根据中国互联网络信息中心（ CNNIC） 2014 年 1月发布的第 33 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2013 年 12 月，中国手机网民规模已达 5 亿，继续保持稳定增长[1].近年来，随着 3G 网络的进一步普及、智能手机和无线网络的持续发展，视频、音乐等高流量手机应用拥有越来越多的用户，手机不再是简单的通讯工具，已成为集媒体、游戏、文化和娱乐等功能为一身的平台和载体。据最新统计，我国手机端在线收看或下载视频的用户数为2. 47亿，与 2012 年底相比增长了 1. 12 亿，增长率高达 83. 8%[2].手机因其具有多功能性、便利性、实时性和互动参与性等特点而深受广大青少年的喜爱，并使之更易于沉溺其中[2-4],校园中的"低头族"随处可见，很多大学生被手机"绑架",产生手机依赖。研究发现，大学生的手机依赖率达到 16. 7% ~30. 2% ,并呈现逐年上升的趋势[5].青少年的手机依赖与焦虑、抑郁、孤独、低自尊等个体因素[6]和吸烟、饮酒等物质滥用行为[7]显着相关。大学生正处于个体发展的关键阶段，任何依赖和成瘾行为都会对其生理和心理造成不良影响[8].
受动机驱动是人类行为最重要的特征之一，动机产生的条件有两个，一个是个体的需要； 另一个是外部的诱因。大学生为何热衷于手机，手机可以满足大学生的哪些需要？ 这是一个值得探讨的问题。研究表明，各种内在动机和外在动机共同决定了大学生使用手机行为的启动、执行和延续[9-10].大学生使用手机可能是将其作为"个人多媒体通信娱乐终端",满足娱乐化动机[11],也可能是以手机为载体接收、下载或在线浏览新闻资讯、出版作品的阅读方式，满足阅读动机[12].研究表明，使用动机是媒介依赖的重要预测因素[13-14].国外学者 Ran Wei 编制了"手机使用动机量表",包括 20 个项目，分为娱乐、社交、工具、安全和沟通 5 个维度[15].目前，国内关于大学生手机使用动机的研究尚在起步阶段，因此，本研究在文献综述和深度访谈的基础上，编制科学的、适合我国大学生的手机使用动机量表，对未来手机依赖的预防和干预具有重要的现实意义。
1 对象与方法
1. 1 对象
采取分层随机抽样方法，抽取中国矿业大学 1~ 4 年级 900 名学生进行调查。共发放问卷 900'份，获得有效问卷为 860 份（ 98. 17%） .其中，男生411 人（ 47. 79% ） ,女生 449 人 （ 52. 21% ） ; 一年级213 人（ 24. 77% ） ,二年级 228 人（ 26. 51% ） ,三年级202 人（ 23. 49% ） ,四年级 217 人 （ 25. 23% ） ; 农村360 人（ 41. 86% ） ,城镇 262 人（ 30. 47% ） ,城市 238人（ 27. 67%） .
1. 2 方法
参考手机使用动机的相关文献[16-17],并结合大学生深度访谈的结果，自编大学生手机使用动机量表，拟定 11 个项目，分为人际动机、工具动机和娱乐动机3 个维度。按照 Likert 5 级评分标准进行评分，项目从"从不"到"总是"分别计 1 ~5 分。
1. 3 统计处理
采用 SPSS 15. 0 软件对量表进行项目分析、内部一致性分析、相关分析和探索性因子分析； 使用Amos 7. 0 软件对数据进行验证性因子分析。
2 结 果
2. 1 项目分析
将 11 个项目的得分相加，计算出总分，找出P27、P73 的分数（ 25 分和 32 分） ,将高于 32 分的作为高分组，低于 25 分的作为低分组。运用两独立样本 t 检验，比较高分组和低分组在每一项目上差异是否有统计学意义。结果显示，所有项目均有统计学意义（ P <0. 01） ,见表 1.
2. 2 内部一致性分析
根据内部一致性信度分析结果，将第 2、10 项目删除，原因是这些项目会降低量表的信度。删除上述 2 个项目后，将剩下 9 个项目重新进行编号，总量表的 Cronbach α 系数为 0. 85,各维度的 Cronbach α系数在 0. 695 ~0. 792 之间。
