1. 引言

大学生大多处于身心发展和变化最为显著的青春期，同时也是人格发展和世界观形成的关键时期。在大学阶段，学生的自我同一性还需要不断完善，他们的社会适应能力和应对压力的能力相对较低，容易受到外界环境的影响，同时大学生需要面临诸如就业、考研等多方面的压力，这些压力容易导致他们出现情绪问题(杨洁，2023)。在多种情绪问题中，抑郁是研究者关注的一个重点。抑郁是一种常见的负性情绪，表现为持续的心境低落、兴趣和快感缺失、精力减退和自我评价低等，长时间处于抑郁状态甚至会导致心理障碍的发生(温岚等，2010；李厅，2016)。目前，研究者针对大学生抑郁进行了大量的横断研究，目的在于了解大学生抑郁的现状、前因或后效。然而这些研究都是在某一时间针对某一地区的大学生进行调查，随着社会的飞速发展和竞争压力的增加，“中国大学生的抑郁是否逐年发生变化”这一问题的答案我们尚不得知，因此本研究采用横断历史研究法探究大学生抑郁随年代的变化情况。该方法最初由美国学者Twenge在实证研究中使用(Twenge, 2001, 2011)，国内的辛自强等人首先将这种方法运用于大学生和青少年群体心理指标随年代纵向变迁的实证研究中(辛自强，张梅，2009；辛自强等，2011)。目前研究者使用的测量抑郁的问卷多数为Beck抑郁问卷(BDI)和流调中心用抑郁量表(CES-D)两种，本研究将使用这两种问卷的研究作为子研究的独立编码，通过分析子研究的结果，明确不同工具得出的抑郁变化趋势有无差异。

此外，有研究指出，女性患任何一类亚型抑郁障碍的终身患病率和近12月患病率均高于男性(Lu et al., 2021)，但也有研究者认为，性别因素对个体心理健康影响甚微(Hyde, 2014)。因此，本研究拟通过横断历史研究法探究大学生抑郁随年代变化的性别差异，同时使用一般元分析的方法探究不同性别大学生抑郁水平的差异。

2. 研究方法

2.1. 研究工具

1) Beck抑郁问卷(BDI)：由Beck编制，杨文辉等人翻译修订，共21个题目，采用0~3四级评分，得分越高表示抑郁越严重(杨文辉等，2012)；2) 流调中心用抑郁量表(CES-D)：由Radloff编制，章婕等人修订，共20个条目，采用0~3四级评分，得分越高说明抑郁越严重(章婕等，2010)。在前人的研究中，这两个量表的信效度均良好(张晴晴等，2022；吴才智等，2020；刘慧琴等，2018)，本研究以两个量表的总分作为衡量大学生抑郁水平的重要指标，并比较基于不同量表得到的研究结果是否一致。

2.2. 文献收集标准

参考以往横断历史研究(辛素飞等，2018)中筛选文献的方法，本文制定如下标准用以筛选文献：研究采用BDI/CES-D量表；研究对象为中国内地的本科生；文献中报告均值、标准差、样本量；文献收集截至2023年10月底；如果作者用同一样本数据发表多篇文章，选用发表最早的一篇；测试时间不是特殊时期(如：考试周、期末)。不符合上述条件的文献予以剔除。

2.3. 文献检索

在中国知网、万方、Elsevier数据库中，分别以“大学生”、“抑郁”、“抑郁情绪”、“College students”、“Depressed”等词汇进行全文检索。初步检索到文献1465篇，经排除后最终得到符合条件的文献71篇，分别为2005~2023年间采用BDI问卷研究的文献25篇，2005~2023年间采用CES-D问卷研究的文献46篇。参照以往横断历史研究的惯例(辛素飞等，2021)，除了标注出数据收集年份的文献，其余文献数据收集年份均按照“发表年代减去两年”的方式得到。所以本研究的年代跨度为2003~2021年，共19年。共纳入47,776名被试。

2.4. 文献库建立与内容编码

参考以往的研究(辛素飞等，2018)，文献库中录入每篇文献的发表年份、样本量等。同时，对未报告总研究数据但提供了子研究数据(如：只报告不同性别大学生抑郁的均值)的文献，按照式(1)和式(2)计算得来总研究数据( $\bar{x}$ 代表合成后的平均数； $S_T$ 代表合成后的总标准差； $n_i$ 代表子研究的样本量； $x_i$ 代表子研究的平均数；s_i代表子研究的标准差)。对于追踪数据来说，为避免数据重复录入，随机选用某一年的数据录入。各年代文献信息与相关数据见表1。

$\bar{x}={\displaystyle \sum x_i{n}_i}/{\displaystyle \sum n_i}$ (1)

$S_T=\sqrt{\left[n_i{s}_i^2+{\displaystyle \sum n_i}\left(x_i-{\bar{x}}_i\right)\right]/{\displaystyle \sum n_i}}$ (2)

Table 1. Distribution of literature over time in cross-temporal meta-analysis

表1. 横断历史研究所用文献历年分布情况

3. 结果分析

3.1. 大学生抑郁水平的年代差异

为考察大学生抑郁随年代如何变化，本研究以年代为横坐标，以BDI总分和CES-D总分分别为纵坐标绘制散点图(图1、图2)。BDI总分与年代间的散点图显示：随着年代的增加，抑郁得分呈下降趋势；CES-D总分与年代间的散点图显示：随着年代的增加，抑郁得分呈下降趋势。

Figure 1. Changes in BDI scores over year

图1. BDI得分随年代的变化

Figure 2. Changes in CES-D scores over year

图2. CES-D得分随年代的变化

与此同时，将年代分别与BDI和CES-D总分作相关分析，结果如表2所示。结果表明，BDI和CES-D总分均与年代呈现显著负相关(P < 0.001)。此外，为确定大学生抑郁与年代之间的关系，将年代作为自变量，BDI和CES-D得分为因变量，进行一元回归分析。结果表明：年代对大学生BDI和CES-D得分均具有负向预测作用。因此可以认为，随着年代的增加，我国大学生抑郁得分呈现逐渐下降的趋势，即大学生抑郁的总体水平逐年向好。

Table 2. Generational correlations and regression coefficients of college student depression measured using different instruments

表2. 使用不同工具测得的大学生抑郁与年代间的相关及回归系数表

注：^***P < 0.001，R²为决定系数。

3.2. 大学生抑郁水平随年代的变化量

首先，以年代为自变量，BDI和CES-D得分为因变量，同时对样本量进行加权建立回归方程y = Bx + C (其中B为未标准化的回归系数，x为年代，C为常数项，y为各因子平均数)。其次，分别把2003和2021代入回归方程即可预测到2003年及2021年的平均分M₂₀₀₃、M₂₀₂₁。最后，计算d值，即用M₂₀₂₁减去M₂₀₀₃，再除以19年间的平均标准差M_SD。结果如表3所示，从d值可以看出，2003年~2021年之间，我国大学生在BDI上的得分平均下降了0.38个标准差，我国大学生在CES-D上的得分平均下降了0.43个标准差。根据Cohen对效应量大小的区分标准(Cohen, 1992)，两量表测得的抑郁得分随年代的变化幅度均属于小效应，这说明我国大学生抑郁水平随年代增长逐渐降低，但变化幅度属于小效应，速率较缓慢。

Table 3. Changes in college student depression

表3. 大学生抑郁的变化量

3.3. 大学生抑郁水平随年代变化的性别差异

对报告了不同性别大学生抑郁的文献同样进行了横断历史研究，从d值可以看出，2003~2021年之间男生和女生的BDI得分分别下降了1.85和0.58个标准差，男生和女生的CES-D得分分别下降了0.45和0.11个标准差，使用两个工具测得的数据均表明，与女生相比，男生抑郁水平下降的趋势更为明显，详见表4。虽然男生的抑郁随年代的变化更显著，但为探究这一时期男生与女生抑郁水平有无差异，根据一般元分析的方法计算每年有对应数据的平均效果量 $\bar{d}$ (男生组为控制组，女生组为实验组)，详见式(3)~(6) (n_e代表男生的样本量，n_c代表女生的样本量；S_e代表男生样本的标准差，S_c代表女生样本的标准差；SD代表两组的合成标准差；M代表男女大学生抑郁均值；W_i代表各研究权数；N_i代表各研究样本量；d代表每一篇文献的效果量)，结果如表4所示，根据Cohen的标准(Cohen, 1992)，BDI和CES-D得分的性别差异的平均效果量均为小效应以下，这说明男女大学生在抑郁水平上的差异无统计学意义。

Table 4. Average effect size of gender differences in college student depression

表4. 大学生抑郁水平性别差异的平均效果量

$\bar{d}={\displaystyle \sum W_i{d}_i}/{\displaystyle \sum W_i}$ (3)

$W_i=2N_i/\left(8+d_i^2\right)$ (4)

$d=\left(M_{男}-M_{女}\right)/SD$ (5)

$SD=\sqrt{\left[\left(n_e-1\right)S_e^2+\left(n_c-1\right)S_c^2\right]/\left(n_e+n_c-2\right)}$ (6)

4. 讨论

4.1. 大学生抑郁水平的整体变化状况

本研究发现，使用不同工具(BDI, CES-D)测得的大学生抑郁得分均与年代呈负相关，抑郁得分随年代的变化幅度均属于小效应。也就是说，这十九年来，我国大学生的抑郁水平呈现出随年代逐渐下降的趋势，这与以往的研究结果一致(辛自强，池丽萍，2020；辛素飞，刘丽君，2019；辛自强等，2012)。例如，辛自强等人针对大学生心理健康变迁的研究中指出，大学生的抑郁得分从1986~2010年下降了0.60个标准差，变化的幅度属于中等水平(辛自强等，2012)。但此结果与其他横断历史研究得出的抑郁水平逐年上升这一结论不相符(王金睿等，2022；刘福荣等，2020)，结果存在差异的原因可能在于两方面。其一，其余研究的对象都是中学生，面临中考和高考导致该年龄段的青少年相较大学生有更沉重的学习压力；其二，将如今大学生抑郁水平与以往常模进行比较。以CES-D为例，多数研究以原编制者Radloff划定的16分为界，但有研究指出，在我国采用16分为界可能偏低(章婕等，2010)，所以与16分作比较对大学生抑郁作出的评价不甚恰当。近年来，国家针对大学生心理健康出台了一系列政策，如中共教育部党组(2018)印发的《高等学校学生心理健康教育指导纲要》中提到：心理健康是高校人才培养体系的重要组成部分，对学生的心理健康问题要及时关注并采取恰当的措施。在一系列类似政策的推动下，高校逐渐重视心理健康。此外，高校中开展心理健康讲座、设立心理咨询组织、强调辅导员与学生沟通等措施很大程度上避免和克服了大学生可能产生的心理问题，对干预大学生抑郁有一定作用。此外，这也与大学生抑郁症日益受到社会的广泛关注有关。应用问卷调查的方式对大学生的心理健康水平进行筛查，对存在心理健康问题的大学生进行早期识别与早期干预，可以有效降低大学生心理疾病和不良事件的发生率。

4.2. 大学生抑郁水平随年代变化的性别差异

本研究对不同性别大学生抑郁的变迁进行横断历史研究。结果发现，无论使用BDI还是CES-D作为测量工具，与女生相比，男生抑郁得分下降的趋势都更为明显。这可能与男生在就业中逐渐增加的竞争优势有关，有研究指出，女性就业时在机会、待遇与培训等方面都较男生处于劣势(林子歆等，2020)。此外，一般元分析的结果还发现，大学生抑郁性别差异的平均效果量低于小效应。也就是说，男生与女生在抑郁水平上的差异并不显著，这与前人的研究结论相符(张芮等，2020；雷晓盛等，2017)。究其原因，可能是在大学环境中，男女学生的生活条件相似(如考试、经济条件、住宿条件、同学关系等)，因此，性别与抑郁之间的关系并不明显。但也有研究认为，抑郁与女性气质关联较为密切(Lin et al., 2017)，未来可对抑郁的性别差异问题作进一步探讨。

4.3. 本研究的局限性

本研究只是选取本科生作为研究对象，其他群体是否会得到相同结果有待验证。此外，本研究的结论都是基于BDI、CES-D两个测量工具得出的，但实践中仍存在抑郁自评量表(SDS)等其他测量工具，将来可以对使用这些工具的文献进行横断历史研究，以检验本研究的结果。

基金项目

2023年国家社会科学基金项目：青少年抑郁发生的社会生态风险机制研究(23BSH142)。

NOTES

^*通讯作者。

参考文献