王 剛,徐雅倩

(1.中國海洋大學(xué) 國際事務(wù)與公共管理學(xué)院,山東 青島 266100;2.中山大學(xué) 政治與公共事務(wù)管理學(xué)院,廣東 廣州 510006)

當(dāng)今人類社會的發(fā)展是與風(fēng)險相伴隨的,風(fēng)險社會已然來臨。黨的十九大報告也指出要“增強(qiáng)駕馭風(fēng)險本領(lǐng),健全各方面風(fēng)險防控機(jī)制”[1]。根據(jù)對公開新聞報道事件的不完全統(tǒng)計,因公眾對PX項目、垃圾焚燒工程、核電站建設(shè)以及環(huán)境污染、水污染等風(fēng)險的高感知而引發(fā)的社會不穩(wěn)定事件呈現(xiàn)逐年遞增趨勢。因而,在“更加自覺地防范各種風(fēng)險”[2]的過程中,我們既需要通過技術(shù)治理的路徑使“風(fēng)險”最小化,同時也有必要采取一定的措施降低公眾風(fēng)險感知。為此,本文將基于連云港反核事件后的調(diào)查數(shù)據(jù),吸納相關(guān)理論的合理論點,試圖探析公眾風(fēng)險感知差異的影響因素。本研究將有利于風(fēng)險社會理論的進(jìn)一步推演,豐富風(fēng)險感知的相關(guān)理論成果,同時,測量風(fēng)險感知的影響因素也將為更好地防范和降低公眾風(fēng)險拓寬可選擇的路徑。

一、文獻(xiàn)綜述

在烏爾里希·貝克的“風(fēng)險社會”理論之后,風(fēng)險感知(risk perception)已成為社會科學(xué)界所廣泛認(rèn)同和討論的概念之一,回顧國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對風(fēng)險感知影響因素的研究歷程,可甄別出具有邏輯鏈條的三種解釋邏輯:即“風(fēng)險決定論”“行動者主觀論”“中介投射論”(如圖1所示)。

1.風(fēng)險決定論

“風(fēng)險決定論”將研究對象定位于風(fēng)險感知產(chǎn)生的源頭,認(rèn)為風(fēng)險是影響公眾風(fēng)險感知的決定性因素[3]。不同類型的設(shè)施所帶來的風(fēng)險感知的強(qiáng)度和類型存在差異,高不確定性和長期后果的風(fēng)險(如生物多樣性,氣候變化等)所產(chǎn)生的風(fēng)險感知更小,而風(fēng)險所具有的發(fā)生概率、危害程度以及后果的不確定性等特性也影響風(fēng)險感知[4]?？偟膩碚f,“風(fēng)險決定論”具有一定的合理性,但也存在局限與不足,正如Adam等所言,“風(fēng)險也許并沒有增加,增加的僅僅是感知風(fēng)險”[5]。

2.行動者主觀論

風(fēng)險感知是公眾對風(fēng)險的主觀判斷和評估,因而“行動者主觀論”認(rèn)為,行動者(個體)及其主觀感受是影響風(fēng)險感知的關(guān)鍵因素[6]。個人特征如性別、年齡、教育程度、居住地區(qū)、收入水平等,在一定程度上影響風(fēng)險感知[7],高估或是低估風(fēng)險感知在一定程度上也取決于公眾的社會身份和地理位置,對某種社會、文化和倫理的接受程度以及對地點和身份的認(rèn)同感和依附感,均可能會負(fù)向調(diào)節(jié)風(fēng)險感知[8]。同時,情感和情緒也能在一定程度上影響風(fēng)險感知,若主體具有較多的正面情緒,那么其風(fēng)險感知會更低[9],而人們對災(zāi)難的無法控制感則會引起其風(fēng)險感知的升高[10]。

3.中介投射論

在行動者(主體)基于“風(fēng)險”建構(gòu)“風(fēng)險感知”的過程中,往往需要借助一定的中介,因而“中介投射論”認(rèn)為外生性因素顯著影響公眾的風(fēng)險感知。已有研究證實諸如信息量、信息類型、信息透明、信息獲取方式、知識結(jié)構(gòu)、服務(wù)保證、社會信任、通訊技術(shù),媒體傳播均在一定程度上影響公眾風(fēng)險感知[11]。其中,體現(xiàn)后果嚴(yán)重性的信息與體現(xiàn)防范性的信息對公眾風(fēng)險感知具有不同的影響效果[12],信息透明度和信息公開程度也顯著影響風(fēng)險感知[13]。同時,也有研究發(fā)現(xiàn),相關(guān)服務(wù)的保證及積極措施是有利于風(fēng)險感知的弱化的[14]。

此外,在這三種核心解釋邏輯之外,也有學(xué)者從其他角度對風(fēng)險感知的影響因素進(jìn)行了解釋。如有研究注意到了時間因素對風(fēng)險感知的影響,考慮公眾的風(fēng)險感知隨時間的一種動態(tài)變化[15]。也有研究從決策主體出發(fā),認(rèn)為決策主體的工作背景會負(fù)向影響風(fēng)險感知[16]。

總之,現(xiàn)有研究對我們理解環(huán)境風(fēng)險感知的影響因素具有重要的理論意義,但整合而觀之,還存在以下三個方面的問題:一是現(xiàn)有研究多關(guān)注風(fēng)險感知的大小和強(qiáng)度,而斯通和格隆豪格的研究已指出風(fēng)險感知可區(qū)分為環(huán)境、健康、經(jīng)濟(jì)、社會和文化等不同維度[17],因而未來研究應(yīng)進(jìn)一步加大對風(fēng)險感知的類型和內(nèi)容的關(guān)注。二是現(xiàn)有的“風(fēng)險感知”研究多將解釋視角定位于“風(fēng)險—主體”這一環(huán)節(jié)中,而對“主體—風(fēng)險感知”這一環(huán)節(jié)的研究則有所忽視(見圖1)。三是現(xiàn)有研究雖已發(fā)現(xiàn)諸如信息量、信息類型等諸多影響因素,但卻尚未充分討論各影響機(jī)制可能存在的條件性問題。

鑒于此,在經(jīng)濟(jì)理性人的理論前提下,本文嘗試提出“利益關(guān)涉度”和“信息飽和度”的雙維解釋視角,以探究公眾在建構(gòu)風(fēng)險感知的過程中所可能受到的利益和信息等因素的影響。其中,利益關(guān)涉度主要是對“主體—風(fēng)險感知”這一環(huán)節(jié)研究的一種嘗試,而信息飽和度則是對中介投射論的補(bǔ)充和完善,并著重探究其可能存在的條件限制。

二、假設(shè)操作化

風(fēng)險感知雖是公眾依據(jù)直覺作出的主觀判斷,往往是非理性且受情感等因素制約的,但已有諸多研究表明,利益因素是風(fēng)險社會中公眾行為決策的重要考量,公眾在面對風(fēng)險事物時的反對態(tài)度是與利益分配不公直接相關(guān)的。但同時,現(xiàn)有研究主要立足于利益關(guān)涉對風(fēng)險情境下的決策行為的影響,關(guān)注的是“風(fēng)險感知—風(fēng)險行為”的環(huán)節(jié),而對利益關(guān)涉在“風(fēng)險—風(fēng)險感知”環(huán)節(jié)中的可能影響有所忽略[18]。為此,本文提出利益關(guān)涉度這一新的解釋變量,將其定義為公眾在面對重大風(fēng)險項目時所感知到的與自我利益的相關(guān)程度。同時,為彌補(bǔ)以往的“五因素”測量模型的局限[19],本文分別對風(fēng)險感知的內(nèi)容和強(qiáng)度進(jìn)行了測量分析。基于此,我們提出如下假設(shè)。

假設(shè)1:利益關(guān)涉度正向影響公眾風(fēng)險感知。

假設(shè)1a:利益關(guān)涉度正向影響公眾風(fēng)險感知的強(qiáng)度。

假設(shè)1b:利益關(guān)涉度正向影響公眾風(fēng)險感知的內(nèi)容。

同時,學(xué)界在信息量對公眾風(fēng)險感知的影響機(jī)制問題上尚且存在爭議,一方面,以雷恩和羅爾曼為代表的一派認(rèn)為,信息缺失會使民眾產(chǎn)生高風(fēng)險感知[20],另一方面,以溫伯格為代表的一派則認(rèn)為,信息量是風(fēng)險的放大器,大量的信息會對過往的事故加以強(qiáng)化,從而導(dǎo)致風(fēng)險被高估[21]。為解釋這一問題,本文提出信息飽和度這一解釋變量,用以指涉公眾所擁有與風(fēng)險相關(guān)信息的飽和程度?；诖?我們提出如下假設(shè)。

假設(shè)2:信息飽和度負(fù)向影響公眾風(fēng)險感知。

假設(shè)2a:信息飽和度負(fù)向影響公眾風(fēng)險感知的強(qiáng)度。

假設(shè)2b:信息飽和度正向影響公眾風(fēng)險感知的內(nèi)容。

學(xué)界在知識結(jié)構(gòu)如何影響公眾風(fēng)險感知的問題上也尚且存在爭論,斯洛維克從知識模型出發(fā),認(rèn)為知識結(jié)構(gòu)的不同是導(dǎo)致風(fēng)險感知存在差異的原因[6],而羅威卻反對這一觀點,認(rèn)為風(fēng)險感知的差異并非源于知識結(jié)構(gòu)的不同[16]。此外,已有研究證實決策主體的工作背景會影響風(fēng)險感知,為此,我們有理由認(rèn)為公眾的工作背景也將影響其風(fēng)險感知。最后,鑒于摩斯的研究曾證實了時間表征對風(fēng)險感知的影響[15],現(xiàn)有研究尚未明晰變量在“何時何地何種情境”下產(chǎn)生影響,為此,本文將空間表征作為條件機(jī)制加以檢驗。基于前述分析,我們分別提出如下假設(shè)。

假設(shè)2c:風(fēng)險相關(guān)知識負(fù)向影響公眾風(fēng)險感知。

假設(shè)2d:公眾工作背景與風(fēng)險的關(guān)聯(lián)度負(fù)向影響公眾風(fēng)險感知。

假設(shè)2e:信息飽和度對公眾風(fēng)險感知的影響因空間特征的不同而有所差異。

1.主要變量

第一,風(fēng)險感知。風(fēng)險感知是指在諸如核電站等重大項目問題上,公眾對其可能的后果不確定性和后果嚴(yán)重性的感知,區(qū)分為風(fēng)險感知大小和風(fēng)險感知內(nèi)容。風(fēng)險大小的測量被劃分為五等并依次賦值1~5分,得分越高,表示風(fēng)險感知越高;風(fēng)險感知的內(nèi)容的測量選擇二分賦值法,“是”為1,“否”為0。

第二,利益關(guān)涉度。利益關(guān)涉度是指公眾認(rèn)為風(fēng)險事物與自己利益的相關(guān)程度,包括所能帶來的利益與可能存在的危害,主要包括收入增長、現(xiàn)金補(bǔ)償、社會交往不便以及健康損害等四個方面。每一方面的測度劃分為五等并分別賦值積極面向為1~5分,消極面向為1~5分,積極面向得分越高,消極面向得分越高,均表明利益關(guān)涉度越高。利益關(guān)涉度的信度(Cronbach Alpha系數(shù))為0.855。

第三,信息飽和度。信息飽和度是指公眾擁有的與特定風(fēng)險事物相關(guān)信息的飽和程度,鑒于前文所述,本文選取了解程度、相關(guān)知識掌握度以及工作相關(guān)度三個測量指標(biāo)。每一指標(biāo)設(shè)置五個層次,并分別賦值1~5分,得分越高,信息飽和度越高。信息飽和度的信度(Cronbach Alpha系數(shù))為0.893。此外,通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn),信息飽和度變量與利益關(guān)涉度變量的相關(guān)系數(shù)僅為-0.022,因而兩者并不存在多重共線性的問題。

第四,控制變量。為更準(zhǔn)確地反映利益關(guān)涉度和信息飽和度對公眾風(fēng)險感知的影響,本研究將社會信任和政府信任作為控制變量納入分析模型,其中,以對專家、媒體和企業(yè)的信任得分來衡量受訪者的社會信任,以對中央政府和地方政府的信任得分來衡量受訪者的政府信任。此外,本研究對人口統(tǒng)計學(xué)意義上的受訪者基本信息也進(jìn)行了控制,包括年齡、性別、居住社區(qū)、教育程度、年收入等。

根據(jù)變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果,公眾的風(fēng)險感知均值為4.229,感知程度較高。其中對風(fēng)險大小的感知標(biāo)準(zhǔn)差為1.149,說明公眾的風(fēng)險感知并不集中,差異較大;而公眾感知風(fēng)險構(gòu)成的標(biāo)準(zhǔn)差為0.989,說明公眾在風(fēng)險內(nèi)容上的感知一致性較強(qiáng)。此外,利益關(guān)涉度的均值為12.046,標(biāo)準(zhǔn)差為0.819,說明公眾普遍感知到的風(fēng)險與利益關(guān)系較大;信息飽和度的均值為10.308,標(biāo)準(zhǔn)差為3.792,說明公眾在風(fēng)險相關(guān)信息掌握方面差異性較大。

2.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2017年4月課題組在“連云港反核事件”事發(fā)地的實地調(diào)研以及在網(wǎng)絡(luò)平臺上開展的隨機(jī)抽樣調(diào)查,研究采用分層抽樣和偶遇抽樣的混合方法,調(diào)查方式是專業(yè)調(diào)查員與受訪者一對一、調(diào)查員依據(jù)問卷逐題詢問并填答。調(diào)研對象分為四個群體:一是核電站內(nèi)部工作人員;二是核電站附近的村民;三是事發(fā)地城市市區(qū)的市民;四是非事發(fā)地城市且距離事發(fā)地20公里以上的市民。實地調(diào)研共發(fā)放問卷400份,有效樣本為373份,網(wǎng)絡(luò)問卷共回收有效問卷418份,數(shù)據(jù)庫總有效問卷791份,其中,男性為394人,女性為397人。采用內(nèi)在信度指標(biāo)(internal reliability)檢驗發(fā)現(xiàn)本次問卷量表建構(gòu)度良好,總Cronbach Alpha系數(shù)為0.831。

三、分析結(jié)果與檢驗

1.風(fēng)險感知

在風(fēng)險感知問題上,公眾對核電項目的風(fēng)險感知普遍較高。其中,就感知強(qiáng)度而言,68.7%的公眾認(rèn)為核電項目風(fēng)險相對較大。就感知內(nèi)容而言,分別有82.3%和75.1%的公眾認(rèn)為核電項目存在破壞自然生態(tài)環(huán)境和引發(fā)公眾心理焦慮的風(fēng)險,而認(rèn)為存在沖擊社會秩序、沖擊政治秩序、造成經(jīng)濟(jì)混亂的公眾僅占23.8%、8.6%和8.3%。由此可見,公眾對核電項目普遍具有較高的風(fēng)險感知,其風(fēng)險感知主要在破壞環(huán)境、健康威脅及其引發(fā)的心理焦慮等方面,而普遍認(rèn)為核電項目不會對社會秩序、政治秩序和經(jīng)濟(jì)秩序造成沖擊,這也可以解釋中國社會不穩(wěn)定事件的“政治無涉性”的問題[22]。

2.利益關(guān)涉度

公眾對核電項目的利益關(guān)涉度可分為正向利益和負(fù)向利益兩個面向。就正向利益而言,僅有29.1%的公眾認(rèn)為項目建設(shè)可以不同程度地促進(jìn)收入的增長,而70.9%的公眾并不認(rèn)同這一說法,并且有高達(dá)80.9%的公眾并不樂意接受項目建設(shè)的現(xiàn)金和實物補(bǔ)償。而就負(fù)向利益而言,約70.5%的公眾認(rèn)為項目建設(shè)會在不同程度上影響日常生活和人際交往,且高達(dá)61.1%公眾普遍認(rèn)為項目建設(shè)將對身體健康帶來較大的損害。可見,公眾普遍對核電項目具有較高的利益關(guān)涉度,其中,公眾對項目建設(shè)的危害感知更敏感,而對正向利益方面的感知水平較低。

3.信息飽和度

在信息飽和度問題上,公眾對核電項目的了解程度整體處于偏低水平,60.7%的公眾表示幾乎不了解核電項目,僅13.5%的公眾了解得相對較多,且75.1%的公眾并沒有掌握風(fēng)險相關(guān)的專業(yè)知識。在工作相關(guān)程度上,79.8%的公眾其職業(yè)(行業(yè))與核電相關(guān)性較低,僅有12.6%的公眾從事核電相關(guān)工作?？梢?公眾對核電項目這一風(fēng)險的信息飽和度普遍較低,相關(guān)知識和工作關(guān)聯(lián)度均處于低飽和和低關(guān)聯(lián)的狀態(tài)。

4.利益關(guān)涉度和信息飽和度對風(fēng)險感知的影響

本文通過OLS多元線性回歸考察利益關(guān)涉度和信息飽和度對公眾風(fēng)險感知的影響,結(jié)果見表1。通過模型1與模型5可知,利益關(guān)涉度和信息飽和度均顯著影響公眾的風(fēng)險感知,且社會信任、政府信任以及個人特征等控制變量的納入對此無影響。模型2顯示利益關(guān)涉度與公眾風(fēng)險感知存在顯著正向影響(β=0.111,ρ<0.01),模型3顯示,信息飽和度與公眾風(fēng)險感知顯著負(fù)相關(guān)(β=-0.223,ρ<0.01),模型5顯示,空間特征與信息飽和度的交互項仍對公眾風(fēng)險感知有顯著正向影響(β=0.013,ρ<0.01),即信息飽和度對公眾風(fēng)險感知的影響受公眾與風(fēng)險項目物理距離的不同而有所差異。模型6綜合考慮利益關(guān)涉度和信息飽和度,結(jié)果顯示利益關(guān)涉度和信息飽和度的回歸系數(shù)顯著(β=0.124,ρ<0.01;β=-0.201,ρ<0.001),且與單獨回歸的方向保持一致。由此可知,公眾與風(fēng)險項目的利益關(guān)涉度越高,則總體風(fēng)險感知越高,而公眾關(guān)于風(fēng)險項目的信息飽和度越高,則總體風(fēng)險感知越低。此外,模型7顯示信息飽和度顯著負(fù)向影響公眾風(fēng)險感知的強(qiáng)度(β=-0.186,ρ<0.001),而利益關(guān)涉度不產(chǎn)生顯著影響。模型8的結(jié)果顯示利益關(guān)涉度和信息飽和度均對風(fēng)險感知的內(nèi)容產(chǎn)生顯著影響(β=0.108,ρ<0.001;β=-0.039,ρ<0.01),信息飽和度越高,利益關(guān)涉度越低,則公眾風(fēng)險感知的內(nèi)容越簡單化。綜上所述,假設(shè)1和假設(shè)2已得到一定的驗證。

表1 利益關(guān)涉度、利益飽和度與風(fēng)險感知的預(yù)測(OLS回歸)

為進(jìn)一步回答“利益關(guān)涉度和信息飽和度如何影響公眾風(fēng)險感知”的問題,本文分別以整體的風(fēng)險感知、感知強(qiáng)度和感知內(nèi)容為因變量探討其微觀影響機(jī)制(見表2)。模型1顯示正向利益關(guān)涉度對公眾風(fēng)險感知有顯著負(fù)向影響(β=-0.179,ρ<0.001),負(fù)向利益關(guān)涉度與公眾風(fēng)險感知有顯著正向影響(β=0.486,ρ<0.001),且負(fù)向利益關(guān)涉度的影響程度遠(yuǎn)高于正向利益關(guān)涉度。模型2顯示,信息了解度對公眾風(fēng)險感知具有顯著正向影響(β=0.284,ρ<0.01),而風(fēng)險相關(guān)知識的掌握情況以及工作背景與風(fēng)險項目的相關(guān)程度均負(fù)向影響公眾風(fēng)險感知,且工作背景相關(guān)性的影響程度更大(β=-0.232,ρ<0.01;β=-0.698,ρ<0.001)。模型3綜合考量各自變量,與單獨回歸的方向保持一致(β=-0.163,ρ<0.001;β=0.458,ρ<0.001;β=0.367,ρ<0.001;

β=-0.337,ρ<0.001),印證了模型1和模型2的研究發(fā)現(xiàn),即正向利益關(guān)涉、負(fù)向利益關(guān)涉、信息了解度、工作背景與風(fēng)險項目的相關(guān)程度等因素均顯著影響公眾的風(fēng)險感知。模型4顯示,正向利益關(guān)涉度對公眾風(fēng)險感知的強(qiáng)度有顯著負(fù)向影響(β=-0.214,ρ<0.001),而負(fù)向利益關(guān)涉度對公眾風(fēng)險感知強(qiáng)度具有顯著正向影響(β=0.275,ρ<0.001)。模型5顯示,公眾工作背景與風(fēng)險項目的相關(guān)度對公眾風(fēng)險感知強(qiáng)度有顯著負(fù)向影響(β=-0.504,ρ<0.001),模型6綜合考量各自變量,結(jié)果與模型4和模型5的研究發(fā)現(xiàn)一致,利益關(guān)涉度和信息飽和度均顯著影響公眾的風(fēng)險感知強(qiáng)度(β=-0.194,ρ<0.001;β=0.253,

ρ<0.001;β=0.094,ρ<0.01;β=-0.181,ρ<0.001)。同時,可以發(fā)現(xiàn)公眾風(fēng)險感知的強(qiáng)度受利益關(guān)涉度的影響更大。在模型7中,負(fù)向利益關(guān)涉度對公眾風(fēng)險感知的內(nèi)容有顯著正向影響(β=0.212,ρ<0.001),負(fù)向利益關(guān)涉度越高,則公眾的風(fēng)險感知越復(fù)雜。模型8顯示,公眾對風(fēng)險項目的信息了解度和相關(guān)知識掌握情況以及工作背景的相關(guān)度均對公眾風(fēng)險感知的內(nèi)容有顯著影 響(β=0.277,ρ<0.001;β=-0.144,ρ<0.01;β=-0.244,ρ<0.001),可見,公眾風(fēng)險感知的內(nèi)容更多地受信息飽和度的影響。

表2 利益關(guān)涉度、利益飽和度與風(fēng)險感知的影響機(jī)制的微觀分析(OLS回歸)

5.穩(wěn)健性檢驗

為保證上述研究結(jié)果的穩(wěn)健性,我們進(jìn)一步嘗試運用邏輯回歸分析來對此加以驗證。為此,我們選擇針對多分類變量的定序回歸模型(ordered logit),并分別在模型中納入利益關(guān)涉度和信息飽和度,分析結(jié)果證實了前述研究結(jié)果,即利益關(guān)涉度和信息飽和度均顯著影響公眾風(fēng)險感知(見表3)。其中,利益關(guān)涉度每增加一個單位,風(fēng)險感知會提高0.14個logit單位(β=0.139,p<0.001),相反,信息飽和度每增加1個單位,風(fēng)險感知則會降低0.29個logit單位(β=-0.291,p<0.001)。此外,將正向利益、負(fù)向利益、信息了解度、相關(guān)知識掌握、工作背景相關(guān)度等指標(biāo)納入模型,分析結(jié)果仍然是顯著的。盡管采取了不同的分析方法,但主要的研究結(jié)果是一致的。

表3 多因素的ordered logit回歸分析:穩(wěn)健性討論

四、結(jié)論與討論

是什么因素影響公眾對重大風(fēng)險項目的風(fēng)險感知呢?作為一項探索性研究,本文發(fā)現(xiàn):第一,在重大風(fēng)險項目問題上,公眾的風(fēng)險感知水平普遍較高,且主要集中在破壞環(huán)境、健康威脅及其引發(fā)的心理焦慮等方面,同時,公眾的利益關(guān)涉度普遍較高,其中,對風(fēng)險項目所能帶來的正向利益感知較低,而對于危害感知則較敏感。此外,公眾對風(fēng)險項目的信息飽和度較低,在相關(guān)知識的掌握上較為匱乏,且工作多與風(fēng)險項目無關(guān)。第二,利益關(guān)涉度和信息飽和度均是影響風(fēng)險感知的重要因素。其中,公眾的利益關(guān)涉度越高,相對應(yīng)的風(fēng)險感知也會越高,而信息飽和度越高,公眾風(fēng)險感知則越低?？傮w而言,利益關(guān)涉度側(cè)重于影響公眾風(fēng)險感知的內(nèi)容,而信息飽和度則側(cè)重于影響公眾風(fēng)險感知的強(qiáng)度。第三,公眾正向利益關(guān)涉度越高,風(fēng)險感知越低,而負(fù)向利益關(guān)涉度越高,公眾風(fēng)險感知越高,且負(fù)向利益關(guān)涉度對公眾風(fēng)險感知的影響更大。此外,針對風(fēng)險的相關(guān)知識掌握的越多,總的風(fēng)險感知越低,風(fēng)險感知的內(nèi)容也較為客觀;而工作與風(fēng)險項目的相關(guān)程度越高,公眾風(fēng)險感知越低。

基于前述分析,本文得出以下三點結(jié)論:首先,本文肯定了風(fēng)險感知依賴于理性的認(rèn)知判斷,而不僅僅是情感和情緒這一論點,證明了利益因素并非僅影響公眾的風(fēng)險決策行為,而是在風(fēng)險感知型塑的過程中已發(fā)揮作用[23]。這一發(fā)現(xiàn)意味著政府需要盡可能地使風(fēng)險項目與公眾利益的相關(guān)程度最小化,同時,需要對正向利益和負(fù)向利益加以區(qū)分,盡可能提供滿意的現(xiàn)金補(bǔ)償或促進(jìn)收入增長,并盡可能地降低風(fēng)險項目可能給公眾帶來的不便。其次,本文肯定了信息量的差異、風(fēng)險相關(guān)的特定專業(yè)知識、工作背景的相關(guān)程度影響風(fēng)險感知這一論點。這一發(fā)現(xiàn)意味著政府可以采取開設(shè)針對于普通公眾的特定風(fēng)險專業(yè)知識的公共課程或相關(guān)講座,有針對性地提高公眾在特定領(lǐng)域的知識水平,而克服個人特征意義上知識結(jié)構(gòu)的限制。同時,政府也可盡量將部分公眾納入風(fēng)險項目,提供一定程度上的崗位需求,從而降低公眾風(fēng)險感知。最后,本文肯定了將風(fēng)險感知的強(qiáng)度和內(nèi)容加以區(qū)分的必要性,公眾所感知到的風(fēng)險“處于何種程度”更多地受信息飽和度的影響,而公眾所感知到的風(fēng)險“是什么”則更多地受利益關(guān)涉度的影響。這一發(fā)現(xiàn)意味著政府需要根據(jù)實際情況采取有針對性的措施。

此外,為進(jìn)一步探究信息量對公眾風(fēng)險感知的影響機(jī)制,本文嘗試構(gòu)建新的測量模型并作OLS回歸分析。為此,我們借鑒孫曉冬[24]、于曉宇和陶向明[25]等的處理方法,通過在模型中引入平方項,以實現(xiàn)對不同階段的分析。其中,Y為被解釋變量,表示公眾的風(fēng)險感知程度,x2為解釋變量,表示公眾擁有的與特定風(fēng)險事物相關(guān)信息的飽和程度。模型調(diào)整后的R2值為0.187 5,證明模型擬合度較好。

分析結(jié)果顯示(見圖2),信息量對公眾風(fēng)險感知的影響包括兩個階段(β=-0.016 7,ρ<0.001):在較低水平的信息量時,兩者呈現(xiàn)正向影響關(guān)系,而一旦信息量達(dá)到某一特定水平后,公眾信息量與風(fēng)險感知之間則轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向影響關(guān)系。

基于此,本文嘗試提出“信息飽和點”這一概念,以實現(xiàn)對學(xué)界現(xiàn)有分歧的整合。所謂“信息飽和點”,即當(dāng)公眾所掌握的信息量在這一水平上時,所對應(yīng)的公眾風(fēng)險感知最高。而在達(dá)到信息飽和點之前,信息量的增加正向影響公眾風(fēng)險感知,公眾掌握信息越多,風(fēng)險感知越高,印證了溫伯格[21]這一派的觀點;而在越過信息飽和點之后,風(fēng)險相關(guān)信息的增加將降低公眾風(fēng)險感知,這一觀點也印證了雷恩和羅爾曼[20]的說法。可見,現(xiàn)有學(xué)界關(guān)于信息量對風(fēng)險感知影響機(jī)制的討論,需要考慮條件性的問題,信息飽和度對公眾風(fēng)險感知的影響是相對復(fù)雜的。而“信息飽和點”這一概念的提出,也意味著政府應(yīng)依據(jù)公眾信息掌握程度與“信息飽和點”的相對位置,相應(yīng)采取加大信息提供或減少信息提供的策略,從而有效實現(xiàn)公眾風(fēng)險感知的最小化。

當(dāng)然,本研究仍存在一定局限。首先,本研究探討的是重大項目公眾風(fēng)險感知,但是正如“風(fēng)險決定論”所支持的,公眾風(fēng)險感知因風(fēng)險本身的不同而有所差異,那么本文所探討的利益關(guān)涉度和信息飽和度在多大程度上可以解釋其他風(fēng)險所引發(fā)的風(fēng)險感知問題則有待進(jìn)一步研究。其次,囿于研究者精力,本項調(diào)查僅圍繞L市核電站風(fēng)險項目開展,無法提供更多城市有關(guān)核電站項目,以及關(guān)于其他重大風(fēng)險項目建設(shè)的公眾風(fēng)險感知的數(shù)據(jù),所以無法結(jié)合城市層面和風(fēng)險項目層面的數(shù)據(jù)開展立體的、大數(shù)據(jù)分析。