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摘要：为研究中小学生运动习惯与智能手机成瘾的关系，考察坚毅的中介作用，为减少中小学生智能手机成瘾问题的发生提出建议，在2019年4月抽取河南省12所中小学、初中和高中生3087人为研究对象，采用问卷调查方式测查人口学变量、运动习惯、坚毅和智能手机成瘾情况，采用Mplus软件进行中介效应分析。结果：中小学生运动习惯与智能手机成瘾呈负相关，运动习惯与坚毅呈正相关，坚毅与智能手机成瘾呈负相关;三个学段的中介效应分析显示，坚毅在运动习惯和智能手机成瘾之间均具有中介作用;多组比较结果显示，运动习惯对坚毅的作用在三个学段间等价，坚毅对智能手机成瘾的作用在三个学段间不等价。结论：中小学生运动锻炼越频繁，其坚毅水平越高，智能手机成瘾程度越低。
关键词：运动习惯;坚毅;智能手机成瘾;中小学生
中图分类号：G44 文献标识码：A 文章编号：1671-2684（2021）21-0013-07
一、问题提出
智能手机成瘾是一种在社会信息化背景下产生的新型行为成瘾，主要表现为过度、失控的手机使用行为及其引发的社会功能受损等[1]。智能手机成瘾个体的焦虑、抑郁、孤独等心理问题存在正向关联[2-4]，并可能导致人际关系、主观幸福感、学业成就和生活满意度的降低[5-6]。当前，中小学生智能手机成瘾问题受到全社会的广泛关注，教育部将手机管理作为中小学“五项管理”之一，专门印发通知加强中小学生手机管理工作。通知要求中小学校通过心理辅导等多种形式加强教育引导，使学生科学理性对待并合理使用手机。对于预防和干预智能手机成瘾的方法，有研究者发现运动干预具有积极的效果：对运动干预智能手机成瘾的随机对照研究进行元分析发现，运动干预对智能手机成瘾具有良好的干预效果[7]。
关于运动干预降低智能手机成瘾的作用机制，目前尚不清楚。传统观点如替代假说（Displacement hypothesis）基于个体时间有限性这一原则，提出个体从事体育运动的时间增加，就会挤占使用电子设备的时间，进而降低智能手机成瘾的程度[8]。新近关于网络使用障碍的理论模型，如个体-情绪-认知-执行交互模型（Interaction of person-affect-cognition-execution model of specific Internet-use disorder，I-PACE model）则认为，个体的核心特征（如人格特征、社会认知、心理问题等）是产生网络使用障碍的远端因素，网络使用行为的失控则是网络使用障碍的核心表现[9]。坚毅是一种人格特质，表现为个体对目标的持久兴趣和长期不懈的努力，以及个体为实现长远目标而排除其他干扰[10]。坚毅与个体的学业成就、工作绩效和积极情绪存在正相关[10-11]。以往研究发现，经常从事运动锻炼的个体坚毅水平更高，而高坚毅水平的运动员也更可能积极参与日常训练并获得更高的運动技能[12-13]。坚毅与网络和技术成瘾问题则存在负向关联，坚毅水平高的个体社交媒体成瘾和网络成瘾的程度均更低[14-15]。因此，经常参加体育运动的个体既可能因时间有限而减少使用智能手机的时间，进而防止智能手机成瘾，也可能通过体育锻炼提升坚毅水平，进而为了实现学业成功等长远目标抵制手机的干扰。综上，本研究在不同学段学生群体中考察运动习惯、坚毅和智能手机成瘾的关系，探讨体育运动影响智能手机成瘾的机制，检验坚毅的中介作用，为学校体育和心理健康教育提供启示与建议。
二、研究方法
（一）研究对象
在河南省的三个城市抽取城市学校6所、乡镇学校3所、农村学校3所，在学校内部以班级为单位随机整群抽样，于2019年4月发放问卷3367份，回收3249份，回收率为96.50%。剔除部分关键变量作答不完整或有明显规律的虚假、不努力作答问卷，最终有效问卷3087份，有效率为95.01%。其中小学生1426人（平均年龄9.99±0.68岁，男生占比50.98%）、初中生1176人（平均年龄13.51±0.50岁，男生占比52.81%）、高中生485人（平均年龄16.03±0.48岁，男生占比44.95%）。每名学生的一位家长（母亲占比62.82%）完成了学生成长背景调查问卷。本研究的施测方式是以整个班级为单位集体施测。调查前，主试向被试说明调查目的和内容，承诺调查结果的保密性，说明调查结果与个人成绩无关，并获得被试的口头知情同意。随后，发放问卷并在作答完毕后当场回收。调查后，邀请一位了解被试成长背景的监护人填写家长问卷，并获得监护人的书面知情同意。
（二）研究工具
1.家庭社会经济地位指数（Index of Socioeconomic Status）
本研究要求学生家长分别报告学生父母的受教育程度（采用5点计分，“初中及以下”“高中/中职”“大专/高职”“本科”“硕士及以上”分别计1～5分），并报告家庭年收入（采用10点计分，从“30000元以下”～“1000001元以上”分别计1～10分）。采用Li等[16]的计算方法，将父亲受教育程度、母亲受教育程度和家庭年收入先分别标准化再求均分，把均分作为学生的家庭社会经济地位指数，分数越高则家庭社会经济地位越高。
2. 运动习惯
采用中国疾病预防控制中心在“中国城市青少年健康相关/危险行为调查”中所使用的题目[17]，要求被试回答“在过去的7天里，有几天你至少运动了60分钟（如步行、跑步、打篮球、游泳、骑车、拖地等任何活动）”。该问题采用8点计分，“0～7天”分别计0～7分，分数越高则运动习惯越好。
3. 简式坚毅量表（Short Grit Scale，Grit-S）
采用达克华斯（Duckworth）和昆恩（Quinn）[18]编制的简式坚毅量表，含两个维度：努力持久性和兴趣一致性。本研究采用Li等[19]翻译的中文版，共8题，采用5点计分，从“一点也不像我”～“非常像我”分别计1～5分，分数越高则坚毅水平越高。以往研究表明该量表在中国群体中具有良好的信效度，在本研究中的Cronbach α系数为0.721，CFI=0.959，TLI=0.939，RMSEA=0.058。 4. 青少年智能手机成瘾量表（Smartphone Addiction Proneness Scale，SAPS）
基姆（Kim）等[20]根据已有的网络成瘾量表和手机成瘾量表，编制了适用于青少年的智能手机成瘾量表，含四个维度：生活妨碍、虚拟生活、戒断反应和耐受性。该量表中文版在中小学生群体具有良好的信效度[5]，共16题，采用4点计分，从“很不同意”～“很同意”分别计1～4分，分数越高则智能手机成瘾程度越高。该量表在本研究中的Cronbach α系数为0.943，CFI=0.933，TLI=0.917，RMSEA=0.064。
（三）統计方法
采用SPSS 25.0进行数据的录入、整理以及变量的描述性统计、相关分析和差异检验;采用Mplus 7.11，使用Bootstrap方法进行中介效应检验。
（四）共同方法偏差的控制
采取两个步骤控制并检验共同方法偏差问题[21]：一是通过部分项目反向计分在施测过程中控制可能产生的共同方法偏差;二是使用 Harman 单因素检验法对数据的共同方法偏差进行检验。结果表明，第一个公因子解释的总方差为28.12%，小于临界值40%。因此，本研究数据的共同方法偏差问题不严重。
三、研究结果
（一）描述性统计、相关分析结果及运动习惯、坚毅和智能手机成瘾的学段间差异
对本研究中拟纳入的控制变量（年龄、社会经济地位）和运动习惯、坚毅、智能手机成瘾进行相关分析，发现年龄与运动习惯、坚毅呈负相关（r分别为-0.06，-0.32），与智能手机成瘾呈正相关（r=0.39）;社会经济地位与运动习惯、坚毅呈正相关（r值分别为0.05，0.10），与智能手机成瘾呈负相关（r=-0.19）;运动习惯与坚毅呈正相关（r=0.23）;智能手机成瘾与运动习惯、坚毅呈负相关（r值分别为-0.14，-0.46）。具体结果见表1。
以学生学段为自变量，运动习惯、坚毅和智能手机成瘾得分为因变量，采用Welch和Tamhane’s T2方法（该方法在样本不满足方差齐性假设且各组样本量不等情况下较为稳健）进行单因素方差分析和事后检验。结果发现，不同学段学生运动习惯得分有显著差异（Welch=30.48，p
关键词：运动习惯;坚毅;智能手机成瘾;中小学生
中图分类号：G44 文献标识码：A 文章编号：1671-2684（2021）21-0013-07
一、问题提出
智能手机成瘾是一种在社会信息化背景下产生的新型行为成瘾，主要表现为过度、失控的手机使用行为及其引发的社会功能受损等[1]。智能手机成瘾个体的焦虑、抑郁、孤独等心理问题存在正向关联[2-4]，并可能导致人际关系、主观幸福感、学业成就和生活满意度的降低[5-6]。当前，中小学生智能手机成瘾问题受到全社会的广泛关注，教育部将手机管理作为中小学“五项管理”之一，专门印发通知加强中小学生手机管理工作。通知要求中小学校通过心理辅导等多种形式加强教育引导，使学生科学理性对待并合理使用手机。对于预防和干预智能手机成瘾的方法，有研究者发现运动干预具有积极的效果：对运动干预智能手机成瘾的随机对照研究进行元分析发现，运动干预对智能手机成瘾具有良好的干预效果[7]。
关于运动干预降低智能手机成瘾的作用机制，目前尚不清楚。传统观点如替代假说（Displacement hypothesis）基于个体时间有限性这一原则，提出个体从事体育运动的时间增加，就会挤占使用电子设备的时间，进而降低智能手机成瘾的程度[8]。新近关于网络使用障碍的理论模型，如个体-情绪-认知-执行交互模型（Interaction of person-affect-cognition-execution model of specific Internet-use disorder，I-PACE model）则认为，个体的核心特征（如人格特征、社会认知、心理问题等）是产生网络使用障碍的远端因素，网络使用行为的失控则是网络使用障碍的核心表现[9]。坚毅是一种人格特质，表现为个体对目标的持久兴趣和长期不懈的努力，以及个体为实现长远目标而排除其他干扰[10]。坚毅与个体的学业成就、工作绩效和积极情绪存在正相关[10-11]。以往研究发现，经常从事运动锻炼的个体坚毅水平更高，而高坚毅水平的运动员也更可能积极参与日常训练并获得更高的運动技能[12-13]。坚毅与网络和技术成瘾问题则存在负向关联，坚毅水平高的个体社交媒体成瘾和网络成瘾的程度均更低[14-15]。因此，经常参加体育运动的个体既可能因时间有限而减少使用智能手机的时间，进而防止智能手机成瘾，也可能通过体育锻炼提升坚毅水平，进而为了实现学业成功等长远目标抵制手机的干扰。综上，本研究在不同学段学生群体中考察运动习惯、坚毅和智能手机成瘾的关系，探讨体育运动影响智能手机成瘾的机制，检验坚毅的中介作用，为学校体育和心理健康教育提供启示与建议。
二、研究方法
（一）研究对象
在河南省的三个城市抽取城市学校6所、乡镇学校3所、农村学校3所，在学校内部以班级为单位随机整群抽样，于2019年4月发放问卷3367份，回收3249份，回收率为96.50%。剔除部分关键变量作答不完整或有明显规律的虚假、不努力作答问卷，最终有效问卷3087份，有效率为95.01%。其中小学生1426人（平均年龄9.99±0.68岁，男生占比50.98%）、初中生1176人（平均年龄13.51±0.50岁，男生占比52.81%）、高中生485人（平均年龄16.03±0.48岁，男生占比44.95%）。每名学生的一位家长（母亲占比62.82%）完成了学生成长背景调查问卷。本研究的施测方式是以整个班级为单位集体施测。调查前，主试向被试说明调查目的和内容，承诺调查结果的保密性，说明调查结果与个人成绩无关，并获得被试的口头知情同意。随后，发放问卷并在作答完毕后当场回收。调查后，邀请一位了解被试成长背景的监护人填写家长问卷，并获得监护人的书面知情同意。
（二）研究工具
1.家庭社会经济地位指数（Index of Socioeconomic Status）
本研究要求学生家长分别报告学生父母的受教育程度（采用5点计分，“初中及以下”“高中/中职”“大专/高职”“本科”“硕士及以上”分别计1～5分），并报告家庭年收入（采用10点计分，从“30000元以下”～“1000001元以上”分别计1～10分）。采用Li等[16]的计算方法，将父亲受教育程度、母亲受教育程度和家庭年收入先分别标准化再求均分，把均分作为学生的家庭社会经济地位指数，分数越高则家庭社会经济地位越高。
2. 运动习惯
采用中国疾病预防控制中心在“中国城市青少年健康相关/危险行为调查”中所使用的题目[17]，要求被试回答“在过去的7天里，有几天你至少运动了60分钟（如步行、跑步、打篮球、游泳、骑车、拖地等任何活动）”。该问题采用8点计分，“0～7天”分别计0～7分，分数越高则运动习惯越好。
3. 简式坚毅量表（Short Grit Scale，Grit-S）
采用达克华斯（Duckworth）和昆恩（Quinn）[18]编制的简式坚毅量表，含两个维度：努力持久性和兴趣一致性。本研究采用Li等[19]翻译的中文版，共8题，采用5点计分，从“一点也不像我”～“非常像我”分别计1～5分，分数越高则坚毅水平越高。以往研究表明该量表在中国群体中具有良好的信效度，在本研究中的Cronbach α系数为0.721，CFI=0.959，TLI=0.939，RMSEA=0.058。 4. 青少年智能手机成瘾量表（Smartphone Addiction Proneness Scale，SAPS）
基姆（Kim）等[20]根据已有的网络成瘾量表和手机成瘾量表，编制了适用于青少年的智能手机成瘾量表，含四个维度：生活妨碍、虚拟生活、戒断反应和耐受性。该量表中文版在中小学生群体具有良好的信效度[5]，共16题，采用4点计分，从“很不同意”～“很同意”分别计1～4分，分数越高则智能手机成瘾程度越高。该量表在本研究中的Cronbach α系数为0.943，CFI=0.933，TLI=0.917，RMSEA=0.064。
（三）統计方法
采用SPSS 25.0进行数据的录入、整理以及变量的描述性统计、相关分析和差异检验;采用Mplus 7.11，使用Bootstrap方法进行中介效应检验。
（四）共同方法偏差的控制
采取两个步骤控制并检验共同方法偏差问题[21]：一是通过部分项目反向计分在施测过程中控制可能产生的共同方法偏差;二是使用 Harman 单因素检验法对数据的共同方法偏差进行检验。结果表明，第一个公因子解释的总方差为28.12%，小于临界值40%。因此，本研究数据的共同方法偏差问题不严重。
三、研究结果
（一）描述性统计、相关分析结果及运动习惯、坚毅和智能手机成瘾的学段间差异
对本研究中拟纳入的控制变量（年龄、社会经济地位）和运动习惯、坚毅、智能手机成瘾进行相关分析，发现年龄与运动习惯、坚毅呈负相关（r分别为-0.06，-0.32），与智能手机成瘾呈正相关（r=0.39）;社会经济地位与运动习惯、坚毅呈正相关（r值分别为0.05，0.10），与智能手机成瘾呈负相关（r=-0.19）;运动习惯与坚毅呈正相关（r=0.23）;智能手机成瘾与运动习惯、坚毅呈负相关（r值分别为-0.14，-0.46）。具体结果见表1。
以学生学段为自变量，运动习惯、坚毅和智能手机成瘾得分为因变量，采用Welch和Tamhane’s T2方法（该方法在样本不满足方差齐性假设且各组样本量不等情况下较为稳健）进行单因素方差分析和事后检验。结果发现，不同学段学生运动习惯得分有显著差异（Welch=30.48，p