贫困大学生的社会支持网研究的特征分析

如何帮助贫困大学生一直是政府、社会和学校都十分关注的问题。对贫困大学生的帮助和支持有不同层面。一是国家、学校、社会团体等提供的各种奖助学金，可以称为正式支持。二是来自家庭、同学、朋友等个人关系的非正式支持，这样的支持网络称为个人的社会支持网。本文研究的即这种个体的社会支持网。
    一、社会网、社会支持网和社会网络分析
    社会网络是指社会个体成员之间因互动而形成的相对稳定的关系体系。社会网络分析既是一种理论又是一种方法。20世纪90年代以来，在国外尤其是美国社会学和管理学中，社会网络已经成为一种显学[1]。在社会学中，人们常常采用结构分析的研究范式分析问题，从研究对象在社会结构中的位置推断研究对象的特点，所以阶级、种族、性别成为他们研究的关键词。社会网络分析者认为，这种观点只看到社会文化对个人的制约，忽略个人行动的自主意识。区别于结构的分析，社会网络分析把社会结构视为一张人际社会网，认为社会互动中的关系即一种社会结构化的过程。它既关注网络的结构对行为者的制约，避免“社会性孤立”的假说，又注重行为者的行为与意义构成，回避“过度社会化”之嫌。
    社会支持网是社会网络的一种，指个体获得金钱、信息、情感等资源支持的网络。国外关于社会支持网的研究涉及很多方面，如社会支持网的测度、社会支持的类型、提供社会支持的关系类型、不同关系提供社会支持的特征、个人特征与社会支持网的结构与特征、社会支持网的特征及其对社会支持的影响、社会支持对身心状况的影响等。如从社会支持的类型来说，不同学者有不同的分类。如巴里·韦尔曼(Barry Wellman)和斯科特·沃特里(Scot Wortley)提到5种社会支持，即情感支持、服务与经济支持、陪伴支持和信息支持[2]。马特·范德普尔(Van der Poel)将支持分为三大类型，即情感支持、实际支持和交往支持[3]。沃克等人则总结前人研究把各种支持归纳为情感支持、物质支持(含物资、金钱、服务)、信息和陪伴四种①。
    从研究方法看，提名法是个人支持网研究最常用的方法，即询问某个问题，让被调查者自己列出所有关系以及这些关系的特征。其中由罗纳德·博特(Ronald Burt)设计的美国综合社会调查中社会网调查项目采用的方法最为简单。问卷中一个主要问题是“大多数人都多次与其他人讨论重要事情，请回顾一下过去的半年中您与谁讨论过重要问题？”另外，范德普尔的社会支持网测量方法也比较有名，问卷中的问题涵盖情感支持、实际支持和社会交往三个方面，大部分问题以一种假设的方式提问。如“假如您心情压抑想同人谈谈，您会找谁谈这些问题？”范德普尔的测量因为涵盖面广而被广泛运用，但由于是以假设的方式提问的，对了解实际情况可能有些不足[4]。
    本研究将借鉴上述分类方法和研究方法。
    我国关于社会(支持)网的研究起步较晚，最早的研究成果发表于1990年，是阮丹青等关于天津城市居民社会网的分析。之后的研究逐渐多元与丰富，如老年人社会支持网的研究、流动农民社会支持网的研究、打工妹的社会支持网研究等。关于贫困大学生社会支持网的研究更迟，基本上是近几年的事，而且研究论文的数量也不多。已有的研究涉及到的方面有社会支持网的特征(如规模、构成等)、贫困生对社会支持的满意度、社会支持对贫困生身心健康的影响等，并得出了一些结论。如学校、亲戚或兄弟姐妹主要提供工具性支持，老同学、老朋友、网友、恋人主要提供情感和精神上的支持[5]。在网络的利用上，规模小并存在大量隔离人群。在支持渠道上，以强关系和非正式关系为主，弱关系的非正式支持的作用发挥不好。在需求上，工具性需求高于精神性需求[6]。网络规模不大，高趋同性，低异质性[7]。这些为数不多的研究引导人们开始关注贫困生社会支持网问题，但也有很多继续研究的空间。
    首先，一些研究得出不一致的结论。如石春燕对H省师范大学的研究表明，贫困大学生获得最多的社会支持来自于父母，其次是同学、朋友和老师[8]。而狄金华对城乡大学生的情感支持网研究则发现，城乡大学生的情感支持网中亲缘比例较低，非亲属的作用大于亲属，进而提出当前大学生是“忘亲的一代”[9]。
    其次，除了狄金华对城乡大学生情感支持网进行比较研究外，大部分对贫困生支持网的研究仅限于贫困生，并没有非贫困生作参照，而且贫困生的标准也不清晰。
    此外，对支持网的构成研究较多，网络的其他特征较少被关注。对支持网进行笼统研究居多，研究情感、经济、信息、交往网的较少。从研究方法看，采用自制问卷和偏向于心理学的量表较多，采用社会网络分析视角的较少。
    本研究试图在这些方面作些尝试，以丰富贫困大学生社会支持网的研究。
    首先，本研究借鉴前人研究和大学生的具体情况，把贫困大学生的社会支持分为情感支持、经济支持、信息支持和交往支持四类。具体方法是借鉴上述支持网研究常用的提名法，并结合贫困大学生的具体情况，提出情感、经济、信息和交往等4个问题，要求回答者回答所有人数，再按重要程度填写前5人(不足5人的填写全部)的相关信息资料。这4个问题是：
    ①过去半年中，您心情不好时，找谁谈过心？(情感支持)
    ②过去一年中，当您手头拮据时，向谁借过钱？(经济支持)
    ③当您在选择大学、寻找勤工助学机会或寻求考研、出国机会时，谁提供过信息？(信息支持)
    ④过去半年中，谁陪伴您度过闲暇时间？(交往支持)
    本文的调查资料来自笔者本人对江苏省苏北和苏南两所学校的问卷调查，一所是师范性大学，一所是综合性大学，抽样方法是班级整群抽样，兼顾专业。由于贫困生的标准比较难确定，本文从户籍、月消费水平、与现在生活圈相比的相对经济条件、是否弱势人群等维度考虑，即把农村籍大学生、月消费水平在300元以下者、家庭经济收入在当前生活圈中处于比较差或很差者、属于某种特殊的弱势人群者(城市低保家庭、农村五保户家庭、父母双方或一方下岗、本人在社会福利机构长大、家庭成员中有残障者或长期患病者等)视为相对贫困者。本次调查收回有效问卷总数350份，其中农村籍的185人，约占52.9%；月消费水平300元以下的54人，占15.4%；与现在生活圈相比，经济条件差及比较差的83人，占23.7%；属于某种弱势人群的80人，占22.9%。一般 认为，贫困生约占在校生总数的20%左右。本调查所使用的贫困生的各个维度除农村籍大学生外，基本符合这个比例。农村籍大学生虽然并不都是贫困生，但相对于城市籍大学生，总体上说也是弱势人群，并有其特色且受到较多的关注，所以保留了这个维度。对数据的统计分析使用SPSS分析软件。
    二、贫困大学生社会支持网的特征
    (一)网络规模
    网络规模即网络成员的人数。一般来说，网络规模越大，所能提供的支持越多。但也有研究认为，网络规模与支持提供间的关系比较复杂，如表1所示。
    
    从表1中可以看出，经济支持网和信息支持网的规模要小于情感支持网和交往支持网。特别是信息支持网，农村籍大学生和相对经济条件差及比较差的大学生都小于其相对应的非贫困生。弱势人群的经济支持网最小，仅2.89，不过方差检验结果，其差异并不显著。在其他方面，各种贫困生的网络规模并不存在劣势，反而大于其相对应的非贫困生。特别是月消费300元以下者的交往支持网和情感支持网、弱势人群的交往网都明显大于其对应的非贫困生。
    (二)关系构成
    主要考察各种关系在不同支持网中所占比重。在不同支持网中，不同关系的重要性是不同的。本研究中把它们区分为亲属关系(父母及其他亲属)、当前同伴关系(同学、朋友、恋人等)、老关系(老乡、邻居、老同学等)、师生关系(各类老师)及其他关系。以下列举的是一些重要的关系，如表2所示。
    
    情感支持网。当前同伴及亲属关系比重较大，平均比重分别是40.76%和39.34%，其中贫困大学生情感支持网中当前同伴关系比重总体上要大于非贫困大学生，亲属关系的比重却小于非贫困大学生，但统计检验结果并不显著。教师比重最小，平均只占1.24%，月消费水平低于300元的大学生的情感支持网中，教师比例只占到0.85%。同样，贫困与非贫困大学生情感支持网中教师所占比例情况不存在显著差异。
    经济支持网。当前同伴的比重最大，平均占到66.41%，各种贫困生与非贫困生的差异不显著。其次是亲属关系，平均占25.70%。其中，农村籍学生、经济条件差与比较差的、弱势人群的经济支持网中的亲属关系比例小于其相对应者(城市籍学生、经济条件一般及以上者、非弱势人群)，而且城乡学生的差异在0.05水平上显著。教师的比重仍是最小，各种贫困生的经济支持网中教师的比重都是0。
    信息支持网。亲属关系比重最大，平均占51.90%。但各种贫困生的信息支持网中亲属关系的比重都小于非贫困生，而且其中的农村籍学生与城市籍学生、经济条件差与比较差的学生和一般及以上的学生之间其差异分别在0.05和0.01水平上。老师在信息支持网中的平均比重是16.82%，是在各种支持网中老师比重最大的。而且老师的比重在贫困学生信息支持网中更大，经济条件差及比较差、弱势人群与其相对应的人群相比差异显著。
    交往支持网。当前同伴是主要构成，平均比例占76.55%。在各种贫困生的交往支持网中现在同伴的比例更大，其中农村籍大学生、经济条件差及比较差的同学明显大于其相对应的非贫困大学生。交往支持网中，老师的比重仍很小，平均0.12%，贫困生与非贫困生差异不显著。
    简单归纳如下：
    第一，当前同学与朋友及亲属为贫困大学生提供最重要的社会支持，前者主要提供交往支持、经济支持和情感支持，后者主要提供信息支持、情感支持和经济支持。相对于非贫困生，当前同学与朋友对贫困生支持更大，亲属支持作用则稍小(特别是信息与经济支持)。
    第二，老师在贫困大学生的支持网中所占比例小，特别是经济支持网，都只是0比例。其次是交往支持网，比例也只是百分之零点几。在信息支持网中，老师比例稍大，最大为弱势人群的信息网中23.59%的比例。换个角度看，总体被调查的大学生各种支持网中无一个老师的平均比例分别是情感支持网96.3%、经济支持网99.7%、信息支持网58.7%、交往支持网99.4%。月消费水平300元以下者和经济水平差或较差的贫困大学生的经济支持网中都没有老师。
    第三，老乡、邻居、老同学等各种老关系在贫困大学生的社会支持网中其作用一般。比重最大的是情感支持网，平均比例是18.08%，比重最小的是经济支持网，平均比重7.42%。比起城镇大学生，农村籍大学生的支持网中老关系的比重更大，特别是经济支持网显著大于城市籍大学生。在其他类贫困大学生的支持网中，老关系的比重则小于非贫困生，特别表现在交往支持网中。
    (三)网络密度
    网络密度主要用以衡量网络成员相互关系的程度。如果网络中所有成员只与被访者单线联系，那该网的紧密程度为零。如果该网的所有成员都有密切的关系，其紧密度就是100%。此外，一般还用互不认识的成员的对数占所有成员组成的对数的百分比和关系非常熟悉的成员占所有成员组成的对数的百分比来表示。
    
    从表3可以看出，在大学生的支持网中所有成员都互不认识的比例(48.20%)远远大于互相都认识的比例(23.56%)，网络的平均密度是0.4248。从贫困生与非贫困生比较来看，各类贫困生支持网中互不认识的比例都大于其相对应的非贫困生。除农村籍大学生的网络密度略大于城市籍大学生外，其他类贫困生的网络密度都小于其相对应的非贫困生，但差异都不显著。这表明，大学生的支持网密度并不高。这是因为大学生一般都离开家庭住校生活，他们支持网中的亲属关系、老关系与当前同伴不熟悉的居多，贫困大学生这种情况更为严重些。一般认为，密度高的网络更有利于交流和协调，能够使网络成员得到更多的帮助。
    (四)网络的趋同性
    网络的趋同性指调查对象与其网络成员在某些社会特征方面的相似性，常常用具有同一特征的成员占网络成员的百分比来表示。本文主要考察户籍及经济状况的趋同性。
    从户籍来看，被调查者的支持网的成员与被调查者在户口方面呈现比较高的一致性。其中，情感支持网的趋同性最大。农村籍大学生情感支持网中平均有66.17%的成员与被调查者一样是农村户口，29.9%的农村籍大学生的网络成员全部是农村户口，网络成员没有一个农村户口的农村籍大学生只有5.1%。相对应的，城镇籍大学生的情感支持网中农村户口的比重较小，69.6%的城镇学生的情感支持网中没有一个农村户口。同样，农村籍大学生经济支持网、信息支持网和交往支持网中的网络成员中农村户口的比重也较大，并且明显大于城市大学生各网络中农村户口的比例，如表4所示。
    在经济情况方面，这里只考察一个维度 的贫困生，即与周围人相比经济条件差及较差的(简称“贫困生”和“贫困者”)与经济条件一般及以上的(简称“非贫困生”和“非贫困者”)。调查结果表明，贫困生的各种支持网的成员在经济状况方面与他们本身的一致性并不高。但比起非贫困生，他们的支持网中贫困者的比重要大些，特别是情感支持网和信息支持网，在0.001水平上差异显著。另一方面，非贫困生的各种支持网成员与非贫困生本身在经济状况方面呈高度一致性，其各种网络成员非贫困者的比重分别为95.05%(情感支持网)、94.91%(经济支持网)、97.43%(信息支持网)和96.13%(交往支持网)，如表5所示。
    
    (五)网络异质性
    异质性主要比较网络成员之间某些特征上的差异，而非与调查者之间的关系。其含义是从某社会网中随机抽取2人，这2人在某方面不属于同一群体的概率，数学上以1-表示。这里仍只考察户籍与经济情况两方面的异质性。在户籍方面，所调查学生各类网络的异质性并不高，而信息支持网最低，只有0.1592，如表6所示。各类贫困生各种支持网的异质性均大于其相对应的非贫困生。其中农村籍大学生与城市籍大学生差异最为显著，农村籍大学生各种支持网异质性均明显大于城市籍大学生。
    在经济情况方面，所调查学生各类网络的异质性都很低。各类贫困生各种支持网的异质性都大于其相对应的非贫困生。其中月消费水平300元以下、经济条件差及比较差、弱势人群与其相对应的非贫困生相比，在情感支持网、经济支持网和信息支持网中，其差异都呈显著水平，贫困生网络的异质性明显大于非贫困生，如表7所示。
    
    三、结论
    综合上面的调查结果，可以得出以下结论：
    第一，从总体上看，贫困生的社会支持网与非贫困生的社会支持网存在许多共同之处。在规模上，经济支持网和信息支持网规模小于情感支持网和信息支持网。在关系构成上，当前同伴构成最主要的关系来源，特别体现在交往支持网、情感支持网和经济支持网上。亲属关系也相当重要，主要体现在信息、情感和经济支持上。老师在信息支持网中比重稍大，在情感、经济、交往支持网中的比重都极小。此外，各种支持网都有低密度和低异质性的特点。 这些结论与他人研究有一致性的地方，也有不同的地方。在关系构成方面，与狄金华和肖群鹰等的发现一样，同学及亲属占据支持网的重要位置。不同之处，本研究发现当前同伴关系不仅提供重要的情感及交往支持，也提供重要的经济支持。可能因为本研究所界定的经济支持(调查的是一年来的借钱情况)与他人研究不一样，说明当前同伴在提供经济支持方面的重要性。
    第二，贫困生的社会支持网与非贫困生的社会支持网也存在一些差异，最明显的区别表现在网络的趋同性方面。农村籍大学生的支持网中农村籍成员比例显著大于城市籍大学生支持网中农村籍成员比例，贫困生的支持网中贫困者的比例也大于非贫困生支持网中贫困者的比例。从网络的异质性看，各类贫困生在户籍及经济状况方面的异质性都大于其相对应的非贫困生。在网络密度上，贫困生小于非贫困生，虽然差异并不显著。所以，与非贫困生相比，贫困生的社会支持网密度更小，异质性更大。在趋同性方面，网络成员中农村户口者和贫困者的比重更大，这都表明支持网所提供的支持可能会相对不足。
    从关系构成来看，虽然当前同伴与亲属都在支持网中占最重要的位置，但与非贫困生比较，贫困生支持网中当前同伴的比例更大，亲属的比例相对较小。这表明，贫困生的亲属所能提供的支持不及非贫困生。这显然也是符合常识的。贫困生的亲属一般也是相对的弱势人群，所以无论在信息支持还是经济支持上都不如非贫困生亲属。在情感支持上，贫困大学生与其亲属的差距也相对更大，或更不愿意依赖亲属，所以也不如非贫困大学生。老师在大学生的支持网中比重普遍小，只是在信息网中比重稍大(其平均值也不及亲属和当前同伴)，但相对于非贫困生，贫困生的信息支持网中老师的比重总体上更大些，特别是经济条件差及比较差、弱势人群与其相对应的非贫困生相比差异显著。这说明在信息获取上，贫困生更善于寻求老师的帮助，但也说明贫困生获得信息的其他渠道少。老乡、老同学、邻居等在大学生支持网中的作用一般或偏小，但几类贫困生与其相对应的非贫困生相比，其作用不同。与城市籍大学生相比，农村籍大学生老关系的作用更大。特别是在经济支持网中，老关系的比重显著大于城市籍大学生。其他类贫困大学生的支持网中则没有这样的现象。这说明地缘关系对以地域区分的城市与农村籍大学生的影响更大。
    由上述分析可知，相对于非贫困生，贫困生的个体支持网更为不利，如亲属所能提供的帮助更少，网络成员贫困者比重更大等。这些仅仅依靠贫困生个体的力量显然是很难改变的。除政府和学校正式支持外，还要鼓励非正式支持，如老师和同学的支持。除信息网之外，老师几乎未起作用。所以，老师应该主动关心贫困生，主动为贫困生提供各方面的支持。鼓励非贫困生多与贫困生交流，与他们做朋友。此外，贫困生自己要主动寻求帮助，如在情感或经济等方面遇到问题时，主动与老师和同学沟通。
    注释：
    ①Michael E. Walker, Stanley Wasserman & Barry Wellman. Statistical models for social support networks, in Stanley Wasserman and Joseph Galaskiewicz(eds.). Advances in Social Network Analysis: Research in the Social and Behavioral Sciences. California: SAGE Publication, 1994: 53-77.