自我控制減少拖延行為的認知神經機制

摘" 要" 拖延行為常常阻礙個人、企業和政府按時完成既定任務， 妨害了人們的工作、學業以及疾病防治等方方面面。自我控制是自主減少拖延行為的主要能力， 但卻是一種相對有限的認知資源。探明自我控制的作用機制有助于更高效地減少拖延行為。然而， 由于缺乏合適的認知機制理論和腦成像實驗范式， 國內外研究多從現象層面探索自我控制、拖延行為和神經指標之間的關系。研究團隊提出的“時間決策模型”通過揭示人們如何做出拖延決策， 為認知機制的研究和腦成像實驗范式的設計提供了理論支持。基于時間決策模型中“現在做還是以后做”的決策機制， 本項目擬： （1）結合橫向和縱向研究， 考察自我控制作用的認知機制及其穩定性;" （2）開發拖延的腦成像實驗范式， 結合多模態MRI技術， 揭示自我控制減少拖延決策的神經基礎; （3）利用神經刺激技術， 考察“基于自我控制腦區的神經干預”的效果及作用機制。研究成果有望為拖延行為提供更加綜合的理論框架和新的干預方案。

關鍵詞" 自我控制， 拖延行為， 延遲折扣， 認知機制， 神經基礎

分類號" B848

1" 問題提出

拖延行為妨礙著人們生活中的方方面面（Klingsieck， 2013）， 包括工作（Metin et al.， 2018）、學業（Balkis， 2013）、睡眠（Chung et al.， 2020）、運動計劃（Kelly amp; Walton， 2021）以及疾病防治（Sirois， 2015）。數據顯示， 65%的成年人至少在生活的某一個方面受到了拖延的困擾， 而25%的成年人則在四個及以上的方面為拖延所苦惱（Hen amp; Goroshit， 2018）。拖延行為不僅困擾著幾乎全年齡段的個體（Beutel et al.， 2016; Ferrari amp; Roster， 2018）， 還影響著不同文化和國家的人們（Steel amp; Ferrari， 2013）， 甚至還能夠通過遺傳和家庭教育危害到下一代（Gustavson et al.， 2014; Khalid et al.， 2019）。由此可見， 探明如何減少拖延行為對個體與社會而言至關重要。

良好的自我控制能力有望長效地減少拖延行為。自我控制是人們實現長遠目標的一種重要能力， 但卻是一種相對有限的認知資源（Baumeister et al.， 2007）。研究顯示， 自我控制能力較強的個體具有較低的拖延傾向（Przepiórka et al.， 2019）。元分析的結果也證實， 個體的自我控制能力是預測拖延行為最主要的人格變量（Steel， 2007; Steel amp; Klingsieck， 2016; Eerde， 2003）。盡管如此， 自我控制減少拖延行為的機制卻仍不清楚。早期的拖延理論雖然強調拖延是自我控制失敗的結果， 但卻并未論述自我控制如何減少拖延行為（Sirois amp; Pychyl， 2013; Tice amp; Bratslavsky， 2000）。此外， 早期的拖延理論由于并不清楚拖延的核心認知機制， 也難以為研究自我控制如何減少拖延行為提供理論框架（Zhang amp; Feng， 2020; Zhang， Liu et al.， 2019; 張順民， 馮廷勇， 2017a）。因此， 目前的理論成果尚無法指導如何高效地利用自我控制能力減少拖延行為（Grunschel et al.， 2018; Visser et al.， 2017）。由此可見， 為了高效地發揮自我控制的作用， 探明自我控制如何減少拖延行為十分必要。

自我控制減少拖延行為的神經基礎仍不清楚。由于缺乏合適的實驗室范式， 多數研究依賴于靜息態或結構態MRI技術考察拖延相關的神經基礎。研究發現個體的高拖延傾向與腹內側前額葉（vmPFC）、外側前額葉（lPFC）等區域的指標異常有關（Liu amp; Feng， 2017; Wu， Li et al.， 2016; Zhang et al.， 2016）。由于vmPFC和lPFC是負責自我控制相關能力的主要腦區（Bechara et al.， 2006; Tanji amp; Hoshi， 2008）。研究者們推測自我控制可能通過vmPFC和lPFC減少拖延行為（Chen amp; Feng， 2022; Zhang， Liu et al.， 2019）。然而， 由于實驗范式的缺乏， 研究者難以進一步驗證這一猜想。少量研究雖然嘗試借助其他領域的任務范式， 但仍然難以較為生態地模擬拖延行為（Wypych et al.， 2019; 倪亞琨 et al.， 2019）。由此可見， 合適的腦成像實驗范式對于深入探究自我控制減少拖延行為的神經基礎必不可少。

2" 國內外研究現狀

2.1" 拖延行為的認知機制

2.1.1" 拖延早期理論

情緒調節觀點（emotion-regulation perspective）和時間動機理論（the temporal motivation theory）是能夠較好解釋拖延行為的早期理論。情緒調節觀點認為拖延是一種應對任務厭惡的消極策略（Sirois amp; Pychyl， 2013）。這種消極策略的表現為： 明知不利于長遠目標， 仍推遲任務以暫時性地回避執行任務的負性情緒。另一方面， 時間動機理論認為延遲折扣效應（delay discounting effect）使人們對任務遠期結果的考慮不足， 從而選擇了拖延（Steel amp; K?nig， 2006）。根據延遲折扣效應， 遠期結果對任務的促進作用會隨著其延遲時間的增加以雙曲線的形式折扣。因此， 個體只有在足夠臨近截止日期時才會充分地意識到遠期結果的價值， 選擇執行任務。

2.1.2" 拖延的時間決策模型

時間決策模型整合了情緒調節觀點和時間動機理論（Zhang， Liu et al.， 2019; 張順民， 馮廷勇， 2017a）。時間決策模型利用決策效用（decision utility）表示執行/不執行任務的意愿強度。決策效用為正表示愿意執行任務; 而決策效用為負表示不愿意執行。決策效用的數值越大表示意愿越強。

在某一時間點t， 執行某任務的決策效用主要取決于以下兩種效用的綜合影響：

（1）過程效用（process utility）： 執行任務的主觀體驗（愉悅程度/不愉悅程度）;

（2）結果效用（outcome utility）： 個體對任務結果的主觀價值（喜歡程度/不喜歡程度）。

時間決策模型根據過程效用和結果效用對任務執行的作用確定其符號的正負。過程效用或結果效用促進任務執行時為正， 而阻礙任務執行時為負。分析可知， 只有過程效用為負而結果效用為正時（例如： 寫論文）， 推遲任務才符合拖延行為的定義。此時， 個體的決策效用取決于負性過程效用與正性結果效用之間的競爭結果：

公式1. 是否拖延的決策效用取決于負性過程效用和正性結果效用的競爭結果。E代表期望， V代表價值， Г代表個體對于延遲時間的敏感性。D代表延遲時間。其中D過程表示任務的延遲時間， 而D結果表示是任務執行的時間點t與結果兌現日期的距離。β表示過程效用與結果效用的作用轉換系數。

拖延決策模型突顯的是現在自我與未來自我的矛盾。現在自我不愿意承受任務的負性過程， 希望推遲任務; 而未來自我則需要對任務的執行結果負責， 希望盡早完成任務。考慮立即執行任務時， 任務過程對于現在自我而言是即時的， 而任務結果是延遲的（圖1左）。此時， 現在自我將會感受到極高的負性過程效用， 卻只能感受到較低的正性結果效用， 因此不愿意立即執行。而考慮以后執行時， 由于自利偏差， 現在自我更多地關注“現在自我的負性過程效用”和“未來自我的正性結果效用” （圖1右）。此時， 隨著任務被推遲得越遠， 現在自我所感受到的負性過程效用越低， 而預期未來自我所感受到的結果效用會相對更高。因此， 現在自我會覺得“以后再做”是不錯的選擇。目前的研究不僅驗證了時間決策模型提出的現在不做以后再做的認知機制（Zhang amp; Feng， 2020）， 也揭示了任務效用評估的神經基礎（Zhang et al.， 2021）。時間決策模型利用決策的視角綜合地闡述了拖延行為的認知機制， 能夠為研究自我控制如何減少拖延行為提供理論框架。

2.2" 拖延的神經基礎

盡管有研究指出： 結合任務態、靜息態和結構態的多模態MRI技術（multimodal magnetic resonance imaging technique）進行交互驗證有助于確認更具穩定性的拖延神經基礎（張順民， 馮廷勇， 2017b）。然而， 由于缺少生態的拖延腦成像實驗范式， 拖延神經基礎的探索主要依賴于靜息態fMRI和結構態MRI指標（voxel-based morphometry， VBM）， 只有少量的結果得到了任務態的交互驗證。靜息態和結構態交互驗證的結果主要集中于海馬旁回（parahippocampal gyrus， PHG）、腹內側前額葉（vmPFC）和外側前額葉（lPFC） （Zhang， Liu et al.， 2019）。此外， 大樣本的研究還發現前腦島（anterior insula）的灰質體積與個體的拖延傾向存在正相關（Chen et al.， 2019）。隨后的任務態fMRI研究也交互驗證了這一結果， 發現任務評估時的杏仁核與前腦島的功能連接（the amygdala-insula connection）能夠中介負性過程效用對任務拖延的影響（Zhang et al.， 2021）。

由于海馬旁回是負責預期想象（episodic prospection）的核心腦區之一， 研究者們推測海馬旁回通過預期想象的能力影響拖延行為（Chen amp; Feng， 2022; Zhang， Liu et al.， 2019）。利用不同神經指標和不同模態的腦成像技術， 研究者們都發現個體的拖延傾向與海馬旁回存在關聯（Hu et al.， 2018; Liu amp; Feng， 2019; Zhang et al.， 2016）。基于任務態fMRI的研究也確認了海馬對拖延行為的影響（Zhang， Becker et al.， 2019; Zhang et al.， 2021）。此外， 海馬與紋狀體的功能連接（the hippocampus- striatum connection）也能夠顯著地中介任務遠期結果對拖延行為的影響。

由于腹內側前額葉（vmPFC）和外側前額葉（lPFC）都是負責自我控制的主要腦區， 研究者們推測腹內側前額葉（vmPFC）和外側前額葉（lPFC）通過自我控制的能力影響拖延行為（Chen amp; Feng， 2022; Zhang， Liu et al.， 2019）。靜息態和結構態交互驗證的結果顯示， 腹內側前額葉（vmPFC）及外側前額葉（lPFC）與個體的拖延傾向有著穩定的聯系（Chen et al.， 2019; Liu amp; Feng， 2017; Zhang， Liu et al.， 2019）。功能連接的結果也顯示， 高低拖延個體的差異集中于腹內側前額葉（vmPFC）與背外側前額葉（dlPFC）之間的功能連接（ Wu， Gui et al.， 2016; Zhang et al.， 2016）。

2.3" 自我控制與拖延行為

自我控制被認為是幫助個體實現長遠目標的一種能力（Baumeister et al.， 2007）。具體而言， 研究者們認為反應抑制、延遲滿足以及情緒調節等行為都體現了自我控制能力。盡管大量研究都證實自我控制能夠減少拖延行為（Rebetez et al.， 2016; Steel， 2007）， 但自我控制如何減少拖延行為卻仍不清楚。雖然早期理論都強調拖延行為是一種自我控制失敗， 但這些理論并沒有進一步論述自我控制如何影響拖延行為（Steel amp; Ferrari， 2013; Steel amp; K?nig， 2006）。目前， 腦成像研究只考察了與個體自我控制能力和拖延傾向同時存在關聯的功能連接（Xu et al.， 2021）。該研究發現： 背外側前額葉（dlPFC）的功能鏈接能夠中介自我控制能力對個體拖延傾向的影響。由此可見， 自我控制很可能通過背外側前額葉（dlPFC）等區域減少拖延行為。然而， 由于缺乏拖延的腦成像實驗范式， 以往研究未能深入地揭示自我控制減少拖延行為的神經基礎。

3" 研究構想

本項目擬采用拖延的時間決策模型作為理論框架（Zhang， Liu et al.， 2019; 張順民， 馮廷勇， 2017a）， 從認知機制和神經基礎兩個方面系統地考察自我控制如何減少拖延決策。結合時間決策模型和自我控制的作用方式（Hofmann， Friese， amp; Roefs， 2009）推測可知， 自我控制可能有三條減少拖延決策的途徑（見圖2）。

途徑1： 調節負性情緒， 通過降低負性過程效用減少拖延。

途徑2： 關注任務結果， 通過增強正性結果效用減少拖延。

途徑3： 調控注意分配， 通過決策時更少地注意負性過程或者更多地注意正性結果減少拖延。

自我控制的作用途徑應該分別對應著不同的神經模式。當自我控制通過途徑1作用時， 高自我控制的個體在效用評估時可能會涉及更強的前額葉與情緒腦區的拮抗關系（Morawetz et al.， 2017）， 從而形成更低的負性過程效用。當自我控制通過途徑2作用時， 高自我控制的個體在效用評估階段可能有著更多前額葉腦區與獎賞腦區的協同（Hare et al.， 2009）， 從而形成更高的正性結果效用。當自我控制通過途徑3作用時， 高自我控制的個體可能在決策階段表現出更強的前額葉與工作記憶腦區的協同作用（Osaka et al.， 2004）， 從而間接影響情緒腦區或者獎賞腦區的神經活動。

3.1" 研究1： 自我控制減少拖延決策的認知機制及其穩定性

雖然已有研究證實拖延依賴于對負性過程效用和正性結果效用的權衡（Zhang amp; Feng， 2020）， 但自我控制在其中的作用機制仍不清楚。研究一將著重揭示自我控制減少拖延決策的認知機制（研究1a）， 并檢驗自我控制作用機制的穩定性（研究1b）。

3.1.1" 研究1a： 自我控制減少拖延決策的認知機制

研究1a擬結合自我控制問卷和拖延決策范式， 利用模型比較考察自我控制減少拖延決策的認知機制。結合本研究的理論框架（見圖2）可知， 自我控制能力可能有多種減少拖延決策的途徑。研究1a擬通過比較三組模型確定自我控制的高效途徑。模型組一假設： 自我控制通過途徑1、2減少拖延（即改變過程效用或結果效用）。模型組二假設： 自我控制只通過途徑3調節任務效用對拖延決策的影響權重減少拖延。模型組三假設： 自我控制可以同時通過途徑1、2和3減少拖延決策。三組模型下均設有更具體的子模型以考慮各種更具體的情況。

自我控制能力通過問卷測量（Tangney et al.， 2004）， 而任務效用和拖延決策利用拖延決策范式測量。拖延決策范式使用被試計劃執行的真實任務事件（例如： 考試復習）以及促進任務執行的主要遠期結果（例如： 取得好成績）作為個性化的刺激材料。為了專注研究拖延行為， 本研究擬選取過程效用可能為負而結果效用可能為正的任務事件， 收集任務的過程效用、結果效用以及決策效用。

3.1.2" 研究1b： 自我控制作用機制的穩定性

研究1b將在研究1a的基礎上， 通過經驗取樣法追蹤不同自我控制作用方式減少拖延行為的效果， 從而考察自我控制作用機制的穩定性。經驗取樣法是一種縱向數據收集方法， 采用重復抽樣的方式， 多次收集人們在較短時間內對生活中經歷的事件的瞬時評估， 具有良好的信度和較高的生態效度（Csikszentmihalyi amp; Larson， 2014）。本研究預期每名被試追蹤至少30天。其中自我控制方式利用簡短的問卷測量。該問卷將考察個體調節負性情緒、關注任務結果的傾向以及做出拖延決策的難易度。拖延行為擬通過個體按計劃完成任務的程度進行衡量。此外， 本研究還將詢問被試是否因為正當原因未能完成計劃， 以排除特殊情況的影響。

3.2" 研究2： 自我控制減少拖延決策的神經基礎及神經刺激

盡管研究者們推測了自我控制減少拖延行為的可能腦區（Chen amp; Feng， 2022; Zhang， Liu et al.， 2019）， 但尚未有研究系統地檢驗這一推測。研究二將基于時間決策模型開發拖延決策的腦成像實驗范式， 結合多模態MRI技術深入考察自我控制減少拖延決策的神經基礎（研究 2a）; 同時采用神經刺激技術， 檢驗基于自我控制腦區的神經干預減少拖延決策的效果及機制（研究 2b）。

3.2.1" 研究2a： 多模態MRI交互驗證自我控制減少拖延決策的神經基礎

研究2a將基于時間決策模型， 開發能夠生態地模擬任務評估（過程效用和結果效用）和拖延決策的腦成像實驗范式并結合多模態MRI技術考察自我控制減少拖延決策的神經基礎。

由于拖延決策范式依賴于主觀報告（Zhang amp; Feng， 2020）， 容易引入額外的認知過程， 從而混淆任務評估和拖延決策的神經活動。因此， 本研究將操縱目標任務的負性過程效用和正性結果效用設計新的實驗室范式。具體而言， 研究將設置難度較大但有金錢獎勵目標任務， 以及輕松但無金錢獎勵的干擾任務。通過目標任務的難度操縱負性過程效用， 而通過改變數點任務的獎金大小操縱任務的正性結果效用。被試可以自由選擇目標任務和干擾任務。當被試選擇目標任務時， 可以認為其選擇了“立即執行”; 而選擇干擾任務時， 則認為其選擇了“拖延”目標任務。

在任務態fMRI以外， 研究還將結合靜息態和結構態MRI交互驗證檢驗結果的穩定性。任務態fMRI將結合問卷測量和拖延決策的腦成像實驗范式確認自我控制減少拖延決策的神經基礎， 而靜息態fMRI和結構態MRI則通過自我控制問卷和拖延問卷確認二者共同的神經基礎。

3.2.2" 研究2b： 基于自我控制腦區的神經刺激

研究2b將在研究2a的基礎上， 利用神經刺激技術增強自我控制腦區的神經元興奮性， 考察作用效果及機制。研究將利用高精度經顱直流電刺激技術（high-definition transcranial direct current stimulation， HD-tDCS）刺激自我控制的相關腦區（例如： dlPFC或vmPFC）。采用組別×前后測（實驗組/對照組×神經刺激前測/后測）的被試內設計， 考察任務效用和拖延決策的變化。探索神經刺激的作用有助于了解自我控制的腦區如何改變拖延決策并且為神經干預提供參考。

4" 理論構建

時間決策模型（temporal decision model）通過闡述個體“現在做還是以后做”的決策機制， 揭示了拖延行為的核心認知機制（張順民， 馮廷勇， 2017a）。目前， 時間決策模型對拖延的解釋已得到驗證（Zhang amp; Feng， 2020）。由于揭示了核心的認知機制， 時間決策模型不僅有助于理解拖延行為， 也能夠為研究不同的拖延影響因素（例如： 自我控制能力）提供理論框架（Zhang， Liu et al.， 2019）。而拖延行為核心認知機制的揭示也能夠為設計更合適的腦成像實驗范式提供理論指導（Zhang， Becker et al.， 2019; Zhang et al.， 2021）。

在缺少外部監督的情況下， 許多人都有著嚴重的拖延行為（Arifiana et al.， 2020; Wang et al.， 2020）。作為自主減少拖延的主要能力， 良好的自我控制對提高學習工作效率而言至關重要。然而， 自我控制卻是一種相對有限的認知資源（Baumeister et al.， 2007）。因此， 有必要考察自我控制的作用機制， 以便高效地減少拖延行為。具體而言， 自我控制可能有三條影響拖延行為的途徑（見圖2）。途徑1： 減少負性過程效用; 途徑2： 增加正性結果效用; 途徑3： 調節決策時的注意分配， 影響不同效用在決策中的作用權重。探明自我控制的作用機制能夠為拖延干預的開發提供理論指導。如果途徑1更為有效， 拖延干預應該更多借鑒情緒調節的訓練方案（Eckert et al.， 2016）。如果途徑2更為有效， 目標管理的能力訓練可能更值得參考（Gustavson amp; Miyake， 2017）。如果途徑3更為有效， 拖延干預可以更多地考慮針對注意調控的訓練方式（例如： 冥想）。鑒于以往拖延干預研究缺乏系統的理論參考（Eerde amp; Klingsieck， 2018）， 深入探究自我控制的作用機制勢在必行。

神經機制的揭示能夠加深對自我控制作用機制的理解。自我控制擁有復雜的內在結構， 難以從行為層面形象地揭示其作用機制。而認知神經科學中的雙系統理論（dual-system theories）則能夠提供更為具體的視角（Evans amp; Stanovich， 2013; Hofmann， Friese， amp; Strack， 2009）。雙系統理論認為大腦中存在兩個不同的系統分別負責產生沖動和執行自我控制。總體而言， 雙系統理論認為皮層下的區域， 包括中腦與邊緣系統， 負責產生沖動， 并表征較近未來的快感和苦痛; 而位于前額葉的區域則負責執行自我控制， 并負責考慮長遠的未來。而自我控制減少拖延行為的機制可以通過兩個系統的具體作用模式更清楚地體現。從應用角度而言， 神經機制的揭示能夠為神經干預提供作用靶點。目前拖延的神經機制研究仍多依賴于靜息態與結構態fMRI （Chen et al.， 2021; Zhang et al.， 2019）， 無法提供精細的參照靶點。本項目所開發的實驗室范式將能幫助每名拖延個體定位各自的神經靶點。隨著個性化干預的需求不斷增長（Klingsieck， 2013）， 更有針對性的神經刺激有望成為拖延干預的未來趨勢。

目前拖延領域已經發現了許多影響因素（Procee et al.， 2013）。在任務特征方面， 任務厭惡、延遲時間、任務的組織結構等都對拖延行為有影響。在人格特質方面， 盡責性、沖動性、自我效能感、神經質等與個體的拖延傾向有著穩定的關聯（Steel， 2007）。隨著所發現的影響因素增多， 如何解釋眾多影響因素的作用機制成為了一個新的難題。在時間決策的理論框架中， 各種因素的特征可以被包含在過程效用與結果效用之中。例如， 缺乏自主性、挫折感以及無聊感都可能是增加負性過程效用的任務特征（Blunt amp; Pychyl， 2000）。而任務結構則可能通過調節過程與結果的延遲時間來影響任務的效用評估。各種人格因素也可能通過影響效用評估從而影響任務決策。例如： 研究發現高拖延特質的個體可能存在系統的評估偏差， 他們更傾向于高估任務的負性過程（Lay， 1992）。此外， 高拖延者對未來結果的預期想象能力確實比低拖延者差（Rebetez et al.， 2016）。由此可見， 時間決策模型能夠為整合眾多拖延的影響因素提供理論框架， 而驗證其對自我控制作用機制的預測也是重要的理論擴展。

由于缺乏拖延的實驗范式， 一些研究嘗試利用跨期選擇任務或者反應抑制任務作為替代（Wu， Gui et al.， 2016; Wypych et al.， 2019）， 另一些研究則要求被試報告其對應生活事件的評估或者決策（Rapha?l amp; Mathias， 2022; Zhang， Liu et al.， 2019; Zhang et al.， 2021）。然而， 這些方式都難以引發拖延者回避任務負性過程的心理， 難以生態地模擬拖延行為。而實驗室研究范式的缺乏則長期阻礙了拖延認知神經機制的研究。例如， 雖然大量研究顯示拖延特質與旁海馬、前額葉等腦區有穩定關聯（Chen amp; Feng， 2022; Zhang， Liu et al.， 2019）， 但實驗室范式的缺乏卻使得研究者難以深入探討此關聯的機制。本項目擬基于時間決策模型， 開發出能夠揭示拖延決策時神經活動的實驗范式。這一研究范式有望成為未來拖延研究的經典范式， 推動拖延決策神經機制的探索。

本項目是將決策理論應用于現實情景的一種嘗試。以往的決策研究往往關注時間、概率等單一因素的理想化情景。然而， 現實生活往往涉及多種因素混合的復雜情景（劉揚， 孫彥， 2016; 孫彥， 2011）。本項目所關注的拖延行為便是如此。例如， 過程效用與結果效用便對應了“損失”和“收益”的混合。另外， 由于過程與結果兌現的時間不同， 此情況也對應了復合時間點的決策情景。從決策研究的角度而言， 與現實情景的結合也有助于提出新的研究問題。例如， 過程效用是持續的， 而結果效用是相對瞬時的。人們如何編碼持續的獎賞？如何基于此并做出決策？這些問題仍有待于更深入的研究。

綜合而言， 本項目將基于時間決策模型中“現在做還是以后做”的決策機制， 從認知機制和神經基礎兩個方面系統地考察“自我控制如何減少拖延決策”。在理論方面， 本項目能夠將自我控制失敗對拖延行為的解釋納入到時間決策模型的理論框架中。在實踐方面， 本項目能夠為設計新的拖延干預方案提供理論和實踐指導。其中， 認知機制的研究成果能夠幫助設計基于自我控制策略的行為訓練方案， 而神經基礎的研究成果能夠為神經刺激及神經反饋訓練等干預手段提供更精確和個性化的作用靶點。

參考文獻

劉揚， 孫彥. （2016）. 時間分解效應及其對跨期決策的影響. 心理學報， 48（4）， 362–370.

倪亞琨， 趙君哲， 李巧靈， 郭騰飛， 王明輝. （2019）. 高低拖延者的跨期選擇差異： 基于ERP的研究. 心理與行為研究， 17（6）， 831–839.

孫彥. （2011）. 風險條件下的跨期選擇. 心理科學進展， 19（1）， 28–34.

張順民， 馮廷勇. （2017a）. 拖延的決策模型. 心理科學， 40（5）， 1242–1247.

張順民， 馮廷勇. （2017b）. 拖延的認知神經機制與基因： 行為?腦?基因的多角度研究. 心理科學進展， 25（3）， 393–403.

Arifiana， I. Y.， Rahmawati， H.， Hanurawan， F.， amp; Eva， N. （2020）. Stop academic procrastination during Covid 19： Academic procrastination reduces subjective well-being. KnE Social Sciences， 4（15）， 312–325.

Balkis， M. （2013）. Academic procrastination， academic life satisfaction and academic achievement： The mediation role of rational beliefs about studying. Journal of Cognitive amp; Behavioral Psychotherapies， 13（1）， 57–74.

Baumeister， R. F.， Vohs， K. D.， amp; Tice， D. M. （2007）. The strength model of self-control. Current Directions in Psychological Science， 16（6）， 351–355.

Bechara， A.， Noel， X.， amp; Crone， E. A. （2006）. Loss of willpower： Abnormal neural mechanisms of impulse control and decision making in addiction. In Reinout W. Wiers， ?Alan W. Stacy Eds.， Handbook of implicit cognition and addiction （pp. 215–232）. Sage Publications.

Beutel， M. E.， Klein， E. M.， Aufenanger， S.， Br?hler， E.， Dreier， M.， Müller， K. W.， ... Stark， B. （2016）. Procrastination， distress and life satisfaction across the age range–A German representative community study. PloS One， 11（2）， 1–12.

Blunt， A. K.， amp; Pychyl， T. A. （2000）. Task aversiveness and procrastination： A multi-dimensional approach to task aversiveness across stages of personal projects. Personality and Individual Differences， 28（1）， 153–167.

Chen， Z.， amp; Feng， T. （2022）. Neural connectome features of procrastination： Current progress and future direction. Brain and Cognition， 161， 105882. https：//doi.org/10.1016/ j.bandc.2022.105882

Chen， Z.， Liu， P.， Zhang， C.， amp; Feng， T. （2019）. Brain morphological dynamics of procrastination： The crucial role of the self-control， emotional， and episodic prospection network. Cerebral Cortex， 30（5）， 2834–2853.

Chen， Z.， Liu， P.， Zhang， C.， Yu， Z.， amp; Feng， T. （2021）. Neural markers of procrastination in white matter microstructures and networks. Psychophysiology， 58（5）， e13782.

Chung， S. J.， An， H.， amp; Suh， S. （2020）. What do people do before going to bed？ A study of bedtime procrastination using time use surveys. Sleep， 43（4）， zsz267. https：//doi.org/ 10.1093/sleep/zsz267

Csikszentmihalyi， M. amp; Larson， R. （2014）. Validity and reliability of the experience-sampling method. In Csikszentmihalyi， M. Eds.， Flow and the foundations of positive psychology （pp. 35–54）. Springer Netherlands.

Eckert， M.， Ebert， D. D.， Lehr， D.， Sieland， B.， amp; Berking， M. （2016）. Overcome procrastination： Enhancing emotion regulation skills reduce procrastination. Learning and Individual Differences， 52， 10–18.

Evans， J. S. B.， amp; Stanovich， K. E. （2013）. Dual-process theories of higher cognition： Advancing the debate. Perspectives on Psychological Science， 8（3）， 223–241.

Ferrari， J. R.， amp; Roster， C. A. （2018）. Delaying disposing： Examining the relationship between procrastination and clutter across generations. Current Psychology， 37（2）， 426–431.

Grunschel， C.， Patrzek， J.， Klingsieck， K. B.， amp; Fries， S. （2018）. “I’ll stop procrastinating now！” Fostering specific processes of self-regulated learning to reduce academic procrastination. Journal of Prevention amp; Intervention in the Community， 46（2）， 143–157.

Gustavson， D. E.， amp; Miyake， A. （2017）. Academic procrastination and goal accomplishment： A combined experimental and individual differences investigation. Learning and Individual Differences， 54， 160–172.

Gustavson， D. E.， Miyake， A.， Hewitt， J. K.， amp; Friedman， N. P. （2014）. Genetic relations among procrastination， impulsivity， and goal-management ability implications for the evolutionary origin of procrastination. Psychological Science， 25（6）， 1178–1188.

Hare， T. A.， Camerer， C. F.， amp; Rangel， A. （2009）. Self-control in decision-making involves modulation of the vmPFC valuation system. Science， 324（5927）， 646–648.

Hen， M.， amp; Goroshit， M. （2018）. General and life-domain procrastination in highly educated adults in Israel. Frontiers in Psychology， 9， 1173. https：//doi.org/10.3389/ fpsyg.2018.01173

Hofmann， W.， Friese， M.， amp; Roefs， A. （2009）. Three ways to resist temptation： The independent contributions of executive attention， inhibitory control， and affect regulation to the impulse control of eating behavior. Journal of Experimental Social Psychology， 45（2）， 431–435.

Hofmann， W.， Friese， M.， amp; Strack， F. （2009）. Impulse and self-control from a dual-systems perspective. Perspectives on Psychological Science， 4（2）， 162–176.

Hu， Y.， Liu， P.， Guo， Y.， amp; Feng， T. （2018）. The neural substrates of procrastination： A voxel-based morphometry study. Brain and Cognition， 121， 11–16. https：//doi.org/ 10.1016/j.bandc.2018.01.001

Kelly， S. M.， amp; Walton， H. R. （2021）. “I’ll work out tomorrow”： The procrastination in exercise scale. Journal of Health Psychology， 26（13）， 2613–2625.

Khalid， A.， Zhang， Q.， Wang， W.， Ghaffari， A. S.， amp; Pan， F. （2019）. The relationship between procrastination， perceived stress， saliva alpha-amylase level and parenting styles in Chinese first year medical students. Psychology Research and Behavior Management， 12， 489–498.

Klingsieck， K. B. （2013）. Procrastination in different life-domains： Is procrastination domain specific？ Current Psychology， 32（2）， 175–185.

Lay， C. H. （1992）. Trait procrastination and the perception of person-task characteristics. Journal of Social Behavior and Personality， 7（3）， 483–494.

Liu， P.， amp; Feng， T. （2017）. The overlapping brain region accounting for the relationship between procrastination and impulsivity： A voxel-based morphometry study. Neuroscience， 360， 9–17. https：//doi.org/10.1016/j.neuroscience. 2017.07.042

Liu， P.， amp; Feng， T. （2019）. The effect of future time perspective on procrastination： The role of parahippocampal gyrus and ventromedial prefrontal cortex. Brain Imaging and Behavior， 13（3）， 615–622.

Metin， U. B.， Peeters， M. C.， amp; Taris， T. W. （2018）. Correlates of procrastination and performance at work： The role of having “good fit”. Journal of Prevention amp; Intervention in the Community， 46（3）， 228–244.

Morawetz， C.， Bode， S.， Derntl， B.， amp; Heekeren， H. R. （2017）. The effect of strategies， goals and stimulus material on the neural mechanisms of emotion regulation： A meta-analysis of fMRI studies. Neuroscience amp; Biobehavioral Reviews， 72， 111–128. DOI： 10.1016/j. neubiorev.2016.11.014

Osaka， N.， Osaka， M.， Kondo， H.， Morishita， M.， Fukuyama， H.， amp; Shibasaki， H. （2004）. The neural basis of executive function in working memory： An fMRI study based on individual differences. Neuroimage， 21（2）， 623–631.

Procee， R.， Kamphorst， B. A.， van Wissen， A.， amp; Meyer， J. -J. （2013）. A formal model of procrastination. The Proceedings of the 25th Benelux Conference on Artificial Intelligence （BNAIC 2013）， 152–159 https：//dspace.library.uu.nl/handle/ 1874/308716

Przepiórka， A.， B?achnio， A.， amp; Siu， N. Y. -F. （2019）. The relationships between self-efficacy， self-control， chronotype， procrastination and sleep problems in young adults. Chronobiology International， 36（8）， 1025–1035.

Rapha?l， L. B.， amp; Mathias， P. （2022）. A neuro-computational account of procrastination behavior. Nature Communications， 13（1）， 1–16.

Rebetez， M. M. L.， Barsics， C.， Rochat， L.， D’Argembeau， A.， amp; van der Linden， M. （2016）. Procrastination， consideration of future consequences， and episodic future thinking. Consciousness and Cognition， 42， 286–292. DOI： 10.1016/ j.concog.2016.04.003

Sirois， F. M. （2015）. Is procrastination a vulnerability factor for hypertension and cardiovascular disease？ Testing an extension of the procrastination–health model. Journal of Behavioral Medicine， 38（3）， 578–589.

Sirois， F.， amp; Pychyl， T. （2013）. Procrastination and the priority of short‐term mood regulation： Consequences for future self. Social amp; Personality Psychology Compass， 7（2）， 115–127.

Steel， P. （2007）. The nature of procrastination： A meta-analytic and theoretical review of quintessential self-regulatory failure. Psychological Bulletin， 133（1）， 65–94.

Steel， P.， amp; Ferrari， J. （2013）. Sex， education and procrastination： An epidemiological study of procrastinators' characteristics from a global sample. European Journal of Personality， 27（1）， 51–58.

Steel， P.， amp; Klingsieck， K. B. （2016）. Academic procrastination： Psychological antecedents revisited. Australian Psychologist， 51（1）， 36–46.

Steel， P.， amp; K?nig， C. J. （2006）. Integrating theories of motivation. Academy of Management Review， 31（4）， 889–913.

Tangney， J. P.， Baumeister， R. F.， amp; Boone， A. L. （2004）. High self‐control predicts good adjustment， less pathology， better grades， and interpersonal success. Journal of Personality， 72（2）， 271–324.

Tanji， J.， amp; Hoshi， E. （2008）. Role of the lateral prefrontal cortex in executive behavioral control. Physiological Reviews， 88（1）， 37–57.

Tice， D. M.， amp; Bratslavsky， E. （2000）. Giving in to feel good： The place of emotion regulation in the context of general self-control. Psychological Inquiry， 11（3）， 149–159.

van Eerde， W. （2003）. A meta-analytically derived nomological network of procrastination. Personality and Individual Differences， 35（6）， 1401–1418.

van Eerde， W.， amp; Klingsieck， K. B. （2018）. Overcoming procrastination？ A meta-analysis of intervention studies. Educational Research Review， 25， 73–85.

Visser， L.， Schoonenboom， J.， amp; Korthagen， F. A. （2017）. A field experimental design of a strengths-based training to overcome academic procrastination： Short-and long-term effect. Frontiers in Psychology， 8， 1949. https：//doi.org/ 10.3389/fpsyg.2017.01949

Wang， B.， Liu， Y.， Qian， J.， amp; Parker， S. K. （2020）. Achieving effective remote working during the COVID‐19 pandemic： A work design perspective. Applied Psychology， 70（1）， 16–59.

Wu， H.， Gui， D.， Lin， W.， Gu， R.， Zhu， X.， amp; Xun， L. （2016）. The procrastinators want it now： Behavioral and event- related potential evidence of the procrastination of intertemporal choices. Brain and Cognition， 107， 16–23.

Wu， Y.， Li， L.， Yuan， B.， amp; Tian， X. （2016）. Individual differences in resting-state functional connectivity predict procrastination. Personality and Individual Differences， 95， 62–67.

Wypych， M.， Micha?owski， J. M.， Dro?dziel， D.， Borczykowska， M.， Szczepanik， M.， amp; Marchewka， A. （2019）. Attenuated brain activity during error processing and punishment anticipation in procrastination–A monetary Go/No-go fMRI study. Scientific Reports， 9（1）， 1–11.

Xu， T.， Sirois， F. M.， Zhang， L.， Yu， Z.， amp; Feng， T. （2021）. Neural basis responsible for self-control association with procrastination： Right MFC and bilateral OFC functional connectivity with left dlPFC. Journal of Research in Personality， 91， 104064. https：//doi.org/10.1016/j.jrp.2021. 104064

Zhang， S.， Becker， B.， Chen， Q.， amp; Feng， T. （2019）. Insufficient task‐outcome association promotes task procrastination through a decrease of hippocampal–striatal interaction. Human Brain Mapping， 40（2）， 597–607.

Zhang， S.， amp; Feng， T. （2020）. Modeling procrastination： Asymmetric decisions to act between the present and the future. Journal of Experimental Psychology： General， 149（2）， 311–322.

Zhang， S.， Liu， P.， amp; Feng， T. （2019）. To do it now or later： The cognitive mechanisms and neural substrates underlying procrastination. Wiley Interdisciplinary Reviews： Cognitive Science， 10（4）， e1492. https：//doi.org/10.1002/wcs.1492

Zhang， S.， Verguts， T.， Zhang， C.， Feng， P.， Chen， Q.， amp; Feng， T. （2021）. Outcome value and task aversiveness impact task procrastination through separate neural pathways. Cerebral Cortex， 31（8）， 3846–3855.

Abstract： Procrastination frequently hinders individuals， enterprises， and governments from completing tasks as planned， harming work efficiency， academic achievement and， medical treatments. Self-control is the primary approach that allows people to overcome procrastination independently but is a relatively limited cognitive resource. Hence， if researchers have clarified how self-control successfully inhibits procrastination， people could utilize self-control more efficiently. However， most researchers only investigate correlations among self-control， procrastination， and neural measures because of the lack of appropriate cognitive models and procrastination paradigms for neuroimaging studies. The temporal decision model proposed by the author has revealed how people decide to procrastinate， providing theoretical supports for studying the cognitive mechanism and developing procrastination paradigms for neuroimaging studies. Based on the temporal decision model， the present study intends to： （1） investigate the cognitive mechanism with both cross-sectional and longitudinal studies， and identify practical ways for self-control to reduce the decision to procrastinate; （2） develop a procrastination paradigm for neuroimaging studies， and investigate the neural substrates enabling self-control to reduce the decision to procrastinate with multimodal MRI; （3） test whether stimulation over self-control brain regions could reduce the decision to procrastinate and its implicated mechanism. This work is likely to provide a comprehensive framework and new approaches for reducing procrastination.

Keywords： self-control， procrastination， delay discounting， cognitive mechanism， neural substrates