赵延东 | 社会资本与灾后恢复：一项自然灾害的社会学研究
赵延东，中国社会科学院研究生院社会学博士，中国人民大学社会与人口学院教授。研究方向：社会资本与社会网络、科学社会学。[图源：中国人民大学社会与人口学院]
往期推文可参见：
自然灾害的研究者们开始注意到“社会资本”这一社会结构性资源在灾害治理中扮演着重要的角色。本研究根据大型经验社会调查结果，全面分析了微观和宏观两个层面的社会资本在受灾社区居民灾后恢复过程中的作用。研究发现：受灾居民在灾后恢复期间可利用嵌入于自己社会网络中的资源获得正式和非正式支持，从而更快更好地恢复正常生活。但同样的社会网络会对人们不同类型的活动产生不同的结果。社会弱势群体更加依赖于自己的强关系网络，这可能对其经济恢复带来不利影响。就宏观社会资本的作用而言，居民的信任对灾后恢复起着相当积极的作用，而居民的社会参与的作用则较为复杂。有鉴于此，在制定灾害治理政策时，应考虑对弱势群体的政策倾斜，同时应充分利用当地已有的社会网络和社会组织，动员当地居民积极参与到灾后重建的工作中来。
近年来，在我国国民经济快速增长的同时，自然灾害的数量和因灾害导致的损失也有逐年增加的趋势（路琮等，2002），特别是生态系统比较脆弱的西部地区，同时也是自然灾害频发的高危地带。科技部中国科技促进发展研究中心 2004 年在中国西部地区进行的一项大规模社会调查结果表明：在调查涉及的 2700 多个社区（行政村或居委会）中，有近一半（48.7%）在过去一年中遭受过严重的自然灾害（“严重”是指造成重大经济损失或人畜伤亡），这都对当地人民的生产、生活和西部地区的可持续发展构成了重大挑战。对自然灾害以及灾民灾后恢复情况的研究，具有重要的理论和政策意义。
一、研究背景
（一）灾害的社会属性与灾害社会学
人们对自然灾害的认识有一个逐步深化的过程。一部分灾害研究者比较侧重灾害的自然物理属性，把自然灾害等同于一种“自然的或技术的危险”或“极端环境事件”，在研究中特别关注灾难带来的物质后果和经济损失（Burton et al.，1978；Mileti，1999）；但越来越多的研究者开始意识到，灾害不仅会对人类的生命财产安全及环境带来物质上的损害，更会造成严重的社会后果，妨碍着社会功能的正常运行。他们开始把自然灾害对社会正常实施功能带来的影响列为重要的研究议题，引入各种社会科学研究视角分析灾害的社会后果。社会学家对自然灾害尤感兴趣，这种兴趣不仅仅在于回答“灾害的社会后果为何”以及“如何减轻这些后果”之类的实际问题，由于在灾害中常规社会环境受到不同程度的破坏，这正好为社会学家们提供了一个理解、研究社会结构和社会互动变化过程的“自然实验室”，为他们深入理解社会运行、发展社会理论提供了良机。灾害的社会学研究也因此成为当前灾害研究中一个成果颇丰的领域（Quarantelli & Dynes，1977；Kreps，1984；Stalling，2002）。
如何使受灾社区和居民迅速从灾害的打击中恢复过来，重建正常的社会秩序和社会生活，一直是灾害社会学最为关注的研究主题之一。研究者对灾后恢复问题进行了大量经验研究。一部分研究者发现人们灾后接受的援助水平与受灾程度紧密相关，且在接受援助的问题上没有表现出明显的社会群体差异，他们据此认为，灾后的资源分配可能遵循着一种比较公正的“相对需求分配法则（rule of relative need）”（Hobfoll & Lerman，1989；Kaniasty & Norris，1995）。但更多的研究者却发现灾后恢复过程中仍存在着社会不平等：个人和社区在灾后得到的援助多少直接受其社会背景的影响；少数族群、老年人、社会经济地位较低者等弱势群体受灾害影响更为明显，灾后恢复情况也更差；在受灾较严重的地区，原有的社会不平等可能使部分底层群体面临绝境（Bates et al.，1982，1963；Drabek & Key，1984；Torry，1986）。在这些研究者看来，灾后的资源分配遵循的并不是“按需分配”法则，而是“相对优势分配法则”（rule of relative advantage），那些在社会中拥有相对优势的群体和个人更可能得到灾后支持，利于恢复正常生活。
以上有关灾后恢复研究共同关注的一个核心问题就是：为什么在同样的外部条件下，有些受灾社区和居民能迅速恢复元气，而有些却一蹶不振，难以自拔？哪些因素影响和决定着社区和居民的灾后恢复？近年来，社会学家们开始将注意力从影响灾后恢复的个人特征转移到人们的社会关系网络和社群的特征之上，在研究中引入了“社会资本（social capital）”概念，进行了一系列理论与经验研究，为灾害社会学研究开辟了新的视角。
（二）社会资本与灾后恢复
自法国社会学家布迪厄最早将“社会资本”概念引入社会学研究以来（Bourdieu，1986），这一概念的学术影响力迅速突破了传统的学科界限，得到了经济学、政治学和管理学等诸多学科研究者的青睐。按目前学界较一致的看法，社会资本概念可以分为两个基本层次：一是微观层次（又称个体外在层次）的社会资本，它是一种嵌入于个人行动者社会网络（social networks）中的资源，产生于行动者外在的社会关系，其功能在于帮助行动者获得更多的外部资源；另一种是宏观层次（又称集体内在层次）的社会资本，它是群体中表现为规范、信任和网络联系的特征，这些特征形成于行动者（群体）内部的关系，其功能在于提升群体的集体行动水平。大量经验研究表明，微观社会资本有助于个人得到就业信息、社会资源、知识及社会支持，因而有助于人们获得更高的社会经济地位；而宏观社会资本则对提高社会的经济绩效、推动和维护民主化进程、消除贫困、保证社会的可持续发展等起着不可或缺的作用（Portes，1998；张文宏，2003；赵延东、罗家德，2005）。
在对灾害的早期研究中，已有学者指出社会网络与社会联合体是对灾害做出反应的最基本社会单位之一（Drabek et al.，1981；Leiketal.，1981）。在其后的研究中，研究者们越来越注意到社会资本在灾害中的重要价值。从微观社会资本的作用看，灾难的发生总会导致社会正式制度系统出现一定程度的混乱，在这种“制度空缺”的情况下，作为一种非正式制度的社会网络与社会关系正可以起到填补制度真空的作用。许多研究都发现受灾者在灾后会动用自己的亲属、朋友、邻居等社会网络关系来获得支持，这些支持对受灾者的灾后恢复起到了非常关键的作用（Drabek & Key，1984；Soloman，1986）。
美国学者赫伯特等人较为系统地研究了受灾者的社会网络微观社会资本与灾后社会支持之间的关系。她们首先发现，对受灾者而言，不同结构的社会网络所能传递的社会资源是不一样的。强关系多、密度高、同质性高的网络更易于传递非正式支持（来自社会网络成员的金钱、物质及非物质帮助），而特征相反的网络则更易于传递正式支持（来自政府或其他正式社会组织的援助）。其次，她们还研究了网络结构对人们灾后求助行动的影响，发现如果某一受灾者在灾前嵌入于规模较大、密度较高、男性成员较多、年青人和亲属所占比例较高的网络中，则他/她在灾后恢复期间更可能向自己的核心网络成员求助；反之，位于规模较小、密度较低、结构较松散的网络中的受灾者则更可能向核心网络之外的其他网络成员求助，或更多地依赖正式援助。最后，她们还发现网络结构还可能影响人们灾后向他人提供援助的行为（Beggs et al.，1996；Haines et al.，1996；Hurlbert et al.，2000）。赫伯特等人的研究表明不同网络结构可以提供不同的社会资源，并影响灾民的求助和提供帮助的行动。
相对于微观社会资本而言，宏观社会资本与灾害的研究起步较晚。尽管弗里兹和巴顿等早就提出了“疗愈型社区（therapeutic community）”的概念来描述那些在灾后出现大量合作行为和利他主义行为、并自发地组织起来应对灾害的社区（Fritz，1961；Barton，1970），但只是在宏观社会资本的理论框架出现后，人们才开始重点分析受灾社区中的信任、社会规范以及由公民自愿参与形成的社会联合体（association）在灾害中的作用。中村等人对日本神户地震灾区和印度古遮拉地震灾区的研究表明：灾区内各种公民组织和非政府组织在灾害期间可以有效地弥补政府减灾工作中无力顾及的各种问题，在受灾公众与政府之间起到沟通和桥梁的作用（Nakagawa & Shaw，2004）。宏观社会资本存量更丰富的社区更可能成为“疗愈型社区”，恢复速度更快。学者们还集中分析了灾害中信任、社会规范和社会组织的作用问题，认为更高水平的信任有助于加快灾后恢复速度、提高灾民的满意度；受灾社区和群体在灾后很可能出现“利他性”社会规范，有助于灾后恢复（Dynes，2005；Nakagawa & Shaw，2004）。
总的看来，目前有关宏观社会资本与灾害的研究以理论探讨居多，建基于定量分析的经验研究相对较少。
二、研究问题
有关社会资本与自然灾害关系的研究还有许多值得进一步探讨的问题，从以上综述我们可以认为，社会资本在居民的灾后恢复中扮演着重要的角色，但这种角色具体是怎样的？其作用机制如何？仍需要更多的理论和经验研究来做更深入分析。另外，以往研究大多是分别讨论微观和宏观社会资本在灾害中的作用，很少同时讨论不同层次社会资本的作用，如将两者置于一个统一的分析框架中来综合考察社会资本对居民灾后恢复的影响，不仅可以使我们更好地理解灾害中社会资本的作用，也会对社会资本理论自身的完善做出贡献。
这一研究在中国的应用有重要的理论与现实意义。中国素有重视人伦关系的文化传统，个人的人际关系网络在社会生活中一直扮演着相当重要的角色，在灾害中亦不例外。中国当前正处于社会转型时期，计划体制下建立的社会保障与救济体系在灾后援助问题上日益显得力不从心，而新的救济体系尚有待建立（孙绍聘，2005）。在这样一种制度转型的“真空期”，灾民们是否会更多地依赖社会资本和社会网络这样的非正式制度资源来应对灾害的影响？另外，微观社会资本对于不同的社会群体的作用是否一样，特别是对那些处于弱势的社会底层群体的作用如何？从宏观社会资本的视角看，传统中国社会的灾害救济一直不是纯粹的政府行为，存在于民间的各种类型的宗族、宗教及慈善组织都曾经在灾害中起到过减轻灾害影响，组织灾民自救重建的重要作用。但在近代，伴随现代化国家政权建设（state-making）的进程，这些自发的民间组织的功能日益衰减，直至销声匿迹（直到改革开放后才有了重新发展的机会），而灾害救济也日益依赖于政府的计划安排（蔡勤禹，2005；杜赞奇，1996）。近年来，一些研究者开始注意到正式救灾制度的局限，强调应在灾害治理过程中充分调动个人与社会组织（也就是这里所说的宏观社会资本）的力量（孙绍聘，2005；戴廉、陈泽伟，2003；郭强，2004），但宏观社会资本在灾后恢复中的作用究竟如何？怎样发挥信任、规范、公民社会参与等宏观社会资本的作用？能回答这些问题的理论和经验研究尚不多见。本文即根据在中国西部城乡地区进行的大规模社会经验调查的数据，用统一的研究框架，同时分析微观和宏观社会资本在居民灾后恢复中的角色与作用，并尝试回答以上提出的问题。
三、数据与方法
（一）数据
本研究使用的数据来自“中国西部省份社会与经济发展监测研究”，这是由科技部中国科技促进发展研究中心于2004年6月—2005年2月在甘肃、青海、宁夏、陕西、内蒙古、新疆、云南、贵州、四川、广西、重庆等11个西部省（市、自治区）组织实施的一项大规模入户问卷调查。研究的抽样方案能够推论的目标人口为所有目前居住在中国西部省份（西藏除外）的家户，包括所有流动人口。在每一个省（市、自治区）采用了“概率与规模成比例抽样”（PPS）的方法，每个省计划抽取252个村（居）委会、4000户居民，共抽取44000户居民。最后实际抽取样本44738户，符合受访条件的样本43858户，完成全部问卷的样本41222户，应答率为94。调查中不仅收集了家户层面的数据，而且还使用社区问卷收集了居民所在社区的信息。
由于本文的研究主题是受灾居民的灾后恢复问题，因此我们将研究样本限制为在过去一年中所在社区遭受过严重自然灾难的居民户，共19008个家户样本。
（二）研究变量
1. 因变量
本研究关注的因变量是受灾居民户的灾后恢复情况，而以往研究证明，影响灾后恢复的一个重要因素是灾民获得援助的多少，因此我们首先考察了受灾居民户在过去一年中是否接受过来自于政府或其他社会组织的任何救济或帮助，由于本次研究的对象都是过去一年中受过灾的居民户，因此这一变量可以近似地反映受灾居民在灾后接受“正式支持”的情况。另外我们还考察了受灾家户过去一年中是否收到过亲友的金钱或实物帮助，以此代表灾区居民接受的“非正式支持”的情况。这两个变量都是二分变量。
居民的灾后恢复主要还是经济恢复问题。在本研究中我们以两个变量来反映受灾者的经济恢复情况。一个变量是受访者对当前家庭经济地位的主观评价，这一代表受灾者对家庭经济现状感知的变量可从一个侧面反映其经济恢复现状。由于灾后恢复是一个动态过程，我们还了解了受访者自认为与一年前相比家庭经济状况的变化情况。因为本次研究中的研究对象都是在过去一年中遭受过自然灾害的居民家庭，因此这一变量可能会更为有效地反映居民灾后的经济恢复情况。这两个变量均为定序变量。
2. 自变量
本研究的核心自变量是灾民的社会资本，对社会资本的测量同样有微观和宏观两个层次的不同测量方法。在测量个人拥有的微观社会资本情况时，我们先使用“位置生成法”（position generator）测量了受访者的“重要节日交往网络”，这是在边燕杰等提出的“春节拜年网”（边燕杰、李煜，2001）的基础上发展而来的方法，可以更好地反映不同地区和民族居民的核心社会网络情况。然后分别计算了受访者的网络规模（网络成员的多少）、网络构成（亲属和朋友等强关系在网络中所占比重）、网络成员户口异质性（网络成员与本人户口类型的一致程度）和网络中嵌入的资源分数（这是通过因子分析法合成了网络中涉及的职业数量及其职业声望分数后得到的一个因子分值，反映了网络中嵌入的社会资源的多少）。这几个指标分别从网络规模、网络结构和网络资源等维度综合反映了受访者拥有的微观社会资本情况。本研究的对象是家户而非个人，但我们认为个人的“重要节日网”可以比较近似地反映居民家庭核心网络的基本情况。因此我们在此将它们作为家庭层次的变量引入。
测量宏观社会资本时，我们根据以往的研究（赵延东、罗家德，2005）决定，将重点放在对信任和社会参与这两个方面的测量上。在以往调查中对信任的测量往往只以一个或几个问题进行测量（Knack & Keefer，1997；Paxton，1999），这样的测量可能不足以反映信任的复杂维度，因此在调查中我们使用量表询问了受访者对一组社会角色的信任程度，并通过主成分因子分析法提取了三个公因子（累积解释贡献率为65.32%），分别可称为“制度性信任”因子（在对“村/市领导、政府、警察、医生、新闻、法官/法院”的信任问题上负载较高）、“陌生人信任”因子（在对“外地人、市场上的商人”的信任问题上负载较高）和“熟人信任”因子（在对“家人、住在周围的人”的信任问题上负载较高）。同样，通过对若干社会参与行动的主成分因子分析，得出了两个公因子（累积解释贡献率为51.55%）。我们将在“是否参加社会组织、是否关心国家大事、是否为他人捐钱物”三项上负载较高的公因子命名为“一般社会参与”，将另一个在“（过去一年中）是否参加上访请愿、是否向政府或媒体提过意见”两项上负载较高的因子命名为“政治参与”。我们计算了这五个因子分数，作为反映西部居民宏观社会资本的变量。为方便理解，我们将所有因子分数均通过数学转换后变换成最低分值为1，最高分值为100的百分值变量。
宏观社会资本的特性在于它是一种集体水平而非个体水平的资本，对它的测量应该在集体层面上进行。因此我们在分析中没有直接使用个人的信任和参与分数，而是计算了个人所在社区（行政村或居委会）的平均分数，以这些平均分作为宏观社会资本的指标。
3. 控制变量
为了解社会资本的真实作用，我们还加入了一些反映家庭和社区特征的控制变量。家庭特征变量有：家庭人均年收入、家庭中教育程度最高者的受教育年数、家户位于城市还是农村、家庭抚养系数、家庭中是否有残疾人。社区特征变量有：家户所在社区的地理位置、社区总户数、社区距离省会城市的远近。
在表1中，我们列出了本次研究使用变量的均值和标准差。由表1可见，灾后得到过正式援助的人的比例较低，约为10%左右，得到过非正式援助的人比例要高一些，约为16%。多数受灾者对当前经济状况和灾后经济恢复的情况感到满意。灾区居民的网络规模约为14人左右，网络中亲友的强关系占了绝大多数（85%），户口异质性总体偏低。从信任水平看，对熟人的信任水平最高，制度信任次之，对陌生人的信任最低。社会参与的水平低，政治参与水平尤其低。另外，经过检验后发现自变量之间并未出现高度自相关的现象，因此可以排除回归分析中出现“多重共线性”（multicollinearity）问题的可能性。
（三）研究方法
本研究使用了多元回归统计方法以综合衡量社会资本对居民灾后恢复情况的影响，由于研究的因变量均非定距变量，不能使用普通线性回归模型。对于“是否获得制度性正式支持”和“是否获得非正式支持”这两个二分型的因变量，我们采用了多元Logistic回归分析方法，将因变量转换为一个事件发生或不发生的概率发生比后，考察自变量对这种发生比的影响。
对于“对灾后家庭经济地位的自评”和“对一年来经济状况变化的自评”这两个定序型的因变量来说，问题要更复杂一些。普通多元线性回归分析要求因变量是一个连续的定距变量，而定序变量无法满足这一假定，因为定序变量只能反映不同变量值之间的顺序差异，无法反映变量值间的距离。在以往的社会科学研究中，常近似地把定序变量视为定距变量或作为几个定类变量引入回归分析，但这些方法存在许多缺陷。现在已经发展出一种新的分析定序因变量的统计方法，称为“定序因变量回归”（ordinal regression），其基本思路是假定定序因变量其实是一个潜藏的连续变量的分类表现，然后采用一般线性模型（generalized linear model），用指定的自变量来预测因变量不同类别的累加概率。在实际预测中，我们需要将累加概率转换为一个函数后再加以预测，这个函数称为“联结函数（link function）”。定序因变量回归模型的基本公式为：
link（yij）=θj-（β1xi1+β2xi2+…+βpxip）
其中Yij是第i个样本处于第j个类别的累加概率，link是联结函数，θj是第j个类别的阈值（threshold），xi1-xip是第i个样本的预测变量（自变量），β1-βp是这些自变量的回归系数（McCullagh & Nelder，1989；Long，1997）。定序因变量回归提供了若干种联结函数，根据因变量“家庭经济状况自我评估”和“经济变动状况”的实际分布情况，我们分别选择了“Negativelog-log”和“Probit”联结函数。
四、计算结果
（一）社会资本对获取正式和非正式援助的影响
表2的模型1和模型2是分别以“灾后是否得到正式援助”和“是否得到非正式援助”为因变量的Logistic回归分析结果，由各自变量的回归系数可见，微观社会资本对居民在灾后是否获得援助起着重要的作用。如果受灾家庭网络成员中亲戚朋友（强关系）的比重较低、户口异质性较高，且网络中嵌入资源更丰富，则其获得正式援助的可能性更高。如果网络规模较小、网络中强关系的比重和户口异质性较高，且嵌入性资源更丰富，则受灾家庭更有可能得到非正式援助。
这里值得一提的是“网络构成”（即强关系所占比重）对于获取正式和非正式援助似乎起着不同的作用。“网络构成”对获得非正式援助的回归系数为0.357且在0.01水平上显著，说明在获取非正式援助这一问题上，强关系所占比重越高的网络优势越明显：强关系比重每上升一个百分点，受灾户获得非正式援助的概率比（odds ratio）会增加0.43倍。而在获取正式援助的问题上则正好相反，回归系数为-0.257且有边际上的统计显著性，这意味着那些网络中强关系比重比较低的居民更可能得到正式援助。
宏观社会资本对获取援助亦有一定作用，社区“政治参与水平”在模型1和模型2中的回归系数分别为0.036 和 0.020，且均在统计上显著，这意味着社区“政治参与水平”每提高一个单位，则居民获得正式和非正式援助的概率比会分别提高0.04倍和0.02倍。此外，社区的“制度性信任水平”和“一般社会参与水平”在模型2中的回归系数均达 0.05显著度，说明所在社区制度性信任和一般社会参与水平较高的居民将更可能获得非正式援助。
（二）社会资本对经济恢复的影响
在以“家庭经济状况”为因变量的模型3中，微观社会资本表现出明显的作用，受灾家庭的网络规模越大、网络成员中强关系比重越低、户口异质性越大、网络中嵌入的资源越丰富，则其经济地位可能更高。宏观社会资本的影响同样明显，社区的制度性信任和陌生人信任程度越高，熟人信任水平越低，则家庭的经济状况越好；而政治参与程度的回归系数为-0.011且达到0.10显著度，说明越是政治参与程度高的社区，居民经济状况反而越差。
模型4的因变量是“过去一年中家庭经济状况变化”，这一指标应能更为直接地反映居民灾后恢复的动态变化情况。从统计结果看，微观社会资本变量中“网络规模”、“网络构成”与“网络资源分”的影响都比较显著：网络规模较大的受灾家庭恢复更快，网络成员中强关系所占比重更低的家庭恢复更快，网络中嵌入性资源更丰富的家庭恢复情况更好。在反映宏观社会资本的诸变量中，社区的制度信任与陌生人信任水平都对家庭经济变动产生了积极的影响，但反映社区社会参与的变量却均起着反向的作用（一般社会参与和政治参与的回归系数分别为-0.008和-0.014，且均在0.001水平上显著）。
有两个结果应引起重视：首先是微观社会资本中“网络构成”变量对灾后经济恢复有稳定的负影响（在模型3和模型4中的回归系数分别为-0.109和-0.102，且在统计上显著），也就是说，网络成员中强关系更多的居民家庭灾后恢复的情况更差。其次，宏观社会资本中反映社会参与水平的变量均对灾后经济恢复产生了负向作用，越是社会参与程度高（特别是“政治参与”程度高）的社区，经济恢复的情况越差。
最后，我们在模型4中加入一个“网络构成”与“家庭人均收入”的交互项后形成模型5，主要目的在于考察对于不同的社会群体来说，社会资本对灾后恢复的影响是否相同。从结果看，网络构成与收入仍然显著，而且新加入的交互项在统计上也是显著的，说明“网络构成”与“收入”之间存在较明显的交互作用。对交互效应的进一步分析表明，对于收入较低的人来说，网络构成中强关系比重对灾后恢复情况有积极的影响；而对于收入较高的人来说则恰恰相反，网络构成中弱关系比重越高，灾后恢复情况越好。
五、结论与讨论
本研究通过大型社会调查的结果，考察了不同层次的社会资本对受到自然灾害影响的居民灾后恢复情况所起的作用。这些研究结果不仅有助于我们深入认识影响灾后恢复的社会结构因素，理解社会资本在社会发展中的作用，也有助于我们更好地制定帮助灾民恢复正常生活的政策。
（一）微观社会资本对灾后恢复的积极作用
本研究表明在微观层面上，个人的社会网络资本对灾后恢复的作用相当明显。这一点在直接代表嵌入于个人社会网络中资源情况的“网络资源分”的作用上表现得尤为清晰，它对受灾者灾后援助的获得和灾后恢复都有显著的积极影响。这一结果支持了社会资本理论中的“社会资源（social resource）”学说（Lin，1982）。在灾害发生后，个人可以通过自身的网络来调动各种正式的或非正式的嵌入性资源，为自己摆脱灾害的影响、恢复正常生活提供了条件。另外，社会网络规模的作用亦不可小视。社会网络规模较大的居民在灾后经济恢复问题上明显地占有优势。可见，在当前灾后正式援助制度处于转型期的情况下，社会资本在很大程度上起到了补充正式制度不足的作用。
但社会资本对灾后恢复的影响并非全是积极的，在考察网络规模对非正式支持获得的影响时，我们发现网络规模更小的居民更可能得到非正式支持。这一结果与以往的研究结果不太一致。另外，我们还发现反映网络结构的两个指标——网络构成与成员户口异质性——对灾后恢复似乎起着不同的作用。对这些问题的讨论，可能有助于我们深入理解微观社会资本对灾后恢复作用的机制。下面我们将就此展开进一步讨论。
（二）网络结构、社会资本与行动类型
本研究发现社会网络的规模和结构对灾后恢复所起作用不完全一致：网络规模对灾后经济恢复起着积极作用，但对灾后是否取得非正式援助的作用是负向的。从网络构成看，强关系所占比重高的网络更有利于受灾者得到非正式援助，但却更不利于他们得到正式援助，也不利于其灾后的经济恢复。这一结果实际上呼应了以往研究者的一个观点，那就是同样的网络结构对于人们不同类型的行动产生的后果不尽相同。
林南曾区分过社会资本对于“工具性行动”和“表意性行动”的不同作用，认为紧密而封闭的网络有利于保持资源的表意性行动，而开放的网络则更有利于获取资源的工具性行动（林南，2005）。赫伯特等在社会资本与灾害的研究中进一步发展了这一理论，她们指出：个人的社会网络是人们行动的结构性背景，人们通过平时与社会网络成员的长期互动，会形成一种对资源可得性和资源获取方式的固定心理感知模式，在灾害发生后，这种感知和行为模式会形成一种影响人们资源获取行动的“解释性框架”，决定着人们的求助行动及行动的后果（Beggs et al.，1996；Hurlbert et al.，2000）。由此我们可以推论：规模小、强关系多、同质性高的核心网络会带来更强的归属感和规范共识，从而加强了成员的互动和社会交换，因此处于此类网络中的成员更可能在灾害中寻求并得到非正式支持。反之，规模较大、弱关系较多且异质性较强的网络虽然不利于非正式支持的获得，但它更便于信息和资源的流动，更有利于人们的工具性行动，因此拥有此类网络的受灾者更容易得到正式援助，且灾后恢复情况更好。可见，同样的网络结构对人们不同类型的行动所起的作用是不同的，甚至可能是彼此冲突的——有利于表意性行动的网络结构，可能会对人们的工具性行动产生不利的影响。
以上这些结果告诉我们，我们不能笼统地说社会资本和网络会给人们带来利益，要更具体地分析人们拥有何种类型的网络和社会资本，这些网络和资本又能对哪些行动起到帮助，只有这样才能更准确地理解微观社会资本在灾后恢复中的作用。
（三）社会资本的效用与局限
以上结果还促使我们进一步思考微观社会资本在灾害中的效用及其局限问题。如前所述，已有研究表明，在灾害中，一些弱势群体的脆弱性更强，更难恢复。那么社会资本能否对这些底层群体的灾后恢复起到帮助作用呢？本研究中对社会网络构成与经济收入的交互效应的分析表明：经济收入较低的人在灾后恢复过程中更依赖自己的强关系网络，而这会对其经济恢复产生更为不利的影响。我们将受灾者按家庭人均年收入五等分组后发现：与收入较高组相比，收入较低组的网络规模明显偏小、网络中强关系比重明显偏大、户口异质性偏低，且网络资源分偏低。从前面的讨论可知，这样的网络结构对于经济恢复显然是不利的。
较低社会地位者的社会资本使用问题一直为研究者们所关注，在对美国城市底层阶级（under-class）的研究中，威尔逊等人发现这些人难以通过正式途径找到工作，只有更多地依赖于自己的强关系网络寻求工作机会。但由于他们的强网络成员一般与其本人有着高度同质性，因此他们也很少有可能通过社会网络获得质量更高的工作，最终形成了一种恶性循环的“社会隔离”（social isolation）现象（Wilson，1987；Elliott，1999）。赵延东在研究我国下岗职工再就业过程中社会资本的效用时，也发现了（微观）社会资本的类似局限性——虽然社会资本可以提高下岗职工找到工作的可能性，但只会给他们带来更低质量的工作（赵延东，2002，2003）。可见，社会资本和社会网络虽然可以起到对正式制度的补充作用，但它毕竟是一种非制度因素，其作用有相当的局限性。特别是对那些比较依赖强网络关系的弱势群体而言，作用更是有限。在我们考察灾害中微观社会资本的作用时，决不能忽视这一点。
（四）信任、公共参与和灾后恢复
目前有关宏观社会资本与灾后恢复的研究较少，且多为理论性探讨，较少有经验研究。本研究通过经验数据，将宏观社会资本操作化为信任和社会参与两个部分，具体分析了它们对居民灾后恢复的作用。
总体上说，宏观社会资本在受灾者灾后获得帮助这个问题上有一定的作用，主要表现为公共社会参与的水平对居民获得灾后支持的积极作用，这可能喻示着更积极的社会参与活动将有助于人们获得更多的资源。但信任水平无论对正式支持还是非正式支持的获得均无明显作用。研究信任问题的研究者一般强调的是更高的信任水平可以降低交易成本、促进人们的合作、帮助人们更好地解决“集体行动的逻辑”问题（Putnam，1993；福山，2001）。因此我们可以认为，在灾后重建问题上，信任的主要作用并不在于会给人们带来更多的资源，而在于帮助人们通过更有效的合作充分利用现有的资源，从而更好地应对灾害的打击，更快地恢复正常生活。
宏观社会资本对灾后经济恢复的影响更为直接。我们首先可以看到社区的“制度信任”和“陌生人信任”水平都对居民家庭的经济恢复起着积极的影响，而“熟人信任”水平则几乎没有什么作用。学者们一般认为：信任的对象可以视为一个渐进的、扩展的同心圈，从最核心的家人信任，到熟人信任，再到更抽象的一般性他人和社会制度信任。韦伯将信任的两个极端分别称为“特殊信任”和“普遍信任”，核心部分的特殊信任是比较容易建立的，而越向外缘的普遍信任建立越困难（韦伯，1995）。福山特别指出，只有当社会的“信任半径”突破了家族和熟人信任的圈子，扩展到普遍信任时，社会才会有更好的经济发展（福山，2001；卢曼，2005；李伟民、梁玉成，2002；王绍光、刘欣，2002）。本研究的结果支持了这些论断：如果社区仅有高水平的熟人信任，则居民灾后恢复的情况不容乐观；只有当信任半径突破了“熟人”的范围，扩展到陌生人和制度的信任层次时，受灾者的灾后恢复才会得到保证。
但本研究发现社区的社会参与水平与灾后经济恢复存在着负向相关关系，这一结果有些出人意料。帕特南一直认为公民社会参与程度是宏观社会资本的重要组成部分，一些经验研究不仅证明社会参与对经济社会发展起着积极作用，更直接证明了以公民自愿参与为基础形成的公民组织在灾后恢复中扮演着重要角色（Putnam，1993；达斯古普特、撒拉格尔丁，2005；Nakagawa & Shaw，2004）。为什么我们的研究却会得出相反的结果呢？
研究灾后冲突的学者注意到，如果灾后的社会资源分配依循不平等的“按相对优势分配”原则，表现出明显的不公正时，就极可能引发利益矛盾与社会冲突（Ibanez et al.，2003）。在本研究中我们也发现，人们的制度性信任与政治参与之间存在着虽弱但显著的负相关关系。据此我们考虑，政治参与和经济恢复的负相关结果是否意味着一种反向的因果关系——也就是说，是否正因为这些社区的灾后恢复情况较差或资源分配不公平，因此导致社区居民比其他居民更可能参与请愿、向政府提意见等社会活动？从以往研究的结果（陈健民、丘海雄，1999）以及本研究的统计结果都可以看到，中国公众的社会参与程度是比较低的。这些结果是否喻示着，正是由于平时对公民的社会参与和社会组织的重视不够，使得他们在利益受损时无法使用正常渠道表达自己的意愿，而只能使用一些极端的表达方式？很遗憾，本研究的数据尚无法回答这些假设，希望今后的研究能够对此做更深入的分析。
（五）对灾害治理政策的启示
本研究的结果对于灾害治理政策的制定亦有相当的参考意义。人们通常认为灾害治理是政府责任，因而考虑得更多的是以指令和控制为主的政府计划、基础设施建设和政府危机处理系统的建立等。但这种自上而下的治理体制并不是万能的，往往需要其他社会力量的补充和完善，而社会资本与社会网络正是这样一种重要的社会力量。本研究的结果表明，受灾居民原有的社会网络可以在一定程度上弥补正式制度的缺失，为灾民提供必要的社会支持。而受灾者在灾后积极的社会参与活动以及信任结构等都可以使受灾者更好地团结起来，共同抵御灾害的打击。这些都是制定灾害治理政策时不应忽略的重要资源。
尽管社会资本是一种非制度的因素，但政府在创建社会资本问题上并非完全无所作为。据中村等人的研究，在神户地震中，政府在许多受灾社区牵头成立了“城镇发展组织”，由于在组建时特别注意利用原有的社区自发组织基础，并强调了组织的自治性，这些组织在灾后重建中起到了很好的动员公众参与灾后重建的作用（Nakagawa & Shaw，2004）。这说明政府完全可以通过积极的政策来创建灾区的社会资本。因此，除了为灾民和灾区提供物质援助、重建当地的基础设施以外，政府还应该采取积极的措施重建当地的社会网络，充分利用当地既存的社会组织与社会规范，特别要重视非政府组织以及灾民自发组织在灾后重建中的作用，动员灾区人民更积极地参与到灾后重建中来。这样可以对政府灾后治理工作中可能存在的不足起到有益的补充，帮助受灾居民和受灾社区更快更好地恢复正常生活。
当然，本研究的结果同时告诉我们，社会资本这种非正式制度也有其局限性。例如，我们发现弱势群体在使用社会网络资本获得援助时会遇到更多的问题。这提示我们，在受灾地区的援助工作中必须以社会弱势群体为工作重点，因为他们无论在制度性资源还是非制度资源的获取上都处于不利的境地，而灾害的发生可能使这种劣势进一步被放大。只有对弱势群体做适度的政策倾斜，才能有效地保证受灾者经济恢复和受灾地区的和谐发展。
还有，在本研究中我们发现居民的政治参与活动与灾后恢复之间存在着负相关关系，这有可能是过去对社会资本投资不足导致的恶果。以往研究表明，社会资本是一种需要积累和培育的资本。只有那些在灾害前有较为丰富的自发组织与活动经验的社区，才能在灾害发生时更好地组织起来做出反应（Nakagawa & Shaw，2004；Dynes，2005）。本研究结果的政策含义是：对社会资本的重视和投资不能仅局限于灾害发生后的一种应急性措施，而应成为一项长期的、稳定的政策，这不仅是灾害治理政策中不可或缺的部分，也是保证社会和谐稳定发展的社会政策中不可或缺的部分。
本研究是对自然灾害中社会资本作用的一个尝试性研究，在研究变量和方法上还存在一些问题。由于本次调查并不是特别针对自然灾害及灾后恢复的目的设计的，因此在一些指标上存在针对性不强的弱点，如灾后恢复的情况、灾后援助获得的情况都是通过一些间接指标来测量的，如果是直接针对受灾者询问相关问题可能会效果更佳。再如在测量宏观社会资本时，有关社会参与的问题比较一般化（generalized），对于灾害中自发社会组织的作用也没有作具体测量，如有针对灾后重建的社会参与和社会组织的问题，应能更准确反映灾后宏观社会资本的作用。另外，在微观社会资本的测量上，我们在研究中测量的是受灾者的“节日交往网络”，而根据本次研究的要求，应以测量个人的“社会支持网络”更为精准。同时由于研究中使用了“定位法”而非“定名法”（name generator）来生成个人的网络，难以获得如“密度”、“异质性”等网络结构参数指标，也使得研究受到了一些限制。最后，本研究的回归方程解释系数均不算太高，可能还需要引入更重要的自变量来提高整体模型的解释力，但受数据限制，目前尚无法完成这一工作。在未来的研究中如能解决这些问题，当可使我们对社会资本与自然灾害的关系有更准确、更深刻的认识。
*本文原载于《社会学研究》2007年第5期，为阅读及排版便利，本文删去了注释，敬请有需要的读者参考原文。
**封面图震灾后重建的同观博爱小学。2012年彝良地震发生后，洛泽河镇锅圈岩小学几乎全成危房。[图源：sohu]
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