社會階層與信任之間的關系: 來自元分析的證據

龔嬌 李偉強 陳銘 湯明 袁博

摘 要 社會階層與信任之間的關系一直存在爭議，為了分析結論不同的原因，本研究采用元分析方法對上述問題進行了探討。共有12篇文獻27個獨立樣本納入元分析（N=115771）。元分析結果表明：（1）社會階層與信任之間存在較小的正相關（r=0.05），且二者之間的關系受到信任測量方式的調節，相比采用信任博弈任務，采用問卷測量信任時，兩者之間的正相關更強;（2）p曲線（p-curve）分析發現，元分析研究的p曲線呈顯著右偏態，表明社會階層與信任之間的關系存在真實的效應，而不是出版偏呈或者p-hacking導致。

關鍵詞 社會階層;信任;元分析;調節效應;p曲線

分類號 B849

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.06.004

1 問題提出

1.1 背景及意義

信任在社會生活中有著舉足輕重的影響，從個人層面和人際層面而言，信任水平更高的個體會有更高的幸福感，并且能更好地適應環境，對民主制度會持更積極的態度，也更愿意參加政治活動、參加民間組織、對少數民族有更多的包容性（Rotter， 1980; Uslaner， 2002）;從組織層面而言，信任是團隊成功的核心元素，是良好的合作關系的關鍵成分（Colquitt， Scott， & Lepine， 2007; Shaw， 1997），它會促進合作行為，減少有害沖突，降低人際互動的成本，讓人們更高效地解決危機（Rousseau， Sitkin， Burt， & Camerer， 1998）。此外，從社會層面而言，社會信任水平越高，社會管理越容易，社會環境也更安全、平等、富有（Delhey & Newton， 2005）。因此，信任行為一直以來都受到學術界的廣泛關注。

在心理學中，一般將信任定義為社會交往中個體對同伴所持的積極期待，其中包含了不確定和風險性（Worchel， 1979）。以往研究中，通常將其分為人際信任和政治信任（制度信任），其中人際信任又包含普遍信任（一般信任）和特殊信任（盧曼， 2005; 梁幸枝， 邢婷， 2003; 齊秀琳， 伍駿騫， 2017）。同時，信任度量方式又可分為問卷測量和行為游戲（behavioral game），問卷測量旨在衡量個人必須信任他人或某個特定目標的心理預期，是一種心理傾向，而非實際行為（袁博， 董悅， 李偉強， 2017）。當前被廣泛應用的問卷是Mayer和Davis（1999）設計的信任量表、Johnson-George和Swap（1982）設計的特定人際信任量表等;行為游戲法旨在考察被試在游戲過程中對虛擬搭檔表現出的協作行為，是一種可見的行為指標（Deutsch， 1958; Williamson， 1981）。以往研究中，應用最廣泛的是Berg，Dickhaut和McCabe（1995）設計的Trust Game（TG）范式，也稱信任游戲。在該游戲中，包括信任者與受信者，根據研究的需要選擇信任者的投資額或被信任者的返還額來量化分析信任。

以往對信任影響因素的相關研究主要集中在個人層面和社會層面，個人層面的因素主要包括人格屬性和人口學因素（年齡、社會階層）;社會層面的因素包括社會的財富、不平等、安全性、犯罪率、文化、管理形式、種族同質性等（祁順生， 賀宏卿， 2006; Hancock， Billings， Schaefer， Chen， de Visser， & Parasuraman， 2011）。以往文獻中，人格屬性和社會層面的研究相對較多。然而，隨著社會轉型的逐漸深入，社會階層結構發生了重大變化（井世潔， 楊宜音， 2013），很多研究表明這種階層結構的差異會對個體的社會態度和行為產生顯著影響（李培林， 2005; 顏瑩瑩， 2017）。因此，近年來，研究人員逐漸開始關注社會階層對信任的影響。社會階層（social class）主要指在經濟、政治等諸多因素的影響下，使社會成員在整個社會等級結構中分成不同層級的群體，它不單取決于一個人目前的收入、受教育程度、工作，而且還包含著豐富的文化期望、生活方式和社會規范，并與個體的人生經歷、背景經驗相關（李進會， 2013; 胡小勇， 李靜， 蘆學璋， 郭永玉， 2014）。包括孩童時期周圍遇到的人、經歷的事，以及父母的經濟條件、工作環境等（徐步霄， 2017; Kraus， & Stephens， 2012）?；谏鐣A層的定義，通常將其分成主觀和客觀兩類。二者的區別在于，客觀階層是以個體實際擁有的資源為基礎，而主觀階層是對自身階層的感知（敖丹， 鄒宇春， 高翔， 2013; 譚旭運， 2016; Kraus， & Park， 2014）。

綜合以往研究結果發現，社會階層和信任相關的研究結論不一致，且在相關領域還存在著理論之爭。（1）基于“資源因素理論”，有人認為，不同社會階層個體的可支配資源量是不同的，這就導致他們抵抗風險的能力不同，個體擁有的資源越多，抵御風險的能力就越強，更能面對與陌生人交往所帶來的風險。因此，客觀經濟地位越高的個體，越能承受信任陌生人可能產生的損失（譚旭運， 2016; Brehm， & Rahn，1997; Guiso， Sapienza， & Zingales， 2003），也就是說，個體的社會階層越高，信任的水平也會越高。一些研究支持了上述假說，如Delhey和Newton（2005）通過問卷測量信任的方式發現，個人占有的資源和財富與信任水平呈顯著正相關。也有研究采用大樣本數據調查的方法發現，個體的客觀社會階層與普遍信任呈正相關關系（敖丹等， 2013; 高學德， 2015; Gheorghiu， Vignoles， & Smith， 2009; Hamamura， 2012; Taylor， Funk， & Clark， 2007）。（2）從社會認知與文化的角度，有研究者提出不同社會階層個體的認知風格不同。在與人交往時，低階層個體關注外在的事物，對情境中線索的覺察更為敏銳，同時也更愿意站在對方角度考慮問題，這就使其比高階層個體展現出更多的親社會傾向（郭永玉， 楊沈龍， 李靜， 胡小勇， 2015; Kraus， 2010; Piff， Stancato， Cté， Mendoza-Denton， & Keltner， 2012），也更愿意與人建立某種聯系。因此，低階層的個體信任水平可能更高（鮑威， 2015; Blue， Hu， & Zhou， 2018; Kraus， 2010; Piff et al.， 2012）。一些研究支持了上述假說，如Blue（2018）、Piff（2010）采用TG范式測量信任，發現個體客觀階層越高，普遍信任就越低;姜瑜（2017）以大學生群體為被試，也發現個體的普遍信任水平會隨著階層的升高而下降。Navarro-Carrillo， Valor-Segura和Moya（2016）采用問卷調查的方式，發現社會階層與特殊信任也存在同樣的關系。（3）部分研究發現社會階層與信任之間沒有顯著的相關（曹怡駿， 姚振， 2014; 涂敏霞， 藕園， 2017; 譚旭運， 2016; 王永杰， 顏瑩瑩， 2015）。研究者認為不同階層的信任水平可能受到多種因素的調節，如個體對自身所處階層的歸因方式、對未來階層的流動預期、對社會的公平感知等（白福寶， 2013; 楊沈龍， 郭永玉， 李靜， 2013; Brandt， 2013; Lee， Pratto， & Johnson ， 2011）。

1.2 影響社會階層與信任關系的可能因素

首先，社會階層類型可能會影響社會階層與信任間的關系。社會階層通常分為主觀和客觀兩類。主觀社會階層（subjective social class）是個體將自身與他人進行對比時，對自己在社會層面上的相對地位的理解和感受，是以感知到的相對水平為判斷依據的（郭永玉等， 2015; Jackman， & Jackman， 1973; Kraus， Tan， & Tannenbaum， 2013）?？陀^社會階層（objective social class）以個人實際擁有的物質資源和社會資本為核心，研究者們通常將它與社會經濟地位等同（郭永玉等， 2015）。有研究發現，客觀社會階層與信任行為間存在顯著的正相關（敖丹等， 2013; Delhey et al.， 2005），另一部分研究表明主觀社會階層可以顯著負向預測信任（王永杰等， 2015; Navarro-Carrillo et al.， 2016）。由此可見，社會階層與信任的關系可能受社會階層類型的影響。

其次，信任類型也可能會導致社會階層與信任之間的關系產生不同。在心理學研究中通常將信任分為特殊信任、普遍信任、政治信任。特殊信任（particularistic trust）的對象僅包含與個體有血緣關系或裙帶關系的人， 而普遍信任（generalized trust）的對象則延伸到與個體具有相同信仰和利益的人，政治信任（political trust）主要指大眾（包含各種社會機構）對政府及其運作流程中的各類組成因素、步驟和邊界的合理期待（白春陽， 2006; 盧曼， 2005; 楊敏敏， 2014）。這三種信任的主要區別在于個體與信任對象的親疏關系不同。譚旭運（2016）的研究表明相較于陌生人，人們更可能會信任與自己熟悉的人，尤其是親人。為此，本研究將分析信任類型是否會對社會階層與信任之間的關系產生調節效應。

最后，信任測量方式的差異可能會導致社會階層與信任之間的關系產生明顯的不同。以往研究中，信任水平的測量通常分為問卷調查和行為博弈。有研究表明，使用不同的度量方式會導致兩個變量間關系的強度有所差異（丁鳳琴， 陸朝暉， 2016; Eisenberg， & Miller， 1987）。Glaeser， Laibson， Scheinkman 和Soutter（2000）將問卷測量與行為游戲（行為博弈）進行了比較，結果表明，問卷法得到的信任度和行為游戲的結果間的正相關關系不顯著。所以，信任度量方式可能會影響社會階層與信任間的關系。

1.3 本研究的目的

基于前人對社會階層與信任關系的研究，發現社會階層與信任關系不一致的主要原因如下：（1）社會階層類型;（2）信任類型;（3）信任測量方式。本研究旨在運用元分析技術，考察社會階層和信任的關系，并將上述影響因素作為調節變量納入元分析，進一步明確社會階層與信任關系出現矛盾的原因。對社會階層與信任關系進行元分析，有利于進一步明晰兩者之間的關系，為認識社會階層在其中所起的作用提供一些證據。

2 方法

2.1 文獻搜索

本元分析對研究所涉及到的國內外文獻進行了全面檢索。其中，中文文獻主要來自讀秀數據庫、中國科技期刊數據庫、知網期刊全文數據庫、中國博士學位論文全文數據庫和中國優秀碩士學位論文全文數據庫;社會階層以“社會地位”“社會階層”“社會經濟地位”“職業”“教育”“收入”為檢索詞;信任以“親社會行為”、 “信任”、 “利他行為”等為檢索詞。 英文文獻主要來自Scopus、 Springer Link、 Elsevier、 Wiley Online Libary等數據庫;社會階層的檢索詞包括“social class”“social status”“socioeconomic status”“social rank”“hierarchy”“education”“occupation”“income”; 信任的檢索詞是“trust”“prosocial behavior”“altruistic behavior”等。 檢索時間范圍： 1980～2018年。

2.2 文獻納入與排除標準

依據如下準則，決定是否要將檢索到的文獻錄入元分析：（1）研究是對社會階層與信任關系的實證研究，具有完整的統計數據和清晰的樣本量，純理論和文獻綜述類文獻不包括在內;（2）研究探討了社會階層和信任間的相關，且文章中有具體的r值或者F值、t值、χ2值（可以通過相關公式將其轉化成r值），另外，采用結構方程模型、回歸分析等方法得到的數據要排除在外;（3）研究是針對信任者的社會階層，那些針對受信者階層的文獻要排除在外;（4）參與者為正常個體，排除精神病患者等異常被試群體。

2.3 搜索及文獻納入結果

文獻檢索等過程如圖1所示。最后共納入文獻12篇，其中，國內研究7篇，英文5篇，公開出版的研究有11篇。

2.4 文獻特征編碼

對錄入元分析的研究按照以下內容來編碼：（1）文獻的信息（作者姓名+出版年份）;（2）參與者樣本量;（3）參與者國籍;（4）參與者年齡（平均年齡）;（5）社會階層類型;（6）信任測量方式;（7）信任類型;（8）出版與否（詳見表1）。對于每個樣本，用統計方法計算出一個效應量，若同一篇文章中不止一個樣本，則對每個樣本進行單獨編碼。為防止同一篇文章產生太多效應量，使其權重變的過大，從而有可能導致結果偏差，我們用統計方法合并了這些文章中的數據。數據合并的基本準則是：如果一個研究同時匯報多種因素下的信任，而這些因素（如被試性別）不是本研究感興趣的調節變量，則用相關公式對其進行合并，使其成為一個綜合效應量（pooled effect size）;但是，若這個因素是本研究要研究的調節變量（如信任測量方式等），則不需要合并（袁博等， 2017）。具體見表1。

2.5 元分析過程

2.5.1 效應量計算

元分析旨在通過一定的分析手段，整合現有研究，得到自然真實的平均效應量（effective size）。為了研究社會階層和信任的關系，使用相關系數r作為效應值。在編碼的過程中，部分文章并未明確匯報社會階層和信任間的r值，而是提供了F值、t值，或者χ2值，這里我們可以用王潔、陳健芷、楊琳和高爽（2013）設計的公式將它轉變為r值，詳細的轉變公式為：r=[t2/（t2+df）]1/2， df=n1+n2-2; r=[F/（F+df）]1/2， df=n1+n2-2; r=[χ2/（χ2+N）]1/2。

2.5.2 模型的選定

元分析通常用固定效應模型和隨機效應模型，二者最大的差別就是權重成分不一樣。固定效應模型一般假定元分析中全部研究實際上僅有一個真實的效應量，每個具體研究效應量的差異是由抽樣誤差造成的。而隨機效應模型的觀點是，各項研究的真實效應量都不一樣，各研究效應量的不一致是由真實效應量的差異和抽樣誤差一起造成的（Borenstein， Hedges， Higgins， & Rothstein， 2009）。這兩種模型的不同假定將使元分析中區間估計、平均效應量、調節變量的顯著性檢驗方式變得不一樣（Hunter & Schmidt， 2000）。在選擇模型時，若覺得元分析里的研究在作用上是一樣的，而由元分析計算出的總的效應量僅僅是針對納入的研究所涉及的總體，不推廣到其他總體，那么就應當用固定效應模型。反之，若元分析納入的研究中受試者來源、度量方式不一樣，同時有充分證據表明這種差異會對結果造成影響時，采用隨機效應模型更為恰當（Borenstein et al.， 2009）。

在最后納入的12篇文章中，社會階層與信任的度量方式各不相同，受試者群體來源多樣（來自不同的國家、年齡段等），不宜使用固定效應模型。此外，本研究的元分析將考察社會階層類型、信任測量方式、信任類型等因素的調節效應，因此，隨機效應模型更為合適。

2.5.3 發表偏差

如果已發表的研究未能完全地代表這一領域的全部研究，就可以斷定出現了發表偏差（Rothstein， Sutton， & Borenstein， 2006）。存在發表偏差就意味著該領域的研究并不完善，元分析結果也會因此受到嚴重影響，因為它可能會使最后計算出的效應值虛假地升高（Kuppens， Laurent， Heyvaert， & Onghena， 2013）。在文獻檢索環節盡可能多地搜集沒有公開發表的研究可以有效解決發表偏差問題。在下面的元分析中，將會使用漏斗圖（funnel plot）、Eggers檢驗以及剪補法（trim and fill method）來對發表偏差進行考察。

漏斗圖能對發表偏差進行有效的初步檢驗，如果漏斗圖的效應量均勻地分布在兩側，就認為元分析不存在發表偏差，相反，則存在發表偏差（Rothstein et al.， 2006）。Eggers檢驗使用線性回歸考察發表偏差，通常情況下，首先計算出線性回歸方程的截距（Eggers intercept）和95%CI，然后進行假設檢驗（截距是否為0），若結果不顯著， 則可認為沒有發表偏差（Egger， Smith， Schneider， & Minder， 1997）。剪補法是使用先剪后補的方法讓每個研究在平均效應量的兩側盡可能的對稱分布，然后對合并效應量的真實值進行重新評估（Duval & Tweedie， 2000），若通過剪補后的效應量差異不顯著，就能判定沒有發表倚差（吳鵬， 劉華山， 2014）。

2.5.4 p-curve分析

p-curve對已發表的研究中p值的分布情況進行分析，來辨別這些研究結果是否有為真實現象提供證據價值（evidential value）的作用?；蛘咚欠穹从沉顺霭嫫詈蚿-hacking（用來形容那些只提供有顯著結果的數據的做法：檢查所有研究數據，根據自己的需要選擇那些有用的數據來公開發表。例如，要決定刪除哪些不正常的值，什么時候結束數據的收集或是否包含協變量）。以上論述是依據以往的研究結果來進行的，有證據證實，真實效應（H1為真）的研究存在更大的幾率出現極低的p值（ps<0.025），而非較高顯著性范疇內p值（0.025 ? ? p-curve對已經發表的研究里p值分布的偏態性進行考察，來確定最終錄入的研究是否具有證據價值（即使在僅有較少的低統計檢驗力的研究情形下）。當前，p曲線偏態性的檢驗主要有兩種方式： （1）二項檢驗，對比p<0.025和p>0.025的概率;（2）連續檢驗，計算pp值的大?。ㄌ摕o假設成立時得到小于該值的幾率，均勻分布時pp=p/0.05），接著通過Stouffer檢驗對其是否為右偏態進行考察（Simonsohn et al.， 2014）。p曲線的主要目的是考察已經公開發表的研究中p值的分布，因此，進行p曲線檢驗時，沒有公開發表的文章和沒有達到p<0.05的文章都要排除在外。

2.5.5 數據分析及處理程序

首先使用Excel對確定納入的文章進行初步整理和編碼，接著用R語言的Metafor程序包計算元分析的效應量、檢驗發表偏差和調節作用（Viechtbauer， 2010）。

3 研究結果

3.1 異質性檢驗

對社會階層與信任之間關系的元分析數據進行異質性檢驗，Q分析結果發現，元分析中每個研究的效應量都是異質的，Q（27）=683.56， p<0.001， I2=97.77%。依據Borenstein等人（2009）對I2的詮釋，表明在本研究中由二者關系中真正差異所導致的觀察變異達到了97.77%。由異質性分析可以得出這樣的結論：最終采用隨機效應模型進行元分析是非常正確的。

5 結論

本項元分析的結果表明，社會階層與信任間存在顯著的正相關，二者之間的關系受到信任測量方式的調節，相較于采用行為游戲，采用問卷測量信任時，社會階層與信任間的正相關更強。

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Abstract ? ? A large body of research has examined the relationship between social class and trust-yet the findings are still inconclusive. A meta-analysis was conducted to explore the relationship between social class and trust， as well as potential moderators of this relationship. A literature searched yielded 12 qualified papers with 27 effects sizes and 115771 participants. Results showed that social class was significantly associated with trust （r=0.05， p<0.05）， and this relationship was moderated by the type of trust measurement. No other moderators were found. The p-cure analysis showed that the p-cures of the meta-analysis was significant right skew states， indicating that the relationship between social class and trust had real effect， not caused by publishing bias or p-hacking.

Key words： social class; trust; meta-analysis; moderate effect; p-cure