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摘要对某高校302名大学新生进行为期一年的追踪研究，考察其手机依赖和社会适应的发展特点，并运用交叉滞后回归分析方法考察手机依赖和社会适应之间的因果关系。结果发现：（1）在两次测量中，大学新生手机依赖程度稍有下降，但差异不显著。两次测量中，男生的手机依赖分数显著低于女生。大学新生的社会适应状况较好且保持一定的稳定性，但存在发展不均衡的状况。（2）手机依赖与社会适应显著负相关。（3）交叉滞后回归分析结果表明，手机依赖是大学新生社会适应的重要预测变量。进一步的回归分析结果表明，手机依赖中的突显行为和社交抚慰维度对大学新生的社会适应具有显著的负向预测作用，并且这种预测都是同时性的。
关键词大学新生；手机依赖；社会适应；追踪研究
分類号B848
DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2017.08.001
1问题提出
近年来，我国手机网民规模不断增长。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第39次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，我国手机网民规模达695亿，较2015年底增加7550万人。网民中使用手机上网人群占比由2015年的901%提升至951%。手机已经变成一种日常的、受到高度重视的、多用途的人际沟通设备，而不仅仅是一种工作的工具（Lemish & Cohen， 2005）。智能手机的普及和移动应用的丰富，使手机上网常态化特征更加明显，手机网民使用手机上网的时长和频率逐步上升。大学新生刚刚进入校园，对新的环境没有完全适应、新的人际关系还没有完全建立起来，这种短期的孤独现象使他们常常通过手机与父母、中学同学保持联系，同时也会通过手机寻求归属和认同。同时，手机和互联网一样，也是一把“双刃剑”。使用手机上网查阅资料、上网聊天等可能有助于社会适应能力的提高，而网络恋爱、网上漫无目的随便浏览、使用网络摆脱烦恼或者缓解不良情绪又会导致社会适应能力降低（卓兰芳，汪秀英，2008）。那么到底是大学新生手机依赖导致适应不良，还是因为适应不良导致手机依赖呢？
大量研究表明，手机依赖与心理健康受损（如慢性应激、低情绪稳定性、抑郁）、行为问题（如吸烟、饮酒）以及家庭和学校环境恶化等密切相关（Augner & Hacker， 2012； Roser， Schoeni， Foerster， & Rsli， 2016；
Toda， Monden， Kubo， & Morimoto， 2006），过度使用手机将对用户的幸福感和生活质量产生消极影响（Augner & Hacker， 2012）。同时，有横断研究表明：大学生的社会适应与手机依赖呈显著负相关，且社会适应对手机依赖具有显著负向预测作用（金荣，闻雪，姜永志，2015）。关于社会适应与手机依赖的因果关系尤其是大学新生社会适应与手机依赖之间关系的研究比较缺乏。本研究通过为期一年的追踪研究，采用交叉滞后回归分析方法考察大学新生社会适应与手机依赖的发展及其关系，研究结果可为大学新生手机依赖和社会适应的预防干预提供理论依据，并为更好地开展大学新生的心理健康教育提供借鉴。
2研究方法
21研究对象
选取某高校入学三个月的大学新生自愿参加本研究。第一次测查时发放问卷380份，回收有效问卷347份，有效率913%。其中男生157人（4524%），女生186人（5360%），另有4人未报告性别。被试年龄在17～22岁之间，平均年龄为1899±078岁。一年后进行第二次施测，部分被试因转专业、请假等原因流失，共追踪到有效被试302人。其中男生151人（50%），女生150人（497%），另有1人未报告性别。被试年龄在18～23岁之间，平均年龄为1996±078岁。采用方差分析检验流失被试与追踪被试在前测变量上是否存在差异。结果表明，流失被试与追踪被试在主要人口学变量（如性别和年龄）和所考察研究变量（即手机依赖、社会适应）上均不存在显著差异（ps>005）。
22研究工具
221大学生手机成瘾倾向量表
该量表由熊婕， 周宗奎， 陈武， 游志麒和翟紫艳（2012）编制，包括戒断症状、突显行为、社交抚慰和心境改变四个维度。所谓突显行为是指手机的使用占据了思维和行为活动的中心；社交抚慰指的是手机的使用在人际交往中占据重要的地位和作用；戒断症状是指没有参与手机活动时生理或心理上的负面反应；心境改变是指手机造成的情绪变化。量表由16个题目组成，如“如果很长时间没用手机，我会觉得难受”“同学朋友常说我太过依赖手机”等。采用5点计分方式，1代表“非常不符合”，5代表“非常符合”。量表总分越高，表明手机依赖倾向的程度越严重。本研究中，两次测量的总量表的内部一致性系数Cronbachs α值分别为085和083。
222中国大学生适应量表
采用方晓义，沃建中和蔺秀云（2005）编制的中国大学生适应量表，包括人际关系适应、学习适应、校园生活适应、择业适应、情绪适应、自我适应和满意度共7个维度。量表由60个题目组成，如“如果让我再选择一次，我还是会像现在这样生活”“我对现在的大学生活很满意”等。采用5点计分，1代表“不同意”，5代表“同意”。量表总分越高，表明社会适应状况越好。本研究中，两次测量的总量表的内部一致性系数分别为091和092，7个维度的信度系数在052～076之间。
23施测程序和数据处理
以班级为单位进行团体施测，填写完成后立即回收。采用SPSS 170录入和分析数据，进行描述性统计、重复测量方差分析、相关分析和交叉滞后回归分析。
24共同方法偏差的控制
本研究采用自陈量表的形式进行测量，主要通过研究程序控制共同方法效应的影响：（1）采用匿名调查的方式（只写学号，不署姓名），向被试强调调查结果只用于群体研究，不针对个人分析，问卷作答情况保密。（2）在指导语中说明该部分大概的测量内容，而且问卷当中还设置了反向题，避免被试在填写时产生共同方法效应。（3）平衡问卷顺序，以避免由问卷测试顺序带来的影响。（4）采用Harman单因素检验法（Podsakoff， MacKenzie， Lee， & Podsakoff， 2003）对共同方法偏差进行检验。结果表明，未旋转情况下共提取出21个主成分，第一个主成分解释了总方差变异的1862%，低于40%的临界值，因此可以认为本研究不存在明显的共同方法偏差。 3结果
31大学新生手机依赖和社会适应的现状及发展
首先以被试两次测量中的手机依赖问卷总分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析。结果发现，手机依赖的时间主效应不显著；性别主效应显著，女生的手机依赖分数显著高于男生，F（1， 299）=419， p<005， η2=001；时间和性别的交互作用不显著。接下来以手机依赖量表的4个维度得分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析。结果发现，戒断症状的时间主效应显著，F（1， 299）=734， p<001， η2=002；性别主效应显著，F（1， 299）=855， p<001， η2=003；時间和性别的交互作用不显著。事后检验表明，被试的前测戒断症状分数显著高于后测，女生的前、后测戒断症状分数均显著高于男生。突显行为、社交抚慰和心境改变的时间主效应、性别主效应及交互作用均不显著。对前测和后测数据的重复测量方差分析结果还表明，手机依赖的4个维度之间存在显著的发挥水平差异：F1（6， 3924）=12271， p<0001， η2=015；F2（6， 3936）=10093，p<0001， η2=007。进一步的多重比较发现，前、后测的戒断症状均分别显著高于其他三个维度。
然后以被试两次测量中的社会适应总分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析。结果发现，社会适应的时间主效应、性别主效应以及时间和性别的交互作用均不显著。接下来分别以社会适应量表的七个维度得分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析，结果发现各维度的测查时间、性别及其交互效应均不存在显著差异。对前测和后测数据的重复测量方差分析结果表明，社会适应的7个维度之间存在显著差异：F1（6， 1794）=2140， p<0001， η2=007；F2（6， 1794）=1065， p<0001， η2=003。进一步的多重比较发现，前测的校园生活适应和后测的自我适应最高，满意度在两次测量中均最低。
结合表1的数据来看：总的来说，大学新生的手机依赖水平较低，社会适应较好。经过一年的时间，大学新生的手机依赖水平稍有下降，但差异不显著。两次测量中，男生的手机依赖水平显著低于女生。大学新生的社会适应状况保持一定的稳定性，但在社会适应的7个维度上存在发展不均衡的状况。
32手机依赖与社会适应的相关关系
对两次测量的手机依赖总分及各维度与社会适应总分及各维度进行皮尔逊积差相关分析。结果表明，前测的社会适应与后测的社会适应之间的相关系数在014～046之间（ps<005）；前测的手机依赖与后测的手机依赖相关显著，相关系数在013～043之间（ps<005）。以上表明，大学新生的手机依赖和社会适应在追踪研究期间表现出一定的稳定性和连续性。
此外，两次测量中的手机依赖和社会适应总分相关均显著，相关系数分别为-021和-034（ps<001）。在前测中，学习适应、校园生活适应、自我适应、满意度与前测的手机依赖各维度均存在显著相关，相关系数在-012～-028之间（ps<005）；后测的情绪适应、自我适应、满意度与后测的手机依赖各维度的相关均显著，相关系数在-013～-038之间（ps<005）。说明在为期一年的追踪研究期间，手机依赖与社会适应之间的关系呈现较为明显的跨时间的稳定性。在大部分情况下，大学新生的手机依赖水平越高，社会适应水平就越低。
33手机依赖与社会适应的交叉滞后分析
在相关分析的基础上，进一步运用交叉滞后回归分析的方法探讨手机依赖与社会适应之间的因果关系。图1显示的是手机依赖与社会适应的预测关系。图中对角线处的数据为偏回归系数β，实线表示回归系数显著，虚线表示不显著。控制T1的手机依赖后，T1的社会适应对T2的手机依赖的预测作用不显著（β=-004， p=047）。控制T1的社会适应后，T1的手机依赖对T2的社会适应预测作用显著（β=-011， p<005）。这表明，在大学新生社会适应与手机依赖的关系中，在一定程度上是手机依赖影响其社会适应，也就是说，大学新生的手机依赖状况会影响社会适应的良好与否。大学新生的手机依赖倾向越低，社会适应状况越好。
在交叉滞后分析结果的基础上，进一步采用回归分析法考察手机依赖的各维度对社会适应的预测作用。接下来以手机依赖的4个维度为自变量，以社会适应总分为因变量进行回归分析。首先以前测的手机依赖4个维度为自变量， 前测的社会适应总分为因变量，以逐步回归法（stepwise）探讨前测的手机依赖各维度对前测的社会适应的影响；接下来，以后测的社会适应为因变量，在控制了前测的社会适应后，前、后测的手机依赖的4个维度为自变量，以逐步回归法探讨前、后测的手机依赖各维度对后测的社会适应的影响。结果见表2。
图1手机依赖与社会适应的交叉滞后分析图
（注：
瘙 毐 为p<005，
瘙 毐
瘙 毐 为p<001，
瘙 毐
瘙 毐
瘙 毐 为p<0001， 下同。）
从表2中可以看出，T1和T2的突显行为和社交抚慰均能显著预测手机依赖。这一结果表明，突显行为和社交抚慰对大学新生的社会适应具有显著的负向预测作用，并且这种预测都是同时性的。具体来说，大学新生的突显行为和社交抚慰程度越高，社会适应水平越低。
4讨论
41大学新生手机依赖和社会适应的现状及发展
本研究通过对大学新生进行为期一年的追踪研究，发现大学新生的手机依赖水平较低。两次测量中，大学新生手机依赖程度稍有下降，但差异不显著，说明大学新生的手机依赖倾向保持了一定的稳定性。此外，男生的手机依赖分数显著低于女生。一般而言，男性和女性对手机的看法具有显著的性别差异。男生更喜欢手机的实用功能，如活动和科技功能，更倾向于从手机移动互联网中获得工具性支持。女生则更希望从中获得情感性支持和网络成员的社会支持，如打电话和发短信（Hong， Chiu， & Huang， 2012），因而更有可能对手机产生情感依赖（Augner & Hacker， 2012）。 本研究发现，大学新生的社会适应状况较好。总体而言，在刚入学时，新生的社会适应状况都处于中等或以上的水平。这与国内外相关研究结果一致（曹亦薇，毛成美，2008；Duchesne， Ratelle， Larose， & Guay， 2007）。从发展趋势上来看，两次测量中大学新生的社会适应状况保持一定的稳定性，但也存在发展不均衡的的特点，这提示高校辅导人员要加强对新生社会适应各个方面的关注，有针对性地开展教育和指导。
42大学新生手机依赖与社会适应的关系
本研究发现，手机依赖是大学新生社会适应的重要预测变量。具体来说，手机依赖可以显著地负向预测大学新生的社会适应状况。随着移动互联网的快速发展和智能手机的广泛使用，手机使用有益于人际沟通和交往，但也可能对用户的身心健康和社会适应产生负面影响。国外针对大学生手机短信使用的追踪研究也发现，手机短信依赖者的自主能力和成人依恋水平更低、焦虑和抑郁水平更高（Lu， Katoh， Chen， Nagata， & Kitamura， 2014）。本研究结果表明，大学新生如果过度依赖手机填补无趣与空虚，或者选择用手机与他人建立联系，可能会影响其在现实生活中处理学习、人际、择业、情绪等方面的适应问题，妨碍社会适应能力的提高。进一步的回归分析也表明，手机依赖中的突显行为和社交抚慰维度对大学新生的社会适应具有显著的负向预测作用，并且这种预测都是同时性的。这说明合理使用手机的社交和娱乐等功能，可有效提升大学新生在学习和校园生活等方面的适应，使其获得更好的成长和发展。但如果将手机作为逃避现实、摆脱空虚寂寞等不良心境的工具，或者作为生活的中心，则更有可能导致在学习和校园生活等方面适应不良（Walsh， White， Cox， & Young， 2011）。
43干预对策与未来研究展望
手机对大学新生的影响日趋严重，大学新生的特殊性给高校人才培养和管理带来新的挑战和管理难题。根据大学新生社会适应发展不平衡的特点，有针对性地开展适应性辅导，可能取得一定的效果。基于本研究的结果，引导新生养成正确使用手机的良好习惯，可能有助于提高大学新生的社会适应。
以往研究集中考察了手机依赖的影响因素，而对手机依赖的影响后果知之不多。本研究以大学新生为研究对象开展追踪研究，探讨了手机依赖与大学新生社会适应的关系，在一定程度上丰富了该领域的研究成果。未来需要持续进行追踪调查，进一步揭示大学生社会适应与手机依赖之间关系的发展变化及其规律。
参考文献
曹亦薇， 毛成美 （2008）. 纵向Rasch模型在大学新生适应性追踪研究中的应用. 心理学报， 40（4）， 427-435.
方晓义， 沃建中， 蔺秀云 （2005）. 《中国大学生适应量表》的编制. 心理与行为研究， 3（2）， 95-101.
金榮， 闻雪， 姜永志 （2015）. 大学生社会支持与手机依赖的关系： 社会适应的中介作用. 广州大学学报（社会科学版）， 14（10）， 59-64.
熊婕， 周宗奎， 陈武， 游志麒， 翟紫艳 （2012）. 大学生手机成瘾倾向量表的编制. 中国心理卫生杂志， 26（3）， 222-225.
中国互联网络信息中心 （2017-01）. 第39次中国互联网络发展状况统计报告. http：//www.cnnic.net.cn/.
卓兰芳， 汪秀英 （2008）. 青少年网络使用与社会适应能力关系. 中国公共卫生， 24（3）， 292-293.
Augner， C.， & Hacker， G. W. （2012）. Associations between problematic mobile phone use and psychological parameters in young adults. International Journal of Public Health， 57（2）， 437-441.
Duchesne， S.， Ratelle， F. C.， Larose， S.， & Guay， F.（2007）. Adjustment trajectories in college science programs： perceptions of qualities of parents and college teachers relationships. Journal of Counseling Psychology， 54（1）， 62-71.
Hong， F. Y.， Chiu， S. I.， & Huang， D. H. （2012）. A model of the relationship between psychological characteristics， mobile phone addiction and use of mobile phones by Taiwanese university female students. Computers in Human Behavior， 28， 2152-2159.
Lemish， D.， & Cohen， A. A. （2005）. On the Gendered Nature of Mobile Phone Culture in Israel. Sex Roles， 52（7/8）， 511-521.
Lu， X.， Katoh， T.， Chen， Z.， Nagata， T.， & Kitamura， T. （2014）. Text messaging： are dependency and Excessive Use discretely different for Japanese university students？ Psychiatry Research， 216（2）， 255-262. Podsakoff， P. M.， MacKenzie， S. B.， Lee， J. Y.， & Podsakoff， N. P. （2003）. Common method biases in behavioral research： A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology， 88， 879-903.
Roser， K.， Schoeni， A.， Foerster， M.， & Rsli， M. （2016）. Problematic mobile phone use of Swiss adolescents： is it linked with mental health or behaviour？ International Journal of Public Health， 61（3）， 1-9.
Toda， M.， Monden， K.， Kubo， K.， & Morimoto， K. （2006）. Mobile phone dependence and healthrelated lifestyle of university students. Social Behavior and Personality， 34（10）， 1277-1284.
Walsh， S. P.， White， K. M.， Cox， S.， & Young， R. Mc. D. （2011）. Keeping in constant touch： The predictors of young Australians mobile phone involvement. Computers in Human Behavior， 27（1）， 333-342.
The Development and Relationship between Freshmens Mobile Phone Dependence
and Social Adaptation： A CrossLagged Regression Analysis
JIN Guomin； Luo Xianming； ZHANG Guohua
（Department of Psychology， Wenzhou Medical university， Wenzhou 325035， China）
Abstract
This study adopted longitudinal design to investigate the development of college freshmens mobile phone dependence and social adaptation， and used crosslagged regression analysis to examine the causal relationship between mobile phone dependence and social adaptation. There were 302 college freshmen participated the oneyear followup study. The China College Students Adjustment Scale （CCSAS） and the Mobile Phone Addiction Scale were used in this research. The results indicated that （1） During the oneyear followup study， college freshmens level of mobile phone dependence decreased， but the difference was not significant. And the status of social adaptation tended to be stable； （2） There were significant relationships among pretest and posttest mobile phone dependence and social adaptation， which meant that the higher mobile phone dependence， the lower tendency of social adaptation； （3） Crosslagged regression analysis indicated that mobile phone dependence caused college freshmens social adaptation. Further regression analysis showed the dimensions of salience and social comfort have significant negative prediction on college freshmens social adaptation， and the prediction of mobile phone dependence on social adaptation are simultaneous. The results showed that mobile phone dependence was a risk factor for reporting social adaptation for the college freshmen.
Key words： college freshmen， mobile phone dependence， social adaptation， longitudinal study
关键词大学新生；手机依赖；社会适应；追踪研究
分類号B848
DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2017.08.001
1问题提出
近年来，我国手机网民规模不断增长。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第39次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，我国手机网民规模达695亿，较2015年底增加7550万人。网民中使用手机上网人群占比由2015年的901%提升至951%。手机已经变成一种日常的、受到高度重视的、多用途的人际沟通设备，而不仅仅是一种工作的工具（Lemish & Cohen， 2005）。智能手机的普及和移动应用的丰富，使手机上网常态化特征更加明显，手机网民使用手机上网的时长和频率逐步上升。大学新生刚刚进入校园，对新的环境没有完全适应、新的人际关系还没有完全建立起来，这种短期的孤独现象使他们常常通过手机与父母、中学同学保持联系，同时也会通过手机寻求归属和认同。同时，手机和互联网一样，也是一把“双刃剑”。使用手机上网查阅资料、上网聊天等可能有助于社会适应能力的提高，而网络恋爱、网上漫无目的随便浏览、使用网络摆脱烦恼或者缓解不良情绪又会导致社会适应能力降低（卓兰芳，汪秀英，2008）。那么到底是大学新生手机依赖导致适应不良，还是因为适应不良导致手机依赖呢？
大量研究表明，手机依赖与心理健康受损（如慢性应激、低情绪稳定性、抑郁）、行为问题（如吸烟、饮酒）以及家庭和学校环境恶化等密切相关（Augner & Hacker， 2012； Roser， Schoeni， Foerster， & Rsli， 2016；
Toda， Monden， Kubo， & Morimoto， 2006），过度使用手机将对用户的幸福感和生活质量产生消极影响（Augner & Hacker， 2012）。同时，有横断研究表明：大学生的社会适应与手机依赖呈显著负相关，且社会适应对手机依赖具有显著负向预测作用（金荣，闻雪，姜永志，2015）。关于社会适应与手机依赖的因果关系尤其是大学新生社会适应与手机依赖之间关系的研究比较缺乏。本研究通过为期一年的追踪研究，采用交叉滞后回归分析方法考察大学新生社会适应与手机依赖的发展及其关系，研究结果可为大学新生手机依赖和社会适应的预防干预提供理论依据，并为更好地开展大学新生的心理健康教育提供借鉴。
2研究方法
21研究对象
选取某高校入学三个月的大学新生自愿参加本研究。第一次测查时发放问卷380份，回收有效问卷347份，有效率913%。其中男生157人（4524%），女生186人（5360%），另有4人未报告性别。被试年龄在17～22岁之间，平均年龄为1899±078岁。一年后进行第二次施测，部分被试因转专业、请假等原因流失，共追踪到有效被试302人。其中男生151人（50%），女生150人（497%），另有1人未报告性别。被试年龄在18～23岁之间，平均年龄为1996±078岁。采用方差分析检验流失被试与追踪被试在前测变量上是否存在差异。结果表明，流失被试与追踪被试在主要人口学变量（如性别和年龄）和所考察研究变量（即手机依赖、社会适应）上均不存在显著差异（ps>005）。
22研究工具
221大学生手机成瘾倾向量表
该量表由熊婕， 周宗奎， 陈武， 游志麒和翟紫艳（2012）编制，包括戒断症状、突显行为、社交抚慰和心境改变四个维度。所谓突显行为是指手机的使用占据了思维和行为活动的中心；社交抚慰指的是手机的使用在人际交往中占据重要的地位和作用；戒断症状是指没有参与手机活动时生理或心理上的负面反应；心境改变是指手机造成的情绪变化。量表由16个题目组成，如“如果很长时间没用手机，我会觉得难受”“同学朋友常说我太过依赖手机”等。采用5点计分方式，1代表“非常不符合”，5代表“非常符合”。量表总分越高，表明手机依赖倾向的程度越严重。本研究中，两次测量的总量表的内部一致性系数Cronbachs α值分别为085和083。
222中国大学生适应量表
采用方晓义，沃建中和蔺秀云（2005）编制的中国大学生适应量表，包括人际关系适应、学习适应、校园生活适应、择业适应、情绪适应、自我适应和满意度共7个维度。量表由60个题目组成，如“如果让我再选择一次，我还是会像现在这样生活”“我对现在的大学生活很满意”等。采用5点计分，1代表“不同意”，5代表“同意”。量表总分越高，表明社会适应状况越好。本研究中，两次测量的总量表的内部一致性系数分别为091和092，7个维度的信度系数在052～076之间。
23施测程序和数据处理
以班级为单位进行团体施测，填写完成后立即回收。采用SPSS 170录入和分析数据，进行描述性统计、重复测量方差分析、相关分析和交叉滞后回归分析。
24共同方法偏差的控制
本研究采用自陈量表的形式进行测量，主要通过研究程序控制共同方法效应的影响：（1）采用匿名调查的方式（只写学号，不署姓名），向被试强调调查结果只用于群体研究，不针对个人分析，问卷作答情况保密。（2）在指导语中说明该部分大概的测量内容，而且问卷当中还设置了反向题，避免被试在填写时产生共同方法效应。（3）平衡问卷顺序，以避免由问卷测试顺序带来的影响。（4）采用Harman单因素检验法（Podsakoff， MacKenzie， Lee， & Podsakoff， 2003）对共同方法偏差进行检验。结果表明，未旋转情况下共提取出21个主成分，第一个主成分解释了总方差变异的1862%，低于40%的临界值，因此可以认为本研究不存在明显的共同方法偏差。 3结果
31大学新生手机依赖和社会适应的现状及发展
首先以被试两次测量中的手机依赖问卷总分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析。结果发现，手机依赖的时间主效应不显著；性别主效应显著，女生的手机依赖分数显著高于男生，F（1， 299）=419， p<005， η2=001；时间和性别的交互作用不显著。接下来以手机依赖量表的4个维度得分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析。结果发现，戒断症状的时间主效应显著，F（1， 299）=734， p<001， η2=002；性别主效应显著，F（1， 299）=855， p<001， η2=003；時间和性别的交互作用不显著。事后检验表明，被试的前测戒断症状分数显著高于后测，女生的前、后测戒断症状分数均显著高于男生。突显行为、社交抚慰和心境改变的时间主效应、性别主效应及交互作用均不显著。对前测和后测数据的重复测量方差分析结果还表明，手机依赖的4个维度之间存在显著的发挥水平差异：F1（6， 3924）=12271， p<0001， η2=015；F2（6， 3936）=10093，p<0001， η2=007。进一步的多重比较发现，前、后测的戒断症状均分别显著高于其他三个维度。
然后以被试两次测量中的社会适应总分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析。结果发现，社会适应的时间主效应、性别主效应以及时间和性别的交互作用均不显著。接下来分别以社会适应量表的七个维度得分为因变量，以测查时间（前测、后测）为被试内因素，以性别为被试间因素，进行重复测量方差分析，结果发现各维度的测查时间、性别及其交互效应均不存在显著差异。对前测和后测数据的重复测量方差分析结果表明，社会适应的7个维度之间存在显著差异：F1（6， 1794）=2140， p<0001， η2=007；F2（6， 1794）=1065， p<0001， η2=003。进一步的多重比较发现，前测的校园生活适应和后测的自我适应最高，满意度在两次测量中均最低。
结合表1的数据来看：总的来说，大学新生的手机依赖水平较低，社会适应较好。经过一年的时间，大学新生的手机依赖水平稍有下降，但差异不显著。两次测量中，男生的手机依赖水平显著低于女生。大学新生的社会适应状况保持一定的稳定性，但在社会适应的7个维度上存在发展不均衡的状况。
32手机依赖与社会适应的相关关系
对两次测量的手机依赖总分及各维度与社会适应总分及各维度进行皮尔逊积差相关分析。结果表明，前测的社会适应与后测的社会适应之间的相关系数在014～046之间（ps<005）；前测的手机依赖与后测的手机依赖相关显著，相关系数在013～043之间（ps<005）。以上表明，大学新生的手机依赖和社会适应在追踪研究期间表现出一定的稳定性和连续性。
此外，两次测量中的手机依赖和社会适应总分相关均显著，相关系数分别为-021和-034（ps<001）。在前测中，学习适应、校园生活适应、自我适应、满意度与前测的手机依赖各维度均存在显著相关，相关系数在-012～-028之间（ps<005）；后测的情绪适应、自我适应、满意度与后测的手机依赖各维度的相关均显著，相关系数在-013～-038之间（ps<005）。说明在为期一年的追踪研究期间，手机依赖与社会适应之间的关系呈现较为明显的跨时间的稳定性。在大部分情况下，大学新生的手机依赖水平越高，社会适应水平就越低。
33手机依赖与社会适应的交叉滞后分析
在相关分析的基础上，进一步运用交叉滞后回归分析的方法探讨手机依赖与社会适应之间的因果关系。图1显示的是手机依赖与社会适应的预测关系。图中对角线处的数据为偏回归系数β，实线表示回归系数显著，虚线表示不显著。控制T1的手机依赖后，T1的社会适应对T2的手机依赖的预测作用不显著（β=-004， p=047）。控制T1的社会适应后，T1的手机依赖对T2的社会适应预测作用显著（β=-011， p<005）。这表明，在大学新生社会适应与手机依赖的关系中，在一定程度上是手机依赖影响其社会适应，也就是说，大学新生的手机依赖状况会影响社会适应的良好与否。大学新生的手机依赖倾向越低，社会适应状况越好。
在交叉滞后分析结果的基础上，进一步采用回归分析法考察手机依赖的各维度对社会适应的预测作用。接下来以手机依赖的4个维度为自变量，以社会适应总分为因变量进行回归分析。首先以前测的手机依赖4个维度为自变量， 前测的社会适应总分为因变量，以逐步回归法（stepwise）探讨前测的手机依赖各维度对前测的社会适应的影响；接下来，以后测的社会适应为因变量，在控制了前测的社会适应后，前、后测的手机依赖的4个维度为自变量，以逐步回归法探讨前、后测的手机依赖各维度对后测的社会适应的影响。结果见表2。
图1手机依赖与社会适应的交叉滞后分析图
（注：
瘙 毐 为p<005，
瘙 毐
瘙 毐 为p<001，
瘙 毐
瘙 毐
瘙 毐 为p<0001， 下同。）
从表2中可以看出，T1和T2的突显行为和社交抚慰均能显著预测手机依赖。这一结果表明，突显行为和社交抚慰对大学新生的社会适应具有显著的负向预测作用，并且这种预测都是同时性的。具体来说，大学新生的突显行为和社交抚慰程度越高，社会适应水平越低。
4讨论
41大学新生手机依赖和社会适应的现状及发展
本研究通过对大学新生进行为期一年的追踪研究，发现大学新生的手机依赖水平较低。两次测量中，大学新生手机依赖程度稍有下降，但差异不显著，说明大学新生的手机依赖倾向保持了一定的稳定性。此外，男生的手机依赖分数显著低于女生。一般而言，男性和女性对手机的看法具有显著的性别差异。男生更喜欢手机的实用功能，如活动和科技功能，更倾向于从手机移动互联网中获得工具性支持。女生则更希望从中获得情感性支持和网络成员的社会支持，如打电话和发短信（Hong， Chiu， & Huang， 2012），因而更有可能对手机产生情感依赖（Augner & Hacker， 2012）。 本研究发现，大学新生的社会适应状况较好。总体而言，在刚入学时，新生的社会适应状况都处于中等或以上的水平。这与国内外相关研究结果一致（曹亦薇，毛成美，2008；Duchesne， Ratelle， Larose， & Guay， 2007）。从发展趋势上来看，两次测量中大学新生的社会适应状况保持一定的稳定性，但也存在发展不均衡的的特点，这提示高校辅导人员要加强对新生社会适应各个方面的关注，有针对性地开展教育和指导。
42大学新生手机依赖与社会适应的关系
本研究发现，手机依赖是大学新生社会适应的重要预测变量。具体来说，手机依赖可以显著地负向预测大学新生的社会适应状况。随着移动互联网的快速发展和智能手机的广泛使用，手机使用有益于人际沟通和交往，但也可能对用户的身心健康和社会适应产生负面影响。国外针对大学生手机短信使用的追踪研究也发现，手机短信依赖者的自主能力和成人依恋水平更低、焦虑和抑郁水平更高（Lu， Katoh， Chen， Nagata， & Kitamura， 2014）。本研究结果表明，大学新生如果过度依赖手机填补无趣与空虚，或者选择用手机与他人建立联系，可能会影响其在现实生活中处理学习、人际、择业、情绪等方面的适应问题，妨碍社会适应能力的提高。进一步的回归分析也表明，手机依赖中的突显行为和社交抚慰维度对大学新生的社会适应具有显著的负向预测作用，并且这种预测都是同时性的。这说明合理使用手机的社交和娱乐等功能，可有效提升大学新生在学习和校园生活等方面的适应，使其获得更好的成长和发展。但如果将手机作为逃避现实、摆脱空虚寂寞等不良心境的工具，或者作为生活的中心，则更有可能导致在学习和校园生活等方面适应不良（Walsh， White， Cox， & Young， 2011）。
43干预对策与未来研究展望
手机对大学新生的影响日趋严重，大学新生的特殊性给高校人才培养和管理带来新的挑战和管理难题。根据大学新生社会适应发展不平衡的特点，有针对性地开展适应性辅导，可能取得一定的效果。基于本研究的结果，引导新生养成正确使用手机的良好习惯，可能有助于提高大学新生的社会适应。
以往研究集中考察了手机依赖的影响因素，而对手机依赖的影响后果知之不多。本研究以大学新生为研究对象开展追踪研究，探讨了手机依赖与大学新生社会适应的关系，在一定程度上丰富了该领域的研究成果。未来需要持续进行追踪调查，进一步揭示大学生社会适应与手机依赖之间关系的发展变化及其规律。
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The Development and Relationship between Freshmens Mobile Phone Dependence
and Social Adaptation： A CrossLagged Regression Analysis
JIN Guomin； Luo Xianming； ZHANG Guohua
（Department of Psychology， Wenzhou Medical university， Wenzhou 325035， China）
Abstract
This study adopted longitudinal design to investigate the development of college freshmens mobile phone dependence and social adaptation， and used crosslagged regression analysis to examine the causal relationship between mobile phone dependence and social adaptation. There were 302 college freshmen participated the oneyear followup study. The China College Students Adjustment Scale （CCSAS） and the Mobile Phone Addiction Scale were used in this research. The results indicated that （1） During the oneyear followup study， college freshmens level of mobile phone dependence decreased， but the difference was not significant. And the status of social adaptation tended to be stable； （2） There were significant relationships among pretest and posttest mobile phone dependence and social adaptation， which meant that the higher mobile phone dependence， the lower tendency of social adaptation； （3） Crosslagged regression analysis indicated that mobile phone dependence caused college freshmens social adaptation. Further regression analysis showed the dimensions of salience and social comfort have significant negative prediction on college freshmens social adaptation， and the prediction of mobile phone dependence on social adaptation are simultaneous. The results showed that mobile phone dependence was a risk factor for reporting social adaptation for the college freshmen.
Key words： college freshmen， mobile phone dependence， social adaptation， longitudinal study