1. 引言
当前，我国处于经济高速发展的社会转型期，快节奏的生活、政策制度的变革、残酷的竞争压力使很多人产生了紧张不安、焦虑担忧的心理。1993年吴忠民首次提出“社会焦虑”概念(吴忠民，1993, 2012)，以描述社会成员当中普遍存在着的一种紧张的心理状态。这一概念得到了多数社会学研究者的认同，一些研究者补充道，社会焦虑来源于社会中的不确定因素(如竞争、自由、匿名性、陌生化、社会变迁、改革、社会中的不安全因素)，体现为关于自我、他人、社会和未来的担忧(高光华，马翠英，2013；林高财，2014；邱敏，2003；芮守胜，2009；张艳丽，司汉武，2010)。在本研究中，我们界定社会焦虑为：社会应激源(即社会中的不确定因素)引起的担忧，包括对国家发展和政策制度的焦虑、道德焦虑、环境与安全焦虑、生存焦虑、发展焦虑。其中，发展焦虑是指和每个人自身以及子女的职业发展、身份地位发展、未来发展相关的焦虑。
考虑到北京是中国的首都与政治中心，生活节奏非常快，竞争压力非常大；北京居民对社会的关注度可能会比较高，对社会应激源的体验或许会更强。因此本研究旨在结合社会学和心理学的视角，以实证研究的方法考察北京居民的社会焦虑。我们采用了自编社会焦虑问卷和焦虑自评量表调查北京居民的社会焦虑和一般焦虑症状。在自编问卷中涉及了可能对居民产生影响的各种政治、经济、生活等社会应激源，以考察社会焦虑的主要来源。还加入了用于了解居民的人口学特征、社会经济特征、身心特征的问题，以考察北京居民社会焦虑的主要影响因素。
2. 方法
2.1. 被试
我们在北京的多个社区的住户或者社区服务机构里，随机抽取了约1200名左右北京市居民，回收问卷1209份。没有出现漏答、且回答有效的有1093份问卷，调查时间是2016年10~11月。
2.2. 工具
2.2.1. 自编社会焦虑问卷
为了厘清焦虑的具体来源，我们自编了北京居民社会焦虑感问卷，涵盖了方方面面的社会焦虑。我们紧扣社会焦虑是社会应激源(即社会中的不确定因素)引起的担忧(包括对国家发展和政策制度的焦虑、道德焦虑、环境与安全焦虑、生存焦虑、发展焦虑)这一概念内涵，细分了五个分量表。每个分量表下又细分了多个维度，如图1所示，共有60题。
很多维度都包括多道不同角度的问题，每道题目的陈述句都是“我担心……”或“为……感到担忧”等结构，让居民评价他们对每句话的同意程度，一共有1~5五个可供选择的答案，1~5分别对应：非常不同意、有点不同意、不确定、有点同意、非常同意。
对于自编社会焦虑问卷，我们对个别反向陈述题(如“我不担心……”这类题)进行了反向计分。于是每道题和总均分的范围均为1~5分，高于3分代表有焦虑的倾向，分数越高代表社会焦虑水平越高。我们还计算了自编社会焦虑问卷五个分量表(对国家发展和政策制度的焦虑、道德焦虑、环境与安全焦虑、生存焦虑、发展焦虑)各自的均分，每个分量表还计算了各维度的均分。
Figure 1. The outline of self-designed social anxiety questionnaire (5 subscales)
图1. 自编社会焦虑问卷的结构(五个分量表)
2.2.2. 自编基本信息问卷
涉及了人口学特征(性别、年龄、学历等)和社会经济特征(职业、月收入、小家庭人均产权房面积、小家庭人均居住面积等)。
2.2.3. 经典心理学量表
我们采用焦虑自评量表(Self-Rating Anxiety Scale, SAS)测量一般焦虑症状(Zung, 1971; 汪向东, 王希林, 马弘, 1999)，用简易应对方式问卷(Simplified Coping Style Questionnaire)测量积极应对方式和消极应对方式的利用程度(汪向东等, 1999)，用压力知觉量表(Perceived Stress Scale)来测量主观感觉到的压力大小(Cohen, Kamarck, & Mermelstein, 1983)。所有量表的信度和效度均良好。
3. 结果
3.1. 北京居民的焦虑流行率：61.44%
各项焦虑(焦虑自评量表总标准分、自编社会焦虑问卷的总平均分)的平均值、标准差如表1所示。
焦虑自评量表总标准分的平均值(52.33分)远高于中国常模数据(焦虑自评量表总粗分：29.78 ± 0.46分，对应标准分大约是38分) (汪向东等, 1999)，这说明北京居民的焦虑水平非常高，有61.44%的居民达到了焦虑的标准(焦虑自评量表总标准分≥50分)。其中轻度焦虑居民(焦虑自评量表总标准分：50~59分)占总人数的33.44%，中度焦虑居民(焦虑自评量表总标准分：60~69分)占总人数的26.33%，重度焦虑居民(焦虑自评量表总标准分≥70分)占总人数的1.67%。
对于自编社会焦虑问卷，总均分为3.26分(表1)，在SPSS中进行单样本T检验，发现所有人的社会焦虑问卷总均分显著高于3分(t(1092) = 15.41, p < 0.001)，说明北京居民具有显著的社会焦虑。
3.2. 北京居民社会焦虑的主要来源
我们进一步分析了自编社会焦虑问卷的所有分量表和所有不同维度，以找到北京居民社会焦虑感的来源。
如图2所示，五个分量表得分都显著高于3分(ps < 0.001)。五个分量表的得分从高到低依次是：环境与安全焦虑(3.32分)、生存焦虑(3.29分)、对国家发展和政策制度的焦虑(3.20分)、发展焦虑(3.19分)、道德焦虑(3.18分)，可见北京居民在这五个方面的社会焦虑都显著存在，其中表现最突出的是环境与安全焦虑以及生存焦虑。
除了分量表得分外，我们也统计了所有维度的得分(图3)，得分最高的焦虑依次是：对一般政策的焦虑(只有一道题：“我担心国家或北京市的政策变化会对我不利”)、对网络信息安全的焦虑、对医疗的焦虑、对环境的焦虑、对物价的焦虑。当然，也有个别维度的均分甚至在3以下，也就是北京居民对这些维度并不焦虑，包括：对国家社会宏观发展的焦虑(显著低于3分；p < 0.001)、对人际信任的焦虑。需要注意的是，虽然对国家社会宏观发展的焦虑的分数不高，但对一般政策的焦虑、对法律制度的焦虑分数很高，所以这三个维度组成的“对国家发展和政策制度的焦虑”分量表的分数(3.20分)并不低。
Table 1. The descriptive statistical results of anxiety levels
表1. 各项焦虑的描述统计结果
Figure 2. The main sources of social anxiety among Beijing residents (namely the scores of five subscales, error bars represent the S.E.M. of all samples)
图2. 北京居民社会焦虑的各项主要来源(五个分量表的得分，图上的误差线是所有样本的平均值的标准误)
Figure 3. The specific sources of social anxiety among Beijing residents (namely scores of all dimensions)
图3. 北京居民社会焦虑的各项具体来源(所有维度的得分)
3.3. 北京居民社会焦虑的影响因素
为了了解北京居民社会焦虑的主要影响因素，我们把人口学特征(性别、年龄、学历、婚姻状况、小家庭人数、子女数量等)、社会经济特征(职业、收入、住房情况、房贷等)、以及身心特征(健康状况、应对方式、压力知觉等)等所有因素作为自变量，分别以焦虑自评量表总标准分、社会焦虑总均分(自编社会焦虑问卷总均分)为因变量，进行了逐步回归分析。
对于每一个因变量，逐步回归法会通过向回归方程中逐个添加或除去各个自变量，得到多个回归模型。我们选择了决定系数最大(也就是拟合度最好)的模型，两个因变量的最优模型分别见表2和表3。其中，标准化的回归系数的正负反映了自变量对因变量的贡献方向，其绝对值则反映贡献的大小。
Table 2. The influencing factors of total standard score of SAS
表2. 对焦虑自评量表总标准分的影响因素
Table 3. The influencing factors of average score of social anxiety
表3. 对社会焦虑总均分的影响因素
下面我们对进入了上述最优回归模型的自变量、以及我们最为关心的自变量按照人口学特征、社会经济特征、身心特征的分类一一介绍。
3.3.1. 人口学特征
1) 性别：女性群体的社会焦虑更高
从表2可知，性别对一般焦虑症状(即焦虑自评量表总标准分)有显著的预测力，由于1代表男、2代表女，所以正向预测意味着：女性的一般焦虑症状更严重。
于是我们进一步用SPSS进行了性别对各项焦虑(包括焦虑自评量表总标准分、自编社会焦虑问卷总均分、自编社会焦虑问卷各分量表的均分)的独立样本T检验统计分析。结果发现：性别显著地影响了自编社会焦虑问卷的总均分，即女性的社会焦虑显著比男性高(女：3.29，男：3.23，t(1044) = −1.97，p = 0.049，表4)。在所有五个分量表上，仅在“生存焦虑”分量表均分(女：3.33，男：3.26，t(1044) = −2.34，p = 0.020)和“环境与安全焦虑”分量表均分(女：3.37，男：3.28，t(1044) = −2.04，p = 0.042)上，出现了显著的性别主效应。
我们又进一步分析了性别对所有维度的焦虑得分的影响，发现性别主要显著影响了“对教育政策的焦虑”、“对住房的焦虑”以及“对财产安全的焦虑”(表4)。具体到每一道题上的差异，详见表4。
可见女性比男性整体上相对更担心社会上的不确定因素：例如教育政策对子女的影响、房价上涨、小汽车摇号难、食品安全、财产安全、就医难等问题，更加担心“医”、食、住、行。女性比男性有显著更高的生存焦虑与安全焦虑。
2) 年龄：中年群体的社会焦虑最高
由表2和表3可知，年龄也对多项焦虑指标具有显著影响。我们着重考察了年龄分组对自编社会焦虑问卷总均分的影响，单因素方差分析(ANOVA)的结果显示：年龄分组的主效应非常显著(F(2,1082) = 83.85, p < 0.001)，青年人、中年人、老年人每两组之间的差异均非常显著，且表现为：中年人>青年人>老年人(图4)。对自编社会焦虑问卷的五个分量表的统计分析也几乎都揭示了完全相同的模式，除了“对国家发展和政策制度的焦虑”分量表，是青年人 > 中年人 > 老年人，不过青年人和中年人差别不大、且差异不显著(p = 1.000)。综上，中年人的社会焦虑最高、老年人的社会焦虑最低。
Figure 4. The comparison of social anxiety among groups of different ages
图4. 不同年龄群体的社会焦虑比较
Table 4. The influence of gender over social anxiety
表4. 性别对社会焦虑的影响
注：n表示样本量，也就是人数。
中年人可能因为上有老下有小，又或者因为中年人在人生经历当中体验到的社会转型最为明显，所以对社会上不确定因素的担心会显著更强。青年人可能因为他们自出生起，社会已经开始逐渐转型，所以对社会转型的体验并不深刻，因而不太容易担心不确定因素。老年人并没有太大的社会压力，所以对社会的负面现象丝毫不担心。
然而，并不是所有维度的社会焦虑都表现出了中年人最高的模式，例如，在“对食品安全的焦虑”、“对教育政策的焦虑”、“对编制改革的焦虑”、“对自身学习或职业发展的焦虑”这几个维度上，其实是青年人 > 中年人 > 老年人，说明青年人对这些方面的社会焦虑感是最高的。
3) 学历：高学历(硕博士)群体的社会焦虑更低
虽然学历没有出现在上面的最优回归模型(表2、表3)中，但我们也用SPSS做了以学历分组(由于博士的数量极少，我们将硕士和博士合并为一组)为自变量、以自编社会焦虑问卷的总均分为因变量的单因素方差分析。结果发现学历对自编社会焦虑问卷的总均分有显著的影响(F(4,961) = 7.18, p < 0.001)，硕博士的社会焦虑水平显著低于其他所有学历者(图5)。对自编社会焦虑问卷的五个分量表的统计分析也都揭示了完全相同的模式(ps < 0.007)。这意味着，学历在硕士及以上的人群，往往比较理性或者自信，不太容易担心社会上的不确定因素。不过由于在以上统计分析当中，硕博士一共只有23人，和其他学历组的人数很不相称，所以该结论有待于更多研究的验证。
3.3.2. 社会经济特征
1) 职业：机关与企事业单位的一般职员的社会焦虑最高
我们还用SPSS进行了以职业分组(5组：工人、自由职业者与个体户、机关与企事业单位的一般职员、离退休、专业技术人员。其中，去掉了几个人数较少的职业，把几个与专业技术有关的职业合并为了“专业技术人员”)为自变量、以自编社会焦虑问卷的总均分为因变量的单因素方差分析，发现了显著的职业的主效应(F(4,855) = 5.99, p < 0.001，图6)。Bonferroni事后检验发现，主要是机关与企事业单位的一般职员的社会焦虑得分最高，显著高于工人、离退休人群，边缘显著地高于专业技术人员(包括教育工作者、医务工作者、研究所科研人员、其他专业技术人员)。
2) 月收入：较高收入群体的社会焦虑低
虽然月收入也没有出现在上面的最优回归模型中，但我们仍然用SPSS进行了以税后月收入分组(4组：不到2千、2001~4千、4001~6千、6千以上)为自变量、以自编社会焦虑问卷的总均分为因变量的单
Figure 5. The comparison of social anxiety of groups with different education levels
图5. 不同学历者的社会焦虑比较
因素方差分析，发现月收入对社会焦虑产生了非常显著的影响(F(3,1036) = 7.23, p < 0.001)，Bonferroni事后检验发现主要是“6千以上”组的社会焦虑总均分显著比“不到2千”组和“4001~6千”组低(图7)。对自编社会焦虑问卷的五个分量表的统计分析也都揭示了完全相同的模式。这暗示，月收入较高者的社会焦虑较低。这可能是因为月收入较高者处于社会中的较高阶层，因而对社会上的不确定因素相对更不担心。
3) 人均拥有房屋面积：达到一定标准后，社会焦虑显著降低
虽然人均产权房面积也没有出现在上面的最优回归模型中，但我们仍然用SPSS进行了以人均产权房面积分组(五组：无自有住房、不到30平米、31~60平米、61~90平米、90平米以上)为自变量、以自编社会焦虑问卷的总均分为因变量的单因素方差分析，发现了显著的主效应(F(4,1032) = 19.79, p < 0.001)，如图8所示，“无自有住房”、“不到30平米”和“31~60平米”者之间的社会焦虑程度没有显著差异，而后两组之间也没有显著差异，并且前三组比后两组的社会焦虑显著更高。这说明只要人均拥有产权房面积达到一定程度(可能在60平米附近)，就会显著降低居民的社会焦虑。
3.3.3. 身心特征
1) 身体情况：身体的健康程度越差，社会焦虑(尤其是“对国家发展和政策制度的焦虑”和“生存焦虑”)越高
身体情况也进入了最优模型(表3)中，由于只有1人“残疾”，所以我们在SPSS当中删掉了残疾的那位居民，以身体情况(“健康”、“一般”、“不太好(有轻微疾病)”)为自变量、以自编社会焦虑问卷的总均分为因变量，进行了单因素方差分析，发现了显著的主效应(F(2,1046) = 3.04, p = 0.048，图9)。
Figure 6. The comparison of social anxiety of groups with different occupations
图6. 不同职业人群的社会焦虑比较
Figure 7. The comparison of social anxiety of groups with different incomes
图7. 不同月收入群体的社会焦虑比较
Figure 8. The comparison of social anxiety of groups with different housing areas
图8. 小家庭人均产权房面积对社会焦虑的影响
Figure 9. The influence of health over social anxiety
图9. 身体情况对社会焦虑的影响
Bonferroni事后检验发现，只有“不太好(有轻微疾病)”这一组的社会焦虑比“健康”组的社会焦虑显著更高(p = 0.05)。对五个分量表的统计分析发现，身体情况显著地影响了“对国家发展和政策制度的焦虑”(F(2,1046) = 8.58, p < 0.001)和“生存焦虑”(F(2,1046) = 5.06, p = 0.007)。事后检验发现，主要是“不太好(有轻微疾病)”这一组比其他两组的“对国家发展和政策制度的焦虑”显著更高(ps < 0.004)。这说明，身体有轻微疾病(如心脏病、糖尿病、腰/颈椎病)的人，相比于身体健康和身体一般者，对国家发展、政策制度方面更加焦虑。“生存焦虑”分量表上，身体的健康程度越差，生存焦虑越高，但两两比较均未达到显著(ps > 0.051)。
此外，身体情况显著地影响了“对国家发展和政策制度的焦虑”分量表中的“对国家社会宏观发展的焦虑”以及“对法律制度的焦虑”维度(ps < 0.010)，并且显著影响了“生存焦虑”当中的“对医疗的焦虑”(F(2,1046) = 7.06, p = 0.001)。事后检验发现，身体的健康程度越差，对医疗的焦虑越严重。
2) 积极应对和消极应对：应对策略运用越多，社会焦虑越高
我们注意到表3当中，积极应对和消极应对都进入了预测社会焦虑总分的最优模型，并且均正向预测社会焦虑，这一点看起来有些出乎预料。我们猜测可能应对策略运用越多的居民群体，生活中遇到的客观压力和困难也越多，所以体会到的社会焦虑感也更高，并能因此进一步采取积极和消极的应对方式解决生活中的问题。
4. 讨论
过度的社会焦虑问题会带来负面的社会影响，可能会触发群众非理性的行为、影响社会稳定(吴忠民, 1993, 2012；叶柯霖，2015)。通过此次调查，我们了解到北京居民的焦虑普及度很高，达到了60%以上，此外，采用自编的社会焦虑问卷，发现北京居民的社会焦虑总分显著高于3分，也就是存在显著的社会焦虑。因此呼吁加强对社会焦虑的监控与干预。
我们在文献调研(郝若婷，2013；汪磊，2014)的基础上，利用自编的社会焦虑问卷，首次进行了对社会焦虑的较为全面的结构化分类，涵盖了对国家发展和政策制度的焦虑、道德焦虑、环境与安全焦虑、生存焦虑、发展焦虑五个类别。每个类别下又细分了多个维度，每个维度也设置了较为全面而多角度的问题，从而进一步了解到了社会焦虑的主要来源。排名靠前的是环境与安全焦虑、生存焦虑。
此外，我们通过收集基本信息问卷和一些经典心理学量表，了解到了对社会焦虑起显著预测作用的人口学、社会经济和身心特征，这为缓解社会焦虑提供了可参考的实证依据。
第一，人口学特征方面，性别、年龄会显著影响社会焦虑的程度。女性比男性更容易对社会焦虑，尤其体现在环境与安全焦虑、生存焦虑，即与安全和生存相关的问题，例如房价上涨、小汽车摇号难、食品安全、财产安全、就医难等问题。此外，中年人的社会焦虑最高。故我们建议，今后应当注意对女性和中年人的社会焦虑的详细调查和疏导缓解。
第二，社会经济特征方面，职业和经济条件也显著地影响社会焦虑程度。职业方面，机关、企事业单位的一般职员的社会焦虑程度最高。经济条件方面，月收入越高、小家庭人均拥有产权房面积越大，社会焦虑的程度也越低。因而，进一步提升居民的经济条件与住房条件，满足居民基本的经济条件和住房条件，是可能的缓解社会焦虑的途径。
第三，身心特征方面，身体健康状况、积极与消极应对会显著影响社会焦虑。其中，身体健康状况会显著影响社会焦虑(尤其是“对国家发展和政策制度的焦虑”和“生存焦虑”)。此外，积极和消极应对策略的运用程度显著正向预测社会焦虑的程度。我们猜测积极和消极应对策略的运用程度可能与客观压力的大小有关。这建议社区可以加强对居民的客观压力和困难的监控，通过开展采访活动、团体活动等来了解居民的实际困难，从而达到帮助缓解社会焦虑的目的。
概言之，此次对北京居民的社会焦虑调查发现北京居民的焦虑普及度很高，且社会焦虑显著存在。此外，我们找到了显著影响社会焦虑的因素，以期为今后有针对性地进行社会焦虑疏导提供有价值的参考和帮助。
致谢
感谢北京成均教育科技发展中心对本项目问卷收集过程的帮助。
NOTES
*通讯作者。