基于結(jié)構(gòu)方程的貧困大學(xué)生社會(huì)支持分析與教育對(duì)策研究

尚 婷 冉永琴 劉 偉 蔡春麗

（[1]重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院 重慶 400074；[2]重慶工商大學(xué)學(xué)工部 重慶 400067）

0 引言

2017年，國家專項(xiàng)計(jì)劃錄取集中連片特殊困難縣、國家級(jí)扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣以及新疆南疆四地州學(xué)生將近6.4萬人。高校的專項(xiàng)計(jì)劃錄取了邊遠(yuǎn)、貧困、民族等地區(qū)縣以下優(yōu)秀農(nóng)村學(xué)生9500人，較上年上浮了17.1%。[1]本研究將高校貧困生定義為：家庭人均收入和月平均生活費(fèi)低于當(dāng)?shù)刈畹凸べY水平；家庭所在地經(jīng)濟(jì)較落后，家庭無固定經(jīng)濟(jì)來源，難以維持基本生活的學(xué)生。[2]

國內(nèi)外研究表明，社會(huì)支持與積極情緒和生活滿意度呈正相關(guān)關(guān)系，與消極情緒反之。[3]目前大部分研究從不同的角度研究了社會(huì)支持對(duì)貧困大學(xué)生的影響，但無法對(duì)各因素對(duì)貧困大學(xué)生的交互作用進(jìn)行定量地分析。結(jié)構(gòu)方程模型（structural equationmodeling，SEM）是一種從微觀個(gè)體出發(fā)探討宏觀規(guī)律的方法，適于研究多個(gè)不可直接測(cè)量的因素之間的復(fù)雜交互因果關(guān)系。[4][5]因此，本研究擬建立社會(huì)支持影響貧困大學(xué)生的結(jié)構(gòu)方程模型。

1 社會(huì)支持影響貧困大學(xué)生的結(jié)構(gòu)方程（SEM）模型

本調(diào)查采用隨機(jī)抽樣的方式，從重慶某高校抽取大學(xué)生2644名，共發(fā)放問卷2644份，回收問卷和有效問卷分別為2642份和2640份，詳見表1。抽樣構(gòu)成符合總體結(jié)構(gòu)，樣本具有較強(qiáng)普遍性和科學(xué)性。

1.1 模型構(gòu)建

通過對(duì)有效問卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，本文將性別、居住方式、關(guān)心方式、社會(huì)支持人數(shù)和參與團(tuán)體活動(dòng)情況作為觀測(cè)變量（觀測(cè)指標(biāo)），其對(duì)應(yīng)的外生潛變量分別為類型、環(huán)境。其中，社會(huì)支持來源是指當(dāng)遭遇急難事件時(shí)，所得到經(jīng)濟(jì)支持和解決實(shí)際問題的來源，包括父母、親戚、同學(xué)、男/女朋友、社團(tuán)活動(dòng)等學(xué)校官方、半官方活動(dòng)、宗教和社會(huì)團(tuán)體等非官方組織、其它。傾訴頻率是指遇到煩惱時(shí)的求助途徑。此外，類型和環(huán)境2個(gè)外生潛變量又對(duì)應(yīng)于性格影響這個(gè)內(nèi)生潛變量。5個(gè)觀測(cè)變量是潛變量發(fā)生的原因，因此采用全模型建立結(jié)構(gòu)方程。結(jié)構(gòu)方程的潛變量和對(duì)應(yīng)觀測(cè)變量的設(shè)置情況詳見表2。

表1 貧困大學(xué)生的樣本構(gòu)成

表2 模型變量設(shè)置

表3 擬合度計(jì)算結(jié)果

1.2 模型標(biāo)定

選取某高校2640份貧困大學(xué)生《社會(huì)支持評(píng)定量表SSRS》的數(shù)據(jù)作為樣本，利用AMOS 20.0建立社會(huì)支持影響貧困大學(xué)生的結(jié)構(gòu)方程模型，并對(duì)模型進(jìn)行迭代計(jì)算和修正，估計(jì)結(jié)果顯示所有的因子符合在置信水平 =90%下，最終得到SEM模型的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果（見圖1）。其中，矩形X表示形成性指標(biāo)，矩形Y表示反映性指標(biāo)，表示外生潛變量，表示內(nèi)生潛變量，圓形，、和 為誤差項(xiàng)。

圖1 SEM的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果

模型的結(jié)果可以用下列數(shù)學(xué)表達(dá)式解釋：

式（1）式為外生潛變量 和觀察變量X之間的量化關(guān)系；式（2）為內(nèi)生潛變量 與觀察變量Y之間的量化關(guān)系；式（3）為內(nèi)生潛變 與外生潛變量 之間的量化關(guān)系。

1.3 模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

擬合度是評(píng)判所建立的結(jié)構(gòu)方程能否夠良好的反映數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的因果關(guān)系和規(guī)律的重要指標(biāo)。本文通過AIC（赤池信息準(zhǔn)則）、BCC（布朗-邱迪克準(zhǔn)則等對(duì)模型進(jìn)行比選，最后采用擬合優(yōu)度指數(shù)（CFI）、規(guī)范擬合指數(shù)（NFI）等進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果如表3所示。

由表3可得，以上4項(xiàng)擬合指標(biāo)中均呈現(xiàn)為完全擬合，即說明模型總體擬合程度很高。

2 討論與分析

根據(jù)式（1）～（3）計(jì)算，可得到結(jié)構(gòu)方程模型中外生潛變量與內(nèi)生潛變量反應(yīng)性指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)量化關(guān)系：

式中，E1和E2為合成后的誤差項(xiàng)。

通過計(jì)算可知，類型 1和環(huán)境 2對(duì)傾訴頻率Y1的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別為0.0549，0.3904；類型 1和環(huán)境 2對(duì)求助頻率Y2的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別為0.0612、0.4532，具體見表4：

表4 外生潛變量與指標(biāo)變量之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)表

通過觀察結(jié)構(gòu)方程SEM標(biāo)準(zhǔn)化路徑圖以及外生潛變量與指標(biāo)變量之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)表，可以得出，類型、環(huán)境對(duì)傾訴頻率和求助頻率均呈現(xiàn)為正向作用。在對(duì)外生潛變量類型 1的影響中，性別X1和居住方式X2對(duì)其的影響差別不大，前者略大于后者。在對(duì)外生潛變量環(huán)境 2的影響中，社會(huì)支持來源X3對(duì)其的影響最大，因此也可以說明，社會(huì)支持來源X3對(duì)傾訴頻率Y1以及求助頻率Y2的影響比其他觀測(cè)變量更為顯著，而社會(huì)支持人數(shù)X4和參與團(tuán)體活動(dòng)情況X5也有著明顯的影響，且兩者影響程度相差不大。在對(duì)內(nèi)生潛變量心理 的影響中，傾訴頻率Y1和求助頻率Y2對(duì)其的影響均較大。另外，兩個(gè)外生潛變量中，相較于類型 1，環(huán)境 2對(duì)傾訴頻率Y1以及求助頻率Y2的影響程度更為顯著。類型 1和環(huán)境 2之間的相關(guān)性系數(shù)為0.57，可以說明兩個(gè)外生潛變量之間中存在著較大的關(guān)聯(lián)性，即一個(gè)學(xué)生的性別、居住方式也同樣影響其生活環(huán)境。

3 相關(guān)舉措

（1）扶貧大學(xué)生精準(zhǔn)化。在觀測(cè)變量性別X1和居住方式X2中，前者對(duì)類型的影響更大。究其原因，在社會(huì)文化中，女生性格更加敏感細(xì)膩，而男生往往更加堅(jiān)強(qiáng)、勇敢、有主見，更加愿意積極采取行動(dòng)建立同伴關(guān)系和親密程度高的集體關(guān)系。這種影響現(xiàn)象與前期研究成果是一致的。[2]所以，重點(diǎn)關(guān)注貧困生中的女生這類特殊群體，從而進(jìn)行有針對(duì)性地幫扶。

（2）社會(huì)支持來源多元化。在觀測(cè)變量社會(huì)支持來源X3、社會(huì)支持人數(shù)X4和參與團(tuán)體活動(dòng)情況X5中，社會(huì)支持來源對(duì)環(huán)境的影響最大，對(duì)傾訴方式Y(jié)1以及求助方式Y(jié)2的影響比其他觀測(cè)變量更為顯著。這是因?yàn)樵谕獠凯h(huán)境和學(xué)生本人綜合作用下，已經(jīng)從經(jīng)濟(jì)上對(duì)高校貧困生在經(jīng)濟(jì)上提供了行之有效的幫助，[6]讓其愿意接受社會(huì)上更多渠道的幫助。

（3）兼顧情感支持雙向化。對(duì)內(nèi)生潛變量環(huán)境 的影響中，傾訴方式Y(jié)1和求助方式Y(jié)2對(duì)其的影響均較大。究其原因，社會(huì)支持應(yīng)該是主體與客體互動(dòng)的作用，而非單向過程。[7]在資助貧困生時(shí)應(yīng)考慮保護(hù)個(gè)人隱私，避免此帶來的反面作用，[8][9]從而讓貧困生學(xué)習(xí)感恩，樂意回饋社會(huì)，以實(shí)現(xiàn)助學(xué)與育人的目標(biāo)。[10][11][12]