本書匯集了 20lO年底之前中國學者在社會科學和認知神經科學交義領域所取得的優秀科研成果，內容涵蓋了神經經濟學、決策神經科學、神經營銷學、神經工業工程、神經 信息系統以及社會神經科學等眾多新興學科。本書在回顧和梳理各項研究成果的同時，也展示了前沿領域的熱點問題和廣闊前景，為該領域的專家學者提供了研究指 南與參考。 《中國神經科學與社會科學交叉學科研究進展》結合具體研究，論述方法深入淺出，描繪了中國學者在上述領域內的研究全貌，既可供經濟學、管理學、心理學、醫 學、認知科學、神經科學等領域的相關專家學者與青年研究生學習和參考，也可為其他科研領域的學者拓展視野、開拓思路提供指南。
本書不僅總結了10余年來國內學者在該新興交叉領域的眾多研究成果，展示了我國學者的研究總貌，為 海內外研究人員提供了了解當前領域最新進展的指南，而且對我國相關領域的研究做出展望，為該領域的后來者和關心該領域發展的社會各界人士提供了一個導航。 該書的出版對推動我國相關領域的進一步發展有重要意義。
主編寄語
序
第一部分神經科學與社會科學交叉研究進展綜述
第一章神經管理學進展概述：2006～2010浙江大學團隊的研究介紹
一、神經管理學的提出、定義與主要分支
二、神經營銷學研究在中國的進展
三、神經工業工程研究在中國的進展
四、浙大團隊在決策神經科學研究中的進展
五、浙大團隊在神經社會科學研究中的進展
第二章ERP研究進展
一、關于ERP影響因素敏感性的研究
二、CNV心理負荷假說的提出
三、創建研究MMN的新范式，提出關于MMN與注意相關性的新觀點
四、關于大腦優勢半球兩維觀點的提出
五、關于意識問題的研究
六、兩點粗淺看法
七、展望
第三章從行為決策到神經經濟學：一條研究演化之路
一、人類決策行為的心理學研究
二、神經經濟學的誕生與發展現狀
三、我國神經經濟學領域研究現狀
四、神經經濟學發展展望
第四章當經濟學遇上神經科學：神經經濟學漫談
一、學科交叉的基礎
二、學科交叉的優勢
三、學科的研究內容
四、應用及社會影響
第五章知識論與腦科學
第二部分決策神經科學與神經經濟學
第六章對風險投資共情的ERP研究
一、共情神經基礎的研究
二、共情的基礎——共享表征
三、共情的調節
四、熟悉度和競爭關系在共情中的調節作用——來自ERP的證據
五、結語
第七章焦慮情緒與人類決策行為的關系研究
一、認知心理學中的決策
二、情緒對決策行為的影響
三、焦慮與決策
四、總結與展望
第八章情緒與決策：從腦損傷研究到神經經濟學
一、背景
二、人腦的情緒系統
三、軀體標記假說
四、情緒在決策中的作用的神經經濟學研究
五、總結與展望
第九章短視的決策者來自愛荷華／東吳賭局間的爭議
一、前言：IGT與SGT之爭
二、IGT團隊長期利益之觀點及實驗
三、SGT團隊輸贏頻率之觀點及其實驗
四、結果與討論
五、致謝
第十章冒險行為受內外因素影響的神經機制
一、背景
二、年齡
三、性別
四、沖動
五、中藥
六、小結
第十一章不同風險程度下風險決策的ERP研究
一、引言
二、研究方法
三、結果
四、討論
五、結論
第三部分神經營銷學
第十二章神經營銷學及在品牌延伸評估研究中的應用
一、神經營銷學
二、基于品牌延伸的神經營銷學研究
三、結論
第十三章為什么從眾如此普及而反從眾相對稀少——從神經科學視角
一、引言
二、傳統研究
三、從眾和反從眾的神經研究
四、總結
第四部分神經工業工程
第十四章安全標志的認知神經科學研究
一、安全標志研究的理論基礎
二、安全標志相關的認知神經科學研究
三、小結
四、結論與展望
第五部分認知神經科學
第十五章面孔識別的心理生理機制——來自ERPs的證據
一、面孔早期加工的特異性指標——N170
二、年老化影響面孔加工的早期階段
三、面孔信息自動加工的電生理學證據
第十六章社會注意中面孔朝向與眼睛注視線索的表征
一、用電生理及心理物理學的方法來研究社會注意線索的表征
二、用腦成像的方法研究社會注意線索的神經編碼機制
三、使用fMRI適應技術研究社會注意線索的編碼
四、使用MVPA技術來研究社會注意線索的信息編碼和解碼
五、總結
第六部分社會神經科學
第十七章N400與農民工刻板印象研究
一、介紹
二、方法
三、數據收集和分析
四、討論
第十八章迷信與宗教信仰的認知與腦機制研究
一、宗教體驗的神經機制研究
二、迷信與宗教信仰的對比研究
三、總結
第十九章性別偏見的ERP研究
一、前言
二、實驗結果
三、討論
第二十章網絡游戲成癮如何界定
一、前言
二、界定網絡成癮的問卷
三、用電生理實驗確認被試分類，篩選網絡游戲成癮量表的問項
四、網絡游戲成癮界定量表的適用性檢驗
第二十一章證券市場實驗研究綜述
一、實驗設計基本要點
二、證券市場實驗及其主要結論
三、證券市場實驗研究方法的總結與展望
致謝
摘要：本文對神經管理學在中國的進展（2006~2010）作了一個概述。
2006年，以馬慶國教授為首的浙江大學神經管理學團隊，在管理世界上著文，在神經科學、認知神經科學以及神經經濟學發展的基礎上，提出了神經管理學的概念，分析了其主要分支和研究領域。通過各種國際會議（包括浙江大學主辦的神經經濟學與神經管理學國際研討會）以及各種國內學術會議和學術交流，神經管理學的概念迅速傳播，研究取得了豐碩的成果。除了浙江大學團隊以外，還有一些大學的團隊也做了很好的研究，如北京大學團隊、北京師范大學團隊、吉林大學團隊、復旦大學團隊、南開大學團隊、燕山大學團隊、西南交通大學團隊等。其中一些團隊的研究已經取得了成果，一些團隊的研究正在開展中。本質上，本文是對2006~2010浙江大學神經管理學團隊的主要研究成果與進展的概述。其中神經管理學的一些分支，只有浙江大學神經管理學團隊做了研究，所以這些方面的研究進展也就是中國學界此方面的進展，但也有一些分支，在浙江大學團隊之外，還有其他團隊做了研究，限于精力，本文沒有概括這些研究。
所謂神經管理學，就是神經科學與管理科學的交叉學科，是認知神經科學在管理科學中的延伸。其目的是發現管理科學的神經基礎（更廣義而言，是生理基礎），進而發展管理科學，產生新的管理理論、規則和策略，修改過去所提出的、被神經科學手段證明是錯誤的部分規則或理論。
事實上，管理科學所研究的是經濟活動中有關管理的科學，其中的絕大部分研究的直接對象是人的有關活動。而人的所有活動，都是人的大腦指揮的，不論是理性的還是非理性的，情緒化的還是非情緒化的。因此，神經管理學幾乎覆蓋了管理學的所有分支。
依據浙江大學團隊在2006年的論述，以及國際上在此前及此后的研究與建議，神經管理學至少包括如下一些經典分支：
（1）神經營銷學（Neuromarketing），柳葉刀2004年2月的社論在評論Montague教授等人2003年的研究成果時，提出神經營銷學術語。
（2）決策神經科學（DecisionNeuroscience），2005年營銷學通訊提出了決策神經科學的術語。
（3）神經金融學（Neurofinance），2005年以前提出了這一概念。
（4）神經工業工程（NeuralIndustrialEngineering，NeuroIE），2006年馬慶國教授等在管理世界上提出了此概念。
（5）神經信息系統（NeuroInformationSystem，NeuroIS），2007年加利福尼亞大學Dimoka教授等，在國際信息系統會議（ICIS）上提出了神經信息系統的概念。
（6）神經人才管理／人力資源管理（NeuroHumanResourceManagement，NeuroHRM），2006年馬慶國教授等在管理世界上的論文提出了相關概念。
（7）神經創新學（Neuroinnovation），2006年馬慶國等在管理世界上的論文中提出此概念。
（8）神經創業學（Neuroentrepreneurship），2006年馬慶國等在管理世界上的論文中提出此概念。
（9）組織認知神經科學（OrganizationalCognitiveNeuroscience），2007年，英國阿斯頓大學阿斯頓商學院的Butler教授和阿斯頓大學生命與健康科學學院的Senior教授，在紐約科學院年報上的論文中提出了此概念。
（10） 神經領導科學（NeuroLeadership），2007年國際上一批神經科學的頂級專家提出了此概念。
總之，凡是有人直接介入的地方，神經科學就都可能介入，就是神經管理學的研究領域。例如，物流管理、供應鏈管理、交通運輸管理、存儲管理等領域的決策優化模型，似乎與神經科學沒有什么聯系，但實際上，完全可以建立包含當事人腦信息在內的多層、信息交互優化模型，完全可以把腦神經活動的測量技術應用到專家系統、決策支持系統的開發中，實現系統的優化。
從2006年到2010年，在神經營銷學領域，浙江大學團隊主要做了如下幾項研究：
（1）用事件相關腦電位（ERP）技術，研究了消費者對企業品牌延伸的神經感知研究，相關成果分別于2007年在NeuroReport和2008年在NeurosinenceLetters上發表。這些研究成果有可能為企業制定品牌延伸的策略提供幫助。
（2）用ERP技術，進一步研究了消費者在不同情緒下，對企業品牌延伸的神經感知；在神經活動層面上，研究了情緒對品牌延伸的調節作用。該研究成果于2010年發表在NeurosinenceLetters上。
（3）研究了網上購書的從眾與反從眾的神經響應機制，相應成果于2010年分別發表在Cyberpsychology，Behavior，andSocialNetworking和BiologicalPsychology上。
在決策神經科學領域，浙江大學神經管理學團隊的主要研究成果有：
（1）風險投資與共情的ERP研究，該成果有非常有趣的發現：在被試自己不參與投資決策活動（因而沒有得失）時，被試觀察朋友和陌生人的投資得失，
・ 10 ・ 中國神經科學與社會科學交叉學科研究進展
腦電有顯著差異，表現出對朋友的共情。而當被試自己參加投資決策活動（因而自己也有得失）時，被試觀察朋友和陌生人的投資得失，腦電竟然沒有顯著差異，沒有表現出對朋友的共情！該成果對深入理解經濟生活中的諸多現象，很有啟發意義。該成果已經被著名刊物NeuroImage錄用。
（2）風險與含糊情景下博彩決策的ERP研究，該成果尚未發表。在神經工業工程領域，主要研究成果有：
（1）安全警示標志中的警示詞語的神經相應機制與對警示詞語設計的啟示研究。基于對安全詞語的神經響應，該研究提出了對警示詞語認知的兩階段模型。相應成果發表于2010年NeurosinenceLetters上。
（2）安全警示標志圖案的神經感知研究，該成果尚未正式發表（論文現在寫作中）。
（3）安全警示標志的外框形狀與色彩的神經響應機制研究，該成果也未正式發表。
（4）生產線上不同工種（某儀表集團生產車間的燒錄程序工位與補焊維修工位）的工人，在工作中的腦力負荷研究（該成果被國際會議錄用）。在神經社會科學領域，浙江大學團隊的主要研究成果是：
（1）對當代男性青年的性別偏見的ERP研究，成果發表于2008年的NeurosinenceLetters上。
（2）城市青年對農民工的刻板印象的ERP研究，成果被BrainResearch錄用。
（3）對網絡游戲成癮界定的量表的ERP研究，成果被管理工程學報錄用。
當然，浙江大學神經管理學團隊，還研究了神經管理學的其他許多問題，有的已經形成論文但尚未提交，有的論文正在寫作中，有的項目正在實驗中。陸續將有更多的成果出現，與同行交流。
現在對神經管理學的研究，還僅僅是個開始，其自身的發展前景以及對管理學發展的意義，都是難以估量的。2008年浙江大學團隊在杭州主辦了首屆“神經經濟學與神經管理學國際研討會”，在開幕詞的結束語中，我們說了如下一段話，也許有助于從歷史的角度，來理解我們當前工作的深遠意義：
我們正處在探尋人類思想秘密的初始階段。在遙遠的將來，有一天，我們將在神經元活動的層面上，解讀人類思想和思想過程的秘密，它可能需要上千年的時間，但是，今天，我們開始了這一研究進程。
關鍵詞：神管理學，神經營銷學，神經金融學，決策神經科學，神經工業工程，神經人力資源管理，神經領導科學，神經社會學
一、神經管理學的提出、定義與主要分支
自20世紀90年代中后期以來，神經科學與經濟學等社會科學交叉發展，于2002年形成了神經經濟學（Neuroeconomics），在明尼蘇達大學召開的國際會議上正式使用了這個名稱。2003年美國神經經濟學學會（TheSocietyforNeuroeconomics）成立。在2005年之前，神經科學與營銷學交叉形成了神經營銷學（Neuromarketing），與金融、財務交叉，形成了神經金融學（Neurofinance），與決策科學交叉形成了決策神經科學（DecisionNeuroscience）等交叉學科。
眾所周知，管理學的大多數分支的管理對象都是直接包括人的系統，或者系統所關注的信息是人的活動的結果。例如，人力資源管理、領導科學、營銷管理、生產管理、項目管理、工業工程、工程管理、企業管理、醫院管理等學科分支的研究對象，都直接包括人。雖然財務系統、股票交易系統等的直接研究對象不包含人，但是，財務數據、價格數據等，都是人活動、決策的結果，也就是說，它們的背后都有人的影子。而只要與人有關，就不可避免地與人腦的活動有關，從而，就有可能在大腦的神經層面上，研究決定當事人行為的神經活動的特征。
行為科學是管理科學的基礎學科之一，從簡單的推理也可以判定：決定行為的神經活動規律將是管理學不得不關注的基礎科學問題。
基于對神經經濟學、神經營銷學、神經金融學等新興學科發展的跟蹤，以及對管理科學特征的認識，馬慶國教授等于2006年提出了神經管理學的概念（發表于管理世界2006年第10期），分析了神經管理學的主要分支學科和研究領域，除了進一步明確界定決策神經科學、神經營銷學和神經金融學的學科外，還提出了神經人才學／神經人力資源管理學、神經工業工程學、行為神經科學、神經創新創業管理學、病態行為管理學等分支及其研究領域，并指出，以上僅僅是認知神經科學與管理科學交叉的部分分支學科。“實際上，認知神經科學與管理科學的交叉，絕不僅僅限于上述幾個方面。從根本上說，凡是有人直接介入的地方，神經科學就都可能介入。管理科學中許多領域，例如物流管理、供應鏈管理、交通運輸管理、存儲管理等領域的決策優化模型，似乎與神經科學沒有什么聯系，但實際上，我們完全可以在原來的邊界條件下，增加決策者和行為者的腦神經活動的特征信息，在更高、更綜合的層面上，研究包含腦信息在內的多層信息的基礎上的新型優化模型（難以估量其廣闊的發展空間），將腦神經活動的測量技術應用到專家系統、決策支持系統的開發，在神經元層面揭示決策行為和規律，實現系統的優化。”
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