社会脆弱性灾害社会学研究的新范式

　　社会脆弱性：灾害社会学研究的新范式
　　一、社会脆弱性：灾害社会学研究的新趋向
　　二、社会脆弱性概念
　　综合学界不同定义，社会脆弱性概念至少包含这样几层含义：其一，它强调灾害发生的潜在因素所构成的脆弱性，潜在因素包括灾前特定的社会结构、社会地位或其他体制性力量等因素，如拥有社会资本越多脆弱性越低；其二，它强调特定的社会群体、组织或国家暴露在灾害冲击之下易于受到伤害或损失程度的大小，也即灾害对社会群体、组织或国家所形成的脆弱性程度，如富人的受灾几率小于穷人的受灾几率，脆弱性较穷人而言相对较低；其三，它强调灾害调适与应对能力所反映的脆弱性，应对能力越强脆弱性越小，应对能力的大小由个人和集体脆弱性及公共政策决定的。简言之，社会脆弱性既包含灾前潜在的社会因素构成的脆弱性，又包含受害者的伤害程度所形成的脆弱性，还包含应对灾害能力的大小所反映的脆弱性。基于此，本研究将社会脆弱性界定为社会群体、组织或国家暴露在灾害冲击下潜在的受灾因素、受伤害程度及应对能力的大小。这一定义的基本内涵如下图所示：
　　虽然安德森（Anderson）有关这一定义与本研究的定义大致接近，也较为学界所接受，但本研究的定义更为简洁明了。
　　安德森认为，社会脆弱性是指人们如何响应并处理灾害背后引发的社会、经济、政治、文化及制度因素，并通过因素分析来评估一个地区、系统或人类群体等特定范围内既存或预期冲击或灾害的脆弱度，以便找到降低脆弱性的方法来增强人们对环境变迁的适应。与脆弱性概念紧密相关的还有危险度与风险度概念，这三者的关系如下图所示：
　　社会脆弱性与自然脆弱性（physicalorbiophysicalvulnerability）既有区别又有联系。自然脆弱性取决于极端自然事件本身，例如灾害发生频率、强度与空间分布等，而社会脆弱性则是指影响个人或团体受灾几率与灾后恢复能力的社会特征，是社会不平等的产物之一。二者的异同如表1。
　　除此之外，卡特还将脆弱性研究区分为三种类型，第一种类型是界定那些使人们或地方容易遭受极端自然事件的条件即暴露模型，第二种类型是测量人们对于灾害的社会抵抗力或恢复力。前者着重于自然脆弱性的研究，后者着重于社会脆弱性的研究，至于第三种类型，则是整合前面两种类型，锁定在特定的地方或区域即地方脆弱性是由自然脆弱性与社会脆弱性共同组成，但是有足够的理由相信在决定什么人容易受到伤害的层面上，社会因素比自然因素扮演着更为重要的角色。例如，拥有较多信息与资源的人们能够避免暴露在自然脆弱性高的地方，在卡特丽娜飓风中，新奥尔良水淹最严重的地方几乎都是贫民小区，这是因为弱势群体缺乏获取灾害信息的能力，即便拥有信息也仍然无可奈何，因为不容易被水淹的地方房价较高，弱势群体往往无力承担。
　　三、社会脆弱性的基本研究命题
　　社会脆弱性范式背后存在着一个理论假设即大自然本身是中立的，风险和危害来自社会薄弱环节，真正意义上的ldquo；自然灾害rdquo；是不存在的，一切灾害都有人为的因素和社会的影子。这一范式有两个基本研究命题，即ldquo；灾害风险不平等命题rdquo；与ldquo；社会分化命题rdquo；。
　　命题1：灾害风险不平等命题（haZardinequalityproposition）。脆弱性分析总是与风险紧密结合在一起的，在脆弱性外部因素即风险、冲击和压力中运用最多的就是风险。所谓灾害风险就是指灾害发生后损害产生的可能性与严重性，以往研究灾害的学者们多用ldquo；脉络中的风险rdquo；（hazardsincontext）、ldquo；风险社会的扩散rdquo；（socialamplificationofrisk）和ldquo；风险社会理论rdquo；（socialtheoryofrisk）来指称，但他们的研究缺乏实证资料的支撑。为了弥补这种缺感，学者们将灾害风险概念整合进脆弱性经验框架中而提出了ldquo；灾害风险不平等命题rdquo；：由于阶级、族群与性别等灾前社会不平等因素的存在，使得同一地区的个人与家庭受灾风险呈现出不平等现象。在灾害中，每一次受灾最深和最严重的群体都是弱势群体，如穷人、妇女、老人、儿童与少数民族等。卡特在卡特丽娜飓风的研究中发现新奥尔良市的灾民脆弱性程度与阶级和种族高度相关，班柯夫也发现在印度洋海啸中，印度尼西亚一些地区不会游泳的女性在遇难者中占有较高的比例。虽然这一命题很好地回答了ldquo；为什么一些特定的人群更易于遭受灾害风险rdquo；诸如此类的问题，但也受到了一些学者的质疑，如灾民受到的打击是来自受灾风险的不平等还是灾后重建资源分配的不公平？通常情况下弱势群体容易受灾，但其中的因果关系及影响机制需要更进一步的解释。
　　四、社会脆弱性的主要讨论面向
　　围绕ldquo；社会脆弱性理论内涵是什么rdquo；这一核心问题，卡特回顾了近一百篇关于脆弱性或灾害的研究，发现社会脆弱性主要有三个重要的讨论面向：
　　面向1：脆弱性是一种灾前既存的条件。社会脆弱性认为导致人们受灾的原因不仅来自自然因素造成的实质损害，而且也来自灾前阶级地位的差异、权利关系及社会建构的性别角色等社会因素。佩林（Pelling）认为社会脆弱性是指灾害发生前区域内就存在的状况，是从人类系统内部固有特质中衍生出来的。当灾害来临时，某些社会群体总是容易受到灾害风险。影响受灾害风险的社会特质包括阶级、职业、族群、性别、移民身份、边缘化、保险取得的能力及社会网络等，其中贫穷、不公平、健康、取得资源的途径、社会地位被视为是影响社会脆弱性的ldquo；一般性rdquo；决定因素（genericdeterminants）。简言之，灾前的社会关系将被带进灾后的社会行动中，从而使得每个社会成员对灾难的承受能力有所差异。
　　面向2：脆弱性是灾害调适与应对能力。卡特认为人类社会面对灾害时会通过修正或改变自身特质和行为来提高灾害应对能力，应对能力主要包括抗灾号恢复能力。一切灾害都是社会建构的，没有人类就不会存在所谓的ldquo；灾害rdquo；，因此灾害是人类建构也是适应的结果。阿杰指出在灾害应对能力中社会固有的内部特质起着决定作用，如社会制度（socialinstitutions）、社会资本（socialcapital）和文化习俗等。米勒蒂（Mileti）认为社会群体或个体采取的策略或生产资本越多样化，那么其拥有的抗灾弹性能力也就会越强。而且，脆弱性较低的群体即便暴露在较高的灾害风险下，承受灾害损失的能力也会相对较强，灾后复原的速度相对较快。相对而言，社会脆弱性较高的群体只要暴露在中等灾害风险的地方，就可能无法承受灾害伤害且灾后不易重建。贾乐平（Gallopin）强调在应对能力中还需要特别关注人类的学习能力，人类会借助过去经验而发展出灾害应对策略。人类的学习能力能提升灾害应对能力以降低社会脆弱性，反过来，社会脆辣性的降低也是人类适应灾害的结果。
　　面向3：脆弱性是特定地点的灾害程度。社会脆弱性强调某一特定地点的某种脆弱性，卡特与钱伯斯（Chambers）等学者在强调脆弱性是造成灾害损失的潜在因素的同时，也指出脆弱性因子多因地而异。虽然某些脆弱性因子如经济发展程度与医疗资源等因子具有普世性意义，但脆弱性更关注的是不同区域的脆弱性因子及其影响程度，这些因子之间具有很大的差异性，导致的脆弱性程度也大为不同。特纳（Turner）也指出社会脆弱性不仅在不同社会、小区和群体间呈现出差异分布，而且同一地区的居民即便面对相同的灾害也会出现不同的敏感性与处理能力（copingcapacities）。
　　五、社会脆弱性因子
　　在学者们共同努力下，社会脆弱性分析变得更具体，操作性更强，脆弱性因子更全面，学者德怀尔（Dmunity）：对等互惠、效力、合作、社会参与、市民参与、小区支持、网络规模、沟通频率与模式、情感支持、小区整合、一般行动、人际特别关系、沟通支柱、连结和隔离等；3、服务的获取（accesstoservice）：主要城市、内部区域、周边区域、偏远区域和极偏远区域；4、组织架构（organizationalinstitutional）：地方政府责任、州政府补偿金协助协议、中央层级救济基金、捐赠物募款原因。德怀尔的社会脆弱性分析模式如下图所示：
　　六、社会脆弱性的多元评估模型
　　如何通过不同模型的评估找到降低社会脆弱性的途径成为近年来西方学术领域研究的前沿议题，社会脆弱性评估是指评估一个地区、系统或社会群体在面对某一范围内现存灾害或在经过事前评估分析后确定将会发生的灾害脆弱性，并以此决定该地区、系统或社会群体如何受到影响及该如何面对形成中的灾害。目前，社会脆弱性评估研究仍然处于探索阶段，尚未形成统一的评估模式，评估模型也因此呈现出多元化现象。本文归纳出如下四种基本类型：
　　模型2：灾害周期评估模型。修勒斯特（Sutherst）等学者根据时间顺序将脆弱性分为灾前敏感度（susceptibility）评估、灾中应变能力评估、灾后适应能力评估（adaptivecapacity）。灾前敏感度评估包括灾前的减灾、防灾和备灾三部分，主要是评估人们通过灾前预防而免于受灾的能力，灾中应变包括灾情通报、避难疏散、灾害抢救、受灾建筑物及其他设施处理和支援救灾规划等，灾后适应力则包括灾后适应和复原能力两部分。这一模型通过对造成灾害损失不同时间段的因素进行分析以确认降低脆弱性的方法，强化社会对灾害的适应和防范能力。
　　模型3：微观与宏观评估模型。这一模型主要将脆弱性分为两个不同层次的评估，主要包括个体或家庭层次的脆弱性评估以及小区或国家的空间层次的脆弱性评估。前一层次的评估深受饥荒与权益（entitlements）关联性的影响，通过社会调查数据来讨论个人的阶级、族群与性别身份如何导致更高的受灾风险，后一层次的评估则讨论一个小区或者国家的经济发展程度、贫富差距、行政能力、医疗与社会福利、住宅政策等因素对小区居民或者公民的非正常死亡率的影响。
　　模型4：函数关系评估模型。哈佛大学约翰肯尼迪政府学院发展了这一评估架构，涵盖了暴露、敏感性及适应能力三大主要概念，麦卡锡等学者（MacCarthy）指出脆弱性评估其实就是这三者的函数，这一评估模型着重了解造成脆弱性的原因及条件。其中暴露性（exposure）是指人类或社会群体接近特定压力、干扰或灾害的程度，也是一个地方受灾害的暴露程度，暴露性概念比较容易理解与操作，它与灾害频率、强度、历时与系统的邻近性有关。敏感性（sensitivity）指人类或社会群体受到特定压力、干扰或灾害影响时可以与之抗衡或从损害中复原的能力，敏感性评估指标包括土地利用变化趋势、人口组成、产业结构、制度与授权的能力。适用性（adaptivecapacity）是指人类社会群体对于特定压力、干扰或灾害的抵抗力（resistance）或恢复力（resilience），资产、授权、多样化策略和社会资本构成了适应性的主要操作性概念。
　　七、ldquo；社会脆弱性rdquo；的理论贡献及局限
　　通过对社会脆弱性概念、理论假设、主要讨论面向、脆弱性因子及评估模型等方面的论述，可以发现作为一种分析工具，社会脆弱性具有预测的特质，通过对造成损失的潜在因素的分析并清楚描述脆弱性及将灾害损失量化，可以预测某些人在灾害风险情境下可能会产生什么样的状况，以此来确认降低脆弱性的方法并强化社会群体对灾害的适应，这是社会脆弱性范式最重要的贡献。阿杰因此认为社会脆弱性在评估人们如何适应或加强能力来面对灾害风险威胁时是非常有用的分析工具，纳尔逊（Nelson）等学者也指出脆弱性分析能确定最脆弱的群体，为政府与民间社会防灾、救灾与减灾规划的制定提供针对性的建议。而且，社会脆弱性范式不仅有利于克服经典灾害社会学功能性研究的局限，而且能避免自然脆弱性忽视ldquo；人们为什么会居住在高风险地区rdquo；社会理论的解释的缺陷，以及工程技术脆弱性视角下片面强调技术改进与材料优化对于抗灾的积极意义，实现了对ldquo；经典灾害社会学rdquo；与自然脆弱性范式的超越，对灾害研究具有极为重要的启示意义。
　　同时，社会脆弱性范式也存在着一些局限，它虽然试图摆脱自然科学研究范式的局限，但事实上脆弱性分析本身就具有地理学与工程学谱系的特点，被一些学者质疑为ldquo；技术决定论rdquo；或ldquo；结构式减灾rdquo；倾向。ldquo；结构式减灾rdquo；（Structuralmitigation）强调以工程技术解决天然灾害对于生命与财产造成的威胁，事实上并未因为采取这一措施而降低灾害所造成的损失，损失不见减低反而年年增加，因此一些学者主张以ldquo；非结构式减灾rdquo；政策来降低未来天然灾害可能带来的损失。此外，在灾害社会学内部也出现了尝试整合功能主义与脆弱性分析的社会建构主义取向（socialconstmctionismapproach），强调脆弱性的社会建构性即社会不公是造成弱势群体容易受到灾害干扰并形塑着人们在灾变中的行为，通过改变个人或社会应对灾害能力的历史、文化和社会经济条件以降低社会脆弱性，将人们从过去悲观的灾害受害者转向了主动的行动者，强调主客观之间的互动性，使得脆弱性分析更具动态性内涵，弥补了对灾害本身、社会系统及社会群体之间有机联系的分析。
　　最重要的局限表现为社会脆弱性不是一个容易衡量及观察的状态，在量化研究上面临着许多限制。首先，脆弱性因子的选择与确定往往存在着许多分歧与争议。例如，由于脆弱性评估指标体系存在着信息覆盖不全和信息重叠的情形，一些研究者为追求完备性而提倡选择尽可能多的指标，导致在降低指标获取性的同时严重干扰主要影响因子的识别。卡特等学者也承认，以往社会脆弱性研究大部分被忽略就是由于难以量化造成的。社会资本是非常突出的例子，虽然社会资本较高的家户或个人拥有较为广泛的人际脉络与较多的机会，有助于提高灾害抵抗力与恢复力。然而，在基层或地方层面上几乎找不到合理的变量能够测量这个抽象的概念。卡特在研究卡特丽娜飓风时，因为难以量化贫穷、年迈力衰、年长、无家可归、妇女与儿童等最具脆弱性处所，不得不承认研究具有较大的局限性。其次，社会脆弱性指标的权重分配也是个大问题，无论采用均等权重还是不均等权重都避免不了独断性（arbitraury），而且往往也缺乏各指标对总体目标贡献大小和方向的结构性评价。再次，社会脆弱性指标建构的边界也是研究的一大局限，地方社会脆弱性应避免推论到家庭或个人层次。例如，在一个平均而言不太脆弱的乡镇中可能居住一些非常脆弱的个人或家庭，如果以乡镇的平均状态推论家庭或个人的状态，很可能犯下分割谬误（fallacyofpision）或生态谬误（ecologicalfallacy）。最后，资料可得性一直是脆弱性研究的主要限制。一些重要的社会脆弱性指标的资料具有不可得性，例如人口特质因子中，许多人口普查数据缺乏从业身份与职业等信息，因此指标无法用完全一致的变量来构建。社会脆弱性在量化研究上的这些局限性降低了其评估的公信度，同时导致评估结果的可比性差。
　　虽然社会脆弱性范式存在着这些缺陷，但是这一范式所具有的巨大理论潜力却毋庸置疑，不仅可以为灾害研究提供更具创意与解释力的研究视角，而且对于推进防灾、救灾与减灾也具有极为重要的现实启示意义。