农民参与志愿服务行为意愿影响因素研究——基于计划行为理论

张 迪

（中国矿业大学（北京）马克思主义学院，北京 100083）

2018年8 月21 日，习近平总书记在全国宣传思想工作会议上强调 “推进新时代文明实践中心建设，不断提升人民思想觉悟、道德水准、文明素养和全社会文明程度[1]。”建设新时代文明实践中心是宣传习近平新时代中国特色社会主义思想的一个重要载体，是满足农民精神文化需求，提升乡风文明，助力乡村振兴的重要举措。新时代文明实践中心志愿者的主要来源是当地农民，主要活动方式是志愿服务[2]。志愿服务是社会文明进步的重要标志，吸取农村各方面力量创建一支农民自己的志愿服务队伍，对提高农民参与基层治理的积极性和主动性，提升农民思想道德素质，推动农民自我管理、自我服务、自我监督和自我教育具有重要作用。

1 文献回顾与研究假设

计划行为理论 （Theory of Planned Behavior，TPB）是一种旨在预测和解释特定情境下人类行为的理论。它是理性行为理论 （Theory of Reasoned Action，TRA）的延伸，在社会心理学领域占有重要地位。在70 年代末和80 年代初，研究者们只从行为态度 （Behavioral Attitude，BA）和主观规范（Subjective Norm，SN）来考察人类的行为，利用这两个因素开发了TRA 模型。他们认为一个人的行为意愿 （Behavioral Intention，BI）是这个人实际行为的前因，而意图又可以通过BA 和SN 这两个主要结构来实现。但是当对TRA 进行实证检验时，一些研究人员认为TRA 在预测人类行为方面缺乏解释。TRA 假定个体行为受意志控制，如果人们做出其他选择，则TRA 模型可能无法充分预测人类行为。Ajzen I 认为人们能够控制自己的行为，他将TRA 模型进行扩展，在此基础上引入知觉行为控制（Perceived Behavioral Control，PBC）变量，并且将这个新修正的模型命名为TPB 模型[3]。通过加入PBC变量，TPB 模型更能够解释方差，且实证研究也提供了相关的证据，即使TRA 模型在某种程度上可以预测人们的行为意向，但是增加了PBC 变量的TPB模型则直接加强了意图和行为之间关系的强度。

TPB模型中的一个重要假设是当人们做出行为决策时会以一种理性和系统的方式来评估他们获得的信息[4]。志愿服务本身就是一种有计划的行为，当人们决定做志愿者之前，他们往往会思考或者权衡与志愿活动相关的个人成本和收益[5]。在TPB 中人们的主观态度 （对行为的积极或消极评价）、行为规范 （知觉到的重要的他人对行为的赞同或者反对）和PBC （知觉到的执行行为的容易或困难，也可以直接预测行为）对其BI 起决定作用。而BI 被认为是决定人们实际行为的关键要素。

TPB自提出之后，对人类行为感兴趣的研究人员已经开始使用它。不同的研究领域，包括生态学、献血、旅游和志愿者等在使用TPB 模型来预测人们的BI。TPB 在志愿服务的研究中，多集中在参与行为的预测方面。志愿服务的BI 已经被证明与行为有着强烈的、积极的正向关系。有学者已经使用TPB模型来预测志愿服务，分别解释了澳大利亚老年人志愿服务的行为意向的75%和55%，以及美国学生志愿参加校园项目意向的66%[6-8]。王季等[9]在基于TPB 的学术创业行为整合模型中指出，BA，SN和感知行为控制可以影响学术创业意愿。杨凯等[10]在公选课逆向选课BI 的心理归因中指出其受BA 和SN 的影响。在道德规范与旅游者文明旅游BI 的研究过程中发现，SN 对BA 有影响[11]。而在居民参与社区治理的行为影响因素的研究中发现，感知行为控制可以影响居民参与社区治理的BA[12]。综合前人研究，本文以TPB 为基础，提出假设如下。

H1：BA 对农民参与志愿服务意愿存在显著影响。

H2：SN 对农民参与志愿服务意愿存在显著影响。

H3：PBC 对农民参与志愿服务意愿存在显著影响。

H4：SN 对农民参与志愿服务的BA 存在显著影响。

H5：PBC 对农民参与志愿服务的BA 存在显著影响。

2 数据测量与收集

2020 年7 月向河南某乡镇农民发放问卷，问卷主要参考国内外使用过的成熟量表，并进行修订。问卷包括两部分内容：第一部分调查的是农民的人口学基本信息，包括性别、年龄和家庭总收入等内容；第二部分调查的是农民参与志愿服务的BI，其中SN，BA，PBC，BI 4 个变量的题项主要是选取Ajzen I，刘加凤等国内外学者所制定的测量指标。

为了保证问卷调查的质量，只在小范围内进行发放，针对存在的问题与当地新时代文明实践中心的相关负责人进行商讨并修改完善。此次共发放问卷500 份，回收问卷500 份，剔除不合格问卷15 份，最终问卷485 份，问卷有效率97%。

3 研究结果与分析

为检验问卷的可靠性和有效性，对其进行了信度和效度检验。利用数据分析软件R 语言对数据进行信度效度检验，经过分析得出量表的整体信度系数在0.8 以上，BA，SN，PBC 和BI 的组合信度（Composite Reliability，CR）在 0.848～0.974 之间，均大于0.7，说明问卷具有较高的信度。效度包括收敛效度和区别效度。利用R 语言进行验证性因子分析，得出各变量的平均抽取方差 （Average Variance Extracted，AVE）的值大于0.5，CR 大于0.7，说明量表具有较好的收敛效度 （见表1）；而AVE 的平方根均大于其他相关变量系数 （见表2），证明此量表具备较好的区别效度。

3.1 结构方程模型拟合度检验

为检验各自变量对因变量的影响，运用R 语言结构方程模型 （Structural Equation with lavaan）包对问卷数据和农民参与志愿服务BI 的理论模型进行假设检验和结构方程模型拟合。根据Bentler P M和Bonett D G[13]等学者的建议，经过修正后模型的拟合数值及标准值符合标准要求，卡方值与自由度的比值 （χ2/df）等于2.254，卡方值与自由度的比值越小越好，一般小于3 即可接受，如果样本量大，小于5 也可以接受；近似误差均方根 （RMSEA）小于0.08；拟合优度指数 （GFI）、调整后拟合度指数（AGFI）、规范拟合指数 （NFI）、比较拟合指数（CFI）均大于0.9，具体内容见表3。从模型拟合度的指标值可以看出模型的拟合效果比较好。

表1 量表的信度和效度检验

表2 区别效度分析

表3 模型拟合度指标值

3.2 假设检验结果分析

经过数据分析软件R 语言的分析，可知BA，SN，PBC 与BI 之间的具体影响效应。对整合模型进行通径分析得出农民参与志愿服务的BI 模型的各个变量之间的路径系数和显著性。P<0.05 表示变量间的关系是显著的，具体假设检验结果见表4。

表4 模型假设检验结果

由表4 可知，BA，SN，PBC 对BI 均存在积极的正向的显著影响，因此假设H1，H2，H3 成立。BA，SN，PBC 对BI 有显著影响，三者的路径系数分别为0.078，0.759 和0.163。这也说明农民参与志愿服务的BI 受三者的影响。SN 对BA 也有显著影响，因此假设H4 成立。SN 对BA 的路径系数为0.784，说明SN 和BA 之间存在着正相关关系。这说明农民的家人、朋友和村集体等重要的人或者组织的建议能够直接影响农民参与志愿服务的BA。PBC 对BA 影响不显著，因此假设H5 不成立。PBC 对 BA 的路径系数为 0.040，表明 PBC 对 BA存在负相关关系，这说明农民对参与志愿服务这一特定行为的难易的知觉程度不能影响其参与志愿服务的BA。

4 结论与讨论

4.1 结论与建议

以TPB 为基础构建BA，SN 和PBC 对农民参与志愿服务BI 产生影响的关系模型，并且分析了它们之间的相互关系，进而验证了TPB 在农民参与志愿服务影响因素中的作用。得出如下结论：一是BA，SN 和PBC 是影响农民参与志愿服务BI 的3 个重要因素。其中，SN 更多地决定着农民参与志愿服务的BI。二是SN 影响BA，如果重要的人和组织支持农民参加志愿服务活动，那么他们就会更积极、更主动，BA 就会越强。三是农民参与志愿服务的PBC 对BA 不存在正向的显著影响。将TPB运用到农民参与志愿服务的BI 影响因素的研究中，拓宽了农民与志愿服务关系的研究，且进行了一次新的、较有实践意义的尝试。

鉴于以上结论提出以下建议：一是加强宣传引导，采取激励措施，提升农民对志愿服务的认识，调动农民参与志愿服务的积极性和主动性；二是因地制宜，恰当适度地设计满足农民需求、贴近农民实际的志愿服务项目；三是充分发挥基层党组织的先锋模范作用，推出志愿服务的先进组织和个人，树立榜样，先进带动后进，充分发挥优秀志愿者和志愿服务团队的模范带动作用，为在农村基层形成浓厚的志愿服务氛围贡献自己的力量[14]。 “赠人玫瑰，手有余香”，大力弘扬志愿精神和志愿服务文化，在全社会形成 “人人为我，我为人人”的良好社会风气。

4.2 不足与未来研究方向

在研究样本上调查区域和样本量较有限，只调研了河南某乡镇。在今后的研究中应扩展调查区域，扩大样本数量，进一步验证研究模型的适用范围。在研究方法上，目前采用的方法较单一，主要采用了定量研究方法，未来可结合定性研究方法，使用定量加定性研究方法进一步挖掘研究深度。在研究内容上，当前只考虑将TPB 变量作为探究其对农民参与志愿服务BI 的影响因素，今后可以加入其他变量，拓展TPB 模型来作进一步探究。