传统的"理性人"假设现在越来越多的受经济学其他分支的广泛质疑,现实生活中的大量现象都与传统经济学理论的预期相违背。行为经济学和实验经济学通过各种实验证明了人们决策时不仅会考虑绝对收益,还会受到各种心理因素的影响,其中包括公平、意图、合作、社会福利等,而公平偏好是其中一个重要的影响因素。在我们的现实生活中,经常能够看到一些"路见不平,拔刀相助"、"见义勇为"的现象。我们在看到其他人的利益受损时,即使与自身无关,也会惩罚那些欺负他人的人。如今,社会依然可以经常看到惩恶扬善、见义勇为的行为,新闻关于这方面的报道也屡见不鲜。学者们对于心理因素如何能够影响人的效用,进而影响人的行为和决策,建立了各种各样的模型。其中,Rabin(1993)的模型被认为是最早的一个基于公平偏好的效用函数模型。之后,学者们相继提出各种模型函数,将诸如动机、善意、互惠、社会福利等多种因素放入模型中,通过解决个人效用最大化问题解释个体行为。之前学者所使用的效用函数主要以x+f形式为主,其中x为个人自身获得的收益,f为学者对心理学相关的其他因素量化表示以影响个人效用。对于f部分,文献主要存在两种常见形式,一种是研究收益之间的差异对个人效用造成损失,包括主观意图是善意还是恶意、结果的差异;另一种是研究社会总福利对效用水平的影响,认为人们不仅关心自身收益,同时也关心社会总福利。但这种形式的缺陷是显而易见的,由于x取一阶线性的形式,且与其后面的心理学因素f为直接相加,不便于分析变量之间的相互影响。尤其一阶形式在微分过程中会退化为常数项,无法用一阶条件去求解实验中分配的效用最大化问题。由于之前学者们对基于公平偏好的框架中,并没有可以对第三方惩罚实验结果进行理论分析的模型。本文在传统公平偏好模型的基础上,提出了对实验者对不同身份的其他实验者的收益有不同的不公平厌恶系数,得到了加入个人对他人与他人之间收益不公平的效用损失函数,分别采用线型和对数型的效用函数模型来分析惩罚者和独裁者的行为,分析了第三方惩罚者的惩罚量与分配者对自己的分配数量、自身初始禀赋以及对他人不公平厌恶系数关系。从效用函数模型的角度解释了第三方惩罚博弈中,惩罚者的行为及其相应的影响因素。