周林刚
内容摘要：文章在检讨社会网络理论的基础上，建构了社会支持密度这一新变量，用于考量残疾人福利实践，在对广州、兰州两城市问卷调查资料分析的基础上，就影响残疾人社会支持密度的社会经济地位因素、身体特征因素进行了定量分析。结果表明，在残疾人日常生活世界中，主要的支持来自亲属和朋友，单位、民政、残联等组织支持在残疾人福利实践中扮演着重要的角色。同时，本研究还表明，支持密度是一个解释力很强的变量，在一定的程度上丰富和拓展了社会支持网理论。
关键词：残疾人 社会支持 支持密度
Abstract:Based on the review of the social network theory, the article constructs a new variable— —the social support density, which is applied to investigate the practice for the welfare of disabled persons. This article has a quantitative analysis of the factors in socio-economic status and physical characteristics witch affect the social support density of the disabled on the basis of analyzing the questionnaire survey data in Guangzhou and Lanzhou cities. The result shows that in the everyday life of the disabled, the main support comes from relatives and friends. Units, civil affairs departments, the federation of the disabled, and other organizations play an important role in the disabled persons` welfare practice. Meanwhile, this study also shows that support density is a variable that has strong explanatory power, which enriches and expands the social support network theory in a way to a certain extent.
Key words:the disabled, social support , support density
一、文献回顾
1986年，在美国国家科学基金会的资助下，天津社会科学院社会学研究所与美国哥伦比亚大学社会学系合作展开了一项规模很大的“天津城市居民职业与生活方式研究”的课题。作为“中国城市社会网第一次系统调查的初步报告”——《天津城市居民社会网初探——兼与美国社会网比较》，阮丹青、周路、布劳（Peter·M·Blua）以及魏昂德（Andrew·G·Walder）等中美著名学者在调查统计的基础上，从社会网的紧密度（density）、规模（size）、趋同性（homophily）、异质性（heterogeneity/ diversity）等几个方面分析了天津城市居民人际交往网络的基本情况，并描述和解释了天津城市居民社会网与美国居民的讨论网的差异性。于是，社会网络的紧密度、规模、趋同性、异质性等一整套分析社会网的核心概念被介绍到国内社会学研究领域。之后，在张文宏、潘永康和旅美学者阮丹青、边燕杰等人的推动下，掀起了一股以天津为研究阵地，以天津的城乡居民为研究对象的社会网研究热。（张文宏、阮丹青、潘永康，1999；张文宏、阮丹青，1999；边燕杰，1999；边燕杰、张文宏，2001）对于他们的研究，我们在此无意去作过多的评述，但网络密度（network density）作为社会网分析的核心概念工具之一，激发了笔者的研究兴趣，因此，我们有必要对这个概念工具加以阐释。
在社会网络理论家们看来，网络紧密度或网络密度是衡量网络成员彼此之间相互联系程度的一个变量。在具体操作上，网络密度主要通过两个指标加以测量：一是用关系密切的成员对数占所有成员对数的百分比；二是互不相识成员对数占所有成员对数的比例。其计算公式为：
D＝2x/[n（n-1）]
(其中x为关系密切的成员对数，n为网络规模 )
以上公式表明，假如有这么一个人群 ，所有成员相互之间都不熟悉，没有任何联系，那么该社会网的紧密度为零（即X=0，D=0），实际上从严格意义上讲，这一人群并没有形成一个真正的社会网，充其量只是一个松散的人群而已；如果一个群体的所有成员彼此之间都存在着密切关系的话，那么该群体的紧密程度就为100%（即X=n（n-1）/2，D=1）。 由此可见，进行网络密度分析的前提条件是其社会网规模大于1。
而且，社会网理论还指出，社会网的紧密度对人们态度的形成和行为的发生发挥着重要的影响作用。一般来说，一个成员关系紧密的社会网不仅对个人的发展有很大帮助，而且对个人的行为也有较强的制约力。 可见，社会网既可能对其网络成员有支持作用，也可能产生制约作用。这正如结构主义所指出的那样，社会网仅仅是一种关系，这些关系并不是在所有的时候都可以为其成员提供必要的帮助 。社会网是由个体间的社会关系构成的相对稳定的体系。而社会支持网则是由具有相当密切关系和一定信任程度的个人所组成的。社会支持网在规范个人的态度和行为时发挥着重要的影响，它也是个人的一种重要的社会资源。 社会支持网和社会网是子概念和母概念的关系，两者既相互联系又相互区别。如果说社会网侧重于关注网络的结构的话，社会支持网则侧重于关注网络的支持功能。
正是由于社会支持网与社会网存在着很大的异质性，所以我们在研究社会支持网的时候，仅仅套用社会网研究的一整套分析工具和分析方法，是不可能将社会支持网的研究向前推进的。但时至今日，如果检索一下国内的社会支持网的研究成果，我们就会发现该领域的学者们基本上都是直接套用社会网研究的固有研究范式和分析工具，对具体社会群体的支持现象加以研究。（张文宏、阮丹青，1999；王毅杰、童星，2004；贺寨平，2002a）在简要探讨了社会网和社会支持网的区别之后，我们重新回到网络密度这个概念上来。网络密度作为分析社会网结构的核心概念工具，透过网络密度，我们可以看出一个社会网的网络成员彼此之间有无联系，但我们没法看清楚这些问题：在一个网络中，哪些关系是支持性的关系？这些支持性的关系是如何发生的，谁是支持者？谁又是被支持者？某一支持者究竟为被支持者（被支持者）提供了多大支持？
带着这些疑惑，受网络密度这个分析工具的启发，笔者将试图引入一个新的分析支持行为的概念——支持密度（ρ）。
二、支持密度：一个测量网络资源的新变量
社会支持作为一种社会行动，包括两个行动者即支持者与被支持者，从动态的角度看，社会支持就是支持者与被支持者的互动。由于受到结构和文化的双重制约，被支持者在应对生活中的不同问题时，为其提供帮助的支持者会有所不同。比如：对于某一被支持者而言，当他（她）碰到实际经济困难时，父母和子女会为其提供支持；当他（她）心情不悦之时，朋友、同学等友情群体为之解忧；当他（她）需要作出重大决定的时候，配偶就会为其出谋划策。简而言之，对于同一被支持者来说，由于他在日常生活世界所面临问题性质的区别，他可能会接受来自不同支持者的支持。就支持者而言，当他应对同一对象（被支持者）的诸多领域的困难（比如：借钱的问题、感情的问题、病期照顾的问题等）时，他有可能为其解决所有的问题，也有可能解决某方面的问题。这就是一个支持量的论题。为了更为清楚说明这个问题，下面举例加以解释：
假如现有一个以被支持者A为中心而形成的社会支持网。被支持者A在日常生活中有4项既定的难题（借钱、感情、外出陪伴、作重大决定等）有求于人。结果发现，共有3个行动者（支持者B、C、D）为其提供了支持：
（1）好友B为A解决了借钱和作重大决定两个问题，为A提供了2项支持；
（2）同学C帮A解决了感情上的困惑，为A提供了1项支持；
（3）单位D考虑到A因公受伤，特意以单位的名义派了一位工会副主席陪伴A外出，D为A也提供了1项支持。
用D表示该社会支持网的网络密度，n表示社会支持网的人数，x表示支持网成员两两之间的关系对数，从以上示意图中，我们可以计算出该社会支持网的网络密度：
D＝2x/[n（n-1）] （x＝6 ，n＝4）
＝2×6/[4（4-1）]
＝12/12
＝1
＝100％
可见，该社会支持网的网络密度为100％。这个结果显然无法将B、C、D三者对于被支持者A的支持行为作出区分，更谈不上去分析该社会支持网对A的支持效能。
因此，我们有必要引入一个新的分析变量——支持密度（Supporting Density）。支持密度是一个反映支持者对被支持者支持程度的一个变量，在量上等于支持者为被支持者所提供的支持项目数除以社会为被支持者所提供的支持项目总数。可见，支持密度涉及到两个变量：其一，支持者为被支持者提供的支持项目数，我们用字母m表示；其二，社会为被支持者提供的支持项目总量，一般来说，它是一个既定的值（或者说常数），在不同的研究背景中，其值会有所不同，我们用字母n来表示。支持密度则用ρ来表示。由此，我们便可推理出支持密度的计算公式：
ρ＝ m/n×100％
在上文所论及的社会支持网中，社会为被支持者A提供的支持项目的总量为4，也就是n＝4；而支持者B为A提供了2个支持项目，支持者C和支持者D分别为A提供了1个支持项目。根据以上公式ρ＝ m/n×100％，我们将各支持者对A的支持密度进行了计算，具体结果如下：
（1）支持者B对A的支持密度为：
ρ＝m/n×100％
＝（1＋1）/4×100％
＝50％
（2）支持者C对A的支持密度为：
ρ＝m/n×100％
＝1/4×100％
＝25％
（3）支持者D对A的支持密度为：
ρ＝m/n×100％
＝1/4×100％
＝25％
通过对以上结果比较，我们就可以发现，支持者B对被支持者A的支持密度高于C和D，支持者C和D对A的支持密度相等，均为25％。正如前文所论述的社会支持网与社会网之间有着很多差异一样，支持密度和网络密度也是两个异质性很大的分析变量：第一，支持密度强调的是支持者对于被支持者的具体支持行为，而网络密度关注的则是所有网络成员之间的紧密程度；第二，网络密度只关心网络成员之间是否存在着这样那样的联系，而不去过问这种联系的性质（比如支持性与非支持性），支持密度则是着重考量支持者对被支持者的支持程度。当然，两者又有其共性所在：首先，进行网络密度分析和支持密度分析的前提条件都是网络规模大于1；另外，从形式上看，两者都属于相对变量，都以百分比的形式加以计量。
从前文残疾人社会支持结构的描述性分析中，我们可以看出，在应对生活中的各种难题时，残疾人往往会求助于亲属群体（包括：1.配偶2.子女、女婿、儿媳3.父母4.兄弟姐妹5.一般亲戚）、友情群体（包括：1.同事2.同学3.朋友4.邻居）、各种组织（包括：1.单位2.社区居委会 3.残联4.民政等政府部门5.NGO）等。也就是说，本研究中的被支持者为残疾人，而支持者则由亲属、友情群体和各类组织三类行动者构成。社会为残疾人提供的支持项目囊括了残疾人日常生活领域的方方面面，主要有8大支持项目：（1）帮助作重要决定；（2）协助解决家庭矛盾；（3）情绪支持；（4）家务支持；（5）病期照顾；（6）借钱；（7）外出陪伴；（8）日常交际。也就是说，支持密度计算公式中的常量n值为8。
三、残疾人社会支持密度
表 1 残疾人社会支持密度
为了分析的方便起见，我们将配偶支持密度、子女支持密度、父母支持密度、兄弟姐妹支持密度以及一般亲戚支持密度的总和统称为亲属支持密度，而将同学支持密度、同事支持密度、朋友支持密度、邻居支持密度等四者的总和称为友情支持密度，对于单位支持密度、社区居委会支持密度、残联支持密度、民政及其政府部门支持密度、NGO支持密度合并为组织支持密度。
以上表格的分析结果表明：
（1）在亲属支持密度中，父母支持密度最大，均值为0.216，其次为兄弟姐妹支持密度，而配偶支持密度、子女支持密度以及一般亲戚支持密度的大小相当，均为0.110.
（2）在友情支持密度中，朋友的支持密度最大，其均值为0.303，同事支持密度和同学支持密度相差不大，均值分别为0.084和0.085，邻居支持密度最小。
（3）就组织支持密度而言，从均值看，社区居委会支持密度最大，均值为0.017，单位支持密度第二，残联支持密度
第三，为0.009，NGO支持密度排在第四位，民政等政府部门的支持密度最小。
四、残疾人社会支持密度的影响因素分析
（一）残疾人社会支持密度的因子分析
1.亲属支持密度因子分析
表2显示，KMO统计量(Kaiser-Meyer-Olkin measure)为0.735，很适合作因子分析。于是我们从配偶支持密度、子女支持密度、父母支持密度、兄弟姐妹支持密度、其他亲属支持密度等5个变量中，提取了一个因子，即亲属支持因子。
2.友情支持密度因子分析
表 4显示，KMO统计量(Kaiser-Meyer-Olkin measure)为0.744，也很适合作因子分析。于是我们从同事支持密度、同学支持密度、朋友支持密度、邻居支持密度等4个变量中，提取了一个因子，即友情支持因子。
3.组织支持密度因子分析
表4显示，KMO统计量(Kaiser-Meyer-Olkin measure)为0.752，也很适合作因子分析。于是我们从单位支持密度、社区居委会支持密度、残联支持密度、民政支持密度、NGO支持密度等5个变量中，提取了一个因子，即组织支持因子。
（二）残疾人社会支持密度影响因素的回归分析
为了对残疾人社会支持密度的制约因素进行分析，我们将年龄、性别、婚姻结构等人口学特征变量，受教育年限、在业状况、收入、低保享受状况、政治面貌等社会经济地位变量，残疾类别、残疾等级、生活治理程度等身体特征变量，作为自变量，以各亲属支持因子、友情支持因子、组织支持因子为因变量，进行了回归分析，以下就是主要结果：
1.残疾人亲属支持密度影响因素的回归分析
从表8残疾人亲属支持密度的制约因素的回归分析结果，我们可以看出：在3个人口特征变量中，年龄对亲属支持密度产生了显著的负向影响，年龄越大，残疾人亲属支持密度反而越小，年龄越小，则残疾人亲属支持密度越大。性别变量对残疾人的亲属支持密度有着显著的影响，同女性相比，男性的亲属支持密度不如女性高。婚姻变量对残疾人的亲属支持密度也有着显著影响，以未婚为参照，已婚者、离异或丧偶者的亲属支持密度不如已婚者高。
在5个社会经济地位变量中，受教育年限对残疾人的亲属支持密度产生了负向显著影响，受教育的年限越长，则其亲属支持密度反而越小。在业状况、收入、享受低保状况和政治面貌对于亲属支持密度没有产生统计意义上的显著影响。
残疾类别没有对残疾人的亲属支持密度产生显著影响。就残疾等级而言，以一级残疾为参照，二级残疾人的支持密度比一级残疾人高。在生活自理程度上，以生活完全不能自理者为参照，部分自理者比完全不能自理者的亲属支持密度高。回归结果还显示，广州残疾人的亲属支持密度比兰州残疾人高。
2.残疾人友情支持密度影响因素的回归分析
残疾人友情支持密度影响因素的回归分析结果显示：在3个人口特征变量中，年龄变量对友情支持密度产生了显著的负向影响，年龄越大，残疾人友情支持密度反而越小，年龄越小，则残疾人友情支持密度越大。性别变量和婚姻变量没有对残疾人的友情支持密度产生显著影响。
在5个社会经济地位变量中，受教育年限对残疾人的友情支持密度产生了负向显著影响，受教育的年限越长，则其友情支持密度反而越小。月均收入对残疾人友情支持密度有着正向显著影响，收入越高，则残疾人的友情支持密度越高。低保享受者的友情支持密度不如生活在低保线以上者高。可见，经济状况越好，则其友情支持密度越高。在业状况、政治面貌对于友情支持密度没有产生统计意义上的显著影响。
就残疾类别而言，以肢体残疾人为参照，视力残疾人的友情支持密度比肢体残疾人高。残疾等级没有对残疾人的友情支持密度产生显著影响。在生活自理程度上，以生活完全不能自理者为参照，部分自理者比完全不能自理者的友情支持密度高。回归结果还显示，以兰州残疾人为参照，广州残疾人的友情支持密度比兰州残疾人高。
3.残疾人亲属支持密度影响因素的回归分析
残疾人组织支持密度的回归模型中，我们可以清楚地看出：个人口特征变量没有对残疾人的组织支持密度产生显著影响。
在5个社会经济地位变量中，仅有低保享受状况对残疾人组织支持密度产生了统计意义上的显著性。结果表明，低保享受者的组织支持密度比没有享受低保者高。这也证实了残联、民政等正式组织对于生活在低保线以下的困难残疾群体地福利行为所在，组织支持在贫困残疾人中起着不可或缺的功能。
在身体特征变量中，残疾等级对残疾人组织支持密度有着显著影响，以一级残疾人为参照，二级残疾人的组织支持密度不如一级残疾人高。就生活自理程度而言，以生活完全不能自理者为参照，部分能够自理者和完全能够自理者的组织支持密度均比生活完全不能自理者高。组织支持密度没有因残疾类别的不同而表现出显著的差异性。
广州和兰州的残疾人在组织支持上没有表现出统计意义上的差异性。
五、小结
通过本研究，我们可以得出以下几点：
第一，西方学者（Burt，1990， 411-451；Finch，1989）对健全人的研究表明，配偶、父母、成年子女、兄弟姐妹等亲属和朋友在个人的社会支持网中所取的作用十分重要。 对照以上三组支持密度，我们不难发现，亲属支持密度和友情支持密度都很高，表明亲属和友情的支持占据了非常重要的地位。可见，在这个问题上西方学者的研究结论在中国的残疾人身上得到了进一步的证实。（Fisher，1982；Marsden，1987)。一言以蔽之，无论在中国还是西方，无论对于一般健全人，还是残疾人，亲属和朋友都是社会支持的主要提供者。
第二，Fisher等人（Fisher，1982；Marsden，1987；Vander Poel，1993；Wellman，1997，363-390；1992，74-114)通过对健全人群的研究，得出结论：亲属支持有很大差异性，配偶、父母和成年子女比兄弟姐妹和其他亲属发挥的作用更大。就我们上面的结果看来，父母作用大于兄弟姐妹作用的结论在我们这里得到了证实。但兄弟姐妹和一般亲戚所起的作用不如子女和配偶所起作用的结论没能得到证实。对于中国残疾人来说，兄弟姐妹所起的作用十分重要。
第三，就既有的中西方关于社会支持的研究看来，学者都将研究焦点放在人际层面的支持行为上，但事实上，当人们在遇到日常生活中的种种问题时，他们既有人际支持也有组织支持，学者们没有对组织支持给予应有的关怀。从以上的描述性分析中，我们看到在残疾人的社会支持网中，组织支持也占据了一定空间。
第四，残疾人社会支持密度因残疾类别、残疾等级得不同而存在一定的差异性。因此，在残疾人社会福利实践中，应该根据不同残疾类别的差异性，采取有针对性的支持行为。
第五，支持密度变量的建构是对社会网络理论拓展与丰富，通过本研究，不能看出，该变量是研究社会支持行为，特别是探究弱势群体社会福利实践行为的一个富有解释力的一个变量。
--(本文摘自《残疾人社会保障与服务国际论坛暨第三届中国残疾人事业发展论坛论文集》)
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