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      深圳市流動人口城市公平感和社會支持在生活壓力源與抑郁間的作用

      2021-06-19 02:09:14徐世清張寶齡倪士光
      醫(yī)學(xué)與社會 2021年6期
      關(guān)鍵詞:流動人口公平量表

      徐世清,張寶齡,倪士光

      1清華大學(xué)醫(yī)院管理研究院,廣東深圳,518055;2清華大學(xué)深圳國際研究生院,廣東深圳,518055

      《中國流動人口發(fā)展報告2018》顯示,2017年我國流動人口數(shù)量已超2億。如此龐大規(guī)模的流動人口遠(yuǎn)離家人及熟悉的社會環(huán)境,面臨與一般人不同的壓力,更容易產(chǎn)生心理健康問題。大多數(shù)流動人口健康水平下滑的主要原因是慢性壓力的存在[1]。以往研究表明社會融合不順會增加流動人口心理壓力以及疾病的發(fā)生率[2],流動人口抑郁狀況較普通人群更嚴(yán)重[3]。由于在流入地?zé)o法獲得公平的公共健康服務(wù),流動人口在患精神疾病后會變得更脆弱[4]。因此,流動人口的心理健康問題值得關(guān)注。

      研究指出,抑郁與消極的事件相關(guān)[5]。深圳市流動人口群體面臨的生活壓力源(包括工作壓力源、家庭壓力源等)是他們抑郁情緒的重要影響因素。參照認(rèn)知理論(Referent Cognitions Theory)認(rèn)為[6],當(dāng)人們覺得公平時,他們會滿意自己的收益,并認(rèn)為自身的資源能夠滿足環(huán)境要求,那么就會有較少的壓力感和抑郁情緒,即公平感在生活壓力源與抑郁之間發(fā)揮了中介作用。同時,流動人口在適應(yīng)新環(huán)境的過程中會面臨諸多壓力,若該群體獲得的社會支持越多,其心理健康狀況越好[7]。因此,流動人口的生活壓力源、抑郁、城市公平感以及社會支持之間密切相關(guān),但影響機制尚未明確。本研究探討流動人口城市公平感和社會支持在生活壓力源與抑郁之間的作用機制,并提出以下3個假設(shè):生活壓力源正向預(yù)測流動人口抑郁,即生活壓力源越多,流動人口的抑郁越嚴(yán)重(假設(shè)1);城市公平感在生活壓力源與抑郁之間發(fā)揮了中介作用(假設(shè)2);社會支持在生活壓力源與抑郁之間起到調(diào)節(jié)作用(假設(shè)3)。

      1 資料來源與方法

      1.1 研究對象

      于2018年9月22日-12月12日,對廣東省深圳市寶安區(qū)燕羅、松崗、沙井、西鄉(xiāng)、新橋等10個街道的流動人口進行問卷調(diào)查。采用分層整群抽樣的方法,分層主要指社區(qū)類型(城中村、工廠住宿、產(chǎn)權(quán)社區(qū)),整群是指按照工作站抽取。對各街道抽取的工作站數(shù)如表1所示,采用實地調(diào)研方式。研究對象為18-60歲的流動人口群體(非深圳戶籍)。發(fā)放問卷6000份,共得到有效問卷5631份,有效回收率為93.85%。

      表1 樣本區(qū)域分布

      1.2 研究方法

      1.2.1 調(diào)查工具。①一般情況調(diào)查量表。包括年齡、性別、文化程度、婚姻狀況等。②生活壓力源量表。該量表包括經(jīng)濟壓力源和家庭人際關(guān)系壓力源兩個維度[8]。包含13個項目,例如“物價”“家庭成員關(guān)系”等。采用5點計分法,分?jǐn)?shù)越高,壓力越大。本研究中,該量表的Cronbach's alpha為0.89。③抑郁自評量表(PHQ-9)。該量表測量抑郁情緒的嚴(yán)重程度[9]。包含9個反映抑郁主觀感受的項目,從0(完全不會)到3(幾乎每天)依次4點計分,匯總每個項目的分?jǐn)?shù),以總分作為主要統(tǒng)計指標(biāo)??偡衷礁?,抑郁程度越高。本研究中,該量表的Cronbach's alpha為0.89。④城市公平感量表。該量表測量人們對于多個生活領(lǐng)域公平程度的感知情況,所涉及的生活領(lǐng)域包括義務(wù)教育、醫(yī)療等方面[8]。采用5點計分法,分?jǐn)?shù)越高,城市公平感越強。本研究中,該量表的Cronbach's alpha為0.77。⑤社會支持量表。采用自編14題社會支持量表[8],測量人們感知到的自己在生活中遇到困難時,從不同渠道獲得的支持程度,例如“家庭”“黨組織”“朋友”“居委會”等,每個條目按“0”和“1”計分,總分最大值為14分,最小值為0分,分?jǐn)?shù)越高表明社會支持水平越高。

      1.2.2 調(diào)查方法。經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的調(diào)研員按照各街道的人口數(shù)量按比例實地發(fā)放問卷。所有問卷在發(fā)放前均進行匿名編號處理,使用統(tǒng)一指導(dǎo)語并請求研究對象按照指導(dǎo)語進行作答。

      1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

      使用SPSS 20.0作描述性統(tǒng)計,運用Hayes等人編制的PROCESS程序作推論統(tǒng)計。具體步驟是:①共同方法偏差分析;②對主要變量作描述性統(tǒng)計分析和Pearson相關(guān)分析;③利用分層回歸分析檢驗假設(shè)1;④使用PROCESS程序,選擇模型4和模型5[10],分別檢驗假設(shè)2和假設(shè)3。Bootstrap的設(shè)定樣本量為5000,置信度水平設(shè)置為95%。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

      2 結(jié)果

      2.1 調(diào)查對象基本情況

      共調(diào)查5631人,男性1947人(34.6%),女性3684人(65.4%);18-25歲有698人(12.4%),26-35歲有2340人(41.6%),36-45歲有2366人(42.0%),46-60歲有227人(4.0%);初中及以下文化程度有1145人(20.3%),高中(含中專)有2396人(42.6%),大專/高職有1519人(27.0%),本科及以上有571人(10.1%)。

      2.2 共同方法偏差的檢驗

      Harman單因素檢驗法的因素分析結(jié)果表明,特征根大于1的因子有4個,第一個公因子的方差解釋率為28.74%,小于40%的臨界標(biāo)準(zhǔn),沒有出現(xiàn)“只析出一個因子或某個因子解釋率特別大”的情況。因此,測量不存在嚴(yán)重的共同方法偏差問題。

      2.3 生活壓力源、城市公平感、社會支持與抑郁的相關(guān)性分析

      生活壓力源與抑郁呈顯著正相關(guān)(r=0.294,P<0.01),即感知的生活壓力越大,患有抑郁的可能性更高;生活壓力源與城市公平感(r=-0.159,P<0.01)以及社會支持(r=-0.057,P<0.01)均呈顯著負(fù)相關(guān),表明感知的生活壓力越大,城市公平感與社會支持水平越低。見表2。

      表2 生活壓力源、城市公平感、社會支持與抑郁的描述統(tǒng)計及相關(guān)性分析

      2.4 研究假設(shè)的檢驗

      首先,本研究通過分層回歸分析方法檢驗假設(shè)1,自變量是生活壓力源,因變量是抑郁。結(jié)果表明,在控制了人口統(tǒng)計學(xué)變量之后,生活壓力源顯著正影響抑郁(β=0.300,P<0.001),假設(shè)1得到支持。

      其次,本研究運用PROCESS程序檢驗假設(shè)2。分析結(jié)果表明,生活壓力源通過城市公平感對抑郁的間接效應(yīng)顯著(a*b=0.007,S.E.=0.013,P<0.05),其中a是生活壓力源與城市公平感的回歸系數(shù),b是城市公平感與抑郁的回歸系數(shù)。同時偏差校正Bootstrap 95%CI為(0.003, 0.012),不包括0。因此,假設(shè)2得到驗證。利用PROCESS程序?qū)僭O(shè)3進行檢驗。將標(biāo)準(zhǔn)化的生活壓力源、城市公平感、抑郁、社會支持放入PROCESS程序中的模型5中。生活壓力源對抑郁的直接效應(yīng)顯著,城市公平感在生活壓力源與抑郁之間的間接效應(yīng)顯著。見表3。

      表3 生活壓力源對抑郁的有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗

      為驗證社會支持的調(diào)節(jié)作用,表4列出了不同水平下(低于均值一個標(biāo)準(zhǔn)差、均值和高于均值一個標(biāo)準(zhǔn)差)的社會支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)值,Bootstrap檢驗的95%CI分別為(0.300,0.374)、(0.264,0.316)和(0.216,0.283),均不包含0。因此,以抑郁為因變量,生活壓力源和社會支持的交互作用顯著,假設(shè)3得到驗證。

      為了進一步展示其調(diào)節(jié)作用,本研究繼續(xù)進行了簡單斜率檢驗。按照均值加減一個標(biāo)準(zhǔn)差對社會支持、生活壓力源進行分組,同時構(gòu)建如下方程(參數(shù)值見表4),計算在上述4種條件下抑郁的數(shù)值。

      表4 不同社會支持在生活壓力源與抑郁之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

      結(jié)果分別為0.513(低社會支持、低生活壓力源),0.571(高社會支持、低生活壓力源);1.177(低社會支持、高生活壓力),1.166(高社會支持、高生活壓力源)。最后繪制了簡單效應(yīng)分析圖,見圖1,其中“低生活壓力源”是指生活壓力源測量的總均分低;“高生活壓力源”則指生活壓力源測量的總均分高。

      圖1 社會支持在生活壓力源與抑郁之間的調(diào)節(jié)作用

      檢驗發(fā)現(xiàn),當(dāng)社會支持較低時,生活壓力源顯著地正向預(yù)測抑郁(β=0.337,t=17.919,P<0.001);當(dāng)社會支持較高時,生活壓力源顯著地正向預(yù)測抑郁(β=0.249,t=14.618,P<0.001)。由此可得,隨著社會支持的增加,流動人口的生活壓力源正向預(yù)測抑郁的作用整體上得到了削弱。

      3 討論

      本研究分析了流動人口的生活壓力源對其抑郁的作用機制,研究結(jié)果證明了城市公平感的中介作用,同時社會支持在生活壓力源與抑郁之間的調(diào)節(jié)作用顯著。

      3.1 生活壓力源對抑郁具有顯著的正向影響

      深圳市流動人口眾多,由于沒有獲得深圳戶籍,伴隨著城市發(fā)展進程的加快,這些流動人口面臨較大的生活壓力。本研究發(fā)現(xiàn)流動人口的生活壓力源對抑郁有顯著的正向影響,與現(xiàn)有的一些研究結(jié)果相似。國內(nèi)已有許多研究分析了流動人口抑郁的影響因素,這些影響因素包括工作不穩(wěn)定、社會經(jīng)濟地位、社會支持等[11-12]。國外有研究也表明負(fù)性生活事件容易引發(fā)壓力,進而顯著影響抑郁情緒[5]。一項對天津市工人的“壓力-抑郁”模型的研究發(fā)現(xiàn),工人群體的抑郁情緒與工作相關(guān)的壓力源顯著相關(guān)[13]。因此,生活壓力源會對流動人口造成壓力,容易引發(fā)抑郁。

      3.2 城市公平感在生活壓力源與抑郁之間的間接效應(yīng)顯著

      城市公平感對流動人口心理健康具有顯著影響?,F(xiàn)有研究表明公平感會顯著影響組織中員工的心理健康與工作績效[14]。公平啟發(fā)理論認(rèn)為公平感是啟發(fā)式的形成,當(dāng)個體產(chǎn)生公平判斷時,公平感與其心理狀態(tài)聯(lián)系在一起[15]。日本的一項研究表明,低收入階層傾向于通過感知公平來加強他們對所在地區(qū)的依戀,并對未來抱有樂觀愿景[16]。因此,在低壓力情形下,人們認(rèn)為分配比較積極,進而啟發(fā)式地產(chǎn)生公平判斷。當(dāng)人們產(chǎn)生公平的判斷時,也會產(chǎn)生積極情緒,從而緩解了其抑郁情緒。

      3.3 社會支持在生活壓力源與抑郁之間起到調(diào)節(jié)作用

      本研究通過驗證社會支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)來分析壓力源在不同情景下對流動人口心理健康的不同影響。研究發(fā)現(xiàn),隨著社會支持的增加,流動人口的生活壓力源正向預(yù)測抑郁的作用得到了削弱。家庭成員、親友、同事等社會關(guān)系帶來的社會支持可以有效地幫助流動人口應(yīng)對融合過程中的壓力。過往的研究中也發(fā)現(xiàn),流動人口在流入地的社會網(wǎng)絡(luò)越廣,其心理健康狀況越好[17]。反之,缺乏人際交往或社會活動會直接對流動人口的心理健康水平造成負(fù)面影響[18]。社會支持作為壓力的緩沖器,幫助流動人口獲得更好的壓力應(yīng)對能力,可以減輕甚至消除壓力的負(fù)面影響。這一結(jié)果提示,通過公共政策引導(dǎo),構(gòu)建流動人口完備的社會支持系統(tǒng),對流動人口的積極心理健康具有重要意義。

      3.4 本研究的局限性

      首先,本研究中重點分析的是流動人口的整體抑郁情況,缺乏對內(nèi)部差異的關(guān)注。已有研究指出婚姻狀況、職業(yè)、性別等都會影響流動人口的心理健康水平。在今后的研究中可以對流動人口的內(nèi)部群體加以對比。其次,受限于調(diào)查數(shù)據(jù),本研究選取的社會支持側(cè)重于情感支持與同伴性支持。然而,流動人口到流入地適應(yīng)的過程中,除了缺乏社會網(wǎng)絡(luò)的支持,往往也缺乏公平的社會保障服務(wù),權(quán)利得不到很好的保護。因此,未來研究考慮納入物質(zhì)、政策上的支持以及社會支持的利用率。由于本研究所構(gòu)建模型的確定系數(shù)較小,所以未來考慮加入更多變量來提高模型的擬合度。

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