感知校园氛围对大学生手机依赖的影响:有调节的中介

徐文明,王艳辉,罗苏梅,叶彩霞,方烨仪

(1.嘉应学院 心理咨询中心,广东 梅州 514015;2.嘉应学院 教育科学学院,广东 梅州 514015)

1 问题提出

现如今，手机已不在是单纯的通讯工具，而是人们交友、娱乐、购物、学习等活动的重要载体。根据互联信息中心的报告显示[1]，截至2017年12月，我国手机网民规模达7.53亿人，其中手机上网人群的比例已由2016年的95.1%上升为97.5%。由于过度使用手机而形成一种对手机有着强烈、持续的痴迷感觉，并伴随社会功能受损，学术界称之为“手机依赖”[2]。与其他群体相比，大学生手机依赖群体检出率比例较高[3]。大量研究证实了手机依赖对大学生的身心健康具有负面影响[4-6]。因此，探究大学生手机依赖的影响因素及其作用机制是十分必要的。

根据生态系统理论的观点，家庭环境是影响心理与行为发展的主要因素。对于社会化程度较高的大学生而言，家庭因素在自身心理的影响会更加式微[7]。因为处于青年期的大学生对自主性的需要增加，社会交往频繁，而表征着监督与控制的家庭因素正好违背了这一需要，学校环境则填补了家庭因素所留下的空间[8]。因此，相比基础教育阶段的学生，学校环境对于大学生的心理发展起着更为关键性的作用。有研究发现，感知到积极校园氛围的学生表现出较少的攻击行为、网络问题、犯罪行为[9-10]。相反，感知到消极校园氛围的学生会有更多的辍学率[11]。作为当前大学生群体中比较流行的行为问题，手机依赖属于一种过度使用手机而产生的适应性问题。适应性的结果是对环境感知的产物[12]。当学生感知到积极的校园氛围时，他们会减少在虚拟空间中消磨的时间。相反，当学生感到消极的校园氛围时，可能会通过手机来增加来自虚拟空间的人际支持。因此，本研究预测：积极的感知校园氛围显著负向预测大学生的手机依赖行为。

社交焦虑很可能是学校氛围影响手机依赖的中介变量。一方面，根据广义焦虑理论，当个体经历压力时，会体验到一种或多种负面情绪，如失望、恐惧、愤怒等。这些负性情绪很有可能诱发个体的非适应性行为[13]。个体为了缓解内在的高焦虑感，会愿意花费过多时间扩展和建立线上新的人际关系，从而补偿现实人际关系,反过来这种社交焦虑感也让智能手机用户更容易上瘾[14]。另一方面，感知学校氛围与焦虑情绪呈现负向关系[15]，即感受到良好的学校氛围的个体报告更少的焦虑感，感知较多负性学校氛围的个体报告更多的焦虑[16]。因此，有理由推测，社交焦虑在感知校园氛围与手机依赖氛围之间起着中介作用。

此外，个体—环境交互作用模型[17]认为，环境因素对个体心理发展的影响程度与个体的心理素质密切关联。其中，自我控制是个体非常重要的一项心理素质。例如，在面对同样的环境时，自我控制特质上得分高的个体在反应行为之前会进行思考和计划，并且更能抵制外界的诱惑[18]，而自我控制得分比较低的个体因为无法调控个人资源，也就无法减弱环境风险因素和问题行为之间关系[19]。一般来说，不良的学校环境通过与个体素质的相互作用对手机依赖产生影响，而高自我控制能力则能有效缓冲它对手机依赖行为的不良影响，同时能有效缓冲社交焦虑对手机依赖行为的影响。自我控制可能在校园氛围影响社交焦虑、手机依赖的过程中起着调节作用。其次，从认知加工角度出发，尽管许多个体都经历了紧张和压力，但并非所有经历紧张和压力的人都会出现非适应性行为，自我控制起着必要的缓冲或者保护性作用。因此基于个体—环境交互作用模型和认知理论的基础之上，有理由推测自我控制更有可能与个体、环境进行交互作用从而影响个体的心理与行为的发展，其实扮演是调节变量的角色。为此，自我控制可能在感知校园氛围影响社交焦虑、手机依赖以及社交焦虑影响手机依赖的过程中起着调节作用。本研究假设：自我控制在校园氛围—社交焦虑、社交焦虑—手机依赖、校园氛围—手机依赖这三者之中存在调节作用，即不同自我控制调节了中介过程前后半路径和直接路径(见图1)。

图1 假设模型Fig.1 Hypothesis model

2 研究方法

2.1 被试选取

采用方便取样的方法于2018年4—5月间在广东省选取2所本科院校821名学生集体施测，其中31名被试没有完整填写问卷或者回答不认真而被剔除，最终有效被试为790名，有效率为96.22%。其中男生369名，女生421名；大一学生223名，大二学生204名，大三学生为243名，大四学生120名。平均年龄为20.15岁，标准差为(SD=1.147)。

2.2 研究工具

2.2.1 学校氛围问卷

采用学校氛围问卷测查青少年所感知的学校氛围[20]。该问卷分为3个因子：教师支持、同学支持和自主机会。每个分量表的平均得分越高，该因子上获得帮助、支持就越多。该问卷按1～4级评分，在中国青少年样本中具有良好的信效度。本研究中，各维度的Cronbach’sa系数为0.82(教师支持)、0.85(同学支持)和0.78(自主机会)。

2.2.2 自我控制量表

采用Grasmick编制、屈智勇等人[21]修订的自我控制量表。量表共16个题目，包含3个维度：自我情绪性、简单化倾向和冲动冒险。每个题目采用5分评级，从“完全不符合”到“完全符合”，分别评定为“1～5”分。为了更加一目了然，本研究中对原正向计分的项目进行反向计分，原反向计分的项目正常计分，分别计算三分量表得分。量表总分代表个体自我控制能力的总体水平，得分越高，说明个体的自我控制能力越高。总量表的Cronbach'sa系数为0.733，3个维度Cronbach'sa系数分别为0.64、0.64和0.73。

2.2.3 社会焦虑量表

交往焦虑量表用于评定独立于行为之外的主观社交焦虑体验的倾向。该量表包含15个题目单维量表，按5级评分制予以回答，其总评分从15～75。得分越高表明社交焦虑程度越高。本研究中，该量表的Cronbach'sa系数为0.86。

2.2.4 手机依赖量表

采用Leung编制[22]，黄海等[23]中文版信效度检验的手机依赖指数量表。量表一共17题，量表包括失控性、戒断性、逃避性和低效性4个维度。评分规则采用5级评分，得分越高则手机依赖程度越重。本研究量表的Cronbach'sa系数为0.84。

2.3 数据处理

数据由经过心理学专业训练的专业大学教师在心理健康教育课上收集而来。收集方式以班级为单位集体施测。随后对问卷进行编号整理后，使用SPSS 22.0软件录入分析数据，使用Mplus 7.40软件进行结构方程检验。

3 结果与分析

3.1 共同方法偏差检验

由于本研究采用问卷调查的方式对被试进行施测，很有可能产生共同偏差的问题，因此需要对所有变量的项目进行共同方法偏差检验。具体方法参考文献[24]研究的建议，对所有数据进行Harman单因子检验，即同时对所有变量的项目进行未旋转的主成分因素分析。结果显示，特征根大于1的因子共17个，且第1个因子解释的变异量为12.4%，小于临界标准40%。由此判定，本研究不存在严重的共同方法偏差。

3.2 各变量因子之间的相关分析

表1 各变量的平均数、标准差及相关系数Tab.1 M,SD and correlation coefficient of each variable

注：*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001，下同。

如表1所示，校园氛围的3个因子分别与手机依赖的4因素之间存在显著负相关，与社交焦虑存在显著负相关。

3.3 中介作用的检验

由于中介作用回归系数a×b乘积很可能并不是正态分布，为了克服研究方法的统计误差，因此采用偏差校正的非参数百分位Bootstrap方法进行估计[25]。

首先，控制年龄、性别因素，检验学校氛围(自变量)与手机依赖(因变量)的直接效应，构建模型(M1)。结果表明，测量模型拟合比较理想。其中，χ2(25,N=490)=132.251，CFI=0.928，TLI=0.900， SRMR=0.052，RMSEA=0.094，RMSEA的CI90%置信区间为[0.078, 0.110]。学校氛围对手机依赖的预测作用显著(β=-0.486,P<0.001), 其中95CI为[-0.726,-0.422]。手机依赖变异方差的解释量为22.10%。

图2 有调节的中介模型的检验路径图 Fig.2 Path diagram of Moderated mediation effect

其次，控制年龄、性别因素，检验社交焦虑(中介变量)在学校氛围对手机依赖影响的中介效应，构建模型(M2)。结果表明，模型(M2)指标：χ2(50,N=490)=177.583， CFI=0.948，TLI=0.932，SRMR=0.049， RMSEA=0.072，RMSEA的CI95%置信区间为[0.061, 0.084]。社交焦虑、手机依赖的变异解释量分别为17.70%和28.30%%。控制性别和年龄因素之后，校园氛围对社交焦虑的预测作用显著(β=-0.420,P<0.001)，其中95CI为[-0.795，-0.459]；社交焦虑对手机依赖的预测作用显著(β= 0.276,P<0.001)，其中95CI为[0.136,0.325]；引入社交焦虑后，学校氛围对手机依赖的预测作用依然显著(β=-0.353,P<0.001)，其中95CI为[-0.579,-0.274]。中介效应量为-0.116，P<0.002，95%置信区间[-0.213,0.085]，直接效应量为-0.469，P<0.001，95%置信区间[-0.579,-0.274]。最终中介效应的占比为，ab/c=-0.116/-0.469=24.73%。

3.4 自我控制的调节作用检验

在中介变量检验的基础之上，采用潜变量进行调节效应的检验。为了避免传统显变量分析中对于参数估计偏差问题，采用潜变量调节方差法(LMS)检验自我控制的调节效应。具体研究顺序为：首先，运用Bootstrap方法检验无调节项目的检验模型(M3)。模型(M3)是在模型(M2)基础之上，加入自我控制的主效应后的模型。结果显示，χ2(83,N=490)=231.465，CFI=0.953，TLI=0.941，SRMR=0.044，RMSEA=0.060，RMSEA的CI90%置信区间为[0.051, 0.070]。其中手机依赖的方差变异解释量为30.0%，社交焦虑的方差变异解释量为 21.00%。查看模型似然比值为logL(M3)=-6 109.870。其次，在模型(M2)的基础之上，加入交互项，交互项分别为校园依赖×自我控制、社交焦虑×自我控制，形成模型(M4)。模型(M4)似然比值为logL(M4)=-6 055.48。最后，比较模型(M4)是否比模型(M3)更优化，检验公式为LR(df=3)=-2(logL(M3)-logL(M4))。结果显示，LR(df=3)=-2(logL(M3)-logL(M4))=108.79，P<0.001。表明模型(M4)确实比模型(M3)更佳。根据模型(M4)路径分析发现，自我控制对学校氛围影响社交焦虑之间关系的调节效应显著(β=0.533,P<0.001)，对社交焦虑影响手机依赖的调节效应同样显著(β=-0.362,P<0.001)，而对学校氛围直接影响手机依赖的调节效应不显著(β=-0.156,P=0.067)。

为了更清楚地揭示调节效应的具体模式，本研究通过简单斜率分析进一步分别考察自我控制在学校氛围和社交焦虑关系之间的调节作用。本研究以高/低于自我控制平均数1个标准差为标准，选择出高控制组(高于平均数加1个标准差)和低控制组(低于平均数加1个标准差)，绘制交互效应图3。随后进行简单斜率检验，结果发现，低自我控制组的大学生(如Z=-1)，随着感知校园氛围的增加，社交焦虑表现出很显著的下降趋势(γ=-0.885,t=-11.605,P<0.001)，校园氛围每增加1个标准差，社交焦虑的水平就会下降0.885个标准差；高自我控制组的大学生(如Z=1)，校园氛围每增加1个标准差，社交焦虑水平的变化并不显著(γ=-0.122,t=-1.243,P=0.214)。

为了更清楚地揭示自我控制对社交焦虑影响手机依赖行为的调节作用，本研究以高/低于自我控制平均数1个标准差为标准，选择出高控制组(高于平均数加1个标准差)和低控制组(低于平均数加1个标准差)，绘制交互效应图4。本研究进行简单斜率检验，结果发现，对于低自我控制组的大学生(如Z=-1)，随着社交焦虑的增加，手机依赖指数表现出显著的增加趋势(γ=0.508,t=8.857,P<0. 001)，即社交焦虑每增加1个标准差，社交焦虑的水平就会上升0.508个标准差；对于高自我控制组的大学生(如Z=1)，随着社交焦虑的增加，手机依赖指数的变化显著(γ=-0.127,t=-2.155,P=0.031)，即社交焦虑每增加1个标准差，手机依赖会反而下降0.127个标准差。

图3 自我控制对感知校园与社交焦虑的调节作用Fig.3 Moderating effect of self-control on school climate and social anxiety

图4 自我控制对社交焦虑与手机依赖的调节作用Fig.4 Moderating effect of self-control on social anxiety and phone addiction

4 讨论

校园氛围作为学生对所处校园中人际关系的看法，深刻影响着人们的外在行为表现。以往研究表明，感知校园氛围会影响个体的内外行为和外化行为问题。但是感知校园氛围对手机依赖的预测作用如何仍缺乏可靠的相关研究。本研究证实了感知校园氛围对手机依赖的预测作用显著。这种影响可以从2个方面加以解释。一是，从个体认知角度而言，感知校园氛围是个体对于自己所处环境的认知产物。当学生感知到来自现实世界的人际支持越积极，那么自己越愿意从现实的人际中寻求帮助，反之，就越愿意从虚拟网络中寻求人际支持。二是，从学校适应角度而言，积极的感知校园氛围是个体积极适应环境的结果。感知校园氛围越积极的个体，其在学校现实生活的人际适应就良好，会表现出更多亲社会行为，更加愿意与学生、教师以及学校活动进行良性互动。而且，积极校园氛围可以有效减少病理性的网络行为这些虚拟现实的问题行为[26]。

本研究结果也发现，社交焦虑在学校氛围影响手机依赖的过程中起着部分中介作用，中介效应占总效应的24.73%。该结果表明，社交焦虑的影响是校园氛围对手机依赖作用的重要过程。该结果符合家庭压力模型的观点，即环境中的不利因素会通过增加父母的压力和心理健康，从而改变父母的教养方式，最终影响儿童的心理发展[27]。本研究把家庭压力模型的适应性拓展到了学校环境中来。学校环境中不利关系可能会增加学生压力感，可能会使他们对现实的人际关系产生持续的焦虑情绪，而这种现实的焦虑情绪会促使他们在虚拟的网络世界中寻求心理的慰藉，而手机作为一种集娱乐、资讯、交友等一体的载体恰恰满足现实世界中难以渴望的心理需求，最终导致对手机的过度依赖。

根据以往研究证明，自我控制能力对个体心理与行为健康发展有着重要影响[28]。以往研究的重点是把自我控制能力作为环境或者特质影响心理与行为的中介因素[29-30]。本研究把自我控制作为环境或者特质影响心理与行为的调节变量，即基于控制理论模型的基础之上探讨自我控制是否是一种保护性因素，以调节学校氛围对社交焦虑、手机依赖的影响。为此，本研究检验了自我控制是否调节了校园氛围→社交焦虑→手机依赖的前后路径和直接路径的调节作用。结果显示，自我控制调节了校园氛围→社交焦虑→手机依赖这一中介过程的前半路径与后半路径。在前半段路径分析的结果发现，自我控制在校园氛围与社交焦虑的调节效应显著，并且自我控制得分越高会使校园氛围预测社交焦虑的作用减弱，而自我控制得分越低反而会增强校园氛围对社交焦虑的负向预测作用。在后半段路径中，高水平的自我控制可以减弱社交焦虑对手机依赖的正向预测作用，但是低水平的自我控制不仅无法起到保护性的作用，反而会加剧手机依赖行为的发生。研究结果与以往研究是一致的，即高自我控制是青少年免遭网络成瘾的一个保护因素[31]，而低自我控制不仅不能缓冲外界不良环境的影响，反而加剧自身问题行为的形成。

根据自我控制的资源理论，个体为了使自身行为与目标相互一致，以达到社会期望相匹配，个体会对自己的心理和行为活动，包括思想、情感和行为等等进行自主的调节[32]。因此，为了执行以上过程，个体首先明确自己的需求以及客观外在环境的状况，自主地选择和确定目标，接着通过付出意志努力来应对挫折和困难，并且抵制住诱惑和干扰，制定并且完成计划，最终达到行为调控的目的。个体的自我控制能力好比一个资源库，但是这种的资源总是有限的，对于自我控制高的个体，资源就显得比较充足，足以应付当前的问题。然而，对于低自我控制者而言，在面对诱惑或者压力的环境时候，总是处于资源枯竭的状态。这种资源枯竭的状态，不仅不会控制行为的产生，反而会产生或导致诸多的问题行为。例如，有研究以吸烟为例，结果发现自我衰竭会增加吸烟者的吸烟行为，尤其在自我衰竭的状态下似乎都变得更加频繁[33]。这证明自我控制能力低下是不良行为产生的重要心理机制。在本研究中，如果当感受到消极的校园氛围时，低自我控制个体缺乏足够的心理资源对自身心理状态进行正常的调节，常常面对这般情境显得无能为力，任其发展，放弃改变的想法，因此消极的校园氛围显著预测社交焦虑。同理，社交焦虑显著手机依赖。但对于高自我控制个体而言，即使面对消极的校园氛围时候，也能主动调节自己的内在心理资源，避免资源枯竭，做到波澜不惊。保护性的高自我控制能力相对于天生的具备一种免疫能力，产生了保护性的调节作用，而低自我控制能力是天生缺乏一种免疫能力。因此，在消极因素出现之后，心理不设防，好的环境时候，就会好的心理和行为，差的环境条件的时候，就会更差的心理与行为。

由于条件有限，本研究属于横断设计，不能确定变量间的因果关系。因此，未来的研究还需进一步探讨多个变量对手机依赖的影响机制。