陳 勇 ，李青雪，何路路，徐玉梅，薛寧波

1.四川大學(xué)公共管理學(xué)院，四川 成都 610065；2.澳大利亞昆士蘭大學(xué)地球與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，澳大利亞 昆士蘭 圣盧西亞4072；3.四川省國土空間生態(tài)修復(fù)與地質(zhì)災(zāi)害防治研究院，四川 成都610081

引言

我國是一個典型的山地國家，山地面積大，山區(qū)人口多，加之受強烈季風(fēng)氣候的影響，山地自然災(zāi)害多發(fā)頻發(fā)。為了減少山區(qū)人員傷亡和財產(chǎn)損失，我國各級政府在全國各地開展了大量的山地自然災(zāi)害避災(zāi)搬遷安置工作。然而，作為一項重要的災(zāi)害風(fēng)險管理手段，避災(zāi)搬遷安置自身也存在潛在的社會風(fēng)險。如果規(guī)劃和實施不當，搬遷安置勢必會演變?yōu)橐粓鰢乐氐娜藶闉?zāi)難[1]。

為了更好地發(fā)揮避災(zāi)搬遷安置在減少山地自然災(zāi)害風(fēng)險中的作用，提高山地自然災(zāi)害風(fēng)險管理水平，基于“災(zāi)害風(fēng)險感知理論”和非自愿移民“貧困風(fēng)險和重建模型（IRR）”，筆者曾提出了“雙重風(fēng)險感知假說”[2]。該假說認為，居住在災(zāi)害多發(fā)區(qū)的居民，盡管面臨著自然災(zāi)害的威脅，但在是否搬遷的問題上，他們會根據(jù)搬遷后面臨的生計重建、社會網(wǎng)絡(luò)解體和安置房質(zhì)量等搬遷安置風(fēng)險做出是否搬遷的決策。換言之，農(nóng)戶是災(zāi)害移民搬遷的主體，在對待自然災(zāi)害風(fēng)險和搬遷安置風(fēng)險問題上，他們會基于對兩種風(fēng)險的感知和自身的行為需求，做出是否搬遷和以何種方式搬遷的決定。然而，究竟是什么因素在影響農(nóng)戶的風(fēng)險感知以及這些因素如何影響農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險和搬遷安置風(fēng)險的感知水平，既是學(xué)術(shù)界普遍關(guān)注的問題，也是山區(qū)避災(zāi)移民搬遷安置中必須考慮的因素。為此，本研究將以汶川縣原草坡鄉(xiāng)搬遷安置農(nóng)戶為例，以家庭為單位，深入探討避災(zāi)搬遷農(nóng)戶雙重風(fēng)險感知的影響因素。研究結(jié)果不僅可以推動避災(zāi)移民雙重風(fēng)險感知理論假說的不斷完善，而且有助于決策機構(gòu)和相關(guān)政府部門提高決策水平，有針對性地開展山區(qū)避災(zāi)搬遷安置工作，為山區(qū)防災(zāi)減災(zāi)工作服務(wù)。

1 研究基本情況

1.1 當前研究現(xiàn)狀

風(fēng)險感知（risk perception），也被稱為“風(fēng)險認知”，就是人們對風(fēng)險的特征和嚴重性的主觀判斷，或個體對存在于外界的各種風(fēng)險的感受和認識。目前，學(xué)術(shù)界對自然災(zāi)害風(fēng)險感知研究較多，涉及的災(zāi)種包括地震[3]、洪災(zāi)[4]、旱災(zāi)[5]、臺風(fēng)[6]、颶風(fēng)[7]、龍卷風(fēng)[8]、火山爆發(fā)[9]、森林火災(zāi)[10]、地質(zhì)災(zāi)害[11]等；研究主題主要集中在風(fēng)險感知的影響因素，包括人口特征（性別、年齡、教育、民族、宗教等）、社會經(jīng)濟狀況（收入、地位等）、社會網(wǎng)絡(luò)、災(zāi)害經(jīng)歷、時間和空間特征、風(fēng)險性質(zhì)、對信息溝通主體的信任以及宏觀背景（經(jīng)濟社會、政治、文化和歷史等）[12]、研究方法[13]、風(fēng)險感知與備災(zāi)或減緩行為的關(guān)系[14]等。從這些研究結(jié)果看，受災(zāi)居民或居住在災(zāi)害多發(fā)區(qū)的人口對自然災(zāi)害的風(fēng)險感知，既具有共同性的一面，但也因災(zāi)種、時間、空間以及社會經(jīng)濟文化背景不同而呈現(xiàn)出差異性的一面。這就需要在制定災(zāi)害風(fēng)險管理計劃和實施減輕災(zāi)害風(fēng)險策略前對相關(guān)問題進行全面和深入的研究。

目前，學(xué)術(shù)界對搬遷安置風(fēng)險感知的研究很少，但對搬遷安置風(fēng)險做了不少探索?，F(xiàn)有研究表明，作為應(yīng)對風(fēng)險的一項重要對策，人口遷移既可以規(guī)避風(fēng)險，同時也帶給人們風(fēng)險[15]。與自發(fā)移民和自愿移民相比，政策性或非自愿性移民面臨更多的風(fēng)險。這些風(fēng)險包括：失去土地、失業(yè)、無家可歸、邊緣化和貧困化、疾病、失去享有公共資源的機會和割斷原有社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等。為此，塞尼提出了“貧困風(fēng)險與重建模型”（Impoverishment Risk and Reconstruction,IRR）[16]。在我國，除工程移民風(fēng)險外，也有文獻對生態(tài)移民風(fēng)險進行了探索[17]。生態(tài)移民風(fēng)險主要包括7 大類：自然風(fēng)險、健康風(fēng)險、社會風(fēng)險、經(jīng)濟風(fēng)險、政治風(fēng)險、文化風(fēng)險和環(huán)境風(fēng)險。

與工程移民和生態(tài)移民研究相比，自然災(zāi)害避災(zāi)移民面臨的潛在搬遷安置風(fēng)險主要表現(xiàn)在生計、社會和人居環(huán)境三個方面。生計風(fēng)險包括人均土地資源（耕地、林地和草地等）數(shù)量減少、耕地質(zhì)量下降，可利用的可再生公共資源（如水源、非木材林業(yè)資源等）缺失，傳統(tǒng)生計方式發(fā)生改變，預(yù)期收益減少，失業(yè)和就業(yè)不充分，收入下降，現(xiàn)金支出增加等。社會風(fēng)險包括貧富差距擴大，發(fā)病率和死亡率增加，原有社會網(wǎng)絡(luò)解體，移民群體被邊緣化，社會沖突增加，傳統(tǒng)文化流失等。人居環(huán)境風(fēng)險包括邊際土地資源的開發(fā)導(dǎo)致水土流失和環(huán)境污染，房屋、道路修建過程中邊坡開挖導(dǎo)致滑坡、泥石流和崩塌等地質(zhì)災(zāi)害增多，土地資源開發(fā)導(dǎo)致對植被的破壞，人口聚集導(dǎo)致居住環(huán)境惡化[18]。

綜上所述，結(jié)合當前學(xué)界研究現(xiàn)狀，為了彌補學(xué)術(shù)界對山區(qū)居民災(zāi)害風(fēng)險感知和搬遷風(fēng)險感知研究的不足，本研究試圖對避災(zāi)移民雙重風(fēng)險感知影響因素進行初步探索。

1.2 樣本數(shù)據(jù)的獲取

汶川縣原草坡鄉(xiāng)毗鄰汶川地震震中所在地映秀鎮(zhèn)，轄8 個行政村。2013 年末有鄉(xiāng)村總戶數(shù)1 176 戶，鄉(xiāng)村總?cè)丝? 089 人。2008 年，在“5.12”汶川地震中，原草坡鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施遭受嚴重損毀，后在廣東汕頭市對口援建下基本恢復(fù)，但其地質(zhì)不穩(wěn)定性并沒有解決。2013 年7 月10 日，原草坡鄉(xiāng)再次遭受特大山洪泥石流災(zāi)害（后稱為“‘7.10’災(zāi)害”），農(nóng)戶損失慘重，甚至超過地震損失，其基礎(chǔ)設(shè)施又一次嚴重受損。此后，政府規(guī)劃將原草坡鄉(xiāng)整體遷建至本縣水磨鎮(zhèn)。2014 年2 月，四川省人民政府同意汶川縣撤銷草坡鄉(xiāng)，將草坡鄉(xiāng)所屬行政區(qū)域劃歸綿虒鎮(zhèn)管轄。然而，根據(jù)課題組連續(xù)幾年的跟蹤調(diào)查，政府整體搬遷原草坡鄉(xiāng)群眾的計劃并沒有達到預(yù)期的效果。

基于上述情況，本研究對象選擇汶川縣原草坡鄉(xiāng)受“7.10”災(zāi)害影響而被迫搬遷和重新安置的農(nóng)戶，調(diào)查和訪談主體為戶主或者戶主配偶。

問卷設(shè)計以農(nóng)戶面臨的自然災(zāi)害風(fēng)險和搬遷安置風(fēng)險為主題，包括被調(diào)查者的家庭基本情況、生產(chǎn)安置和農(nóng)戶對風(fēng)險感知等方面的內(nèi)容。自然災(zāi)害主要為山區(qū)農(nóng)戶普遍面臨的滑坡、崩塌、泥石流、山洪等山地特有自然災(zāi)害。調(diào)研時間為2016 年5 月至10 月、2017 年11 月至12 月、2020 年10 月，調(diào)研地點包括原草坡鄉(xiāng)所轄8 個行政村和水磨鎮(zhèn)郭家壩安置點。調(diào)查以家庭為單位，采用分層抽樣調(diào)查方法獲取到有效樣本286 份，占總戶數(shù)的約四分之一；除去數(shù)據(jù)不全樣本，最終進入統(tǒng)計分析的樣本為268 份。此外，在調(diào)查過程中還對當?shù)乜h、鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和村干部進行了半結(jié)構(gòu)訪談，并對原草坡鄉(xiāng)的部分農(nóng)村家庭做了深度訪談。

2 變量設(shè)置與研究假設(shè)

2.1 被解釋變量的設(shè)置

由于農(nóng)戶所處的地理位置不同，面臨的自然災(zāi)害風(fēng)險存在差異，同時農(nóng)戶家庭背景和社會經(jīng)濟狀況不同，他們對于自然災(zāi)害風(fēng)險和搬遷安置風(fēng)險感知也不盡相同。為了便于分析，本研究將農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知和搬遷安置風(fēng)險感知分為“強”和“弱”兩類，并作為被解釋變量構(gòu)建二元Logistic 回歸模型。其中，自然災(zāi)害風(fēng)險感知根據(jù)受訪者對感受到的災(zāi)害風(fēng)險嚴重程度打分，搬遷安置風(fēng)險感知根據(jù)受訪者對搬遷后對未來生活的擔(dān)憂程度打分。

自然災(zāi)害風(fēng)險感知測度在問卷中由“如果再次發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害，你家（原址）有危險嗎？如果有，危險程度如何？”體現(xiàn)。對于是否有危險，回答分為“沒有危險”“有危險”和“說不清”三類；對于危險程度，得分為1～5 分，1 分表示感知沒有危險，5 分表示感知非常危險，據(jù)此將取值1～3 分以及前面回答“沒有危險”和“說不清”判定為弱自然災(zāi)害風(fēng)險感知，3 分以上則為強自然災(zāi)害風(fēng)險感知。

搬遷安置風(fēng)險感知測度在問卷中由“搬來水磨，你家遇到過困難嗎？（或者搬去水磨，你會擔(dān)心嗎？）”和“如果有困難或擔(dān)心，那么程度如何？”體現(xiàn)。對于困難或擔(dān)心程度，得分也分為1～5 分，得分越高，搬遷安置風(fēng)險感知程度越強。同樣，本研究將取值為1～3 分以及前面回答“沒有困難（不擔(dān)心）”和“說不清”判定為弱搬遷安置風(fēng)險感知，大于3 分則為強搬遷安置風(fēng)險感知。

2.2 針對自然災(zāi)害風(fēng)險感知的解釋變量與理論假設(shè)

（1）災(zāi)害特征。對山區(qū)農(nóng)戶來說，其面臨的自然災(zāi)害種類和受威脅頻率會顯著影響其災(zāi)害風(fēng)險感知程度，同時，災(zāi)害暴露對農(nóng)戶的風(fēng)險感知也有一定影響。據(jù)此，本研究采用農(nóng)戶面臨的自然災(zāi)害種類、受威脅頻率和農(nóng)戶住房距災(zāi)害源的距離作為災(zāi)害風(fēng)險特征的代理變量，并提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：農(nóng)戶面臨的自然災(zāi)害類型越多，災(zāi)害發(fā)生頻率越高，房屋離災(zāi)害源距離越近，其自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度越強。

（2）災(zāi)害經(jīng)歷。災(zāi)害經(jīng)歷指家庭或個人所經(jīng)歷的災(zāi)害次數(shù)和受災(zāi)損失程度。經(jīng)歷過災(zāi)害的個體往往有著較高的風(fēng)險感知水平[6]。據(jù)此，本研究選取是否受災(zāi)和受災(zāi)損失程度作為衡量災(zāi)害經(jīng)歷的代理變量，并提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：農(nóng)戶有受災(zāi)經(jīng)歷且損失越大，其自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度越強。

（3）災(zāi)害知識。公眾對災(zāi)害知識的了解越多，越有助于理性看待災(zāi)害風(fēng)險，并采取適當措施來應(yīng)對風(fēng)險[19]。本研究選取農(nóng)戶對自然災(zāi)害的產(chǎn)生原因和防災(zāi)減災(zāi)措施的了解程度來衡量其災(zāi)害風(fēng)險知識，并提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：農(nóng)戶掌握的自然災(zāi)害知識越豐富，即對自然災(zāi)害的產(chǎn)生原因和防災(zāi)減災(zāi)措施了解越多，則對自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度越弱。

（4）風(fēng)險溝通。風(fēng)險溝通指有關(guān)風(fēng)險相關(guān)信息的傳播情況。不同的災(zāi)害風(fēng)險信息傳播主體，如基層干部、政府機構(gòu)、電視廣播等，都是自然災(zāi)害風(fēng)險信息的重要來源和主要傳播渠道。本研究選取農(nóng)戶對災(zāi)害風(fēng)險知識的獲取渠道及其對政府災(zāi)害風(fēng)險管理工作的評價作為風(fēng)險溝通質(zhì)量的代理變量，并提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：政府作為自然災(zāi)害風(fēng)險溝通主體，有利于減輕農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險的感知。

2.3 針對搬遷安置風(fēng)險感知的解釋變量與理論假設(shè)

搬遷安置風(fēng)險指農(nóng)戶搬遷安置后面臨的一系列風(fēng)險[18]，包括經(jīng)濟風(fēng)險、社會風(fēng)險和安置房屋質(zhì)量風(fēng)險。

（1）經(jīng)濟風(fēng)險。搬遷農(nóng)戶在經(jīng)濟發(fā)展上面臨的風(fēng)險，包括：一是可利用的人均土地資源（耕地、林地和草地等）減少，耕地質(zhì)量下降；二是無法利用原有社區(qū)公共資源（如水源、非木材林業(yè)資源等）；三是傳統(tǒng)生計方式發(fā)生改變，導(dǎo)致預(yù)期收益減少；四是失業(yè)或就業(yè)不充分導(dǎo)致收入下降；五是因建房而負債，現(xiàn)金支出增加。根據(jù)實地調(diào)查結(jié)果和問卷整理情況，本研究選取了失去耕地、失去養(yǎng)殖條件、失業(yè)、無法利用原有社區(qū)公共資源、負債和現(xiàn)金支出增加六個變量作為經(jīng)濟發(fā)展風(fēng)險的代理變量，并提出如下假設(shè)：

假設(shè)5：對失去耕地、失去養(yǎng)殖條件、失業(yè)、失去原有公共資源、負債和現(xiàn)金支出增加等問題越擔(dān)心的農(nóng)戶，其搬遷安置風(fēng)險感知程度越強。

（2）社會風(fēng)險。避災(zāi)搬遷農(nóng)戶在搬遷安置過程中可能面臨的社會風(fēng)險有：上學(xué)就醫(yī)不方便，貧富差距擴大，原有社會網(wǎng)絡(luò)解體（親戚朋友聯(lián)系變少或失去聯(lián)系），移民群體被邊緣化（如不被重視、受到排擠、地位低下、遇到問題無人管），社會沖突增加，發(fā)病率和死亡率增加，傳統(tǒng)文化丟失。根據(jù)實地調(diào)研情況，本研究選取就醫(yī)就學(xué)不方便、社會網(wǎng)絡(luò)解體、邊緣化和發(fā)病率增加等作為社會風(fēng)險的代理變量，并提出如下假設(shè)：

假設(shè)6：對就醫(yī)就學(xué)不方便、社會網(wǎng)絡(luò)解體、邊緣化和發(fā)病率增加等問題越擔(dān)心的農(nóng)戶，其搬遷安置風(fēng)險感知程度越強。

（3）安置房屋質(zhì)量風(fēng)險。政府負責(zé)安置地點的選擇、場地的規(guī)劃、安置房的設(shè)計和建設(shè)。在此次搬遷安置中，房屋建設(shè)質(zhì)量是原草坡鄉(xiāng)搬遷農(nóng)戶最關(guān)心的問題之一。因此，安置房質(zhì)量差是搬遷安置農(nóng)戶面臨的主要風(fēng)險之一。本研究選取安置房質(zhì)量作為安置工程風(fēng)險的代理變量，并提出如下假設(shè)：

假設(shè)7：對安置房質(zhì)量越擔(dān)心的農(nóng)戶，其搬遷安置風(fēng)險感知程度越強。

2.4 控制變量的設(shè)定

為明確被解釋變量和解釋變量的顯著關(guān)系，本研究將農(nóng)戶家庭人口與社會經(jīng)濟特征（如戶主年齡、性別、受教育水平和家庭年收入水平）設(shè)置為控制變量?，F(xiàn)有文獻研究表明，這些因素對農(nóng)戶風(fēng)險感知會產(chǎn)生一定影響，即：戶主為女性、年齡較大、受教育水平較低和家庭收入較少的人群，對災(zāi)害風(fēng)險感知程度較高[20]。本研究選取戶主性別、年齡和受教育程度以及家庭規(guī)模、結(jié)構(gòu)、家庭年收入作為農(nóng)戶人口和社會經(jīng)濟特征的代理變量，研究其對雙重風(fēng)險感知的影響。各變量的含義、賦值及描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。

表1 變量的含義、賦值及描述性統(tǒng)計（N=268）

3 風(fēng)險感知影響因素的情況

3.1 自然災(zāi)害風(fēng)險感知的影響因素

本部分以自然災(zāi)害風(fēng)險感知為因變量?；谇拔募僭O(shè)，農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知與災(zāi)害特征、災(zāi)害經(jīng)歷、災(zāi)害知識和風(fēng)險溝通4 個方面的因素有關(guān)，涉及受威脅頻率、面臨的自然災(zāi)害種數(shù)、農(nóng)戶住房與災(zāi)害隱患點距離、受災(zāi)經(jīng)歷、受災(zāi)損失、對災(zāi)害知識的了解程度、對防災(zāi)知識的了解程度、風(fēng)險溝通主體和風(fēng)險溝通質(zhì)量等9 個變量。以這9個變量為自變量進行Logistic 回歸（即模型1），再以此為基礎(chǔ)逐步納入戶主的人口學(xué)特征（即模型2）與家庭特征（即模型3），從而檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。為了方便解釋在表中列出來回歸系數(shù)優(yōu)勢比（Odd Ratio），在模型3 中，根據(jù)相關(guān)計算公式對Logistic 回歸系數(shù)進行標準化處理，獲得標準化系數(shù)Beta 值（表2）[21]。

表2 自然災(zāi)害風(fēng)險感知影響因素的Logistic 回歸結(jié)果（N=268）

模型1 的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷對自然災(zāi)害風(fēng)險感知影響顯著，而其他變量沒有通過顯著性檢驗，說明其他變量對農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知沒有影響。從模型1 的回歸系數(shù)優(yōu)勢比來看，與沒有受災(zāi)經(jīng)歷的被訪農(nóng)戶相比，具有受災(zāi)經(jīng)歷的被訪農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度增加了6 倍多。由此可知，農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷越多，其自然災(zāi)害風(fēng)險感知越強。

在模型1 的基礎(chǔ)上，模型2 納入了戶主的人口學(xué)特征變量（性別、年齡、文化程度等）后，農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷對自然災(zāi)害風(fēng)險感知仍然具有顯著影響，說明農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷對農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知的影響具有穩(wěn)健性，影響方向相同且顯著程度提高。從模型2 的回歸系數(shù)優(yōu)勢比來看，與沒有受災(zāi)經(jīng)歷的被訪農(nóng)戶相比，具有受災(zāi)經(jīng)歷的被訪農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度增加了8 倍多。同時，農(nóng)戶的文化程度對農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險感知具有顯著的負向影響。具體來說，與是文盲的被訪農(nóng)戶相比，具有小學(xué)文化的被訪農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度下降了約70%，而具有初中及以上文化的被訪農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度下降了約75%。這說明受教育程度越高的農(nóng)戶，其對災(zāi)害風(fēng)險的感知越低。其他變量沒有通過顯著性檢驗，說明其對農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知沒有影響。

模型3 在模型2 的基礎(chǔ)上納入了戶主的家庭特征變量（家庭負擔(dān)人口、收入水平、家庭規(guī)模等）后，農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷對自然災(zāi)害風(fēng)險感知的顯著影響依然存在，說明農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷對農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知的影響具有穩(wěn)健性。根據(jù)回歸系數(shù)優(yōu)勢比，與沒有受災(zāi)經(jīng)歷的被訪農(nóng)戶相比，具有受災(zāi)經(jīng)歷的被訪農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度增加了8 倍多。同時，農(nóng)戶的文化程度也通過了顯著性檢驗，回歸結(jié)果與模型2 接近。其他變量依舊沒有通過顯著性檢驗，說明其對農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知沒有影響。

從標準化回歸系數(shù)表2 中的Beta 值來看，農(nóng)戶受災(zāi)經(jīng)歷對其自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度影響最大。同時，農(nóng)戶的文化程度對自然災(zāi)害風(fēng)險感知影響也較大，具體而言，文化程度越高的農(nóng)戶其自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度越低。

3.2 搬遷安置風(fēng)險的影響因素

基于前面的假設(shè)，農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險涉及經(jīng)濟、社會和安置房屋質(zhì)量等方面的內(nèi)容，具體包括失去耕地、失去養(yǎng)殖條件、失業(yè)、無法利用原有社區(qū)公共資源、負債、現(xiàn)金支出增加、上學(xué)就醫(yī)不方便、社會網(wǎng)絡(luò)解體、邊緣化、發(fā)病率增加和安置房質(zhì)量差等11 個變量。在模型4 中，以搬遷安置風(fēng)險感知為因變量，對涉及的11 個變量進行Logistic 回歸（表3）?；貧w結(jié)果顯示，失去耕地和無法利用原有社區(qū)公共資源兩個變量通過了顯著性檢驗。根據(jù)回歸系數(shù)優(yōu)勢比可知，相對于不擔(dān)心失去耕地的被訪農(nóng)戶，擔(dān)憂失去耕地的被訪農(nóng)戶對搬遷安置風(fēng)險感知程度提高了近3 倍。相對于不擔(dān)心無法利用原社區(qū)公共資源的農(nóng)戶，對其擔(dān)心的農(nóng)戶的搬遷安置風(fēng)險感知程度高近3 倍。其他變量沒有通過顯著性檢驗，說明其對農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知沒有影響。

表3 搬遷安置風(fēng)險感知影響因素的Logistic 回歸結(jié)果（N=268）

模型5 在模型4 的基礎(chǔ)上納入了戶主人口特征變量（性別、年齡、文化程度等）。根據(jù)回歸結(jié)果，農(nóng)戶對失去耕地和無法利用原有社區(qū)公共資源的擔(dān)憂以及戶主年齡等3 個變量通過了顯著性檢驗。從回歸系數(shù)優(yōu)勢比來看，相對于不擔(dān)心失去耕地的被訪農(nóng)戶，擔(dān)憂失去耕地的被訪農(nóng)戶對搬遷安置風(fēng)險的感知程度提高了3 倍。相對于不擔(dān)心無法利用原社區(qū)公共資源的農(nóng)戶，在這方面擔(dān)心的農(nóng)戶的搬遷安置風(fēng)險感知程度高近5 倍。同時，農(nóng)戶年齡對農(nóng)戶的搬遷安置風(fēng)險感知具有顯著的負向影響，說明被訪農(nóng)戶的年齡越大，其搬遷安置風(fēng)險感知程度越低。其他變量沒有通過顯著性檢驗，說明其對農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知沒有影響。

模型6 在模型5 的基礎(chǔ)上進一步納入了農(nóng)戶的社會經(jīng)濟條件特征變量。為了進一步比較不同變量對于搬遷安置風(fēng)險感知的影響程度，模型6 列出了自變量和控制變量的標準化回歸系數(shù)（Beta）。回歸結(jié)果顯示，除了對失去耕地和無法利用原有社區(qū)公共資源的擔(dān)憂以及戶主年齡3 個變量外，家庭有無負擔(dān)人口對搬遷安置風(fēng)險感知具有顯著的負向影響。從回歸系數(shù)優(yōu)勢比來看，相對于不擔(dān)心失去耕地的農(nóng)戶，擔(dān)心失去耕地的農(nóng)戶的搬遷安置風(fēng)險感知程度增加3 倍多。相對于不擔(dān)心無法利用原有社區(qū)公共資源的農(nóng)戶，擔(dān)心無法利用原有社區(qū)公共資源的農(nóng)戶的搬遷安置風(fēng)險感知增加近6 倍。戶主年齡對搬遷安置風(fēng)險感知的回歸結(jié)果與模型5 接近。此外，相對于沒有負擔(dān)人口的家庭，有負擔(dān)人口的家庭的搬遷安置風(fēng)險感知程度下降超過了80%。其他變量沒有通過顯著性檢驗，說明其對農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知沒有影響。從模型6 的標準化回歸系數(shù)（Beta）來看，農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知影響最大的是對無法利用原有社區(qū)資源的擔(dān)憂，影響最小的是對失去耕地的擔(dān)憂。就控制變量而言，農(nóng)戶家庭有無負擔(dān)人口對其搬遷安置風(fēng)險感知影響最大，農(nóng)戶年齡也對其搬遷安置風(fēng)險感知影響較大，其余變量對農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知沒有影響。

4 研究結(jié)論

4.1 基本結(jié)論

在自然災(zāi)害風(fēng)險感知方面，根據(jù)Logistic 回歸分析可知，農(nóng)戶面臨的災(zāi)害類型數(shù)量（種數(shù)）、受災(zāi)害威脅頻率和住房離災(zāi)害隱患點距離與農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險感知沒有關(guān)系，說明假設(shè)1 不成立。同時，農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷越多，其自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度越強，但由于災(zāi)害損失與農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知沒有顯著關(guān)系，說明假設(shè)2 部分成立。另外，對自然災(zāi)害知識和防災(zāi)知識的了解程度沒有通過顯著性檢驗，因此，對防災(zāi)知識的了解程度與農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險感知沒有顯著關(guān)系，說明假設(shè)3 不成立。此外，由于溝通主體和溝通質(zhì)量也沒有通過自然災(zāi)害風(fēng)險感知的顯著性檢驗，說明假設(shè)4 不成立。而從標準化回歸系數(shù)Beta 值看，相對于受教育程度，農(nóng)戶的受災(zāi)經(jīng)歷對其災(zāi)害風(fēng)險感知的影響更大。

就搬遷安置風(fēng)險感知而言，農(nóng)戶對失去耕地和利用原有社區(qū)公共資源的擔(dān)心通過了顯著性檢驗，而農(nóng)戶對失去養(yǎng)殖條件的擔(dān)憂沒有通過顯著性檢驗，說明假設(shè)5 部分成立。由于負債、現(xiàn)金支出增加、上學(xué)就醫(yī)不方便、社會網(wǎng)絡(luò)解體、邊緣化和發(fā)病率增加等變量沒有通過顯著性檢驗，故假設(shè)6 不成立。在搬遷安置風(fēng)險感知影響因素的相關(guān)分析中，對安置房質(zhì)量差的擔(dān)憂沒有通過顯著性檢驗，說明假設(shè)7 不成立。同樣，從標準化回歸系數(shù)Beta 值看，在對農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知有顯著影響的4 個因素中，家庭有無負擔(dān)人口的影響最大，其次是年齡和對無法利用原有公共資源的擔(dān)心，而擔(dān)心失去耕地的影響最小。

4.2 啟示意義

本研究揭示，在自然災(zāi)害風(fēng)險感知方面，農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險感知強度與自然災(zāi)害威脅頻率、面臨的災(zāi)害種數(shù)和與災(zāi)害隱患點距離等災(zāi)害特征沒有關(guān)系，其主要原因可能與當?shù)剞r(nóng)戶大多會面臨災(zāi)害的威脅、均受到自然災(zāi)害的影響有關(guān)。農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險感知與農(nóng)戶受災(zāi)經(jīng)歷顯著相關(guān)，這與已有的研究一致[22]，說明風(fēng)險具有強烈的社會性，是社會構(gòu)建的產(chǎn)物，與客觀的風(fēng)險或?qū)＜宜J定的風(fēng)險并不一致。此外，研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知強弱與受災(zāi)損失大小沒有顯著的關(guān)系。值得注意的是，調(diào)查數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計顯示，完全搬遷到水磨的農(nóng)戶對原草坡鄉(xiāng)的災(zāi)害風(fēng)險感知，大大高于仍居住在原草坡鄉(xiāng)或在原草坡鄉(xiāng)與水磨安置點兩頭住的農(nóng)戶。這或許是因為他們在原草坡鄉(xiāng)的住房大多已損毀，不能繼續(xù)在原草坡鄉(xiāng)居住以及受災(zāi)經(jīng)歷的難以忘懷所致。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶對自然災(zāi)害知識的掌握程度和對防災(zāi)措施的了解程度與其對自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度關(guān)系不顯著。這與已有的研究結(jié)論并不一致，其主要原因可能是：通過政府的宣傳，農(nóng)戶對滑坡、崩塌、泥石流和山洪等山地自然災(zāi)害有較多的了解，但并不能消除自然災(zāi)害發(fā)生的可能性，也不能減輕其危害程度，因此，農(nóng)戶并沒有因災(zāi)害知識的增加和對防災(zāi)措施了解的增多而降低對自然災(zāi)害風(fēng)險的感知水平。山區(qū)農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險感知與災(zāi)害信息溝通主體和溝通質(zhì)量等變量也沒有顯著關(guān)系，這可能是因為農(nóng)戶在災(zāi)害信息溝通方面均有較好的效果，導(dǎo)致農(nóng)戶對自然災(zāi)害風(fēng)險感知沒有差異性影響。研究顯示，農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知和戶主受教育程度顯著相關(guān)，而與戶主性別和年齡，以及家庭收入水平、家庭規(guī)模和家庭負擔(dān)人口等控制變量不存在顯著關(guān)系。究其原因，可能是原草坡鄉(xiāng)的農(nóng)戶在經(jīng)歷過嚴重自然災(zāi)害后，對災(zāi)害的破壞性有深刻的認識；同時，受過更多教育的戶主對自然災(zāi)害的認識更加理性，因而對自然災(zāi)害的感知程度更低。

就搬遷安置風(fēng)險感知而言，在安置地是否擁有耕地是搬遷農(nóng)戶最關(guān)心的問題之一。一方面，對于居住在我國西部山區(qū)的農(nóng)戶而言，耕地是他們的基本生活保障，沒有耕地就意味著失去了基本的生活來源。在原草坡鄉(xiāng)，氣候條件適宜農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出較高，不少農(nóng)戶通過發(fā)展蔬菜和優(yōu)質(zhì)特色水果獲得了經(jīng)濟收入，失去耕地意味著收入的大幅下降。另一方面，原草坡鄉(xiāng)農(nóng)戶可利用的原有社區(qū)公共資源包括水資源、林地、牧草地等自然資源，這些資源不僅對農(nóng)戶的生計活動有重要影響，而且直接影響農(nóng)戶的福利水平。擁有可利用的社區(qū)公共資源意味著農(nóng)戶能免費使用自來水，免費獲取燃料（薪柴），這對于大多數(shù)收入不高的農(nóng)戶有重要意義。因此，越擔(dān)心無法利用原有社區(qū)公共資源的農(nóng)戶對搬遷安置風(fēng)險感知程度越高。就農(nóng)戶的人口學(xué)特征而言，戶主年齡對農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知具有顯著負面影響，年齡越大，其搬遷安置風(fēng)險感知越低。這與通常認為年齡越大的人對搬遷后的生活越擔(dān)心的看法不一致。根據(jù)對戶主年齡的統(tǒng)計分析，戶主最低年齡為20 歲，最高為80 歲，平均年齡為51 歲，年齡中位數(shù)為49 歲，這說明被調(diào)查農(nóng)戶戶主年齡普遍較大。相對于年齡較大的戶主，年輕的戶主需要養(yǎng)家糊口，會面臨更多生計壓力和家庭負擔(dān)，因此不難理解相對年輕的農(nóng)戶對搬遷安置風(fēng)險感知越大。家庭負擔(dān)人口對搬遷安置風(fēng)險感知具有顯著的負向影響。如果農(nóng)戶家庭有需要照顧的老人和上學(xué)的小孩，其搬遷安置風(fēng)險會顯著下降。與原草坡鄉(xiāng)相比，無勞動能力的老人更適合在具有城市社區(qū)功能的搬遷安置地生活，同時，原草坡鄉(xiāng)小學(xué)已停辦，學(xué)齡兒童已不再在原草坡鄉(xiāng)上學(xué)，在安置地開辦有幼兒園，交通條件比原草坡鄉(xiāng)方便，有利于義務(wù)教育階段的學(xué)生上學(xué)。在4 個對搬遷安置風(fēng)險感知有顯著影響的變量中，“擔(dān)心失去耕地”的影響程度最低，這是出乎筆者意料的，也是一個需要進一步探討的問題。不過，值得注意的是，調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，與未搬遷農(nóng)戶和兩頭住的農(nóng)戶相比，已搬遷農(nóng)戶對搬遷風(fēng)險的感知大大低于前兩類農(nóng)戶，這說明農(nóng)戶的搬遷行為會影響其對搬遷安置風(fēng)險的感知。研究還表明，負債、現(xiàn)金支出增加、上學(xué)就醫(yī)不方便、社會網(wǎng)絡(luò)解體、邊緣化、發(fā)病率增加和對安置房質(zhì)量的擔(dān)心等因素不會顯著影響農(nóng)戶搬遷安置風(fēng)險感知，說明這些因素對搬遷安置風(fēng)險感知的影響并不大。究其原因，或許是在政府的幫助下，或通過搬遷農(nóng)戶自身的努力，問題基本能得以解決，或其本身并不是一個大問題。

風(fēng)險感知與風(fēng)險應(yīng)對策略密切相關(guān)[2]。就本研究的避災(zāi)移民雙重風(fēng)險感知而言，對自然風(fēng)險感知強烈的農(nóng)戶可能具有較強的搬遷意愿，而對搬遷安置風(fēng)險感知強烈的農(nóng)戶則傾向于不搬遷而留在原地居住。至于對兩種風(fēng)險均感知強烈的農(nóng)戶，其是否愿意搬遷或搬遷是否會發(fā)生，在很大程度上取決于農(nóng)戶對哪一種風(fēng)險感知更強烈。但是，風(fēng)險感知只是人們采取災(zāi)害風(fēng)險應(yīng)對策略的一個重要影響因素，但不是充分條件。就本研究中的案例而言，當農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險感知程度大于搬遷安置風(fēng)險感知，農(nóng)戶搬離原草坡鄉(xiāng)的意愿會大于留居原草坡鄉(xiāng)并繼續(xù)生活的意愿。但要使農(nóng)戶搬遷行為得以發(fā)生，即全家搬離原草坡鄉(xiāng)，還需要滿足其他條件，如農(nóng)戶自身的搬遷能力（如是否能夠支付國家補貼后的房價）或農(nóng)戶對原居住地的歸屬感。過去，政府在制定規(guī)劃和進行公共決策時，受影響群眾的實質(zhì)性參與不足，其結(jié)果往往造成規(guī)劃難以落實、工程實施困難，既浪費公共資源，又透支人民群眾對政府的信任。根據(jù)本研究的情況來看，在今后的防災(zāi)減災(zāi)工作中，特別是在對任務(wù)緊急、涉及人口較多的重大項目進行規(guī)劃和決策時，政府既要傾聽專家意見，也要咨詢?nèi)罕?，考慮群眾呼聲，避免規(guī)劃不當或決策失誤給國家和人民群眾造成不必要的損失。