1. 引言
2017年诺贝尔经济学奖获得者，理查德·泰勒凭借心理学和经济学交叉研究的研究成果蜚声国际，而其中一项重要课题心理账户(Tversky & Kahneman, 1981)，把风险决策和决策心理学带到了世界的眼前(Kahneman, Tversky, & Amos, 1979; Kahneman & Tversky, 1984; Kahneman, 2003)。同样是买一张200元音乐门票，同样是获得了200元，捡到200元的人比发了200元工资的人更愿意购买演唱会门票呢？是什么在影响人们的风险决策？毫无疑问，影响因素是众多的。从上世纪50年代至今，关于风险决策的影响因素研究从只注重外部客观的环境因素，到同时关注个体主观的内部因素，风险决策理论体系逐渐成熟。
对风险决策的研究是必要的。人们在了解了影响风险决策的因素后，就可以有意识地排除一些干扰因素和不必要的因素，从而做出更准确、更满意的决策。其次，在信息技术高度发达的今天，个体在做出决策时，不仅仅影响的是个人的利益，集体的利益也将受到影响。影响个体风险决策的原因涉及多元素，遗传、环境等，因此，为了更有效地培养、塑造个体的风险决策能力，对风险决策的研究具有理论和现实的双重意义。
本研究聚焦大学生群体，以大学生客观家庭社会经济地位(Social Economic Status，简称SES)为自变量，风险偏好水平为因变量，主观社会地位(Subjective Social Status，简称SSS)为中介变量，社会比较倾向为调节变量，研究大学生家庭SES对其风险偏好的影响机制，有以下理论的创新和意义：首先，本研究进行了选题的创新。学界研究风险决策的影响因素，焦点主要放在损益框架、情绪唤起等决策情境的角度。而本研究根据大学生群体的自身特点，将大学生的家庭环境——客观家庭社会经济地位作为自变量，尝试解释这之中的作用机制。其次，本研究加入了对大学生个体本身的变量，包括主观社会地位和社会比较倾向，将社会比较倾向作为调节变量，尝试研究社会比较倾向对主观社会地位的中介作用，进一步完善关于家庭社会经济地位和风险决策的研究理论体系。最后，本研究通过实证问卷调研，丰富了中国本土化的大学生家庭社会经济地位和风险决策的研究，为今后的研究提供了思路和借鉴。
2. 问题提出
进化心理学生活史理论的研究认为个体早期生活的SES对风险偏好有显著影响，具体来说，当个体拥有苦难的童年、贫困的家庭SES，或者生活在战争等死亡线索明显的地区时，其风险偏好会因此受到影响，个体会更倾向于承担风险(Ellis et al., 2017; Sheehy-Skefngton & Rea, 2017)。然而，Amir等人(2018)认为死亡线索并不是低SES个体风险偏好产生差异的必要因素。他们通过实验证明并主张个体童年时的家庭SES对其之后的风险偏好行为之间的关系，是一种不确定管理的观点。这是一个不同于生活史理论的策略。在这种策略中，那些早年经历过贫困、困难的人倾向于表现出将不确定性的负面成本最小化的偏好，即风险规避。如果个体判断自己无法承受最后令人失望的结果，那么个体在一开始判断和分析的时候，就会避免导致该结果的可能性，即低家庭SES的个体会更倾向于风险规避，而拥有高家庭SES的个体则会倾向于冒险决策。相对状态模型(Barclay et al., 2018)也支持Amir (2018)所提出的理论：家庭SES可以预测风险偏好(Amir et al., 2016)。
综上所述，提出假设：
H1：大学生客观家庭SES影响其风险偏好水平，高客观家庭SES的个体风险偏好水平更高，低客观家庭SES的个体风险偏好水平更低。
目前学界鲜少有直接研究有关个体SSS和风险偏好的关系。SSS主要通过社会比较获得，社会比较根据比较的方向可以分为上行比较、平行比较、下行比较，分别是进行社会比较的个体与比自己情况好、相等、差的对象进行比较。有研究者主张将社会比较倾向看作是一种人格特质，高社会比较倾向个体对向上比较的反应较消极，他们更多的时候倾向于向下比较(Buunk et al., 2001)，更容易产生高SSS。有研究表明高SSS可以有效预测个体的积极情绪，如自豪、愉悦等(Destin et al., 2012)；而当个体觉得自己拥有低SSS时，抑郁、愤怒、羞愧等消极情绪会不可避免地产生(Åslund et al., 2009; Chen et al., 2017; Safra et al., 2017; Park et al., 2013; Randell, 2016; Subramanyam et al., 2012; Talavera et al., 2018)。有研究者提出了另一种理论视角，即“风险即感觉”假说(Loewenstein et al., 2001)，该假说强调了在做决定时所经历的情感的作用。根据临床、生理和其他心理学子领域的研究表明，对危险情况的情绪反应往往与对这些风险的认知评估不同。当这种分歧发生时，情绪反应往往会驱动行为。风险即感觉的假设被证明可以解释很多抗拒用认知结果主义术语解释的现象。简单来说，个人的风险偏好水平会因为情感、情绪的改变而改变。个体的SSS水平会引发不同的情绪，而在决策过程中，情感会做出决策，会影响个体的风险决策偏好，这就是Slovic (2007)等人提出的情感启发式理论。
在真实的决策情境中，决策情境常常会与社会环境产生交互作用。有大量的风险决策研究一直集中在环境的作用上。有限理性假设的提出者Simon (1978)经过大量研究之后，他认为个人的决策能力及其所处环境对个体做出重要决策的过程会产生重大影响。
有一项实验(Mishra et al., 2014)尝试用两种非独立的风险途径来解决这些问题：基于需求的和基于能力的。结果如下：基于需求的路径表明，冒险是竞争劣势的产物，与风险敏感性理论一致。以能力为基础的路径表明，当人们具有增加冒险成功概率的能力或特征、冒险行为本身的期望值或者具有信号价值时，他们就会参与冒险(Mishra et al., 2017)。有研究表明社会地位的比较也对个体的风险决策产生影响(Ermer et al., 2008; Hill & Buss, 2010)。
综上，提出假设：
H2：大学生SSS在客观家庭SES对风险偏好的影响机制中起显著的部分中介作用。
H3：客观家庭SES对风险偏好的影响存在有调节的中介模型，其中社会比较倾向调节SSS中介作用的第一阶段。
研究假设模型如图1所示：
Figure 1. Hypothetical model
图1. 假设模型
3. 研究方法
(一) 研究对象
本研究采用线上问卷调查、随机方便抽样的方法，以在校大学生(包括研究生、博士生)为研究对象。此次调查为匿名调查，问卷包括大学生客观家庭SES问卷，主要收集大学生的父母受教育程度、父母职业以及家庭财产；主观社会地位问卷，测量大学生的主观社会地位；社会比较倾向问卷，测量大学生的社会比较倾向；简版汉语感觉寻求问卷，测量大学生的风险偏好水平。
本研究共收回问卷331份，在去除胡乱作答、规律作答、未完成的问卷后，有效问卷数量为313份，问卷有效率为94.56%。其中被试性别男98人(31.30%)，女215人(68.69%)，年龄范围为18~33岁(MD = 21.07, SD = 1.89)。
(二) 研究工具
(1) 客观家庭SES量表
本研究采用中国学者程刚等人(2018)提供的家庭SES评估方法进行计算。首先，基于问卷调查时学生报告的父母受教育程度、职业和家庭所有物信息，对这三个变量赋值。其中，父母的职业地位根据李春玲(2005)提供的当代中国职业声望指数对应替换；其次，分别取父母双方受教育程度和职业声望得分最高的一方作为这两个变量的得分，接着将三个变量转换为标准分，根据家庭SES的计算公式计算每个被试的家庭SES值。家庭SES得分越高表示客观家庭SES越高。本研究被试的家庭SES值区间是−7.90～4.27。本研究中客观家庭SES问卷的信度为0.83。
(2) 大学生SSS问卷
该问卷由程刚等人(2015)修订，共7个题项，主要用于测量大学生SSS水平，采用10点计分。要求被试从中选择最合适的分数代表自己的实际感受。问卷共包括人缘状况等7项指标。计分时所有项目的总分越高表明大学生SSS水平越高。本研究中主观社会地位量表的信度为0.84。
(3) 社会比较倾向问卷
社会比较倾向量表由Gibbons和Buunk (1999)编制，测量社会比较倾向个体差异的量表，即INCOM量表。共11个项目，两个维度：能力和观点。量表得分高的人表示个体的社会比较倾向越高。本研究中社会比较倾向量表的信度为0.81。
(4) 简版感觉寻求量表——汉语版
简版感觉寻求量表——汉语版(Brief Sensation Seeking Scale-Chinese Version, BSSS-C)由Chen等人(2013)修订，共8个题项，主要用于测量风险行为(包括使用酒精、烟草、毒品和性等风险行为)，采用李克特5级评分，要求被试从中选择最合适的等级代表自己的实际行为。包括四个维度：追求新鲜体验、难以忍耐单调生活、追求新鲜刺激、缺乏自律能力，所有项目的总分越高表示风险偏好越高。本研究中感觉寻求量表的信度为0.80。
(三) 统计分析与共同方法偏差控制
研究数据回收后进行人工录入校正和赋值操作。使用Excel进行预处理和分析，使用SPSS 23.0对变量进行统计描述和相关分析，使用层次回归检验主观社会地位的中介作用，使用PROCESS v3.0插件进行有调节的中介效应检验。
在研究中各变量通过使用同样方法测量时，导致变量间相关系数受到共同方法的影响发生的变化就是共同方法偏差。共同方法偏差会使研究结果与真实情况之间产生偏差，影响研究结论和效度。所以，在进行中介效应检验之前，必须对共同方法偏差进行统计控制(熊红星，张璟，郑雪，2013)。
本研究采用SPSS 23.0中Harman单因素检验进行共同方法偏差检验，根据主成分分析的结果显示，第一公因子的方差解释百分比为14.07%，本研究不存在严重的共同方法偏差，无需特别控制。
(四) 研究结果
1) 描述统计和相关分析
如表1所示，客观家庭SES、主观社会地位、社会比较倾向和风险偏好呈现两两正相关。
Table 1. Descriptive statistics and correlation analysis (N = 313)
表1. 描述统计和相关分析(N = 313)
变量名 |
M |
SD |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
1家庭SES总分 |
0.00 |
3.00 |
-- |
|
|
|
|
|
|
2父母受教育年限 |
12.35 |
3.77 |
.821** |
-- |
|
|
|
|
|
3父母职业声望 |
60.18 |
18.58 |
.822** |
.543** |
-- |
|
|
|
|
4家庭财产数量 |
11.54 |
2.78 |
.732** |
.398** |
.398** |
-- |
|
|
|
5风险偏好水平 |
22.58 |
5.43 |
.716** |
.543** |
.606** |
.558** |
-- |
|
|
6主观社会地位总分 |
40.48 |
11.66 |
.846** |
.656** |
.694** |
.666** |
.712** |
-- |
|
7社会比较倾向总分 |
36.65 |
7.78 |
.816** |
.677** |
.677** |
.585** |
.626** |
.723** |
-- |
注：*p < 0.05；**p < 0.01。
2) 中介效应检验
Table 2. Regression analysis of the mediating role of subjective social status (N = 313)
表2. 主观社会地位中介作用回归分析结果(N = 313)
查看步骤 |
查看路径 |
标准化回归方程 |
SE |
t |
第一步 |
c |
Y = 0.716X |
0.072 |
18.109*** |
第二步 |
a |
M = 0.846X |
0.117 |
28.010*** |
第三步 |
c’ b |
Y =0.401X + 0 .373M |
0.129 0.033 |
5.624*** 5.228*** |
注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
温忠麟等人(2014)提出运用层次回归分析中介效应进行检验。本研究参考此方法来检验SSS的中介作用。回归分析结果如表2所示。
第一步，将客观家庭SES作为自变量，风险偏好水平作为因变量纳入回归方程。第二步，将客观家庭SES作为自变量，主观社会地位作为因变量纳入回归方程。第三步，将客观家庭社会主观社会地位和共同作为自变量，风险偏好水平作为因变量纳入回归方程。回归系数均在统计层面显著。结果表明，与假设一致，主观社会地位在客观家庭SES和风险偏好水平间起部分中介作用。其中介作用关系如图2所示。
注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。
Figure 2. Mediation model
图2. 中介作用模型
3) 有调节的中介模型
为验证有调节的中介模型，本研究使用Hayes的Process v3.0模型7 (有调节的中介效应检验模型)，分析主观社会地位在“客观家庭SES × 社会比较倾向”及其交互，对风险偏好水平的影响中的中介作用。以风险偏好水平为因变量，以客观家庭SES总分和三个维度(父母受教育年限、父母职业声望、家庭财产数量)分别为自变量，以主观社会地位为中介变量，社会比较倾向为调节变量，进行有调节的中介效应分析，结果如表3所示：
Table 3. Test results of moderated mediation model (N = 313)
表3. 有调节的中介模型检验结果(N = 313)
|
t |
p |
LLCI |
ULCI |
家庭SES |
−0.0912 |
0.9274 |
−0.0294 |
0.0268 |
父母受教育年限 |
−0.9388 |
0.3486 |
−0.0429 |
0.0152 |
父母职业声望 |
−3.2070 |
0.0015 |
−0.0157 |
−0.0038 |
家庭财产数量 |
−0.2381 |
0.8120 |
−0.0456 |
0.0357 |
社会比较倾向的调节效应如表4所示：
Table 4. Moderating effect of social comparison orientation (N = 313)
表4. 社会比较倾向的调节效果(N = 313)
社会比较倾向 |
Effect |
BootSE |
BootLLCI |
BootULCI |
低水平(M − 1SD) |
0.0752 |
0.0117 |
0.0535 |
0.0993 |
中间水平(M) |
0.0599 |
0.0100 |
0.0409 |
0.0803 |
高水平(M + 1SD) |
0.0395 |
0.0108 |
0.0182 |
0.0602 |
从表4可知，社会比较倾向可以调节大学生父母职业声望通过对大学生风险偏好水平的影响。结果显示，当社会比较倾向较低时，间接效益显著(Indirect effect = 0.0752，LLCI = 0.0535，ULCI = 0.0993，置信区间不包含零)；当社会比较倾向较高时，间接效益显著(Indirect effect = 0.0395，LLCI = 0.0182，ULCI = 0.0602，置信区间不包含零)。与假设3一致，有调节的中介效应模型成立。
4. 讨论
本研究通过线上问卷调查的方法，尝试进一步探索SSS和社会比较倾向在大学生家庭SES对风险偏好的影响之间的作用机制。结果发现：大学生的家庭SES、SSS、社会比较倾向与其风险偏好水平之间均呈现两两高相关，具体表现为：(1) 家庭SES可以有效预测个体SSS，Huang等人(2017)通过中国农村到城市的SES和SSS的研究支持了这一结果，即高SES可以有效预测个体的SSS；(2) 大学生家庭SES、SSS可以有效预测个体风险偏好水平，这验证了Adamkovic和Martoncik (2017)的研究结果：贫困会对个体的决策产生影响，具体来说，低家庭SES个体更不容易承担风险，更倾向于损失规避，避免风险。(3) SSS在家庭SES和风险偏好之间起显著的中介作用，这与西南地区研究者研究结果一致(唐昕怡，2019)。(4) 社会比较倾向调节SSS中介作用的第一阶段。值得一提的是，在检验有调节的中介模型时，只有当自变量是父母职业声望时，社会比较倾向调节的中介模型才是显著的。本研究认为在日常生活环境下，在评价一个个体的客观家庭SES时，父母受教育年限和家庭财产数量都是不易获取的信息，而父母的职业则是最容易进行比较的一个维度。
综合Amir等人(2018)的理论和本研究的结果：高家庭SES的个体往往通过社会比较可以得到高SSS，因此更倾向于进行冒险行动；而低家庭SES个体经过社会比较产生低SSS，再加上由于无法承担损失的结果等原因，他们反而更倾向于风险规避。在现实生活中，大学生群体面对无数风险决策，选择的结果将会影响个体发展。如果自身家庭拥有高SES，或者说大学生感受到较高的SSS时，在做出选择的过程，更应该理性客观地分析，不能因为自己所拥有的丰富资源而盲目冒险，被赌徒心理操控，应该更加理性客观地进行分析和思考，尽量避免不必要的损失；而对于家庭SES较低，或者SSS水平较低的大学生来说，也没必要时刻被自身资源的欠缺所限制，决策时瞻前顾后，畏首畏尾，在重要决策时可以适当“大胆一博”，以免错失重要的机会。
同时，本研究也存在以下待改进和深入的地方：
首先，由于本研究持续时间短，取样时间段过于集中，再加上取样方法、取样时间、取样地区等因素的限制，收集到的有效问卷数量只有313份，样本代表性低，无法覆盖其他地区。虽然，本研究提出的假设都得到了全部或部分验证，但若研究结论需要推广，研究模型的适应性提高，则需要更大的样本量支持。
其次，本研究使用的工具也带来了一定的限制。本研究所采用的量表都为自评量表，被试一人即可完成，量表中的一些问题是以反面的形式展现，被试出于自我维护、逆反等心态，可能会隐瞒内心真实的想法，而虚假作答，影响研究结果的真实性。再加上本研究采取线上发放问卷，主试无法看到被试回答问卷时的状况，因此不能排除个体在填写问卷时不客观的现象。以上这些情况都会影响本研究结果的准确性和真实性。
最后，本研究的研究模型有待丰富和深入。当个体在进行社会比较时，被试的情绪、动机等因素可能会发生变化(毕玉芳，2006；刘永芳等，2010；李涛，2012)，但本研究并没有进行深入。因此，未来的研究可以采用更多样的取样方法，如收取行为数据、或采用启动范式研究SSS与情绪的共变对被试风险偏好的影响。