一.   引言

睡眠是每个人日常生活中的一部分。中国人把日常生活概括为“吃喝拉撒睡”，强调的是睡眠的平常性，似乎并未强调睡眠在生活中的重要性。在传统社会，睡眠没有成为一个突出的问题，人们“日出而作，日入而息”；但在现代社会，睡眠却成为一个重要的问题，不仅是关乎个人身心健康的问题，而且是一个社会问题^[1]。然而，现有研究者多关注影响睡眠的个体因素，而忽略了社会因素。克拉里(Crary)批判了当代社会的24/7体制(每周7天、每天24小时)，这一体制导致人们睡眠时间减少，睡眠不再是必要的、必然的事情^[2]。因此，对于睡眠问题，仅从生活习惯或生理健康角度来讨论和研究是不够的，必须考察个体生活中的多个生态系统因素对睡眠质量的累积影响。

布朗芬布伦纳(Bronfenbrenner)把个体发展的社会生态系统划分为微系统、中系统、外系统、大系统和时序系统5个层面^[3]。本研究根据以往睡眠质量研究结果，从个体、家庭、人际、工作或学习、社区与社会环境6个层面考察影响睡眠质量的生态系统因素。累积生态风险理论认为，多种因素不仅会共同影响睡眠，它们之间可能还会相互作用而产生累积或叠加作用^[4]，进而产生相互促进或增效作用，对个体的影响要远大于单一因素影响的简单叠加^[5]，可能存在非线性函数关系。因此，本研究还考察了累积生态风险的作用模式及其与睡眠质量的函数关系，并从生活满意度和睡眠信念入手探究其影响机制。

相较以往研究，本研究主要有以下三点贡献：一是将社会环境因素作为一个生态系统因素纳入考量；二是考察了生态系统因素的累积作用模式及其与睡眠质量的非线性函数关系；三是采用基于全国抽样的中国居民睡眠状况线上调查，这是目前睡眠研究领域较具代表性的调查研究之一，可以提供具有参考性和可推广性的研究结论。

二.   文献综述

一   影响睡眠质量的生态系统因素

在健康行为相关理论中，健康信念理论、保护动机理论、合理行动/计划行为理论和多阶段改变理论备受关注，但它们的共同局限是仅关注了行为改变的个体因素，而忽视了社会环境的重要作用^[6]。批评者认为，若环境和社会因素没有纳入行为改变的理论建构中，就无法全面、综合地考察影响行为改变的因素，并有效地促进健康行为的形成和维持^[7]。由于个体的行为均是外因与内因共同作用的产物，从生态观和系统观的角度构建集环境和个体因素于一体的新理论必然成为未来发展的新趋势之一^[6]。

20世纪80年代以来，心理学领域出现了两个重要的理论模型：系统发展观与生态发展观^[8]。系统发展观认为，心理发展是系统发展变化的结果，强调系统内因素之间、子系统之间、人与人之间、人与环境之间动态关系的发展意义；生态发展观认为，心理或行为是人与环境的函数，强调人—环境的拟合^[8]。尽管两者有不同的起源和演化路线，但它们日趋融合，合力掀起心理学研究领域中的一次新浪潮，即生态系统理论^[8]。

生态系统理论是由布朗芬布伦纳提出的，包含着系统视角和生态视角。该理论认为个体在发展过程中并非孤立存在，而是能动地与周围的环境相互依赖、相互依存、相互作用，并且这种交互作用不仅发生在人与家庭、学校之中，也会与更大范围的社区、国家、世界和自然交互^{[3, 8-10]}。这正与笔者所认为的睡眠质量不仅受个体因素影响，也受社会因素影响的观点相一致。采用生态系统理论可以使本研究在一定程度上弥补传统睡眠研究对社会和环境因素影响的疏忽，构建起一个较为全面的、跨学科的分析框架。

布朗芬布伦纳把个体发展的社会生态系统划分为微系统、中系统、外系统、大系统和时序系统5个层面^{[3, 11]}。不少研究者在睡眠质量相关领域已经发现，睡眠受到个体、家庭、人际、工作或学习、社区与社会环境等多种因素的影响^[12]。其中，个体因素可进一步分为人口特征、生理和心理3个层面。例如，年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、子女数和收入等人口变量与睡眠时间和质量相关^[13-15]；自评身体状况与睡眠质量相关^[16]；与促进生理健康相关的锻炼活动也有助于提升睡眠质量^[17-19]；抑郁、焦虑等心理健康状况均与睡眠质量相关^[20-22]。在家庭层面，许多研究发现儿童青少年和孕妇的睡眠质量与家庭因素(如家庭关系、家庭亲密度、家庭功能、家庭弹性、家庭关怀等)相关^[23-29]。在人际层面，人际关系和社会支持都是显著预测睡眠质量的因素^[30-34]。此外，压力源是影响睡眠质量的重要因素^[35]。对于职场群体和学生群体而言，工作或学业压力作为重要压力源与睡眠质量相关^[36-38]。在社区层面，睡眠环境学相关研究强调睡眠环境(如住宅背景噪声、环境光等)对睡眠的影响^[39-40]。社区环境一方面通过影响睡眠环境来影响睡眠质量；另一方面，社区环境本身也是影响睡眠质量的重要因素。例如，针对儿童青少年的研究发现，居住地邻近图书馆、住宅邻近垃圾场、空气质量等都与睡眠质量有关^[41]。在社会环境层面，虽然相关研究较少，但也有学者发现社会经济条件对睡眠质量有影响^[42]，社会信任也会影响睡眠质量^[43]。

二   累积生态风险理论

累积生态风险理论是在人类发展生态学理论的基础上进一步发展而来的，其认为不同系统因素之间并非独立发挥作用，而是具有较强的同现性，个体面临一方面风险的同时，也可能面临另一方面的风险^{[4, 44-45]}。因此，只关注单一或少数风险因素的做法并不符合大多数个体的生活实际^[46-48]。

多种因素的累积作用往往并不是简单相加，不同因素之间可能会存在相互促进作用，对个体产生的影响要远大于单一因素影响的简单叠加。因此，累积作用与个体发展之间的关系可能表现出不同的函数形式^[44-45]。一是线性模式，即风险因素每增加1个，心理病理学问题就相应地增加1个单位；二是“正加速”模式，每个风险因素与发展结果的联系在其他风险因素同时出现的情况下，要比没有其他风险因素同时出现时更强，即各风险的总效应大于各风险的效应之和；三是“负加速”模式，随着累积风险数目的增加，新增风险因素对个体发展的效应越来越小。针对不同的函数形式，干预的政策也不尽相同^{[45, 49]}。

此外，不同类型因素的作用不同，有的因素对睡眠质量可能有着更重要和更敏感的影响。累积风险模型能提供稳健的参数估计，对风险因素的共变性没有特定要求，且只有高水平风险才会体现在累积风险分数中，可捕捉真正重要的高风险，是迄今为止使用最广泛的方法^{[4-5, 50]}。本研究将采用累积风险模型，考察对睡眠质量有高水平风险的生态系统因素及其累积作用。

三   累积生态风险影响睡眠质量的机制

本研究主要考察两个机制，一是生活满意度的中介作用，二是睡眠信念的调节作用。首先，从生存质量的角度，生存质量一般包括生理状况、心理状态、日常生活能力、人际关系、家庭环境、工作环境等，围绕生理、心理和社会三个方面来评估个体的生存质量^[51]，包括生态系统理论所说的多种系统因素，但是并没有考察这些系统因素的累积或叠加作用。生活满意度是个体基于自身设定的标准对其生活质量所做出的主观评价^[52]，它与生存质量间存在正相关关系^[53-54]，因此可推测累积生态风险与生活满意度呈负相关关系。现有研究发现，生活满意度对睡眠质量有显著的预测作用^[55]。因此，生活满意度可能是累积生态风险和睡眠质量间的中介因素，累积生态风险通过降低个体的生活满意度来降低睡眠质量。

其次，越来越多的研究者关注睡眠信念和态度对睡眠质量的影响。例如，有研究发现失眠者存在大量与睡眠相关的错误认知，通过健康教育改善这些错误认知后，试验组的睡眠质量有了提高^[56]。健康信念理论和保护动机理论都注重健康信念对健康行为的影响，但健康信念理论关注认知性因素，而保护动机理论更注重认知的调节过程，以及认知调节过程中的威胁评估和应对评估是如何影响行为改变的^[57]。以往关于压力源与睡眠质量的研究认为，认知因素能够改变压力与睡眠之间相互作用的强度、持续时间以及最终结果^[58]。实证研究也发现，影响认知的正念水平可以调节觉知压力与睡眠质量之间的关系^[59]。虽然目前对于睡眠信念调节作用的研究较为缺乏，但综上我们也可以认为，睡眠信念在与睡眠质量有关的关系中可能具有调节作用，在本研究中，这种关系即累积生态风险与睡眠质量的关系，以及生活满意度与睡眠质量的关系。

四   理论框架和研究假设

综上所述，本研究的理论框架如图 1所示，主要探讨累积生态风险对睡眠质量的影响及其影响机制，并假设累积生态风险越高，睡眠质量越差(假设1)；但对于累积生态风险与睡眠质量之间的函数关系，因尚无相关研究，暂不做假设。在累积生态风险与睡眠质量的关系中，生活满意度是一个中介变量，累积生态风险负向预测生活满意度，而生活满意度正向预测睡眠质量，因此，累积生态风险通过降低生活满意度来降低睡眠质量(假设2)。此外，睡眠信念会调节累积生态风险和睡眠质量以及生活满意度和睡眠质量之间的关系，合理信念越多，累积生态风险对睡眠质量的下降作用越小(假设3a)，生活满意度对睡眠质量的提高作用越大(假设3b)。

图  1  本研究的理论框架

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三.   方法

一   数据来源

本研究所用数据来自中国社会科学院社会学研究所于2021年11月开展的中国居民睡眠状况线上调查。为保证调查质量和可代表性，采用答题时长监测、直线题检测、逻辑题检验、陷阱题筛选和人机识别技术等剔除答题不认真的被试，并防止恶意作答。同时，采用PPS抽样法，根据国家最新《中国统计年鉴(2021)》中的各省份人口和经济发展水平，进行各省固定配额抽样。调查样本为18—71岁成年人，覆盖除西藏、宁夏、青海、海南和港澳台以外的27个省份。剔除无效问卷和本研究所用变量中存在缺失值的样本后(1.79%)，最终进入本研究分析的有效样本量为5 929。样本平均年龄为29.69±9.08岁，其中男性3 280(55.32%)人，女性2 649(44.68%)人，样本特征详见表 1。

表  1  样本和变量特征

变量	N	平均数	标准差	最小值	最大值
睡眠质量	5 929	13.50	3.10	0	20
主观睡眠质量	5 929	1.15	0.65	0	3
睡眠潜伏期	5 929	1.44	0.85	0	3
睡眠持续性	5 929	0.76	0.68	0	3
习惯性睡眠效率	5 929	0.60	0.92	0	3
睡眠紊乱	5 929	1.33	0.62	0	3
使用药物	5 929	0.27	0.64	0	3
白天功能紊乱	5 929	0.95	0.66	0	3
个体生理	5 929	3.44	0.57	1	5
个体心理	5 929	3.49	0.65	1	5
家庭关系	5 929	4.03	0.85	1	5
人际关系	5 929	3.46	0.78	1	5
工作或学业压力	5 929	2.83	1.05	1	5
居住环境	5 929	3.52	0.73	1	5
社会公平感	5 929	4.15	1.38	1	7
社会信任感	5 929	3.70	1.49	1	7
流动感知	5 929	3.73	1.55	1	7
流动焦虑	5 929	2.51	1.39	1	7
社会心态	5 929	3.52	0.76	1	6.5
性别(女性=1，男性=0)	5 929	0.45	0.50	0	1
年龄	5 929	29.69	9.08	18	71
教育程度(小学及以下=1)	5 929	0.01	0.08	0	1
教育程度(初中=1)	5 929	0.02	0.15	0	1
教育程度(高中=1)	5 929	0.11	0.32	0	1
教育程度(本专科=1)	5 929	0.77	0.42	0	1
教育程度(研究生=1)	5 929	0.09	0.28	0	1
居住地(城市=1)	5 929	0.75	0.43	0	1
居住地(乡镇=1)	5 929	0.16	0.36	0	1
居住地(农村=1)	5 929	0.09	0.29	0	1
工作状况(无工作=1)	5 929	0.06	0.24	0	1
工作状况(学生=1)	5 929	0.20	0.40	0	1
工作状况(有工作=1)	5 929	0.74	0.44	0	1
民族状况(少数民族=1)	5 929	0.06	0.24	0	1
宗教信仰(有=1)	5 929	0.19	0.39	0	1
居住方式(独居=1)	5 929	0.16	0.37	0	1
居住方式(在学校或单位宿舍居住=1)	5 929	0.22	0.41	0	1
居住方式(与爱人共同居住=1)	5 929	0.47	0.50	0	1
居住方式(与小孩共同居住=1)	5 929	0.34	0.47	0	1
居住方式(与家里老人共同居住=1)	5 929	0.26	0.44	0	1
居住方式(与其他亲戚共同居住=1)	5 929	0.01	0.12	0	1
居住方式(在机构居住=1)	5 929	0.00	0.05	0	1
居住方式(其他=1)	5 929	0.02	0.15	0	1
主观地位认同	5 929	2.67	0.87	1	5

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二   研究变量

1   睡眠质量

睡眠质量通过匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)进行测量，该量表的中文版由刘贤臣等翻译和修订，信效度较好^[60]。PSQI包含7个三级指标，分别是主观睡眠质量、睡眠潜伏期、睡眠持续性、习惯性睡眠效率、睡眠紊乱、使用睡眠药物和白天功能紊乱，这7个维度的得分范围为0—3分，得分越高代表睡眠质量越差。将7个维度得分求和后进行反转，最终睡眠质量的得分范围为0—21分，得分越高代表睡眠质量越好，Cronbach's α=0.72。为保留更多原始信息并将睡眠质量当作连续变量处理，本研究未按PSQI的推荐将得分进一步转换为1—4级评分。

2   生态因素

从理论上来说，所有的生态因素都可以纳入累积生态风险的测量；但从研究的必要性和可行性而言，应当或只能纳入与发展结果密切相关的重要风险因素。本研究参考李董平等提出的筛选生态风险相关原则(系统性、典型性、关联性、发展性、独特性、可行性)^[47], 并参考张衍的做法，考虑了可干预性，主要纳入具有一定可干预性的变量，而将较难干预的人口学特征作为控制变量^[61]。最终，本研究从个体层面、家庭关系、人际关系、工作或学习压力、居住环境和社会环境6个系统层面测量与睡眠质量密切相关的生态风险。其中，个体层面包括个体的生理和心理指标。具体测量方式如下。

(1) 个体生理和心理：采用世界卫生组织生存质量测定量表简表(WHOQOL-BREF)^①的生理和心理维度进行测量，该量表为5级量表。对反向题进行反向计分，得分越高代表生理或心理越健康。生理维度包括“您对自己的健康状况满意吗”“您需要依靠医疗的帮助进行日常生活吗”等6道题目，但考虑到与因变量的重合性，未包括WHOQOL-BREF生理维度中测量睡眠状况满意度的题目，Cronbach's α=0.67；心理维度包括“您觉得生活有乐趣吗”“您有消极感受吗”等7道题目，Cronbach's α=0.84。

(2) 家庭关系：采用美好生活体验量表中一题“我和家人相亲相爱”进行测量^[62]，被试在1(非常不同意)—5(非常同意)进行评分。

(3) 人际关系：采用WHOQOL-BREF的社会关系维度进行测量，包括“您对自己的人际关系满意吗”等3道题目，被试在1(很不满意)—5(很满意)进行评分，Cronbach's α=0.74。

(4) 工作或学习压力：采用职业倦怠量表中的两道改编题“工作或学习让我有快要崩溃的感觉”“工作或学习压力太大”进行测量^[63]，被试在1(非常不同意)—5(非常同意)进行评分，Cronbach's α=0.77。

(5) 居住环境：采用WHOQOL-BREF的环境维度进行测量，但只保留与居住环境密切相关的“您对自己居住地的条件满意吗”等4道题目，而未包括该量表环境维度中如“您的钱够用吗”“您需要的信息都齐备吗”等一般生活条件题目，Cronbach's α=0.80。

(6) 社会环境：包括社会公平感(“总的来说，您觉得当今的社会是否公平”)、社会信任感(“社会上大多数人信任陌生人”)、社会流动感知(“我们出生的社会环境决定了我们的一生”)和社会流动焦虑(“在当今社会，如果不努力就会被淘汰”)4道社会心态题目，均为7级评分。对反向题进行反向计分，得分越高代表感知到的社会环境越好，并将这4题的均分作为社会环境指标得分。

3   生活满意度

生活满意度采用迪纳(Diener)在1985年编制的生活满意度量表进行测量^[64]，包括“我的生活大致符合我的理想”等5道题目，被试在1(非常不同意)—7(非常同意)进行评分，分数越高代表生活满意度越高，Cronbach's α=0.90。

4   睡眠信念

睡眠信念采用睡眠信念与态度量表简版进行测量^[65]，共16道题目，包括4个维度，分别是睡眠期望、睡眠担忧、对失眠的信念和对使用药物的信念，被试在1(完全同意)—5(完全不同意)进行评分，分数越高代表合理信念越多，Cronbach's α=0.87。

5   控制变量

本研究的控制变量包括可能影响睡眠质量的性别、年龄、受教育程度、居住地、工作状况、民族状况、宗教信仰、居住方式、主观地位认同和省份等常用人口学变量，且因居住方式与婚姻状况、赡养老人状况和养育子女状况有较大重合，故仅使用居住方式这一变量。

三   数据处理

运用Stata 16.0统计软件对数据进行分析。首先，使用多元回归分析生态因素与睡眠质量的关系，在此基础上生成累积生态风险指数，并进一步分析累积生态风险与睡眠质量的关系；其次，使用三步法分析生活满意度的中介效应；最后，对连续变量进行中心化处理，将自变量或中介变量与调节变量的乘积项纳入回归模型，分析睡眠信念4个维度的调节作用。双侧统计检验显著性水平设为p＜0.05。

四.   研究结果

一   共同方法偏差的控制与检验

采用Harman单因素法进行共同方法偏差检验，检验结果显示特征值大于1的因子有8个，且第一个因子解释的变异量为24.00%，小于40%的临界标准，表明本研究的数据不存在严重的共同方法偏差。

二   睡眠质量

整体而言，被试的睡眠质量较好，平均分为13.50(标准差为3.10)，高于量表中值10.5。若进行4级转换，睡眠质量较好的比例为41.78%。在7个维度中，问题最严重的是睡眠潜伏期较长，其次是睡眠紊乱，而最不严重的是药物使用(见表 1)。分群体的分析发现，年龄与睡眠质量呈倒U形关系，年轻者和年长者的睡眠质量更差(见表 2)。本研究后续对年龄进行了异质性分析。受教育程度越高的被试，睡眠质量越好；相比居住在农村的被试，居住在乡镇的被试睡眠质量更差；相比无工作的群体，职场群体或学生群体的睡眠质量更好；独居、在单位或学校宿舍居住、与小孩共同居住的被试睡眠质量更差；主观地位认同越高的被试，睡眠质量越好。由于社会经济地位与睡眠相关，本研究后续以主观地位认同为代表进行了异质性分析。

表  2  睡眠质量群体差异的回归分析结果

变量	β	标准误	t	p
女性(参照组为男性)	-0.001	0.080	-0.070	0.947
年龄中心化	0.055	0.009	2.020	0.043
年龄中心化后平方	-0.072	0.000	-2.860	0.004
初中(参照组为小学及以下)	0.080	0.685	2.470	0.014
高中(参照组为小学及以下)	0.153	0.624	2.400	0.017
本专科(参照组为小学及以下)	0.242	0.617	2.900	0.004
研究生(参照组为小学及以下)	0.161	0.631	2.820	0.005
城市(参照组为居住在农村)	-0.011	0.145	-0.550	0.580
乡镇(参照组为居住在农村)	-0.050	0.173	-2.470	0.013
学生(参照组为无工作)	0.183	0.259	5.480	0.000
有工作(参照组为无工作)	0.111	0.216	3.620	0.000
少数民族(参照组为汉族)	0.001	0.154	0.060	0.948
有宗教信仰(参照组为无)	-0.082	0.110	-5.870	0.000
独居	-0.045	0.160	-2.370	0.018
在学校或单位宿舍居住	-0.047	0.176	-1.990	0.047
与爱人共同居住	-0.005	0.142	-0.220	0.825
与小孩共同居住	-0.045	0.114	-2.600	0.009
与家里的老人共同居住	-0.008	0.109	-0.490	0.624
与其他亲戚共同合住	-0.023	0.358	-1.660	0.098
在机构居住	0.010	0.723	0.820	0.413
其他居住方式	-0.018	0.286	-1.360	0.175
主观地位认同	0.086	0.050	6.120	0.000

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三   累积生态风险

本研究使用文献中普遍接受和广泛采用的建模方法来构建累积生态风险指数^{[4, 47]}。如表 3所示，先将每个风险变量得分的25或75百分位点作为临界值, 对每个风险因素进行二分编码(1=有风险, 0=无风险)，检验它们与睡眠质量的关系。结果发现，在控制了其他变量后，本研究所纳入的所有生态风险因素均能显著预测睡眠质量(p＜0.05)。因此，将所有这些风险因素的分数相加得到累积生态风险指数。结果表明，在本研究的样本中，被试平均有2个风险因素(1.99±1.88)，大约28.79%的被试没有任何风险因素，21.77%的被试有1个风险因素，25.32%的被试有2—3个风险因素，24.12%的被试有4个或以上风险因素。各风险因素占比在19.46%—39.08%之间(见图 2)。其中，风险占比最高的是人际关系，最低的是工作或学习压力(见表 3)。

表  3  生态风险因素的界定与检验

风险指标	风险界定标准	对睡眠质量的	风险占比	控制其他生态风险因素总数的前后对比
		预测作用(β)	(%)	前(β)	后(β)
个体生理	低于第25百分位数	-0.212***	27.19	-0.324***	-0.217***
个体心理	低于第25百分位数	-0.092***	28.50	-0.266***	-0.090***
家庭关系	低于第25百分位数	-0.054***	25.55	-0.167***	-0.034*
人际关系	低于第25百分位数	-0.032*	39.08	-0.201***	-0.004
工作或学习压力	高于第25百分位数	-0.184***	19.46	-0.220***	-0.200***
居住环境	低于第25百分位数	-0.047**	32.64	-0.196***	-0.016
社会环境	低于第25百分位数	-0.033**	26.73	-0.091***	-0.040**
注：* p＜0.05, * * p＜0.01, * * * p＜0.001。省略控制变量结果。下同。

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图  2  风险数占比

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另外，参考李董平的做法^[47]，先将每种风险因素单独纳入回归方程，再将其与不包含该生态风险因素的累积生态风险指数同时纳入回归方程，通过前后两种情况下回归系数的变化可以确定，每种风险因素对睡眠质量的影响在多大程度上是由该风险因素自身所提供，而在多大程度上由与该风险因素相伴发生的其他风险因素所提供。如表 3所示，在控制了其他风险因素的总数后，原本全部显著的7种风险因素中有2种因素(人际关系、居住环境)的预测作用变得不显著。并且，此时没有任何单一风险因素对睡眠质量的预测作用超过累积生态风险。因此，累积生态风险对睡眠质量的预测作用要比单一生态风险更显著。

检验累积生态风险对睡眠质量的直接预测作用，并在累积生态风险一次项基础上纳入相应的二次项和三次项，以检验变量关系的非线性形式。结果发现，累积生态风险的一次项(β=-0.791, p＜0.001)、二次项(β=0.996, p＜0.001)和三次项(β=-0.607, p＜0.001)均显著。根据三次函数形式，睡眠质量随着累积生态风险指数的增加而呈单调递减且无极值形式。具体情况如图 3A所示，当生态风险因素从0增加到1个时，睡眠质量下降幅度较大，此后下降幅度逐渐减小；直到生态风险因素增加到4个时，风险因素每再增加1个，睡眠质量下降的幅度就增大一些，呈“正加速”模式。

图  3  累积生态风险与睡眠质量和生活满意度的关系

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四   累积生态风险的直接效应与生活满意度的中介效应

使用三步法检验生活满意度的中介效应，因样本量较大，使用异方差稳健标准误。结果发现，累积生态风险的一次项(β=-1.098, p＜0.001)、二次项(β=1.016, p＜0.001)和三次项(β=-0.504, p＜0.001)对生活满意度的预测作用均显著，且生活满意度随着累积生态风险指数的增加也呈单调递减且无极值形式(图 3B)；在控制了累积生态风险后，生活满意度显著正向预测睡眠质量(β=0.101, p＜0.001)；在控制了生活满意度后，累积生态风险的一次项(β=-0.680, p＜0.001)、二次项(β=0.893, p＜0.001)和三次项(β=-0.556, p＜0.001)对睡眠质量的预测作用仍然都显著，但回归系数的绝对值都有所下降。可见，生活满意度在累积生态风险和睡眠质量间有部分中介效应(见图 4)，在累积生态风险一次项与睡眠质量间的中介效应占总效应的比重为14.02%，二次项占比为10.30%，三次项占比为8.39%。

图  4  生活满意度的中介效应图

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五   睡眠信念的调节效应

对连续变量进行中心化处理后，将累积生态风险的一、二、三次项与睡眠信念总分及其各维度建立交互项后纳入回归模型，检验睡眠信念在累积生态风险和睡眠质量关系间的调节作用；另将生活满意度与睡眠信念总分及其各维度建立交互项后纳入回归模型，检验睡眠信念在生活满意度和睡眠质量关系间的调节作用。结果发现，除了累积生态风险的三次项与对药物的信念的交互项显著外，睡眠信念总分及其各维度与累积生态风险和生活满意度的交互项都不显著(见表 4)。可见，睡眠信念较难调节累积生态风险和睡眠质量、生活满意度和睡眠质量间的关系；但是对使用睡眠药物持有更合理信念的被试，其累积生态风险对睡眠质量的“正加速”模式更平缓。将对使用药物的信念按中间分(3分)进行分类，小于等于3分划分为不合理信念组(44.34%)，大于3分划分为合理信念组(55.66%)，图 3C呈现了相对于不合理信念组，合理信念组“正加速”模式减缓的具体表现。

表  4  睡眠信念及其各维度的调节效应

模型	变量	信念总分	期待	担忧	失眠	药物
对直接效应的调节作用	一次项	-0.249***	-0.240***	-0.234***	-0.254***	-0.238***
	二次项	0.108***	0.130***	0.095***	0.118***	0.117***
	三次项	-0.128**	-0.190***	-0.120*	-0.148***	-0.148***
	生活度	0.111***	0.095***	0.114***	0.101***	0.119***
	睡眠维度	0.080**	-0.093***	0.139***	0.006	0.120***
	一次项×睡眠维度	-0.027	0.023	-0.036	-0.018	-0.013
	二次项×睡眠维度	-0.014	0.010	-0.023	0.031	-0.073
	三次项×睡眠维度	0.052	-0.015	0.050	0.015	0.092*
对中介效应后半段的调节作用	一次项	-0.233***	-0.237***	-0.222***	-0.240***	-0.227***
	二次项	0.110***	0.129***	0.101***	0.116***	0.118***
	三次项	-0.156***	-0.191***	-0.143***	-0.172***	-0.164***
	生活满意度	0.113***	0.099***	0.114***	0.108***	0.116***
	睡眠维度	0.081***	-0.090***	0.135***	0.025	0.096***
	生活满意度×睡眠维度	0.010	0.011	0.007	0.025	-0.009

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六   异质性分析

因睡眠质量在不同年龄和不同社会经济地位群体间存在差异，故对累积生态风险的直接效应、生活满意度的中介效应和睡眠信念的调节效应进行分年龄组和分社会经济地位组的异质性分析。结果发现，累积生态风险的直接效应和睡眠信念的调节效应都没有分年龄和分社会经济地位群体的显著差异，生活满意度的中介效应在不同年龄组间没有显著差异，生活满意度在不同社会经济地位组间存在显著差异。主观地位认同越高的群体，累积生态风险对生活满意度的下降作用越小，但生活满意度对睡眠质量的提高作用也越小，两者作用的相互抵消可能是直接效应表现为没有群体差异的原因。

五.   讨论

一   睡眠质量受多因素累积作用的影响，呈“正加速”模式

本研究发现，睡眠质量受多种生态风险因素累积作用的影响，呈“正加速”模式；当风险因素超过4个后，风险每增加1个，其对睡眠质量的负面影响就更大。可见，应从生态系统角度关注影响睡眠的多种因素，除个体因素外，家庭、人际、单位、学校、社区、社会都对个体的睡眠质量有一定影响。因此，提高个体的睡眠质量应全方位入手。但现在对于睡眠障碍的治疗往往采用个体观，缺乏系统观。此外，对于存在多个风险因素的个体，应给予特殊关注，从较易改善的风险因素入手，降低其风险因素数目，从而达到改善睡眠质量的目的。

二   从社会治理出发，提高生活满意度，改善睡眠质量

尽管一个研究难以对所有影响睡眠质量的风险因素进行衡量，但从本研究结果来看，生活满意度在累积生态风险和睡眠质量间起到中介作用。因此，通过社会治理来提高生活满意度也是改善睡眠质量的一个重要途径。当今社会正处于巨大变革中，很难预测是否会出现新的影响睡眠质量的风险因素，但是我们可以把握住生活满意度这个原则。习近平总书记在多次讲话中指出，应不断增加民众的获得感、安全感和幸福感。以提高民众生活满意度、获得感、安全感和幸福感为社会治理目标，或可有效缓解社会变化对睡眠质量带来的负面影响。

三   睡眠教育的重要性

本研究发现，对睡眠药物的信念调节了累积生态风险和睡眠质量间的关系；对使用睡眠药物持有更合理信念的被试，其累积生态风险对睡眠质量的“正加速”模式更平缓。可见，开展合理的睡眠教育具有一定的重要意义。埃斯皮(Espie)提出失眠的“注意—意向—努力”路径模型认为，睡眠本来是被动的、自然的过程，过度地关注睡眠或控制睡眠都会影响或损害睡眠^[66]。可见，合理的睡眠信念和对睡眠的不过度关注可以提高睡眠质量；但在现实生活中，人们往往容易进入“睡眠信念不合理—睡眠质量差—对睡眠过度关注”的恶性循环。

四   研究局限与未来展望

本研究还存在一定的局限，有待未来进一步探究。其一，本研究仅初步探讨了生活满意度的中介作用和睡眠信念的调节作用，但是累积生态风险对睡眠质量的影响机制还存在其他多种路径，有待后续进一步讨论。其二，限于篇幅，本研究仅分析了年龄和主观地位认同的异质性结果，但是其他群体间有何差异，未来可进一步详细探讨。其三，本研究为横截面数据分析结果，未来可采用纵向追踪调查，纳入生态系统理论中的时序层面，分析累积生态风险和睡眠质量的动态变化。其四，本研究采用的数据为线上调查，尽管在抽样时进行了PPS配额抽样，但并非严格随机分层抽样，未来可进行全国随机的线下调查，以获得更具代表性的、可推广的研究结果。

六.   总结论

本研究发现，个体、家庭、人际、工作或学习、社区与社会生态风险因素对中国居民的睡眠质量有累积作用，且呈“正加速”模式。累积生态风险通过降低民众的生活满意度来降低睡眠质量。使用睡眠药物的信念越合理的民众，累积生态风险对睡眠质量的负面预测作用越小。

①   World Health Organization, “WHOQOL: Measuring Quality of Life,” https://www.who.int/tools/whoqol/whoqol-bref, 访问日期：2024年6月3日。