［收稿日期］２０２１－０２－１８
［作者简介］朱从先（１９８３－），男，江苏宿迁人，讲师，主要研究方向为大学体育教育。
体育锻炼对大学生一般自我效能感的影响：动机的中介效应
朱从先
（南京农业大学体育部，江苏南京２１００９５）
［摘要］探讨体育锻炼对大学生一般自我效能感的影响，验证锻炼动机的中介效应和性别的调节效应。研究采用体育活动等级量表（ＰＡＲＳ－３）、体育锻炼动机量表（ＭＰＡＭ－Ｒ）、一般自我效能感量表（ＧＳＥＳ）对１０４９名大学生（男５７９人，女４７０人）进行问卷调查。研究显示：体育锻炼、锻炼动机与一般自我效能感间两两显著正相关；回归分析表明体育锻炼对锻炼动机和一般自我效能感回归效应显著，并分别解释变异的１．３％和６．２％；锻炼动机在体育锻炼基础上对一般自我效能感回归效应显著，在体育锻炼解释一般自我效能感时具备部分中介效应，其效应占总效应值的１４．１％；不同性别大学生在体育锻炼与一般自我效能感关系上存在差异。研究显示体育锻炼可以提升大学生的一般自我效能感，锻炼动机在其中起到了部分中介效应，性别在其中起到调节效应。
［关键词］体育锻炼；大学生；一般效能感；锻炼动机；中介效应
［中图分类号］Ｇ８０４．８    ［文献标识码］Ａ    ［文章编号］１６７１－５３３０（２０２１）０２－０１０７－０８
１　理论综述与研究目的
一般自我效能感（ＧｅｎｅｒａｌＳｅｌｆ－Ｅｆｆｉｃａｃｙ，
ＧＳＥ）是班杜拉社会认知理论的核心概念［１］
，指的
是个体对自己在组织、执行行动、达到目标的过程中的能力的判断和信念，主要作用是调控个体的
行为，具体表现为个体的自信心强弱［
２］
。高水平的ＧＳＥ促使人在各种活动中做出更多的努力并持之以恒，直到达到活动的目标；而低水平的ＧＳＥ的人在活动中遇到失败和挫折时，更易产生怀疑、
顾虑等情绪，普遍满足于平庸的成就［３］
。体育锻
炼的自我效能感和ＧＳＥ存在明显的正向关系，而提升体育锻炼的自我效能会增加青少年学生的身体活动量。近年来，随着体育锻炼积极心理学的发展，提升个体的Ｇ
ＳＥ成为促进个体健康发展的重要途径［
４－５］
。大学时期是心理发展的敏感时期，大学生的心理健康工作也是大学教育的一项重要工作，探讨提升ＧＳＥ对于大学生心理健康教育具有重要意义。一项最新的研究证实，提高青春期的女生参与体育锻炼自我效能感水平，会增加她们参与正规体育锻炼活动的比率，并能全面提高她们的体育锻炼水平，从而提升提高她们的
健康水平［６］
。
ＧＳＥ能通过动机的过程对个体发生作用［３］
，个体动机的强弱也会影响Ｇ
ＳＥ［７］
。动机是激发并维持一个人进行活动的心理动因或内部动力。既往研究中也显示，动机和ＧＳＥ两者存在较为密
切的关系［
８－９］
。体育锻炼动机是指推动人们进行体育锻炼的心理动因［１０］
。锻炼内部动机和外
部动机共存状态可以更好地促进体育锻炼，激发个体从事体育锻炼，从而对个体的运动情绪体验、
心理健康产生深远的影响［１１－１３］。锻炼动机相关
的议题也是当前我国锻炼心理学领域研究的热
点［１４］。
前期研究中发现体育锻炼对幸福感［１５］
、自尊水平［１６－１７］、自我观念和生活满意度［１８］
、人际信任［１９］、国家认同［１９］等个体和社会心态指标具有
促进作用。可以看出，体育锻炼是培育积极个体
和社会心态的重要手段和措施［２０］。早期的一项
准实验研究探讨了不同时间、不同强度的健美操锻炼对女大学生ＧＳＥ的影响，发现６０分钟中等
强度的健美操运动对提升ＧＳＥ的效果最佳［２１］。
已有研究对认识体育锻炼和Ｇ
ＳＥ的关系具有重大意义。但尚存在如下不足：１）缺乏人口统计学变量控制，已有研究较多笼统探讨２个核心变量间的关系，较少对人口统计学变量（如性别）加以控制，致使结论概括化，如从流行病学视角探讨ＧＳＥ与身体活动（ＰｈｙｓｉｃａｌＡｃｔｉｖｉｔｙ，ＰＡ）的关
系［２２］；２）ＧＳＥ影响因素众多［２］，忽视了体育锻炼
和ＧＳＥ的关系会因外界变量的介入而复杂化，即体育锻炼可以通过调节某种外界变量达到间接提升
ＧＳＥ的目的。
鉴于上述情况，本研究以横断面研究范式探究体育锻炼对ＧＳＥ的影响，并引入第三变量体育锻炼动机和性别，试图构建以体育锻炼行为为自变量，以一般自我效能感为因变量，尝试分析锻炼动机在自变量和因变量间的中介效应，分析性别在两变量间的调节效应（如图１），试图从结构层面揭示体育锻炼对ＧＳＥ的影响机制。基于此，研究构建假设模型并提出如下假设：Ｈ１：体育锻炼与锻炼动机显著正相关；Ｈ２：体育锻炼与ＧＳＥ显著正相关；Ｈ３：锻炼动机与ＧＳＥ显著正相关；Ｈ４：锻炼动机是体育锻炼和Ｇ
ＳＥ的一个中介变量；Ｈ５：性别是体育锻炼和ＧＳＥ的一个调节变量。本研究的目的是验证体育锻炼对ＧＳＥ的正向影响，探究动机和性别的不同影响机制，进而为大学生
的心理健康教育提供理论依据。
图１　研究假设模型图
２　对象与方法
２．１　研究对象
采用整抽样的方法，２０１８年３月份对南京市三所大学大一、大二本科生（南京农业大学、南京体育学院、三江学院）进行问卷调查，共调查１０８８份，其中有效问卷数据样本量为１０４９名，问卷有效率为９
６．４％。详见表１。表１　问卷收录情况男
女总计／占比大一２８９２９４５８３／５５．６％大二２９０１７６４６６／４４．４％
总计／占比
５７９／５５．２％
４７０／４４．８％
１０４９
２．２　工具
２．２．１　体育锻炼等级量表（ＰｈｙｓｉｃａｌＡｃｔｉｖｉｔｙＲａｔ ｉｎｇＳｃａｌｅ，ＰＡＲＳ－３）
体育锻炼等级量表（ＰＡＲＳ－３）是由日本学者桥本公雄编制，梁清德等人修订，从体育锻炼的强度、频率及一次锻炼的时间３个方面来考察体育锻炼量，并以此来衡量体育锻炼参与水平。体育锻炼量得分＝强度×（时间－１）×频率，每个方面分５个等级，以１～５记分。等级标准为：小锻炼量≤１９分，中等锻炼量２０～４２分，大锻炼量≥
４３分［２３］
。其结果为体育锻炼量的度量，一定程
度上反映了大学生的体育参与行为现状。２．２．２　体育锻炼动机量表（ＭｏｔｉｖｅｓｆｏｒＰｈｙｓｉｃａｌＡｃｔｉｖｉｔｉｅｓＭｅａｓｕｒｅ－Ｒｅｖｉｓｅｄ，ＭＰＡＭ－Ｒ）
Ｒｙａｎ等［２４］
编制的《体育锻炼动机量表》是研
究锻炼动机的常用量具。该量表是以认知评价理
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０１安阳师范学院学报                  ２０２１年
论和自我决定理论为基础设计的锻炼动机量表，共包括５个动机维度：促进健康、改善外貌，获得乐趣、提升能力和增进社交［１２］。为了更简便地测量锻炼动机，陈善平［２５］等把ＭＰＡＭ－Ｒ中文版精简为１５个题项的简化量表，本研究中运用的是动机量表的简化版。
２．２．３　一般自我效能感量表（ＧｅｎｅｒａｌＳｅｌｆ－Ｅｆｆｉ ｃａｃｙＳｃａｌｅ Ｓｃｈｗａｒｚｅｒ，ＧＳＥＳ）
一般自我效能感量表由Ｓｃｈｗａｒｚｅｒ等人编制［２６］。中文版由王才康等人进行翻译修订，并对其信效度进行检测，结果显示ＧＳＥＳ具有良好的信度，其内部一致性系数Ｃｒｏｎｂａｃｈɑ＝０．８７，重测信度为ｒ＝０．８３（ｐ＜０．００１），折半信度为ｒ＝０．８２（ｎ＝４０１，ｐ＜０．００１）［２７］。
内部一致性信度检测显示，总量表中的Ｃｒｏｎ ｂａｃｈ＇ｓα系数０．８９４，系数值越大提示内在一致性越强。既往研究认为，Ｃｒｏｎｂａｃｈ＇ｓα系数大于０．７，可认为条目之间的一致性较
好［２８］。折半信度系数为０．６７４。为保证单个测量工具和总量表的效度，对上述３个测量工具及其总量表分别进行探索性因子分析和验证性因子分析，分析数据结果具体见表２、表３。
表２　分量表和总量表的探索性因子分析结果
变量ＫＭＯＢａｒｔｌｅｔｔ－ｔｅｓｔｄｆｐ
ＧＳＥ０．９２０４００５．４２０６６０．０００
锻炼动机０．６０４１３８．３９８３０．０００
体育锻炼０．８７０２４８９．２５４１００．０００
总量表０．９０５６８９３．３４６１９００．０００
表３　分量表和总量表的验证性因子分析结果
变量ｘ２／ｄｆｄｆＲＭＳＥＡＧＦＩＡＧＦＩＮＦＩＲＦＩＩＦＩＴＬＩＧＳＥ１３．７９５４０．１４１０．８０８０．７２３０．８１５０．７７４０．８２７０．７８７动机２０．５８４５０．１７５０．９３７０．８１００．９５９０．９１８０．９６１０．９２１总量表６．３０５１６７０．０９１０．８３７０．７９６０．８４９０．８２８０．８７００．８５１
２．３　数据分析
采用ＳＰＳＳ２３．０及Ｐｒｏｃｅｓｓ宏程序进行数据处理。（１）运用相关分析探讨体育锻炼、锻炼动机及ＧＳＥ的相关性。（２）运用线性回归探讨体育锻炼对锻炼动机、ＧＳＥ的预测作用和锻炼动机对ＧＳＥ的预测作用。（３）采用方杰［２９］等的观点，利用Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ法分析体育锻炼对ＧＳＥ的间接影响效应，采用Ｐｒｏｃｅｓｓ模型４检验中介效应［３０］，将自变量（Ｘ）、因变量（Ｙ）、中介变量（Ｍ）依次选入相应选项框，设定ＢｏｏｔｓｔｒａｐＳａｍｐｌｅｓ＝５０００（即样本量＝５０００），取样方法为ＢｉａｓＣｏｒｒｅｃｔｅｄ（即偏差校正的非参数百分位法），置信区间为９５％，分组条件为Ｍｅａｎａｎｄ＋＼－ＳＤｆｒｏｍＭｅａｎ（即均值和均值加减１个标准差），检验水准α＝０．０５。（４）运用多元方差分析探讨性别的主效应，采用温忠麟等的观点［３１］，对性别的调节效应进行验证。
３　研究结果
３．１　共同方法偏差检验
采用程序控制和Ｈａｒｍａｎ单因素检验控制施测存在的共同方法偏差［３２］。程序控制：采用经典量具，量具经过语言体系和信效度监测工作；问卷设计，利用加粗、着重标注等方式，在填写过程中强调“调查只为科研使用，问卷结果只有研究者本人看到”；测量者为学生的体育教师，采用现场
答疑、当场回收的方式收集数据。Ｈａｒｍａｎ单因素检验：对所有题项（除人口统计学变量外）进行单因素未旋转探索性因子分析，结果提取了６个特征根值大于１的因子，最大因子的解释变异
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０
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第２期        　朱从先：体育锻炼对大学生一般自我效能感的影响：动机的中介效应
量为２３．４２％，小于标准临界值４０％。证实共同方法偏差不显著。
３．２　体育锻炼、锻炼动机对一般自我效能感的影响３．２．１　相关性分析
对体育锻炼、锻炼动机和ＧＳＥ进行Ｐｅａｒｓｏｎ双变量双侧相关检验。结果见表４，体育锻炼与ＧＳＥ显著正相关（ｒ＝０．２４８），体育锻炼与锻炼动机显著正相关（ｒ＝０．１１２），锻炼动机与ＧＳＥ显著正相关（ｒ＝０．３２４），由此验证假设Ｈ１、Ｈ２和Ｈ３不被拒绝。
表４　Ｐｅａｒｓｏｎ双变量双侧相关系数表
ＧＳＥ锻炼动机体育锻炼ＧＳＥ１
锻炼动机０．３２４  １
体育锻炼０．２４８  ０．１１２  １注：  表示在０．０１级别（双尾），相关性显著。
表５　各方程回归分析指数
拟合情况ＡＮＯＶＡ系数
Ｒ２调整后Ｒ２ＦＰＢＳＥβｔｐ方程（１）０．０６２０．０６０４２．００５０．００００．１３７０．０２１０．２４８６．４８１０．０００方程（２）０．０１３０．０１１８．１８４０．００４０．０２５０．００９０．１１２２．８６１０．００４
方程（３）０．１５１０．１４８５６．５５４０．００００．１１９０．０２００．２１５５．８４４０．００００．７６００．０９３０．３００８．１７２０．０００
３．２．２　回归分析
回归分析中方差检验显示，Ｐ值均显示小于０．０５，回归模型有效。方程（１）回归结果显示：体
育锻炼能显著正向预测ＧＳＥ（Ｆ＝４２．００５，Ｐ＜０．００１，解释了ＧＳＥ变异的６．２％）。方程（２）回归结果显示：体育锻炼能显著正向预测锻炼动机（Ｆ＝８．１８４，Ｐ＝０．０４０，解释了锻炼动机变异的１．３％）。方程（３）回归结果显示：自变量包括体育锻炼和锻炼动机，二者共同解释了ＧＳＥ变异的１５．１％（Ｆ＝５６．５５４，Ｐ＜０．００１）。总体来看，锻炼行为和动机均对ＧＳＥ的预测达到显著水平，从方程（１）发现，体育锻炼解释ＧＳＥ变异的６．２％，当方程（３）中锻炼动机介入后，体育锻炼对ＧＳＥ的变异增加到１５．１％，而此时体育锻炼对ＧＳＥ的回归系数有方程（１）的０．２４８降至０．２１５（β值），一方面说明锻炼动机能显著的预测ＧＳＥ，另一方面可以看出锻炼动机在体育锻炼与ＧＳＥ之间存在部分中介效应，但中介效应值需要进一步计算，将在３．３部分计算讨论。
表６　总效应、直接效应及中介效应分解表
效应值Ｂｏｏｔ标准误ＢｏｏｔＣＩ下限ＢｏｏｔＣＩ上限ｐ相对效应值总效应０．１２８０．０２２０．０８４０．１７００．０３１
直接效应０．１１００．０２１０．０６８０．１５００．０００８５．９％动机的中介效应０．０１８０．００８０．００３０．０３５０．０００１４．１％
３．３　锻炼动机中介效应检验
采用Ｈａｙｅｓ编制的ＳＰＳＳ宏中的Ｍｏｄｅｌ４（简单中介模型）［３０］，在控制诸如性别和年级等调节变量的情况下对锻炼动机在体育锻炼与ＧＳＥ之间的中介效应进行检验。结果表明，体育锻炼对ＧＳＥ影响的直接效应及锻炼动机的中介效应的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ９５％置信区间的上下限内不包括０，这表明体育锻炼不仅可以直接预测ＧＳＥ，而且能够
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通过锻炼动机的中介作用预测ＧＳＥ。直接效应（０．１１０）和中介效应（０．０１８）分别占总效应（０．１２８）的８５．９％、１４．１％。３．４　性别的调节效应验证３．４．１　主效应检验
表７　性别变量的主效应检验
自变量因变量男：Ｍ±ＳＤ女：Ｍ±ＳＤ自由度均方ＦＰＲ２
性别体育锻炼２５．４３±１８．８９２１７．１５±１５．３９９１１０９７１．１１８３７．０１
９０．００００．０５５锻炼动机２０．６１±４．１８５２０．２６±３．５１１１１９．２３６１．２９２０．２５６０．００２ＧＳＥ３８．２６±９．９１８３５．７４±９．４７９１１０１８．４６５１０．８２７０．００１０．０１７
  为验证Ｈ５，将性别设为自变量，以体育锻炼，锻炼动机和ＧＳＥ为因变量进行多元方差分析（ＭＡＮＯＶＡ）。性别组间方差分析显示见表７。体育锻炼的性别主效应显著（Ｆ＝３７．０１９，ｐ＝０．０００），可以解释变异的５．５％；锻炼动机的性别主效应不显著（ｐ＞０．０５），因此无法构建以性别变量为主的有调节的中介效应模型；ＧＳＥ的性别主效应显著（Ｆ＝１０．８２７，ｐ＝０．００１），并解释变异的１．７％。多重比较显示：男生的体育锻炼（Ｍ＝２５．４３）和ＧＳＥ（Ｍ＝３８．２６）均显著高于女生（Ｍ体育锻炼＝１７．１５，ＭＧＳＥ＝３５．７４）。
表８　以性别分组回归分析表
性别Ｒ２调整后Ｒ２ＦＢＳＥβｔｐ
男０．０５００．０４７１６．４４００．１１７０．０２９０．２２３４．０５５０．０００
女０．０５４０．０５１１８．３７４０．１４３０．０３３０．２３２４．２８６０．０００
以体育锻炼为自变量，ＧＳＥ为因变量
３．４．２　调节效应检验
根据温忠麟等的观点［３１］，调节效应检验时，
如果自变量是连续变量，调节变量是分类变量，则
在验证调节效应时应采取分组回归的方法，若回
归系数的差异显著，则调节效应显著，回归分析如
表８。利用ｆｉｓｈｅｒＺ检验回归系数的差异，具体公
式如下：
Ｚ＝ｂ
１
－ｂ
２ＳＥ２
１
＋ＳＥ
槡２２
其中ｂ为回归方程中自变量所对应的系数，即回归方程中的β值。使用公式辅助以回归计算数据得出｜Ｚ｜＝０．２０５＜１．９６，故拒绝原假设，认为回归系数差异显著，即性别的调节效应显著。
４　讨论
本研究探究了体育锻炼、锻炼动机和ＧＳＥ三者之间的作用机制，并引入调节变量性别，以探求体育锻炼对大学生ＧＳＥ的影响。相关性分析和回归分析验证了研究假设Ｈ１、Ｈ２和Ｈ３不被拒绝。１）体育锻炼可以显著预测锻炼动机。该结果也进一步验证了体育锻炼的动机理论，锻炼动机理论的核心观点之一就在于激发和鼓励更多人的参与体育锻炼［３３］。２）锻炼动机可以显著预测ＧＳＥ。该结果与前期的结果一致，一项最新的研究发现，尽管不同性别的大学生主要锻炼动机侧向（内部动机和外部动机）不同，但无论男女大学生其锻炼动机越高，ＧＳＥ较高［３４］。上述结果产生的原因可能是由于自我效能的作用机制产生的，自我效能的提出者班杜拉认为，自我效能通过动机的过程对个体发生作用［２－３］，当人们在某项工作中有较强的动机时，就会表现出更强的自我效能，就会促成对工作的认真程度；反之则会出现负面的情况［３５］。
bootstrap检验方法相关性分析和回归分析以及锻炼动机的中介效应检验结果显示，研究假设Ｈ４不被拒绝。体
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第２期        　朱从先：体育锻炼对大学生一般自我效能感的影响：动机的中介效应