信息化时代背景下部门失灵对协同网络的影响研究

张振宇

(中国科学院大学 中丹学院， 北京 100049)

信息化时代背景之下，应急管理的中心已经从传统的事后应对转到注重事前预警以及事中多部门协同响应。在互联网、云计算、遥感等技术条件已经高度发展的前提下，智慧应急的理念得到了逐步的认可。而多主体协同的整体解决方案作为智慧应急的核心，应急协同的目标是为了在处置过程中，能够快速调动多部门资源以达成减灾目标，常见的协同如地震发生后消防和军队部门通过科技设备在前线搜寻生还者，卫生部门在后方积极救助被救出的伤者，交通部门通过遥感识别公路损失情况，选择最优线路从后方给前线受灾人员和救援人员输送物资。由此可见在灾害处置中，多部门的协同是成功应对突发事件的关键。

协同作为一种兼具效率与灵活的应灾模式，其充分展现出的优势遮蔽了关于其是否如同其他应灾模式一样也存在失灵的可能性假设。这表现为研究者把重心总是一如既往的放在了部门协同的类型、要素与机制的讨论上而不关心协同失败的反事实。自Paul等人在研究中，首次将协同的网络框架应用于应急管理中，并将应急协同网络分为社会网络、知识网络和任务网络之后，关于应急协同中社会网络关系的相关讨论如日中天，其核心内容也多围绕部门间的沟通和关系，比较不同部门间地位和网络特性[1]。而知识网络作为信息管理和情报专业的强势方向，该领域的学者近年来也围绕不同应急部门间的信息协同和情报联动展开了讨论[2]。最后，任务网络是关于不同部门间的目标和任务安排之间关系，相关研究一般将任务网络与应急预案、行动预案相联系，探讨如何制定实现目标的最优方案[3]。上述研究固然丰富详实，但忽视了在灾害情境下，部门协同过程中往往并非如学者们假设中的一帆风顺，而是充满了危机和不确定。此处危机性指的是某些部门的业务中断会使整体协同网络面临碎片化危机，例如常见的一些次生灾害会对救援人员造成伤害，阻断救援进程，后方医护人员将不能及时救治伤者。而不确定性指的是前述的危机性因素如次生灾害出现的时机总是无法预料，部门间协同关系在何时遭遇中断也因此变得不可预料。

综上所述，协同的评价不能总是在理想的前提下推断出理想的结论，应急管理的研究预设前提回归真实情境将更有助于辨析部门协同的现实意义，以便应急指挥部门提出真正具有可行性的协作方案。因此本文即从部门的失灵这一前提出发，在第二部分提出衡量部门失灵对整个网络的影响度评价方法；第三部分以地震灾害中的多部门协同案例作为本文的研究对象，构建了部门失灵的影响矩阵。在第四部分通过主动性和被动性这两个概念，组建二维四象限对不同部门的协同重要性进行分类，指出了应当重视的三类部门。最后一部分是文章的结论以及对三类部门的管理策略讨论。

1 研究方法

1.1 构建部门失灵矩阵

首先需要构建多部门失灵矩阵。相关部门的确定有两种途径，一是依靠专家对情境的判断，列出所有相关部门；另一种是从灾害类的文献，新闻报道中提取出相关部门。在确定相关部门后，就需要通过经验来判断不同部门之间影响关系。为了确保结果的稳健，应当由三名专家进行确定，如果有两人以上认为相关，那么可认为这两部门之间有相互影响。然后确定一个部门失灵对另一个部门产生影响记为1，反之记为0。

表1 部门失灵矩阵样式

矩阵的SUMS列是计算出每一个部门对其他部门影响之和Si，SUMT行是计算出每一个部门对其他部门影响之和Ti。

1.2 单一部门失灵对网络的影响计算：主动系数与被动系数

为了有效衡量单一部门对整个网络的影响，本文提出两个指标:主动系数和被动系数。主动系数的目标是计算特定部门对整个协作网络造成的影响，这种影响可能是对信息共享网络，也可能是对资源共享网络。被动系数的目标是计算特定部门受到的其他部门失灵导致的影响，例如原本需要从其他部门分别接受物资，但是由于对方部门的失灵，只有一半物资能够到达。主动系数是某一部门Ai失灵对其他部门影响总和除以所有部门对其他部门的影响之和Si。主动系数的公式如下:

(1)

被动系数计算方法是计算某一部门Pi在正常运转下，受其他部门影响总和除以所有部门受到其他部门的影响之和Ti。

(2)

计算出主动系数和被动系数以后，列出如下的部门主动和被动系数表，表2以*来代替具体数值。

表2 主动系数和被动系数表

1.3 失灵部门的分类

部门的分类采用二维分类，以主动系数作为横坐标轴，被动系数作为纵坐标轴。采用两条线划分出四个象限。其中P1代表着主动系数最高前80%部门和后20%部门之间的分割值；同理P2代表着被动系数最高前80%部门和后20%部门之间的分割值。其中主动系数的界限计算公式如下：

(3)

被动系数的界限计算公式如下：

(4)

在计算出来主动系数和被动系数的分界线后，就可以区分出四个部门失灵的影响象限。接下来本文将以地震灾害作为算例进行分析。

2 算例分析：地震灾害中的部门失灵

应急管理中的协同研究可理解为公共管理中的协同研究应用在了具体的情境中，主要包含以下类型：第一类是跨区域的协同，考虑到一些重大突发事件，典型的如自然灾害，通常是跨区域、长时段，需要多地政府采取统一行动。关于这一问题，有学者研究了相邻省份之间的突发事件联动指挥体系[4]；第二类是跨部门的协同，在应急处置中一些关键资源，例如信息、交通等分散在不同的部门间，需整合起来实现部门共享。此领域常见的相关研究有信息资源协同共享框架的建立等[5]。第三类是政府、企业和社会三者之间的相互合作与协同。这是因为突发事件的不同阶段，例如预防和善后都需要基层社会的配合，由此出发，有学者构建了应急协同的准备度指标以评价在准备阶段，政府和社会之间的协同性。这三类研究的出发点仍是围绕多部门协同机制如何成立展开，多数是框架性和描述性研究。本文通过一个算例展示一种评估跨部门协同网络中部门失灵的影响评估方法，借助一个地震案例进行说明。

地震灾害具有破坏性强，次生灾害频发，波及范围大的特点，在灾后短时间内急需多部门协同组建专业化的应急队伍。而中国在本世纪遭遇了2008年四川汶川地震、2010年青海玉树地震、2013年雅安芦山地震等较大地震灾害，当地社会经济受到了强烈冲击。因此以地震灾害中多部门协同作为评价对象具有现实价值和理论意义。这一过程主要包括以下环节：首先应当列出地震灾害中参与协同应对的相关部门，主要是依靠人工从历次地震案例中搜寻应急相关的部门，然后建立相关矩阵；其次，从各部门职能出发，并辅以新闻报道、官方文件作为佐证，构建失灵部门对其他部门的影响关系；最后计算不同部门的主动影响系数和被动影响系数。

2.1 地震灾害中的部门

地震灾害发生后，首要考虑的应是营救受灾和受困群众，因此公安、消防和军队在灾后应对中扮演重要角色。公安、消防和军队的行动需要地震气象部门提供信息，以保证救援人员处置时的安全。此外，应急指挥部门扮演神经中枢角色，需第一时间启动预案协调不同部门，并将地震前线情况告知上下级政府部门。民航、道路运输和铁道部门为灾区受灾群众提供物资，并运送救援官兵。这三个部门属于交通系统，其中道路运输部门还承担监控道路网络畅通，恢复受损路段的职能。其次，从民生角度来看，卫生部门在灾后扮演着核心角色，一方面，灾区有大量的伤者需要卫生部门救助，对卫生资源是一大挑战；另一方面，灾后人类生活环境遭到破坏，流行病的防治体系的建立也需要由卫生部门承担。民政部门是另一个与灾民生活息息相关的政府机构，主要承担了救助灾民调动及发放物资的职能。除了上述核心部门，一些与生活生产秩序有关的部门也是地震协同应对的组成部门。例如地震常常对城市道路，桥涵和地下管道等设施造成损坏，市政部门的及时修缮对恢复生产生活秩序尤为重要。除此之外，汶川地震中出现的堰塞湖也凸显了在山区灾后应对中水利部门的重要地位。除了政府部门，考虑到特大地震中物资的消耗量巨大，物资供应企业也理应被纳入协同网络之中。最后，在将公开透明作为政府核心价值的当下，广电部门所承担的宣传职责能够向外界传播关键讯息，同时通过信息沟通的力量凝结全国人民共同应对灾害。

表3 地震情境中参与应对的部门及职能

2.2 部门失灵的影响矩阵

在上节列出所有地震中参与协同处置部门后，本小节将构建部门失灵的影响力矩阵。该矩阵的意义是建立某一部门失灵对其他部门的影响关系，此外也能够观察到某一部门会受到哪些失灵部门的影响。如果A部门对B部门有影响，则记为1，反之记为0。部门影响关系主要依靠专家根据以往的地震应对预案和现实案例进行判断。为了确保结果准确性，矩阵先交给两名专家，判断结果相同的部门影响关系不再讨论，有争议的判断交由第三名专家进行判断。

表4 地震情境中部门失灵的影响矩阵

上述矩阵是地震情境中部门失灵的影响矩阵，本文根据矩阵结果计算了不同部门的主动系数和被动系数。从主动系数可以看出，民航部门、铁道部门、卫生部门和广电部门主动系数较小，即上述部门失灵对整个协同应对网络影响小；公安、消防和军队、道路运输部门、市政部门和物资供应企业相较于上述部门主动系数较大，意味着这些部门失灵对地震整体协同应对网络影响也更大；地震气象部门、水利部门和民政部门的失灵对地震整体协同应对网络的影响靠前；最后，应急指挥部门失灵对地震协同应对网络的影响位列所有部门之首，这与应急指挥部门在协同网络中国担任神经中枢角色相符。从被动系数可以看出，水利部门和地震气象部门受其他部门失灵影响最小；市政部门和物资供应企业受其他部门失灵影响较小；广电部门、铁道部门和民航部门受其他部门失灵的影响高于上述部门；卫生部门、道路运输部门以及民政部门受其他部门失灵的影响较为严重；最后公安、消防和军队与应急指挥部门受其他部门失灵影响位居其他部门之前。通过主动系数与被动系数相加，得出协同系数之和，并计算不同部门占总系数的比重，我们得出应急指挥部门和 民政部门属于地震应急协同网络中最为关键的核心部门，这两个部门的失灵既会对其他部门造成停摆影响，也有着受其他部门失灵的较大风险。

通过主动系数和被动系数分析了不同部门的失灵对其他部门影响，以及受其他部门失灵的本部门停摆的风险。值得商榷的是，本部分对部门协同重要性程度的考量基于部门两种系数之和占总系数比重，划分存在主观性。为了更好改进这一评价方式，接下来将利用帕累托法则(Pareto’s principle)重新对不同部门协同性地位进行划分，以客观探讨部门失灵对整个协同网络的影响。

表5 不同部门的主动系数和被动系数

3 基于帕累托法则的部门分类

帕累托法则(Paretos’ principle)指的是1896 年，意大利经济学家帕累托出版了《经济政治学课程》(Cours d’economie Politique)，其中描述了他所观察到的一些现象，比如意大利 80% 的土地掌握在 20% 的人手中。在上世纪 40 年代，美国一位管理顾问 Joseph M Juran 观察到一个在商业以及生活中普遍存在的现象：在某一过程中，80% 的影响来自于 20% 的投入。他将这一现象以帕累托为名，称为帕累托法则。本小节依据这一法则，计算出范围为0.04至0.17的主动性系数帕累托分界点为0.1，而范围在0.02至0.21的被动性系数分界点是0.15。遂以主动系数为横轴，以被动系数为纵轴建立了部门协同的四象限图,如图1。

图1 基于帕累托法则的部门分类

首先从上图可以看出，大部分部门位于左下方区域，按照帕累托原则属于主动系数和被动系数均低的百分之80的范围。其次，公安、消防和军队在地震协同网络中属于主动系数低，但是被动系数高的类型，即自身失灵对其他部门影响一般但是其受其他部门失灵影响的风险较大。再者，地震气象部门和水利部门作为重要的职能部门被划分为主动系数高而被动系数较低的类别，证明其失灵将会对灾害协同网络中其他部门影响较大，但是受其他部门失灵影响较小。另外，民政部门位于被动系数的80%分界点，可以认为其与应急部门一样属于主动系数和被动系数均高的类别，即自身的失灵对整个灾害应对协同网络存在较大影响，协同网络中其他部门的失灵对其造成的影响也达到最多。

该部分是在前文计算出各部门主动系数和被动系数的基础上，根据帕累托原则划分出了四个象限对各个部门进行了四种归类。在这四类中，应急管理者需着重关注除常见的主动系数和被动系数均低的部门之外的三类部门。接下来文章的结论与讨论部分，将对三类部门的管理策略进行分析。

4 结论与讨论

本文关注的仍是一个学界讨论已久的经典问题，即灾害应对中的部门间协同关系。但与以往研究不同的是，本文选取了部门失灵这一独特视角，建立了协同网络下部门失灵的影响关系矩阵。这一矩阵在以往研究中会被作为社会网络分析的一部分，以凸显部门之间协作关系的特性。但部门失灵视角需要关注的是失灵对整个协同网络的影响，基于此本文使用了两个概念，即主动系数和被动系数。这两个维度作为评价部门失灵对协同网络的影响兼具客观与科学性。最终，通过计算得出了所有部门的主动系数和被动系数，并以帕累托法则为基础将其映射在了二维四象限之中。

在这四类部门中，最为常见的是以卫生部门、道路运输部门、民航部门等为代表的双低影响部门，这些部门自身失灵既不会影响太多其他协同部门，也不会受其他协同部门失灵太多的影响。这类部门的管理策略以保持职能稳定运行为主。

令应急管理者苦恼的部门是被动系数低而主动系数高的部门，这类部门失灵会对整体协同网络造成冲击，因此管理策略应当是设立部门失灵的替代方案，以类似职能的部门作为备选项。在本文中，地震气象和水利部门的替代可以是本地高校、研究院所以及未受灾害影响的临近地区部门。

此外，棘手的部门还有主动系数低但是被动系数高的部门，这一类部门失灵虽不会使其他部门受到太大影响，但是会受到其他部门失灵的影响。因此管理策略是将失灵部门的一部分关键职能吸纳进本部门。如在本文中属于此类的公安消防和军队会受到地震气象部门失灵的影响，那么一方面可以增加与其他地区地震气象部门的多种沟通渠道，弥补气象信息不足；另一方面，可以吸纳一批专业化气象地震预警的人员进入救援队伍。

最后，主动系数和被动系数双高的部门管理地位最重要，如本文中的应急指挥部门和民政部门。应急指挥部门负责灾害应对指挥职能，民政部门则要担负起救济灾民，调动物资的生计维持职能。这类部门的管理策略是既要组建职能类似的备选部门，也要培育各个部门具有独立的危机应对能力。换句话说，在与该类部门失去联系后，仍能实现业务的可持续性。譬如当应急指挥部门失灵后，其他部门仍能明确自身职责，通过信息沟通渠道实现自我组织维持协同网络的运转。再譬如，当民政部门失灵后，物资运输部门仍能按时将物资运输到终点，分配给受灾地区群众。当然，这一切建立在信息、任务和目标网络十分完善的基础上。