基于延迟折扣任务的矿工风险决策实验研究

贾爱芳，田水承，郭昕玥，杨鹏飞

(1.西安科技大学 安全科学与工程学院，陕西 西安 710054；2.晋城职业技术学院 矿业工程系，山西 晋城 048000；3.西南大学 计算机与信息科学学院，重庆 400715)

0 引 言

风险决策(Risk Type Decision/decision making under risk)是指当决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，但决策后果存在不确定性，尤其是决策后果可能带来损失或负面的影响，也就是决策者必须冒一定的风险[1]。延迟折扣任务(delay discounting task，DDT)[2]是源于行为经济学的延迟折扣模型，通过定量分析方法描述人类对延迟强化物的折扣速度与延迟时间两者之间的函数关系[3]；要求被试在时间与金钱数量2个维度之间作出选择，通过强化物数量和延迟时间的改变，可计算被试的延迟折扣率[4]，或利用曲线下面积(area under the curve，AUC)[5]来评估其决策冲动性。

风险决策是煤矿安全生产中遇到的最常见的决策之一，DDT任务是常见的研究风险决策实验范式之一，蒋元萍等研究了情绪对跨期决策的影响[6-7]，发现相对于中性情绪，消极情绪下被试决策更保守，积极情绪下被试决策更冒险；周生琦研究了情绪对群体跨期决策的影响[8]，无论何种情绪下群体决策比自我决策冒险倾向更明显；邱奋研究了负性情绪对跨期决策的影响[9]，认为人们应该避免在悲伤情绪下做出关于金钱的跨期决策判断；李夏研究了情绪对风险决策的影响[10]，发现风险越大决策越趋向保守，愤怒情绪比愉悦情绪决策需要更多认知控制；宋之杰等研究了焦虑情绪对风险决策的影响[11]，消极框架下，焦虑情绪使被试决策更保守，而积极框架下，焦虑情绪使被试决策更冒险；周艳艳、张峰等研究了海洛因戒除者的风险决策倾向[12-13]，发现海洛因戒除者存在决策功能性缺失；梅松丽、姚梦云等研究了网络成瘾者的风险决策倾向[14-15]，网络成瘾者决策倾向更冒险；窦凯等研究了自我损耗对风险决策的倾向[16-17]，高自我损耗者决策倾向更冒险；张晓、周晶等研究了得失情景下的风险决策倾向[18-19]，个体决策偏好随得失情景和决策选项变化而变化；王盼盼、谢晓非等研究了风险情景对风险决策的冒险倾向[20-21]，“获益”和“损失”风险情景影响个体冒险倾向；阳沙研究了同伴效应对初中生风险决策倾向的影响[22]，同伴效应使初中生风险决策倾向更加冒险；秦周青研究了大学生学业拖延倾向和冲动性[23]，面对损失比面对奖赏选择倾向更加冒险；余露茜研究了死亡提醒对风险决策倾向的影响[24]，死亡提醒使被试对风险决策倾向更加趋于保守；盛莉波研究了罪犯群体冲动性的决策行为[25]，发现罪犯存在决策功能缺失，主要表现为“即使收益”优先。

以上研究都是利用DDT任务进行的非正常情况下风险决策的研究，比如“不安全情绪[6-11]”“海洛因戒除者[12-13]”“网络成瘾者[14-15]”“自我损耗[16-17]”“得失情景[18-19]”“风险情景[20-21]”“初中生[22]”“拖延和冲动[23]”“死亡提醒[24]”“罪犯群体[25]”，而对于正常情况下尤其是矿工的风险决策倾向，很少有人研究过，且矿工是一种高风险职业，矿工的风险决策倾向更需要深入研究，本研究通过DDT任务研究了矿工的风险决策倾向。

1 实验DDT任务

1.1 被试

邀请山西高平某煤矿职工48人作为被试，要求男性，右利手，裸眼或矫正视力正常，岗位在煤矿井下或者曾经在井下工作过。

1.2 研究测评工具

由于矿工风险决策会受到自我控制能力、情绪、风险偏好的影响，故实验采用特质自我控制量表、积极消极情绪量表、矿工风险偏好量表采集被试的实验数据，从中找出其对风险决策的影响。

1.2.1 特质自我控制量表

选用由TANGNEY等[26]编写的，由谭树华和郭永玉修[27]正的自我控制简化版量表(brief self control scale，BSCS)，本量表共包括5部分：整体自控、抑制冲动、健康习惯、抵制诱惑和可靠性，共13个条目，该量表采用李克特5点计分：完全不符合-1分，比较不符合-2分，说不清楚-3分，比较符合-4分，非常符合-5分；总分越高，表示特质自我控制能力越强。本研究中，问卷同质信度α=0.741。

1.2.2 矿工风险偏好量表

选用李红霞等编制的矿工风险偏好问卷评估被试的风险偏好[28]，该问卷共包括3部分：风险认知偏好，风险情感偏好，行为意向偏好，共14个条目；该量表采用李克特5点计分，其中：5分-从未如此，4分-很少如此，3分-说不清楚，2分-有时如此，1分-总是如此；3部分全部正向计分，得分越高，风险偏好越弱。本研究中，问卷同质信度α=0.972。

1.2.3 积极消极情绪量表

选用Watson和Tellegen的情绪自评量表PANAS的中文版[29]，该量表包括2部分：正向情绪和负向情绪，共20个条目；该量表采用李克特5点计分，其中：几乎没有-1分，有一点儿-2分，适中-3分，相当多-4分，非常多-5分；1，3，5，9，10，12，14，16，17，19为正向情绪，分值越高，表示情绪越积极；2，4，6，7，8，11，13，15，18，20为负向情绪，分值越高，表示情绪越消极。本研究中，问卷同质信度α=0.932。

1.2.4 人口统计量表

内容包括：矿工的性别、年龄、学历、科别、专业、职业、童年大部分时间生活的地方。

1.3 实验任务

1.3.1 延迟折扣任务1

本研究借鉴Perty和 Casarella设计的延迟折扣任务范式[4]，并将该任务范式进行了改编，使用Eprime 2.0软件编写实验程序，由lenovo笔记本电脑运行实验程序给被试。

实验设计采用2(模块：延迟金额200元，延迟金额5 000元)*9(延迟时间：2天、1周、2周、1月、2月、6月、1年、2年、5年)混合实验设计；实验使用200元和5 000元2种金钱刺激材料，均属于虚拟金钱刺激材料。对于200元的金钱刺激材料，可获得的即时金额分别是，195，190，180，160，140，120，100，80，60，40，20；对于5 000元的强化条件，可获得的即时强化金额分别是：4 900，4 700，4 500，4 000，3 500，3 000，2 500，2 000，1 500，1 000，500；延迟时间2天、1周、2周、1月、2月、6月、12月、24月、60月。

首先出现在屏幕上的是实验指导语，接着屏幕中央会出现一个红色的“+”，提醒您注意，再接着屏幕上会出现2个选项，供您选择，如果选择左面的选项，请按“F”键，如果选择右边的选项，请按“J”键；当您选择完成后，被选中的那个选项由绿色变为蓝色，以示确认选中的选项，然后是500 ms的空屏，实验流程如图1所示。

图1 DDT实验流程图

1.3.2 延迟折扣任务2

延迟折扣任务2与延迟折扣任务1的实验材料相同，不同的是，任务1是获得奖励，任务2是缴纳罚款，流程图也与图1相似，但“现在获得”改为“现在缴纳”；“两天后获得”改为“2天后缴纳”。

1.4 实验过程

实验在高平市某煤矿安静的机房内，主试由一名博士生和一名本科生担任；实验开始前，被试首先阅读填写：①“实验知情同意书”；②矿工风险偏好量表；③特质自我控制量表；④积极消极情绪量表；接着主试宣讲实验内容，实验开始。

1.5 数据分析

采用SPSS 25.0，EXCEL 19.0和GraphPad Prism 5.0进行数据分析。

1.5.1 延迟折扣中AUC值的计算

1)数据正太化，计算X=D/60，即延迟时间/最大延迟时间；计算Y1=V/200，Y2=V/5 000，即主观价值/最大延迟金额。

2)画出延迟曲线——主观价值图。

3)计算AUC值。利用式(1)计算曲线下面积，利用式(2)计算AUC值。

S棚=(xi-xi-1)(yi+yi-1)/2

(1)

(2)

4)画出AUC值趋势曲线图。如图2所示。

图2 AUC值趋势曲线图

1.5.2 AUC值描述性统计

由图2可以看出，随着延迟时间的增加，AUC200和AUC5000的值成逐渐下降的趋势，AUC值为(0，1)，AUC等于1表示未发生延迟折扣，曲线越陡，AUC越小，发生折扣越大，风险决策的冒险性越大；由表1可以看出，金额5000元的AUC值(M=0.515，SD=0.252)明显大于金额200元的AUC值(M=0.394，SD=0.196)，也即被试在金额5 000元上更加保守，这与窦凯、Myerson、佟月华和韩颖等人的研究相同[5,16-17,30]。

表1 AUC值描述性统计

对图2分析可知，被试对不同金额的风险决策使AUC值有所不同，故煤矿企业在制定奖惩制度的时候，奖金既不能太高，也不能太低，要有一个平衡点，使职工面对风险合理决策。

被试AUC值折线图，如图3所示，从图中可以看出，被试AUC200与AUC5000显著相关，将22名被试进行配对样本T检验，检验结果表明，两者相关性显著(r=0.477，P=0.025<0.05)，两者差异性显著(t=-2.435，P=0.024<0.05)，这表明对于某一个特定的被试，冒险倾向是相对稳定的，这为被试选择岗位提供一定的帮助，煤矿领导为职工安排岗位或职工选择岗位的时候要考虑到职工或自我的冒险倾向，冒险倾向高的人可以选择相对风险比较小的岗位。

图3 被试不同金额AUC值折线比较图

虽然冒险倾向是相对稳定的，但在煤矿实际工作中，企业可以通过培训加强矿工风险意识及自我控制能力，使热衷冒险的人相对冒险倾向降低，增加风险决策的相对安全性，提高企业和职工的安全系数。

1.5.3 AUC值与人口学变量的相关性分析

人口学变量(包括年龄、受教育程度和井下工作年限)与AUC200和AUC5000典型相关性分析结果见表2。AUC200与AUC5000与年龄、受教育程度、井下工作时间相关性不显著或存在弱相关关系。

表2 人口学变量与AUC值的相关性分析

1.5.4 外显变量与AUC值的相关性分析

为研究情绪、风险偏好、特质自我控制等因素对风险决策效应的影响，对这些外显变量与AUC值进行了相关性分析，结果见表3。AUC200与风险偏好显著相关(r=0.524，P=0.018)，与特质控制显著相关(r=0.765，P=0.000)；AUC5000与负向情绪显著相关(r=-0.557，P=0.011)。

表3 外显变量与AUC值的相关性统计分析

由外显变量与AUC值的相关性分析可知，风险偏好、特质控制、负向情绪三者与AUC值密切相关，即三者与矿工的冒险倾向密切相关，故在煤矿生产作业中，要注重调节矿工的情绪，培养矿工的风险意识，加强矿工的自我控制能力，对能够遵守规章制度的矿工给与适当的奖励能够促使其控制不安全行为，保证煤矿作业的安全生产。

2 结 论

1)AUC200

2)AUC值与被试年龄、受教育程度、井下工作时间不相关或存在弱相关关系。

3)情绪、风险偏好、特质自我控制对矿工风险决策都有一定的影响，金额较大时，负向情绪对冒险倾向有负向影响；而金额较小时，特质自我控制和风险偏好对冒险倾向有正向的影响。故在煤矿生产作业中，要注重调节矿工的情绪，培养矿工的风险意识，加强矿工的自我控制能力，对能够遵守规章制度的矿工给与适当的奖励能够促使其控制不安全行为，保证煤矿作业的安全生产。