追踪实验组数据的分析成果

替代能源实验中有101名参与者完成了前后两次问卷调查。使用这一追踪组参与者的数据进行回归分析的结果请见表5-15至表5-17。

1.新闻报道和信息卡接收的影响

测量关于替代能源态度的各个问题和指数都没有显示观看新闻报道的短期影响，假说1关于媒体报道的短期影响没有得到支持。阅读相关信息卡的参与者在支持替代能源指数中往往得分更高（β=1.25，p=0.04）。也就是说，与没有收到信息卡的参与者相比，他们对于替代能源的支持率比较低。他们也更有可能认为政府应减少替代能源的激励措施（问题3，β=1.07，p=0.01)。

2.信息积累和一般政治知识的影响

关于替代能源和传统能源这个话题，长期积累的信息对传统能源是否会很快耗尽（问题1，β=0.36，p=0.05），替代能源是否是一种更好的能源（问题2，β=-0.68，p=0.07），替代能源对环境有利还是有害（问题5，β=-0.45，p=0.07），支持还是反对增加汽油税来资助替代能源研究（问题7，β=0.78，p=0.09）这四个态度的测量值有显著的关系。一般政治知识对支持替代能源研究有显著影响（β=-0.66，p=0.05）。那些知识渊博的人往往更加倾向于支持这种替代能量。

3.话题显著性、媒体报道、日常对新闻话题的关注和讨论的影响

日常媒体报道的接收量与传统能源是否即将耗尽的观点有关（问题1，β=0.14，p=0.02）。日常观看更多新闻报道的参与者更倾向于认为传统能源能够持续很长时间，也更有可能认为替代能源对经济有利（问题6，β=0.18，p=0.03）。认同能源重要性的参与者也更有可能认为传统能源将持续很长时间（问题1，β=0.09，p=0.08）。与不太关注替代能源新闻的参与者相比，更密切关注替代能源新闻的参与者也更倾向于认为替代能源对环境有益（问题5，β=0.15，p=0.06）。

参与替代能源讨论的受访者更有可能在传统能源支持指数上（β=-0.51，p=0.06）支持传统能源。他们也更倾向于政府应该减少开发替代能源（问题3，β=0.37，p=0.01），并且支持增加对传统能源的激励措施（问题4，β=-0.30，p=0.10）。

4.信息卡的自我评估和新闻报道的影响

认为信息卡提供的信息与话题相关的参与者更有可能倾向于政府应该增加激励措施来开发替代能源（问题3，β=-0.21，p=0.05）。他们在支持替代能源指数上得分较低（β=-0.28，p=0.08），也就是说，他们更倾向于支持替代能源。

那些认为替代能源的新闻报道更能影响自己观点的参与者更有可能认为政府应该减少发展传统能源的激励措施（问题4，β=-0.21，p=0.10)。

5.政治倾向的影响

共和党参与者更有可能认为政府应该增加开发替代能源的激励措施（问题3，β=-0.12，p=0.09）。政治意识形态中的自由主义者和对政治更感兴趣的参与者往往会有同样的感受，他们更倾向于认为政府应当增加对替代能源研究的支持（问题3，β=0.08，p=0.09；β=0.07，p=0.02）。保守派更有可能认为传统能源很快就会耗尽（问题1，β=-0.12，p＜0.0001）。

6.人口变量的影响

在0.10的显著性水平上，年龄与政府是否应该增加或减少开发替代能源激励措施的观点相关。年龄较大的受访者更有可能表示应该增加此类激励措施（问题3，β=-0.08，p=0.08）。另一方面，年轻的受访者更可能认为替代能源对环境有益（问题5，β=0.12，p=0.01）。与其他种族相比，白人受访者也更倾向于认为替代能源对环境有益（问题5，β=0.10，p=0.05）。(www.xing528.com)

与女性受访者相比，男性受访者更倾向于认为替代能源对经济有益（问题6，β=0.29，p=0.02）。那些收入较高的受访者不太可能支持增加汽油税以资助替代能源研究（问题7，β=0.13，p=0.09）。

表5-15　追踪实验组回归分析结果1①

注：**表示在0.05水平上有显著效果；*表示在0.10水平上有显著效果。
①回归分析模型的样本量N=97。
②与实验一中使用的主动变量相同的变量，具体信息请见表5-1。
③对问题1至问题7进行的因子分析显示参与者在这7个态度测量问题上的答案构成的分布可以将这7个问题简化为两个主要的因子。第一个因子主要由问题2、问题3、问题5、问题6、问题7构成，即对替代能源的总体支持。在这个指数上得分越高，对替代能源的支持越低，使用这一指数作为被动变量的模型中，R2=0.30。
④注释③当中描述的因子分析产生的第二个因子由问题1和问题4构成，即对使用经济刺激的方式支持传统能源的支持，使用这指数作为被动变量的模型中，R2=0.34。
⑤指数由对问题23-问题26进行的因子分析构成。
⑥指数由对问题8、问题10、问题12、问题14进行的因子分析构成。
⑦测量问题的答案选项为：1表示非常关注至4表示一点也不关注。
⑧测量问题的答案选项为：1表示参与，0表示不参与。

表5-16　追踪实验组回归分析结果2①

续　表

注：**表示在0.05水平上有显著效果；*表示在0.10水平上有显著效果。
①回归分析模型的样本量N=97。
②主动变量的具体信息请见表5-15中的注释。
③被动变量的具体信息请见表5-1的注释。
④在使用这个态度测量问题作为回归分析被动变量的模型中，R2=0.31。
⑤在使用这个态度测量问题作为回归分析被动变量的模型中，R2=0.23。
⑥在使用这个态度测量问题作为回归分析被动变量的模型中，R2=0.33。
⑦在使用这个态度测量问题作为回归分析被动变量的模型中，R2=0.20。

表5-17　追踪实验组回归分析结果3①

续　表

注：**表示在0.05水平上有显著效果；*表示在0.10水平上有显著效果。
①回归分析模型的样本量N=97。
②主动变量的具体信息请见表5-15中的注释。
③在使用这个态度测量问题作为回归分析被动变量的模型中，R2=0.39。
④在使用这个态度测量问题作为回归分析被动变量的模型中，R2=0.34。
⑤在使用这个态度测量问题作为回归分析被动变量的模型中，R2=0.21。
⑥测量问题的数值范围是：1表示非常关注至4表示一点也不关注。
⑦测量问题的答案选项为：1表示参与，0表示不参与。