情緒因素影響下的煤礦企業(yè)沖突管理演化博弈分析

李 琰，肖雨晨

(西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710054)

長期以來，煤礦行業(yè)的安全生產(chǎn)問題一直備受社會(huì)關(guān)注。2022年，全國礦山共發(fā)生事故367起，死亡518人，同比分別下降3.4%和2.4%[1]。隨著主體安全責(zé)任的有效落實(shí)、監(jiān)察執(zhí)法力度的不斷加大，煤礦行業(yè)安全生產(chǎn)工作取得了明顯成效。影響煤礦安全生產(chǎn)的因素眾多，人的不安全行為是事故頻發(fā)的重要原因[2，3]。同時(shí)，煤礦安全生產(chǎn)涉及的各主體之間的相互作用關(guān)系也會(huì)影響事故的發(fā)生[4]。在作業(yè)過程中，礦工與管理者難免會(huì)由于心理認(rèn)知差異[5]、情緒狀況[6]、領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格[7]等形成反對意見，不可避免地會(huì)產(chǎn)生沖突。在一定程度上，這些沖突會(huì)降低班組成員之間的信賴程度，抑制班組成員齊心完成安全生產(chǎn)目標(biāo)的決心，從而影響企業(yè)的安全生產(chǎn)。但沖突不僅只會(huì)給組織帶來消極影響，建設(shè)性的沖突處理方式也能給組織帶來積極影響[8]。在煤礦企業(yè)中，及時(shí)地正向干預(yù)管理者和礦工之間的沖突，礦工的執(zhí)行能力就會(huì)越強(qiáng)，該煤礦企業(yè)的應(yīng)急管理水平就會(huì)越高，極大地降低了不安全事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)[9]。且班組內(nèi)人際關(guān)系也會(huì)越和諧穩(wěn)定，礦工和管理者對于安全生產(chǎn)的共同意愿加深，最終能夠提高組織的安全生產(chǎn)績效[10]。因此，沖突管理就顯得尤為重要。

礦井的環(huán)境和工作內(nèi)容十分特殊和復(fù)雜，對人的情緒消耗較為嚴(yán)重[11]。而情緒又是不安全行為的直接誘因，緊張、煩悶等不穩(wěn)定情緒會(huì)提高不安全事故發(fā)生的概率[12]，因此對礦工和管理者情緒的研究也已成為亟待解決的熱點(diǎn)?，F(xiàn)有研究[13，14]在沖突演化的過程中未能考慮到主體情緒因素的作用，具有一定的局限性。在現(xiàn)實(shí)中，人的情緒會(huì)引導(dǎo)其認(rèn)知發(fā)展變化，顯著影響自身面臨沖突事件時(shí)的信息理解、判斷和行為的選擇[15]。實(shí)際的沖突過程中，考慮參與主體的行為決策或多或少會(huì)受到情緒這種非理性因素的影響。

由QUIGGIN[16]提出的等級依賴期望效用(RDEU)理論，能立足于沖突過程中決策者面對不確定條件時(shí)不同的情緒，構(gòu)建不同情緒狀態(tài)下的非線性決策權(quán)重，將非理性因素納入行為決策的選擇中。熊國強(qiáng)[17]基于RDEU理論構(gòu)建非期望效用下博弈模型，為研究納什均衡與博弈主體情緒因素之間的相關(guān)性奠定了基礎(chǔ)。綜上所述，本文通過建立包含情緒函數(shù)的RDEU非對稱演化博弈模型，尋求在隨機(jī)情緒組合下的均衡解，分析礦工和管理者在沖突過程中的決策特征，為有效治理沖突事件、促進(jìn)煤礦安全生產(chǎn)提供理論依據(jù)和建議。

1 基于RDEU理論的沖突管理博弈模型構(gòu)建

1.1 RDEU理論

等級期望效用理論(RDEU)是一種包含個(gè)體的心理偏好和情緒的效用理論，該理論視決策主體為不完全理性，通過“效用函數(shù)U(x)”和“決策權(quán)重函數(shù)π(x)”定義的實(shí)值函數(shù)V來表示決策主體對策略的偏好，即：

式中，對于策略集合X={xi；i=1，2，…，n}，參與者以概率P{X=xi}=pi對策略xi排序，并規(guī)定x1>x2>…>xn。定義策略xi的效用等級為Rpi：

Rpi=P{X≤xi}=pt+pt+1

(2)

該策略xi的概率分布函數(shù)即為Rpi。此外，

π(xi)=w(pi+1-Rpi)-w(1-Rpi)

(3)

w(·)為情緒函數(shù)，pi是該決策的客觀概率。在情緒因素影響下，主觀概率函數(shù)滿足w(pi)=piri，ri為情緒指數(shù)，且ri>0[18]。當(dāng)ri<1時(shí)，w(pi)為悲觀情緒函數(shù)；當(dāng)ri>1時(shí)，w(pi)為樂觀情緒函數(shù)；當(dāng)ri=1時(shí)，w(pi)為無情緒函數(shù)。RDEU理論引入行為策略的等級分布函數(shù)和情緒函數(shù)構(gòu)成累積非線性決策權(quán)重，通過這種非線性的決策概率，探究沖突事件下，礦工和管理者的情緒狀態(tài)對行為策略的作用。

1.2 模型假設(shè)

在對煤礦企業(yè)的沖突研究中，導(dǎo)致沖突產(chǎn)生的影響因素是多方面的。由于班組成員的異質(zhì)性和多樣性，使得礦工在日常的作業(yè)過程中由于學(xué)識背景、價(jià)值觀念和利益訴求等差異與管理者產(chǎn)生意見或決策的分歧成為必然[19]。此外，隨著煤礦企業(yè)供給側(cè)改革的深入，部分煤礦企業(yè)內(nèi)部的轉(zhuǎn)型升級暴露出的管理體制和觀念問題，不可避免地會(huì)使礦工產(chǎn)生不支持、不認(rèn)同的消極心理，加大與管理者發(fā)生沖突的可能性[20]。

據(jù)此假設(shè)因煤礦企業(yè)改革而規(guī)定的績效考核制度遭到了礦工的反對。傳統(tǒng)煤礦企業(yè)本身發(fā)展歷史久遠(yuǎn)，礦工的年齡較大且部分工作難以量化，不認(rèn)可將上級主觀性較強(qiáng)的評判作為績效考核的結(jié)果，沖突由此展開。其中，涉及礦工和管理者兩類博弈主體，并提出博弈模型的假設(shè)如下：

1)在發(fā)生沖突事件時(shí)，假設(shè)礦工的策略集為{對抗、緩和}，管理者的策略集為{壓制、讓步}。且礦工采取“對抗”策略的概率為p，管理者采取“壓制”策略的概率為q。在博弈過程中，引入雙方情緒函數(shù)w(p)=pr1、w(q)=qr2，其中r1、r2分別為礦工和管理者的情緒指數(shù)，且滿足r1>0，r2>0。

2)在雙方博弈的過程中，礦工采取“對抗”策略會(huì)為自身爭奪到V1的利益，管理者采取“壓制”策略會(huì)為自身爭奪到V2的利益，但此種抗?fàn)幮袨橐矔?huì)產(chǎn)生一定的安全風(fēng)險(xiǎn)S。當(dāng)?shù)V工和管理者都抗?fàn)帟r(shí)，礦工承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的比例為a，管理者承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的比例為1-a；當(dāng)?shù)V工對抗、管理者緩和沖突時(shí)，雙方承擔(dān)折扣因子為m的風(fēng)險(xiǎn)成本，且礦工和管理者承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)比例分別為b、1-b；當(dāng)?shù)V工緩和沖突、管理者壓制時(shí)，雙方承擔(dān)折扣因子為n的風(fēng)險(xiǎn)，礦工承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的比例為c，管理者承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的比例為1-c。

3)礦工對抗的同時(shí)，管理者進(jìn)行壓制，會(huì)加劇雙方的沖突，使得發(fā)生安全事故的風(fēng)險(xiǎn)更大。根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況，當(dāng)?shù)V工和管理者都選擇對抗時(shí)的收益比雙方退讓一步時(shí)小。故得到如下的收益大小關(guān)系：對礦工而言，V1-mbS>-C1>-C1-ncS>V1-aS。對于管理者而言，V2-n(1-c)S>-C2>-C2-m(1-b)S>V2-(1-a)S。于是，構(gòu)建博弈演化收益矩陣見表1。

表1 礦工與管理者的收益矩陣Table 1 Revenue matrix of miners and managers

1.3 礦工沖突管理的RDEU博弈模型

根據(jù)RDEU相關(guān)理論以及模型基本假設(shè)，建立了礦工和管理者博弈雙方的策略收益、概率、效用等級和決策權(quán)重，分別見表2和表3。

表2 礦工各策略對應(yīng)的概率分布、秩及決策權(quán)重Table 2 The probability distribution，rank and decision weight of each miners’ strategy

表3 管理者各策略對應(yīng)的概率分布、秩及決策權(quán)重Table 3 The probability distribution，rank and decision weight of each managers’ strategy

于是，礦工對應(yīng)的RDEU期望效用函數(shù)為：

Up=(V1-mbS+C1)(p-pq)r1+ncS(1-q)r1+

(aS-C1-ncS-V1)(1-pq)r1+V1-a

(4)

管理者對應(yīng)的RDEU期望效用函數(shù)為：

Uq=(V2-nS+ncS+C2)(q-pq)r2+(mS-mbS)(1-p)r2+

(-C2-mS+mbS-V2+S-aS)(1-pq)r2+V2-S+aS

(5)

2 礦工沖突管理的RDEU博弈模型演化均衡解

根據(jù)納什均衡求解的基本方法，當(dāng)?shù)V工和管理者雙方都采用混合策略，即p、q∈(0，1)時(shí)，將礦工和管理者的RDEU期望效用函數(shù)分別對p、q求偏導(dǎo)，可得：

r1(q-1)(p-pq)r1-1(C1+V1-mbS)

(6)

r2(p-1)(q-pq)r2-1(C2+V2-nS+ncS)

(7)

令A(yù)=C1+V1-mbS，B=C1+V1-aS+ncS，D=C2+V2-nS+ncS，E=C2-S+V2+aS+mS-mbS，其中A>0，B<0，D>0，E<0。

且令偏導(dǎo)為0，得到?jīng)_突管理RDEU博弈模型的納什均衡解滿足的條件：

A(p)r1-1(1-q)r1+Bq(1-pq)r1-1=0

(8)

D(q)r2-1(1-p)r2+Ep(1-pq)r2-1=0

(9)

對該組方程組求解需要對情緒指數(shù)進(jìn)行分類討論。因此，本文就博弈雙方情緒狀態(tài)表現(xiàn)為“雙方均理性”、“僅有一方理性”和“雙方均非理性”三種情況進(jìn)行討論。

2.1 雙方均為理性狀態(tài)

當(dāng)?shù)V工和管理者都處于理性狀態(tài)時(shí)，r1=r2=1。將其代入式(8)、式(9)中可得礦工和管理者的混合策略均衡解為：

在現(xiàn)實(shí)情況下，受主客觀諸多因素的影響，博弈參與雙方容易帶有非理性情緒，故理性狀態(tài)下的沖突博弈在現(xiàn)實(shí)中較難出現(xiàn)。

2.2 一方為理性狀態(tài)，另一方受情緒影響

在實(shí)際情況下，由于管理者掌握充足的信息資源和一定社會(huì)資源，是企業(yè)的規(guī)則制定者與打破者，在沖突事件中更易于保持理性思維。因此，將管理者假設(shè)為理性博弈主體，其行為符合有限理性假設(shè)，即r2=1。而相較之下，礦工處于被動(dòng)地位，獲取的信息資源不對稱，當(dāng)實(shí)際收益與理想需求條件不符時(shí)會(huì)產(chǎn)生非理性情緒，從而影響其行為決策，即r1≠1。參考RDEU沖突博弈模型中情緒函數(shù)的特征，將礦工帶有的情緒分為“樂觀”和“悲觀”兩種來分析。

根據(jù)此混合策略的納什均衡解可知，當(dāng)管理者處于理性狀態(tài)、礦工處于樂觀狀態(tài)時(shí)，管理者的最佳策略選擇為“讓步”，通過協(xié)商的方式調(diào)解雙方?jīng)_突，與礦工和解，而礦工卻會(huì)在一定程度上選擇“對抗”策略。因此，在應(yīng)對沖突事件時(shí)管理者應(yīng)該注重信息的公開與傳遞，在規(guī)劃工作、制定決策時(shí)鼓勵(lì)礦工積極參與，對潛在的沖突及時(shí)與礦工進(jìn)行協(xié)商，綜合礦工可能出現(xiàn)的“緩和”態(tài)度，采取最優(yōu)的解決措施。

根據(jù)此混合策略的納什均衡解可知，當(dāng)管理者處于理性狀態(tài)、礦工處于悲觀狀態(tài)時(shí)，管理者不會(huì)一度傾向于“讓步”策略，而會(huì)在一定程度上選擇“壓制”的策略，從而使得礦工緩和沖突，逐步退讓。當(dāng)?shù)V工極度悲觀時(shí)，由于他們獲取的相關(guān)信息相較閉塞、需求未能得到滿足、認(rèn)知較為片面等，可能使其對沖突事件的認(rèn)識主觀、越發(fā)激進(jìn)。此種情況下，管理者會(huì)選擇一定比例的“壓制”策略來面對極度悲觀的礦工群體。

2.3 雙方均受情緒影響

礦工和管理者雙方都受到情緒的影響，做出非理性的決策，此時(shí)r1≠1，r2≠1。礦工與管理者的反應(yīng)函數(shù)分別如下：

為了分析情緒指數(shù)的變化對于博弈方行為決策的影響，將p、q分別看作r1、r2的函數(shù)，并記為p(r1)、q(r2)。通過對p(r1)、q(r2)求導(dǎo)，根據(jù)其一階導(dǎo)數(shù)觀察情緒指數(shù)r1、r2對p、q的影響。

1)當(dāng)q0在(0，1)和(1，+∞)上恒成立，則p(r1)為r1的增函數(shù)。反映出當(dāng)管理者采取“壓制”策略的概率小于A/(A-B)時(shí)，隨著情緒指數(shù)r1增大，即礦工越來越樂觀時(shí)，會(huì)趨于選擇“對抗”的行為策略。礦工通過反抗行為爭取自身利益，當(dāng)其帶有樂觀情緒時(shí)，會(huì)認(rèn)為管理者終將妥協(xié)并滿足礦工訴求，因此礦工會(huì)繼續(xù)堅(jiān)持“對抗”策略以獲取更多的利益。

2)當(dāng)q>A/(A-B)時(shí)，p′(r1)<0在(0，1)和(1，+∞)上恒成立，則p(r1)為r1的減函數(shù)。反映出當(dāng)管理者采取“壓制”策略的概率大于A/(A-B)時(shí)，若礦工處于樂觀的情緒，隨著情緒指數(shù)r1增大，選擇“對抗”的行為策略概率會(huì)減小，期望通過妥協(xié)的態(tài)度來化解沖突。但若礦工處于悲觀的情緒中，會(huì)趨于選擇“對抗”的策略。當(dāng)管理者對礦工的對抗行為采取壓制的態(tài)度時(shí)，由于礦工處于樂觀情緒，考慮到自身進(jìn)一步對抗時(shí)付出的人力和物力等成本，因此會(huì)轉(zhuǎn)而退讓。當(dāng)?shù)V工處于悲觀情緒時(shí)，相信管理者為了維護(hù)己方利益而不斷地進(jìn)行壓制，會(huì)產(chǎn)生“破窗效應(yīng)”，堅(jiān)持與管理者抗?fàn)幍降住?/p>

3)當(dāng)q=A/(A-B)時(shí)，p′(r1)=0在(0，1)和(1，+∞)上恒成立，則p(r1)的變化與r1無關(guān)。當(dāng)管理者以q=A/(A-B)的固定概率做出決策時(shí)，礦工會(huì)相應(yīng)地采取一定的行動(dòng)，其策略選擇不受情緒影響，而此種情況與實(shí)際不符。

同樣地，對式(13)進(jìn)行分析，可知故q′(r2)的正負(fù)取決于p和D/(D-E)的大小關(guān)系。下面分情況予以討論：

1)當(dāng)p0在(0，1)和(1，+∞)上恒成立，則q(r2)為r2的增函數(shù)。當(dāng)?shù)V工采取“對抗”策略的概率小于D/(D-E)時(shí)，隨著情緒指數(shù)r2增大，管理者愈發(fā)樂觀，認(rèn)為礦工會(huì)主動(dòng)退步以緩和沖突，所以管理者會(huì)趨于選擇“壓制”的行為策略。

2)當(dāng)p>D/(D-E)時(shí)，q′(r2)<0在(0，1)和(1，+∞)上恒成立，則q(r2)為r2的減函數(shù)。反映出當(dāng)?shù)V工采取“對抗”策略的概率大于D/(D-E)時(shí)，若管理者處于樂觀的情緒，隨著情緒指數(shù)r2增大，選擇“壓制”的行為策略概率會(huì)減小，期望通過與礦工的和平對話來化解爭端。但若管理者處于悲觀的情緒中，會(huì)不斷推進(jìn)對礦工的“壓制”策略。

3)當(dāng)p=D/(D-E)時(shí)，q′(r2)=0在(0，1)和(1，+∞)上恒成立，則q(r2)的變化與r2無關(guān)。p=D/(D-E)的固定概率是影響礦工行為決策的臨界點(diǎn)，此時(shí)，管理者會(huì)相應(yīng)地對自身決策進(jìn)行調(diào)整，而與情緒變化無關(guān)，但此種情況與實(shí)際不符。

3 數(shù)值模擬

基于前文博弈模型的建立和求解分析，為了觀察不同情緒對博弈雙方?jīng)Q策行為的影響，以驗(yàn)證模型的性質(zhì)與適用性，利用MATLAB軟件進(jìn)行數(shù)值模擬仿真。根據(jù)前文假設(shè)條件，設(shè)定模型的具體數(shù)值為：C1=0.5，V1=1，C2=0.6，V2=1.2，S=6，a=0.5，m=0.2，b=0.55，n=0.2，c=0.45，易得A=0.84，B=-0.96，D=1.14，E=-0.66。則雙方均為理性狀態(tài)時(shí)混合策略均衡解為：

根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況，雙方均為理性狀態(tài)非常少見。下面通過MATLAB軟件對博弈雙方均帶有情緒時(shí)的行為決策進(jìn)行三維圖像描述。

1)礦工受自身情緒和對方行為策略影響的情況。礦工在悲觀情緒中受管理者決策影響的三維示意如圖1所示，當(dāng)r1∈(0，1)，即礦工處于悲觀情緒中，一旦認(rèn)為管理者選擇“壓制”策略的概率q小于0.47時(shí)，隨著r1的不斷增加，其選擇“對抗”的概率p也不斷增加。反之，當(dāng)?shù)V工認(rèn)為管理者選擇“壓制”策略的概率大于0.47時(shí)，隨情緒指數(shù)r1的增加，礦工選擇“對抗”策略的概率會(huì)逐漸下降。并且q越大，p下降幅度越大。

圖1 礦工在悲觀情緒中受管理者決策影響的三維示意Fig.1 Three-dimensional diagram of miners affected by managers’ decisions in a pessimistic mood

而當(dāng)r1∈(1，5)時(shí)，即礦工處于樂觀情緒中，如圖2所示，當(dāng)q小于0.47時(shí)，p隨r1的增大而增大，且增加的幅度較大；當(dāng)q大于0.47時(shí)，p隨r1的增大而減小。礦工認(rèn)為管理者選擇“壓制”策略的概率較小時(shí)，隨情緒越來越樂觀，更傾向于選擇“對抗”策略以爭取更多利益，而當(dāng)他們認(rèn)為管理者選擇“壓制”策略的概率較大時(shí)，樂觀狀態(tài)下的礦工會(huì)考慮緩和對抗，通過讓步來避免遭受損失。

圖2 礦工在樂觀情緒中受管理者決策影響的三維示意Fig.2 Three-dimensional diagram of miners affected by managers’ decisions in an optimistic mood

2)管理者受自身情緒與對方行為策略影響的情況，如圖3所示，當(dāng)r2∈(0，1)，即管理者處于悲觀情緒中，管理者認(rèn)為礦工選擇“對抗”策略的概率p<0.63時(shí)，隨著r2的不斷增加，其選擇“壓制”的概率q會(huì)不斷增加。而當(dāng)?shù)V工選擇“對抗”策略的概率p>0.63，管理者情緒指數(shù)r2越小，即越悲觀情緒，此時(shí)很大程度上會(huì)堅(jiān)持“壓制”策略。同樣地，當(dāng)r2∈(1，5)時(shí)，即管理者處于樂觀情緒中，如圖4所示，當(dāng)p<0.63時(shí)，q隨r2的增大而增大，且增加幅度大；當(dāng)p>0.63時(shí)，q隨r2的增大而減小。

圖3 管理者在悲觀情緒中受礦工決策影響的三維示意圖Fig.3 Three-dimensional diagram of managers affected by miners’ decisions in a pessimistic mood

圖4 管理者在樂觀情緒中受礦工決策影響的三維示意Fig.4 Three-dimensional diagram of managers affected by miners’ decisions in an optimistic mood

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié) 論

情緒對沖突事件博弈主體的策略選擇影響顯著，礦工和管理者的非理性情緒不利于有效處理沖突問題?？偟膩碚f，對于礦工和管理者而言，當(dāng)其處于悲觀情緒時(shí)會(huì)偏向于采取“對抗”的強(qiáng)硬行為表達(dá)訴求，爭取更多的利益；而當(dāng)其處于樂觀情緒時(shí)，提高了和平解決沖突的概率，傾向于選擇“緩和”或“讓步”的保守行為策略。此外，礦工和管理者采取何種方式應(yīng)對沖突事件還取決于其對另一方策略選擇的判斷。當(dāng)博弈主體認(rèn)為對方選擇抗?fàn)幮袨榈母怕市∮谀骋婚撝禃r(shí)，所處的樂觀情緒會(huì)使其采取抗?fàn)幮圆呗缘母怕试絹碓酱?，以爭取最多的利益。反過來，當(dāng)博弈主體認(rèn)為對方選擇抗?fàn)幮袨榈母怕蚀笥谀骋婚撝禃r(shí)，受悲觀情緒影響，其選擇抗?fàn)幮袨榈母怕室矔?huì)減少。

4.2 建 議

1)重視礦工群體訴求，促進(jìn)信息順暢流通。管理者應(yīng)該積極地了解礦工各個(gè)階段的心聲與訴求，結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況盡力滿足員工的基本需求。此外，管理人員也需要加強(qiáng)與礦工之間的信息交流，對于作業(yè)過程中的重要信息及時(shí)上傳下達(dá)，弱化信息不對稱可能帶來的雙方認(rèn)知偏差，這樣就可以為作業(yè)中雙方行為決策做出科學(xué)合理的判斷提供充分的參考依據(jù)。

2)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)情緒監(jiān)測，干預(yù)疏導(dǎo)消極情緒。在管理過程中應(yīng)注重礦工的情緒波動(dòng)，加強(qiáng)對礦工的風(fēng)險(xiǎn)情緒監(jiān)測。管理人員應(yīng)定時(shí)下沉到作業(yè)現(xiàn)場，去基層觀察與感受，對部分礦工出現(xiàn)的消極情緒及時(shí)進(jìn)行心理疏導(dǎo)，加強(qiáng)人文關(guān)懷，提供科學(xué)、合理的心理教育，讓礦工正當(dāng)?shù)靥岢銎湓V求并予以解決，有效緩解沖突事件升級與惡化。