日本灾害与疏散意识的社会脆弱性因子分析：基于多模型统计的差异化风险研究

来自日本的研究人员针对社会脆弱性因素如何非线性影响灾害防备意识的问题，开展了一项基于全国性调查（JACSIS，n=28,481）的横断面研究。通过因子分析和广义线性模型（GLM）发现，非正规就业和依赖公共援助显著降低疏散意识（P<0.05），而高收入与社区归属感正向提升防备能力。该研究为制定精准化社区防灾策略提供了实证依据。

　　

本研究通过因子分析(factor analysis)揭示了日本民众灾害防备意识的双维度结构——疏散意识(evacuation awareness)与灾害准备意识(disaster preparedness awareness)，二者共同解释76%的行为方差。基于2023年日本新冠疫情与社会互联网调查(JACSIS)的28,481名参与者数据，广义线性模型(GLM)分析显示：年龄增长(Estimate=10.99, P<0.001)、家庭规模扩大(Estimate=4.34, P<0.001)、高收入(Estimate=0.08, P<0.001)及社区归属感(Estimate=0.09, P<0.001)显著提升疏散意识，而非正规就业(nonregular employment, Estimate=-0.03, P=0.01)与公共援助依赖(Estimate=-0.05, P<0.001)则呈现负相关。随机森林模型(random forest model)的敏感性分析进一步验证该结论。逻辑回归(logistic regression)表明：依赖公共援助者低防备意识风险显著增高(OR=1.54, 95%CI[1.26,1.87])。研究成果强调需基于社会经济差异制定针对性社区防灾策略，以强化脆弱群体的灾害韧性(resilience)。