累积生态风险对民族地区初中生学业倦怠的影响：一个有调节的中介模型

摘要：以生态系统理论为指导，了解民族地区初中生学业倦怠的特点，探讨累积生态风险对学业倦怠的影响，检验学业自我效能感的中介效应以及心理弹性的调节效应。采用累积生态风险量表、青少年学业倦怠量表、学业自我效能感量表和简易心理弹性应对量表对2077名初中生进行问卷调查。结果表明：（1）累积生态风险与学业倦怠呈显著正相关，与学业自我效能感和心理弹性呈显著负相关；（2）学业自我效能感在累积生态风险和学业倦怠的关系中起中介作用；（3）学业自我效能感的中介作用受到心理弹性的调节效应影响。累积生态风险既能直接作用于学业倦怠，也能通过学业自我效能感对学业倦怠产生影响，累积生态风险水平相同时，高心理弹性组能产生更强的学业自我效能感。

关键词：累积生态风险；学业倦怠；学业自我效能感；心理弹性；初中生

中图分类号：G44 文献标识码：A 文章编号：1671-2684（2025）06-0009-09

一、问题提出

学业倦怠是指由于学习压力过大或学习兴趣不高而发展出来的对于学习的消极态度和行为，主要表现为情绪耗竭、玩世不恭以及个人成就感低落[1]。学业倦怠是学校心理健康工作的重要内容。国内外多项研究结果表明，学业倦怠不仅会增加学生辍学可能性，而且会对他们的心理健康状况造成不良影响[2]。对于民族地区学生而言，读书是改变命运的最佳选择，因此关注民族地区初中生的学业倦怠问题、深入了解学业倦怠的内在作用机制对推动区域教育事业的发展以及助力青少年的健康成长具有重要作用。

生态系统理论认为，个体的发展与成长不是单一因素作用的结果，会受到家庭、学校、同伴、社区等多个生态子系统的综合影响[3]。累积生态风险强调不同风险因素的协同作用，它们对个体心理和行为的分别作用会相互叠加并产生更具破坏性的影响[4]。这种研究模式与生活实际更贴合，能有效避免研究结果片面化。吴喜燕[5]通过研究揭示了累积生态风险与初中生学业倦怠之间呈显著负相关，陈建文、刘艳和谭千保[6]从家庭和同伴两个层面证实了累积生态风险对学业倦怠具有直接预测效应。因此，本研究以生态系统理论为基础，探究累积生态风险与学业倦怠的关系。基于以往研究，提出研究假设H1：累积生态风险能正向预测学业倦怠。

学业自我效能感是自我效能感在学习层面的具体化，是指个体在多大程度上相信自己能完成学业任务、达到学业目标，是对自我学业能力的主观评价[7]。班杜拉提出了社会认知理论，认为个体认知、行为和环境之间是相互作用的关系，个体认知会在一定程度上受其当前所处环境的影响，并由此产生行为。如果个人所处的环境发生了变化，其认知与行为也会据此做出相应的改变。因此，学业自我效能感可能是累积生态风险和学业倦怠之间的中介变量。虽然目前没有学业自我效能感在累积生态风险和学业倦怠之间产生中介作用的研究证据，但是已有许多研究证明学业自我效能感与生态风险、学业倦怠相关，多重环境因素构成的累积生态风险负向预测学业自我效能感[8]，而增强学业自我效能感可以有效降低学业倦怠的程度[9]。基于上述分析，提出研究假设H2：学业自我效能感在累积生态风险和学业倦怠之间起中介作用。

心理弹性是一种正向品质，是个体在面对压力情境时从消极情绪中迅速恢复并能获得积极情绪体验的能力[10]。根据心理弹性动态模型，心理弹性作为一种积极心理资源，能有效缓和风险因素带来的影响[11]。此外，王安妮和张静平[12]的研究结果显示，高弹性组学生的学业自我效能感得分显著高于低弹性组。因此，累积生态风险对学业自我效能感的影响可能还会受到心理弹性的调节。为了深入探讨心理弹性在其中的具体调节模式，本研究引入“风险缓冲”和“风险增强”两类模型，二者是以往研究者根据保护性因素在不同风险水平下的作用效果区分开来的[13-15]。就心理弹性而言，“风险缓冲”模型是指心理弹性可以减弱累积生态风险与学业自我效能感之间的负向联系，起到“雪中送炭”的作用；而“风险增强”模型则是指心理弹性具有增强负向联系的功能，被称为“杯水车薪”现象。综上所述，提出研究假设H3：心理弹性在累积生态风险与学业自我效能感之间起调节作用，而且其作用模式与“风险增强”模型一致。

因此，本研究建构一个有调节的中介模型（见图1），探讨累积生态风险和学业倦怠两者的关系，并考察学业自我效能感的中介效应和心理弹性的调节效应。

二、研究方法

（一）研究对象

研究选取了G省和S省共四所民族地区初中生为被试，发放2204份问卷，剔除漏选、高度重复及有规律作答的问卷后，余下有效问卷2077份，有效率为94.2%。其中，男生为1012人（48.7%），女生为1065人（51.3%）；初一为944人（45.4%），初二为589人（28.4%），初三为544人（26.2%）。

（二）研究工具

1.累积生态风险量表

以往研究对生态风险因素的纳入并无统一标准，本研究在参考以往相关研究的基础上，遵循生态风险因素选取的六大原则[16]，最终选定五种风险因素。参考Dawes[17]和杨娟[18]的研究，对计分不同的分量表进行修订，统一采用Likert 5点计分法，从1“完全符合”到5“完全不符合”，并检验量表的信度。本研究中，该量表的Cronbach's α系数为0.84。

（1）亲子关系。采用Furman和Buhrmester[19]修订后的亲子关系问卷，如“我父母信任我的判断能力”。共计7个项目，其中有2个项目采用反向计分法，得分越高，表示亲子关系越好。

（2）学校联结。采用Resnick[20]编制的学校联结量表，如“我觉得我是这个学校的一部分”。共有5个项目，得分越高，说明学校联结程度越高。

（3）社区安全。参考Gerard和Buehler[21]的做法，使用1个项目让被试在整体层面上对所处社区的安全状况进行评价，如“我觉得我居住的地方很安全”。得分越高，表示其认为自己所处社区的安全系数越高。

（4）邻里支持。采用董奇和林祟德[22]使用的研究工具，用2个项目让被试对其感知到的邻里支持水平进行评价，如“我很熟悉我家周围的邻居”。得分越高，表示其感知到的邻里支持水平越高。

（5）朋友支持。采用姜乾金修订的领悟社会支持量表中的“朋友支持”分量表[23]，如“我的朋友都很尊重我”。共计3个项目，得分越高，表示感知到的同伴支持越多。

李董平[14]及Evans、Li和Whipple[24]分别系统地总结和介绍了现有的多重风险建模方法，指出每种方法都各有优缺点，必须辩证地加以看待。本研究选择了效度高且题目精简的分量表形成累积生态风险量表，为尽可能保留每个连续型风险因素暴露强度的所有信息以及不削弱风险因素与发展结果之间的关系强度[25]，将采用汇总总分法构建累积生态风险指数。以往也有许多国内外研究者使用汇总总分法进行多重风险建模[26-28]，参考已有研究，本研究先将资源因素反向计分使其转化为相应的风险得分，之后将每个风险因素的得分进行标准化处理，再汇总为Z分数，得到累积生态风险指数，指数越高表明个体所在环境中的风险水平越高。

2.学业自我效能感量表

采用周勇和董奇[29]编制的学业自我效能感量表。该量表共12个项目，主要用来衡量学生在日常学习活动中的整体自我效能感水平。量表评分采用6分制，从1“完全不符合”到6“完全符合”，其中有6个项目采用反向计分法。分数越高，学业自我效能感越高。本研究中，该量表的Cronbach's α系数为0.80。

3.心理弹性量表

采用Sinclair[30]编制的简易心理弹性应对量表。该量表由4个项目组成，属于单维度量表。量表采用Likert 5点计分法，从1“完全不符合”到5“完全符合”，总分越高，其心理弹性的水平越高。本研究中，该量表的Cronbach's α系数为0.84。

4.学业倦怠量表

采用吴艳、戴晓阳和温忠麟等[1]编制的青少年学业倦怠量表。该量表共16个项目，包括身心耗竭、学业疏离和低成就感三个维度。量表采用 Likert 5点计分，从1“完全不符合”到5“完全符合”，其中有7个项目采用反向计分法，总分越高，其倦怠程度越严重。本研究中，该量表的Cronbach's α系数为0.87。

（三）数据处理方法

采用纸质问卷和电子问卷进行施测。先对所获得的数据进行初步整理，之后使用SPSS 23.0进行有关的数据分析，并用SPSS process v3.4插件进行有调节的中介模型检验。

三、研究结果

（一）共同方法偏差

本研究数据来自学生的自我报告，结果可能受到共同方法偏差的影响。为避免该效应，在开展问卷调查时采取了匿名形式。此外，采用Harman单因素法对共同方法偏差进行事后统计检验，对所有变量的项目同时进行未旋转的主成分分析。结果显示，特征值大于1的因子共有10个，且第一个因子解释的变异量为25.82%，低于40%的临界值，说明不存在严重的共同方法偏差。

（二）学业倦怠在人口学变量上的差异分析

对学业倦怠进行人口学变量差异检验，结果显示（见表1），民族地区初中生的学业倦怠情况在性别、年级、民族以及生源地上都存在显著差异，但在是否为留守儿童方面没有显著差异。

（三）描述性统计及相关分析

表 2 列出了各变量的平均数、标准差和相关系数。结果发现，累积生态风险与学业自我效能感、心理弹性均呈显著负相关，与学业倦怠呈显著正相关；学业自我效能感与学业倦怠呈显著负相关，与心理弹性呈显著正相关；学业倦怠和心理弹性呈显著负相关。

（四）中介效应检验

以累积生态风险为自变量、学业自我效能感为中介变量、学业倦怠为因变量，对所有变量进行标准化处理，采用Hayes编制的SPSS宏中的简单中介模型Model 4，对学业自我效能感在累积生态风险与学业倦怠之间的中介效应进行检验。此外，根据温忠麟和叶宝娟[31]的观点，且有研究表明影响学习倦怠的人口学变量主要包括性别和年级[32]，本研究将性别和年级等变量作为控制变量。结果表明（见表3），累积生态风险对学业倦怠的预测作用显著（β=0.41，t=20.61，p<0. 001） ，且当放入中介变量后，累积生态风险对学业倦怠的直接预测作用依然显著（β=0.15，t=9.87，p<0.001）。累积生态风险对学业自我效能感的负向预测作用显著（β=-0.37，t=-18.45，p<0. 001），学业自我效能感对学业倦怠的负向预测作用也显著（β=-0.70，t=-44.93，p<0. 001）。

此外，累积生态风险与学业倦怠间的直接效应以及学业自我效能感的中介效应的bootstrap 95%置信区间的上、下限均不包含0（见表4） ，这表明累积生态风险不仅能够直接预测学业倦怠，而且能够通过学业自我效能感预测学业倦怠，学业自我效能感起部分中介作用。其中，总效应为0.098，间接效应为0.062（效应占比64%），直接效应为0.036（效应占比36%）。

（五）有调节的中介效应检验

对所有变量做标准化处理，在控制性别和年级的情况下对有调节的中介模型进行检验，在中介效应前半段增加心理弹性作为调节变量，采用Model 7进行数据处理。结果（见表5）显示，将调节变量心理弹性放入中介模型后，累积生态风险与心理弹性的交互项对学业自我效能感的预测作用显著（β=-0.02，t=-4.74，p<0. 001），说明心理弹性能调节累积生态风险对学业自我效能感的预测作用。

通过进一步的简单斜率检验（见图4）可以发现，当心理弹性水平较低时，累积生态风险对学业自我效能感的负向预测作用显著［Bsimple（M-1SD）=-0.04，t=-6.70，p<0. 001］；当心理弹性水平变高时，累积生态风险对学业自我效能感的负向预测作用更大［Bsimple（M+1SD）=-0.07，t=-11.03，p<0.001］，说明随着心理弹性水平的提高，累积生态风险对学业自我效能感的预测作用会增强。而且，在低累积生态风险时，高心理弹性组的学业自我效能感表现出更高的水平，而随着累积生态风险提高，高心理弹性与低心理弹性的学业自我效能感差异缩小，说明心理弹性的保护作用会随着累积生态风险的增加而逐渐削弱，与前文的“风险增强”模型假设一致。