《表3 分层线性模型回归系数》

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《食品安全感知影响因素的层次性研究》

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注:（）内为标准误。显著性水平:*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

下一步建立随机参数回归模型，目的是检验个体特征变量对食品风险感知的影响作用。将个体层面的所有解释变量纳入模型，但没有加入背景层变量，且截距项和各回归系数先设定为随机。如果个体层变量在背景层的方差成分不显著，则将其系数设置为固定效应。发现性别、未成年子女、受教育程度变量在背景层面的变异不显著，因而将该三项系数设为固定效应，从而得到表3中模型2的回归结果。从回归结果可以看出，性别、年龄、受教育程度和户口等个体指标在0.01的水平上显著，婚姻状况在0.1水平上显著性，这表明个体特征对食品风险感知的解释力度总体较强。第一，性别变量系数为正，说明男性对食品安全现状的评价较高，风险感知程度较低。而女性对食品安全风险的恐惧程度则相对较高，风险感知程度更高，这主要与女性在日常生活中更多接触食品、对食品安全的关注度更高有关。第二，年龄系数为正，表明相较于年长受访者，年轻消费群体对食品风险现状的评价较差，食品风险的感知程度较高。主要原因是年轻消费群体的食品安全知识水平、食品风险信息了解程度往往较低，且更容易受到媒体负面报道和社会恐慌情绪的影响，因此往往具有更高的风险感知水平。第三，婚姻状况的系数为负，说明相较于未婚、独居者，已婚、同居的受访者认为食品安全现状更加严峻。已婚、同居群体所关注的是所有家庭成员的健康问题，不仅考虑到自身，更需要考虑到伴侣的饮食安全性，因此食品安全风险感知水平也相对高于未婚、独居群体。第四，受教育程度系数为负，反映了受教育程度越高的受访者，对食品安全风险现状的评价越差。受教育程度更高的群体，对自身的饮食安全保障性问题更加关注，对食品安全事件的媒体报道更加敏感，往往具有更高的食品风险感知水平。第五，城乡差异对居民风险感知状况的系数为负，说明城镇户口居民的食品风险感知程度更高，对食品安全风险现状存在更消极的评价。城市的食品加工和服务行业远比农村发达，同时食品安全事件爆发的概率和频次也远高于农村，居民的食品风险暴露程度较高，因此风险感知水平也更高。总的来看，除了未成年子女指标，模型二的回归结果较好地验证了其他个体变量影响的研究假设，与其他文献的研究结论也有呼应，反映了个体特征因素对公众食品风险感知的影响作用十分显著。