1. 问题提出
亲社会行为(Prosocial behavior)泛指一切有益于他人和社会的积极行为，涵盖了各种符合社会规范、有利于他人和整体社会的行为模式[1] [2]，它不仅是维持人际关系以及社会和谐的重要行为，也是个体健康和幸福的重要标志。亲社会行为对青少年的心理健康、社交技能和学业能力都具有促进作用[3]，它能够帮助青少年建立与家人、同伴的良好社会关系[4]，让其远离暴力与反社会行为[5]。因此，在众多亲社会行为的影响因素中，社会排斥被普遍认为是对亲社会行为影响较大的因素之一[6]。社会排斥是指个体被他人(或团体)排斥或拒绝时，其归属需求和关系需求受到阻碍的现象和过程[7]，包括排斥、忽视、拒绝、孤立等多种形式。目前，基于中国背景下，关于社会排斥与亲社会行为的研究发现二者的相关系数结果差异很大。因此，社会排斥与亲社会行为之间关联的具体强度尚待量化评估。元分析作为一种综合研究方法，能够整合多项独立研究的结果，有效减少单一研究中可能存在的测量偏差和样本局限性。此外，这种方法还能揭示不同研究结果之间差异的潜在原因。通过运用元分析技术，可以更精确地评估这两个变量之间的关系，并探究影响这种关系的潜在调节因素[8]。为解决社会排斥与亲社会行为关系领域的争议，本研究借助元分析方法(meta-analysis)分析社会排斥与亲社会行为的关系并探讨二者之间可能存在的影响因素，从而为减少社会排斥的伤害、增加个体亲社会行为提供科学依据。
1.1. 社会排斥影响亲社会行为的理论观点
根据Williams的社会排斥需要–威胁时间模型[9]，个体遭遇社会排斥后并不会马上有行为反应，而是需要先经历两个阶段：第一阶段为反射阶段，自尊、归属感等受损，消极情绪水平上升；第二阶段为反省阶段，此时人们会尝试重新解读经历，寻求合理化解释，让事件从某种角度上是符合自身利益的，以此恢复被排斥所影响的情绪，随后才会引发各种行为。这些行为反应包括有亲社会、反社会、逃避三种反应倾向[10]。该模型认为在经历社会排斥后个体会根据受损的需求类型将行为反应分为两类：第一类是更关注关系需要，那么个体将更可能表现出亲社会行为；第二类是更关注效能需要或者关系需要受损严重以至于难以恢复，则更有可能表现出反社会行为。
中国学者邵蕾、张登浩基于一般攻击模型，从模型各阶段对社会排斥后不同行为反应出现的边界条件进行梳理，为整合影响社会排斥后行为反应的各种因素提供更系统的视角[11]。依据作者的观点，经历社会排斥的个体并不只单独出现亲社会行为或反社会行为，这两种行为倾向可以同时存在。
当前学界对于社会排斥与亲社会行为的关联进行了广泛探讨。研究成果大多表明，个体遭受排斥会削弱其参与亲社会行为的意愿。一方面，当个体遭受排斥经历，会影响对归属感的需求，导致对他人的负面评价，同时变得情感麻木，最终减少个体的亲社会行为[12]；另一方面，社会交换理论认为个体进行社交的根本目的是彼此能够互利[13]，而社会排斥的经历不利于互利关系的维持，甚至可能中断，最终导致亲社会行为减少。Baumeister等人的研究认为社会排斥会损伤个体的自我调节能力，因而减少个体的亲社会行为[14]。Twenge等人，他们设计了7个不同的实验场景，通过特定的实验操作来模拟被试者遭受社会排斥的经历。结果表明被社会排斥的人捐赠给学生基金的钱更少，不愿意参与进一步的实验，在发生事故后更不愿意帮忙，在与另一个学生的混合动机游戏中合作更少[15]。这些研究表明，社会排斥与亲社会行为负相关。
但是，也有学者认为社会排斥对亲社会行为的影响并不全是消极的，也有可能存在积极作用。Dewall和Manner的研究表明：社会排斥对个体的亲社会行为也有一定促进作用，当个体察觉到自己受到排斥时，为了使自己能被团体接纳会更加积极的重新构建社会关系以期重新获得社会归属感[16]。社会排斥会促使个体趋近认可的资源，对个体以后的行为及决策产生影响。孙晓军等人关于利他行为的研究表明，个体的社会排斥能显著正向预测其利他行为，个体经历的排斥越多，其利他行为也越多[17]。这些研究表明，社会排斥与亲社会行为正相关。
1.2. 社会排斥与亲社会行为关系的调节变量
年龄可能影响社会排斥与亲社会行为的关系。社会排斥发生在整个生命周期[18] [19] [20]，但不同的年龄可能会对社会排斥诱发的行为产生不同的影响。例如，对社会排斥的敏感性在青春期达到顶峰[21] [22]，因此青少年在被拒绝后的行为反应可能与成年人不同，青少年可能比成年人更容易受到社会排斥的负面影响，从而减少亲社会行为。相反，成年人可能凭借更丰富的社会经验和情绪调节能力，在面对排斥时更倾向于通过亲社会行为来重建社会联系[18]。然而，年龄与社会排斥引发的亲社会行为之间的关系却很少被描绘出来。因此，本研究提出假设，社会排斥与亲社会行为的关系受年龄调节。
性别可能影响社会排斥与亲社会行为的关系。女性和男性在面对社会排斥时可能采取不同的应对策略。传统社会规范通常期望女性表现得更富有同情心、更愿意照顾他人，而这些期望可能在面对社会排斥时被强化。因此，当遭遇排斥时，女性可能更倾向于通过增加亲社会行为来应对，以符合社会对她们的期望，并重建社会联系。相比之下，男性可能受到表现强势和独立的社会压力，这可能导致他们在被排斥后较少表现出亲社会行为。因此，本研究提出假设，社会排斥与亲社会行为的关系受性别调节。
社会排斥的测量工具可能影响社会排斥与攻击的关系。社会排斥通常采用问卷法和实验法的形式进行测量，问卷法主要有青少年社会排斥量表(The Ostracism Experience Scale for Adolescents, OES-A)，由Gilman等人编制[23]，后来Niu等人对该量表进行翻译[24]；大学生社会排斥问卷，由吴慧君、张姝玥和曾宇倩编制的[25]。实验法主要有拒绝范式[12]、放逐范式[26]、孤独终老范式[12]和回忆范式[27]。社会排斥的测量范式种类繁多，且不同范式代表的排斥类型不同、程度不同，因而对个体的心理影响也不同，这些差异使得研究范式本身成了影响社会排斥结果的重要变量[28]。另外，社会排斥作为一个多维度的社会现象，其复杂性使得单一研究模型难以全面捕捉其本质。个别研究范式得出的结论可能存在普遍性不足的问题。同时，研究方法的多样化又可能引发另一个挑战：不同实验情境下的结果难以直接比较，可能导致研究发现受特定任务影响。但目前尚缺乏对这些不同研究方法进行系统性对比和整合分析的研究。因此，本研究提出假设，社会排斥与亲社会行为的关系受社会排斥的测量工具调节。
亲社会行为的测量工具可能显著影响研究结果，因此应被视为一个重要的调节变量。测量亲社会行为的方法有量表法、假设情境、观察法、实验法等多种方法。量表法中又分为自评量表和他评量表。自评量表有采用问卷的形式，如Carlo等编制的亲社会倾向量表(Prosocial Tendencies Measure, PTM) [29]，寇彧等修订的《青少年亲社会倾向量表》[30]。他评量表中又可分为同伴提名模式和教师–家长评定模式。对于亲社会行为的测量还可以在实验室条件下对具体行为进行测量，如独裁者博弈(Dictator Game)。不同的测量工具可能侧重于亲社会行为的不同方面。例如，自我报告问卷可能更容易受到社会期望效应的影响，而行为观察可能更客观但缺乏对动机的解释。此外，现实世界中的亲社会行为往往会让个人付出代价[31]-[33]，而对亲社会行为的认知也会受到该行为成本的影响[34] [35]，但大多数实验范式没有考虑到这方面。综上，本研究提出假设社会排斥与亲社会行为的关系受亲社会行为的测量工具调节。
1.3. 研究目的与研究问题
综上所述，社会排斥与亲社会行为的关系存在分歧。然而，迄今为止，缺乏从宏观和综合角度探讨这一问题的系统性研究。因而，通过元分析方法，确认在中国样本中社会排斥与亲社会行为关系的方向、强度以及潜在的影响因素是十分必要。因此本研究拟定选择用元分析的方法来研究上述问题，以检验社会排斥与亲社会行为的关系，并探究这一关系在年龄、性别、社会排斥的测量工具和亲社会行为的测量工具上是否存在差异。以期得出一个统一真实的结论。
2. 方法
2.1. 文献检索与筛选
本研究检索了中英文文献，在中文数据库(中国知网、万方期刊数据库及维普期刊数据库)以关键词“排斥”、“拒绝”与“亲社会行为”、“助人行为”、“利他行为”、“捐助行为”、“分享”、“安慰”、“合作”之间组合的方式进行检索；在英文数据库(Web of Science，PubMed，PsycINFO和Science Direct)以关键词“exclusion”、“ostracism”、“rejection”与“prosocial behavior”、“helping behavior”、“altruism”和“altruistic behavior”之间组合的方式进行检索。检索截止日期为2024年7月10日，共检索到文献1760篇。
本研究采用严格的文献筛选标准，以确保元分析的质量和适用性。筛选条件如下：(1) 仅纳入定量实证研究，剔除理论性文章、案例分析和定性研究；(2) 所选文献须提供社会排斥与亲社会行为间的相关系数，或其他可转换指标(如Cohen’s d值、η2值、F值、t值或线性回归β值)；(3) 研究对象限定为中国样本，以保证文化背景的一致性。文献筛选流程见图1。
Figure 1. Literature search and screening flow chart
图1. 文献检索流程图
2.2. 文献纳入与排除标准
根据元分析方法和本研究的主题，将按照如下标准筛选纳入文献：(1) 文献类型为量化实证研究；(2) 研究结果报告了社会排斥与亲社会行为总分或其各类型分量表得分之间的相关系数(r)，或者能转化为r的Cohen’s d值、t值以及F值；(3) 研究需明确测量的样本来自中国群体；(4) 样本量明确；(5) 文献语言为中文或者英文。除此之外，还制定了排除标准：(1) 理论综述、个案研究以及质性研究；(2) 采用偏相关或协方差分析的结果；(3) 数据重复发表的文献仅选取报告内容最为全面的一篇。文献筛选流程见图1。
2.3. 文献编码与质量评价
研究采用以下编码策略对纳入的文献进行系统分析：每项研究都根据关键特征进行独立编码，包括作者信息、发表时间、研究类型(横向/纵向)、样本大小、性别比例、年龄、社会排斥和亲社会行为的测量工具以及相关系数。编码遵循三项原则：(1) 对每个独立样本单独编码，研究中的多个独立样本逐一处理；(2) 按被试特征分组报告的效应量分别编码；(3) 对多指标研究，针对每个指标独立编码。这种编码方法旨在确保数据的全面性和准确性，为后续分析提供可靠基础。
2.4. 模型选择
本研究纳入元分析的原始文献中，大部分报告了多个效应量。这些效应量通常源自同一样本，因此存在相关性。传统元分析方法忽视了这一点，可能导致总体效应被高估[36]。为解决这个问题，本研究采用了三水平元分析方法。与传统方法相比，该方法能够处理同一研究内效应量之间的依赖关系，从而最大程度保留信息并提高统计检验力[37]。
2.5. 异质性检验与调节效应检验
三水平元分析模型评估了三种方差来源：效应量的抽样方差(水平1)、同一研究内效应量间的方差(水平2)，以及不同研究之间的方差(水平3) [38]。本研究将对后两种方差进行单侧对数似然比检验，以确定其显著性。若显著，则表明主效应存在异质性，需进一步探究[39]。为此，本研究将调节变量纳入模型作为协变量，估算其影响[39]。本研究考虑了连续调节变量(女性比例、平均年龄)和分类调节变量(社会排斥和亲社会行为的测量工具)。遵循Card的建议，每个分类水平的效应量不少于5个，以确保结果的代表性[40]。
2.6. 发表偏倚控制与检验
已发表的文献可能无法完全代表该领域的研究全貌，因为显著结果更易获得发表机会[41]。这种“发表偏倚”现象可能影响元分析的可靠性[42]。本研究采用双重方法评估可能存在的发表偏倚：漏斗图分析，图形呈现对称的倒漏斗形状则表明偏倚程度较低；Egger回归检验，提供统计学角度的偏倚评估。Egger回归的结果不显著则说明偏倚程度较低[43]。这两种方法结合使用，能够从视觉和数据统计两个维度全面考察研究结果的可靠性，有助于提高元分析结论的可信度[44]。
2.7. 敏感性分析
本次元分析纳入的研究中，社会排斥与亲社会行为的相关系数范围从−0.772到0.454，差异很大。这表明结果可能受异常值影响，导致统计结论偏差[45]。本研究运用三水平Cook距离方法来识别并剔除可能对结果产生显著影响的异常值。这一步骤旨在排除极端效应量和异常研究，随后重新进行分析[46]。具体步骤如下：计算每个效应量的Cook距离，剔除Cook距离大于4/(n-k-1)的效应量和原始研究，重新进行三水平元分析[47]。
3. 结果
3.1. 文献纳入与质量评价
本研究共纳入研究27项，其中包含38个独立样本，48个效应值，共139,990名被试。27项研究中，学位论文17篇，期刊论文10篇；中文文献22篇，英文文献5篇；时间跨度从2015年到2024年。纳入元分析研究的基本资料见表1。
Table 1. Characteristics of included studies
表1. 纳入研究的基本资料
| 第一作者 |
发表年份 |
研究设计 |
年龄 |
女性比 |
N |
社会排斥工具 |
亲社会行为工具 |
文献类型 |
| Hou |
2024 |
1 |
21.05 |
0.56 |
420 |
其他 |
PTM |
期刊论文 |
| Peng |
2016 |
2 |
30.7 |
0.46 |
139 |
其他 |
其他 |
期刊论文 |
| Shao |
2022 |
1 |
未报告 |
0.46 |
549 |
OES-A |
其他 |
期刊论文 |
| Shi |
2022 |
1 |
27.99 |
0.61 |
300 |
实验法 |
实验法 |
期刊论文 |
| Tu |
2022 |
1 |
33.81 |
0.41 |
125626 |
其他 |
其他 |
期刊论文 |
| 常保瑞 |
2022 |
1 |
20.09 |
0.81 |
1100 |
其他 |
其他 |
期刊论文 |
| 2022 |
1 |
21.52 |
0.53 |
140 |
实验法 |
实验法 |
期刊论文 |
| 2022 |
1 |
23.1 |
0.62 |
149 |
实验法 |
实验法 |
期刊论文 |
| 陈姣 |
2022 |
1 |
18.58 |
0.77 |
109 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 2022 |
1 |
22.74 |
0.77 |
145 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 2022 |
1 |
18.58 |
0.81 |
122 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 崔琳钰 |
2021 |
1 |
22.98 |
0.58 |
48 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 方作之 |
2023 |
1 |
21.52 |
0.56 |
240 |
实验法 |
实验法 |
期刊论文 |
| 关彦 |
2017 |
1 |
未报告 |
未报告 |
63 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 季天休 |
2023 |
1 |
未报告 |
0.63 |
570 |
OES-A |
PTM |
学位论文 |
| 江波 |
2017 |
1 |
未报告 |
0.5 |
475 |
其他 |
PTM |
学位论文 |
| 陆阳 |
2021 |
1 |
14 |
0.47 |
189 |
OES-A |
PTM |
学位论文 |
| 2021 |
1 |
14 |
0.48 |
299 |
OES-A |
PTM |
学位论文 |
| 宁锐 |
2017 |
1 |
未报告 |
0.45 |
202 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 2017 |
1 |
未报告 |
0.48 |
235 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 孙晓军 |
2021 |
1 |
19.98 |
0.5 |
111 |
实验法 |
实验法 |
期刊论文 |
| 2021 |
1 |
20.77 |
0.56 |
518 |
其他 |
其他 |
期刊论文 |
| 孙梓淞 |
2016 |
1 |
未报告 |
0.58 |
48 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 汪书乐 |
2020 |
1 |
未报告 |
0.52 |
61 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 王玲桂 |
2021 |
1 |
21.13 |
0.5 |
72 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 2021 |
1 |
未报告 |
0.5 |
12 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 2021 |
1 |
19.58 |
0.38 |
793 |
其他 |
其他 |
学位论文 |
| 吴玲玲 |
2021 |
1 |
未报告 |
未报告 |
51 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 熊飞 |
2023 |
1 |
未报告 |
0.52 |
463 |
OES-A |
PTM |
学位论文 |
| 杨雯 |
2022 |
1 |
未报告 |
0.6 |
172 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 2022 |
1 |
未报告 |
0.69 |
132 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 姚丹丹 |
2023 |
1 |
未报告 |
0.56 |
5888 |
OES-A |
PTM |
学位论文 |
| 姚小雪 |
2015 |
1 |
21.22 |
0.47 |
64 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 张清桃 |
2022 |
1 |
19.75 |
0.67 |
135 |
实验法 |
实验法 |
期刊论文 |
| 2022 |
1 |
20.6 |
0.81 |
628 |
其他 |
PTM |
期刊论文 |
| 张玉春 |
2022 |
1 |
未报告 |
0.5 |
48 |
实验法 |
其他 |
期刊论文 |
| 赵奕涵 |
2021 |
1 |
14.17 |
0.53 |
135 |
实验法 |
实验法 |
学位论文 |
| 2021 |
1 |
未报告 |
0.57 |
1050 |
OES-A |
PTM |
学位论文 |
注：OES-A为青少年社会排斥体验量表；PTM青少年亲社会倾向量表。“其他”代表无法与现有分类归为一类，且每种使用频率低于3次的工具。
3.2. 主效应和异质性检验
本研究采用三水平元分析模型评估社会排斥与亲社会行为的关系。结果表明，两者呈显著负相关(r = −0.270, df = 47, p < 0.001)，95% CI [−0.365, −0.170]。通过单侧对数似然比检验，我们发现研究内(水平2) (σ2 = 0.037, p < 0.001)和研究间(水平3) (σ2 = 0.044, p < 0.001)均存在显著差异。方差分布为：抽样方差1.69%，研究内方差44.41%，研究间方差53.90%。这些结果表明主效应存在异质性，有必要进一步分析调节变量，以深入理解社会排斥与亲社会行为的关系。
3.3. 发表偏倚和敏感性检验
漏斗图(见图2)显示，效应量集中在图形上方且均匀分布于主效应的两侧；Egger回归的结果不显著(p = 0.112)，其95%置信区间为[−0.300, 0.046]。漏斗图的对称和Egger回归结果的不显著均表明本次元分析研究中未发现发表偏倚现象。同时失安全系数为17,648，大于5 n + 10 (n为研究数)。上述结果都表明不可能出现发表偏倚效应，社会排斥与亲社会行为之间的关系稳定。
Figure 2. The funnel plot of a meta-analysis study on social exclusion and prosocial behavior
图2. 社会排斥与亲社会行为元分析研究的漏斗图
本研究使用三水平Cook距离法进行了影响性分析，结果显示3个效应量可能异常影响结果。剔除这些效应量后，社会排斥与亲社会行为的相关系数仍为r = −0.270，研究内(σ2 = 0.041, p < 0.001)和研究间(σ2 = 0.044, p < 0.001)方差仍显著。进一步分析发现3项原始研究可能产生异常影响。剔除这些研究后，相关系数略有变化(r = −0.297)，但研究内(σ2 = 0.43, p < 0.001)和研究间(σ2 =0.01, p < 0.001)方差依然显著。无论剔除异常效应值还是异常研究，主效应的显著性保持不变。这表明本元分析结果受异常值影响较小，具有较高的稳健性和可靠性。
3.4. 调节效应检验
元回归分析结果表明，年龄对社会排斥与亲社会行为的关系存在显著调节效应F(1, 25) = 4.860, p = 0.037。具体而言，随着样本平均年龄增加，社会排斥与亲社会行为的负相关程度减弱(β = 0.025, p = 0.037)。这意味着年长者可能较少受社会排斥影响其亲社会行为。分析未发现其他变量具有显著的调节效应。表2详细列出了所有调节变量的分析结果，为理解这一关系的复杂性提供了全面视角。
Table 2. The moderating effect of the relationship between social exclusion and prosocial behavior
表2. 社会排斥与亲社会行为关系的调节效应检验
| 调节变量 |
k |
Intercept/meanz(95%CI) |
β (95%CI) |
Meanr |
F |
p |
水平2方差 |
水平3方差 |
| 人口统计学特征 |
|
|
|
|
|
|
|
|
| 平均年龄 |
27 |
−0.784
(−1.321, −0.247)** |
0.025
(0.002, 0.049)* |
− |
4.860 |
0.037 |
0.033*** |
0.033*** |
| 女性比例 |
46 |
−0.169
(−0.681, 0.342) |
−0.133
(−1.028, 0.761) |
|
0.090 |
0.765 |
0.034*** |
0.038*** |
| 社会排斥的测量 |
|
|
|
|
|
|
|
|
| 实验法 |
28 |
−0.319
(−0.449, −0.188)*** |
|
−0.309 |
1.526 |
0.228 |
0.037*** |
0.042*** |
| OES-A |
9 |
−0.328
(−0.531, −0.125) ** |
−0.010
(−0.237, 0.218) |
−0.317 |
|
|
|
|
| 其他 |
11 |
−0.142
(−0.329, 0.044) |
0.176
(−0.035, 0.388) |
−0.141 |
|
|
|
|
| 亲社会行为的测量 |
|
|
|
|
|
|
|
|
| 实验法 |
27 |
−0.311
(−0.441, −0.180)*** |
|
−0.301 |
2.297 |
0.112 |
0.036*** |
0.039*** |
| PTM |
10 |
−0.353
(−0.535, 0.172)*** |
−0.043
(−0.254, 0.169) |
−0.339 |
|
|
|
|
| 其他 |
11 |
−0.116
(−0.298, −0.066) |
0.194
(−0.012, 0.401) |
−0.115 |
|
|
|
|
*p < 0.05; **p < 0.01; ***p < 0.001.
4. 讨论
4.1. 社会排斥与攻击的关系
本研究运用元分析方法评估了社会排斥与亲社会行为的关系。结果显示两者呈中等程度负相关(r = −0.270)，与大多数先前研究一致，并澄清了相关强度的争议。敏感性分析和发表偏倚检验证实结果稳健可靠，无明显发表偏倚。这支持了社会排斥对亲社会行为有负面影响的假设。数据分析揭示了效应值在研究内和研究间存在显著差异，表明主效应具有异质性。这一发现暗示社会排斥与亲社会行为的关联可能因具体情境而变化，不能一概而论[8]。因此，分析潜在调节变量对解释这种异质性并深入理解两者关系至关重要。
4.2. 调节效应分析
当前元分析结果发现，社会排斥与亲社会行为之间的关系受年龄调节，与本研究的假设一致，社会排斥与亲社会行为的负相关随样本平均年龄的增大而减小。这一现象的原因可能是随年龄增长，个体能够更好地应对和缓解负面情绪体验，更加有效调节自身的痛苦体验[48]。这种能力的提升可能促使他们在面对社交挫折时，仍能保持对他人的关怀和帮助，表现出更多的亲社会行为。当然，这一假设还需后续研究通过更加严谨的实验设计和数据分析来进行深入探讨。
4.3. 研究意义与展望
本研究结果揭示了社会排斥与亲社会行为之间的复杂关系，这对理解如何缓解社会排斥的负面影响并促进亲社会行为具有重要的借鉴和指导意义。今后在亲社会行为的研究和干预中，研究者可以从社会排斥的角度入手，通过设计针对性的社会包容活动和干预措施来减少个体的被排斥感，增强其社会联结，从而可能增加他们的亲社会行为。这不仅有助于改善个体的心理健康和社会适应能力，也有助于构建更加包容和谐的社会氛围。另外，今后在亲社会行为的研究和干预中，研究者应充分考虑年龄因素的影响。对于年轻群体，可能需要更加积极的干预措施来减轻社会排斥对亲社会行为的负面影响。而对于年长群体，则可以探索他们在面对社会排斥时保持亲社会行为的心理机制，从而为不同年龄段的干预策略提供理论基础。
本研究的不足与展望：(1) 部分调节效应检验的样本较少，如纵向设计的研究只有1项，因此，无法比较横向研究和纵向研究之间的差异，这可能会在一定程度上影响该结果的代表性。未来元分析研究应继续考虑研究跨时间的社会排斥对亲社会行为的影响。(2) 文献编码过程中，由于某些社会排斥、亲社会行为测量工具在文献中的使用频率较低，根据Card提出的建议，为了保证调节效应检验结果的代表性，应确保分类调节变量每个水平的效应量个数不少于5 [40]，因此，本元分析仅选取了文献中使用频率较高的测量工具，这可能并不能代表所有社会排斥、亲社会行为测量工具类型，有待于今后继续挖掘和延伸。
5. 结论
本研究采用三水平元分析方法，揭示了社会排斥与亲社会行为之间存在显著的负相关。更为重要的是，社会排斥与亲社会行为的关系受到年龄的调节，二者的负相关随个体年龄的增长而减小。这些发现不仅深化了我们对社会排斥与亲社会行为关系的理解，还为实践领域提供了有价值的启示。在理论层面，它丰富了关于社会排斥和亲社会行为的知识体系。在应用层面，这些结果可能为制定促进社会和谐的策略提供了新的思路。