农民工精神健康的社会学研究——基于成都市农民工的问卷调查

曾旭晖,杨虹蝶，杨洋

(1 四川省社会科学院 农村发展研究所,四川 成都 610072;2 四川省社会科学院 社会学研究所,四川 成都 610072；3 四川大学 华西公共卫生学院,四川 成都 610041)

1 引言

在中国城市化和现代化的进程中,大量的农村劳动力摆脱土地的束缚,流向城市,寻找非农就业机会。由于城乡二元结构的制约,进城务工的农村劳动力难以实现市民身份的转变,他们在工作机会、生活水平、公共服务等方面都处于弱势地位。对农民工这一群体来说,除了带有外来移民的一般性特征外,还面临两个方面的挑战。一方面，农民工的工作环境较差、工作强度较大。作为中国制造业的主力军，农民工面临工厂体制的封闭空间管理。高强度工作等；在以农民工为主的建筑业和服务业中，同样存在工作环境艰苦、工作压力较大的问题。不时会有关于农民工极端行为案例的报道，引起社会各界对这一群体精神健康状况的高度关注。另一方面,在城镇化进程中,农民工作为非本地户籍人口，面临城市融入的问题。上述这些问题都可能会对农民工的心理产生持久的或短期的压力。

就农民工这个群体本身来说，也存在一个结构性分化的现象。首先，性别作为一个重要的结构性因素，从全国性的统计数据来看，农民工的性别比例一直比较稳定，男性占65%，女性占35%(1)参见历年国家统计局的农民监测调查报告。。男性和女性农民工可能会面对不同的性别角色和社会期待。其次，从代际的角度来看，老一代农民工大多数有务农经验,通常处于半工半耕的状态,年龄大了后一般会返回农村老家。而新一代农民工基本没有务农经历,从心理上不会接受回到农村的选择。但是对新一代农民工来说，一旦城市融入受阻,可能会面临更多心理方面的问题。第三，随着农民市民化的推进，举家迁徙的情况走越来越普遍。我们通常认为与家人同住会缓解一定的迁移压力。

总体上看,农民工群体数量庞大,是我国经济社会转型发展中的重要力量。但是，作为城市里的弱势群体，农民工在流入地的工作和生活又面临诸多挑战。本研究关注的问题是，农民工的精神健康是否会受到社会结构性因素的影响，有哪几类代表性的压力来源？农民工在面对相同的压力环境时，是否会因性别、代际等群体特征的不同而表现出不同精神健康状况？

2 文献回顾与研究假设

2.1 基于压力过程模型的两个假设

社会学家对精神健康问题的研究，重点是关注压力过程的社会结构性因素(Pearlin,1989)。压力过程(Stress process)的概念是由泊林等人首次提出，为呈现压力源、压力中介和压力表现这三要素之间的内在联系(Pearlin et al.,1981)。此后，基于压力过程的理论拓展及实证研究成为精神健康社会学(the sociology of mental health)的重要内容(Aneshensel et al.,2013)。在压力过程模型的三要素中，精神健康社会学更加强调压力的来源，尤其是压力的社会属性，比如(突发性)生活事件和慢性生活压力(Pearlin,1989)。生活事件与社会经济地位相关，包括年龄、性别、种族、生活阶段、职业和经济阶层等；慢性生活压力则是人们在日常生活中面临的问题、冲突或危险。相应地，各种社会因素决定或影响了人们对压力的反应。基于压力源的社会属性及压力表现的群体特征，对精神健康问题的研究存在两个相互关联的假设：压力暴露假设(the exposure hypothesis)和压力脆弱性假设(the vulnerability hypothesis)(Aneshensel,1992;梁樱,2013)。

压力暴露假设认为不同群体的暴露水平并不相同,因而群体在精神受损方面的差异可以解释为不同的压力暴露(Kessler et al.,1985)。有学者将压力源定义为具有威胁、挑战、需要和结构约束的条件,这些条件作为外部环境会对个体的精神健康产生影响(Wheaton et al.,2013)。根据这个定义,压力源具有多样性,除了泊林提出的(突发性)生活事件和慢性生活压力之外,还包括心理创伤、日常生活烦恼、期待的事件没有发生等,这是一个非常广泛的概念。在已有实证研究中，常把压力源操作化为邻里环境(Pearlin,1999;Kim,2010)。与工作有关的压力(Tausig,2013)、弱势群体所面临的歧视(Thoits,2010)。

压力脆弱性假设关注群体的压力反应,认为在相同或相似的压力暴露条件下,特定群体因不同的社会属性表现出不同的压力结果,某些群体比另一些群体显得更为脆弱(Peaerlin 1989,1999)。脆弱性差异通常隐含的等于应对资源的不足,一般包括社会支持、自尊及应对策略与模式(Aneshensel,1992)。已有的实证研究重点关注不同性别、种族、社会阶层和婚姻状况等方面的群体特征(Kessler,1979;Neff,1985;Thoits,1987;Turner et al.,1995;Rosenfield and Mouzon,2013)。

2.2 农民工精神健康的实证研究

人口迁徙和流动是重要的生活事件，对移民或流动人口会产生突发的或长期性的压力。已有不少学者将压力过程模型应用到与移民有关研究中，比如对在美国的韩国移民(Shin et al.,2007)、拉丁裔移民(Bostean et al.，2014)或墨西哥移民(Altman et al.，2018)的研究。近年来，随着我国流动人口心理问题引起广泛的关注,不少研究以农民工为对象，分析影响其精神健康的社会结构性因素。下面我们基于压力过程模型来梳理已有的实证研究结果。

2.2.1 压力源与压力暴露分析

多数研究并没有明确提出压力源的概念，只是根据已有数据信息，把各种相关因素纳入模型，分析其对精神健康影响的统计显著性。我们可以从压力源的概念操作化的角度，从居住环境劣势、工作环境劣势和制度性歧视这三个方面来梳理已有的研究发现(2)已有研究还分析了社会经济地位的影响。在压力过程模型中，社会经济地位是叠加于压力过程之上，体现了在更大的社会体系中，人们不同的地位如何影响其健康与福祉。本研究更强调直接的和较为客观的压力暴露程度，因而考虑把与社会经济地位相关的因素作为控制变量，而不是作为压力源。。

个体因生活于不同的社区和邻里而处于不同的压力暴露水平，生活在弱势社区的家庭可能会面临暴力、教育机会不足、环境危害以及住房过度拥挤等,这意味着将暴露于更多的结构性邻里问题,从而导致心理压力的增加(Pearlin,1999；Kim,2009)。农民工的集中居住区多为城乡结合部、郊区、城中村,其居住环境较差,存在安全隐患,居住条件表现出明显的劣势。总体上看，住房条件和居住环境对农民工精神健康有一定的负面影响(牛建林等，2011；俞林伟，2016；Xie,2019)，居住隔离也是影响流动人口精神健康的重要因素(卢楠、王毅杰，2019)。但是由于住房条件与居住环境指标较多，不同研究选取的指标很难统一，因此难以在具体指标的影响上达成一致的结论。比如有研究发现，不同的居住条件变量对不同健康指标的影响并不相同，尽管某个单项指标对精神健康有显著影响，但是加总后的变量没有呈现出统计显著性(王桂新等，2011)。还有研究发现，尽管总体居住质量对农民工负面情绪没有直接的显著影响，但是通过加剧生活压力的心理影响的方式，间接地影响着农民工的精神健康(梁樱等，2017)。仔细分析相关文献发现，对居住环境或住房质量的不同操作化方式可能是产生差异化结论的一个原因。

工作环境是农民工精神健康问题研究中的核心变量。农民工的工作环境多数是在建筑工地或生产车间,通常面临较为恶劣的环境。高强度的工作要求使得农民工长期处于一个疲惫的状态,容易产生烦躁等情绪。研究发现,日常工作中持续的压力会对农民工的精神健康构成一定的风险，比如较长的工作时间、工作环境有害或有污染(胡宏伟，2011；刘林平等,2011；孙中伟等，2018；俞林伟，2016)。然而，也并非所有的研究都得到一致的结论。一些研究发现工作时长、工作满意度等并没有对农民工精神健康产生显著影响(梁樱等，2017)；又如，对于冒险作业这个因素的影响，也存在有(俞林伟，2016)和没有(刘林平等，2011)两种不同的发现。有研究使用了工作环境量表，包括空气质量差、嘈杂、接触有害物质等不利因素，并计算了不利工作条件数；回归结果显示，工作环境中不利工作条件越多，外来务工人员的心理健康越差(牛建林等,2011)。与居住环境的研究相似，对工作环境的不同操作化方式是影响分析结论的一致性的重要原因。

进城农民工在工作生活中会面临不同程度的歧视,特别是制度化的歧视。作为一种制度障碍,户籍一直以来被认为是各种歧视形成的重要原因(冯虹，杨桂宏,2013)。由于进城农民工的农村户籍身份,其在城市的生活和工作都面临强大的体制、经济、文化和社会障碍,是城乡不平等的来源之一。有研究发现,与歧视相关的经历对农民工的精神健康产生显著的负向影响(胡荣,陈斯诗，2012；Li and Rose,2017)。近年来,户籍管理制度在逐渐向常住人口放开,但是在大城市,户籍的管理仍然具有潜在的和隐形的约束。

2.2.2 群体差异性与压力脆弱性分析

压力脆弱性假设的一个重要检验是进行群体差异性分析。群体差异可以体现在社会经济地位、性别、种族、年龄等方面(梁樱，2013)。在针对农民工或流动人口群体特征的实证研究中，通常关注性别和代际的不同，也有关注家庭结构上的差异。

从压力过程的分析视角来看，性别作为一种社会产物，会影响外部压力对个体的作用结果，女性通常表现出较高的脆弱性,更容易受到压力源的影响(Pearlin,1989；Rosenfield and Mouzon,2013)。在我国农民工群体精神健康的实证研究中,性别的影响呈现出混合的结果。有研究发现,女性农民工的精神压力高于男性农民工,表现出更多的情绪问题(胡宏伟等,2011;胡荣，陈斯诗,2012；梁宏，2014)。但也有研究发现男性农民工精神健康状况不好的比例高于女性(何雪松等,2010)，男性心理失范的可能性更高，如流动困境、就业不稳定等压力源对其影响更大(李卫东等,2013)。值得注意的是,探讨压力的社会分布时,多数研究是将性别作为控制变量处理,并没有分析性别差异。

从上世纪的民工潮以来，我国农民工已出现了明显的代际分化特征。代际研究视角通常将农民工划分为“老一代”和“新生代”。研究发现,不同代际的农民工的精神健康状况也存在差异,与老一代农民工相比,新生代农民工的精神健康状况明显较差,表现出更多的不适(梁宏,2014;朱慧劼，风笑天,2019)。有研究进一步区分了年龄效应和世代效应,在分离年龄效应后发现新生代农民工的精神健康更差(李骏，梁海祥,2020)。可能解释是,新生代农民工与城市同龄人有着趋同的成长经历,在城市工作生活中比老一代有更多的心理需求,也面临更多的心理挑战。

作为从农村到城市的外来流动群体,农民工很难在城市中建立起稳定的社会关系。家庭化流动趋势有利于农民工维系已有的社会联系,因而也有助力缓解精神压力(牛建林等,2011;俞林伟,2016)。与家人同住能够给农民工提供情感性和工具性的支持,可以视为农民工应对工作和生活压力的资源。研究发现，与亲人同住(梁宏，2014)或与家人同住(俞林伟，2016)都有利于提高农民工的精神健康水平。

2.3 研究假设

已有关于农民工精神健康的实证研究取得了丰硕的成果。特别是在影响因素分析方面，从工作环境、居住环境、社会经济地位、社会支持、群体特征等方面引入了大量的测量指标。但是，通过文献分析发现，各类指标繁多，很难统一，操作化测量方法各不相同。各类影响因素的统计分析也存在不太一致的结论。本文在已有研究的基础上，引入一个整体性的概念分析框架，聚焦压力过程模型中的两个假设，试图结合中国农民工群体的具体特点，通过对压力暴露与压力脆弱性的检验，提供一个分析农民工精神健康的社会学视角。

首先，压力暴露假设认为，居住环境、工作环境与制度性歧视构成慢性生活压力，对农民工的精神健康将产生负面的影响。具体来说，有下面三个假设：

假设1:居住环境与农民工的精神健康状况负相关

假设2:工作环境与农民工的精神健康状况负相关

假设3:制度化歧视与农民工的精神健康状况负相关

其次，压力脆弱性假设认为，面对社会性压力源时，农民工存在群体性差异。农民工研究中关注较多的三种群体分类，一是基于性别分类，二是基于代际分类，强调新生代农民工和老一代农民工的区别，三是关注农民工流动过程中的家庭特征，本研究以是否与家人同住来体现。具体来说，有下面三个假设：

假设4:在面对社会性压力源时,女性农民工表现出更差的精神健康状况

假设5:在面对社会性压力源时,新生代农民工表现出更差的精神健康状况

假设6:在面对社会性压力源时,与家人同住的农民工表现出更好精神健康状况

3 数据、测量与分析策略

3.1 数据

本研究采用的数据来自于2017年6月至2018年7月在成都市进行的流动人口健康调查。该项调查的目标人群是16岁及以上非成都户籍的务工人员(3)成都市行政范围上有大成都和五城区的概念。在调查期间，大成都包含20个区/市/县，其中五个中心城区加高新区构成通常意义上的成都市户口，即所谓的“五城区”。这里的非成都户籍应理解为非成都市中心城区户籍。事实上，调查样本中有不少是大成都范围内的流动人口，到中心城区来务工。。由于这一群体流动性强，没有固定边界，在流入地又缺乏户籍信息，难以采用分层概率抽样的方法来选取样本。该调查采用了海克森(Hackathorn,1997)引入的应答推动抽样(Respondent-Driven Sampling,RDS)方法。应答推动抽样可以通过样本的社会网络信息，应用社会网络分析方法计算抽样概率和抽样误差，并对总体进行推断(Matthew and Heckathorn,2004)。应答推动抽样最初应用于艾滋病患者、性工作者等边缘群体的调查。根据该调查团队的技术分析，应答推动抽样在流动人口研究中也是一种比较稳健的抽样方法(邱培媛等,2009；Qiu et al.,2012)。

研究者首先根据成都市流动人口特征(包括年龄、性别、职业和居住地点)，在城市的东西南北4个方位各选取1个调查点，在各调查点选取符合条件的3个样本，作为“种子”,为0级抽样人群。然后每个“种子”需要推荐3名符合条件的对象参与调查,作为1级抽样人群，以此类推。研究以样本的职业构成为指标，利用应答推动抽样分析软件分析数据的代表性和稳定性。通常在6到7轮后样本达到稳定，最终样本量为2633(闫柳清等,2019)。本研究选取年龄在16到60岁之间、具有农村户口的样本2057人。再删除掉带小孩、丧失劳动力或不想工作的47个样本，共得到2010人。

3.2 测量

3.2.1 精神健康的测量

关于精神健康的测量方法，多采用相关量表，通常有症状自评量表SCL-90(胡荣，陈斯诗，2012)、简要症状量表BSI(何雪松等，2010)、凯斯勒心理疾患量表(李骏，梁海祥，2020)、以及GHQ-12量表(梁宏，2014；刘林平等，2011)。由于相关研究重点在于发现影响压力结果的社会结构性因素，并非病理学上的检出病例，因此，不同的测量方法总体上看是可行的，并不存在相互冲突。事实上，压力过程模型强调多维度的测量，特别是引入社会性压力表现，如酗酒或暴力等。

本研究采用12项的一般健康量表GHQ-12(12-item General Health Questionnaire)进行测量。作为一种筛查量表,GHQ-12的目的在于快速筛查出精神疾病的高危人群(Goldberg et al.,1997)。前期研究也表明该量表在中国的适应性(杨廷忠等,2003；刘林平等，2011)。该量表将过去2-3周的精神健康状况与平时进行对比,共有12题,使用4分量表(见表1)。

表1 GHQ-12各条目问题及选项

这12个指标的克隆巴赫信度系数(Cronbach’s Alpha)为0.838,说明内部一致性较好。对GHQ-12量表数据结果的处理主要有3种不同的赋值方式:(1)采用0-0-1-1赋值方式,即选择前两项均记为0分,选择后两项均记1分;(2)采用李克特量表计分,把4个选项依次赋值为0-1-2-3;(3)采用李克特量表调整计分,把4个选项依次赋值为0-0-1-2。量表的设计者古德伯格认为第一种赋值方式较好(Goldberg et al.,1997)。在各项完成赋值后,再进行累加,得到一个综合评分值。如果采用0-0-1-1赋值,将得到一个最低分为0分,最高分为12分的变量。

在流行病研究中,通常设定一个临界值,高于此值便作为有症状者,或为高危人群,而低于此值则是非高危人群。通常是以3分或者4分为临界值。我们以3分为临界值,测量结果大于等于3分为高危人群,赋值为1,表示精神健康状况较差;测量结果小于3分为非高危人群,赋值为0,表示精神健康状况较好。

3.2.2 自变量的测量

居住环境劣势。通过居住环境量表来测量(4)居住环境量表中列出相关的12个题目,询问被访者居住区的情况(选项为5级量表,如非常不常见、比较不常见、一般常见、比较常见、非常常见):1.出没老鼠;2.乱堆放垃圾;3.随意排放污水;4.方便到超市/水果店;5.方便到药店/诊所/医院;6.方便到运动场所;7.空气质量;8.环境噪声;9.交通隐患;10.偷盗事件;11.抢劫事件;12.火灾隐患。,分析时按照态度倾向将相应的五级选项调整后重新编码，确保得分越高，社区劣势越大。这12个指标的克隆巴赫信度系数为0.743,说明内部一致性较好,可进行加总求和。

工作环境劣势。通过工作情况量表来测量(5)工作环境量表包含14个题目,询问被访者工作地是否有以下情况(选项为是或否):1.非常冷;2.非常热;3.潮湿;4.非常脏;5.嘈杂;6.拥挤;7.危险;8.可能接触到灰尘或其他有害的固体;9.可能接触到烟雾、气体或有害液体;10.要求长时间坐着;11.要求长时间站着或蹲着;12.要求不断走动;13.不能随意变换姿势;14.需要过量负重。这个量表与早期一项目研究使用的量表基本一致(牛建林等，2011)，但是赋值方式不同。,如被访者回答是，则赋值为1，回答否则赋值为0。这14个指标的克隆巴赫信度系数为0.805,同样体现了很好的内部一致。将14个指标得分加总求和后,分数越高,表示工作环境劣势越大。

户籍制度化歧视。询问被访者是否因为没有成都户籍而在就业、购买社保、房屋租赁、购买住房、子女上学以及子女入托等7个方面受到限制。同样将回答是赋值为1，回答否赋值为0。这7个指标的克隆巴赫信度系数为0.888。将7个指标加总后，得分数越高,表示受歧视程度越高。

代际。以1980年之后出生的农民工为新生代,1980年之前出生的农民工为老一代；新生代农民工=1、老一代农民工=0。

与家人同住。即询问调查者是否与父母、配偶和子女等直系亲属在成都同住,只要有一人同住则编码为1,没有则编码为0。

收入。为农民工年现金总收入，由于收入分布存在左偏的情况，做取对数处理。

其他相关变量及编码见表3和表4。

3.2.3 分析策略

根据GHQ-12测量结果,农民工精神健康是一个两分类变量,高危人群赋值为1,非高危人群赋值为0,可以采用二分类Logit模型,其基本公式为:

LogitP=ln(p/1-p)=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+

其中,p表示精神健康状况较差的概率,1-P表示精神健康状况较好的概率,Logit(p)即为精神健康状况较差与较好的优势比对数值,可以用来解释特定变量的变化对农民工精神健康的影响。

4 分析结果

4.1 变量描述性统计

被访者GHQ-12的调查数据见表2,农民工不良精神状态得分排在前三位的分别是“因担心而失眠”(38.40%)、“感觉到痛苦和焦虑”(16.97%)、“常常觉得很紧张”(14.43%),主要表现为情绪方面的负面影响。而得分较低的,也即精神状态更好的三项为“是否能面对所遇到的问题”、“是否能克服所面对的困难”、“是否面对问题时能做出决定”,主要体现为问题解决的能力与决心。这说明被访群体一方面具有较为积极的态度去面对可能的困难,另一方面也存在难以避免的焦虑。通过对量表中各项得分按照0-0-1-1赋值,并以3为临界值,计算得到高危人群共有305人,占15.17%,非高危人群1705人,占84.83%(6)一项使用同样量表的研究显示，以4为临界值时的高危群体比例是14.7%；该研究还做了一张前期研究使用GHQ-12量表的高危人群比例比较(刘林平等，2011)。。

表2 农民工GHQ-12各条目得分及有症状的比率(N=2010)

表3显示，在三个压力源变量中，高危和非高危人群均存在显著差异。高危人群的平均得分高于非高危人群，表明其相应指标上的劣势较为明显。高危群体中女性和不与家人同住者的比例显著高于非高危群体，而在代际方面，则没有体现出显著差别(t检验不显著)。此外，相对于非高危群体，在高危群体中，有更多的未处于在婚状况、收入较低、受教育程度较低、自评健康较差的农民工(表4)。

表3 变量统计描述(N=2010)

表4 分类变量百分比(N=2010)

表5 农民工精神健康状况Logistic回归结果(N=2010)

4.2 Logit模型分析

为分别检测两类研究假设,我们建立了4个模型(见表5),分别是压力暴露模型(模型1)和压力脆弱性模型(模型2、3、4)。压力暴露模型包含本研究关注的三个压力源，即居住环境劣势、工作环境劣势和制度性歧视。在三个压力脆弱性模型中，分别把性别、代际和是否与家人同住三个群体特征的变量与三个压力源变量进行交互，以此检测不同群体在相同压力暴露下可能出现的不同后果。我们把收入、教育、婚姻状况和自评健康作为控制变量。

模型1的logistic回归结果显示,三个社会性压力暴露源均对农民的精神健康产生不利的影响。在控制其他变量的情况下，居住环境劣势每增加一个单位，农民工面临高危风险的几率增加4.2%(=e0.041-1)，工作环境劣势每增加一个单位，其面临高危风险的几率增加6.5%(=e0.063-1),而户籍制度化歧视每增加一个单位，其面临高危风险的几率增加11.9%(=e0.112-1)。因此,压力暴露假设1、2、3均得到了支持。值得指出的是，除了代际，其他控制变量的回归结果均具有统计显著性。女性农民工的精神健康状态更差，她们面临高危风险的几率是男性农民工的38.5%(=e0.326-1)，而与家人同住则显著降低了农民工面临高危风险的可能性，其几率降低了30.1%(=1-e-0.358)。与已有研究的结论相似，我们还发现，收入更高、受教育程度更高、自评健康状况更好、在婚的农民工，其精神健康状况也更好。

在模型1中，我们注意到性别和与家人同住这两个变量对农民精神健康的显著影响，而代际没有表现出统计显著性。那么这三个群体特征是否与前面分析的三个社会性压力源存在交互效应呢？模型2的结果显示，在考虑社会性压力源的压力变化时，特别是面对工作环境压力和制度性歧视压力时，女性与男性表现出不同的应对结果。尽管女性农民工在一开始呈现出弱势，但是她们似乎有更强的韧性，能够抵消掉大部分增加的压力。在男性农民工中，工作环境劣势每增加一个单位，其面临高危风险的几率提高12.0%(=1-e0.113)；而在女性农民工中，工作环境劣势每增加一个单位，其面临高危风险的几率只提高1.8%(=1-e0.113-0.095)。为了更直观地呈现这一现象，我们把其他变量全部取均值后，做出工作环境和性别的交互效应图，图1显示，女性面临高危风险的概率一开始高于男性，但是随着工作环境压力的提高，女性精神健康风险略有上升，但是变化不明显；而男性则表现为显著上升的趋势，表明工作环境劣势对男性精神健康的负面影响非常大。这一现象在制度性歧视中有同样的表现，但是需要稍有谨慎地看待这个结果，因为其统计显著性检验只在小于0.1的水平上有效(图2)。

图1 工作环境劣势对农民工精神健康的影响(分性别) 图2 制度性约束对农民工精神健康的影响(分性别)

在代际群体的比较中，虽然模型1显示，新生代与老一代农民工在精神健康状况上的差别没有统计显著性，但是分析代际与压力源的交互效应时发现，新生代农民工在应对工作环境压力时，要比老一代农民工更为脆弱(模型3)。在老一代农民工中，工作环境劣势的增加对其面临高危风险的可能几乎没有影响(在引入交互效应后，工作环境劣势没有统计显著性)；而在新生代农民工中，工作环境劣势每增加一个单位，其面临高危风险的几率将增加14.3%(=1-e0.011+0.123)。在其他变量取均值的条件下，交互效应图显示，随着工作环境的压力提高，新生代农民工的精神健康状况显著恶化，其面临高危风险的概率从约7%提高到30%以上(图3)。

图3 工作环境劣势对农民工精神健康的影响(分代际) 图4 工作环境劣势农民工精神健康的影响(区分是否与家人同住)

在应对工作环境劣势上的群体差异也体现在是否与家人同住这个变量上(模型4)。与家人同住显著抵消了不利工作环境对农民工精神健康的影响(图4)。在不与家人同住的农民工中，工作环境劣势每增加一个单位，其面临高危风险的几率提高9.6%(=1-e0.092)；而在与家人同住的农民工中，工作环境劣势每增加一个单位，其面临高危风险的几率仅提高0.7%(=1-e0.092-0.085)。

综上，关于农民工群体的脆弱性假设得到了部分支持。在面对不同的社会性压力源时，不同群体的压力表现存在共性，也有不同之处。首先，在工作环境劣势这个变量上，群体差异均较明显，女性、老一代和与家人同住的农民工表现出较强的抗压性。女性农民工在制度性歧视方面也有一定的心理承受能力。但是在居住环境这个变量上，没有发现群体差异。因此，总体上看，压力脆弱性假设只得到了部分的支持。

5 结论与讨论

本研究基于成都市农民工的调查数据，运用压力过程的分析视角，聚焦到压力暴露和压力脆弱性两个相互关联的假设，分析了不同社会性压力源的影响，以及农民工在压力表现方面的群体差异性。下面，我们结合本研究的发现，对精神健康的社会学研究做一点评论和展望。

5.1 关于社会性压力源的讨论

泊林指出，对精神健康的社会学研究更加强调压力的来源问题，因为正是对压力来源的社会属性的分析体现了鲜明的社会学特点(Pearlin,1999)。在压力过程模型中，压力源是一个有内在逻辑关系的概念框架。社会经济地位是一个大的背景，叠加在压力过程之上。人们在权力、权利和声望上的不平等从根本上影响其健康与福祉。这种系统化的结构化的不平等通过人们的日常生活与工作体现出来，表现为生活中的慢性压力或突发性事件。压力源之间存在连锁反应，当最初的压力源扩散之后，会引发新的压力，从而产生所谓的次级压力。个体的应对策略、社会支持和自我调整既有中介效应，又有调节功能，从根本上影响压力源与压力表现之间的关系。

基于这样的理解，我们关于压力源的研究应特别留意其操作化变量之间的逻辑关系和层次关系。从已有实证研究来看，根据数据可及性等因素，纳入模型中的解释变量常常包括各个方面，比如收入水平、受教育程度、朋友数量、工作自主性、家人生病等。这些因素在现实生活中总是相互关联的，一些指标属于社会经济地位层面，一些指标属于初级或次级压力源，还有一些指标属于中介或调节性资源。需要指出的是，有的研究还包括如人际关系满意度、主观剥夺感、城市认同等主观性变量，这不仅与精神健康测量指标之间可能存在内生性问题，也存在以主观变量解释主观变量的技术性问题(胡安宁，2019)。本研究从居住环境、工作环境、和制度环境三个方面来测量，只是一个尝试。对三个压力源的评价量表的测量也存在局限性和不足，特别是没有体现突发性生活事件这一重要元素，也没有对初级和次级压力源进行区分。更深入的研究有待引入新的变量、运用追踪数据，以及基于质性研究的机制分析等。

5.2 关于脆弱性的群体差异的讨论

压力脆弱性的群体差异性是精神健康社会学关注的领域。早在涂尔干的自杀研究中即有充分体现，作为非常个体化的自杀现象竟然与个体所属的群体特征相关。在压力过程的分析框架中，社会经济分层通过性别、阶级或阶层、种族等制度化、结构化的特征作用于从压力源到压力表现的全过程。正是基于这样的考虑，压力脆弱性假设不是单纯分析不同群体的压力表现，而是分析不同群体在面对特定压力源时，随着压力的变化而表现出来的脆弱性的差别，这是一个动态的过程。

本研究发现，单从压力表现的结果来看，女性农民工的精神健康水平比男性农民工更低；但是在考虑与工作环境的交互效应后，发现男性农民工在应对工作环境劣势方面比女性农民工更为脆弱。这似乎也可以解释为什么农民工极端事件的主角多为男性。这提醒我们，与男性农民工相比，女性农民工在应对策略或资源上是否存在优势？比如有学者发现，女性农民工在面对压力时，更容易找到倾诉渠道和更倾向于寻求帮助(胡宏伟等,2011)。

同样，本研究发现，新生代农民工似乎更难以应对工作环境带来的精神压力。这似乎回应了媒体大众的一种说法，即新生代农民工不如老一代农民工更吃苦耐劳。我们的问题是，是否存在社会结构性因素或心理学上的资源，影响了新生代农民工群体的压力应对和压力表现。我们知道，年轻的农民工在相对舒适的城市环境长大，没有务农的经历，几乎没有回到农村的可能性；一旦城市工作或生活面临挑战，这无疑会产生持续性的心理冲突。而老一代农民工还保留着回到家乡发展的选项，这是否会成为其应对城市挫折的心理资源？但是这些推测尚需要进一步的实证检验。这些问题涉及到压力应对、社会支持、自我管控等，属于压力过程模型的中介因素或调节资源。本研究提出了这些问题，但是未能从实证研究的角度给予回答，有待进一步的研究。