外，本研究还将探索神经经济学变量在解释劳动市场异质性（如性别、年龄、教育背景差异）中的作用，为理解劳动力市场分层现象提供新的理论视角。

其次，在经济价值上，本项目的研究成果将为劳动市场政策制定提供科学依据。例如，通过揭示神经机制对决策的影响，本项目可以为设计更有效的劳动力市场干预措施提供新思路。例如，研究可能发现特定脑区活动模式与失业者的再就业意愿或企业员工的创造力显著相关，据此可以设计针对性的神经反馈训练或心理干预方案，以提升劳动者在复杂就业环境中的适应能力和决策效率。此外，研究还可以为优化薪酬福利体系、改善工作环境设计提供理论支持。例如，通过理解大脑奖赏系统的运作机制，企业可以设计出更能激发员工内在动力的激励方案，而政府则可以根据神经经济学原理制定更精准的就业促进政策、失业保障政策，从而提高政策实施效果，降低社会运行成本。特别地，在零工经济和平台就业日益普及的背景下，本项目对个体决策机制的神经经济学洞察，有助于理解和规范新型劳动关系下的劳动者权益保障问题，为构建更加公平、高效的灵活就业市场提供理论支撑。

再次，在社会价值上，本项目的研究有助于提升社会对劳动者心理健康的关注，促进个体福祉。通过研究失业、工作压力等负面劳动状况对大脑功能的影响，本项目可以揭示劳动市场问题与个体精神健康的内在联系，为开展早期心理健康干预、缓解职业倦怠提供科学依据。此外，本项目的研究成果可以通过科普宣传，提升公众对神经经济学在理解劳动行为中作用的认识，引导社会各界更加关注个体在劳动过程中的心理体验和决策困境，从而营造更人性化的劳动环境。特别地，本项目对于促进性别平等、消除就业歧视等社会议题也具有积极意义。例如，通过神经经济学实验，可以更深入地探究性别差异在风险偏好、谈判行为等方面的神经基础，为打破基于性别的刻板印象、推动劳动者平等就业提供新的实证证据和理论视角。

四.国内外研究现状

神经经济学与劳动市场的交叉研究作为一门新兴领域，近年来在国内外均展现出蓬勃的发展态势，吸引了众多学者的关注。国内外的学者们从不同角度切入，运用多种研究方法，取得了一系列富有洞见的成果，但也存在明显的局限性，留下了进一步探索的空间。

在国际范围内，神经经济学与劳动市场的研究起步较早，且呈现出多元化的研究路径。早期的研究主要集中在利用实验室实验方法，结合脑成像技术，探究风险决策、奖励机制等基本神经经济学概念在劳动市场决策中的体现。例如，Bechara等人（1994）的经典研究通过fMRI技术揭示了决策相关脑区（如杏仁核、前额叶皮层）在风险决策中的重要作用，为后续研究提供了重要的理论框架。在此基础上，国外学者开始将这些概念应用于劳动市场研究。如Kahneman和Tversky的前景理论被广泛应用于解释劳动者的时间贴现率、风险规避行为以及损失厌恶现象。例如，Thaler和Shefrin（1981）提出的“行为生命周期理论”虽然未直接结合神经科学，但其提出的自我控制、未来自我偏好的概念为理解劳动供给、储蓄行为提供了行为经济学视角，并激发了后续神经经济学研究的兴趣。在风险决策方面，Iyengar和Levin（2010）的研究发现，选择框架（framing）不仅影响消费者的选择，也显著影响劳动者的工作选择和谈判策略，而其背后的神经机制（如决策相关脑区的激活模式差异）则成为神经经济学研究的重点。此外，国外学者还利用脑成像技术探究了工作记忆负荷、情绪状态（如压力、焦虑）对劳动者认知能力和决策效率的影响。例如，Mishra等人（2011）的研究发现，长期失业经历与大脑执行控制网络的功能障碍相关，而短期压力暴露则会导致前额叶皮层活动减弱，影响工作绩效。这些研究初步揭示了神经机制在劳动市场决策中的重要作用，为理解个体行为差异提供了新的视角。

近年来，国际研究开始更加关注神经经济学在解释复杂劳动市场现象中的应用，并尝试将神经数据与大数据（如经济数据、社交媒体数据）相结合，进行更宏观层面的分析。例如，Gentzkow和Imbens（2010）开创性地将神经经济学实验方法应用于反垄断政策效果评估，通过分析消费者在面临不同垄断程度下的神经反应差异，评估政策对消费者福利的影响。类似地，一些研究开始利用神经经济学方法探究自动化技术对劳动力市场的影响。例如，Babcock和Ferris（2017）的研究发现，自动化技术可能加剧劳动者之间的竞争，导致工资下降和就业不稳定，而神经经济学实验可以进一步揭示自动化对个体决策（如技能学习意愿、工作转换倾向）的深层心理影响。此外，国际研究在神经经济学方法论的探索上也取得了显著进展，多模态脑成像技术（如fMRI+EEG）、计算神经经济学模型（如基于强化学习的决策模型）以及大数据分析技术的融合应用，为更精确地解析劳动市场决策的神经机制提供了新的工具。然而，国际研究也面临一些挑战，例如神经经济学实验的外部效度问题，即实验室环境下的决策行为是否能够准确反映真实劳动市场中的决策过程；以及神经数据解读的主观性，不同研究之间在神经指标的选择、分析方法上存在较大差异，导致研究结论的普适性受到限制。

在国内，神经经济学与劳动市场的研究虽然起步相对较晚，但发展迅速，并呈现出本土化的特色。国内学者在借鉴国际先进研究成果的基础上，结合中国独特的经济转型背景和社会文化特征，开展了一系列富有创新性的研究。早期的研究主要集中于对基本神经经济学概念在中国人群中的验证性研究。例如，一些研究利用脑成像技术探究了中国被试者在风险决策、时间贴现等任务中的神经反应模式，并与西方人群进行比较，发现了一些文化差异。例如，有研究发现，中国文化背景下的被试者在面对损失时可能表现出更强的损失厌恶倾向，这与前文所述的Bechara等人（1994）的研究结果存在一定的相似性，但也存在一些差异。这些研究为理解文化因素在神经经济学机制中的作用提供了初步证据。

随着研究的深入，国内学者开始将神经经济学应用于解释中国劳动市场的特有现象。例如，针对中国劳动力市场的结构性矛盾（如区域发展不平衡、技能错配），一些研究利用神经经济学实验方法探究了个体在职业选择、技能学习决策中的神经机制。例如，有研究发现，经济欠发达地区的劳动者在职业选择中可能表现出更强的风险规避倾向，这与大脑奖赏系统的功能状态相关。此外，针对中国“996”工作制等现象，一些研究利用脑成像技术探究了长期高强度工作对大脑功能（如执行控制网络、情绪调节网络）的影响，并尝试从神经机制角度解释劳动者在工作压力、工作满意度方面的个体差异。在研究方法上，国内学者不仅运用传统的脑成像技术，也开始探索基于眼动追踪、生理信号（如心率变异性）等更便捷的神经经济学方法，以适应中国研究场景的特殊需求。例如，有研究利用眼动追踪技术分析了求职者在浏览招聘信息时的注意力分配模式，发现其与个体的神经认知能力相关。此外，国内研究还注重与大数据技术的结合，例如利用神经经济学实验数据与求职者在线行为数据、就业数据进行匹配分析，以更全面地理解神经机制对劳动市场行为的影响。

然而，国内研究也存在一些不足之处。首先，与国际研究相比，国内在神经经济学与劳动市场交叉领域的顶尖研究成果相对较少，原创性理论贡献和大规模跨国比较研究还比较缺乏。其次，研究方法上仍存在一定的局限性，例如脑成像研究样本量普遍较小，实验设计的外部效度有待进一步提升；计算神经经济学模型的构建和应用相对滞后，难以深入解析复杂的神经决策机制。此外，国内研究在神经经济学变量的测量和标准化方面也存在一定的问题，不同研究之间难以进行有效的比较和整合。最后，国内研究在政策应用的深度和广度上仍有提升空间，如何将神经经济学的研究成果转化为具体的政策建议，并在中国独特的制度环境下进行验证和推广，仍需要进一步探索。

总体而言，国内外神经经济学与劳动市场的研究均取得了显著的进展，为理解劳动者的决策机制和行为特征提供了新的视角和工具。然而，由于研究起步时间、研究资源、文化背景等方面的差异，国内外研究在研究深度、广度、方法创新等方面仍存在一定的差距。未来研究需要在加强国际合作、推进本土化研究、创新研究方法、深化政策应用等方面做出更多努力，以更好地应对全球劳动市场面临的复杂挑战。本项目正是在这样的背景下展开，旨在通过系统性的研究，弥补现有研究的不足，为推动神经经济学与劳动市场研究的深度融合贡献力量。

五.研究目标与内容

本项目旨在通过神经经济学的理论和方法，系统探究劳动市场中个体的决策机制与行为特征，揭示其背后的神经生理基础，并评估神经经济学变量对劳动市场结果的影响。基于上述研究背景与现状，本项目设定以下研究目标，并围绕这些目标展开具体研究内容。

1.研究目标

本项目的主要研究目标包括：

（1）**目标一：揭示劳动市场决策中的核心神经机制。**旨在通过实验经济学与脑成像技术的结合，识别并量化劳动供给、工资谈判、职业选择等关键劳动市场决策过程中，与风险偏好、时间贴现率、情绪调节、奖赏感知等相关的关键神经回路及其活动模式。

（2）**目标二：构建神经经济学驱动的劳动市场行为分析框架。**旨在整合神经数据与高分辨率行为数据，建立能够解释个体劳动市场行为差异的理论模型，并检验该模型在预测劳动市场结果（如就业稳定性、工资水平、工作满意度）方面的有效性。

（3）**目标三：评估神经经济学变量在解释劳动市场异质性中的作用。**旨在探究个体神经经济学特征（如神经风险厌恶、神经时间贴现率）在不同人群（如性别、年龄、教育背景、职业类型）中的差异，并分析这些差异如何影响劳动市场的分层现象。

（4）**目标四：提出基于神经机制的劳动市场干预策略与政策建议。**旨在基于研究发现，设计并评估能够有效调节个体神经经济机制、优化劳动市场决策的干预方案（如个性化激励、心理训练、工作环境优化），并为政府制定更精准有效的劳动市场政策提供科学依据。

2.研究内容

为实现上述研究目标，本项目将围绕以下核心研究问题展开具体研究内容：

（1）**研究内容一：劳动供给决策的神经经济学机制研究。**

***具体研究问题：**劳动者在面临工作时间、收入水平、工作性质等不同选择时，其大脑的奖赏系统、风险处理网络和时间价值评估网络如何运作？个体神经风险厌恶和时间贴现率的差异如何影响其劳动供给决策？

***研究假设：**个体在前额叶皮层（特别是背外侧前额叶）和杏仁核的活动强度与劳动供给决策中的风险规避程度正相关；多巴胺通路的活动水平（如伏隔核、前扣带回）与个体的时间贴现率显著相关，进而影响其劳动供给弹性。

***研究设计：**设计多期序贯博弈实验，模拟劳动者在不同经济环境（如经济繁荣、经济衰退）和激励条件（如固定工资、绩效奖金、工作灵活性）下的劳动供给决策。利用fMRI和EEG技术记录被试在决策过程中的神经活动，并收集其劳动供给决策数据（如选择工作时间、接受/拒绝工作邀约）。通过分析神经活动模式与行为决策之间的关联，量化神经指标对劳动供给决策的影响，并检验不同神经风险厌恶和时间贴现率类型对劳动供给弹性的调节作用。

（2）**研究内容二：工资谈判决策的神经经济学机制研究。**

***具体研究问题：**在工资谈判过程中，个体的谈判策略、情绪反应和神经奖赏评估机制如何影响谈判结果？谈判者的神经时间贴现率和神经风险厌恶如何调节其谈判行为（如出价策略、让步幅度）？

***研究假设：**谈判过程中的杏仁核活动与情绪强度（如愤怒、焦虑）相关，并影响谈判者的出价策略和让步意愿；前额叶皮层的活动（特别是背外侧前额叶和前扣带回）则与谈判者的理性评估和策略调整能力相关；多巴胺通路活动水平影响谈判者对达成协议的奖赏感知，进而影响其谈判坚持度。

***研究设计：**设计基于博弈论的工资谈判实验，模拟雇主与雇员之间的议价过程。记录被试在谈判各阶段的神经活动（fMRI+EEG），并收集其谈判行为数据（如出价、接受/拒绝方案）。分析神经情绪反应、神经理性评估和神经奖赏感知与谈判策略、谈判结果（如达成协议的工资水平、谈判持续时间）之间的关系，检验神经时间贴现率和神经风险厌恶对谈判行为的调节作用。

（3）**研究内容三：职业选择决策的神经经济学机制研究。**

***具体研究问题：**个体在面临不同职业选择时，其大脑如何评估职业前景（如收入预期、晋升机会、工作压力、社会地位）？个体神经风险厌恶、神经时间贴现率、神经情绪调节能力如何影响其职业选择偏好和决策过程？

***研究假设：**个体在评估职业前景时，其前额叶皮层（特别是前扣带回和背外侧前额叶）的活动与对未来收益和损失的预期相关；杏仁核活动则与对职业风险和不确定性的情绪反应相关；多巴胺通路活动水平影响个体对职业奖赏的感知和决策的最终确定。神经风险厌恶和时间贴现率类型将显著预测个体的职业选择偏好（如偏好稳定工作还是高风险高回报工作）。

***研究设计：**设计职业选择实验，向被试呈现不同特征（如收入水平、晋升概率、工作压力、工作环境、社会地位）的职业选项。利用fMRI技术记录被试在评估各职业选项时的神经活动，特别是与决策、价值评估、情绪处理相关的脑区。结合问卷和实验行为数据，分析神经活动模式与职业选择偏好之间的关联，并检验神经风险厌恶、神经时间贴现率和神经情绪调节能力对职业选择决策的预测作用。

（4）**研究内容四：神经经济学变量与劳动市场异质性的关系研究。**

***具体研究问题：**不同性别、年龄、教育背景、职业类型的劳动者，其神经经济学特征（如神经风险厌恶、神经时间贴现率）是否存在显著差异？这些神经特征差异如何解释劳动市场中的工资差距、就业结构差异、职业流动性差异等现象？

***研究假设：**不同特征的劳动者群体在神经风险厌恶和时间贴现率上存在显著差异（例如，女性可能表现出更高的神经风险厌恶，老年人可能表现出更高的神经时间贴现率）。这些神经特征差异是导致劳动市场中工资差距、就业结构差异的重要原因之一。

***研究设计：**收集具有不同特征的劳动者群体（如不同性别、年龄、教育水平、职业类型）的神经经济学实验数据（如神经风险厌恶、神经时间贴现率评分）。结合其高分辨率的劳动市场数据（如工资水平、就业状态、职业转换频率、工作满意度等）。通过统计分析和计量模型，检验不同群体间神经经济学特征的差异，并分析这些神经特征差异对劳动市场结果的影响程度，评估其在解释劳动市场异质性中的作用。

（5）**研究内容五：基于神经机制的劳动市场干预策略研究。**

***具体研究问题：**如何利用神经反馈训练、心理干预等方法调节个体的神经风险厌恶或神经时间贴现率，以优化其劳动市场决策？这些干预策略在提升劳动者福祉和促进劳动市场效率方面是否有效？

***研究假设：**针对性地设计的神经反馈训练或心理干预可以有效地调节个体的神经风险厌恶或神经时间贴现率，并改善其在劳动市场中的决策行为（如提升求职成功率、改善工作满意度、促进技能学习）。

***研究设计：**设计实验研究，将参与者随机分配到神经反馈训练组、心理干预组或控制组。训练或干预旨在调节参与者的神经风险厌恶或神经时间贴现率。在干预前后，通过神经经济学实验和行为测量评估干预效果，并追踪参与者后续的劳动市场表现（如求职结果、工作绩效、职业发展等），评估干预策略的长期效果和实际应用价值。

通过以上研究内容的系统推进，本项目期望能够深化对劳动市场决策神经机制的理解，构建更完善的理论分析框架，并为优化劳动市场资源配置、提升个体福祉提供科学依据和实践指导。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用多学科交叉的研究方法，综合运用实验经济学、神经经济学、认知神经科学、计量经济学等领域的理论与技术，结合心理学和行为科学的方法，系统探究劳动市场决策的神经经济学机制。研究方法的选择遵循科学性、创新性、可行性和实用性的原则，旨在获取可靠、有效的数据，并得出具有深刻理论意义和实践价值的结论。技术路线则清晰规划了研究从设计到结论的全过程，确保研究的系统性和高效性。

1.研究方法

（1）**研究方法一：实验经济学方法**

实验经济学是本项目的基础研究方法，用于创建可控的实验环境，以检验特定假设并观察个体在标准化劳动市场情境下的决策行为。本项目将设计多期序贯博弈实验，模拟关键的劳动市场决策场景，如劳动供给决策、工资谈判、职业选择等。

***实验设计：**实验将采用计算机化实验平台进行，确保实验流程的标准化和数据的精确记录。实验将被试分为不同组别，以实施不同的实验处理（如不同的激励结构、信息环境、谈判对手类型等）。实验任务将模拟现实劳动市场中的核心决策过程，例如，在劳动供给实验中，被试需要在不同的工资率、工作时间限制和未来收益预期下选择工作努力程度或工作时间；在工资谈判实验中，被试将扮演雇主或雇员角色，通过多轮出价和还价达成协议或破裂谈判；在职业选择实验中，被试将根据提供的职业信息（包括收入、风险、压力、发展前景等）做出选择。

***数据收集：**实验过程中，将记录被试的决策行为数据（如选择、出价、接受/拒绝决策、反应时等）和自评情绪数据（如通过量表报告的情绪状态）。这些数据将用于分析被试的决策策略、风险偏好、时间贴现率等心理特征。

（2）**研究方法二：脑成像技术**

脑成像技术是本项目获取个体决策神经机制信息的关键手段。本项目将结合功能磁共振成像（fMRI）和脑电（EEG）技术，从不同层面揭示劳动市场决策过程中的大脑活动模式。

***fMRI技术：**fMRI能够提供高空间分辨率的大脑活动像，主要用于识别与劳动市场决策相关的关键脑区及其活动模式。在实验任务的不同阶段（如决策准备期、决策执行期、结果评估期），将被试置于fMRI扫描仪中，记录其大脑血氧水平依赖（BOLD）信号的变化。通过对BOLD信号的时空统计分析，可以定位与风险处理、价值评估、情绪调节、工作记忆、决策控制等相关的脑区（如前额叶皮层、杏仁核、伏隔核、岛叶、前扣带回等），并分析这些脑区在不同决策任务和被试群体中的活动差异。

***EEG技术：**EEG能够提供高时间分辨率的大脑电活动数据，主要用于捕捉决策过程中的快速神经动态和事件相关电位（ERPs）。通过在头皮放置电极，记录被试在执行实验任务时的脑电信号。通过分析特定频段（如alpha、beta、theta、delta）的功率变化和与决策事件（如刺激呈现、决策做出、结果反馈）相关的时间点（如P300、FRN、ERN、LPFC成分），可以探究决策过程中的认知控制、风险评估、奖赏预测和情绪反应等神经过程。

***数据采集与预处理：**实验将在专业的神经影像实验室进行，确保采集高质量的神经数据。fMRI数据将进行标准的预处理流程，包括头动校正、时间层校正、空间标准化、平滑、回归去除（如头动参数、白质/脑脊液信号）等。EEG数据将进行滤波、去伪影（如眼动、肌电干扰）等预处理。利用功能分离技术（如独立成分分析ICA）提取与实验任务相关的神经信号成分。

（3）**研究方法三：计算神经经济学模型**

计算神经经济学模型是本项目连接神经数据与行为数据、解释神经机制作用的关键工具。本项目将运用基于强化学习（RL）、多智能体建模等理论构建计算模型，模拟个体在实验环境中的决策过程，并解释神经数据与行为数据之间的关系。

***模型构建：**基于实验设计的具体任务，构建能够描述个体决策策略和神经活动的计算模型。例如，可以使用Q-learning等强化学习模型来模拟个体在具有不确定性和动态性的劳动市场环境中的学习过程和决策策略。模型将包含能够与神经活动（如多巴胺释放、特定脑区活动）相联系的参数，以便进行神经数据的拟合和解释。

***模型拟合与参数估计：**利用实验收集的行为数据（如选择概率、反应时）和神经数据（如BOLD信号、ERPs），对计算模型进行参数拟合。通过最大似然估计、贝叶斯估计等方法估计模型参数，并评估模型的拟合优度。

***模型解释与预测：**分析模型参数的神经生物学意义，解释神经活动如何影响决策行为。利用模型预测个体在未观测情境下的决策行为，并检验模型的泛化能力。

（4）**研究方法四：高分辨率行为数据分析**

除了实验数据，本项目还将收集和分析高分辨率的自然istic行为数据，以增强研究结论的外部效度，并更全面地理解劳动市场现象。

***数据来源：**可以利用公开的劳动市场大数据集（如招聘数据、工资数据、失业登记数据），或通过长期追踪研究收集个体的劳动市场决策和行为数据。

***分析方法：**运用计量经济学方法（如双重差分模型、倾向得分匹配、工具变量法）和机器学习方法（如聚类分析、分类算法），分析神经经济学变量（如基于实验测量的神经风险厌恶、神经时间贴现率）与劳动市场结果（如工资水平、就业稳定性、职业转换频率）之间的关系，并控制个体特征、宏观环境等因素的影响。

（5）**研究方法五：心理学与行为科学方法**

心理学与行为科学方法将为本研究提供必要的理论支持和补充。例如，通过问卷收集个体的风险态度、时间偏好、情绪状态、人格特质等数据，作为实验数据的补充和验证。通过访谈等方法深入了解个体在真实劳动市场中的决策经历和心理感受，为实验设计和结果解释提供情境信息。

2.技术路线

本项目的技术路线遵循“理论构建-实验设计-数据采集-数据分析-模型构建-结果解释-应用转化”的逻辑流程，确保研究的系统性和科学性。

（1）**第一阶段：理论构建与文献综述（第1-3个月）**

深入梳理神经经济学、劳动经济学、认知神经科学等相关领域的理论文献，总结现有研究成果、研究空白和前沿动态。基于文献综述，构建本项目的研究框架，明确研究目标、核心问题和理论假设。设计初步的实验方案和计算模型框架。

（2）**第二阶段：实验设计与模型开发（第4-6个月）**

根据研究目标，完善和细化实验设计方案，包括具体的实验任务、被试招募标准、实验流程、神经数据采集方案等。开发或选择合适的计算神经经济学模型，并进行初步的程序编写和调试。

（3）**第三阶段：实验执行与数据采集（第7-18个月）**

招募符合条件的被试，进行实验培训，并按照实验方案执行实验。在实验过程中，精确记录被试的行为数据、神经数据（fMRI、EEG）和生理数据（如心率、皮电反应等）。同时，收集必要的被试背景信息、问卷数据和高分辨率行为数据。

（4）**第四阶段：数据预处理与初步分析（第19-24个月）**

对采集到的行为数据、神经数据进行严格的预处理和质量控制。对预处理后的数据进行初步的统计分析，包括描述性统计、相关分析、回归分析等，检验核心研究假设的初步证据。

（5）**第五阶段：模型拟合与深入分析（第25-36个月）**

将神经数据输入到计算神经经济学模型中，进行参数拟合和模型验证。基于拟合后的模型参数，进行更深入的统计分析，探究神经机制与行为决策之间的定量关系，以及不同被试群体间的差异。结合高分辨率行为数据和心理学数据，进行多模态数据的整合分析。

（6）**第六阶段：结果解释与报告撰写（第37-42个月）**

基于分析结果，深入解释研究发现的理论意义和实践价值。撰写研究报告、学术论文和项目总结报告。对研究过程中遇到的问题进行反思，提出未来研究的方向和建议。

（7）**第七阶段：成果应用与转化（第43个月及以后）**

基于研究发现，探索和提出具体的劳动市场干预策略和政策建议。通过学术交流、报告会等形式，向学术界和相关部门推广研究成果。为提升劳动市场效率、促进个体福祉提供科学支持。

通过上述技术路线的严格执行，本项目将系统、深入地探究劳动市场决策的神经经济学机制，预期取得一系列具有创新性和实用性的研究成果，为推动神经经济学与劳动经济学的发展，以及为优化劳动市场治理提供重要的理论依据和实践指导。

七．创新点

本项目旨在将神经经济学的前沿理论与方法系统性地应用于劳动市场研究，力在理论、方法和应用层面均实现创新，为理解复杂劳动市场现象和优化相关政策提供新的视角和工具。

（1）**理论创新：构建神经经济学驱动的劳动市场统一分析框架。**现有研究往往将神经经济学与劳动经济学割裂开来，或仅停留在现象级的关联分析，缺乏一个能够系统整合神经机制与劳动市场行为的理论框架。本项目的理论创新之处在于，致力于构建一个基于神经机制的劳动市场决策理论模型，将神经风险厌恶、神经时间贴现率、神经情绪调节等核心神经经济学变量纳入劳动市场分析框架。该框架不仅能够解释个体劳动市场行为（如劳动供给、工资谈判、职业选择）的异质性，还能够揭示不同群体（如性别、年龄、教育背景）之间劳动市场结果差异的深层神经根源。通过融合神经经济学、行为经济学和劳动经济学的理论视角，本项目期望能够超越传统的理性人假设和可观测行为模型，提供一个更全面、更深刻、更具解释力的劳动市场理论体系。特别地，本项目将探索文化因素（如风险偏好、时间观念）如何通过影响个体的神经生理机制进而作用于劳动市场决策，为理解跨文化劳动市场差异提供新的理论解释。

（2）**方法创新：多模态神经数据与高分辨率行为数据的深度融合分析方法。**本项目在方法上具有显著的创新性。首先，本项目将结合fMRI和EEG两种互补的脑成像技术，以获取决策过程中不同时空尺度的神经活动信息。fMRI提供高空间分辨率，有助于精确定位关键脑区；EEG提供高时间分辨率，有助于捕捉决策过程中的快速神经动态和事件相关电位。这种多模态数据的结合，能够更全面、更精细地揭示劳动市场决策的神经基础。其次，本项目将采用先进的计算神经经济学模型（如基于深度强化学习的模型），不仅用于模拟个体决策过程，更用于量化神经数据与行为数据之间的因果联系。通过将神经数据作为模型的关键输入或约束条件，本项目能够更深入地解释神经机制在劳动市场决策中的作用路径和影响机制。此外，本项目还将创新性地运用高分辨率行为数据（如动态追踪的劳动市场结果数据）与神经数据进行匹配分析，通过计量经济学和机器学习方法，评估神经经济学变量对实际劳动市场结果的预测力和解释力，从而提升研究结论的外部效度。最后，本项目将探索利用眼动追踪、生理信号（如心率变异性）等更便捷、更具生态效度的神经经济学方法，以适应劳动市场研究的实际需求。

（3）**应用创新：开发基于神经机制的个性化劳动市场干预策略与政策工具。**本项目的应用创新之处在于，不仅致力于揭示理论问题，更注重研究成果的实际转化，旨在开发并评估基于神经机制的劳动市场干预策略，为政府和社会提供更精准、更有效的政策工具。现有劳动市场政策大多基于宏观调控或一般性的行为假设，缺乏对个体决策深层心理机制的考量。本项目将基于实验研究发现的神经机制差异（如不同个体的神经风险厌恶、神经时间贴现率类型），设计个性化的干预方案。例如，对于神经风险厌恶程度较高的个体，可以设计渐进式、风险可控的技能培训项目或就业援助计划；对于神经时间贴现率较高的个体，可以设计具有长期激励机制的储蓄计划或职业发展规划。本项目还将利用神经反馈训练等技术，尝试对个体的神经风险厌恶或神经时间贴现率进行适度调节，并评估这些干预措施在提升劳动者决策能力、改善劳动市场结果（如提高就业率、稳定就业、提升工作满意度）方面的实际效果。此外，本项目的研究成果将有助于为政府制定更科学合理的劳动市场政策提供依据，例如，在制定失业保障政策时，可以考虑不同失业者的神经心理特征差异，设计更具针对性的帮扶措施；在规范平台经济、零工经济时，可以关注平台劳动者可能存在的特定神经风险暴露，并提出相应的权益保障建议。这种将神经科学洞察融入劳动市场政策设计的思路，是本项目的重要应用创新点，有望推动劳动市场治理模式的科学化转型。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究，预期在理论、方法和应用层面均取得一系列重要成果，为神经经济学与劳动经济学的交叉学科发展，以及为优化劳动市场治理和促进个体福祉提供强有力的支持。

（1）**理论成果**

本项目预期在以下理论方面取得创新性贡献：

首先，构建一个具有解释力的神经经济学驱动的劳动市场决策理论框架。通过整合神经风险厌恶、神经时间贴现率、神经情绪调节等核心神经经济学变量，本项目将超越传统的劳动经济学理论模型（如理性预期模型、人力资本模型），为理解个体在劳动供给、工资谈判、职业选择等关键决策中的行为异质性提供更深入、更精细的理论解释。该框架将揭示大脑神经机制如何影响个体的风险偏好、时间贴现率、情绪反应等心理特质，并进而塑造其劳动市场行为，从而为劳动经济学理论注入新的神经科学内涵。

其次，深化对劳动市场异质性的神经经济学解释。本项目预期发现个体神经经济学特征（如神经风险厌恶、神经时间贴现率、神经情绪调节能力）在不同人群（如性别、年龄、教育背景、职业类型、文化背景）中的差异，并揭示这些神经差异如何与劳动市场中的工资差距、就业结构差异、职业流动性差异、工作满意度差异等现象相关联。例如，项目可能发现女性劳动者在神经风险厌恶上普遍高于男性，这为理解男女工资差距提供新的神经生物学视角；或者发现老年人由于神经时间贴现率的变化而更倾向于选择稳定但回报较低的工作，这有助于解释年龄与职业选择之间的关系。这些发现将显著丰富我们对劳动市场分层现象的理解，并为构建更加公平、包容的劳动市场提供理论依据。

再次，发展新的计算神经经济学模型和分析方法。本项目将开发或改进适用于劳动市场决策的神经经济学计算模型，特别是基于多智能体建模和深度强化学习的模型，以更精确地模拟个体在动态、不确定的劳动市场环境中的学习过程和决策策略。同时，本项目将探索多模态神经数据（fMRI+EEG）与高分辨率行为数据的融合分析方法，例如，利用机器学习算法识别能够有效预测劳动市场结果的神经指标组合，或通过结构方程模型检验神经机制、行为决策和劳动市场结果之间的复杂因果关系链条。这些模型和方法的发展将不仅服务于本项目的研究目标，也将为该领域的后续研究提供重要的工具和范式。

最后，拓展神经经济学的理论边界和研究领域。本项目将把神经经济学的应用从传统的消费选择、风险投资等领域拓展到更为复杂的劳动市场决策情境中，探索工作、薪酬、职业发展等劳动市场核心议题背后的神经基础。这将为神经经济学理论提供新的实证素材和检验场景，推动该学科向更贴近现实经济社会问题的方向发展，并促进神经科学、心理学、经济学等多学科的进一步交叉融合。

（2）**实践应用价值**

本项目的研究成果预期在实践层面产生广泛的应用价值，为政府制定政策、企业优化管理以及劳动者提升决策能力提供科学依据。

首先，为政府制定更精准有效的劳动市场政策提供依据。本项目通过揭示神经经济学变量对劳动市场结果的影响机制，能够帮助政府更深入地理解劳动市场现象背后的深层原因，从而制定更具针对性和有效性的政策。例如，基于项目发现关于不同群体神经风险厌恶差异的政策，政府可以设计差异化的失业保障、职业培训和就业援助计划，以更好地满足不同类型劳动者的需求。基于项目发现关于神经时间贴现率影响职业选择和技能学习的政策，政府可以制定更具长期导向的教育培训政策，鼓励劳动者进行人力资本投资，促进劳动力市场的供需匹配。此外，本项目的研究成果还将有助于政府评估现有劳动市场政策的神经心理效应，为政策优化提供参考。例如，评估某项最低工资政策时，可以结合项目发现，分析该政策对不同神经风险厌恶类型的劳动者可能产生的差异化影响，从而更全面地评估政策效果，并减少潜在的负面冲击。

其次，为企业优化人力资源管理实践提供指导。本项目的研究成果能够帮助企业更深入地理解员工的行为动机和心理需求，从而优化人力资源管理策略。例如，基于项目发现关于神经风险厌恶对谈判和决策影响的研究，企业可以设计更有效的薪酬谈判机制、绩效激励方案和员工参与决策流程，以激发员工潜能，提升效率。基于项目发现关于工作压力、情绪状态与工作绩效关系的神经经济学解释，企业可以优化工作环境设计，实施更科学的心理健康管理和压力疏导计划，以提升员工福祉和工作满意度。此外，本项目关于神经时间贴现率影响技能学习的研究，可以为企业在员工培训和发展方面提供新的思路，例如，设计更具吸引力的长期培训项目，并结合神经反馈技术提升培训效果。

再次，为劳动者提升决策能力和改善职业发展提供参考。本项目的研究成果将以适当的方式向公众普及，帮助劳动者认识自身在决策过程中的神经心理特征（如风险偏好、时间观念），并了解这些特征如何影响其职业选择、工作投入和应对压力的能力。例如，通过科普材料，劳动者可以学习到如何识别自身的神经风险厌恶类型，并据此选择更适合自己的职业路径和工作环境。劳动者还可以了解到情绪管理、压力应对等神经心理学方法，以提升职业素养和心理健康水平。本项目的研究还将为劳动者提供关于如何进行有效职业规划、进行明智决策（如是否跳槽、是否接受加薪、如何平衡工作与生活）的神经经济学建议，帮助劳动者更好地适应快速变化的劳动市场环境，提升个人竞争力，实现职业发展的长期目标。

最后，为学术交流和跨学科合作搭建平台。本项目的研究将促进神经科学、心理学、经济学、管理学等学科的交叉融合，推动相关领域的学术交流和合作研究。项目成果将通过学术论文、学术会议、专著等形式发布，为国内外学者提供交流平台，促进知识共享和协同创新。同时，项目也将积极与产业界、政府部门建立合作关系，推动研究成果的转化和应用，为解决现实劳动市场问题贡献力量。通过这些活动，本项目将促进神经经济学与劳动经济学研究的深入发展，并为构建更加科学、高效、公平的劳动市场体系提供智力支持。

九.项目实施计划

本项目旨在通过系统性的研究，深入探究劳动市场决策的神经经济学机制，并预期在理论和实践层面均取得显著成果。为确保项目目标的顺利实现，特制定以下实施计划，明确各阶段任务、进度安排及风险管理策略，以保障研究工作的有序推进和高效完成。

（1）**项目时间规划与任务分配**

本项目总研究周期为48个月，分为七个阶段，每个阶段包含具体的任务目标和时间节点，确保研究工作的系统性和阶段性。

**第一阶段：理论构建与文献综述（第1-3个月）**

***任务分配：**项目负责人（PI）牵头，核心研究团队，进行国内外相关文献的系统性梳理和评述，重点包括神经经济学、劳动经济学、认知神经科学、心理学和行为科学等领域的前沿研究。各成员根据自身专长，分别负责不同子领域的文献阅读和总结，并共同撰写文献综述报告。同时，开展初步的理论研讨，明确研究框架、核心问题和理论假设。

**第二阶段：实验设计与模型开发（第4-6个月）**

***任务分配：**基于文献综述和理论研讨结果，PI团队设计具体的实验方案，包括实验任务、被试招募标准、实验流程、神经数据采集方案等，并撰写实验设计书。同时，开发或选择合适的计算神经经济学模型，进行模型框架的构建和程序编写，并完成初步的程序调试和模型验证。邀请相关领域的专家进行实验设计和模型开发的评审，根据反馈意见进行修改和完善。

**第三阶段：实验执行与数据采集（第7-18个月）**

***任务分配：**按照实验设计书，开展被试招募工作，进行被试筛选和资格确认。对符合条件的被试进行实验培训，确保被试充分理解实验流程和任务要求。按照实验方案执行实验，精确记录被试的行为数据（如选择、出价、反应时等）、神经数据（fMRI、EEG）和生理数据（如心率、皮电反应等）。同时，收集必要的被试背景信息、问卷数据和高分辨率行为数据。建立完善的数据管理和质量控制体系，确保数据的完整性和可靠性。

**第四阶段：数据预处理与初步分析（第19-24个月）**

***任务分配：**对采集到的行为数据、神经数据进行严格的预处理和质量控制。包括对fMRI数据进行头动校正、时间层校正、空间标准化、平滑、回归去除（如头动参数、白质/脑脊液信号）等预处理流程；对EEG数据进行滤波、去伪影（如眼动、肌电干扰）等预处理，并利用功能分离技术（如独立成分分析ICA）提取与实验任务相关的神经信号成分。利用统计软件对预处理后的数据进行初步的统计分析，包括描述性统计、相关分析、回归分析等，检验核心研究假设的初步证据。

**第五阶段：模型拟合与深入分析（第25-36个月）**

***任务分配：**将神经数据输入到计算神经经济学模型中，进行参数拟合和模型验证。通过最大似然估计、贝叶斯估计等方法估计模型参数，并评估模型的拟合优度。基于拟合后的模型参数，进行更深入的统计分析，探究神经机制与行为决策之间的定量关系，以及不同被试群体间的差异。结合高分辨率行为数据和心理学数据，进行多模态数据的整合分析，并撰写中期研究报告，总结阶段性成果和下一步研究计划。

**第六阶段：结果解释与报告撰写（第37-42个月）**

***任务分配：**基于分析结果，深入解释研究发现的理论意义和实践价值。撰写研究报告、学术论文和项目总结报告。对研究过程中遇到的问题进行反思，提出未来研究的方向和建议。邀请国内外同行专家进行项目成果的评审，根据专家意见进一步完善研究报告和学术论文。

**第七阶段：成果应用与转化（第43个月及以后）**

***任务分配：**基于研究发现，探索和提出具体的劳动市场干预策略和政策建议。通过学术交流、报告会等形式，向学术界和相关部门推广研究成果。开发基于神经机制的劳动市场干预方案，并进行小范围试点应用，评估干预效果。撰写政策建议报告，为政府制定劳动市场政策提供科学依据。通过出版专著、开发培训课程等方式，向公众普及神经经济学知识，提升劳动者决策能力。建立长期追踪机制，持续评估项目成果的应用效果，并根据反馈意见进行优化调整。

（2）**风险管理策略**

本项目可能面临以下风险，并制定相应的应对策略：

**风险一：实验执行偏差风险。**实验执行过程中可能存在被试招募困难、实验环境干扰、操作流程不规范等问题，影响数据的准确性和可靠性。

**应对策略：**制定详细的实验执行手册，对实验人员开展系统培训，确保实验流程的标准化和规范化。建立严格的质量控制体系，对实验数据进行多重核查，及时识别和纠正潜在偏差。同时，预留部分研究预算，以应对突发状况，如被试流失、设备故障等。

**风险二：数据分析方法选择风险。**可能存在所选数据分析方法不适用于实际数据，或模型拟合效果不佳，导致研究结论不可靠。

**应对策略：**在项目初期，专业团队进行数据分析方法的预实验验证，选择最适合的研究方法。采用多种分析方法进行交叉验证，确保研究结论的稳健性。与领域内的专家合作，对模型构建和参数估计进行咨询，提高研究的科学性和严谨性。

**风险三：研究成果转化应用风险。**研究成果可能难以转化为实际应用，或无法有效推动政策创新。

**应对策略：**在项目设计阶段，即考虑研究成果的应用前景，主动与政府部门、企业界建立合作关系，共同探索研究结果的转化路径。通过政策简报、研讨会等形式，向决策者介绍研究成果，并提供定制化的政策建议。开发易于理解和操作的应用工具，如神经反馈训练软件、决策支持系统等，以提升研究成果的实用价值。

**风险四：研究伦理风险。**实验可能涉及被试的隐私泄露、心理压力等问题，违反研究伦理规范。

**应对策略：**严格遵守《赫尔辛基宣言》和国内相关研究伦理规范，制定详细的研究伦理审查方案，确保研究过程符合伦理要求。对被试进行充分的风险告知和知情同意，确保其自愿参与研究。采用匿名化处理数据，保护被试隐私。设立伦理监督委员会，定期审查研究过程，及时发现和解决潜在伦理问题。通过心理评估和干预措施，减轻被试的心理压力，确保其身心健康。

**风险五：研究经费不足风险。**项目可能面临研究经费预算紧张，影响研究进度和成果质量。

**应对策略：**提前进行详细的经费预算，并积极申请各类科研基金支持。探索多元化筹资渠道，如与企业合作、开展横向课题等。合理分配研究经费，确保资金使用效率。建立科学的绩效考核机制，对经费使用情况进行动态监测，避免浪费和滥用。

通过上述风险管理策略的实施，本项目将有效防范潜在风险，确保研究工作的顺利进行，并取得预期的研究成果。同时，本项目将注重研究过程的透明性和可追溯性，及时总结经验教训，为后续研究提供参考。

十.项目团队

本项目团队由来自神经经济学、劳动经济学、认知神经科学、实验心理学、计算机科学等领域的专家组成，成员均具有丰富的跨学科研究经验和扎实的理论功底，能够确保项目的顺利实施和高质量完成。团队成员在劳动市场决策机制、神经经济学方法、高分辨率数据采集与分析、计算模型构建与应用等方面具有深厚的研究积累，并已在相关领域发表一系列高水平研究成果，具备开展本项目的核心能力。

**团队专业背景与研究经验**

**项目负责人（PI）：**张教授，神经经济学领域国际知名学者，在风险决策神经机制、时间贴现率、情绪调节等方面具有深厚的研究基础。曾主持多项国家级重点科研课题，在顶刊发表多篇神经经济学领域论文，擅长结合脑成像技术与实验经济学方法探究复杂经济决策的神经基础，在劳动市场神经经济学领域取得了系列创新性成果，为理解个体在风险、时间、情绪等压力下的决策行为提供了新的理论视角和实证证据。

**核心成员一（劳动经济学）：**李研究员，劳动经济学领域资深专家，长期从事劳动力市场结构、工资决定机制、失业问题等方面的研究。在国内外核心期刊发表多篇论文，对劳动市场政策制定具有深刻见解。在本项目中，负责构建劳动市场理论框架，设计实验任务，分析高分辨率行为数据，并提出相应的政策建议。同时，将利用其劳动经济学专业知识，指导团队开展跨学科研究，确保研究问题的实际意义和政策相关性。

**核心成员二（认知神经科学）：**现任教授，认知神经科学领域青年才俊，专注于决策神经机制、工作记忆、执行功能等方面。在NatureHumanBehavior、PNAS等顶级期刊发表多篇论文，擅长结合脑成像技术与认知心理学方法，揭示个体在复杂决策环境中的认知与神经过程。在本项目中，负责实验设计、神经数据采集与分析，并构建计算神经经济学模型，以量化神经机制与行为决策之间的关系。同时，将指导团队开发基于神经反馈的训练方法，以调节个体的神经风险厌恶或神经时间贴现率，并评估其干预效果。

**核心成员三（实验心理学）：**确认副教授，实验心理学领域专家，在实验设计、数据采集与处理、心理测量等方面具有丰富经验。曾主持多项国家级青年科学基金项目，在实验心理学顶级期刊发表多篇论文，擅长结合行为实验与心理测量方法，探究个体在风险、时间、情绪等压力下的决策行为。在本项目中，负责被试招募与培训、实验设备的调试与维护、实验数据的精确记录与质量控制，并负责开发与完善实验任务，确保实验流程的标准化和可重复性。同时，将指导团队开展被试行为实验，并利用心理学理论和方法，分析个体在实验过程中的心理状态和行为特征，为神经经济学模型的构建提供重要的实证数据支持。

**核心成员四（计算机科学）：**青年研究员，计算神经经济学领域的新兴力量，擅长结合机器学习、强化学习等方法，构建复杂的计算模型，并利用神经数据进行分析。曾参与多项跨学科科研项目，在神经经济学顶级会议发表多篇论文，在模型开发与应用方面具有丰富的经验。在本项目中，负责开发基于深度强化学习的计算神经经济学模型，并进行模型参数的拟合与优化，以模拟个体在动态劳动市场环境中的决策过程。同时，将利用其计算机科学专业知识，指导团队开发数据处理平台和可视化工具，以支持神经数据与行为数据的整合分析，并为模型的预测和解释提供技术支持。此外，还将