新冠肺炎背景下影响中国人群社会支持的因素分析

刘岁寒， 杜玉开， 甘勇， 彭松绪

新型冠状病毒肺炎疫情全球暴发以来，我国政府高度重视，针对不同地区疫情发生的严重程度，迅速采取了必要的防控阻断措施，例如针对部分疫情重点区域暂时关闭进出口通道，实施全域静态管理，同时也对全国人员流动施行严格管控。不论是被动的还是主动的社会隔离都会导致一系列的心理问题[1]。长期处于不良的心理状态会诱发一系列问题，例如在多个国家发生了与新冠肺炎相关的自杀或他杀事件[2]。社会支持是指个体从周围环境中获得的各种情感和行为支持等，对维持个体自身良好的情绪体验、缓解心理压力具有重要的意义。了解疫情背景下影响社会支持的因素，针对危险因素，采取相应的救助措施，对维护公众的心理健康水平，促进人们的身心健康有重要意义。因此，本研究进行此项横断面分析，探讨在疫情的压力背景下，不同的人口学特征和行为特征等是否会对社会支持产生影响。

1 对象与方法

1.1 研究对象

采用网络滚雪球抽样的方法，对中国居民进行横断面调查研究，回收问卷3 405份。排除6名居住在国外的人之后，共有3 399份问卷被纳入统计分析，有效率为99.82%。

1.2 问卷调查

本次研究通过问卷星设计匿名的在线问卷，调查内容包括：①基本信息。包括性别、年龄、职业、居住地类型等。②与新冠肺炎有关的条目。包括对新冠肺炎的潜伏期、主要症状、传播途径的认知等。③领悟社会支持量表(PSSS)。采用Zimet等编制、姜乾金修订的PSSS量表[3]。该表共12个条目，分为家庭、朋友及其他3个维度。所有的条目均按7点Likert量表评分，记为1～7分。所得的分值越高，表明感知到的社会支持越好(Cronbach'sα=0.96)。④CES-D抑郁自评量表。该表共有20个条目，每个条目均采用4级评分，依次记为0分、1分、2分和3分。抑郁量表的分数越高表明被测试者的抑郁状况越严重(Cronbach'sα=0.96)。⑤心理弹性量表简化版(CD-RISC-10)。该量表共10个条目，每个条目采用5级评分，对应的计分范围为0～4分。量表的总分越高，表示心理弹性越好(Cronbach'sα=0.96)。本次研究数据的收集工作于2020年2月17日开始，至2020年2月29日完成。本研究按照PSSS总分的均值分为两组，低于均值66.02的为低分组，高于等于均值66.02的为高分组，对两组的人口学特征和心理指标等进行检验。

1.3 统计学分析

采用SPSS 18.0对两组进行单因素检验和多因素Logistic回归。采用双侧检验，P<0.05被认为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 基本特征

3 399名被调查者的平均年龄为(27.55±11.30)岁，其中男性1 138人，占总调查对象的33.5%；汉族3 249人，占总调查人数的95.6%；职业为学生的人群最多，共1 967(占57.9%)人，其次为教师301(占8.9%)人；学历在本科及以上的人群最多，共2 519人，占总调查对象的74.1%；未婚人数最多，共2 293人，占总调查对象的67.5%。

将研究对象按性别分组，采用卡方检验和符号秩和检验比较两组的PSSS得分、CES-D抑郁自评量表和CD-RISC-10得分情况。见表1。

表1 不同性别社会支持情况的基本特征

2.2 影响因素分析

以社会支持分组作为因变量，将单因素分析中P<0.1的因素作为自变量纳入多元Logistic回归模型中。结果显示，性别、月收入在当地的水平、居住地的类型、学历、武汉市静态管理前的三个月所在地、对所在社区采取防控措施的满意程度、心理弹性得分和抑郁量表得分与社会支持程度存在相关关系。见表2(仅列出P<0.05的因素)。

表2 人群支持得分相关因素的多元Logistic回归分析

表2 (续)

3 讨论与建议

本研究显示，女性、本科及以上的学历、较高的收入水平、居住地位于城市、静态管理前三个月所在地为武汉、对所在社区采取防控措施非常满意、较高的抑郁量表得分和心理弹性是高社会支持的保护因素。

3.1 性别与社会支持的关联

本研究结果显示，女性群体与更高的社会支持相关，与既往研究结果一致[4-5]。一项在大学生群体中开展的研究指出，大学生的心理幸福感与社会支持呈显著的正相关，女大学生的心理幸福感高于男性[6]。由于生理和心理的差异，女性个体对社会支持的感知更为细腻[7]。此外，由于社会支持通常与个体的社交生活密切相关，在COVID-19流行期间，人群主要的社交生活更多地倾向于家庭成员和网络社交。一项纳入了30项研究的Meta分析显示，女性通过网络社交获取和提供的社会支持均高于男性[5]。

3.2 教育水平与社会支持的关联

与本科及以上的群体相比，大专和高中及以下的研究对象获得的社会支持更低。一项研究同样指出，受教育程度与老年人的社会支持状况存在正向关联[8]。受教育程度与人群的心理素质存在正相关，教育水平高的人群能较好地适应各种类型的不良事件[9]。此外，教育还可以提高人们的认知水平，教育水平更高的人可能拥有更好的资源和条件[10]，使得其更关注自身的心理状态并促进他们采取积极的方式来维护自己的健康状态。

3.3 经济水平与社会支持的关联

本研究指出，与当地月收入水平处于下层的人群相比，中下层、中层和上层或中上层的研究对象获得的社会支持更高，这与以往的研究结果一致[4，11]。一项研究指出，社会经济地位与社会支持得分呈正相关[11]。社会经济地位较高的人群能更好地提升生活品质、获得更完善的医疗服务，从而可以提升自身的生存质量，促进身心健康。有研究指出，对于社会经济地位较低的人而言，长期经济方面的压力会使他们身心负荷积累，进而影响身心健康[12]。经济地位较低的人群享受的社会福利和保障更少，受到贫富差距的影响更易造成心理不平衡等问题[13]。我国在促进共同富裕的同时，需要进一步加强基层医疗队伍和体系建设，保障处于较低经济地位人群的生活质量和心理状态处在较好水平。

3.4 居住地与社会支持的关联

相比于居住地位于城乡结合部的研究对象，城市群体获得的社会支持更高。城市地区获取信息的途径更多，且信息内容更为全面。在限制出行后，信息交换速度效率降低、社交生活急剧减少，这就导致非城市地区的人群对COVID-19更易造成未知的恐惧。另外，中国的城乡差距问题一直非常突出，在医疗资源分配上及生活条件等方面也存在极大的不均衡[14]。这可能导致在本次疫情中，居住在城市的人群在看病、购买医疗物资等方面，获得的帮助和支持均高于非城市地区。

3.5 静态管理前的所在地与社会支持的关联

与静态管理前三个月所在地为武汉市的人群相比，不在武汉市但在湖北省内的研究对象其社会支持得分较低。这可能与去过武汉或仍呆在武汉的人群受到的社会关注更多有关。在本次疫情中，各级政府都对去过武汉的人群进行了重点排查，并积极主动地进行了经济或心理上的帮扶。此外，相比于去过湖北省内而非武汉地区的人群，到过武汉的人会受到更多的来自亲戚朋友的问候和关心，这可能促进了线上的社交而增加了其社会支持[15-17]。

3.6 社区服务与社会支持的关联

与对所在社区采取的防控措施非常不满意的群体相比，对此感到非常满意的研究对象获得的社会支持更高。一项研究表明，在疫情发生时，社区可以通过微信群的方式为社区居民提供信息、物质、情感等社会支持[18]。社区采取有效的防控措施可能有助于增加居民应对疫情的信心，增加居民的社会支持。但鉴于本研究是横断面调查，不能明确因果，因此同样存在低社会支持群体对生活的满意度降低，进而导致他们对所处大环境也会产生不满的可能。

3.7 心理弹性和抑郁与社会支持的关联

较高的心理弹性得分和较低的抑郁量表得分是社会支持的保护因素。此前一项研究指出，抑郁状况与社会支持间存在关联[5]。一项在大学生群体中开展的研究表明，社会支持与人群的主观幸福感密切相关[19]。如果个体感知到的社会支持越多，其表现出的抑郁症状就会越少。此外，心理弹性得分与社会支持得分存在正相关关系。有研究表明，社会支持水平越高，心理弹性越好[20]。这可能是由于心理弹性高的人群拥有更好的心理调节能力，能在不良状态下做出适应性反应。

3.8 本研究的亮点和局限性

本研究是疫情初期开展的调查，样本量较大，具有较好的代表性。研究使用问卷星进行线上问卷收集工作，既通过限制作答选项，保证了数据完整性，也保证了收集过程的效率和安全性。但本研究仍存在一些局限性：首先，研究为横断面研究，无法判断因果关系；其次，对社会支持的评估仅仅来源于个体的主观评估，而并没有确切的社会支持数据来对个体进行准确的评估。