基于Logistic 回归模型的公众参与灾害风险行为影响因素的实证研究

谢 勇 佟述伟 陈 杨 王 航

（1.吉林省突发事件预警信息发布中心，吉林长春 130062；2.吉林省公安厅高速公路公安局，吉林长春 130062；3.吉林省气象信息网络中心，吉林长春 130062；4.吉林省气象局，吉林长春 130062）

1 引言

灾害性天气（台风、暴雨、强对流、暴雪、沙尘暴等）对人民生命财产安全有严重威胁，我国每年造成的经济损失相当于GDP 的3%~6%[1]。 国内外研究者从20 世纪70 年代开始就对灾害性天气影响进行研究[2-4]。 Kreibich 等[5]实地调研了1 200 个受洪水影响的家庭， 结果表明预防措施的实施显著减少了建筑结构及内部财产的损失。Witte K[6]提出灾害风险沟通一般侧重于分析灾害与公众的风险感知、应对态度和行为之间的关系。 Santos 等[7]研究发现， 大众媒体对灾害事件的报道会显著影响公众如何看待、感知和应对灾害。 综上所述，气象灾害造成损失的大小，不仅取决于灾害强度，更取决于公民防灾意识及采取的行为。

当前国内针对公众参与灾害风险行为的研究较少。 邓玲等[8]对游客、导游对旅游气象服务的满意度进行了调研， 但没有对公众参与灾害风险行为背后的影响因素进行分析。 因此， 本文利用Logistic 模型对公众参与灾害风险行为的影响因素进行了研究，在获取一些规律性认识后，为气象部门的防灾减灾工作提供建议。

2 数据来源和模型的选取

2.1 数据来源与样本结构

本文数据来源于“吉事办”微政务平台2022年4 月28 日—8 月19 日 “关注公众应对灾害风险行为、筑牢防灾减灾第一道防线”调查问卷。 公众自主访问“吉事办”小程序完成线上答题。 收到答卷1 325 份，有效答卷1 325 份，调查结果客观、科学。

样本分析如下： 从男女比例来看， 男性占52.2%，女性占47.8%，样本数据基本反映了互联网民性别结构。 从年龄构成来看， 参与对象多为18~60 岁，占75.9%。从学历分布来看，高中（中专、技校）及以上占70.2%。 吉林省统计局第七次人口普查数据显示， 大专及以上文化程度人口占17.8%，可见样本的学历偏高，增加了调研可信度。从收入来看，1 万以下占48.2%， 低收入人员比例较大，与2022 年上半年突发疫情有关。 从职业分布来看，企事业单位和学生占了较大比例，吉林省作为劳务输出省，个体、务农、失业等人员参与度较少。 从地区分布上看，长春地区参与对象最多，超过50%。除长春外，调研数据与人口普查的结果分布基本一致。总体来看，样本基本反映了吉林省常住人口的分布情况。

2.2 变量的选择与说明

2.2.1 随机变量的选取及说明

影响个体行为的因素经常考虑性别、年龄、学历、职业、收入状况及所在地区等变量（x1—x6）[9]；同时，本文选取了灾害风险认知度（x7-x9）、灾害预警发布能力感知（x10—x13）以及对预警工作的认可度（x14—x15）等3 方面实证因素，共计15 个变量（表1）。

表1 公众参与灾害风险行为的随机变量定义及说明

2.2.2 调查问卷目的及因变量的确定

本文研究目的是分析公众参与灾害风险行为的影响因素。针对问题“突发性灾害对个人及家庭带来经济损失， 您是否会根据不同预警级别及相关防御指南做出相应防范措施”，1 325 位采访对象中，“采取防范措施”的684 人，占51.6%。 随机抽查发现， 部分公众对预警级别及相关防御措施不清楚，因此，将该问题确定为因变量符合防灾减灾科普宣传需求。

2.3 模型的选定

鉴于样本数据的特殊性， 随机变量除x11 外均属于数值型变量，且不满足正态分布。 因此，本文决定采用Logistic 模型对公众参与灾害风险行为的影响因素进行分析，随机变量x11 另做分析。二元Logistic 回归模型如下：

考虑具备n 个随机变量的向量x=（x1，x2， …，xn），设条件概率=p 为在自变量x 条件下，事件y 发生的概率，那么Logistic 回归模型表示为：

式中π（x）称为Logistic 函数，其中g（x）=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn。

3 模型计算结果与分析

3.1 模型计算结果

本文应用IBM SPSS V21 对15 个随机变量1 325 个样本进行二元Logistic 回归分析 （表2），该模型中-2 Log likelihood 为174.096，-2 Log likelihood 表示似然函数值的自然对数的-2 倍，其值越小，表示拟合优度越好，该模型拟合优度不理想；Cox &Snell R 方为0.067；Nagelkerke R 方为0.089；Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验的显著水平为0.0387，检验的显著水平小于0.05，可以认为检验模型在Sig=0.05 的水平上显著， 置信度达到95%。 综合结果表明： 拟合优度不理想，-2 Log likelihood 过大， 而Cox &Snell R 方及Nagelkerke R 方的值偏小， 但总体通过了Hosmer-Lemeshow拟合优度检验。

表2 公众参与灾害风险行为的Logistic 模型回归结果

3.2 模型回归结果的分析

3.2.1 影响显著的因素

从表2 可知， 公众参与灾害风险行为的影响因素及其显著性值依次为： 对突发灾害性天气的关注程度、预警信息的准确性、对预警级别和防御指南的了解程度、预警信息的及时性、预警工作满意程度、 获得预警信息的渠道是否快捷及对灾害防御知识了解程度。其中，对上述因素按照相关性系数排序依次为：对突发灾害性天气的关注程度、预警信息的及时性、预警工作满意程度、对灾害防御知识了解程度、预警信息的准确性、获得预警信息的渠道是否快捷及对预警级别和防御指南的了解程度。 进一步分析可知：

对突发灾害性天气的关注程度具有反向影响，即公众对突发灾害性天气的关注程度越高，就越倾向于采取防范措施应对。 对突发灾害性天气非常关注的公众占51.2%，其中67.3%愿意采取防范措施应对； 对突发灾害性天气比较关注和一般的公众占40.9%，其中37.8%愿意采取防范措施应对； 对突发灾害性天气不太关注和不关注的公众占7.9%，其中只有17.3%愿意采取防范措施应对。

对灾害性天气科普知识、 预警级别和防御指南的了解程度具有反向影响， 即公众对灾害性天气的了解程度越高， 采取防范措施应对风险的可能性就越大。防灾减灾科普宣传必要性（x15）的显著程度不高不难发现， 灾害性天气相关的科普知识普及远远不够， 公众对灾害防御知识的了解不多甚至可能产生误解， 致使公众容易忽略导致遭受严重损失。

预警信息的准确性、 及时性和预警工作满意程度都具有反向影响，预警信息越准确、发布越及时，公众对预警工作越满意，采取防范措施就越积极。 反之，错误预警往往会降低公众的信任度。 预警工作满意程度反映了公众对预警部门的工作认可程度， 对预警工作比较满意的有1 102 份，占83.2%；明确不满意的有32 份，占2.4%。 认可程度越高，防范灾害的意识就越容易建立，就越倾向于采取积极措施来减少损失。

获得预警信息的渠道是否快捷对因变量有反向影响。即公众获得灾害预警信息的渠道越多，途径越方便， 则公众获得信息后采取措施应对的可能性就越大。

3.2.2 影响不显著的因素

部分因素对公众参与灾害风险行为的影响不显著。 结合描述性统计结果，归纳分析如下：

性别变量有反向影响， 男性更愿意采取措施应对；年龄变量有正向影响，年龄越大更愿意采取措施；学历变量有反向影响，受教育程度越高，安全防范意识越强；收入变量有反向影响，随着收入的增长和资产的积累， 人们更愿意采取措施来减少损失；职业变量有正向影响，由于问卷中设置的职业从稳定性向不稳定性过渡， 因此职业越稳定的群体越愿意采取措施；城市变量的影响很小，略正向，可能与问卷中设置的城市不是按照GDP 的变化有关；防灾减灾科普宣传的必要性影响很小，略反向， 现阶段防灾减灾气象知识的宣传教育还远远不够，导致公众对其相关影响持不确定态度。

3.3 预警信息获取渠道的分析

随机变量x11 结果分析，通过微信小程序（吉事办）获取预警信息的问卷为849 份，占64.1%；其次是手机短信836 份、微信公众号（吉林气象、吉林预警发布）544 份、抖音430 份、快手425 份；通过广播、电视、报纸等传统媒体获取预警信息的不足样本总数的17%。显然，基于互联网条件下的预警新媒体发布渠道很好地契合了当前公众的使用习惯。 微信小程序、抖音、快手等这类具有易用性、 娱乐性和用户画像感知的渠道能大幅增加用户粘度， 用户持续使用意愿能更好地发挥预警信息“早、准、快、广、实”的社会效益。

4 结语

（1） 个体因素对公众参与灾害风险行为的影响均不显著；灾害风险认知方面，公众对灾害性天气的关注程度、对灾害性天气科普知识了解程度、对预警级别及防御指南了解程度对因变量有显著影响；灾害预警发布能力感知方面，公众获得预警信息的快捷程度、预警信息的及时性、预警信息的准确性对因变量有显著影响； 预警工作认可度方面， 公众对预警工作满意程度对因变量有显著影响， 防灾减灾气象知识宣传教育工作对因变量的影响不明显。

（2） 现阶段公众获取预警信息主要通过互联网条件下的新媒体发布渠道，微信小程序、抖音、快手等这类具有易用性、 娱乐性和用户画像感知的渠道更能满足用户持续使用意愿。

（3）基于上述结论，结合实际提出如下政策建议：加强防灾减灾气象知识的科普教育。推进气象灾害风险普查力度，提升预警的“准度”。 一方面，可以更好摸清各类灾害性天气可能致灾的风险点、风险区域和致灾的阈值，提高预警信息的针对性； 另一方面， 通过普查形成的气象灾害风险区划， 有助于科学设定各个区域基础设施的气象灾害防御标准。打造互联网条件下的立体传播网，强化预警广覆盖和“叫应”能力。 扩建突发事件预警信息发布系统，完善高级别预警信息“叫应”机制，使预警信息能快速、 准确地发布到应急责任人和公众手中。开发吉林特色化气象灾害服务产品，强化预警风险服务意识。 一是加大对气象灾害保险的扶持力度；二是开发一些针对性强、比较灵活的灾害性服务产品； 三是提升精细化气象服务的系统化建设能力。