捕捉气候变化态度中的加性、非线性和条件过程：来自反向代际影响的证据

《Journal of Environmental Psychology》：Capturing Additive, Nonlinear, and Conditional Processes in Climate Change Attitudes: Evidence from Reverse Intergenerational Influence

　　

- 气候变化感知呈现出复杂的反向代际关联
- 父母的认知与自身忧虑的关联强于子女因素
- 父母对人类归因信念与其忧虑之间呈现饱和效应
- BKMR揭示了超越传统线性模型的复杂关联

引言

气候变化是一个全球性问题，已经对人类健康、经济和社会发展造成了严重后果（Haines等人，2006；Tol，2018）。人们认识到人类活动是气候变化的主要原因，这促使心理学家、行为科学家和社会学家开始研究个体和群体对该现象的心理和行为反应（Nielsen等人，2021）。然而，现有研究大多未能充分考虑心理过程的复杂性。在现实中，心理过程往往涉及多个相互关联的因素，它们共同作用、彼此交互，并呈现出非线性关联。然而，研究者通常采用孤立的方式检验联合效应、相关性和调节机制，从而将这些关系简化。这种方法可能会掩盖心理过程的内在结构，导致结论不完整甚至产生误导，并限制理论的推进。

对这一问题的一个清晰例证可以在关于气候变化背景下反向代际传播的研究中找到。在本研究中，我们以气候变化忧虑作为主要结果变量，来考察代际气候变化反应的复杂性。这是因为，诸如入门信念模型和担忧层次框架等模型（Van der Linden，2017，2021）将气候变化信念和风险感知概念化为气候变化忧虑的重要前因，而气候变化忧虑作为一种更具情绪性的反应，与下游的行为和心理结果密切相关（Bouman等人，2020；Nieminen等人，2025）。更重要的是，气候变化忧虑嵌入在一个复杂的认知与人际因素网络中。首先，根据入门信念模型和担忧层次框架（Van der Linden，2017，2021），气候变化忧虑与其他气候变化感知密切相关，尤其是信念和风险感知。其次，社会化理论和反向代际学习理论表明，成年人的气候变化忧虑不仅受其自身认知的影响，还受其子女的认知影响（Grusec & Davidov，2010；Lawson等人，2019b；Monroe，2019；Tian等人，2023；?ukauskien?等人，2021）。第三，认知和情绪本身就是高度相关的构念（Tian等人，2022），这进一步复杂化了气候变化感知的内在结构。此外，认知因素与情绪因素之间的关联可能依赖于额外的认知变量和传播行为（Goldberg等人，2022；Hung & Bayrak，2019；Tian等人，2023）。最后，新兴证据表明，气候变化相关的认知、情绪和行为之间的关联可能并非严格线性的。例如，最近的研究表明气候变化忧虑与传播行为之间存在倒U型关联（Chapman & Peters，2024）。综合来看，这些考量凸显了需要在反向代际学习的背景下，考察气候变化感知和传播与气候变化忧虑之间的关联方式。

然而，以往关于反向代际传播的研究仍存在若干理论和方法论上的局限。在理论层面，对气候变化感知之间以及子女感知与父母气候变化忧虑之间可能存在的相关性、交互作用和非线性关联关注不足。相反，大多数研究考察的是个体变量之间的成对关联，从而聚焦于子女和父母的气候变化信念、风险感知和情绪之间的单一线性路径。在方法论层面，以往研究采用的传统统计方法，如线性回归，可能无法充分捕捉反向代际传播中的加性效应、交互效应以及可能存在的非线性关联。当预测变量是多维且高度相关时，这一局限性尤为重要，因为线性模型在此类条件下可能产生不稳定的估计（Alexopoulos，2010；Alin，2010）。因此，目前尚不清楚子女的气候变化感知和父母的其他气候变化感知是否以联合且非线性的方式与父母的气候变化忧虑相关联。

应对这些复杂性需要能够容纳多个相互关联的预测变量并超越简单线性关系的分析方法。贝叶斯核机器回归（BKMR）提供了这样一种灵活的框架（Bobb等人，2015，2018），相较于简单线性回归，BKMR以灵活的方式评估预测变量与结果变量之间的关系，允许非线性、非加性效应以及可能的交互作用。BKMR还在变量选择方面纳入了预测变量，从而控制多重检验问题。最后，BKMR的层次化变量选择程序在预测变量高度相关时尤为有用。这是因为该方法允许将高度相关的预测变量分类为组，然后对组以及每组内的变量进行变量选择（Zhang等人，2019）。这些特征使BKMR非常适合用于考察多个气候变化相关感知可能联合关联于某一情绪结果的复杂心理过程。

在本研究中，我们回答了一个关键但尚缺乏充分研究的问题：子女的气候变化感知和环保信息传播行为，连同父母自身的气候变化感知，与父母的气候变化忧虑有何关联？为回答这一问题，我们收集了418对参与者家庭层面的数据，评估了子女和父母的气候变化感知，以及子女的传播行为技能和人口学特征。鉴于联合建模相关认知和情绪变量的方法论复杂性，我们采用了贝叶斯核机器回归来灵活估计加性、交互以及潜在的非线性关联。作为比较，我们还估计了传统线性模型。这种比较有助于考察更灵活的建模框架能否提供关于代际气候变化关联结构的额外信息，而不仅仅是传统线性模型所能捕捉的信息。通过整合气候变化感知、社会化和反向代际学习的理论视角，本研究旨在更精确地理解子女和父母的气候变化感知如何与父母的气候变化忧虑相关联。更广泛地说，本研究展示了如何利用更能够适应其潜在多变量、非线性和条件性结构的分析方法，来检验关于复杂心理过程的理论驱动问题。

章节片段

气候变化中的反向代际学习

代际学习是一种社会化过程，指两代人之间知识、技能、能力、态度和习惯的传递（Grusec & Davidov，2010；Maccoby，2007）。以往的社会化研究主要关注从父母到子女的单向代际学习，并假设子女因其不成熟而不能影响父母（Spiteri，2020）。根据社会化理论（Grusec，2011），父母是……

数据收集

我们在中国北京市的三所中学发放了问卷，并获得了本机构的伦理批准。子女问卷由四个部分共九个问题组成。（1）研究的简要描述，包括研究的组织、研究目的及其非商业用途的说明。（2）受访者对气候变化的感知，包括对气候变化的信念、对人类归因的信念、风险……

相关分析

皮尔逊相关分析的结果如图2所示。我们发现，父母的气候变化忧虑与子女对气候变化的信念和忧虑显著正相关。具体而言，子女对气候变化信念的增加与父母气候变化忧虑的增加相关；子女气候变化忧虑的增加与其父母气候变化忧虑的增加相关。同样，子女的环境……

讨论

本研究采用了一种能够捕捉加性、非线性和交互效应的建模框架，考察了子女气候变化感知与父母气候变化感知之间的反向代际关联。研究结果产生了若干理论洞见。

理论和方法论启示

本研究的发现在理论和方法论层面对气候变化研究具有双重意义。

首先，我们的研究结果使现有气候变化感知模型（如入门信念模型和担忧层次框架）更加精细化，揭示了气候变化信念与忧虑之间的关联并不总是遵循简单的线性模式。以往研究主要考察气候变化信念、风险感知和忧虑之间的线性关联。

局限性与未来研究方向

在解释我们的研究结果时，需要考虑以下几项局限性。首先，尽管我们基于以往研究对若干气候变化相关构念采用了单题项测量，包括气候变化信念、气候变化忧虑和环保信息传播，但单题项测量可能无法充分捕捉这些构念的多维性质。特别是，环保信息传播是通过询问子女主动讨论的频率来评估的……

结论

关于气候变化态度和行为的研究可能会简化心理过程的结构。本研究解决了反向代际气候变化传播中的三个反复出现的挑战：信念与情绪之间关联的潜在非线性、气候变化相关认知之间的多重共线性，以及预测变量之间未经验证的交互作用。具体而言，我们考察了子女的气候感知和传播行为如何与父母的……

CRediT作者贡献声明

明兴·孙：审稿与编辑。袁超·龚：审稿与编辑。建驰·田：审稿与编辑，原始稿件撰写，可视化，方法论，形式化分析，概念构思。雁·孙：审稿与编辑，验证，指导，资源，调查研究，资金获取，概念构思。

未引用参考文献

Chiu等人，2018；Goldberg等人，2020；Hmielowski等人，2014；IPCC等，2018；Lawson等人，2019a；Leiserowitz等人，2026；McCright等人，2016；Peterson等人，2019；Poortinga等人，2019；Stevenson等人，2014；Zhang等人，2021；Ziegler，2017。

伦理声明

已获得所有参与者或其法定代表的书面知情同意，同意参与研究并发表文章。已遵守参与者的隐私权。本研究在研究所在地遵守了相关法律、监管框架和指南。本研究获得了中国科学院心理研究所的批准。（批准编号：H19058）

伦理批准与参与同意

本工作获得了中国科学院的伦理批准。

发表同意

已获得所有参与研究人员的知情同意。

数据和材料可用性

数据和材料将根据合理要求提供。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本研究中报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

建驰·田|袁超·龚|明兴·孙|雁·孙