社会阶层与信任之间的关系: 来自元分析的证据

龚娇 李伟强 陈铭 汤明 袁博

摘 要 社会阶层与信任之间的关系一直存在争议，为了分析结论不同的原因，本研究采用元分析方法对上述问题进行了探讨。共有12篇文献27个独立样本纳入元分析（N=115771）。元分析结果表明：（1）社会阶层与信任之间存在较小的正相关（r=0.05），且二者之间的关系受到信任测量方式的调节，相比采用信任博弈任务，采用问卷测量信任时，两者之间的正相关更强;（2）p曲线（p-curve）分析发现，元分析研究的p曲线呈显著右偏态，表明社会阶层与信任之间的关系存在真实的效应，而不是出版偏呈或者p-hacking导致。

关键词 社会阶层;信任;元分析;调节效应;p曲线

分类号 B849

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.06.004

1 问题提出

1.1 背景及意义

信任在社会生活中有着举足轻重的影响，从个人层面和人际层面而言，信任水平更高的个体会有更高的幸福感，并且能更好地适应环境，对民主制度会持更积极的态度，也更愿意参加政治活动、参加民间组织、对少数民族有更多的包容性（Rotter， 1980; Uslaner， 2002）;从组织层面而言，信任是团队成功的核心元素，是良好的合作关系的关键成分（Colquitt， Scott， & Lepine， 2007; Shaw， 1997），它会促进合作行为，减少有害冲突，降低人际互动的成本，让人们更高效地解决危机（Rousseau， Sitkin， Burt， & Camerer， 1998）。此外，从社会层面而言，社会信任水平越高，社会管理越容易，社会环境也更安全、平等、富有（Delhey & Newton， 2005）。因此，信任行为一直以来都受到学术界的广泛关注。

在心理学中，一般将信任定义为社会交往中个体对同伴所持的积极期待，其中包含了不确定和风险性（Worchel， 1979）。以往研究中，通常将其分为人际信任和政治信任（制度信任），其中人际信任又包含普遍信任（一般信任）和特殊信任（卢曼， 2005; 梁幸枝， 邢婷， 2003; 齐秀琳， 伍骏骞， 2017）。同时，信任度量方式又可分为问卷测量和行为游戏（behavioral game），问卷测量旨在衡量个人必须信任他人或某个特定目标的心理预期，是一种心理倾向，而非实际行为（袁博， 董悦， 李伟强， 2017）。当前被广泛应用的问卷是Mayer和Davis（1999）设计的信任量表、Johnson-George和Swap（1982）设计的特定人际信任量表等;行为游戏法旨在考察被试在游戏过程中对虚拟搭档表现出的协作行为，是一种可见的行为指标（Deutsch， 1958; Williamson， 1981）。以往研究中，应用最广泛的是Berg，Dickhaut和McCabe（1995）设计的Trust Game（TG）范式，也称信任游戏。在该游戏中，包括信任者与受信者，根据研究的需要选择信任者的投资额或被信任者的返还额来量化分析信任。

以往对信任影响因素的相关研究主要集中在个人层面和社会层面，个人层面的因素主要包括人格属性和人口学因素（年龄、社会阶层）;社会层面的因素包括社会的财富、不平等、安全性、犯罪率、文化、管理形式、种族同质性等（祁顺生， 贺宏卿， 2006; Hancock， Billings， Schaefer， Chen， de Visser， & Parasuraman， 2011）。以往文献中，人格属性和社会层面的研究相对较多。然而，随着社会转型的逐渐深入，社会阶层结构发生了重大变化（井世洁， 杨宜音， 2013），很多研究表明这种阶层结构的差异会对个体的社会态度和行为产生显著影响（李培林， 2005; 颜莹莹， 2017）。因此，近年来，研究人员逐渐开始关注社会阶层对信任的影响。社会阶层（social class）主要指在经济、政治等诸多因素的影响下，使社会成员在整个社会等级结构中分成不同层级的群体，它不单取决于一个人目前的收入、受教育程度、工作，而且还包含着丰富的文化期望、生活方式和社会规范，并与个体的人生经历、背景经验相关（李进会， 2013; 胡小勇， 李静， 芦学璋， 郭永玉， 2014）。包括孩童时期周围遇到的人、经历的事，以及父母的经济条件、工作环境等（徐步霄， 2017; Kraus， & Stephens， 2012）。基于社會阶层的定义，通常将其分成主观和客观两类。二者的区别在于，客观阶层是以个体实际拥有的资源为基础，而主观阶层是对自身阶层的感知（敖丹， 邹宇春， 高翔， 2013; 谭旭运， 2016; Kraus， & Park， 2014）。

综合以往研究结果发现，社会阶层和信任相关的研究结论不一致，且在相关领域还存在着理论之争。（1）基于“资源因素理论”，有人认为，不同社会阶层个体的可支配资源量是不同的，这就导致他们抵抗风险的能力不同，个体拥有的资源越多，抵御风险的能力就越强，更能面对与陌生人交往所带来的风险。因此，客观经济地位越高的个体，越能承受信任陌生人可能产生的损失（谭旭运， 2016; Brehm， & Rahn，1997; Guiso， Sapienza， & Zingales， 2003），也就是说，个体的社会阶层越高，信任的水平也会越高。一些研究支持了上述假说，如Delhey和Newton（2005）通过问卷测量信任的方式发现，个人占有的资源和财富与信任水平呈显著正相关。也有研究采用大样本数据调查的方法发现，个体的客观社会阶层与普遍信任呈正相关关系（敖丹等， 2013; 高学德， 2015; Gheorghiu， Vignoles， & Smith， 2009; Hamamura， 2012; Taylor， Funk， & Clark， 2007）。（2）从社会认知与文化的角度，有研究者提出不同社会阶层个体的认知风格不同。在与人交往时，低阶层个体关注外在的事物，对情境中线索的觉察更为敏锐，同时也更愿意站在对方角度考虑问题，这就使其比高阶层个体展现出更多的亲社会倾向（郭永玉， 杨沈龙， 李静， 胡小勇， 2015; Kraus， 2010; Piff， Stancato， Cté， Mendoza-Denton， & Keltner， 2012），也更愿意与人建立某种联系。因此，低阶层的个体信任水平可能更高（鲍威， 2015; Blue， Hu， & Zhou， 2018; Kraus， 2010; Piff et al.， 2012）。一些研究支持了上述假说，如Blue（2018）、Piff（2010）采用TG范式测量信任，发现个体客观阶层越高，普遍信任就越低;姜瑜（2017）以大学生群体为被试，也发现个体的普遍信任水平会随着阶层的升高而下降。Navarro-Carrillo， Valor-Segura和Moya（2016）采用问卷调查的方式，发现社会阶层与特殊信任也存在同样的关系。（3）部分研究发现社会阶层与信任之间没有显著的相关（曹怡骏， 姚振， 2014; 涂敏霞， 藕园， 2017; 谭旭运， 2016; 王永杰， 颜莹莹， 2015）。研究者认为不同阶层的信任水平可能受到多种因素的调节，如个体对自身所处阶层的归因方式、对未来阶层的流动预期、对社会的公平感知等（白福宝， 2013; 杨沈龙， 郭永玉， 李静， 2013; Brandt， 2013; Lee， Pratto， & Johnson ， 2011）。

1.2 影响社会阶层与信任关系的可能因素

首先，社会阶层类型可能会影响社会阶层与信任间的关系。社会阶层通常分为主观和客观两类。主观社会阶层（subjective social class）是个体将自身与他人进行对比时，对自己在社会层面上的相对地位的理解和感受，是以感知到的相对水平为判断依据的（郭永玉等， 2015; Jackman， & Jackman， 1973; Kraus， Tan， & Tannenbaum， 2013）。客观社会阶层（objective social class）以个人实际拥有的物质资源和社会资本为核心，研究者们通常将它与社会经济地位等同（郭永玉等， 2015）。有研究发现，客观社会阶层与信任行为间存在显著的正相关（敖丹等， 2013; Delhey et al.， 2005），另一部分研究表明主观社会阶层可以显著负向预测信任（王永杰等， 2015; Navarro-Carrillo et al.， 2016）。由此可见，社会阶层与信任的关系可能受社会阶层类型的影响。

其次，信任类型也可能会导致社会阶层与信任之间的关系产生不同。在心理学研究中通常将信任分为特殊信任、普遍信任、政治信任。特殊信任（particularistic trust）的对象仅包含与个体有血缘关系或裙带关系的人， 而普遍信任（generalized trust）的对象则延伸到与个体具有相同信仰和利益的人，政治信任（political trust）主要指大众（包含各种社会机构）对政府及其运作流程中的各类组成因素、步骤和边界的合理期待（白春阳， 2006; 卢曼， 2005; 杨敏敏， 2014）。这三种信任的主要区别在于个体与信任对象的亲疏关系不同。谭旭运（2016）的研究表明相较于陌生人，人们更可能会信任与自己熟悉的人，尤其是亲人。为此，本研究将分析信任类型是否会对社会阶层与信任之间的关系产生调节效应。

最后，信任测量方式的差异可能会导致社会阶层与信任之间的关系产生明显的不同。以往研究中，信任水平的测量通常分为问卷调查和行为博弈。有研究表明，使用不同的度量方式会导致两个变量间关系的强度有所差异（丁凤琴， 陆朝晖， 2016; Eisenberg， & Miller， 1987）。Glaeser， Laibson， Scheinkman 和Soutter（2000）将问卷测量与行为游戏（行为博弈）进行了比较，结果表明，问卷法得到的信任度和行为游戏的结果间的正相关关系不显著。所以，信任度量方式可能会影响社会阶层与信任间的关系。

1.3 本研究的目的

基于前人对社会阶层与信任关系的研究，发现社会阶层与信任关系不一致的主要原因如下：（1）社会阶层类型;（2）信任类型;（3）信任测量方式。本研究旨在运用元分析技术，考察社会阶层和信任的关系，并将上述影响因素作为调节变量纳入元分析，进一步明确社会阶层与信任关系出现矛盾的原因。对社会阶层与信任关系进行元分析，有利于进一步明晰两者之间的关系，为认识社会阶层在其中所起的作用提供一些证据。

2 方法

2.1 文献搜索

本元分析对研究所涉及到的国内外文献进行了全面检索。其中，中文文献主要来自读秀数据库、中国科技期刊数据库、知网期刊全文数据库、中国博士学位论文全文数据库和中国优秀硕士学位论文全文数据库;社会阶层以“社会地位”“社会阶层”“社会经济地位”“职业”“教育”“收入”为检索词;信任以“亲社会行为”、 “信任”、 “利他行为”等为检索词。 英文文献主要来自Scopus、 Springer Link、 Elsevier、 Wiley Online Libary等数据库;社会阶层的检索词包括“social class”“social status”“socioeconomic status”“social rank”“hierarchy”“education”“occupation”“income”; 信任的检索词是“trust”“prosocial behavior”“altruistic behavior”等。 检索时间范围： 1980～2018年。

2.2 文献纳入与排除标准

依据如下准则，决定是否要将检索到的文献录入元分析：（1）研究是对社会阶层与信任关系的实证研究，具有完整的统计数据和清晰的样本量，纯理论和文献综述类文献不包括在内;（2）研究探讨了社会阶层和信任间的相关，且文章中有具体的r值或者F值、t值、χ2值（可以通过相关公式将其转化成r值），另外，采用结构方程模型、回归分析等方法得到的数据要排除在外;（3）研究是针对信任者的社会阶层，那些针对受信者阶层的文献要排除在外;（4）参与者为正常个体，排除精神病患者等异常被试群体。

2.3 搜索及文献纳入结果

文献检索等过程如图1所示。最后共纳入文献12篇，其中，国内研究7篇，英文5篇，公开出版的研究有11篇。

2.4 文献特征编码

对录入元分析的研究按照以下内容来编码：（1）文献的信息（作者姓名+出版年份）;（2）参与者样本量;（3）参与者国籍;（4）参与者年龄（平均年龄）;（5）社会阶层类型;（6）信任测量方式;（7）信任类型;（8）出版与否（详见表1）。对于每个样本，用统计方法计算出一个效应量，若同一篇文章中不止一个样本，则对每个样本进行单独编码。为防止同一篇文章产生太多效应量，使其权重变的过大，从而有可能导致结果偏差，我们用统计方法合并了这些文章中的数据。数据合并的基本準则是：如果一个研究同时汇报多种因素下的信任，而这些因素（如被试性别）不是本研究感兴趣的调节变量，则用相关公式对其进行合并，使其成为一个综合效应量（pooled effect size）;但是，若这个因素是本研究要研究的调节变量（如信任测量方式等），则不需要合并（袁博等， 2017）。具体见表1。

2.5 元分析过程

2.5.1 效应量计算

元分析旨在通过一定的分析手段，整合现有研究，得到自然真实的平均效应量（effective size）。为了研究社会阶层和信任的关系，使用相关系数r作为效应值。在编码的过程中，部分文章并未明确汇报社会阶层和信任间的r值，而是提供了F值、t值，或者χ2值，这里我们可以用王洁、陈健芷、杨琳和高爽（2013）设计的公式将它转变为r值，详细的转变公式为：r=[t2/（t2+df）]1/2， df=n1+n2-2; r=[F/（F+df）]1/2， df=n1+n2-2; r=[χ2/（χ2+N）]1/2。

2.5.2 模型的选定

元分析通常用固定效应模型和随机效应模型，二者最大的差别就是权重成分不一样。固定效应模型一般假定元分析中全部研究实际上仅有一个真实的效应量，每个具体研究效应量的差异是由抽样误差造成的。而随机效应模型的观点是，各项研究的真实效应量都不一样，各研究效应量的不一致是由真实效应量的差异和抽样误差一起造成的（Borenstein， Hedges， Higgins， & Rothstein， 2009）。这两种模型的不同假定将使元分析中区间估计、平均效应量、调节变量的显著性检验方式变得不一样（Hunter & Schmidt， 2000）。在选择模型时，若觉得元分析里的研究在作用上是一样的，而由元分析计算出的总的效应量仅仅是针对纳入的研究所涉及的总体，不推广到其他总体，那么就应当用固定效应模型。反之，若元分析纳入的研究中受试者来源、度量方式不一样，同时有充分证据表明这种差异会对结果造成影响时，采用随机效应模型更为恰当（Borenstein et al.， 2009）。

在最后纳入的12篇文章中，社会阶层与信任的度量方式各不相同，受试者群体来源多样（来自不同的国家、年龄段等），不宜使用固定效应模型。此外，本研究的元分析将考察社会阶层类型、信任测量方式、信任类型等因素的调节效应，因此，随机效应模型更为合适。

2.5.3 发表偏差

如果已发表的研究未能完全地代表这一领域的全部研究，就可以断定出现了发表偏差（Rothstein， Sutton， & Borenstein， 2006）。存在发表偏差就意味着该领域的研究并不完善，元分析结果也会因此受到严重影响，因为它可能会使最后计算出的效应值虚假地升高（Kuppens， Laurent， Heyvaert， & Onghena， 2013）。在文献检索环节尽可能多地搜集没有公开发表的研究可以有效解决发表偏差问题。在下面的元分析中，将会使用漏斗图（funnel plot）、Eggers检验以及剪补法（trim and fill method）来对发表偏差进行考察。

漏斗图能对发表偏差进行有效的初步检验，如果漏斗图的效应量均匀地分布在两侧，就认为元分析不存在发表偏差，相反，则存在发表偏差（Rothstein et al.， 2006）。Eggers检验使用线性回归考察发表偏差，通常情况下，首先计算出线性回归方程的截距（Eggers intercept）和95%CI，然后进行假设检验（截距是否为0），若结果不显著， 则可认为没有发表偏差（Egger， Smith， Schneider， & Minder， 1997）。剪补法是使用先剪后补的方法让每个研究在平均效应量的两侧尽可能的对称分布，然后对合并效应量的真实值进行重新评估（Duval & Tweedie， 2000），若通过剪补后的效应量差异不显著，就能判定没有发表倚差（吴鹏， 刘华山， 2014）。

2.5.4 p-curve分析

p-curve对已发表的研究中p值的分布情况进行分析，来辨别这些研究结果是否有为真实现象提供证据价值（evidential value）的作用。或者它是否反映了出版偏差和p-hacking（用来形容那些只提供有显著结果的数据的做法：检查所有研究数据，根据自己的需要选择那些有用的数据来公开发表。例如，要决定删除哪些不正常的值，什么时候结束数据的收集或是否包含协变量）。以上论述是依据以往的研究结果来进行的，有证据证实，真实效应（H1为真）的研究存在更大的几率出现极低的p值（ps<0.025），而非较高显著性范畴内p值（0.025     p-curve对已经发表的研究里p值分布的偏态性进行考察，来确定最终录入的研究是否具有证据价值（即使在仅有较少的低统计检验力的研究情形下）。当前，p曲线偏态性的檢验主要有两种方式： （1）二项检验，对比p<0.025和p>0.025的概率;（2）连续检验，计算pp值的大小（虚无假设成立时得到小于该值的几率，均匀分布时pp=p/0.05），接着通过Stouffer检验对其是否为右偏态进行考察（Simonsohn et al.， 2014）。p曲线的主要目的是考察已经公开发表的研究中p值的分布，因此，进行p曲线检验时，没有公开发表的文章和没有达到p<0.05的文章都要排除在外。

2.5.5 数据分析及处理程序

首先使用Excel对确定纳入的文章进行初步整理和编码，接着用R语言的Metafor程序包计算元分析的效应量、检验发表偏差和调节作用（Viechtbauer， 2010）。

3 研究结果

3.1 异质性检验

对社会阶层与信任之间关系的元分析数据进行异质性检验，Q分析结果发现，元分析中每个研究的效应量都是异质的，Q（27）=683.56， p<0.001， I2=97.77%。依据Borenstein等人（2009）对I2的诠释，表明在本研究中由二者关系中真正差异所导致的观察变异达到了97.77%。由异质性分析可以得出这样的结论：最终采用随机效应模型进行元分析是非常正确的。

5 结论

本项元分析的结果表明，社会阶层与信任间存在显著的正相关，二者之间的关系受到信任测量方式的调节，相较于采用行为游戏，采用问卷测量信任时，社会阶层与信任间的正相关更强。

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Abstract     A large body of research has examined the relationship between social class and trust-yet the findings are still inconclusive. A meta-analysis was conducted to explore the relationship between social class and trust， as well as potential moderators of this relationship. A literature searched yielded 12 qualified papers with 27 effects sizes and 115771 participants. Results showed that social class was significantly associated with trust （r=0.05， p<0.05）， and this relationship was moderated by the type of trust measurement. No other moderators were found. The p-cure analysis showed that the p-cures of the meta-analysis was significant right skew states， indicating that the relationship between social class and trust had real effect， not caused by publishing bias or p-hacking.

Key words： social class; trust; meta-analysis; moderate effect; p-cure