岳靈紫 李 紓 梁竹苑

(中國科學院行為科學重點實驗室(中國科學院心理研究所),北京,100101)

(中國科學院大學心理學系,北京 100049)

1 引言

風險行為中的領域特異性(domain-specificity)指在某特定內(nèi)容領域的風險決策和偏好可能會受領域內(nèi)特有的風險因素影響,因而會導致領域特異性的行為(Soane &Chmiel,2005)。所謂“內(nèi)容領域” (content domain)即決策關于何物,內(nèi)容領域可以誘使人們以特殊的方式看問題,并可能通過視角效應對人們的決策產(chǎn)生影響(Goldstein &Weber,1995)。

縱觀風險決策的發(fā)展歷程,期望價值理論(expected value theory)是有關理性風險決策的首個理論,該理論提出的期望法則仍是目前經(jīng)典風險決策理論的基石,其核心思想是對選項的結果和可能發(fā)生的概率進行加權求和,根據(jù)期望價值最大化原則進行決策(李紓,2016;Zhou,Zhang,Li,&Liang,in press)。這類基于期望加權求和的風險決策理論用風險傾向(risk propensity)來描述選擇模式,它決定了個體效用函數(shù)的參數(shù)及其價值函數(shù)的凹凸形狀(Pratt,1964)。并且,風險傾向通常被看作一種人格特質(zhì),具有跨情境的穩(wěn)定性(Weber,Blais,&Betz,2002)。

然而,伴隨著風險決策理論的發(fā)展,人們對風險傾向和風險行為不變性的觀點也在發(fā)生變化。例如,預期理論(Kahneman &Tversky,1979)基于期望效用理論框架進行了擴展,但該理論認為效用公式隨損益框架的不同而異——在損失框架下表現(xiàn)為風險尋求,在獲得框架下表現(xiàn)為風險規(guī)避。因此,預期理論關于損益框架下風險傾向不同的解釋推翻了風險傾向是種人格特質(zhì)的觀點。此外,基于期望效用公式測量風險傾向時,使用不同測量方法會得出不同的風險傾向,導致風險傾向在不同領域和情境間表現(xiàn)得非常不穩(wěn)定(Reynaud &Couture,2012)。因此,Bromiley和Curley (1992)在一篇綜述中明確提出,“風險傾向是種人格特質(zhì)”這一說法缺少實證證據(jù)支持,相反,風險傾向是由決策者特征和情境共同作用的?；谶@些研究,風險決策領域研究中開始提出個體的風險傾向和行為并非是跨領域一致的,而是具有領域特異性的。

2 風險決策領域特異性的心理機制

近20年來,隨著風險領域特異性證據(jù)的不斷累積,研究者們開始探索究竟是什么導致了風險傾向因領域不同而異,迄今主要存在四派觀點。

2.1 基于風險?回報框架的解讀

最早提出風險決策領域特異性的學者,主要從金融領域借鑒了“風險?回報 (risk-return)”框架來解釋風險傾向。傳統(tǒng)“風險傾向”的概念帶有人格色彩,隱含著跨情境一致性假設。為了突出區(qū)別于這一概念,Weber等人基于風險?回報框架提出了“風險偏好(risk preference)”這一名詞,即具有內(nèi)容領域特異性特征的風險傾向,并將風險偏好分解為三個因素(Weber et al.,2002)：感知風險(perceived risk)、預期收益(expected benefits),以及感知風險態(tài)度(perceived risk attitude)。感知風險即對風險大小的認知,預期收益即期望價值(expected value,EV),而感知風險態(tài)度則代表在感知風險和預期收益間權衡的意愿(Weber et al.,2002)。

Weber等人(Weber et al.,2002)認為,不同領域之間風險偏好的差異由各領域內(nèi)感知風險、預期收益和感知風險態(tài)度三者共同決定。由于感知風險態(tài)度在個體內(nèi)部具有跨情境的相對穩(wěn)定性(Weber &Hsee,1998;Weber &Milliman,1997),可以把“感知風險”和“預期收益”對風險行為的回歸系數(shù)看成是個體風險偏好的測量指標(Weber et al.,2002)。一般來說,風險傾向的領域特異性主要由不同領域內(nèi)感知風險的差異所致,但也不排除預期收益差異的影響(Weber,2001a)。此外,感知風險對風險偏好的影響會受到感知風險態(tài)度的調(diào)節(jié)。例如,假如某人在金融領域敢于投資,這可能是由于他(她)認為金融領域預期收益大于所感知的風險,也可能因為對金融領域內(nèi)的感知風險態(tài)度是正面的,為了可能的收益愿意去承擔風險。

2.2 基于進化心理學的解讀

第二派學者基于進化心理學和生物學理論研究人類的風險行為。他們將風險看作生存和繁衍的相關問題,認為風險領域應能反映進化過程中人類面對的各種各樣挑戰(zhàn)。進化心理學認為,人類的認知結構并非目的單一的機器,而是在面臨不同自然選擇的挑戰(zhàn)中具有豐富的適應性,能夠解決進化過程中不斷出現(xiàn)的問題。心理適應就像生理適應一樣,在某個領域的適應能力未必適用于解決其他領域的問題(Cosmides &Tooby,1994;Hagen,2004)。在現(xiàn)代生活中,人們也會面臨與自然選擇風險類似的線索情境,由此便會激發(fā)相應認知結構的心理算法,因而各領域的風險行為表現(xiàn)會有本質(zhì)上的不同。因此,他們根據(jù)自然選擇壓力下所面臨的挑戰(zhàn)種類,提出了具有進化意義的風險領域(Kruger,Wang,&Wilke,2007),包括：種內(nèi)競爭(between-group competition)、種間競爭(within-group competition)、交配及吸引配偶的資源分配(mating and resource allocation for mate attraction)、環(huán)境(environment)、受孕(fertility),后增至10個領域(Wilke et al.,2014)(詳見表1),并編制了進化領域特異性風險量表(Evolutionary Domain-Specific Risk Scale,ERS)。

2.3 基于人格角度的解讀

第三派學者從人格角度探討風險傾向,認為作為一種人格結構,風險傾向能夠涵蓋若干風險領域,但一改風險傾向是跨情境一致的觀點,承認風險傾向是個體和情境因素共同作用的結果(Nicholson,Soane,Fenton-O'Creevy,&Willman,2005)?；谶@一理論假設,研究者們發(fā)現(xiàn),雖然絕大多數(shù)人的風險偏好存在領域間的差異,但并非所有人都如此(Nicholson et al.,2005;Soane &Chmiel,2005)：有約14.25%的人,其風險傾向在領域間保持穩(wěn)定不變(Soane &Chmiel,2005) 。具有風險傾向跨領域一致性的個體大多偏好風險規(guī)避,在大五人格框架上具有低神經(jīng)質(zhì)、高宜人性、高責任心的特點,他們在評估風險和收益時有較少的變化;而風險傾向在領域間不一致的個體,其人格多具有低神經(jīng)質(zhì)、低開放性、高責任心的特點,且情境敏感性(context sensitivity)可以解釋責任心和具體領域內(nèi)風險傾向的關系(Soane &Chmiel,2005;Nicholson et al.,2005)。

2.4 基于動機角度的解讀

第四派學者基于調(diào)節(jié)控制理論(regulatory focus theory),從動機的層面研究風險行為的領域特異性(Zou &Scholer,2016;Zou,Scholer,&Higgins,2014)。他們認為,個體的促進動機(promotion motivation)和預防動機(prevention motivation)狀態(tài)能夠解釋風險行為之間或穩(wěn)定或變化的關系。個體的促進和預防動機既有長期的強度差異,也可受情境的操控(e.g.,Friedman &F?rster,2001;Higgins,Roney,Crowe,&Hymes,1994)。預防動機導致個體在各個領域內(nèi)均一致地風險規(guī)避。但促進動機與風險行為的關系,則受到收益潛力的影響,從而表現(xiàn)出風險行為的領域特異性：促進動機與風險行為在收益/損失比(gain/loss ratio)大于1的領域(即有真正收益潛力的領域,例如社交和投資領域)正相關,但在不能帶來確切收益的領域(例如健康、娛樂、賭博等),促進型動機則與風險行為無關。具體來說,在獲得領域內(nèi),促進動機可導致不同的風險傾向,這一差異性受感知收益(perceived gains)和感知損失(perceived losses)的影響(Zou &Scholer,2016;Zou et al.,2014)。感知收益的含義與風險?回報框架下的預期收益一致,而感知損失則與感知風險不盡相同：感知風險不僅指損失的可能性還暗含了無法控制的意味,但感知損失只取其中損失部分的含義。在感知收益比感知損失大的領域中,例如社交和投資領域,感知收益中介了促進動機和風險傾向之間的關系(Zou &Scholer,2016),但當獲得明確的對進展的感知(perceptions of progress)后,決策策略就會變得保守(Zou et al.,2014)和風險規(guī)避。但在預防動機驅(qū)使下的個體,不論感知收益與感知損失如何,均會呈現(xiàn)風險規(guī)避(Zou &Scholer,2016)。

總之,以上四派觀點分別從風險認知、進化心理學、人格和動機等4種理論的角度解釋了風險傾向為何會存在領域特異性?；陲L險?回報框架的解釋機制是發(fā)展最早且影響最廣泛的解釋機制。它分解并細化了風險傾向的內(nèi)涵,使人們對風險傾向有了更深刻的認識。在風險?回報框架和進化心理學對風險傾向領域特異性的機制解釋中,均劃分了不同的內(nèi)容領域,但相較而言,基于進化心理學的領域劃分卻有著更有力的理論基礎。人格和動機角度的觀點則從個體差異層面探討了風險傾向領域特異性的規(guī)律。人格角度的觀點區(qū)分出了風險傾向跨領域一致和不一致人群及其人格特質(zhì)。而動機層面的研究則結合考慮了個體動機狀態(tài)和情境因素的差異。從人格和動機等個體角度對風險行為的探索,即便發(fā)現(xiàn)了一些跨情境性的規(guī)律,但依然證明了風險行為實則是領域特異性的,任何一種人格特質(zhì)或動機類型均不能對風險行為作整體性的預測。

3 風險領域特異性的主要測量工具

目前,研究者主要以量表的形式測量常見領域內(nèi)的風險行為 (Kruger et al.,2007;Weber et al.,2002;Wilke et al.,2014)。常見測量工具及其簡介見表1。

3.1 DOSPERT量表

風險?回報框架將風險傾向拆分為其背后的心理成分,受到了廣泛關注(Weber &Johnson,2009)?；谠摽蚣?研究者提出了金融、健康?安全、娛樂、道德和社交等5個風險領域(詳見表1),并編制了廣為應用的風險領域特異性量表(Domain-Specific Risk-Taking Scale,DOSPERT)。最初版本的DOSPERT量表共40題(Weber et al.,2002),要求被試回答參與某種風險活動的可能性、危險程度、以及可能收益(5點計分)。各領域內(nèi)的平均分數(shù)越高,代表認知到的風險和收益越高,并且參與該風險行為的可能性越大。而后,DOSPERT量表于2006年(Blais &Weber,2006)進行了修訂,題目縮減為30題,計分方式由5點增至為7點,適用于更廣泛的年齡和文化群體。DOSPERT量表具有中等信度、高結構效度和區(qū)分效度,在德國(Johnson,Wilke,&Weber,2004)、意大利(Franco &D’Angelo,2010;Weller,Ceschi,&Randolph,2015)、法國(Blais &Weber,2006;Reynaud &Couture,2012)、荷蘭(van Osch,2007)、韓國(Hong et al.,2010)、日本(Schwartz et al.,2013)、中國(Hu &Xie,2012;Wu &Cheung,2014)、伊朗(Khodarahimi,2015)等多種語言文化中得到了廣泛驗證及修訂(Keinan &Bereby-Meyer,2012;Lee &Jeong,2013;Momen et al.,2010;Wichary,Pachur,&Li,2015),是目前應用最為廣泛的風險決策領域特異性量表。DOSPERT量表的實證效度也在多個研究中得到了驗證。如,Coppola (2014)比較了風險意愿、DOSPERT量表、以及彩票任務(lottery tasks)這三種風險態(tài)度測量方式在社會經(jīng)濟問題中的預測力,發(fā)現(xiàn)在行為預測方面 DOSPERT量表最佳。就DOSPERT量表的單一維度而言,在健康領域中,DOSPERT問卷可成功預測 4種風險行為(吸煙、酗酒、不系安全帶、風險性行為)中的三項(Szrek,Chao,Ramlagan,&Peltzer,2012);在賭博領域,賭博分量表可成功預測過度股票交易行為(Markiewicz&Weber,2013);在道德領域,DOSPERT量表道德分量表的得分與實際的不誠實行為表現(xiàn)一致(Zimerman,Shalvi,&Bereby-Meyer,2014)。

表1 主要風險領域特異性測量工具簡介

此外,在原 DOSPERT量表的基礎上,有研究者編制了醫(yī)療領域子量表,通過認知訪談的方式編制了6道題目,其內(nèi)部一致性信度α在0.57～0.59之間(Butler et al.,2012)。后嘗試將醫(yī)療領域作為獨立領域加入原DOSPERT量表當中(DOSPERT+M),結果發(fā)現(xiàn)醫(yī)療領域與健康?安全領域具有低相關,證明了醫(yī)療作為獨立領域存在的可能性(Rosman,Garcia,Lee,Butler,&Schwartz,2013)。但當嘗試將DOSPERT+M推廣到日本語言文化中時遇到了問題,發(fā)現(xiàn)了與美國樣本相反的結果——醫(yī)療領域與健康?安全領域和娛樂等領域均相關(Schwartz et al.,2013)。因此,DOSPERT+M的量表結構和內(nèi)部一致性信度有待進一步完善(Rosman et al.,2013;Schwartz et al.,2013)。

3.2 進化領域特異性風險量表

然而,DOSPERT量表在領域選擇上存有爭議。有學者質(zhì)疑其領域選擇上并無理論基礎,故從進化和生物心理學角度挖掘了現(xiàn)代生活中所面臨的問題情境,選擇了現(xiàn)代與遠古時代相類似的風險情境作為內(nèi)容領域,編制了進化領域特異性風險量表(Evolutionary Domain-Specific Risk Scale,ERS;Kruger et al.,2007;Wilke et al.,2014)。最初版本包含5個領域(生育、種內(nèi)競爭、種間競爭、交配及吸引配偶的資源分配、環(huán)境風險),要求被試在5點量表上回答參與某行為的可能性。該量表于2014年進行了修訂(Wilke et al.,2014),從生物人類學和進化心理學出發(fā),提出生殖和繁衍兩大行為類別,將所涵蓋的風險領域豐富至 10個,計分形式由5點增至為7點。量表各領域具有中等程度的內(nèi)部一致性系數(shù),模型對變異的解釋率由55%提高到60.37%。

可以看出,目前對風險領域的劃分存在兩種視角,一種基于現(xiàn)代生活中常見的風險情境,如DOSPERT量表;另一種基于進化心理學和生命?歷史分析(life-history analysis),如ERS量表。以上兩類量表最大的區(qū)別在于所囊括的內(nèi)容領域不同。為彌合二者之間的不一致,Wang等人(2016)對現(xiàn)代和進化的風險領域進行了整合,編制了同時包括兩類領域的七領域風險領域特異性量表(Domain-Specific Risk-Taking Scale Across Seven Domains,DOSPERT-7),包括自然/身體風險(natural/physical risk)、道德風險(moral risk)、金融風險(financial risk)、生育風險(reproduction risk)、合作與競爭(cooperation and competition)、安全(safety)、和賭博(gambling)等7個領域。該量表為探索遺傳?環(huán)境對風險行為的影響提供了可能。

3.3 其他測量工具

除上述主要測量工具外,亦有研究者編制了其他風險領域特異性測量工具。

如,Nicholson等以風險傾向模型(Sitkin &Pablo,1992)為理論基礎,編制了風險傾向指數(shù)(Risk Propensity Index;Nicholson et al.,2005)。該量表將過去的結果經(jīng)驗納作一個重要影響因素,同時測量過去和現(xiàn)在參與風險行為的頻率。該量表包括6個領域(娛樂、健康、事業(yè)、金融、安全、社交),領域內(nèi)的平均分越高表示風險傾向越高。該量表具有較好的內(nèi)部一致性信度。

風險行為通常指人們因采取了某種行為而置自己于險境,但很多時候不采取行動也會導致風險,例如不做健康檢查、不系安全帶、不存款等等。這種由于沒有采取行動而招致風險的行為被稱之為“被動風險(passive risk taking)”。Keinan和Bereby-Mayer (2012)將被動風險作為一種獨立的風險行為,編制了被動風險量表(Passive Risk Taking Scale,PRT),從被動風險的角度證明了領域特異性的存在。PRT量表涵蓋了3個不同生活領域：資源(包括時間、金錢、經(jīng)歷)、醫(yī)療和道德,分別能夠解釋19.87%、10.2%、7.6%的變異。PRT表現(xiàn)出良好的區(qū)分效度：該量表與 DOSPERT量表有中等程度的相關,說明兩個量表均測量風險,但又有本質(zhì)上的不同。采取行動而導致的風險是由感覺尋求或沖動性導致,而不采取行動而導致的風險與回避性(avoidance)和拖延(procrastination)有關。PRT量表在意大利語國家中具有較好的跨文化適應性,其中資源和醫(yī)療領域結構良好,但是道德領域的因子負荷過低(0.439),不能達到穩(wěn)定的結構(Riva,Gorini,Cutica,Mazzocco,&Pravettoni,2015)。

4 風險領域特異性的前因變量與理論拓展

基于風險領域特異性的主要理論與測量工具,近20余年,研究者也廣泛地探索了風險領域特異性的可能影響因素,如遺傳與環(huán)境、人格及個體差異等,并從風險情境的角度對該領域的理論范疇進行了拓展,也為風險性領域特異性的存在提供了進一步的證據(jù)。

4.1 遺傳與環(huán)境

風險傾向是遺傳決定的還是受環(huán)境影響更多？遺傳和環(huán)境對于風險傾向的影響是否也存在領域特異性？

首先,后天環(huán)境對風險認知和行為的影響可能具有領域特異性。例如,出生排行效應(birth order effect)的大量研究曾發(fā)現(xiàn),排行老大的人比排行老末的人更為風險規(guī)避(Gilliam &Chatterjee,2011;Sulloway &Zweigenhaft,2010)。但有證據(jù)挑戰(zhàn)了該結論：出生排行可以預測參與極限運動的被試在健康領域的行為,但該作用方向與以往研究相反 (Krause et al.,2014)：排行老大的人風險知覺更低,更不傾向于風險規(guī)避。

最近,一項新研究(Wang et al.,2016)從行為表達和遺傳機制兩個方面為風險領域特異性的存在提供了清晰的證據(jù)。該研究發(fā)現(xiàn),除安全和賭博領域的風險傾向主要受環(huán)境的影響外,其他領域內(nèi)的風險傾向主要受遺傳和個體獨特經(jīng)歷的影響。具體來說,該研究基于同時包含進化風險領域和現(xiàn)代風險領域的DOSPERT-7量表(詳見表1),采用雙生子研究范式,考察了DOSPERT-7量表中各個領域風險傾向的遺傳度。研究結果顯示,在自然/身體、道德、金融、生育、合作與競爭這 5個領域中的風險傾向可能具有遺傳性,遺傳和非共享環(huán)境對風險傾向影響最大,遺傳度占30%～48%。而在賭博和安全兩個領域的風險傾向更可能主要受共享和非共享環(huán)境的影響。此外,在金融、道德、自然/身體三個領域內(nèi)風險傾向的個體差異可能具有共同的遺傳基礎,受共同基因的影響。這一結果也與元分析研究的結果一致。該研究對1970年至2015年期間7個領域內(nèi)的雙生子研究進行了元分析,結果顯示遺傳因素對風險傾向有中等程度的影響(29%～55%)。該研究首次從遺傳學的視角出發(fā),探究了風險領域特異性在起源和發(fā)展上的差異,揭示了哪些領域的風險傾向可后天干預,為回答遺傳和環(huán)境如何影響風險傾向這一問題提供了一個清晰的解答。

4.2 人格特質(zhì)

人格特質(zhì)與風險傾向的關系也具有領域特異性(Soane &Chmiel,2005),不同領域內(nèi)與風險相關的人格屬性不同。例如,根據(jù)HEXACO人格框架,高開放性(openness)會導致社交和娛樂領域內(nèi)具有高風險傾向,低誠實/羞辱(honesty/humility)會導致在健康/安全和道德領域更傾向于冒險(Weller &Tikir,2011)。將HEXACO人格框架放在損失、獲得領域分析,發(fā)現(xiàn)高誠實/羞辱會導致在損失和獲得領域都更傾向冒險,而情緒性會導致在損失和獲得領域風險傾向更低,低責任心只在獲得領域與風險傾向相關(Weller &Thulin,2012)。甚至在賭博領域內(nèi)部,人格特質(zhì)也無法一致地預測參賭意愿(Liu et al.,Online)：攻擊?敵意人格可以普遍預測手氣組和賭技組被試的賭博意愿,沖動性?感覺尋求人格只能預測手氣組的賭博意愿,而神經(jīng)質(zhì)?焦慮對三組賭博類別均不能夠預測。

另外一些研究認為,人格因素是感知風險和感知收益的重要預測因素和中介變量,且這一中介作用在不同風險領域內(nèi)具有差異,從而表現(xiàn)出風險傾向的領域特異性(Soane,Dewberry,&Narendran,2010)。例如,Weller和 Tiker (2011)使用 HEXACO人格框架發(fā)現(xiàn),情緒性維度與高感知風險相關,而高盡職性會導致低感知收益;并且,人格在不同風險領域內(nèi)影響風險傾向的機制不同：在娛樂領域,情緒性維度通過中介感知風險從而影響風險傾向;而在道德和健康安全領域,誠實?謙恭維度則同時中介了感知風險和感知收益(Weller &Tiker,2011)。在中國青少年中,在健康安全和娛樂領域,感覺尋求人格通過同時中介感知風險和感知收益進而影響風險行為,而在道德和社交領域只存在感知收益這一個中介變量(Zhang,Zhang,&Shang,2016)。

4.3 人口統(tǒng)計學因素

個體在領域間風險傾向的模式也可能是一系列個體差異因素綜合作用的結果,其中包括性別、年齡、職業(yè)、愛好等主要人口統(tǒng)計學因素。

例如,大量研究報告了風險傾向中存在穩(wěn)定的性別差異(Apicella,Carré,&Dreber,2015;Kim,Kim,&Kim,2014)。總體而言,男性感知到的風險要弱于女性(Wang,Kruger,&Wilke,2009),其風險行為多于女性(Nicholson et al.,2005)。然而這種趨勢并非適用于全部領域：在事業(yè)、社會(Nicholson et al.,2005)、食物選擇、親屬關系(Wilke et al.,2014)領域,女性更為冒險。一項針對服刑囚徒的研究發(fā)現(xiàn),女囚徒比男囚徒在氣球模擬風險任務(Balloon Analog Risk Task,BART)中表現(xiàn)出了更多的風險行為,但在健康安全領域,女囚徒表現(xiàn)出了和男囚徒相當?shù)娘L險傾向(Wichary et al.,2015)。性別對不同風險傾向的影響也可能有著生理依據(jù)：代表性別差異的產(chǎn)前睪丸酮水平2D:4D數(shù)值比率可能通過影響人格特質(zhì)而影響了風險傾向,在投資和賭博領域尤其顯著(Kim et al.,2014)。此外,性別對風險傾向的調(diào)節(jié)作用也具有領域特異性(Rolison,Hanoch,Wood,&Liu,2014)：金融領域中,男性在老年階段的風險傾向急劇下降,而女性則不然;社會領域中,隨年齡增長,女性風險傾向的下降程度相較于男性更為激烈。在賭博領域內(nèi)部,對于參賭意愿的領域劃分會因性別而異(孫悅,周坤,畢研玲,黃貴海,李紓,2010)：男性的參賭意愿可分為高對弈性賭博和低對弈性賭博兩類,而女性的參賭意愿可分為高中低對弈性賭博3類。

相比而言,年齡對風險傾向的調(diào)節(jié)則更為普遍：隨著年齡的增長,風險傾向呈倒U型變化,青年到早期成人時期隨年齡的增長風險傾向增強(Josef et al.,2016),而在老年階段各個領域中的風險行為都會減少(Josef et al.,2016;Nicholson et al.,2005),特別是在種內(nèi)和種間競爭領域上的風險傾向會顯著降低(Wang et al.,2009)。但是,各領域的風險傾向隨年齡而變化的模式不盡相同：金融領域的風險傾向在老年階段顯著降低(Rolison et al.,2014);社交領域則存在不一致的證據(jù)：有研究顯示,該領域風險傾向在青年至中年階段略有提高,而后在老年階段則急劇降低,但另外一項研究顯示其在畢生的風險傾向始終較為穩(wěn)定(Josef et al.,2016);娛樂領域中的風險傾向從青年到中年的下降程度要高于后半生;道德和健康領域中,風險傾向的下降則相對平緩(Rolison et al.,2014)。而駕駛(driving)領域則是個特例,風險傾向隨年齡增長反而提高(Josef et al.,2016)。

與性別和年齡相比,職業(yè)和興趣愛好對于領域間風險傾向的影響是一個自主選擇和社會化共同作用的雙向過程：一方面,具有某種風險偏好的個體會為不同角色所吸引。如,Hanoch等人選取了具有明顯風險行為的三類人群：跳傘者、吸煙者和賭徒,發(fā)現(xiàn)跳傘者、吸煙者、賭徒分別只在娛樂、健康和賭博領域內(nèi)表現(xiàn)出了比其他人群更強的風險傾向,但在其余三個領域中并無強烈的風險傾向(Hanoch,Johnson,&Wilke,2006)。大麻成癮人群與健康人群相比,只在社會、健康?安全及道德領域差異顯著,而在金融和娛樂領域上沒有差異(Gilman,Calderon,Curran,&Evins,2015)。另一方面,不同職業(yè)和行業(yè)所處的環(huán)境重塑了個體的風險偏好,各領域間的風險行為在職業(yè)群體內(nèi)比行業(yè)群體內(nèi)更具有一致性(Nicholson et al.,2005)。如,保守黨派以注重商業(yè)著稱,而自由黨派不強調(diào)商業(yè)成功,盡管人們對保守黨派的刻板印象是他們更傾向風險規(guī)避,但保守黨派在金融領域的風險傾向顯著高于自由黨人,特別是在高風險高回報的情況下尤為如此(Choma,Hanoch,Hodson,&Gummerum,2014)。專業(yè)知識這一因素或能夠部分解釋個體間和領域間的決策差異。如,醫(yī)療領域的研究發(fā)現(xiàn),專業(yè)知識越強感知風險越準確,越能夠做出區(qū)分性強的判斷;而專業(yè)知識水平越低的個體會做出更多中庸的判斷,并且風險承受能力越差(Reyna &Lloyd,2006)。從進化的角度而言,另有一些其他因素會影響風險傾向的領域特異性。如,身為父母會降低種內(nèi)、種間競爭的風險傾向;高生育目標與低風險傾向總體相關,并且在交配和繁衍領域尤為顯著;越多的兄弟姐妹會降低在環(huán)境挑戰(zhàn)、繁衍、種間競爭的風險傾向;預期壽命越短,越會在交配和繁衍領域冒險(Wang et al.,2009)。

4.4 理論拓展：風險情境內(nèi)的領域特異性

盡管人們對風險領域的劃分仍存在廣泛爭議(Weber et al.,2002;Kruger et al.,2007),但在已明確劃分出的風險領域內(nèi),不同的風險情境依然對風險領域特異性存在影響,即存在更細致的風險領域特異性。由于對不確定性及理性風險決策的研究均可追溯到人們對賭博問題的思考(饒儷琳,梁竹苑,李紓,2009),目前已有一系列研究針對賭博這一典型風險領域,從因變量、研究樣本、博彩的解釋變量等方面,考察了風險情境內(nèi)的領域特異性。這些研究發(fā)現(xiàn)不僅賭博參與者對不同博彩游戲的參賭意愿具有領域特異性,而且參賭意愿和行為的前因變量也具有領域特異性。該結果大大拓展了風險行為領域特異性的理論適用范疇。

首先,人們對不同賭博游戲種類的參賭意愿并不相同,即使在風險的子領域內(nèi)也存在領域特異性。例如,通過對大學生自我報告的參賭意愿進行探索性因素分析,從13種博彩游戲中提煉出了代表參賭意愿較低的“低對弈性賭博”和代表參賭意愿較高的“高對弈性賭博” (孫悅等,2010)?；诎拈T居民為樣本的潛在類別分析發(fā)現(xiàn),居民對各種博彩游戲參賭意愿的潛在結構可分為三類：只為了試試運氣而偏好于部分游戲的“手氣組”(chance gambling)、單純?yōu)榱诵蓍e而對博彩游戲沒有偏好的“娛樂組” (entertainment gambling),以及偏好較強規(guī)則性和策略性游戲的“賭技組”組(technical gambling)(Liu et al.,Online)。

其次,人們參賭的原因和阻止賭博行為的因素也因游戲種類而異,說明前因變量對賭博行為的影響也具有領域特異性。如,一項研究從控制點的角度考察“信賭技”和“信手氣”對參賭意愿的影響,結果發(fā)現(xiàn)單一的控制點變量不能預測所有博彩游戲種類的參賭意愿。具體來說,運氣信念可預測足球彩票、中式彩票和百家樂當中的賭博行為;對于老虎機和沙蟹撲克來說,賭技信念可預測賭博行為;在其他 8種博彩項目中,二者皆不可預測(Zhou et al.,2012)。另一項研究測量了大學生樣本的參賭意愿、預期后悔和風險知覺,結果發(fā)現(xiàn)阻止賭博行為的因素因博彩游戲的種類而異。不參賭番攤、骰寶、賽馬由后悔規(guī)避所致;不參賭俄羅斯輪盤賭、中式彩票、沙蟹撲克是風險規(guī)避的緣故;不參賭百家樂、賽狗、足球彩票、廿一點、麻將、老虎機是后悔規(guī)避和風險規(guī)避共同作用的結果;而后悔規(guī)避和風險規(guī)避均不能解釋不參賭牌九(Li et al.,2010)。而基于澳門居民參賭行為的研究結果與自我報告的結果相印證：不參賭輪盤和沙蟹撲克由后悔規(guī)避決定;不參賭百家樂和賽狗由二者共同決定;而在其余 7種博彩項目中,風險規(guī)避和后悔規(guī)避都不能解釋不參賭的行為(黃貴海等,2013)。

5 研究不足與展望

綜上所述,大量實證依據(jù)中指出,風險的領域特異性問題正在得到越來越廣泛的關注。然而,由于對該問題的研究時間較短,還存在以下亟待解決和完善的方面：

第一,對于風險決策領域特異性的研究在理論框架、風險領域、研究工具等方面缺乏整合。基于風險?回報框架、進化理論和調(diào)節(jié)控制理論所劃分的決策領域的數(shù)目和內(nèi)容雖有重合,但不盡相同。這導致了現(xiàn)有研究無法在同一基礎上開展,基于不同理論的研究結果之間也難以進行比較?？紤]到不同人群對各風險領域的經(jīng)驗程度可能是是否出現(xiàn)領域特異性的影響因素,如較少涉及極限運動的人群對娛樂這一點風險領域缺乏認知,可能不會表現(xiàn)出對該領域的特殊偏好。未來研究者或可采用代表性更強的大樣本,避免特異性情境因素對領域劃分的干擾,從而整合現(xiàn)有理論的分歧。

第二,現(xiàn)有研究缺乏對風險子領域的檢驗?，F(xiàn)有研究已覆蓋了諸多風險領域,但這些領域的劃分不夠全面也不夠細致。部分已有研究也顯示出,在某些風險領域內(nèi),其子領域中風險傾向也不盡一致。例如,把金融領域細化為賭博領域和投資領域后,研究者發(fā)現(xiàn)二者的風險傾向并不一致(Blais &Weber,2006),其背后也有著不同的人格(Soane et al.,2010)、動機(Zou &Scholer,2016)機制基礎和影響因素。在賭博領域內(nèi)部,人們的參賭偏好和參賭偏好的前因變量也因博彩游戲種類而異?？梢?對于風險子領域的檢驗是完善領域特異性理論中不可或缺的一步。

第三,有關風險領域特異性前因變量的研究結果難以融合。近年研究嘗試從遺傳、環(huán)境、人格等角度發(fā)掘風險領域特異性的心理機制和深層規(guī)律,發(fā)現(xiàn)了風險行為領域特異性的前因變量的確存在規(guī)律,但該方面的探索尚為初級,其結果繁雜,難以融合統(tǒng)一。這些前因變量涉及的身心因素,跨越了基礎的基因和社會的職業(yè)層面的巨大鴻溝,但往往僅聚焦于單一層面的作用,忽視了其他層面的可能影響,也未能明確這些前因變量的層級關系。考慮到風險行為具有穩(wěn)定的遺傳基礎以及風險認知對領域特異性的廣泛影響,未來研究或可考慮聚焦于遺傳和認知層面,為探討領域特異性的前因變量提供更加客觀的實證證據(jù),以進一步探索和完善領域特異性的機制。

風險決策中的領域特異性問題具有深刻的理論意義和現(xiàn)實價值。一方面,對于不同領域決策特點的考量可促進傳統(tǒng)決策理論演化與發(fā)展,同時可促進探索風險傾向的機制及影響因素。另一方面,對于具體領域決策特點的研究有助于更好的指導人力資源的選拔、培訓、工作分配,以及組織文化的塑造和員工激勵方式等具體實踐。總的來說,對于風險行為決策領域特異性的探討正在快速發(fā)展、逐漸成熟。未來該領域研究可能需要針對以上這些問題予以加強。

致謝：匿名審稿專家對改進本文的邏輯和行文提出了寶貴意見,特此致謝。

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