英文题目：Understanding Climate Change Perceptions Among Urban Residents in China: Insights from a Nationwide Survey

中文题目：理解中国城市居民对气候变化的感知：来自一项全国调查

发表时间：2025年10月

期刊：Journal of Environmental Management

DOI：https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.127631

摘要

气候变化是当今最紧迫的全球性挑战之一，而公众态度在塑造个体行为及推动减缓与适应政策方面起着关键作用。然而，目前关于中国城市居民气候变化感知的大规模调研证据仍然有限，其内在作用机制亦有待深入挖掘。本研究基于2023年在中国主要城市收集的9,819份有效问卷，构建了气候变化公众感知指数（Public Perception Index, PPI），并利用可解释性机器学习识别其关键影响因素及非线性作用特征。

结果表明，男性的PPI得分略高于女性；制造业、交通运输、建筑业及能源电力行业从业者的气候变化感知更强，而退休人群及健康状况较差者得分较低。极端天气经历被发现是影响PPI的最强预测因子，其次为年收入和主观幸福感，三者均呈显著正向作用。PPI与年龄、碳排放强度呈倒U型关系，身体健康与主观幸福感之间存在交互效应。城市特征方面，城市规模与城镇化率显著影响居民感知，而政治地位、气候政策试点效应不显著。研究结果揭示了城市居民气候变化感知的显著群体差异，阐明了非线性因素的作用，为制定更具针对性的气候适应政策提供了科学参考。

亮点

Ÿ   对全国9,819名城市居民的气候变化感知（PPI）作了问卷调查

Ÿ   利用XGBoost-SHAP方法揭示了各因子对PPI的相对重要性及其非线性效应

Ÿ   城市居民气候变化感知因教育、收入、职业类型和健康状况等而异

Ÿ   PPI与年龄及碳排放强度之间呈倒U型关系

Ÿ   个人极端天气经历、主观幸福感及城市属性也影响PPI

主要内容

本研究设计了一份涵盖人口与社会经济属性、气候变化感知、适应行为及政策响应等内容的问卷，并通过 Credamo 平台实施配额抽样。样本规模根据各城市在全国城市人口中的比例以及社会经济属性进行分配。其次，基于问卷数据，开展了统计分析与可视化，以探讨不同群体间气候变化感知的差异性。第三，采用XGBoost-SHAP模型量化各影响因素对气候变化感知的作用强度及其非线性效应。为验证结果，从主观感知、风险感知、后果感知和事实知识四个维度分别评估了各因素的贡献，并进行了两项敏感性分析，同时还采用普通最小二乘回归（OLS）作为稳健性检验的补充方法。最后，结合研究结果，提出了提升城市居民气候风险认知与适应能力的政策启示。

政策启示：首先，应将重点放在气候敏感型行业，如制造、交通、建筑和能源。通过强化气候意识宣传和专业技能培训，可提升从业者的适应力，降低其气候灾害脆弱性。其次，应关注气候认知较低的弱势群体，如退休者、健康状况不佳者及年轻人。这些群体更易受极端天气影响，应通过社区项目、医疗服务和定制化教育活动提升其气候风险认知与适应能力，缩小代际认知差距。第三，应将绿色理念和实用技能融入教育与公共生活，并通过科学传播和数字平台提高公众获取适应信息的便利性。第四，鉴于主观幸福感与公众气候认知密切相关，地方政府和社区应在气候适应策略中融入心理支持与增强社会凝聚力。可通过咨询服务、强化社区关系和组织集体活动，增强群体效能与乐观情绪，从而缓解气候焦虑，促进主动适应行动。

主要贡献：（i）对中国城市居民的气候变化感知进行了系统的全国性调查和评估；（ii）突破传统线性建模的局限，采用XGBoost-SHAP框架揭示了气候变化感知的非线性作用机制；（iii）综合考察了个体特征、健康状况与城市属性等多层因素，为中国城市气候治理与政策设计提供了新的认知。研究结果为深化气候变化感知研究提供了调查证据，并为制定更具针对性的城市气候政策提供了支撑。

结果图表

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.127631