2.
Impact of individuals’ environmental attitude on the perception and satisfaction of urban forest
HUANG Yuan1, ZHAO Zheng2, YANG Jie1, DUAN Mengjiao1, WEN Yali,11. 2.
通讯作者:
收稿日期:2019-03-12修回日期:2019-05-27网络出版日期:2019-09-25
基金资助: |
Received:2019-03-12Revised:2019-05-27Online:2019-09-25
作者简介 About authors
黄元,女,广西南宁人,博士研究生,研究方向为区域可持续发展与人文地理E-mail:huangyuanhyhy@bjfu.edu.cn。
摘要
关键词:
Abstract
Keywords:
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本文引用格式
黄元, 赵正, 杨洁, 段梦姣, 温亚利. 个体环境态度对城市森林感知和满意度的影响. 资源科学[J], 2019, 41(9): 1747-1757 doi:10.18402/resci.2019.09.15
HUANG Yuan.
1 引言
“城市森林”的概念起源于20世纪60年代的北美,发展至今已有50多年的历史。自“城市森林”概念提出以来,国内外已有不少****对其概念内涵以及相关范围界定从多个角度进行了深入探讨[1,2]。大体来说,对于城市森林的定义可有广义与狭义之分,广义范围下的城市森林是包含了城市区域内的乔木、灌木和草本植物等所有绿色植被以及其生境的总和,可理解为城市的公共绿色区域,具体包括公园、街道绿地、水域等服务于城市居民的可供游憩的区域[3,4];狭义上更强调森林成分本身,指在城市区域内或者靠近城市区域的达到一定面积且以乔木为主的林地,如城市森林公园、城郊森林等[5,6,7]。城市森林因其能够对城市提供种类丰富的功能服务,尤其是出色的生态功能服务而受到众多城市生态****关注[8],且随着城市可持续发展概念的提出,大部分****对于城市森林的研究更偏向于广义范围下的城市森林,多数研究集中于城市森林给城市带来的生态效益评估[9],以及游憩、康养、观赏等多种服务功能价值评价[10,11,12,13]。这类价值体现的研究基本上都属于城市森林的正向感知范畴,然而由于现阶段大部分城市的城市森林建设体系以及配套措施尚未完善,居民对于城市森林的感知并非只有正向部分,往往还伴随着一些负向方面的感知,诸如“夏天蚊虫变多”“行道树太茂盛了妨碍行车”等抱怨并不少见,但是目前关于城市森林负向感知的相关研究还比较缺乏,尤其是从城市居民的个体环境态度视角去探讨其对于城市森林的双向感知以及满意度的相关研究,仍存在较多空缺,不利于对现有的城市森林建设体系进行优化。因此,本文在参考国内外环境态度、感知与满意度相关理论的基础上,根据城市森林的感知特点,重新构建了包含环境情感、环境信念与环境关注度3个维度的个体环境态度对双方向城市森林感知和满意度的作用理论模型,并选择首都北京市作为调研地点,利用结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)对新构建的理论模型进行实证研究。本文的研究结果同时具有学术价值和现实意义,进一步丰富完善了现有的环境态度、环境感知与满意度的理论体系,并有助于为城市森林建设体系优化提供科学合理的参考。
2 概念界定与理论模型构建
2.1 环境态度
在以往的研究中,关于环境态度一词的概念界定往往较为模糊,不同****通常会有不同的定义,由于语义相近,环境态度经常与环境意识、环境关心等词混用[14]。并且,由于定义上的不明确,目前关于环境态度的测度指标尚未形成统一的标准。前期对于环境态度的研究还有不少****将行为维度也归纳其中,但研究发展到现在,行为维度已经渐渐被从环境态度定义中剔除,更为普遍认可的是将环境态度定义为一种心理倾向[15,16]。本文在参考目前使用较为广泛的Schultz等对环境态度的定义基础上[17],将环境态度解构为3个维度,分别定义为个体对与环境有关的活动与问题所持有的环境情感、环境信念与环境关注度。环境情感(Environmental Affection)参考王建明[18]的定义,在本文中指个体对于自然环境问题或是环境行为所产生的某种情绪体验,可以是积极的(如愉快、喜爱等),也可以是消极的(如厌恶、气愤等)。环境信念(Environmental Beliefs)参考Dunlap[19]的定义,指个体对于人与自然之间关系的认识,是一种环境世界观。环境关注度(Environmental Concern)则定义为个体对于环境问题或是环境行为的关心程度。
2.2 环境感知与环境满意度
环境感知(Environmental Perception)根据以往的研究,有广义与狭义之分,广义指的是周围环境在个体的脑海中所形成的映像(Image),狭义指环境的质量给个体所带来的感觉[20]。本文所使用的是环境感知狭义的引申,指某种特定情境下的环境对个体自身所带来的好处或者坏处的感知,即个体对于城市森林这个特定环境所带来的好处或是坏处的感知强弱程度,分为正向城市森林感知以及负向城市森林感知2个类别。环境满意度(Environmental Satisfaction)则定义为个体对于自身周围的某种特定环境建设现状满意程度,即对城市森林建设现状的满意程度。2.3 理论模型构建
一般来说,个体的世界观往往会对其思想以至行为产生某种世界观框架下的规范,独立不受外界影响的个体很难摆脱这种世界观的心理控制[21]。进一步来说,一个人对于人与自然之间关系的认识,即环境信念,往往会影响到自身对于自然环境的情绪,即环境情感。当个体对于自然环境问题或是环境行为所产生的环境情感较为强烈时,会变得对周围环境更加敏感,即环境关注度会增加,对某种特定环境的感知在一定程度上也会增加,即环境关注度变量在环境情感对环境感知的影响中可能起到了中介的作用。由于本文将城市森林感知分为了正、反2个方向,在这里需要分别进行分析:当个体对于自然环境越是喜爱,则其越是容易发现自然的美好,同时,对自然所带来的负面影响容忍阈值也越高,比如炎热夏季的蝉鸣声,在喜爱大自然的人眼中可能是美妙的乐章,但在环境情感比较薄弱的人眼里就是难以忍受的噪音。此前已有相关研究表明,个体对于自身周围环境的建设现状满意程度与感知价值呈正相关[22,23],因此,基于上述分析,本文提出以下假说:H1:环境信念对环境情感有正向影响;H2a:环境情感对城市森林正向感知有正向影响;H2b:环境情感对城市森林负向感知有负向影响;H3:环境情感对环境关注度有正向影响;H4a:环境关注度对城市森林正向感知有正向影响;H4b:环境关注度对城市森林负向感知有正向影响;H5a:城市森林正向感知对城市森林环境满意度有正向影响;H5b:城市森林负向感知对城市森林环境满意度有负向影响;H6:环境关注度在环境情感对双方向城市森林感知的影响中皆存在中介作用。根据提出的研究假说,本文所构建理论模型如图1所示。由于现有的一些涉及到环境态度、感知和满意度的理论模型,如“价值-信念-规范”(Value-belief-norm, VBN)理论、环境价值观-态度系统模型(Environmental Value-attitude-system Model)等,大多都包含了行为变量,不适合直接引用于本文,且由于不同****对于环境态度的不同定义,这些理论模型之间的设定存在一定的交叉重叠性,需要进一步整合提炼。因此,本文参考了VBN模型的环境价值观与环境信念部分,以及环境价值观-态度系统模型的感知部分,将这2个模型因果路径中作为最终结果的“行为”变量替换成“满意度”变量,并根据本文的研究内容,参考国内一些相关研究成果[14,22,23]进行调整,构建了包含3个维度的个体环境态度对双方向的城市森林感知和满意度的作用理论模型。在本文中,环境态度变量包含了3个维度,分别对应概念模型中的环境情感、环境信念和环境关注度3个变量。本文中的环境态度指的是个体针对一般性的环境所持有的心理倾向,并非针对某种特殊环境才会体现的心理倾向,而环境感知与满意度则具体到针对城市森林这一特定的环境,也就是说,本文是从一般性到特殊的过渡过程,即针对一般性的个体环境态度对于城市森林的感知以及满意度的影响研究。由以上分析可知,环境态度与城市森林感知和满意度之间存在较为复杂的关系,而传统的计量方法在处理无法直接测量的自变量情况时,存在一定的局限性,因此本文采用可以同时处理潜变量及其测量指标的结构方程模型对该理论模型进行实证。
图1
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Figure 1“Attitude-Perception-Satisfaction” model
3 问卷设计与数据来源
3.1 问卷设计
问卷设计主要包含6个部分,分别对应需要测度的环境关注度、环境情感、环境信念、城市森林正向感知、城市森林负向感知与城市森林满意度6个变量。一般来说,问卷的可靠性与量表测度点数呈正比,但有研究表明,通常情况下,一般人很难对5级以上的量表设计进行清晰的辨别[24],因此,本文的问卷设计除去个人信息部分,全部采用5级李克特量表测度,让受访者根据自己实际情况分别打分赋值,“1、2、3、4、5”分别表示“非常不同意、比较不同意、一般、比较同意、非常同意”;在满意度部分,“1、2、3、4、5”分别表示“非常不满意、比较不满意、一般、比较满意、非常满意”。本文量表的设计在参考和借鉴国内外已有研究的成熟量表基础上,结合了实地居民访谈和专家咨询的结果。如表1所示,环境情感部分主要参考了Chan[25]和孙岩[26]的量表设计,共计4个测量题项。环境信念部分主要借鉴了NEP模型[19],并在参考洪大用[27]对该量表中国化的一些建议基础上,修改了原英文模型中的一些非本土化表达;同时,考虑到原模型中反向题的表达在理解上可能会造成一定困难,从而有增加测度结果系统误差的风险,因此,本文在参考一些****对NEP量表修改的研究设计上[28,29],将反向题调整为更符合大众理解的正向题;本部分共计13个题项。环境关注度部分主要参考近年来一些社交媒体、电视网络、报纸等传媒上所提及的环境热点问题,自行设计了8个题项。正向城市森林感知部分,主要参考了城市森林生态效益与服务功能价值的相关文献[8,9,10,11,12,13],自行设计了6个题项。负向城市森林感知部分,主要根据与居民的开放式访谈“您觉得目前北京市的城市森林建设有哪些负面影响?”得到的反馈,自行设计了8个题项。城市森林满意度部分,采用分区域的提问满意度的方式,自行设计了6个题项。
由于本次研究的量表中存在不少自行设计的新题型,且考虑到量表中多个影响因子之间可能存在多重共线性的问题,需要对各个测量变量进行探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)。初始题项共计45个,依据因子载荷小于0.5或同时在2个主成分中载荷大于0.4予以删除原则[30],去掉13个题项。由表1可知,6个变量的KMO值都大于0.7,说明适合进行因子分析,且所有变量的Bartlett球形度检验P值均在0.000水平上显著,拒绝零假设,可认为本次设计的量表各部分建构效度良好。
Table 1
表1
表1探索性因子分析
Table 1
变量及测量题项 | 因子载荷 | KMO | Bartlett | 变量及测量题项 | 因子载荷 | KMO | Bartlett |
---|---|---|---|---|---|---|---|
环境情感(EE) | 0.833 | 0.000 | 环境信念(EB) | 0.881 | 0.000 | ||
如果我浪费了资源或污染了环境,我会感到很内疚(EE1) | 0.914 | 人类的毫无节制会使得地球变得无法居住(EB1) | 0.758 | ||||
我非常喜爱自然,对自然很感兴趣(EE2) | 0.924 | 地球上所有一切生物都是平等的(EB2) | 0.922 | ||||
媒体报道的环境问题常常让我非常愤怒(EE3) | 0.900 | 人类要与大自然和谐相处(EB3) | 0.919 | ||||
如果我做到了节约资源与保护环境,我会感到很愉快(EE4) | 0.917 | 人类不能为了满足自身的需要而改变自然(EB4) | 0.903 | ||||
动物和植物与人类有同样的生存权利(EB5) | 0.893 | ||||||
城市森林正向感知(GP) | 0.896 | 0.000 | 环境关注度(EA) | 0.856 | 0.000 | ||
为野生动物提供活动空间/生物基因保存(GP1) | 0.750 | PM2.5浓度变化(EA1) | 0.752 | ||||
固碳放氧,调节小气候(GP2) | 0.870 | 古树名木破坏行为(EA2) | 0.837 | ||||
缓解城市热岛效应(GP3) | 0.896 | 违法放生动物(EA3) | 0.818 | ||||
吸收有害物质,净化空气、水体和土壤(GP4) | 0.875 | 绿地被占用和破坏行为(EA4) | 0.856 | ||||
保育土壤,涵养水源,减轻城市内涝(GP5) | 0.870 | 污水乱排放行为(EA5) | 0.859 | ||||
美化城市景观(GP6) | 0.754 | 极端天气现象(EA6) | 0.799 | ||||
城市森林负向感知(BP) | 0.876 | 0.000 | 城市森林满意度(FS) | 0.840 | 0.000 | ||
挤占城市建设用地(BP1) | 0.833 | 二环以内(FS1) | 0.822 | ||||
增加城市犯罪(BP2) | 0.893 | 二环到三环(FS2) | 0.893 | ||||
影响城市交通安全(BP3) | 0.923 | 三环到四环(FS3) | 0.911 | ||||
外来物种入侵(BP4) | 0.868 | 四环到五环(FS4) | 0.893 | ||||
动物/昆虫叫声产生噪音(BP5) | 0.718 | 五环到六环(FS5) | 0.867 | ||||
六环以外(FS6) | 0.710 |
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3.2 数据来源与样本描述
本文数据采用实地问卷调查的搜集方式,于2018年7—11月在北京市市区进行分层随机抽样调查,首先在空间位置上按照城区进行分组,然后在每个城区内随机选取公园、小区绿地、商业广场等人流量较大的区域进行问卷发放,并对每个城区的问卷数量进行控制,使最后回收的问卷样本基本平均分布于每个城区。所有参与调研的人员皆经过问卷培训,可以现场回答受访者关于问卷问题的疑问,以保证数据的真实有效。在该调研时间段内共发放问卷731份,剔除掉填写不完整以及所有选项打分一致的无效问卷后还剩629份,有效率为86.05%。结构方程模型的使用要求模型样本量应大于200,且与观测变量的比例应至少在10:1以上[31,32]。本文共有6个变量,包含32个最终题项,共629个样本,满足结构方程模型的样本要求。表2为本次调研的样本组成基本情况。由表2可知,本次调研样本在性别组成上女性稍多于男性;在年龄组成上,18~29岁的年轻人最多,其次是30~39岁年龄段的人群,说明2个年龄段的人群可能会对环境问题更感兴趣;在收入组成部分,超过一半样本人群的月均可支配收入在4000元及以下,有近1/3的样本人群月均可支配收入在4001~8000元之间;在教育程度组成上,以高中以及大专学历为主;在职业组成上,工作人群主要以公司职员和事业单位职员为主;参与调研的大部分样本人群已婚,未婚部分主要以学生为主;其中,有76.41%的样本人群对自身的健康状况比较满意。Table 2
表2
表2样本基本情况
Table 2
变量 | 类别 | 百分比/% | 变量 | 类别 | 百分比/% |
---|---|---|---|---|---|
性别 | 男 | 45.31 | 职业 | 务农 | 8.31 |
女 | 54.69 | 务工 | 5.90 | ||
年龄 | ≤ 17 | 8.85 | 公司职员 | 18.50 | |
18~29 | 23.86 | 事业单位职员 | 12.33 | ||
30~39 | 19.03 | 公务员 | 4.29 | ||
40~49 | 14.48 | 个体经营/自主创业 | 5.90 | ||
50~59 | 17.16 | 自由职业 | 6.17 | ||
≥ 60 | 16.62 | 学生 | 15.55 | ||
月均可支配收入/元 | ≤ 4000 | 56.03 | 退休 | 16.36 | |
4001~8000 | 31.10 | 现役军人 | 1.61 | ||
8001~12000 | 7.51 | 其他 | 2.68 | ||
12001~16000 | 1.61 | 无业 | 2.41 | ||
16001~20000 | 1.07 | 婚姻状况 | 未婚 | 28.42 | |
20001~24000 | 0.80 | 已婚 | 67.29 | ||
24001~28000 | 0.27 | 其他 | 4.29 | ||
28001~32000 | 0.80 | 健康状况 | 非常差 | 0.54 | |
32001~36000 | 0.54 | 比较差 | 2.68 | ||
>36000 | 0.27 | 一般 | 20.38 | ||
教育程度 | 小学及以下 | 3.75 | 比较好 | 45.58 | |
初中(中专) | 30.56 | 非常好 | 30.83 | ||
高中(大专) | 41.02 | ||||
本科 | 21.98 | ||||
硕士及以上 | 2.68 |
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4 结果及分析
4.1 信度与效度检验
4.1.1 信度检验本文采用应用较为广泛的量表内部一致性系数(Cronbach4.1.2 效度检验本文的量表是在借鉴了国内外****的研究基础上,并经专家讨论的结果,因此具有良好的内容效度和表面效度。通过验证性因子分析对该量表进行检验(表3),所有观测变量的标准化载荷都大于0.5,说明各观测变量对于相应潜变量解释良好;各潜变量组合信度(CR)都在0.8以上,远大于标准值0.6,说明测量模型具有较高内部一致性;平均方差提取值(AVE)皆大于0.5,说明量表收敛效度良好,满足要求;在区分效度上,各潜变量的AVE开根号值皆大于其与其他潜变量的相关系数,说明各个潜变量之间具有良好的区分性。综合来看,量表具有较好的效度。
Table 3
表3
表3验证性因子分析
Table 3
潜变量 | 观测变量 | 标准化载荷 | 组合信度 | 平均方差提取值 | 潜变量 | 观测变量 | 标准化载荷 | 组合信度 | 平均方差提取值 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
EE | EE1 | 0.907 | 0.925 | 0.756 | EB | EB1 | 0.682 | 0.924 | 0.710 |
EE2 | 0.919 | EB2 | 0.913 | ||||||
EE3 | 0.808 | EB3 | 0.908 | ||||||
EE4 | 0.840 | EB4 | 0.852 | ||||||
GP | GP1 | 0.659 | 0.909 | 0.627 | EB5 | 0.836 | |||
GP2 | 0.833 | EA | EA1 | 0.573 | 0.883 | 0.562 | |||
GP3 | 0.901 | EA2 | 0.660 | ||||||
GP4 | 0.825 | EA3 | 0.666 | ||||||
GP5 | 0.844 | EA4 | 0.879 | ||||||
GP6 | 0.657 | EA5 | 0.883 | ||||||
BP | BP1 | 0.776 | 0.902 | 0.653 | EA6 | 0.782 | |||
BP2 | 0.865 | FS | FS1 | 0.833 | 0.909 | 0.632 | |||
BP3 | 0.933 | FS2 | 0.926 | ||||||
BP4 | 0.605 | FS3 | 0.966 | ||||||
BP5 | 0.824 | FS4 | 0.760 | ||||||
FS5 | 0.689 | ||||||||
FS6 | 0.507 |
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4.2 结构方程模型构建与修正
4.2.1 模型拟合检验与修正在确认量表具有较高信度与效度的基础上,对构建的结构方程模型利用最大似然法进行拟合,在保证理论可行的基础上,依据MI(Modification Indices)值对初始模型进行修正,通过对MI值大于10的残差构建共变关系使模型的设置更为合理。最终的拟合结果详见图2,图中的路径系数皆为标准化参数。由于模型的卡方值(χ2)受样本量影响较大,因此本文在参考温忠麟等[34]、Marsh[35]等****的研究基础上,选取了χ2/DF、RAMSEA、SRMR、GFI、AGFI、NFI、CFI、IFI、PGFI、PCFI作为拟合优度的评价指标。由表4可知,绝对拟合指标、增量拟合指标以及精简拟合指标中,除GFI与AGFI接近0.9的临界值外,其余指数皆达到要求,这在结构方程模型中是可以接受的[36],综合来看,基本达到要求,模型整体拟合效果良好。
图2
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Figure 2Fitting results of the structural equation model
Table 4
表4
表4结构方程模型拟合指数
Table 4
拟合指标 | 绝对拟合指标 | 增量拟合指标 | 精简拟合指标 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
χ2/DF | RAMSEA | SRMR | GFI | AGFI | NFI | CFI | IFI | PGFI | PNFI | PCFI | |||
参考 | 1<χ2/DF<3 | <0.08 | <0.08 | >0.9 | >0.9 | >0.9 | >0.9 | >0.9 | >0.5 | >0.5 | >0.5 | ||
实际 | 1.691 | 0.044 | 0.058 | 0.888 | 0.865 | 0.924 | 0.967 | 0.967 | 0.735 | 0.814 | 0.852 |
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4.2.2 假说检验
结构方程模型包括2个部分模型:一是结构模型,用来描述潜在自变量与潜在因变量之间的因果关系,在本文中,作为因的潜在自变量为环境信念、环境情感、环境关注度、城市森林正向感知和城市森林负向感知,作为果的潜在因变量为环境情感、环境关注度、城市森林正向感知、城市森林负向感知和城市森林满意度。二是测量模型,用来描述潜变量与显变量(观测变量)之间的线性关系。本文的结构模型路径系数检验结果详见表5,环境信念对环境情感有正向显著影响,假说H1得到验证;环境情感对环境关注度有正向显著影响,假说H3得到验证;环境情感对城市森林正向感知有正向显著影响,假说H2a得到验证;环境情感对城市森林负向感知有负向显著影响,假说H2b得到验证;环境关注度对城市森林负向感知有正向显著影响,假说H4b得到验证;环境关注度对城市森林正向感知有正向显著影响,假说H4a得到验证;城市森林正向感知对城市森林满意度有正向显著影响,假说H5a得到验证;城市森林负向感知对城市森林满意度有正向影响的假说未能够通过显著性检验,假说H5b未能得到验证,说明城市森林负向感知对城市森林满意度并没有直接影响。
Table 5
表5
表5结构模型标准化路径系数检验
Table 5
潜变量因果关系 | 标准化系数 | 非标准化系数 | S.E. | C.R. | P | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
环境情感 | ← | 环境信念 | 0.256 | 0.301 | 0.067 | 4.507 | *** |
环境关注度 | ← | 环境情感 | 0.129 | 0.087 | 0.041 | 2.139 | ** |
城市森林正向感知 | ← | 环境情感 | 0.133 | 0.075 | 0.032 | 2.325 | ** |
城市森林负向感知 | ← | 环境情感 | -0.189 | 0.463 | 0.062 | -3.34 | *** |
城市森林负向感知 | ← | 环境关注度 | 0.286 | 0.248 | 0.098 | 4.705 | *** |
城市森林正向感知 | ← | 环境关注度 | 0.298 | -0.207 | 0.052 | 4.738 | *** |
城市森林满意度 | ← | 城市森林正向感知 | 0.267 | 0.31 | 0.068 | 4.549 | *** |
城市森林满意度 | ← | 城市森林负向感知 | 0.014 | 0.008 | 0.032 | 0.264 | 0.792 |
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4.2.3 中介效应检验
尽管近年来有部分****对于用逐步检验法检验中介效应提出质疑[37],提倡使用Bootstrap法直接检验系数乘积,但温忠麟[38]随后指出,如果用逐步法进行检验得到显著的结果,则逐步法的检验结果甚至优于Bootstrap法。因此,本文将环境关注度设为环境情感对双方向城市森林感知的中介变量,将首先按照逐步检验法进行中介效应检验,根据结果显著情况再进一步判断是否需要进行Bootstrap法检验,检验步骤如下:①检验自变量环境情感对因变量双方向城市森林感知的路径系数是否显著;②检验自变量环境情感对于中介变量环境关注度的路径系数是否显著;③检验中介变量环境关注度对因变量双方向城市森林感知是否显著;④检验自变量环境情感同时作用于中介变量环境关注度与因变量双方向城市森林感知的路径系数是否显著。如果前边3步的路径系数都显著则继续进行第4步的检验,否则停止检验,说明模型中的自变量对因变量的间接效应不明显。
本文根据上述步骤进行中介效应检验(图3),并报告各潜变量之间的直接效应、间接效应与总效应(表6)。在“环境情感→环境关注度→城市森林正向感知”路径中,环境关注度的中介效应即为环境情感对城市森林正向感知的间接效应,由图3可知,4个步骤的路径系数都显著,环境关注度对“环境情感→城市森林正向感知”的中介效应假说得到验证;在“环境情感→环境关注度→城市森林负向感知”路径中,环境关注度的中介效应即为环境情感对城市森林负向感知的间接效应,由图3可知,4个步骤的路径系数都显著,环境关注度对“环境情感→城市森林负向感知”的中介效应假说得到验证,至此,假说H6得到全部验证。
图3
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Figure 3Test of mediating effect
Table 6
表6
表6多重效应标准化结果
Table 6
潜变量因果关系 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | 间接效应/总效应 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
城市森林正向感知 | ← | 环境情感 | 0.133 | 0.038 | 0.171 | 0.222 |
城市森林负向感知 | ← | 环境情感 | -0.189 | 0.037 | -0.152 | 0.243 |
环境关注度 | ← | 环境情感 | 0.129 | - | 0.129 | - |
城市森林负向感知 | ← | 环境关注度 | 0.286 | - | 0.286 | - |
城市森林正向感知 | ← | 环境关注度 | 0.298 | - | 0.298 | - |
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5 讨论与结论
本文的9个初始假说除去H5b以外均已得到验证。首先,环境信念作为整个理论模型最初始的因对环境情感有直接的正向显著作用;其次,环境情感再作为因直接对双方向的城市森林感知有显著影响,同时又通过中介变量环境关注度对双方向城市森林感知起作用;最后,城市森林正向感知对城市森林的满意度有直接正向显著影响。由于假说H5b未通过显著性检验,说明城市森林负向感知对城市森林满意度没有直接的影响,通过路径系数的估计结果可知(图3),环境情感对于城市森林正向感知与负向感知的作用大小近似相等,也就是说,假设个体拥有强烈的环境情感,即更倾向于生态中心主义,其对于城市森林正向感知与负向感知的强度近似相同,都处于一个较高的水平,尽管此时个体意识到了城市森林带来的较强负面影响,但同样强度的负面影响与正面影响在个体心理环境中所占的权重不一致,即倾向于生态中心主义的个体更在意正向感知的结果,负向感知的路径系数过低导致了结果不显著。从问卷设置的题项里可以看出,正向感知多为生态效益方面,而城市森林的生态效益会直接对个人健康产生影响,由此可见,相比于城市森林带来的一些负面影响的抱怨,倾向于生态中心主义的个体还是更在意城市森林所带来的正面影响,因此,在本文的结果中,城市森林正向感知对城市森林满意度有直接的正向显著影响。在中介效应部分,环境情感对城市森林负向感知有直接的负向显著影响,即倾向于生态中心主义的个体会对城市森林负向影响有较高的容忍度,也就是说,个体越偏好于生态,则其对于城市森林的负向感知越弱。对比环境情感对双方向城市森林感知的间接效应,可以发现环境关注度在这2个路径中的中介效应强度近似一致,这说明了环境关注度对双方向的城市森林感知产生的关注力基本相等。在城市森林正向感知的路径中,环境关注度的中介效应与环境情感的直接效应正负符号一致,即此时环境关注度的中介效应对总效应起到了一个加强的作用,这属于较为常见的中介效应;在城市森林负向感知的路径中,环境关注度的中介效应符号为正,而环境情感的直接效应符号为负,此时环境关注度的中介效应对总效应起到了一个抵消的作用,在国内外已有相关研究中,这种特殊的效应被称为遮掩效应(Suppressing Effects)[39,40,41]。在遮掩效应中,直接效应与间接效应的符号相反,自变量单独对因变量回归时的路径系数实际上是被“遮掩”过的结果,比如本文的环境情感对城市森林负向感知单独回归时的路径系数为-0.13(P<0.05),这是被环境关注度正效应“遮掩”过的值,当加入中介变量环境关注度后,环境情感对城市森林负向感知的路径系数变为-0.19(P<0.01),并且变得更为显著,剥离了被“遮掩”的正效应部分,此时环境情感对城市森林负向感知的路径系数才是更接近真实的结果。在本文中,遮掩效应体现在环境情感对城市森林负向感知中,比如夏天的蝉鸣,环境情感丰富的个体从情感上来说是心情愉悦的,而这种丰富的环境情感会使其更关注周围环境,但若是增强其对于蝉鸣的关注程度,将会无限放大这种声音,使接受主体感到厌烦,即负向感知增强。遮掩效应的存在往往使得变量之间的关系陷入悖论的领域,国内外现在关于遮掩效应的研究并不多见,今后关于中介效应的研究,可在遮掩效应方面进行更深入的探讨。
基于以上分析,本文提出几点建议:(1)在现有基础上进一步加强环境教育,科普宣传等,有助于提升个体环境情感,从而增加其对城市森林的正向感知与满意度;(2)在负向感知方面,建议定期修剪道路两旁树枝,遇到大风等破坏性较强天气需要及时清理被破坏的树木,防止造成交通隐患;(3)在正向感知方面,受访者更在意城市森林的缓解热岛效应服务功能,建议在科普宣传中着重突出这一点,有利于增强个体对于城市森林的正向感知。
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
[J]. ,
[本文引用: 1]
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Magsci [本文引用: 1]
城市森林是城市范围内及与城市关系密切的、以树木为主体的生物群落。为便于分类型进行研究、规划设计和建设以及经营,将其按主要功能、所处的位置、经营管理的一致性及与城市规划和习惯接轨等因素,区分成防护林、公用林地、风景林、生产用森林和绿地、企事业单位林地、居民区林地、道路林地和其它林地、绿地等子系统。
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Magsci [本文引用: 1]
城市森林是城市范围内及与城市关系密切的、以树木为主体的生物群落。为便于分类型进行研究、规划设计和建设以及经营,将其按主要功能、所处的位置、经营管理的一致性及与城市规划和习惯接轨等因素,区分成防护林、公用林地、风景林、生产用森林和绿地、企事业单位林地、居民区林地、道路林地和其它林地、绿地等子系统。
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Magsci [本文引用: 1]
<p>在对现有国内外相关研究系统整理的基础上,界定了环境行为的概念,归纳出环境态度、个性和情境因素这3类环境行为的影响变量;探讨了上述变量对我国居民环境行为的影响差异,结果表明:环境态度因素中的环境敏感度、个性变量中的环境道德感以及情境因素中的行为约束和公共规范是影响我国城市居民环境行为最为重要的变量。最后提出了改善我国公民环境行为的相关对策。</p>
[J].
Magsci [本文引用: 1]
<p>在对现有国内外相关研究系统整理的基础上,界定了环境行为的概念,归纳出环境态度、个性和情境因素这3类环境行为的影响变量;探讨了上述变量对我国居民环境行为的影响差异,结果表明:环境态度因素中的环境敏感度、个性变量中的环境道德感以及情境因素中的行为约束和公共规范是影响我国城市居民环境行为最为重要的变量。最后提出了改善我国公民环境行为的相关对策。</p>
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DOI:<a href='http://dx.doi.org/10.5846/stxb201301090075'>10.5846/stxb201301090075</a>Magsci [本文引用: 1]
探讨文化与自然灾害对四川居民保护旅游地生态环境行为影响的机理,并对九寨沟与青城山-都江堰进行对比分析。通过多群组结构方程模型分析方法对调研数据进行定量研究。结果发现文化与自然灾害对四川居民保护旅游地生态环境行为有着显著的间接影响;受文化相似性影响两地具有完全相同的结构模型,而且居民利他价值观、生态环境信念及保护旅游地生态环境行为因子均值不具有显著差异;受地方文化与环境状况差异性影响两地居民个人规范、日常环保习惯和灾害后果认知因子均值具有显著性差异,而且对应的路径系数九寨沟样本均大于青城山-都江堰样本。加强传统文化教育、普及环境与灾害知识、增强居民环境责任感等措施有利于旅游地生态环境可持续发展。
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DOI:<a href='http://dx.doi.org/10.5846/stxb201301090075'>10.5846/stxb201301090075</a>Magsci [本文引用: 1]
探讨文化与自然灾害对四川居民保护旅游地生态环境行为影响的机理,并对九寨沟与青城山-都江堰进行对比分析。通过多群组结构方程模型分析方法对调研数据进行定量研究。结果发现文化与自然灾害对四川居民保护旅游地生态环境行为有着显著的间接影响;受文化相似性影响两地具有完全相同的结构模型,而且居民利他价值观、生态环境信念及保护旅游地生态环境行为因子均值不具有显著差异;受地方文化与环境状况差异性影响两地居民个人规范、日常环保习惯和灾害后果认知因子均值具有显著性差异,而且对应的路径系数九寨沟样本均大于青城山-都江堰样本。加强传统文化教育、普及环境与灾害知识、增强居民环境责任感等措施有利于旅游地生态环境可持续发展。
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DOI:10.18402/resci.2016.11.12Magsci [本文引用: 1]
保护区周边社区农户作为生物多样性保护最重要的主体之一,其保护态度和生态保护行为对生物多样性保护成效至关重要,同时也关系到区域的可持续发展。基于中国7省40个保护区周边社区的调研数据,通过结构方程模型检验,从农户保护感知视角出发,检验其对保护态度和生态保护行为的影响,同时验证保护工作感知是否存在中介效应。研究结果表明,保护成本感知对保护态度有负向显著影响,对生态保护行为无显著影响;保护工作感知和收益感知对保护态度和生态保护行为均有正向显著影响。保护成本感知对工作感知产生负向影响但不显著;而保护收益感知对工作感知产生正向显著影响,反映出其不仅能直接正向影响保护态度和生态保护行为,还能通过保护工作感知产生间接正向影响,印证了工作感知的中介效应。
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DOI:10.18402/resci.2016.11.12Magsci [本文引用: 1]
保护区周边社区农户作为生物多样性保护最重要的主体之一,其保护态度和生态保护行为对生物多样性保护成效至关重要,同时也关系到区域的可持续发展。基于中国7省40个保护区周边社区的调研数据,通过结构方程模型检验,从农户保护感知视角出发,检验其对保护态度和生态保护行为的影响,同时验证保护工作感知是否存在中介效应。研究结果表明,保护成本感知对保护态度有负向显著影响,对生态保护行为无显著影响;保护工作感知和收益感知对保护态度和生态保护行为均有正向显著影响。保护成本感知对工作感知产生负向影响但不显著;而保护收益感知对工作感知产生正向显著影响,反映出其不仅能直接正向影响保护态度和生态保护行为,还能通过保护工作感知产生间接正向影响,印证了工作感知的中介效应。
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Magsci [本文引用: 1]
讨论了Hu和Bentler(1998,1999)推荐的检验结构方程模型的7个拟合指数准则,对这7个指数的历史、特点和表现做了比较详细的述评。指出了他们基于这7个指数的单指数准则和2-指数准则的不足之处。提出了超低显著性水平下的卡方准则,并部分重复他们的模拟例子,将卡方准则与这7个指数准则比较,结果说明新的卡方准则优于其中的6个,与另一个相当。最后简要说明了应当如何检视拟合指数进行模型检验和模型比较。
[J].
Magsci [本文引用: 1]
讨论了Hu和Bentler(1998,1999)推荐的检验结构方程模型的7个拟合指数准则,对这7个指数的历史、特点和表现做了比较详细的述评。指出了他们基于这7个指数的单指数准则和2-指数准则的不足之处。提出了超低显著性水平下的卡方准则,并部分重复他们的模拟例子,将卡方准则与这7个指数准则比较,结果说明新的卡方准则优于其中的6个,与另一个相当。最后简要说明了应当如何检视拟合指数进行模型检验和模型比较。
[A]. Maydeu-Olivares A, McArdle J J. Contemporary Psychometrics: A Festschrift for Roderick P. McDonald
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DOI:10.3724/SP.J.1042.2014.00731Magsci [本文引用: 1]
<p>在心理学和其他社科研究领域, 大量实证文章建立中介效应模型, 以分析自变量对因变量的影响过程和作用机制。检验中介效应最流行的方法是Baron和Kenny的逐步法, 但近年来不断受到批评和质疑, 有人甚至呼吁停止使用其中的依次检验, 改用目前普遍认为比较好的Bootstrap法直接检验系数乘积。本文对相关的议题做了辨析, 并讨论了中介分析中建立因果关系的方法。综合新近的研究成果, 总结出一个中介效应分析流程, 并分别给出显变量和潜变量Mplus程序。最后介绍了中介效应模型的发展。</p>
[J].
DOI:10.3724/SP.J.1042.2014.00731Magsci [本文引用: 1]
<p>在心理学和其他社科研究领域, 大量实证文章建立中介效应模型, 以分析自变量对因变量的影响过程和作用机制。检验中介效应最流行的方法是Baron和Kenny的逐步法, 但近年来不断受到批评和质疑, 有人甚至呼吁停止使用其中的依次检验, 改用目前普遍认为比较好的Bootstrap法直接检验系数乘积。本文对相关的议题做了辨析, 并讨论了中介分析中建立因果关系的方法。综合新近的研究成果, 总结出一个中介效应分析流程, 并分别给出显变量和潜变量Mplus程序。最后介绍了中介效应模型的发展。</p>
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