上海市某大學學生手機依賴與自我效能的關系

張 穎 孫金海 張 勇 趙沛霖

（1上海海軍軍醫大學軍隊健康管理學教研室 上海 200433；2復旦大學附屬華東醫院護理部 上海 200040；3復旦大學公共衛生學院預防醫學教研室 上海 200032；4上海市市西高級中學2019級 上海 200040）

隨著智能手機的普及，人均手機使用時長逐漸增加。截至2017年12月，中國手機網民數量達7.53億，其中20～29歲網民占比最高（30.0%）；職業分布中學生群體占比最高（25.4%）；人均周上網時長為27 h［1］。手機依賴又稱為手機成癮，是近年來出現的公共衛生新問題［2］，目前尚無手機依賴的權威定義。WHO在國際疾病編碼第11版（ICD-11）中將游戲成癮納入其中。美國精神疾病診斷手冊第5版（DSM-5）中給出了網絡游戲成癮的診斷建議，并建議網絡成癮和手機成癮可據此參考［3］。

自我效能（self-efficacy）是目前被廣泛應用的健康行為理論，它代表個體對自身能夠采取適應性行為來應對外界環境中的各種挑戰的知覺或信念［4］。自我效能又劃分為一般效能和具體效能［5］。網絡控制自我效能是具體效能在網絡成癮領域的應用，指個人認為自己能夠控制自己網絡使用行為的能力［6］，能更好地預測個體的網絡成癮行為［7-8］。手機依賴與網絡成癮在許多方面具有相似性，將自我效能（尤其是網絡控制自我效能）作為手機依賴的一個重要因素進行研究，從自我效能感角度探討大學生手機依賴產生的原因，可為今后預防和干預大學生手機依賴行為提供理論參考。

研究方法于2018年3月至5月在上海市某綜合性大學中選取文、理、醫科專業30個班級共830名在讀本科生，其中每個專業方向10個班級：文、理專業一年級2個班，二年級3個班，三年級3個班，四年級2個班；醫科專業一年級2個班，二年級3個班，三年級3個班，四年級1個班，五年級1個班。共發放問卷830份，回收有效問卷803份，問卷有效回收率為96.7%。

本研究為橫斷面調查。以班級為單位組織集中，由統一培訓的志愿者向研究對象介紹調查目的、填寫方法及注意事項，調查對象簽署知情同意書后獨立完成問卷填寫。問卷內容包括人口學資料、手機使用行為特征、手機成癮狀況、一般自我效能和網絡控制自我效能評估。使用梁永熾教授編制的手機成癮指數量表（Mobile Phone Addiction Index，MPAI）［9］手機成癮狀況評估，包括沖動性、戒斷性、逃避性和低效性等4個維度共17個條目。采用Likert 5點計分制，即從“幾乎沒有”到“總是”依次為1～5分，得分范圍為17～85分，得分越高表明手機依賴程度越高，總分超過51分判定為手機依賴。采用Bandura編制的一般自我效能感量表（General Self-efficacy Scale，GSES）一般自我效能評估，單維度，共10個條目，采用Likert 4點計分法，從“完全不正確”到“完全正確”，依次計1～4分，得分范圍為10～40分。網絡控制自我效能采用羅喆慧等編制的問卷［8］，單維度，內容包括任務控制、時間控制、目的明確等12個條目，采用Likert 4點計分法，從“完全不符合”到“完全符合”，得分范圍為12～48分，得分越高代表網絡控制自我效能越高。由于本研究針對的是手機依賴，故將原量表中關于網絡使用的陳述改為手機使用。MPAI、GSES和網絡控制自我效能問卷具有較高的信效度［8］，因此我們僅做了內部一致性檢驗，3個量表的Cronbach's α值均大于0.80。

采用EpiData軟件錄入數據，使用SPSS 18.0軟件進行統計分析。計量資料采用P-P圖做正態性檢驗。對一般資料做描述性分析，成組設計兩樣本之間的差異采用t檢驗或方差分析，連續性變量之間采用相關性分析，分類變量之間關聯性采用χ2檢驗。

研究結果

社會人口學特征 男性333人（41.5%），女性470人（58.5%）。大一184人（22.9%），大二218人（27.1%），其中包括1個班37名醫學院大五學生，將其與大四合并。各年級之間無性別分布差異。

手機使用行為特征 大學生使用手機最頻繁的時間段在22∶00以后（54.4%），其次為17∶00～22∶00（35.4%）。每天手機使用時長超過5 h的占27%。使用最多的功能為社交軟件（58.4%）；其次為上網查資料（20.9%）。經常或總是在業余時間（吃飯、走路、睡覺前、乘坐交通工具和使用洗手間時）看手機的占76.4%，從不在這些場所看手機的只有1.7%；經常在學習/上課時間看手機的占49.0%，而從不看的只占2%。

手機依賴特征 調查對象的MPAI平均分為（49.1±12.4）分。MPAI總分大于51分判定為手機依賴，共349人，占43.5%，其中男生有143人（42.9%），女生有206人（43.8%）。在各年級中，大四和大五學生評估為手機依賴的比例最高（49.7）%，大三比例最低（36.3%），各年級之間手機依賴分布存在顯著差異。手機使用最頻繁的時間段與手機依賴無關聯性，而手機使用時間越長出現手機依賴的可能性則越大。業余時間和學習/上課時間看手機的頻率越高，出現手機依賴的可能性越大（表1）。

手機使用、手機依賴與自我效能的關系 被調查大學生一般自我效能的平均分為（26.3±5.1）分，網絡控制自我效能的平均分為31.1±6.9。Pearson相關性分析顯示兩種效能之間顯著相關（r=0.46，P＜0.01）。

男生在兩種效能上的得分均顯著高于女生（表2），但是在年級分布上均無顯著差異。一般自我效能與手機使用最頻繁的時間段之間不相關，但網絡控制自我效能與手機使用最頻繁的時間段之間顯著關聯。手機使用時長與一般自我效能和網絡控制自我效能均顯著關聯，使用時間越長，自我效能越低。業余時間看手機和學習/上課時間看手機的頻率越高，一般自我效能和網絡控制自我效能越低。

表1 大學生手機依賴情況在人口學特征和手機使用行為特征上的分布（n=803）Tab 1 The demographic characteristics and smartphone use behavior according to smartphone dependence among the university students（n=803） ［n（%）］

Pearson相關性分析顯示，MPAI得分與一般自我效能之間不相關（r=0.02，P=0.56），而與網絡控制自我效能之間顯著負相關（r=-0.28，P＜0.01）。獨立樣本t檢驗也顯示，手機依賴組的網絡控制自我效能得分顯著低于非依賴組（29.5±6.6vs.32.2±6.8，P＜0.01）。

討論手機依賴已經成為廣泛關注的社會及健康問題。手機依賴在美國人群中的比例為10%～25%［10］，在英國11～18歲青少年中的比例約10%［11］，在瑞士大學生中的流行率為17%［12］。在發展中國家這種現象更為嚴重。一項Meta分析發現印度青少年手機依賴比例達40%以上［13］，這一比例在中國大學生中高達21%［14］。導致手機依賴的因素主要包括個體、環境和社會因素［15-16］。與大學生有關的因素是行為約束能力、人格特質、心理健康狀況［17］、學習生活環境和人際交往。無論是對硬件的改造，還是提供心理輔導都需要大量人力、物力，推行起來存在一定困難。

表2 一般自我效能和網絡控制自我效能在人口學特征和手機使用行為特征上的分布Tab 2 Assessments of general self-efficacy and network control self-efficacy according to demographic characteristics and smartphone use behavior （）

表2 一般自我效能和網絡控制自我效能在人口學特征和手機使用行為特征上的分布Tab 2 Assessments of general self-efficacy and network control self-efficacy according to demographic characteristics and smartphone use behavior （）

One-way ANOVA.

有學者提出對網絡成癮和手機依賴的研究需要逐漸由單純的教育心理層面向健康行為改變范疇側重［3］。心理層面的研究雖然可以解釋成癮行為的形成機制，但缺乏有效的干預方法，而健康行為改變的理論已經成熟運用到健康促進活動中。針對手機依賴的個體因素（即行為約束），可以引入行為學中廣泛采用的自我效能概念，通過調動自身積極性，讓其主動地、有意識地改變自身不良行為習慣。

我們在調查中發現性別與手機依賴無關聯性，但是在手機使用的行為特征上男生與女生卻有顯著差異。女生手機使用時長高于男生，在業余時間和學習上課時看手機的比例也高于男生，這可能與女生更喜歡借助手機進行人際交往有關。自我效能在性別上的差異也間接解釋了這種行為差異：男生的一般自我效能和網絡控制自我效能得分均高于女生。手機依賴在年級變量上的分布特征反映了不同年級學生的生活狀態：大一學生容易產生手機依賴與剛入學面對陌生環境精神壓力大而急需尋求社會支持有關；畢業班學生過多使用手機則與可自由支配時間更多、需要通過手機上網找工作、搜集考研信息等相關。因此，建議學校管理者在開展手機依賴預防的工作時面向不同性別、年級的學生可采取不同的策略：為新生提供更多的生活支持，使其盡快融入大學生活；為畢業班的同學提供更多畢業發展信息；制定相應的規章制度規范手機使用行為；增加各類線下活動，提供更多現實世界的交流機會；借助健康宣傳、講座、心理輔導等活動提高大學生心理健康水平，指導學生平衡手機與學習和生活的關系；幫助深陷手機依賴的個體完成一次預設目標，使之建立起自信心，并重復這種體驗使自信心不斷強化，提升克服手機成癮的信心與能力。

本研究發現手機依賴和手機使用行為之間存在顯著關聯，同時自我效能（包括一般自我效能和網絡控制自我效能）與手機使用行為顯著相關，網絡控制自我效能對手機成癮的解釋能力優于一般自我效能，這可能與兩個量表的內容差異有關。一般自我效能的10個條目評估的是個體在處理一般問題時所具備的信心和能力，而網絡控制自我效能量表的12個條目則將情境限定在個體使用手機時能否有效控制時間的信心和能力，因此更具有針對性。本研究通過測量大學生的網絡控制自我效能來預測其形成手機依賴的傾向，開展針對個體的干預活動。