董 宏
(鹽城師范學(xué)院 體育學(xué)院,江蘇 鹽城224002)
鄰里效應(yīng)(Neighborhood Effect)是指社區(qū)鄰里層次的特征對(duì)社區(qū)居民個(gè)體生活所具有的影響[1]。鄰里效應(yīng)最早由美國(guó)社會(huì)學(xué)家Wilson于1987年在 《真正的窮人》(《The truly disadvantaged》)一書中提出,作者認(rèn)為鄰里特征會(huì)對(duì)居民的生活態(tài)度、社會(huì)行為產(chǎn)生消極影響[2]。鄰里效應(yīng)實(shí)證研究開始于20世紀(jì)90年代,在2000年以后快速增加,涉及的領(lǐng)域包括城市規(guī)劃、城市社會(huì)學(xué)、人口學(xué)、公共健康、流行病學(xué)、藥學(xué)和社會(huì)學(xué)等,國(guó)外學(xué)者針對(duì)鄰里效應(yīng)帶來(lái)的不同影響效果從不同視角進(jìn)行了研究,認(rèn)為鄰里效應(yīng)通過(guò)社會(huì)接觸、環(huán)境、空間和制度等機(jī)制,其影響體現(xiàn)在教育機(jī)會(huì)、學(xué)校輟學(xué)率、學(xué)業(yè)成就、社會(huì)排斥、青少年發(fā)展、身體健康等方面。但國(guó)內(nèi)對(duì)此類問(wèn)題的研究很少,聚焦到體育領(lǐng)域的研究更為少見。一般認(rèn)為,個(gè)體的健康主要受到基因、空氣、水、土壤、食等生物、化學(xué)和環(huán)境因素的影響。近年來(lái)的研究發(fā)現(xiàn),在排除了個(gè)人/家庭層面的因素之后,鄰里的社會(huì)和環(huán)境特征能對(duì)其居民的態(tài)度、行為和健康狀況產(chǎn)生獨(dú)立影響[3]。社區(qū)作為居民日常生活的基本空間單元,鄰里環(huán)境會(huì)對(duì)其中的居民體育鍛煉行為和意識(shí)產(chǎn)生怎樣的影響?如果有影響,通過(guò)何種作用機(jī)制產(chǎn)生影響?當(dāng)前中國(guó)社會(huì),不同的個(gè)人在受教育程度、收入、生活習(xí)慣、健康狀況、社會(huì)關(guān)系等各個(gè)方面都不一樣。社會(huì)現(xiàn)象的不同維度之間不是相互割裂的,而是緊密相連的。人們生活的不同方面,比如家庭背景、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、健康等都互相影響?;谥袊?guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies,CFPS)的多維度、多層次的數(shù)據(jù),構(gòu)建多層線性脈絡(luò)模型,從社區(qū)和個(gè)人2個(gè)層次展開探討,闡釋居民體育鍛煉能否更好地介入社區(qū)健康促進(jìn),揭示鄰里效應(yīng)與體育鍛煉關(guān)系的內(nèi)在機(jī)制,從而在整體上提升居民健康水平[4],也為中國(guó)城鎮(zhèn)社區(qū)健康促進(jìn)提供一些啟示。
數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies,CFPS)2016年的追訪調(diào)查成人數(shù)據(jù)庫(kù)和2014年追訪的村居數(shù)據(jù)庫(kù)(因2016年追蹤調(diào)查中未涉及村居層面調(diào)查)。CFPS抽樣采用了內(nèi)隱分層的、多階段、多層次、與人口規(guī)模成比例的概率抽樣方式,CFPS的樣本覆蓋中國(guó)除香港、澳門、臺(tái)灣、新疆、西藏、青海、內(nèi)蒙古、寧夏和海南之外的25個(gè)省、市、自治區(qū)的人口。自2010年基線調(diào)查以來(lái),其樣本已覆蓋總計(jì)649個(gè)村居、14 960戶家庭、33 600名成人樣本。根據(jù)研究需要,選取城鎮(zhèn)社區(qū)且年齡段在40~59歲范圍內(nèi)中年居民樣本,采用缺失值分析進(jìn)行缺失值的填補(bǔ),最終分析樣本為來(lái)自352個(gè)城鎮(zhèn)社區(qū)的6 811名中年居民。運(yùn)用HLM 6.08軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層分析,采用階層線性模型(Hierarchical Linear Modeling,簡(jiǎn)稱HLM)??紤]不同層次的變量信息和隨機(jī)誤差,為使參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果更有效,階層一變量處理采用隨機(jī)系數(shù)回歸模型處理,階層二變量處理采用截距(平均數(shù))模型處理,脈絡(luò)關(guān)系采用脈絡(luò)模型處理,并通過(guò)計(jì)算不同水平的變異中在總變異的占比,確定各水平對(duì)因變量的解釋比例,所得結(jié)果以平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、回歸系數(shù)、變異數(shù)等指標(biāo)來(lái)表示,以p<0.001和p<0.05表示顯著性差異程度。
1)因變量:體育鍛煉時(shí)間。CFPS問(wèn)卷操作化問(wèn)題為“過(guò)去一周您總共鍛煉了多長(zhǎng)時(shí)間?”對(duì)于體育鍛練時(shí)間變量的處理方式,采用胡鵬輝[5]等人的處理方法,取體育鍛煉時(shí)間值的對(duì)數(shù),從而構(gòu)造出一個(gè)正態(tài)分布化的連續(xù)變量。
2)自變量:采用二階層線性模型進(jìn)行建模分析,自變量第一層為個(gè)體層面變量,第二層為社區(qū)層面變量。個(gè)體層面控制變量為性別、年齡、婚姻狀況、自評(píng)健康、抑郁程度5個(gè)變量,社區(qū)層面構(gòu)建了優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù),還包含脈絡(luò)項(xiàng)平均抑郁得分。具體變量解釋見表1。
表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表
①性別:虛擬變量:男=1、女=0
②年齡:連續(xù)變量:40~59 歲
③婚姻狀況:CFPS問(wèn)卷操作化問(wèn)題為 “您目前的婚姻狀態(tài)?”通過(guò)虛擬變量賦值方法對(duì)其重新賦值為:已婚=1、未婚=0
④自評(píng)健康:CFPS問(wèn)卷操作化問(wèn)題為 “您覺(jué)得您目前的身體健康狀況”,問(wèn)題答案的選項(xiàng)為“很不健康”到“很健康”,分別賦值1~5。通過(guò)虛擬變量賦值方法對(duì)其重新賦值為:健康=1、不健康=0
⑤抑郁程度。抑郁程度以抑郁評(píng)分表示,CFPS問(wèn)卷沿用流行病學(xué)調(diào)查中心抑郁量表(CES-D)的縮減版,這一量表常用于抑郁的流行病學(xué)診斷調(diào)查中,具有廣為接受的良好效度與信度。CFPS2016調(diào)查時(shí)調(diào)整了設(shè)計(jì),改用了該套量表的精簡(jiǎn)模式,將題量從20道題減少到8道題。采用百分位數(shù)等化方法,生成了可比變量,本研究命名為抑郁測(cè)評(píng)總分,簡(jiǎn)稱抑郁評(píng)分。
⑥優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù),本研究?jī)?yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)的構(gòu)建,是依據(jù)盛明潔[6]等人對(duì)于鄰里效應(yīng)指標(biāo)的構(gòu)建框架,從鄰里社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征維度、制度相關(guān)特征維度、城市化特征維度三個(gè)維度嘗試對(duì)鄰里效應(yīng)進(jìn)行詮釋。結(jié)合中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)現(xiàn)有變量構(gòu)建出如下指標(biāo):社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征維度由職業(yè)聲望變量(Treiman’s SIOPS)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位指數(shù)(ISEI)變量來(lái)解釋;制度相關(guān)特征維度由本地戶籍比例變量來(lái)解釋;城市化特征維度由鄰里關(guān)系變量和鄰里幫助變量來(lái)解釋。其中,Treiman’sSIOPS是由Treiman[7]等人整合60個(gè)國(guó)家之職業(yè)聲望量表編制而成,主要依據(jù)不同國(guó)家之職業(yè)聲望量表而來(lái),該數(shù)值表示不同職業(yè)類別在社會(huì)上所代表的聲望高低;而ISEI則是由Ganzeboom[7]等人基于職業(yè)的平均受教育水平和收入計(jì)算而來(lái)。戶籍比例是通過(guò)回溯2014年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)的村居數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行識(shí)別匹配,采用擁有本區(qū)縣城市戶籍的居民占社區(qū)居民總數(shù)的比例表示,鄰里關(guān)系和鄰里幫助采用2016中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)相關(guān)題項(xiàng)轉(zhuǎn)換賦值計(jì)算而來(lái)。運(yùn)用因子分析構(gòu)建優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)[8],通過(guò)主成分法計(jì)算因子得分,優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)克朗巴赫系數(shù)為0.789,而且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p<0.001),見表 2。
表2 鄰里效應(yīng)因子分析結(jié)果(n=352)
零模型(The Null Model)是多層線性模型的方差分析模型,主要目的是檢測(cè)因變量是否存在明顯的組間差異,是進(jìn)行HLM模型分析的第一步。本研究中,零模型是在既不加入個(gè)體層面變量,也不加入社區(qū)特征變量的情況下對(duì)模型方差進(jìn)行分解,判定是否有必要進(jìn)行階層線性模型的構(gòu)建。本研究構(gòu)建的零模型具體形式如下:
如公式1~3所示,Yij是指?jìng)€(gè)人i在j群體中的結(jié)果變量,β0j是每個(gè)j群體分別被估計(jì)出的截距項(xiàng)與斜率,rij為殘差項(xiàng)。γ00為第二層的截距項(xiàng),U0j為第二層的殘差項(xiàng)。
表3 零模型效果估計(jì)值與信度(穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤)
由表3可知,零模型截距的信度系數(shù)為0.733,表示以β0j估計(jì)值作為γ00估計(jì)值的可靠度較高。即以各地區(qū)的樣本平均數(shù)估計(jì)值作為真實(shí)地區(qū)平均值時(shí)的可靠程度較好。截距項(xiàng)為1.26,SD=0.02,t(351)=44.83(p<0.001),具有非常顯著性差異,代表所有樣本的中年居民體育鍛煉時(shí)間對(duì)數(shù)的總平均值為1.26。在隨機(jī)效果中,兩個(gè)層次方差估計(jì)值卡方檢驗(yàn)結(jié)果顯示,μ0(τ00) =0.19,χ2(27)=0.43,p<0.001,即體育鍛煉時(shí)間方差成分達(dá)到顯著水平,說(shuō)明從個(gè)體層次和社區(qū)層次構(gòu)建分析體育鍛煉時(shí)間的層次模型是適當(dāng)?shù)?,各社區(qū)的居民平均體育鍛煉時(shí)間之間具有明顯的差異。零模型的組內(nèi)相關(guān)系數(shù):
這表明,在體育鍛煉時(shí)間的總方差中,14%源自社區(qū)層面的差異,即社區(qū)(鄰里)層面差異可以解釋14%的體育鍛煉時(shí)間的變異。 根據(jù) Cohen 的標(biāo)準(zhǔn)[9],0.01≤ICC≤0.059 為低關(guān)聯(lián);0.059≤ICC≤0.138為中等關(guān)聯(lián);0.138≤ICC為高關(guān)聯(lián)。因此,體育鍛煉時(shí)間在總體層面存在組間差異,若采用傳統(tǒng)研究方法將鄰里和個(gè)人合并為一層會(huì)忽略“組效應(yīng)”,因此引入階層線性模型(HLM模型)減小研究結(jié)果的偏差。
對(duì)兩個(gè)階層變量進(jìn)行擬合分析,其中脈絡(luò)模型既包含了階層一的預(yù)測(cè)變量,又包含了階層二的預(yù)測(cè)變量,可通過(guò)理論建構(gòu)來(lái)說(shuō)明解釋Y的總體變異是如何受個(gè)體因素和鄰里因素的影響,脈絡(luò)模型的公式如下:
本研究采用4種模型研究了鄰里效應(yīng)與體育鍛煉關(guān)系的內(nèi)在機(jī)制(表4),模型1為零模型作為對(duì)比模型;模型2為脈絡(luò)模型,在階層一加入個(gè)體解釋變量,研究模式中投入的解釋變量有年齡、性別、婚姻狀況、抑郁程度、自評(píng)健康。其中,年齡和抑郁程度兩個(gè)解釋變量經(jīng)總平均數(shù)集中化轉(zhuǎn)換;階層二研究模式中投入的總體層次為優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)及脈絡(luò)變量平均抑郁得分。優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)和平均抑郁得分變量經(jīng)總平減轉(zhuǎn)換。為確保變量的穩(wěn)定性,避免多重共線性,以上2種模型均采用穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤差對(duì)HLM模型進(jìn)行回歸統(tǒng)計(jì)。
表4 脈絡(luò)模型邏輯回歸統(tǒng)計(jì)結(jié)果
2.3.1 居民自身因素的影響機(jī)制分析
與零模型相比,脈絡(luò)模型離異數(shù)(-2LL)由21 879.52降為20 074.18,減少1 805.34,說(shuō)明脈絡(luò)模型比零模型的適配度更好。研究結(jié)果顯示,γ00=1.40(p<0.001),居民總體的體育鍛煉時(shí)間對(duì)數(shù)為1.4,表示個(gè)體層面變量對(duì)體育鍛煉的影響為正向。其中,居民年齡(γ10=0.01,p<0.001)和自評(píng)健康(γ50=0.10,p<0.01),經(jīng)檢驗(yàn)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。說(shuō)明年齡和自評(píng)健康對(duì)居民體育鍛煉時(shí)間有正向影響作用。即當(dāng)年齡每增加一歲 (一個(gè)單位),體育鍛煉時(shí)間會(huì)提高0.01h;自評(píng)健康的居民要比自評(píng)不健康的居民鍛煉時(shí)間高 0.1 倍。 性別(γ20=-0.05,p>0.05)、抑郁程度(γ30=-0.05,p>0.05)、婚姻狀況(γ40=-0.05,p>0.05)未表現(xiàn)出顯著性影響。在隨機(jī)效果估計(jì)結(jié)果方面,兩個(gè)層次方差估計(jì)值卡方檢驗(yàn)結(jié)果顯示,誤差項(xiàng)=0.18,p<0.001,說(shuō)明鄰里間體育鍛煉時(shí)間的變動(dòng)有意義。即控制個(gè)體層次的年齡、性別、自評(píng)健康等自變量對(duì)體育鍛煉時(shí)間的影響后,社區(qū)間居民平均體育鍛煉時(shí)間的差異顯著。
2.3.2 鄰里效應(yīng)與居民體育鍛煉的關(guān)系
脈絡(luò)模型結(jié)果表明,在階層二社區(qū)層次的固定效果估計(jì)中,脈絡(luò)項(xiàng)抑郁程度均值 0.11(t=0.90,p<0.01)和優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)為0.29(t=2.68,p<0.001),均表現(xiàn)出不同程度的顯著性差異。脈絡(luò)項(xiàng)抑郁程度參數(shù)估計(jì)為正值,表示控制個(gè)體層次的解釋變量對(duì)體育鍛煉時(shí)間的影響后,脈絡(luò)項(xiàng)抑郁程度對(duì)社區(qū)平均體育鍛煉時(shí)間有正向影響作用。優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)的參數(shù)估也為正值,表示控制個(gè)體層次的解釋變量對(duì)體育鍛煉時(shí)間的影響后,優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)對(duì)社區(qū)居民平均體育鍛煉時(shí)間有正向影響效果。即優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)增加一個(gè)單位,各社區(qū)居民平均體育鍛煉時(shí)間可提高0.29h。
在隨機(jī)效果估計(jì)值中,隨機(jī)效果的變異成分為0.18,達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著水平(p<0.001)。與零模型相比,層次一誤差項(xiàng)變異數(shù)r由1.37下降至0.87,表示層次一誤差項(xiàng)變異數(shù)減少百分比=(1.37-0.87)/1.37=36.5%,說(shuō)明階層一納入性別、年齡、自評(píng)健康等個(gè)體層次的解釋變量后,能解釋社區(qū)間居民體育鍛煉時(shí)間的變異占總變異的36.5%,從側(cè)面看出鄰里效應(yīng)對(duì)于居民體育鍛煉時(shí)間影響不可忽視。
中國(guó)城鎮(zhèn)居民的居住形態(tài)在過(guò)去三十余年間發(fā)生翻天覆地的變化,形成了不同規(guī)格類型的居民社區(qū)[10]。這些社區(qū)之間的公共服務(wù)和設(shè)施、居民結(jié)構(gòu)等方面存在明顯的差異[11]。不斷加劇的城市社會(huì)分層,會(huì)使不同群體的隔離與集聚產(chǎn)生什么樣的鄰里效應(yīng)?如前文所述,在鄰里的空間層次上,鄰里的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位構(gòu)成、物質(zhì)空間環(huán)境、社會(huì)交往等因素也會(huì)對(duì)居民健康造成影響。本研究發(fā)現(xiàn),年齡和自評(píng)健康對(duì)居民體育鍛煉時(shí)間具有正向影響作用。即當(dāng)年齡每增加一歲,體育鍛煉時(shí)間會(huì)提高0.01h;自評(píng)健康為健康的居民要比不健康的居民鍛煉時(shí)間多高出0.1倍。鄰里效應(yīng)理論認(rèn)為,在控制了個(gè)人/家庭層面的因素后,鄰里的某些特征會(huì)對(duì)居民的行為、態(tài)度、機(jī)會(huì)和健康狀態(tài)產(chǎn)生獨(dú)立的影響[12]。這一點(diǎn)與部義峰的研究結(jié)果相類似。部義峰[13]等人認(rèn)為,居民體育參與程度正向影響其自感健康的假設(shè)在中心城區(qū)和農(nóng)村群組中得到證實(shí)。反映出居民的體育參與程度越高,其自感健康水平越高。提示城鎮(zhèn)社區(qū)居民會(huì)隨著年齡和健康狀況的變化,其體育鍛煉時(shí)間出現(xiàn)增加的趨勢(shì)。造成個(gè)人與鄰里之間行為共同變動(dòng)的作用機(jī)制可能是內(nèi)生影響、外生效應(yīng)及關(guān)聯(lián)效應(yīng)共同作用的結(jié)果[14]。當(dāng)個(gè)人受到鄰居行為或思想的影響時(shí),可以認(rèn)為個(gè)人所受的影響為內(nèi)生影響;當(dāng)個(gè)人受到鄰居其他外部特征(如鄰居平均收入、平均年齡等)影響時(shí),可以認(rèn)為個(gè)人受到了外生效應(yīng)的影響。本研究結(jié)果表明,性別(γ20=-0.05,p>0.05)、抑郁程度(γ30=-0.05,p>0.05)、婚姻狀況(γ40=-0.05,p>0.05)未表現(xiàn)出顯著性影響。與彭大松[15]等人的結(jié)果的相一致。即從整體上看,現(xiàn)階段體育鍛煉未呈現(xiàn)出性別不平等。但控制個(gè)體層次的年齡、性別、自評(píng)健康等自變量對(duì)體育鍛煉時(shí)間的影響后,社區(qū)間居民平均體育鍛煉時(shí)間的差異顯著。提示社區(qū)鄰里環(huán)境在一定程度上潛移默化地影響著居民體育鍛煉行為和意識(shí)。優(yōu)勢(shì)鄰里理論的觀點(diǎn)認(rèn)為[16],優(yōu)勢(shì)集聚不僅表現(xiàn)為居民社區(qū)的周邊設(shè)施和資源優(yōu)勢(shì)集聚;還可以表現(xiàn)在社區(qū)居民的階層地位優(yōu)勢(shì)集聚方面。即鄰里有用論不是把社區(qū)鄰里構(gòu)成差異還原到居民個(gè)體階層地位來(lái)解釋,而是將個(gè)體間的社會(huì)互動(dòng)置于社區(qū)階層結(jié)構(gòu)與空間分布之中,考慮到了個(gè)體行動(dòng)的社會(huì)情境嵌入性,揭示了居住空間分化在不平等再生產(chǎn)中的作用。這種效應(yīng)同樣對(duì)居民個(gè)體的體育鍛煉行為的抉擇產(chǎn)生了影響。另外,本研究還證實(shí),控制個(gè)體層次的解釋變量對(duì)體育鍛煉時(shí)間的影響后,優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)對(duì)社區(qū)平均體育鍛煉時(shí)間有正向影響效果。當(dāng)優(yōu)勢(shì)鄰里指數(shù)增加一個(gè)單位,各社區(qū)居民平均體育鍛煉時(shí)間可提高0.29h。提示城鎮(zhèn)社區(qū)的鄰里效應(yīng)對(duì)社區(qū)居民的體育鍛煉有積極促進(jìn)作用,而且這種效應(yīng)不存在性別上的差異。Andrade[17]等人研究也發(fā)現(xiàn),通過(guò)影響居民的體育鍛煉行為,鄰里的某些行為和對(duì)社區(qū)的安全感等也能對(duì)居民的健康產(chǎn)生間接影響。一般來(lái)說(shuō),特定人群聚居產(chǎn)生的鄰里效應(yīng),會(huì)通過(guò)一系列內(nèi)部和外部的機(jī)制作用于居住在其中的個(gè)體的態(tài)度和行為。其中,內(nèi)部的機(jī)制包括社會(huì)集體、模范/群體效應(yīng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、競(jìng)爭(zhēng)和相對(duì)剝奪等;外部的機(jī)制包括鄰里名聲、制度或資源的限制等[18-19]。 如 Cradock[20]研究發(fā)現(xiàn),更強(qiáng)的鄰里社會(huì)凝聚力有利于提高目標(biāo)人群參與體育鍛煉的程度。例如在模范作用中,相對(duì)于剝奪鄰里,未被剝奪的鄰里由于會(huì)溢出高學(xué)歷、高收入的居民,居民對(duì)自己的社會(huì)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)期望較高,形成“富有文化”;在群體效應(yīng)中,剝奪鄰里中的不良行為會(huì)對(duì)居民的體育鍛煉產(chǎn)生消極影響。Eleni[21]研究了身體活動(dòng)與生活質(zhì)量之間以及鄰里環(huán)境與生活質(zhì)量之間的關(guān)系,表明鍛煉意識(shí)對(duì)一個(gè)人堅(jiān)持鍛煉和對(duì)健康的感知起到了重要作用。除了鄰里結(jié)構(gòu)特征之外,Ding的研究證實(shí)[22],鄰里的可步行性、運(yùn)動(dòng)設(shè)施可達(dá)性和居住密度是影響目標(biāo)人群參與體育鍛煉的重要因素。
城鎮(zhèn)社區(qū)的鄰里效應(yīng)對(duì)社區(qū)居民的體育鍛煉有積極促進(jìn)作用,表現(xiàn)在居民會(huì)隨著年齡和健康狀況的變化,其體育鍛煉時(shí)間出現(xiàn)增加的趨勢(shì),而且這種效應(yīng)不存在性別不平等。即鄰里效應(yīng)是影響居民體育鍛煉的一個(gè)重要中介變量。