政治家への信頼と気候政策支持の関係

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Highlights the role of trust in politicians as a consistent predictor across diverse climate policies, and introduces rurality as a moderator.

🏢実務担当者:Offers evidence that building public trust in political leaders may be as important as policy design for gaining support for climate measures.

🏛政策担当者:Suggests that policy packages should account for varying trust levels across regions (urban vs rural) to ensure broad acceptance.

私は、気候変動に関する情報源としての政治家への信頼が、環境政策への支持を予測する要因であるかどうかを調査する。私は、気候税への支持を予測する要因として文献内で果たしてきた役割に着目し、政治家への信頼に焦点を当てた。私は、異なる目的に資する幅広い環境政策を分析する研究を提供したいと考えている。私は以下の変数を使用する：従属変数：1. 暖房目的での泥炭、石炭、石油の使用禁止への支持 2. 住宅および商業ビルの所有者がよりクリーンで効率的な暖房システムを設置することを奨励する政府補助金への支持 3. 電気自動車をより手頃な価格にするための政府補助金への支持 4. ガソリンおよびディーゼルを使用する自動車への増税への支持 5. 高速道路ではなく鉄道などの公共交通機関への政府投資の増加への支持 6. 再生可能エネルギーの利用拡大を支援するための、地域における送電鉄塔や変電所などの新規インフラ建設への支持 7. 温室効果ガス排出削減のための国内の牛群規模縮小への支持 8. 農業からの温室効果ガス排出を相殺するための、地域における森林面積拡大への支持 独立変数：1. 気候変動に関する情報源として、以下の者をどの程度信頼するか、または信頼しないか？ 政治指導者 さらに、私は、信頼が支持を予測できる程度に影響を与える際の農村性の役割を調査することにより、文献を拡張する計画である。また、農業政策と非農業政策への内訳も行う。調整変数：農村性（市民が都市／大都市／小都市／農村部のいずれに住んでいるか） 統制変数：1. 年齢 2. 性別 3. 学歴 4. 雇用状況 私は、政治家への信頼と政策への支持との関係を検討するためにマルチレベルモデリング回帰モデルを使用し、その後、農村性を調整変数として用いた調整分析を行う。私の方法は、リサーチクエスチョンのセクションでより詳細に説明されている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

I will investigate whether trust in politicians as a source of information about climate change is a predictor of support for environmental policies. I have focused on trust in politicians in part due to its role within the literature as a predictor of support for climate taxes. I wish to provide a study that analyses a wide range of environmental policies which serve different objectives. I will use the following variables: Dependent variables: 1. Support for banning peat, coal, and oil for home heating purposes 2. Support for government grants to encourage residential and commercial building owners to install cleaner and more efficient heating systems 3. Support for government grants to make electric vehicles more affordable 4. Support for higher taxes on cars that use petrol and diesel 5. Support for increased Government investment in public transport such as trains instead of motorways 6. Support for building new infrastructure such as pylons or substations in the local area to support the increased use of renewable energy 7. Support for reducing the size of the national cattle herd to reduce greenhouse gas emissions 8. Support for increasing forest areas in the locality to offset greenhouse gas emissions from agriculture Independent variable: 1. How much do you trust or distrust the following as a source of information about climate change? Political leaders Furthermore, I plan to expand on the literature by investigating the role of rurality in affecting to what extent trust can predict support. I will also perform a breakdown into agricultural and non-agricultural policies. Moderating variable: Rurality (whether a citizen lives in a city / large town / small town / rural area) Controls: 1. Age 2. Gender 3. Educational attainment 4. Employment status I will use a multilevel modelling regression model to examine the relationhsip between trust in politicians and support for policies, and will then perform moderation analysis using rurality as the moderating variable. My method is explained in more detail in the research question section.

• openalex https://osf.io/3knbdfirst seen 2026-07-27 04:50:02