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摘要
阐述了风险感知的基本内涵、农户旱灾风险感知的影响因素以及主流的评估模式；总结了农业旱灾风险感知研究方法的最新发展；归纳了近年来农业旱灾风险感知研究状况，并对其发展趋势进行了展望；提出了未来农业旱灾风险感知研究中应当完善的领域。
关键词农业干旱；风险感知；评估模式
中图分类号S423文献标识码A文章编号0517-6611（2015）05-150-04
基金项目国家自然科学基金项目（41461100）；云南大学基金项目（2013CG011）。
作者简介
史潇芳（1990-），女，云南曲靖人，硕士研究生，研究方向：灾害地理学、人文地理学。*通讯作者，副教授，硕士，从事灾害地理学研究。
收稿日期2014-12-15
近年来，旱灾给我国农业系统带来的损失日趋严重。农业旱灾会导致农业不可持续发展或削弱其可持续发展能力，而农业是人类生存和发展的基础，农业持续发展是人类社会经济持续发展的基础，没有农业的持续发展，就不可能有人类社会经济的持续发展，“农业防灾减灾”成为农业发展不可绕开的难题。旱灾面前，农户是农业旱灾直接打击和最易受破坏的对象，也是灾后政府、社会救助工作和自助互救工作实施的最基本、最有效单元。农户减灾行为的积极性或消极性取决于对旱灾风险感知的判断，因此，正确认识旱灾是减轻干旱损失的根本。
农业旱灾是一种渐发性灾害， 影响因素除自然条件外，社会经济和人类活动也起着至关重要的作用， 所以农业旱灾风险存在较大不确定性和多影响因素。对于政府部门、保险公司及农户来说，提高农业旱灾风险感知能力是科学决策的重要依据，旱灾风险感知判断会极大地影响人们防灾减灾意愿的强弱与行为的成效。旱灾危害最大的就是农业，而农户是农业生产的劳动者，可见农户长期生活的地理环境决定其是承受旱灾的基层研究对象，对旱灾风险感知也最深刻。目前，国内外许多学者就旱灾风险分析、评估、指标选取等进行了深入探讨，但从农户角度开展的旱灾风险感知分析还处于起步阶段。为此，笔者阐述了风险感知的基本内涵、农户旱灾风险感知的影响因素以及主流的评估模式，总结了农业旱灾风险感知研究方法的最新发展，归纳了近年来农业旱灾风险感知研究状况，并对其发展趋势进行了展望，提出了未来农业旱灾风险感知研究中应当完善的领域，旨在为旱灾风险感知分析奠定基础。
1农业旱灾风险感知的内涵
1.1旱灾风险感知概念
国内自然灾害研究认为，灾害风险指灾害活动及其对人类生命财产破坏的可能性[1]，它服从统计规律中的概率分布，常被称为概率风险。风险感知是一种用来表达对客观风险的态度和直觉判断，其中包括对风险的评估和反应。农业旱灾风险感知是一种决策行为，农户因为决策需要而产生，同时也为决策服务，通过分析可能发生的旱灾风险来作出合适的决策，强调了感知风险的主观性。李红锋认为，旱灾风险感知是人们对干旱风险的特征和严重性所做出的主观判断，是测量公众心理恐慌的重要指标[2]。孟博等认为，风险感知属于心理学范畴，旱災风险感知是个体对由于干旱给农业生产带来损失的客观风险的感受和认识，强调个体由直观判断和主观感受获得的经验对认知的影响[3]。
一个基本的感知过程可以抽象为感知觉、认知加工、思维与应用三大部分，即个体根据直观判断和主观感受所获得的经验，根据干旱环境刺激、信息记录、筛选、记忆来做出主观风险的判定，并以此作出逃避、改变、接受风险的态度及行为决策的判断依据[4]。可见，农户旱灾风险感知能力对提高村民应对旱灾的能力、减少干旱损失有着更实际的效果。
1.2风险感知影响因素
风险感知的因素有很多，主要包括个体因素、心理契约、事件因素、风险的可控程度、知识结构、风险的性质、社会因素等[5]。在针对具体的灾害风险进行风险感知的影响因素分析时，个体特征、事件因素、知识结构和社会因素一般是主要的影响因素。
1.2.1
个体因素。个体特征、认知情况差异影响个体对风险感知[5]。
1.2.2
事件因素。事件特征是引起个体风险恐惧的根源，一般来说，人们对危机事件的恐惧感很大程度与危机事件本身的风险特征有关。事件特征通常可以归结为以下因素：事件起因、影响范围、损失是否明确，事件是否可观测，事件是未知还是熟悉，这些特征即是事件的模糊程度。Slovic等通过心理测量范式对风险知觉进行了研究，认为风险知觉是可测量和可预测的，同时他们揭示了公众对风险知觉的3个基本维度：恐惧风险维度、未知风险维度和面临某个特定风险时的个体数量[6]。孙多勇根据Slovic等的研究成果，将第1维度和第3维度合并，与第2维度一起建立了个体对风险感知的二维因素空间模型，指出危机事件在空间中所处的位置决定了个体对风险的感知程度。
1.2.3
知识结构。如果公众对特定风险事件了解得比较充分，对该事件结果的认知能够客观地知觉，并能够辩证地看待和评价风险事件对自己和对社会的影响，那么这样的个体能够更理性地对待风险事件[7]。
1.2.4
社会因素。社会因素对个体感知风险的影响主要来自媒体和政府。媒体方面，媒体作为信息的过滤器，对个体风险感知影响主要体现在危机事件放大效应上；政府方面，如果处于危机中的个体相信政府会帮助自己、保护自己，恐惧担忧感就会减少，相反，如果人们普遍对政府不信任，就会增加自身的无助感，加大恐惧。黄蓉指出了传媒与风险关系的两面性，即媒体承担具象化风险、揭露风险和对抗风险的重要责任，但同时媒体对风险的放大与非理性呈现又引发了风险的发生。基于此，她提出媒体思维模式要实现从灾难报导到风险传播的转变[8]。谢晓非等认为，信任是影响风险沟通有效性的至关重要的指标，SARS期间，公众对政府和专家具备基本的信任是以受众为中心的风险沟通方式形成的基础[9]。 影响农户农业旱灾风险感知的因素很多，笔者在已有研究的基础上总结出“感知-行为决策”模式（图1），模式中归纳了一些风险感知主要影响因素。
2评估模式
针对收集的风险感知资料，不同学者从不同角度采取不同评估模式对其进行评估。郁耀闯等学者主要从居民对旱灾现状的认知状况（对旱灾发生时间、频次、严重程度及其变化的认知）、居民对防旱的态度及减灾行为认知2个方面进行简单的统计分析[10]。李明等从公众旱灾风险认知水平现状、认知差异、获取旱灾风险消息途径的偏好3个方面进行统计分析，以评估其风险感知程度[11]。柴寿升等运用多元回归模型对游客风险感知的影响因素进行评估，模型主要针对被调查者的背景特征、主要影响因素2个方面构建评估模型。Renato等主要采用Logistic评估模型，从心理维度进行居民洪水风险感知的评估[12]。对于灾害风险评估模型的研究，国内外学者大多采取多元回归模型[13]、Logistic分析模型、简单统计分析模式等。综上可知，在农业旱灾方面，农户风险感知评估主要涉及风险感知的影响因素，尚未结合农户家庭灾情进行综合评估。农户风险感知影响因素主要涉及个体因素、事件因素、知识结构、社会因素4个方面，其评估应用范围广，不能明确评价家庭的受灾程度，而家庭灾度的评估不仅有利于分析不同区域农户家庭灾情，而且与农户旱灾风险感知程度相结合，能够全面分析农户旱灾风险感知能力，形成微区域农业旱灾系统人地互动反馈机制。
笔者在前人研究的基础上总结出农户旱灾风险评估模型（图2）。
2.1农户家庭灾度评估
农户家庭灾损评估：旱灾灾损评估主要有极致风险模型、概率风险模型和可能性风险模型。考虑到要微区域进行村落农户家庭层面农业旱灾灾情评价，采用概率风险评估模型，将旱灾风险评估分为旱灾损失评估和旱灾概率评估两部分。旱灾损失估算在农业上主要是估算因旱粮食损失率[14]。
L=（LD/OG）×100%
式中，L——区域因旱粮食损失量占该区域正常年份粮食产量的百分比；
LD——当年因旱可能损失的粮食产量，可反映当年旱情的严重程度；
OG——正常年份粮食产量。
为消除不同作物品种、不同生长阶段抗旱性能的差异，以每年最终收获产量（实际单产）为基础，以平均减产分成法估算因旱粮食损失量[15]。
S=C[0.90A3+0.55（A2-A3）+0.20（A2-A1）]
式中，S——为因旱粮食损失量（kg）；
A1、A2、A3——农作物因旱灾、成灾和绝收面积（hm2）；
C——為正常年份粮食单产，由系列粮食单产趋势预测确定。
另外，结合表1划分农户家庭的灾损程度。
2.2农户旱灾风险感知评估
目前对于农业旱灾风险感知的研究方法主要有心理测量范式和文化理论2个方面：①心理测量范式。斯洛维奇等提出的目前较流行的风险认知研究方法[16]。其包括对测量结果进行排序、相关分析、因素分析等。该种方法是通过心理量表和多因素分析技术，以数量化的方式展现人们对风险的态度和知觉，目的是揭示出决定风险感知的因素，但对人所处地域文化、社会背景等影响因素不太重视；②文化理论。由Douglas和Wildavsky首创的。在风险感知研究领域，文化理论所阐释的社会、文化、信仰等因素会对公众风险感知过程产生影响的假设日益得到重视[17]，许多学者在分析公众风险感知时开始考虑公众所处的社会文化背景。风险认知不能够脱离人们所依存的社会结构，如果不了解社会文化的价值和信仰，也就难以了解公众的风险认知。但文化理论只能解释人们风险认知变异信息的很小一部分，国内相关的实证研究很少。
2.3旱灾风险感知评估方法
鉴于前人研究基础上，笔者从2个方面归纳了旱灾风险感知评估方法。
2.3.1
统计分析法。使用项目分析法，运用SPSS统计软件对数据进行描述性统计分析，对风险感知量表进行信度分析，对变量进行效度分析。然后进行独立样本T检验、Logistic分析等，并运用AMOS7.0软件对数据进行结构方程模型分析，探讨农业旱灾中农户的风险感知与农户家庭灾度之间的关系。其中具体分析过程如下：①对回收的风险感知资料进行使用项目分析法，对其进行筛选，剔除无效变量。②信度分析：对剩余测量变量的结构进行分析，包括信度分析和效度分析。信度是指调查的可靠程度，是一种测量一致性的指标。Cronbach所创的a系数是一种数据分析常用的内部一致性分析方法。③效度分析：效度是指实证测量结果与试图测量目标之间的接近程度。笔者采用结构效度中的因子分析法来验证各量表的效度。④采用SEM结构方程模型进行农户旱灾风险感知与家庭灾度之间的关联量化分析。SEM很少只处理1个模型的估计，伯恩（Byme）认为某项研究中，除了1个基本模型外，还可能具有一些替代模型，经模型间相互比较，以确定最能反映真实状态的模型[18]。
2.3.2
GIS空间分析法。从上述研究的两方面（农户家庭灾情、村落农户旱灾风险感知能力综合评价）对现象的空间类型做空间分析，深入揭示区域农业旱灾系统人地相互作用机制。
3农业旱灾风险感知研究现状
目前，国内外学者在农业旱灾风险性方面做了大量研究和探讨，已有研究成果的分析和评价对推动我国农业旱灾风险管理研究工作的进一步发展大有裨益。不难发现，地域人群对旱灾风险感知及其危机反应、行为回应等仍是一个研究极为薄弱的领域。主要表现在：①在各种农业旱灾风险评估模型中，大多针对区域农业旱灾总体风险进行评估，很少有学者基于农户尺度进行家庭灾情评估。农户是承受旱灾的基层研究对象，对旱灾风险感知最深刻，家庭灾情研究的漠视致使旱灾风险管理无法提供最基础的技术支撑。②所采用的人群旱灾风险感知（心理因素）以及危机回应行为等的量化问题仍是一个未能解决好的难点。如心理测量范式的统计分析中使用的是被测试样本平均的风险评定率，不能对不同个体风险认知差异等做出分析或解释。文化理论研究只能解释人们风险认知很小一部分，并不能阐释农户家庭旱灾风险感知状况。③在灾害的危机反应及避灾行为回应方面，更偏重于突发性灾害如洪水、地震等的应急管理研究；在减灾主体上，强调国家、社会团体的救助[19]，轻视个人的作用；重视区域风险评估，轻视农户风险感知等。此外，我国目前在该领域研究的成果较少，研究所涉及区域主要是我国的干旱、半干旱区域，欠缺跨文化这一重要视觉的考虑。 安徽农业科学2015年
4农户旱灾风险感知研究趋势
依据目前风险感知影响因素及其评估的发展历程来看，基于农户尺度农业旱灾的风险感知影响因素及其评估将在如下几方面得到长足的发展。
4.1村落农户的扩展
随着心理测量范式的迅速发展，农业旱灾风险感知的研究将在原有的基础上重复并且扩展到新类型的农户。早期的研究受各种因素限制，农户一般限于农户当家人、有文化的农户、交通便捷处的村落等，样本不全面。将来的研究将会在大的区域范围内选择更具代表性的农户进行抽样调查。随着样本量的扩大，将来的研究将更能够体现不同人群的风险感知状况，为不同人群之间旱灾风险感知的比较研究提供了可能性。同时，更广范围内不同人群的研究也为更有针对性地制定有效的风险沟通政策奠定了基础。
4.2跨文化研究
目前欧洲和美国对公众灾害风险感知的研究较多，亚洲特别是我國关于农户家庭旱灾风险感知的研究较少[17]。随着风险感知研究的深入以及社会对全球旱灾问题的不断关注，旱灾风险感知的跨文化研究已经成为该领域的一个新的研究热点[20-22]。从人类可持续发展的角度来看，旱灾风险的跨文化研究比较不同政治、经济、文化系统中农户对农业旱灾风险的感知差异，尝试为解决各国在农业旱灾风险管理中的瓶颈提供建设性意见，因而具有更大现实意义。
4.3研究领域的拓展
目前旱灾风险感知的研究主要局限于农户对旱灾发生的频率、时间、严重程度、影响范围等方面的认识[23]，几乎未涉及对农户家庭灾情的评估。因此，研究结果对于实际村落农户风险管理的指导意义不大。随着研究的不断深入，农业旱灾风险感知的范围将集中在更具体的家庭层面。家庭灾情的评估将使农业旱灾风险感知研究对风险管理政策的制定具有更切实际的指导意义。同时随着社会对农业旱灾风险的不断关注，新的旱灾风险条目将会被纳入到旱灾风险感知的研究中。
4.4评估模型的完善
目前，各种农业旱灾风险评估模型研究中存在明显的局限性，不能通过农户旱灾风险感知系统全面了解农业灾情，无法为旱灾风险管理提供最基础性的技术支撑。鉴于此，农业旱灾风险感知研究中，必须考虑农户家庭这一最小单元，分析其家庭灾情、风险感知，自下而上地形成区域农业旱灾人地互动机制，有效建设农业旱灾风险管理模式。
参考文献
[1]
MORGAN M G.HENRION M. Uncertainty： A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis[M]. Cambridge：Cambridge University Press， 1990：332.
[2] 李红锋.风险认知研究方法述评[J].安庆师范学院学报：社会科学版，2008，27（1）：18-22.
[3] 孟博，刘茂，李清水，等.风险感知理论模型及影响因子分析[J].中国安全科学学报，2010，10（20）：10-20.
[4] 苏筠，尹衍雨，高立龙，等.影响公众震灾风险认知的因素分析——以新疆喀什、乌鲁木齐地区为例[J].西北地震学报，2009，3（1）：51-56.
[5] 刘升平.基于GIS的农业自然灾害区域影响分析方法研究[D].北京：中国农业科学院，2012.
[6] 赵文双，商彦蕊，黄定华，等.农业旱灾风险分析研究进展[J].水科学与工程技术，2007（6）：1-5.
[7] COVELLO V T，MERKHOFER M W. Risk Assessment Methods[M].New York：Plenum Press，1994.
[8] 黄蓉.从灾难报道到风险传播[J].中国广播电视学刊，2010（8）：49-50.
[9] 谢晓非，王惠，任静，等.SARS危机中以受众为中心的风险沟通分析[J].应用心理学，2005（2）：104-109.
[10] 郁耀闯，周旗.宝鸡山区居民的旱灾认知研究[J].安徽农学通报，2008，14（23）：191-194.
[11] 李明，刘良明.基于公众旱灾风险认知的灾害风险沟通研究[J].防灾科技学院学报，2011，3（13）：3-13.
[12] RENATO MICELI， IGOR SOTGIU，MICHELE SETTANNI.Disaster preparedness and perception of flood risk：A study in an alpine valley in Italy[J].Journal of Environmental Psychology，2008，28：164-173.
[13] TAL SHAVIT， SHOSH SHAHRABANI， URI BENZION.The effect of a forest fire disaster on emotions and perceptions of risk：A field study after the carmel fire[J].Journal of Environmental Psychology，2013，36：129-135.
[14] 何斌，武建军，吕爱锋.农业干旱风险研究进展[J]. 地理科学进展，2010，29（5）：557-564.
[15] 唐彦东.灾害经济学[M].北京：清华大学，2011：242-254.
[16] 周忻，徐伟，袁艺，等.灾害风险感知研究方法与应用综述[J].灾害学，2012，27（2）：114-118. [17] SJOBERG L. Factors in risk perception[J]. Risk Analysis， 2012， 20（1）：1-11.
[18] BYRNE B M. Structural Equation Modeling with AMOS： Basic Concepts， Application， and Programming[M]. New York： Taylor & Francis Group，2010：334-342.
[19] 李世奎，霍治国，王素艳，等.农业气象灾害风险评估体系及模型研究[J]. 自然灾害学报，2004，13（1）：77-87.
[20] HONGXIA DUAN. Social process of environmental risk perception preference of risk management and public participation in decision making a cross-cultural study between the United States and China[D].Dissertation for Doctor Degree，The Ohio State University，2005.
[21] ASGARY A. Prospect Theory and its Applications for Disaster and Emergency Management[C]//3rd International Symposium on Integrated Disaster Risk Management.Tokyo JAPAN，2006.
[22] JAN M. GUTTELING， OENE WIEGMAN. Exploring Risk Communication[M].Netherlands：Kluwer Academic Publishers， 1996.
[23] HOU SHANG BEHRAWAN. Drought risk assessment in the westem part of Bangladesh[J].Nat Hazards， 2008，46：391-413.
[24] 杜云，蔣尚明，金菊良，等.淮河流域农业旱灾风险评估研究[J].水电能源科学，2013，4（31）：2-13.
责任编辑李占东责任校对况玲玲
阐述了风险感知的基本内涵、农户旱灾风险感知的影响因素以及主流的评估模式；总结了农业旱灾风险感知研究方法的最新发展；归纳了近年来农业旱灾风险感知研究状况，并对其发展趋势进行了展望；提出了未来农业旱灾风险感知研究中应当完善的领域。
关键词农业干旱；风险感知；评估模式
中图分类号S423文献标识码A文章编号0517-6611（2015）05-150-04
基金项目国家自然科学基金项目（41461100）；云南大学基金项目（2013CG011）。
作者简介
史潇芳（1990-），女，云南曲靖人，硕士研究生，研究方向：灾害地理学、人文地理学。*通讯作者，副教授，硕士，从事灾害地理学研究。
收稿日期2014-12-15
近年来，旱灾给我国农业系统带来的损失日趋严重。农业旱灾会导致农业不可持续发展或削弱其可持续发展能力，而农业是人类生存和发展的基础，农业持续发展是人类社会经济持续发展的基础，没有农业的持续发展，就不可能有人类社会经济的持续发展，“农业防灾减灾”成为农业发展不可绕开的难题。旱灾面前，农户是农业旱灾直接打击和最易受破坏的对象，也是灾后政府、社会救助工作和自助互救工作实施的最基本、最有效单元。农户减灾行为的积极性或消极性取决于对旱灾风险感知的判断，因此，正确认识旱灾是减轻干旱损失的根本。
农业旱灾是一种渐发性灾害， 影响因素除自然条件外，社会经济和人类活动也起着至关重要的作用， 所以农业旱灾风险存在较大不确定性和多影响因素。对于政府部门、保险公司及农户来说，提高农业旱灾风险感知能力是科学决策的重要依据，旱灾风险感知判断会极大地影响人们防灾减灾意愿的强弱与行为的成效。旱灾危害最大的就是农业，而农户是农业生产的劳动者，可见农户长期生活的地理环境决定其是承受旱灾的基层研究对象，对旱灾风险感知也最深刻。目前，国内外许多学者就旱灾风险分析、评估、指标选取等进行了深入探讨，但从农户角度开展的旱灾风险感知分析还处于起步阶段。为此，笔者阐述了风险感知的基本内涵、农户旱灾风险感知的影响因素以及主流的评估模式，总结了农业旱灾风险感知研究方法的最新发展，归纳了近年来农业旱灾风险感知研究状况，并对其发展趋势进行了展望，提出了未来农业旱灾风险感知研究中应当完善的领域，旨在为旱灾风险感知分析奠定基础。
1农业旱灾风险感知的内涵
1.1旱灾风险感知概念
国内自然灾害研究认为，灾害风险指灾害活动及其对人类生命财产破坏的可能性[1]，它服从统计规律中的概率分布，常被称为概率风险。风险感知是一种用来表达对客观风险的态度和直觉判断，其中包括对风险的评估和反应。农业旱灾风险感知是一种决策行为，农户因为决策需要而产生，同时也为决策服务，通过分析可能发生的旱灾风险来作出合适的决策，强调了感知风险的主观性。李红锋认为，旱灾风险感知是人们对干旱风险的特征和严重性所做出的主观判断，是测量公众心理恐慌的重要指标[2]。孟博等认为，风险感知属于心理学范畴，旱災风险感知是个体对由于干旱给农业生产带来损失的客观风险的感受和认识，强调个体由直观判断和主观感受获得的经验对认知的影响[3]。
一个基本的感知过程可以抽象为感知觉、认知加工、思维与应用三大部分，即个体根据直观判断和主观感受所获得的经验，根据干旱环境刺激、信息记录、筛选、记忆来做出主观风险的判定，并以此作出逃避、改变、接受风险的态度及行为决策的判断依据[4]。可见，农户旱灾风险感知能力对提高村民应对旱灾的能力、减少干旱损失有着更实际的效果。
1.2风险感知影响因素
风险感知的因素有很多，主要包括个体因素、心理契约、事件因素、风险的可控程度、知识结构、风险的性质、社会因素等[5]。在针对具体的灾害风险进行风险感知的影响因素分析时，个体特征、事件因素、知识结构和社会因素一般是主要的影响因素。
1.2.1
个体因素。个体特征、认知情况差异影响个体对风险感知[5]。
1.2.2
事件因素。事件特征是引起个体风险恐惧的根源，一般来说，人们对危机事件的恐惧感很大程度与危机事件本身的风险特征有关。事件特征通常可以归结为以下因素：事件起因、影响范围、损失是否明确，事件是否可观测，事件是未知还是熟悉，这些特征即是事件的模糊程度。Slovic等通过心理测量范式对风险知觉进行了研究，认为风险知觉是可测量和可预测的，同时他们揭示了公众对风险知觉的3个基本维度：恐惧风险维度、未知风险维度和面临某个特定风险时的个体数量[6]。孙多勇根据Slovic等的研究成果，将第1维度和第3维度合并，与第2维度一起建立了个体对风险感知的二维因素空间模型，指出危机事件在空间中所处的位置决定了个体对风险的感知程度。
1.2.3
知识结构。如果公众对特定风险事件了解得比较充分，对该事件结果的认知能够客观地知觉，并能够辩证地看待和评价风险事件对自己和对社会的影响，那么这样的个体能够更理性地对待风险事件[7]。
1.2.4
社会因素。社会因素对个体感知风险的影响主要来自媒体和政府。媒体方面，媒体作为信息的过滤器，对个体风险感知影响主要体现在危机事件放大效应上；政府方面，如果处于危机中的个体相信政府会帮助自己、保护自己，恐惧担忧感就会减少，相反，如果人们普遍对政府不信任，就会增加自身的无助感，加大恐惧。黄蓉指出了传媒与风险关系的两面性，即媒体承担具象化风险、揭露风险和对抗风险的重要责任，但同时媒体对风险的放大与非理性呈现又引发了风险的发生。基于此，她提出媒体思维模式要实现从灾难报导到风险传播的转变[8]。谢晓非等认为，信任是影响风险沟通有效性的至关重要的指标，SARS期间，公众对政府和专家具备基本的信任是以受众为中心的风险沟通方式形成的基础[9]。 影响农户农业旱灾风险感知的因素很多，笔者在已有研究的基础上总结出“感知-行为决策”模式（图1），模式中归纳了一些风险感知主要影响因素。
2评估模式
针对收集的风险感知资料，不同学者从不同角度采取不同评估模式对其进行评估。郁耀闯等学者主要从居民对旱灾现状的认知状况（对旱灾发生时间、频次、严重程度及其变化的认知）、居民对防旱的态度及减灾行为认知2个方面进行简单的统计分析[10]。李明等从公众旱灾风险认知水平现状、认知差异、获取旱灾风险消息途径的偏好3个方面进行统计分析，以评估其风险感知程度[11]。柴寿升等运用多元回归模型对游客风险感知的影响因素进行评估，模型主要针对被调查者的背景特征、主要影响因素2个方面构建评估模型。Renato等主要采用Logistic评估模型，从心理维度进行居民洪水风险感知的评估[12]。对于灾害风险评估模型的研究，国内外学者大多采取多元回归模型[13]、Logistic分析模型、简单统计分析模式等。综上可知，在农业旱灾方面，农户风险感知评估主要涉及风险感知的影响因素，尚未结合农户家庭灾情进行综合评估。农户风险感知影响因素主要涉及个体因素、事件因素、知识结构、社会因素4个方面，其评估应用范围广，不能明确评价家庭的受灾程度，而家庭灾度的评估不仅有利于分析不同区域农户家庭灾情，而且与农户旱灾风险感知程度相结合，能够全面分析农户旱灾风险感知能力，形成微区域农业旱灾系统人地互动反馈机制。
笔者在前人研究的基础上总结出农户旱灾风险评估模型（图2）。
2.1农户家庭灾度评估
农户家庭灾损评估：旱灾灾损评估主要有极致风险模型、概率风险模型和可能性风险模型。考虑到要微区域进行村落农户家庭层面农业旱灾灾情评价，采用概率风险评估模型，将旱灾风险评估分为旱灾损失评估和旱灾概率评估两部分。旱灾损失估算在农业上主要是估算因旱粮食损失率[14]。
L=（LD/OG）×100%
式中，L——区域因旱粮食损失量占该区域正常年份粮食产量的百分比；
LD——当年因旱可能损失的粮食产量，可反映当年旱情的严重程度；
OG——正常年份粮食产量。
为消除不同作物品种、不同生长阶段抗旱性能的差异，以每年最终收获产量（实际单产）为基础，以平均减产分成法估算因旱粮食损失量[15]。
S=C[0.90A3+0.55（A2-A3）+0.20（A2-A1）]
式中，S——为因旱粮食损失量（kg）；
A1、A2、A3——农作物因旱灾、成灾和绝收面积（hm2）；
C——為正常年份粮食单产，由系列粮食单产趋势预测确定。
另外，结合表1划分农户家庭的灾损程度。
2.2农户旱灾风险感知评估
目前对于农业旱灾风险感知的研究方法主要有心理测量范式和文化理论2个方面：①心理测量范式。斯洛维奇等提出的目前较流行的风险认知研究方法[16]。其包括对测量结果进行排序、相关分析、因素分析等。该种方法是通过心理量表和多因素分析技术，以数量化的方式展现人们对风险的态度和知觉，目的是揭示出决定风险感知的因素，但对人所处地域文化、社会背景等影响因素不太重视；②文化理论。由Douglas和Wildavsky首创的。在风险感知研究领域，文化理论所阐释的社会、文化、信仰等因素会对公众风险感知过程产生影响的假设日益得到重视[17]，许多学者在分析公众风险感知时开始考虑公众所处的社会文化背景。风险认知不能够脱离人们所依存的社会结构，如果不了解社会文化的价值和信仰，也就难以了解公众的风险认知。但文化理论只能解释人们风险认知变异信息的很小一部分，国内相关的实证研究很少。
2.3旱灾风险感知评估方法
鉴于前人研究基础上，笔者从2个方面归纳了旱灾风险感知评估方法。
2.3.1
统计分析法。使用项目分析法，运用SPSS统计软件对数据进行描述性统计分析，对风险感知量表进行信度分析，对变量进行效度分析。然后进行独立样本T检验、Logistic分析等，并运用AMOS7.0软件对数据进行结构方程模型分析，探讨农业旱灾中农户的风险感知与农户家庭灾度之间的关系。其中具体分析过程如下：①对回收的风险感知资料进行使用项目分析法，对其进行筛选，剔除无效变量。②信度分析：对剩余测量变量的结构进行分析，包括信度分析和效度分析。信度是指调查的可靠程度，是一种测量一致性的指标。Cronbach所创的a系数是一种数据分析常用的内部一致性分析方法。③效度分析：效度是指实证测量结果与试图测量目标之间的接近程度。笔者采用结构效度中的因子分析法来验证各量表的效度。④采用SEM结构方程模型进行农户旱灾风险感知与家庭灾度之间的关联量化分析。SEM很少只处理1个模型的估计，伯恩（Byme）认为某项研究中，除了1个基本模型外，还可能具有一些替代模型，经模型间相互比较，以确定最能反映真实状态的模型[18]。
2.3.2
GIS空间分析法。从上述研究的两方面（农户家庭灾情、村落农户旱灾风险感知能力综合评价）对现象的空间类型做空间分析，深入揭示区域农业旱灾系统人地相互作用机制。
3农业旱灾风险感知研究现状
目前，国内外学者在农业旱灾风险性方面做了大量研究和探讨，已有研究成果的分析和评价对推动我国农业旱灾风险管理研究工作的进一步发展大有裨益。不难发现，地域人群对旱灾风险感知及其危机反应、行为回应等仍是一个研究极为薄弱的领域。主要表现在：①在各种农业旱灾风险评估模型中，大多针对区域农业旱灾总体风险进行评估，很少有学者基于农户尺度进行家庭灾情评估。农户是承受旱灾的基层研究对象，对旱灾风险感知最深刻，家庭灾情研究的漠视致使旱灾风险管理无法提供最基础的技术支撑。②所采用的人群旱灾风险感知（心理因素）以及危机回应行为等的量化问题仍是一个未能解决好的难点。如心理测量范式的统计分析中使用的是被测试样本平均的风险评定率，不能对不同个体风险认知差异等做出分析或解释。文化理论研究只能解释人们风险认知很小一部分，并不能阐释农户家庭旱灾风险感知状况。③在灾害的危机反应及避灾行为回应方面，更偏重于突发性灾害如洪水、地震等的应急管理研究；在减灾主体上，强调国家、社会团体的救助[19]，轻视个人的作用；重视区域风险评估，轻视农户风险感知等。此外，我国目前在该领域研究的成果较少，研究所涉及区域主要是我国的干旱、半干旱区域，欠缺跨文化这一重要视觉的考虑。 安徽农业科学2015年
4农户旱灾风险感知研究趋势
依据目前风险感知影响因素及其评估的发展历程来看，基于农户尺度农业旱灾的风险感知影响因素及其评估将在如下几方面得到长足的发展。
4.1村落农户的扩展
随着心理测量范式的迅速发展，农业旱灾风险感知的研究将在原有的基础上重复并且扩展到新类型的农户。早期的研究受各种因素限制，农户一般限于农户当家人、有文化的农户、交通便捷处的村落等，样本不全面。将来的研究将会在大的区域范围内选择更具代表性的农户进行抽样调查。随着样本量的扩大，将来的研究将更能够体现不同人群的风险感知状况，为不同人群之间旱灾风险感知的比较研究提供了可能性。同时，更广范围内不同人群的研究也为更有针对性地制定有效的风险沟通政策奠定了基础。
4.2跨文化研究
目前欧洲和美国对公众灾害风险感知的研究较多，亚洲特别是我國关于农户家庭旱灾风险感知的研究较少[17]。随着风险感知研究的深入以及社会对全球旱灾问题的不断关注，旱灾风险感知的跨文化研究已经成为该领域的一个新的研究热点[20-22]。从人类可持续发展的角度来看，旱灾风险的跨文化研究比较不同政治、经济、文化系统中农户对农业旱灾风险的感知差异，尝试为解决各国在农业旱灾风险管理中的瓶颈提供建设性意见，因而具有更大现实意义。
4.3研究领域的拓展
目前旱灾风险感知的研究主要局限于农户对旱灾发生的频率、时间、严重程度、影响范围等方面的认识[23]，几乎未涉及对农户家庭灾情的评估。因此，研究结果对于实际村落农户风险管理的指导意义不大。随着研究的不断深入，农业旱灾风险感知的范围将集中在更具体的家庭层面。家庭灾情的评估将使农业旱灾风险感知研究对风险管理政策的制定具有更切实际的指导意义。同时随着社会对农业旱灾风险的不断关注，新的旱灾风险条目将会被纳入到旱灾风险感知的研究中。
4.4评估模型的完善
目前，各种农业旱灾风险评估模型研究中存在明显的局限性，不能通过农户旱灾风险感知系统全面了解农业灾情，无法为旱灾风险管理提供最基础性的技术支撑。鉴于此，农业旱灾风险感知研究中，必须考虑农户家庭这一最小单元，分析其家庭灾情、风险感知，自下而上地形成区域农业旱灾人地互动机制，有效建设农业旱灾风险管理模式。
参考文献
[1]
MORGAN M G.HENRION M. Uncertainty： A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis[M]. Cambridge：Cambridge University Press， 1990：332.
[2] 李红锋.风险认知研究方法述评[J].安庆师范学院学报：社会科学版，2008，27（1）：18-22.
[3] 孟博，刘茂，李清水，等.风险感知理论模型及影响因子分析[J].中国安全科学学报，2010，10（20）：10-20.
[4] 苏筠，尹衍雨，高立龙，等.影响公众震灾风险认知的因素分析——以新疆喀什、乌鲁木齐地区为例[J].西北地震学报，2009，3（1）：51-56.
[5] 刘升平.基于GIS的农业自然灾害区域影响分析方法研究[D].北京：中国农业科学院，2012.
[6] 赵文双，商彦蕊，黄定华，等.农业旱灾风险分析研究进展[J].水科学与工程技术，2007（6）：1-5.
[7] COVELLO V T，MERKHOFER M W. Risk Assessment Methods[M].New York：Plenum Press，1994.
[8] 黄蓉.从灾难报道到风险传播[J].中国广播电视学刊，2010（8）：49-50.
[9] 谢晓非，王惠，任静，等.SARS危机中以受众为中心的风险沟通分析[J].应用心理学，2005（2）：104-109.
[10] 郁耀闯，周旗.宝鸡山区居民的旱灾认知研究[J].安徽农学通报，2008，14（23）：191-194.
[11] 李明，刘良明.基于公众旱灾风险认知的灾害风险沟通研究[J].防灾科技学院学报，2011，3（13）：3-13.
[12] RENATO MICELI， IGOR SOTGIU，MICHELE SETTANNI.Disaster preparedness and perception of flood risk：A study in an alpine valley in Italy[J].Journal of Environmental Psychology，2008，28：164-173.
[13] TAL SHAVIT， SHOSH SHAHRABANI， URI BENZION.The effect of a forest fire disaster on emotions and perceptions of risk：A field study after the carmel fire[J].Journal of Environmental Psychology，2013，36：129-135.
[14] 何斌，武建军，吕爱锋.农业干旱风险研究进展[J]. 地理科学进展，2010，29（5）：557-564.
[15] 唐彦东.灾害经济学[M].北京：清华大学，2011：242-254.
[16] 周忻，徐伟，袁艺，等.灾害风险感知研究方法与应用综述[J].灾害学，2012，27（2）：114-118. [17] SJOBERG L. Factors in risk perception[J]. Risk Analysis， 2012， 20（1）：1-11.
[18] BYRNE B M. Structural Equation Modeling with AMOS： Basic Concepts， Application， and Programming[M]. New York： Taylor & Francis Group，2010：334-342.
[19] 李世奎，霍治国，王素艳，等.农业气象灾害风险评估体系及模型研究[J]. 自然灾害学报，2004，13（1）：77-87.
[20] HONGXIA DUAN. Social process of environmental risk perception preference of risk management and public participation in decision making a cross-cultural study between the United States and China[D].Dissertation for Doctor Degree，The Ohio State University，2005.
[21] ASGARY A. Prospect Theory and its Applications for Disaster and Emergency Management[C]//3rd International Symposium on Integrated Disaster Risk Management.Tokyo JAPAN，2006.
[22] JAN M. GUTTELING， OENE WIEGMAN. Exploring Risk Communication[M].Netherlands：Kluwer Academic Publishers， 1996.
[23] HOU SHANG BEHRAWAN. Drought risk assessment in the westem part of Bangladesh[J].Nat Hazards， 2008，46：391-413.
[24] 杜云，蔣尚明，金菊良，等.淮河流域农业旱灾风险评估研究[J].水电能源科学，2013，4（31）：2-13.
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