王 超, 陈文霞, 蒋怀滨, 刘凯明, 赵慧莉

(1. 青海师范大学教育学院，青海 西宁 810016； 2. 福建师范大学福清分校应用心理学研究所，福建 福州 350300)

大学生元担忧对抑郁的影响：一个有中介的调节模型

王 超1, 陈文霞2, 蒋怀滨2, 刘凯明1, 赵慧莉1

(1. 青海师范大学教育学院，青海 西宁 810016； 2. 福建师范大学福清分校应用心理学研究所，福建 福州 350300)

使用元担忧量表、自我妨碍量表(SHS)和抑郁-焦虑-应激自评量表简版(DASS-21)对300名大学生进行施测.探讨元担忧、自我妨碍、应激与抑郁之间的中介与调节效应.结果发现：1)大学生元担忧是抑郁的风险因素(β=0.33，t=5.05,p<0.001)；2)自我妨碍对元担忧与抑郁之间的关系具有风险增强的调节效应(β=0.13，t=2.31,p<0.05);3)这种调节效应(β=0.02，t=0.48,p>0.05)以应激(β=0.54，t=9.27,p<0.001)为中介变量.由此得出：元担忧对抑郁情绪的影响受到自我妨碍的调节，而这一调节效应又通过应激中介实现.此发现为治疗元担忧所诱发的抑郁提供重要理论基础.

元担忧;自我妨碍;应激;抑郁;有中介的调节

0 引 言

抑郁(Depression)是影响大学生心理健康的一种常见情绪障碍，其主要表现为愉快感丧失、情绪低落、易疲劳并易受到个体认知的调控[1].Wells等研究发现，对焦虑、抑郁等负性情绪具有强烈体验的个体存在高水平的元担忧[2].元担忧(Meta-worry)是监督和评价自身思维的元认知，也是对自身认知过程和事件的担心，即对“担忧的担忧”[3].其特点体现在个体对担忧有确切认识,并随着担忧事件不断出现且被强化，是一种负性认知.Beck提出的抑郁认知理论指出，负性的认知，如消极思维、过度担忧和信念等是致使个体抑郁的关键性因素[4].自我妨碍(Self-handicapping)是当个体面临被他人评价时,为保护或提高自尊而采取一系列不利于成就的行为[5].国内外学者研究表明,自我妨碍会增加个体的失败可能性、考试焦虑程度和学业倦怠体验，与抑郁情绪呈显著负相关[6-8].在诱发抑郁的因素中，应激事件与如何评价应激在大学生抑郁情绪的发生和发展中也起着至关重要的作用.研究表明，生活应激水平可预测抑郁症状的变化[9-10].应激事件对抑郁情绪有着直接的影响关系，事件累积到一定数量就导致发病.目前国内研究抑郁的影响因素主要集中在二者或三者之间的关系，并以中介变量与调节变量建立模型.对于多因素之间中介与调节的混合模型比较欠缺，无法更加精确地了解各因素之间的关系.且未见其对元担忧，自我妨碍，应激与抑郁关系的探讨.因此，本研究以福建省大学生为对象，试建立一个中介与调节的混合模型，探讨元担忧，自我妨碍，应激与抑郁的关系.相关结果对大学生消除负性心理，及时调整认知偏差，以及增强其心理健康素质有一定实证意义和指导作用.

1 研究方法

1.1 研究对象

采用方便取样，选取300名福建师范大学在校大学生,在其公选课上进行统一问卷调查.剔除回答不完整或空白与逻辑明显错误问卷，回收有效问卷268份，有效率为89.33%.男生114人，女生154人；文科155人，理科113人；平均年龄为21.4±0.8岁.在测量前，由调查负责人介绍本次调查的目的和过程，并让被试签署知情同意书.

1.2 研究工具

1.2.1 元担忧量表

采用郑希付等编制的元担忧量表,其内容包括考试过程、社会评价、前途命运、家庭冲突、父母状况5方面，共40个题目.问卷使用5点记分,分数越高,表明元担忧水平越高.该量表的Cronbach’sα为0.97[3].本次测量的Cronbach’sα系数为0.95.

1.2.2 自我妨碍量表(SHS)

采用李晓东等修订的自我妨碍量表，其内容包括14个项目，采用6点量表形式，得分越高，表示自我妨碍水平越高.该量表的Cronbach’sα为0.79[11].本次测量的Cronbach’sα系数为0.73.

1.2.3 抑郁-焦虑-应激自评量表简版(DASS-21)

采用龚栩等人(2010)修订的DASS-21中文版,全量表包含抑郁、应激和焦虑3个分量表，各分量表含7个条目，共21个条目.本研究采用抑郁和应激2个分量表，分数为在0～3之间,得分越高表示抑郁水平越高.研究表明，抑郁和应激分量表的Cronbach’sα系数为0.77和0.76,总量表的Cronbach’sα系数为0.89[12].本次测量抑郁和应激的Cronbach’sα系数分别为为0.84和0.81.

1.3 统计处理

应用SPSS 19.0进行描述统计、因子分析、相关分析和回归分析，使用mplus 7.0进行有中介的调节模型分析和二次检验bootstrap.

1.4 共同方法偏差的控制

本研究采用程序控制和统计控制进行共同方法偏差调节.在问卷实测过程中进行班级统一施测，强调问卷的匿名和保密原则以及数据仅限于科学研究等说明来进行程序控制.然后采用Harman单因子检验进行统计控制，将所有变量的项目进行探索性因素分析.未旋转的因子分析显示，多个因子的特征根值大于1且第一个因子解释的变异量只有25.06%，小于40%，表明本研究共同方法偏差问题不明显.

2 结 果

2.1 元担忧，自我妨碍，应激和抑郁的描述统计及相关分析

2.1.1 元担忧，自我妨碍，应激和抑郁的描述统计

大学生元担忧的均分为2.39±0.65，由于问卷是5点计分，以中间值2.5为临界值，元担忧处于中等偏下水平.应激(0.83±0.56)和抑郁(0.56±0.53)中间值为1.5，得分也较低.自我妨碍中间值为3.5，得分(2.90±0.56)处于中等偏下的水平.

2.1.2 元担忧，自我妨碍，应激和抑郁的相关分析

Pearson相关矩阵如表1所示，元担忧、自我妨碍、应激均分别与抑郁呈不同程度的显著正相关(r=0.435-0.609，p<0.01).此外，元担忧和自我妨碍与应激两两之间显著正相关(r=0.418-0.545，p<0.01).

表1 元担忧、自我妨碍、应激和抑郁的相关矩阵Tab. 1 Correlation matrix between meta-worry,self-handicapping, stress, depression

注：样本容量N=268;*p<0.05，**p<0.01，下同

2.2 大学生元担忧与抑郁的关系:有中介的调节模型检验

根据Muller[13]和温忠麟[14]提出的中介性调节效应模型,使用多重线性回归分析进行依次检验(见表2).在分析之前将所有变量中心化处理.方程1估计自我妨碍对元担忧与抑郁关系的调节效应；方程2估计自我妨碍对元担忧与应激之间关系的调节效应；方程3估计自我妨碍对应激与抑郁的偏回归效应以及元担忧与抑郁残余效应的调节效应.

在满足方程1与方程2的条件下，方程3中应激的系数显著，则证明存在中介性调节效应；若在方程3中，调节效应的系数不显著,则方程中自我妨碍的调节效应完全通过应激起作用.

结果显示，方程1中元担忧和自我妨碍对抑郁均具有正向预测作用，且元担忧与自我妨碍的交互项也达显著水平.为了揭示交互效应的实质，根据回归方程分别取元担忧和自我妨碍高低组27%的值绘制了简单斜率分析图.简单斜率检验表明(如图1所示)，当采用较少自我妨碍策略时，相对于低元担忧的大学生，高元担忧的大学生在抑郁程度上表现出轻微但不显著上升趋势(b=0.10，t=0.82，p>0.05)；相反，元担忧水平高的大学生比元担忧水平低的大学生抑郁程度有很明显的上升趋势(b=0.37，t=3.28，p<0.01).也即自我妨碍对元担忧与抑郁的风险作用具有调节效应.

表2 有中介的调节模型检验Tab. 2 Test of mediated moderation model

图1 自我妨碍对元担忧与抑郁的调节Fig. 1 Moderation of self-handicapping between meta-worry and depression

图2 自我妨碍对元担忧与应激的调节Fig. 2 Moderation of self-handicapping between meta-worry and stress

方程2中，元担忧、自我妨碍及二者交互项对应激也均有正向预测作用.取高分组与低分组27%进行简单斜率检验，结果表明(如图2所示)，当自我妨碍水平低时，元担忧水平高的大学生比元担忧水平低的大学生应激程度表现出轻微但不显著的上升趋势(b=0.004，t=0.03，p>0.05)；当自我妨碍水平高时，元担忧水平高的大学生比元担忧水平低的大学生应激程度有明显上升趋势(b=0.37，t=3.28，p<0.01).也即，自我妨碍对元担忧与应激的风险作用具有增强的调节效应.方程3中，应激对抑郁有正向预测作用，同时元担忧与自我妨碍的交互项未达显著水平.这表明，在模型中元担忧与自我妨碍对抑郁的调节完全通过应激这一中介变量实现.

使用mplus 7.0检验有中介的调节模型构建.拟合结果为饱和模型(χ2/df=0.000， RMSEA=0.000 TLI=1.000， CFI=1.000 SRMR=0.000).进一步考察模型的参数估计值，发现路径系数除自我妨碍到抑郁与元担忧和自我妨碍的交互项到抑郁不显著之外，其余均达到显著估计(见图3).将不显著路径删除后(见图4)，发现模型拟合良好，且更加简洁(χ2/df=1.03， RMSEA=0.011 TLI=0.999， CFI=1.000 SRMR=0.013).这一结果也表明应激在元担忧与自我妨碍对抑郁的调节中起到完全中介效用.

图3 有中介的调节模型图Fig. 3 Mediated moderation model

图4 修正后的有中介的调节模型图Fig. 4 Modified mediated moderation model

使用非参数检验Bootstrap程序进一步检验模型中元担忧与自我妨碍及其交互项通过应激对抑郁中介作用的显著性[15].重复随机抽取5000个Bootstrap样本，生成5000个中介效应的估计值，形成一个近似抽样分布，并计算出中介效应的平均路径值，用第2.5%和第97.5%估计95%的中介效应置信区间.由表3可知，各条路径的95%置信区间并无包括0，即验证了应激在元担忧和抑郁、自我妨碍和抑郁、元担忧和自我妨碍交互项和抑郁之间的中介效应.

表3 有中介的调节效应bootstrap显著性分析及其效果量Tab. 3 Bootstrap analysis of significance and effect of mediated moderation effect

3 讨 论

本研究表明，元担忧是大学生抑郁的重要易感因素.B.H.Esbjorn等人研究表明，元担忧与焦虑呈显著正相关[16].而其他研究发现，焦虑与抑郁存在一定程度上的共病[17].由此看来，元担忧与抑郁之间应存在显著的正相关.本研究验证了元担忧与抑郁的正相关关系，并建立回归方程，进一步证明了元担忧能够正向预测抑郁.以往学者研究认为[2]，元担忧是对担忧的元认知，具有强制性和不可控性，个体试图对其控制会触发自相矛盾的结果.这种矛盾将进一步带来担忧，使个体陷入恶性循环，认为自己不能恰当处理事件，从而可能带来抑郁的情绪体验.

虽然元担忧可以解释大学生抑郁的部分变异，但不同元担忧水平的大学生抑郁增加程度并不完全相同.认知行为理论认为，抑郁是个体认知与行为方式交互作用的结果[18].本研究运用认知×行为方式交互作用的观点探讨了元担忧对抑郁发挥作用的条件，即检验自我妨碍对元担忧与抑郁之间关系是否具有调节效应.结果发现，自我妨碍能够正向预测抑郁，这一结果与Umit A研究相一致[19].将元担忧与自我妨碍与其交互项进入回归方程后发现，自我妨碍对元担忧与抑郁之间关系具有调节作用.当自我妨碍水平较低时，元担忧与抑郁相关不显著；反之，元担忧与抑郁呈显著且较强正相关.也就是说，高自我妨碍能促进元担忧对抑郁的风险作用，低自我妨碍能缓冲元担忧对抑郁情绪的影响.同时，本研究还发现，应激是自我妨碍对元担忧与抑郁之间关系调节效应的中介变量.应激与抑郁存在显著正相关，这一结论与陈冲等人研究结果相一致[20].当个体遭受到突发性生活事件时，高自我妨碍者因为长时间逃避任务而没有正面应对危险导致的社会性功能退化，可能带来更高的失败可能性、过度的担忧与其他负性情绪，如焦虑、抑郁等.进一步研究发现，自我妨碍是元担忧与应激之间的调节变量.当自我妨碍水平高时，元担忧正向预测应激具有统计学意义.此时，高元担忧者更多回避新异、不确定的感觉和体验.对任务缺乏应有的准备,以至个体不能恰当应对应激事件，出现更强烈的不良反应，最终导致抑郁情绪的产生；当自我妨碍水平较低时，元担忧正向预测应激不具有统计学意义，即此时元担忧的影响较小.综合以上结果发现，大学生自我妨碍调节了抑郁和应激，而对抑郁的调节作用通过应激为中介完成.

本研究以一个中介性调节模型，揭示了抑郁的诱发因素，结果提示，在大学生抑郁干预中，应采用个体认知和行为方式的交互作用作为切入点，帮助大学生形成合理认知和科学释放压力的行为方式，在临床上降低抑郁水平.这也印证了认知行为疗法的主张，以认知与行为改变的心理辅导可以对抑郁进行有效的干预[21-22].同时，考虑到应激在自我妨碍对抑郁风险增强效应中的中介作用，还应引导大学生积极、主动地面对应激事件，塑造处理应激事件的能力，并从不同途径增强其心理韧性，从而正确处理抑郁体验.

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The Effects of College Students’ Meta-worry on Depression：A Mediated Moderation Model

WANG Chao1, CHEN Wenxia2, JIANG Huaibin2, LIU Kaiming1, ZHAO Huili1

(1. College of Education, Qinghai Normal University, Xining 810016, China; 2. Faculty of Applied Psychology, Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuzhou 350300, China)

In order to investigate the mediated moderation effects among meta-worry, self-handicapping, stress and depression, Meta-worry Scale, Self-handicapping Scale (SHS) and Depression-Anxiety-Stress Scale Brief Version (DASS-21) were used on 300 college students. The results showed that meta-worry of college students was a risk factor for depression (β=0.33,t=5.05,p<0.001). Self-handicapping had moderating effect with increased-risk on the relationship between meta-worry and depression (β=0.13,t=2.31,p<0.05). This adjustment effect (β=0.02,t=0.48,p>0.05) was with stress as a mediator (β=0.54,t=9.27,p<0.001). So it was considered that the effect of meta-worry on depression was adjusted by self-handicapping, and this adjustment effect was mediated by stress. This discovery provided an important theoretical basis for the treatment of depression which induced by meta-worry.

meta-worry; self-handicapping; stress; depression; mediated moderation

2016-10-09

国家社会科学基金项目(16CSH048)；福建省2016杰出青年科研人才培育计划项目.

赵慧莉(1972—)，女，教授，主要从事心理健康教育与咨询研究.E-mail：563931202@qq.com

10.3969/j.issn.1674-232X.2017.02.004

B844.2

A

1674-232X(2017)02-0136-06