1 引言

互联网的发展为人们的信息交换和人际交往带来了极大的方便，与日常生活的联系也越来越紧密(Wilson, Gosling, & Graham, 2012)。它创造了人们新的行为方式和交流方式(Gosling & Mason, 2015)，但现存的大部分研究主要关注网络消极行为的探讨(郑显亮, 顾海根, 2012)，如网络犯罪、网络欺骗、网络成瘾等。其实，网络环境下也出现了许多积极的行为效应(Wright & Li, 2011)，而其中较为典型的就是网络利他行为(彭庆红, 樊富珉, 2005)。网络利他行为是帮助者在网络虚拟环境中不以自身受益为目标的情况下自觉自愿地帮助他人的行为(郑显亮, 张婷, 袁浅香, 2012)。虚拟网络的特定环境、共享性、公开性和匿名性使得网络利他行为的发生以及受众变得相对更多(陈乐华, 2002; 郭玉锦, 王欢, 2010)。据2016年中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示，目前大学生群体是网络中的主力军，同时也是网络信息和群体行为的有力推动者和发起者。李宏翰(1995)构建的利他主义动机过程模型认为，利他行为本身就是一个道德过程。因此，研究大学生网络利他行为及内部作用机制对于网络积极意义的发挥和构建文明和谐社会均具有重要的意义。

影响网络利他行为产生的因素很多，基于偿还回报的心理会产生网络利他行为，得到的网络社会支持越多，其网络利他行为的程度也越高(郑显亮, 2013)。网络社会支持是指个体在网络人际互动中被尊重、支持和理解的程度(Turner, Grube, & Meyers, 2001)。研究发现，不管是在真实环境还是网络环境，获得的社会支持在减少攻击性行为、增加亲社会行为方面都具有重要的作用(Calvete，Orue，Estevez, Villardon, & Padilla, 2010)。而由于网络环境所具有的匿名性、高暴露性、去抑制性等特点，使得网络社会支持与现实社会支持存在显著不同(丁道群, 2002; Mikelson, 1997)，主要表现在网络社会支持的来源更加广泛、形式更加多样、并能降低支持者与被支持者的压力感等(梁晓燕，2008)。在网络中得到社会支持，可以提升个体在网络空间的归属感，会使个体对网络环境的态度更为积极，从而可能会有更多的网络利他行为。实证研究表明，个体在网络中所感知到的社会支持越多，个体将会表现出越多的利他行为，以及更少的敌意和攻击行为(Scarpa & Haden, 2006)。国内以大学生为被试的研究也发现，网络社会支持对网络利他行为有显著的正向预测作用(郑显亮, 2013; 赵欢欢, 张和云，刘勤学，王福头，周宋奎，2012)。然而，回顾已有研究发现，目前有关网络社会支持具体如何影响网络利他行为的研究尚比较少，网络社会支持“如何影响网络利他行为”(中介机制)以及“在何种条件下影响”(调节机制)还有待进一步探讨。因此，本研究根据社会认知理论，探讨个体因素(感恩)和个体与环境交互因素(社会认同)的作用，以进一步明确网络社会支持促进网络利他行为发生的内在机制。

感恩概念最早由Adam Smith提出，被视为“推动人们做出回报的最迅速和最直接的情绪”，是个体对他人支持和帮助产生的感激和回报心理(McCullough, Emmons, & Tsang, 2002)。国内也有学者将其翻译为感戴。目前针对感恩主要有三种观点(张利燕，侯小花，2010)，第一种观点把感恩看成一种受惠者的行为反应和即时性情绪(Emmons & Crumpler, 2000; Lynn, 2009)；第二种观点把感恩看成一种认知成分，是一个人对积极结果的原因所作的特殊归因(Weiner，1985)；第三种是把感恩视为一种情感成分，具有道德分辨、道德激励和道德强化的功能(McCullough, Klipatrick, Emmons, & Larson, 2001)，并且进一步认为可以发展为情感特质，即感恩倾向(McCullough et al., 2002)。其中，McCullough等人提出的道德情绪理论最具代表性，反映了积极心理学研究的趋势和当前的主流看法。根据该理论，感恩是个体认识到自己是某种恩惠的接受者时产生的一种情绪体验，并能怀着感激之情做出相对反应的一种普遍化倾向(McCullough et al., 2002)。一个具有较强感恩倾向的人在日常生活中体验到感激情绪的阈值较小，往往有更强烈的感恩体验、更广泛的感恩范围和更密集的感恩事件，能够在将来做出有益于施恩者的事情，因而作为一种道德情绪，感恩可能是潜在的互惠利他主义的一种动机机制(McCullough et al., 2002)。进一步的实验研究发现，感恩体验能够激发更多的亲社会行为(Bartlett & Desteno, 2006；Jo-Ann & Tsang, 2006)。在网络环境中，个体所感知到的社会支持成为了其网络行为发生、发展的重要情景因素(Walther & Boyd, 2002)，个体感知到的网络社会支持越多，就会带来越多的感恩情绪体验。感恩的拓宽建构理论(The Broaden-and-Build Theory of gratitude)也认为，当个体意识到另一个体有意做出有益于自己的举动时，心中产生感激之情，激发进一步的利他行为(Fredrickson，2001；Bartlett & DeSteno，2006)。研究证明，当大学生在高社会支持情境下，其体验到感恩的深度、广度、频率及密度也就越强烈(何安明, 惠秋平, 刘华山, 2015; 刘晓岚, 2008)，并能进一步促进网络利他行为的产生(张敏，王乐乐，王静，2014)。因此，本研究认为感恩可能中介了网络社会支持与网络利他行为的关系。即一个感知到较多网络社会支持的人可能更关注与他人交往中的积极面，更容易产生感激之情，并进而促使个体做出更多的利他行为。基于社会认知理论，网络社会支持作为一个环境变量可以通过改变个体因素(感恩)从而对个体的行为(网络利他行为)产生影响。已有研究也发现了感恩可以在相关支持性环境下(如精神性支持、良好家庭氛围)促进利他行为的发生，起到部分中介作用(Li & Chow，2015；蒋怀滨等，2016)。因此，本研究假设：感恩在网络社会支持与网络利他行为间起部分中介作用。

社会认同是指个体对自己属于某一特定社会群体的意识以及这一意识对个体情绪情感的价值与意义，是个体自我概念的重要组成部分，会对个体的社会态度和行为产生影响(Tajfel & Turner, 1986)。根据社会认同理论(Social Identity Theory)，个体在内团体与外团体的有利比较中，形成积极的自尊(Tajfel, 1978)。由于存在积极的自我评价需求，个体会对自己所属团体的行为及态度产生偏好，团体成员会采取各种策略改善自己的行为，提高团体的形象，保护自尊(Hornsey, Oppes, & Svensson, 2002)。因此，对某一群体的认同是一个适应性的社会认知过程，能诱发亲社会行为的产生(孙文坛，2012)，当个体认同某一群体时，更易去帮助群体内成员，也更易接受其帮助和支持(Levine, Prosser, Evans, & Reicher, 2005)。同时，处于某一个个体所认同群体内时，人们会更易相信群体成员，即群体认同能促进人际信任的增加(黄荣贵，孙小逸，2013；辛素飞，明朗，辛自强，2013)。而有研究发现，信任他人的人比不信任他人的人更容易产生利他行为(Christian Cadenhead & Richman, 1996)。Rabinovich和Morton(2012)的研究显示，在获得团体表扬时，高团队认同者更愿意为了证明本团体的优质形象而表现出积极行为，低团队认同者则通常认为自身行为的改变对团体并不重要，即不同水平的团体认同对个体的行为产生不同的影响。据此可以推断出，不同水平的社会认同可能会对个体利他行为的产生带来不同的影响。而根据感恩的道德情绪理论，个体的社会认同水平亦有可能影响个体所体验的感恩的深度、广度、频率和密度。有研究证明，群体认同在内外动机对人们遵守规范行为的关系中起调节作用(Barreto & Elle-mers，2000)，群体认同水平越高，内外动机对人们遵守规范行为的影响越大。而对于高社会认同者来说，从事利他行为促进了他们的积极自我评价，其感恩程度越高，促使他们为了融入团体而实施利他行为；与之相反，社会认同水平越低，对压力的应对就会越差，不管感恩程度如何，也没有足够的资源来实施利他行为(Haslam & Reicher，2006)。即感恩影响着高水平社会认同者的利他行为，但不影响低水平社会认同者的利他行为。据此假设：社会认同在感恩与网络利他行为的关系中起调节作用。

综上所述，本研究试图探讨网络社会支持、感恩和社会认同与网络利他行为的关系及其作用机制。基于社会认知论、感恩的道德情绪理论和社会认同理论，本研究提出了一个有调节的中介模型，并假设：第一，网络社会支持能显著正向预测网络利他行为；第二，感恩在网络社会支持与网络利他行为间起部分中介作用；第三，社会认同在感恩与网络利他行为间起调节作用。

2 方法 2.1 被试

采用分层整群抽样的方式，调查了湖北省武汉市华中师范大学、武汉理工大学、武汉大学三所大学的大学生群体，分属师范类、理工类和综合类大学。共发放问卷480份，剔除无效、缺失的问卷，共得到有效问卷442份，有效率为92%，包括265名女生和177名男生，其中大一、大二、大三、大四各计82名、118名、103名、139名。被试的平均年龄为20.46±1.06岁。

2.2 研究工具 2.2.1 大学生网络社会支持

采用梁晓燕(2008)编制的网络社会支持问卷，该问卷由情感支持(8个)、工具支持(5个)、信息支持(5个)和社会成员支持(5个)四个因素构成，共23个项目。采用5点计分，从1到5分别为完全不符合、比较不符合、不能确定、比较符合、完全符合，得分越高表示获得的网络社会支持越多。在本研究中量表整体α系数为0.78，各维度分别为0.89、0.77、0.83和0.77。

2.2.2 大学生网络利他行为

采用郑显亮(2010)编制的大学生网络利他行为量表，该问卷由网络支持(9个)、网络指导(6个)、网络分享(6个)和网络提醒(5个)4个维度构成，共26个项目。该表采用4点计分，从1到4分别为从不、偶尔、通常、总是。得分越高表示网络利他行为程度越高。在本研究中量表整体α系数为0.84，各维度分别为0.88、0.80、0.85和0.87。

2.2.3 大学生感恩情绪

采用马云献、扈岩(2004)编制的大学生感戴量表，包括深度因子(5个)、频率因子(3个)、广度因子(3个)和密度因子(3个)4个维度，该量表共14个项目。量表采用5点记分，从1到5分别为完全不同意、不同意、无所谓、同意、完全同意。本研究中采用总分来表示个体的感恩水平。在本研究中量表整体α系数为0.82，各维度分别为0.67、0.59、0.72和0.57。

2.2.4 大学生社会认同

采用Luhtanen和Crocker(1992)的Collective Self-Esteem Scale，原量表维度为成员身份、他人对群体的评价、自我对群体的评价、认同的重要程度。根据阴良(2010)的研究，将这四个因子调整为对群体的评价、成员身份、认同的重要程度(消极)、认同的重要程度(积极)，该量表共12个项目。量表采用4点计分，从1到4分别为从不、偶尔、通常、总是。在本研究中量表整体α系数为0.83，各维度分别为0.68、0.77、0.77和0.66。

2.2.5 控制变量

在本研究中，我们将性别作为控制变量。据已有研究，性别对大学生的网络利他行为可能存在影响，但是研究结果还不尽一致。有研究发现，男生的网络利他行为显著高于女生(Wallance，2001；郑显亮, 2012)；但也有研究认为在网络环境下，降低了旁观者效应，导致性别差异对网络利他行为影响不大(赵欢欢, 张和云, 刘勤学, 王福兴, 周宗奎, 2012)。因此，为控制性别对结果的影响，本研究中将其作为协变量纳入分析。

2.3 施测过程及数据处理

采用团体测试的办法，问卷作答时间约15分钟，运用SPSS19.0进行数据管理和分析。回归分析系数的显著性检验采用Bootstrap方法进行。在经典参数检验中，一旦前提假设(如总体正态分布、方差齐性等)未被满足，便会大大增加Ⅰ类和Ⅱ类错误的可能性。相比之下，Bootstrap方法可有效缓解这类问题。它无需假设样本服从某种分布，而是通过对原样本进行有放回的随机抽样来重新构造样本分布(本研究共构造1000个样本，每个样本容量均为442人)，获得参数估计的稳健标准误及置信区间，若置信区间不含零则表示有统计显著性(Erceg-Hurn & Mirosevich, 2008)。

3 结果与分析 3.1 共同方法偏差的控制与检验

采用自我报告法收集数据可能导致共同方法偏差，因此，在数据收集过程中，根据相关研究的建议(周浩, 龙立荣, 2004), 从程序方面进行了相应的控制，如采用匿名方式进行测查、部分条目使用反向题等。数据收集完成后，采用了Harman的单因素因子分析来检验共同方法偏差(熊红星, 张璟, 叶宝娟, 郑雪, 孙配贞, 2012)，结果表明未旋转时，共生成16个因子，共解释了66.32%的变异，其中第一个因子解释了19.47%的方差变异，远小于Harrison等(1996)推荐的40%的判断标准，表明本研究中共同方法偏差并不严重。

3.2 网络社会支持、感恩、社会认同和网络利他行为的相关分析

对人口统计学变量(性别)、网络社会支持、感恩、社会认同和网络利他行为进行Pearson相关分析, 结果发现(见表 1)，网络利他行为、网络社会支持、感恩三者间均显著正相关。性别和网络利他行为之间亦相关显著。

3.3 网络社会支持与网络利他行为：有调节的中介模型检验

本研究根据Muller，Judd和Yzerbyt(2005)关于检验有调节的中介模型的观点，构建3个回归方程:

(1)

(2)

(3)

满足有调节的中介效应存在的条件如下：(1) 在回归方程1中，β₁₁显著，β₁₃不显著；(2) 在方程2和方程3中，β₂₃或β₃₅显著，或者两者都显著；且β₃₄或β₃₅、β₂₁显著。

在以上方程中，Y、X、M_e、M_o分别代表网络利他行为、网络社会支持、感恩及社会认同。本研究在结果分析的过程之中，将性别作为控制变量，将之编码为虚拟变量纳入模型中，并且对预测变量进行了中心化处理。各预测变量的方差膨胀因子均低于2，在本研究中不存在多重共线性问题。在方程1中网络社会支持对网络利他行为有显著的正向预测作用，而网络社会支持与社会认同的交互项对网络利他行为的预测作用不显著。在方程2和方程3中，感恩对网络利他行为有显著预测作用并能被网络社会支持显著正向预测，社会认同与感恩的交互项对网络利他行为存在明显的正向预测作用。根据有调节的中介模型应满足的条件(温忠麟, 叶宝娟, 2014)，网络社会支持、感恩、社会认同与网络利他行为四者之间构成了一个有调节的中介模型，感恩在网络社会支持和网络利他行为中起部分中介作用，而社会认同在感恩与网络利他行为之间起调节作用。

为了更清楚地揭示出社会认同在感恩与网络利他行为间的调节作用，将社会认同按正负一个标准差分出高低组，作简单斜率检验，考察不同社会认同水平下感恩对网络利他行为的影响，并画出简单效应分析图(图 1)。检验结果显示，在高社会认同组，感恩能显著预测网络利他行为，B_simple = 0.24，p < 0.01；在低社会认同组，感恩不能显著预测网络利他行为，B_simple = 0.04，p > 0.05。因此，综合而言，网络社会支持通过感恩对网络利他行为的影响过程受到社会认同的调节，对于高社会认同的个体而言，网络社会支持能够部分通过感恩的促进作用增加网络利他行为，而对低社会认同的个体而言，网络社会支持通过感恩影响网络利他行为的间接效应则不存在。

4 讨论 4.1 网络社会支持与网络利他行为的关系

本研究结果表明，大学生网络社会支持与网络利他行为呈显著正相关，这一结果与以往的研究结果(赵欢欢等, 2012; 郑显亮, 2013)一致。根据社会交换理论可知，人际互动过程遵循“社会经济学”的原则，个体都期望用最小的代价得到最大的利益，因此，当个体在人际交往过程中得到的利益大于代价时，才会乐意帮助别人(Lawler & Thye, 1999)。丁迈和陈曦(2009)指出，如果在一些方便条件没有的情况下或者助人成本比较高时，网络利他行为便会降低。另一方面，大学生的网络社会支持与人际信任存在显著的正相关，求助者得到的网络社会支持越多，越易获得人际信任，人际信任多的个体比人际信任少的个体更易产生网络利他行为(徐庆春, 2014)。

4.2 感恩的中介作用

本研究发现，感恩在网络社会支持和网络利他行为之间起部分中介作用。首先，根据班杜拉的社会认知理论，环境、个体因素以及行为之间是相互作用的。研究者将其引入互联网研究中来解释网络使用行为(LaRose, Mastro, & Eastin，2001; LaRose & Eastin, 2004)，视网络使用为一种社会认知过程，互联网环境、使用者和使用者的行为三者的交互作用影响着使用行为的表现和结果。网络利他行为直接受到网络社会支持这一环境因素的影响，个体所感受到的社会支持越多，越有可能在网络上去帮助他人，产生利他行为。这在一定程度上支持了广泛意义上所谓的“知恩图报”之举；与此同时，这一直接作用也会通过个体的感恩起作用。个体在网络环境下获得的社会支持越多，一方面会直接导致网络利他行为增加，另一方面对个体而言也越易产生感恩情绪(刘晓岚, 2008)，并藉此获得积极的情绪体验，产生助人行为(张敏等, 2014)。其次，根据感恩的道德情感理论，感恩具有动机功能，且周欣(2012)认为其很有可能是互惠理论的潜在动机机制，即感恩可以激发受惠者的助人行为。再次，根据艾森伯格的亲社会行为理论模型，亲社会行为产生的过程为：“对他人需要的注意阶段、确定助人意图阶段、意图和行为相联系阶段(Eisenberg, 1986)”。在对他人需要的注意这一阶段，是否注意到他人的需求与个体的先行状态和特质特征有关，感恩倾向可以降低感恩体验的阈值(马云献, 扈岩, 2004)，即同等网络社会支持环境下，高感恩倾向个体更易感受到更多的社会支持，获得积极的情绪体验，对他人产生积极评价，进而增大利他行为的可能性。

4.3 社会认同的调节作用

本研究的结果表明，社会认同在感恩与网络利他行为之间起调节作用，具体而言，高社会认同下，感恩对网络利他行为的预测作用更强；而在低社会认同下，感恩对网络利他行为的预测作用不明显。产生这一结果的原因可能有以下几个方面：第一，根据“保护因子-保护因子模型”，一种因子对结果变量的预测作用可能随另一种保护因子水平的不同而产生差异，包括互相促进和互相抑制两种模式(鲍振宙, 张卫, 李董平, 李丹黎, 王艳辉, 2013)。在本研究中，感恩和社会认同均作为保护性因子，证实了“保护因子-保护因子模型”的促进假说，高水平的社会认同能够促进感恩对网络利他行为预测作用。其可能原因是，个体的情绪情感受外在环境因素的影响，而个体的社会认同越高，那么其情感阈限可能会较低，影响其所体验到的情感深度、广度和频率，也更容易在感恩情感的作用下产生反应的普遍化倾向(McCullough et al., 2002; Tausch & Becker, 2013)，从而表现出利他行为。第二，研究发现，感性意识是直接与具体的社会生活相互对应的，感性意识能够对日常生活发生直接影响(刘少杰, 2014)。社会认同理论认为，群组的认知和情感将会影响个体的认知、态度和行为(Turner, Oakes, Haslam, & McGarty, 1994)，人们会根据个体所属群体表现出的积极特征产生相应的积极行为，以适应群体环境，获得群体归属感，达到内群体与外群体的区分。对群体认同越高的个体，可能就会越主动地产生更多群体认同的行为(殷融，张菲菲，2015)，因此，高社会认同的个体更易在感恩情感的驱动下做出利他的举动。同时，个体受到某一群体成员帮助时，会获得感恩体验，而高社会认同的环境可能会让人获得更加强烈的感恩体验，更易唤起人们互利互惠、帮助他人的记忆(张莹瑞，佐斌，2006)，从而做出利他行为，即在高社会认同的水平下，感恩对网络利他行为的作用会更明显。

4.4 研究的意义与局限

本研究的意义在于，首先，本研究关注了网络社会支持与网络利他行为间的具体作用机制，明确了感恩在其中的内在作用，丰富了以往研究。其次，运用调节效应对中介模型的影响，进一步揭示不同社会认同下，感恩对利他行为的作用，这种整合模型对变量间的解释作用显著高于单纯的中介效应或调节效应(鲍振宙等, 2013)。再次，根据结果显示，相关部门应该鼓励大学生增加网络社会支持，并重视感恩教育，提高个体的社会认同，有利于促进网络利他行为的发生，美化网络环境。

同时，本研究亦存在以下局限：首先，本研究采取横断模式研究，只能获得网络社会支持、网络利他行为、社会认同及感恩四者的关系，无法进一步判断因果关系，也无法得出个体动态发展过程中的变化。其次，网络社会支持涉及到多个维度和多种形式，社会认同亦有多个水平和领域，其中的作用机制尚不明确，需进一步探讨。再次，本研究的数据来源是不同高校的大学生，研究结论仅适合网络使用人群中的一部分，在结果应用过程中要注意范围，慎重选取。因此，在今后的研究中应扩大样本范围并使用纵向研究的方法进一步探讨这几个变量间的关系。最后，本研究中的感恩和社会认同的两个变量的探讨均是基于一般环境，测量工具没有特指网络环境；同时其是否会产生网络环境下的特异性变化也尚不明确。虽然我们认为基于社会认知理论的框架，作为个体因素(感恩)和个体与环境交互因素(社会认同)能够解释特异性环境的行为影响，但未来研究仍需进一步细化探讨不同环境带来的影响差异。

5 结论

大学生的网络社会支持、感恩、社会认同和网络利他行为均存在正相关关系，网络社会支持能显著正向预测网络利他行为，感恩在网络社会支持和网络利他行为间起部分中介作用，同时这一中介作用受到社会认同的调节，高社会认同能够加强感恩的中介作用。