风险厌恶是指人们倾向于选择结果变化较小的选项，而非风险较高但潜在回报更大的选项，这种倾向影响了从日常健康选择（如吸烟、驾驶、疫苗接种）到高风险的金融和政治决策（Lakdawalla等人，2020年；Guiso和Paiella，2008年）的各种决策。个体在面对不确定性时的风险偏好存在差异：一些人尽管风险较高仍优先选择更高的潜在回报，而另一些人则选择更安全但回报较低的结果。因此，理解人们为何在风险偏好上存在差异对于行为科学、经济学和公共卫生政策至关重要（Sapienza等人，2009年；Stanton等人，2011a）。
多种因素导致个体在风险厌恶上的差异，包括人格特质（Soane和Chmiel，2005年；Mueller等人，2006年）、决策框架（Kahneman和Tversky，1979年；Von Neumann和Morgenstern，1944年）以及社会情感背景（Loewenstein等人，2001年）。其中，性别差异是最显著的研究结果之一：平均而言，男性比女性更不厌恶风险（Byrnes等人，1999年）。
为了解释这一差异，人们提出了从社会文化角度到生物学角度的各种假设。社会文化解释强调了性别在角色和期望、教育及社会化路径上的差异，以及在评估风险时的情境敏感性差异，强调了风险偏好的可塑性以及性别规范的影响（Eckel和Grossman，2008年；Sarin和Wieland，2016年；Rai和Kimmel，2015年；Friedl等人，2020年）。相比之下，生物学假设，尤其是那些关注性别相关激素的假设，受到了更多的实证关注，许多研究探讨了雄激素（如睾酮）的性别差异是否与风险偏好的系统差异有关（Apicella等人，2008b；Zethraeus等人，2009年）。
睾酮在男性和女性之间的平均水平存在差异，被认为可能是性别在风险偏好上差异的关键驱动因素。然而，实证结果并不一致。一些研究报道睾酮与风险厌恶之间存在显著相关性，发现较高的睾酮水平与增加的金融冒险行为有关（Apicella等人，2008a），而另一些研究则认为较高的睾酮水平会减弱或消除性别在风险厌恶上的差异（Sapienza等人，2009年）。相反，也有研究报告风险偏好与睾酮水平之间没有关系（Boksem等人，2013年；Derntl等人，2014年；Zethraeus等人，2009年）。这一模式引发了疑问：睾酮是否为风险偏好提供了一个普遍的解释途径，或者观察到的关联是否受具体情境的限制。
针对单一激素研究结果的不一致性，出现了更复杂的模型，这些模型考虑了睾酮与其他因素的相互作用。其中最重要的是双重激素假说，该假说认为睾酮的行为效应取决于同时存在的皮质醇水平（Carre和McCormick，2008年）。这一观点与压力相关下金融冒险行为变化的证据相符（Kandasamy等人，2014年），以及实验室任务中睾酮和皮质醇关联的小样本报告（Mehta和Prasad，2015年）。然而，实证基础仍然薄弱且方法学上存在异质性，限制了综合推断的可行性。
这些结果的差异，无论是对于单一激素假说还是双重激素假说，都严重阻碍了证据的整合和睾酮在性别风险厌恶差异中作用的澄清。文献中的异质性主要源于风险和激素测量的操作方式不同。风险偏好的测量采用了不同的计算方法和情感过程。例如，气球类比风险任务（BART）用于捕捉不确定性下的冲动决策（Strobel等人，2001年），爱荷华赌博任务（IGT）强调基于反馈的学习和损失更新（Tversky和Kahneman，1994年），而Holt & Laury彩票任务则针对已知概率下的长期预期效用进行评估（Holt和Laury，2002年）。内分泌方面的异质性同样明显，不同研究采用了不同的方法：包括主动给予睾酮；直接生化定量检测激素浓度（如唾液或血液检测）（Ramirez等人，2003年）；以及基于形态特征的间接代理指标，如2D:4D数字比（Mueller等人，2006年）和面部男性化程度（Jackson等人，2005年）。重要的是，大量高质量的研究质疑了一些基于形态特征的代理指标的有效性，尤其是2D:4D作为经济偏好（包括风险偏好）的预测指标（Alonso等人，2018年；Neyse等人，2021年）。这些方法学上的差异有助于解释为什么在名义上探讨相同问题的研究中，研究结果会存在差异。
基于此背景，我们提出了一个具体的问题：睾酮是否与人类的风险偏好有稳健的相关性？我们的目标是进行迄今为止最全面的定量综合分析，探讨睾酮的影响，并了解它是否能够单独解释风险偏好，或者更广泛的生物心理社会视角是否更能符合证据。我们通过汇集使用不同任务和不同激素测量方法的研究，并探讨结果模式是否反映了任务实际测量的内容以及激素的评估方式来进行验证。由于性别差异是这些研究的主要动机，我们还考察了性别作为睾酮-风险关联的调节因素，即激素-行为关联在男性和女性之间是否存在差异，而不仅仅是估计平均性别差异。
虽然之前的综述已经探讨了激素与风险的关系（例如Apicella等人，2015年；Stanton，2017年），并讨论了混合结果的潜在解释，但这些综述主要是叙述性的，并且仅限于文献的某些子集（例如，主要关注经济或消费者决策，且主要基于单一激素的解释）。相比之下，我们的工作旨在提供激素与风险偏好之间关联的全面定量综合分析，涵盖了内源性和外源性研究，整合了我们搜索中确定的所有主要研究，包括单一激素和双重激素假说。此外，我们还使用标准的出版偏倚诊断方法评估了证据的价值。
尽管交互作用模型（例如睾酮与皮质醇）在概念上与我们的研究相关，但目前的实证基础太少且异质性太大，无法进行累积估计；因此，我们仅从叙述角度讨论这些观点，并概述了未来测试的设计重点。同样，由于我们预先指定了搜索日期，一些高度相关的研究未被纳入定量综合分析。我们在讨论部分讨论了这些较新的研究，认为它们是对这里探讨问题的支持性证据。
最后，我们的综合分析结合了将内源性基线睾酮与风险偏好相关联的研究和实验性睾酮给药研究，使我们能够整合相关性和因果证据。我们使用多层次随机效应模型分析所有效应量，每个样本都设置了随机截距，这适当地考虑了多种风险任务和同一研究中报告的不同类型的激素指标（直接内分泌测量、形态学代理指标和药物操作）。
