农牧民城镇心理适应量表编制及特征研究
——以临潭、卓尼、天祝三县为例

2021-09-22 01:28潘超超
开发研究 2021年3期
关键词:题项信度农牧民

潘超超,路 宏

(1.西北师范大学 心理学院,兰州 730070; 2.兰州城市学院 教育学院,兰州 730070)

提要:随着新型城镇化建设和“以人为核心的新型城镇化”进程的不断推进,我国民族地区新型城镇化建设迈入新阶段。在这一进程中,由于文化场域、社会身份及生计、生活变迁所引起的社会心理适应已成为不容忽视的重要问题。基于此,采用整群抽样的方法,从甘南藏族自治州的临潭县、卓尼县和武威市天祝藏族自治县选取20个社区的121户居民作为调研对象,对多民族聚居地区样本家庭进行访谈和问卷调查。通过编制标准化量表,考察新型城镇化进程中农牧民的社会心理适应现状,并对其因子特征进行分析描述。结果表明,影响农牧民城镇心理适应的特征共由5个因素构成,且社会心理适应量表的验证性因素的拟合指数均在要求范围之内,总体拟合度较好,符合测量学标准。

一、问题的提出

城镇化是伴随工业化发展,非农产业在城镇集聚、农村人口向城镇集中的自然历史过程,是人类社会发展的客观趋势,是国家现代化的重要标志[1]。自2014年国家发展改革委颁布《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》(以下简称《规划》)以来,我国新型城镇化建设健康稳步推进,城镇化水平和质量稳步提升。根据国家统计局2019年发布的《2018年国民经济和社会发展统计公报》,截至2018年年末,我国常住人口城镇化率为59.58%,户籍人口城镇化率为43.37%,全国城镇化率提升进度已基本达到预期目标。但总体来看,我国的城镇化率呈现出“东高西低”的态势,与东部地区相比,中西部地区的城镇化率水平相对较低。由于我国民族众多,区域经济发展不一,文化资源不尽相同,给地区城镇化带来许多实际问题[1]。尤其是在多民族聚居地区的城镇化进程中,农牧民生计、生活方式变迁所引起的社会心理适应已成为当前不得不关注的重要问题。

人的城镇化是当前新型城镇化建设不容忽视的核心任务。继《规划》之后,2016年国务院印发的《关于深入推进新型城镇化建设的若干意见》中提出,“坚持走以人为本、四化同步、优化布局、生态文明、文化传承的中国特色新型城镇化道路,以人的城镇化为核心,以提高质量为关键”。2020年,党的十九届五中全会上通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》提出,要“推进以人为核心的新型城镇化”,因为这是新时代中国特色社会主义坚持以人民为中心的基本方略在城镇化工作中的具体体现。可见,在深入推进以人为核心的新型城镇化战略的同时,进一步建立健全民族地区新型城镇化基本公共服务体系,对农牧户在城镇化进程中的心理适应及其特征因素进行研究具有一定的现实意义。

二、理论建构与样本选择

城镇化率作为衡量城镇化水平的重要指标,是反映城镇化进程与发展水平的客观标志。但是,城镇化率并不能对农牧民社会心理适应及其程度进行完整刻画,它“侧重于强调城镇进程中农牧民社会身份的转变,却没有对‘农转非’背后复杂的社会过程和心理适应,进行关照而显现出一定的不足”[1]。事实上,单纯用类似的指标对城镇化整体进程的实际内涵无法做到客观、有效的衡量,“更缺少了对参与其中的‘人’的基本关照,一定程度上表现出不合时宜的后继乏力”[1]。归根结底,城镇化的核心应是人自身的城镇化,尤其是在民族聚居地区,对农牧民身份转变背后的社会心理适应进行分析和进一步研究尤为必要。

近年来,甘肃藏区城镇化进程发展迅速。以甘南州为例,根据甘南藏族自治州人民政府2020年4月统计数据,2019年年末全州总人口74.97万人,比上年末增加0.11万人,其中藏族人口42.38万人,城镇人口26.76万人,城镇化率为37.0%。2019年《天祝藏族自治县国民经济和社会发展统计公报》显示,年末全县常住人口18.1万人,其中城镇人口8.02万人,乡村人口10.08万人,城镇化率44.31%。对比可以发现,随着甘肃藏区城镇化建设的逐渐推进,这些地区的城镇化率亦稳步提高。但必须注意的是,这些地区由于受自然与社会文化环境限制,在城镇化进程中,农牧民的生计方式、生活环境、族际交流、文化场域等诸多方面均出现较大变迁,因文化接触而引起的文化涵化及族群心理适应等问题开始出现,而族群内部不同群体在心理认知和文化调适过程中也表现出不同特征。事实上,在民族地区城镇化的进程中,文化场域和社会身份的变迁必然会导致族群及内部各群体的心理不适应现象。当族群的生计方式及族群内部群体的“社会身份”发生改变,其文化生存环境和族群心理认知必然会随之变迁。为此,笔者编制了社会心理适应量表,借以考察民族地区在新型城镇化进程中的居民社会心理适应及其影响因素。

笔者通过文献梳理发现,国内仅有少量学者关注到民族地区城镇化进程中居民的社会心理适应问题,并从理论层面进行了探讨,但没有出现针对农牧民心理适应量表编制及测量的系统研究。为此,本研究选取甘肃藏区作为田野点,编制社会心理适应量表以量化民族地区的农牧民在新型城镇化进程中的社会心理适应特征。众所周知,甘肃藏区包括甘南藏族自治州和武威市天祝藏族自治县,其中地处甘肃西南部的甘南藏族自治州是甘肃藏族的自然聚居区,境内辖夏河、碌曲、玛曲、迭部、舟曲、临潭、卓尼7县及合作市,共有99个乡镇(街道办),其中藏族占总人口的54.2%;天祝藏族自治县全县辖9镇10乡,176个行政村,18个居委会,有藏、汉、土、回、蒙古等28个民族,总人口23万人,其中少数民族占总人口的37.1%,藏族占少数民族人口的97.14%。根据研究需要,在甘南藏族自治州选取临潭县和卓尼县,在武威市选取天祝藏族自治县作为样本点,在此基础上进行下一步研究。具体做法是,采用整群抽样的方法,从甘南藏族自治州的临潭县、卓尼县和武威市天祝藏族自治县选取19个社区(村)为田野点,然后结合初步调研,共筛选出121户居民作为具体调研对象。其中,卓尼县涵盖柳林镇上城门村、唐尕川村,木耳镇叶儿村、博峪村、大峪沟村,纳浪镇羊化村,阿子滩镇上阿子滩村、下板藏村、关洛村,杓哇土乡杓哇村等村落社区;临潭县涵盖术布乡术布村、郊口社区后川村、城关镇上河滩村及西庄子村、古占镇等村落社区;天祝县涵盖华藏寺社区、松山镇德吉新村、天堂镇天堂村、华藏寺镇岔口驿村及哈溪镇等村落社区。在本次调研过程中共发放问卷121份,回收121份,其中有效问卷118份,有效率为97.5%。样本基本情况如表1所示。

表1 样本基本情况统计

三、量表编制与项目分析

(一)量表编制过程

1.初始量表的编制

首先,在已有理论研究的基础上,对“新型城镇化”“社会心理适应”方面的相关文献进行梳理;其次,对来自民族地区的20名在校大学生进行开放式问卷调查与访谈,进一步归纳总结城镇化进程中社会心理适应问卷的测量范围;最后,初步构建新型城镇化进程中社会心理适应问卷的理论结构,并按照“简洁、通顺、清楚、明白”的准则进行题目编制,最终形成由113道题目组成的社会心理适应量表,作答方式采用Likert七点计分,其中1表示“非常不同意”,7表示“非常同意”,数字越大,表示对该描述的同意程度越高。

2.量表的修订

使用城镇化进程中社会心理适应量表的初始版本进行施测,并对测验结果进行项目分析、信度检验和探索性因素分析。根据项目分析结果,将高低分组t检验不显著的题项以及题项-总分间相关不显著或相关系数小于0.4的题项剔除。在探索性因素分析中,根据题项删除的4个原则,将不符合标准的题项进行剔除,最终修订后的社会心理适应量表由37道题项组成。

3.正式量表的形成

对修订后的社会心理适应量表进行验证性因素分析,并进一步对其信效度进行检验。

(二)数据处理

首先,对数据进行检核,将未认真作答和数据缺失在50%以上的被试数据剔除,对异常数据(包括极端值和错误值)进行原始数据的核实,并对量表中的反向题进行反向计分。然后,使用SPSS 23.0对题项进行项目分析和探索性因素分析,使用AMOS 17.0进行验证性因素分析,并进行量表的信效度检验。

(三)项目分析

项目分析的目的在于检验编制的量表中个别题项的适切或可靠程度,其结果可作为个别题项筛选或修改的重要依据。在科学研究中,通常采用临界比值法(critical ration,CR)进行项目分析,即首先将量表总分从高到低进行排列,再分别取量表总分的前27%和后27%的得分为临界分数,将被试进行高低分组,最后采用独立样本t检验对两组被试在各试题上得分的平均数进行差异检验,将检验结果不显著的题项删除。结果如表2所示,在第4题、第9题和第10题等24道题上,两组被试的得分不具有显著差异(P>0.05),其余89道题中高低分组平均数差异检验均达到0.05的显著水平。在此基础上,笔者进一步采用同质性检验作为个别题项筛选的另一指标,各题项与总分的相关愈高,表示题项与整体量表的同质性愈高,所测量的心理特质也更为接近。因此,对社会心理适应量表的各个题项与总分进行皮尔逊相关,结果表明(如表3所示),第9题、第10题等15道题题项的得分与总分间的相关未达到显著水平(P>0.05)。此外,第2题、第3题、第4题等题项的得分虽与总分呈显著相关,但其相关系数均小于0.4。根据项目分析及皮尔逊相关的结果,将第2题、第3题、第4题等69道题项删除,对剩余44道题进行下一步的探索性因素分析。

表2 项目分析(仅呈现t检验未达到显著水平的题项)

续表2

表3 题项与总分间的相关

续表3

在此基础上,还须对量表的信度进行估计。信度(reliability)表示量表的一致性或稳定性,信度系数在项目分析中也可作为同质性检验的指标之一。在社会科学领域中有关李克特量表的信度估计,采用最多的为克隆巴赫α(Cronbachα)系数,其目的是检视题项删除后整体量表信度系数的变化情形。在本研究中,社会心理适应量表的克隆巴赫α系数为0.93,表明该量表中剩余44道题的内部一致性佳。

(四)探索性因素分析

根据上述项目分析和信度检验的结果,进一步对社会心理适应量表初测剩余的44道题目进行探索性因素分析,KMO与Bartlett球形检验结果如表4所示,其KMO值为0.83,指标统计值大于0.80,表明题项变量间的关系是良好的,适合进行因素分析。此外,Bartlett球形检验的χ2值为2 710.40(自由度为946),达到0.05显著水平,这表示变量间具有共同因素存在,适合进行因素分析。

表4 KMO与Bartlett检验

在此基础上,本研究采用主成分分析,转轴方法为直交转轴的最大变异法抽取共同因素;根据特征值大于1的标准,并进一步参考陡坡图确定最终的因素数目。此外,根据以下标准进一步进行题项的删除:(1)因素负荷量小于0.40;(2)在两个因素上的负荷量均大于0.40;(3)某因素包含的题项变量小于3题;(4)题项变量所测量的潜在特质存在差异,且因素无法命名。在本研究中,共进行了3次探索性因素分析,根据第一次因素分析的结果,删除了2道题目,第二次删除了3道题目,第三次删除了2道题目。参照特征图形的陡阶检验结果(如图1所示),共提取5个公因子,解释总变异的58.079%,其中因素1中包括第73题、第72题、第75题等11道题,笔者将其命名为“城镇身份的自我不适应”;因素2中包括第32题、第19题、第8题等7道题,将其命名为“传统偏好与心理适应”;因素3中包括第102题、第64题、第40题等8道题,将其命名为“城镇生活融入与社区适应”;因素4中包括第99题、第85题、第98题等6道题,将其命名为“城镇生计融入与心理适应”;因素5中包括第42题、第66题、第6题等5道题,将其命名为“生存与生活方式的不适应”。

图1 社会心理适应量表主成分分析陡坡图

综上所述,探索性因素分析的结果表明,新型城镇化进程中的社会心理适应由城镇身份的自我不适应、传统偏好与心理适应、城镇生活融入与社区适应、城镇生计融入与心理适应、生存与生活方式的不适应5个特征因子构成,最终形成了有37道题目的社会心理适应量表的正式版(如表5所示)。

表5 社会心理适应量表探索性因素分析

续表

四、验证与结论

经过探索性因素分析,最终形成了由5个因素、37道题目所构成的社会心理适应量表。为了考察构想模型与实际模型的拟合度,笔者进一步进行了验证性因素分析。结果显示,χ2/df的值为1.69,RMSEA值为0.07,AGFI、GFI、IFI、CFI和TLI的值在0.85~0.95之间。“χ2/df的值接近2,即可认为模型的拟合程度较好,其他拟合指数局限于0~1之间,越接近1,表示理论假设的拟合程度越好。”[2]在本研究中,社会心理适应量表的验证性因素的拟合指数均在要求范围之内,符合心理测量学标准,说明总体上拟合度较好。

甘肃省地处西北,城镇化水平相对较低。根据2017年数据,甘肃省除兰州、嘉峪关、金昌、酒泉等地方之外,大部分城市城镇化率要低于全国均值[3],尤其民族地区城镇化进程更为复杂。事实上,在藏族地区,“现代化绝不仅仅是用城镇化率和经济建设所表达出来的数字指标,而是让文化本身成为推动现代化和城镇化的固有动力,推动藏族地区社会经济可持续发展”[4]。因此,如何实现乡土到城镇的转型,“它不仅仅是一个物质的或是数量的问题,而是一个精神和质量的问题,是一个转型适应的问题,其基本路径应该是:城市化——社会变迁——生活方式调整——适应方式调试——生活信心与幸福感增加”[5]。就此而言,社会心理适应本就是新型城镇化建设进程中不容忽视的重要论题。基于此,本文在对临潭、卓尼、天祝3县多民族聚居社区的访谈和问卷调查基础上编制了标准化量表,以此来考察新型城镇化进程中农牧民的社会心理适应特征因子。综合来看,经过探索和验证之后的社会心理适应的5个特征因素分别是城镇身份的自我不适应、传统偏好与心理适应、城镇生活融入与社区适应、城镇生计融入与心理适应、生存与生活方式的不适应,其信度在0.70到0.91之间,表明该量表具有良好的信度指标,可以作为考察新型城镇化进程中农牧民社会心理适应现状的测量工具。对城镇化进程中的社会心理适应量表的正式版本进行内部一致性信度分析,结果如表6所示。总量表的内部一致性信度为0.93,在影响农牧民城镇心理适应的5个特征因子中,城镇身份的自我不适应维度的内部一致性信度为0.91,传统偏好与心理适应维度的内部一致性信度为0.80,城镇生活融入与社区适应维度的内部一致性信度为0.78,城镇生计融入与心理适应维度的内部一致性信度为0.72,生存与生活方式的不适应维度的内部一致性信度为0.70。总体来看,该量表具有较好的内部一致性信度。

表6 社会心理适应量表正式版的信度分析

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