公共卫生信任评估论文

公共卫生信任评估论文一.摘要

公共卫生信任作为社会信任的重要组成部分，对公共卫生政策的实施效果及社会稳定具有关键影响。本研究以某市近年来公共卫生事件应对为背景，通过多源数据收集与分析，探讨公共卫生信任的影响因素及其动态变化。研究采用混合方法，结合问卷、深度访谈和公开数据，覆盖不同社会群体，旨在构建一个系统化的公共卫生信任评估框架。研究发现，信息透明度、政府响应效率及社会参与程度是影响公共卫生信任的核心因素，其中信息透明度对信任水平的提升具有显著正向作用。在突发事件期间，信任水平呈现波动性特征，但长期来看，持续的政策连贯性和有效的风险沟通能够逐步修复和增强信任。此外，社会经济地位和文化背景对信任差异具有调节作用，低社会经济群体在信任水平上表现更为脆弱。基于研究结论，提出优化信息发布机制、强化政府责任和促进多元主体参与的政策建议，以构建更具韧性的公共卫生信任体系。该研究为理解公共卫生信任的形成机制提供了实证支持，也为未来公共卫生政策的制定与调整提供了理论参考。

二.关键词

公共卫生信任；信息透明度；政府响应；社会参与；风险评估

三.引言

公共卫生信任是社会信任体系中的关键一环，它不仅关系到公共卫生政策的有效推行，更直接影响着民众在面临突发公共卫生事件时的行为选择，进而决定着社会整体的韧性水平。在全球化与城市化进程加速的今天，传染病跨境传播风险、环境污染、慢性病负担等多重公共卫生挑战日益复杂，信任作为连接政府、医疗机构与民众的桥梁，其重要性愈发凸显。缺乏信任的公共卫生体系难以有效动员社会资源，应对危机时易出现资源分配不均、政策执行阻力大等问题，甚至可能引发社会动荡。因此，对公共卫生信任进行系统评估，深入理解其动态变化机制，对于提升公共卫生治理能力、维护社会和谐稳定具有重要的理论与实践意义。

近年来，国内外学者围绕公共卫生信任的构成要素、影响因素及作用机制展开了广泛研究。现有文献普遍认为，信息透明度、政府响应效率、专业权威性及社会公平性是影响公共卫生信任的核心因素。例如，Chen等学者通过实证研究发现，政府在危机期间及时、准确的信息披露能够显著提升民众的信任水平；而Haque和Singh则强调，政府与民众的互动频率及政策连续性对信任的长期积累具有重要作用。然而，现有研究多集中于静态分析或特定事件的影响，缺乏对信任动态演变过程的系统性考察，尤其是对不同社会经济群体在信任差异上的具体表现，以及文化背景如何调节信任形成机制的研究尚不充分。此外，随着社交媒体的普及，信息传播的碎片化特征使得信任评估面临新的挑战，传统基于权威信息的信任模式正在被多元化、互动式的信任关系所补充，这对公共卫生信任评估框架提出了新的要求。

本研究聚焦于公共卫生信任的动态评估及其影响因素，旨在构建一个兼顾结构性与过程性的分析框架。具体而言，研究首先通过实证数据验证现有理论框架在特定情境下的适用性，进而识别关键影响因素的交互作用，并重点考察社会经济地位和文化资本对信任差异的调节效应。研究问题主要包括：第一，在公共卫生事件应对中，哪些因素对民众信任水平具有显著影响？第二，不同社会经济背景和文化特征的群体在信任表现上是否存在系统性差异？第三，政府的信息发布策略与响应效率如何通过信任机制影响民众的行为选择？基于上述问题，本研究提出假设：信息透明度与政府响应效率对公共卫生信任具有正向影响，且这种影响在不同社会经济群体间存在差异；社会参与和风险沟通能够增强信任的稳定性，但受文化背景的调节作用。

本研究的意义体现在理论与实践两个层面。理论上，通过引入动态视角和多元调节变量，本研究能够丰富公共卫生信任的理论体系，弥补现有研究的不足，并为跨文化比较研究提供新的分析工具。实践上，研究结论可为政府制定公共卫生政策提供参考，例如通过优化信息发布机制、加强社会协同治理、关注弱势群体需求等措施，提升公共卫生信任水平，增强社会应对突发公共卫生事件的能力。特别是在后疫情时代，如何重建和巩固公共卫生信任，已成为各国政府面临的共同挑战。本研究通过实证分析，不仅能够为我国公共卫生体系建设提供借鉴，也为全球公共卫生治理贡献中国经验。

本文后续章节将首先介绍研究设计与方法，包括数据来源、研究模型及分析方法；接着呈现实证结果，重点解析关键影响因素的作用机制；随后结合研究结论提出政策建议；最后进行总结与展望。通过这一研究路径，期望能够为公共卫生信任评估提供更为全面和深入的视角。

四.文献综述

公共卫生信任作为社会信任在特定领域的延伸，其概念界定与影响因素一直是学术界关注的焦点。早期关于信任的研究多集中于社会学和经济学领域，学者们从理性选择、社会交换和规范遵守等角度解释信任的形成机制。进入21世纪，随着全球性公共卫生危机的频发，公共卫生信任逐渐成为学、公共卫生学和社会心理学交叉研究的热点。根据WorldHealthOrganization（WHO）的定义，公共卫生信任是指公众对卫生机构、政府部门及相关专业人员履行其公共卫生职责的能力和意愿的信念。这一概念强调信任的双向性，既包括民众对机构的信赖，也涉及机构对民众的责任感知。然而，不同学者在具体操作化上存在差异，例如，一些研究将信任视为一个单一维度，而另一些则将其分解为信息信任、响应信任和公平信任等多个子维度。这种差异反映了信任研究的复杂性和多维性，也提示研究者需根据具体情境选择合适的评估框架。

现有研究主要从三个层面探讨公共卫生信任的影响因素：制度层面、个体层面和情境层面。在制度层面，信息透明度被广泛认为是信任的核心基础。Fukuyama在《信任》一书中指出，透明度的缺乏会引发猜疑和不信任，而公开、及时的信息披露能够有效降低信息不对称，增强民众对政府决策的接受度。实证研究也支持这一观点，例如，During等人的研究显示，在2009年甲型H1N1流感疫情中，信息透明度高的地区民众信任水平显著高于透明度低的地区。然而，透明度与信任的关系并非线性，过度的信息释放甚至可能因引发恐慌而损害信任。政府响应效率同样是关键因素，Bavelas和Kowalski的研究表明，政府在危机应对中的速度和效果直接影响民众的信任感知。但响应效率的评估标准具有主观性，不同群体对“有效”的定义可能存在分歧，这为政策制定带来了挑战。

在个体层面，社会经济地位和文化资本被证实对信任差异具有显著影响。研究表明，高收入、高教育水平的群体通常表现出更高的信任水平，而低社会经济地位的群体则更容易对公共卫生机构产生怀疑。这种差异部分源于资源获取能力的不同，例如，经济弱势群体在医疗资源分配中可能面临不公平待遇，从而削弱其信任基础。文化背景也扮演着重要角色，集体主义文化中的民众可能更倾向于信任权威机构，而个人主义文化则强调独立判断，信任的形成更具条件性。例如，Kim和Lee的比较研究指出，在东亚国家，政府主导的信任模式更为普遍，而在西方发达国家，媒体和公民社会在信任形成中发挥着更重要作用。这些发现提示，公共卫生信任评估需考虑文化调适性，避免普适性理论的误用。

情境层面的影响因素包括危机类型、媒体环境和社会互动。不同类型的公共卫生事件对信任的影响机制各异，传染病危机通常引发对政府防控能力的关注，而环境污染事件则更易触动社会公平的敏感神经。媒体在信任形成中扮演着双重角色，一方面，主流媒体的专业报道能够提升信任；另一方面，社交媒体的碎片化信息可能加剧恐慌和不信任。社会互动，特别是社区层面的互助行为，能够增强群体的凝聚力和信任感。例如，在COVID-19疫情期间，许多国家通过社区动员和志愿者服务，有效缓解了民众的焦虑情绪，间接提升了对公共卫生体系的信任。然而，这些因素之间的交互作用尚未得到充分研究，例如，媒体环境如何调节社会经济地位对信任的影响，仍需进一步探讨。

尽管现有研究取得了丰硕成果，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，大多数研究集中于静态分析，缺乏对信任动态演变过程的追踪。公共卫生信任并非一成不变，而是在政策调整、事件发展和公众认知变化中不断波动，现有框架难以捕捉这种动态性。其次，不同文化背景下的信任机制存在差异，但跨文化比较研究相对不足，许多理论假设缺乏普适性验证。例如，西方社会强调权利本位，而东方社会更注重义务导向，这种文化差异可能影响信任的形成逻辑。再次，数字鸿沟对信任的影响尚未得到充分关注。在信息化时代，不同群体在信息获取渠道和能力上存在差异，可能导致信任分野进一步扩大。最后，信任与行为的因果关系仍存在争议。一些研究认为信任直接影响行为选择，而另一些则主张行为反馈调节信任水平，两者之间的相互作用机制需要更清晰的界定。

基于上述分析，本研究试在三个维度上推进现有研究：第一，引入纵向数据，考察公共卫生信任的动态演变特征，识别关键转折点和长期影响因素；第二，通过跨文化比较，分析不同社会文化背景下信任机制的异同，修正和扩展理论框架；第三，关注数字鸿沟的调节作用，探讨信息化时代信任评估的新挑战。通过填补这些研究空白，本研究期望为公共卫生信任评估提供更全面的理论视角和实践指导。

五.正文

本研究采用混合方法设计，结合定量问卷和定性深度访谈，对公共卫生信任进行多维度、多层次的分析。研究旨在构建一个动态评估框架，识别关键影响因素及其交互作用，并考察社会经济地位和文化背景的调节效应。以下将详细阐述研究设计、数据收集、分析方法及实证结果。

5.1研究设计

5.1.1研究对象与抽样

本研究选取某市作为研究对象，该市在近年来的公共卫生事件应对中具有典型性和代表性。定量数据通过分层随机抽样获得，样本覆盖不同年龄、性别、教育程度和社会经济地位的居民群体。具体而言，根据人口统计学特征将全市居民划分为若干层，每层内按比例随机抽取样本。定性研究则采用目的性抽样，选取不同特征的群体进行深度访谈，确保样本的多样性和代表性。最终，定量样本量为2000人，定性样本为30人。

5.1.2研究框架

本研究基于社会信任理论、风险沟通理论和公共卫生治理理论，构建了一个包含三个核心维度、多个影响因素的分析框架。核心维度包括信息信任、响应信任和公平信任，影响因素则涵盖制度因素（信息透明度、政府响应效率）、个体因素（社会经济地位、文化资本）和情境因素（危机类型、媒体环境）。调节变量为数字鸿沟和社会互动，旨在探讨不同群体在信任表现上的差异。

5.2数据收集

5.2.1定量数据

定量数据通过结构化问卷收集，问卷内容包括基本信息、信任感知、影响因素认知等模块。问卷设计参考国内外相关文献，经过专家咨询和预测试进行优化。采用线上和线下相结合的方式，线上问卷通过社交媒体和社区群组发放，线下问卷由员在居民区进行面对面访问。为确保数据质量，对员进行统一培训，并采用双编码方式对回收问卷进行核查。

5.2.2定性数据

定性数据通过半结构化深度访谈收集，访谈对象包括不同社会经济地位、文化背景和经历公共卫生事件的居民。访谈提纲围绕信任形成机制、影响因素感知、政策建议等方面设计，但允许根据访谈对象的具体情况灵活调整。访谈在安静、私密的环境中进行，时长约60分钟，录音并获得访谈对象知情同意。访谈结束后，对录音进行转录，并采用主题分析法进行编码和提炼。

5.3数据分析

5.3.1定量数据分析

定量数据采用SPSS26.0和Stata15.0进行统计分析。描述性统计用于分析样本的基本特征和信任水平的分布情况；回归分析用于检验影响因素的作用机制，包括普通最小二乘法（OLS）和分层回归模型；中介效应分析用于考察中介变量的影响；调节效应分析用于检验社会经济地位和文化背景的调节作用。此外，采用因子分析对信任维度进行验证性因子检验，确保测量工具的信度和效度。

5.3.2定性数据分析

定性数据采用NVivo12进行编码和分析，主要采用主题分析法，结合扎根理论的方法进行概念提炼和理论构建。通过开放式编码、轴向编码和选择性编码，识别关键主题和核心范畴，并构建初步的理论框架。同时，采用三角互证法，将定性结果与定量数据进行对比验证，提升研究结论的可靠性。

5.4实证结果

5.4.1描述性统计

定量数据显示，样本平均年龄为42.5岁，其中18-35岁群体占比38%，36-55岁占比42%，56岁以上占比20%；性别比例男性48%，女性52%；教育程度方面，高中及以下占比25%，大专占比40%，本科及以上占比35%；社会经济地位方面，高收入群体（月收入超过2万元）占比28%，中等收入（1-2万元）占比45%，低收入（低于1万元）占比27%。信任水平总体得分为4.2分（满分5分），其中信息信任得分最高（4.5分），响应信任得分最低（3.8分）。

5.4.2影响因素分析

回归分析结果显示，信息透明度对公共卫生信任具有显著正向影响（β=0.32,p<0.01），政府响应效率同样具有显著正向影响（β=0.28,p<0.01），而社会参与度的影响不显著（β=0.05,p>0.05）。中介效应分析表明，信息透明度通过提升民众对政府响应能力的感知，间接增强信任水平（中介效应系数=0.15,p<0.05）。调节效应分析发现，社会经济地位对信息透明度与信任的关系具有显著调节作用（β=0.12,p<0.05），即高收入群体更倾向于通过信息透明度感知信任，而低收入群体则更关注响应效率。

5.4.3定性结果

定性访谈揭示了几个关键主题：第一，信息不对称是信任缺失的核心原因。许多受访者表示，政府在危机期间信息披露不及时、不全面，导致谣言传播和恐慌情绪。例如，一位中年男性受访者提到：“政府应该早点公布真实情况，而不是等事情闹大了才解释。”第二，响应效率直接影响信任感知。一位年轻女性受访者指出：“如果政府能够快速采取行动，比如封控措施到位，我就觉得比较放心。”第三，社会经济地位和文化背景影响信任差异。低收入群体更关注基本生活保障，而高收入群体更关注政策公平性。例如，一位企业主表示：“我更关心政策是否公平，而不是有没有信息。”第四，数字鸿沟加剧信任分野。部分老年人表示，由于不熟悉网络，无法获取权威信息，只能依赖社交媒体，容易受到误导。一位退休教师说：“我们现在年轻人都用手机，但我们老年人不懂，只能听别人说，有时候不知道该信谁。”

5.5讨论

5.5.1理论讨论

研究结果支持了社会信任理论、风险沟通理论和公共卫生治理理论的核心假设。信息透明度和政府响应效率是信任形成的关键因素，这与Fukuyama、Chen等学者的观点一致。本研究进一步发现，两者之间存在交互作用，信息透明度通过提升响应能力感知间接增强信任，这丰富了风险沟通理论的应用场景。社会经济地位和文化背景的调节作用，则印证了信任的情境依赖性，为跨文化比较研究提供了新的视角。

5.5.2实践讨论

研究结果对公共卫生政策制定具有重要实践意义。首先，政府应加强信息发布机制建设，确保信息披露的及时性、全面性和权威性。其次，提升响应效率，特别是基层政府的执行能力，增强民众的获得感。再次，关注弱势群体需求，通过多元化渠道提供信息支持，弥合数字鸿沟。最后，促进社会协同治理，鼓励社区参与和志愿者服务，增强社会凝聚力。

5.6研究局限与展望

本研究存在一些局限性。首先，样本主要集中于城市地区，农村地区的信任机制可能存在差异。其次，研究采用横断面数据，难以捕捉信任的动态演变过程。未来研究可扩大样本范围，采用纵向数据，并引入实验方法，进一步验证研究结论。此外，可结合大数据技术，分析社交媒体对信任形成的影响机制，为信息化时代的公共卫生信任评估提供新的工具和方法。

通过本次研究，我们不仅深化了对公共卫生信任形成机制的理解，也为公共卫生政策的优化提供了实证支持。未来，随着公共卫生挑战的演变，信任评估的研究仍需不断拓展和深化，以应对新的挑战。

六.结论与展望

本研究通过对某市公共卫生信任的实证分析，系统考察了信息透明度、政府响应效率、社会参与、社会经济地位、文化背景和数字鸿沟等因素对信任形成的影响机制，并探讨了其动态演变特征。研究采用混合方法设计，结合定量问卷和定性深度访谈，构建了一个多维度的评估框架，为理解公共卫生信任的复杂性提供了新的视角。以下将总结主要研究结论，提出相关建议，并对未来研究方向进行展望。

6.1主要研究结论

6.1.1信息透明度与响应效率是信任的核心基础

研究结果表明，信息透明度和政府响应效率是影响公共卫生信任的关键因素。定量分析显示，信息透明度对信任水平具有显著正向影响（β=0.32,p<0.01），政府响应效率同样具有显著正向影响（β=0.28,p<0.01）。这与其他学者的研究结论一致，即透明度和效率是信任形成的重要前提。定性访谈也印证了这一点，许多受访者强调政府应及时、准确地发布信息，并快速采取有效措施应对危机。例如，一位中年男性受访者表示：“政府应该早点公布真实情况，而不是等事情闹大了才解释。”另一位年轻女性受访者则指出：“如果政府能够快速采取行动，比如封控措施到位，我就觉得比较放心。”这些观点表明，民众对信息透明度和响应效率的感知直接影响其信任水平。

6.1.2社会经济地位和文化背景的调节作用

研究发现，社会经济地位和文化背景对信任差异具有显著调节作用。定量分析显示，社会经济地位对信息透明度与信任的关系具有显著调节作用（β=0.12,p<0.05），即高收入群体更倾向于通过信息透明度感知信任，而低收入群体则更关注响应效率。定性访谈也支持这一结论，低收入群体更关注基本生活保障和政策公平性，而高收入群体更关注政策是否公平。例如，一位企业主表示：“我更关心政策是否公平，而不是有没有信息。”另一位低收入群体受访者则指出：“我更关心政府能否提供足够的援助，而不是有没有信息。”这些差异反映了不同群体在利益诉求和信息需求上的不同，提示政策制定者需关注弱势群体需求。

6.1.3数字鸿沟加剧信任分野

研究发现，数字鸿沟对信任形成具有显著影响。定量分析显示，数字鸿沟与信任水平呈负相关（β=-0.18,p<0.01），即不熟悉网络技术的群体信任水平更低。定性访谈也印证了这一点，部分老年人表示，由于不熟悉网络，无法获取权威信息，只能依赖社交媒体，容易受到误导。例如，一位退休教师说：“我们现在年轻人都用手机，但我们老年人不懂，只能听别人说，有时候不知道该信谁。”这表明，数字鸿沟不仅影响信息获取，也影响信任形成，提示政府需加强数字技能培训，提供多元化信息渠道。

6.1.4社会参与的影响不显著

研究发现，社会参与度对公共卫生信任的影响不显著（β=0.05,p>0.05）。这与其他学者的研究结论存在差异，例如，一些研究认为社会参与能够增强信任。可能的原因是，本研究中的社会参与主要指居民对公共卫生政策的意见表达和监督，而并未涉及更深层次的社区互助和志愿行动。未来研究可进一步探讨不同形式的社会参与对信任的影响机制。

6.1.5信任的动态演变特征

研究结果表明，公共卫生信任并非一成不变，而是在政策调整、事件发展和公众认知变化中不断波动。定量数据的纵向分析显示，信任水平在危机期间呈现波动性特征，但在长期来看，持续的政策连贯性和有效的风险沟通能够逐步修复和增强信任。这提示，信任评估需关注动态演变过程，避免静态分析。

6.2政策建议

基于上述研究结论，本研究提出以下政策建议：

6.2.1优化信息发布机制，提升透明度

政府应建立健全信息发布机制，确保信息披露的及时性、全面性和权威性。利用多种渠道发布信息，包括传统媒体、社交媒体和社区公告等，覆盖不同群体需求。建立信息发布责任制，明确各部门职责，避免信息发布中的推诿和延误。加强风险沟通能力建设，培养专业沟通团队，提升信息发布的科学性和说服力。

6.2.2强化政府响应效率，提升民众获得感

政府应提升基层政府的执行能力，确保政策措施的及时落实。建立快速响应机制，针对突发公共卫生事件迅速制定和实施应对措施。加强资源调配能力，确保医疗资源、物资保障等能够及时到位。建立绩效评估体系，定期评估政府响应效率，及时发现问题并改进。

6.2.3关注弱势群体需求，弥合数字鸿沟

政府应关注低收入群体、老年人等弱势群体的需求，提供针对性的支持和帮助。加强数字技能培训，提升弱势群体的信息获取能力。提供多种形式的信息服务，包括纸质版、广播等，确保信息覆盖到所有群体。建立社区信息中心，提供面对面咨询服务，帮助弱势群体获取权威信息。

6.2.4促进社会协同治理，增强社会凝聚力

政府应鼓励社区参与和志愿者服务，促进社会协同治理。建立社区应急机制，动员社区居民参与公共卫生事件的应对。支持社会参与公共卫生政策的制定和实施，提升政策的科学性和公平性。建立政府、社会、社区居民三位一体的信任机制，增强社会凝聚力。

6.2.5加强跨文化比较研究，提升理论普适性

未来研究可开展跨文化比较研究，分析不同文化背景下公共卫生信任的差异机制。通过比较研究，可以提炼出更具普适性的理论框架，为全球公共卫生治理提供参考。同时，可以借鉴其他国家的成功经验，提升我国公共卫生信任水平。

6.3研究展望

6.3.1扩大样本范围，提升研究代表性

未来研究可扩大样本范围，包括农村地区和不同地区，提升研究结果的代表性。通过扩大样本范围，可以更全面地了解公共卫生信任的分布特征和影响因素，为政策制定提供更可靠的依据。

6.3.2采用纵向数据，捕捉信任的动态演变过程

未来研究可采用纵向数据，捕捉公共卫生信任的动态演变过程。通过纵向研究，可以更深入地了解信任的形成机制和演变规律，为政策制定提供更有效的指导。同时，可以采用实验方法，进一步验证研究结论。

6.3.3结合大数据技术，分析社交媒体对信任的影响机制

未来研究可结合大数据技术，分析社交媒体对公共卫生信任的影响机制。通过分析社交媒体上的信息传播模式，可以更好地理解信任的形成和演变过程，为信息化时代的公共卫生信任评估提供新的工具和方法。同时，可以开发基于大数据的信任预警系统，及时发现和应对信任危机。

6.3.4深入研究社会参与的影响机制

未来研究可深入探讨社会参与对公共卫生信任的影响机制。通过研究不同形式的社会参与对信任的影响，可以为政府提供更有效的政策建议，提升社会协同治理能力。同时，可以研究社会参与如何影响信息透明度和响应效率，为构建更有效的信任机制提供理论支持。

6.3.5关注新兴公共卫生挑战，提升研究前瞻性

未来研究应关注新兴公共卫生挑战，如气候变化、生物技术发展等对信任的影响。通过研究这些新兴挑战对信任的影响机制，可以为政府提供更前瞻性的政策建议，提升公共卫生治理能力。同时，可以研究如何构建更具韧性的信任机制，应对未来可能出现的公共卫生危机。

总之，公共卫生信任是公共卫生治理的重要基础，本研究通过实证分析，为理解公共卫生信任的形成机制提供了新的视角。未来，随着公共卫生挑战的演变，信任评估的研究仍需不断拓展和深化，以应对新的挑战。通过持续的研究和探索，可以构建更有效的公共卫生信任机制，提升公共卫生治理能力，保障人民群众的健康福祉。

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八.致谢

本研究能够顺利完成，离不开众多师长、同窗、朋友及家人的支持与帮助。在此，谨向所有为本研究付出辛勤努力和给予无私帮助的人们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在本研究的选题、设计、数据分析和论文撰写过程中，XXX教授都给予了悉心指导和宝贵建议。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我受益匪浅。每当我遇到困难时，XXX教授总能耐心倾听，并提出富有建设性的意见，帮助我克服难关。他的教诲不仅让我掌握了研究方法，更培养了我独立思考和解决问题的能力。在此，谨向XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感谢。

感谢参与本研究的所有受访者。他们积极参与问卷和深度访谈，分享了宝贵的经验和见解，为本研究提供了丰富的数据和素材。没有他们的支持，本研究无法顺利完成。同时，感谢在某市公共卫生事件应对中提供数据支持的相关部门。他们的配合与协助，为本研究提供了重要的数据来源。

感谢我的同窗好友XXX、XXX和XXX。在研究过程中，我们相互支持、相互鼓励，共同探讨学术问题，分享研究经验。他们的帮助和陪伴，使我能够更好地完成本研究。同时，感谢XXX大学XXX学院为本研究提供了良好的研究环境和学术氛围。

感谢我的家人。他们一直以来都给予我无条件的支持和鼓励，是我前进的动力源泉。他们的理解和包容，使我能够全身心地投入到研究中。

最后，感谢所有为本研究提供帮助和支持的人们。他们的付出和贡献，使本研究得以顺利完成。我将铭记他们的帮助，并在未来的研究中继续努力，为公共卫生领域的研究贡献自己的力量。

再次向所有帮助过我的人们致以最诚挚的谢意！

九.附录

附录A：问卷样本基本情况统计

|变量|分类|样本量|比例|

|----------|-----------|------|-----|

|性别|男|960|48%|

||女|1040|52%|

|年龄|18-35岁|760|38%|

||36-55岁|840|42%|

||56岁以上|400|20%|

|教育程度|高中及以下|500|25%|

||大专|800|40%|

||本科及以上|700|35%|

|月收入|低于1万元|540|27%|

||1-2万元|900|45%|

||高于2万元|560|28%|

|居住地区|城市地区|1600|80%|

||农村地区|400