中国辐射卫生  2016, Vol. 25 Issue (6): 708-710  DOI: 10.13491/j.cnki.issn.1004-714x.2016.06.025

引用本文 

洪加标, 余飞, 张玮婷, 张杰, 王爱星, 刘义保. 内陆核电厂周边区域公众接受度调查与分析[J]. 中国辐射卫生, 2016, 25(6): 708-710. DOI: 10.13491/j.cnki.issn.1004-714x.2016.06.025.

基金项目

国家级大学生创新创业训练计划项目(201510405002);东华理工大学放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室开放基金项目(RGET1516)

通讯作者

王爱星, Email:xingxing_fz@sina.com

文章历史

收稿日期:2016-06-15
修回日期:2016-08-16
内陆核电厂周边区域公众接受度调查与分析
洪加标 1,2, 余飞 1,2, 张玮婷 1,2, 张杰 1,2, 王爱星 1,3, 刘义保 1,2     
1. 东华理工大学非传统安全与核安全研究中心, 江西 南昌 330013;
2. 东华理工大学核科学与工程学院;
3. 东华理工大学理学院
摘要目的 了解内陆核电厂周边区域公众核电接受度水平, 为内陆核电重启在公众接受度方面的研究提供数据支持。方法 采用抽样调查的方法对680位内陆核电厂周边区域的公众进行问卷调查。用Excel及SPSS 17.0软件进行数据统计和分析, 并建立Logistic回归模型。结果 公众的支持态度占73.9%, 若核电站建在自家附近, 66.9%的公众会选择搬迁。学历、核电行业、风险概率和致命性的回归系数分别为-0.71、-1.743、-0.401和-0.252。结论 大部分公众已经意识到内陆核电的优势, 但对于内陆核电的安全性还有较多的顾虑。不从事核电行业工作的公众支持度更低。公众对核电风险概率及致命性的判断越高, 支持度越低。要提高公众对内陆核电厂的接受度, 需要多方位有针对性地加强公众的核电宣传。
关键词内陆核电厂    接受度    Logistic回归模型    回归分析    显著性相关    

国外对风险感知的研究始于20世纪60年代,涉及核电等各个方面[1-4],在提升核电公众接受度方面的研究取得了许多成果,得到公众的广泛认可,为政府核电决策提供了重要参考。而我国对核电接受度的研究尚处于起步阶段,且研究区域主要在沿海[5-7],内陆核电接受度的研究较少。日本福岛核事故之后,公众对核电的安全性产生了担忧,使得内陆核电厂接受度的研究具有重要的意义。因此,本文选取内陆核电厂周边为调查区域,开展问卷调查与统计分析。为内陆核电重启在接受度方面的研究提供理论依据与数据支持,为政府的公共决策提供参考性建议。

1 调查对象与方法 1.1 调查对象

内陆核电厂周边区域不同年龄的学生、老师、农民、企事业员工等。实际发放调查问卷680份,有效调查问卷为629份,有效率为92.50% (没有逻辑性、有大块缺失和没有完成的问卷均为无效问卷) [8]

1.2 调查方法

以匿名、随机抽样方法开展问卷调查。获得性别、年龄、学历、是否从事核电行业、居住区域、核能风险等11个自变量对3个因变量影响的初始数据。

1.3 统计方法

将公众对内陆核电的接受度细化为接受距离、支持态度、搬迁意愿三个因变量[10]。将调查问卷中的选项进行编码转换如下: ①、接收距离: 1 =本县区,2 =本市区,3 =本省,4 =外省; ②、支持态度: 1 =支持,0 =不支持; ③、搬迁意愿: 1 =搬迁,0 =不搬迁。选择个人特征变量和风险判断性变量作为自变量。

个人特征变量包括:性别、年龄、文化程度、是否从事核电行业、是否为核电站周边区域、居住区域; 风险判断性变量包括:风险规模、风险概率、致命性、健康损害程度、世代危害性[10-12]。2用Excel进行数据整理,建立logistic回归模型,用SPSS 17.0软件对数据进行logistic回归分析。

2 统计结果及分析 2.1 数据统计

使用Excel对调查问卷数据统计,结果见表 1

表 1 研究变量的描述分析[9]
2.2 建立模型

公众对内陆核电厂接受度的指代变量中,支持态度和搬迁意愿都是虚拟的二分变量,且需要分析因变量与一组因变量之间的相关性,故可采用Logistic二元回归模型进行分析[10]。假设在自变量x1,x2…xj作用下,支持态度和搬迁意愿发生概率为P,则不发生的概率为1-P,对优势比进行Logistic转换[13],得到回归模型方程:

(1)

式(1)中: b0为常量; b1~bj为回归系数; x1~xj为自变量。各自变量总影响由常数项和自变量的描述统计分为两类:一类是对分类变量的百分比统计,另一类是定序和定距变量的均值统计,表 1中各选项对应值中未标明百分比符号的数值都是均值。各个风险特征程度变量用李克特量表的测量方式表示。变量与相应回归系数之积迭加而成,自变量的作用体现在回归系数bj上,bj为自变量xj的变化对连续变量Logit(P)的作用[10]

2.3 数据分析

运用Logistic回归分析中的“向前: “Wald法”和“最小二乘法”的参数估计方法对支持态度及十一个自变量建立Logistic回归模型,输出结果见表 2表 3

表 2 模型系数的综合检验

表 3 方程中的变量系数

表 2中,模型系数Sig值均小于0.05,模型通过了显著性检验,说明模型准确。表 3步骤4中,风险概率、致命性、学历及核电行业的变量系数Sig值均不大于0.05,对支持态度有显著性影响,其余自变量系数Sig值均大于0.05,对支持态度量没有显著性影响。公众支持态度预测结果正确率为78.22%。将表 3步骤4中的回归系数bj和常量b0代入式(1)中,得到接受度的Logistic回归模型方程:

(2)

则支持态度的概率方程为:

(3)

式(2)和式(3)中: x1为学历; x2为核电行业; x3为风险概率; x4为致命性。

3 结论及建议

根据以上研究,可以得到以下主要结论。

表 1可知,公众的支持态度占73.9%,若核电站建在自家附近,66.9%的公众会选择搬迁。说明大部分公众已经意识到内陆核电经济效益等方面的优势,但是对于内陆核电的安全性还有较强的顾虑。一方面是缺乏对核电厂的亲身体验,另一方面来自于公众较强的自我保护意识。

表 3可知,性别、年龄、地域和风险规模的Sig值均大于0.05,没有对“公众内陆核电厂接受度”产生显著性影响,跟以往的研究结果有所不同[10]。原因有:研究采用的样本容量较小,不能够显现出性别,年龄的差异; 我国的核电厂都分布在沿海地区,内陆核电与沿海核电缺乏对比性,核电地域不同对公众接受度差异影响较小; 网络的高速发展,经过媒体的宣传,风险规模已经在公众心中形成了定势。

由公式(2)可知,学历、核电行业、风险概率和致命性的回归系数Sig值分别为-0.71、-1.743、-0.401和-0.252,与接受度呈负相关性。不从事核电行业的公众支持度更低。公众对核电风险概率及致命性的判断越高,支持度越低。然而,公众学历越高,支持率越低,这似乎与常理相悖,经过分析发现公众文化程度越高,思想自主性越强,对核电风险的理解越深,导致他们对内陆核电的“安全宣传”持怀疑态度。

上述结论说明,公众对内陆核电还存在一些质疑,质疑的重要原因是公众对内陆核电厂的了解度和参与度不高,对核安全性存有忧虑。要提高公众对内陆核电的接受度。政府首先应管理好核电宣传舆论的正确导向,特别是网络宣传方面,既要利用网络的方便快捷和覆盖面广的优势,又要对不实的网络言论采取行动进行控制。其次,应建立常态化的面向公众、双向交流的核电宣传机制,例如:组织公众参观核电站或参与核电厂的紧急演习。最后,加强对公众恐核心理机制研究,消除公众对核电的恐惧感,多方位有效地宣传和建设内陆核电。

参考文献
[1]
Slovic P. Perception of Risk[J]. Science, 1987, 236(4799): 280-285. DOI:10.1126/science.3563507
[2]
Nena L. Consumers' perceivedrisk: sources versus consequences[J]. Electronic Commerce Res Applications, 2003, 2(1): 216-228.
[3]
Kuhar SE, Nierenberg K, Kirkpatrick B, et al. Public perceptions of Florida red tide risks[J]. Risk Analysis, 2009, 29(7): 963-969. DOI:10.1111/risk.2009.29.issue-7
[4]
丁志萍. 1986-2012年俄罗斯核电公众接受度研究[J]. 工程研究-跨学科视野中的工程, 2014, 02: 179-189.
[5]
侯西勇, 于良巨, 骆永明. 我国沿海核电发展态势、致灾因素分析及研究建议[J]. 科技促进发展, 2014, 04: 101-109.
[6]
李朝君, 张春明, 左嘉旭. 核电安全目标与公众接受性[J]. 辐射防护通讯, 2014, 03: 20-23.
[7]
陈润羊. 核电公众接受性研究展望[J]. 华北电力大学学报(社会科学版), 2015, 03: 27-32.
[8]
张玮婷, 刘义保, 王爱星. 大学生群体内陆核电心理认知的调查[J]. 中国辐射卫生, 2015, 02: 151-153.
[9]
全世文, 曾寅初, 黄波. 北京市居民对核电的认知与接受意愿——基于日本核泄漏事故背景下的调查[J]. 北京社会科学, 2012, 05: 55-60.
[10]
张乐, 童星. 公众的"核邻避情结"及其影响因素分析[J]. 社会科学研究, 2014, 01: 105-111.
[11]
Slovic P. Trust, Emotion, Sex, Politics, and Science: Surveying the Risk-Assessment Battlefield[J]. Risk Analysis, 1999, 19.
[12]
Katsuya T. Difference in the Formation of Attitude Toward Nuclear Power[J]. Political Psychology, 2002, 23.
[13]
张良均. MATLAB数据分析与挖掘实战[M]. 北京: 机械工业出版社, 2015.