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新刊速递丨【洪岩璧、赵延东】灾后重建中的资源再分配与健康不平等——基于三期汶川地震重建调查
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灾后重建中的资源再分配与健康不平等——基于三期汶川地震重建调查本文作者：洪岩璧（上图），东南大学人文学院社会学系；赵延东（下图），中国人民大学社会学理论与方法研究中心
原文刊于《社会》2019年第6期
2008年5月12日的汶川大地震是我国改革开放以来最严重的自然灾害之一，学界从多个学科领域对地震的救援及灾后重建进行了大量研究。虽然汶川地震后的应急处置、救援和恢复重建工作取得了令世界瞩目的巨大成功，但对相关工作的理性总结和研究仍不够充分（史培军、张欢，2013）。灾后重建不仅涵盖物质、心理和制度等方面的建设，也深刻反映了当前国家力量对社会生活诸方面的形塑，包括国家再分配能力的短期增强对阶层间差异和不平等的影响。灾后重建并非个体行为，而是嵌入当地社区规范和政府干预措施中的集体行为（卢阳旭、赵延东，2018）。已有研究考察了灾后重建期间的资源投入对灾区经济发展的影响（张文彬等，2015；杨凌、寇宏伟，2017），但对灾区社会不平等状况的影响关注不多。本文试图从健康不平等的角度切入，利用三期灾区调查数据，考察灾后恢复重建过程中海量资源涌入且政府掌握其分配权的情况下，灾区居民健康状况的阶层差异及其变化。本研究发现，常态社会中健康的阶层不平等主要体现在受教育程度不同的群体之间，灾后恢复重建期间的阶层健康不平等显著下降；当重建期结束，阶层健康不平等又显著回升，基本回到常态社会的模式。本文的研究结果提醒我们，政府在短期内投入大量资源的社会福利政策确实可以降低社会不平等的程度，但这类措施不具有可持续性，一旦资源投入缩减或中断，不平等程度会迅速回到之前或常态社会的水平。
文献回顾：灾后重建中的不平等受结构功能主义框架的影响，灾难研究的经典视角强调灾难是对灾前稳定常态社会的破坏，灾难被看作一个观察社会如何恢复秩序、重回正常状态的自然实验，从而为理解社会结构、社会运行和社会互动提供了机会（Stallings，2002；赵延东，2007）。后起的社会脆弱性视角则强调，当灾难来袭，不同社会群体所遭受的冲击和损失存在很大差异。这两个分析视角主要基于西方的救灾经验，以之分析中国的灾后恢复重建过程不免偏颇，因其忽略了政府在救灾和恢复重建中的巨大作用。汶川地震不仅是一场令国人付出巨大代价的灾难，也是一个考察当代社会制度效应的自然实验（史培军、张欢，2013；游宇等，2018）。因此，考察救灾和灾后恢复重建不同阶段、不同群体的健康不平等模式，不仅可以为今后的灾后恢复重建提供借鉴，也为探讨常态社会下资源再分配对健康不平等的影响提供了契机。（一）社会脆弱性与资源再分配进入21世纪后，中国社会日益成为一个风险社会，财富分配逻辑和风险分配逻辑的互动对社会结构变动的影响激增（李友梅，2008）。灾难本质上是一种风险因素。作为灾害研究的一个核心概念，脆弱性是指影响个人或团体受灾概率与灾后恢复能力的特质，包括物理脆弱性、经济脆弱性或社会脆弱性等（Wisner，et al.，2004）。社会脆弱性指灾难来临时某些社会群体更容易遭受冲击和损失。社会脆弱性视角强调灾后的社会不平等主要是由受灾风险分布即阶层和族群等社会特性决定；经典的灾害研究则强调灾后重建过程中产生了新的社会不平等，社会资本和重建资源的分配是主要影响因素（周利敏，2012；张宜君、林宗弘，2012）。影响社会脆弱性的个体层面的因素主要包括年龄、性别、族群、社会经济地位和社会支持（Zahran，et al.，2011）。社会脆弱性与不平等高度相关，如是否贫困往往与脆弱性密切相关（Williams，2009：39）。首先，社会中上阶层掌握信息的能力更好；其次，各阶层的行动能力不同；第三，居住环境不同，优势阶层的住宅承受灾害冲击的能力远胜于劣势阶层的住宅。第四，社会中上阶层掌握更多物质资源，灾害承受力和灾后恢复能力更强（Fothergill and Peek，2004；张宜君、林宗弘，2012）。由于上述因素，灾前的社会不平等往往导致受灾风险、受灾程度不同，灾后恢复也存在不平等。随着救灾过程的推进，灾前的社会不平等将复原甚至恶化（Stallings，2002）。因此，在灾后重建过程中，救援和重建资源分配的重要性不容忽视。已有的灾后恢复研究主要遵循两个视角，一是“相对需求分配法则”，认为人们灾后接受援助的水平与其受灾程度密切相关，强调“谁最有资格获得”；二是“相对优势分配法则”，强调“谁最有能力获得”，认为社会特征变量对灾后恢复和援助的获得有直接影响，优势群体更可能获得灾后支持，有利于其恢复正常生活（赵延东，2007）。显然，“相对优势”视角与社会脆弱性视角一脉相承，都强调优势群体在灾后重建中恢复更快、获益更多。灾后应变一般分为抢救、安置和重建三个阶段，后一阶段所需时间往往十倍于前一阶段（张宜君、林宗弘，2012）。汶川特大地震发生后，国务院办公厅于2008年6月11日发布了《汶川地震灾后恢复重建对口支援方案》，建立“一省援一县”的灾后恢复重建对口支援机制，时长3年。在为期3年的灾后恢复重建过程中，共向灾区投入资金10205亿元，其中中央财政安排重建基金3026亿元，19个援建省市共投入825亿元，灾区累计接受社会捐赠资金和物资797亿元，特殊党费93亿元，香港和澳门特区政府分别支持100亿港元和55亿澳门元。与之对应，四川省地方财政一般预算收入2008年为1041.8亿元，2009年为1174.2亿元。可见，从资源动员角度来看，海量的灾后重建资源主要来自于各级各地政府，社会捐赠资源仅占不到8%。其次，就资源如何到达灾民手中和用于支持抗震救灾的途径而言，体制内依然是主流渠道（史培军、张欢，2013）。即使是体制外的大量社会捐赠资源，也主要通过体制内渠道发放到灾区和灾民手中。邓国胜（2009：76-77）指出，截至2008年底，汶川地震的救灾捐款共652.5亿元，其中，党政部门募集资金379.33亿元，占58.1%；各级红十字会、慈善会和公募基金会共募集273.17亿元，占41.9%。红十字会和慈善会都是参公管理单位，有的慈善会甚至是民政部门下属单位。在灾后重建阶段，除中国红十字总会、中华慈善总会和全国性公募基金会募集的74.11亿元由其自行安排使用外，非灾区省份的地方红十字会、慈善会或地方公募基金会的资金大多由政府统筹使用（邓国胜，2009：89）。可以说，汶川地震后的社会捐赠资金主要流向了党政部门。因此，无论是从资源来源还是发放渠道来看，政府都是灾后重建的主角。地方政府的执行力和绩效在救灾重建过程中扮演了核心角色（陈升、刘泽，2014）。这与西方发达国家以社会力量为主的灾后重建模式存在很大差异。一项中美对比研究指出，在美国灾后重建中，保险赔付是最主要和最有效的救助来源；而在汶川地震重建过程中，银行信贷和政府补贴是最主要和最有效的救助来源（石蜜蜜等，2015）。这一资源动员和配置上的差别不仅体现在救灾和灾后重建过程中，也反映了常态社会下不同社会力量之间的关系。欧美等西方社会的资源配置是在政府、市场和公民社会这三大力量的制衡中实现，但在中国这三大力量严重不均衡，政府力量一家独大。换言之，中国是一个政府主导型社会（李强，2008）。有关美国卡特琳娜飓风的灾害研究显示，族群和社会经济地位等结构因素对灾后恢复重建有显著影响（Elliott and Pais，2006；Masozera，et al.，2007）。有关灾难的政治经济学研究认为，自由市场和民主体制下的救灾管理掩盖了个体平等话语下的结构性不平等，忽视了灾后恢复过程中不同群体和个人之间权力、财富不平等分布的维持和转化如何被重构的过程（Brown-Jeffy and Kroll-Smith，2009：84）。汶川地震的灾后救援和恢复重建展现了我国政府的强力介入和资源动员的举国体制（史培军、张欢，2013），这一迥异于西方的灾后重建模式能否消除社会脆弱性对弱势群体的影响？本文以健康不平等为切入点，考察政府掌握海量资源和分配权对灾区居民健康状况的影响及其变化。（二）灾后重建与健康不平等自然灾害对灾区居民的冲击不仅包括物质财富，也包括生理健康和心理健康。以往的灾后重建文献大多关注资源获得和灾后生活条件恢复的不平等（Masozera，et al.，2007；覃志敏、陆汉文，2014；卢阳旭、赵延东，2018），对健康不平等的研究主要集中于受灾初期的风险分布和之后的心理健康（尉建文、韩杨，2017），而对灾后重建过程中总体健康状况的差异和不平等关注较少。在考察灾后健康状况的独特性时，研究者有必要借鉴常态社会下的健康不平等研究。健康社会学中的根本原因理论认为，社会结构因素是健康不平等的决定性原因（Link and Phelan，1995）。在职业、教育和收入这三个社会经济地位指标中，不少研究认为受教育程度是影响健康的决定性因素，其次才是收入和职业（Winkleby，et al.，1992；Ross and Mirowsky，2010a；Schafer and Kwon，2012）；国内的经验研究也显示，收入对健康不平等的影响远小于教育（刘晓婷、黄洪，2015；赵广川，2017）。对美国历史数据的分析显示，随着儿童死亡率的降低以及慢性疾病逐渐成为头号杀手，教育获得及其健康效应对死亡率的影响日益重要（Masters，et al.，2012）。罗斯等人（Ross and Mirowsky，2010a）进一步提出了习得有效性理论，强调教育在改进健康过程中的非经济性作用，关注创造性工作、自我控制感和健康生活方式的中介作用。因为高教育水平有助于人们逻辑、理性、全方位地思考问题，并发展了个体的判断力、自立程度、动机水平和自信力，可以更有效地解决各类问题；此外，高教育水平还能保护个体免受焦虑和抑郁的困扰，并且具有持续一生的累积效应（Ross and Mirowsky，2010b；Bjelland，et al.，2008）。巨灾过后，灾区民众的心理健康尤其受人关注，因为几乎所有人经历灾难后都易产生应激反应。一般来说，时间会冲淡一切，大多数受灾者的应激反应会随着时间的流逝而消失；但也有研究发现，受灾人群的心理症状会持续加重，包括创伤后应激障碍（PTSD）、抑郁、焦虑以及适应障碍等，儿童还会有分离焦虑、退行等表现（臧伟伟等，2009）。资源流失是决定灾后人群是否出现心理问题的最重要的预测变量之一，资源保存理论认为，自然灾难使人们失去各项资源（包括物质资源、环境资源、个人特质资源、能力资源），进而限制了人们对应对方式的选择，并引发各类身心反应（Freedy，et al.，1992）。而在政府主导救灾和灾后恢复的体制下，再分配资源可以弥补灾民原有资源的流失，因此，地震灾区居民对地方政府的满意度对其心理和谐具有重要作用（白新文等，2009）。简言之，灾后居民的健康状况不仅受到灾前其社会经济地位的影响，也受到灾害冲击及重建过程中资源流失和再分配过程的影响。本研究通过考察健康状况的阶层不平等在灾后恢复重建的不同阶段是否存在差异，尝试探索资源再分配对健康不平等的影响。研究假设：再分配与健康不平等近年来，中国政府的财政汲取能力和再分配能力快速提升，市场背景下的“大政府”已然兴起。1994年分税制改革后，我国政府历年的公共预算收入增长速度均高于GDP增长速度，政府掌握的财政资源（一般公共预算、政府性基金预算、社保基金预算和国有资本经营预算）接近GDP的40%，趋近经济合作与发展组织（OECD）国家的平均水平（焦长权、焦玉平，2018）。政府财政汲取效率和能力的迅速增长极大提升了政府的再分配能力。这主要体现在两大类社会政策上，一类旨在缩小地区和城乡不平等，主要表现为财政转移支付和取消农业税；另一类旨在降低阶层不平等，包括最低生活保障（低保）、基本医疗保险、工伤保险、养老保险和失业保险（王绍光，2008）。其中，医疗保障体系包括城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险、农民工基本医疗保险和新型农村合作医疗（新农合），其在政府支出中的比例迅速增长，成为社会再分配的重要组成部分。有学者对德国的研究显示，政府再分配体系对终生收入不平等的缩减作用有60%来自对雇佣和健康风险的影响（Haan，et al.，2017）。因此，再分配对健康不平等的作用不容忽视。国家财政汲取能力和再分配能力的增强会对不同阶层的福祉产生差异性影响（洪岩璧，2017）。再分配力量通过个体的医疗卫生资源可及性差异影响社会的健康不平等状况。再分配能力的提升主要解决了医疗卫生保障体系的投入问题，但仅靠经济增长和服务供给增加并不必然会降低健康不平等程度，关键是看谁从医疗服务中获益（World Bank，2003）。因此，再分配能力提升可能带来两种后果，一是提升弱势阶层的医疗卫生服务可及性，降低健康不平等；二是优势阶层从医疗服务供给的增加中获益更多，反而加剧健康不平等。这两种结果并不必然相互排斥，可能同时出现，重点在于哪种情况占主导。同理，上文提及的“相对需求分配法则”和“相对优势分配法则”也可能并存于灾后恢复重建过程中，关键在于其对健康不平等结果造成了何种影响。一方面，再分配资源增加带来的医疗卫生服务的可及性提升将改善弱势阶层的健康水平。有学者对西班牙的研究表明，良好的公共医疗服务可以有效减少贫困和降低不平等（Spadaro，et al.，2013）。我国自2003年开始实行的新型农村合作医疗制度显著增加了农村低收入家庭的人均热量摄入水平，对其提升作用明显高于中高收入家庭（马双、张劼，2011）。中国最穷收入分组家庭成为新医改制度实施后公共住院服务最主要的受益群体（李永友、郑春荣，2016），在一定程度上降低了健康不平等。另一方面，优势阶层往往从再分配资源的提供中获益更多。对中国健康营养调查（CHNS）数据的分析显示，我国存在“亲富人”的健康不平等和医疗服务利用不平等，高收入人群的健康状况更好且使用了更多的医疗服务；农村的健康不平等程度整体上高于城市，并且“亲富人”的程度更高，因为新型农村合作医疗制度并没有为农村居民提供足够的医疗保障（解垩，2009）。因此，学者呼吁中国医疗资源配置的主要问题不是穷人获得太多，而是富人获得太多（李永友、郑春荣，2016）。不同国家和地区的经验研究结果之所以存在分歧、意见纷纭，一个重要的因素是社会体制存在差别（方敏，2015）。但毋庸置疑的是，公共卫生系统运行的效率即卫生投入能否带来有效的健康服务，对健康不平等至关重要。本研究是在政府体制基本稳定的前提下，考察再分配资源在短期内骤增对健康不平等的影响。也正是在这个意义上，汶川地震后的三年重建期可以看作探讨再分配能力提升影响健康不平等结果的一个自然实验。汶川地震发生后，救灾和重建资源大量涌入。就健康医疗资源而言，灾后重建过程中灾区的医疗卫生服务条件得到了很大提升。据统计，2009年四川灾区开展的诊疗服务惠及2204万人次，较2008年增加26%（编纂委员会，2015：427）。如浙江对口支援的青川县，37个乡镇都建立了卫生院，投入3亿元解决了老百姓的饮水困难问题，修建饮用水设施1000个。截至2011年11月，灾区医疗卫生机构的建筑面积由震前的390多万平方米增加到580多万平方米，床位数由5.6万张增加到7.8万张。灾区医疗卫生服务体系基本建立，城乡医疗卫生服务网络更加健全，灾区的医疗卫生服务条件和能力基本达到或超过灾前水平（编纂委员会，2015：423-424）。一些经验研究指出，在灾后重建过程中，如灾民的住房重建，政府的补贴和银行贷款都更偏重于那些受灾更严重的地区和物资人员受损最严重的家庭（卢阳旭、赵延东，2011；尉建文等，2018）。因此，在再分配过程中，如果弱势阶层获得了较多的医疗卫生服务，或分配主要遵循“相对需求法则”，会导致健康不平等缩减，阶层差异降低。同时，由于资源的控制和再分配权集中在政府官员手中，可能导致不平等的加剧。因为任何再分配者在资源分配过程中往往倾向于偏向自己及对其忠诚者，导致阶层分化和不平等（刘欣，2018）。汶川地震发生后，资源大量涌入，但资源的分配渠道仍然延续此前的官僚体制，社会组织获取的资源所占比例很小，民间力量监督政府的能力也很弱（林宗弘，2012）。2009年的调查显示，地震灾区党员受灾者获得的支持多于非党员（杨松、陈琳，2018）；家庭的经济资本、人力资本和社会资本越多，得到的政府补贴越多（尉建文等，2018）。对灾区农村贫困户的调查显示，灾后重建虽然改善了贫困村的卫生条件，但贫困村农户整体的饮水和卫生条件仍然很差；而且不同贫困程度的农户的物质资本存量差异也增大了（覃志敏、陆汉文，2014）。受限于援建项目的时间压力，地方政府和对口援建政府往往更关注时间可控性较好的硬件建设，而忽视更为耗时的软件建设如心理健康和社会信任等（卢阳旭，2015）。因此，倘若“相对优势分配法则”占主导地位，优势阶层在医疗卫生资源再分配中获益更多，弱势阶层则存在医疗服务的可及性劣势，那么灾后重建过程中的健康不平等状况就会恶化，导致阶层差异扩大。需要注意的是，以往灾害研究中的社会脆弱性、“相对需求分配法则”和“相对优势分配法则”视角，都是相对静态地分析个体社会经济特征对其资源获得的影响，而未考虑到这一影响效应可能在救灾初期和恢复重建过程中发生变化。资源再分配对不平等的影响主要通过资源总量和分配途径发挥作用，那么当再分配资源量降低后又会发生什么？上文提及各级各地政府在灾后重建过程中投入了海量资源，但是灾后重建期仅持续3年，重建期结束后不仅物质资源投入减少，各地和军队的医疗支援也会撤出灾区。已有研究发现，灾后重建对灾区的中长期经济发展具有显著的积极效应（张文彬等，2015；杨凌、寇宏伟，2017），那么灾后重建对灾区的健康不平等状况是否也存在中长期效应，还是会在重建期结束后回到常态社会的水平？本研究试图通过分析应急救灾、重建中期和重建结束三个时点的调查数据，考察灾后健康不平等的变化模式。综上所述，本研究形成如下三个相关的假设：假设1：相比于常态社会，灾后重建期的健康不平等程度会降低。假设2：相比于常态社会，灾后重建期的健康不平等程度会升高。假设3：灾后重建结束后，健康不平等程度会回到常态社会水平。数据、变量和模型说明本研究使用的三轮调查数据由中国科学技术发展战略研究院课题组收集，得到挪威外交部和挪威Fafo应用国际问题研究所的技术支持。第一轮调查是2008年7月7日至19日开展的“汶川地震灾区居民需求快速调查”，覆盖了成都市、德阳市、绵阳市和广元市的26个受灾县（区、县级市）。该调查采用按人口规模成比例概率抽样（PPS）方法，调查了144个居民点，成功访问3652户，成功率为80.7%，调查结果可推论至灾区1300万人口。第二轮调查是2009年7月在灾区开展的“汶川地震灾区居民重建情况调查”，基本沿用2008年的抽样框架，在26个重灾县（区、县级市）抽取了142个普通社区和29个板房区安置点，成功访问4037户，成功率为72.8%（赵延东等，2010）。鉴于灾区重建后存在居住变化情况，2011年的“汶川地震灾区居民重建情况监测调查”进行了重新抽样，仍采用多阶段随机抽样方法，抽取了成都市、德阳市、绵阳市、广元市和阿坝藏族自治州的30个受灾县（区、县级市）下辖的195个社区中的4875户居民，最后成功访问了3814户，访问成功率为 78.8%。本研究选取了年龄为18至65岁的样本，因此，2008、2009和2011年三轮调查的样本量分别缩减为2541、3332和3060；删除相关变量有缺失的个案后，三轮调查分析的样本量为2379、2861和2486，删失率依次为6.38%、14.14%和18.76%。本研究的因变量为居民健康状况，包括自评健康（1=良好，0=不好）和心理健康状况。心理健康测量使用CHQ-12量表，这是在一般健康量表（GHQ）的基础上经过本土化形成的中文版健康问卷（毕向阳、马缨，2012）。自变量社会经济地位的测量包括职业和受教育水平。职业分为六类，分别是管理/专业人员（单位负责人、中层管理人员、专业技术人员、一般干部公务员、私营企业主、武装人员），自雇佣（个体户/小业主），工人（商业服务人员、技术工人、非技术工人），自由职业者（自由职业者、打零工、志愿者），农民，无业（无业、下岗、做家务），以农民为参照类。受教育水平分为四类，分别是未上学（参照类）、小学、初中、高中及以上。控制变量，人口统计学变量包括性别（男性=1，女性=0）、年龄、年龄的平方（除以100后纳入模型）、族群（汉族=1，少数民族=0）、户籍（非农=1，农业=0）、婚姻状况（处于婚姻状态=1，不在婚=0）和党员（中共党员=1，非党员=0）。此外，为了控制地震后续影响以及个体支持网络对健康的影响，本研究纳入了家庭成员死亡和受伤情况（1=地震中有家人死亡或本人受伤，0=无）和社会支持情况。由于社会支持网络对灾后恢复有重要作用（赵延东，2007；尉建文、韩杨，2017），本研究控制了居民的社会支持，包括社会网络规模（取对数）和是否得到非正式支持（是=1，否=0）。社会网络规模来源于当年的春节拜年网。变量描述统计参见表1。注释和参考文献（略）
责任编辑：冯莹莹；排版：莫太齐
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