利益沖突對不同認知風格決策者建議采納的影響

王煥弟 陳世平

(天津師范大學心理學部，天津 300387)

1 引言

建議采納（advice taking）是指決策者參考他人建議并形成最終決策的過程（徐驚蟄, 謝曉非,2009）。早期建議采納研究較少。Sniezek 和Buckley 提出建議者-決策者系統（Judge-Advisor System, 簡稱JAS）（Sniezek & Buckley, 1995），建議采納實證研究正式展開。

JAS 系統是研究建議采納過程的經典范式。在JAS 系統中，通常要求決策者對不確定問題進行初始決策，建議者就該問題提出建議，之后決策者根據建議修改初始決策，形成最終決策（李躍然, 李紓, 2009; 孫露瑩, 陳琳, 段錦云, 2017）。決策結果會影響決策者與建議者獲益多少。

為了能夠得到準確的建議采納程度，該研究多采用定量估計任務，例如點數估計任務（Sah &Loewenstein, 2015）。比率法是定量估計任務中常用的計算建議采納程度的方法，常用的比率有兩種：WOA 和WOE。WOA 指決策者的最終估計到最初估計的距離與他人建議和決策者最初估計的距離的比值。WOE 指他人建議和決策者最終估計的距離與他人建議和決策者最初估計的距離的比值。這兩個指標都有局限性：WOA 不能分辨最終決策遠離還是靠近建議，WOE 則不能分辨最終決策向著建議方向過渡調整的情況（徐驚蟄, 謝曉非,2009）。

對于建議采納研究，研究者一般會關注兩個方面：建議采納過程和最終決策質量與信心。首先，關于建議采納程度，研究表明，他人建議可以幫助決策者做出更準確的決策（Yaniv & Choshen-Hillel, 2012; Rader, Soll, & Larrick, 2015）。但是，當建議者為了自身利益最大化而提供不準確建議時，決策者還會相信建議者并給予建議適當的權重嗎？Sah 和Loewenstein（2015）的研究發現，當決策者面臨與自己有利益沖突的第一建議者時，更傾向于尋求無利益沖突的第二建議者的幫助；當同時獲得有利益沖突和無利益沖突的建議時，決策者對無利益沖突建議的信任程度大于有利益沖突的建議，采納程度也更大。由于利益原因，決策者面臨其中某一類建議（有或者無利益沖突）時，建議采納程度也不同。由此提出假設：

H1：決策者對無利益沖突的建議采納程度高于有利益沖突的建議。

建議偏差會影響決策者的建議采納。如果建議者與決策者存在利益沖突，建議者為了自身利益，會為決策者提供偏差大的建議，但為了防止決策者起疑，建議偏差不宜過大。當建議偏差達到何種程度，決策者才會發覺建議不可靠？Rader等人（2015）的研究結果表明，決策者對中等質量建議的采納程度大于極端建議，且建議為50%時的決策質量也最高，隨建議變得極端，決策質量也會降低。由此提出假設：

H2：隨著建議偏差的增大，決策者的建議采納程度會降低。

作為建議接收者，決策者個人特質會對建議采納產生影響，例如自尊（段錦云, 古曉花, 孫露瑩, 2016）、自戀水平（Kausel, Culbertson, Leiva,Slaughter, & Jackson, 2015）、正面自我標簽（段錦云, 周冉, 古曉花, 2014）等。認知風格是個體特征和一貫性的組織和加工信息的方式，是一種與認知活動密切聯系的人格變量（李力紅, 趙秋玲, 張德臣, 2002）。Witkin 和Asch（1948）將認知風格劃分為場獨立型和場依存型。場獨立型個體傾向于依靠自身參照來整合信息，場依存個體傾向于依賴外在參照整合信息。建議采納過程也是一種決策者整合自身觀點（初始決策）與外來信息（建議和其他環境信息）的過程。場依存型個體可能比場獨立型個體更容易受到建議和其他環境信息的影響。據此提出假設：

H3：場依存型決策者的建議采納程度顯著高于場獨立型決策者。

關于最終決策質量與信心方面，由于決策者采納偏差建議，最終決策質量會下降，由此提出所設：

H4：隨著建議偏差增大，最終決策偏差會增加。

初始決策是決策者僅依靠自身能力做出的決策，最終決策是在建議幫助下做出的決策，無論偏差大小，決策者總比初始決策多得一條相關信息，最終決策信心會提高。由此提出假設：

H5：決策者第二次估計信心高于第一次估計信心。

建議可信度是指決策者認為建議的可靠程度。建議可信度會受到多種因素影響，比如建議者特征、建議特征等。建議可信度作為評價建議的環節，又會影響到決策者的建議采納。一般來講，決策者在獲得可信建議時，采納程度會更大。當得知與建議者有利益沖突時，決策者很可能認為建議可信度降低，從而較少地采納建議。由此提出假設：

H6：利益沖突影響決策者對建議的采納，建議可信度在其中起中介作用。

2 研究方法

2.1 被試

使用鑲嵌圖形測驗篩選在校大學生及研究生共588 人，問卷丟失8 份，被試不認真作答或者沒明白測驗規則13 份，最終得到567 份有效問卷。經篩選得到場獨立組被試43 人（M年齡=20.47, SD年齡=1.97），場依存組被試34 人（M年齡=20.71, SD年齡=1.56），所有被試視力或矯正視力正常，無任何精神或神經疾病史。實驗結束后，被試均能獲得報酬。

2.2 實驗材料

2.2.1 鑲嵌圖形測驗

鑲嵌圖形測驗采用北京師范大學1998 年修訂的測驗，分為三個部分，共29 道題。施測時每部分4 分鐘，三部分依次進行。一名主試對所有被試的測驗結果進行評分，每做對一道題得一分，由于測驗第一部分用于被試練習，最終測驗總分為20 分。567 份有效問卷總分的平均數為12.88，標準差為3.37，所以把總分低于平均數一個標準差（9 分及9 分以下）的被試劃分為場依存組，把總分高于平均數一個標準差（17 分及17 分以上）的被試劃分為場獨立組。

2.2.2 點圖與建議

完整的點圖由30×30 的點陣構成（見圖1），包括藍色圓點（圖中黑點）和空心圓點，兩類圓點的位置隨機分布（Sah & Loewenstein, 2015），46 張圖片中藍色圓點的數量不同。實驗之前選取102 名大學生對完整圖片（30×30）中的藍點數量進行估計，得到對每張圖片的估計數量的分布，取中位數作為50% 的建議，百分等級為90% 和95%的估計數值分別作為90%和95%的建議。正式實驗中46 張點圖均經過PS 處理，使被試只能夠看到整張圖片的1/4（見圖2）。

2.2.3 信心的測量

決策信心采用一道題目“你對剛剛的估計有多大的信心？”測量，要求被試對自己的估計信心進行5 級評分：1-5 級評分，1=非常沒有信心，5=非常有信心。重測信度為0.79。

2.2.4 建議可信度的測量

采用一道題目“請你評估一下建議的可信程度”測量建議可信度，被試對建議可信度進行5 級評分：1 代表非常不可信，5 代表非常可信。重測信度為0.87。

2.3 實驗設計

采用2（認知風格: 場獨立、場依存）×2（情境: 有利益沖突、無利益沖突）×3（建議: 50%、90%、95%）的混合實驗設計，其中建議為被試內變量，認知風格和情境為被試間變量。因變量包括估計偏差、建議可信度、建議采納程度和估計信心。

2.4 實驗程序

首先，篩選出來的場獨立和場依存組的被試分別被隨機分配到與建議者有/無利益沖突條件，完成點數估計任務，兩種條件下只有指導語不同，其余均相同。

實驗程序用E-prime 2.0 軟件呈現，練習階段包含5 個試次，使被試熟悉圖片，練習試次不提供建議。正式實驗階段每個建議水平包含41 個試次，總共123 個試次。在每個試次中，首先呈現注視點，接下來呈現只能看到1/4 的點圖，時間持續3 s，之后要求被試對整張圖片中藍點的數量進行估計并對估計的信心進行評分，之后呈現建議，被試觀看建議后，評價建議的可信程度，然后要求被試對圖片再次估計并評價該次估計的信心。有無利益沖突的條件都會告訴被試：建議者能夠看到整張圖片，并且熟知獲得獎勵的條件。

與建議者有利益沖突條件下的指導語：

你和對方獲得的獎勵由你第二次估計的準確程度決定：如果你第二次估計準確（與正確點數相差10 個以內, 包括10 個），你會獲得10 個積分，對方會獲得2 個積分；如果你第二次估計不準確（與正確點數相差10 個以上），每遠離正確點數100 個點，對方獲得的積分就會增加10 個（最低為10 個積分），你會獲得2 個積分。對方能夠看到整張圖片，并且也清楚獲得獎勵的條件。積分越多，最終得到的報酬越多。

與建議者無利益沖突條件下的指導語：

你和對方獲得的獎勵由你第二次估計的準確程度決定：如果你第二次估計準確（與正確點數相差10 個以內, 包括10 個），你會獲得10 個積分，對方也會獲得10 個積分；如果你第二次估計不準確（與正確點數相差10 個以上），你會獲得2 個積分，對方也會獲得2 個積分。對方是能夠看到整張圖片，并且也清楚獲得獎勵的條件。積分越多，最終得到的報酬越多。

2.5 數據處理

本研究改進了WOA 的計算方式，克服了“不能分辨最終決策靠近還是遠離建議”的弊端。計算方法如公式所示。若WOA 值為正，則表示決策者最終估計與建議方向相同，大于1，表示最終估計向著建議的方向“過度調整”；在0 和1 之間，表示決策者部分采納建議；值等于1，表示完全采納建議；值等于0，表示決策者完全沒采納建議；值為負數，表明決策者向背離建議的方向調整。

估計偏差為估計值與真實值之差的絕對值，表示每次估計與真實答案的距離。

數據處理工具采用SPSS 24.0 和其插件Process 2.16。

3 結果

3.1 兩次估計偏差間的差異

對三種建議條件下的第一次估計與第二次估計偏差進行配對樣本t 檢驗，結果發現建議為50%時，第二次估計偏差顯著低于第一次估計偏差，t（76）=12.54，p＜0.001，d=1.34。但當建議為90%或者95%時，結果相反，t90%（76）=-12.76，p＜0.001，d=0.91；t95%（76）=-13.58，p＜0.001，d=1.09。

表1 三種建議條件下兩次估計偏差的描述統計（M±SD）（n=77）

3.2 兩次估計信心間的差異

對三種建議條件下的第一次估計的信心與第二次估計的信心進行配對樣本t 檢驗，發現三種建議條件下，第二次估計的信心均顯著高于第一次估計的信心（見表2）。

表2 三種建議下被試第一次估計信心與第二次估計信心（M±SD）（n=77）

3.3 認知風格、利益沖突對建議可信度的影響

各條件下決策者對建議可信度的評價如表3所示。

表3 各條件下建議可信度的描述統計（M±SD）

以認知風格、利益沖突和建議為自變量，以建議可信度為因變量做三因素重復測量方差分析。結果顯示，建議主效應顯著，F（2, 146）=18.21，p＜0.001，η=0.20。50% 的建議可信度顯著高于95%的建議可信度，90%的建議可信度顯著高于95%的建議可信度，50%的建議可信度與90%的建議可信度之間無顯著差異。利益沖突主效應顯著，F（1, 73）=4.71，p＜0.05，η=0.06。無利益沖突情境下的建議可信度顯著高于有利益沖突條件下的建議可信度。認知風格主效應不顯著，且三個自變量的三重交互作用以及兩兩交互作用也不顯著。

3.4 認知風格、利益沖突對建議采納程度的影響

各條件下決策者對建議采納程度的描述統計見表4。

表4 各條件下建議采納程度的描述統計（M±SD）

以建議采納程度為因變量，以利益沖突、認知風格和建議為自變量進行三因素重復測量方差分析。結果顯示，建議主效應顯著，F（2, 146）=11.98，p＜0.001，η=0.14。建議為50%的采納程度顯著高于95%的建議采納程度，90%的建議采納程度顯著高于95% 的建議采納程度，建議為50%的采納程度與90%的建議采納程度之間無顯著差異。利益沖突主效應顯著，F（1, 73）=5.45，p＜0.05，η=0.07。認知風格主效應邊緣顯著（F（1, 73）=3.53, p=0.064，η=0.05）。利益沖突與認知風格交互作用邊緣顯著，F（1, 73）=2.82，p=0.097，η=0.04。進行簡單效應分析，在與建議者無利益沖突的條件下，場依存型決策者的建議采納程度顯著高于場獨立型，F（1, 73）=5.83，p＜0.05，η=0.07，在與建議者有利益沖突的條件下，兩種認知風格的決策者的建議采納程度之間無顯著差異；對于場依存型決策者與建議者無利益沖突組的建議采納程度顯著高于與建議者之間有利益沖突組，F（1, 73）=7.24，p＜0.01，η=0.09，對于場獨立型決策者，與建議者有無利益沖突對建議采納程度無顯著影響。

3.5 建議可信度在利益沖突與建議采納之間的中介作用

將利益沖突重新編碼（無利益沖突=0, 有利益沖突=1），在2（認知風格: 場獨立、場依存）×3（建議: 50%、90%、95%）6 種實驗處理下分別采用Bootstrap 法進行中介效應檢驗（Hayes &Preacher, 2014），以利益沖突為自變量，建議采納程度為因變量，建議可信度為中介變量，自取樣1000 次，偏差校正方法為Bias Corrected。結果發現，只有當場依存型被試接受建議為95%的建議時，建議可信度在利益沖突與建議采納程度之間起完全中介作用（R=0.84, R2=0.70, F=36.02）（見圖3），其間接效應顯著（a×b=-0.11），95% 的Bootstrap 置信區間為[-0.21，-0.01]，不包括0，回歸系數顯著，直接效應不顯著（c′=-0.08），95%的置信區間為[-0.18，0.01]，包含0，回歸系數不顯著。

其余5 種條件下，建議可信度的中介作用均不顯著。進一步分析各步回歸中的系數發現，對于場獨立型決策者來說，三種建議條件下的建議可信度均可以正向預測建議采納程度（β50%=0.23,t50%=5.73, p＜0.001; β90%=0.22, t90%=6.60, p＜0.001;β95%=0.24, t95%=7.59, p＜0.001），而利益沖突對建議可信度和建議采納程度均不能起到預測作用。對于場依存型決策者，在建議為50% 或90% 條件下，建議可信度的中介效應均不成立。在建議為50%和90%條件下，利益沖突可以負向預測建議采納程度（β50%=-0.1 7, t50%=-2.6 6, p＜0.05;β90%=-0.17, t90%=-2.77, p＜0.01），建議可信度可以正向預測建議采納程度（β50%=0.27, t50%=6.72,p＜0.001; β90%=0.24, t90%=8.57, p＜0.001），利益沖突不能預測建議可信度。

4 討論

4.1 利益沖突和建議在不同認知風格決策者建議采納過程中的作用

建議對決策者的建議可信度評價以及建議采納程度有顯著影響。四種條件下決策者對50%和90%的建議的可信度評價及采納程度均顯著高于95%的建議。決策者認為90%的建議與50%的建議無顯著差異，95%的建議顯著不可信，并減少對其采納，H2 得到驗證。

上述情況可能與概率有關。個體在進行決策前，會對決策結果預設范圍，50%的建議是多數決策者會得出的結果，90%與95%的建議因超出決策者的預設范圍而被歸為極端建議。但由于不確定情境，在采納偏差建議時，決策者會進一步思考其合理性。Tzini 和Jain（2018）發現，決策者采納建議的意愿和采納程度與建議感知合理性呈正相關。決策者認為90%的建議仍具有一定的合理性，因此對其采納程度較多。

利益沖突會對建議可信度和采納程度產生影響。有利益沖突條件均低于無利益沖突條件，結果驗證了H1。這種情況符合實際現象。相對于無利益沖突的人，人們通常對與自己有利益沖突的人產生嚴重的防備心，更不容易采納其建議。

決策者的認知風格沒有對建議可信度產生影響，但會對建議采納程度產生影響。場依存個體的建議采納程度顯著高于場獨立個體，驗證了H3。并且，認知風格與利益沖突之間存在交互作用，場依存型個體在建議采納過程中會受到利益沖突的影響，而場獨立型個體不會受到利益沖突的影響。

上述結果可能因為場依存型個體在認知過程中需要更多外在線索的幫助，容易受外部環境的影響，而場獨立型個體較少受外界環境的影響（費廣洪, 王細英, 龔桂紅, 2013）。所以，在建議采納過程中，場依存型個體會考慮利益條件，而場獨立型個體不會考慮利益條件。

4.2 決策者采納建議前后決策質量與決策信心的變化

高質量的建議能幫助決策者降低決策偏差；而低質量的建議會增大決策偏差，H4 得到驗證。50% 的建議是多數人的結果，并最接近真實值。90%或95%的建議是極少數人會得出的答案。決策者的初次估計理論上會在多數人估計的范圍內。不充分調整理論和有限理性觀（Tversky &Kahneman, 1974）認為人的認知資源有限，當決策情境不確定時，決策者從錨值向合理范圍調整的過程中，等到結果“滿意”時，就會停止調整。建議與錨值具有相似性，當決策者獲得50%的建議，初次估計與建議相差不多，并不需要進行太多調整。當獲得質量較低的建議時，決策者初次估計與建議相差太大，在不確定情境中，不得不對建議認真對待，適當朝著建議方向調整，獲得極端建議時，最終決策遠離真實值，降低決策質量。

無論獲得的建議如何，決策者信心都會增加。結果驗證了H5。其原因是：當個體面對模糊情境或高難度任務時，傾向于相信他人比自己擁有更多的知識（Gino & Moore, 2007）。兩階段動態信號檢測模型（two-stage dynamic signal detection,2DSD）認為決策和信心評估相互獨立，個體在決策時進行信息搜集，當決策發生后，信息仍然會繼續進行累積，而決策信心就是決策前后所搜集信息的函數（Pleskac & Busemeyer, 2010）。當決策后的信息支持個體決策時，決策信心就會升高，反之則會下降，決策信心隨信息的累積動態變化（蔡曙光, 張笑, 馮廷勇, 2016）。決策者多獲得一條相關的信息，決策信心就會提高。

4.3 建議可信度在利益沖突和建議采納程度之間的中介效應

研究發現，場依存型個體收到95% 的建議時，建議可信度在利益沖突與建議采納程度之間的中介效應才成立，其余情況下的中介效應均不成立，部分驗證了H6。回歸結果顯示，建議可信度正向預測建議采納程度；利益沖突能夠負向預測場依存個體的建議采納程度。

方差分析的結果表明，場獨立型個體在采納建議過程中不會考慮有無利益沖突這一因素，回歸分析的結果同樣驗證這一點。而對于場依存型個體，建議采納程度雖然會受到利益沖突影響，但其會參考其他信息評價建議。在建議采納過程中，當建議偏差未達到極端程度時，建議可信性會增加對建議的采納，利益沖突會減少對建議的采納，場依存型個體在這兩個條件之下進行權衡，給予建議相應的權重；當建議達到極端程度后，決策者對建議產生懷疑，此外，考慮到利益沖突，決策者對建議的可信度評價會下降，從而導致給予建議更少的權重。

5 結論

（1）場依存型決策者建議采納程度更高；利益沖突會影響建議可信度的評價，但利益沖突只影響場依存型決策者的建議采納，不影響場獨立型決策者的建議采納。

（2）對于場依存型決策者建議可信度在利益沖突和建議采納之間起中介作用。