让我们做这样一个假设：你在某地每月平均生活开销为500元，你的月工资是1200元。我们假定你是个勤俭节约的人，热爱自己的工作，并且感到工作并不辛苦。基于这样的情况下，请问你是否满意自己的工资水平？
我们姑且认为你对这样的生活感觉很满意。那好，让我们再引入一个变量：几天后，你的身旁多了一个新同事。这个同事和你年龄相仿，性别一致，身材相若，长相——也许还不如你。你们每天完成同样的工作，工作同样的时间，这名新工友的各方面能力几乎与你不相上下。
此时老板突然推门进来，宣布这名新员工的月薪为1500元，请问你是否仍满意自己的工资水平？
第一个问题的答案也许因人而异，然而更多人可能会在第二个问题的答案上达成一致：我又不比那个小年轻缺胳膊少腿，我还比他早来公司呢，凭什么他比我挣得多？
为什么会有这样的情况？为什么仅仅由于别人比自己得到的多，我们就会对自己曾经满意的现实不满？造成这一切的是我们内心中的公平感。这一感觉使得我们在感到自己遭受了不公正的待遇时，会感到不满甚至拒绝现有的薪酬——实际上，这种感觉并非人类独有，许多灵长类动物都会有相似的行为。美国佐治亚州立大学心理学系的萨拉·布鲁斯南（Sarah Brosnan）对“公平感”的进化起源进行了长达十余年的研究。近日，他们将这一成果撰写成综述，发表在《科学》杂志上。
在这篇综述中，萨拉和埃默里大学的心理学家弗兰斯·德瓦尔（Frans de Waal）提出了一种假说：合作和亲社会性是公平感产生的先决条件。“我们的研究证明了公平感具有其生物起源。尽管各个文化中对公正的定义不同，但文化本身并非诱发公平感产生的唯一原因。与此同时，我们也经由实验对触发公平感的原因进行了探索。”萨拉向果壳网介绍道。
僧帽猴。图片来源：Frans de Waal
从2003年起，研究人员开始使用灵长类动物，如僧帽猴（Cebus paella），作为模板进行研究。为了探究公平感的起源，他们使用一个叫“不公嫌恶”（Inequality aversion, IA）的指标来描述动物对于不公待遇的负面反应。根据遭遇不公时所处地位的不同，IA可以被分为两种：自身处于劣势地位时的IA，以及自身处于优势地位时的IA。
在面对不公正的待遇时，有许多哺乳动物出现第一种IA反应。在它们意识到自己因不公待遇而处于劣势时，它们会反抗甚至拒绝接受属于自己的部分。这一现象在对僧帽猴的研究中尤为明显，研究人员使用黄瓜和葡萄两种食物喂食两个相邻笼子的僧帽猴——在它们的定义系统中，葡萄是优于黄瓜的食物。在这种情况下，被喂食黄瓜的猴子很快意识到了自己遭受了不公，并最终做出了夸张的拒绝行为：表现出焦躁、愤怒、甚至将黄瓜扔回给喂食者。
僧帽猴明显的“不公嫌恶”表现。视频来源：Sarah Brosnan
在僧帽猴的社会系统中，公平是合作的前提条件。它们严格遵循“多劳多得”的法则，对于分配的公正性极为敏感。在种群中，僧帽猴愿意与那些乐于助“猴”的同类分享自己的财富。与此同时，如果发现自己的合作同伴独占了好处，僧帽猴会立刻停止合作。
“我们还发现，在僧帽猴群体中，即使在完全不可能出现不公分配的情况下，猴子也会拒绝和曾经有过不分享行为的‘黑名单’成员进行合作。这意味着它们能够根据同伴的行为进行判断。”萨拉说，“这些结果也解释了为什么人们有时在明知自己会得利的前提下依然不愿与某些个体进行合作——也许在过去，与这一个体的合作中曾经经历过不公正的待遇。”
处于劣势地位的IA是非常容易被理解的。在许多动物中都存在这种现象，包括人类、猩猩甚至犬类都会因自身利益因不公待遇受损时表示愤怒和抗拒。萨拉甚至表示：“我假设狮子、海豚、鲸和大象等存在合作关系的群体中，也同样会出现IA。”
然而相比之下，处于优势地位时的IA则并不多见。除人类之外，仅仅在猿类种群中观察到这一类IA。在这一种IA中，因不公而得利的个体愿意将自己的利益分配给受害者，从而确保更为长期的合作关系不被损害。萨拉认为，“也许处于优势地位的IA需要更为发达的脑部结构以及更积极的合作关系。”
“为了集体的利益献出自己的‘不义之财’不仅仅需要个体着眼于长期合作的眼光，更需要严格的自我约束。”萨拉指出，这样的不公嫌恶才是公平观念的体现。
“为自己因不公遭受的损害而抗议是公平感产生的第一步，而能跨越这道鸿沟，进化至第二步的个体实在是凤毛麟角。”萨拉对果壳网说，“可以认为具备了第二种IA，公平感才算是真正产生。”
萨拉总结说：“公平感的产生使得人们能够更好地选择自己的同伴。个体能够通过同伴在面对不公时的表现来判断其是否是个合格的伙伴。与此同时，公平感的建立需要人们观察同伴的行为及其后果，进而更为良好地进行自我控制，最终使得自己的处境更好。”（编辑：Calo）
参考文献：
- Sarah F. Brosnan and Frans B. M. de Waal (2014) Evolution of responses to (un)fairness. Science
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