1 引言

幸福感水平是青少年良好适应的指标。幸福感对青少年的发展具有积极影响，比如生活满意度可以正向预测青少年的学业投入（Datu & King, 2018），积极情绪可以促进学生进行自我调节学习和提升学业自我效能感（Villavicencio & Bernardo, 2016）；消极情绪会导致学生出现较低的学业投入（Datu & King, 2018），还能够预测青少年的自杀想法和行为（Ribeiro, Huang, Fox, & Franklin, 2018）。因此，教育者了解和提升学生的幸福感，有利于促进学生的全面发展。

现有的幸福感测量工具主要从当下生活满意度、积极情感和消极情感三个角度进行测量（Diener, Suh, Lucas, & Smith, 1999），忽视了人类具有思考未来并作出预期的能力。人类思考未来的能力在青少年时期迅速发展，在16岁左右接近成熟（Steinberg et al., 2009）。因此，人们会对未来的生活有所预期，比如预期自己获得满意工作的可能性，还会形成有关未来的积极或消极情感，比如在思考未来时感到振奋或迷茫。泰勒·本·沙哈尔（2013）在其提出的幸福汉堡模型中指出幸福感应是当下幸福和未来利益的整合。但是，现有的幸福感测量工具没有考察人们关于未来生活的评价和情感，不足以完整地反映幸福感。

与成人的幸福感相比，青少年的幸福感尤其体现出指向未来的特点。社会情绪选择理论指出：青少年对未来的时间感知是无限的，因此具有未来导向的目标；而年长者倾向于认为未来时间是有限的，因此倾向于持有“情绪调节”一类的当下目标（Carstensen, Isaacowitz, & Charles, 1999）。Bronk，Hill，Lapsley，Talib和Finch（2009）发现，寻找未来目标能够提升青少年的幸福体验，但是会降低成年人的幸福体验。由此可见，青少年的幸福感更具有指向未来的特点。因此，王文、盖笑松、张玉清和王国霞（2018）提出应将“未来”维度纳入测量模型，即在测量当下生活满意度和积极、消极情感的同时，还应对未来期望满意度和未来积极、消极情感进行测量。实证研究发现，未来取向的幸福感可以正向预测中学生的学校投入和学习成绩（王文等, 2018）；青少年对未来的积极预期可以正向预测其自我调节水平和为他人做出贡献的情况（Callina, Johnson, Buckingham, & Lerner, 2014; Nakanishi et al., 2019; Schmid, Phelps, & Lerner, 2011），负向预测其出现风险行为的可能性（Prince, Epstein, Nurius, Gorman-Smith, & Henry, 2019）。这说明指向未来的幸福感对青少年的发展具有积极的作用，有必要对其关注和测量。

建立幸福感常模有助于判断个体幸福感在群体中所处的水平。邢占军（2008）曾选取中国6个城市的18周岁以上居民建立了幸福感常模；孙婷婷、张涵和郭淑英（2010）针对辽宁省中小学生建立了幸福感常模；吴汉荣、刘普林和蒙衡（2006）选取中国11个省（市）的被试建立了7～18岁儿童青少年的主观生活质量常模，其中包含自我满意度和负性情绪等有关幸福感的内容。但是，上述研究均未考察指向未来的幸福感水平，且取样覆盖的人群和地区不够全面。因此，有必要采用新的测量模型（当下和未来幸福感），在更大的区域范围选取样本以建立我国中学生和大学生的幸福感常模。

综上所述，本研究将采用新的青少年幸福感测量模型，在全国31个省（自治区、直辖市）抽取样本建立中学生和大学生的幸福感常模。

2 研究方法 2.1 被试

2019年5月—6月，采用方便取样的方法，在全国31个省（自治区、直辖市）选取初中、高中/中专（统称为高中）、大专/大学（统称为大学）的在校生进行调研，共抽取47453人。由班主任或心理老师组织学生完成网络或纸质问卷。问卷中设置了5道测谎题，若被试在5道测谎题上的平均分大于4分，或答题率低于85%，则被视为无效被试。最后保留有效被试总计43536名（有效率为91.75%），其中，男生18236名（41.89%），女生25182名（57.84%），性别信息缺失者118名（0.27%）；年龄范围12.50～22.40岁（平均年龄16.63±2.68岁）。初、高中生的家庭所在地具体分布见表1。而大学生的幸福感会受到家庭所在地和高校所在地的双重影响，本研究认为在建立大学生常模时不需要覆盖所有省份，因此选取了不同地区高校的大学生（n=12499）进行测量。

2.2 工具

本研究采用青少年幸福感问卷（王文等, 2018）进行调研。该问卷包括当下生活满意度（21题）、当下积极情感（7题）、当下消极情感（7题）、未来期望满意度（10题）、未来积极情感（8题）、未来消极情感（6题）6个维度，共59道题目，采用5点评分，从1“完全不符合”到5“完全符合”，各维度的得分为该维度题目的平均分。参考当下幸福感的计算方法（Jiang, Song, Ke, Wang, & Liu, 2016），将整体幸福感分数合成分为以下三步：第一步，参考情感平衡的计算方法（沈清清, 蒋索, 2013），在当下/未来积极情感分数减去当下/未来消极情感分数之后，加上系数6（相当于对消极情感进行了反向计分），作为当下/未来情感平衡的分数（分数范围2～10）；第二步，为了使当下/未来情感平衡的分数范围与当下/未来期望满意度相同，将情感平衡的分数乘以0.5；第三步，将当下满意度、当下情感平衡×0.5、未来期望满意度和未来情感平衡×0.5这四部分的分数相加，再除以4得到整体幸福感的分数，算式为：整体幸福感=[当下满意度+（当下积极情感−当下消极情感+6）×0.5+未来期望满意度+（未来积极情感−未来消极情感+6）×0.5]/4。

2.3 数据分析

运用Excel、SPSS22.0和Mplus7.0对数据进行整理和分析。参考刘红云（2019）的建议，由于本研究各题目的缺失值占比都在5%以下，在SPSS中采用期望极大法（expectation maximization, EM）填补缺失值。

3 结果 3.1 青少年幸福感问卷的项目分析和信效度检验 3.1.1 项目区分度

在各学段的所有被试中，通过计算各题目与其所属维度总分的相关系数的方法来进行项目区分度的检验（郑日昌, 蔡永红, 周益群, 1998）。结果显示，青少年幸福感问卷的题目与所属维度总分的相关系数在0.55～0.87（p<0.01）之间，项目区分度良好。

3.1.2 题目难度

采用题目平均分除以题目满分的方法来计算各个维度题目的难度（涂金堂, 2009），分析结果表明，当下、未来积极情感和当下、未来期望满意度四个方面题目的难度均在0.65以上，当下、未来消极情感两个方面题目的难度集中在0.30～0.60。整体来看，被试具有题目所描述的消极状态的程度较低，具有题目所描述的积极状态的程度较高。

3.1.3 信度分析

在各学段的所有被试中，对青少年幸福感问卷各维度和总问卷的信度进行检验，结果见表2。

由表2结果可知，青少年幸福感问卷在各学段被试中的信度良好，均在0.80以上。

3.1.4 结构效度分析

采用Mplus7.0在各学段的被试中采用极大似然法（ML）对测量模型的拟合度进行估计。根据模型修正指数表，发现10组题目对子的修正指数（M.I.）较大，据此进行修正后的模型拟合指数见表3。

由表3中的结果可知，由于本研究的样本量较大，导致χ²/df偏高（温忠麟, 侯杰泰, 马什赫伯特, 2004），但是，CFI和TLI指数在修正后均接近或达到0.90，RMSEA均小于0.06，SRMR均小于0.05，这说明模型拟合较好（郭庆科, 李芳, 陈雪霞, 王炜丽, 孟庆茂, 2008）。

3.2 青少年幸福感问卷的常模制定 3.2.1 青少年幸福感的学段常模

为了考察建立学段常模的必要性，通过单因素方差分析进行整体幸福感的学段差异检验，结果表明，整体幸福感存在显著的学段差异（F=259.24, p<0.001, η²=0.010）；差异检验结果显示：初中生的整体幸福感显著高于大学生（t=14.00, p<0.001,d=0.17）和高中生（t=19.40, p<0.001,d=0.22），大学生的整体幸福感显著高于高中生（t=4.94, p<0.001,d=0.06）。由于整体幸福感存在显著的学段差异，本研究建立了幸福感的学段常模（见表4）。

在计算学段常模时，考虑到初、高中样本在各省份的人数分布比例与各省份在读学生的实际比例存在差异，本研究对各省份初、高中被试的得分赋予了不同的权重。通过我国教育部网站收集各省初、高中生的在校人数（截至调研结束时，最新数据为2017年数据），进而计算各省的权重。例如，全国在读初中生有N人，A_i省（自治区、直辖市）初中生在校人数有M_i人，A_i省（自治区、直辖市）的权重则为M_i/N。假设A_i省（自治区、直辖市）初中生的当下满意度平均分为X_i，那么，全国初中生当下满意度的常模=∑X_i×M_i/N；然后将由权重算得的常模分数作为平均数进行常模标准差的计算。大学生的常模分数为所有被试的算数平均分。

3.2.2 青少年幸福感的家庭居住地常模

为了考察建立家庭居住地常模的必要性，在各学段的被试中，通过单因素方差分析对各家庭居住地学生的整体幸福感进行差异检验。结果发现：不同家庭居住地的初、高中生的整体幸福感水平存在显著差异（ps<0.001, η²=0.011, η²=0.001），在大学生中不存在显著的差异（p>0.05）。差异检验表明：家庭居住在市区的初、高中学生的整体幸福感显著高于居住在县城的学生（t=8.10, p<0.001,d=0.28; t=3.03, p<0.01,d=0.09）和乡镇的学生（t=12.61, p<0.001,d=0.26; t=4.21, p<0.001,d=0.08）；家庭居住在县城和乡镇的初、高中生的整体幸福感不存在显著的差异（ps>0.05）。由于初、高中生的整体幸福感都存在显著的家庭居住地差异，本研究建立了幸福感的家庭居住地常模，如表5所示。

3.2.3 青少年幸福感的百分等级常模

为了使参与测试的个体能够了解自己的幸福感在群体中所处的水平，本研究建立了百分等级常模，见表6。

表6中的数据为测试得到的原始分，各学段中每个原始分都有与之对应的百分等级（P）。百分等级的含义是在该学段的学生中有百分之多少的学生得分不高于该被试。

4 讨论

本研究采用青少年幸福感模型建立了幸福感的平均分常模和百分等级常模，有助于被试判断自己的幸福感水平在群体中所处的位置，也可以作为家长和老师了解学生幸福感状况的参考标准。

4.1 青少年幸福感结构新模型的合理性

以往关于青少年幸福感的测量工具主要集中于测量当下幸福感，而本研究采用的青少年幸福感模型则考虑到青少年的幸福感具有指向未来的特点。在Ryff和Keyes（1995）编制的心理幸福感量表中包含成长主动性和生活目标维度，虽具有未来指向的含义，但其没有直接测量青少年对于未来生活的预期，因而未能反映青少年关于未来生活的评价和情感，并且该问卷在我国大学生被试中的结构效度较差，说明该问卷可能不适用于测量我国的青少年群体（崔春华, 李春晖, 王欣, 杨海荣, 2005）。本研究采用的青少年幸福感模型在我国初中生、高中生、大学生中的模型拟合都接近理想水平，更适合用来描述我国青少年的幸福感。

4.2 高中生的幸福感更需要引起关注

在三个学段的学生中，高中生的整体幸福感水平最低。其原因可能是我国高中生面临着较高的升学压力，父母和老师会高度重视高中生的学业表现，甚至施加学业压力，进而导致高中生产生较高的考试焦虑（黄琼, 周仁来, 2019），和较低的幸福感水平。交叉滞后研究发现幸福感水平能够正向预测学生的学习投入和学业表现，即学生的幸福感水平越高，越有利于取得好成绩（Datu & King, 2018; Ng, Huebner, & Hills, 2015），因此，教育者应该重视高中生的幸福体验。

4.3 家庭居住在县城及乡镇的中学生的幸福感更需要引起关注

与家庭居住在市区的中学生相比，家庭居住在县城和乡镇的中学生的幸福感水平相对较低。这可能是由于他们的家庭社会经济地位较低，父母会将更多时间用于工作谋生，对子女的陪伴和支持相对较少；而且，家庭压力模型指出，低收入会让父母更可能出现负面情绪，使得家庭内冲突增多、温暖减少（Masarik & Conger, 2017），导致子女的幸福感水平降低。此外，非城市的中学生可获得的教育资源不如城市的中学生丰富，这意味着他们需要付出更多的努力来突破学业发展的限制，导致其学业压力较大，幸福感水平较低。

4.4 教育建议

基于前人的研究发现，教育工作者可使用以下方法来提升学生的幸福感：第一，调动学生培养和运用自身品格优势的积极性，可提升生活满意度和降低消极情绪（Proctor et al., 2011）；第二，引导学生想象未来最好的自己和设定可行度高的计划，可以提升未来期望和积极情绪（Heekerens & Eid, 2020; Leontopoulou, 2015）；第三，营造良好的学校氛围可以提升学生的幸福感，比如为学生提供自主支持，营造更具合作性而较少强调竞争性的氛围等（李若璇, 刘红瑞, 姚梅林, 2019）。

4.5 研究局限与展望

本研究有以下局限。第一，没有严格采用分层抽样的方法进行取样。但是，本研究被试取样的全国省、市覆盖面（31省、129个城市）大幅度超过了国内同类的幸福感常模研究。而且，在计算各学段常模时，本研究对各省份初、高中被试的得分赋予了不同的权重，可以弥补一部分由取样偏差带来的影响。未来研究可以继续优化抽样方法建立幸福感常模。第二，由于时间压力，初三和高三学生参与本调研的数量较少，本研究本着谨慎的态度没有建立幸福感的年级常模，未来研究可补充初三和高三的被试，建立幸福感的年级常模。第三，本研究各项差异检验的效应量较小（蒲显伟, 2016），未来研究可以采用分层抽样方法验证各差异的稳定性。第四，本研究没有对指向过去的幸福感进行测量，未来研究可以编制过去取向的幸福感测量工具并建立可参照的常模标准。

5 结论

（1）本研究建立的幸福感平均分常模和百分等级常模可作为评价中学生和大学生幸福感水平的参照标准；（2）高中生的整体幸福感水平显著低于初中生和大学生；（3）家庭居住在市区的初、高中生的整体幸福感水平显著高于居住在县城和乡镇的学生。