重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价及障碍因素分析

谷洪波,张晒春,何玉莲

(湖南科技大学 商学院,湖南 湘潭 411201)

重大突发公共卫生事件的发生及其造成的后果主要受到致灾因子和承灾体脆弱性的影响[1],其中承灾体脆弱性越高,灾害事件给人类社会造成的生命健康危害和经济损失就越严重,同时也越容易催生和诱发巨大的社会风险。社会脆弱性研究对各地降低灾疫损失和防控由此引起的社会风险具有重要意义。

国内外学者关于社会脆弱性的研究大致可分为灾害相关论和灾害独立论,灾害相关论认为社会脆弱性是致灾因子与承灾体相互作用而形成的,即社会系统暴露于特定灾害时所受影响或损失的程度或可能性[2]。如Cutter S L将脆弱性在广义上概括为受损失的可能性,将社会脆弱性概括为社会群体或整个社会受危害事件和灾害影响的潜在损失,能够用来衡量面对灾害时的社会抵抗力[3]。也有学者将脆弱性称为易损性,姜彤等认为人类科技的发展目前还无法在短期内控制灾害源[4],因此降低承灾体易损性对承灾体进行保护或对社会脆弱性进行干预是当前风险预防的重要手段和行之有效的减灾策略[5]。商彦蕊认为脆弱性是在一定的社会政治、经济和文化背景下,承灾体对某种自然灾害表现出的易损性,这种性质是孕灾环境与人为因素相互作用的产物[6]。灾害独立论认为社会脆弱性是社会不平等的结果,是社会系统的固有属性,无论灾害发生与否,社会脆弱性都是客观存在的[2]。Chen W等认为社会脆弱性是社会预先存在的一种条件,它影响人类面对危害时的应对力和恢复力[7]。Cutter S L和Freitas C M等认为是巨大的社会经济不平等造成了社会脆弱性[8-9],尤其在新冠疫情期间,由社会经济不平等造成的脆弱性给贫困人群带来的影响甚至比疫情本身的影响更大更持久。综合上述可知,社会脆弱性的研究通常包括灾害造成的损失程度以及社会系统自身的社会结构和资源分配所形成的灾害应对能力和恢复能力等内容。

关于社会脆弱性的研究框架与评价方法,国外学者设计了脆弱性的地方危险模型(Hazards-of-Place Model of Vulnerability)[3]、压力与释放模型(Pressure and Release Model)和资源获取模型(Access to Resources Model)[10]等研究框架,对灾害脆弱性进行定性分析,可用于辅助识别灾害风险的形成机制或触发因素、动态压力和应对策略等。而对社会脆弱性的评价研究则更有利于分析和对比灾害对人类社会造成影响的程度和不同社会群体对特定灾害的应对与恢复能力,便于更加精准地防范风险和治理脆弱性,因此越来越多的学者展开了对脆弱性的定量分析。Cutter S L开创性地构建了社会脆弱性指数(SoVI),通过收集相关研究文献中关于社会脆弱性的影响因素,从标准化后的变量中选取42个变量进行因子分析,形成了最终包含11个因子的社会脆弱性评价体系,并对美国3 141个县的社会脆弱性进行了测算和分析[8]。后有许多学者将社会脆弱性指数进行调整后在不同的空间尺度上对中国、美国、葡萄牙、尼泊尔等国家或地区的自然灾害社会脆弱性进行了评价[7,11-13]。而Kuhlicke C等认为无法仅通过一套共同的社会—经济—人口指标来解释和测度社会群体在灾难性事件各个阶段的社会脆弱性[14],同一套指标体系不能完全适用于不同灾害阶段、不同地区制度背景下的社会脆弱性研究。因此,国内学者构建了适用于中国的社会脆弱性评价指标和分析方法。游温娇等针对洪涝灾害分别从理论层面、宏观与微观层面构建了社会脆弱性指标体系,为从不同层面进行洪灾社会脆弱性量化研究奠定了基础[15]。刘凯等从敏感性和应对性两个维度构建了黄河三角洲地区生态脆弱型人地关系社会脆弱性评价指标体系,并运用多元回归分析和障碍度模型分析了社会脆弱性及其两个分维度的主要影响因素[16]。徐选华等从人口、经济、建筑和基础设施四个维度构建了地震灾害的社会脆弱性指标体系,并运用改进的突变级数法对四川省各地区的地震灾害社会脆弱性进行了评价分析[17]。

随着社会脆弱性相关研究成果的进一步丰富,同时基于突发公共卫生事件带来的重大影响,少数学者们的研究视角开始由社会脆弱性领域逐渐向公共卫生领域延伸。美国疾控中心发布了社会脆弱性指数及统计数据文件(CDC SVI 2016 Documentation),其中包括社会经济状况、家庭结构和残疾状况、少数民族和语言、住房和交通四个维度的15项指标。国外学者使用该文件的数据和指标研究了社会脆弱性与新冠病毒感染病例数之间的关系,并探讨了影响确诊病例数的主要因素[18]及两者关系的空间分布情况[19-20]。国外学者的研究重点集中于社会脆弱性与确诊病例数之间的统计学联系,而国内学者则偏向于对社会脆弱性进行模型和指标的构建[1]以及脆弱性的评估和空间格局的研究[21]。

综上所述,当前已有的社会脆弱性研究主要集中在自然灾害领域,但相对于自然灾害而言,突发公共卫生事件一旦发生,其造成的危害更大,更容易引起次生风险且风险治理难度较高,而降低社会脆弱性是防控重大突发公共卫生事件次生社会风险的重要前提和有效路径。因此,进行突发公共卫生事件社会脆弱性研究不仅是对灾害治理理论的进一步补充,也能够为公共卫生领域防灾减灾规划的完善提供科学精准的依据。尽管已有少数学者将社会脆弱性研究情境扩展到公共卫生领域,但相关研究成果目前相对较少,突发公共卫生事件社会脆弱性评价的研究有待进一步充实。鉴于此,结合前述社会脆弱性定义的内容并借鉴自然灾害社会脆弱性评价的研究思路与方法,本文从社会人口、经济、卫生体系以及相关的公共管理资源出发构建重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价指标体系,并以湖南省为例,使用疫情发生前后两年的数据形成区间数,对湖南各市州突发公共卫生事件的社会脆弱性进行评价。其中指标体系的构建主要体现了社会系统对公共卫生事件的应对力,数据的选取则主要体现公共卫生事件对社会系统产生的影响。此外,研究社会脆弱性的目的和意义不应局限于认识和评价脆弱性,为了进一步思考如何更好地降低脆弱性,本文在对社会脆弱性进行评价的基础上,运用障碍度模型分别对湖南省各市州社会脆弱性的主要障碍因素进行分析,以期在识别和评价湖南各市州重大突发公共卫生事件社会脆弱性的基础上,进一步通过主要障碍因素的辨识来精准高效地降低其社会脆弱性。

一 社会脆弱性评估模型与指标体系的构建

(一)评估模型的选取与构建

本文借鉴汪明武等和宋盛渊等的区间数与集对分析耦合模型来分析区间数之间的联系和变化,即运用区间数理论中的期望值和集对分析理论中的联系度概念建立起联系期望,用联系期望来实现区间数与集对分析模型的耦合[22-23]。同时,本文运用熵值法对社会脆弱性各项指标进行赋权,进一步将前述耦合模型与各项指标的权重相结合,从而构建出社会脆弱性评价的实证模型。

1.区间数理论

区间数即用区间表示的数,代表了一种不确定性,常用于多属性决策问题的研究。区间数的定义如下[24]:

令R表示实数集,对任意的z-,z+∈R,且z-≤z+,则称[Z]=[z-,z+]为二元区间数。其中z+和z-分别为区间数[Z]的上极限和下极限。若z->0,称[Z]为正二元区间数;若z+<0,称[Z]为负二元区间数;若z+>0且z-<0,称[Z]为异二元区间数;若z-=z+,则二元区间数[Z]退化为普通实数Z,即[Z]=Z=z-=z+。对于二元区间数的期望值定义如下:

(1)

2.集对分析理论

集对分析(SPA)最初由我国学者赵克勤于1989年提出,是一种利用联系度定量刻画事物的确定性与不确定性以及确定性与不确定性相互作用关系的分析方法。其中确定性包括“同一性”和“对立性”两个方面,而不确定性则指“差异性”,集对则由两个存在上述联系的集合构成。集对的定义如下[25]:

设X,Y为某一不确定系统中有关联的两个集合,且均存在N项特征,分别将其表示为X=(x1,x2,……xn),Y=(y1,y2,……yn),则称H=(X,Y)为X和Y构成的一组集对。集合共有N个元素,其中有S个元素处于同一状态,P个元素具有相反特征,则F=N-S-P表示集合中处于差异状态的元素个数。记ρ(X,Y)为集合X与集合Y的联系度,用于表示两个集合之间的同异反关系,则ρ(X,Y)的计算公式为:

(2)

3.构建耦合模型

将区间数和集对分析相结合,构造区间数——集对分析耦合模型,以区间数作为集对分析中的集合元素,以联系度来度量区间数之间的关系,两者耦合形成联系期望,联系期望便可用来描述不同地区各项指标分别与各脆弱性等级之间的关系。耦合模型的构建过程具体如下:

图1 联系期望的同一关系图——正向指标

图2 联系期望的同一关系图——负向指标

图3 联系期望的对立关系图

(3)

(4)

4.确定指标权重

熵值法作为一种针对多对象、多指标的综合评价方法,是通过指标信息熵的大小来判断该指标的离散程度,离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大,该方法的优点在于评价结果更具客观性。因此,采用熵值法来确定指标权重能够在很大程度上避免主观因素的影响,具体方法如下:

根据式(1)将样本区间数[Ymn]转化为实数,记为ymn=E([Ymn]),为了避免评价结果受到各指标量纲不一致的影响,对指标进行标准化处理。

(5)

(6)

(7)

(8)

5.构建社会脆弱性评价模型

将样本m的联系期望ρ([Ymn],[Ln,k])与各项指标的权重ωn代入下式得到样本m与等级k之间的总体联系期望:

(9)

选取所有等级中总体联系期望值最大的等级作为样本最终的评价等级,即样本m的评价等级为:

ρ=max{ρm,k|k=1,2,……,K}

(10)

(二)重大突发公共卫生事件社会脆弱性指标体系的构建

借鉴前述分析思路,本文将突发公共卫生事件社会脆弱性评价体系分为人群脆弱性、经济脆弱性、卫生体系脆弱性和政府防控脆弱性四个维度。

人群脆弱性主要从两个角度出发,一是人群结构,主要体现在年龄结构、受教育程度、贫困状况和所从事职业四个方面,包括14岁以下和65岁以上人口比重、15岁以上人口平均受教育年限、最低保障人口占比、限额以上企业从业人员占比(限额以上企业主要包括批发、零售、住宿和餐饮业,易受突发公共卫生事件及其防控措施的影响,故纳入该指标)四个指标;二是从疫情传播和损害角度出发的人群密度:包括人口密度、家庭户密度两个指标。由于受教育程度越高,信息甄别能力越强且对基本的卫生健康知识接受更好,因此15岁以上人口平均受教育年限为人口脆弱性维度的负向指标,其余指标均为正向指标。

经济脆弱性主要用来衡量地区经济发展水平抵御突发公共卫生事件风险的能力,包括地区生产总值、人均GDP、人均可支配收入、城乡收入差距、第三产业增加值比重和外贸依存度六个指标。由于城乡收入差距不利于经济的均衡发展、疫情期间第三产业受影响较大、国外疫情形势严峻,外贸同样受到较大影响等,故该三项指标为经济脆弱性的正向指标,这三项指标取值越大,经济发展表现出越高的脆弱性。

卫生体系脆弱性主要衡量各地区卫生健康资源储备状况,包括每千人口执业(助理)医师数、每千人口注册护士数、每千人口卫生机构数和每千人口医疗卫生床位数四个指标。由于以上四个指标均有助于降低卫生体系的脆弱性,故均为负向指标。

政府防控脆弱性主要体现政府对居民生活水平、社会保障基础服务等方面的兜底作用,主要包括居民医疗保险参保比率、人均卫生健康支出、人均一般公共服务支出和人均社会保障和就业支出四项指标。上述四项指标均与脆弱性负相关,故为负向指标。

二 湖南重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价实证分析

(一)数据来源与数据处理

拟以湖南省14个市州为评价对象,根据上文构建的评价指标体系和区间数—集对分析模型,分别对湖南各市州的重大突发公共卫生事件社会脆弱性进行评价和等级划分。数据均来自《湖南统计年鉴2020》、《湖南统计年鉴2021》、各市州的统计公报和人口普查公报。

由于2020年的部分指标数据受到新冠疫情的扰动,且有学者认为社会脆弱性是社会群体预先存在的条件,因此本文选用了疫情前后两年即2019年与2020年的数据组成区间数进行脆弱性评价,比较各指标2019年和2020年的数据,将较小的数据作区间数的下限,较大数据作为区间数的上限。此外,由于人口统计公报所统计的数据为第七次人口普查数据,因此有三项关于人群结构特征并且数据来自人口统计公报的指标为实数型指标。

(二)社会脆弱性指标权重计算

根据式(1)计算区间型指标的期望值,利用熵权法计算各指标的权重。为避免量纲不一致的影响,对正、负向指标数据分别使用式(5)和式(6)进行标准化,再按式(7)和式(8)计算熵值和权重。湖南省重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价指标体系构建及各项指标的熵值和权重见表1。

表1 湖南省重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价指标体系及指标权重

(三)评价标准与等级划分

首先对区间型指标应用式(1)计算其期望值,将所得结果利用自然断点分类法(NBC)进行评价等级的划分。自然断点法是一种能够实现组内方差最小、组间方差最大的聚类计算法,用此方法得出的数据断点是由数据本身的统计分布规律决定的,而非人为设定,因此这种等级划分具有统计学意义和客观性。依据自然断点法,本文将脆弱性划分为四个评价等级,即K={Ⅰ级,Ⅱ级,Ⅲ级,Ⅳ级},级别越高表示脆弱性越大。运用自然断点法对各项指标脆弱性进行等级划分的分级标准见表2。

表2 各指标的脆弱性分级标准

(四)评价步骤与结果

各评价对象的社会脆弱性等级取决于该对象与各个等级的总体联系期望,而该对象与各等级的总体联系期望又与其相应的脆弱性等级的指标数量及指标与该等级的联系期望值的大小相关。具体计算步骤如下:第一步,根据式(1)确定评价标准的区间数期望和评价对象中各项区间型指标的期望。第二步,根据集对分析原理建立评价对象各指标与等级标准之间的集对,根据上述正、负向指标的同异反关系图及联系期望的同异反准则模型计算每个评价对象各项指标对应于各个等级的联系期望。其中正、负向指标分别按照模型(3)和模型(4)进行计算。第三步,代入各项指标的权重ωn,根据式(9)计算每个评价对象m关于各个评价等级k的总体联系期望ρm,k。第四步,式(10)可确定各评价对象的社会脆弱性等级。湖南省14个市州的重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价结果见表3。

表3 湖南省重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价结果

从表3重大突发公共卫生事件社会脆弱性的评价结果来看,湖南省14个市州中,长沙和湘西自治州的评价等级为Ⅰ级,社会脆弱性在全省范围内处于最低水平;株洲、湘潭、岳阳、常德和永州的社会脆弱性评价等级为Ⅱ级,评价结果为Ⅲ级的有衡阳、邵阳、益阳、郴州、怀化和娄底,张家界的社会脆弱性在全省排序中最高,评价等级为Ⅳ级。

各地区具体指标的脆弱性等级见表4。从指标层面看,在全部的20项评价指标中,长沙和湘西州分别有11项指标和8项指标的脆弱性等级为Ⅰ级,远超过自身其它三个等级指标的数量,因此其最终的社会脆弱性评价等级为Ⅰ级。长沙社会脆弱性低的主要原因在于人口素质较高、经济相对发达、卫生资源较为充足以及居民医保和公共服务开展较好,而湘西州社会脆弱性低的主要原因是人群密度小以及由于人口少使得人均卫生资源和相关社会保障性财政支出相对充足。而株洲、湘潭、岳阳、常德和永州这五个城市均是脆弱性等级为Ⅱ级的指标数量最多,因此这五个地区的最终社会脆弱性等级均为Ⅱ级,此外,这五个城市的Ⅱ级脆弱性指标在经济发展均衡性、外贸依赖性及居民医保参保比率等方面具有较高的重合度,说明它们在这些方面发展状况相似且脆弱性相对较低。对于衡阳、邵阳、益阳、郴州、怀化和娄底而言,其最终社会脆弱性等级均为Ⅲ级,除了怀化之外的其余五个地区都是脆弱性为Ⅲ级的指标数量最多,虽然怀化仅有5项指标脆弱性为Ⅲ级,但这5项指标与Ⅲ级的联系期望数值较大,使得总体联系期望超过了其他等级,因此怀化的社会脆弱性也为Ⅲ级,且这六个地区的Ⅲ级脆弱性指标在人口素质、经济发展总量、第三产业占比和每千人口执业医师数量等方面具有较高的重合度,即它们在这些方面具有相似的发展状况且脆弱性相对较高。对于张家界而言,有8项指标脆弱性达到Ⅳ级,故社会脆弱性等级为Ⅳ级,且脆弱性为Ⅳ级的指标中有5项指标为经济脆弱性指标,可见张家界突发公共卫生事件社会脆弱性的最大来源是经济脆弱性,其次是人群脆弱性和卫生体系脆弱性。

表4 各地区指标层的脆弱性等级

各地区准则层各维度的脆弱性等级如表5所示。从准则层面看,各地区在人口、经济、卫生体系和政府防控四个维度的脆弱性具有较大差异。其中人群脆弱性最高的是长沙和湘潭,均达到了Ⅳ级,其次是衡阳、益阳、娄底和张家界,其人群脆弱性均为Ⅲ级,湘西、永州和怀化的人群脆弱性最低,为Ⅰ级。经济脆弱性最高的是湘西、怀化和张家界,均为Ⅳ级水平,其次永州、邵阳、益阳、郴州和娄底的经济脆弱性也达到了Ⅲ级,仅有长沙的经济脆弱性为Ⅰ级。卫生体系脆弱性最高的地区是邵阳,达到Ⅳ级,株洲、岳阳、永州、衡阳、益阳、郴州、娄底和张家界的卫生体系脆弱性也相对较高,都为Ⅲ级,而长沙和湘西均为Ⅰ级。政府防控脆弱性达到Ⅳ级的有邵阳,其次是岳阳、衡阳、郴州和娄底,均为Ⅲ级,长沙、湘西和张家界则为Ⅰ级。由上述分析可知,因为不同地区在人口、经济、卫生体系及政府防控各个维度的发展状况不同,所以各地区社会脆弱性的主要来源及降低社会脆弱性的优势因素均存在一定的差异。

表5 各地区准则层脆弱性等级

三 障碍度分析

本文运用障碍度模型计算各因子的障碍度大小,通过对障碍度大小进行排序来确定湖南省重大突发公共卫生事件社会脆弱性的主要障碍因子。具体模型和计算步骤如下:

(1)确定评价指标的因子贡献度,用单个指标的权重ωn来表示;

(2)确定指标偏离度Imn=1-Pmn,其中Pmn为指标n标准化后的值;

(3)指标的障碍度则按下式计算:

(11)

将湖南省14个市州各项指标障碍度较高的前十个障碍因子按障碍度大小进行排序,以指标代号代替各项指标名称,结果见表6。

表6 湖南省重大突发公共卫生事件社会脆弱性主要障碍因子及障碍度

将各地区障碍度前十的障碍因子先按出现频率的高低再按平均障碍度大小进行排序发现,限额以上企业从业人员占比(P4)、人口密度(P5)、家庭户密度(P6)、第三产业增加值比重(E5)、外贸依存度(E6)、城乡收入差距(E4)、人均社会保障和就业支出(G4)、最低保障人口占比(P3)、每千人口卫生机构数(H3)、居民医疗保险参保比率(G1)这十项指标为湖南重大突发公共卫生事件社会脆弱性的主要障碍因素,各指标的出现频率均大于五次且多数影响因素集中于人群和经济脆弱性,其中人群脆弱性主要体现在人群分布和从业状况等方面,而经济脆弱性主要表现为经济结构、对外贸易和城乡差距方面。同时社会脆弱性还受到政府的社会保障力度和卫生资源数量的影响。

四 研究结论与对策建议

(一)研究结论

本文以新冠疫情为例,构建重大突发公共卫生事件社会脆弱性评价指标体系,通过自然断点法将社会脆弱性的各项指标由低到高分为Ⅰ—Ⅳ四个等级,然后运用区间数—集对分析理论实证分析了湖南省各市州突发公共卫生事件的社会脆弱性等级,研究得出:长沙和湘西自治州的社会脆弱性为Ⅰ级,株洲、湘潭、岳阳、常德、永州的社会脆弱性评价等级为Ⅱ级,社会脆弱性评价为Ⅲ级的有衡阳、邵阳、益阳、郴州、怀化和娄底,张家界的社会脆弱性最高,为Ⅳ级;不同市州由于各自在人口、经济、卫生体系及政府防控等维度的发展差异使得各自社会脆弱性的主要来源不同。利用障碍度模型分析湖南整体社会脆弱性的主要障碍因素发现,与疫情传播联系紧密的人群分布密度指标和经济发展不平衡指标对整体突发公共卫生事件社会脆弱性的影响较大,政府防控意识和卫生体系建设对降低脆弱性也起着重要作用。就具体指标而言,湖南突发公共卫生事件社会脆弱性的主要障碍因素有:限额以上企业从业人员占比、人口密度、家庭户密度、第三产业增加值比重、外贸依存度、城乡收入差距、人均社会保障和就业支出、最低保障人口占比、每千人口卫生机构数、居民医疗保险参保比率。

(二)对策建议

第一,均衡地区间人口分布和经济发展,降低突发事件的社会脆弱性。从人群脆弱性维度看,湖南省社会脆弱性的主要影响因素在于全省范围的人群分布不均。张家界、永州、怀化及湘西地区人口密度较小,长沙、湘潭、衡阳和娄底等地区人口密度偏大。因此,应积极推进欠发达地区的经济建设、结合地域特征创新经济发展模式、吸引外地企业投资以及加大人才引入力度等举措来吸引人才回流,实现全省人口合理均衡分布,避免人口密集地区资源环境过载。从经济脆弱性维度看,城乡收入差距和外贸依存度对整体社会脆弱性影响较大,因此,应着力加强农村新型基础设施建设来拓宽农民增收渠道,提高农民整体收入,持续推动农村城镇化,缩小城乡经济发展差距,实现城乡经济的均衡发展。此外,可以进一步推动大众创业、万众创新,创新支撑创业、创业带动就业,提升居民收入水平,从而稳定并扩大内需,减小企业对境外市场的依赖性。

第二,增强卫生救治和政府防控能力,提高居民的风险抵御水平。从卫生体系脆弱性看,卫生机构的数量对湖南省整体社会脆弱性的影响也是较大的,应加大对医院和卫生室的建设投入、加强私立医院的卫生监管,增加符合卫生标准的卫生机构数量。鼓励高等院校和专业院校学生从事医护专业的学习和工作,增加全社会医护人员数量,缓解人口密集城市居民医疗卫生资源不足的压力。此外,可以搭建医疗卫生资源互助共享平台,促进资源从低风险区向高风险区的转移,降低高风险地区的卫生体系脆弱性。从政府防控脆弱性维度看,社会保障和就业支出、居民医疗保险的参保比率具有较大影响,应科学合理规划财政支出结构,适当加大社会保障和就业的投入力度,夯实居民抵御突发事件风险的经济基础。同时,逐步调整居民医保的参保和报销方案来完善社会保障系统,提高参保比例,增强居民抵抗健康风险的能力。

第三,识别不同地区脆弱性主要来源,因地制宜降低社会脆弱性。不同地区在同一突发公共卫生事件下的社会脆弱性主要来源不尽相同,造成这一结果的原因在于不同地区在人口、经济、卫生体系和政府防控等不同维度存在发展差异。如,长沙和湘西自治州,二者的脆弱性等级相同,均为Ⅰ级,但长沙在经济、卫生体系和政府防控三个维度的脆弱性等级低,为Ⅰ级,且这三个维度因子障碍度高的指标居多,因而长沙在这三个维度的发展优势有利于其降低社会脆弱性,而其人群密度大、限额以上企业从业人员多,不利于社会脆弱性的降低,因此人群脆弱性成为长沙市脆弱性的主要来源。湘西州的有利因素在于人口、卫生体系和政府防控三个维度的脆弱性低,总体评价为Ⅰ级,但其经济总量少、发展不均衡等问题不利于社会脆弱性的降低,使得经济脆弱性成为湘西州的主要脆弱性来源。其他地区也由于各自在各个不同维度的发展差异而具有不同的有利因素和主要的脆弱性来源。因此,在预防和应对突发公共卫生事件时,各地区应关注自身不同维度的发展状况,一方面充分发挥自身在降低社会脆弱性方面的有利因素和优势条件,另一方面则应重点识别本地区社会脆弱性的主要来源,进而对症下药地制定精准的灾疫防御和风险防控方案。