“自然依恋”的概念辨析及测量方法构建

黄 向 宋惠敏

(1. 华南师范大学华南生态文明研究中心，广州 510000；2. 华南师范大学旅游管理学院，广州 510000；3. 华侨大学旅游学院，福建泉州，361021)

自然保护地是自然生态系统保护的重要载体，也是人们开展自然旅游最喜爱的场所。在现实生活中，有一些人最喜欢拜访名山大川，但他们并不介意是张家界、黄山或喀纳斯。这种对自然而非特定某个自然保护地的特殊情感一直没有被学界挖掘和关注。如果采用地方依恋的理论来解释，我们会发现“地方”这个概念的三个特点，即处于社会关系之中、有具体的历史和能够赋予人们身份[1]、均指向了确定的空间。显然，地方依恋理论在解释上述这种没有确定指向空间的特殊人地情感时不具备完全的解释力。因此，本文试图对以自然为依恋对象的人地情感进行定义，并进行测量。

1 “自然依恋”的概念辨析

1.1 自然依恋与社区依恋、地方依恋的比较

Bowl 于1969年提出依恋理论[2]，依恋定义为一系列依赖于个体或情境对象的情感联系[3]。这里的对象既可以是人或群体（社会空间），也可以是物理空间。社区依恋是指居民基于物质环境、社会关系等与所生活的社区建立的一种特殊的情感关系[4]。社区依恋的依恋对象是群体，即社会空间；地方依恋是人与某个特定场所的一种特殊情感联系[5]。地方依恋的依恋对象是物理空间；自然依恋被定义为自然氛围与人之间存在着的一种特殊的依赖关系，依恋对象“自然”是一套存在于人们脑海中对自然生态氛围的判别标准而形成的没有确定指向的物理要素组合意象。

如果从现象学角度进行考察，情感联系正如现象学概念中的“意向性”（即指向性）[6]，这种有所指可以是“确指”，也可以是“非确指”。因此，作为情感联系对象的物理空间可以分为确指空间和非确指空间。当情感联系被人们自我觉知并类型化到确指空间时，就会成为某种具体的人地情感（如地方依恋[7]）。当这种联系的对象并未类型化到确指空间时，就是一种具有普适意义的人地情感。结构主义的物理空间可以理解为一系列的空间要素组合或综合体形成的意象。如“乡村氛围”可以抽象为小河、青山、古建、农田、炊烟等组成的空间意象，又如“自然氛围”也可以抽象为清新空气、茂密森林、洁净地表水、鸟叫虫鸣等空间意象。乡村氛围被确指到某个具体的地点，如家乡，这种空间意象就成为了具体的“地方”，与这个确指空间形成的特殊人地情感联系就是“地方依恋”。当自然氛围未被确指到某个特定的场所时，与这个非确指空间形成的特殊人地情感联系就是“自然依恋”。

总而言之，自然依恋与社区依恋和地方依恋的主要区别是在依恋对象性质上的差异，自然依恋的对象是非确指（物理）空间，而社区依恋的对象是社会空间，地方依恋的对象是确指（物理）空间，这三种人地情感联系是人文地理学概念。地方依恋和社区依恋的结构已有较多的文献予以支持，现有文献中有关人地情感相关的依恋研究主要是地方依恋和社区依恋两类，Trentelman用归属感将两种依恋联系在一起[8]。具体如表1所示。

表1 地方依恋及社区依恋的结构Table 1 Construction of place attachment and community attachment

1.2 自然依恋与自然链接等相关概念的比较

“自然链接”属于环境心理学概念，在相关文献中出现的类似概念如表2所示。

从表2可以看到，有关自然链接的量表主要测量的是心理的构念，多为单维度量表。即使是Nisbet等的NR量表的三维度，表达的也是自我、愿景和体验这三个心理层面的构念。自然依恋概念所描述的是一种人地情感，从类似的地方依恋和社区依恋的维度来看与自然链接的纯心理构念也有较大的不同。因此，本文在开发自然依恋量表时，主要参考地方依恋和社区依恋的维度。

表2 自然链接及类似的概念Table 2 Concepts related to nature connectedness

2 量表开发过程

对于“自然依恋”这个全新的概念，需要一个合理的结构来对它进行概括和描述。Veal指出在描述型研究时可以采用时间序列（纵向）研究，也可以采用截面式（横向）研究[30]。本文将采用截面式研究，设计出一套评价量表对“自然依恋”的结构进行剖析。量表构建大概分为以下几个步骤：1）对国内外文献进行整理，尽可能找出尽量多的测项和文献支持；2）初步设计量表测项；3）邀请多位有经验的专家对初步设计的测项进行审核筛选；4）进行问卷预调查，进一步删除或修改不合适测项；5）形成正式问卷并进行调查，获取研究数据，开展探索性因子分析和验证性因子分析确认量表的有效性[31-32]。数据处理使用IBM SPSS Statistics/AMOS 22.0。

2.1 量表测项的初步整理

本文用于测量自然依恋的初始量表测项均来源于表1中有关社区依恋和地方依恋的量表测项。此外，考虑到在自然环境和氛围遭到破坏时有可能展示出来寻求办法积极解决的意愿和行为可能也是自然依恋的一种表征，因此也引入Dunlap等[33]测量自然出现问题时人们具有友善面对和处理的能力的测项。

为了确保量表测项的意思能够被回答者准确理解，我们对30名游客进行了预调查，并做出了相应调整。如序号为10的测项原为“我可以准确说出自己对于自然环境和生态氛围的评判标准”，因过于专业难以被清晰理解，经沟通把测项改为：“我可以对所处环境的生态氛围高低进行大概的评判”。序号为18的测项“我非常乐意跟朋友分享跟自然相关的事情，如在朋友圈晒生态旅游的照片”，因生态旅游较为专业，把测项改为：“我非常乐意跟朋友分享跟自然相关的事情，如在朋友圈晒在自然中旅游的照片”。用于采集数据的量表初始测项具体如表3，所有测项均使用5级里克特量表。

表3 自然依恋初始量Table 3 Initial scale of natural attachment

需要说明的是，不同于地方依恋和社区依恋的问卷，自然依恋问卷调查中的测项并没有明确地说明空间指向，因此被访者在填写问卷时所被测量的情感可被认为是非确指空间人地情感。

2.2 数据的获取

2.2.1 样本数据获取的地点

开展自然依恋的研究可以有两种选择，一种是惯常环境，一种是非惯常环境。考虑到以自然为核心吸引物的景区中旅游的游客可能具有最为明显的自然依恋特征，所以本研究选取了两个以自然环境为主要吸引物的景区，分别是广东肇庆鼎湖山和广西巴马百魔洞。鼎湖山位于广东省肇庆市境东北部，是我国第一个国家级自然保护区，也是我国第一批联合国人与生物圈保护区。鼎湖山蕴藏着极为丰富的植物资源，原始沟谷玉林134 hm2，葱茏茂密，被誉为“活的自然博物馆”，是全国首个以高空气负氧离子为卖点的自然景区，吸引了大量喜爱自然的游客。百魔洞位于广西河池市巴马县，巴马是世界长寿之乡，巴马的长寿老人号称绝大多数都饮用来自百魔洞这里的山泉水，成为吸引游客的卖点。百魔洞及周边地区生态环境优美，喀斯特森林丰茂，汩汩清泉涌动，同样吸引着大量的喜爱自然的游客。

2.2.2 样本数据的获取方法

本文所用数据样本于过2018年8月中旬开始搜集，调查采用现场拦截随机抽样的方法，结合线上调查进行问卷收集。Nunnally建议因子分析的样本总量不能少于测量测项数的10倍[34]，本研究一共有23个测项，考虑到用一个样本用于探索性因子分析（至少230份），一个样本用于验证性因子分析（至少230份），一共回收了465份问卷，其中460份为有效问卷。应该说明的是，本研究在数据收集时的目标样本即为460份，当达到这个数量的有效问卷时即停止了数据收集。在进行数据处理时，运用SPSS22.0数据统计软件随机从460份样本中抽取230份，命名为样本一（M1），然后进行探索性因子分析。总的460份样本，命名为样本二（M2），采用AMOS数据统计软件进行验证性因子分析。

2.2.3 样本的人口统计学特征

样本的描述性分析具体见表4。

表4 样本基本信息Table 4 Descriptive information of samples

2.3 探索性因子分析

探索性因子分析的关键在于确定每一测项的决断值。本文在检验测项决断值时采用吴明隆的操作方法[35]，将M1进行高低分组，总分前27%确定为高分组，后27%确定为低分组，在此基础上对这两组的全部测项进行独立样本T检验，t值即为该测项决断值，根据其显著性决定是否保留这一测项。将230名游客按照总分排序，第62名（27%）游客总分为95，低于等于这一数值的游客有64名，他们组成低分组；第168名（73%）游客总分为110，高于等于这一数值的游客有62名，他们组成高分组。各测项决断值如表5所示，其中不显著或小于经验值3.5的予以删除，22个的决断值符合要求，删除测项2。

表5 所有测项的决断值Table 5 Critical value for all items

Gorsuch指出探索性因子分析的样本数量必须满足两个条件才能提供比较可靠的分析结果，一是超过测项数的5倍，二是绝对值不少于100[36]。经过上述操作保留下来的测项有22个，有效样本数量为230，符合上述条件可以进行探索性因子分析。

考虑数据本身是否适合进行探索性因子分析，一般采用检验变量之间偏相关的KMO和Bartlett球形检验的χ2值两种方法。KMO大于0.6，Bartlett球形检验的χ2值显著，则表明数据适合进行因子分析[37]。经检验，样本一KMO值为0.897，Bartlett球型检验结果在0.001水平上显著说明样本充足度高，为后续探索性因子分析的合法性提供了支持。

提取因子的方法采用主成分分析法，对因子进行正交旋转。经过多次反复探索，依据以下3个标准对测项进行选择：1）无应答率大于10%者表明测项不可靠，应删除[38]；2）旋转后因子载荷值小于0.4，或者同时在两个因子上的载荷值都大于0.4者删除[26]；3）一个因子只包含一个测项者删除[39]。测项删除后对剩余数据再次进行因子分析。

经多次探索性分析后，测项从22项降维到13项，最终13个测项全部符合要求，负载在2个因子上，解释了60.084%的变量，特征根均大于1。2个因子所包含的测项如表6。

表6 探索性因子分析的结果Table 6 Results of explorative factor analysis

因子1所包含的测项中，测项16和18体现个体社交意愿中对自然的热爱，测项20和22体现的是个体对自然的积极行为意愿，测项10、15和19体现的是个体对自然的归属感，故该因子命名为“自然认同”，因子2所包含的测项中，测项5、4和13体现的是个体对自然的功能性感受，测项1、测项6体现的是个体对自然的功能性依赖，故该因子命名为“自然依赖”。因此，自然依恋可认为由自然认同和自然依赖两个维度构成。

对表4中的13个测项的数据的内部一致性和信度进行检验，Cronbach’sα为 0.907，大于 0.7，说明数据的总体信度符合要求[27]。根据探索性因子分析的结果，本研究又对自然依恋的各个因子进行了描述性统计分析和因子之间的相关关系分析。

2.4 验证性因子分析

由于探索性因子分析只能用来寻找和发现一种模型，不能用来确定一个特定的模型是否合理，为了验证自然依恋模型的稳定性，本文接着对样本二进行验证性因子分析。

对记作M2的包含自然认同（A1）和自然依赖（A2）的两因素模型进行检验，并将其与记作M1的13个观测变量直接指向自然依恋的单维度模型进行比较。模型拟合效果主要看三类指标：绝对适配度指数、增值适配度指数，简约适配度指数。表5列出了M1、M2的各项拟合指标，结果显示M2多因素模型拟合度各指标优于M1单因素模型。对M2模型进行再次的验证，并命名为M2′，M2′各项指标的拟合指数如表7所示，修正后二阶验证性因子分析结果如图1。

图1 修正后二阶验证性因子分析Fig. 1 Modified second order confirmatory factor analysis

表7 M1 和 M2 的各项拟合指标Table 7 Fit indices of M1、M2 and M2′

由于同一批数据可以由多个拟合模型，建模的目的在于找到拟合效果更优的模型。因此本文采用M2这个整体适配程度最高的模型进行后续的信度和效度检验。

2.4.1 信度检测

信度检测主要使用内部一致性指标进行检验。内部一致性是指用来测量同一个概念的多个计量指标的一致性程度，主要通过Cronbach’s α系数来衡量，一般大于0.7认为可以接受。“A1”和“A2”两个因子的 Cronbach’s α分别为 0.898和 0.814，都大于0.7，总体说明量表具有较高的信度。

2.4.2 效度检测

量表效度可通过内容效度和建构效度进行考察。初始量表的23个测项均有相关的文献支持，在本量表开发的每一个环节，都严格遵循相关的操作程序，并有本领域的专家予以把控，因此可认为本研究开发的量表具有较好的内容效度。

建构效度包括收敛效度（又称聚合效度）和区别效度（又叫区分效度）。收敛效度需满足如下三条标准：平均方差提取（AVE）大于0.5；组合信度（CR）大于0.7；测项的标准化因子载荷（t）大于0.5且显著。由表8 可知，A1和A2两个因子的AVE均大于0.5；CR均大于0.7；量表测项的t均大于0.5，且在0.01水平上显著。量表具有良好的聚合效度。

表8 M2 效度检验Table 8 Validity test for M2

根据 Fornell和 Larcker给出的标准，如果AVE算术平方根要大于潜在变量之间相关系数绝对值，说明内部相关性要大于外部相关性，表示潜在变量之间是有区别的，那么区别效度高[40]。从表9可以看出，A1、A2之间显著正相关，但是它们之间的相关系数在0.60以下，说明共同变异问题不明显，因子结构合理。同时，A1和A2的AVE的平方根数值都大于它们之间的相关系数值，说明区分效度良好。

表9 各维度 AVE 值平方根与相关系数分析Table 9 Discriminant validity test

3 结论与讨论

本文提出了确指空间和非确指空间人地情感的概念，并指出其差异是所依恋的空间对象不同。通过与各类相关概念的辨析，明确了自然依恋的概念内涵。本文通过严格的量表开发程序对“自然依恋”进行了测量量表的开发。测量项采用李克特量表5分制进行测量[41]。经信度和效度检验，自然依恋量表具备可用性。

自然依恋是一个13个问项量表（如表10所示），包含两个维度，分别是自然认同和自然依赖。自然认同代表的是个体对于自然的精神性和行为性认同。自然依赖代表的是个体对自然功能性依赖。

表10 自然依恋量Table 10 Nature attachment scale

本文研究自然依恋是从游客视角出发，目的是解释游客对自然旅游产品偏好但并不对特定的旅游目的地有依恋的行为模式。本文首次对“自然依恋”进行界定，通过开发与检验自然依恋量表（Nature Attachment Scale, NAS），为后续研究奠定基础。自然依恋的提出，创新了人地情感联系研究的研究本体，有一个全新的理论框架解释游客的行为偏好，也为空间（自然）感知等领域提出了新的理论探索方向。自然依恋的前因是什么，自然依恋又是哪些行为或因素的预测因子，自然依恋是否对哪些机制起到了中介或调解的作用，都是有待探讨的新话题。

本研究也存在一些限制，具体如下：1）探索性因子分析所得到的2个因子解释了60.084%的变量，说明自然依恋还可能存在其他的维度可进一步进行探索；2）对于自然的概念，本文提出的NAS量表主要集中于森林、湖泊、高山等情境，但对于湿地、荒漠、草原、海洋等自然情境是否适用，是否需要对问项根据情境进行修订，是未来需要注意的问题。对于“自然”这个概念，本文所定义的是“意象自然”，而物理自然是指一个承载了生命系统要素，包含植物和非人类动物的地区，这种地区涵盖了不同程度的人类管理摄入，较高嵌入的如城市公园和乡村农庄等，较低嵌入的如原始的荒野[42]。王向荣和林箐也将自然分为第一自然（即纯粹的自然，如荒野），第二自然（劳作的自然，如农田）和第三自然（美学的自然，如园林）[43]。不同的自然类型，NAS是否适用，问项如何调整，也是未来需要注意的问题。