不同专业领域的大学生风险决策特征研究

 摘 要

近些年来随着社会和经济的快速发展,人们面对着比以往更多的风险决策情景。与之密切相关的经济学,心理学等诸多领域对风险决策展开了大量研究,但是大部分研究重点在于个体因素、框架效应以及决策情景等方面对风险决策的影响,较少涉及到文化教育对风险决策的影响。本研究通过气球模拟决策任务(BART)开展了不同文化教育背景下大学生风险决策的差异研究。研究结果表明:(1)男性与女性大学生在进行风险决策时风险偏好差异不显著;(2)大学各年级在进行风险决策时风险偏好差异不显著;(3)在进行风险决策时文科生相比于理科生更倾向于风险规避;(4)经济学类专业大学生,与文科生,理科生的风险偏好均无显著差异。心理学类专业大学生,在进行风险决策时相比于文科生更倾向于风险寻求,与理科生的风险偏好差异不显著。

 关键字:风险决策; 专业领域; 气球模拟决策任务

引 言

在日常生活和与工作中个人以及集体经常会遇到在不确定情境下进行决策的情况,人们所面对的决策情景常常并不是简单的单一情景,而是多个未知情境组合在一起的复杂情景,这使得决策更具挑战性。如受到新冠疫情的影响,导致企业招聘人数缩减,就业压力增大,大学应届毕业生是选择工作还是读研、考公务员;疫情初期什么时候采取封城措施;武汉什么时候可以解除封城等等。在这些不确定的情境下做出的决策,直接影响着未来的生产、生活。可见,对在风险情景下的决策行为的影响因素进行探讨的必要性。

目前心理学,管理学,经济学,统计学等诸多领域对风险决策展开了一系列研究。这些学科对风险决策的研究主要在性别[1]、年龄[2]、人格[3]等个体因素差异以及不同框架效应[4]、决策情景[5]对风险决策的影响,将被试文化教育背景作为恒定因素。大多数研究者采用生态效度较低的问卷调查法对风险决策进行研究,较少采用行为实验的方法对风险决策进行研究,研究的外部效度难以保障。本研究将使用气球模拟决策任务(BART)对接受了十余年教育,尤其是在经历高中文理分科教育,大学分专业教育的影响下,具备不同学科知识体系储备的文科生与理科生在风险决策时的差异进行了探究,以确定文理分科教育对大学生风险决策特征的影响。

此外,通过对进行过较多有关风险决策学习的经济学类、心理学类专业的大学生与文科生、理科生在进行风险决策时风险偏好之间的差异进行探究,以确定长时间进行有关风险决策的学习,是否会对风险决策特征产生影响。

 1 研究背景

1.1风险决策的界定

由于风险决策研究涉及统计学、管理学、经济学、心理学等多个领域,不同的学科领域采用不同的研究方法,从不同的角度对其进行研究。因此,目前对风险决策的定义还没有统一起来。

Ragnar Rosness(2009)指出,风险决策是指决策主体在一系列不确定损失的情景下进行决策的过程[6]。

Yates和Stones(1992)对风险决策的界定:风险决策是决策者综合考虑盈亏、盈亏权重和盈亏不确定性后的最优选择[7]。

国内学者李纾(2009)认为,风险决策是指决策者知道各种决策选择的结果或各种结果发生的概率,但不能完全确定未来情况的情况下进行的决策[8]。

高明(2016)认为,风险决策指的是决策主体所进行的任务存在不易控制因素,完成该任务可能会出现几种不同结果,需要承担一定风险参与决策方可达到预期目标[9]。本文比较认同他对风险决策的看法。

风险偏好是指个体在面对不知后果的情景时,对于风险决策所表现出来的倾向性。风险偏好是一种不易改变,比较稳定的心理特征,同时也是对决策者主观愿望的反应[10]。

1.2风险决策的相关成果

风险决策的神经机制研究发现,参与风险决策的特定脑区包括眶额叶、前额叶、纹状体、前扣带回、脑岛和杏仁体等[11],风险态度的神经表征主要涉及到左侧眶额叶、腹内外侧前额叶、后扣带回与内侧眶额叶[12]。在风险规避的个体中,腹外侧前额叶的信号值随着风险增加而减小,但在风险寻求的个体中却呈现了相反现象,由此反映了风险态度[13],并且个体较多的风险寻求也与内外侧眶额叶激活水平较强有关[12]。

风险决策学说早期认为理性是非客观的,近些年来学者意识到情绪情感因素、人格因素都可能对决策产生影响,在决策中人们并非仅仅是追求利益最大化,这使得人们开始逐渐认识到风险决策中心理因素的重要性[14]。

Gigerenzer等人(1999)的生态理性决策理论认为,风险决策决策是个体充分根据以往适应环境时积累的经验,利用环境中的信息结构做出具有适应性决定的过程[15]。

风险决策的影响因素有很多,包括个体因素:性别,年龄,动机等方面;框架效应:得失框架;情绪与主观期望,决策情景等方面。

在有关影响风险决策的个体因素方面,周湛菁(2016)研究表明,在进行风险决策时,女性往往比男性更加风险规避。处于不同情绪状态的男性在风险决策方面的差异不显著,处于积极情绪状态的女性比处于消极情绪状态的女性更倾向于采取风险行为[16]。Baker和Maner(2006)研究结果表明,求偶动机不会助长女性的冒险行为,但可以促进男性的冒险行为[17]。青少年比成年人更倾向于风险寻求,在面对风险情境时,青少年对损失的变化相对不敏感,对奖赏的变化则比成人更敏感[18]。在气球模拟决策任务(BART)中,年轻人比老年人更倾向于冒险[2]。在气球模拟决策任务(BART)中,通过比较不同成就动机组的被试,发现被试的成就动机越强,风险寻求行为越强[9]。

就影响风险决策的框架效应而言,Josephs等人(1992)研究表明,在损失框架下,低自尊个体比高自尊的个体更加风险寻求,而在收益框架下,高自尊个体比低自尊个体更容易冒险[19]。杜文轩(2014)研究表明,实验背景下重金属音乐的速度对冒险行为有显著影响,个体在快速背景下比慢速重金属音乐背景下产生更多的风险寻求行为[20]。

金钱具有一定的社会属性,能够最大程度地模仿与现实相近的决策情景,因此金钱奖赏经常会被运用到与决策相关的研究中。真实和虚拟金钱可能会使决策行为具有不同的生态效度[21]。使用虚拟金钱可以方便实验操作,降低实验成本。但是却会对外部效度产生一定的影响。在虚拟货币奖励情境中,个体的风险偏好水平显著高于真实货币奖励情境。真实货币对风险决策行为的影响将受到奖励幅度的调节。虚拟货币奖励幅度的变化对风险决策行为没有显著影响。在真实货币奖励的情景下,随着奖励幅度的增大,个体的风险寻求水平显著降低[22]。

1.3风险决策的评估方法

目前风险决策的评估方法主要有问卷调查法,情绪诱发实验法,实验情景模拟实验法。问卷调查法主要是使用调查问卷、测量量表对风险决策进行评估。情绪诱发实验法是根据研究的需要,通过一系列的图片或视频诱导出被试相应的情绪,再进行风险评估。情景模拟实验法主要包括延迟折扣任务,爱荷华赌博任务,以及气球模拟决策任务。相对于其他两种方法,BART任务是一种连续动态的认知任务,更具有生态效度[23]。

BART是青少年评价冒险行为的一个有效工具,在评估青少年风险决策倾向、预测青少年真实冒险行中有着广泛的运用[24]。因此,本研究采用该实验任务探究不同专业领域大学生风险决策的差异

在BART任务中,通常使用吹爆气球的个数和未爆气球被吹的平均次数这两个指标测量被试的风险决策特征,被试吹爆气球总数越多,气球充气的平均次数越多,个体的风险寻求水平便越高[25-26]。

大多数 BART研究中,气球爆破的概率服从均匀分布1/n,n为1到最大充气次数的随机值,被试通过尝试错误了解气球爆炸的概率[27]。

1.4研究思路

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图1-1文章研究思路与框架

 2 研究问题与假设

2.1研究问题

目前风险决策的研究主要在人格、动机、年龄等个体因素差异以及不同框架效应,决策情景对风险决策的影响。大多研究者将被试文化教育背景作为恒定因素,而在接受了十余年教育,尤其是在经历高中文理分科教育,大学分专业教育的影响下,具备不同学科知识体系储备的文科生与理科生在风险决策时会不会有所差异呢?

风险决策结果好坏不仅会影响个体的心理感受和生活质量,对经济与社会等诸多领域的活动也有重要意义[28-29]。为此,经济学与心理学领域对风险决策展开了大量的研究。那么较为关注风险决策研究的经济学类、心理学类专业的大学生在进行风险决策时,与文科生、理科生之间又会有什么差异呢?

2.2研究假设

假设一:在气球模拟决策任务中,男性大学生的校正后平均充气次数(除去所有爆炸的气球以外,每个气球的平均充气数)显著高于女性大学生。与此同时,男性大学生吹爆气球个数也要显著高于女性大学生,即男性大学生被试更倾向于风险寻求;女性大学生被试与之相反。

假设二:在气球模拟决策任务中,理科生的校正后平均充气次数显著高于文科生。与此同时,理科生吹爆气球个数也要显著高于文科生,即理科生更倾向于风险寻求;文科生更倾向于风险规避。

假设三:在气球模拟决策任务中,经济学类专业大学生、心理学类专业大学生的校正后平均充气次数显著高于文科生以及理科生。与此同时,经济学、心理学类专业大学生吹爆气球个数也要显著高于文科生以及理科生,即经济学、心理学类专业大学生更倾向于风险寻求;文科生以及理科生更倾向于风险规避。

3 研究方法

3.1研究目的

因本研究采用实验法,故研究目的即为实验目的。实验目的为考察不同专业领域的被试在气球模拟决策任务中的表现是否存在差异,进而探讨专业领域的差异对风险决策的影响。

3.2被试

本研究随机选取沈阳地区某高校在校大学生116人,均为右利手,裸眼或矫正后视力正常,身心健康,自愿参与本实验。实验结束后,均可获得相应报酬。实验过程中,由于被试信息填写错误损失三名被试,被试中途拒绝继续实验损失两名被试。在数据分析过程中,按照三个标准差原则,剔除一名被试的数据。最终获得有效数据110份。其中男性37人,女性73人,平均年龄20.221.28岁。具体人口变量如表3-1所示。

表3-1人口学变量统计表(n=110)

人口学信息 人数 比例
性别 37 33.6%
73 66.4%
年级 本科一年级 26 23.6%
本科二年级 9 8.2%
本科三年级 45 40.9%
本科四年级 30 27.3%
专业类别 文科 59 53.6%
理科 18 16.4%
经济学类专业 10 9.1%
心理学类专业 23 20.9%

3.3实验方法

本实验采用单因素被试间实验设计。其中学科分类(文科、理科、经济学类专业、心理学类专业)为被试间变量,因变量为被试吹爆气球次数与校正后的平均充气次数,校正后平均充气次数越多越倾向于风险寻求,反之则是风险规避。吹爆气球个数越多越倾向于风险寻求,反之则是风险规避。

3.4实验材料与实验工具

3.4.1实验工具

屏幕大小15.6英寸的联想Y50电脑,以及被试信息等记表,被试信息登记的表的具体内容包括:姓名、性别、年龄、年级、专业类型、专业、被试金额。

3.4.2实验材料

本实验材料采用Lejuez等人(2002)发明的BART任务[30],本实验对其进行了汉化处理,具体程序在Inquist.4中编写,具体操作界面如图3-1所示。

在BART任务中,受试者通过点击“充气”按钮使气球充气。每次点击充气,气球就随之膨胀,被试可以赚取1分钱。被试共需对30个气球进行充气。每个气球的充气次数在1至128次之间。一个气球最多可获利1.28元。每个气球的爆炸点是随机分布的。在充气过程中,被试可以随时点击“收集$$$”按钮保存收益,并进入下一个充气任务。当气球充气次数达到气球爆炸点时,气球就会爆炸,同时响起气球爆炸的声音。气球的临时收益变为零,整体收益不变,被试进入下一个气球充气任务。

83dd0a4f315f9d0348b8eec696511746  图3-1气球爆炸任务实验界面图

3.5实验程序及数据统计

3.5.1实验程序

本实验在一间安静、舒适的实验室中进行。被试到达实验室,先休息5分钟,之后坐在舒适的实验椅上,两眼平视电脑屏幕,使用鼠标完成实验操作。

在被试操作之前,简单介绍实验内容,告知被试将获得与实验操作中所得虚拟金钱等额的真实金钱奖励,在被试同意后开始实验操作。

首先,电脑屏幕将呈现指导语:下面你将会看到30个气球,这些气球会在屏幕上逐个呈现。您可以通过单击鼠标左键为这些气球充气。每次点击时,气球都会增大。但请记住,如果气球充气过多,它会爆炸。

你来决定每个气球充多少次气。其中一些气球可能只充一次气就会爆炸,还有一些气球可能直到充满整个屏幕都不会爆炸。每充一次气,你就会得到0.01元钱。如果充气过多,导致气球爆炸,你将无法得到给这个气球充气的钱。如果在气球爆炸之前就不想继续吹了,你可以点“收集$$$”按钮,这样你会得到为这个气球充气的钱。一旦你点击“收集$$$”或者气球爆炸,屏幕上就会出现另一个新气球。实验结束后,你会得到在游戏中赢的钱。点击鼠标左键来看概要。

被试点击鼠标左键后,呈现概要:每吹一次,你将得到0.01元钱。当你点击“收集$$$”,你会得到为这个气球充气的钱。气球爆炸时,你得不到为这个气球充气的钱。游戏总共有30个气球。你会获得在游戏中赢的钱。现在,你还有其他问题吗?点击鼠标左键开始。

被试确认理解实验操作方法后,进入实验操作界面,对30个气球进行充气。完成对30个气球的充气任务后,操作界面显示被试所得金钱数额,告知被试实验结束。

被试操作结束后,填写被试信息登记表,主试向其支付相应报酬。实验用时为5~15分钟。

3.5.2数据统计

在实验数据收集完成后,使用SPSS软件对数据进行数据分析。本文将所有未爆气球的平均充气次数(即校正后平均充气次数)以及吹爆气球个数作为风险倾向的指标。校正后平均充气次数越多越倾向于风险寻求,反之则是风险规避。吹爆气球个数越多越倾向于风险寻求,反之则是风险规避。

 4 结果分析

4.1风险决策的描述结果

本实验被试总体校正后平均充气次数为30.32±17.90次,吹爆气球个数为8.62±4.39个。具体如表4-1。

表4-1 风险决策描述性结果

人口学信息 校正后平均充气次数(M±SD) 吹爆气球个数 (M±SD)
性别 30.97±20.06 8.92±5.26
29.99±16.84 8.47±3.92
年级 本科一年级 28.52±15.35 8.38±3.76
本科二年级 30.87±19.54 9.56±3.21
本科三年级 30.87±19.54 8.33±4.72
本科四年级 30.89±18.21 8.97±4.81
专业类别 文科 25.95±15.09 7.56±3.93
理科 35.59±21.71 10.06±5.44
经济学类专业 33.35±18.31 9.50±5.13
心理学类专业 36.10±19.31 9.83±3.85

4.2风险决策的差异比较

4.2.1风险决策的性别差异

使用独立样本T检验对风险决策的性别差异进行检验,结果表明,男性与女性校正后平均充气次数无明显差异,t(108)=0.27,p>0.05。男性与女性吹爆气球个数无显著差异,t(108)=0.51,p>0.05。即在风险决策时,男性与女性风险偏好差异不显著。具体如表4-2。

表4-2 风险决策的性别差异表

df t p
校正后平均充气次数 108 0.27 >0.05
吹爆气球个数 108 0.51 >0.05

4.2.2风险决策的年级差异

使用单因素方差分析对风险决策的年级差异进行检测,结果表明,各年级校正后平均充气次数差异不显著,F(3,106)=0.11,p>0.05。各年级吹爆气球个数差异不显著,F(3,106)=0.28,p>0.05。即在风险决策时,各年级风险偏好差异不显著。如表4-3所示。

表4-3风险决策的年级差异分析结果

变异源 SS df MS F p
校正后平均

充气次数

组间109.93336.650.11>0.05
组内34812.21106328.41
总变异34922.15109
吹爆气球

个数

组间16.6235.540.28>0.05
组内2087.3410619.69
总变异2103.96109

4.2.3风险决策的专业类别差异比较

使用独立样本T检验对文科生与理科生风险决策的差异进行比较发现,文科生相对于理科生在风险决策时更倾向于风险规避。文科生与理科生校正后平均充气次数差异显著,t(75)=2.13,p<0.05。文科生与理科生吹爆气球个数差异显著,t(75)=2.15,p<0.05。具体如表4-4。

表4-4文科与理科类专业大学生风险决策差异分析

df t p
校正后平均充气次数 75 2.13 <0.05
吹爆气球个数 75 2.15 <0.05

使用单因素方差分析对文科生、理科生以及经济学类专业大学生、心理学类专业大学生间的风险决策差异进行比较。结果表明各专业类型校正后平均充气次数差异显著,F(3,106)=2.71,p<0.05。事后分析发现,文科生校正后平均充气次数,显著低于理科生以及心理学类专业大学生,p<0.05,即文科生相对于理科生以及心理学类专业大学生在风险决策时更倾向于风险规避。文科生与经济学类大学生校正后平均充气次数差异不显著,p>0.05,即文科生与经济学类大学生在进行风险决策时风险偏好差异不显著。理科生与经济学类大学生以及心理学类大学生校正后平均充气次数差异均不显著,p>0.05,即理科生与经济学类专业大学生以及心理学类专业大学生在进行风险决策时风险偏好差异不显著。各专业类型吹爆气球个数差异不显著,F(3,106)=2.61,p>0.05。如表4-5所示。

表4-5文科、理科、心理学类以及经济学类大学生的风险决策差异比较

变异源 SS df MS F LSD
校正后平均

充气次数

组间2488.733829.582.71*①<②
组内32433.41106305.98①<④
总变异34922.15109
吹爆气球

个数

组间144.67348.222.61
组内1959.2910618.48
总变异2103.96109

注*p<0.05,**p<0.01①代表文科,②代表理科,③代表经济学类专业,④代表心理学类专业

 5 讨论

5.1BART任务实验平台差异分析

本研究是在Inquisit中对BART任务进行汉化并实施的,与张玉臻(2014)使用的实验平台一致[31],而高明(2016)[9]、周湛清(2016)[16]、田录梅(2018)等人[32]则是在E-prime中实施的BART任务。使用Inquisit实施BART任务具有以下优势:(1)画面真实。提供给被试的环境刺激较为真实,被试能够在较为生动的情景下做出动态的风险决策。在这种实验背景下,可以降低被试实验的随意性,使实验结果具有较高的生态效度。(2)在实验范式上有很多现成的模块,BART就是其一,即无需更加繁琐的编程过程。(3)该平台有网络版,可以异地实验。当然在Inquisit中进行BART任务也具有一些劣势:(1)数据的收集与处理需要更多人为操作,对于顺序的调整,剔除无效数据,验证缺失值等环节更是功能不全。(2)很难与fMRI、ERP等仪器联动,对于更深层次的机制探索不能深入。使用E-prime进行BART任务,可以使得实验研究具有以下优势:(1)数据的收集与处理方便,与Excel或者SPSS支持的格式兼容性好。(2)可以与fMRI、ERP等仪器联动,有利于更深层次的机制探索。同样使用E-prime实施BART任务也具有一定的劣势:(1)画面粗糙,仿真效果差。无论是图形还是声音,与依托Inquisit平台的实验程序均有一定差距。(2)需手动键入至少50余行的代码。编程过程复杂且易出错误,给实验程序的调试带来不便。本实验研究追求较高的生态效度,且无需将BART任务的实验结果与fMRI、ERP等仪器联动,可以通过人为操作克服数据的收集与处理问题。因此,本研究采用Inquisit对BART任务进行汉化并实施。

5.2大学生风险决策特征的性别差异分析

本研究使用BART任务共计获得110在校大学生的实验数据。研究结果表明男性与女性大学生的风险偏好差异不显著,这一研究结果与张玉臻(2014)等人的研究结果一致[31]。而纪薇(2018)、刘萍(2016)、王荭(2016)等人的研究结果则显示,男性比女性更倾向于风险寻求[1,5,33]。进化心理学的研究对解释这些截然不同的结果提供了一些依据。从古至今,自然界中的男性比女性面临强度更大的“性选择”[34],与求偶有关的信息可能比其他信息更能够影响个体注意风险信息[35]。风险行为可能具有增加男性求偶成功几率的作用,从事风险行为的男性更可能成为女性的注意焦点[36-37]。人类对吸引力信息形成了自动化反应,男性尤其可能会在吸引力信息引导下加工与高风险行为有关的信息[38]。男性清晰的知道女性会偏爱那些敢于冒险的异性,而不是那些不勇敢的、回避风险的异性[39],这种心理状态促使男性产生更多的冒险性行为,值得一提的是这种效应具有性别特异性(只有男性有)和情境敏感性(只对高魅力异性)[40]。因此部分研究的结果显示男性会比女性更倾向于风险寻求。男女风险决策不仅受到进化心理的影响,还会受到社会文化的影响。Arnett(1992)提出两个影响冒险水平的因素:个体所处的社会文化(如社会期待与评价标准等)以及个体固有的倾向(如感觉寻求)[41]。部分研究证明,随着X社会文化的变迁,男性与女性风险决策特征的差异越来越小[42]。本研究很可能是由于被试均为沈阳地区在校大学生,有着相似的社会文化背景与学习经历,削弱了进化导致的男女差异,进而导致了男性与女性大学生风险偏好相似的结果。

5.3不同专业领域的大学生风险决策特征差异分析

本研究发现,文科生与理科生在校正后平均充气次数以及吹爆气球个数上均差异显著,文科生相比于理科生更倾向于风险规避。这一结果很可能是由于风险决策脑网络机制差异所致。Steinberg(2008)和Casey等人(2008)认为,大脑中两个神经生物系统的相互作用是青少年冒险行为产生的主要原因,这两个神经生物系统为:(1)社会情感系统,主要位于大脑边缘区域,包括眶额叶皮层、杏仁体、内侧前额皮层、腹侧纹状体和颞上沟;(2)认知控制系统,涉及外侧前额皮层、扣带前回皮层以及与两者联系的顶叶[43-44]。社会情感网络内部功能连接强度对青少年的冲动、风险行为有一定的预测关系,自我控制能力发展的内在神经机制会受到认知控制神经网络内部各脑区的功能连接水平的影响,皮层和皮层下脑区功能连接强度较弱,会阻碍认知和情感协调能力发展,使青少年表现出更多的风险行为[45]。在任务状态下,文科生大脑中与任务相关区域间的耦合关系比理科生更强;在静息态时,文科生大脑活动的活跃程度比理科生更高[46]。也就是说文科生在进行风险决策任务时,处于不同脑区的社会情感系统和认知控制系统网络之间的协调性、整合能力相对于理科生可能会更好,使得文科生的社会情感调节能力、认知控制能力得以充分发挥,进而导致文科生相比于理科生的风险行为下降,在BART任务中校正后平均吹气次数、吹爆气球个数下降,相对于理科生更加风险规避。

此外Frank, B.M.等人(1986)的研究发现亦有可能是文科生相对于理科生更加的风向规避原因。他们发现,专注于社会和人文学科背景下的学生倾向于场依存的认知方式,而自然科学和数学学习的学生则相反[47]。场独立型和场依存型是两种不同的认知方式,在同样的环境下,外在的动机对场依存型个体行为的干扰和影响较大,对场独立型个体的影响则相对较小,内在的动机对场独立型个体行为的干扰和影响较大,对场独立型个体的影响则相对较小。场依存型个体更善于把握整体,场独立型个体倾向于独立对事物做出判断[48]。气球模拟决策任务中,会产生反馈学习效应,在真实金钱奖赏下,个体当前的风险决策行为显著受前次决策结果的影响,个体风险偏好水平会由于前次决策失败而显著降低[22]。倾向于场依存性认知风格的文科生在对气球进行充气时,将更有可能会受到前次气球爆炸的影响,降低充气次数,而理科生则可能由于其独立于外界干扰的场独立性认知风格在一定程度上降低前次气球爆炸的影响,始终遵循获得更高报酬的内部动机,继续对气球进行充气,进而导致文科生相对于理科生更加的风向规避。

在对文科生与理科生脑网络的研究中,我们可以得知人脑具有可塑性,长期的文理分科教育对文科生、理科生的大脑网络造成了显著的影响[45],这很可能是造成文科生与理科生在风险决策中风险倾向差异的原因。本研究发现,在进行风险决策时,经济学类专业大学生,与文科生,理科生的风险倾向均无显著差异。同样是对风险决策领域有着较多研究的心理学类专业大学生,在进行风险决策时相比于文科生更倾向于风险寻求,与理科生的风险倾向差异不显著,这一结果很可能与文科生以及理科生在风险决策中风险倾向差异的原因相似。教育部经济学学科教学指导委员会确定的经济学类专业八门核心课程:政治经济学、西方经济学(微观经济学、宏观经济学)、国际经济学、金融学、计量经济学、财政学、会计学和统计学[49]。其中大多数课程内容的学习会涉及到风险决策情景,在教师的教授与学习后,经济学类专业学生可能掌握了一定的风险决策技巧,在进行风险决策时更加理性。长时间进行有关风险决策的学习,可能使经济学类专业大学生风险决策双系统模型中的社会情感网络内部功能连接强度、认知神经控制网络内部各脑区的功能连接水平以及处于不同脑区的社会情感系统和认知控制系统网络之间的协调性、整合能力相对于文科生、理科生显著提升。社会情感网络内部功能连接强度、认知神经控制网络内部各脑区的功能连接水平的改善使得经济类专业大学生获得了比文科生更强的风险决策能力。因此,经济学类大学生在进行风险决策时与文科生、理科生的风险倾向差异均不显著。

心理学的基础导论课程包括:普通心理学、心理学研究方法、心理统计、心理测量等[50]。心理学专业本科大学生仅在普通心理学第七章思维的第六节决策中对决策的基础理论有过系统的学习[51],各课程内容较少涉及到有关具体的风险决策情景的学习,相对于经济学专业本科大学生花费在学习风险决策情境下如何进行决策的时间较少,未能显著改善风险决策双系统模型中的社会情感网络内部功能连接强度、认知神经控制网络内部各脑区的功能连接水平,处于不同脑区的社会情感系统和认知控制系统网络之间的协调性、整合能力,导致心理学类大学生在进行风险决策时相对于文科生更加风险寻求,相对于理科生差异不显著。此外,我国部分开设心理学类专业与经济学类专业的本科院校,在进行招生时实行文理兼招,实验结果可能受到了心理学类专业与经济学类专业被试高中时期选修方向差异的影响。

5.4各年级大学生风险决策特征的差异分析

本研究发现,大学各年级在校正后平均充气次数以及吹爆气球个数上差异均不显著,即大学各年级在进行风险决策时风险倾向差异不显著。Hwang等人(2010)发现,成人在前额叶皮质区表现出显著的功能连接,范围最广,而儿童在顶叶区的功能连接最强。青少年正处于这种变化的过渡期,前额叶的功能连接逐渐增加,顶叶的功能连接逐渐减弱[52]。青少年自我控制能力发展的内在神经机制会受到认知控制神经网络内部各脑区的功能连接水平的影响,这一神经机制发展的不成熟,将会使青少年自控能力降低,表现出更多的风险行为[44]。本研究被试平均年龄20.22±1.28岁,均处于青少年期,脑网络的发育状态相似。因此,各年级风险倾向差异不显著。

5.5建议

在本研究中大学生群体中男性与女性的风险决策特征差异并不显著,文科生相对于理科生在风险决策时更加偏好风险规避,经济学类、心理学类专业大学生与文理科生风险决策的差异比较中发现,经济学类专业大学生可能通过长时间的有关风险决策的学习,获得了较好的风险决策能力。因此,企业在对会计、销售、财务等对风险偏好特征有所要求的岗位进行招聘时,应克服思维中男性比女性更加偏好风险,易冲动的刻板印象,一视同仁。在招聘倾向于风险追求型员工的职位时,可以重点考虑理工类专业毕业的大学生。在招聘倾向于风险规避型员工时,可以重点考虑文史类专业大学生。在进行企业培训时可以考虑加入长期的有关风险决策情景下如何进行决策的课程内容,相关的课程内容有助于提高员工的风险决策能力。不得不说的是,本研究的实验的结果均建立在0.05的显著性水平上,也就是说研究结果仍有小概率情况不成立。因此,企业在选拔的大学生时,亦不可根据岗位对风险决策特征的要求,过分追求特定专业毕业的大学生,全盘否定其他专业的毕业生。

2020年初的新冠疫情对人们的生产生活造成了很大的影响,全国的生产生活为此按下了暂停键。打赢这场疫情攻坚战,需要全国人民的共同努力。由于理科生相对于文科生更倾向于风险追求,因此在防疫过程中,理科生相对于文科生可能会表现出更多的冒险行为,例如频繁外出,不佩戴口罩,前往高风险地区。在疫情防控中,可以充分发挥高校的作用,加大对理科生的防疫安全知识的宣传,利用防疫安全教育公开课等方法,增强理科生的安全意识,为国家的经济发展,人民生活的重启保驾护航。

近些年来,国家大力支持全民创业,越来越多的本科毕业生选择加入了创业大军。本研究的结果表明,理科生在决策时更加风险追求,文科生在决策时更倾向于风险规避,而创业具有一定的风险以及不稳定性。因此,理科生选择创业的可能性相对于文科生可能会更高,高校在对理科专业的大学生的日常教育中,应重视培养学生将所学专业知识技能与实践生活相结合的能力,将学生的专业知识技能储备转化为创业优势,这将有助于有创业意向学生的未来发展。

5.6对未来工作的展望

本研究在进行风险决策性别差异分析时发现,可能是由于社会文化的相似性导致男性与女性大学生在进行风险决策时风险偏好差异不显著。未来,可以开展不同社会文化背景下,男性与女性风险决策差异的研究,探寻社会文化背景对风险偏好的影响。

在进行文科生与理科生风险决策时风险偏好的差异分析中,发现该结果可能与风险决策相关的脑区的耦合水平有关。未来,可以通过EEG、fMRI等方法开展文科生与理科生在进行风险决策任务时脑网络的研究,进一步确定文科生与理科生风险决策时脑网络的差异。此外,气球模拟决策任务中产生的反馈学习效应,可能会影响认知方式不同的文科生与理科生在风险决策时的风险倾向。未来,可以通过比较正负反馈时文科生与理科生未吹爆气球的平均吹气次数的差异检验,来确定文科生与理科生在风险决策时是否受到了反馈学习的影响。也可以通过使用问卷调查法对文科生与理科生在风险决策时风险倾向的差异进行研究的方式规避反馈学习的影响。由于本研究的被试均为已经进行过长期分科教育的在校大学生,并未对分科之前的差异进行对比。未来,可以通过EEG、fMRI等方法开展对未分科的高一学生在进行风险决策任务时脑网络的研究,以排除个体因素所造成的影响。

在对经济学类、心理学类专业大学生与文理科生风险决策的差异比较中发现,经济学类专业大学生可能通过长时间的有关风险决策的学习,获得了较好的风险决策能力,但不排除是心理学与经济学类专业在招生实行文理兼招造成的影响。未来,可以对来自心理学与经济学类专业被试高中时期的文理分科进行统计,比较心理学类专业与经济学类专业的文科生,理科生以及经济学类专业各年级大学生在进行风险决策时风险偏好的差异进行比较,以确定长时间有关风险决策情景的学习是否可以改善风险决策能力。

 结 论

(1)男性与女性大学生在进行风险决策时风险偏好差异不显著。

(2)大学各年级在进行风险决策时风险偏好差异不显著。

(3)在进行风险决策时文科生相比于理科生更倾向于风险规避。

(4)经济学类专业大学生,与文科生,理科生的风险偏好均无显著差异。心理学类专业大学生,在进行风险决策时相比于文科生更倾向于风险寻求,与理科生的风险偏好差异不显著。

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 致谢

大学生活一晃而过,回首走过的岁月,心中倍感充实,当我写完这篇毕业论文的时候,有一种如释重负的感觉,感慨良多。

本次毕业设计中,得到老师的亲切关怀和悉心指导。他严肃的科学态度,严谨的治学精神,精益求精的工作作风,深深地感染和激励着我。从论文选题到项目的最终完成,老师都始终给予我细心的指导和莫大的支持。除了老师,还有沈阳城市学院应用心理学专业的老师、以及所有教导过我的老师们,你们严谨细致、一丝不苟的工作作风一直是我工作、学习中的榜样;你们循循善诱的教导和不拘一格的思路给予我无尽的启迪,在此我向所有教导过我的老师们表示衷心的感谢。

感谢三年中陪伴在我身边的同学、朋友、感谢他们为我提供的生活和学习上的帮助,有了他们的支持、鼓励和帮助,我才能充实的度过了三年的学习生活。

不同专业领域的大学生风险决策特征研究

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