基于结构方程模型的城市突发公共卫生事件风险评估与研究

许楠 叶春明 赵灵玮 郭静 马琨（上海理工大学管理学院）

一、引言

近年来，国内外频繁发生各类突发公共卫生事件，如非典型肺炎、甲型H1N1流感、埃博拉疫情等。最近一次发生的突发公共卫生事件——新型冠状病毒肺炎在2019年末发生，疫情迅速蔓延，被世卫组织定义为“国际关注的公共卫生突发事件”，它给国家及世界的经济发展和社会稳定带来了严峻挑战[1]。突发公共卫生事件通常具有风险源多样性、分布差异大、传播范围广等特点，其发生不可避免也难以预测[2]。特别是在当前人口流动速度加快、生态环境恶化的形势下，及时高效地处理各类突发公共卫生事件是维护人民和国家安全及社会稳定的必要前提[3]。同时，客观评价一个城市应对突发公共卫生事件风险的实际能力，并对不足之处做到有效的准备，也是卫生应急管理部门关注的重点和难点[4]。

二、文献综述

目前，采用科学方法完善突发公共卫生事件风险评估体系，提高突发公共卫生事件风险识别和应对能力，已成为学术界相关领域的研究重点。方娴等（2019）通过风险矩阵法和Borda序值法对各类事件风险发生的可能性及严重程度评估并排序[5]。赵成珍等（2020）利用传染病动力学模型模拟了COVID-19的扩散趋势，为评估突发公共卫生事件的风险提供了理论依据[3]。赵宏波等（2020）运用GIS空间分析技术、层次分析法和综合赋权法对郑州市疫情演变趋势、基本特征、空间分布和风险水平进行研究[6]。不同学者分别采用文献查阅法[7]、头脑风暴法[8]、德尔菲法[9]等定性方法及层次分析法[10]，实证研究、算法模型[11]等定量方法进行研究，旨在建立风险评估体系，识别风险源，提高风险应对能力。在评估基础上，戚小华等（2018）通过事件规模、疾病预后、控制能力、社会影响、经济损失等指标对G20峰会主办城市杭州周边地区突发公共卫生风险进行评估[8]。张茂一等（2020）认为，突发公共卫生事件引发的农村次生社会风险评估体系内在表现具体为组织、经济、舆情和公德风险等[12]。龚维斌（2020）以抗击新冠肺炎疫情为例，认为突发公共卫生事件风险评估指标内在表现为健康安全、生活保障、社会信任、社会稳定等[13]。可见，评价突发公共卫生事件风险的指标表现形式各异，而内在内容才是风险评估的具体依据，只有符合实际情况才能确保风险评估的科学性。

结合现有文献可知，现有的突发公共卫生事件风险评估方法仍难以满足各类突发公共卫生事件防控实际需求，究其原因主要是突发公共卫生事件防控面临的风险受社会环境等诸多因素影响，后果多样化，且部分社会风险因素无法直接观察，而结构方程模型能同时处理多个因果间的关系，解决无法直接观测变量的测量问题。因此，本文采用结构方程模型，构建城市突发公共卫生事件风险评估模型，并结合上海市实际情况进行验证分析，为城市突发公共卫生事件风险评估提供新思路。

三、城市突发公共卫生事件风险评估指标遴选及模型构建

（一）指标遴选

城市突发公共卫生事件风险因素多种多样，从源头防范是实现风险管理的核心。文章依据系统科学和可操作性原则，以风险源为前提，以实践为指导，在前人研究的基础上，运用德尔菲法对风险评价指标进行了初步筛选，包括生活保障风险、健康风险、传播风险、安全风险、医疗风险、社会信任风险。同时，参考成熟量表编制了包含29个题项的量表，对303名相关行业研究人员、政府和企业员工、学者等进行调研。处理调研数据发现，本文构建的城市突发公共卫生事件风险评估量表总体Cronbach’s α系数为0.884，各项目Cronbach’s α系数均在0.7以上，量表内部符合一致性和稳定性要求（表1），且KMO=0.860＞0.7，Bartlett检验P=0.000＜0.005，拒绝原假设，表明量表适合做因子分析，同时结合城市突发公共卫生事件风险因子分析的各主成分在总方差中解释的方差百分比和累计百分比，根据提取原则——特征值大于1，共提取7个因子，总方差贡献率为62.08%，最终结合因子荷载矩阵判断各题项的因子归属，将7个因子重新命名为：安全风险因子、社会信任风险因子、生活保障风险因子、医疗风险因子、传播风险因子、健康风险因子、出行风险因子。

表1 城市公共卫生事件风险评估指标体系量表信度检验

（二）模型构建

为进一步分析7个因子间的关系，通过验证性因子分析探究其相关性，令因子协方差矩阵的对角元素（即因子方差）为1，采用极大似然估计法得到因子和因子负荷间的相关系数（表2）。

表2 验证性因子负荷数据

由表2可知，所有变量的t值均大于2，表明因子负荷显著大于0，即变量与因子之间具有显著相关性。结合因子负荷分析发现，安全风险因子中的题项AA6“我认为本次疫情感染痊愈后会产生后遗症”负荷＜0.5，生活保障风险因子中的题项CC2“疫情发生初期，我在经济收入方面受到很大影响”负荷＜0.5，传播风险因子中的题项EE3“疫情期间，我觉得自己可能会被感染”负荷＜0.5，按照负荷＜0.5的原则予以删除。由因子间的协方差矩阵得出7个因子之间呈显著正相关，一类风险提高，其他风险将随之增加，安全风险因子和生活保障风险因子的正关联性更为显著。可见，安全风险和生活保障风险仍是我国城市突发公共卫生事件面临的最大风险，且高度关联对疫情防控产生的影响较大。最终，结合多变量分析，形成由安全风险因子、社会信任风险因子、生活保障风险因子、医疗风险因子、传播风险因子、健康风险因子、出行风险因子7个潜在风险因子和26个观测题项组成的城市突发公共卫生事件风险评估模型（表3）。

表3 城市突发公共卫生事件风险评估结构模型

四、城市突发公共卫生事件风险评估实证分析

本研究调研对象主要以在上海市对新冠肺炎疫情防控工作有切身体验的管理工作人员、政企工作人员及学生群体为核心，结合疫情防控运作情况，依据本文构建的城市突发公共卫生事件风险评估模型形成调查问卷，采用电子邮件和问卷星的方式共发放300份问卷，有效回收问卷276份，有效回收率92%。采用AMOS25.0进行数据分析，考虑到境外人员输入及进口食品货物对疫情防控存在相关性，故对模型进行修正，由修正后的模型整体拟合系数表4可以看出，X2/df的值为1.794＜3，RMSEA的值为0.054＜0.06，CFI的值为0.916＞0.9，IFI的值为0.918＞0.9，TLI的值为0.902＞0.9，由此可见，上海市新冠肺炎疫情风险评估模型结果适配良好。

表4 整体拟合系数表

根据验证性因子分析结果得出7个风险因子潜变量对应题项的因子荷载均大于0.6，表明各潜变量对应的题项具有较高的代表性。潜变量的平均方差变异AVE均大于0.5，组合信度CR均大于0.8，说明量表数据的聚敛效度理想。

另外，由表5可知，7个风险因子之间具有显著的相关性（p＜0.01），相关性系数绝对值均小于0.5，且均小于对应的AVE平方根，说明各潜变量之间具有一定的相关性，彼此间又有一定的区分度，说明量表数据的区分效度理想。

表5 各变量相关系数矩阵与平均提炼方差（AVE）

综合上述分析可得，在上海市新冠肺炎疫情风险评估模型中，7个一级指标对应的潜变量均具有良好的信度、聚合效度与区分效度，对应的测量模型适配良好，意味着新冠肺炎疫情风险是一个体现7个维度的整体主观构念。同时，本文构建的风险评估指标体系与量表同样适用于其他城市突发公共卫生事件，将突发公共卫生事件风险作为一个整体的研究对象，可以为学界研究相关风险评估方法及构建科学完善的风险评估体系提供借鉴。

五、城市突发公共卫生事件风险应对分析

在本文提出的城市突发公共卫生事件风险评估模型中，依据特征值在主成分分析法中作为权重参数[14]进行综合评价可知，安全风险、社会信任风险、生活保障风险为高风险观测变量，需要提前做好预案，进行重点防控。

首先，随着居民生活水平的提高，人们对自身安全的要求更高，对风险的承受性却在下降，城市突发公共卫生事件最先引发的是单一的健康安全风险。因此，保障和维护人民与国家的安全是提高应对城市突发公共卫生事件能力的必要前提，提高预防控制和应急救治能力，建立稳定的公共卫生建设投入机制，完善重大疾病救助体系和重要医疗物资保障调度平台，有效满足城市突发公共卫生事件应对处置需要，更好地护佑人民安全和健康。

其次，在突发公共卫生事件中，及时透明的数据共享非常重要，注重公众参与和风险沟通机制建设，使风险决策过程透明化，增强公众的社会信任。风险沟通的最终目的是让利益相关者在风险程度和分布上达成共识，降低风险应对中的沟通成本。同时，风险决策过程也需要公开透明，无论是科学群体还是价值群体，政府风险管理决策的依据都应该向公众明确解释，准确向公众传达基于风险评估的流行病应对政策的科学依据及原因，及时有效地回应公众所提建议的可行性，进而为接下来的有效实施风险决策打好基础。

最后，突发公共卫生事件发生后，除了保证水、电、通信等基础设施的正常运作外，还要保证蔬果等生活必需品的正常供应，这也是紧急时期维持社会稳定的基础。疫情可能造成运输、生产和商业等方面的限制，甚至会出现部分无良商人趁机囤积居奇，抬高物价，各地政府应完善相关措施，保证市场总体平稳，缓解人们的后顾之忧，消除由疫情引发的生活保障风险，增强城市疫情应对能力。