心理发展与教育  2016, Vol. 32 Issue (5): 623-630.   PDF    
http://dx.doi.org/10.16187/j.cnki.issn1001-4918.2016.05.13
国家教育部主管、北京师范大学主办。
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文章信息

罗榛, 金灿灿 .2016.
LUO Zhen, JIN Cancan .2016.
中国背景下情绪智力与心理健康关系的元分析
A Comprehensive Meta-analysis of the Relationship between Emotional Intelligence and Mental Health with Chinese Samples
心理发展与教育, 32(5): 623-630
Psychological Development and Education, 32(5): 623-630.
http://dx.doi.org/10.16187/j.cnki.issn1001-4918.2016.05.13
中国背景下情绪智力与心理健康关系的元分析
罗榛, 金灿灿     
北京林业大学人文学院心理学系, 北京 100083
摘要: 本研究使用元分析的方法探讨了情绪智力与心理健康的关系(包括心理健康症状学指标、感知到的压力、应对方式、社会适应及主观幸福感),共纳入104篇文献,151个独立样本和75754名被试。结果发现,个体情绪智力与积极应对、社会适应以及主观幸福感呈现显著正相关,与心理健康症状学指标、感知到的压力以及消极应对呈现显著负相关。此外,情绪智力与心理健康的关系受到出版年代、被试年龄、情绪智力理论模型和测量工具的调节作用。结论表明,情绪智力与积极心理健康变量的联系强于与消极心理健康变量的联系,且存在较长时期的稳定性。
关键词: 元分析    情绪智力    心理健康    整体效应    调节效应    
A Comprehensive Meta-analysis of the Relationship between Emotional Intelligence and Mental Health with Chinese Samples
LUO Zhen, JIN Cancan     
Department of Psychology, School of Humanities and Social Sciences, Beijing Forestry University, Beijing 100083
Abstract: The aim of this meta-analysis is to evaluate the relationships between emotional intelligence and related variables of mental health (psychological symptoms, perceived stress, coping, social adaptation and subjective well-being). 104 qualified studies have been selected, including 151 independent samples and 75754 participants. The results showed individual emotional intelligence had a moderately positive relationship with subjective well-being (r=0.30), highly positive relationships with positive coping strategy (r=0.40) and social adaptation (r=0.42), and moderately negative relationships with psychological symptoms (r=-0.32), perceived stress (r=-0.29) and negative coping strategy (r=-0.13). Besides, the relationships between emotional intelligence and some variables of mental health were moderated by publication year, participants' age, the theoretical model, and measuring tools of emotional intelligence. The results suggested that the correlation between emotional intelligence and positive mental health was higher than the correlation between emotional intelligence and negative mental health, which were stable in a long period.
Key words: meta-analysis    emotional intelligence    mental health    main effect    moderating effect    
1 引言

自1990年Mayer, DiPaolo和Salovey(1990)正式提出情绪智力这一概念以来,情绪智力迅速成为研究的热点。早期,有关情绪智力的研究多集中在界定情绪智力的概念和范围,提出相应的理论模型及测量方法上(Bar-On, 2006; Mayer, Salovey, Caruso, & Sitarenios, 2003)。随着情绪智力概念的发展,越来越多的研究者将其应用于发展教育、管理、临床与健康、人格与智力等领域。

1.1 理论基础和测量工具

目前情绪智力的理论取向主要有两类:能力取向和特质取向(Mayer, Salovey, & Caruso, 2008)。能力取向的研究者认为,情绪智力是标准智力的一部分,它的出现能够丰富对于人类能力的讨论(Salovey & Grewal, 2008)。特质取向的研究者则把情绪智力当作一系列人格特质的混合体,包括自尊、乐观和自我管理等方面(Bar-On, 2000; Boyatzis, 2009)。两种取向分别对应衍生出能力模型和混合模型两种理论模型。

能力模型主要以Mayer, Salovey, Caruso和Sitarenios(2003)提出的理论为代表,他们把情绪智力定义为感知自己和他人情绪的能力,使用情绪来促进思维的能力,理解情绪、情绪性语言和情绪性信号的能力,以及管理情绪以达到一定目标的能力。根据这一理论模型开发出来的测量工具有主要有:Mayer等人(2003)开发的情绪智力量表(简称MSCEIT),Schutte等人(1998)编制的自评式情绪智力量表(简称SSEIT),Wong和Law (2002)发展的情景判断式情绪智力量表(简称WEIT)。

另一些研究者则从不同的角度界定了情绪智力。虽然这些研究者对于情绪智力的定义并不完全一致,但他们都将情绪智力看成多项能力及特质的综合。Bar-On (2006)就将情绪智力定义为影响个体理解和表达自我,理解他人,处理环境需求和压力的一系列非认知能力、胜任力和技能。Boyatzis等人(2000)认为,情绪智力是个体展现出来的处理人际交往、生活和工作的一系列胜任力。可以看出,这类理论取向是把情绪智力当作是人格特质和社会能力的混合体,相应的理论模型被称为混合模型。由此开发出来的测量工具有Bar-On (2006)等人的自评式情商问卷(简称EQ-i)和Boyatzis等人(2000)的情绪胜任力问卷(简称ECI)。此外,还有一些测量工具是在能力模型和混合模型理论的基础上开发的,但主要用于开发者本人的研究中,不如前两类测量工具发展成熟。

1.2 情绪智力和心理健康的关系 1.2.1 整体效应问题

早期,研究者们多从消极方面来界定心理健康,认为心理健康更多受到个体自身因素的影响。后来,心理健康的积极方面逐渐受到重视,环境因素也被日益关注(Vaillant, 2003)。直到现在,心理健康的概念还在不断发展变化。目前心理健康被认为是一个完整的状态,涵盖积极和消极两个方面,包含了主观幸福感,适应性,良好的问题解决以及消极心理状态等多个指标(Vaillant, 2003, 2012)。在这一框架之下,本研究认为心理健康症状学指标、感知到的压力可以用来表示消极心理状态。从积极心理状态的角度,可以用主观幸福感来定义心理健康。基于适应性角度,又可选取社会适应的概念。由问题解决切入,应对方式也应该被认为是较好的代表。这样,心理健康症状学指标、感知到的压力、应对方式、社会适应和主观幸福感就可相对全面地表示心理健康的概念。

近年来,情绪智力与心理健康的关系受到了学界的关注。研究发现,情绪智力可以调节个体对压力的知觉(Vergaram, Smith, & Keele, 2010),个体感知到的压力会导致其产生焦虑、抑郁等情绪和心理困扰(傅纳, 夏培芳, 周霞, 2011),即出现消极心理状态。同时高情绪智力个体解决问题的方式更为积极(Mavroveli, Petrides, Rieffe, & Bakker, 2007),这样他们出现消极心理状态可能性更少,有更多的积极心理状态,更可能存在良好的社会适应(崔毓婕, 2010; 刘艳, 邹泓, 2010),具有较高的主观幸福感(Augusto-landa, Pulido-martos, & Lopez-zafra, 2011; Brackett & Mayer, 2003)。情绪智力较差的个体会体验到更多的压力或者使用较为消极的应对方式,其心理健康状况也受到影响。当然,这些变量间很可能不止单向的预测作用,也可能存在反向预测作用和相互影响,但这不属于本研究探讨的范围。总体来说,感知到的压力和应对方式可以作为心理健康的中间变量,而消极心理状态、社会适应和主观幸福感通常被视为心理健康的结果变量,它们都与情绪智力有直接或间接的联系(见图 1)。

图 1 情绪智力与五类心理健康指标的可能关系图

虽然有关研究得到了一些有价值的结果,但也存在以下不足:(1)情绪智力的概念由不同理论模型和测量工具界定,心理健康也涉及了多个方面。不同研究侧重不同定义,这就使得心理健康与情绪智力的关系并不明确(元小佩, 2012; 腾敏娟, 2012; 陈啸, 石艳, 郑涌, 2010),甚至有的研究还出现了违反惯常认知的结果,同类研究之间结果也存在冲突(张秋艳, 张卫, 岳颂华, 王才康, 2004; 张玉丽, 2011)。(2)虽然情绪智力和心理健康均有不同定义和分类,但这些定义分类又同属于一个大的概念范畴,有必要进行综合性的分析。国外的元分析发现,情绪智力与心理健康症状学指标有中等程度的正相关(Schutte, Malouff, Thorsteinsson, Bhullar, & Rooke, 2007; Martins, Ramalho, & Morin, 2010),但在这些研究中,心理健康的概念被缩小为消极的症状学指标,其概念的全面性和科学性颇受质疑。(3)心理健康的定义会受到文化的影响(Vaillant, 2012; WHO, 2014),有限的关于情绪智力和心理健康关系的元分析大都基于西方样本进行的(Schutte, Malouff, Thorsteinsson, Bhullar, & Rooke, 2007; Martins, Ramalho, & Morin, 2010),中国样本中是否存在类似的关系并不确定。由此,需要在中国样本中,更加全面地讨论探讨情绪智力和心理健康的关系,这也是本研究关注的第一个问题。

1.2.2 调节变量问题

除了讨论情绪智力与五个心理健康相关变量的关系外,本研究也拟从调节变量的角度探讨其关系的影响因素。具体来说,将从理论模型、测量工具、被试年龄、文献出版类型和出版年代等方面讨论调节变量对整体效应值的影响。

(1) 理论模型。前文已经提到,不同的理论模型对情绪智力的定义有很大差异。以往的相关研究并非采取单一的情绪智力理论模型,因此拟把能力模型和混合模型作为调节变量,探讨其对情绪智力和心理健康相关变量关系的影响。由此,提出第二个问题:采取不同的理论模型,情绪智力与心理健康的关系是否存在差异?

(2) 测量工具。不同情绪智力测量工具的理论基础和测量形式存在着差异,测量工具的长度、信度和效度也并不相同,而且同一理论模型框架下也会使用不同的测量工具。因此,本研究把情绪智力测量工具作为调节变量。考虑到样本数量的平衡,把研究工具分为使用较多的SSEIT和WEIT以及使用较少的其他工具三类,探讨其对情绪智力与心理健康相关变量关系的影响。这样,第三个研究问题就是:使用不同工具测量的情绪智力与心理健康的关系是否存在显著差异?

(3) 被试年龄。相对于未成年人,成年人所处的社会环境较为复杂,个体间的情绪智力和心理健康水平差异更大,其情绪智力与心理健康的关系可能更强。但另一方面,随着年龄和经历的增加,新增的其他影响因素可能减弱情绪智力与心理健康间的关系。因此,提出第四个问题:相对于未成年群体,成年群体的情绪智力对心理健康的预测效果是否更好?

(4) 文献出版类型。通常,显著性结果更可能被发表,只讨论发表的研究可能会夸大变量之间的真实相关。为避免出版偏差,保证分析结果的代表性,本研究收集了出版和未正式出版的文献,以尽量确保不产生出版效应问题。为此提出第五个问题:在不同出版类型的文献中,情绪智力与心理健康的关系是否不存在显著差异?

(5) 出版年代。随着时间推移和时代发展,自我成长、人际关系和环境适应对个人的情绪智力要求越来越高,情绪智力与心理健康关系可能增强,但同时也可能新增其他变量影响心理健康,从而削弱情绪智力对心理健康的作用。由此,本研究的第六个问题拟探讨情绪智力与心理健康各变量间的关系是否随年份增加而变化。

综上,本研究的主要目标是:(1)总结国内情绪智力与心理健康关系的研究成果;(2)从整体上探讨情绪智力与心理健康各方面的关系;(3)从调节变量角度考察不同情绪智力模型、测量工具、被试年龄及出版年代等变量在情绪智力与心理健康关系中的作用。

2 方法 2.1 文献搜索

主要在中国期刊网数据库(CNKI)、中国科技期刊数据库(维普期刊)、万方数据检索系统及互联网中进行中文文献搜索。文献搜集分三步:首先,搜索题名或关键词中包含“情绪智力”或“情商”的文献; 其次,查找探讨了情绪智力/情商与心理健康症状学指标、感知到的压力、应对方式、社会适应及主观幸福感关系的文献; 第三,筛选出使用相关系数作为效应值的实证研究。

文献搜索的时间截止到2015年12月底(目标文献从2002年开始出现)。最终获得满足元分析标准的研究有104项,包括学术期刊论文(57篇)和硕博士论文(47篇),共产生了151个独立样本的效应值,共75754名被试,单个样本规模在69-2533之间,包括大中学生、农民工、医护人员等多个群体。

2.2 元分析的程序

编码标准。(1)情绪智力测量必须采用完整工具,不包括情绪智力替代性测量及某一维度的测量。(2)心理健康相关变量包括:心理健康症状学指标、个体感知到的压力、应对方式、社会适应及主观幸福感。(3)研究方法必须是报告两个变量的相关,不包括运用多元回归分析、结构方程模型及其它统计方法报告的数据。

编码过程。效应值的产生以独立样本为单位,每个独立样本编码一次。如果某文献包含多个独立样本,对应的也进行多次编码。对于没有报告情绪智力与心理健康相关变量总体相关系数的文章,取情绪智力与各个维度的相关系数的平均值作为效应值。由于本研究所涵盖的心理健康相关变量与情绪智力的关系的方向不一致,因此,按效应值的正负将心理健康相关指标分为两组,以此描述效应值分布,具体见3.1。

2.3 统计分析

本研究使用单个相关系数或平均相关系数r作为效应值。每个研究的最终效应值是经过Fisher Z分数转换而来。在转换过程中,根据各个研究样本量的大小插入了权重进行统计。然后再将Z分数转化为平均相关系数和置信区间(Lipsey & Wilson, 2008)。

因为元分析纳入多个研究进行分析,需要检验各独立研究是否具有同质性。当检验出的效应值是同质时,适合采用固定模型分析方法。当检验出的效应值是异质时,通常可以有四种处理方法(Lipsey & Wilson, 2008):1.若假设变异来源是随机的,无法确定变异来源,则采用随机效应模型分析;2.若假设变异来源是系统的,则继续假定一个固定效应模型;3.若假定变异既有随机来源又有系统来源,则采用混合效应模型;4.或者删除极端值,直到达到同质后再进行分析。本研究的变异来源无法确定,且删除极端值后,信息损失过多。另外考虑到当存在样本量较小的研究时,相对于固定模型,随机模型的结果更具稳定性,本研究就存在类似情况。由此采用随机模型进行分析,使用CMA2.0(Comprehensive Meta-Analysis 2.0)专业版软件进行元分析。

3 结果 3.1 漏斗图和效应值分布

图 2图 3是用漏斗图表示的效应值分布情况,横轴为标准化的相关系数的效应值,纵轴是相关系数效应值的标准误。效应值为正的一组包括积极应对、社会适应和主观幸福感,效应值为负的一组包括心理健康症状学指标、感知到的压力和消极应对。从图中可以看出,绝大部分研究集中在漏斗图的顶部,几乎没有研究出现在漏斗图的底部,并且在平均效应值左右两侧的分布比较均匀。这表明该元分析使用的研究存在出版偏倚的可能性较小。

图 2 正相关效应值分布情况
图 3 负相关效应值分布情况
3.2 整体效应检验结果

对情绪智力与心理健康相关变量关系效应值的同质性进行分析(见表 1最后一列),结果表明,情绪智力与六个变量(应对方式有正负之分,分别为积极应对与消极应对)相关系数的效应值均是异质的。下面的分析采用随机模型分析方法(见表 1)。

表 1 情绪智力与心理健康相关变量关系元分析统计结果汇总
心理健康相关变量 独立样本 被试 效应值及.95的置信区间 Z p 同质性分析
点估计 下限 上限
心理健康症状学指标 33 14491 -0.32 -0.42 -0.22 -6.05 < 0.001 Q(32)=1385.50, p < 0.001
感知到的压力 16 6399 -0.29 -0.38 -0.19 -5.69 < 0.001 Q(15)=239.18, p < 0.001
积极应对* 29 15278 0.40 0.36 0.43 17.72 < 0.001 Q(28)=223.03, p < 0.001
消极应对 25 13716 -0.13 -0.19 -0.07 -4.27 < 0.001 Q(24)=301.30, p < 0.001
社会适应 19 12396 0.42 0.35 0.48 11.41 < 0.001 Q(18)=315.44, p < 0.001
主观幸福感 29 13474 0.30 0.26 0.35 12.14 < 0.001 Q(28)=238.85, p < 0.001
*积极应对包括积极应对方式及应对效能两项指标。相关系数效应值如果小于或等于0.10可认为是小; 等于0.25可认为是中等; 大于或等于0.40可认为是大(Lipsey & Wilson, 2008)。

结果发现,情绪智力与心理健康症状学指标、感知到的压力、积极和消极应对、社会适应及主观幸福感的相关都达到显著水平。根据Lipsey等人(2008)的标准,情绪智力与积极应对和社会适应有高度正相关,与主观幸福感有中等偏高的正相关,与心理健康症状学指标和感知到的压力存在中等偏高的负相关,与消极应对有较小的负相关。

3.3 调节效应检验结果

在影响因素的考察上,分别检验了被试年龄、情绪智力理论模型和测量工具、文献出版类型以及出版年代等相关因素是否调节情绪智力与心理健康的关系,结果见表 2所示。接下来对存在调节作用的因素进行具体检验。

表 2 相关因素对情绪智力与心理健康相关变量关系的调节作用概要
被试年龄 理论模型 测量工具 文献出版类型 出版年代
心理健康症状学指标 × × ×
感知到的压力 ×
积极应对 × × ×
消极应对 × × ×
社会适应 × × ×
主观幸福感 × × × × ×
√表示存在调节作用,×表示不存在调节作用

首先检验被试年龄、理论模型、测量工具、文献出版类型等分类变量的具体调节效应,即进行总体和分步同质性检验(出版年代是连续变量,在后文采用元分析回归检验其调节作用)。结果发现(见表 3-表 7):(1)情绪智力与心理健康症状学指标的相关中,成年人的相关系数显著强于未成年人,Q(1)=4.05,p < 0.05。(2)情绪智力与感知到压力的相关中,成年人显著强于未成年人,Q(1)=7.47,p < 0.01;能力模型显著弱于其他模型,Q(1)=6.92,p < 0.01,其余理论模型间差异不显著;使用SSEIT问卷的相关显著弱于使用其他问卷,Q(1)=7.23,p < 0.01,其余测量工具间差异不显著。(3)情绪智力与积极应对的相关中,能力模型的相关显著小于混合模型,Q(1)=7.39,p < 0.01,混合模型显著小于其他模型,Q(1)=4.66,p < 0.05,能力模型的效应值也小于其他模型,Q(1)=22.07,p < 0.001;使用SSEIT的相关显著弱于使用其他问卷,Q(1)=6.48,p < 0.05,其余测量工具间差异不显著。(4)情绪智力与消极应对的相关中,正式出版文献的效应值显著强于未正式出版文献,Q(1)=4.03,p < 0.05。(5)情绪智力与社会适应间的相关中,成年人的相关系数显著强于未成年人,Q(1)=4.55,p < 0.05;混合模型显著小于能力模型(Q(1)=7.66,p < 0.01)和其他模型(Q(1)=4.47,p < 0.05),能力模型和其他模型差异不显著。

表 3 相关因素对情绪智力与心理健康症状学指标关系调节效应的分析
调节变量 同质性分析 类别名称 独立样本 n 效应值及0.95的置信区间 双尾检验
Q组间 df p点估计 下限 上限 Z p
被试年龄 4.05 1 < 0.05 未成年 12 5735 -0.22 -0.28 -0.17 -7.61 p < 0.001
成年 21 8756 -0.38 -0.50 -0.24 -5.02 p < 0.001
表 4 相关因素对情绪智力与感知到的压力关系调节效应的分析
调节变量 同质性分析 类别名称 独立样本 n 效应值及0.95的置信区间 双尾检验
Q组间 df p点估计 下限 上限 Z p
被试年龄 7.47 1 < 0.01 未成年 1 1643 -0.14 -0.19 -0.09 -5.71 p < 0.001
成年 15 4756 -0.30 -0.40 -0.20 -5.50 p < 0.001
理论模型 6.93 2 < 0.05 能力 12 4576 -0.24 -0.33 -0.13 -4.41 p < 0.001
混合 2 1015 -0.30 -0.54 -0.02 -2.08 p < 0.05
其他 2 808 -0.56 -0.72 -0.34 -4.56 p < 0.001
SSEIT 3 2134 -0.14 -0.18 -0.09 -6.25 p < 0.001
测量工具 9.82 2 < 0.01 WEIT 8 2267 -0.27 -0.40 -0.12 -3.57 p < 0.001
其他 5 1998 -0.41 -0.57 -0.22 -4.00 p < 0.001
表 5 相关因素对情绪智力与积极应对关系调节效应的分析
调节变量 同质性分析 类别名称 独立样本 n 效应值及0.95的置信区间 双尾检验
Q组间 df p点估计 下限 上限 Z p
能力 24 13510 0.37 0.33 0.41 16.68 p < 0.001
理论模型 23.29 2 < 0.001 混合 2 899 0.45 0.38 0.51 12.00 p < 0.001
其他 3 869 0.58 0.50 0.64 12.50 p < 0.001
SSEIT 15 10216 0.37 0.32 0.41 15.10 p < 0.001
测量工具 6.63 2 < 0.05 WEIT 6 1989 0.35 0.22 0.48 4.93 p < 0.001
其他 8 3073 0.48 0.40 0.56 10.24 p < 0.001
表 6 相关因素对情绪智力与消极应对关系调节效应的分析
调节变量 同质性分析 类别名称 独立样本 n 效应值及0.95的置信区间 双尾检验
Q组间 df p点估计 下限 上限 Z p
文献出 4.03 1 < 0.05 正式出版 2 463 -0.29 -0.43 -0.14 -3.62 p < 0.001
版类型 未正式出版 23 13253 -0.12 -0.18 -0.06 -3.80 p < 0.001
表 7 相关因素对情绪智力与社会适应关系调节效应的分析
调节变量 同质性分析 类别名称 独立样本 n 效应值及0.95的置信区间 双尾检验
Q组间 df p点估计 下限 上限 Z p
被试年龄 4.55 1 < 0.05 未成年 10 7809 0.35 0.30 0.40 12.28 p < 0.001
成年 9 4587 0.49 0.38 0.59 7.60 p < 0.001
能力 13 7994 0.45 0.36 0.53 8.78 p < 0.001
理论模型 8.23 2 < 0.05 混合 2 365 0.26 0.17 0.36 5.11 p < 0.001
其他 4 4037 0.39 0.32 0.46 9.42 p < 0.001

其次,检验出版年代的调节效应。以文献出版年代为自变量,情绪智力与心理健康相关变量关系为因变量,进行回归分析。元分析的回归中,当Q值显著时,表明回归方程是有效的,此时可继续分析效应值的大小和正负情况。结果发现,出版年代可以负向预测情绪智力与心理健康症状学指标、感知到的压力以及消极应对等消极心理健康变量的关系,但不能显著预测情绪智力与积极应对、社会适应以及主观幸福感等积极心理健康变量的关系(见表 8)。即是说,随年代增加,情绪智力与消极变量的关系越来越弱,与积极变量的关系无明显变化。

表 8 出版年代对情绪智力与心理健康相关变量关系的回归
因变量 同质性分析 成分 效应值及0.95的置信区间 双尾检验
Q df p点估计 下限 上限 Z p
心理健康症状学指标 51.36 1 < 0.001 斜率 -0.02 -0.03 -0.02 -7.17 p < 0.001
截距 45.05 32.62 57.48 7.10 p < 0.001
感知到的压力 7.05 1 < 0.01 斜率 -0.02 -0.03 -0.00 -2.66 p < 0.01
截距 31.73 12.06 8.10 2.63 p < 0.01
消极应对 67.08 1 < 0.001 斜率 -0.02 -0.03 -0.02 -8.19 p < 0.001
截距 45.72 34.76 56.68 8.18 p < 0.001
4 讨论 4.1 情绪智力与心理健康的关系

以国内研究为样本,本研究对探讨情绪智力与心理健康相关变量关系的量化研究进行了元分析。结果发现,个体情绪智力与积极应对、社会适应及主观幸福感存在显著正相关,与心理健康症状学指标、感知到的压力及消极应对存在显著负相关。具体而言,情绪智力高的个体感知到的压力较小,更能够积极应对环境变化和生活事件,具有更少的消极心理状态和更强的社会适应能力,体会到更强的主观幸福感。

本研究进一步发现,情绪智力与心理健康积极方面(积极应对、社会适应和主观幸福感)的关系更强,效应值分别为0.40、0.42和0.30,而与心理健康消极方面(心理健康症状学指标、感知到的压力和消极应对)的关系较弱,效应值分别为-0.32、-0.29和-0.13。即情绪智力对积极心理方面的促进作用要超过其对消极心理的减弱作用,这预示着积极心理状态的提升和消极心理状态减弱也许是两个并行的方面。Greenspoon和Saklofske(2001)的心理健康双因素系统理论(Dual-factor system of mental health)也认为,心理健康积极或消极方面的改善并不一定会影响另一方面,这与本研究结果较为相符。

关于情绪智力与几种心理健康指标的具体关系,本研究也发现一些特点。情绪智力与心理健康症状学指标的效应值为-0.32,这与Schutte等人(2007)Martins等人(2010)针对国外样本的元分析的结果类似(相关效应值分别为-0.29和-0.31)。这表明在不同文化背景下,情绪智力与心理健康症状学指标关系的效应值都达到了中等偏上。对于情绪智力与感知到的压力的关系,巩文冰等(2012)对34项国外研究及9项国内研究的元分析发现,国外研究相关系数较大(r=-0.27),国内研究则较低(r=-0.12)。这种差异可能是其国内研究数量较少,被试人群代表性不足所致。本研究在增加样本数量和延长出版年代后,情绪智力与感知到的压力两者表现出中等程度的负相关(r=-0.29),与国外研究的结果接近,同样显现出了跨文化的稳定性。

本研究还发现,情绪智力与消极应对的关系强度最弱,仅为-0.13。这主要与某些研究中情绪智力和消极应对方式存在正向关系有关(张秋艳等, 2004; 张玉丽, 2011)。在中国集体主义的文化背景之下,高情商的人也可能会采取诸如回避、忍耐等看似消极的应对方式,这也不失为一种缓和人际关系、获取长远利益的问题解决方法。

4.2 情绪智力与心理健康关系的影响因素

本研究探讨情绪智力与心理健康关系的调节效应时,发现了几个趋势。其一是成年人的情绪智力与心理健康的关系要强于未成年人。这可能是因为情绪智力和心理健康状况随年龄增长逐渐分化,差异增大,由此情绪智力与成年人心理健康的关系更加明显。当然也可能与成年群体有更多机会运用情绪智力去调节生活与工作,容易影响到心理健康有关。

其二是除情绪智力与社会适应的相关外,能力模型的相关小于混合模型或其他模型;使用SSEIT问卷的相关小于使用其他问卷的相关,这与Schutte等人(2007)的研究结果相符。能力模型认为情绪智力是标准智力的组成部分,而混合模型将情绪智力看作人格特质和社会能力的混合体,显然混合模型的情绪智力与心理健康的关系显然会更强。其他模型中的情绪智力也有不少与个性品质相关的成分,也会表现出与心理健康的强关系。SSEIT相对于其他问卷的弱相关,是因为SSEIT源自能力模型,它与心理健康的关系也要弱于基于混合模型和其他模型的问卷。关于理论模型或测量工具各类型间的效应值的不同,另一种可能的解释是测量方法差异所致。相较于部分能力模型研究采用了他评方式,情绪智力混合模型和心理健康的测查都是个体自我报告,后两者会有更强的相关。

本研究还证实,随着年代的增加,情绪智力与心理健康症状学指标、感知到的压力以及消极应对等消极变量的关系越来越弱,但与积极心理健康变量的关系无明显变化。可能原因是,随着社会发展,有不少其他因素参与到影响心理健康的系统中来,削弱了情绪智力对消极心理健康的影响。如研究发现,5年前的社会变迁引起的经济负荷加大(消费水平提高,贫富差距增大)、社会威胁增多(离婚率和失业率增加)和教育状况变化(中学生比率增多)等都会作用于之后消极心理健康状态(辛自强,张梅,2009)。积极心理方面的关系似乎并不太受这些因素影响。这再次验证了情绪智力与积极心理健康的紧密联系,而且这种联系存在长时期的稳定性。

4.3 本研究的不足与展望

情绪智力这一领域已经积累了不少研究,存在相对成熟的理论模型、较为客观的测量工具、明确的研究方法和规范。本研究对此进行了阶段性总结,但同时也存在有待改进之处:(1)情绪智力与心理健康某些相关方面关系的研究较少,得出的结果需要谨慎解释。为了调整样本量差异导致的结果的不稳定性,本研究采用随机模型进行估计,这虽在一定程度上避免了研究结果的偏倚,但仍要注意在后续研究中不同研究类型和样本量的平衡。(2)本研究采用了两两对比方式进行调节效应的事后比较,会在一定程度上增大α错误,这也应该是今后元分析方法着力改进的一个环节。(3)在对出版年代的调节效应进行检验时,还应该考虑出生年代组的影响,即对未成年人和成年人而言,可能存在不同的(出版)年代效应,但由于本研究中样本量的客观限制,没有对此进行讨论,有必要在今后的研究中继续探讨。(4)虽然在前言中提到了情绪智力与几种心理健康变量的理论上的可能关系,尤其论述了情绪智力对心理健康的预测作用,但后续讨论仅基于相关分析的结果,难以得出明确的因果结论,几者间的实际作用机制仍有待进一步验证。

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