《Environmental Politics》：How to measure environmental concern: an IRT evaluation and advancement of established survey scales
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测量环境关切是环境民意研究的核心，但该领域缺乏全面且一致的方法。现有的测量工具受限于理论共识的缺乏、验证的稀缺、措辞的陈旧以及在量表上限精度有限等问题。研究人员通过开发并验证一种改进的测量工具来解决这些局限性，将环境关切定义为人们对待人为引发的问题及其解决意愿
测量环境关切是环境民意研究的核心，但该领域缺乏全面且一致的方法。现有的测量工具受限于理论共识的缺乏、验证的稀缺、措辞的陈旧以及在量表上限精度有限等问题。研究人员通过开发并验证一种改进的测量工具来解决这些局限性，将环境关切定义为人们对待人为引发的问题及其解决意愿的情感、认知和意动立场。在一个大型的、具有代表性的瑞士样本（N = 7932）中应用项目反应理论（IRT），研究人员评估了36个既有的调查问题，以识别出能够反映该理论兴趣且具有高测量质量的已验证题项。研究人员挑选出表现最佳的题项，并验证了其预测亲环境行为和政策支持的能力。研究人员提出了一种新的、精确的既有调查题项组合，显著提高了高水平环境关切下的测量精度，并为调查研究人员提供了实用建议。
**研究背景与意义**
环境关切是政治学、社会学和心理学等学科环境民意研究中的重要概念。当前，全球环境退化水平不断上升，与此同时，西方民主国家对环境议题的显著性在过去十年中持续增加。然而，尽管环境关切水平上升，公众对更严格环境法规的需求并未同步增加。这一差异可能部分归因于当前测量方法存在天花板效应，难以区分较高与非常高水平的环保关切。现有测量量表存在诸多局限：部分常用量表关注相关但不同的态度概念，而非环境问题本身；一些二十多年前开发的量表包含过时题项；量表通常缺乏理论连贯性和验证；且最重要的是，现有量表受制于天花板效应，导致在较高环境关切水平下测量精度低下。因此，迫切需要持续改进调查中测量环境关切的方法。基于态度的三元模型（认知、情感和意动），研究人员将环境关切定义为个体对人为造成的环境问题的认识及其解决这些问题的意愿。这项研究旨在开发一种改进的测量工具，得出了新的环境关切量表（ECo量表），显著提高了高水平环境关切的测量精度。该研究对理解环境民意具有重要理论与实践意义，并发表在《Environmental Politics》上。
**关键技术方法**
研究样本来源于瑞士环境调查小组，这是一个基于18岁及以上瑞士常住居民代表性样本的调查队列。主要数据收集于2021年夏季（第7波），包含约7000名受访者。研究应用项目反应理论（IRT）中的等级反应模型，评估了来自新生态范式（NEP）量表、Diekmann和Preisend?rfer量表以及国际社会调查项目（ISSP）量表的36个既有调查题项的判别度参数和难度参数。随后利用第8、10、11波数据，通过验证性因子分析（CFA）评估测量不变性、收敛效度和判别效度，并使用线性回归分析检验量表对政治行为（如绿党支持、环境政策支持）和生活方式行为（如一般生态行为、个人碳足迹）的预测效度。
**研究结果**
**量表比较**
通过等级反应模型比较了NEP、ISSP以及Diekmann和Preisend?rfer（D&P）量表的信息曲线。结果表明，扩展版的D&P量表测量精度最高，而15项的NEP量表表现最弱。在相同题项数量下，D&P量表的测量准确率高于ISSP量表。所有三个量表在潜特质较高水平上的测量误差均增加，表明它们在评估低至中等水平环境关切时比评估高水平时更精确。
**题项选择**
研究人员检查了36个变量在不同环境关切水平下的测量精度，基于判别度和难度参数筛选题项。由于NEP题项判别度极低或与D&P题项重叠，被排除在最终选择之外。最终选定的量表包含3个意动题项、3个情感题项和3个认知题项。
**新ECo量表的评估**
新开发的9项ECo量表在潜特质较高水平上提供了更多信息，总信息准则为42.5，略胜于9项D&P量表并优于9项ISSP量表。经典测验理论（CTT）估计显示其标准化Cronbach’s α值为0.87，证实了内部一致性。验证性因子分析显示比较拟合指数（CFI）、拟合优度指数（GFI）和非规范拟合指数（TLI）均大于0.9，表明拟合度可接受。该量表还表现出收敛和判别效度，能够显著区分女性与男性、左翼与右翼个体的环境关切水平。
**预测效度**
ECo量表在预测绿党支持、亲环境候选人投票、环境政策支持、气候政策支持以及亲环境行为意图和个人碳排放方面，表现略优于其他既有量表。此外，与气候变化关切概念相比，ECo量表在预测气候变化政策支持和个人碳足迹方面表现更好，因为它受政治极化的影响较小。
**短量表**
为降低受访者认知负担并满足时间限制，研究人员提出了6项简表和3项简表。3项简表包含来自每个维度的一个题项，在最小化精度损失的同时覆盖了整个概念范围。仅包含意动题项的3项替代量表在经验上表现强劲，但未能全面捕捉态度的多维性质。
**讨论与结论**
研究人员将既有环境关切测量工具改进为最终的ECo量表，有效捕捉了潜特质高端的变异。新量表基于理论构建并经过验证，包含认知、情感和意动三个维度，特别增加了潜特质高端的信息量，避免了未来的天花板效应。效度测试表明，ECo量表在预测公共或私人领域的亲环境行为、亲环境投票和政策偏好方面尤为有效。尽管该量表基于多语境下验证过的题项，但未来仍需基于额外的跨国样本进行验证。对于有严格时间限制的调查，建议使用包含每个维度一项的3项简表；若主要目标是最大化高端测量精度，建议仅使用3个意动题项。此外，由于环境关切的话语政治色彩弱于气候变化，对气候变化相关结果感兴趣的学者也可应用此量表。研究为环境民意调查提供了精确且实用的测量工具。
