災難社會學:受災特別慘痛的人,往往事前就已身處險境

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治標不如治本,雖然災後無私的大愛情懷很重要,但災前盡力改善社會不公,更是真的救人一命。

災難社會學:關注受災風險的不公平

位在環太平洋地震帶及颱風頻仍的區域,台灣社會不斷面對天災考驗。政治領導者經常說天災「造成整個社會共同的傷痛。」中研院社會所的林宗弘副研究員,卻透過社會科學量化研究方法發現:對個人而言,自然災害並非隨機與中立。某些職業、階級、族裔的人們特別容易遭受災害,災後生活狀態也更容易惡化。

921地震災民受到嚴重創傷的主因,不是災後重建資源分配不平均,而是災難風險分佈不平均。受災狀況特別慘痛的人們,在災難發生前就已身處險境。

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1999年正在服兵役,曾隨部隊前往921地震災區救援的林宗弘,在離開震災現場十餘年後,以社會科學方法檢視當年的災難。(攝影│張語辰)

林宗弘自社會脆弱性(social vulnerability)的觀點發起研究,探討許多921地震受災戶生活受到嚴重損害,即使捐助物資及補助注入也難以快速復原的困境,是否真的肇因於常見的輿論「災後重建資源分配不均」,導致他們始終無力恢復正常生活。

以華人社會階層化為研究專長,他猜想在重建資源之外,可能有更深層的「社會階級」因素影響著受災戶的復原,例如:貧富差距。而這也恰巧是921地震之後,各類相關防災學術研究尚未探索的面向。

弱勢者的受災機率與程度,會跟勝利組一樣嗎?

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災難社會學可分為兩種途徑:「社會脆弱性」著重災前的受災風險分佈;「韌性(resilience)」重視災後重建資源的分配。但最後都指向受災前後社會不平等的惡化。(資料來源│林宗弘圖說重製│林任遠、張語辰)

921地震發生於1999年,林宗弘團隊運用「臺灣教育長期追蹤資料庫」2001年第一波國中學生及家長問卷,此份調查標示出部分受災戶資料。並將受災戶學生家長的職業、階級、教育程度、族群認同、居住區域等「社會階層化因素」列為影響受災風險的自變項,「受災程度」為中介變項,「學生的心理壓力及家庭經濟狀況」為依變項。

為了同時控制風險分布、並估計災後重建的影響,林宗弘團隊採用處方迴歸模型(Treatment Regression Model)來估計在地震發生兩年之後,「受災戶」與「非受災戶」兒童的幸福感、心理憂鬱程度、家戶所得、家庭遭受經濟危機的機率等差異。

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處方迴歸模型,能提供「受災風險不平均」與「災後重建不平等」各自的影響力評估。一般線性迴歸,在於推算「受災戶」與「非受災戶」在接受調查時的各種差異,無法分辨差異來自「災前」的風險分佈或「災後」的資源分配。(資料來源│林宗弘圖說重製│林任遠、張語辰)

林宗弘透過「風險隨機化」的處方迴歸分析,發現「社會脆弱性」觀點較能解釋921地震受災戶社會階層特質、與其受災程度之關聯。

易於受災,使得弱勢者更弱勢

分析結果發現,雖然受災戶家庭及學童在「幸福感、心理憂鬱程度、家戶所得、家庭遭受經濟危機」四個方面,都比非受災戶更糟,但是將受災風險隨機化之後,災後重建的過程並沒有導致上述指標的惡化。

例如,以處方迴歸將受災風險「隨機化」,災後恢復期較長的家庭,經濟狀態反而較佳。主要原因可能是恢復期較長的家庭,在短期內獲得較多災後重建補助。

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以線性迴歸分析來看,災後恢復期較長(一個月以上)的家庭,收入顯著「低於」恢復期較短的家庭。但若改由處方迴歸,將受災風險隨機化分配之後再進行分析,災後恢復期長的家庭,平均收入較高,這可能因於短期內各種補助,改善了受災戶的經濟情況。(資料來源│不平等的災難:921地震下的受災風險與社會階層化

經濟狀態之外,受災程度和災區學生「心理健康」之間的關係也因受災風險而變。原本家庭恢復期較長的學生顯著比較憂鬱,在受災風險隨機化之後,災後恢復期長短就不再顯著影響學生的心理健康。

林宗弘認為,這樣的分析結果說明:災後心理創傷主要是來自於「災前因子」,災前社會不平等(例如家庭貧窮)在受災期間擴大學生的心理創傷。

但災後重建過程本身,並未使學生承受更大的心理壓力。在風險隨機化之後,災區學童憂鬱程度反而比對等條件的非受災戶較低,學童憂鬱程度改善可能是災後心理重建工作的成果。

對此意料之外的結果,林宗弘解讀說,災民的「社會脆弱性」是促成災後衝擊的主要「原因」,而非災難的「結果」。重建資源分配並未擴大社會不平等,短期內的各種補助改善了受災戶經濟情況。

我們捐助的短期資源確實向弱勢流去,卻未必有效地協助他們脫離長期的弱勢結構。

隨著林宗弘從「社會脆弱性」的角度來分析猛烈的天災,發現臺灣的農村人口、中下階級、原住民、客家族群、不完整家庭等弱勢族群,顯然受到更嚴重的傷害。災後的搶救、安置與重建資源雖有短期復原效果,卻無法防止弱勢者於下次災難再受衝擊,也不能長期保持他們生活安穩。

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以資本家為參照團體,呈現其他階級的相對受災風險。結果顯示資本家受災風險最低,而非技術工人、自營作業者的受災風險最高。(資料來源│不平等的災難:921地震下的受災風險與社會階層化
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從區域風險分布來看,鄉村的受災風險最高,其次是城鎮和都市。(資料來源│不平等的災難:921地震下的受災風險與社會階層化

災民困境的真正來源,是受災風險的不公平。

921地震十年後,莫拉克風災成為新的台灣重大天災代表,重災區小林村、納瑪夏鄉、林邊鄉等地區的特徵,例如農工階級、老年人口、原住民族人口集中等性質,也符合林宗弘針對921震災,分析臺灣社會脆弱性的預測。

什麼是「社會脆弱性」?

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災難來臨時,某些社會群體總是比較容易受害,就是所謂的「社會脆弱性」。(圖片來源│iStock)

貧富差距、階級或族群不平等,是影響「社會脆弱性」最重要因素。

中上階級的資訊能力較強;富裕的社區或地方行政機構,才足以建立災害預警系統或防災避難設施等;另外,中上階級通常具有較便利的交通工具、較堅固安全的居住環境,這些因素都影響了受災風險的分佈。

社會脆弱性研究,常將脆弱性區分為大小兩個層次:「個體、家庭」小層次的脆弱性研究,依據個人的階級、族群、性別身分如何影響受難風險分佈;「社區、國家」大層次的研究,則討論社區、國家經濟發展程度、貧富差距、行政能力、醫療與社會福利、住宅政策等因素,如何影響居民的受災風險。

林宗弘強調,每個社會具有各自特殊的脈絡與文化因素,必須先完成「個體層次」的風險分析,才能梳理特定社會的脆弱性因素、與其影響程度。若貿然進行地理空間或加總層次的推論,很容易犯下以全概偏的區位謬誤(ecological fallacy)。

治標不如治本,雖然災後無私的大愛情懷很重要,但災前盡力改善社會不公,更是真的救人一命。

根據這樣的社會脆弱性分析,林宗弘提醒,政府、學界可依各鄉鎮的中低收入戶、老年人口、原住民與工農階級人口、不完整家庭比例、與城鄉行政區等特徵,建構臺灣本土的社會脆弱性指標(Social Vunerability Index, SoVI),並結合各種天災的GIS地理資訊,估計臺灣最易受災的鄉鎮社區。

以改善社區內的「社會階層不平等」狀況為長期防災目標,短期而言,至少要加強這些社區的防災準備。

從火災到水災,台灣災難趨勢正改變

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隨著氣候極端化,水災造成災害的力量漸超過火災。(圖片來源│iStock)

以消防隊為例,台灣的消防體系由日治時期開始建置,台灣早期木造建築較多,日常生活方式也比今天容易引起火災,因此消防分隊的地點、器材、人員訓練大多是以救援火災為主。


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台灣網路資訊中心黃勝雄執行長

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