基于主成分分析法的城中村居...评估——以武汉市洪山区为例_涂鑫鑫.pdf

第32卷第2期2023年2月长江流域资源与环境esources and Environment in the Yangtze BasinVol32 No2Feb 2023基于主成分分析法的城中村居民社会脆弱性评估 以武汉市洪山区为例涂鑫鑫1，李伟夫1，陈洪1，徐佳2，3*(1 华中农业大学理学院，湖北 武汉 430070;2 大连理工大学人文与社会科学学部，辽宁 大连 116081;3 名古屋大学环境学研究科，日本 名古屋 4648601)摘要:脆弱性经常与风险、危害相关联，是灾害研究中运用的重要概念。在城市化和气候变化背景下，评估区域脆弱性水平，识别脆弱人群是我国防灾减灾事业的重要环节。选取武汉市洪山区的城中村居民作为调查对象，根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的“暴露性敏感性适应能力”分析框架构建自然灾害的社会脆弱性评价指标体系，利用问卷调查法获取数据。在主成分分析法(PCA)确定指标权重的基础上，通过加权综合评价法评估居民的社会脆弱性水平。结果显示该区域城中村居民处于较为脆弱的状态，且其脆弱性分布不均匀，呈现“中间多，两头少”的特点，结构性差异显著，而且适应能力较低是导致居民脆弱的重要原因。还显示不同年龄、户口类型和收入的居民脆弱性差异明显。农村户口居民脆弱性高于城镇户口居民，且农村人口的敏感性偏高、适应能力较低，在面对灾害和风险时，更容易受到冲击;随着年龄增加，个体适应外部风险的能力下降，但在敏感性方面，结果却显示部分城中村的青年群体相较而言处于较高水平;收入水平提高对降低居民社会脆弱性有积极影响，政策制定者可以根据不同收入群体的特点采取行之有效的降低脆弱性的策略。另外，女性的社会脆弱性整体只略高于男性，且从暴露性、敏感性和适应能力三方面来看性别间的差异并不明显。关键词:社会脆弱性;城中村;灾害;主成分分析;指标权重中图分类号:C92.4文献标识码:A文章编号:1004-8227(2023)02-0284-13DOI:10.11870/cjlyzyyhj202302005收稿日期:2022-03-21;修回日期:2022-05-13基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金项目(2662020LXQD002)作者简介:涂鑫鑫(1999)，女，硕士研究生，主要研究方向为应用统计学，人口统计分析 E-mail:*通讯作者 E-mail:xujia_ 近年来，全球气候和生态环境发生了重大的变化13，极端天气和自然灾害的频率不断增加。仅 2020 年一年间全球各种自然灾害共造成 9 840万人次受灾，15 080 人因灾死亡或失踪4。我国地域广阔，气候复杂多样，是世界上遭受灾害损失最严重的国家之一1，2。70%以上的城市、50%以上的人口分布在气象、地震和海洋等自然灾害严重的地区5。自然灾害和各类风险给我国带来了巨大的经济损失和人员伤亡，严重威胁着国家发展和人民的幸福6，7。灾害是自然风险和社会脆弱性相互作用的结果，同等强度的灾害发生在不同的地区，对不同的群体，所造成的结果和影响是不同的，这取决于他们的脆弱性程度3，7。作为我国在城市化进程中的产物，“城中村”是城市和农村的一种独特结合体8。与城市社区相比较，城中村社区的公共基础设施和服务体系不完善，居住环境差9，面临着来自自然、社会、经济的多方面压力。另一方面，城中村以相对低廉的房屋价格，容纳了大量的外来务工人员和城市低收入群体。Pelling等10 指出，日益增加的流动性可能会改变流动人口的物理环境，加剧他们的贫困状况，并刺激某些特定的正在城市化地区脆弱性的出现。通过不同学者1113 对城中村的研究发现，城中村居住的人员复杂且管理混乱，其居民在教育、住房、医疗、文娱、就业等状况不尽人意。由于收入、教育水平、社会保障等方面的限制，他们的灾害意识和对风险管理的认识不足，容易遭受灾害冲击，陷入贫困。近年来，暴雨、洪涝、干旱等自然灾害频发1，3，对城中村地区居民生活造成了巨大的冲击。随着城市化的发展和未来气候变化城中村地区的脆弱性程度可能进一步增加，我国城中村的减灾问题仍然十分严峻。本研究从微观角度出发，建立脆弱性指标体系，主要目的是评估城中村居民的社会脆弱性，并识别不同特征的居民的脆弱性水平，分析造成脆弱性差异的原因，有针对性对城中村防灾减灾提供政策建议。同时致力于提高城中村社区和家庭的防灾减灾能力，寻求城中村地区适应能力提高和风险减少相结合的发展方式，最终实现城中村社区和家庭的可持续发展。1研究综述国外的灾害社会科学研究从 1950s 以来不断发展，涵盖灾害社会学、人类生态学、脆弱性论、风险论、韧性论等多个方面14。西方国家从1980 年代就展开了综合的脆弱性研究，并将研究成果运用到灾害管理中，实现了与具体的防灾措施的结合。但我国灾害社会科学研究起步较晚，目前，在研究成果尤其是在社会脆弱性的研究成果方面，与发达国家相比还有较大的差距15。脆弱性是目前灾害研究的重要课题。灾害的发生是“触发因素”和“脆弱性”共同作用的结果3，7。社会层面的脆弱性可以看做是自然、社会和个人的改变所带来的结果，这些改变使人们暴露于灾害的风险中6，16。社会脆弱性状态是某一区域或群体在灾前就已经存在的17，它与缺乏资源、贫穷和边缘化紧密相关10，18。社会脆弱性还与人类应对直接或预期灾难压力的适应能力有关17，是一种暴露于自然环境和社会压力下适应能力不够而导致受到的伤害或损失19，20。尽管目前还未形成统一的脆弱性定义，但总的来说学界广泛认可脆弱性是社会群体或组织暴露在灾害冲击下潜在的受灾因素、易受伤害程度及应对能力的大小2022。社会脆弱性从不同的视角构建了不同的分析框架，例如从政治经济视角出发的压力和释放模型(Pressure and elease Model，PA)，它强调脆弱性和危害在灾害形成中的共同作用，从根本原因，动态压力，不安全的条件等方面揭示脆弱性产生的根源23。另外脆弱性也与贫困密切相关。贫困是人们易受自然灾害影响的重要驱动因素，而自然灾害反过来又以可衡量的方式加剧了贫困。因此在很多情境中，使用可持续生计框架(Sustainable Livelihood Framework)来评估脆弱性是可行的24。维持生计所需的能力、资产(物质和社会资源)和活动都包含在可持续生计框架中。从社会生态视角出发的地方风险模型(Hazards-of-Place，HOP)，它强调灾害应该是在自然和社会结构层面上运行的特定区域的产物，以及特定社会对灾害的脆弱性25。因此，在这一模型中GIS 经常用于叠加灾害类型和社会脆弱性指标，以呈现多种自然和社会因素影响下脆弱性的空间差异21。人环境耦合系统分析框架(Vulnerabili-ty Framework of Coupled Human-Environment Sys-tem)，强调人文条件与环境相互耦合作用的关系及存与不同尺度上，灾害的相互作用、环境的恢复力以及应对机制26，等等。近年来，在当今全球环境变化和可持续发展背景下，气候变化专门委员会从“暴露性敏感性适应能力”三个维度构建了脆弱性框架27，常被用在个体差异的脆弱性评估中。他不仅考虑了客观环境对人们脆弱性的影响，还考虑了人的主观行为和意识对脆弱性的影响。其中，与暴露性不同，适应能力和敏感性成分是系统的内部、不可观察和不可测量的属性28，29。暴露性是系统暴露的脆弱性环境，敏感性是指人类社会系统受不利因素影响时，表现出来的敏感程度，适应能力是抵御风险的能力。脆弱性的定量分析能更直观地提高与非专家决策者的沟通效率30，量化脆弱性指标可以降低其分析的复杂性27，为政策建议提供更有力的依据。对脆弱性进行定量分析前首先要选取指标，学者对社会脆弱性概念的理解不同，构建的指标体系也不同。例如，Cutter 等17 利用了美国县级社会经济和人口统计的数据，构建了环境灾害社会脆弱性指标体系(SoVI)。Dwyer31 根据脆弱性因子，构建了个人/家庭、社区、社会公共服务、政府组织管理共四维度指标体系。Wisner 等23 根据资产的概念，构建了五大资本模块分别包括个体资本、社会资本、实物资本、经济资本和自然资本。陶鹏等32 将构建脆弱性的要素分别划分为个体资本，即知识经验、技能、经济能力、行动能力、性别、年龄等;社会资本，即社会关系网络;公共资本，即公共基础设施;自然资本，即582第 2 期涂鑫鑫，等:基于主成分分析法的城中村居民社会脆弱性评估 以武汉市洪山区为例区域的自然条件与资源。综合目前的主要研究成果发现社会指标的选取主要与社会系统遭受的暴露性、敏感性和恢复能力等有关。由于灾害影响并不均匀，弱势群体的脆弱性可能更高，社会脆弱性指标包括人口和社会特征相关的要素33。常用的指标包括年龄、教育水平、住房和居住环境、社会资本(社会关系网络)、社会保障、防灾意识和准备、健康状况等。建立合适的指标体系后，需要对构建的指标进行赋值计算权重，其计算方法有专家打分法、层次分析法34、主成分分析法35、熵值法36 等。在脆弱性的评价方法方面，较为常用的有综合指数法37、决策树分析法38、BP 人口神经网络模型法39、函数模型法36 等。而社会脆弱性指数也有不同的计算模型，如社会脆弱性指数(SoVI)17、社区脆弱性指数(CVI)40、城市社会脆弱性指数(SV)41 等。不同的评价方法和指标选择不存在绝对的优劣或对错，往往需要根据实际情况出发进行判断。我国的社会脆弱性研究，近十年间来才开始得到学界的较多关注3。目前对自然灾害脆弱性的研究主要集中在城市地区，如张永领等42 对上海市自然灾害社会脆弱性进行了评估，发现各区呈现出的不同社会脆弱性程度;文彦君等43 以陕西省宝鸡市各县区为例，发现其自然灾害社会脆弱性具有明显空间差异，区域人口、经济密度及财产数量是主要因素，而对城中村地区的自然灾害社会脆弱性研究较少。在对城中村进行的大量研究中，主要都是集中在居住环境、人口构成、教育和收入等方面11，13，也鲜少有学者探讨其脆弱性。社会脆弱性评估，对于区域防灾减灾和灾害应急管理具有十分重要的意义。虽然近年来我国的脆弱性研究取得了一定的进展，但是依然存在很多问题，例如，在脆弱性评估方面忽略了从实际地域情况出发，另外多数依靠宏观普查数据，对脆弱性地区(如城中村地区)和脆弱性群体的关注不足。2研究方法2.1研究区域武汉市位于湖北省东北部，长江与汉水交汇处，也是我国中部地区最大的城市之一。包含武昌区、洪山区、江汉区等 13 个行政区。其中，洪山区，位于武汉市东南部，下辖 13 个街道、1个乡。截至 2020 年底，洪山区常住人口约 173万人44。该区地貌以平原为主，地势呈现西北低、东南高的特点，全区约 93%的土地低于海拔 40 m。而且河流湖泊众多，全区水面积约 1.33 hm2，占总面积的 23.3%，在全国大城市中居于首位。该区夏 秋 季 节 雨 水 充 沛，年 平 均 降 雨 量 约 达1 163 ml44。尤其每年的 6 月到 8 月江河水位暴涨，据记载，到 1998 年遭受较严重的洪涝灾害共计 14 次，且直至目前洪水依然是威胁该地区社会发展的最严重的灾害之一45。同时，洪山区曾经发生过超三级以上的地震有 21 次，干旱热害也是会常有发生45。洪山区作为“以城带郊”的城区，在用地类型和使用功能上，属于典型的城市边缘区46。在武汉市的 147 个城中村中，洪山区有 66 个，大约占总数的 48%，承载人口数量超过 10 万以上47。虽然武 汉 市 土 地 利 用 总 体 规 划(2006 2020年)48 强调要加大对“城中村”的整治力度，但截止目前，在主城区范围内尤其洪山区依然存在大量城中村空间。作为城乡结合体，因为建筑密度高、管理权责不明确、社会基础设施不足等原因，这些城中村蕴藏着巨大的灾害风险隐患。在未来可能的灾害背景下，城中村容纳的大量的流动人口中较脆弱的群体将会遭受更大的威胁。2.2数据来源及指标体系构建2.2.1数据来源本文的研究数据来自 2021 年 6 到 7 月对洪山区的 11 个城中村社区居民进行的关于灾害社会脆弱性的问卷调查。目标社区的选择是在初步调查的基础上，充分考虑了各个社区的人口要素，社会要素和空间要素。在选择抽样方法时，考虑到许多城市流动人口，特别是农民工等，并未完全纳入城市人口名单。因此，我们采用配额抽样的方法确定每个社区的样本量，并通过随机调查获得每个社区的问卷。本次共计发放调查问卷 620 份，其中有效问卷数为 599 份，有效率为 96.6%。2.2.2指标体系本文基于 IPCC 的“暴露性敏感性适应能力”概念框架20，50，对武汉市洪山区城中村居民的脆弱性水平进行评估。从武汉市社区居民的暴露性、敏感性、适应能力 3 个方面入手，综合初步调查结果和专家建议后分别选取了地理位置、682长江流域资源与环境第 32 卷住房和居住地建筑安全性、设施可获得性、健康状况、生计稳定性、债务情况、租户与否、社会融入、教育水平、家庭结构、社会网络/社会资本、社会保险、社会福利、灾害意识、灾害准备共 15 项指标，见表 1，全部指标的数据均来源于问卷。图 1洪山区地理位置图(包含已调研城中村社区的位置)Fig.1Location of study area(Including locations of surveyed urban villages)表 1洪山区城中村居民的社会脆弱性评价指标体系Tab.1Social vulnerability evaluation index of residents in urban villages in Hongshan District一级指标二级指标评价变量指标类型权重暴露性地理位置住房和居住地建筑设施可获得性居住地安全程度0020 9房屋建设抵抗灾害侵袭程度0016 5防灾设施完善程度0001 4各项设施利用的便利程度0002 7敏感性健康状况居民健康程度0079 3生计稳定性工作(收入)的稳定程度0032 1债务情况是否有借款或贷款0073 9租户房屋所有者还是租户+0053 4适应能力社会融入教育水平家庭结构社会网络/社会资本社会保险社会福利灾害意识灾害准备融入当地社会情况0061 2居民的教育水平0089 3抚养孩子及赡养老人占家庭总人口的比例+0033 8遇到灾害损失后，能否快速得到家人、亲戚和朋友的帮助0060 8遇到灾害损失后，能否快速得到社区、政府或 NGO 的帮助0065 8是否有足够的保险0092 1是否有足够的社会保障0044 7灾害知识及灾害经验了解情况0060 4对自己居住的地方发生的灾害的了解程度0026 2防灾和灾后逃生用品的准备0073 8是否参加过防灾演练0111 8注:正向指标与社会脆弱性呈正相关，指标值越大脆弱性越大，表明越容易受到自然灾害的影响;负向指标与社会脆弱性呈负相关，指标值越大脆弱性越小，表明越不容易受到自然灾害的影响782第 2 期涂鑫鑫，等:基于主成分分析法的城中村居民社会脆弱性评估 以武汉市洪山区为例暴露性是指人口、社会经济、家庭财产等承灾体暴露于灾害风险的程度49。本文主要选取居住的地理位置即居住地是否安全，住房和居住地建设包括居住是否可以抵抗灾害袭击，避难所、排洪设施等防灾设施是否完善以及周边各项设施可利用的便利程度等作为暴露性指标，来研究武汉市洪山区城中村居民暴露在自然灾害、社会风险下的现状。敏感性是指人类社会系统在面对灾害时，表现出来的敏感程度49，其主要涉及身体和经济状况，在本研究中主要选取居民的健康状况、生计稳定性即工作稳定程度、是否有欠债和是否为租户等指标。适应能力是居民适应潜在损害、利用机会或应对后果的能力50。本研究主要包括居民融入当地社会情况、受教育水平、社会网络(社会资本)、社会保险、社会福利，是否具备灾害意识以及防灾和灾后逃生用品的准备、老年人和小孩所占家庭人数的比例等指标。2.3分析策略本文首先对社会脆弱性概念进行梳理以及对研究进展情况进行归纳总结，依据 IPCC20，50 的“暴露性敏感性适应能力”概念框架，选取 15个脆弱性指标构建洪山区城中村灾害脆弱性的评价体系。运用主成分分析确定各脆弱性指标的权重，并结合问卷调查数据，使用综合加权评分法得到最终的居民社会脆弱性，也分别获得暴露性、敏感性和适应能力结果。考虑到居民的脆弱性与个人因素和社会状况等多个层面相关，本文将从年龄、性别、户口类别、收入 4 个方面出发，研究不同因素对脆弱性的影响，分析和描述不同特征的居民在社会脆弱性的现状与差异，考察和识别居民中脆弱群体。2.4数据分析2.4.1指标权重的确定在确定自然灾害社会脆弱性的评价指标权重时，本文采用了主成分分析确定权重，通过对原始多维变量做线性组合，保持原始的大部分信息，避免了主观性。将原有多个相关性较强的变量 x1、x2、xp重新组合，生成少数几个彼此不相关的变量 F1、F2、Fm，使它们尽可能多地提取原有变量的信息。做主成分分析前，首先要对原始数据进行标准化，并进行 KMO 检验和Bartlett 球 形 检 验。分 析 结 果 得 KMO 的 值 为0.755，表明各变量之间存在相关关系，且 Bart-lett 球形检验的 P 值为 0.00 小于 0.05，通过显著性检验，表明该数据可以用主成分分析法来确定权重。具体步骤如下:(1)求数据经过标准化后的矩阵。设评价变量为 p 个，样本个数为 n，xij为第 i 个样本的第 j个变量，则:X=x11x1pxn1xnp(1)(2)求变量之间的相关系数矩阵:rij=nk=1(xki xi)(xkj xj)nk=1(xki xi)2nk=1(xkj xj)2(2)式中:rij为第 i 个变量与第 j 个变量的相关系数，可得变量的相关系数矩阵。(3)对相关系数矩阵求特征值与特征根。通过表 2 可知，前 6 个主成分的特征值大于 1，但其仅保留了原始指标中 58%的信息，保留信息不充分。为了在确定指标权重时使用的信息更加充分，本文考虑了所有的成分确定权重。记 cj为第j 个主成分对应的方差贡献率，zij为第 j 个特征向量的第 i 个元素。表 2特征值及其方差贡献率Tab.2Eigenvalues and their variance contribution rates成分特征值方差贡献率(%)累积方差贡献率(%)13876204012040122022106433104431756924140285411856236465225111658715239361063559557988709224853628418086745616740290795418471586100753396375548110735387079418120668351882936130648341086347(4)以方差贡献率为权重，对主成分进行加权综合，可得每个变量的综合得分:Yi=c1cjzi1+c2cjzi2+c19cjzi19(3)882长江流域资源与环境第 32 卷(5)进行归一化处理:wi=YiYi(4)式中:wi为第 i 个指标的权重，最终权重计算结果见表 1。2.4.2加权综合评价法本文采用加权综合评价法来计算洪山区城中村居民的社会脆弱性指数(SoVI)，SoVI 的值越大说明居民受灾害的影响越大，反之，则说明影响越小。计算公式为:SoVI=pjwj Xij(5)式中:wj为指标数据的权重，该值是通过主成分分析来确定;Xij为指标标准化后的值。3结果与分析3.1洪山区城中村居民的脆弱性情况根据计算，武汉市洪山区城中村居民社会脆弱性程度平均指数为 0.481 6，如图 2 所示，最小值为 0.123 9，最大值为 0.819 1，中位数距离上下四分位数比较近，表明居民社会脆弱性不均匀，结构性差异显著，城中村居民社会脆弱性呈现“中间多，两头少”的分布特征，即该 区 域 内 被 调 查 居 民 主 要 处 于 中 等 脆 弱水平。图 2城中村居民的脆弱性程度、暴露性、敏感性和适应能力Fig.2Vulnerability，exposure，sensitivity and adaptive capacity of residents in urban villages由图 2 还可以得出随着脆弱程度的增大，暴露性和敏感性也在增大，因此暴露性、敏感性与脆弱性之间呈正相关关系;适应能力随着脆弱性的增大而减小，两者呈负相关关系。为揭示影响居民的关键因素，对暴露性、敏感性、适应能力与脆弱性程度进行 Pearson 相关性分析，结果发现暴露性、敏感性与脆弱程度的 Pearson 相关系数分别为 0.343、0.494(在 0.01 显著性水平下相关);适应能力与脆弱性程度的 Pearson 相关系数为0.926(在 0.01 显著性水平下显著相关)。可见，适应能力对研究区域城中村居民社会脆弱性的影响更为明显。城中村大多数居民的居住位置和房屋建筑能抵抗灾害的安全性，防灾设施较完善且易获得，所以居民暴露性较低。相对而言，不同类型的居民在个人情况、援助和社会保障等方面存在较大差异，所以导致适应能力差距较为明显。3.2不同特征居民的脆弱性差异社会脆弱性水平可能在不同特征的居民身上表现出差异，其中，居民自身社会特征主要包括年龄、性别、教育水平、工作类型、户口类型和收入等。为了探究不同特征居民脆弱性差异，本文选取年龄、性别、户口类别、收入四个变量，并从暴露性、敏感性、适应能力三个维度进行描述和分析居民社会脆弱性的现状与差异。3.2.1年龄与脆弱性年龄代表着行动力、健康状况、维持社会联系的能力，这些都影响着个体或群体的脆弱性水平。很多研究17，51，52都已证明了年龄与其他变量的组合和相互作用可能会产生更大的脆弱性。本研究根据第六次全国 人 口 普 查 数 据(NPCD)，将被调查的城中村居民的年龄划分为六类，分别为 018，1929，30 39，40 49，50 59，60 岁以上，研究他们在脆弱性程度、982第 2 期涂鑫鑫，等:基于主成分分析法的城中村居民社会脆弱性评估 以武汉市洪山区为例暴露性、敏感性和适应能力的差异。从图 3(a)可以看出，年龄与脆弱性存在正相关关系。根据方差分析结果，当显著性水平为0.05 时，其 P 值为 0.00 远远小于 0.05，说明年龄对城中村居民的脆弱性有显著影响。0 18 和1929 岁群体的脆弱性整体较低，因为他们应对和适应潜在灾害的能力较强;50 岁以上(5059，60 岁以上)中老年群体的脆弱性则集中在较高水平。分析问卷数据发现，随着年龄增大，健康状况下降(0 49 岁居民中处于非健康状态中约为15%，而 50 岁以上的约为 50%)非健康的状态不仅会导致他们的灾害敏感性升高，也会间接或直接影响他们获取灾害知识和经验。例如分析问卷数据发现，与老年人相比，大部分年轻群体参加过防灾演练;而且约 82%的 29 岁以下居民拥有专科及以上学历，而 50 岁以上中老年群体仅有 10%接受过高中以上教育，这些都限制了他们对灾害知识的理解和获取，进而导致灾害应对和适应能力的下降(图 3(b)。60 岁以上的老年群体虽然在适应能力方面存在劣势，但他们的资产和生计方面都稳定在较高水平，他们中的 80%为房屋所有者，85%没有借款或贷款;而 1939 年龄段的居民中有 55%为租户且约 70%有借贷，所以结果显示 19 到 39 岁的青年群体敏感性较高，甚至高于 60 岁以上的老年群体。因此值得注意的是不仅老年群体的脆弱性较高，青年群体中也有很大比例都处于高脆弱水平。图 3不同年龄段城中村居民的脆弱性程度、暴露性、敏感性和适应能力Fig.3Vulnerability，exposure，sensitivity and adaptive capacity on different ages in urban villages随着人口中位年龄的提高和老年人口数量和比例的增加，影响老年人口健康和福利的灾害风险将增加52。我国城市流动人口的增加和人口结构的变化，多样化的灾害对脆弱人口的影响变得更加复杂。除关注老年人口的脆弱性之外，对城中村中青年的脆弱性也要给予更多的重视。3.2.2户口类型和脆弱性目前，社会脆弱性可以被视为一种受制度影响的社会建构现象53。户籍制度在构建社会基本结构、应对不断变化的环境和增强集体能力方面仍具有重要的政策含义15。从被调查者的户口类型出发考察城镇户口和农村户口居民的脆弱性差异，图 4(a)显示，城镇户口居民的整体脆弱性比农村人口的脆弱性偏低，且他们显著性检验的 P 值远远小于 0.05，不同户口类型居民的社会脆弱性差异显著。虽然都居住于城中村地区，但农村户口的居民明显更脆弱。研究结果虽然表现出城镇人口和农村人口脆弱性的显著差异，但是图 4 也显示仍有不少城镇户口居民也是高脆弱性人群。从图 4(b)可以看出，城镇人口的暴露性水平低于农村人口，但两者之间的差异并不明显。较为显著的差异表现在敏感性和适应能力方面。与城镇人口相比，农村人口的敏感性偏高，适应能力较低。而且值得注意的是，有相当一部分比例的农村户籍人口处于高暴露，高敏感和低适应的状态。在未来面对灾害、社会风险等外部压力时，他们极易受到冲击。农村户籍人口和城市户籍人口的脆弱性差异，源于制度的深层影响。由于户籍的差别，城镇户口和农村户口之间还存在着明显的社会地位和福利的差异，在就业、社会保障等方面也有许多不平等。特别是在中国城市的大量流动人口，他们不能和当地居民享受同等待遇。与现有的户092长江流域资源与环境第 32 卷图 4不同户口类型城中村居民的脆弱性指数、暴露性、敏感性和适应能力Fig.4Vulnerability，exposure，sensitivity and adaptive capacity in urban villages with different hukou types籍制度相关联的社会网络、社会资本或社会隔离等因素也持续影响着不同居民的福祉和健康，这些不断强化着对流动人口特别是农村人口改善生计和社会交往机会的限制。3.2.3性别与脆弱性在 20 世纪 70 年代初，自然灾害背景下的性别话题渐渐引起了灾害社会科学和性别研究者的共同关注。在自然灾害过程中，学者发现两性在脆弱程度方面存在明显差异54。尤其在男性主导的社会中由于教育机会、职业选择的不平等，女性往往比男性更为脆弱55。本研究从被调查者的性别出发考察男性和女性的脆弱性差异，研究结果与过往的研究显示出一致性。如图 5(a)所示，男性居民的整体脆弱性低于女性。在世界大部分地区，妇女仍然扮演着母亲和家庭照顾者的传统角色，男性可能获得更多的经济机会56，女性在职业选择面对的机会相对较少，这可能是造成女性敏感性略高于男性的主要原因(图 5(b)。另外工作机会的限制可能直接导致收入的减少，迫使部分女性居民不得不居住于风险较高的位置或不安全的房屋，因此女性在整体暴露性方面也略高于男性(图 5(b)。但显著性检验发现该地区男女间存在脆弱性差异但差异结果并不是非常显著。近些年，在中国城市地区，越来越多的女性接受教育、独立地外出工作并担任户主。性别上的平等促进更大的平等，为女性群体提供了发展的机会，一定程度上增强她们的灾害抵抗能力。图 5不同性别城中村居民的脆弱性程度、暴露性、敏感性和适应能力Fig.5Vulnerability，exposure，sensitivity and adaptive capacity of residents in urban villages with different genders3.2.4收入与脆弱性增加收入对于降低脆弱性具有重要意义57。根据初步调查结果和国家统计局公布的 2021 年城乡居民人均可支配收入情况，将洪山区城中村居民年收入划分为 25 000 以下、25 00050 000、50 000 75 000、75 000 100 000 和 100 000 以192第 2 期涂鑫鑫，等:基于主成分分析法的城中村居民社会脆弱性评估 以武汉市洪山区为例上共 5 个收入段，分析他们在脆弱性程度、暴露性、敏感性和适应能力的差异。从图 6(a)可以看出，城中村居民年收入与脆弱性存在负相关关系。根据方差分析结果，当显著性水平为 0.05 时，其 P 值为 0.00(远远小于0.05)，说明不同收入水平的城中村居民，其脆弱性 差 异 显 著。其 中，收 入 为 25 000 以 下 和25 00050 000 居民脆弱性整体偏高，其均值都 在 0.5 左 右，而 收 入 为 75 000 10 000 和50 00075 000 的群体脆弱性差异较小;图 6(b)显示，首先城中村不同收入群体的暴露性不存在显著差别。其次收入水平在 75 000 10 000 和10 000 以上的城中村居民的敏感性较高，根据问卷数据分析发现这部分群体比较年轻，年龄集中在 2940 岁的区间，相较于其他 3 个收入段的居民，他们有更高的借款、贷款等债务情况。图 6(b)显示了年收入在 100 000 以上的群体的适应能力最高，随后通过统计这类人群的调查数据发现这类群体中教育水平为大学及以上的人数超过了 80%，成为他们适应能力的最重要影响因素。另外年收入水平在 50 00075 000 的居民也呈现出较高的适应能力(图 6(b)，由数据分析得知教育水平和社会保险在其中起到了积极作用。他们中高中及以上学历的人数约为 70%，而且比低收入群体更注重购买社会保险。从统计数据结果中还可以看出不同收入水平的居民在灾害知识及经验情况和灾害准备、社会网络、社会融入等方面没有较大差距，但较低年收入(25 000 以下和25 00050 000)群体展现出了较低的适应能力(图 6(b)，其主要原因在于一方面教育水平较低，多为高中及以下学历(人数约占 75%)。另一方面他们在社会保险(人身安全险、房屋险)的购买情况和社会保障的获取方面也相对于其他三个收入段的群体存在劣势。对于城中村居民来说，收入会影响到他们的未来预期，进而影响他们对外部压力的抵抗能力，为了降低城中村居民脆弱性应针对不同收入群体的特点采取最行之有效的策略。图 6不同收入城中村居民的脆弱性程度、暴露性、敏感性和适应能力Fig.6Vulnerability，exposure，sensitivity and adaptive capacity of residents in urban villages with different incomes4结论本文从微观角度出发，基于 IPCC“暴露性敏感性适应能力”的分析框架，建立脆弱性指标体系。评估城中村居民的社会脆弱性程度及其决定因素，并从年龄、性别、户口类别、收入四个方面识别不同特征的居民的脆弱性水平，分析造成脆弱性差异的原因。结果发现年龄、户口类型、收入对武汉城中村居民的脆弱性水平有显著的影响。年龄越大，脆弱性越高，更易受灾害的影响。农村户口居民的脆弱性高于城镇，且与城镇人口相比，农村人口的敏感性偏高，适应能力较低。居民的收入对脆弱性有积极影响，即收入越高，脆弱性越低，主要因为不同收入水平的居民在教育水平、社会保障存在差别。同时虽然女性比男性的脆弱性略高，但在正在向城市地区转变的城中村地区性别对居民脆弱性的影响可能正292长江流域资源与环境第 32 卷在缩小。在气候变化和城市化的背景下，为了有效管理灾害风险，减少灾害损失，首先政府应进一步优化户籍改革，完善社会保障，逐步向本地居民和外来流动人口提供同样的服务和保障，特别要关注针对贫困人口或其他弱势群体。尤其要完善社会保障制度，关注中老年群体，提高养老保障和医疗服务水平，扩大居民的参保力度，帮助困难人员购买保险。同时要增加整体居民收入，完善收入分配体系，同时也可以通过继续促进教育改革，加大对教育的投入力度，保障居民获得更高教育的机会和权利;同时应继续加大用人单位对于性别歧视的监管力度，完善相关劳动法规，保证男女劳动力公平的就业机会。政府也要加大对自然灾害的知识宣传、学习，组织社区进行灾害演练等，使居民能具备灾害防护意识，增强居民的适应能力，降低居民脆弱性。本文构建的社会脆弱性的框架提供了一个现实的图景，它刻画了特定地区的特定人群的生存方式。但它存在一定的局限性。一方面在指标选择方面，虽然是在前人研究和初步调查的基础上进行的，但依然存在一定的主观性;另一方面，本研究主要关注城中村地区，其作为一个特殊的空间兼具城市和农村的双重属性，不同城中村社区在发展程度上不可避免地存在一定差异，这可能会对群体脆弱性差异的结果产生一定的影响。参考文献:1史培军，李宁，叶谦，等 全球环境变化与综合灾害风险防范研究J 地球科学进展，2009，24(4):428435SHI P J，LI N，YE Q，et al esearch on global environmentalchange and integrated disaster risk governanceJ Advance inEarth Sciences，2009，24(4):4284352张晓宁 中国的社区减灾政策J 中国减灾，2010(5):1819ZHANG X N Community disaster reduction policies in ChinaJ Disaster eduction in China，2010(5):18193周扬，李宁，吴文祥 自然灾害社会脆弱性研究进展J 灾害学，2014，29(2):128135ZHOU Y，LI N，WU W X esearch progress on social vulnera-bility to natural disastersJ Journal of 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