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　　在社会心理学领域，习惯（habit）属于一种具有高度自动性（automaticity）的行为模式，是指个体在很少意识参与的情况下，对一组特定的相关条件或情境线］。体育锻炼一旦成为由习惯控制的行为序列，就意味它被取代的风险可能会降低，行为维持得到保证［4］。正因如此，以往的研究主要聚焦于习惯对体育锻炼的直接和间接影响，检验习惯强度（habitstrength）对锻炼行为的预测作用，以及习惯强度在锻炼意向-行为关系中的调节作用［5］，将其视为无意识调节过程的关键要素，弥合意向-行为鸿沟的第三变量。然而，随着习惯的认知范畴突破过去行为频率，习惯理论的不断演化发展，越来越多的证据表明习惯与行为之间的关系是双向的［6］，逐渐延伸出了一条新的研究方向。有学者指出，锻炼意向可通过行动计划（actionplanning）实现向锻炼行为的转化，一致情境中的行为重复（behaviorrepetition）提高了体育锻炼的习惯强度［7］。vanBree等［8］试图将该发现推广到其他群体，但遗憾的是，研究结果未能得到完全复刻。另外，行动计划、锻炼行为的中介作用是否存在性别差异，之前还未曾有研究涉入，我们对此知之甚少。

　　行为意向是指个体执行某特定行为或取得特定结果的自我指示。Orbell等［15］一项关于健康行为习惯中自动性成分的系列研究发现，意向是习惯强度的重要决定因素，积极的意向有利于习惯形成。在体育锻炼领域，Verplanken等［16］首次对锻炼习惯与锻炼频率进行了区分，采用自我报告习惯指数（SRHI）来评估111名大学生的锻炼习惯，结果显示，锻炼意向对锻炼习惯具有正向预测作用。deBruijn［17］的研究发现，成功执行锻炼行为的意向者进行体育锻炼的习惯强度更高。我国学者谢红光［18］的研究同样指出，体育锻炼行为意向是影响行为习惯的直接因素。由此，提出假设H1:锻炼意向对习惯强度具有正向预测作用。

　　行动计划是计划的子结构，是通过指定何时、何地以及如何行动，将目标导向行为与特定情境线索联系起来的心理模拟［19］。Rhodes等［20］认为锻炼习惯的形成可能依赖于开始阶段的动机和自我调节指令，锻炼意向和行动计划会促进最初的锻炼行为改变，意向、计划、行为与习惯之间按照一定的时间顺序相互关联。这也大致符合了习惯形成理论的基本假设。然而，deBruijn等［21］与以往大多研究不同，他跨越实际行为将自动性作为预测结果，探讨了未来情境线索对自动化发展的重要意义，结果发现，预先拟定的锻炼时间和地点对锻炼行为的自动性具有正向预测作用。换言之，增加重复触发情境线索的可能性，计划何时何地进行体育锻炼，可能会超越过去行为的影响。由此，提出假设H2:行动计划在锻炼意向与习惯强度的关系中起中介作用。

　　在许多主流健康行为理论中，意向被视为行为的近端决定因素［22］。虽然意向与行为不一致的现象十分普遍，但构建意向为理解和促进行为提供了很大的帮助。McEachan等［23］一项围绕计划行为理论对健康行为预测效果的元分析表示，在中到大效果量范围内，锻炼意向是锻炼行为的一个强力预测因素。同时，有研究指出，几乎所有从事体育锻炼的个体都存在进行体育锻炼的意向，锻炼意向的形成意味决策过程步入标志性阶段［20］。值得注意的是，vanBree等［8］针对老年人开展的两项独立研究显示，锻炼行为对习惯强度具有正向预测作用。近期，Feil等［24］关于纵向研究中习惯与身体活动行为关系的系统评价中也提出了类似的观点，即增加身体活动水平会导致更高的习惯强度。由此，提出假设H3:锻炼行为在锻炼意向与习惯强度的关系中起中介作用。

　　尽管控制行为的有意识和无意识过程是截然不同的，但它们之间可以实现相容贯通［25］。正如上述Lally等［9］对习惯形成过程的描述，行为意向、行动计划、实际行为与习惯强度之间可能存在定向或纵向联系。Fleig等［7］一项预测患者接受医疗康复治疗后体育锻炼习惯强度变化情况的研究，通过4个时间测量点的设计，反映出“锻炼意向→行动计划→锻炼行为→习惯强度”路径在时间方向上是可行的。近期，Monge-Rojas等［26］采用交叉滞后模型对来自高中生3个时间测量点的纵向数据进行分析，结果显示，“意向→行动计划→行动控制→身体活动→自动性”的因果关系得到初步证实。 由此，提出假设H4: 行动计划和锻炼行为在锻炼意向与习惯强度的关系中起链式中介作用。

　　一些经验证据表明，自我调节领域存在性别差异。Martin［27］针对澳大利亚高中生动机的研究发现，相比男生，女生更倾向于采取计划来管理自己的行为， 并且在面对挑战时表现出更强的韧性。为了调查健康行为改变过程的性别差异，Hankonen等［28］围绕2 型糖尿病高危人群开展了一项研究，试图测试行动计划的改变能否预测体育锻炼行为的变化。 结果显示，在基线水平上，男性与女性在行动计划上无差异，在3 个月后，行动计划对女性的作用比男性更为突出。 对于女性而言，制定更多的行动计划意味着锻炼行为的增加以及锻炼习惯的改变。然而，这一现象在大学生群体中很少受到关注。

　　在体育锻炼行为方面，来自36 个国家和地区的学龄儿童健康行为（HBSC）研究数据显示，男性自我报告参与体育锻炼的行为频率要明显高于女性， 特别是在传统性别规范盛行的国家［29］。 Magoc 等［30］调查了大学生在体育锻炼和社会认知理论变量上的性别差异， 发现性别调节了锻炼计划与锻炼行为的关系，锻炼计划是预测女生锻炼行为的最强变量。 事实上，以往的研究大多仅指出个体在锻炼行为上存在性别差异，至于锻炼行为在锻炼意向与习惯强度之间的中介作用是否同样具有性别差异，还有待进一步探讨。

　　采用整群随机抽样， 对湖北省武汉市2 所高校的在校大学生进行心理测量。 第一阶段于2021 年10 月抽取812 名大学生，完成锻炼意向、行动计划的测量，有效问卷732 份，有效率为90.15%。 第二阶段于4 周后对前一阶段的732 名大学生追踪调查，实施锻炼行为、习惯强度的测量，共回收问卷698份，有效问卷663 份，有效率为94.99%，流失率为9.43%。调查对象年龄介于 16～29 岁之间 （20.52±2.08）， 男生 307 人（46.30%），女生 356 人（53.70%），本科生 556 人（83.86%），硕士研究生 89 人（13.42%），博士研究生 18 人（2.72%）。

　　信度是评估测量结果一致性或稳定性的重要指标。 本次测量锻炼意向、行动计划、锻炼行为和习惯强度的Cronbachs α系数依次为 0.935、0.967、0.670、0.939， 其中， 锻炼行为的Cronbachs α系数略显偏低。 温忠麟等［34］认为如果Cronbachs α系数过低，应当使用验证性因子分析计算组合信度。 因此，构建一阶多因素斜交测量模型 M1， 检验结果显示，χ2/df=3.640＜5，RMSEA=0.063＜0.08，SRMR=0.041＜0.05，GFI、TLI、CFI依次为 0.943、0.973、0.979，均达到一般接受水平 0.90［35］，测量模型M1 拟合度良好， 即构建的理论模型与实际样本数据基本适配。 锻炼意向、行动计划、锻炼行为和习惯强度的组合信度CR依次为 0.936、0.968、0.689、0.939， 均高于最低标准值0.60［35］，说明本次测量的内部一致性信度良好。

　　效度是评估测量结果准确性或有效性的重要指标， 结构效度包括收敛效度和区分效度。 收敛效度结果显示，锻炼意向3 个题项的标准化因子载荷为 0.856～0.942，AVE=0.829；行动计划5 个题项的标准化因子载荷为0.844～0.956，AVE=0.859；习惯强度4 个题项的标准化因子载荷为0.853～0.915，AVE=0.792； 锻炼行为3 个题项的标准化因子载荷分别为0.762、0.707、0.471，AVE=0.434。 其中，题项 EB3 的标准化因子载荷未达最低标准值0.50［36］， 锻炼行为整个维度的平均方差抽取量小于临界值0.50［37］，说明潜变量下的3 个观察变量可能并非如预期一样归属于同一因素构念。 其原因在于强度、时间所代表的“质”与频率所代表的“量”在方向上不具有绝对的一致性，即如果每次锻炼的强度较高、时间较长，那么参与锻炼的频率可能会相对较小。 区分效度结果显示（见表1），各个潜变量之间的相关系数均小于对应平均方差抽取量的平方根［37］，说明潜变量之间的区分效度良好， 测量结果满足进一步分析要求。

　　由于本研究采用了自我报告数据，可能存在共同方法偏差问题，因此，选择“引入方法因子”进行共同方法偏差检验［38］。 在测量模型M1 基础之上，构建包含共同方法因子（全局因子）的模型M2， 随后对模型M1 和模型M2 的部分拟合指数进行比较，结果显示，ΔRMSEA=0.016、ΔSRMR=0.025、ΔTLI=0.012、ΔCFI=0.011，RMSEA和SRMR波动幅度不超过 0.05，TLI和CFI的波动幅度不超过0.1［34］，说明不存在严重的共同方法偏差问题。

　　步骤一：以锻炼意向为自变量，习惯强度为因变量，行动计划和锻炼行为2 个变量为中介变量， 构建多重中介模型M3。 经检验，模型 M3 各项拟合指数显示，χ2/df=3.640＜5（χ2=305.738，df=84，p＜0.001），RMSEA=0.063＜0.08，SRMR=0.041＜0.05，GFI、TLI、CFI依次为 0.943、0.973、0.979， 均达到一般接受水平0.90，模型拟合度良好，符合后续进一步分析要求。 另外，模型中的 6 条直接路径均显著（p＜0.001），假设 H1 成立，整个模型可以解释行动计划45.0%的变异量、锻炼行为36.3%的变异量和习惯强度73.5%的变异量（见图1）。

　　步骤二： 使用偏差校正的百分位Bootstrap 法进行中介效应检验，在原始数据中重复随机抽取4 000 个样本，计算出每条中介路径的效应值及其显著性。 结果显示（见表2），锻炼意向→行动计划→习惯强度的中介路径显著 （β=0.317，95%CI［0.256， 0.388］），效应占比 42.27%，即行动计划在锻炼意向与习惯强度的关系中起中介作用，假设H2 成立。 锻炼意向→锻炼行为→习惯强度的中介路径显著 （β=0.039，95%CI［0.017，0.072］），效应占比5.20%，即锻炼行为在锻炼意向与习惯强度的关系中起中介作用，假设H3 成立。 锻炼意向→行动计划→锻炼行为→习惯强度的中介路径显著 （β=0.041，95%CI［0.020， 0.070］），效应占比 5.47%，即行动计划和锻炼行为在锻炼意向与习惯强度的关系中起链式中介作用， 假设H4 成立。

　　进一步采用荣泰生［40］建议的多群组分析系数比较法，以测量加权模型M5 中参数差异的临界比 （critical ratios for differences between parameters）作为差异性检验判断标准，进行男生组与女生组多重中介模型路径系数的比较分析。 结果显示（见表4），在锻炼意向→习惯强度这条路径上，男生与女生的差异显著（p=0.026＜0.05），且男生高于女生，说明对于男生而言锻炼意向对习惯强度的直接预测作用更重要。 在其他路径上，男生与女生的差异均不显著（p＞0.05），因此，行动计划在锻炼意向与习惯强度之间的中介作用， 锻炼行为在锻炼意向与习惯强度之间的中介作用， 行动计划和锻炼行为在锻炼意向与习惯强度之间的链式中介作用，均不具有性别差异，假设 H5、H6 和 H7 不成立。

　　行动计划在大学生锻炼意向与习惯强度的关系中起中介作用，该结果与 de Bruijn 等［21］研究结果一致。 具体而言，一方面，锻炼意向形成后会伴随时间推移而逐渐受到削弱，甚至改变。 行动计划作为锻炼意向的延伸，有利于加深记忆中线索-响应之间的编码深度， 能够克服随着时间推移面临的耐久性问题［41］，防止大学生轻易遗忘自己的锻炼意向。 另一方面，行动计划同习惯一样格外强调情境线索在行为启动中的作用，其不同之处在于，前者侧重有意识的谋划决策，后者侧重无意识的自动反应［42］。 因此，这意味体育锻炼习惯的形成是一种从有意识到无意识的迭代过程。 当个体遇到预先设定的体育锻炼时间、地点、方式等情境提示时，基于目标导向行为的驱动作用，会表现出积极的心理表征，锻炼行为被诱发的可能性更高、速度更快，从而增进锻炼行为中自动性成分的发展。 从干预层面来看， 向习惯形成研究中纳入行动计划还具有操作简约、响应负担小以及实施成本低的优势［43］，适合大学生群体益于推广普及。 但需要注意的是，行动计划的效力可能存在个体差异，特别是针对自我控制水平较低的个体。

　　锻炼行为在大学生锻炼意向与习惯强度的关系中起中介作用，这得到了 Fleig 等［7］和 van Bree 等［8］研究的支持。 正如Lally 等［9］所言，如果意向能够成功转化为实际行为，且在相对稳定的情境下不断重复，行为本身就会表现出快速、有效、无意识和缺乏控制力的习惯特征。 由此可见，在意志阶段实施必要的自我调节策略，促进锻炼意向到锻炼行为的成功转化，是迈向重复循环的先决条件。 在情境线索存在的情况下，习惯形成依赖于可靠且频繁的行为体验［16］，因而需要鼓励个体在相同的环境中(例如，一天中相同的时间、场地和运动同伴)定期锻炼。 与此前研究不同的是，本研究的重复不仅仅是指体育锻炼频率所评估的“量”，还包括体育锻炼时间和强度所代表的“质”，以此等行为投入“质量”的逐渐累积来反映锻炼行为重复的程度。这从理论上带来了新的挑战，Rhodes 等［44］研究表明针对高强度的身体活动， 行为重复的频率过多可能会产生厌倦、愤怒、焦虑等消极情绪，相比“越多越好”，不如“最为适恰”。 因此，参考每种身体活动行为的代谢当量，开展后续研究是十分必要的。

　　行动计划和锻炼行为在大学生锻炼意向与习惯强度的关系中起链式中介作用，与Fleig 等［7］的研究结果一致，同时，基本符合Lally 等［9］提出的习惯形成需要经历4 个阶段。其中，本研究未探讨锻炼意向的形成前因， 其原因在于能够充分解释动机阶段的社会认知方法已经得到大量验证［45-46］。 我们发现，行动计划和锻炼行为以循序渐进的方式促进锻炼意向的转化，揭示了体育锻炼习惯强度变化的内在机制。 这意味不仅在实验操作中可以实现［15］，个体自发地使用行动计划也能促进锻炼行为的增加和随后习惯强度的变化。 行动计划作为连接锻炼意向与行为的桥梁，通过时间、地点、同伴等信息强化情境线索与目标行为的关联，降低突发事件的替代风险。 行为改变最初需要一定的认知努力，“新” 行为得以成功执行有一部分的功劳归结于理性决策［12］。 锻炼行为一旦开始，随着行为重复的不断累积， 个体的认知努力以及对未来情境的预见性会逐渐淡化，达到不需要深思熟虑的无意识状态。

　　多群组分析结果显示，三条中介路径均不存在性别差异，这是本研究的一项新发现。 其一，Rhodes 等［47］在有关意向-行为关系中调节变量的系统综述中指出， 性别不能调节锻炼意向对锻炼行为的预测作用，我们发现，锻炼行为中介过程的后半路径同样未受到性别的调节， 这说明性别与锻炼意向和锻炼行为均不存在交互效应。 其二，在体育锻炼领域，围绕行动计划性别差异问题的研究主要聚焦于2 型糖尿病患者， 女性在相同路径上往往表现出更强的预测力［28］。 本研究得出了与之相悖的结果， 虽然男生组与女生组在 “锻炼意向→行动计划”和“行动计划→习惯强度”路径上的系数差异不具有统计学意义，但比较结果已经呈现出女生高于男生的趋势，且其中一条路径的显著性水平接近默认值。 这可能是研究设计所导致的，Hankonen 等［28］研究在距离基线 个月后才开始第二次数据采集，本研究间隔时间仅为1 个月，如果时间继续推移，女生组行动计划的作用可能更为突出。 其三，行动计划和锻炼行为的链式中介作用不具有性别差异， 这意味不同性别的大学生在体育锻炼习惯的形成机制上具有一致性，男生与女生在实施行动计划干预措施时可以尝试采取通用方案。

　　尽管从习惯形成理论视角出发，探讨了行动计划、锻炼行为在大学生锻炼意向与习惯强度二者关系中的多重中介作用及其性别差异问题，但本研究尚存在一些不足之处:1)只有形成研究才可能创造出新的习惯， 在同一时间点测量习惯强度与锻炼行为， 事实上评估的是正在进行或已经具备的习惯。Gardner［6］建议把两种类型的研究进行区分，如若旨在研究新的习惯，可参考Fournier 等［48-49］的两项研究将锻炼计划和锻炼行为作为干预内容，或者类似 Monge-Rojas 等［26］通过 3 个及以上时间测量点的设计进行交叉滞后分析。2）近几年，应用广泛的自我报告习惯指数（SRHI）受到了一些批评，有学者认为SRHI 捕捉到的习惯强度可能是一种主观体验（例如，行为的“流畅性”和自我效能感），这会导致对习惯性行为线］，此外，它还无法评估环境的稳定性，因此，未来有必要研发新的测量工具弥补这一缺陷。3）本研究未对习惯的两种表现形式习惯性煽动（habitual instigation）和习惯性执行（habitual execution） 进行区分， 两者的概念于2016 年首次提出，Gardner 等［51］假设身体活动的习惯性执行可能通过自我效能、情感等其他结构促进更多的身体活动参与，还有学者认为身体活动的习惯性煽动可能比习惯性执行行为本身更有价值［24］，这些都是未来研究值得关注的焦点。