基于延遲折扣任務的礦工風險決策實驗研究

賈愛芳，田水承，郭昕玥，楊鵬飛

(1.西安科技大學 安全科學與工程學院，陜西 西安 710054；2.晉城職業技術學院 礦業工程系，山西 晉城 048000；3.西南大學 計算機與信息科學學院，重慶 400715)

0 引 言

風險決策(Risk Type Decision/decision making under risk)是指當決策者對決策對象的自然狀態和客觀條件比較清楚，但決策后果存在不確定性，尤其是決策后果可能帶來損失或負面的影響，也就是決策者必須冒一定的風險[1]。延遲折扣任務(delay discounting task，DDT)[2]是源于行為經濟學的延遲折扣模型，通過定量分析方法描述人類對延遲強化物的折扣速度與延遲時間兩者之間的函數關系[3]；要求被試在時間與金錢數量2個維度之間作出選擇，通過強化物數量和延遲時間的改變，可計算被試的延遲折扣率[4]，或利用曲線下面積(area under the curve，AUC)[5]來評估其決策沖動性。

風險決策是煤礦安全生產中遇到的最常見的決策之一，DDT任務是常見的研究風險決策實驗范式之一，蔣元萍等研究了情緒對跨期決策的影響[6-7]，發現相對于中性情緒，消極情緒下被試決策更保守，積極情緒下被試決策更冒險；周生琦研究了情緒對群體跨期決策的影響[8]，無論何種情緒下群體決策比自我決策冒險傾向更明顯；邱奮研究了負性情緒對跨期決策的影響[9]，認為人們應該避免在悲傷情緒下做出關于金錢的跨期決策判斷；李夏研究了情緒對風險決策的影響[10]，發現風險越大決策越趨向保守，憤怒情緒比愉悅情緒決策需要更多認知控制；宋之杰等研究了焦慮情緒對風險決策的影響[11]，消極框架下，焦慮情緒使被試決策更保守，而積極框架下，焦慮情緒使被試決策更冒險；周艷艷、張峰等研究了海洛因戒除者的風險決策傾向[12-13]，發現海洛因戒除者存在決策功能性缺失；梅松麗、姚夢云等研究了網絡成癮者的風險決策傾向[14-15]，網絡成癮者決策傾向更冒險；竇凱等研究了自我損耗對風險決策的傾向[16-17]，高自我損耗者決策傾向更冒險；張曉、周晶等研究了得失情景下的風險決策傾向[18-19]，個體決策偏好隨得失情景和決策選項變化而變化；王盼盼、謝曉非等研究了風險情景對風險決策的冒險傾向[20-21]，“獲益”和“損失”風險情景影響個體冒險傾向；陽沙研究了同伴效應對初中生風險決策傾向的影響[22]，同伴效應使初中生風險決策傾向更加冒險；秦周青研究了大學生學業拖延傾向和沖動性[23]，面對損失比面對獎賞選擇傾向更加冒險；余露茜研究了死亡提醒對風險決策傾向的影響[24]，死亡提醒使被試對風險決策傾向更加趨于保守；盛莉波研究了罪犯群體沖動性的決策行為[25]，發現罪犯存在決策功能缺失，主要表現為“即使收益”優先。

以上研究都是利用DDT任務進行的非正常情況下風險決策的研究，比如“不安全情緒[6-11]”“海洛因戒除者[12-13]”“網絡成癮者[14-15]”“自我損耗[16-17]”“得失情景[18-19]”“風險情景[20-21]”“初中生[22]”“拖延和沖動[23]”“死亡提醒[24]”“罪犯群體[25]”，而對于正常情況下尤其是礦工的風險決策傾向，很少有人研究過，且礦工是一種高風險職業，礦工的風險決策傾向更需要深入研究，本研究通過DDT任務研究了礦工的風險決策傾向。

1 實驗DDT任務

1.1 被試

邀請山西高平某煤礦職工48人作為被試，要求男性，右利手，裸眼或矯正視力正常，崗位在煤礦井下或者曾經在井下工作過。

1.2 研究測評工具

由于礦工風險決策會受到自我控制能力、情緒、風險偏好的影響，故實驗采用特質自我控制量表、積極消極情緒量表、礦工風險偏好量表采集被試的實驗數據，從中找出其對風險決策的影響。

1.2.1 特質自我控制量表

選用由TANGNEY等[26]編寫的，由譚樹華和郭永玉修[27]正的自我控制簡化版量表(brief self control scale，BSCS)，本量表共包括5部分：整體自控、抑制沖動、健康習慣、抵制誘惑和可靠性，共13個條目，該量表采用李克特5點計分：完全不符合-1分，比較不符合-2分，說不清楚-3分，比較符合-4分，非常符合-5分；總分越高，表示特質自我控制能力越強。本研究中，問卷同質信度α=0.741。

1.2.2 礦工風險偏好量表

選用李紅霞等編制的礦工風險偏好問卷評估被試的風險偏好[28]，該問卷共包括3部分：風險認知偏好，風險情感偏好，行為意向偏好，共14個條目；該量表采用李克特5點計分，其中：5分-從未如此，4分-很少如此，3分-說不清楚，2分-有時如此，1分-總是如此；3部分全部正向計分，得分越高，風險偏好越弱。本研究中，問卷同質信度α=0.972。

1.2.3 積極消極情緒量表

選用Watson和Tellegen的情緒自評量表PANAS的中文版[29]，該量表包括2部分：正向情緒和負向情緒，共20個條目；該量表采用李克特5點計分，其中：幾乎沒有-1分，有一點兒-2分，適中-3分，相當多-4分，非常多-5分；1，3，5，9，10，12，14，16，17，19為正向情緒，分值越高，表示情緒越積極；2，4，6，7，8，11，13，15，18，20為負向情緒，分值越高，表示情緒越消極。本研究中，問卷同質信度α=0.932。

1.2.4 人口統計量表

內容包括：礦工的性別、年齡、學歷、科別、專業、職業、童年大部分時間生活的地方。

1.3 實驗任務

1.3.1 延遲折扣任務1

本研究借鑒Perty和 Casarella設計的延遲折扣任務范式[4]，并將該任務范式進行了改編，使用Eprime 2.0軟件編寫實驗程序，由lenovo筆記本電腦運行實驗程序給被試。

實驗設計采用2(模塊：延遲金額200元，延遲金額5 000元)*9(延遲時間：2天、1周、2周、1月、2月、6月、1年、2年、5年)混合實驗設計；實驗使用200元和5 000元2種金錢刺激材料，均屬于虛擬金錢刺激材料。對于200元的金錢刺激材料，可獲得的即時金額分別是，195，190，180，160，140，120，100，80，60，40，20；對于5 000元的強化條件，可獲得的即時強化金額分別是：4 900，4 700，4 500，4 000，3 500，3 000，2 500，2 000，1 500，1 000，500；延遲時間2天、1周、2周、1月、2月、6月、12月、24月、60月。

首先出現在屏幕上的是實驗指導語，接著屏幕中央會出現一個紅色的“+”，提醒您注意，再接著屏幕上會出現2個選項，供您選擇，如果選擇左面的選項，請按“F”鍵，如果選擇右邊的選項，請按“J”鍵；當您選擇完成后，被選中的那個選項由綠色變為藍色，以示確認選中的選項，然后是500 ms的空屏，實驗流程如圖1所示。

圖1 DDT實驗流程圖

1.3.2 延遲折扣任務2

延遲折扣任務2與延遲折扣任務1的實驗材料相同，不同的是，任務1是獲得獎勵，任務2是繳納罰款，流程圖也與圖1相似，但“現在獲得”改為“現在繳納”；“兩天后獲得”改為“2天后繳納”。

1.4 實驗過程

實驗在高平市某煤礦安靜的機房內，主試由一名博士生和一名本科生擔任；實驗開始前，被試首先閱讀填寫：①“實驗知情同意書”；②礦工風險偏好量表；③特質自我控制量表；④積極消極情緒量表；接著主試宣講實驗內容，實驗開始。

1.5 數據分析

采用SPSS 25.0，EXCEL 19.0和GraphPad Prism 5.0進行數據分析。

1.5.1 延遲折扣中AUC值的計算

1)數據正太化，計算X=D/60，即延遲時間/最大延遲時間；計算Y1=V/200，Y2=V/5 000，即主觀價值/最大延遲金額。

2)畫出延遲曲線——主觀價值圖。

3)計算AUC值。利用式(1)計算曲線下面積，利用式(2)計算AUC值。

S棚=(xi-xi-1)(yi+yi-1)/2

(1)

(2)

4)畫出AUC值趨勢曲線圖。如圖2所示。

圖2 AUC值趨勢曲線圖

1.5.2 AUC值描述性統計

由圖2可以看出，隨著延遲時間的增加，AUC200和AUC5000的值成逐漸下降的趨勢，AUC值為(0，1)，AUC等于1表示未發生延遲折扣，曲線越陡，AUC越小，發生折扣越大，風險決策的冒險性越大；由表1可以看出，金額5000元的AUC值(M=0.515，SD=0.252)明顯大于金額200元的AUC值(M=0.394，SD=0.196)，也即被試在金額5 000元上更加保守，這與竇凱、Myerson、佟月華和韓穎等人的研究相同[5,16-17,30]。

表1 AUC值描述性統計

對圖2分析可知，被試對不同金額的風險決策使AUC值有所不同，故煤礦企業在制定獎懲制度的時候，獎金既不能太高，也不能太低，要有一個平衡點，使職工面對風險合理決策。

被試AUC值折線圖，如圖3所示，從圖中可以看出，被試AUC200與AUC5000顯著相關，將22名被試進行配對樣本T檢驗，檢驗結果表明，兩者相關性顯著(r=0.477，P=0.025<0.05)，兩者差異性顯著(t=-2.435，P=0.024<0.05)，這表明對于某一個特定的被試，冒險傾向是相對穩定的，這為被試選擇崗位提供一定的幫助，煤礦領導為職工安排崗位或職工選擇崗位的時候要考慮到職工或自我的冒險傾向，冒險傾向高的人可以選擇相對風險比較小的崗位。

圖3 被試不同金額AUC值折線比較圖

雖然冒險傾向是相對穩定的，但在煤礦實際工作中，企業可以通過培訓加強礦工風險意識及自我控制能力，使熱衷冒險的人相對冒險傾向降低，增加風險決策的相對安全性，提高企業和職工的安全系數。

1.5.3 AUC值與人口學變量的相關性分析

人口學變量(包括年齡、受教育程度和井下工作年限)與AUC200和AUC5000典型相關性分析結果見表2。AUC200與AUC5000與年齡、受教育程度、井下工作時間相關性不顯著或存在弱相關關系。

表2 人口學變量與AUC值的相關性分析

1.5.4 外顯變量與AUC值的相關性分析

為研究情緒、風險偏好、特質自我控制等因素對風險決策效應的影響，對這些外顯變量與AUC值進行了相關性分析，結果見表3。AUC200與風險偏好顯著相關(r=0.524，P=0.018)，與特質控制顯著相關(r=0.765，P=0.000)；AUC5000與負向情緒顯著相關(r=-0.557，P=0.011)。

表3 外顯變量與AUC值的相關性統計分析

由外顯變量與AUC值的相關性分析可知，風險偏好、特質控制、負向情緒三者與AUC值密切相關，即三者與礦工的冒險傾向密切相關，故在煤礦生產作業中，要注重調節礦工的情緒，培養礦工的風險意識，加強礦工的自我控制能力，對能夠遵守規章制度的礦工給與適當的獎勵能夠促使其控制不安全行為，保證煤礦作業的安全生產。

2 結 論

1)AUC200

2)AUC值與被試年齡、受教育程度、井下工作時間不相關或存在弱相關關系。

3)情緒、風險偏好、特質自我控制對礦工風險決策都有一定的影響，金額較大時，負向情緒對冒險傾向有負向影響；而金額較小時，特質自我控制和風險偏好對冒險傾向有正向的影響。故在煤礦生產作業中，要注重調節礦工的情緒，培養礦工的風險意識，加強礦工的自我控制能力，對能夠遵守規章制度的礦工給與適當的獎勵能夠促使其控制不安全行為，保證煤礦作業的安全生產。