研究

公众接受新型入侵性害虫控制技术的人口统计学和心理驱动因素

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 调查小组和调查进展
  • 选择实验与计量分析
• 结果
  • 没有人口统计学或心理测量变量的模型结果
  • 人口统计和心理测量变量以及对新型害虫控制技术的偏好
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

新西兰拥有世界上一些最独特的特有物种，以及面临灭绝风险的物种比例最高(MfE 2019)。新西兰有168种本土鸟类，其中几维鸟(几维Spp .)是大约100种特有物种中最著名的。五种鸟类中有四种受到入侵性害虫的威胁(PCE 2017)。新西兰的大片地区是无法进入的，在那里用手传播毒药是不可能的。控制侵入性害虫最安全、最具成本效益的方法是空中投放有毒的氟乙酸钠或" 1080 "(环境污染和防治管理局，2007年，化学品和防治委员会，2011年，2013年)。然而，这种入侵性虫害控制方法无法充分扩大规模，以减轻入侵物种对新西兰生物多样性的巨大压力，这表明需要开发新的虫害控制技术(Russell et al. 2015, Eason et al. 2017)。我们提出了一项关于公众接受新技术的研究。

新西兰的生态系统中引入了许多新物种。某些非本地物种，如野猪、各种鹿、喜马拉雅羚羊和岩羚羊，对本地生物多样性有不利影响，但被视为采石场。其他入侵物种无疑被视为害虫。黄蜂的密度可以如此之高，以至于黄蜂与当地的鸟类和昆虫竞争蜜露和类似的食物(例如，MacIntyre和Hellstrom 2015)。船(家鼠)及挪威(r形)老鼠是本地鸟类、蜥蜴、昆虫和蜗牛的竞争者(种子、果实)和捕食者(蛋、小鸡)(Innes 1990)。鼬鼠(Mustela erminea)是新西兰本土鸟类的最大威胁之一。当哺乳动物猎物(老鼠和大鼠)在周期性的种群周期中变得稀少时，它们就会转向本地鸟类(Jones et al. 2011)。

有望大规模和持久地抑制害虫的技术即将出现。例如，人们正在开发新的毒素来控制入侵物种，如硬骨鱼(Sorensen和Stacey 2004)、黄蜂(Edwards等人，2017)和哺乳动物，如野猪(Cowled等人，2008)、野猫、野狗和白鼬(Murphy等人，2007)。理想情况下，一种新的毒素只针对想要的害虫。黄蜂毒素Vespex对黄蜂是致命的，但对鸟类、哺乳动物和蜜蜂是安全的(Edwards等人，2018年)。

基于基因的害虫控制技术包括通过人工过程修改、替换或删除遗传物质(英国皇家学会2017年)。基因驱动是大规模实现这一目标的一种方法。这些依赖于释放大量编辑过的生物体，这些生物体极有可能传播其人为的遗传缺陷(Webber et al. 2015, Courtier-Orgogozo et al. 2017)。这种缺陷的例子是致命等位基因(Schliekelman和Gould 2000)或后代性别比例的倾斜(Buchman等人，2018年)。另一种变种是特洛伊雌性生物，雌性生物经过基因改变，其雄性后代的生育能力降低(Wolff et al. 2017)。

新技术往往会引起公众的担忧(例如，Akin et al. 2017)。新西兰公众所关注的一个重要问题是，技术的发展速度超过了我们预测其使用风险的能力(Wilkinson et al. 2000, Wilkinson and Fitzgerald 2014)。Kirk等人(2019)发现，与新西兰焦点小组的讨论主要围绕可感知的风险，尽管人们意识到新型虫害控制技术的潜在好处。

新技术的引入需要谨慎处理，以减轻潜在的公众抵制(Goldson等人，2015年)，并克服意识形态解释或对科学信息的忽视(例如，Ho等人，2008年，Bain等人，2012年，Milfont等人，2015年)。否则，公众可能会扣留使用新型虫害控制技术的社会许可(Wilkinson等人，2000年，Duckworth等人，2006年，Dearden等人，2017年;格拉克曼p . 2017,未出版的手稿，https://www.pmcsa.org.nz/wp-content/uploads/Discussion-of-Social-Licence.pdf)，这可能会延迟具有成本效益的虫害防治。

这项研究展示了一项关于控制黄蜂、大鼠和白鼬的新技术的国家选择实验的结果。这是一项更大调查的一部分^［1］旨在了解公众在保护环境的背景下对防治虫鼠的看法和态度。这项选择实验的重点是社会人口对新害虫控制技术特定方面偏好的影响，假设它们与对气候变化等其他新科学问题的偏好平行。beplay竞技研究结果可用于发展有针对性的信息宣传活动，因为新的虫害控制技术已接近实战状态。由于新西兰是受威胁的特有物种的关键热点地区，与其他发达国家有许多相同的特点，它是研究这些问题的理想场所。

方法

调查小组和调查进展

选择实验对新西兰8200名受访者的代表性样本进行了管理，这是迄今为止新西兰对新型虫害控制技术的社会接受程度最大的调查和选择实验。所有的受访者都是一家领先的市场研究公司的消费者小组的成员，该公司在公共部门的社会研究方面有丰富的经验。使用信誉良好的受访者供应商，而不是从众包在线小组中招聘，解决了对后者的响应质量的持续争论的担忧(例如，Smith等人，2016年，Hauser等人，2019年)。参与这项研究的受访者在全国忠诚计划中获得了积分。在完成调查后，积分可兑换一系列商业上可用的商品和服务。在商业供应商中，提供此类奖励是吸引和留住小组成员的常见方法，而不会对响应质量或调查结果产生明显影响(例如，Göritz 2004, Spreen等人，2019)。

受访者提供了人口统计指标，如年龄、性别和教育程度，如表1所示。与2013年人口普查(见附录一)的比较，作为样本设计的参考，表明受访者大致具有新西兰人口的代表性。60岁及以上的受访者比例过高，女性和受过高等教育的受访者比例也过高。坎特伯雷区、大惠灵顿区和怀卡托区代表不足。新西兰的土著居民毛ori族的代表人数也不足，但这并不罕见(例如，Fink等人2011年，Kypri等人2016年)。

更大规模的调查要求受访者自我报告各种价值观和行为，这在以后被称为“心理测量学”。本研究使用的心理测量指标采用李克特7点量表。这平衡了回答的可变性、准确性和受访者轻松确定自己在量表上位置的能力(例如，Simms等人，2019年)。

如表1所示，在选择模型中使用了心理测量指标的子集:受访者对科学家的可信度的信念、他们的政治倾向以及他们日常生活中宗教指导的程度。这一选择的灵感来自于Ho等人(2008)、Bain等人(2012)和Milfont等人(2015)的研究，以及新西兰首席科学顾问关于新型虫害控制的主题演讲，他指出，对相关参与者的信任、世界观和文化价值观是获得技术社会许可的重要决定因素(P. Gluckman 2017，未出版的手稿）.

选择实验与计量分析

选择实验要求受访者在具有不同属性的不同选项(在本例中是政策)中做出选择，从而帮助理解公众的偏好。通过评估每个选择的属性束，受访者做出权衡，从而揭示他们的偏好，这可以用计量经济学选择模型进行分析。在这项研究中，每个被调查者都被展示了由9个选择任务组成的相同顺序。每个选择任务要求他们在两个选项中做出选择，这两个选项显示了新害虫控制技术的每个属性的水平(见表2和表3)。选择实验的展示在附录2中有完整的展示。

选择任务中的选项只被确定为“A”和“b”。在每个选择任务中，被调查者也被提供了“我没有偏好”的退出选项(见表3)。在所有9个选择任务中，12.9%的被调查者选择了退出选项。在验证了估计的主要参数的符号、幅度和显著性基本不受影响后，我们从样本中删除了该组。它们的去除明显改善了模型的拟合。

随着属性和关卡数量的增长，实验设计迅速变得具有挑战性。使用“高效”的选择实验设计程序更为实用(Rose and Bliemer 2009)。通常情况下，创建多个候选实验设计，可以通过几种效率度量来评估它们，其中常用的是所谓的d效率。本研究中选择实验的实验设计是由市场研究公司使用Lighthouse Studio(版本9)创建的。多个d -效率得分较高的设计被组合在一起，以近似相等的次数显示每个关卡。

选择模型的估计是从效用理论推导出来的。McFadden(1974)提出，个人的效用函数由确定性和随机组成:

(1）

在哪里U_qit实用是由人来体验的吗问从替代我有时t，β是效用权重的向量，和X_qit属性的向量是可选的吗我观察到的人问．面对一个选择，个体更有可能根据(a)他们对选择中固有属性的偏好强度，(b)选择中每个选项中出现的属性级别，以及(c)随机成分来选择一个选项ε_qit．

选择模型是通过估计来建立的β效用权重向量，它表示在所有其他属性的水平下，每个属性和水平对选择备选项的可能性的贡献。我们在模型中专门使用的分类属性必须有一个没有估计系数的参考水平。这确保了模型的标识。然而，选择一个备选方案的可能性不受参考水平的选择的影响，因此参考水平可以任意设置。分类属性级别的估计效用权重表明，与属性的参考级别相比，备选方案是更可能被选择还是更不可能被选择。

McFadden(1974)开发的多项logit (MNL)模型的估计假设每个人对属性具有相同的偏好。Revelt和Train(1998)对这个简单的模型进行了扩展，提出了混合logit (MIXL)模型，该模型允许估计个体的不同偏好。此外，MIXL模型支持对个人偏好如何随个人特征(包括人口统计学和心理测量学)而变化的调查。

我们的分析从一个只包含害虫控制方法属性的MNL模型开始。我们以逐步增加模型复杂性的方式，从一个带有目标物种和虫害控制技术之间相互作用及其可能影响的MNL模型开始。这第一个扩展旨在确定新西兰公众对虫害控制技术或其对不同目标物种的影响是否不同，以及模型是否通过包括这些相互作用而改进。然后，根据Hess和Rose(2012)的推荐，我们估计了一个基本MIXL模型和一个具有最通用错误规范的MIXL模型。我们假设个人偏好具有正态分布。第二个扩展旨在确定对个人偏好的估计是否会改善模型的拟合，以及更通用的MIXL模型规范是否会进一步改善结果。最后，我们纳入了受访者的人口统计和心理测量变量，以确定与公共偏好的任何关系。第三个扩展是探索性的，旨在寻找潜在有效的定向沟通途径。

为了评估更复杂的模型是否也能更好地解释受访者的选择，我们采用了一系列指标。对数似然(LL)统计量用于比较模型，当统计量趋向于0时，表明改进的模型拟合。姆法登的伪R²是选择模型的近似值R²，其中0.2-0.4的值表示模型性能良好(McFadden 1974)。赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)是利用对数似然的评价指标，并对增加解释变量施加惩罚，以防止过拟合。AIC和BIC值越小表示模型越好。我们使用R(R Core Team 2018)和gmnl软件包(Sarrias and Daziano 2017)，用于模型估计和计算性能指标。

我们估计了四个模型来确定一个首选的模型规范。模型1和2是MNL模型(假设所有应答者的偏好相同)，后者包括相互作用，以评估目标物种是否影响公众对虫害控制技术的偏好或其效果。模型3和4是MIXL模型，在个人级别上合并了不同的首选项。模型4使用了比模型3更一般的估计过程。

为了确定公众偏好是否以及如何受到受访者的人口统计学和心理测量特征的影响，我们扩展了模型4，包括他们的年龄、性别、教育程度、对科学家可信度的信仰(以下简称“科学”)、政治倾向(“政治”)和在日常生活中受到宗教指导的程度(“宗教”)。这些扩展分别是模型5到10。

结果

没有人口统计学或心理测量变量的模型结果

在所有模型评价标准上，MIXL模型3和4的表现都显著优于MNL模型(见表4)。LL从-64,505下降到- 54295(模型3)和-53,015(模型4)R²从0.045增加到0.242(模型3)和0.26(模型4)。AIC和BIC从超过125,000下降到约108,000(模型3)和106,000(模型4)。模型4比模型3的改进表明，更一般的MIXL模型产生了最佳拟合(似然比检验:p= 0, d.f. = 21)，用于研究人口统计和心理测量变量的影响。

估计系数表明(1)特洛伊雌虫(TF)、(2)新毒素(NT)和(3)基因驱动(GD)技术的优先顺序如下。TF的相对偏好在所有模型中都是一致的，而NT(省略的参考水平)和GD的相对偏好有不一致的迹象和统计学意义。

公众对目标害虫物种的偏好是明确的:积极和显著的系数表明，与黄蜂相比，老鼠和白鼬是首选目标(参考水平)。在所有估计的模型中，大鼠的系数表明对该物种作为目标的偏好相对强烈和稳定。

在所有模型中，新害虫技术的地面交付优于空中交付(参考水平)，具有大的、正的和显著的系数。作为新型虫害控制技术的结果，在所有模型中，死亡优先于不育(省略的类别)。在所有模型中，选择退出(不选择任何选项)选项的估计系数为负且显著。

比较模型1和模型2可以看出，将目标物种与病虫害防治技术或其效果之间的相互作用考虑在内并不能改善选择模型。对数似然(Log Likelihood, LL)和BIC恶化，而使用的其他评价标准没有变化。除了基因驱动(GD)与大鼠和白鼬之间的相互作用外，相互作用效应的估计系数不显著。这可能表明，大量老鼠和白鼬的威胁减轻了对GD的担忧，这将在下面进一步讨论。

人口统计和心理测量变量以及对新型害虫控制技术的偏好

模型5-10的估计系数和模型评价得分与模型4相当，LL改进范围从模型10的34点(LR检验p = 0.03, d.f. = 42)到模型8的142点(LR检验p = 0, d.f. = 42)。AIC的得分有不同程度的提高，但由于模型5-10的变量数量较多，其BIC得分往往低于模型4。模型5-10中随机参数的标准差趋于低于模型4。包括人口统计和心理测量特征的受访者确实解释了一定程度的偏好差异。考虑到结果的相似性，这里不详细讨论模型5-10，而是在附录3中显示。

估计模型5-10的目的是了解偏好与受访者的人口统计学和心理测量特征之间的关系。图1显示了与参考技术NT相比，人口统计和心理测量组对GD和TF的估计偏好(如表1所示)。图表显示了每组的平均偏好，95%置信区间。正效应表明人们更喜欢该技术而不是新技术，而负效应表明人们更喜欢新技术。

在图1的左上角窗格中包含了性别，这表明女性(1)和男性(2)在对新型害虫控制技术的偏好上似乎只有微小的差异。性别多样性(3)受访者对GD和TF的偏好高于NT，但该结果的误差幅度较高，反映出认同性别多样性的受访者较少。

如图1的右上角窗格所示，年龄与GD和TF优于NT之间的偏好大致呈负相关。TF始终优于NT，尽管这种偏好在年龄较大的受访者中变得较弱。相反，只有最年轻的受访者对GD多于NT的偏好是严格积极的。其他年龄组倾向于NT，但50-49岁(第4类)的受访者显示出较小的正平均效应，置信区间与零重叠。

教育水平对偏好的影响显示在图1的左中窗格中。高中学历(2名)的受访者对专业及TF的支持度最低，而大专学历(3名)及学历(4名)的受访者对专业及TF的支持度较高。没有高中学历(1)的受访者对GD和TF的偏好略强于高中毕业的受访者，但误差幅度较大。

图1中右窗格表明，随着受访者对科学家的信任减少，GD和TF比NT的偏好变得不那么强烈。在所有科学组中，TF优于NT的偏好一致为正，但GD则不是。对科学家表示有一些或不(不信任)的受访者(3-5名)对科学家的支持程度甚至低于对科学家表示强烈不信任的受访者。

政治和宗教团体的偏好分别显示在图1的左下方和右下方窗格中。两组对GD和TF的偏好都有所减弱，因为受访者表示他们更保守、更虔诚，尽管TF始终比NT更受欢迎。对GD的偏好按政治路线划分，自称政治上自由的受访者更喜欢GD，而政治倾向保守的人更喜欢NT。虽然在日常生活中反映适度宗教指导的受访者(4)表现出积极的偏好，但误差较大。

我们还确定了人口统计学与对地面和空中虫害防治的偏好之间的相互作用。图2左侧的图表显示了政治互动。2-7组表现出对土地的偏好下降，因为他们变得更保守，更不自由。然而，除了极端保守主义者外，极端自由主义者对地面的偏好比其他所有群体都低得多。右边的图表显示了年龄对地面投送偏好的影响。中年受访者对地面配送的偏好最强，而年龄较大和较年轻的受访者对地面配送的偏好较弱。

讨论

估计的选择模型提供了关于新西兰公众对新型虫害控制技术的偏好、它们的特征以及与公众偏好相关的一些人口统计和心理测量变量的信息。当新技术在近期和中期可用时，这些见解可以为宣传运动提供信息，但也突出了目前可能有用的虫害控制方面。

我们的模型表明，新型害虫控制技术的目标很重要。白鼬，尤其是老鼠，比黄蜂更受青睐。这一结果可能反映了新西兰公众长期以来对老鼠和白鼬的了解，它们在生物多样性保护之外也有负面影响。然而，高密度的黄蜂大多在新西兰南岛顶部的蜜露山毛榉森林中被发现。因此，我们的结果可能不能反映生活在这些森林附近的新西兰人对目标物种的偏好。关于每种害虫的威胁感知的一般性问题(附录4)表明，大多数人认为黄蜂的威胁不像老鼠或白鼬那样严重。这表明，通过在一场持续的运动中广泛强调害虫物种对环境的影响，可以促进公众对新的害虫控制技术的接受。

新型害虫控制技术的地面交付优于空中交付。尽管我们发现政治和年龄确实会影响偏好，但这与新西兰对1080毒药空运的持续不信任一致(例如，Green和Rohan 2012)。例如，还需要进行进一步的研究，以确定是否存在城乡差距，或答复者自己的空中1080行动经验是否影响他们的偏好。未来关于新型虫害控制技术的宣传活动可以强调如何减轻这些技术的可察觉风险。

与不孕不育相比，受访者更喜欢死亡。这一结果可能是新西兰特有的，因为新西兰历来依赖于消灭害虫物种。即使是具有宝贵生物多样性的城郊公园，通常也会有警示游客使用各种杀虫剂的标志。这些经历可能使受访者认为死亡是害虫控制技术的一个更有效的结果，或至少使他们不那么敏感。进一步的研究可能会证实，新西兰公众是不喜欢不孕不育，因为这是害虫控制技术的结果，还是仅仅是对消灭害虫感到满意。此外，在其他国家进行的类似研究可以证实，在虫害防治运动中，更广泛的虫害物种福利是否只是一个次要问题。

在所有10个估计模型中，我们发现对新技术的偏好强烈地依赖于技术本身，因此驱动人们偏好的不仅仅是新颖性。虽然基因驱动和特洛伊雌毒素都是新技术，但我们的结果表明，人们一致偏好特洛伊雌毒素方法，而不是新毒素(物种特异性)，而偏好基因驱动和新毒素则不那么明确。受访者被告知，基因驱动涉及到释放大量的转基因生物，而特洛伊女性只需要少量。我们推测，受访者在他们的选择中表达了“成群”的改良动物群释放到新西兰独特而敏感的环境中的感知风险。新西兰人多次发现这种担忧(威尔金森等人，2000年，威尔金森和菲茨杰拉德，2014年，柯克等人，2019年)。

我们的模型还调查了受访者的人口统计学和心理测量特征如何影响偏好。那些更信任科学家的人，政治上更自由的人，更世俗的人，或者受过较高教育的人，相对于新毒素，更容易接受基因害虫控制技术。这些结果表明，接受这些技术可能是由价值驱动的。在关于气候变化(例如，Bain等人，2012年，Milfont等人，2015年)和干细胞研究(Ho等人，2008年)的讨论中，也发现了接受基于科学的事实和技术的价值重要性。beplay竞技在这些性状中处于中间位置的群体比极端的群体有更多样化的偏好，这表明“中间”可以成为传播运动的有效目标，以引进遗传害虫控制技术。

在具体讨论虫害控制时，Russell和Blackburn(2017)指出，价值观可能会混淆科学讨论，公共辩论应该考虑事实以及已知的利弊。我们的研究结果似乎证实了这一结论，因为代表年龄、信任科学家和宗教程度的极端群体似乎比中间群体有明确的偏好。

结论

在这篇文章中，我们介绍了在新西兰进行的一项关于对新型害虫控制技术的偏好的大型国家级选择实验的结果。在选择实验中，应答者评估不同的技术束及其属性，从而分析应答者选择的属性之间的权衡。这样可以更详细地了解他们的喜好，而不是分别和顺序地询问受访者这些属性。研究结果为有关新的和未来害虫控制技术的宣传活动提供了信息。

调查集中在三种新的害虫控制技术上:基因驱动、特洛伊雌虫和一种新的(物种特异性的)毒素。我们使用多种计量经济模型来分析响应，包括多项logit模型和混合logit模型。模型还包括受访者的人口统计(年龄、性别、教育)和心理测量(对科学家的信任、政治倾向、宗教信仰)变量。

我们的研究结果为使用新型害虫控制技术的传播运动提供了一些见解。首先，受访者强烈喜欢新技术，而不是选择不做。这标志着人们对害虫控制技术的普遍开放，即使面临感知到的风险。其次，对黄蜂的相对冷漠表明，公众对新型害虫控制技术的接受可能受益于目标物种的负面影响的广泛和持续的信息传递。第三，任何依靠空中运输的新技术都可能因为1080辩论的遗留问题而遭到公众抵制。第四，对新的基因害虫控制技术的广泛接受可能取决于与“中间派”的有效沟通，他们作为一个群体对这些技术的观点相对犹豫不决。最后，由于技术的可操作性需要时间，认识到随着人们年龄的增长和变化，偏好可能会发生变化是很重要的。针对年轻成年人的早期交流可能有助于巩固对未来技术的积极看法，当技术投入使用，这些成年人年龄更大时，这种看法会持续下去。

进一步的研究可以提供更多的见解，了解如何巧妙地利用传播运动有效地传递信息，从而使人们接受新的虫害控制技术。例如，由于死亡是害虫控制方法的首选结果，如果一项技术承诺降低生育率，接受度会同样高吗?是否有一些转基因生物被释放到环境中，超过这些，公众对技术的接受程度就会发生非线性变化?在人口统计和心理测量特征中使用更大、更有针对性的样本，可以提高我们对它们对新害虫控制技术的偏好和接受度的影响的理解。

__________

^［1］有关整个项目和生物遗产国家科学挑战赛的更多信息，请参见http://www.bioheritage.nz/

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