学术研究 | 多因素影响下的大学校园绿地访问行为对情绪的调节作用研究——以北京市三所大学为例

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| 第9期

| 学术研究

| 绿地健康效益

（原文登载于《风景园林》杂志，2018年第3期，第46-52页）

作者：刘畅 李树华* 陈松雨

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李树华 | 清华大学建筑学院景观学系教授，博士生导师，建筑学院绿色疗法与康养景观研究中心主任

／研究方向为园艺疗法与康复景观、植物景观与生态修复等／

刘畅 | 清华大学建筑学院景观学系博士研究生

／研究方向为风景园林对公共健康的影响与响应／

陈松雨 | 清华大学建筑学院景观学系硕士生

／研究方向为康复景观／

摘要：基于对北京3所高校的在校大学生（n=609）的调查数据，通过相关分析发现校园绿地访问行为对大学生的情绪具有调节作用，并主要体现在对积极情绪的调节；通过多元线性回归分析发现，在控制了“人口学特征”、“潜在动机”、“环境认知”、“环境特征”的基础上，绿地访问行为仍然对积极情绪的提升具有促进作用（⊿R2=0.023）；校园绿地访问行为受多重因素影响，“潜在动机”最主要，对访问频率、访问平均时长、活动类型都有较高影响，此外“环境特征”对访问频率影响较大，而访问时长和在活动类型则受“人口学特征”影响较多；基于上述结论，对以促进健康为导向的大学校园绿地规划设计提出了建议。关键词：风景园林；情绪调节；校园绿地；问卷调查；相关分析；多元线性回归

Abstract: Based on the survey data of the students (n=609) from three universities in Beijing, the article found that visiting Campus Green Space do have regulation effects on emotions, mainly onpositive emotions by correlation analysis. In the multiple linear regression analysis, campus green space visiting behavior do make contribution to promote Positive Affects under the control of demographic characteristics, latentmotivation, environmental cognition and environmental characteristics (⊿R2=0.023).Campus green space visiting behavior is motivated and regulated by multiplefactors, of which, latent motivation take the first place. Beyond that,visiting frequency is mainly influenced by campus planning characteristics, while visiting duration and main activities are more connected to demographic characteristics. Based on above, suggestions of building health-beneficial campus green space are put forward.

Keywords: landscape architecture; emotion regulation; campus green space; questionnaire; correlation analysis; multiplelinear regression

1 问题的提出

根据发展心理学的观点，大学生（通常年龄是 18~25 岁）处于青春期中后期与成年早期，是青少年向成人的过渡阶段^[1]。这一时期，大学生需要完成从原生家庭独立、建立自我发展的目标、建立亲密关系等多项任务，并迅速适应学习方式、生活方式、发展目标、自身角色、人际关系等一系列转变，为迈向成人世界做好准备。突如其来的变化与压力极易诱发自卑、焦虑、愤怒、抑郁、嫉妒等不良情绪，极大地损害了大学生的心理健康与身体健康^{[2, 3]}。近年来，大学生的心理健康问题受到社会与学界的广泛关注^[4,5]。

环境与心理、行为、健康等密切相关，近 30 年来，国外研究者分别从人类学^[6-8]、保健医学^[9]、心理学^[10-11]、流行病学^[12-13]、设计学^[14-15]等研究范式证实和解释了自然环境对于健康的促进作用与机制。其中较为公认的理论主要是压力痊愈理论（Stress Recovery Theory，SRT）^[16-17]与注意力恢复理论（Attention RestorationTheory，ART）^[18-19]，前者认为观看自然可以在生物反馈通道中降低压力水平，后者认为优美的自然环境能引起非定向注意以缓解定向注意力疲劳。亦有学者将自然对健康的促进作用概括为“改善空气质量”、“激发体力活动”、“增加社会凝聚力”、“修复压力与精神损伤”4条主要通路^[20]。近10年来，环境的健康效益^[21]、康复景观设计^[22]、循证设计^{[23, 24]}等议题也受到了国内研究者的广泛关注，尤其是养老设施的康复花园研究^{[25, 26]}。自然对健康的促进作用已经成为学界共识。

校园绿地^①是在校大学生接触自然的重要媒介，情绪是心理健康的重要观测指标。本文以校园绿地访问行为^②与情绪为主要研究变量，试图回答以下问题：（1）大学生访问校园绿地是否对情绪具有调节作用？（2）大学生对校园绿地访问行为受哪些因素影响？（3）在对以上两题回答的基础上，能否对以促进健康为导向的大学校园绿地规划设计提出建议？

2 数据来源

2.1研究框架

如前所述，本研究的实质是以“校园绿地访问行为”为核心，找到其作为因变量的影响因子和验证其作为自变量对情绪的调节作用。依照环境心理学与环境行为学的基本理论，行为受内因驱动，受外因调节。本研究语境下的“绿地访问行为”的内因即“绿地访问的潜在动机”，并可能受到主体的“人口学特征”的影响；外因即“校园（绿地）环境”，环境对行为的影响一部分是直接影响，一部分是间接影响，受到个体“对环境的认知”的调节（图1）。依照这一逻辑，本研究设计了一份包含 3 部分内容的问卷^③，第 1 部分询问可能的影响因子，包含人口学特征、潜在动机、环境认知、外部环境特征4个变量组，各设若干题项；第 2 部分询问校园绿地访问行为，包含校园绿地访问频率、校园绿地访问平均时长、绿地内活动内容 3 个变量；第3部分询问被调查者的情绪，并兼以健康满意度、人际关系满意度等心理健康指标。本文的大部分数据通过该问卷获取，而关于校园整体规划特征部分，例如校园总面积、校园绿地率、校园容积率等则藉由文献查阅^④与 CAD 测量等方法（表1）。

表1  变量分类、水平及赋值

图1  假设模型

2.2 样本选择

为了控制研究范围外变量的影响，本研究选择在城市中区位接近（控制校园以外的其他环境特征的影响）、招生水平接近（控制智力因素的影响），但校园环境特征（图2）具有差异性的清华大学、北京大学、中国人民大学 3 所学校作为研究试点，每个学校定额抽取（Quota Sampling）约 200 个在校生 ，并将总样本的男女比例控制在 1:1 左右。面向 3 所学校的问卷题目完全相同，但在问卷说明中分别以3所学校的典型校园绿地为例对“校园绿地”进行了解释说明。

图2  三校园绿地分布

2.3 问卷发放与回收

本研究在2017年4月24日—2017年5月20日，利用偶遇法（AccidentalSampling）共发放 656 份网络问卷。全部回收后，首先通过“您近期是否遭遇重大打击？（如患重病、车祸、丧偶等）”一题，删除 24 份回答为“是”的问卷；另外，问卷中关于绿地访问行为的 3 道题目（频率、时长、活动）均设有“不访问校园绿地”的选项，通过对比 3 道题的答案，删除 3 道题中只有1个和2个题目选择“不访问校园绿地”的答卷 23 份。最终有效问卷为 609 份，有效率 92.8%。被试平均年龄 21.65 岁（SD=2.924）。样本基本情况见表2。

表2  样本基本情况（n=609）

3 数据分析结果

3.1 校大学生绿地访问行为的总体特征

本研究中的“校园绿地访问行为”包含“校园绿地访问频率”、“校园绿地访问平均时长”、“校园绿地内活动类型” 3 个观测变量。对 3 个观测变量进行正态分布检验发现，频率与时长都呈稍右偏分布，符合预期（图3）。进一步分析频率发现，在全部样本中，“不访问绿地”占 14.8%，“访问频率”中“每月 1~3 次”占 41.1%。“访问时长”平均每次 20min 以下累计比例达到62.9%。“活动类型”中自发性活动(如散步、坐着休息等)比例最高，占 56.7%，积极性的社会性活动（如社团活动、与朋友聊天等）仅占 7.9%。以上数据反映出样本所推论的 3 所大学在校生对校园绿地的利用偏消极，经常访问校园绿地的学生较少，利用绿地开展丰富活动的学生更少。

图3  校园绿地访问频率、平均时长、活动类型取值的正态分布与离散程度检验

3.2 绿地访问行为的影响因子

3.2.1 绿地访问频率的影响因子

在 SPSS19.0 中进行初步相关分析后发现大部分“潜在动机”、“环境认知”和“外部环境特征”变量都与“访问频率”表现出较好的相关性，并且“潜在动机”的 3 个观测变量与“访问频率”的相关系数最高，符合一般理论（表3）。但大部分相关因子间也存在较高的共线性（未在表格中呈现），为简化数据，提取关键因子，需要对校园绿地访问频率进行多元线性回归，自变量进入方法为“逐步进入”，以解决多重共线的问题^[27],最后得到的关键因子有：对植物的关注度、对健康的关注度、专业与绿地的相关度、校园绿地周长与面积比、学习场所周边绿地可见性、学习场所周边绿地可达性（表4），分别分属于潜在动机和外部环境。模型 R²=0.160，解释力不高，说明仍然有关键因子未被获取，需要进一步对理论假设进行补充修订。

表3 校园绿地访问频率可能影响因子

表4 校园绿地访问频率多元线性回归模型（逐步进入法）

3.2.2 绿地访问平均时长的影响因子

在初步相关分析后发现，年龄、学历、婚恋状态、对植物的关注度、对健康的关注度、校园绿地率、校内交通方式都与平均时长具有统计学相关性（表5）。但对比表5与表3发现，平均时长与访问频率的影响因子归属层次明显不同，除了“潜在动机”这一共同因子外，访问频率受“外部环境”影响较大，平均时长受“人口学特征”影响较大。在此基础上，分别以学历、婚恋状态、校内交通方式为因子对校园绿地访问平均时长进行单因素方差分析 (ANOVA)，发现前 2 组的组内差异显著；随着交通方式的步行化，访问时长的取值随之增高（汽车<电动车<自行车<步行），但组内差异未达到显著(表6)。对学历和婚恋状态进行事后检验并比较绿地访问平均时长的均值发现：本科生<硕士生<博士生，并且本科生与硕士生之间差异达到显著水平（MD=-0.346，p=0.016）；已婚<单身<有恋爱对象,并且单身者与有恋爱对象者之间差异达到显著（MD=-0.387，p=0.004）。数据质量与均值比较见图4。此后，通过回归分析得到的关键影响因子有年龄、校园绿地率、对健康的关注度、对植物的关注度，但模型 R²=0.088，解释力非常弱（表7）。分析其原因，按照理论预期，访问时长受绿地设计层面特征的影响较大，例如功能设施、空间结构等，但大样本问卷较难对以上特征进行量化，应考虑在以后的深入研究中引入其他方法。

表5 校园绿地访问平均时长可能影响因子

表6 不同学历、婚恋状态、交通方式在校园绿地访问平均时长的单因素方差分析

表7 校园绿地访问平均时长多元线性回归模型（逐步进入法）

图4  不同学历、婚恋状态、交通方式下的校园绿地访问平均时长取值离散程度与均值比较

3.2.3 绿地内活动类型的影响因子

对于绿地内活动的归类，本文参考了杨·盖尔《交往与空间》中对于户外活动的分类方法^[28]。将原始答卷中“穿过（利用绿地作为交通动线）”归纳为必要性活动，“散步”、“坐着、躺着休息”、“观景”、“体育运动”归纳为自发性活动，“约会”、“与朋友聊天”、“社团活动”归纳为社会性活动。活动类型原本是分类变量，但如果考虑不同类型活动之间在“消极——积极”维度上的变化，可以将其作为定序变量进行相关性分析。相关分析的结果表明，年龄、学历、婚恋状态、专业与绿地相关度、对植物的关注度、对健康的关注度、校园绿地观赏性评价，与活动类型具有一定的相关性（表8）。通过进一步分析发现，研究生比本科生对绿地的利用更积极，这可能与日常时间安排的灵活程度有关（图5）；另一方面，随着年龄增长，社交和婚恋需求发生变化，对绿地的利用形式也在发生变化（图6）。

表8 校园绿地内活动类型的可能影响因子

 图5  不同学历学生中活动类型的比例

图6  不同婚恋状态学生中活动类型的比例

3.3 绿地访问行为对情绪的调节作用   

本文对情绪的测量选择《正负情绪量表》（Positive and Negative Affects Scale，PANAS）^{[29, 30]}，按照该量表的使用惯例，分开讨论积极情绪与消极情绪^[31]。通过相关分析发现，校园绿地访问行为的3个观测变量均与积极情绪呈显著正相关（表9），并且积极情绪的数据质量较好（图7），但都没有与消极情绪表现出统计学上的相关性。同时，绿地访问的频率和平均时长也与健康满意度、人际关系满意度表现出相关性。在以积极情绪为因变量的多元线性回归中，先逐步投入“人口学特征”、“潜在动机”、“环境认知”和“环境特征”，并观察 R²变化。最后投入“校园绿地访问行为”，R²改变0.023（表10）。最终模型总 R²=0.217，校园绿地访问频率的标准化系数为 0.172。依据表10和表4对最开始的假设模型进行简化，得到如图8所示的调整模型，但这个模型只是对本研究结果的一个可视化梳理，并不能反应绿地访问行为和情绪之间的完整关系。

表9 绿地访问行为与情绪及其他心理指标的相关性矩阵

表10 积极情绪总分的多元线性回归模型

表4 校园绿地访问频率多元线性回归模型（逐步进入法）

图7  积极情绪总分数据正态分布检验

图8 绿地访问行为对情绪调节作用的简化模型

4 结论与讨论

现在来回答文章开头提出的 3 个问题。

4.1绿地访问行为对情绪具有正向调节作用

表10 的数据表明校园绿地访问行为确实对情绪具有调节作用，并且主要通过访问频率的增加来提升积极情绪，对消极情绪的调节机制还不明朗。

表10 积极情绪总分的多元线性回归模型

4.2校园绿地访问行为受多重因素驱动

相关分析的结果表明，对于绿地访问行为 3 个观测变量（访问频率、平均时长、活动类型），“潜在动机”都是最主要因子；在此基础上，访问频率受“环境特征”（本文语境下是校园规划特征）影响较多，而访问时长与活动类型则与“人口学特征”密切相关。

对以“访问频率”和“访问时长”为因变量的两个回归方程（表4、8）提取的关键因子进行分析发现：（1）属于“环境特征”组的因子有校园绿地周长与面积比、学习场所周边绿地可见性、学习场所周边绿地可达性和校园绿地率。前三个因子表明的是绿地与其他用地的连接性，第四个因子则表明的是绿地相对数量。绿地的周长与面积比的值越大，可以看作绿地边缘的褶皱度越高，与其他用地的联系越紧密，或是说明在同样的面积下，有更多的小块绿色空间。绿地访问频率得分最高的中国人民大学，除了绿地率高出另外 2 所学校以外，在绿地周长与面积比这个指标上显著高出另外 2 所学校，从平面图上可以看出人民大学的校园绿地主要由均匀穿插在建筑之间的小块绿地构成，在实际调查中也发现人民大学的校园绿地与建筑之间的连接性也非常高。学习场所周边绿地可见性、学习场所周边绿地可达性也是在说明同样的问题，即校园绿色空间与学生日常学习和生活空间之间连接性越高，越能促进对绿地的使用。（2）“人口学特征”组中对绿地访问行为影响较大的因子是年龄（学历与婚恋状态都与年龄高度自相关），随着年龄的增加，社交和婚恋需求也在增加，包括价值观的转变都可能会影响其对于绿地的态度和使用。（3）“潜在动机”组中的“对植物的关注度”和“对健康的关注度”在表4、表8所示的线性回归模型中的回归系数均较高，可以说亲近自然、在自然中得到疗愈是大学生访问校园绿地的最根本动机。

表4 校园绿地访问频率多元线性回归模型（逐步进入法）

表8 校园绿地内活动类型的可能影响因子

4.3以促进健康为导向大学校园绿地规划设计建议

对照 4.2 中对关键因子的分析，本文认为为了更好地发挥大学校园绿地的健康效益，可以从以下几点进行考虑：（1）保证校园绿地的相对数量的基础上，需要在布局上使绿地与其他校内用地（尤其是学习场所）具有更好的连接性，将绿地访问行为融入到学生的日常行为动线中；（2）充分考虑到学生群体的内部差异和需求，在校园绿地中提供更多样化的空间和功能，将会极大地提高学生对校园绿地利用的积极性；（3）在校园绿地的规划设计在风格上尽可能展现自然要素之美，以满足学生访问绿地的根本动机，在功能上也可以考虑融合更多的康体功能，或以绿地为载体，开展更多的自然科普活动，强化绿地使用动机。

5 研究的不足

第一，问卷调查法对于“环境特征”的测量非常有限，规划层面特征尚可通过文献查阅与图形测量方法进行补充，但设计层面特征（如空间布局、艺术风格、构成要素等）在本文中属于空白。但根据一般理论和观察经验，设计层面特征对绿地访问时长、活动类型等方面应该具有重要影响，以访问时长为因变量的回归模型 R² 较低也从侧面印证了这一点。在以后的研究中，可以结合空间统计分析、行为观察、使用后评价、美景度评价、生理与心理指标测量实验等多种方法。第二，本研究的数据内部存在分层，既有组间变量，亦有组内变量，但应用分层线性模型进行研究更能反映数据的真实关系。第三，在调查范围受限的情况下，要求样本具有较高的内部一致性，所以本研究选择了 3 所招生水平相近的学校作为研究对象，如果要推论到更大的总体，还需要进一步扩大样本范围。

- 注释&参考文献 -

- 注释 -

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①本文中的“校园绿地”指校园内具有完整边界的，必须包含植物，同时也可以包含道路、铺装场地、水体、座椅等元素的供人欣赏、游憩的室外公共空间。但不包括操场、篮球场等专门运动场地。

②本文中的“绿地访问行为”指在校园绿地空间内发生的行为，如穿行、散步、运动、观景、约会、学习、野餐等。用“访问”一词，目的为向受调查者强调绿地的空间属性。

③问卷原文链接：

清华版:https://sojump.com/jq/13609376.aspx

北大版:https://sojump.com/jq/13992238.aspx

人大版:https://sojump.com/jq/13835082.aspx

④校园面积数据来源于北京教育年鉴http://njzypt.jyzh.cn/portal.php。

⑤校内交通步行化程度与校园面积、校园绿地面积等环境特征变量相关系数较高，所以将其划分到环境特征分类中。

⑥北京教育年鉴中三所学校在校生的具体分类差异较大，无法形成统一的计算标准，不能反应真实的环境密度，故在本文中，暂时不考虑这一特征。

⑦文中所有图片和表格均由作者拍摄或绘制。

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