1. 前言
抑郁包括一组忧伤、悲哀或沮丧的负性情绪体验，表现为悲观、失望、无助、绝望等(张瑞星&沈键，2015)。抑郁指的是一种情绪状态，是一种情绪低落的内心体验，这种抑郁是在经历近期的应激性事件后所产生的一种适应性的反应，例如丧偶后的哀伤，产后抑郁反应等。
事实上，我们每个人在生活中都体验过类似的抑郁情绪，存在抑郁情绪体验并不能说明患有心理障碍，相反，当我们遇到负性生活事件时如果没有感到抑郁，反而存在问题。一般来说在这种抑郁状态下通过自我调节或干预，就能及时恢复，无需临床治疗。只有当这种体验持续时间够久时才会导致抑郁症，进而对个体的身心造成损害。
据世界卫生组织统计全球有超过3亿人患有抑郁症，并且近年来抑郁在全球范围内的发病率仍在逐年提高，并且呈现出低龄化的趋势，尤其是大学生群体，抑郁情况要比普通群体更为严重。
大学是一个非常紧张的时期，随着学习方式和生活环境的改变，大学生相对于以往需要面对更多的学习、生活、情感和就业等方面的压力，但大学生依旧处于一个不断学习社会经验的阶段，其心智还未完全成熟，还无法完全得心应手的处理生活中遇到的各种问题，因而容易产生困惑焦虑，导致各种心理障碍，特别是抑郁症。2012年美国大学心理咨询中心的报告指出95%的心理中心主任认为如今大学生心理问题正在日益严重化，其中抑郁症已经成为最普遍的心理问题之一，有大约35%的大学生患有抑郁(Mistler, 2012)。O’Hara，Ross E对1549名在校大学生的调查研究也显示有18%的大学生有过抑郁历史，有13%的大学生近期存在抑郁情况，并且女性比男性更容易抑郁(O’Hara, 2014)。和红和杨洋对北京1186名在校大学生进行调查发现33.56%的学生存在抑郁状况(和红&杨洋，2015)，严红虹等对2585名在校大学生的抑郁调查显示大学生抑郁发生率达39.3% (严红虹，刘治民，王声湧，彭辉，杨光，&荆春霞，2010)。不管是国内还是国外，大学生抑郁的发生率均高于全球发病率8%。
根据ICD-10对抑郁的分类，大学生抑郁通常表现为轻度抑郁，是一种抑郁心境，一般通过自我调整便可恢复(钱铭怡，2006)。但如果不加以及时调整，随着大学生抑郁水平的不断提高，具有抑郁倾向的个体逐渐引发重度抑郁症及并发症，同时可能出现自残自杀意念，严重影响着个体的学习、社交、人际和生命安全。2013年美国大学健康协会于对123078名大学生做的一项全国性调查显示有11%的人报告说他们在过去一年被诊断患有抑郁症，此外，22%的人在过去的12个月中经历过抑郁症；在那些患有抑郁症的人中，有39%的人认为这会严重影响他们的学习成绩(American College Health Association, 2013)。因而抑郁症也成为了当今影响大学生身心健康最为严重的心理障碍之一，如何对抑郁症进行预防和治疗也显得迫在眉睫。
抑郁的影响因素大致可分为先天因素和后天因素两类，先天因素包括性别、民族、人格特质等。其中关于人格和抑郁之间关系的研究近年来越来越广泛，人格在对抑郁的分类与诊断方面发挥着重要的作用。了解人格和抑郁之间的关系有利于我们对病因的认识，同时在解释共病及寻找共病原因时也是不可或缺的。国内外也有许多学者通过不同的人格量表对人格特质和抑郁之间的关系进行了探讨。Vredenburg，Karel对大学生进行研究发现抑郁的学生比不抑郁的学生更缺乏自信，更难控制其负性情绪，有更高水平的功能失调性态度并且持续性更低(Vredenburg, 1988)。此外研究表明神经质、精神质、忧虑性、紧张性等人格特质能够正向预测抑郁发生(Watson，2005；谢钰涵，陈有国，苏丹，&杨珍，2005)，而外向性、开明性、责任心、稳定性等人格特质则与抑郁成负相关关系(姚桂英，杜爱玲，杨世昌，高红丽，马仁娥，&闫春平，2011；张文悦，郭天蔚，郭卓，马文昊，马学红，杨学琴，胡凌娟，陈捷，杨昕婧，图娅，2015)。
以上研究均表明人格和抑郁之间有着极大的关联，但并未对抑郁个体的神经类型进行探讨，并且大多使用特质类量表来测量个体的人格特征，因而研究不够全面，缺乏实际的指导作用。神经类型理论作为对神经系统的基本特征及个体的差异和规律的研究，属于个性心理学的范畴，和个体的气质特征一样具有先天性，巴甫洛夫的神经类型说是建立在气质理论之上的，不同人格特征的个体抑郁易感性不同，因而不同神经类型个体的抑郁易感性可能也存在差异，但国内外对此的研究少之又少，因而需要对此进行进一步探讨。
在后天因素中，生活事件被认为是导致抑郁的一大重要因素，但对于生活事件和抑郁之间是直接还是间接关系一直没有定论。一部分学者认为生活事件与抑郁之间存在直接联系，一些负性生活事件可以很好地预测抑郁的发生。李永鑫对抑郁的研究表明生活琐事能够显著地预测抑郁的发生，且预测效果比重大事件好(李永鑫&周广亚，2007)。吴世珍对大学新生的调查发现生活环境的改变以及离家的苦恼是导致大学新生抑郁的主要因素(吴世珍，汪求真，米振宏，窦梅，孟祥军，&马爱国，2016)。但另一些学者则认为生活事件并不直接影响个体，而是通过一些中介变量的影响至使个体抑郁。焦彬的等研究表明应激性生活事件通过消极的认知情绪调节作用于抑郁，并通过抑郁对自杀形成间接影响(焦彬，陆静文，杨思，陈冲，&刘铁桥，2010)。张月娟等对生活事件、负性自动思维和应对方式进行路径分析发现负性生活事件以负性自动思维和应对方式为中介对抑郁起作用，其对抑郁的直接影响不显著(张月娟，阎克乐，&王进礼，2005)。因此对于生活事件是否能够直接预测抑郁发生有待进一步的探讨。
本研究探讨了大学生的神经类型和所面临的生活事件对其抑郁倾向的影响，不仅丰富了关于抑郁的研究理论成果，也能对预防大学生抑郁发生起到指导作用，为保障了大学生心理健康提供一定帮助。
2. 方法
2.1. 研究对象
随机抽取267名苏州在校大学生填写80·8神经类型测试、流调用抑郁自评量表(CES-D)及青少年生活事件量表(ASLEC)，收回有效问卷250分，有效回收率93.63%，其中男性57人，女性193人。汉族227人，少数民族23人。农村大学生115人，城镇大学生135人。为独生子女的153人，非独生子女的97人。家庭和睦者234人，不和睦者16人。对专业满意的大学生176人，对专业不满意的大学生74人。有宗教信仰大学生8人，无宗教信仰大学生242人。大一82人，大二56人，大三78人，大四34人。年龄为16~22 (19.46 ± 1.18)岁。
2.2. 研究工具
2.2.1. 流调用抑郁自评量表(CES-D)
该量表由Radloff于1977年的编制，具有较好的信效度(Radloff, 1977)。2010年章婕等对该量表建立了全国城市常模(章婕，吴振云，方格，李娟，韩布新，&陈祉妍，2010)。该量表共计20个项目，量表包含四个因子：抑郁情绪、积极情绪、躯体症状与活动迟滞，采取“0~3”(0表示症状不足一天；1表示症状存在1~2天；2表示症状存在3~4天；3表示症状存在5~7天)四级评分制来评判最近一周出现症状的频率，以量表总分作为评定指标，将被试分为抑郁组(≥16分)和非抑郁组(<16分)。本研究中该表的内部一致性系数为0.90。
2.2.2. 青少年生活事件量表(ASLEC)
本量表包含27个项目，采用5级评分来评定最近1年来引起青少年生理心理反应的负性生活事件对个体的影响程度，以量表总分作为评定指标，分值越高应激越大，量表包含6个因子：人际关系因子、受惩罚因子、学习压力因子、健康适应因子、丧失因子及其他因子(刘贤臣，刘连启，杨杰，柴福勋，王爱祯，孙良民，赵贵芳，&马登岱，1997)。本研究中该量表内部一致性系数为0.94。
2.2.3. 80·8神经类型测验
采取王文英和张卿华编制的80·8神经类型测验中的常规联合测验，该测验包含三个小测试，整个测试时间大约为45分钟。本研究将80·8神经类型测验中所涉及的16种神经类型为四个大类统计，即超群型，包括最佳型、灵活型、稳定型、兴奋型和易扰型；居中型包括安静型、亚兴奋型、亚易扰型、中间型和强中间型；一般型包括中下型、低下型和谨慎型；差型包括泛散型、抑制型和模糊型。测验统计指标包括总得分、得分标准分、错率标准分、漏率标准分，其中得分标准分反映个体神经活动的强度以及灵活性的指标；错率标准分反映个体神经活动的兴奋集中过程；漏率标准分则是个体神经活动中的抑制集中过程的强度(张卿华，1993)。
2.3. 统计方法
运用SPSS19.0统计软件对数据进行统计分析，主要涉及描述性统计、t检验、方差分析、相关分析和多元逐步回归分析。
3. 结果
3.1. 各量表评分情况
CES-D总分为(18.01 ± 7.79)，其中抑郁组(≥16分)151人，占60.4%，得分为(22.80 ± 3.82)，非抑郁组(<16分)99人，占39.6%，得分为(10.71 ± 5.74)。ASLEC总分为(22.01 ± 16.93)，六个维度得分分别为其它因子(2.61 ± 1.98)、健康适应因子(3.29 ± 2.63)、丧失因子(2.51 ± 3.08)、受惩罚因子(3.50 ± 5.00)、升学压力因子(4.77 ± 3.40)和人际关系因子(5.34 ± 3.86)。80·8神经类型测试统计总分为(94.44 ± 34.32)，得分标准分为(−0.21 ± 0.92)，错率标准分为(−0.05 ± 1.23)，漏率标准分为(0.34 ± 0.95)，其中四中神经类型得分分别为超群型(94.44 ± 34.32)、居中型(99.55 ± 21.45)、一般型(78.92 ± 27.28)和差型(57.50 ± 28.50)。
3.2. 人口学变量在抑郁得分上的差异检验
对人口学变量进行T检验，结果表明：就读专业不满意的大学生抑郁均分高于对就读专业满意的大学生且二者差异显著(t = −4.135, p < 0.001)；少数民族同学的抑郁均分比汉族同学的抑郁均分高且差异显著(t = −2.810, p < 0.01)；家庭不和睦同学抑郁均分比家庭不和睦同学抑郁均分要高且差异显著(t = −2.472, p < 0.05)；在性别上女生比男生的平均抑郁得分高且差异显著(t = 2.296, p < 0.05)；户籍地为城镇的大学生比户籍地为农村的大学生抑郁均分高但差异不显著(t = −0.630, p > 0.05)；不是独生子女的大学生比是独生子女的大学生抑郁均分高但差异不显著(t = −1.669, p > 0.05)；有宗教信仰的大学生抑郁均分高于没有宗教信仰的大学生但差异不显著(t = 0.364, p > 0.05)。
对年级变量进行单因素方法分析结果表明：四个年级大学生的抑郁平均分不存在显著差异(F = 0.790, p > 0.05)。
3.3. 神经类型大学生抑郁倾向间的关系
对不同神经类型的抑郁得分进行方差分析(表1)，结果显示不同神经类型间的抑郁得分存在显著差异(F = 3.514, p < 0.05)，进一步探索采用LSD方法进行事后检验，多重比较结果表明超群型神经类型大学生和差型神经类型大学生两者之间的抑郁得分存在显著差异，神经类型超群型抑郁得分低与神经类型差型。
3.4. 大学生抑郁状况与青少年生活事件和神经类型之间的相关关系
将80·8神经类型测试的三项评判标准分和总得分与抑郁得分进行相关分析(表2)，结果表明得分标准分、漏率标准分和神经类型总得分和抑郁得分呈显著负相关。
将ASLEC总得分和其六个因子得分与抑郁得分进行相关分析(表3)，结果显示ASLEC总得分和其六个因子得分均与抑郁得分呈现显著正相关(p < 0.001)。
3.5. 神经类型及ASLEC和大学生抑郁的回归分析
将人口学变量、神经类型总分、得分标准分、漏率标准分、错率标准分和生活事件总分各维度作为自变量，抑郁得分作为因变量进入多元线性逐步回归分析(表4)，结果表明影响大学生抑郁的主要因素有其它、受惩罚、升学压力、专业满意度和漏率标准分，得到回归方程Y = 5.554 + 3.124，其它−0.956，受惩罚+0.887，升学压力+2.828，专业满意度−0.703，漏率标准分，方程显著(F = 63.120, p < 0.001)，共解释抑郁变异的55.5%。
Table 1. Differences in depression scores among different types of nerves
表1. 不同神经类型间抑郁得分的差异分析
注：*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001。
Table 2. Correlation Test between Depression and Nerve Types in College Students
表2. 大学生抑郁状况与神经类型之间的相关检验
注：*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001。
Table 3. Correlation test between college students' depression and ASLEC
表3. 大学生抑郁状况与ASLEC之间的相关检验
注：*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001。
Table 4. Regression analysis of depression and neural types, life events, and demographic variables
表4. 抑郁和神经类型、生活事件和人口学变量的回归分析
注：*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001，R2 = 0.751，校正R2 = 0.555；F = 63.120***。
4. 讨论
4.1. 大学生抑郁现状
大量研究表明大学生存在着极其严重的抑郁倾向，相比于其他大学生的抑郁发生率偏高。本研究对250名在校大学生进行调查表明有56.3%的大学生存在抑郁倾向。这与余淼等用流调用抑郁自评量表对福建509名大学生进行调查显示30.5%的大学生存在抑郁倾向有一定差别(余淼&曹建平，2001)。但与董晓梅等采用贝克抑郁量表对1490名大学生进行调查发现55.1%的大学生存在不同程度的抑郁倾向结果较为一致(董晓梅，陈雄飞，荆春霞，池桂波，&王声湧，2009)。说明在最近几年大学生抑郁发生率在逐渐上升，并且大学生抑郁发生率要普遍高于其它群体。
本研究发现大学生抑郁在性别、民族、家庭和睦情况和专业满意度上存在显著差异，这与以往研究结果一致(王熙，孙莹，安静，郝加虎，&陶芳标，2013；张富花，张俐花，张雯，王蕊菊，祝凤玲，&庄剑波，2016；和红&罗月，2015)。对于性别来说女性心性较为敏感，易外界刺激影响，且心理承受能力不比男性，因此容易产生心理上的困扰，导致女性抑郁得分高于男性。民族上的差异可能与地域存在着极大关系。本研究所调查的为苏州地区大学生，其中少数民族大学生大多来自青海、新疆、贵州等偏远地区，远离家乡的苦恼和内心的自卑可能是导致其易受外界事件影响的原因。这家庭和睦情况对大学生抑郁的影响也较为显著，家庭不和睦的大学生相比于家庭和睦的大学生更容易抑郁，家庭的不和睦导致大学生内心所承受的苦恼和压力更多，且缺乏父母关心的学生内心相对更为敏感更缺乏自信，易受外界刺激影响，较难以采用正确的方式来排解内心的抑郁情绪。不满意自己所读的专业也是导致大学生抑郁的一个重要因素。应试教育导致大部分的学生在读大学前并不知道自己喜欢怎样的专业，而现如今大部分学校转专业有学业成绩要求，这导致大部分选错专业的学生无法在来到大学后重新选择自己喜欢的专业，特别是部分调剂的学生在不得不学不喜欢的专业时容易产生苦闷的情绪，但却无法改变这种现状，随着时间的推移从而造成抑郁情绪的产生。
年级、户籍地、是否独生子女和宗教信仰则在大学生抑郁上不存在显著差异，这与周鄂生等人的研究结果一致(周鄂生，陈寿斌，王茂胜，吴江明，王声萍，贺玲，荣华，李元华，张铭，&张兴安，2009)。但李丹在对678名重庆大学生的调查中发现独生子女比非独生子女更容易抑郁且差异显著(李丹，周艳，&尹华站，2014)。因而量表、地区和样本量等的不同可能会导致不一样的结果。
4.2. 大学生抑郁和人口学变量、神经类型及生活事件的关系
本研究发现神经类型为差型的大学生抑郁得分显著高于神经类型为超群型的大学生，也就是说泛散型、抑制型和模糊型的大学生相比于最佳型、易扰型、灵活型、兴奋型和稳定型的大学生更容易存在抑郁倾向。从测验的三个标准分指标和总分指标与抑郁得分间的相关关系来看80·8神经类型测试的得分标准分、漏率标准分和神经类型总分和抑郁得分呈显著负相关表明神经类型测试得分越高抑郁倾向越低，同时表明大脑皮层神经活动强度越高灵活性越好的个体抑郁的可能性越低，并且神经抑制集中过程越强的个体抑郁的可能性越低。这反映出抑郁的个体神经活动的强度和灵活性比一般个体较差且注意力较涣散难以集中，与ICD-10中所列出的抑郁发作的诊断标准中的某些症状是一致的。
此外抑郁和生活事件及其6个因子的得分进行相关分析发现二者呈现极为显著的正相关趋势，这与以往的研究结果一致(李彤，2008；魏义梅&张剑，2008)，说明生活事件对抑郁的发生起着至关重要的直接影响作用，遭受越多的负性生活事件越容易抑郁，因此不管是学校还是社会，都应该建立更加完备的大学生心理问题疏导机制，给予其更多的帮助和支持，以缓解大学生在遭受到负性生活事件后心里的应激强度。
为进一步探讨人口学变量、神经类型和生活事件在大学生抑郁形成的过程中所起的作用，本研究采取多元线性逐步回归的方法对这些心理变量进行分析，结果表明在同时考察这些变量对抑郁的预测作用时，发现影响抑郁的因素依次是其它因子、受惩罚因子、升学压力因子、专业满意度和漏率标准分。漏率标准分能够对抑郁产生负向预测作用。漏率标准分越低表明个体注意力越不集中，患有抑郁的个体通常表现出精神发育迟滞或思维能力减退注意力不集中的症状，因而注意力涣散能够在一定程度上预测抑郁的发生。
从回归分析的标准偏回归系数来看青少年生活事件量表中的其它因子诱发抑郁的作用最大。其它因子主要是指恋爱和打架等问题，大学生正处于人生观、价值观和世界观逐步发展成熟的关键阶段，在面对感情问题和交际问题时缺少成熟的应对方式，更偏于采取激进的方法，难以走出失恋的阴影，并且大学恋爱现象越来越普遍，这也导致大学生承受的情感困扰越来越多，心理应激越来越强。升学压力因子和受惩罚因子能对抑郁产生预测作用，以往的研究也发现了这一结果(董晓梅，陈雄飞，荆春霞，池桂波，&王声湧，2009)。
5. 结论
大学生抑郁检出率较高为56.3%，其抑郁得分在性别、民族、家庭和睦情况和专业满意度上存在显著相关。超群型大学生和差型大学生在抑郁得分上存在显著差异。而对于大学生抑郁倾向预测上其它因子、升学压力因子、专业满意度对大学生抑郁有正向预测作用，漏率标准和受惩罚因子对大学生抑郁具有反向预测作用。
NOTES
*并列第一作者。