1. 研究背景与提出问题
党的十八大以来，我国志愿服务事业迅速发展，习近平总书记在不同场合、以不同方式点赞志愿者，提出志愿者事业要同“两个一百年”奋斗目标、同建设社会主义现代化国家同行，广泛开展“学雷锋志愿服务”，推进志愿服务制度化常态化等发展目标，为新时代中国特色志愿服务事业发展擘画蓝图 [1]。
《抗击新冠肺炎疫情的中国行动》白皮书指出，据不完全统计，截至2020年5月31日，在我国，已经约有881万志愿者参与到疫情防控工作中。在志愿者参与过程中，建立的项目数量也突破了46万个。志愿者积极投入到疫情防控工作中，服务时间不断累加，已经突破了2.9亿小时 [2]。疫情发生以来，广大志愿服务组织和志愿者积极响应中央号召，投身到疫情防控阻击战中，成为疫情防控的重要力量。
本文将使用中国社会状况综合调查(CSS2019)的访问数据，通过SPSS建立二元Logistic回归分析模型，研究新冠疫情背景下志愿服务意愿的影响因素，并针对志愿服务的影响因素提出针对性的一些建议，用来更好地提高人们的志愿服务意愿。
本研究的理论意义在于对志愿者的服务意愿及其影响因素进行调查分析，具有一定的理论价值。研究结果对社会学、管理学、政治学等学科的建设都有一定的理论意义，也有利于拓宽学科的视野；实践意义在于：一是有利于了解社区志愿者最真实的服务意愿，二是对影响服务意愿的影响因素进行分析，有利于针对不同的人群制定不同的服务方案，三是有利于制定符合实际的志愿者管理与激励机制，促进志愿服务的发展。
2. 文献综述
2.1. 志愿服务
志愿服务最早起源于十九世纪初的西方国家，经历了萌芽、扩展、规范三个阶 [3]。联合国教科文组织将志愿服务定义为一种利他行为，即“人们在非私人的场合，在一段时间内自愿、不计报酬地为他人、为社会奉献自己的时间和专业知识，以帮助他人实现他人的所需” [4]。我国《志愿服务条例》指出：“志愿服务是指志愿者、志愿服务组织和其他组织自愿、无偿向社会或者他人提供的公益服务。”
2.2. 志愿服务意愿影响因素
已有研究表明，影响志愿服务意愿的因素主要分为外部因素和内部因素。外部因素主要指的是外部环境和社会环境，内部因素主要是指参与主体的一些个体特征以及个人的内在追求等。
2.2.1. 外部因素
学者们对于志愿服务意愿的外部影响因素的侧重点也有所不同。外部因素主要关注的是社会政策、志愿组织管理等因素。在社会环境方面，王梓菡基于对石家庄市志愿者服务能力影响因素的实证分析，得出社会大环境中的政治、经济以及法律条件对提升志愿者的服务能力起到重要的保障作用 [5]。王大芳认为，物质报酬与保障、政府政策支持、家人支持等外部环境因素是影响大学生参与志愿活动意愿和行为的重要因素 [6]。马青山分析了影响志愿者工作热情维持和激发的组织管理因素 [7]。学者包蓉指出，激励管理对亚运会志愿者的招募及其服务质量的提升，以及对我国志愿服务事业的整体发展都有重要的意义，因此我们应该充分利用各种内在性和外在性的管理措施 [8]。
2.2.2. 内部因素
内部因素有时候比外部因素更为重要，内部因素往往是个体做出志愿服务决定的最后一步，主要包括个体特征、内在行为动机、价值追求等等。我国学者刘珊、风笑天运用混合研究法发现，大学生参加志愿活动的动机归纳为两个方面，即锻炼自己和帮助有需求的人 [9]。Penner整合了以往的研究成果，识别出了影响持续志愿的主要因素，认为志愿者动机是影响初始志愿意愿和行为的重要因素，而初始阶段的志愿服务经历将会促使志愿者形成角色认同，进而影响长期的持续服务意愿及行为 [10]。
通过文献梳理发现，学界对于志愿服务意愿影响因素的研究主要聚焦于外部环境因素特别是社会的政治、经济以及政策环境，没有把更多焦点放在参与者的个人因素上。外部环境固然重要，但是往往参与者自身的条件才是做出决定的最重要因素。本文将立足于志愿服务意愿的内部因素，从参与者自身因素出发，探究市场能力与社会公平感知对志愿服务意愿的影响。综上所述，本文提出以下假设：
研究假设1：市场能力对志愿服务意愿存在显著影响。
研究假设2：社会公平感知对志愿服务意愿存在显著影响。
研究假设3：社会公平感知在市场能力对志愿服务意愿的影响之间存在中介效应。
3. 数据、模型与变量
3.1. 数据来源
本文定量分析的数据是来源于中国社会状况综合调查(CSS2019)。该调查是由中国社会科学院社会学研究所在2005年发起的一项抽样调查项目，主要涵盖就业、家庭及社会生活、社会态度等主要领域，其目的在于获取中国社会变迁的数据资料，为社会科学研究和政府决策提供详细和科学的数据参考。其调查结果可推论至全国年满18至69周岁的住户人口，具有较好的数据公信力与社会声誉。本文的研究问题是志愿服务意愿的影响因素，从CSS2019数据中选取相应的样本，并除去缺失值，得到最终的有效样本为1027个，通过二元Logistic回归模型研究因变量与自变量的关系。
3.2. 模型
二元Logistic回归分析是一个广义的线性回归模型，是一种多变量统计方法，常用于数据挖掘，医学分析，经济预测等领域，在公共管理与社会学中应用也十分广泛。该模型在实际的应用中较为广泛，原因是其对数据的要求不高，也是与其具有研究自变量和因变量的关系优势有关，但要求因变量取值非0即1。
Logistic回归分析模型在因变量Y为二分变量时，事件发生概率的表达式为：
(1)
式中：P为志愿服务发生的条件概率；X为志愿服务意愿自变量因素；α和β分别为logistic回归模型截距和回归系数；(α+)为影响事件发生概率的线性函数。将式(1)取对数后，表达式为：
(2)
其中，事件的发生可能性P与不发生的可能性(1 − P之比，称为比值，比数(odds)，即odds = P/(1 − P)。
3.3. 变量
3.3.1. 因变量
本文研究的因变量Y是志愿服务参与意愿。在CSS2019调查问卷中，将因变量Y志愿服务参与意愿体现为“您本人在近一年以来参加过以下哪些志愿服务？”。如果受访者有选择问卷选项中的一个或者某几个，则意味着参加过志愿服务，将其赋值为1；如果受访者选择“以上都无”，则意味着没有参加过志愿服务，将其赋值为0。
Table 1. Descriptive analysis of related variables (N = 1027)
表1. 相关变量的描述性分析(N = 1027)
3.3.2. 自变量
1) 市场能力。市场能力指的是个人具有参与市场交换的实际本领，或者个人能够提供的参与市场交换的稀缺资源的价值量，教育证书是影响市场能力的主要因素。将其测量化为受教育水平，选自CSS2019调查问卷中“教育程度”，并进行操作化，将其操作化为分类变量，将回答“未上学到初中”赋值为“1”；将回答“高中到职高技校”赋值为“2”；将回答“大学专科到研究生”赋值为“3”。
2) 社会公平感知。社会公平感知指的是人们对社会公平情况的一种个人认知和判断。选自CSS2019调查问卷中“请用1~10分，来表达您对现在社会总体公平公正情况的评价，1分表示非常不公平，10分表示非常公平”，并进行操作化，将其操作化为分类变量，将评分“1和2”赋值为1，社会公平程度为“非常不公平”；将评分“3和4”赋值为2，社会公平程度为“比较不公平”；将评分“5和6”赋值为3，社会公平程度为“说不上公平和不公平”；将评分“7和8”赋值为4，社会公平程度为“比较公平”；将评分“9和10”赋值为5，社会公平程度为“非常公平”。
3.3.3. 控制变量
本研究将一些变量提取作为本次二元Logistic回归模型的控制变量(如表1所示)，具体包括：1) 性别，将性别变量重新编码为虚拟变量(女性 = 0；男性 = 1)；2) 政治面貌，选自CSS2019调查问卷中“您的政治面貌是？”，并对其重新编码为虚拟变量(非党员 = 0；党员 = 1)；3) 民族，将民族重新编码为虚拟变量(汉族 = 0；其它 = 1)；4) 户口，将户口重新编码为虚拟变量(农业户口 = 0；非农业户口 = 1)；5) 宗教信仰，将宗教信仰重新编码为虚拟变量(无神论者 = 0；有宗教信仰 = 1)；6) 年龄，将年龄根据老年、中年、青年划分，分别编码为虚拟变量(青年 = 3；中年 = 2；老年 = 1)。
4. 实证分析结果
4.1. 控制变量对志愿服务意愿的影响
模型一显示了控制变量对志愿服务意愿的影响(如表2所示)。1) 政治面貌，结果显示政治面貌对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.001)，所以不同政治面貌的人的志愿服务意愿存在差异，党员比非党员的志愿服务意愿更高；2) 户口，结果显示户口对志愿服务意愿不存在显著影响(p > 0.05)；3) 宗教信仰，结果显示宗教信仰对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.001)，有宗教信仰的人比无神论者志愿服务更低；4) 民族，结果显示民族对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.05)，不同民族的人的志愿服务意愿存在差异，非汉族的人比汉族的人的志愿服务意愿更高；5) 年龄，结果显示年龄对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.001)，不同年龄的人的志愿服务意愿存在差异，相比于老年人，青年人和中年人的志愿服务意愿更高；6) 性别，结果显示性别对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.001)，不同性别的人的志愿服务意愿存在差异，相比于女性，男性的志愿服务意愿更高。
4.2. 市场能力对志愿服务意愿的影响
模型二显示了市场能力对志愿服务意愿的影响(如表2所示)。将控制变量与自变量市场能力一起放入模型得出结果，结果显示市场能力对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.001)，市场能力 = 2 (学历水平在高中–职高技校之间)的系数为0.595，市场能力 = 3 (学历水平在大学专科到研究生之间)的系数为1.228，假设1成立。分析结果可得，学历水平在高中至职高技校之间的人志愿服务意愿相比于学历水平较低的(未上学到初中)人高，但学历水平在大专以上的人具有更高的志愿服务意愿。
4.3. 社会公平对志愿服务意愿的影响
模型三显示了社会公平程度对志愿服务意愿的影响(如表2所示)。将控制变量与自变量社会公平一起放入模型得出结果，结果显示社会公平对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.001)，社会公平 = 1、2、3的系数明显比社会公平 = 4和5的系数要低，因此假设2成立。分析结果可得，认为社会公平程度越高的人比认为社会公平程度低的人具有更强烈的志愿服务意愿。
Table 2. Influence of control variables, market capacity and social justice perception on willingness to volunteer service
表2. 控制变量、市场能力与社会公平感知对志愿服务意愿的影响
注：性别参照组为女；政治面貌参照组为非党员；年龄参照组为老年人；民族参照组为非汉族；户口参照组为非农业户口；宗教参照组为有宗教信仰；市场能力参照组为初中及以下；社会公平感知参照组为非常不公平。
4.4. 市场能力、社会公平感知对志愿服务意愿的影响
模型四显示了市场能力与社会公平感知对志愿服务意愿的影响(如表2所示)。将控制变量、市场能力与社会公平感知三个变量一同放入模型进行检验，结果显示市场能力与社会公平感知依然对志愿服务意愿存在显著影响(p < 0.05)。通过嵌套模型可以发现，社会公平感知在模型四中系数显著，且在以社会公平感知为因变量、市场能力为自变量的放入到模型中，市场能力的P值在95%的置信水平上显著，因此可以判断社会公平感知在市场能力对志愿服务意愿的影响中起到了中介效应的作用。为进一步验证中介效应，本文进行了sobel检验，Z = 2.271，p < 0.05，通过了检验。因此可以认定假设3成立。
5. 结论与建议
本文在性别、年龄、政治面貌等控制变量下，从居民自身因素出发，建立二元Logistic回归分析模型，研究市场能力与社会公平感知对志愿服务意愿的影响。主要得到以下结论：
第一，市场能力对居民志愿服务意愿存在显著影响。学历水平在大专以上的人具有更高的志愿服务意愿。这一结论说明，接受的教育层次越高，往往具有更高的志愿服务意愿的觉悟和积极性，愿意在为他人的服务过程中获得一种身心的满足感，以达到自己精神层面的更高追求。学校应该积极开展学雷锋活动，加大志愿活动宣传力度，使广大学生养成积极参加志愿服务的自觉性，在奉献中实现自身价值。
第二，社会公平对志愿服务意愿存在显著影响。认为社会公平程度越高的人比认为社会公平程度低的人具有更强烈的志愿服务意愿。这一结论说明，认为社会越公平的人往往具有更高的服务社会的意愿，这就对政府的执政能力提出了要求。政府应该广泛听取社会公众的建议，向着创造一个公平公正的社会环境而努力。
第三，性别、年龄和政治面貌对居民的志愿服务意愿存在显著影响，男性的志愿服务意愿高于女性，青年人和中年人的志愿服务意愿比老年人要高，党员的志愿服务意愿要高于非党员。这一结论说明，男性往往在志愿服务中发挥着更重要的作用，年轻人相比于老年人具有更大的精力参加志愿服务，党员由于自己的高思想觉悟，也会积极投身到志愿服务中来。这就要求在志愿服务过程中，党员要发挥自己的带头作用，男性和年轻人要积极承担责任，充分发挥自己的能力，以更好地完成使命。
志愿服务和广大志愿者的辛勤工作在我国疫情防控中起到了至关重要的作用。本文希望通过分析影响志愿服务意愿的因素来更好地促进我国志愿服务事业的发展。但本文的出发点主要从参与主体的个人因素出发，一定程度上忽视了外部环境对志愿服务带来的影响。