DOI：10.12154/j.qbzlgz.2025.06.005 1 引言 囤积行为作为个体应对风险与不确定性的一种适应性机制，源于人类演化过程，在面临危机或资源短缺时尤为显著。现实生活中，如新冠疫情防控期间的药品抢购、核废水排放事件引发的碘盐囤积等，均体现出人们通过囤积获取安全感的行为倾向[1-2]。然而，当囤积超出合理范畴并导致生活秩序紊乱及社会功能受损时，便可能演变为具有临床意义的“囤积障碍”。《精神障碍诊断与统计手册》（DSM-5）已将其明确界定为一种独立的精神疾病，表现为个体在非必要情境下持续获取和难以舍弃无用物品，伴随焦虑、抑郁和孤独等情绪体验[3]。 随着数字技术的发展，囤积行为从物理空间延伸至虚拟空间，催生出一种新型行为现象——数字囤积。该行为表现为个体持续无选择性地收集、储存电子信息资源（如文件、图片、链接等），却缺乏有效的整理、筛选或清洗意愿与能力[4]。由于数字信息获取门槛低、存储成本近乎为零，数字囤积相比传统物理囤积更具隐蔽性、泛化性与持续性[5]。已有研究表明，强迫性或病理性的数字囤积可能在认知、行为和情绪层面引发障碍，降低个体的信息处理效率和决策质量[6-7]。 鉴于数字囤积行为的复杂性与现实影响，亟需从更系统的理论视角对其成因机制进行深入剖析。推拉理论作为行为研究的重要框架，强调个体行为是内在推动力与外部吸引力共同作用下产生的结果。MOA（Motivation-Opportunity-Ability）框架则从行为生成的认知结构出发，强调行为的发生依赖于动机驱动、机会支持与能力保障三大条件。该框架不仅弥补了推拉理论在认知资源与行为潜能维度的结构空缺，也有助于系统解析数字囤积这一具有非理性、异质性特征的复杂行为。本文结合两者，基于组态视角探讨推力与拉力因素如何在不同个体条件与环境约束下构成多元驱动路径，揭示数字囤积行为的非线性生成机制，并为后续干预策略设计奠定理论基础。研究聚焦以下两个问题： （1）在个体数字囤积行为的形成过程中，主要存在哪些推力与拉力因素？这些因素如何分别通过动机、机会与能力维度发挥作用？（2）在不同个体特征与环境条件下，推力与拉力因素如何交互作用形成驱动个体数字囤积行为的多种路径？ 2 文献综述与理论基础 2.1 个体数字囤积行为影响因素研究 Van Bennekom等[8]指出数字囤积本质是对数字文件与信息的过度积累，会削弱个体信息检索能力，进而引发压力、困扰与决策障碍。作为一种特殊的信息行为，数字囤积融合了心理、技术与社会多重因素，表现出高度的主观性与情境依赖性[6]。相关研究主要从个体特征、心理机制与外部环境三个维度展开探讨。 在个体特征层面，性格倾向、认知风格与信息加工偏好被认为是数字囤积行为的重要基础。例如，完美主义者通常倾向于囤积大量信息以备未来之需，表现出更强烈的信息保存倾向[6]；而信息敏感性高或组织能力较低的个体，则更容易陷入无序的信息积累之中[9]。从心理因素看，不确定感、焦虑体验与信息错失恐惧是推动数字囤积行为的核心心理机制[10]。面对未来信息可得性的模糊性，个体往往采取“先存为安”的应对策略，从而形成惯性保存行为并不断自我强化。数字囤积不仅反映个体的认知偏好，还受其情绪调节能力影响，在焦虑或认知冲突情境中尤为显著[11]。外部环境的便利性进一步为数字囤积提供了实现路径。信息获取成本的降低、云存储的普及与存储空间的“无限化”，在降低行动门槛的同时，弱化了个体的信息筛选意识，诱发非理性的保存行为[12]。尽管已有研究从多个维度识别了数字囤积行为的关键变量，但整体上仍缺乏对不同因素间作用机制的系统揭示。特别是在多因素交互与动态耦合方面，尚待更具解释力的理论框架与分析范式支持。 2.2 推拉理论及其应用 推拉理论起源于人口迁移研究，强调行为决策由“推力”与“拉力”两类因素共同驱动[13]。推力指个体试图摆脱某种不适状态的内在压力，表现为心理焦虑、情绪紧张或认知冲突；拉力则为外部环境中诱发行为的吸引因素，如目标对象吸引力、可得性或便利性。Bello和Etzel[14]进一步指出，推拉因素往往是多种力量的综合作用，其交互机制远比线性因果关系更为复杂。随着理论的演化，推拉视角被广泛应用于消费者行为、组织变革、技术采纳与信息使用等领域，并被证实可有效解释复杂行为的非线性生成机制[15]。在数字囤积行为的研究语境中，推拉理论同样展现出高度的理论适配性。推力主要表现为个体的情绪驱动与认知压力，如对不确定性的焦虑、对信息丧失的恐惧及情感依附，促使个体持续保存信息以寻求心理安全感[10]；拉力则为外部诱因，包括信息稀缺性、未来使用价值及存储技术的便利性与低成本[7]，主要通过降低保存门槛，强化囤积行为[9]。推拉因素的交互不仅驱动数字囤积行为生成，还能揭示行为演化中的动态博弈关系。个体对推拉因素的感知与响应存在差异，构成行为结果的异质性基础。基于组态视角，分析这些因素的组合效应，有助于揭示数字囤积行为的复杂生成机制。 综上所述，当前关于数字囤积行为的研究已在概念界定与关键变量识别方面取得初步进展，然而在理论建构与机制挖掘上仍显不足。具体而言，现有研究多聚焦于线性因果关系的单一验证，未能有效揭示多种心理与环境因素间的交互模式与组合路径，导致研究结论的解释力和适用性受限。同时，在理论选择上仍以变量中心范式为主，缺乏整合心理动因、技术支持与社会影响的多元视角。本研究基于推拉理论，从个体内在压力与外部诱因的协同机制出发，构建“推-拉因素”组态模型，以解释数字囤积行为的复杂生成过程。与传统因果路径模型相比，组态视角能够揭示不同要素间的多种协同配置方式，探索驱动行为发生的多元路径，从而更贴近真实世界中个体行为的多样性与复杂性。
