基于雙IGT任務的礦工風險決策試驗研究

賈愛芳，田水承，郭昕玥，唐 凱

（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）

目前，我國煤礦生產中由于風險決策不當造成煤礦事故不勝枚舉，信陽“3·13”透水事故，新疆“10·24”重大頂板事故，四川“4·10”煤壁垮塌事故，神華“9·15”頂板事故，牙克石“9·07”放炮事故，義煤“6·5”沖擊地壓事故等都是由于風險決策失誤造成的嚴重煤礦事故。1994年Bechara首次設計了風險決策任務—愛荷華博弈任務[1]，具有很好的生態效度。王欣的對不同領導水平大學生風險決策傾向的研究[2]，王玉潔的沖動性對大學生風險決策的影響研究[3]，JorieL等的頻繁使用大麻對大學生風險決策影響研究[4]，許盼盼的獎勵敏感性和冒險行為對青少年風險決策的影響的研究[5]，劉笑笑的初中生風險決策傾向研究[6]，Jennifer等的咖啡因對兒童和青少年風險決策影響研究[7]，Melissa等的焦慮對風險決策影響研究,田菊的老年人風險決策傾向研究[8]，都是通過IGT任務進行的試驗研究，但以上這些研究針對的人群是大學生、青少年、老年人，對礦工的風險決策的研究很少，而礦工又是最危險的職業，幾乎時時刻刻都要面對風險，作出決策。因此，利用雙IGT（Iowa GambLing Task）任務對礦工風險決策傾向進行了研究。

1 研究方法

1.1 參與者與研究測評工具

邀請高平某煤礦一線職工44人作為參與者，男性，右利手，裸眼或矯正視力正常，崗位在煤礦井下或者經常需要下井工作。

1）特質自我控制量表。選用Tangney等設計編寫并驗證的[9]，被譚樹華和郭永玉修訂的自我控制量表簡化版[10]，該量表分為5部分：總體自律、沖動控制、健康習慣、抵御誘惑和可靠性，共13個題目；該量表采用李克特5點計分，其中：1為完全不符合，2為比較不符合，3為既沒有不符合也沒有符合，4為比較符合，5為完全符合，總分越高表明個體特質性自我控制水平越低。

2）礦工風險偏好問卷。選用李紅霞教授等編制的礦工風險偏好問卷評估參與者的風險偏好[11]，該問卷分為3部分：風險認知偏好、風險情感偏好、行為意向偏好，共14個題目；該量表采用李克特5點計分，其中：1為從未如此；2為很少如此；3為說不清楚；4為有時如此；5為總是如此。3部分都是正向計分，得分越高，風險偏好越強。

3）積極消極情緒量表。為了精確評估參與者的情緒,實驗選用了Watson和Tellegen的情緒自評量表PANAS的中文版[12]，用于測定中國礦工的情緒。該量表由描述情緒的20個形容詞組成，參與者被要求在李克特5點量表上對體驗到的情緒做一一評估，其中：1為幾乎沒有；2為有一點兒；3為適中；4為相當多；5為非常多。量表包括正向情緒和負向情緒2部分，正向情緒分高，擁有快樂的情緒，分數低表明淡漠；負向情緒分高，表示個體主觀感覺困惑，痛苦的情緒狀態，分數低表示鎮定。

1.2 愛荷華博弈任務

1）突出獎勵。試驗1是突出獎勵的實驗。采用Eprime軟件編寫，參照Bechara等人的研究[1]，以4副紙牌為試驗材料，并以A、B、C、D加以標記。試驗起始資金20元，要求被試通過選牌來贏利。紙牌的獎懲參考Bechara等人（1994）的規則，但將獎金同比例縮小，且該規則突出獎勵。紙牌A每張獎勵1元，連續10張牌中有5張牌收益1.5～3.5元不等，總收益金額為12.5元，凈損失金額7.5元；紙牌B每張獎勵1元，連續10張牌中有1張牌損失12.5元，凈損失金額3.5元；從長遠來看，紙牌A、B為不利紙牌，但損失率不同。紙牌C每張獎勵0.5元，連續10張牌中損失0.25～0.75元不等，總收益金額2.5元，凈收益金額0元；紙牌D每張獎勵0.5元，連續10張牌中有1張牌損失2.5元，凈收益金額2元。從長遠來看，紙牌C、D為有利紙牌，收益率不同。ABCD 4副紙牌出現在屏幕上，要求被試用鍵盤輸入自己選擇的紙牌，同時屏幕上反饋該次選擇的紙牌，收益金額或者損失金額，以及收益的總金額和上次選擇的紙牌類型；試驗一共選擇100次紙牌，每選擇1次，有可能盈利，也有可能損失；試驗要求被試盡可能多盈利，少損失。

2）突出懲罰。試驗2是突出懲罰的實驗。將上面獎懲金額正負相反，A、B成為有利牌，C、D成為不利牌，獎勵金額變成懲罰金額；懲罰金額變成獎勵金額；紙牌種類，試驗流程與實驗1相同。試驗采用單因素試驗設計，按照Bechara等人（1994）的研究，將100次的決策進程分為5個模塊，每個模塊可以選擇20次。因變量為每個被試的凈分數（有利紙牌選擇次數-不利紙牌選擇次數），被試對不同類型紙牌的選擇次數分布如圖2，凈分數越小，表明越傾向選擇不利紙牌，其行為反應越冒險。

2 試驗過程

試驗在高平市某煤礦的機房內進行，主試有1名博士生和1名本科生擔任，試驗開始前，被試者首先填寫試驗知情同意書，情緒調查問卷，礦工風險偏好問卷，特質自我控制量表。接著主試宣講試驗內容，并反復強調實驗報酬按照試驗最后獲得的獎金的20%發放。

3 數據分析

3.1 紙牌的選擇次數

采用SPSS25.0、EXCEL 19.0和GraphPad Prism 5.0軟件進行數據分析。在IGT任務中，“突出獎勵”試驗的高頻收益牌和低頻收益牌分別包含低頻懲罰牌和高頻懲罰牌；而“突出懲罰”試驗的高頻損失牌和低頻損失牌分別包含高頻收益牌和低頻收益牌；因此需對被試者對不同類型紙牌選擇次數進行分析，以考察被試者的選牌特點。被試者對不同類型紙牌的選擇次數如圖1。被試者對有利紙牌和不利紙牌選擇平均次數的趨勢如圖2。

圖1 被試者對不同類型紙牌的選擇次數（M±SD）Fig.1 Number of CARDS selected by subjects for different types（M±SD）

圖2 被試者對有利紙牌和不利紙牌選擇次數趨勢圖（M±SD）Fig.2 Trend chart of the selection times of favorable and unfavorable CARDS（M±SD）

由圖1和圖2可以看出，在突出獎勵的條件下，被試者對不利紙牌的選擇次數（均值M＝101.67，標準差SD＝26.85）大于對有利紙牌的選擇次數（M＝79.13，SD＝26.67）；在突出懲罰條件下，被試者對有利紙牌的選擇次數（M＝132.6，SD＝25.24）大于對不利紙牌的選擇次數（M＝78.07，SD＝15.99）。采用配對樣本T檢驗，有利紙牌和不利紙牌進行檢驗，檢驗結果表明：突出獎勵條件下，選擇不利紙牌和有利紙牌的差異性沒有達到顯著t＝1.63，概率P＝0.125＞0.05；突出懲罰條件下，選擇有利牌次數和選擇不利牌的次數的差異性非常顯著（t＝5.3，P＝0＜0.001）。突出獎勵條件下，被試對高額獎勵風險決策更冒險；突出懲罰條件下，被試選擇懲罰較大但實際為有利牌即A、B牌較多，而選擇C、D牌較少，即突出懲罰條件下，被試的風險決策更趨保守。

3.2 紙牌凈分數的統計分析

為研究試驗1與試驗2各決策模塊凈分數之間的關系，采用5（決策模塊）×2（組別）的混合設計，以決策模塊凈分數為因變量，為組別為自變量，進行混合測量方差分析。雙試驗各決策模塊凈分數得分趨勢如圖3。

圖3 雙實驗各決策模塊凈分數得分趨勢（M±SD）Fig.3 Trend of net scores of each decision module in the double experiment（M±SD）

“突出獎勵”和“突出懲罰”試驗，由決策模塊1到決策模塊5，曲線趨勢逐漸上升，且試驗2曲線上升趨勢更明顯?！巴怀鰬土P”各決策模塊平均凈分數（M1＝5.5，SD＝－4.8），（M2＝6.55，SD＝10.13），（M3＝5.82，SD＝9.68），（M4＝7.59，SD＝9.67），（M5＝9.86，SD＝6.72）均大于“突出獎勵”各決策模塊凈分數（M1＝－4.82，SD＝7.37），（M2＝－5.59，SD＝9.12），（M3＝－4.73，SD＝11.49），（M4＝－2.14，SD＝13.42），（M5＝－5.32，SD＝10.8）；模塊主效應不顯著F（2，44）＝1.03，P＝0.39；模塊組別主效應顯著F（2，44）＝29.19，P＝0；模塊與組別“突出懲罰”條件下，被試者風險決策傾向更保守；別交互效應不顯著F（2，44）＝0.89，P＝0.35?！巴怀霆剟睢睏l件下，被試者風險決策傾向更冒險，這與前景理論相符合，人們總是對懲罰比較敏感，在突出懲罰條件下，人們很快就發現那些是有利牌，那些是不利牌，且更多的選擇有利紙牌；而在突出獎勵條件下，人們顯然比較遲鈍，對有利紙牌和不利紙牌不敏感，卻被高額獎金所吸引，為了高額獎金更多的選擇不利紙牌。

3.3 調查問卷與凈分數相關性分析

1）調查問卷與“突出獎勵”凈分數的相關性分析。采用典型相關性分析，問卷變量與“突出獎勵”凈分數的相關性分析結果見表1。凈分數與風險偏好負邊緣顯著相（相關系數r＝－0.382，概率P＝0.072），即風險偏好越強被試的冒險傾向越強；凈分數與正向情緒邊緣顯著相關（r＝0.4，P＝0.059），即情緒越積極凈分數越高，被試風險決策的冒險傾向越弱；凈分數與崗位、工作即風險偏好越強，凈分數越低，被試風險決策年限、井下工作年限、受教育程度、年齡、特質自我控制、負向情緒不相關或存在弱相關關系。

表1 問卷變量與“突出獎勵”凈分數的相關性分析Table 1 Correlation analysis between questionnaire variables and the net score of“Outstanding reward”

2）調查問卷與“突出懲罰”凈分數的相關性采用典型相關性分析，問卷變量與“突出懲罰”凈分數的相關性分析見表2。凈分數與特質自我控制顯著負相關（r＝－0.457，P＝0.049），即特質控制能力越強，凈分數越低，被試者風險決策越傾向于冒險；風險偏好與負向情緒顯著相關（r＝0.471，P＝0.042）；風險偏好與年齡顯著負相關（r＝－0.474，P＝0.04），即年齡越小風險偏好越強，年齡越大，風險偏好越弱；特質自我控制與受教育程度邊緣顯著相關（r＝0.415，P＝0.077）；正向情緒與井下工作年限顯著負相關（r＝－0.399，P＝0.091）；即井下工作年限越長，被試者正向情緒得分越低；負向情緒與受教育程度顯著相關（r＝0.643，P＝0.003），這與受教育程度越高，工作中的責任越大，壓力越大，負向情緒積累越多有關。

表2 問卷變量與“突出懲罰”凈分數的相關性分析Table 2 Correlation analysis between questionnaire variables and the net score of“highlight penalty”

4 結語

1）“突出獎勵”試驗中，參與者對有利紙牌的選擇次數小于不利紙牌的選擇次數，“突出懲罰”試驗中，參與者對有利紙牌的選擇次數大于不利紙牌的選擇次數；但根據T檢驗的結果，前兩者沒有達到差異性顯著，而后兩者差異性非常顯著；這說明“突出獎勵”試驗中，參與者風險決策冒險傾向不明顯，而“突出懲罰”試驗中，參與者對高額懲罰條件下風險決策傾向更冒險，對低額懲罰條件下冒險決策傾向更保守。

2）“突出獎勵”和“突出懲罰”2類試驗的5個模塊凈分數有逐漸上升的趨勢，且后者的凈分數遠遠大于前者；采用混合測量方差進行整體分析，分析表明，模塊主效應不顯著，組別主效應非常顯著，模塊與組別交互作用不顯著；這說明“突出懲罰”條件下，參與者的風險決策更保守，而“突出獎勵”條件下，參與者的風險決策傾向更冒險。

3）“突出獎勵”條件下，凈分數與風險偏好及正向情緒邊緣相關顯著，而與其他變量不相關或存在弱相關；“突出懲罰”條件下，凈分數與特質自我控制顯著相關，而與其他變量不相關或存在弱相關。

4）在煤礦生產中，要注意加強礦工風險意識，提高礦工特質自我控制能力，調節礦工情緒，使礦工保持良好的風險意識，積極的情緒，強勢的自我控制能力；從而保證煤礦安全生產。