邓小平 罗秀文 邬雨臻

(1赣南师范大学教育经济研究中心;2赣南师范大学教育科学学院,赣州 341000)

1 前言

积极青少年发展理论认为学业成就在青少年发展中具有重要作用。有研究表明早期学业成就能正向预测未来的经济收入,是阻断贫困代际传递的关键机制(A ltschul,2012)。在诸多学业成就的影响因素中,家庭社会经济地位的作用得到大部分研究者的一致肯定。如,Sirin(2005)采用元分析方法汇聚了74篇独立研究和101157名被试,结果发现社会经济地位与学业成就之间存在中等程度的正相关。但是关于社会经济地位何时会影响学业成就,以及如何影响学业成就,尚存在众多争议。本研究将采用元分析方法探讨社会经济地位对学业成就影响过程中的调节机制和中介机制。相比单个研究而言,元分析整合了多项研究结果,能降低甚至排除单一研究结果中存在的测量误差和抽样误差,从而提高研究结论的外部解释效度(Schm idt&Hunter,2014)。

关于社会经济地位何时影响学业成就的研究主要集中在调节变量的识别上,即二者关系的方向和强度是否会随着调节变量而产生变化。其中,影响社会经济地位和学业成就关系的调节变量有年级、社会经济地位测量方式等。如,White(1982)的研究表明,随着年级增加,社会经济地位对学业成就的影响会逐渐消失。原因在于随着年级增加,学生在校时间增长,学校教育会补偿低社会经济地位的负面影响(Rutter&Maughan,2002);也有可能是,随着年级增加,低社会经济地位家庭的儿童更有可能离开学校,而剩下的儿童社会经济地位整体偏高,二者之间的相关消失(Alexander,Entw isle,&Olson,2007)。但是,Caro,M cDonald和Willms(2009)的研究表明社会经济地位对学业成就的影响不但不会随着年级增加而消失,反而会扩大。关于社会经济地位与学业成就的关系是否会受社会经济地位测量方式的影响也存在争议。以往研究中常单独或综合采用家庭收入、父母受教育水平、父母职业和家庭资源作为社会经济地位的测量指标。家庭收入代表着家庭能提供的经济资源,而父母受教育水平和职业指父母的智力资源、社会地位、人脉和社会资本(Conger,Conger,&Martin,2010)。相对家庭收入、父母教育和父母职业而言,家庭资源较少被采用。家庭资源包括家庭日用品(如,书、电脑和书房等)和为子女提供课后或假期教育服务。Sirin(2005)的元分析结果表明,家庭资源与学业成就的相关最强(r=0.51),显著得高于家庭收入、父母教育水平和职业与学业成就的相关,且后三者与学业成就之间的相关差异不显著。但是,另有研究表明与学业成就关系最密切的是家庭收入(Conger et al,2010)或父母受教育水平(张云运,骆方,陶沙,罗良,董奇,2015)。

关于社会经济地位如何影响学业成就,家庭压力模型(fam ily stressmodel)和家庭投资模型(fam ily investmentmodel)提供了理论基础。家庭压力模型认为社会经济地位通过一系列中间环节来影响学业成就(Masarik&Conger,2017)。家庭社会经济地位低(如,经济困难)会加剧父母压力,压力导致家庭冲突和父母抑郁发生,进而减少了父母养育和卷入行为,最终导致子女学业成就低。家庭投资模型认为家庭社会经济地位通过家庭投资来影响学业成就(Sohr-Preston etal.,2013)。家庭投资包括学习资源投资、生活必需品投资、居住地投资和行为投资四个维度。社会经济地位高的家庭愿意和有能力投入资源到子女教育中,从而促进子女学业成就的发展;而社会经济地位低的家庭只能把有限的资源投入到家庭生活必需品上。综合比较家庭压力模型和家庭投资模型发现,家庭压力模型中的父母养育和卷入环节与家庭投资模型中的行为投资都强调了父母卷入的作用。虽然父母卷入没有统一的概念,但多数研究者都认可父母卷入主要指父母在家庭和学校情景下促进子女取得更好学业成就和心理发展的父母行为(El Nokali,Bachman,&Votruba-Drzal,2010)。有研究表明,父母卷入在社会经济地位与学业成就之间起着中介作用,即社会经济地位高的家庭父母卷入越高,而高水平的父母卷入能有效促进学业成就(Bae&W ickrama,2014;乔娜,张景焕,刘桂荣,林崇德,2013)。另有研究表明,由于父母卷入与学业成就的关系受第三个变量的影响,导致父母卷入的中介效应不成立。如,Castro等人(2015)的元分析发现,父母卷入与学业成就的关系存在着年级差异,在幼儿园及小学阶段的父母卷入与学业成就的相关系数要显著的小于中学阶段。

本研究将采用结构方程模型取向的元分析方法来检验4个问题。第一,社会经济地位与学业成就的相关是否显著;第二,社会经济地位与学业成就的关系是否受年级、社会经济地位测量方式的影响;第三,父母卷入在社会经济地位与学业成就之间的中介效应是否成立;第四,父母卷入的中介效应模型是否存在年级差异,即父母卷入是否是有调节的中介变量。

2 方法

2.1 文献检索与选取

本研究通过Psyc INFO,Psychology and Behavioral Sciences Collection,PsycARTICLES和Education Research Complete四个数据库检索英文专业期刊文献。社会经济地位的检索词设定为socioeconom ic status,socio-econom ic status,social class,social status,income,disadvantaged,poverty,education*,occupation*,econom ic*和 SES;父母卷入的检索词设定为involvement,engagement和participation;学业成就的检索词设定为academ ic,achievement,success和performance。由于社会经济地位经常作为控制变量,因此在检索时将社会经济地位设置在摘要检索,父母卷入和学业成就设置为题名检索。检索时间范围设定为：1987~2016年。

在检索文献时设定3个变量需同时出现在一个研究中。原因在于若只有两个变量进入了研究,在采用结构方程模型分析父母卷入的中介效应时需采用配对删除方法来处理缺失值,很有可能出现非正定问题,从而导致模型拟合不良。而本文这种检索设置可能导致检索到的研究数量较少。但是,根据Cheung和Vijayakumar(2016)的建议,元分析所需的研究量不少于20篇即可。本研究检索文献发现同时纳入社会经济地位、父母卷入和学业成就的研究数量超过了元分析研究数量的要求。

基于上述文献检索规则,最终检索到146篇文献。采用以下3个标准来筛选文献：(1)文献中同时对社会经济地位,父母卷入和学业成就进行了测量;(2)研究样本为幼儿园到高中学生群体;(3)报告了三者之间的两两积差相关系数(本研究采用积差相关系数作为元分析的效应值)和样本量等信息。首先通过文献题名剔除重复文献27篇,其次通过摘要剔除非实证研究52篇,接着通过全文阅读剔除没有同时测量了3个变量的文献40篇,随后剔除研究被试样本为大学生群体的文献1篇,最后剔除没有报告3个变量所有两两相关的文献4篇。纳入元分析的文献数量为22篇。22篇文献中有3篇都包括2个独立样本研究,因此纳入元分析的独立样本研究数量为25个。文献筛选过程详见图1。

2.2 文献特征编码

所有收集到的研究进行特征编码,包括作者信息、发表时间、样本量、年级、性别构成、被试国籍、相关系数、社会经济地位测量方式等内容。编码规则如下：(1)以独立样本为单位进行编码,即每个独立样本只产生一个效应值;(2)若一个研究中同时报告了多个独立样本,也分别进行多次编码。(3)对于按性别、种族分别报告效应值的独立样本,也进行多次编码。其中有多篇研究采用了多个指标测量变量,而来自同一样本的多个相关系数之间存在相互关联的现象,导致元分析结果出现偏差。根据张辉华和王辉(2011)的建议,除了调节效应分析外,主效应和中介效应分析采用某个变量不同测量指标与另一个变量之间相关系数均值作为两个变量相关系数的估计。另外,有3篇研究为追踪设计研究,同一样本存在多个不同测量时间点的相关系数。基于同上理由,本研究采用第一次测量点收集的相关系数进入元分析。最后进入主效应分析、年级的调节效应分析和父母卷入的中介效应分析的文献数量为22篇,独立研究为25项,样本总量为79665;进入社会经济地位测量方式的调节效应分析文献数量为22篇,独立样本研究为35项,样本总量为86744。

进行年级编码时发现25项独立研究中只有3项研究为幼儿园,将其与小学合并为小学及以下;其他研究被试或为初中,或为高中,统称为中学。进行社会经济地位测量方式编码时发现25项研究中只有3项研究采用父母职业作为测量指标,将其与父母教育水平合并为父母社会声望;以2个及以上指标总分为社会经济地位测量方式的研究,归类为社会经济地位整体测量。进行性别构成编码时发现25项独立样本研究中有4项研究没有报告性别构成,2项研究以女性为主(占被试量的75%以上),1项研究以男性为主(占被试量的25%以下),其他18项研究女性比率为50%左右。因此,性别构成不进入社会经济地位与学业成就关系的调节分析。进行学业成就测量方式编码时发现,25项独立研究中,只有3项研究采用数学、阅读和科学成绩中的一个作为学业成就测量指标,其他22项研究均采用学业成就的整体测量方式,如基于数学、阅读、自然科学和社会科学等多门学科的成绩基础上计算的整体分数。因而,学业成就的测量方式不进入社会经济地位与学业成就关系的调节分析。

本研究先由第一作者独立编码,完成后由第二作者逐一核查校对。结果显示,两次编码除极少数数据有偏差外,其他编码均不存在明显差异。22篇纳入分析的论文特征见表1。

图1 元分析文献筛选PRISMA流程图

表1 家庭社会经济地位与学业成就关系的元分析研究基本资料

2.3 数据处理

2.3.1 主效应和同质性检验

首先,检验效应量是否存在异常值和有潜在威胁的效应量。Hedges和Olkin提出的异常值识别方法不适用于随机效应模型,因此Viechtbauer和Cheung(2010)建议在随机效应模型下采用学生化剔除残差值(studentizeddeletedresiduals)来识别异常值(若大于2.5则识别为异常值),采用Cook距离值(Cook’s distance)和标准化的 DfBeta值(standardized dfbeta)来识别有威胁的效应量(若大于1则识别为有威胁的效应量)。若某个研究结果为异常值和有威胁的效应量,则不进入后续分析。

最后,采用Cochran提出的Q值来检验效应量异质性,Q值若显著则表明效应量异质。但是Q值检验法的统计力较低且显著性检验容易受样本量的影响,因此Cheung(2015a)建议还应结合I2来判断。I2为效应量的真实差异占总变异的比率,当I2值超过75%时,表明研究间具有高度异质性(郑明华,2013)。

2.3.2 调节效应检验

同质性检验若表明不同研究之间异质,则应进行随机效应模型下的调节效应分析。若调节效应显著,则采用加权后ANOVA分析中的Bonferroni方法进行事后比较社会经济地位与学业成就之间的相关系数在哪两种社会经济地位测量方式间存在差异。进行两两比较时为了降低一类错误,采用公式0.05/C2n(n为调节变量水平数)对显著性水平进行矫正(Hedges&Pigott,2004)。

2.3.3 中介效应检验

中介效应检验采用结构方程模型取向的元分析(meta-analysis of Structural Equation Modeling,MASEM)进行分析(Cheung,2015b)。MASEM 估计包括两个阶段。第一阶段,通过多变量元分析方法获得联合相关矩阵(pooled correlationmatrix)。第二阶段,将联合相关矩阵输入到结构方程模型来检验中介模型。在进行MASEM估计时,Cheung和Chan(2005)提出的基于相关系数的两阶段结构方程模型(two-stage structural equationmodeling,TSSEM),采用了全信息极大似然函数来估算联合相关矩阵,使得参数估计的偏差更小,标准误估计更精确(Cheung&Hafdahl,2016)。TSSEM具体步骤为,首先在结构方程模型框架下通过多变量元分析来估计联合相关矩阵。其次,将联合相关矩阵导入到渐进式自由分布结构方程模型(asymptotic distribution-free SEM),并采用相关矩阵的渐进式协方差矩阵作为加权后矩阵来验证模型。在估计结构方程模型的样本量时,以往研究常采用样本量的调和平均数作为结构方程模型样本量(Sheng,Kong,Cortina,&Hou,2016)。但是,该方法会出现抽样方差估计有偏等问题,Cheung和Hafdahl(2016)认为采用各研究的样本量总和作为结构方程模型的样本量输入值更为合理。此外,若第一阶段的联合相关矩阵同质性检验结果发现存在异质性,则改用随机效应模型来完成第一阶段的联合相关矩阵计算和第二阶段的模型检验。

在中介效应分析时,将设置完全中介效应模型和部分中介模型,通过模型拟合和模型比较来检验中介效应假设。完全中介模型假设父母卷入在社会经济地位和学业成就之间起着完全中介作用。部分中介模型假设社会经济地位既间接通过父母卷入影响学业成就,也直接影响学业成就。

所有的数据处理采用R语言中的metafor(Viechtbauer,2010)和metaSEM(Cheung,2015a)统计包来执行。

3 结果

3.1 异常值检验、同质性检验和效应量分析

首先,对效应量异常值和有威胁的效应量进行检验,25项独立研究的学生化剔除残差值都小于2.5,Cook距离值和标准化DfBeta值都小于1。意味着不存在异常值和有潜在威胁的效应量,因而所有研究结果都进入元分析。

其次,同质性检验结果表明研究结果不同质,Q(df=24)=615.61,p<0.001,I2=97.62。当研究结果不同质时,较固定效应模型而言,随机效应模型可以提供更准确的真实效应估计值(Cheung&Chan,2005)。因此,后面的分析都采用随机效应模型进行。随机效应模型下家庭社会经济地位与学业成就加权后相关系数平均值为0.32,95%CI为[0.28,0.36],Z=12.39,p<0.001。此外,效应量异质还表明可能存在系统变异,受调节变量的影响。因此,接着进行年级和社会经济地位测量方式的调节效应分析。

3.2 调节效应分析

3.2.1 年级的调节效应检验

结果表明,小学及以下年级的效应量平均数为0.33,95%CI为[0.27,0.38],Z=10.09,p<0.001;中学年级的效应量平均数为0.33,95%CI为[0.28,0.37],Z=12.68,p<0.001。对两组进行比较分析,发现两组效应量差异不显著(Q组间=0,df=1,p=0.99),即社会经济地位与学业成就的关系不会随着年级变化而变化。随后,分别对两个水平下的相关系数进行同质性检验,结果发现,小学及以下和中学各自同质性检验结果表明异质(小学及以下组Q组内=336.18,df=13,p<0.001,I2=96.13;中学组Q组内=179.22,df=9,p<0.001,I2=94.98)。意味着不论是小学及以下还是中学群体还存在系统变异,受其他调节变量的影响。

3.2.2 社会经济地位测量方式的调节效应检验

结果表明,社会经济地位与学业成就的相关系数存在显著的社会经济地位测量方式差异,Q组间=37.84,df=2,p<0.001。其中,父母社会声望组,加权后相关系数的平均数为0.31,95%CI为[0.27,0.35],Z=15.73,p<0.001;家庭收入组,加权后相关系数的平均数为0.22,95%CI为[0.17,0.28],Z=7.37,p<0.001;整体测量方式组,加权后相关系数的平均数为0.42,95%CI为[0.39,0.46],Z=19.83,p<0.001。事后多重比较发现,社会经济地位整体测量方式组要显著得高于父母社会声望和家庭收入组(ps<0.001),但家庭收入组的相关系数与父母社会声望组的相关系数差异不显著(p=0.08)。进一步对三种测量方式下社会经济地位与学业成就的相关系数进行同质性检验,结果表明三组的相关系数都存在显著的异质性(父母社会声望组Q组内=89.68,df=14,p<0.001,I2=84.39;父母收入组Q组内=49.81,df=10,p<0.001,I2=79.92;整体测量组Q组内=115.99,df=7,p<0.001,I2=93.97)。意味着二者关系还存在系统变异,受其他调节变量的影响。

3.3 中介效应分析

首先,计算联合相关矩阵。对其进行同质性检验后,发现模型拟合指数不良,c2(df=72,N=79665)=2013.13,p<0.001,CFI=0.90,RMSEA=0.09,SRMR=0.08,违反了同质性假设。当联合相关矩阵存在异质性时,依据Cheung和Cheung(2016)的建议应采用随机效应模型估计联合相关矩阵。结果表明,社会经济地位、父母卷入和学业成就之间的两两相关系数都呈显著的正相关,见表2。

表2 社会经济地位、父母卷入和学业成就的联合相关矩阵

注：中括号中为95%的置信区间。下同。

其次,拟合完全中介模型和部分中介模型,并比较两个模型的优劣。结果表明完全中介模型的卡方值(c2=124.12,df=1)与部分中介模型的卡方值(c2=0,df=0)差异显著,Δχ2(1)=124.12,p<0.001,且完全中介模型的拟合指数没有达到统计要求(CFI=0.60,RMSEA=0.04,SRMR=0.15)。尽管完全中介模型需要估计的参数更少、模型更为简洁,但是在部分中介模型中,家庭社会经济对学业成就的直接影响显著(β=0.29,p<0.001),且家庭社会经济地位对学业成就的间接效应成立,效应量为0.030,95%CI为[0.02,0.05]。这些结果表明,部分中介模型更为合理,见图2。

图2 家庭社会经济地位通过父母卷入影响学业成就的中介模型

最后,估计联合相关矩阵时发现其存在异质性,表明可能存在调节变量。因此,将年级作为调节变量,分析部分中介模型是否会随着年级而发生变化。结果发现,以年级为单位分组估计联合相关矩阵后,小学及以下组和中学组都是达到了同质性要求。小学及以下组的同质性检验结果,c2(df=42,N=39144)=1062.27,p<0.001,CFI=0.92,RMSEA=0.09,SRMR=0.07;中学组的同质性检验结果,c2(df=27,N=40537)=407.54,p<0.001,CFI=0.95,RMSEA=0.05,SRMR=0.05。

按照Cheung(2015b)的建议,只有当分组效应量同质时方可进行中介效应模型的群组比较。结果发现,父母卷入的部分中介效应只存在于小学及以下组,而中学组的父母卷入部分中介效应不成立。即,在中学阶段社会经济地位不需要通过父母卷入影响学业成就,而是直接影响学业成就,见表4。

表3 不同年级组的联合相关矩阵

表4 部分中介模型的年级比较

4 讨论

4.1 本研究贡献

本研究关于家庭社会经济地位与学业成就关系的元分析基于22篇文献,25个独立样本研究和79665个被试,经检验发现效应量不能存在异常值。在研究结果异质的情况下,采用随机效应模型进行分析。结果发现,社会经济地位与学业成就呈中等程度正相关,这与以往研究结论一致。如,Sirin(2005)的元分析表明社会经济地位与学业成就之间相关系数为0.25。但本次元分析中选取的研究结果之间存在非常大的异质性,因而进行了调节效应分析。

结果表明,社会经济地位与学业成就之间的关系不受年级的影响。这与以往多篇研究结果一致。如,任春荣和辛涛(2013)的研究表明社会经济地位对学业成就的正向影响会持续整个学习生涯。但是,二者关系受家庭社会经济地位测量方式的影响。与社会经济地位单个指标测量相比,整体测量方式下测量到的相关系数更高,而不同分指标测量到的相关系数之间没有差异。这与以往研究结论不同。Sirin(2005)的元分析表明家庭资源与学业成就之间的相关最高,而Conger等人(2010)认为对学业影响最大的是家庭收入而非父母教育水平和父母职业。出现不一致的原因可能在于,家庭社会经济地位各指标之间存在高相关,父母受教育水平越高,职业地位和家庭收入越高,所拥有的家庭资源越多。从而有可能过高估计了某个指标与学业成就的关系。因此,基于多个指标测量得到整体分数与学业成就之间的相关更高。

通过中介效应分析了社会经济地位如何影响学业成就,结果表明父母卷入起着部分中介作用。尽管以往没有过在元分析基础上的父母卷入中介效应分析,但有多篇独立研究表明父母卷入在社会经济地位对学业成就的影响过程中起着中介作用。如Choi等(2015)的研究表明,父母卷入在家庭社会经济地位与学业成就之间起着中介作用。该假设也与家庭压力模型和家庭投资模型的理论假设相吻合。有四项研究综合比较了家庭压力模型和家庭投资模型的内部效度,结果发现家庭压力模型更能解释家庭社会经济地位影响儿童行为的过程机制,而家庭投资模型更能解释家庭社会经济地位影响儿童学业成就的过程机制。但是,早期行为问题对后期学业成就的影响很大,过多的问题行为会导致后期出现学业成就降低。因此,家庭压力模型和家庭投资模型都能很好的解释社会经济地位对学业成就的影响(Conger等,2010)。而本研究在综合大量独立研究结果的基础上,发现父母卷入在家庭社会经济地位与学业成就之间起着部分中介作用。至少为家庭投资模型的外部解释效度提供了有力的论据。

在中介模型异质性的前提下,进行了部分中介模型的群组比较。结果发现,部分中介模型在小学及以下年级组成立,而在中学年级组不成立。原因在于,社会经济地位对父母卷入的影响不存在年级差异,但是父母卷入对学业成就的影响存在年级差异。这与以往的研究结论一致。如,Patall,Cooper和Robinson(2008)关于父母卷入与学业成就关系的元分析表明,相比中学阶段,小学阶段父母卷入对学业成就的预测更高。出现该结果的原因在于,处于青春期的中学生对独立自主性的需要增加,而表征着监督与控制的父母卷入正好违背了这一需求,从而导致父母卷入与学业成就的关系出现负相关(W ilder,2014)。尤其是不当的父母卷入更容易导致学业成就降低。如,Patall等人(2008)的研究表明家庭作业监督与辅导(基于家庭的父母卷入)与学业成就之间仅在小学阶段二者出现显著相关,而在中学阶段二者相关不显著甚至出现负相关。而Froiland,Peterson和Davison(2012)的研究表明中学阶段父母卷入越多,青少年完成作业的可能性更低,导致学业成就下滑。

4.2 局限与研究展望

本研究采用列删除的方法(即,若某项独立研究没有同时测量家庭社会经济地位,父母卷入和学业成就,或没有报告三个变量之间所有的两两积差相关,则该研究不纳入元分析)来收集文献和研究,导致进入分析的研究较少,有可能影响研究结论的外部效度。此外,本研究没有估算社会经济地位和父母卷入分维度与学业成就的联合相关矩阵,导致不能检验各个概念本身的结构效度。最后,本研究的中介模型假设虽然得到验证,但是中介效应量很小,只占总效应量的9%,意味着还存在着其他更为重要的中介效应。如,家庭投资模型认为在起着中介作用的家庭投资中,学习资源的中介效应量最大。而Jeynes(2012)的研究结果表明,父母期望与学业成就的相关要高于父母卷入与学业成就的相关。

5 结论

(1)家庭社会经济地位能显著地正向预测学业成就;

(2)家庭社会经济地位测量方式的调节效应显著;

(3)父母卷入在家庭社会经济地位与学业成就间起着部分中介作用;

(4)父母卷入的中介效应只存在于小学及以下群体,在中学群体中中介效应不显著。

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