集體社會資本與農民災后心理健康的關聯(lián)機制——基于湖南農村洪澇災區(qū)調查的多水平實證研究*

徐選華，洪　享

(中南大學 商學院，湖南 長沙 410083)

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集體社會資本與農民災后心理健康的關聯(lián)機制
——基于湖南農村洪澇災區(qū)調查的多水平實證研究*

徐選華，洪享

(中南大學 商學院，湖南 長沙 410083)

摘要:以受災后的農村為背景，并考慮個人災害心理資源，以322名洪澇災區(qū)農民的問卷調查結果為基礎，采用多元線性回歸模型和多層線性模型分析農民災后心理健康在個人和集體層面的影響因素，以及集體社會資本對個人心理資源和災后心理健康關聯(lián)的調節(jié)作用。實證研究的結果表明，年齡在44～56周歲、收入在1 001～3 000元的災區(qū)農民，在應對災害方面付出的努力較多，獲得社會支持較少的農民更易產生心理健康問題；集體社會資本中的信任和互動對農民創(chuàng)后壓力有顯著影響；集體信任水平會削弱災害應對努力和創(chuàng)后壓力之間的正向關系，集體互動水平會削弱災害支持和創(chuàng)后壓力之間的負向關系。

關鍵詞:社會資本; 洪澇災區(qū)；農民；災后；心理健康; 多層線性模型

我國是一個災害頻發(fā)的國家，近年來，在國民經濟快速增長的同時，因自然災害導致的人們的心理損失也有逐漸增加的趨勢，如何治理自然災害，減輕災害對人們心理造成的壓力，有著相當重要的現(xiàn)實意義。在談到災害治理政策時，人們首先想到的是一種政府責任，但這種單純由政府實施的自上而下的災害管理體制并不是萬能的，往往需要其他社會力量(個體或集體的共同協(xié)調合作)的補充和完善，在應對災害的打擊時，不僅需要經濟資本和物質資本的投入，還要充分發(fā)揮“社會資本”的作用。

關于社會資本與心理健康的關系研究大部分是在發(fā)達國家的背景下進行的，類似的分析很少在中國進行，尤其在具有“地緣社會”和“親緣社會”典型特點的中國農村，這樣的分析更是少之又少。中國素有重視人倫關系的文化傳統(tǒng)，個人在集體中所處的角色，集體的關系網絡在社會生活中一直扮演著相當重要的角色，在災害中也不例外。本文之所以以農民為研究對象，是因為與城市相比，農村的防洪措施和災后應急機制都不太完善，農村居民有著比城市居民更大的心理壓力。

經濟學家試圖用社會資本解釋集體行動選擇困境，認為社會資本能夠促進集體行動的實現(xiàn)，社會資本能將分散的農戶連接起來，對災后心理健康的恢復產生影響，所以在中國農村的災害治理中，應充分發(fā)揮非政府組織、社會參與和社會信任等社會資本的作用。

1社會資本

首先，關于社會資本的內涵、社會資本的概念最早是由法國社會學者皮埃爾·布迪厄提出的，他所定義的社會資本注重社會系統(tǒng)的整體層面，認為社會資本是個人和團體所擁有的社會連帶加總，是一種通過關系網絡的占有而獲取的實際的或潛在的資源集合體[1]。社會資源理論的首創(chuàng)者林南也認為社會資本是從社會網絡中動員了的社會資源；邊燕杰、丘海雄認為社會資本是行動主體與社會的聯(lián)系以及通過這種聯(lián)系攝取稀缺資源的能力；帕特南認為社會組織的特征，諸如信任、規(guī)范以及網絡，它們能夠通過促進合作行為來提高社會的效率[2]；福山認為社會資本的本質是信任、互惠等文化規(guī)范。

從不同學者對社會資本本質的描述可以看出，社會資本的基本內涵是指一種聯(lián)系緊密的組織及其特征，其表現(xiàn)形式有社會網絡，有意創(chuàng)建的社會組織、規(guī)范、信任、權威、行動的共識以及社會道德等。

1.1社會資本與災害

近年來社會資本成為除物質資本和人力資本之外的第三大資本，被廣泛應用于社會學和經濟學領域，尤其在自然災害發(fā)生后，“經濟資本”、“人力資本”與“社會資本”都會造成損害，但相對而言，平時最不顯眼的社會資本在災害中所受損失最小[3]。在災害中，房屋和財產會被破壞，人們會受傷或死亡，但集體之間固有的聯(lián)系和情感卻不會受到災害的破壞，他們的社會資源仍然存在，原有的社會結構和社會規(guī)范也依然在發(fā)揮作用，社會資本的這些特性使它成為個人和集體在受災后最可依賴的基礎資源。

社會資本還是一種有可能在災害中得到更新和補充的資本。根據社會沖突的基本原理，面臨外來威脅時，群體內部的整合程度反而會提高，適度的外在壓力將有利于社區(qū)的成長。這也意味著在災害中，社區(qū)和個人的社會資本反而有繼續(xù)增長的可能性。

國外學者Dynes分析了災害中信任、社會規(guī)范和社會組織的作用問題，認為更高水平的信任有助于加快災后恢復的速度，提高災民滿意度，受災群體在災后很可能出現(xiàn)“利他性”社會規(guī)范，有助于災后恢復[4]。國內學者趙延東根據2008年和2009年兩次大規(guī)模抽樣社會調查數(shù)據，從社會支持、社會參與和社會信任三個方面分析了汶川地震災區(qū)的社會資本在災害治理中的作用，結果表明災民的互助、參與、團結與信任，構成了他們重建家園最可依賴的“社會資本”[5-6]。

總之，國內外學者研究發(fā)現(xiàn)，群體的集體行動水平較高，且社會資本比較豐富的社區(qū)，其防災力、抗災力與恢復力會更強，社會秩序的恢復與重建的速度更快[7]。

1.2社會資本與心理健康

洪澇災害所造成的壓力對心理健康具有較大的影響，國外學者Kawachi認為社會資本可以從不同方面起到緩沖作用，也能提高社會支持，從而減少影響心理健康的壓力[8]；Harpham認為擁有高水平社會資本的社區(qū)提供了友好、和諧和安全的環(huán)境，反過來促進了具有心理疾病易感人群的人際交流[9]。此外，Berry從結構性社會資本(集體參與)、認知性社會資本(信任、互惠、集體歸屬感)分析了社會資本對心理健康的影響，結果表明社區(qū)集體參與度越高，社會凝聚力越好，個人心理健康水平越高[10]；也有學者分別從個人層面和集體層面分析了社會資本對心理健康的影響[11-12]。國內學者俞曉靜從不同維度和層面探討了社會資本對心理健康的作用[13]，余慧等學者采用多層線性模型研究了社會資本對城市居民心理健康的影響[14]，這為社會資本的分層分析提供了思路。

上述研究在一定程度上揭示了居民災后心理健康的影響因素，但將社會資本引入心理健康的實證分析相對薄弱。由此可見，社會資本與農民心理健康的關聯(lián)機制是研究自然災害對農民影響不可缺少的一部分。

1.3社會資本的維度

馬斯·福特·布朗認為社會資本系統(tǒng)可以按照“要素、結構和環(huán)境”的三維概念，劃分為微觀、中觀和宏觀三個層面：微觀社會資本主要是個人形成的價值觀念和規(guī)范等；中觀層次的社會資本是集團間所形成的信任、互惠、義務和期望等；宏觀社會資本體現(xiàn)為國家制度、法律框架、公民權利以及社會凝聚力[15]。

另外一種較為普遍的分類是以Uphoff為代表的二維分類法，他將社會資本劃分為結構型社會資本和認知型社會資本，結構型社會資本是指社會資本中有形的方面，如影響人們交互行為的網絡、規(guī)則、程序、制度、組織等；認知型社會資本主要是無形的，如共同的價值觀念、互惠、信任和聲望等[16]。

國內學者陸遷、王昕從社會網絡、社會信任、社會聲望、社會參與四個維度探討了社會資本的內涵[17]。國外學者調查了英國7 994個人從2000至2007年的心理健康變化狀況，并研究其與社會資本的關系，結果表明總體信任與心理健康顯著相關[18]；Giordano實證分析得出集體信任和互動參與是社會資本當中最具穩(wěn)健性的變量[19]。TimRWind從結構型社會資本(網絡)、認知型社會資本(信任、互惠、集體榮譽感)、集體效能(參與、合作)三個維度研究了個人層面的心理資源和集體層面的社會資本對心理健康的影響[20]。

以上幾種分類方法雖然依據不同，但都強調了社會資本中的網絡、信任、互惠、參與合作。在災害防救中，必須依靠之前建立的網絡關系才能促成有效的聯(lián)合行動，研究表明擁有良好社會網絡的集體能夠更好地應對不利情形。并且集體間通過建立良好的信任關系，可以有效降低協(xié)調和溝通成本，降低災害防救的交易成本，增加合作各方的承諾感，產生協(xié)同行動效應，所以在極端災害事件應對中，社會資本中的信任和互動參與發(fā)揮著重要作用。

最后，根據中國農村的具體背景，本文把災后農民心理健康影響因素分為兩種基本類型：一是個人層面的災害心理資源，包括個人對災害損失的評估，個人應對災害的努力程度，個人災后獲得的社會支持；二是集體層面的社會資本，包括集體的網絡結構形態(tài)，集體之間的信任水平和互動水平。

2數(shù)據說明

本數(shù)據來自2014年7月的實地調查問卷，調查方法為分層隨機抽樣方法，此次調研的區(qū)域為湖南懷化麻陽縣、中方縣和溆浦縣的10個鄉(xiāng)鎮(zhèn)20個村，共計500名鄉(xiāng)鎮(zhèn)/村居民。調查形式為入戶調查，本次調查共發(fā)放問卷500份，回收有效問卷322份，問卷有效率為70%，對搜索的數(shù)據采用SPSS19.0統(tǒng)計軟件和HLM7軟件進行分析。

樣本基本特征由表1可見，在調查的322個有效樣本中，男性農民占38.8%，年齡大部分集中在44～69歲，被調查對象有66.1%都是已婚，且收入水平有差異，約69.3%被調查農民的受教育水平為初中以下。

表1　受訪農民的基本特征

3研究變量與假設

3.1變量選擇

本研究的因變量為農民心理健康，并選取洪澇災害后農民的創(chuàng)后應激障礙(PTSD)作為心理健康的指標。反映心理健康問題的指標其實還有抑郁癥、濫用藥物等，但創(chuàng)后壓力屬于常見現(xiàn)象，而其他指標屬于極端情況。農民在洪澇災害中一般會經歷財產損失、精神刺激，甚至親友傷亡等重大變化，這些事件會給他們造成心理上的壓力，進而可能對其精神健康帶來不利影響，所以本文選用創(chuàng)后壓力作為心理健康問題的衡量指標。

由于PCL-C(創(chuàng)傷后應激障礙檢查表-普通版)量表在災后心理健康的測量中具有良好的信效度[21]，故本文采用PCL-C量表來測量農民遭受洪澇災害后的創(chuàng)后壓力大小，即PTSD值，將量表中每一項的得分相加后得到一個分數(shù)值，17～37分表示沒有PTSD癥狀，38～49分表示有一定的PTSD癥狀，50～85分表示有明顯的PTSD癥狀。

本研究的自變量包括兩個層面：一是個人層面的個體背景特征以及個人災害變量；二是集體層面的社會資本。圖1所示為洪澇災害發(fā)生后，農民心理健康的影響因素。

圖1　農民災后心理健康影響因素

個人因素包括農民本身的個體背景特征，如性別、年齡、婚姻狀況、月均收入和受教育水平，以及個人災害心理資源，包括災害損失評估、災害應對努力、災害社會支持。個人災害變量主要用來衡量農民遭受洪澇災害后的反應，他們評估災害的損失/嚴重程度，自己付出的努力大小，政府/社會救災的支持力度等，這些反應會直接影響農民的心理健康狀態(tài)[22]。

集體因素是包括集體社會網絡、集體信任水平和集體互動水平在內的集體社會資本，本文之所以不區(qū)分個人社會資本和集體社會資本，是因為在問卷調查中有重復交叉的部分。

關于變量的指標衡量，災害損失評估是個人經歷災害嚴重程度的指標，該變量由農民回答“洪澇災害對你造成的創(chuàng)傷和損失”后評估得到1～5的反映值來測度；災害應對努力是指農民采取一系列應對措施來應付壓力源(洪澇災害)，該變量也用五級Likert設計量表來進行描述[23]；災害社會支持是指農民受災后所接受的來自政府或社會幫助的次數(shù)[24]。集體社會網絡是個人受災后得到的幫助人數(shù)比平時交流人數(shù)的平均值；集體信任水平是表示信任同村其他居民的人數(shù)比例；集體互動水平是災后與同村其他居民互動的次數(shù)比災后拜訪同村其他居民次數(shù)的平均值[14]。模型中各個變量的說明以及統(tǒng)計性描述的結果如表2所示。

由表2可見，創(chuàng)后壓力(PTSD)的均值為48.70，這表明洪澇災害后，農民有一定的PTSD癥狀；在個體災害變量中，大部分人都認為自己在洪澇災害中經歷了較大的損失和創(chuàng)傷，并且為應對這種災害會經常付出努力，得到的社會支持比較少。在集體層面的社會資本當中，社會網絡、信任水平和互動水平的值都比較大。

本文需建立一個雙層研究架構來驗證個人層次的因子與農村集體層次的因子分別對災后農民創(chuàng)后壓力的影響，以及集體層次的因子如何干擾個人層次的因子與創(chuàng)后壓力之間的關系。圖2為研究架構圖，集體層次的因素有很多種，農村經濟水平、規(guī)模、人口數(shù)量等等，但本文研究變量為集體社會資本，故只將社會資本這一種集體因素納入研究架構。

圖2　研究架構

3.2研究假設

基于已有的文獻和社會一般情況提出以下4個假設。對于假設1，本文的調查背景是特定的洪澇災害，且研究的是農民的創(chuàng)傷后壓力，故假設全部個體特征項均有影響。對于假設2，農民自身對災害嚴重程度進行評估，評估結果越嚴重，一般認為帶來的創(chuàng)后壓力也越大；為應對災害付出的努力越多，越有利于減少心理健康問題；農民自身得到的政府/社會援助支持越多，對災后恢復重建有利，創(chuàng)后壓力能因此減少。對于假設3，集體的社會網絡結構越復雜，即人與人之間關系越密切，農民更可能相互幫助關懷，能減少個人創(chuàng)后壓力；同樣地，村民總體越信任彼此和集體，參與互動的次數(shù)越多，創(chuàng)后壓力越小。對于假設4，正向調節(jié)還是負向調節(jié)無從得知，故都先假設有調節(jié)作用，方向以模型估計回歸系數(shù)的正負決定。

表2　模型變量說明及統(tǒng)計性描述

假設1：農民個體背景特征所有因素均對創(chuàng)后壓力有顯著影響；

假設2a：個人層次變量中的災害損失評估與農民創(chuàng)后壓力呈現(xiàn)正相關；

假設2b：個人層次變量中的災害應對努力與農民創(chuàng)后壓力呈現(xiàn)負相關；

假設2c：個人層次變量中的災害社會支持與農民創(chuàng)后壓力呈現(xiàn)負相關。

假設3a：集體社會資本中的社會網絡與農民創(chuàng)后壓力呈現(xiàn)負相關；

假設3b：集體社會資本中的信任水平與農民創(chuàng)后壓力呈現(xiàn)負相關；

假設3c：集體社會資本中的互動水平與農民創(chuàng)后壓力呈現(xiàn)負相關。

假設4a1：集體社會網絡調節(jié)個人災害損失評估與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4a2：集體信任水平調節(jié)個人災害損失評估與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4a3：集體互動水平調節(jié)個人災害損失評估與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4b1：集體社會網絡調節(jié)個人災害應對努力與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4b2：集體信任水平調節(jié)個人災害應對努力與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4b3：集體互動水平調節(jié)個人災害應對努力與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4c1：集體社會網絡調節(jié)個人災害社會支持與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4c2：集體信任水平調節(jié)個人災害社會支持與創(chuàng)后壓力的關系；

假設4c3：集體互動水平調節(jié)個人災害社會支持與創(chuàng)后壓力的關系。

4實證模型與結果

4.1多元線性回歸模型

本文采用多元線性回歸模型來分析人口統(tǒng)計學變量與創(chuàng)后壓力的關系。之所以沒有把個體特征變量加入到多層線性模型中分析，是因為HLM7 student只能在Level-1中添加四個變量，且為了估計年齡、收入、受教育水平中每個劃分段對農民創(chuàng)后壓力的影響，以便于確定災后易發(fā)心理健康問題的特定人群。故在SPSS中采用以下模型進行多元回歸分析：

Yi=β1+β2×(性別)2i+β3×(年齡18～30)3i+β4×(年齡31～43)4i+β5×(年齡44～56)5i+β6×(年齡57～69)6i+β7×(年齡 >69)7i+β8×(婚姻)8i+β9×(收入1 001～2 000)9i+β10×(收入2 001～3 000)10i+β11×(收入3 001～4 000)11i+β12×(收入>4 000)12i+β13×(教育 小學)13i+β14×(教育 初中)14i+ +β15×(教育 高中及以上)15i+u0j。

(1)

式中：i表示農民，取值范圍為1～322；Yi為農民的創(chuàng)后壓力(PTSD)值；βi表示性別、婚姻以及年齡、收入、受教育水平中每個劃分段的回歸系數(shù)，根據統(tǒng)計結果是否顯著可以判斷哪些人口特征變量和變量中哪個劃分段對災后農民的心理健康有影響。

4.2多層線性模型

4.2.1多層線性模型的基礎內涵

社會科學研究假設，個體的行為既受個體自身特征的影響，也受到其所處環(huán)境的影響。個體效應是指由個體自身特征所造成的差異，而組效應(池塘效應)是指由個體所處的環(huán)境所造成的變異。本文的個體效應為個人的人口統(tǒng)計學特征和個人災害變量，組效應(環(huán)境效應)為集體的社會資本。

個人的心理健康問題通常發(fā)生于不同的層次，因為個人屬于不同的集體。而村民個人之間并不是相互獨立的，而是與所在的村莊集體密切相關，這種階層嵌套結構對村民的影響不容忽視。傳統(tǒng)的線性回歸分析的先決條件是線性、正態(tài)、方差齊性以及獨立分布。而分層數(shù)據并不滿足方差齊性和獨立分布這兩個條件。因此，傳統(tǒng)的線性分析方法無法同時處理包含個體與集體不同層次的數(shù)據，否則結果可能出現(xiàn)較大的誤差。

多層線性模型不僅能在多層次上得到結論，而且可以發(fā)現(xiàn)跨層次復雜的交互作用，如某種環(huán)境因素與某種個人因素之間的交互效果[25]。由于多層線性模型同時將自相關進行建模，其結果是有效的估計。本文采用兩水平多層線性模型來研究農民個體心理健康問題的影響因素，被解釋變量為農民個人的創(chuàng)后壓力。第一層解釋變量為個人層面的災害變量，第二層解釋變量為集體層次的社會資本。建立模型如下：

Level-1：Yij=β0j+β1jXij+εij；

(2)

將式(3)、(4)代入式(2)得到兩水平完整線性模型：

Yij=γ00+γ10Xij+γ01Zj+γ11ZjXij+u0j+u1jXij+εij。

(5)

式中：i(1～322)表示農民，j(1～20)表示集體(村)；Yij是指第j個村里第i個農民因變量的觀測值，即農民的創(chuàng)后壓力(PTSD)值。Xij是指第j個村里第i個農民預測因子的值，即個人災害損失評估、個人災害應對努力和個人災害社會支持的觀測值。Zij是指集體層次的變量，即集體社會網絡、集體信任水平、集體互動水平的觀測值?；貧w系數(shù)γ00表示第二層對第一層截距進行解釋的截距；γ01表示第二層變量對第一層截距進行解釋的斜率；γ10表示第二層對第一層斜率解釋的截距，γ11表示第二層變量對于第一層斜率解釋的斜率。

這樣，多層線性模型考慮了第一層解釋變量的影響，同時也考慮了第二層解釋變量的變異，因此更加適合用于分析具有多層嵌套結構的研究對象，為本研究分析農民心理健康問題的雙層影響因素提供了合適的工具。

4.2.2多層線性模型的實證應用

本文采用四個嵌套模型(nested models)來分析集體社會資本與創(chuàng)后壓力的關聯(lián)機制。模型1為零模型輸出結果，以分析20個村之間在PTSD上是否存在顯著的差異；模型2僅包含個人層面的三個災害變量，以分析個人PTSD是否受到村民災害變量的影響，這個模型不僅能夠考察組內個體預測變量對PTSD的影響，而且能夠分析這些影響在不同村莊之間的變異；模型3增加了集體層面的農村社會資本變量，以分析個人層面的解釋變量和集體層面的解釋變量對PTSD的同時影響。模型4檢驗集體社會資本對個人災害變量的調節(jié)作用。

(1)模型1

由于本文假設災后農民個人的創(chuàng)后壓力可由個人層次與集體層次的變量來預測，所以必須顯示出創(chuàng)后壓力在個人層次與集體層次皆有變異存在，因此，要用方差分析將創(chuàng)后壓力的方差分為組內和組間方差，應使用多層線性模型中的零模型(模型中沒有預測因子)來估計組內相關系數(shù)(ICC)，以此判斷多水平模型的構建是否有其必要性。

Level-1 Model 1：創(chuàng)后壓力ij=β0j+rij。

(6)

Level-2 Model 1：β0j=γ00+u0j。

(7)

上述模型中，農民的創(chuàng)后壓力作為Level-1的因變量，rij為創(chuàng)后壓力的組內方差，u0j為創(chuàng)后壓力的組間方差。用HLM軟件可得個人創(chuàng)后壓力零模型的估計結果，如表3所示。

表3　個人創(chuàng)后壓力零模型參數(shù)估計結果

農民創(chuàng)后壓力零模型的卡方檢驗p值小于0.001，這表明總體創(chuàng)后壓力模型顯著有效。且組內相關系數(shù)ICC的計算公式如下：

ICC=組間方差/(組內方差+組間方差)。

(8)

故模型1的ICC=12.479/(32.093+12.479)=0.279 9，即農民總體創(chuàng)后壓力總的變異中有28%來自集體之間的差異，72%來自個體之間的差異。由于創(chuàng)后壓力具有顯著的組間方差，即農民的創(chuàng)后壓力在不同村莊之間存在著顯著的差異，雖然集體層面的方差占總方差的比例不是很大，但是農民個人心理健康水平的非獨立性仍不可忽視，而且研究問題具有明顯的分層次特征，采用多層模型估計將更加準確[26]。

(2)模型2

為了檢驗假設2，建立隨機系數(shù)回歸模型，該模型不包括集體層面的變量，只將個人層面的三個變量加入到Level-1中，作為創(chuàng)后壓力的預測變量。第一層的回歸系數(shù)截距和斜率在第二層均被設定為隨機效果，并估計以下模型：

Level-1Model2：

創(chuàng)后壓力ij =β0j+β1j×(個人災害損失評估ij) +β2j×(個人災害應對努力ij)+β3j×(個人災害社會支持ij)+rij。

(9)

Level-2Model2：

(10)

上述模型中，γ10、γ20、γ30分別表示個人災害損失評估、個人災害應對努力和個人災害社會支持對創(chuàng)后壓力的影響。

(三)模型3

為了檢驗假設3，在模型2的基礎上將社區(qū)社會資本加入Level-2，并估計以截距作為結果變量的模型。

Level-1Model3：

創(chuàng)后壓力ij =β0j+β1j×(個人災害損失評估ij)+β2j×(個人災害應對努力ij)+β3j×(個人災害社會支持ij)+rij。

(11)

Level-2Model3：

(12)

上述模型中，γ01表示在考慮了個人層面三個變量對創(chuàng)后壓力影響的基礎上，引入社會資本后，社會網絡對創(chuàng)后壓力的影響效果。同理， γ02、γ03分別表示集體信任水平和集體互動水平對創(chuàng)后壓力的影響效果。

(4)模型4

為了檢驗假設4，即檢驗Level-1變量與Level-2變量的交互作用，可將Level-2的變量作為斜率系數(shù)(βij)的預測因子，并估計斜率作為結果變量的模型。

一方面，模型2的估計結果(表4)已表明個人災害損失評估對創(chuàng)后壓力影響不顯著，故無需檢驗集體社會資本在其中的調節(jié)作用，拒絕假設4a1、4a2、4a3。另一方面，雖然模型3的估計結果(表4)已表明集體社會網絡對創(chuàng)后壓力影響不顯著，但社會網絡仍可能存在調節(jié)作用，所以建立模型4如下所示。

Level-1Model4：

創(chuàng)后壓力ij=β0j+β1j×(個人災害應對努力ij)+

β2j×(個人災害社會支持ij)+rij。

(13)

Level-2Model4：

(14)

上述模型中，γ10、γ20是個人災害應對努力、災害社會支持的估計值；γ01、γ02、γ03是集體社會網絡、集體信任水平和集體互動水平的估計值； γ11、γ12、γ13是災害應對努力在Level-2的斜率。γ11表示集體社會網絡對個人災害應對努力與創(chuàng)后壓力關系的調節(jié)效果；γ12表示集體信任水平對個人災害應對努力與創(chuàng)后壓力關系的調節(jié)效果；γ13表示集體互動水平對個人災害應對努力與創(chuàng)后壓力關系的調節(jié)效果。同理， γ21、γ22、γ23分別表示集體社會網絡、集體信任水平、集體互動水平對個人災害社會支持與創(chuàng)后壓力關系的調節(jié)效果。

4.3結果分析

HLM軟件對每個模型的估計結果見附錄表1、表2、表3、表4，對模型中的統(tǒng)計量(γij)進行t檢驗，如此便可以檢測參數(shù)的統(tǒng)計顯著性，所有模型的估計結果如表4所示。

(1)假設檢驗結果表5顯示，個人層面的人口統(tǒng)計學變量中，只有年齡、月均收入對創(chuàng)后壓力有顯著影響，而性別、婚姻、受教育水平影響不顯著，故拒絕假設1。其中，年齡高、收入低的群體的創(chuàng)后壓力比較大，即這部分人受災后易出現(xiàn)心理健康問題。

從表4的估計結果可知，對于Level-1預測因子，個人災害損失評估對創(chuàng)后壓力的影響不顯著，拒絕假設2a；個人應對災害努力程度與創(chuàng)后壓力呈顯著正向關系，與假設2b相反，拒絕假設2b；個人災后所獲社會支持對創(chuàng)后壓力有顯著的負向影響，接受假設2c。

對于Level-2預測因子，集體社會網絡與創(chuàng)后壓力關系不顯著，拒絕假設3a；集體信任水平與創(chuàng)后壓力呈負相關，且具有顯著性，接受假設3b；集體互動水平對創(chuàng)后壓力有顯著的負向影響，接受假設3c。

對于交互項，只有集體信任水平對個人災害應對努力程度與創(chuàng)后壓力的關系有負向調節(jié)作用，且集體互動水平對個人災害社會支持與創(chuàng)后壓力的關系有負向調節(jié)作用，其他的交互統(tǒng)計量都不顯著，故拒絕假設4b1、4b3、4c1、4c2，接受假設4b2、4c3。

表4　多層線性模型的分析結果

注：*P<0.05,**P<0.01。

表5　個體背景特征多元回歸的分析結果

(2)實證分析的結果

第一，個人層面。一方面，年齡在44～56周歲、收入在1 001～3 000元的農民面臨洪澇災害時，更易引發(fā)心理健康問題。因為四五十歲的農民一般承擔著家庭各方面的重大責任，低收入已經給家庭和個人造成壓力，而災害的發(fā)生進一步加重了農民的心理創(chuàng)傷。所以在政府救災和社會援助過程中，需要加強對這部分人群的關心和支持力度。另一方面，發(fā)生洪澇災害后，農民個人為了應對災害付出的努力越多，如積極防汛，創(chuàng)后壓力反而越大，因為積極救災不一定能獲得相應的回報，農民都不愿意為此做出努力，這是不良的狀況。故需要利用集體社會資本來削弱這種正向關系。此外，災后農民獲得的社會支持越多，創(chuàng)后壓力越小，但災后政府或社會給予的幫助是有限的，若能利用集體本身的社會資本資源進行調節(jié)，可雙向有效地減少心理健康問題。

第二，集體層面。集體社會網絡與創(chuàng)后壓力關系不顯著，而集體的信任和互動水平有助于改善農民的心理健康狀況。因為農民之間的關系災前既已基本固定，短期內難以改變，所以村鎮(zhèn)領導在改善集體氛圍時應從信任和互動入手。

第三，集體對個人的調節(jié)。一方面，集體信任水平會削弱災害應對努力和創(chuàng)后壓力之間的正向關系。村民之間和村民對集體的信任水平有助于減輕這種正向關系，即在災害治理中，人們彼此信任度越高，應對災害的努力程度與創(chuàng)后壓力的關系就越小，越能改善農民不愿努力的不良狀況，充分調動個人應對災害的積極性。此外，在有高度信任的集體社會中，政府的救災措施實施起來更為有效，成本也更低，在一定程度上可以有效預防農民受創(chuàng)后壓力大而引發(fā)的一系列社會問題。另一方面，集體互動水平會削弱災害支持和創(chuàng)后壓力之間的負向關系，即災后村子里的集體活動和農民之間的互動越多，政府給予的支持與農民心理健康關系越小，有助于減輕政府災后援助的社會壓力，因為政府或社會救助是有限、相對短期或可能不完全及時的，同樣可以預防社會風險問題。

5結論與討論

本文利用322名農村居民的樣本數(shù)據，采用多元線性回歸和多層線性模型，從個人和集體兩個層面分析了災后農民心理健康的影響因素，結果表明，災后充分發(fā)揮集體社會資本的效能，提高集體的信任和互動水平，如組織互助志愿活動、災后重建的統(tǒng)一規(guī)劃等。有助于減少農民的心理健康問題，通過每一位農民自身的積極救災，比政府援助、社會支持來改善心理壓力更有效，且能在一定程度預防災后引發(fā)的秩序失衡或不穩(wěn)定等社會問題。

本文的創(chuàng)新之處在于不僅分析了不同層次變量對災后農民心理健康的影響，還從跨層次的角度分析了集體社會資本變量的調節(jié)作用，并用HLM驗證了調節(jié)效應。在以后的研究工作中，可以考慮更多的個人和集體變量，或以個人、集體(農村)、國家三個層次來進行三層線性模型的分析。

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附錄：

表1　模型1 HLM估計結果

表2　模型2 HLM估計結果

表3　模型3 HLM估計結果

表4　模型4 HLM估計結果

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AssociationMechanismsofCommunitySocialCapitalandPost-disasterMentalHealthofFarmers——AnMulti-levelEmpiricalResearchBasedonRuralFloodDisasterofHunan

XuXuanhuaandHongXiang

(School of Business, Central South University, Changsha 410083, China)

Abstract:In the background of flood stricken countryside, taking individual disasters psychological resources into account, and by using multiple linear and multiple hierarchical regression model, the factors of post-disaster mental health of farmers among individual community and the moderating effect that community social capital has to association between individual psychological resources and post-disaster mental health are investigated based on survey data of 322 farmers in flood disaster area. The results of empirical research showed that the farmers who aged 44～56, had 1001～3000 Yuan per month, to respond to disasters effort more, get less social support are more likely to have mental health problems, trust social capital and interaction of collective are important variable to posttraumatic stress, and trust will weaken the positive relationship between coping efforts and posttraumatic stress, and interaction will weaken the negative relationship between social supports and posttraumatic stress.

Key words:social capital; flood stricken area; farmer; post-disaster; mental health; multiple hierarchical regression model

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2015.02.007

中圖分類號：X43

文獻標志碼：A

文章編號：1000-811X(2015)02-0032-09

作者簡介：徐選華(1962-)，男，江西臨川人，教授，博士生導師，主要研究方向為決策理論與技術，信息系統(tǒng)與決策支持系統(tǒng)，災害應急管理與決策. E-mail:xuxh@csu.edu.cn

基金項目：國家社科基金重點項目(12AZD109)；國家自然科學基金項目(71171202)

收稿日期：*2014-10-09修回日期：2014-11-20