气候灾害与社会资本的关系——基于CGSS2021的实证研究

金星宇,葛 怡

(南京师范大学,江苏 南京 210000)

0 引言

近年来,气候变化引发的极端降水、干旱、山洪等灾害风险不断增加,各类灾害呈现出多发、频发、广发、复发的特征,给人民群众的生命财产安全带来严重的威胁,也给地区的经济发展带来前所未有的挑战[1]。气候变化与灾难风险已经成为社会各界关注的热点问题,关系各地的高质量发展与韧性城市建设。因此,对气候灾害开展多学科式研究有利于促进社会经济健康、可持续发展,维持社会稳定。

有关气候灾害的研究多集中于政府应急机制、复合灾害的形成机理等问题,针对灾后的社会影响研究较少。灾害社会学中,社会资本是应对灾害的重要变量,在社区韧性领域起到关键作用[2],可以帮助社区更好地抵御灾害;此外,社会资本同样也有利于灾后恢复,通过研究群体内部和群体间的关系可以促进个体恢复。但是少有研究关注气候灾害对社会资本的影响。

目前,极端天气引发的气候灾害呈现日益增多的趋势,易对社会群体造成重大影响。气候灾害是否影响社会资本、影响的严重程度,关系到个体灾后恢复的速度和效果。理清气候灾害对社会资本的影响,有利于为今后救灾提供新的维度。因此,本研究从社会资本的角度探讨灾害对个人的影响。一方面,可以为国内气候灾害研究提供社会学的解释;另一方面,可以检验社会资本与气候灾害的关系,推动社会资本和气候灾害理论的丰富和发展。综上所述,本研究基于全国代表性的抽样调查数据探究气候灾害对社会资本的影响。

1 理论与假设

1.1 社会资本

社会资本是社会科学广泛使用的一个概念,但由于研究目的不同,对此概念的解释也有差异。Bourdeiu[3]提出社会资本是实际或潜在资源的总和,这些资源与拥有相互熟识或认可关系的网络有关;科尔曼和林南关注社会资本对个人的影响,Coleman[4]认为社会资本是发源于紧密联系的社会关系网络,而Lin[5]将社会资本定义为嵌入于一种社会结构中的可以在有目的的行动中获取或动员的资源;Putnam[6]将社会资本广泛地定义为社会组织的特征,例如网络、规范和信任,促进互惠互利的行动与合作;经典理论表明,人际关系网络是社会资本的重要一环,社会资本嵌入人际联系中[7]。

本研究采用Putnam关于社会资本的定义。Putnam认为信任是社会资本的重要组成部分,因为它改变了合作[8]。高度的信任增加合作的可能性,同时合作也提升信任。互惠规范有助于解决集体行动问题,是社会信任的新来源[9]。Putnam又进一步将社会资本分为内聚社会资本和外联社会资本。内聚社会资本代表群体内的关系紧密程度,群体内部关系越紧密,信任程度越高,群体间更容易产生合作精神,内聚社会资本越高;外联社会资本是指群体间、组织间的关系程度,可以用信任、合作、互惠等维度来确定外联社会资本的质量[7]。由此可见,信任是社会资本的重要维度。在有关自然灾害的研究中,社会信任也作为社会资本的重要变量[10-11]。在本研究中,社会资本被理解为由个人形成的社会信任。

1.2 灾害与社会资本

此前的众多研究探讨了社会资本对气候灾害的影响[12-13]。内聚社会资本会促使个人提前预防灾害,并获得相应的援助。外联社会资本会在灾害发生的情况下提供利于长期恢复的资源途径和信息[14]。目前已有的有关灾害对社会资本影响的研究证实,灾后会引起社会资本的变化。理论研究中,学者从集体行动的逻辑解释社会资本的变化。在灾害中,受影响的个人可能会将个人利益置于集体利益之前,从而导致个人在其网络中的社会融合水平下降,社会资本减少[10]。大量的实证研究指出灾害对社会资本的影响存在差异。同一社区中,受灾害影响的个体比灾害发生前同一社区的个体更倾向于信任和值得信赖[15]。大规模的灾害会减少相互分享的居民数量,降低村庄的整体社会资本[16]。但是日本地震的灾后研究发现,地震后居民的社会资本变高[17-18]。这可能是因为人们认识到朋友、家人和社区网络的重要性[19]。欧洲的12个灾害事件表明,社会信任的变化在灾难期间或之后可能发生,但这并不是不可避免的结果[10]。研究中国的灾害事件表明,经历过自然灾害的中国人对群体的信任度较高,但政治信任度较低[11]。不同的灾害类型也会对社会资本产生影响,如雷暴对社区内的社会信任有积极影响,而洪水则对社会信任有负面影响[20]。

1.3 提出假设

总体而言,目前关于灾害对社会资本的研究主要从社会信任视角展开。具体而言,灾害会引起社会信任的变化,而灾害的类型、严重程度会影响社会信任的变化程度。对于社会信任的变化这一现象,现有研究主要的解释框架是个人的利己行动和集体主义之间的理性选择。这些发现和结论一方面为研究提供最基础的框架,另一方面还需要进一步完善。首先,这些研究基本上是以西方社会的经验为基础,没有考虑中国社会的差序格局特征;个人的社会网络在社会资本中扮演关键作用。其次,此前研究较少关注气候灾害,与其他灾害相比其对社会资本的影响情况是否不同,有待进一步研究确定。基于此,本研究利用国内数据库,探讨气候灾害对社会资本的影响。研究提出如下假设:

假设1:有无经历气候灾害会引起个人社会信任的变化。

假设2:气候灾害的影响程度会引起个人社会信任的变化。

假设3:气候灾害的严重程度会引起个人社会信任的变化。

2 研究方法

2.1 数据获取

本研究使用的数据来自中国综合社会调查(Chinese general social survey,CGSS)。该项目始于2003年,是我国最早的全国性、综合性、连续性的学术调查项目。2021年的调查增加了国际社会调查项目(international social survey programme,ISSP)环境模块,主要包含气候变化、环境污染危害、环境保护行为等内容。在剔除因变量和自变量缺失的样本后,最终纳入分析的样本数量为2463。

2.2 变量设置

本研究的目的是检验气候灾害对社会资本的影响。研究因变量为社会信任。关于社会信任水平,CGSS2021调查设计了2个相关问题:“总的来说,您觉得人们总是可信的,还是在和人们打交道时再小心也不为过?”(具体的量度是:①人们总是可以信任的;②人们通常是可以信任的;③通常,在和人们打交道时再小心也不为过;④在和人们打交道时总是再小心也不为过)和“总的来说,您认为大多数人是可以信任的还是您在与人交往的时候不得不小心谨慎?”(具体的量度是:①人们几乎总是可以信任的;②人们经常是可以信任的;③您经常不得不小心谨慎地应付人;④您几乎总是小心谨慎地应付人)。这2个问题具有较强一致性,Cronbach’s alpha为0.72。本研究将上述2个问题得分简单加总后,再反向计分作为一般信任水平得分。得分越高,社会信任水平越高。

本研究的核心自变量为气候灾害。相关实证研究将气候灾害测量分为受灾经济损失、受灾人口损失、个人是否受到灾害影响等。考虑到气候灾害对社区的影响同样会影响到个人,因此将气候灾害的测量层次定为社区层次。具体采用:“过去的12个月,您生活的社区受到极端天气(例如强风暴、干旱、洪水、热浪、寒流等)影响的程度如何?”(具体的量度是:①根本没有影响;②有一点影响;③有一些影响;④有很大影响;⑤有非常大影响)。得分越高,气候灾害影响程度越高。

灾害严重程度同样会影响社会资本。因此,研究将有无经历气候灾害,气候严重程度纳入控制变量中。CGSS2021调查设计了相关问题:“您觉得天气极端反常在您居住地区的严重程度是怎样的?”(具体的量度是:⑤很严重;④比较不严重; ③一般;②不太严重;①不严重)。研究者将回答“没有该问题”的样本设置为无经历气候灾害,将回答其余答案的样本设置为经历气候灾害,气候灾害严重程度变量不包含没有经历气候灾害的个体。

灾害并不是影响社会信任的唯一可能解释,个人因素、社区因素、社会因素都会影响居民自身的社会信任水平。较高的社会地位与较高的社会信任值相关。年龄、教育程度、主观满意度与居民的社会信任水平正相关[21]。城乡、性别等人口特征不会影响社会信任[22]。社会网络同样会对社会信任产生影响[23]。关于个人社会网络的广度和深度,CGSS2021调查设计了3个相关问题:“空闲时与不住在一起的亲戚聚会的频率”(具体的量度是:①每天;②一周数次;③一月数次;④一年数次或更少;⑤从不),“空闲时与朋友聚会的频率”,“亲友一般性社交的频繁程度”,量度同第一个问题一样。采用因子分析方法,将亲戚聚会、朋友聚会、社交时间合成一个自变量社会资本。借鉴边燕杰的做法[24],将其转换成取值为1至100的连续变量。因子分析的KMO值为0.616,特征根值1.729,累计贡献率为100%。因此,本研究控制变量包括年龄、教育程度、主观满意度、社会经济地位、家庭经济地位、社会网络。变量描述性统计结果,见表1。

表1 变量描述性统计

2.3 分析策略

基于CGSS2021数据,本研究使用多元回归模型检验研究假设。虽然模型纳入了个人特征等控制变量,出于篇幅考虑,没有显著性影响的控制变量不予论述。本研究对于模型分析结果的解释,聚焦于气候灾害对社会资本的影响。

3 研究发现

3.1 描述性统计

表1数据显示,社会信任均值为5.35,说明个体较为信任他人,社会信任水平处于中间偏上。没有受到气候灾害影响的样本数为399个,占比为16.20%;受到气候灾害影响的样本数为2064个,占比为83.8%。气候灾害在过去的一年较为普遍,大部分人都经历过气候灾害。气候灾害的严重程度均值为2.66,表明气候灾害处于不太严重和一般之间。受到气候灾害影响样本的影响程度均值为2.03,表明个体有一点受到气候灾害的影响。气候灾害的严重程度与影响程度存在一定差异,这意味着个人特征、社区韧性等因素降低了气候灾害的影响程度。

3.2 假设性检验

以模型1-5检验气候灾害对社会信任的影响,分别从个体有无经历气候灾害、气候灾害严重程度和气候灾害影响程度3个方面检验。模型1检验有无经历气候灾害对社会信任的影响;模型2检验气候灾害影响程度;模型3(加入控制变量)检验气候灾害的影响程度对社会信任的影响;模型4检验气候灾害严重程度对社会信任的影响;模型5同时纳入气候灾害影响和气候灾害严重程度变量,见表2。

表2 回归模型

由表2可知:①气候灾害的经历对社会信任的影响不显著。②气候灾害影响程度对社会信任的影响显著,呈负相关。模型系数表明,气候灾害影响程度每提升一个单位,社会信任水平降低0.069。③纳入控制变量后,气候灾害影响程度仍然对社会信任有显著影响,呈负相关。模型系数表明,气候灾害影响程度每提升一个单位,社会信任水平降低0.0568。调整后的R2从0.0025提升到0.0337。因此,模型3比模型2有较高的解释力。④气候灾害严重程度对社会信任影响显著,呈负相关。模型系数表明,气候灾害严重程度每提升一个单位,社会信任水平降低0.0823。调整后的R2为0.0369,与模型3的解释能力基本相同。⑤气候灾害影响程度对社会信任的影响不显著,气候灾害严重程度对社会信任的影响显著,呈现负相关。气候灾害越严重,社会信任越低。模型系数表明,气候灾害严重程度每提升一个单位,社会信任水平降低0.0735。调整后的R2为0.0368,与模型3的解释能力基本相同。控制变量表明,社交网络、主观满意度、家庭社会经济地位对社会信任有显著影响,与先前的研究相符。

4 讨论

根据上述研究结果,有无经历气候灾害对社会资本没有影响;而气候灾害的影响程度、严重程度会引起社会资本的变化,并且呈负相关关系;此外,气候灾害的严重程度比其影响程度更有可能是引起社会资本变化的重要因素。究其原因,可能是气候灾害的严重程度直观可见,如持续不断的高温天气、干旱天气、洪水,个体在面对直观的严重现象,会优先考虑利己行动,在确保自身受到影响最小才会考虑集体行动;其次,气候灾害持续性特征会促使个体在长时间抵御灾害时,不断消耗自身的资源,个体会因此放弃互惠互助,优先考虑自身的生产生活情况;再次,中国社会是典型的“差序格局”,个体在面对气候灾害时,优先考虑亲戚、朋友等关系紧密的群体,模型的控制变量也表明社会网络对社会信任有显著负面影响;最后,新闻媒体对气候灾害严重性的广泛报道,会让个体不论有无经历气候灾害,都会产生对气候灾害的更直观的印象,新闻媒体报道中的负面消息会进一步降低个体的社会信任水平,从而降低其社会资本。

5 结论

(1)社会资本不受是否经历气候灾害的影响,反而与气候灾害的影响程度、严重程度呈负相关关系,其中,严重程度在影响社会资本变化中起到重要作用。

(2)本研究提供了气候灾害与社会信任之间关系的普遍证据,为国内气候灾害研究提供了社会学方向的思路。在灾后援助方面,居民的基本需求应被首先满足,提升居民的经济收入和主观幸福感有助于提高社会信任。

(3)仅靠本研究提出的社会信任作为社会资本的代表,存在较大局限性,未来需进一步关注社会资本的内聚性和外联性,以促进产生与社会资本相关的补充发现;此外,扩大研究数据的获取范围,开展灾害前后的纵向比较研究尤为关键。