初中生发展资源系统类别特征与抑郁的关系

                                         初中生发展资源系统类别特征与抑郁的关系
                                                 苏小菊1，田琴2，吴頔2
     （1. 漳州市第二中学，福建漳州，363000；2.闽南师范大学教育与心理学院，福建漳州，363000）

摘要：为了探讨初中生发展资源与抑郁的关系，对福建省漳州市17所中学的6969名初中生有效施测《儿童青少年发展资源量表》《抑郁自评量表》，研究结果显示：（1）初中生发展资源及其各维度与抑郁均呈显著负相关；（2）潜在剖面分析识别出“资源富足”“资源失衡”“资源中等”和“资源匮乏”等4 种发展资源类型，且抑郁水平表现出4组间显著的差异。研究结果表明，初中生发展资源存在异质性潜在剖面，发展资源是预防初中生抑郁的重要保护因子。
关键词：初中生；发展资源；抑郁；潜在剖面分析

一、引言
       抑郁被世界卫生组织（WHO）列为全球疾病负担的主要因素[1]，其特征包括持续的情绪低落、兴趣减退和认知功能损害，甚至增加自杀行为风险[2]。初中生面临学业压力、自我认同、社会适应等多重挑战，抑郁风险更高[3]检出率不断上升[4,5]。
       众多研究者着重探究可能导致青少年心理行为问题各类风险因子，通过规避或消除这些风险，降低身心问题的发生率[6,7]。同时，积极青少年发展观强调通过发展资源构建心理免疫屏障的重要性。苏彦捷认为，发展资源系统等积极因素不仅可为个体积极健康发展提供动力和养分，也是其成长过程中抵抗风险的缓冲器[8]，一定程度上预防抑郁、高危行为的发生[9]。发展资源指的是有利于促进个体身心健康相关的一系列经验、技能、关系和价值观等[10]，可区分为6种个体资源（包括心理理解、自尊、自我控制、乐观、心理一致感、自我效能）和4种环境资源（包括家庭环境中的父母社会情感支持、父母权威教养，学校环境中的同伴融入、学校融入），具有跨文化的稳定性[11,12]。但以往研究往往侧重于单一或少量发展资源因素对预防和降低抑郁的价值，多采用变量中心方法考察资源与抑郁的非线性关系，难以揭示资源组合的异质性模式，较少探究多种积极因素的交互作用与协同效应，从而提供更完整、更深入的理解框架。潜在剖面分析（Latent Profile Analysis）作为个体中心的分类方法，能基于多维度指标识别群体内潜在类别结构，揭示资源间的协同或补偿关系[13]。因此，本研究采用潜在剖面分析识别初中生发展资源剖面结构，并探讨发展资源类别与抑郁的关系。
二、研究方法
（一）研究对象
      对福建省某县17所中学的初中生进行问卷调查，回收问卷9222份，有效问卷6969份，有效率75.57%。平均年龄为13.90±1.10岁。其中，男生3318人（47.61%），女生3614人（51.86%），未填写性别37人（0.53%）。初一2280人（32.72%），初二2213人（31.75%），初三2476人（35.53%）。
（二）研究工具 
1.儿童青少年发展资源量表（QARCA-C）
        Lohaus等人编制、苏彦捷等人修订，共10个维度、59题，其中个体资源包括心理理解、自我效能、自尊、心理一致感、乐观和自我控制6个维度；环境资源包括源自家庭的父母社会情感支持、父母权威教养2个维度，和源自学校的同伴融入、学校融入2个维度。采用Likert 4点计分，从“从不”到“总是”，分别计1至4分，得分越高表示发展资源状况越好[14]。本研究中，整体量表 Cronbach’s α为0.962。
2.抑郁自评量表（SDS）
        Zung（1965）编制、王春芳等人修订，用于测量个体的抑郁水平。共20个项目，包括情感症状、躯体症状、精神运动性障碍和心境障碍4组特异性症状。采用4点计分，从“从不”到“总是”，分别计1至4分。各项目分值累加得到粗分，根据Broah的评分标准，SDS评分指数（评分指数=各项累计得分/最高得分80分），≥50%（粗分为≥40分）为轻度抑郁，60~69%（粗分为48~55分）为中度抑郁，70%（≥56分）以上为重度抑郁[15]。本研究中，整体量表 Cronbach’s α为0.743。

（三）数据处理
       采用SPSS 25.0统计软件进行量表信度分析、共同方法偏差检验和相关分析。使用Mplus 8.0对发展资源10维度特征进行潜在剖面分析。
三、研究结果
（一）数据质量检验结果 
       因数据均为初中生填写自陈量表的得分，需检验是否存在共同方法偏差[16]。对研究数据进行Harman单因子检验[17]），结果表明，最大因子方差解释变异为25.89%，小于40%的临界标准，故不存在严重的共同方法偏差。
经描述性统计分析，各研究变量偏度值介于±2之间，峰度值在±5以内，均符合正态分布，可进行后续多变量统计分析。
（二）初中生发展资源与抑郁的相关分析 
       采用Pearson积差相关探讨初中生发民资源与抑郁的关系，结果如表1所示，除了抑郁的情感症状、躯体症状与初中生心理理解的相关不显著外，发展资源总分及各因子分初中生抑郁均呈显著负相关。
（三）初中生发展资源的潜在剖面分析 
       根据发展资源10维度得分情况进行潜在剖面分析，抽取1~6个类别，各模型拟合指标见表2。结果显示，随着潜在类别数量的增加，AIC、BIC、aBIC值呈逐渐减少趋势，提示模型拟合度逐步提升。从LMR、BLRT值来看，二分类、三分类、四分类和六分类的p值达到显著水平（p<0.05），表明该种分类情况优于前一个模型。各分类模型Entropy值均超过0.8，显示分类准确率在90%以上，具备较高可靠性。兼顾模型简洁性和可解释性，四分类模型为最佳拟合模型。
       如图1所示，类别1的发展资源各方面得分都最高，命名为“资源富足组”（n = 813）；类别2的发展资源各方面得分总体也较高，但表现出个体资源（如乐观、自我控制、心理一致感）、家庭资源（父母社会情感支持）和学校资源（同伴融入、学校融入）相对较高，而部分个体资源（如自我效能、自尊）、家庭资源（权威教养）相对薄弱，故命名为“资源失衡组”（n = 2120）；类别3的发展资源各方面得分都接近平均水平，命名为“资源中等组”（n =2635）；类别4的发展资源各方面得分均最低，尤其是自尊、自我效能感、父母社会情感支持、父母权威教养、学校融入等维度得分都很低，故命名为“资源匮乏组”（n =1401）。

 
注：粗体表示最佳拟合模型及拟合指标情况。AIC：Akaike信息准则；BIC：贝叶斯信息准则；aBIC：样本大小调整贝叶斯信息准则；LMR：Lo-Mendell-Rubin似然比检验；BLRT：Bootstrap似然比检验；Entropy：信息熵。

（四）初中生抑郁的发展资源潜在剖面在抑郁上的差异检验
        对发展资源潜在剖面分析划分的4组初中生的抑郁总分及各因子得分进行单因素方差分析，结果显示（表3），4组被试的抑郁总分和各因子得分均存在显著差异，事后均值检验结果显示，资源匮乏组抑郁总分和各因子得分最高，其次是资源中等组、资源失衡组，资源富足组得分最低。

四、讨论
       本研究结果显示，初中生发展资源与抑郁呈显著的负相关，反映了源自于个体、家庭、学校的发展资源是缓解初中生抑郁的重要因素。潜在剖面分析考察了初中生自我-家庭-学校发展资源的组合模式即发展资源系统的分类特征，区分出4种典型的组合模式，这一结果与孙芳等人的结果相呼应，揭示了青少年所处微系统环境因素的组合性与复杂性[18]。
       “资源富足组”的个体、家庭和学校三个层面的资源得分均最高，这类学生约占样本人群的11.66%，他们拥有最全面的保护性资源网络，类似于刘爱楼和王瑞明在研究大学生抑郁情绪类别时所划分的“健康组”，是发展状况最理想的群体[19]。“资源失衡组”是占比最大的群体（30.42%），其特征是个体资源（如乐观、自我控制、心理一致感）、家庭资源（父母社会情感支持）和学校资源（同伴融入、学校融入）相对较高，但部分个体资源（如自我效能、自尊）、家庭资源（权威教养）相对薄弱。这表明当初中生自尊自信、家庭权威教养不足时，较强的乐观、自控等个体资源和积极的学校环境可以在一定程度上起到补偿作用，这与孙芳等人的研究中发现的“高社校资源组”能缓冲心理危机的结论相契合[18]。显然，对于这一群体的心理健康教育着重关注的是他们的自尊、自我效能感的提升，以及家庭教养中清晰边界确定的重要性。“资源中等组”虽然各种发展资源均衡但只维持中等水平，其中自尊、自我效能感都偏低，这提示对该群体进行教育时应在全面提升发展资源水平基础上，着重提升其自尊、自我自信水平。“资源匮乏组”（20.10%）除了心理理解维度，几乎所有发展资源都表现出低分特征，尤其是低自尊、低自我效能感以及源自家庭的发展资源不足、学校融入困难，这些低资源状况提示该群体面临较高的心理风险。
       潜在剖面分析揭示了初中生发展资源与抑郁之间并非简单的线性关系，而是呈现出清晰的资源累积效应[7]，即个体所拥有的保护性资源越全面、水平越高，其抑郁水平越低，越能防范心理危机发生。这与所主张的生态系统理论[20]、积极青少年发展观（Positive Youth Development，PYD）的核心观点一致，即个体发展嵌套于多个相互关联的系统中，各个系统中的保护因素能够协同作用，共同促进青少年的积极发展并抵御心理风险[21]。本研究发现，当个体、家庭和学校的资源形成合力时（即“资源富足组”），其对初中生抑郁的预防效果最佳。“资源失衡组”有部分个体资源、家庭资源不足，但因其其他方面的发展资源尤其是源自学校发展资源得分较高，他们的抑郁水平也不严重，这进一步支持了补偿模型的存在，即某一领域的优势资源（如乐观、自我控制、良好同伴融入、学校融入）可以部分抵消其他领域资源（如自尊、自我效能感、父母权威教养）的不足所带来的风险[22]。
      根据潜在剖面分析进一步考察发展资源各维度的重要性，可了解发展资源不同维度组合的作用机制。在“资源富足组”中，乐观、心理一致感等个体核心资源位列前茅，父母社会情感支持、学校融入等环境资源得分都很高，该群体的优势就是形成了“个体-家庭-学校”协同促进的良性循环[22]。而在“资源失衡组”中，乐观、同伴融入成为最突出的资源，家庭资源相对靠后，这提示针对此群体，干预的重点应在于维持和强化其已有的个体优势与学校联结，同时尝试通过学校系统（如教师）搭建与家庭沟通的桥梁，逐步改善其家庭支持环境。对于“资源匮乏组”，虽然其发展资源总体水平最低，但其心理理解维度得分较好，反映出该群体具有较好的共情、理解能力。这为该群体的心理援助提供了切入点，即利用其对自我和他人心理状态的理解能力，激发其改变的内生动力、感受源自环境的支持性资源。
五、结论
      初中生发展资源存在异质性，可区分为“资源富足”“资源失衡”“资源中等”和“资源匮乏”等四组。资源累积效应明显，各组抑郁水平差异显著，发展资源尤其是自尊、自我效能感、乐观、父母社会情感支持、同伴融入、学校融入是预防初中生抑郁的重要保护性因子。

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     Relationship Between the Categorical Characteristics of Developmental Resources Systems and Depression Among Junior High School Students
Abstract: To explore the relationship between developmental resources and depression among junior high school students, 6,969 junior high school students from 17 middle schools in Zhangzhou of Fujian Province were measured by the Chinese Version of the Questionnaire to Assess Developmental Resources for Children and Adolescents (QADR-C) and the Self-Rating Depression Scale. The results showed that: (1) Developmental resources and all their dimensions were significantly negatively correlated with depression among junior high school students; (2) Latent profile analysis identified four latent profiles of developmental assets, namely the sufficient-resource group, the resource-imbalanced group, the moderate-resource group, and the resource-deficient group, with significant intergroup differences in depression levels. The study reveals heterogeneous latent profiles of developmental resources in junior high school students, and developmental resources serve as a critical protective factor against adolescent depression.
Keywords: junior high school students; developmental assets; depression; latent profile analysis

【作者】 
1.苏小菊 福建省漳州市第二中学心理健康中心主任、高级教师
2.田 琴  闽南师范大学教育与心理学院硕士研究生
3.吴 頔  闽南师范大学教育与心理学院硕士研究生

[ 注：本文系福建省教育科学规划少年儿童和少先队研究专项课题“基于发展资源系统的儿童青少年心理危机预防策略研究”（编号：FJJKSXD24-17）的研究成果]
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