基于社会生态模型的上海市高校研究生体育锻炼行为归因研究

王乐军，杨 华，宋筱倩，秦黎黎，卢天凤

“十三五”以来，我国的教育面貌正在发生格局性变化，逐步由研究生教育大国向研究生教育强国奋进[1]。据《全国教育事业发展统计公报》调查显示:2019年，全国在学研究生286．37万人，其中，在学博士生42．42万人，在学硕士生243．95万人[2]。高校研究生群体作为社会主义建设者和接班人中的核心力量，肩负着实现中华民族伟大复兴中国梦的重要历史使命。然而，随着社会竞争的日益激烈，研究生群体承受着学业、就业、经济等各方面的巨大压力，除了日常的课程学习外，需要投入大量的精力和时间开展科研、实践等工作。由于脱离了系统的体育教育，研究生群体的体育参与意识逐渐淡化，文化水平高但是身体素质较差已成为普遍现象[4]。

在持续扩招背景下，研究生体育锻炼参与现状及其影响因素值得关注与思考。目前针对体育锻炼与健康问题的研究大都聚焦在大学、中学、小学等学段的学生或幼儿、成年、老年等不同年龄的人群，专门针对在读硕士和博士组成的研究生群体的研究相对较少[5，6]。由于影响体育锻炼参与行为的因素较为复杂，且各影响因素之间有直接或间接相关作用，许多隐性因素常被忽略[7]。就已有的研究结果来看，多数研究仅考虑了单一维度，将研究的重点聚焦于个人主观因素或将选定的影响因素划分为主观和客观层面，因素归纳不系统、不全面，容易出现混淆[8，9]。

社会生态模型理论认为人的行为产生受到多方面因素的影响，强调了个人因素、社会因素、环境因素及政策因素的共同作用，将锻炼行为的研究从个人水平上升到多层次的总体水平，受到了研究者的广泛关注[10，11]。本研究以同济大学在读研究生为调查对象，基于社会生态模型理论，对影响研究生参与体育锻炼的因素进行归因分析，旨在掌握在读研究生体育锻炼的参与现状，探讨其影响因素，为有针对性开展体育健康教育及制定干预措施提供科学依据。

1 研究方法

1．1 问卷设计

参考《国际体育锻炼量表中文版(短卷)》[12]和《Godin－Shephard休闲时间体育活动问卷中文版》[13]编制了调查问卷。问卷共分为3个部分。第一部分为个人基本情况，包括性别、年级、专业、年龄、健康状况等。第二部分为研究生体育锻炼参与现状调查，包括每周参加体育锻炼的频率、强度、持续时间和每天的静坐时间等信息。

第三部分为调查问卷的核心内容，包括(1)参加体育运动的原因(提高或保持健康状况、提高学习效率、趣味性、运动使心情愉悦、运动使外貌更有魅力、想提高某项运动技能、扩大和保持人际关系、家人或朋友的要求);(2)限制参加体育运动的原因(学习太忙太累、没有时间和精力、体育场地紧张、没有合适的锻炼场所、体育场地环境不适合锻炼、天气或空气质量等原因不适合锻炼、运动后不便换衣服和洗澡、缺少必备的体育器材、没有喜欢的体育项目、感觉运动很麻烦、不懂得如何运动锻炼、缺少陪伴等);(3)社会支持(家人朋友的督促和陪伴、家人朋友非常热爱体育运动、学校或班级经常举办体育活动、学校或班级鼓励进行体育锻炼等);(4)体育锻炼环境(学校的场地设施、学校的体育器材装备、学校的体育健身协会情况、资金支持、学校或社会的媒体宣传)。这部分题目采用Likert五点计分法进行评分。

1．2 问卷发放与回收

基于“问卷星”网络平台，以学院和性别为分层因素，结合分层抽样和简单随机抽样法，对同济大学在校研究生进行问卷发放。本次调查共回收问卷319份，剔除无效问卷后，最终获得298份有效问卷，其中男生 149份(50%)，女生 149份(50%)，问卷回收率93．4%;将筛选后的问卷加以编号，给予各变量、各项目不同的代码，依次录入Excel。

表1 体育锻炼调查问卷样本年龄分布情况表〔调查人数(%)〕

1．3 问卷的信效度检验

问卷的内容效度采用专家检验法，结构效度采用了探索性因子分析。

在本研究中，问卷三部分总体Cronbach α系数值高达0．847。探索性因子分析所提取出的六个因子的Cronbach α系数均在0．70以上，表明问卷具有较好的信度。

1．4 数据统计分析

采用IBM SPSS Statistics for Windows版本25．0(IBM Corp．，Armonk，NY，美国)对数据进行统计分析。在基线调查阶段，使用描述性统计对调查对象的社会人口统计学特征进行说明，分类变量以频数和百分比表示，连续变量以均值和标准差表示;选用卡方检验对社会人口变量和体育锻炼参与频率、性别与体育活动参与现状之间的差异进行分析;选用Spearman相关系数对体育活动参与现状和社会生态因子以及各因子之间的关联进行检验。关联性通过分层逻辑回归建模得出的指标值和95%置信区间(CI)进行评估。分别将各层面因素得分作为自变量、以体育锻炼参与行为情况作为因变量，分别构建回归预测模型。统计的显著性水平定义为 P ＜0．05。

2 研究结果与分析

2．1 调查对象的基本特征

在纳入分析的298名学生中(见表2)，87人(29．19%)参与体育锻炼频率较高;157人(52．68%)参与频率中等;54 人(18．12%)参与频率较低。男生体育运动参与程度总体高于女生。调查对象整体年龄分布较为集中，不同年龄组和体育运动参与频率之间无统计学意义(P＞0．05)。根据自我报告的健康状况，51．34%的调查对象认为自己比较健康;39．93%的人认为自己处于亚健康状态;3．69%的人认为自己患有轻微疾病。卡方检验结果表明:性别和自我报告的健康状况与自我报告的运动参与频率之间有显著关联(P ＜0．001)。

表2 研究生体育锻炼参与频率与不同特征的关系(N=298)

2．2 研究生体育锻炼行为现状

参与调查的研究生中(见表3)，每天久坐时间超过四小时的人数占比为96．31%，其中每天久坐时间为4～8小时的人数比例为47．65%，超过12小时的人数占比为7．72%。在参加过体育锻炼的研究生中，38．59%的群体平均每次锻炼时间不足30分钟;32．89%的研究生每次活动持续时间在30～60分钟;持续时间超过60分钟的人数占比为16．11%。有56．38%的研究生参与中等强度的体育锻炼;高强度体育锻炼的参与人数仅占总体的8．72%。结果显示:无论是在运动强度选择方面，还是每次运动持续时间或运动参与频率方面，大部分研究生都表现出明显的不足，主要表现为不参与或间歇性参与。即使偶尔参与的个人，其每次运动的持续时间也较短。

表3 体育锻炼参与现状与体育锻炼参与频率(N=298)

2．3 社会生态模型因子与体育锻炼行为的相关性分析

为了初步探索各变量与体育锻炼行为的关系，对其进行了相关分析(见表4、表5)。结果显示:除天气因素和社会支持外，个人行为认知(r=－0．17)、参与者自我效能(r= －0．407)、学校体育锻炼环境(r= －0．121)、政策宣传因素(r=－0．189)等相关变量对研究生参与体育锻炼的周频率有显著的负相关(P＜0．05)。此外，个人行为认知(r=0．235)、自我效能(r=0．400)、政策宣传(r=0．178)等指标与持续时间存在显著正相关关系(P＜0．01)。影响研究生体育锻炼参与频率和持续时间的社会生态因子之间也具有一定的相关性。其中个人行为认知因子与学校体育环境(r=0．414)、社会支持(r=0．462)、政策宣传(r=0．444)之间有显著的正相关，与天气及设施因子(r= －0．216)有显著的负相关。说明上述变量均可作为影响体育参与行为的重要因素。

表4 量表各维度与体育锻炼参与频率的描述性分析(N=298)

表5 问卷各维度因子与体育锻炼参与频率的相关系数矩阵

2．4 社会生态模型因子与体育锻炼行为的分层回归分析

为进一步明确个人行为认知、自我效能、社会支持、学校体育锻炼环境、天气及设施因素、政策宣传等社会生态因子指标对体育参与行为的预测作用，采用分层回归的方法对其进行分析。分析过程中首先引入个人层面变量，然后依次为人际关系层面变量、环境层面变量、政策层面变量。分层回归的结果如表6所示。

表6 社会生态模型各因子预测体育锻炼参与行为的分层回归分析

初始模型的 R2值为 0．183，F=33．096，P ＜0．001，意味着社会生态模型各层级因素可以解释体育锻炼参与频率18．3%的变化原因。与只纳入个人层面的预测变量(个人行为认知、参与者自我效能)相比，校正决定系数增大，剩余标准差减小，说明模型拟合效果较好。在初始模型上逐步增加社会支持变量(模型2)、学校体育锻炼环境和天气及设施因素(模型3)、政策宣传(模型4)后，最终模型的R2值为0．189，F=12．567，P ＜0．00，且至少有一个自变量的回归系数不为0，说明回归模型有统计学意义。

在体育行为参与的预测模型中，各变量总共解释了体育参与行为20．6%的方差。其中，个人层面变量贡献了18．3%;社会支持变量贡献了0．7%;环境层面变量贡献了1．2%;政策层面变量贡献了0．4%。在包含4因素的最终模型中，个人层面的因素影响最为突出。个人行为认知(β=－0．036，P＜0．01)，自我效能(β = －0．434，P ＜0．01)，研究结果表明这些变量对体育参与行为有直接的预测作用。

3 讨论

从研究结果看，所调查研究生体育锻炼活动的等级水平较低，运动强度和频率未达到世界卫生组织和国家有关政策规定的推荐标准。参与调查的研究生群体久坐行为较为普遍，每天静坐超过12小时的人数占比为7．72%。参与调查的研究生总体健康状况较好，但有约40%的学生认为自己处于亚健康状态。表明研究生的体育锻炼和健康问题整体形势较为严峻，状况不容乐观[14～16]。因此有必要通过科学的途径对在读研究生的体育锻炼活动进行促进。

根据社会生态模型理论，体育锻炼参与行为受到诸多因素的影响。从本研究结果看，个人层面因素是影响研究生参与体育锻炼的首要因素。已有研究证明，通过体育锻炼来满足某些需要或需求是研究生主动参与体育锻炼的根本动力[17]。自我效能是影响个人行为参与向更高阶段发展的重要变量。积极的自我效能意识对体育锻炼行为具有较好的引导作用。个人的自我效能越高，参与体育锻炼的频率就会越高[18]。但是，调查结果发现，研究生参与体育锻炼的频率与每次持续时间以及运动强度呈现显著的负相关，说明部分学生虽然参与频率较高，但持续时间短，运动强度低。提示体育锻炼行为除了受到个人行为意识的调节，还受到其他因素的影响[19]。

已有研究表明，作为人际关系层面的主要指标，社会支持可为体育锻炼提供必要的外源动力。个人获得的社会支持越多，越易形成积极的锻炼意向和动力，在锻炼中获得满足感也会越强烈，越能有效应对各种来自环境的挑战[20，21]。本研究的分层回归模型显示，社会支持因素对研究生体育锻炼参与行为具有一定的预测作用。整体的生态系统理论考虑到目标行为的个人和环境间的相关性，最接近目标群体的影响者对预期行为的影响最大[22]。因此，考虑来自家庭、同伴和教师的支持具有一定的必要性。这些影响因素不仅可以维持自尊、提高自信，消除不良情绪，帮助参与者建立健康信念，还可为持久性锻炼起到重要的监督和促进作用。

个人和人际层面因素会主动影响体育锻炼潜在需求，但这种影响在很大程度上取决于环境因素[23]。社会生态理论强调环境对个人行为的影响，并探索不同环境因素相互作用的关系[24]。已有研究证实，气候条件和环境因素会对大学生体育锻炼行为产生直接的影响。不良气候通过影响学生的情绪，与参与者体育运动产生消极链接，降低参与体育活动的冲动[25，26]。本研究认为影响体育锻炼的能动因子是学校环境因素以及天气和设施因素。研究结果表明，环境层面因素对预测研究生体育锻炼参与行为的贡献居于第二位，仅次于个人因素。学校体育环境与研究生参与体育锻炼呈现显著的相关性。不同参与频率的学生在学校体育环境指标上的得分没有显著的差异，表明学校体育活动、体育设施、体育氛围等软、硬件环境对研究生群体发挥着影响作用。

政策层面包括从国家、各政府部门到各地区、各个高校制定的与研究生体育锻炼相关的政策、方针。本研究表明，政策层面因素在预测体育锻炼参与程度上具有一定的贡献率。相关分析显示，政策层面与体育锻炼参与频率、每次参与锻炼的持续时间均有显著的相关性，但相关系数较小，并且调查对象在政策层面的整体得分较低。由于研究生学年时限短，不同院校、专业课程设置各不相同，对于体育锻炼政策缺乏系统的顶层设计，没有建立起符合研究生特点的体育教育和锻炼体系，缺乏对研究生体育锻炼的有效引导和组织，使得政策层面的宏观影响未得到有效发挥[14，15]。

4 结论

研究生体育锻炼行为受到多层因素的共同影响。其中，个人层面因素是研究生参与体育锻炼的必要条件;人际关系、环境因素对个人体育锻炼行为变化的发展方向起到一定的影响作用;政策因素是研究生体育锻炼行为的推动力量。