何以提升事故灾难治理成效？

摘 要：提升事故灾难治理成效是以新安全格局保障新发展格局的重要内容。运用模糊集定性比较分析方法，基于31个省级政府的实证分析，探讨技术、组织、环境三个层面对事故灾难治理成效的影响。分析发现：单一条件不构成影响事故灾难治理成效的必要因素。地方政府高成效治理事故灾难呈现“技术-组织模式”“组织-环境模式”“综合模式”三种路径，其背后存在“数字赋能”和“行政赋权”两种主要策略，东、中、西部省份在治理策略选择上存在明显差异。信息化短板明显的省份可优先采取数字赋能策略，与周边存在较大绩效竞争的省份宜优先采取行政赋权策略，技术与组织条件均处前列的省份应加大社会宣传力度，持续提升公众参与，强化治理环境的塑造。

关键词：事故灾难；治理成效；数字赋能；行政赋权

一、问题提出与文献回顾

（一）问题提出

复杂社会系统的运行过程充满了各种突变因素，尤其随着人类活动的频率不断提高、范围不断拓展，其行为的不确定性也诱导了突发事件的产生^[1]。事故灾难作为突发事件的重要组成部分，种类繁多且成因复杂，往往衍生出系列社会风险，对经济社会稳定运行带来严峻挑战。2018年，国务院通过机构合并与职能重组建立应急管理部，推动了事故灾难的全过程治理，防范化解重大公共安全风险^[2]。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中也提出加强国家安全体系和能力建设，全面提高公共安全保障能力。党的二十大报告进一步强调维护国家安全和社会稳定，健全国家安全体系，完善国家风险监测预警体系、国家应急管理体系，明确要建立大安全大应急框架，加强应急力量建设，强调以新安全格局保障新发展格局。在此背景下，针对事故灾难的预防和治理就成为各级政府的工作重点。

然而，受各种主客观因素的影响，各地政府的安全治理能力和效率参差不齐，部分地区应急管理的准备工作欠缺、组织能力不足、技术保障薄弱。直面事故灾难难以根治的现实挑战，各地治理成效如何？哪些因素影响显著？各地的治理路径是否一致？如何有效提升事故灾难的治理成效？上述问题的回应将为地方实践提供理论指引，同时也进一步丰富政府应急管理体系和能力现代化的理论研究图谱。

（二）文献回顾

梳理已有文献发现，围绕事故灾难治理主要存在三条研究进路。其一，事故灾难本身的成因分析。多元归因理论认为，事故灾难发生多受到自然原因和人为原因的共同作用，并主要归因于内部的、不稳定的以及可控制的社会风险因素^[3]。人的不安全行为以及人为失误是造成事故灾难发生、人员伤亡以及财产损失的主要原因^[4]。事故灾难的危险程度不仅取决于其破坏力强度，还取决于人类社会自身对于各类事故灾难所做的准备及防范。李伟权等从事故致因理论出发，认为政府与有关部门监管不力、生产组织管理缺失、工作人员存在不安全行为等因素导致了重特大安全事故的产生^[5]。

其二，数字化转型对事故灾难治理的积极作用。政府数字化治理转型的全面铺开促成了学界对数字技术作用于治理研究的兴盛。公共危机治理的数字化转型是危机事件频发与技术治理渗透相互作用的结果^[6]。大数据思维应用到危机治理中能够增强预警的敏感度，提高危机监控的精确性。过去危机事件的数据采集与决策判断依靠人工完成，危机信息繁杂且较为滞后、分散^[7]。随着信息技术的发展，危机管理工作的效率与准确性逐步提高，公共部门越来越将数字技术作为危机管理的重要范畴^[8]。公共部门将信息技术运用于数据收集、监测、评价等环节，对治理数据进行分类、测算与模拟^[9]。因此有学者提出，未来公共部门应以人工智能为基础，构建数字应急管理平台，通过大数据的模拟仿真功能实现应急冲突的高效治理^[10]。

其三，其他因素对事故灾难治理的影响。除技术因素外，事故灾难治理还受到立法、执法、组织、监督、环境等多方面的综合影响。在事故灾难等公共危机发生过程中，政府部门是重要的应对主体，危机的早期预警与快速反应是其行政职能的重要体现。危机意识^[11]、组织体系^[12]、文化策略^[13]、部门协同^[14]、目标考核与问责压力^[15]等政府内部因素对应急管理具有重要作用。同时，事故灾难治理还受到城市化率与人口流动^[16]、同侪压力^[17]等环境的影响。此外，基层党组织^[18]、社区^[19]及社区民众^[20]等多元主体的参与也有助于重大事故灾难的化解。

总体而言，围绕事故灾难治理的影响因素，学者已经开展了多方面的研究。但现有研究的理论探讨多聚焦在某单一影响因素，实证研究也多为基于单案例开展事件层面的分析，且在偏重单因素微观视角深度透析的同时缺乏多因素宏观视角的系统性研究。鉴于此，本文立足已有成果，从多要素综合作用的视角分析全国省级政府事故灾难治理成效的影响因素与生成路径，进一步推动相关研究的系统性整合，也从宏观层面为政府危机治理能力的提升探索有效路径。

二、研究设计

（一）研究方法

定性比较分析（QCA）方法由Charles C.Ragin创立，其以整体性为视角，将案例视为条件的组态，关注不同组态情景与结果变量的作用机理，将定量方法和定性方法的优势相结合^[21]。本文运用QCA中的模糊集定性比较分析方法（fsQCA）进行研究，原因在于：（1）fsQCA方法突破了传统定量研究方法的线性关系，更加强调不同要素的互动和不同组合对结果产生的影响。我国地域广袤，各地政府治理的特征与条件优势多有不同，因此在应对事故灾难的治理路径上也呈现出多样化和个性化的表征，运用该方法有利于分析各地治理取得成效的不同路径。（2）fsQCA方法更适用于对中小规模的样本进行分析。本文选取的案例为我国31个省级政府，样本量与方法适配，fsQCA方法为本文提供了可行的实证分析手段。（3）与清晰集和多值集比较分析不同，fsQCA的变量是置于[0，1]之间的任意数值，更适合处理程度变化和部分隶属问题^[22]。本研究的条件和结果变量均为连续型变量，运用fsQCA方法可以避免由于数据转制所导致的失真问题。综上，fsQCA方法与本研究相匹配，有助于更好地分析政府对于事故灾难治理成效的作用机理。

（二）变量设计

本文参考TOE框架（Technology-Organization-Environment），结合已有研究与我国大力推进数字政府建设的现实情景，建立事故灾难治理成效影响因素的理论模型，研究政府对事故灾难有效治理的作用机制。TOE框架从技术、组织与环境三个层面分析信息技术与政策的应用效果，最初被用于分析企业采纳创新技术的影响因素^[23]，后被不同领域学者应用，是一个综合性的分析框架。其技术层面着重讨论技术本身的特点以及与之相关的技术要素；组织层面注重与技术匹配的组织结构特点；环境层面关注对技术能力以及组织条件产生一定影响的情景要素。近年来，我国政府大力推动数字治理，将数字技术运用到危机管理的全流程。因此，研究试图将该技术分析框架引入事故灾难治理的影响因素中，从技术、组织及环境三个层面选取本文的条件变量，结果变量则指向政府的事故灾难治理成效。

（1）技术层面。随着数字技术的飞速发展，危机治理的效率与精准度得到极大提升。在政府事故灾难治理中，技术因素可以包括信息技术、通信技术、监测和预警系统等。这些技术能够帮助政府及时获取事故信息，提高响应速度和处理效率。政用数据越来越成为政府转变治理模式的重要依据^[24]，政府通过互联网收集并分析危机数据，提升了突发事件的应急管理绩效^[25]。与此同时，数字化人才队伍建设也尤为重要，只有不断推进信息技术的人才队伍建设，才能确保数字技术在危机管理中得到更好应用。因此，技术角度的条件变量设定为大数据发展水平与信息人才队伍。

（2）组织层面。信息化政府变革必须关注政府行为、体制机制等中介因素^[26]，而组织层面用政府回应、财政分配、议程设置、举办工作会议等测量。其中，政府的注意力分配，即政府对于政策的关注程度，在提升政务大数据水平方面具有重要意义。政策议程是在政治源流、问题源流以及政策源流的作用下，决策主体注意力的最终锚定^[27]。作为决策程序的文本结果，政府政策是影响政府危机治理成效的关键。另一方面，数字技术的运用使信息传递的透明性得以加强。同时政府对于事故灾难信息的公开有利于激发公众参与危机治理，避免衍生舆情发酵，增强政府的公信力。为此，组织角度的条件变量设定为政策关注度与政务信息公开。

（3）环境层面。公众参与是重要的社会环境因素，公众一方面行使建议监督权，促进危机治理群策群力；另一方面通过培育安全意识，了解应急管理信息，降低危机损失^[28]。此外，地方政府之间的竞争也构成特定的环境压力。就政府竞争行为来看，同一行政层级的省级地方政府存在“同侪”效应，其行为和决策必然存在交互作用^[29]。若经济发展水平相近、地理位置相邻的其他地区在危机管理方面表现突出，则会影响本地政府行为。因此，环境角度主要考察公众参与和同侪压力两个变量。

（三）数据来源与测量

本文的结果变量为事故灾难的政府治理成效；条件变量分为技术条件、组织条件、环境条件三个维度，具体包括大数据发展水平、信息人才队伍、政策关注度、政务信息公开、公众参与和同侪压力6个二级变量。依据黎江平^[26]、汤志伟^[30]等学者的相关研究，并结合我国事故灾难治理的现状对相关变量进行测度（参见表1）。

1.结果变量

结果变量根据《2021年国民经济和社会发展统计公报》以及《中国统计年鉴》收集各省份2021年数据。地区经济差异导致生产经营活动的不平衡，因此参照郭中华等人^[31]的相关研究，引入“亿元GDP死亡率”的概念对事故灾难的政府治理成效进行测量。“亿元GDP死亡率”表示某时期内某地区平均创造1亿元GDP所造成的死亡人数，在本研究中为各省级政府2021年生产安全事故死亡人数与该省份当年GDP的比值。本文通过“1-亿元GDP死亡率”对事故灾难的政府治理成效变量进行测量，计算公式如下：

2.条件变量

第一，技术层面变量。各省级政府的大数据发展水平根据《中国大数据发展报告（No.6）》中的数字政府指数进行测度。该报告主要从基础设施、数据资源、数据应用等6个维度全面综合反映地方政府的大数据发展水平。省域内的大数据技术产业人才为危机治理的数字化转型提供技术支撑，因此运用《中国统计年鉴》中各省级政府信息传输、软件和信息技术服务业等行业的从业人员占当地总人口的比重对人才队伍建设指标进行衡量。

第二，组织层面变量。各省级政府关于应急管理的政策数量能够体现其组织层面对公共危机治理的重视程度。因此，本文通过北大法宝网站以及政府网站对2021年度有关突发事件的法规、政府规章、规范性文件等进行收集，统计政策文件数，测量各省级政府2021年对于公共危机管理的政策关注度。信息公开程度以《中国政府透明度指数报告（2021—2022）》研究得出的政府网络透明度指数为基础进行测度。

第三，环境层面变量。随着我国网络用户数量的飞速增长，公众通过互联网了解并获取政府提供的危机信息资讯、行使监督权的需求不断提升。本文参考已有研究，根据《中国统计年鉴》公布的2021年互联网宽带接入端口数，计算各省份的人均互联网端口数，从而测度公众参与变量。同侪压力的具体指标根据与该省份处于同一经济地带（国家统计局划分的八大经济地带）且接壤的省份2021年“1-亿元GDP死亡率”的平均数进行测算。

（四）变量校准

在进行模糊集定性比较分析前，必须对数据进行变量校准，如表2所示。为完成校准，需要从原始数据中选择三个定性锚点。本研究参考已有研究和学界惯例^[32]，运用直接校准法，将样本数据的95%、50%和5%分位数分别设定为完全隶属的校准标准、交叉点的校准标准和完全不隶属的校准标准，形成各条件变量与结果变量的校准锚点数值。使用Excel中的PERCENTILE函数确定各变量的百分位数，并利用fsQCA3.0中的calibrate（x，n1，n2，n3）方法完成变量校准^①，继而根据变量校准结果构建真值表^②。