基于ANP-物元模型的应急管理绩效评估模式研究

张永领，刘梦园

(河南理工大学 应急管理学院，河南 焦作 454000)

随着我国社会逐渐进入后工业时代及城市化进程的加快，突发事件的不确定性、复杂性进一步增加，各类突发事件的耦合性、破坏性、复杂性和流动性更加明显，新型风险不断出现，这都给突发事件的科学应对带来更大挑战。党的十八大报告提出“推进政府绩效管理”，十八届三中全会审议通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》强调“严格绩效管理”。应急管理是政府公共管理的重要组成部分，在应急管理过程中要加强应急绩效管理，不仅要重视应急处置的实际效果和社会效应，还要重视应急响应的成本投入与产出。既要避免因灾情估计不准确而导致的应急不足，又要避免因过度追求某种目标而导致的应急过度。应急不足直接影响救灾效果，应急过度则会造成公共应急资源的浪费。

自2003年SARS事件、2008年南方雨雪冰冻灾害和汶川地震之后，学者们针对应急不足进行了深入探讨。近年来，随着应急管理被纳入地方政府绩效考核后，一些地方开始不计成本地过度应急。因此，亟待对应急响应的绩效进行评估，使应急管理维持在适度范围内。

应急管理绩效评估是提升政府应急绩效最直接、最有效的手段，其重要性日益凸显，受到国内外学者的广泛关注。如WILSON等[1]提出多目标组合优化模型，可用于提升应急响应绩效。HENSTRA[2]认为可以将准备、减缓、响应、恢复作为一级指标，对应急管理绩效进行评估。蒯婷婷等[3]基于农户期望构建应急管理绩效评估模型。周德红等[4]从应急救援运行机制、财政投入、应急服务保障等方面构建地震应急管理绩效评估指标体系，并采用问卷调查法和层次分析法评估政府应急管理绩效。翁列恩[5]基于应急管理的过程评估政府应急绩效。王锐兰[6]从预防、过程、效能、恢复4个方面对政府应急管理绩效进行评估。从应急绩效的相关研究来看，鲜有学者关注应急响应的成本投入，且评估结果也不能完全满足改进应急管理的需求。应急管理要考虑当下的技术条件、经济条件和应急资源限制等因素，确定合理的安全目标，根据具体的突发事件情景适度配置应急资源，在考虑经济合理性的条件下使应急响应维持在适度范围内[7]。为此，笔者从信息-资源配置的视角研究应急管理绩效评估，即在具体的信息条件下以应急资源适度配置作为应急绩效判定的基本依据，构建评估指标体系并运用ANP-物元模型对应急管理绩效进行评估。

1 应急管理绩效评估指标选取

及时获取有效的灾情信息，根据灾害信息进行科学决策，制定出应急行动方案，并对人力、物力和财力等应急资源进行适度配置，是应急管理的核心内容。应急资源配置是否科学合理直接影响应急处置绩效，而应急资源的科学合理配置又基于灾情信息获取和科学应急决策。因此，根据应急管理实际情况，通过文献研究法和专家访谈法，从信息获取、应急决策、资源配置3个方面入手，构建应急管理绩效评估指标体系，如表1所示。

表1 应急管理绩效评估指标体系

(1)信息获取。信息获取是应急决策者进行科学决策的关键，需要及时获得的信息主要包括灾情信息、应急资源需求信息、可筹措资源信息及灾区环境信息。灾情信息越充分则越有助于决策者准确把握突发事件的全貌，研判应急资源需求和灾区的环境。可筹措资源信息包括应急资源的储备和应急资源的可动员信息，可筹措信息越充分则越有利于应急决策者做出科学的应急决策。

(2)应急决策。应急决策过程是应急决策者将应急预案和专家咨询相结合，结合自身的知识和经验，根据已获取的灾情信息研判灾害情景，评估各个受灾点对各类应急资源的需求，最后运用非程序化决策制定出应急方案。

(3)资源配置。合理的资源配置是突发事件应急处置的关键，应急资源的种类、数量和质量是否满足突发事件应急处置需求，应急资源的调度方式和应急资源的时效性都影响着应急资源的用途和应急处置的效果。

2 构建应急管理绩效评估模式

物元模型可以较好地解决不相容问题，利用关联函数计算元素与集合的关联度，从而对待评价物元做出定量且客观的评价。采用网络层次分析法(ANP)计算各指标的权重，可以反映出各指标的相互影响关系。将网络层次分析法和物元模型相结合可以使评价结果更科学、更准确。基于ANP-物元模型的应急管理绩效评估模式的基本思路为:①运用网络层次分析法计算各指标权重；②确定物元，根据评估标准确定节域、经典域，利用物元的可拓性计算待评价物元关于各等级的关联度；③将ANP所计算的指标权重代入物元模型，得到综合关联度；④根据综合关联度数值的大小和评估标准确定应急管理绩效等级。

2.1 采用网络层次分析法确定指标权重

根据表1给出的应急管理绩效评估指标体系，分析各个指标之间的相互作用关系，如图1所示。

图1 元素组的网络关系

(1)未加权超矩阵。设控制层中的准则分别为P1,P2,…,Pm，网络层中的元素组分别为A1,A2,…,An，其中Ai有元素ai1,ai2,…,ain，Aj中有元素aj1,aj2,…,ajn。以Ps(s=1,2,…,m)为准则，以Aj中的aj1为次准则，构建Ai中元素相对于aj1的判断矩阵，进行一致性检验，并求得权重向量[Wi1,Wi2,…,Win]T。依次以Aj中的元素aj2,aj3,…,ajn为次准则，构造Ai中元素间的两两判断矩阵，计算各矩阵的权重向量，组成子矩阵W′ij。

(1)

同理，将各元素组中元素间的关系进行比较，求得各子矩阵，最终获得未加权超矩阵W。

(2)

(3)

其中，矩阵A表示不同次准则下一级指标的判断矩阵所对应的权重向量组成的矩阵。

2.2 计算单指标物元的关联度

根据物元模型，若待评价事物N以评估指标C1,C2,…,Cn及相对应的量值V1,V2,…,Vn描述，则N的多元物元矩阵R为[8]：

(4)

(1)确定经典域和节域。Rj为经典域物元，区间Vnj=(anj,bnj)为Nj关于Ci的量值范围；Rp为节域物元，区间Vnp=(anp,bnp)为Np关于Ci的量值范围。

(2)确定待判物元。待评对象Nx的物元Rx为:

(7)

(3)计算单指标关联度。评估指标的关联度可以用关联函数进行计算，如式(8)所示。

式中:ρ(Vi,Vij)表示Vi到经典域区间Vnj=(anj,bnj)的距离，如式(9)所示；ρ(Vi,Vip)表示Vi到节域区间Vnp=(anp,bnp)的距离，如式(10)所示。

|Vij|=|bij-aij|

(11)

2.3 计算综合关联度

将ANP所得指标权重代入物元模型，计算综合关联度。则Nx关于等级j的综合关联度Kj(Nx)为：

(12)

式中：Wi为指标权重；Ki(V)为单指标关联度。以最大关联度为原则，Kj(Nx)=maxKj(Nx)，则Nx属于第j等级。关联度的大小表示待评对象属于第j等级的程度，当0≤Kj(Nx)<1时，待评对象符合绩效等级要求，且数值越大越接近等级上限；当-1≤Kj(Nx)<0时，待评对象不满足绩效等级要求，但具备转化为该绩效等级的条件，数值越大则越易转化[9]。

3 评估例证

3.1 芦山地震抗震救灾基本情况简介

2013年4月20日，四川省雅安市芦山县发生7.0级地震，造成重大人员伤亡和经济损失，救灾任务繁重。地震之后，在党中央和国务院的领导下，四川省委、省政府迅速响应，灾区被困人员得到及时援救，灾民得到妥善安置，地震应急救援总体上表现出及时、有序的状态。

(1)信息获取。国务院各部门和省抗震救灾指挥部根据卫星遥感、航拍、无人机拍摄、灾情速报系统、地方政府的灾情报告及群众的微博、微信、电话等获取灾情信息，依据灾害损失情况、专家建议、实地调研情况、公众传递的信息等获取资源需求信息。可筹措的应急资源包括政府部门可提供的人力、财力、物力，其中应急物资主要包括中央救灾物资储备库储备的应急物资，民政部门、商业部门通过与企业、大型卖场签订协议提供的应急物资，以及社会组织和志愿者捐赠的应急物资。灾区环境信息方面，此次地震的震中和重灾区位于山区，地震导致主要道路中断、基础设施严重受损，对交通和通信造成一定影响[10]，大大增加了抗震救灾的难度。

(2)应急决策。国务院各部门和省抗震救灾指挥部通过预估7级地震可能造成的损失，根据汶川地震的救灾经验[11]，参考相关专家的建议，对灾害情景进行分析和研判，充分考虑灾区对各类应急资源的需求，立即部署救援队伍和应急物资[12]。针对此次地震救援的特点，应急物资调配采取统一协调配置的方式，省指挥部保障供给、县指挥部负责统筹，以平衡和协调应急物资[13]。

(3)资源配置。地震发生后，国务院相关部门和四川省立即派出救援队伍赶赴灾区，震后2天，共调集2.2万人赴灾区抢险救灾[14]；地震发生72 h内，救援队伍到达所有村庄。民政部和四川省第一时间组织调运应急物资，第一批应急物资在当日下午16时抵达灾区。震后4天，共调运帐篷5.5万顶、棉被21.5万床、折叠床1万多张、衣物1.5万件、食品和饮用水2 239 t[15]；在应急资金方面，震后2.5 h，省财政厅调拨资金1 000万元；震后10 h，全省各级财政共下拨资金1.55亿元；震后4天省财政厅下达中央和省级应急资金共15亿元[16]。政府部门的及时响应及社会各界的积极援助使得芦山地震的应急资源较充沛，但重灾区出现多处山体滑坡、桥梁垮塌，再加上大量公益组织和志愿者涌入，造成了关键道路拥堵，在一定程度上阻碍了专业救援力量和应急物资进入灾区[17]。针对部分难以到达的村庄，运用直升机空投应急物资，实施救援。

3.2 抗震救灾应急管理绩效的评估过程

(1)构建判断矩阵，求未加权超矩阵。结合一级指标和二级指标，采用专家调查法得到不同次准则下各指标相对重要性的判断矩阵，计算每一个判断矩阵对应的权重向量，组成未加权超矩阵。如在控制层准则下，以C1为次准则，A2关于C1的判断矩阵如表2所示。

表2 A2关于C1的判断矩阵

对该矩阵进行一致性检验，得到CR=0.027<0.1，并计算得到该判断矩阵的权重向量为(0.179 4,0.089 5,0.176 0,0.213 8,0.341 3)，然后构建A2关于次准则C2、C3、C4的判断矩阵，进行一致性检验后计算各矩阵所对应的权重向量，最后将以上各矩阵对应的权重向量组合成子矩阵W′21。

(13)

同理，计算所有元素组在不同次准则下的判断矩阵所对应的权重向量，可获得多个子矩阵，将多个子矩阵组合成未加权超矩阵W。

(2)计算加权超矩阵。首先，构建不同次准则下一级指标的判断矩阵，并进行一致性检验，然后计算各矩阵所对应的权重向量，将各权重向量组成矩阵A。

(14)

(15)

(3)计算极限超矩阵，得出各指标权重，如表3所示。ANP的计算借助Super Decisions软件完成。

表3 应急管理绩效评估的经典域、待评物元

(4)根据评估需要设定节域和经典域，并确定待评物元。确定节域为[0，100]，完全满足时为100，完全不满足时为0。将经典域划分为优、良好、一般、较差、差5个等级；待评物元通过专家打分获得，邀请应急管理领域相关专家，根据芦山地震应急管理过程中信息获取、应急决策、资源配置及应急资源需求等各方面信息，对各指标进行打分，求出算术平均值，作为各指标的待评物元。

(5)计算单指标关联度。按照式(8)～式(11)计算二级指标关于各等级的关联度，如表4所示。由表4可知，指标C4的评估等级为“优”，指标C3、C6、C7、C9、C10、C12的评估等级为“良好”，指标C1、C2、C5、C8、C14的评估等级为“一般”，指标C11、C13的评估等级为“较差”。

表4 单指标关联度

(6)计算综合关联度。根据表4和式(12)计算综合关联度，5个等级所对应的关联度分别为K1=-0.283、K2=0.004、K3=-0.068、K4=-0.284、K5=-0.475。按照最大关联度原则，综合关联度为0.004。

3.3 评估结果分析

从上述评估结果可知，芦山地震的应急管理绩效为“良好”等级，有一定的提升空间，如地震造成灾区多处桥梁垮塌和山体滑坡，对交通、通讯、供电等产生严重破坏，在一定程度上影响了灾情信息的及时报送和专业救援力量进入灾区；黄金救援期内大量社会组织和志愿者向灾区涌入,在一定程度上阻碍了专业救援力量和应急物资到达灾区；抗震救灾指挥部实施交通管制的时间明显滞后等。但芦山地震应急管理绩效有向优秀等级转化的趋势，如可以完善灾情速报系统，保障信息渠道畅通和信息获取的有效性；政府部门引导社会救援力量有序参与救灾，及时采取第三方转运的方式统一协调配置社会捐赠的应急物资，避免道路拥堵，提高应急资源配置的效率；地震后应尽早对震区及周边道路实施交通管制，先保障生命救援和道路抢通等专业救援队伍通行，再根据实际需求和道路条件适当放行其他救灾车辆；采取划片分区、空投与地面救援结合的方式实施应急救援，并充分发挥基层政府在资源分配中的作用[18]，可以进一步提高应急管理绩效。

运用ANP-物元模型对芦山地震的应急管理绩效进行评估，得到的综合评估结果不仅能直观地反映应急管理绩效等级，还能揭示应急管理绩效潜在的发展趋势。研究表明该模式具有较高的有效性和适用性，是评估应急管理绩效的一种有效方法。而且物元模型在反映单个指标信息方面更具优势[19]，能将评估结果细化。采用ANP方法计算各个指标的权重，使各指标的权重更加科学，从而进一步提高了应急管理绩效评估的精度和实用性。

4 结论

笔者从信息-资源配置的视角构建应急管理绩效评估指标体系，将网络层次分析法与物元模型相结合，设计了基于ANP-物元模型的应急管理绩效评估模式，最后以芦山地震为例进行了应急管理绩效评估，主要结论如下：

(1)从信息-资源配置视角构建了应急管理绩效评估指标体系，包括信息获取、应急决策、资源配置3个一级指标，并进一步划分为14个二级指标。

(2)构建了基于ANP-物元模型的应急管理绩效评估模式，并以芦山地震为例进行评估验证，结果表明该方法具有较强的科学性和实用性，评估结果更贴近实际，对于全面提高应急管理质量、科学适度应急响应具有重要价值。

但是笔者仅对应急管理绩效评估进行了初步研究，没有考虑突发事件演化对应急资源需求造成的变化以及应急资源需求的阶段性和实效性等因素，下一步将从动态角度对应急管理绩效评估进行研究。