【治理与反思】社会脆弱性与程序公平：美国各县灾害援助分布研究

导言

政府在重大灾害发生后会向社区和个人提供大量的援助，而大部分的公共援助基金用于基础设施维修和减轻损失。2017年的飓风和大火灾使美国的政府援助金额高达800亿美元。飓风“玛丽亚”后，波多黎各基础设施系统瘫痪、政府援助之争带来的困境，体现了公共援助和行政公平对个人福祉的重要性。但是有关公益灾害援助的研究少之又少。为此，最近，两位美国学者Simone J. Domingue and Christopher T. Emrich合作，以程序公平理论为基础，分析了2012-2015年美国在重大灾害发生后，县级社会经济特征与联邦应急管理局县级PA基金分配的相互关系。本研究皆在通过利用事前脆弱性社会决定因素，来防止公共援助分配过程中的恢复差异。论文发表权威期刊ARPA上面。

（文献来源：Domingue, S. & Emrich, T. (2019). Social Vulnerability and Procedural Equity: Exploring the Distribution of Disaster Aid Across Counties in the United States. American Review Of Public Administration, 49(8):879–893. DOI:10.1177/02750740198561227）.

研究背景

自1988年通过《斯塔福德法》，美国的联邦灾害援助一直是全国各地遭受飓风、大火灾、龙卷风等灾害破坏的个人和社区恢复援助的主要来源。地方与州政府也严重依赖FEMA的联邦资金。由此可知，联邦灾害援助很重要，但有关如何分配联邦灾害援助的相关研究几乎很少，特别是在涉及到与社会、政治相一致的灾害暴露、易受伤害和灾后恢复的不平等模式方面，以及人和地方的经济特点。从综合社会脆弱性角度评估行政灾害援助的分配过程的研究也很少。因此，需要通过公共行政和环境正义学者所称的“社会公平透镜”对灾害援助分配进行实证评估。与此同时，有关公益灾害援助的研究少之又少，甚至没有学者分析公共援助基金在多个地区、灾害、时间范围内的分配情况，或与潜在的社会特征相联系来确定资金分配的程序公平性。目前，有关多个地区灾害援助分配和美国国内灾害的相关研究较少，将脆弱性社会指标与公共援助捐赠联系起来的相关研究更少。因此，本文通过分析重大灾害申报后县级联邦应急管理局（FEMA）的公共援助分配情况（同时控制了持续损失、人口、户数和FEMA区域），探讨了FEMA的公共援助项目是否具有程序不公平现象，或对社会弱势群体较多的县产生不同的结果。

研究问题：程序公平与政府项目

环境正义学者罗伯特·布拉德(Robert Bullard) 将程序公平定义为公平对待政策和项目的程度(Bullard, 2005)。程序不公平及其所产生的资源和能力的分配不平衡，对种族和少数民族群体以及低收入和工人阶级群体产生了巨大的影响。学者认为，程序不公平在官僚组织普遍存在，因此治理系统的特点是制度化过程，使社会成员享有特权。地方和国家政府项目中的程序不公平可能会产生或重现社区环境负担的差异分布。正如环境正义行政命令，试图使社区负担较多的个人获益的项目并没有以符合联邦政策的方式实施。传统的环境正义研究侧重于与环境毒素和污染有关的地域不公平，现在的研究重点是灾害中的公平。

社区和县的灾害援助。研究灾害和灾难的学者往往更关注于社会特征和个体援助形式的分配，这些特征包括语言、社交、财政资源以及对地方治理的熟悉度和信任度。学者发现，有一些群体会被排除在援助计划外，例如1989年的洛玛普雷塔地震（许多低收入拉丁裔美国人和拉丁裔移民因为多户家庭居住没资格获得FEMA援助）。除此之外，灾后的个人援助往往分配给财产所有者和城市、承租人或占用公共住房的人中被忽略的人。虽然有关程序不公平的相关研究较多，但是目前还没有专门用于公共基础设施的救灾援助的大规模积累的相关研究。公共和市政部门的机构参与者有责任去申请援助，社区成员和机构参与者间的关系，以及不同治理级别的参与者间关系，都是确保基础设施援助的重要组成部分。成功的治理系统需要能力、协调和沟通，这些能力对评估和记录灾害损失，申请援助有着重要的作用。资源少、援助获取能力有限的地区可能更需要联邦基金，一项有关洪水恢复的研究发现，地方政府能力、富裕程度和多种援助来源间呈正相关。有关灾害的相关研究表明，一些社区和县的特征与灾害援助中受益降低可能性有关。由于脆弱性群体很可能生活在受到高度伤害的自然风险承受地区，差异分配可能是进一步加剧这些群体和地方脆弱性的机制。

为了解决这些关于灾害援助分配的研究不足，本文提出了以下研究问题：

　　研究问题1：在灾害程度相似的县中社会脆弱性指标是否与较低的公共援助（PA）支出有关?

　　研究问题2：最具影响力的社会脆弱性指标是什么?

研究数据与方法

研究区域。本文的研究对象为2012-2015年间获得FEMA PA基金的1621个美国县城。PA基金一般只发放给总统宣布的灾区，这一进程开始于每个县超过特定的人均损失阈值(FEMA, 2017)。这些县占美国所有县的52%，分布在美国各地，除西南部外，几乎每个地区都有大量受影响的县。大平原和中西部的县、密西西比河盆地、海湾、北大西洋海岸和阿巴拉契亚的PA基金援助灾害发生率最高的区域。

FEMA公共援助数据。FEMA的公共援助项目为基础设施（道路、桥梁、学校、公园、公共设施）的应急和长期维修提供联邦援助，这些基础设施是用纳税人的钱维护的。PA基金是最大的灾害援助之一，PA因不依赖于手段，使得任何州、县和地方自治市在确定必要的成本分担后都可以获得PA基金（Platt, 1999）。PA资助以下类型的项目：清除残损物、修复受损基础设施、替换受损基础设施、减轻损失以及应急保护措施。联邦灾害支出数额的数据来自FEMA在OpenFEMA发布的公开数据 (https://www.fema.gov/data-feeds)。本文集中分析了2012-2015年联邦政府拨给各县的PA支出数额。分析单位为县，每个县每年的总资金通过对PA项目进行统计和汇总来计算。使用的资金是直接拨给各个县的，不包括拨给州政府的资金和没有义务的资金。

研究设计

社会脆弱性变量。将美国人口普查局的美国社区调查（ACS）的县社会人口数据输入到PA支出模型中。灾害与脆弱性研究所(HVRI, 2016a)的一套社会脆弱性指标作为模型输入的基础。这些指标代表了一组从历史灾害案例研究文献中提取的社会经济、人口和建筑环境变量(Cutter et al.,2003)。这些变量一起反映了社会对环境危害和灾害的脆弱性。

控制变量。灾害事件的严重程度由灾害与脆弱研究所SHELDUS数据库中的财产损失变量来控制。SHELDUS包含美国从1960年至今的18个不同事件类型的财产和作物损失的增值信息，也是目前唯一可用的灾难数据集。

分析策略。本文采用多元线性回归方法（MLR）来确定政府支出、社会脆弱性变量和控制变量之间的关系。根据标准偏差分类，本研究因变量被编码为高、中、低资助，以减少与资助水平的任意数值差异相关的潜在偏差。参考结果被设置为低资助类别（所有的模型结果都说明了与低水平PA资助的比较）。利用类似的程序对社会脆弱性投入进行重新编码，可以在社会脆弱性指标的低、中、高水平方面，直接比较PA含量高和中等的县与PA含量低的县。对于社会脆弱性指标，参考变量被设置为高脆弱性类别，使得较低社会脆弱人口水平的县与较高社会脆弱人口水平的县更容易确定资金水平。

研究结果

本研究的主要目标是通过5个MLR模型解释所有年份（2012-2015年）以及任何给定年份的社会人口影响。在对FEMA地区、灾害数量、人口总数和住房总量进行控制的同时，确定影响2012年PA人均资金收入的社会经济指标，得到了一个很好的解释模型。15个变量对中、高县级资金收入有显著影响。县的人均灾害损失是获得更多资金的最重要指标之一。2012年，灾害损失较低的县比灾害损失较高的县获得中、高资助的可能性较小。

高资助的驱动因素与预测的中等水平略有重叠。在这两种模式中，人均损失的影响都很大。与高损失县相比，低损失县和中损失县获得高PA资金的可能性低。此外,人口较多时，县获得高资助的可能性较低。一些社会经济变量对人均收入有正向影响。

模型拟合度较低的2013MLR显著水平各不相同，两个社会人口学特征对预测整个研究区中、高资助水平的影响很大，另外两个变量预测了中等资助水平。与2012年的模型一样，人均资本损失较低的县获得中、高资助的可能性比人均资本损失较高的县低（52.53% 和75.15%）。

2014年模型显示，说明社会经济因素对资金收入的解释力较强(或缺乏)。2014年模型中保留的变量明显增多（21个），对资金接收有负面影响的有13个，对资金接收有正面影响的有8个。同其他年份一样，低人均损失和中人均损失对资金收入都有很大的负面影响。

2015年模型中变量的显著性水平各不相同。10个社会人口特征在预测整个研究领域的中、高资助方面具有高度影响力。与其他模型相比，人均损失并不能预测中等资助。

2012-2015年的模型解释中有9个重要预测变量。与大多数年度模型相比，人均损失较低或中等的县获得中等资助的可能性分别比人均损失较高的县低56.34%和46.83%，获得高水平资助的可能性分别低60.37%和72.56%。

研究讨论与政策建议

本研究的目的是确定不平等是如何与一系列潜在的社会经济和人口特征相关联的。研究结果支持了本文提出的第一个假设；这些模型确定了一系列与援助分配显著相关的人口、环境和社会经济条件，表明除了总损失之外的其他因素也会影响资金，并导致各县不同程度的恢复。研究结果对第二种假设的支持度较低；从社会经济因素和人口因素两方面分析，这些年来对各县之间援助分配的一致性较少。

总之，在受灾程度相同的县，社会因素会影响援助的分配，这凸显了行政程序和建议1：大量的社会脆弱性因素该更强劲纳入决策过程（资金分配、防止差距），公共行政学者应关注广泛的变量，而不是那些传统上与郡处理程序公平的应急管理职能相关的变量(如社会经济指标)。将关注点放在社会脆弱性的所有指标上，对确保公平地恢复灾害也是很有价值的。根据有效治理的需要，以及灾害应对和恢复行动之间的协调行动的研究结果，

建议2：FEMA考虑利用一系列社会经济特征对社区进行强有力的描述，而不是仅仅依赖一个变量(损失)。

建议3：公共行政人员向社会脆弱性高的城市发起有针对性的技术援助计划。项目也可以集中在为弱势群体服务的特定类型的机构(如非营利组织、医院或养老院)。此外，建立地方、区域和国家项目，在灾害来袭之前降低社会脆弱性水平，也可以减轻潜在的不平等。虽然一些不公平现象(如缺乏医疗保险或贫困)正在国家范围内得到解决，但这些问题和其他问题(如缺乏汽车、失业、租赁人口)也应作为各级政府、非营利组织和私营部门的优先事项。此外，加强对减少脆弱性和能力建设项目的承诺，可增强利益攸关方参与灾前恢复规划的能力，进一步减少灾后出现差异的可能性。

总体结论和建议：随着对脆弱性的社会指标的日益重视，政府可以更好地确定需要技术援助的区域、减少脆弱性的方案和灾前恢复规划方案，以减少不平等。运用环境正义和社会脆弱性框架本文将成为灾害和公共行政研究中的起点。

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附参考文献附参考文献附参考文献

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