基于SEM的大型体育赛事风险识别与评价

杜卫提，孙 珂

当前，我国大型体育赛事风险的特征集中表现为风险的客观性、风险的偶然性、风险的损害性，这就给风险防范工作带来巨大的压力，并且易引发衍生事件，导致更大的风险损失［1］.关于体育赛事风险，国外专家从不同的角度进行了广泛的研究.CHANG等对冬奥会赛事风险进行研究，将赛事中存在的风险进行分类，实现对赛事风险的有效控制［2］；MADENSEN对体育赛场中的暴力斗殴事件进行了研究，采取了应对措施，对体育赛事的暴力突发事件起到一定的防控作用［3］；BJARNA⁃SON认为，体育赛事中的人员、设备、组织、通信的安全性等都有可能成为赛事风险的诱因，并对这几个方面的风险进行了具体分析［4］.国内大多学者认为，大型体育赛事举办过程中存在着多种直接或间接的风险因素.梁华伟认为，这些潜在的风险会对体育赛事相关人员造成损害，传统的体育赛事风险评价指标体系是针对影响因素指标存在一个阈值范围，不具备一定的时效性和动态性，缺乏风险评价指标体系的自适应性，不能够适应如今复杂多变的体育赛事［5］；郝爽认为，体育赛事风险管理需根据体育赛事的实际情况，对赛事中存在的风险进行识别与分析，并采用有效的方法减少风险发生的概率［6］；体育赛事的风险管理较为复杂，张彤等以BP神经网络的应用为切入点，对体育赛事中所遇到的风险进行预测，以此来规避潜在的风险并减少各项损失［7］；裘玥其于体育赛事网络安全的角度认为，体育赛事在举办过程当中容易受到外界的网络攻击，但这种现象目前无法彻底解决，只能通过不断提升网络安全监察力度，加强赛事的网络安全［8］；梁波从大型体育赛事承办中的城市生态风险角度出发，认为多数体育赛事选择在城市中举办，必然会对城市的生态系统稳定性造成影响，一旦生态结构产生破坏也会引发一系列的风险，最终导致整个城市生态功能降低［9］；郑怡从体育赛事财务的角度认为，在整个大型体育赛事运行过程中潜在的多种风险中，财务风险在整个体育赛事过程中至关重要，因此，需要针对不同环节的因素进行准备和预防［10］；王聃等从体育赛事信息情报的角度认为，举办大型体育赛事需要提高安全风险预警能力，及时对潜在的风险进行评估并采取有效的措施应对突发事件.此外，做好情报收集工作也能降低风险事故的产生［11］；石岩等认为我国体育赛事风险集中体现在体育赛事管理部门、赛事相关参与者及观众等多方面，建议未来我国应加快体育风险管理理论体系的构建，注重理论与实践相结合［12］.

通过对相关文献进行梳理，目前关于体育赛事风险的研究多侧重于体育赛事风险识别与风险管理.本文以我国大型体育赛事为背景，对大型体育赛事安全风险因素进行识别与分析，通过构建结构方程模型（SEM）对体育赛事安全风险因素结构关系进行研究，对体育赛事的主要风险因素进行识别与评价，并提出相应风险防范措施，进而降低大型体育赛事举办过程中的风险，促进体育赛事健康可持续发展.

1 SEM原理及基本程序

1.1 结构方程模型的基本原理

结构方程模型最先运用于一些社会科学范畴的研究当中，是多元统计学领域中一项常用的分析工具，应用范围非常广泛.该方法能够很好地解决多个变量之间复杂的因果关系，并且适用于一些不能直接观测的变量研究.因此，本文选用结构方程模型识别和评价大型体育赛事风险.

结构方程模型由测量模型和结构模型两部分组成［13］.

（1）测量模型如下式：

其中：ΛX与ΛY为指标变量(X,Y)的因子负荷量，ξ和η分别为外源潜变量和内源潜变量，δ与ε为外源潜变量的误差.

（2）结构模型如下式：

其中：ξ为m×1阶外源潜变量向量；η为n×1阶内源潜变量向量；B为内源潜变量η之间的回归系数，反映了内源潜变量之间的关系；Γ为ξ与η间的回归系数，反映了外源潜变量对内源潜变量的影响；ζ为残差项，反映了η在方程中未被解释的部分.

1.2 结构方程模型的基本程序

结构方程模型的整个流程包含前期准备、模型初建、模型判别及模型修正四个阶段，见图1.

图1 结构方程模型基本程序

2 研究过程

2.1 风险评价指标收集与数据处理

（1）风险评价指标初选.本文在总结体育赛事风险文献研究成果的基础上，根据国内外大型体育赛事的实际状况，结合专家访谈结果，初步确定18个风险因素指标.包括：突发事件应对风险、安全网络构建风险、设备维护与保养风险、运动员及要员人身安全风险、社会环境风险、规章制度的完整度风险、现场观众的不安全行为风险、信息的严密性风险、突发性的恶劣天气风险、器械的定期检修风险、决策的科学性风险、技术人员的专业性风险、信息反馈时效性风险、交通管制风险、聚众闹事风险、应急预案的制定与执行风险、文化差异及冲突风险、设备操作的规范性风险.这些风险均可能造成一定程度的风险后果，主要风险后果表现为人员的伤亡与经济损失.

（2）数据处理.利用SPSS24.0软件工具对体育赛事风险因素作探索性因子分析.采用李克特七点量表进行问卷调查，对相关体育管理部门的管理人员和5所体育类高校发放400份问卷，收回有效问卷371份，问卷有效回收率92.75%.首先对问卷收集的数据作信度和效度检验，如表1、表2所示.

表1 风险因素的Cronbach's Alpha值

表2 KMO和巴特利特球形检验

由表1可知，总体Cronbach’s Alpha值为0.740，一般当Cronbach’s Alpha值≥0.7是合适的，说明问卷总体信度较好.

由表2可知，KMO值为0.812，一般情况下KMO值大于0.7适合作因子分析.显著性sig=0，说明风险因子间存在显著差异，问卷总体效度符合要求.

由表3可知，特征值大于1的因子有5个，且因子特征根累计方差贡献率达到82.303%，提取前5个因子即可.

由表4可知，技术人员的专业性风险、运动员及要员的人身安全风险、现场观众的不安全行为风险、聚众闹事风险与成分1相关度较高，将成分1命名为人员风险；突发事件的应对风险、规章制度的完整度风险、决策的科学性风险、应急预案的制定与执行风险与成分2相关度较高，将成分2命名为管理风险；突发性的恶劣天气风险、交通管制风险、文化差异及冲突风险、社会环境风险与成分3相关度较高，将成分3命名为环境风险；信息的严密性风险、信息反馈的时效性风险、安全网络的构建风险与成分4相关度较高，将成分4命名为信息风险；器械的定期检修风险、设备操作的规范性风险、设备维护与保养风险与成分5相关度较高，将成分5命名为设备风险.

表3 总方差解释

表4 旋转后的因子载荷阵

综上所述，本文研究的大型体育赛事风险主要由管理风险、人员风险、设备风险、环境风险、信息风险组成.

2.2 研究假设

根据我国大型体育赛事发展的现状，提出如下假设.

H1～H5：环境、管理、设备、人员、信息5个方面的风险因素对大型体育赛事的风险后果均有直接影响.

H6：信息风险会造成管理风险发生的概率提高，最终引发风险后果.

H7：环境风险会造成管理风险发生的概率提高，最终引发风险后果.

H8：体育赛事设备的风险会增加管理风险发生的概率，从而引发风险后果.

H9：赛事人员风险会导致赛事管理风险概率增加，从而引发风险后果.

2.3 初始模型构建

根据研究假设，构建包含5个外源潜变量和1个内源潜变量的初始结构方程模型.内源潜变量和外源潜变量间有9条风险演化路径，如图2所示.

图2 体育赛事风险因素初始SEM模型图

2.4 模型的拟合与修正

根据模型拟合标准，对初始模型进行拟合检验，如表5所示.

表5 拟合指标及模型评价标准

运用Amos22.0软件对初始模型进行拟合，拟合指标见表6.

表6 模型修正前后指标对比

图3 修正后的体育赛事风险因素结构方程模型

3 体育赛事安全风险综合路径系数计算

3.1 假设路径检验

由图3可知，模型修正后：关于H1，环境风险对体育赛事风险后果的影响系数为0.79，影响较为显著，假设H1是成立的，即大型体育赛事环境风险因素对体育赛事风险后果具有直接显著的影响.假设H2，管理风险对体育赛事风险后果的影响路径系数为0.68，影响显著，通过检验H2是成立的，即体育赛事管理风险潜在的风险因素对体育赛事风险后果具有直接显著的影响.假设H3，设备风险对体育赛事风险后果的影响路径系数为0.84，影响较为显著，通过检验H3是成立的，即体育赛事设备风险潜在的风险因素对体育赛事风险后果具有直接显著的影响.假设H4，人员风险对体育赛事风险后果的影响路径系数为0.77，影响较为显著，通过检验H4成立，即体育赛事潜在的人员风险对体育赛事风险后果具有直接显著的影响.假设H5，信息风险对体育赛事风险后果的影响路径系数为0.83，影响显著，通过检验H5成立，即体育赛事潜在的信息风险对体育赛事风险后果具有直接显著的影响.假设H6，信息风险对管理风险的影响路径系数为0.62，影响显著，通过检验H6成立，即体育赛事信息风险对体育赛事管理风险具有一定的影响作用，并且通过管理风险导致风险后果.假设7，环境风险对管理风险的影响路径系数为0.71，影响显著，通过检验H7成立，即体育赛事环境风险对体育赛事潜在的管理风险具有显著的影响，并通过管理风险导致风险后果.假设H8，设备风险对管理风险的路径影响系数为0.77，影响显著，通过检验H8成立，即体育赛事设备风险对体育赛事潜在的管理风险具有显著的影响，并通过管理风险导致风险后果.假设H9，人员风险对管理风险的路径影响系数为0.75，影响显著，通过检验H9成立，即体育赛事人员风险对体育赛事潜在的管理风险具有显著的影响，并通过管理风险导致风险后果.

3.2 综合路径系数计算

根据图3，综合路径系数等于直接影响效应的路径系数和间接路径系数之和，计算结果见表7.

表7 体育赛事风险路径系数值

体育赛事信息风险通过两条路径作用于体育赛事风险后果，直接路径系数为0.83，间接路径系数分别为0.62、0.68.大型体育赛事信息风险综合路径系数值为：

体育赛事环境风险通过两条路径作用于体育赛事风险后果，直接路径系数为0.79，间接路径系数分别为0.71、0.68.大型体育赛事环境风险综合路径系数值为：

体育赛事设备风险通过两条路径作用于体育赛事风险后果，直接路径影响系数为0.84，间接路径影响系数分别为0.91、0.68.大型体育赛事设备风险综合路径影响系数为：

大型体育赛事人员风险通过三条风险路径作用于体育赛事风险后果，直接影响路径系数为0.77，间接影响路径系数分别为0.75、0.84、0.68.大型体育赛事人员风险综合路径影响系数为：

体育赛事管理风险对体育赛事风险后果是直接显著影响，路径系数为0.68.体育赛事管理风险综合影响系数为：

将以上体育赛事路径影响系数进行归一化，得到评价指标权重W=（0.125，0.127，0.146，0.192，0.273）.综合影响大小排序为：信息风险＜环境风险＜设备风险＜人员风险＜管理风险.

4 结论与建议

根据以上研究得出结论：影响大型体育赛事成功举办的关键风险因素是管理风险，管理失范是引发安全事故的主要因素，信息风险影响作用相对较小；大型体育赛事举办全过程当中，各种风险因素之间不仅存在直接影响关系，还存在间接影响关系，而且会相互演化，引发新的风险.

针对大型体育赛事安全风险提出以下建议：不断提高管理者自身的突发事件应对能力是根本要求，做到事前、事中、事后“三控制”，尽可能地将损失降到最低；提前编制风险应急预案，当风险发生时要严格按照预案去执行；决策做到科学合理，要根据体育赛事的实际情况有针对性地作出决策，必要时请相关人员对决策的可行性进行论证；体育赛事的开展需要有一套完善的规章制度，严格的规章制度是有效规避风险隐患的制度保证，能有效降低和防范体育赛事风险，实现体育赛事的健康可持续发展.