基于结构方程模型的政府应急管理能力评价

罗通元讲师 毛佳欢

(1.榆林学院 能源工程学院,陕西 榆林 719000;2.太原理工大学 安全与应急管理学院,山西 太原 030024)

0 引言

安全问题不仅关系到个人的生存,而且关系到整个社会的和谐、稳定及经济的发展。各种灾害与安全生产事故的发生,不仅造成人员伤亡和财产损失,还可能引发一系列社会问题,甚至会引起社会的动荡或失序[1]。建立应急管理能力评价模型,对于提升政府应对突发事件的应急管理水平具有重要的理论与现实意义。关于政府应急管理的研究较早见于美国,美国联邦紧急事务管理署(Federal Emergency Management Agency,FEMA)于1997年制定了一套针对各州及地方政府的紧急情况评估系统,该系统是美国财政部门评估各州和当地政府灾难救助资金的基础[2]。美国紧急事件应急能力体系包含13个管理功能,在缓解、预防、应对和恢复方面建立了联邦与州紧急管理关系的实用能力评价因素等[3]。日本在2002年举办了2次“公共团体区域防灾能力与危机管理能力评估研讨会”,探讨日本的灾害防御和紧急管理能力评估问题,并制定日本公共团体灾害预防和紧急处理能力的评估指标[4]。由澳大利亚政府委员会委派的代表联邦、州、地区和澳大利亚地区政府联合会的资深人士于2001年审议了国家自然灾害管理办法[5],审议程序包括:评价澳大利亚当前应对自然灾害的实践,如制订灾害战略、防灾准备、应变、减轻灾害的措施、灾难后评价和灾害风险评价;长期的恢复和短期的救助[6]。加拿大政府制订《加拿大应急管理框架》,以便在各个层面上指导和加强部门之间的协作,确保行动计划的协调和相互补充[7]。

相较于发达国家,我国在应急管理能力评估方面的研究相对滞后。在2003年“非典”疫情之后,我国形成了以“一案三制”(应急预案、应急体制、应急机制、应急法制)为核心的应急管理体系[8]。党的十八大确立了新时代应急管理的指导思想,形成以“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”为原则,以70余部应急管理法律法规为法制基础,以550余万件应急预案为应急指导,具有中国特色的应急管理体系[9]。文献检索显示:最早针对应急管理研究的是采用比较法、修正法和模拟法等评估方法来研究城市居民灾害应急反应能力[10]。由于“非典”疫情的原因,我国对卫生应急能力评价方面的研究更多,应用《卫生应急能力评估标准》和《卫生应急能力评估调查问卷》等制度,开展全国范围的卫生应急能力调查评价,对其他领域应急管理能力评估的研究具有一定的借鉴意义[11]。郑双忠等[12]首次提出评价城市突发事件的应急能力评价体系,该体系由18个一级指标和67个二级指标组成。随着我国政府对突发事件的关注,国内学者对突发事件的评估范围也逐渐扩展,研究方法也不断创新。杨雪等[13]运用云模型理论对高速公路突发事件的应急管理能力进行评价;张鹏等[14]运用静态和动态评价的方法,评价大范围内紧急情况下的应变能力;闫长健等[15]基于灰云白化权函数与云层理论,建立海上搜救应急管理能力评估模型;刘朝峰等[16]采用系统结构方法、集对分析方法及可变模糊识别模型,建立城市要害系统综合应急能力评价模型;符祥德等[17]构建关于发电企业的应急能力评价指标体系和评价模型。

王锐兰[18]认为,应急管理绩效评估是一种事后的多重复合评价,对完善公共应急管理制度有重要意义,并从突发事件发生的时间序列及政府应急管理的全过程,构建相应的由预防绩效、过程绩效、效能绩效和恢复绩效构成的政府应急管理绩效评价指标体系,借助主成分分析法确定指标权重;张海波等[19]指出,应急能力评估是应急能力建设的前提,政府能力的差异体现在应对各种不同严重程度的突发事件的效率,应急能力需要与应急主体相适应,而非越高越好,所需的评估模型也不同;王欣等[20]利用“3E”(Enforcement,强制管理;Education,教育培训;Engineering,工程技术)评估原则,从政府投入与产出的角度,将合理性、效率性和效益性3方面作为应急管理绩效评价的主要内容;郭春辉等[21]以有序多分类回归模型分析发现Z县疫情事前预警能力、事中处置能力及事后补救能力有待进一步提升,提出政府应加强应急知识的宣传、加快应急人才队伍建设,同时建设应急管理信息平台及构建科学的应急管理评估机制;曹惠民等[22]基于政府危机管理职能系统整合创新,建立应急管理能力评价指标体系,以弥补地方政府应急能力及其评价的短板。

综合以上分析可以看出,对政府应急管理能力进行评估,有助于及时发现政府应急管理工作中的不足,从而有针对性地采取改进措施,积极主动预防而不是被动处理,减少突发事件引发的人员伤亡和财产损失,对于治理社会风险和维护政府权威具有重要价值。应急管理能力评估的一般定义如下:以灾害危机管理体系为评估对象,以综合危机管理为指导,用科学的方法建立评估指标体系,建立评估模型,进行全面评估,发现问题和不足,不断改进和提高。应急管理能力评估可以关注某一组织的应急能力、某一类型突发事件的应急能力、某一城市的应急能力。应急管理能力评估是在危机管理的整个过程中,构建一套合理、科学的危机管理系统的评价指标,并采用业务评价的方法,对其进行定期的全面评价,得出结论,明确其优点与缺点,从而提高应急管理的实际能力[23]。应急管理分为4个阶段,包括应急预防准备、应急响应、应急救援和事后恢复。那么对应急管理能力的评价也是从这几个方面出发,考察各阶段的任务执行情况,然后给出综合评价。

本文以X市政府应急管理能力为研究对象,该市已制定全省首部双重预防机制建设工作地方标准,在城市应急管理能力方向进行创新探索。基于X市具有的科教优势和区位优势,本文主要面对高校师生、私人机构和社会组织开展X市政府应急管理能力调查,获取了本研究相关的原始数据,为后续统计和模型分析提供基础支撑。首先阐述近年来国内外应急管理能力的研究现状,基于结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)进行生产安全事故应急管理能力指标体系研究,包括构建指标体系和设计调查问卷,根据能力指标体系和结构方程模型构建应急管理能力影响路径关系;基于SPSS软件对问卷回收数据进行信度和效度分析,以评价应急管理能力影响路径关系的可靠性;提出关系假设建立应急管理能力评价体系,确立各指标权重,对应急管理能力进行综合评价,然后针对评价结果对X市安全事故应急管理能力提升提出相关建议。

1 结构方程模型

结构方程模型是当代行为和社会领域量化研究的重要统计方法,融合了传统多变量统计分析中的因子分析与线性模型的统计技术,对于各种因果模型可以进行识别、估计与验证[24]。结构方程模型变量可分为:观测变量、结构变量(潜变量)、误差变量、外生变量和内生变量。

1.1 建模过程

SEM建模过程分为2个阶段,阶段1是准备阶段,阶段2为模型的验证阶段。

1.1.1 模型准备

该阶段是结构方程模型的规划阶段,也是其最重要的部分。①理论建立:要采用结构方程模型进行分析时,必须先有一定的理论基础。结构方程模型是对已有的模型进行检验和说明的一种验证性方法。因此,要建立起结构方程模型中各个变量的相互关系,就必须依赖于正确的理论。②模型设定:在理论研究基础上,建立各个变量间的假定关系,并用结构方程模型来说明。一般情况下,所建立的模式可以用一个路线图表来表达。③模型识别:为保证模型的正确拟合,必须对建立的模型进行辨识。通过过度辨识和恰好辨识的模型,可以确保正确的拟合。但是,当模型无法辨识时,模型的拟合便会中断,必须重新设置。

1.1.2 模型验证

该阶段是利用结构方程模型软件对模型准备阶段设计的概念模型进行拟合与分析,在此期间,需要对收集到的资料进行有效的检验,并将其完整地进行实证检验。①抽样检测:依据研究目标和模式设置,选取调查对象、设计系统问卷、收集有关资料进行模型分析。本论文使用的是5点李克特量表。②参数估计:在进行结构方程模型的分析时,使用的资料要有较高的可靠性和有效性,以避免在模型估算时出现不正确的结果。为保证资料的可靠性,采用SPSS软件对资料进行可靠性分析。③模型拟合:本文采用最大似然法对构建的模型进行拟合分析。模型拟合方法一般采用最大似然法、最小二乘法、叠代法等,其中,最常用的评价方法是最大似然法,其先决条件是由多元正态分布整体和简单抽样得到的数据。④模型评价:主要是评估所建模型与调察问卷回收数据的拟合程度,拟合程度指标包含总体绝对拟合程度、相对拟合程度等,若拟合程度指标达不到预期值,则需进一步修正。⑤模型修正:在结构方程模型拟合不理想的情况下,可以通过修正模型的评估值来改进模型的适合性与拟合度。

1.2 应急管理要素的潜变量设置

通过分析结构方程模型的基本特性,发现结构方程模型在管理学中的应用范围更广。主要体现在以下3个方面:①结构方程模型是一种概念化的建模和确认流程,包含许多难以测量的概念;②应急管理是一个复杂的过程,结构方程模型可以综合考虑外部和内部的各种因素,所建立拟合的模型对于管理活动的研究具有很好的应用前景;③在管理研究中遇到的某些特定问题,需要结构方程模型来求解。

根据前文的分析,将从应急预防准备能力、应急响应能力、应急救援能力和恢复重建能力4个方面进行测量,同时形成细化后的潜变量要素指标。具体如下:①将应急预防准备能力的测量分为组织管理能力、资源准备能力和应急培训能力这3个维度,每一维度作为1个潜变量;②应急响应能力通过应急信息的传递能力及指挥能力来反映,设1个潜变量,4个观测变量;③对应急救援能力的测量由4个观测变量来体现;④对事后恢复重建能力的测量分2个维度,5个观测变量。应急管理要素的各个潜变量与观测变量,见表1。

2 基于SEM的应急管理能力建模

2.1 管理应用价值

结构方程模型在管理学中的应用范围较广,主要体现在以下3方面:结构方程模型是一种概念化的建模和确认流程,包含许多难以测量的概念;应急管理是一个复杂的过程,结构方程模型可以综合考虑外部和内部的各种因素,建立的拟合模型对于管理活动的研究具有很好的应用前景;在管理研究中遇到的某些特定问题,需要结构方程模型来求解。

表1 测量要素的各潜变量与观测变量Tab.1 Latent and observed variables for emergency preparedness

2.2 分析建模流程

2.2.1 准备阶段

结构方程模型分析建模流程分为2个阶段进行,首先是阶段一(准备阶段),包括理论建立、模型设定和模型识别3个过程。

(1)理论建立。根据全过程危机管理理论设计政府应急管理能力评价指标体系框架,结合事故案例、相关法律法规及已有研究成果,筛选出应急管理能力评价指标,在遵循指标体系构建原则的基础上构建政府安全生产事故应急管理能力评价指标体系。应急管理分为4个阶段,对应急管理能力的评价也是从这几个方面出发,考察各阶段的任务执行情况,然后给出综合评价,选择出符合系统性、典型性和科学性原则的指标[25]。

(2)模型设定。对政府安全生产事故应急管理能力进行评估,必须从应急准备、应急响应、应急救援、灾后复原与重建等方面进行全面的评估。具体体现在以下方面:①应急预防与准备能力,包括组织管理能力a、资源准备能力b和应急培训能力c等;②应急响应能力,包括信息传递与应急指挥能力d;③应急救援能力m;④事后恢复与重建能力,包括生产恢复能力f和完善能力g。对政府的安全生产事故应急管理能力进行评价,预防与准备能力、应急响应能力、应急救援能力和恢复与重建能力4个方面中占比较大的为应急响应能力和应急救援能力,所以将以应急救援能力、应急响应能力与其他影响因素的关系为主设计概念,X市应急管理能力评价概念设定,如图1。

(3)模型识别。假定资源准备能力、应急培训能力和组织管理能力都对信息传递与应急指挥能力会有正向作用;信息传递与应急指挥能力、生产恢复能力和完善能力对将对应急救援能力产生正向作用;应急培训能力、资源准备能力均与组织管理能力密切相关。因为该模型为多路径影响关系,故本文采用结构方程模型进行影响因素评价。通过模型的自由度来对模型进行识别,当自由度等于0时为恰好识别模型,大于0时为过度识别模型,小于0则是识别不足模型。本文设计的应急管理能力影响路径,如图2。计算得到模型的自由度为187大于0,为过度识别模型,该模型可进行结构方程模型拟合。

图1 X市应急管理能力概念设计Fig.1 Conceptual design of emergency management capacity in City X

图2 应急管理能力影响路径Fig.2 Emergency management capability influencing factor

2.2.2 验证阶段

在完成阶段一的所有步骤后,接下来进入阶段二(验证阶段)的过程,包括抽样检测、参数估计、拟合估计和模型评价4个步骤。具体如下:

(1)抽样检测。确定X市作为研究调查对象,使用5点李克特量表制作调查问卷[26-27],该问卷包含21道陈述性问题。该量表是调查研究经常使用的量表之一,其优点在于具有清楚的顺序回答形式,如果受访者的回答有类似于“有点同意”“十分同意”等不同答案,那么研究者就很难了解受访者的相对同意程度,李克特量表解决了此类难题[28]。借鉴安全评价的一般等级划分,结合李克特量表对政府应对突发事件的应急管理能力各因素的实施情况进行评价打分,以回答“很不同意”得1分、“较不同意”得2分、“一般”得3分、“较同意”得4分、“同意”得5分等作为5个应答选择。受访者根据经验或知识判断与哪个语义距离最近,鉴于篇幅调查问卷的具体内容不再列出。

(2)参数估计。根据X市调查受访者的问卷数据,基于α信度系数法和SPSS工具对调查问卷进行信度和效度检验,以确保问卷可靠和数据可用,并对结构方程进行拟合。但是,一个设计好的模型并不能直接应用到数据分析中去,只有在对模型进行识别之后,才能获得更好的结果。结构方程模型能够拟合的模型为恰好识别模型和过度识别模型[29]。参数估计包括信度分析和效度分析2部分,分析过程具体如下:

第一部分:信度分析。调查问卷设计了21个问题,本次问卷实施过程综合考虑到受访者的应急知识相关性、调查实施的便利性和数据获取的可靠性等因素,选择以高校师生、私人机构和社会组织为调查对象群体。本次问卷共发放202份,回收186份,问卷回收率92.08%。问卷的信度即问卷的可靠性,关系到调查问卷的数据能否使用,因此,需要对问卷的信度进行检验。信度分析方法主要包括4种:重测信度法、折半信度法、复本信度法和克隆巴赫α信度系数法[30],本文采用α信度系数法对调查问卷的信度进行分析。学术界普遍采用α信度系数法来检验数据的可靠性。如果计算得到的α值大于0.6则表明问卷数据可以接受;修正后的项与总计相关性的值如果在0.5之下,则需要删掉对应题目。

将调查问卷数据导入SPSS进行分析,得出各项结果。分别对组织管理能力、资源准备能力、应急培训能力、信息传递与应急指挥能力、应急救援能力、生产恢复能力、完善能力等潜变量因素进行可靠性统计,同时计算得出各观测变量的克隆巴赫α值,见表2、3。

表2 潜变量的可靠性统计Tab.2 Reliability statistics of latent variables

表3 观测变量的总计统计Tab.3 Total statistics of observed variables

续表

从表2、3可以看出,克隆巴赫α值均高于0.6,所有潜变量下的观测变量修正后的项与总计相关性的值,除Q19数值低于相关性系数,其他项数值均处于0.5之上,总体上数据满足信度条件。

第二部分:效度分析。效度主要是指调查数据的正确性。效度可划分为内容效度、结构效度、效标效度。内容效度以书面形式表示调查的正确性;结构效度反映调查表题目和测度的相关程度,可用探索性因素或检验因素分析;效标效度通常不太常用。运用SPSS对数据进行效度分析,首先进行KMO检验,用于验证变量之间的相关性,KMO在0～1之间取值,KMO值越接近1,说明变量之间具有越强的相关性,适合进行因子分析。对应急管理的4类影响因素下设的各观测变量进行KMO和巴特利特检验,KMO值的度量标准[31]:当KMO值大于等于0.9时表示非常适合;当其值小于0.9,大于等于0.8时表示很适合;其值小于0.8,大于等于0.7时表示适合;当其值小于0.7,大于等于0.6时表示基本适合;当其值小于0.6,大于等于0.5时表示勉强适合;但当其值小于0.5时则表示不适合做因子分析。对应急管理中的测量要素进行巴特利特检验,计算结果,见表4。由此可得KMO值均介于0.7～0.9之间,说明适合做因子分析,巴特利特检验的显著性小于0.001,说明了数据的相关性,适宜做因子分析。

表4 各测量要素的KMO和巴特利特检验Tab.4 KMO and bartlett tests of survey elements

(3)拟合估计。采用最大似然法对模型进行估计。模型拟合方法一般采用最大似然法、最小二乘法、叠代法等,其中,最常用的估计方法是最大似然法,其先决条件是由多元正态分布整体和简单抽样得到的数据。对模型进行整体拟合度评价。整体模型拟合度可以由绝对拟合度指标和相对拟合度指标进行考察,绝对拟合度指标用卡方值比自由度χ2/df(比值大于等于3小于等于5表明模型可接受,小于3说明模型拟合非常好)、p值、近似误差均方根RMSEA(其值小于0.05表示模型拟合度很好,大于0.1则说明模型拟合度差,其他范围可接受)和卡方值衡量;相对拟合度用常规拟合度指标NFI(其值大于0.9模型拟合非常好,越接近1拟合度越好)、比较拟合度指标IFI(其值大于0.8模型可接受,大于0.9模型拟合非常好)、增值拟合度指标CFI(其值大于0.8模型可接受,大于0.9模型拟合非常好)。应用AMOS对模型进行拟合度检验,得到拟合度指数,见表5。

表5 模型拟合度指数Tab.5 Model fit index

χ2/df为1.621,表明模型拟合度非常好;RMSEA为0.089,说明模型可接受;NFI为0.779,说明模型可接受;IFI为0.902,说明模型拟合情况非常好;CFI为0.9,说明模型拟合非常好。因此,该模型的整体拟合度符合标准。

(4)模型评价。在对调查资料进行信效性分析后,可以对结构方程进行拟合。但是,一个设计好的模型并不能直接应用到数据分析中,只有在对模型进行识别之后,才能获得更好的结果。结构方程模型能够拟合的模型为恰好识别模型和过度识别模型[32]。本文模型(如图2)计算得到模型的自由度为187大于0,为过度识别模型,该模型可以进行结构方程模型拟合。同时,根据拟合估计结果可知,卡方值比自由度为1.621,表明模型拟合度非常好,模型评价获得通过。

3 X市应急管理能力评价体系

3.1 应急管理能力影响关系假设

因政府应急管理在不同府际和部门具有明显的异质性,依据表1将影响因素划分为应急预防(准备)、应急响应、应急救援和应急恢复(重建)4个维度,提出如下假设:

H1:信息传递与应急指挥能力d与组织管理能力a呈正相关;

H2:信息传递与应急指挥能力d与资源准备能力b呈正相关;

H3:信息传递与应急指挥能力d与应急培训能力c呈正相关;

H4:应急救援能力m与信息传递与应急指挥能力d呈负相关;

H5:应急救援能力m与生产恢复能力f呈负相关;

H6:应急救援能力m与完善能力g呈正相关。

此外,应急培训能力与组织管理能力密切相关,资源准备能力与组织管理能力密切相关。据此对政府的应急管理能力进行评价,预防准备能力、应急响应能力、应急救援能力和恢复重建能力4个方面中占主导的是应急响应能力和应急救援能力。故此将以应急响应能力、应急救援能力与其他影响因素的关系为主设计应急管理能力概念关系,如图3。

图3 应急管理能力概念关系Fig.3 Conceptual relationship of emergency management capability

3.2 应急管理能力评价体系

通过应急响应能力和应急救援能力对应急管理能力进行评价,因为应急响应能力和应急救援能力的潜变量分别为信息传递及应急指挥能力d和应急救援能力m,再结合评价模型中的假设关系,可确立应急管理能力评价体系,如图4。

图4 基于关系假设的应急管理能力评价体系图Fig.4 The emergency management capacity evaluation based on relationship hypothesis

4 X市政府应急管理能力综合分析

4.1 评价指标权重的确定

权值表示不同因素对评价目标的影响程度,根据模型测量变量和其对应的潜变量的因子负荷系数来确定权值[33]。将潜变量的负荷系数相加,每个负荷除以其相加值的结果就是该潜变量的权值。由此可得,应急救援能力和信息传递与应急指挥能力的权重值,并计算出各关系均值,进而通过公式(1)计算两者的综合指数。计算结果,见表6。

(1)

式中:

q*—评价对象自身的均值;

i—一级指标(潜变量),表示为a,b,c,d,m,f,g,无实际数字意义;

θi—第i个潜变量的均值;

αi—第i个潜变量的权重。

表6 能力评价指标及权重Tab.6 Evaluation indicators and weights

计算得出的综合指数t值能反映应急响应能力与应急救援能力的水平,基本评价标准为1-5之间数值,分别对应不合格、合格、中等、良好和优秀这5个等级[4]。

4.2 结果

(1)应急管理能力分析。从表6可知,应急响应能力综合指数为3.09,应急救援能力综合指数为3.14,介于3～4之间,与3接近度更大,可得两者综合指数为3。结合上述标准可知,当前的应急管理能力处于中等水平,对政府的应急管理能力产生正向影响,故此也可判断X市政府的安全生产事故应急管理能力为中等,有一定的完善空间。

(2)假设验证。从路径效应模型可以看出,生产恢复能力(韧性、措施落实与反馈、学习等)在实际操作中没有完全落实,应急救援的闭环管理不能完全起到提高应急管理能力的作用,图2中恢复能力对应急救援能力的路径系数为负,总效应<0,体现了此关系假设H4。单一灾害应对模式下的应急管理采用的逻辑仍然是传统经验逻辑,此外,结合应急管理能力影响路径效应模型分析可知,关系假设H1-H3、H6的潜变量对各能力指标的路径系数为1,总效应>0,且在0.001水平显著,验证假设:资源准备能力、应急培训能力、组织管理能力、完善能力都对信息传递与应急指挥能力有正向作用;信息传递与应急指挥能力、生产恢复能力对应急救援能力产生负向作用;应急培训能力与组织管理能力、资源准备能力与组织管理能力密切相关。

(3)在完善应急管理体制和机制方面,应加强结合本地区的安全生产事故处理需要,建立应急部门之间的协调联动机制,规范各部门之间的工作流程,并制定相应的责任和联系机制,以增强部门间的协同反应能力。提高应急指挥的科学性,要在安全生产应急指挥部中配备专职的安全人员,对其进行全面管理,明确其职责;强化各专项指挥部门的协调与交流,实现信息、人员、资源等多个层面的交流。

5 结论

(1)从应急管理的4阶段展开分析,基于结构方程模型建立评价指标体系,设计包含21个相关问题的调查问卷,提出各指标之间影响关系的假设模型。利用SPSS软件对调查问卷的信效度进行检验,结果显示问卷回收数据可用于模型拟合。由调查问卷数据对模型进行分析拟合,模型运行结果显示模型拟合度良好。

(2)根据模型分析的结果计算得出各评价指标权重,再对各指标权重值进行分析计算,得出X市政府的应急管理能力处于中等水平,针对其提出相应改进意见,验证了所构建评价指标与假设的合理性。资源准备能力、应急培训能力、组织管理能力、完善能力都对信息传递与应急指挥能力有正向作用;信息传递与应急指挥能力、生产恢复能力对应急救援能力产生负向作用。