地方政府应急能力影响因素及其提升路径探究*——基于31省面板数据的实证研究

李艳飞,李苏梅,王亦虹,李 健

(1.天津理工大学 管理学院，天津 300384； 2.天津大学 管理与经济学部，天津 300372)

0 引言

近年来，不同类型突发事件呈现频发且影响巨大的复杂态势。以事件为中心的“发生治理”“预防治理”的应急管理办法已经远远不能满足当下及未来的应急管理要求，急需建立常态化的管理模式，提升地方政府常态化应急能力[1]。地方政府的应急能力不仅包括事件预防、响应和事后恢复的能力，更体现在基础设施建设、大数据发展等应急基础能力[2]。这些应急基础能力需要长时间的投入和建设，是提升应急能力的“基本功”。地方政府要摆脱事件治理的应急管理思路，建立健全应急管理机制，苦练应急能力“基本功”。本文将从地方政府的主体视角探索影响地方政府应急能力的应急管理因素，为地方政府提供可操控的应急能力提升路径。

1 应急能力影响因素建构

1.1 理论框架

关于政府应急能力的研究分为3个阶段。发展初期，应急管理强调单个事件的救灾、减灾，管理目标在于使事件造成的损失最小、对社会造成的负面影响最低[3]。中期关注突发事件的全过程，包括事前监测、事中响应和事后恢复[4]。后期对政府应急能力的研究更加注重系统的自我恢复能力，较多学者将弹性理论应用到政府治理中[5]。因此，针对政府应急能力的研究重点主要向以下2方面发展：1)研究重点由关注应急设施、应急资源等硬件因素转向信息、组织协调等应急软实力建设。2)研究重点由事件预警、响应和恢复为主线的单项事件应急转向提升地方政府的常态化应急，强调弹性、韧性等自主性应急能力的提升。

鉴于此，本文以TOE框架并结合应急恢复弹性理论，构建1个双维度的研究框架，识别影响各级政府应急能力的前因变量，见表1。TOE框架即“技术-组织-环境”框架，技术主要聚焦于技术是否与组织结构相匹配、是否能够为组织带来潜在收益及效益等；组织包括组织规模、沟通机制和组织资源等方面；环境指组织所处的市场结构、需求压力等外部制度环境。应急恢复弹性理论可将所有因素划分为硬弹性和软弹性，硬弹性以物理为导向，即坚固的物理设施系统与系统之间的松散耦合连接，能对抗外界干扰，并通过规划、优化、建设、加固和存储冗余资源来实现。软弹性取决于组织之间的准备、协调和协作，主要通过部门与各救援组织之间及时沟通，包括清晰准确地识别风险演变，以减少系统性风险[6]。硬弹性和软弹性可以被视为互补方面，共同纳入灾害的准备和应对工作。

表1 应急能力影响因素框架

1.2 地方政府应急能力影响因素

1)技术层面包括基础设施水平和大数据发展水平2个因素。完善基础设施建设，可有效应对突发事件。在应急救援过程中，水、电、气、热、通信、交通等基础设施被称为“生命线”，在各类突发事件中均起重要作用。应急公共基础设施缺乏、脆弱、利用率低等，会影响应急实效。大数据应用于突发事件的全过程，有助于提高突发事件应急决策的科学性、准确性、有效性[7]。在预测、预警阶段，用于数据的采集、集成、分类、存储和建模等。在应急响应阶段，用于事件分析、关联性对比、可视化处理、决策调整等，能够迅速确定事件的信息和类型，做出最佳方案并进行资源的调配和管理工作[8]。在事后处置阶段，用于灾害损失统计、评估以及灾后重建。

2)组织层面包括注意力分配和应急资源2个因素。政府的行为选择在很大程度上由政府注意力分配的不同导致的，领导者的关注程度以及支持力度影响政策和项目的执行情况，进而影响事前、事中、事后的应急效果[9]。应急资源包括防护用品类、生命救助类、救援运载类、临时食宿类、动力燃料类、工程设备类、通讯广播类、交通运输类等[10]。应急资源和装备保障直接关系到应急人员安全、监测分析、预测预警、污染控制与消除，是应急能力的物质保障[11]。

3)环境层面包括社会力量、应急外部需求和经济发展水平3个因素。社会力量包括非政府组织、营利组织、公众和媒体等，具有资源丰富、贴近一线、组织灵活等优势以及发展速度快、参与热情高、活动范围广、服务领域宽等特点，是当地政府的联动“伙伴”，除主动配合政府应急举措外，还能全面监督政府施政行为，是身边危机的应对“主力”[12]。在政府专业救援力量有限的情况下，社会应急救援队伍开展自助互救，能有效减轻突发事件造成的人员伤亡和财产损失[13]。其次，应急系统的完善程度与各省的突发事件频数有关，频数越多越容易引起政府及社会的关注，进而加大投入力度，提高预警信息收集处理效率、救援演练频率、救援队伍组建和物资配送速度等，因此外部应急需求较多的地区一般应急能力较高。此外，经济发达地区有能力投入更多的软硬件设施用以防御各种突发事件，其应急能力强于落后地区[14]。

现有应急管理研究稍侧重于理论层面的演绎推理，缺乏多案例的实证探讨。因此，本文基于组态思想，以我国31省作为案例研究对象进行定性比较分析，考察地方政府常态化应急能力影响因素之间的规律性特征，为地方政府应急能力提升提供理论和现实依据。

2 研究方法与数据处理

2.1 QCA定性比较分析

定性比较分析方法(QCA)基于布尔代数与集合论思想，擅长对中小数量样本进行跨案例比较分析，研究多个原因与某个特定结果之间的逻辑关系，其目的在于解释因果复杂性现象，同时不丢失外部推广效度。近年来，国内外学者对QCA的关注呈显著上升趋势，在政治学、社会学、管理学与国际关系等诸多领域均有涉及。由于各省政府应急能力的技术、组织、环境存在一定差距，前因条件的隶属关系存在一定模糊性，本文使用模糊集定性比较分析法(fsQCA)，从多案例现实描述中寻找高应急能力的影响因素和组合路径，以弥补当前对政府应急能力实证研究不足的现状。

2.2 相关变量选择

本文选择全国31省作为研究样本，主要原因是条件变量的测量数据来源于权威机构公布的面板数据，数据的可靠性较高；其次，31省的技术、组织、环境因素各不相同，样本变量的差异有助于开展样本组态分析，充分识别31省应急能力提升的因素和组合路径。

1)条件变量选择

①基础设施水平。交通运输基础设施是基础设施的重要组成部分，也是其发展水平的集中体现。考虑到数据可得性，选取能够反映交通运输基础设施水平的典型指标—物流网络密度指标来度量基础设施水平。物流网络密度=(铁路营业里程数+内河航道里程数+公路里程数)/省域面积。该样本数据来源于《中国统计年鉴 2020》。

②大数据发展水平。本文将用大数据发展指数来衡量各省大数据发展水平。该数据来源于《中国大数据区域发展水平评估白皮书(2020年)》。

③注意力分配。《生产安全事故应急条例》是规范指导生产安全事故应急工作、提高应急能力的重要行政法规，于2018年12月5日由国务院第33次常务会议通过。本文通过测量各省级政府对该条例的反应时间间隔间接测量政府对应急突发事件的重视程度。时间间隔越短，认为该政府对应急突发事件越重视，注意力分配指数越高。数据来源于各省的应急管理厅(局)官方网站。

④应急资源。应急资源类型繁多，不便于度量，考虑到应急资源的保障离不开政府的应急财政预算，本文将各省级政府灾害防治及应急预算支出作为衡量应急资源的测量指标。该数据来源于2019年各省应急管理厅财政部门预算公开。

⑤应急外部需求。选取2019年全年突发事件的频数来衡量其应急需求量，选取指标来源于国家突发事件预警信息发布网。

⑥社会力量。用志愿者的比例来衡量应急救援社会力量的规模。通过各省志愿者人数占该省总人口比例来衡量各省应急人力资源丰富情况。该数据来源于中国应急信息网社会救援力量栏2019年各省志愿者情况图。

⑦经济发展水平。通常利用人均GDP来反映各省的经济发展实力。该数据来源于《中国统计年鉴 2020》。

2)结果变量选择

应急能力通过各省应急能力的评级来反映。数据来源于国际危机与应急管理学会发布的《中国应急报告 2020》，该报告针对应急管理的准备、响应、援救、恢复4个阶段分别设置评价指标，组织应急管理研究专家进行研判、评分，将得分情况进行数学运算及系统排序，最终将31省按Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 4个程度进行划分。考虑到评价报告选取的是31省2019年最为突出的5件突发事件，其结果可能不稳定，加之仅选取1 a的数据具有偶然性，因此本文选取3 a(2017—2019年)的应急报告数据均值来反映31省近年的应急表现能力。

2.3 数据校准

1)变量赋值与锚点确定

本文依据Ragin理论[15]，使用fsQCA 3.0软件，将原始数据转变为模糊集进行分析，参考Fiss理论成果[16]，采用数据的4分位数作为其3个锚点，使校准后的集合隶属度介于0～1之间。对于交叉点的选择，结合研究资料实际情况来最终确定，各变量的测量指标描述和校准见表2。

表2 变量指标描述及校准锚点

2)计算模糊集

利用fsQCA 3.0软件得出各变量校准后的模糊集隶属分数，在表2基础上进行模糊值校准。为避免在计算模糊集时，可能会出现隶属分数为0.5的情形，因此，采用Fiss方法对于出现模糊集隶属分数0.5所在条件增加0.01，同时确保计算后的模糊集数据最大值不超过1。经过计算和调整，最终得到所有条件变量与结果变量的模糊集，见表3。

表3 研究案例各变量校准后的模糊集隶属分数

3 数据分析与实证结果

3.1 必要性分析

对于各条件变量进行必要性检测，目的是检验各条件变量是否构成结果变量的必要条件，若某条件的一致性结果大于0.9，表明该条件变量的必要性成立。使用fsQCA3.0软件分别将应急能力(YJNL)作为输出结果，得到各变量的一致性数值及覆盖度，见表4。

表4 条件变量的必要性检测

由表4可知，高应急外部需求(YXQ)是产生高应急能力的必要条件(一致性0.931 162>0.9)，能解释约为59.7%的省份，具有相当的解释力度。高应急需求(YXQ)对高应急能力(YJNL)具有显著影响，即高应急需求是影响政府高应急能力的必要因素，但并非只具备高应急需求就能使应急能力效果最佳。在必要条件分析基础上，本文将把这些前因要素条件纳入fsQCA，进一步探索产生高应急能力的组态。

3.2 条件组态分析

采用fsQCA3.0对该面板数据进行分析，参考现有研究，将组态分析的一致性阈值设定为0.8，将PRI一致性阈值设定为0.7，将频数阈值设定为1。通过软件分析后得到复杂解、中间解、简约解3类。其中，中间解不会简约掉必要条件，通常认为应该汇报中间解，并结合简约解区分核心与边缘条件。若前因条件同时出现于简约解和中间解，则为核心条件；若此条件仅出现在中间解，则将其记为边缘条件。根据此理论，得出符合政府高应急能力的组态构型，见表5。

由表5可知，应急外部需求(YXQ)在每条路径中均有出现，是影响政府高应急能力的必要条件。影响政府高应急能力的路径有5条，一致性指标分别为0.930 657，0.912 833，0.932 642，0.947 368，0.966 942，均大于0.9，显示出较高的一致性，说明这5条路径是影响政府高应急能力的必要条件。模型解的覆盖度为0.429 01，解释了产生高应急能力的主要原因。根据各地区经济发展水平不同，对5条路径进行以下分类。

表5 政府高应急能力的组态分析

1)类型1：经济发展水平+大数据驱动型

包括组态1～3的3种路径，主要针对经济发达省份。高经济发展水平是政府应急能力硬性系统(人力、物力和财力投入)的最终保障，大数据水平是重要的技术软弹性系统。以硬性系统的主要驱动因素不同，又可以分为2种路径。

①社会力量+大数据驱动型。包括组态1和组态2。这2条路径均包含GDP*DSJ*～ZYF*YXQ*ZYZ这几个条件变量，这说明在弱注意力分配(～ZYF)下，社会力量可利用经济和大数据优势开展自助互救。社会力量具有自发性、多样性、非正式等特征，能利用数据平台快速搜集信息并协调志愿者救援队伍开展自救。满足这2条路径的案例包括福建、上海、安徽、重庆、天津5个省，2条路径覆盖度分别为0.156 73，0.231 715，相比较其他路径覆盖度较高，说明社会力量救助在突发事件的应急救援的全过程中发挥巨大作用。因此，拥有经济发展和大数据水平的地方政府应正确引导社会力量进行自助互救。

②基础设施+大数据驱动型，即组态3。广东省由于人口众多，志愿者比例相对总人口较少，社会力量和应急资源相对匮乏，但其基础设施发展水平较高，在政府高注意力分配情景下，也能获得较高应急能力水平。

2)类型2：注意力分配+应急资源+社会力量驱动型

即组态4和组态5，主要针对欠发达省份。2者反映低经济发展水平情景下政府的高应急能力的实现路径。与组态4相匹配的是四川省，组态5相匹配的是河北省，这2个省份的区别在于四川的基础设施不够完善，但是大数据发展水平较高，而河北的基础设施较好，但大数据发展水平较低。这2条路径均包含条件变量～GDP*ZYF*YZY*YXQ*ZYZ，意味着在经济发展水平较低的情况下，高应急能力的形成需要政府的主导—高注意力分配和高应急资源配置，还应协同社会力量一起参与救援活动，弥补政府能力的不足。该路径的解释力度仅为0.066 379 8，0.071 911 5，尽管解释力度不高，却是经济落后地区短期内提升应急能力的重要途径。

3.3 稳健性检验

通过调整一致性门槛值由原来的0.8提升至0.85，以上5种组态类型没有发生变化，并改变校准区间(20%，50%，80%分位)重新处理样本数据以检验研究结果的稳健性，结果发现主要条件组态3和组态4仍然存在，且在路径组态分析上并没有发生质的变化，组态1和组态2仅个别条件发生改变，因此本文研究结论具有很好的稳健性。

4 结论

1)应急外部需求是提升应急能力的必要条件，要提升应急能力，研究过去突发事件很有必要。针对历史从未见过的突发事件，由于无法预测预警，应尽可能将应对各影响因素的能力提升到最优水平；针对过去已发生过的类似事件，根据现有条件，要建设常态化应急能力，短期内需增加应急资源投入、增强注意力分配，长期还需要提升基础设施和大数据水平。

2)社会自救互助开启自主应急新模式。在弱政府注意力分配情况下，社会力量可依靠大数据优势完成自主救援。大数据发展水平较高，能够促进救援信息高效整合，社会救援队伍有效参与，弥补政府专业救援的不足，减轻政府救援负担。因此，对于经济发达地区，地方政府要借助大数据和基础设施优势，提升社会自救互助能力。

3)政府和社会协同发展是提升应急能力的最优路径。目前，政府和社会应急协同发展的空间很大。新冠疫情作为突发公共卫生事件影响重大，政府在应急过程中发挥主导作用，但随着事件影响范围越广，特征越来越复杂，仅依靠政府的资源和能力难以承担所有的应急管理工作，必须借助社会力量建立协同应急管理机制。因此，对于欠发达地区来讲，政府-社会协同应急是最佳选择。