第四章 研究分析
第三節 影響參與志願服務行為的因素
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服務行為有達到顯著性，顯視為具有正相關。再探討受訪者風險偏好與參與志願 服務行為是否具相關性：其中，在風險偏好─AB Job Choices 測量法與參與志願 服務行為之部分沒有達到顯著性。僅在風險偏好─NLSY 測量法與參與志願服務 行為顯示為顯著正相關。綜合上述可知：民眾參與志願服務時，其「學習新技巧」、
「利他主義」與「風險偏好」將會影響其參與志願服務的行為。而「利己主義」， 因未達顯著性顯示為不具有相關性。
表 4-10：參與動機及風險偏好與參與志願服務行為之相關性分析 構面 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (1)利己主義 1
(2)學習新技巧 .353*** 1
(3)利他主義 .340*** .477*** 1 (4)風險偏好 -.005
(AB Job Choices)
.027 -.035 1
(5)風險偏好 (NLSY)
.034 .116** .093 .113** 1
(6)參與志願 服務行為
.066 .171*** .136** -.034 .151*** 1
資料來源：本研究整理 (*p<0.1, **p<0.05,***p<0.01)
第三節 影響參與志願服務行為的因素
本節要探討的是影響民眾參與志願服務行為的因素，在本研究中依變項「民 眾參與志願服務的行為」計算方式，是透過詢問民眾規劃每個月多少時間從事志 願服務，提問包含：「是一個月幾次 (#23-1) ，及每次幾小時 (#23-2)」 的方式，
最後再將「每月的次數」乘上「每次的小時數」來獲得民眾「每月參與志願服務
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的時數 (小時/月) 」為何，因此民眾參與志願服務行為的單位係以「時數」的 方式來呈現。而由於依變項的單位「時數」係屬於連續變項，故採用迴歸分析法，
並以普通最小平方法 (Ordinary Least Squares, OLS) 來估計迴歸方程式中的各參 數。
首先透過盒鬚圖呈現此次受訪者在志願服務行為的時數分布狀況，由下圖 4-1 所示，可以得知研究結果顯示：所有受訪者在志願服務行為時數中，最小值 (𝑀𝑖𝑛) 為每月 1 小時、最大值 (𝑀𝑎𝑥) 為每月 48 小時，第一四分位數 (𝑄1) 為每 月 4.5 小時、中位數 (𝑀𝑒) 為每月 8 小時、最後第三四分位數 (𝑄3) 則是每月 12 小時。
圖 4-1：受訪者志願服務行為的時數分布盒鬚圖 資料來源：本研究整理
而自變項則分別是性別、年齡、婚姻、學習新技巧、利他主義與風險偏好 (NLSY) ，本研究採用階層迴歸的方式，將自變項一共分為三個階層，分別是：
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階層一的人口變項組 (性別、年齡與婚姻) ，階層二的參與動機組 (學習新技巧 與利他主義) ，及階層三的風險偏好組 (NLSY) 。這三個階層的排法是考量其 在日常生活中所發生的先後次序關係：人口變項為民眾先天性即存在的背景變項，
接著民眾依據其參與動機決定其投入參與志願服務的行為，而後在發生組織給予 簽立切結書的情況時，民眾再依其風險偏好調整其參與志願服務行為的表現。因 此將人口變項視為最先發生以第一個階層處理，亦即在模式一中只放入人口變項；
而參與動機可能因為人口變項的影響而有差異性，故放在第二個階層，亦即在模 式二中是先將人口變項放入階層一後再將參與動機加入於階層二中，如此便能使 得人口變項可以因此得到控制；最後模式三同樣是以前述為基礎，將人口變項放 在階層一、參與動機放在階層二、最後再將風險偏好加入於階層三所獲得的結果。
而為了能確實了解各模式中自變項 (性別、年齡、婚姻、學習新技巧、利他主義 及風險偏好組) 對依變項 (志願服務行為) 的影響性分析，本研究採用強迫進入 法來理解每一模式中的自變項與依變項的關係。依前述，由下表 4-11 下半部之 階層摘要所示，得到的結果為：三個模式的解釋力各為.007、.036 及.048，顯示 模式三共可解釋依變項 (志願服務行為) 4.8%變異量。而在這三個模式個別整體 解釋力的顯著性考驗部分：模式一的 R2 (.007) ，F 考驗值.730，未達顯著性；
模式二的 R2 (.036) ，F 考驗值 2.236，以及模式三的 R2 (.048) ，F 考驗值 2.544，
則皆達顯著性，表示迴歸效果具有統計意義。
對於各模式中的自變項對於依變項的影響力，分析之摘要表則由下表 4-11 上半部所示。由該表可知：三個模式的解釋力當中，性別、年齡與婚姻皆沒有達 到顯著性。在模式一中，三個自變項的個別解釋力，其中性別為-.058、年齡為.015、
婚姻為.055，可知在這三者中性別相較於年齡與婚姻而言，對於參與志願服務行 為的解釋力為最高、婚姻次之、年齡則最後。而性別的 Beta 值為負值顯示男性 的表現較好，亦即男性相較於女性有較多的參與志願服務行為。年齡的 Beta 值 為.015，正值顯示較年長者的表現較好，也就是年長者相較於年幼者有較多的參 與志願服務行為。最後，婚姻的 Beta 值為.055，正值表示已婚者的表現較好，也
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就是已婚者相較於未婚者有較多的參與志願服務行為。但此三變數的研究結果皆 未達統計上的顯著性。
接著在模式二將參與動機投入後，對於依變項 (參與志願服務行為) 的解釋 力提升了 5.14 倍，達到 R2 =.036，F=2.236，p<.1。顯示參與動機組的投入，能 夠提升解釋力，也就是在控制了人口變項 (性別、年齡與婚姻) 之後，參與動機 能夠額外增加 5.14 倍的解釋力。而在參與動機組中的兩個自變項中，以學習新 技巧的解釋力為最大，利他主義則未達顯著性，顯示參與動機組的貢獻，以學習 新技巧為主。
由表 4-11 亦可發現，模式一到模式二中的的三個人口變數解釋力略有上升 與下降。「性別」由-.058 升至-.074、「年齡」則由.015 降至.005、「婚姻」則由.055 升至.060，這三者雖均未達顯著性不具統計意義，但在模式二中仍扮演控制變項 的功能，也就是因為有這三個自變數的的存在，可以說明模式二中參與動機對於 志願服務行為的解釋力，是在控制了這三個人口變項 (性別、年齡與婚姻) 下所 得到的數據。
最後在模式三的部份，用相同方式在控制了人口變項 (性別、年齡與婚姻) 與參與動機變項 (學習新技巧與利他主義) 之後，新投入的風險偏好變項，其個 別解釋力 Beta 值為 1.117，且 p<.05 具有顯著性達到統計水準，表示該風險偏好 變項可以解釋依變項 (參與志願服務行為) 的變化。而在整體變化的部分，就模 式三而言，將新增的風險偏好投入後，其整體對於依變項 (參與志願服務行為) 的解釋力，相較於模式二又提升了 1.33 倍，達到 R2 =.048，F=2.544，p<.05，具 有統計意義，也就是將風險偏好的投入，係能夠提升依變項 (參與志願服務行為) 的解釋力。
綜合上述三個模式的分析，首先我們可以回應研究假設一：民眾的參與動機 越高，其參與志願服務的時數越多。依前述研究分析顯示可以得知：參與動機組 中的「學習新技巧」越高，會影響其參與志願服務的行為，亦即當民眾的學習新 技巧動機越高，其參與志願服務的行為也會隨之提升。接著我們可以回應研究假
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資料來源：本研究整理 (*p<0.1, **p<0.05,***p<0.01)