异常天气能唤醒人们对气候变化的关心吗？

异常天气能唤醒人们对气候变化的关心吗？ 原创 孙嘉琦 范叶超 定量群学 

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原文信息：McCright, Aaron M., Riley E. Dunlap, & Chenyang Xiao 2014, “The Impacts of Temperature Anomalies and Political Orientation on Perceived Winter Warming.” Nature Climate Change 4(12): 1077-1081.

作者导读

（本文作者肖晨阳，美利坚大学社会学系教授、中国人民大学社会学系兼职教授）

应《定量群学》的本月主编范叶超博士的邀请，分享一下本次推送文章的背后创作故事。都过去七、八年了，贻笑大方了。

这篇文章的研究，主要的起因在于当时学界认为大众对气候变化的认知和态度出现了明显变化，似乎从之前的混沌不清状态转向了渐为清晰的认同和支持。当时的一个现在看来过于乐观的看法就是频繁的极端天气终于触动了普通大众的认知变化。比如2012年美国大西洋沿岸的Sandy超级飓风被很多民众跟气候变化挂上钩，这在一些气候变化活动家看来是一个重要变化节点。Sandy飓风之前的2011-2012年冬天是个少见的暖冬，这是促成这篇文章研究的一个直接契机。美国盖洛普调查中心及时地在当年的全国环境调查（一般都是在三月份完成）中加入了关于那个冬天气温的认知问题，提供了关键数据。我师兄Aaron McCright和导师Riley Dunlap获得数据后迅速开展研究，把数据分析的任务扔给了我。主要工作在2013年完成了。

这篇文章还有一个背景故事挺有意思的。我导Dunlap教授有一个长期的执念，就是尝试在相关环境认知态度的研究分析中引入直接的环境的生态物理变量。在他看来，这是环境社会学（environmental sociology）与所谓的环境议题的社会学（sociology of environmental issues）的一个关键区别所在。然而生态物理变量很少有在个人（环境认知的主体）层次上进行收集的，那么在分析中就有分析单位层次不匹配的问题。这个技术问题在这篇文章的研究中得到一定程度的解决，那就是运用多层次分析模型来整合美国各州的冬天气温数据和个人的认知态度数据。

本文发表的一个相对独特的地方就是Nature Climate Change这个期刊是以自然科学研究为主的，对文章的写作有很不一样的要求，对数据分析（我负责的部分）的严谨性，文章的匿名评审人挑刺之执着令人印象极为深刻，相当头痛。正是这篇文章推动了我从AMOS转向Mplus，就是因为后者在当时更强有力，更能有效分析处理定类和定序变量数据，特别是含有定类因变量的结构方程模型。Mplus的使用也加强了我对缺失数据多重插补技术的学习以及中介模型中拔鞋法的应用（因为在Mplus中这些比较方便）。总之，这是一个痛但快乐着的研究学习过程。

我们几个作者对自己文章的主要发现其实并不感到奇怪。但是我个人而言多多少少有些失望。我挺希望恶劣天气能唤起大众支持有关气候变化的政策和行动的，可惜结果表明没有太多影响。气候变化的应对，最终还是一个国内国际的政治问题，难逃长期的博弈。

一、问题的提出

近年来，全球范围内极端天气事件频频发生。个人对地方气候变化的感知越准确，其越可能支持能够缓解气候变化的政策。那么，异常的天气模式在多大程度上被公众视为“不寻常的”？又会在多大程度上会影响他们关于人为因素导致的气候变化（anthropogenic climate change）的认知？探索这些问题的答案具有重要政策价值。

本研究聚焦于2012年美国本土地区冬季的异常天气。这一年冬季的美国气温是1895年有记录以来的第四高。气温异常的地区集中于大平原东部，西部地区的温度则接近正常。部分既有研究表明，气候现象的实际变化会影响公众对气候变化的主观感知。鉴于此，可以推测各州实际的气温异常程度与人们对地方温度异常的感知以及是否将其归因于全球变暖存在相关性。需要特别说明的是，由于美国公众的气候变化信念存在政治极化现象，个人的政治取向对其主观感知（尤其是气候变化归因）的影响很可能比实际气候异常的影响更大。

为检验这些理论预测，本研究设计了一个多层随机截距模型（见图1）。根据该模型，那些相信气候变化科学共识以及相信全球变暖正在发生、由人为造成、具有威胁性和严重性的个人，更可能感知到地方的冬季温度比平时更高，并更可能将其归因为全球变暖。此外，在模型中，感知到的科学共识的上述影响会受到全球变暖信念的调节影响。

图1：分析模型

二、数据与方法

研究数据是一个合成数据集：个体层次的数据来自盖洛普组织2012年3月8日至11日实施的环境调查，该调查以电话访谈的方式进行，包括在美国具有全国性代表性1024名成人（18岁或以上）样本；州层面的数据即美国国家海洋和大气管理局（NOAA）国家气候数据中心（NCDC）提供的48个毗连州的州级温度数据。4个没有相应州级数据的个案被剔除，最终的个体层次的样本规模为1020。

研究的自变量包括政治意识形态（五点量表，从非常保守到非常激进）、政党认同（五点量表，从民主党到共和党）、教育、性别和年龄；中介变量包括感知的科学共识（三点量表，测量参与者是否更认同“大多数科学家相信全球变暖正在发生”）、全球变暖信念（通过对5个题项进行因子分析生成）；结果变量包括感知的冬季温度（是否变暖的二分变量）、全球变暖归因（二分变量）。变量的描述统计见表1。

表1：变量描述统计

由于数据集的多层性质以及中介变量的纳入，研究选用了多层结构方程模型（SEM）。在以感知的地方冬季温度为结果变量的模型中，个体层次的模型是包含两个中介变量的logistic模型。州一级的模型采用线性回归分析，因为其结果变量是个体水平SEM的随机截距成分。

三、研究发现

表2报告了以感知冬季温度为因变量的多层结构方程模型。模型显示，冬季气温异常程度对感知到地方冬季变暖有着显著的正向影响。也就是说，2012年冬季温度与受访者所在州近30年冬季平均温度的偏差越大，受访者报告地方冬季温度比平时更暖的可能性就越大。研究者另外创建了六个气温异常的测量指标，代表了以不同时间跨度的平均气温为基准的2012年冬季气温异常程度，并分别将其纳入模型，结果具有稳健性。

个体变量上，两个中介变量——感知的科学共识和全球变暖信念——均对受访者关于地方冬季变暖的感知具有显著影响。受访者越相信科学界在气候变暖方面达成的共识，就越相信全球变暖的现实紧迫性、人为致因、威胁和严重性（全球变暖信念）。其他个体变量中，仅政党的总效应显著。与共和党人相比，民主党人更可能认为地方冬季温度高于平时。

表2：以感知到的地方冬季温度变化为因变量的多层SEM模型

表3报告了以气候变化归因为因变量的模型结果。如表所示，由于结果变量的组内相关性很低（p=0.01），表示州一级的气候平均异常程度对气候变化归因没有影响。因此研究仅报告了单层结构方程模型。

个体因素上，与上一个模型相似，感知的科学共识与全球变暖信念对气候变化归因都具有显著影响。受访者越相信科学家在全球变暖上的共识、对全球变暖的一般性信念越强，就越可能将地方异常的气温变化归因于气候变暖而非正常的年度差异。相较于共和党人、保守主义者和男性，民主党人、自由主义者和女性也更倾向于将高于平时的地方冬季温度归因给全球变暖。

表3：以归因给全球变暖为因变量的单层SEM模型

四、结论与讨论

本研究的结果部分是乐观的。第一，在个体层面，研究说明了科学共识的认同与全球变暖信念对气候变化的感知和归因至关重要。这表明了关于环境的科学共识对于塑造公众观念，进而促进环境行动的潜在效用。第二，无论基线比较所用的时间跨度如何，对地方冬季温度变化的主观感知均与这种变化的客观测量一致，这说明应对气候变化的那些适应性措施可能会赢得公众的支持。

但研究进一步发现，州一级的实际气温异常不会对公众是否将气候变化归因于全球变暖产生影响。美国气候科学的政治化和气候变化信念上的政治极化，使得气候变化归因更多地受到政治取向的影响。这一结果表明，对气候变化的实际经历，可能不会增加对减缓气候变化政策的支持。

极端气候事件可能会增进公众对气候变化的关心（图片来自互联网）

注：关于模型的更详尽的分析结果和参考文献详见原文。

编译 |中国人民大学社会与人口学院 孙嘉琦；中央民族大学民族学与社会学学院 范叶超

原标题：《异常天气能唤醒人们对气候变化的关心吗？》

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