深圳市“80后”外來勞務工心理健康影響因素的結構方程模型*

鄭 磊 許 賢 劉德堅

深圳市“80后”外來勞務工心理健康影響因素的結構方程模型*

鄭 磊1△許 賢2劉德堅1

目的 探討結構方程模型在“80后”外來勞務工心理健康影響因素中的應用，為今后外來勞務工心理健康教育工作指出重點方向。方法 采取多階段整群抽樣的方法對深圳市891名“80后”外來勞務工進行癥狀自評量表(SCL-90)及一般情況的自編問卷調查，并對調查數據擬合結構方程模型。結果 在反映心理狀況的9個因子中，標準化路徑系數從大到小前五位的分別是抑郁、焦慮、人際關系敏感、精神病性及強迫。“80后”外來工的個人生活現狀、健康自我感知、家庭文化水平及家庭地位對心理狀況的標準化路徑系數分別為－0.088、0.572、－0.074、0.088，均具有統計學意義(P＜0.05)，擬合模型的χ2/df為3.703，均方根殘差(RMSEA)=0.046。結論 “80后”外來勞務工心理健康的結構方程模型擬合效果較好，個人生活現狀、健康自我感知、家庭文化水平及家庭背景是“80后”外來勞務工心理健康的主要影響因素。

80后 外來勞務工 心理健康 結構方程模型

*:深圳市寶安區科技計劃項目(2010651)

1．深圳市寶安區沙井預防保健所(518104)

2．深圳市福田區第二人民醫院

△通信作者:鄭磊，E-mail:zhenglei8104@yahoo．com．cn

近年來，由新生代外來務工者(絕大多數為“80后”人群)的心理問題引發的各類不良現象引起了社會的廣泛關注〔1〕。本研究旨在通過對外來務工人群主體——“80后”的心理健康狀況進行調查，掌握深圳市“80后”外來勞務工心理健康的主要問題，通過結構方程模型進一步分析心理問題產生的影響因素，為今后開展針對性心理健康促進工作提供科學依據。

對象與方法

1.調查對象 采取多階段整群抽樣的方法，先確定抽取外來務工人員較多的深圳市沙井街道作為調查現場，然后從沙井街道隨機抽取工廠企業12家和公共場所8間，對抽中單位的所有80年代出生的外來務工人員進行問卷調查。共發放問卷1200份，回收問卷1060份，回收率88.33%，其中有效問卷891份，有效率84.06%。

2.研究方法

(1)調查工具 ①心理健康測量采用癥狀自評量表(SCL-90)，該量表包括9個因子共90個項目，各項目采用1～5級評分標準，分別表示從無、輕度、中度、偏重、嚴重。②一般情況調查采用自編的調查表，包括性別、年齡等指標。

(2)調查方法 調查時取得調查單位的配合，采用匿名調查的方式，當場統一發放問卷，現場填寫，統一回收。

3.統計方法 采用EpidData3.0軟件錄入調查結果，建立數據庫。采用SPSS17.0統計軟件進行探索性因子分析，運用Amos7.0軟件構建結構方程模型。

4.結構方程模型

(1)模型的構建 結構方程模型包括測量方程和結構方程兩部分。測量方程是描述顯變量和潛變量之間(即外生潛變量與外生顯變量之間，內生潛變量與內生顯變量之間)的因果關系，矩陣方程式為:

結構方程是描述外生潛變量與內生潛變量之間的因果，矩陣方程式為:

其中X和Y分別為外生顯變量和內生顯變量;ξ和η分別為外生潛變量和內生潛變量;Λx和Λy分別為潛變量ξ和η的回歸系數或因子載荷矩陣;δ和ε分別為顯變量X和Y的測量誤差;B表示η對η的效應系數矩陣;Γ表示ξ對η的效應系數矩陣;ζ表示殘差項構成的向量。

(2)模型的擬合 常用的擬合方式有最大似然法、廣義最小二乘法、對角加權最小二乘法等，其中最常用的方法是最大似然法。通過擬合可以求出矩陣方程中所有自由參數的值。

(3)模型的評價 在參數估計出來之后對擬合模型的好壞進行評價，主要從參數檢驗的顯著性及擬合指數進行評價，常用的擬合指數分為絕對擬合指數、相對擬合指數及簡約指數三類，一般主要采用絕對擬合指數(χ2、RMSEA、RMR、GFI、AGFI)和相對擬合指數(CFI、NFI)對模型進行評價。

(4)模型的修正 根據模型評價的結果對擬合模型進行修正，如模型含有沒有統計學意義的參數時，可以刪除相應的自由參數;如模型的某個或某幾個固定參數的修正指數(MI)較大時，每次只將最大的或較大的MI的參數改為自由參數，然后重新計算所有固定路徑的MI。重復步驟2～4，直至確定理論上和統計學上都有意義的最終模型。

結 果

1.探索性因子分析

對年齡、性別、婚姻狀況等一般情況進行探索性因子分析，先計算KMO統計量為0.686，Bartlett’s球形檢驗結果顯示P＜0.001，滿足因子分析前提條件，進一步采用因子分析方法提取公因子。根據特征根大于1的原則，提取了6個公因子，累計貢獻率為62.5%。各公因子的命名及觀測指標見表1。

表1 公因子及觀測變量一覽表

2.結構方程模型的構建

本研究令心理衛生狀況作為內生潛變量(η);軀體化、強迫、人際關系敏感等9個因子作為心理衛生狀況外在表現的觀測變量，為內生顯變量(y1～y9);通過探索性因子分析提取的F1～F6這6個公因子為外生潛變量(ξ1～ξ6);年齡、性別、每日工作時間、工作壓力等15個指標為外生顯變量(x1～x20)。

3.模型的擬合

本研究采用最大似然法(maximum likelihood)對初始模型的參數進行估計，路徑系數詳見表2。

表2 初始模型參數估計結果

4.模型的評價

表3評價結果顯示，χ2/df為 3.794，RMR為0.040，NFI為0.887，RMSEA為 0.056，初始模型擬合效果不是十分理想。

5.模型的修正

根據結構方程模型建立的理論依據以及對模型的擬合及評價的結果，對模型進行修正。首先，現有的相關研究報道極少提到家庭背景及教育背景作為外勞工心理健康的影響因素，同時結合因子F5、F6的路徑系數沒有統計學意義，因此可以刪除因子F5、F6;然后依據修正指數(MI)大小變化對模型進行不斷調整，最終獲得擬合效果較好的模型，評價參數見表4。

表3 模型評價標準及結果

6.確立最終模型

通過以上對模型的擬合、評價、修正，確立最終結構方程模型，繪出路徑圖1。由圖1可知，反映心理狀況的9個因子中，按標準化路徑系數按大小排列前五位的分別是抑郁、焦慮、人際關系敏感、精神病性及強迫。F1、F2、F3、F4對心理狀況的標準化路徑系數分別為 －0.088、0.572、－0.074、0.088，其余主要路徑系數見表4。

表4 最終模型參數估計結果

討 論

結構方程模型(structural equation modeling，SEM)是一個包含面很廣的數學模型，是心理、行為、教育、社會科學甚至醫學〔2－4〕等領域強有力的研究工具，可以把直接觀測的變量和潛在變量有機地結合起來，不僅可以分析顯變量與潛變量以及潛變量之間的關系，同時可以明確地估計測量誤差等參數〔5－6〕，這是傳統的多元統計方法如回歸分析所不能解決的問題。本次研究試運用結構方程模型對“80后”外來勞務工心理狀況進行分析，進一步探索“80后”外來勞務工心理健康的影響因素，同時也為今后新生代外來工心理健康教育工作指出重點方向。

圖1 最終模型路徑圖及標準化路徑系數

從構建的方程模型中可以看出，構成心理狀況的9個指標變量中，抑郁、焦慮、人際關系敏感、精神病性及強迫的標準化路徑系數較大，也就是說這5個指標能較好的表征心理狀況，提示我們目前“80后”外來勞務工心理健康問題主要集中在這五個方面。從外生與內生潛變量之間的路徑系數可以看出，健康感知因子對心理狀況的標準化路徑系數最大，對心理健康狀況的影響最大，即當個體感覺到每天工作時間越長、工作壓力加大、睡眠質量下降或身體健康水平下降時，“80后”外來勞務工的心理衛生可能會出現不良的狀況。此外個人生活現狀因子、家庭文化水平因子、家庭地位因子也對其心理狀況產生一定影響。年齡較大、已婚的務工者家庭生活可能更穩定，有利于形成穩定的心態，提高心理健康水平;家庭文化水平較低的“80后”外來務工者的心理健康水平較低，提示父母的受教育程度的高低對年輕一代的心理健康有一定的影響，可能對新生代的外來務工者產生一定生活上的壓力，導致出現各類的心理問題;此次研究還發現新一代“80后”外來勞務工獨生子女的心理健康水平相對獨生子女的要高，提示我們在計劃生育作為基本國策的背景下，越來越多的獨生子女已經能有穩定的心理素質迎接社會的挑戰。

綜上所述，通過建立結構方程模型可以對外來勞務工心理健康進行更深入的研究，從中找出潛在內涵及相互聯系。根據以上結論，政府在開展新生代外來勞務工心理衛生干預工作時，可以把重點放在家庭文化程度較低、工作壓力較大及家庭生活還不穩定等特征的人群上。

1．包曉．“80后”農民工的心理障礙及調適對策．經濟師，2008，6:54-57．

2．方平，熊端琴，蔡紅．結構方程模型在心理學研究中的應用．心理科學，2001，24(4):406-408．

3．郭劍，高洪艷，王媛，等．大學生HIV檢測影響因素的多組結構方程模型分析．中國衛生統計，2010，27(3):247-248．

4．徐俊芳，韓偉，陳景武．結構方程在醫學生人格特征和心理健康研究中應用．中國衛生統計，2009，26(4):370-373．

5．Musil CM，Jones SL，Wamer SD．Structural equation modeling and its relationship to multiple regression and factor analysis．Research in Nursing＆ Health，1998，21:271-281．

6．MacCallum RC，Aust8in JT．Applications of structural equation modeling in psychological research ．Annual Research Psychology，2000，51:201-226．

(責任編輯:丁海龍)