国家南水北调水源区移民社会支持现状及影响因素分析

2020-07-16姜峰波林新铎贾佳柯攀徐祥雷刘冰

中国社会医学杂志 2020年3期

姜峰波，林新铎，贾佳，柯攀，徐祥雷，刘冰

国家南水北调中线工程自实施以来，有效缓解了华北地区，特别是京津冀地区的用水困难，水源区居民为国家建设作出了巨大贡献[1]。丹江口作为南水北调中线工程的源头，共搬迁18万人，涉及11个乡镇、168个村庄[2]。移民在搬迁后面临着生活方式、周围环境、人际关系的转变，社会支持也发生了不同程度的变化。社会支持[3-4]是指直系亲属、朋友、同事等社会各方面提供的物质及精神支持系统，良好的社会支持对健康具有有利作用，能够有效缓解应激状态和改善情绪体验，而劣性的社会支持则损害身心健康。为了解水源区移民的社会支持状况及其影响因素，完善移民相关政策，2016年7—8月期间对在国家南水北调中线工程移居区的1 366名居民进行问卷调查。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本文以2010—2016年由十堰地区外迁至湖北省襄阳市襄州区、宜城市和武汉市黄陂区的水源区移民和当地居住的非移民为调查对象，于2016年7—8月到移民外迁安置地进行调研。采用多阶段随机整群抽样的方法，首先从3个地区各随机抽取2个乡镇或街道办，其次从各乡镇或街道办随机抽取一个村或居委会，然后对抽取地区的所有居民进行问卷调查。调查对象纳入标准：①年龄大于15岁；②在当地生活5年以上；③知情同意配合本次调查。排除标准：①沟通障碍者；②有精神疾病患者。本次调查共发放问卷1 484份，回收有效问卷1 366份，其中移民983份，非移民383份，问卷有效回收率为92.0%。

1.2 调查内容

采用自行设计问卷进行匿名问卷调查，问卷主要包括两部分：①一般情况调查表，包括性别、年龄、文化程度、职业、家庭年均收入、性格特征、到达最近医疗点时间、风俗习惯适应情况、与当地居民交流情况和健康状况等；②社会支持评定量表(Social Support Rating Scal，SSRS)，该量表由肖水源[5]研制，包括客观支持(3个条目)、主观支持(4个条目)及社会支持利用度(3个条目)，共3个维度10个条目。客观支持是指客观的、可见的或实际的支持，包括物质上的直接支援，社会网络、团体关系的存在和参与等。主观支持是指个体在社会中受尊重、被支持、被理解的情感体验。对社会支持的利用度是指个体对社会支持的主动利用情况。该量表总分为40分，分数越高提示个体得到的社会支持越多，对支持的利用度越好。总分≤20分为社会支持度低，20～30分为中等，30～40分为社会支持度高。

1.3 调查方法

本次调查由统一培训的调查员讲明作问卷的目的后，由移民和原住地居民匿名填写，填写完成后当场收回。

1.4 统计分析

采用Epidata 3.0建立数据库，应用SPSS 20.0统计软件进行分析。①一般资料采用频数、构成比、均数±标准差描述；②移民和非移民的社会支持状况比较采用独立样本t检验；③移民社会支持状况影响因素采用有序多分类Logistic回归分析，变量入选标准0.05，排除标准0.10；④利用决策树预测移民社会支持影响因素的重要性。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般情况

共调查移民983人，平均年龄：男性53.05±15.12岁，女性51.34±15.14岁；非移民383人，平均年龄：男性49.73±15.92岁，女性46.55±16.15岁。其他社会人口学特征。见表1。

表1 调查对象社会人口学特征 n(%)

2.2 移民、非移民社会支持状况得分比较

水源区移民客观支持得分为12.84±2.32分，主观支持得分为20.59 ±4.54分，对社会支持的利用度为6.20±2.15分，社会支持总分为40.30 ±7.28分，移民与非移民在主观支持、对社会支持的利用度、社会支持总分上差异有统计学意义(P<0.05)。见表2。

表2 移民、非移民社会支持状况比较

2.3 移民社会支持状况影响因素Logistic回归分析

以社会支持量表总分为因变量，以性别、年龄、文化程度、职业、与邻里关系和返迁意愿等14个因素为自变量，采用有序多分类Logistic回归分析(P<0.05)。模型似然比检验显示Ordinal回归模型有意义(χ2=185.255，P<0.001)，表明应用条件成立。结果显示，年龄、文化程度、婚姻、健康状况、到达最近医疗点时间、与当地居民交流情况是移民社会支持状况影响因素。

表3 移民社会支持影响因素变量赋值

表4 移民社会支持状况影响因素回归分析

2.4 移民社会支持状况决策树分析

以社会支持总分为因变量(Y)，以性别、年龄等14个因素(X1～X14)为自变量。由于本研究样本量较小，为了充分利用数据信息，采用卡方自动交互式检测树(CHAID)方法与分类和回归树(CART)方法相结合进行建模，进行决策树分析[6]。在本次决策树筛选过程中，得到的变量按重要性由大到小的顺序依次为：文化程度、健康状况、婚姻。见图1和表5。

图1 决策树模型生成的树形图

表5 自变量模型的重要性

3 讨论

3.1 移民社会支持状况现状分析

研究结果显示，国家南水北调水源区移民组社会支持状况显著低于当地居民组，需进一步加强对水源区移民社会支持度的关注，提高其社会支持水平。造成移民社会支持度低的原因可能是由于移民离开既往生活了几年甚至几十年的居住地，面临着传统社会关系和经济结构的破坏，原有社会支持网络瓦解[7]；而在迁入地3～5年的时间里，新的社会关系网络尚未完全建立起来，要适应不同的生产方式、生活方式、风俗习惯、人文情怀、价值观念等，增加了移民的陌生感与孤独感，社会支持状况较差[8]。

3.2 移民社会支持状况影响因素分析

本研究运用了Logistic回归和决策树两种方法对移民的社会支持状况影响因素进行分析。Logistic回归的优势在于其表达了各自变量与因变量的依存关系，但没有针对影响因变量的重要程度直观分析各自变量的作用。而决策树模型则能通过分析变量间的交互作用得出自变量的重要程度，两者很好地进行了互补。Logistic回归结果得出移民社会支持状况的影响因素有年龄、文化程度、婚姻、健康状况、到达最近医疗点时间、与当地居民交流情况，而决策树分析进一步得出文化程度是最主要的影响因素，其次是健康状况和婚姻状况。

文化程度越高，社会支持状况越好。这可能是因为文化程度越高的移民，理解能力与沟通能力越好，对新的环境能够更快地适应，并快速建立新的社会关系网络；而文化程度越低的移民适应能力相对较差，一旦出现压力源，不会采取正确的应付方式加以应对和处理，更易产生不安、焦躁和无助的情绪反应[9]。建议加强对移民尤其是文化程度较低移民的社会支持关注[10]，通过组织社区活动、座谈会和交流会等促进移民快速适应新的生活环境，提高其社会支持水平[11]。

健康状况也是影响移民社会支持水平的重要因素。健康状况良好的移民,其心理压力、经济压力相对较小，而患病的移民除了要承受身体的不适，还要承担医疗费用、护理费用等经济压力，需要更多的关怀与照顾，社会支持水平相对较低[12]，这与李远等[13]的研究结果一致。建议建立移居区居民的健康档案，完善健康管理机制，尤其要关注移民的身体健康状况；此外，在移民集中区可增设卫生救助站，保证移民能及时、有效地获得良好的医疗卫生服务[14]。另外，对于长期患重病的移民实施精准扶贫，给予一定的经济补助与大病扶持，减轻其经济压力及心理压力等。

在婚移民社会支持状况好于非在婚移民。社会支持来源于多方面，如配偶、父母、朋友等，其中配偶在社会支持中占重要位置[15]，在婚移民与非在婚移民相比，更能得到配偶及家人的帮助及情感支持。李媛[16]的研究也显示，婚姻关系是最重要的社会关系之一，一旦婚姻关系丧失，就意味着一定程度上缺乏稳定的社会支持。因此，相关部门可为非在婚移民创造相亲、联谊等活动，增加其与异性、与本地居民之间的联系和沟通，有效提高其社会支持水平。