基于SEM的城市突发事件现场应急指挥能力影响因素分析

李沂蔓，司俊鸿，王永建，程根银，耿兴银，李 林

(华北科技学院 安全工程学院，河北 廊坊 065201)

0 引言

我国灾害种类繁多，灾害事故威胁城市发展，城市应急管理能力成为城市发展重要命题，其中，应急指挥能力是应急管理能力重要影响因素[1]。目前，国内外缺乏明确的城市现场应急指挥能力评价体系：范旭等[2]认为应急指挥体系构建离不开各构成要素协同合作；金磊[3]认为突发事件发生后，城市应急指挥中心应作为应急指挥作业主要场所；石彪等[4-5]从应急预案重构与执行角度提升应急指挥能力；李加莲等[6]从应急响应时效性角度评估应急指挥能力；刘常昊等[7]通过研究数字化指挥信息平台以提升应急指挥能力。国内学者通过分析应急信息平台、物资储备、体系制度、通信联动等单一因素对应急指挥能力、应急指挥管理能力影响，以提升应急指挥能力。国外发达国家将模块化ICS系统作为应急指挥主要工具[8-9]：美国国土安全部制定国家反应规划(National Response Plan)和国家反应框架(National Response Framework)[10]；日本地方政府加强社会网络服务建设，提高社会网络服务在应急指挥中作用[11]。国外研究重视非政府组织对应急指挥作用，与国内针对应急指挥能力研究思路区别较大。

本文以城市现场应急指挥能力为研究对象，分析城市现场应急指挥能力各影响因素间逻辑关系，提出关系假设并构建结构方程模型(Structural Equation Model，SEM)，以北京市为例进行问卷调查，明确影响城市现场应急指挥能力重要因素，并针对影响因素提取改进重点，为提高城市现场应急指挥能力提供依据。

1 城市现场应急指挥能力影响因素

城市现场应急指挥能力影响因素涉及多个方面，选取科学合理评价指标，构建应急指挥能力评价指标体系，直接影响城市现场应急指挥能力评价效果。

城市现场应急指挥由多部门多方面共同协作进行[12]，结合安全管理学理论将事故现场应急指挥能力因素分为人、物、环境以及管理因素4类。考虑当今应急指挥基于大数据背景的时代特点，将信息平台系统[13]作为独立影响因素进行分析。以5方面影响因素作为潜变量：应急信息平台系统因素；应急指挥统筹决策因素，即人的因素；应急指挥物资设施因素，即物的因素；应急指挥对象因素，即环境因素；应急指挥体系建设因素，即管理因素[14-16]。但上述5方面影响因素不能直接进行计算评估，所以，本文拟定19个针对潜变量组成元素或突出属性相关因素作为显变量进行评估，并构建城市现场应急指挥能力评价体系。

表1 城市现场应急指挥能力潜变量与显变量关系

部分潜变量与城市现场应急指挥能力并非直接相关，潜变量间存在影响和相互影响关系。信息平台为统筹决策提供必要参考，物资设施受统筹决策支配，体系建设构成统筹决策框架，上述3个潜变量直接影响应急指挥统筹决策，并间接影响应急指挥效果；应急指挥统筹决策与应急指挥对象直接影响应急指挥效果。

2 基本原理与模型构建

2.1 结构方程模型

结构方程模型是基于变量协方差矩阵分析变量间关系的统计方法，由瑞典统计学家Karl G.Joreskog与Dag Sorbom提出[17]，是一般线性模式(General Linear Models，GLM)扩展。结构方程模型可用于验证性因子分析、高阶因子分析、路径及因果分析、单形模型及多组比较等[18]。

2.2 问卷调查

根据结构方程模型，显变量为自变量，潜在变量为因变量，即显变量会影响潜在变量[19]。以显变量因素为基础建立调查问卷。根据对城市现场应急指挥效果大小，将城市现场应急指挥能力因素划分5个等级：1为没有影响；2为影响很小；3为有一些影响；4为直接影响；5为决定性影响。另设置事态及时控制程度(E1)和应急指挥减损率(E2)2个指标，用以评价突发事件应急指挥效果(E)。

2.3 关系假设

为验证结构方程模型合理性和有效性，提出以下9个理论假设[20]：

H1：应急指挥统筹决策对城市突发事件应急指挥效果有积极影响；H2：应急指挥对象对城市突发事件现场应急指挥效果有积极影响；H3：应急指挥信息平台对应急指挥统筹决策有积极影响；H4：应急指挥物资设施对应急指挥统筹决策有积极影响；H5：应急指挥体系建设对应急指挥统筹决策有积极影响；H6：应急信息平台系统与应急指挥物资设施存在积极影响关系；H7：应急指挥物资设施与应急指挥体系建设存在积极影响关系；H8：应急指挥对象与应急指挥体系建设存在积极影响关系；H9：应急指挥物资设施与应急指挥对象存在积极影响关系。

基于上述城市现场应急指挥能力影响因素与城市突发事件现场应急指挥效果关系假设，建立城市现场应急指挥能力初始模型，如图1所示。

图1 城市现场应急指挥能力初始模型

3 实例分析

北京市经济与人口高度聚集，同时受自然灾害与安全事故影响。北京作为我国首都，提高应急管理工作能力是北京市城市发展重要任务之一。

3.1 问卷调查与数据来源

以北京市现场应急指挥能力为研究背景，制作电子问卷，共230份。其中，有效问卷200份，有效问卷回收率87%，问卷调查对象涵盖一线员工、技术人员、安全监管人员、其他岗位管理人员、学生等。其中，安全监管人员中包含应急指挥相关人员，满足调查样本需求。

3.2 问卷信度与效度检验

采用探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis，EFA)进行效度检验，测度项与因子关联关系及指标体系相符合，未出现测度项混合、因子负荷低等情况。KMO值为0.789，大于标准KMO值0.7，显著性为0.000，小于0.001。根据标准可知，问卷采集数据量表效度水平较好。

采用克朗巴哈系数(Cronbach’s alpha或Cronbach’s α)进行信度检验，总量表克朗巴哈系数为0.876，潜变量应急信息平台系统、应急指挥统筹决策、应急指挥物资设施、应急指挥对象和应急指挥体系建设与突发事件应急指挥效果克朗巴哈系数分别为0.843，0.755，0.887，0.811，0.857和0.775，均符合“大于0.7”的信度检验标准。综上，问卷调查采集数据具有较高信度与效度水平。

3.3 结构方程模型拟合分析

采用AMOS软件,将符合信度效度检验的问卷调查数据输入拟定北京市现场应急指挥能力影响因素模型，并采用极大似然法拟合。

根据计算结果可知，初始模型与实际分析结果存在一定差距：其中，CMIN/DF值为2.214，不符合“卡方与自由度之比小于2”的检验标准；绝对拟合指数GFI为0.843，不符合“绝对拟合指数大于0.9”的普遍接受标准；RMSEA为0.078，不符合“RMSEA小于0.05”的普遍接受标准。因此，上述指标没有达到模型拟合标准，需要对初始模型进行修改。

根据AMOS提出的模型修改建议，将e5—e6、e5—e7、e6—e7、e4—e19连接起来，使两两因素产生关联性，并对模型重新拟合分析。修正模型各项指标均符合普遍接受标准：其中，CMIN/DF为1.299，符合“卡方与自由度之比小于2”的标准；绝对拟合指数GFI为0.903，相对拟合指数NFI为0.930，CFI为0.983，均符合“拟合指数大于0.9”的标准；RMSEA为0.039，符合“RMSEA小于0.05”的标准；显著性水平0.000，符合“显著性水平小于0.001”的标准。综上，修正模型达到模型检验接受标准，问卷调查数据与模型拟合程度良好。修正模型如图2所示。

图2 北京市现场应急指挥能力影响因素修正模型

3.4 模型结果分析

1)应急指挥统筹决策对突发事件应急指挥效果路径系数为0.98，应急指挥统筹决策对突发事件应急指挥效果存在积极影响关系，假设H1得到验证。同理，验证其余假设成立。

2)应急指挥统筹决策和应急指挥对象对突发事件应急指挥效果路径系数分别为0.98,0.19。通过对比2个潜在变量可知，应急指挥统筹决策受人的因影响较大，可提高范围广，对应急指挥效果影响较大；应急指挥对象相对客观存在，可在一定程度上进行控制，但可提升程度较小，对应急指挥效果影响较小。为改善突发事件应急指挥效果提升应急指挥能力，城市应把工作重心着眼于提高应急指挥统筹决策能力方向。

3)直接影响应急指挥统筹决策的3个潜在变量，应急指挥体系建设、应急指挥平台系统及应急指挥物资设施路径系数分别为0.65，0.59，0.22。其中，应急指挥体系建设路径系数相对最大，应急指挥物资设施路径系数相对最小。体系建设构成应急指挥统筹决策框架，信息平台提供统筹决策依据和手段，物资设施受统筹决策调配。应急指挥统筹决策对应显变量中，多功能决策支持辅助能力和多资源统筹协同能力较大。

4 结论

1)通过分析应急指挥能力影响因素，确定5个潜变量及19个显变量，根据变量间相互关系建立指标评价体系与结构方程模型，并以北京市为例验证指标体系和结构方程模型合理性。

2)应急指挥统筹决策和应急指挥对象均对城市现场应急指挥能力存在积极影响。其中，应急指挥统筹决策能力起主要影响作用，应急指挥对象影响相对较小。应急指挥统筹决策产生影响的3个潜变量中，应急指挥体系建设和应急信息平台系统影响系数相对最大，应急指挥物资设施影响相对较小。

3)提升应急指挥统筹决策能力，应加强应急指挥体系建设和应急信息平台系统建设。提高单一影响因素不能达到最优效果，需结合各因素间相互关系，综合提高应急指挥能力。