印度气候变化与健康风险感知研究：气候变化风险感知模型(CCRPM)的本土化验证

为解决印度气候变化风险感知的认知缺口，Aishwarya Iyer团队首次在南亚样本中验证气候变化风险感知模型(CCRPM)。研究发现CCRPM可解释32.85%的气候风险感知方差，其中体验性因素(如情感反应、极端天气经历)和社会规范影响显著，但对健康风险感知的解释力仅19.5%。该研究为印度气候传播策略提供了实证依据。

　　

气候变化被称为21世纪最严峻的公共卫生威胁之一，但人们对气候风险的感知却存在显著的地域差异。有趣的是，印度民众对气候变化的担忧程度高达91%，远超美国的65%。这种高关注度背后隐藏着一个关键问题：在印度这样快速发展的南亚国家，究竟哪些因素真正影响着公众对气候变化及其健康风险的认知？

传统的气候变化风险感知模型(Climate Change Risk Perception Model, CCRPM)由van der Linden于2015年提出，在欧美国家验证能解释高达70%的风险感知差异。然而这个模型在印度等发展中国家是否同样适用？特别是气候变化对健康的直接影响——如呼吸道疾病、热应激反应等——在印度民众的风险认知中占据何种地位？这些问题尚未得到系统解答。

为此，研究人员开展了一项开创性研究。通过全国性抽样调查(N=749)，研究团队首次在南亚语境下完整验证了CCRPM模型。研究发现该模型在印度能解释32.85%的气候风险感知差异，远低于在欧美国家的解释力。更值得注意的是，模型对健康风险感知的解释力仅为19.5%，凸显出印度民众对气候健康威胁的认知存在独特模式。

研究采用分层回归分析和验证性因子分析等统计方法。样本通过Qualtrics平台和Besample面板收集，覆盖印度各地区。测量工具包括：气候知识量表(评估原因、影响和应对三个维度的客观知识)、情感反应量表、极端天气经历问卷、社会规范量表等。

样本特征
数据显示印度民众的气候风险感知与教育程度无显著相关，这与欧美研究发现形成鲜明对比。性别差异也不显著，打破了女性风险感知更高的传统认知。

双因子结构验证
验证性因子分析支持CCRPM原有的双因子结构——个人风险感知与社会风险感知确实存在区分效度。这一发现为风险感知的多维度理论提供了跨文化证据。

模型解释力
分层回归显示：

1. 体验性因素(β=0.32)和社会规范(β=0.28)是印度样本中最强的预测因子
2. 气候应对知识比原因知识更能预测风险感知
3. 宗教性和政治倾向的预测作用微弱

健康风险特殊性
模型对健康风险感知的解释力显著低于整体风险感知，暗示气候健康传播可能需要专门策略。媒体报道不足可能是重要原因。

讨论与启示
这项研究首次揭示了CCRPM模型在印度语境下的适用边界。相较于欧美样本，印度民众的风险感知更受近期极端天气经历(如洪水)和社群规范影响，而较少受意识形态或抽象知识驱动。特别值得注意的是，尽管印度民众整体气候担忧程度高，但对具体健康风险的认知仍显不足，这可能削弱其采取防护行动的动机。

研究建议印度气候传播应：

1. 强化健康风险信息的精准投放
2. 利用社群规范(norms)的劝导作用
3. 开发本土化的体验式干预策略

该成果为发展中国家气候传播政策提供了重要参考，特别是揭示了非西方文化背景下风险感知形成的独特路径。未来研究可进一步探索如何将健康风险框架(health risk framing)有效整合到气候传播实践中。论文发表于《Journal of Environmental Psychology》，为环境心理学研究填补了南亚样本的空白。