绘制中国公众在减缓空气污染和适应空气污染方面的行为意图图

《Journal of Cleaner Production》：Mapping public behavioral intentions for mitigation and adaptation to air pollution in China

公众参与空气污染应对行为分为减排（mitigation）和适应（adaptation）两类，适应行为进一步细分为场所内（如戴口罩）和移动性（如调整交通方式）策略。全国28省7457份问卷显示，社会经济地位、污染感知严重性及清洁空气收益感知是三大共性驱动因素，但减排与适应行为存在认知路径差异：适应行为受风险可控性影响，而减排行为更依赖知识与信任。多水平回归与后分层分析揭示中国城市存在三类行为模式：经济发展驱动型、污染驱动型及协同驱动型。摘要分割线

　　中国近年来在改善空气质量方面取得了显著进展，这主要得益于2013年至2020年间实施的两次清洁空气行动计划。全国人口加权平均PM2.5浓度大幅下降，到2023年已降至31.2微克/立方米。尽管这一水平低于中国环境空气质量标准（二级标准，GB 3095–2012），但仍超过世界卫生组织（WHO）空气质量指南（AQG）的六倍以上。这种显著差异凸显了中国空气中仍存在的重大健康风险。为此，中国政府承诺采取长期措施应对低浓度大气污染问题。然而，随着末端治理策略在降低PM2.5浓度方面的边际效果逐渐减弱，有必要进行结构性改革和针对污染源的具体策略，如推广清洁能源住宅和减少移动源排放。这些策略需要公众更积极地参与污染应对行为，标志着从被动暴露向主动环境治理的重要转变。

应对行为通常分为两类：减缓行为和适应行为。减缓行为旨在减少污染物排放，而适应行为则用于降低个人健康风险。适应行为可以进一步细分为现场适应行为（如佩戴口罩、在高污染期间避免户外活动）和移动适应行为（如改变交通方式）。现场适应行为指的是在现有暴露环境中实施的保护措施，不改变既有的出行模式；而移动适应行为则涉及通过移动或搬迁来避免空气污染暴露。理解这些行为类型中的公众意愿对于制定有效的参与策略和政策至关重要。

目前，大多数实证研究主要关注适应行为，识别了关键的心理和社会决定因素，包括风险感知、知识、态度、风险可控性、社会规范以及人口统计特征。相比之下，关于减缓行为的研究相对较少。新兴证据表明，减缓和适应行为受到不同的认知和社会过程影响。例如，Bateman和O’Connor（2016）发现，公众对气候减缓策略的支持比对适应策略的支持更加意识形态化，突显了这两种行为类型之间的心理差异。同样，Qin等（2020）指出，尽管适应行为主要受风险感知、效果和自我效能的影响，减缓行为则更强烈地与感知易感性、感知不便和合作规范相关。最近的研究还揭示了适应行为内部的行为异质性。例如，现场适应和移动适应受到不同的动机和情境因素影响，进一步强调了需要更细致的行为框架来理解公众反应。这种区别尤为重要，因为现场适应通常是更易获得且成本更低的保护措施，而移动适应则涉及更复杂的决策和更大的资源需求，受到社会和经济因素的影响。此外，这两种策略可能相互补充或替代，先前的现场适应行为甚至可能影响后续的移动决策。由于不同人群对这些策略的获取能力不同，理解这些机制有助于政策制定者设计更加多样和有效的干预措施，以最小化空气污染带来的健康风险。

尽管对这些区别的关注日益增加，但很少有研究系统地比较减缓和适应行为背后的心理和情境机制。本领域的大多数研究依赖于单个城市或小区域样本的数据，限制了其捕捉全国范围内行为意愿空间变化的能力。解决这一限制的一个潜在方法是多级回归与后置分层（MRP），这是一种强大的统计技术，结合了多级建模与人口后置分层。MRP能够从全国性调查中可靠地估计公众意见在次国家层面的表现，利用人口特征和区域层面的影响（Lax和Phillips，2009）。该方法已在诸如公众对气候变化的态度、新冠疫苗接种率以及人口健康结果等研究领域中成功应用，但在空气污染应对行为意愿的研究中仍被低估。

为弥补这些不足，我们开展了一项覆盖中国28个省、共7457名参与者的全国代表性调查，评估了公众在面对空气污染时参与减缓和适应行为的意愿。利用结构方程建模（SEM）和MRP，我们旨在回答以下研究问题：（1）减缓和适应行为意愿背后的心理和情境机制有何不同？在每种行为类型内部是否存在行为层面的异质性？（2）这些应对行为意愿在全国范围内城市之间呈现出怎样的空间模式？通过回答这些问题，本研究提供了对中国空气污染应对行为景观的全面评估，并为制定针对性的公众参与政策，以改善环境和公共健康结果提供了可行的见解。

在7457份有效回答中，公众普遍表现出对适应行为的更强倾向，相较于减缓行为。高达98.0%的受访者（n=7309）表示愿意采用至少一种适应策略，而有90.8%（n=6769）表示愿意参与至少一种减缓措施。在适应行为内部，现场保护策略的采用率最高。这表明公众在面对空气污染时，更倾向于采取即时的保护措施，而不是改变长期的排放行为。此外，现场适应行为的高采用率可能与其相对简单和低成本有关，而移动适应行为的较低采用率可能与决策复杂性和资源需求较高有关。

本研究还发现，风险感知因素对公众应对行为意愿具有重要影响。风险感知广泛被认为是应对行为的关键前提，并在各种行为改变理论中扮演核心角色。例如，健康信念模型（HBM）识别了风险感知的四个核心组成部分，这些因素塑造了与健康相关的行为：感知易感性、感知严重性、感知益处和感知障碍。实证研究表明，较高的感知易感性和感知严重性通常与更高的行为意愿相关。然而，这种影响在减缓和适应行为之间有所不同。在适应行为中，感知严重性和风险可控性起着更为关键的作用，而在减缓行为中，知识和信任则更为重要。这表明，尽管风险感知在两种行为类型中都具有影响力，但其作用路径存在显著差异。

此外，本研究还发现，客观污染水平在一定程度上影响了现场适应行为，通过风险感知间接发挥作用。同时，它对其他行为意愿产生了直接的负面影响和间接的正面影响。这种复杂的影响机制表明，污染水平不仅直接塑造了公众的应对行为，还通过间接途径影响了其他行为类型的意愿。因此，政策制定者在设计干预措施时，需要综合考虑这些多方面的因素，以实现更全面和有效的空气污染治理。

在城市层面，MRP分析揭示了三种行为模式：经济驱动型、污染驱动型和共同驱动型。经济驱动型行为主要受经济发展水平的影响，污染驱动型行为则与污染水平密切相关，而共同驱动型行为则同时受到经济和污染因素的影响。这些模式表明，不同城市的公众在面对空气污染时，其应对行为的驱动因素存在显著差异。这为政策制定者提供了重要的参考，有助于根据不同城市的特点，制定更具针对性的干预措施。

本研究通过整合多维的风险感知构念、客观污染水平和社会经济特征，系统地探讨了中国公众在减缓和适应行为意愿背后的心理和情境机制。与以往通常只关注单一行为类型的研究不同（Ban等，2017；Huang等，2024；Wei等，2017），我们的双层分析不仅区分了不同行为类型，还进一步探讨了适应行为内部的子类型。这一分析揭示了公众应对行为的显著内部异质性，表明不同行为类型的驱动因素存在差异。因此，政策制定者在设计干预措施时，需要考虑这些差异，以实现更有效的空气污染治理。

本研究的结果为未来清洁空气行动提供了重要的实践指导。首先，公众在面对空气污染时，其应对行为的驱动因素具有显著的共同性，包括对风险严重性的感知、对清洁空气益处的感知以及社会经济地位。这表明，无论行为类型如何，这些因素都对公众的参与意愿具有积极影响。然而，减缓和适应行为的驱动机制存在显著差异，适应行为受到恐惧和风险可控性的驱动，而减缓行为则受到知识和信任的驱动。这种差异表明，政策制定者在设计干预措施时，需要根据不同的行为类型，采取不同的策略。

其次，现场适应和移动适应行为的驱动因素存在差异。现场适应行为主要受风险感知的影响，而移动适应行为则受到更复杂的社会和经济因素的影响。这表明，不同行为类型的实施需要不同的资源和支持。因此，政策制定者在推广现场适应行为时，应重点加强风险感知的教育和宣传，而在推广移动适应行为时，应考虑经济激励和社会规范的影响。

最后，城市层面的行为模式揭示了不同地区的公众应对行为存在显著差异。经济驱动型行为主要出现在经济较为发达的城市，污染驱动型行为则出现在污染水平较高的城市，而共同驱动型行为则出现在经济和污染水平都较高的城市。这表明，政策制定者在制定干预措施时，需要根据城市的经济和污染特征，采取不同的策略。例如，在经济较为发达的城市，可以通过经济激励来促进减缓行为，而在污染水平较高的城市，可以通过风险教育和宣传来促进适应行为。

本研究的发现不仅加深了对公众应对行为机制的理解，还为未来清洁空气行动提供了重要的实践指导。通过识别影响公众意愿的关键因素，政策制定者可以设计更具针对性的干预措施，以提高公众的参与度。同时，通过理解不同行为类型的驱动机制，政策制定者可以采取不同的策略，以实现更全面和有效的空气污染治理。这不仅有助于改善空气质量，还可以有效减少空气污染带来的健康风险，促进公众的健康和福祉。

此外，本研究的调查方法和数据分析技术具有重要的参考价值。通过采用多级回归与后置分层（MRP）技术，我们能够从全国性调查中可靠地估计公众意见在次国家层面的表现，这为未来类似研究提供了方法上的借鉴。同时，结构方程建模（SEM）的应用使得我们能够系统地比较不同行为类型的驱动因素，揭示了公众应对行为的复杂性。因此，未来的研究可以借鉴这些方法，以更全面地理解公众的应对行为，为政策制定提供更科学的依据。

在实践层面，本研究的结果为政策制定者提供了重要的指导。首先，政策制定者应重视公众的风险感知，通过加强风险教育和宣传，提高公众对空气污染危害的认识。其次，政策制定者应考虑社会经济因素的影响，通过经济激励和社会规范的引导，促进公众的减缓和适应行为。最后，政策制定者应根据不同城市的经济和污染特征，制定差异化的干预措施，以实现更有效的空气污染治理。这不仅有助于改善空气质量，还可以有效减少空气污染带来的健康风险，促进公众的健康和福祉。

综上所述，本研究通过整合多维的风险感知构念、客观污染水平和社会经济特征，系统地探讨了中国公众在减缓和适应行为意愿背后的机制。研究结果表明，不同行为类型的驱动因素存在显著差异，适应行为受到恐惧和风险可控性的驱动，而减缓行为则受到知识和信任的驱动。此外，现场适应和移动适应行为的驱动因素也存在差异，这表明政策制定者在设计干预措施时，需要考虑不同行为类型的资源需求和社会经济背景。通过识别这些差异，政策制定者可以采取更加精准和有效的策略，以提高公众的参与度，促进空气污染的治理。这不仅有助于改善空气质量，还可以有效减少空气污染带来的健康风险，为公众的健康和福祉提供保障。