黃玉杰，林子燚，陽富強，段在鵬

(福州大學(xué)環(huán)境與安全工程學(xué)院，福建 福州 350108)

0 引言

隨著我國城市群落數(shù)量持續(xù)增加、 城市網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)不斷聯(lián)結(jié)，在快速城市化背景下，人口流動規(guī)模不斷擴大，至2020年底，我國常住人口城鎮(zhèn)化率已超過60%[1]. 城市人口持續(xù)擴張，過度豐盈的人口數(shù)量對城市的公共資源、 環(huán)境、 基礎(chǔ)設(shè)施和城市管理提出了新的挑戰(zhàn)[2-4]. 人口城市化偏離目標(biāo)，加劇了城市的脆弱與失衡，將影響城市的可持續(xù)發(fā)展[5-7]. 因此，亟需找出影響城市公共安全建設(shè)的相關(guān)因素及各影響因素之間的關(guān)聯(lián)，從而更好地為城市公共安全提供方向和思路.

2003年SARS事件及2008年汶川地震等一系列城市風(fēng)險事件的發(fā)生，顯示出我國在應(yīng)急管理、 公共安全管理、 風(fēng)險治理和安全規(guī)劃等方面的短板，公共安全管理由此得到學(xué)者的廣泛關(guān)注，并在接下來的10 a內(nèi)與此相關(guān)聯(lián)的主題得到發(fā)展及完善[8]. 當(dāng)前，城市公共安全主要應(yīng)用于高層建筑[9]、 軌道交通[10]、 公共消防[11]、 城市信息網(wǎng)絡(luò)[12]和智慧城市[13]等主題進行，對這些主題主要從風(fēng)險辨識、 風(fēng)險分析、 風(fēng)險評估及風(fēng)險管控等4方面開展研究，對于城市公共安全系統(tǒng)影響因素分析還未進行深入的研究. 結(jié)構(gòu)方程模型是用變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法，它將不能直接觀測的指標(biāo)、 概念以潛在變量的形式表現(xiàn)出來，通過創(chuàng)建與測量變量(明顯的影響因素)間的線性關(guān)系進行分析，是比較好的方法[14].

綜上所述，本研究擬采用結(jié)構(gòu)方程模型及AMOS 21.0軟件，引入城市公共安全背景系統(tǒng)、 城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)及城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)3個潛在變量，構(gòu)建多因素的城市公共安全系統(tǒng)滿意度的結(jié)構(gòu)方程模型，定量描述各個子系統(tǒng)及其影響因素對選擇結(jié)果的影響大小，分析各個影響因素間的因果關(guān)系，通過結(jié)構(gòu)方程假設(shè)模型圖及修正模型圖將兩者間的具體數(shù)值關(guān)系直觀地反映出來，從而得出結(jié)論及相應(yīng)的改進措施.

1 城市公共安全系統(tǒng)影響因素分析

1.1 潛在變量與測量變量分析

城市內(nèi)部秩序及外部環(huán)境都存在著影響制約城市公共安全系統(tǒng)發(fā)展及完善的因素. 將城市公共安全指標(biāo)體系中的“脆弱性”和“防護能力”細(xì)分為城市公共安全背景系統(tǒng)(自然生態(tài)環(huán)境)、 城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)(城區(qū)內(nèi)硬件設(shè)施)及城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)(城區(qū)內(nèi)的軟件設(shè)施). 各潛在變量含義及測量變量如表1所示. 城市公共安全系統(tǒng)需要綜合考慮3個子系統(tǒng)及其內(nèi)部影響因素的耦合關(guān)系及安全可靠度，加強正耦合效應(yīng)、 減弱負(fù)耦合效應(yīng)，從整體上提升城市公共安全建設(shè)水平.

表1 潛在變量與測量變量

1.2 模型假設(shè)

由耦合理論和系統(tǒng)分析理論，假設(shè)城市公共安全3個子系統(tǒng)間具有相互影響的關(guān)系，提出以下6個假設(shè)，且根據(jù)以下假設(shè)繪制出城市公共安全系統(tǒng)SEM假設(shè)模型，如圖1所示.

圖1 城市公共安全系統(tǒng)SEM假設(shè)模型

假設(shè)H1： 城市公共安全背景系統(tǒng)對城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)有正面影響.

假設(shè)H2： 城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)對城市公共安全背景系統(tǒng)有正面影響.

假設(shè)H3： 城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)對城市公共安全背景系統(tǒng)有正面影響.

假設(shè)H4： 城市公共安全背景系統(tǒng)對城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)有正面影響.

假設(shè)H5： 城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)對城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)有正面影響.

假設(shè)H6： 城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)對城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)有正面影響.

2 結(jié)構(gòu)方程模型

2.1 數(shù)學(xué)模型

結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)分為測量方程和結(jié)構(gòu)方程. 測量方程表示潛在變量與測量變量間的關(guān)系； 結(jié)構(gòu)方程表示潛在變量間的相互關(guān)系. 測量方程和結(jié)構(gòu)方程的表達式如下：

(1)

η=B×η+?！力?ζ

(2)

式中：x、y分別為外源、 內(nèi)源潛在變量指標(biāo)向量；ξ、η分別為外源、 內(nèi)源潛在變量組成的向量；Λx和Λy為測量變量與潛在變量的關(guān)系；ε、δ、ζ分別為測量變量x、y的測量誤差；B和Γ為結(jié)構(gòu)路徑系數(shù)矩陣，其中B是內(nèi)源潛在變量之間的關(guān)系，Γ是外源潛在變量對內(nèi)源潛在變量的作用和影響[15].

2.2 模型假設(shè)

模型假設(shè)是進行結(jié)構(gòu)方程模型分析的首要內(nèi)容. 主要包括潛在變量和測量變量的選擇、 樣本容量的確定及結(jié)構(gòu)方程初始模型建立的4個層面. 結(jié)構(gòu)方程初始模型的建立需要根據(jù)研究人員的經(jīng)驗和理論分析來選擇適配的測量變量與潛在變量，并對模型中可能存在的相關(guān)關(guān)系指標(biāo)變量做出假設(shè)估計.

2.3 數(shù)據(jù)檢驗

將問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進行信度、 效度分析是進行參數(shù)模型估計有效的前置步驟. 信度分析指的是對問卷量表的可信程度分析，用來檢測問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的可靠性或穩(wěn)定性. 信度檢驗常用Cronbach’sα系數(shù)法，用α數(shù)值進行評估各題項間的穩(wěn)定性，其值越大表明測量標(biāo)準(zhǔn)誤差值越小. 效度分析是用來檢測問卷量表的有效性及正確性. KMO值越靠近1, 表明題項間的共性因子越多； Bartlett’s球狀檢驗用于檢驗各個變量間的獨立性，Bartlett’s檢驗顯著性(即Sig)值為0.000，若小于0.01則拒絕原假設(shè)，說明問卷效度可靠，可進行下一步計算.

2.4 參數(shù)估計

在結(jié)構(gòu)方程模型中，常用的參數(shù)估計法有最大似然法ML、 無加權(quán)最小平方法ULS、 二階段最小平方法TSLS. 本研究通過AMOS 21.0軟件進行模擬所采用的是最大似然法ML，它可為模型尋求最可能解釋觀測數(shù)據(jù)的值，即運用ML法從觀測數(shù)據(jù)中抽取模型所需數(shù)據(jù).

2.5 模型檢驗

擬合優(yōu)度指數(shù)檢驗是用來判斷所提出的假設(shè)模型是否能夠用以描述實際變量間的關(guān)系. 如果擬合指數(shù)未達到標(biāo)準(zhǔn)值，則表示提出的假設(shè)存在一定的問題，需要進行進一步分析及修正[16]. 其主要檢驗指標(biāo)有顯著性檢驗(P)、 卡方自由度比值檢驗(χ2/df)、 擬合優(yōu)度指數(shù)檢驗(GFI)、 殘差均方根檢驗(RMR)、 增值適配指數(shù)檢驗(IFI)、 非規(guī)則適配指數(shù)檢驗(TLI)、 比較擬合指數(shù)檢驗(CFI)和近似均方根殘差檢驗(RMSEA). 相應(yīng)的檢驗標(biāo)準(zhǔn)如表2所示.

表2 SEM擬合優(yōu)度指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)值

2.6 模型修正及解釋

當(dāng)假設(shè)理論模型和實際觀察數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度指數(shù)不佳時，可以采用修正指數(shù)MI調(diào)整假設(shè)模型，重新、 反復(fù)進行模型的參數(shù)估計和擬合. 通常，顯著性水平α=0.05，且修正指數(shù)大于4的模型才是有意義的. 模型解釋即根據(jù)模型修正后的參數(shù)估計結(jié)果結(jié)合問卷題項對實際問題進行分析，針對不滿足當(dāng)前城市公共安全系統(tǒng)的影響因素提出建議.

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)調(diào)查

以福州市主城區(qū)為研究對象，調(diào)查福州市民對福州公共安全系統(tǒng)的滿意程度及看法. 對于問卷調(diào)查的發(fā)放方式主要是以“線上問卷”為主，共計發(fā)放并回收了78份問卷，回收率為100%，滿足樣本分析要求. 問卷的內(nèi)容包括居民個人信息及城市公共安全滿意度評價兩個部分. 基于本文主要影響因素的基礎(chǔ)上，滿意度評價包含了13個題項. 運用標(biāo)準(zhǔn)Likert 5點量表形式將問卷量表題測選項進行量化賦值，5個程度語言代表對5個選項的見解，“5”表示“影響重大”，“3”表示“影響一般”，“1”表示“不相關(guān)”.

由調(diào)查市民基本信息可知，18～40歲之間的人數(shù)所占比重最大，占調(diào)查總?cè)藬?shù)的73.1%，各個年齡段的居民均有調(diào)查，結(jié)果更為客觀. 城郊居民共35人，占比重為44.9%，城中居民43人，占比重為55.1%，問卷包含城郊、 城中居民且人數(shù)相當(dāng)，結(jié)果更符合客觀事實.

3.2 驗證性因子分析

對測量模型進行驗證性因子分析以驗證假設(shè)模型與實際數(shù)據(jù)的擬合程度. 本研究運用SPSS 26.0軟件計算問卷量表信度、 效度值. 當(dāng)Cronbach’sα系數(shù)值大于等于0.7時，表示可以接受. 信度檢驗結(jié)果的Cronbach’sα系數(shù)值為0.759，問卷信度為可以接受，說明問卷量表具有良好的一致性及穩(wěn)定性. 效度檢驗結(jié)果的KMO值為0.731，Bartlett’s檢驗顯著性為0.000，表明問卷量表各題項間相互獨立且具有較多的共性因子.

3.3 模型擬合檢驗

在進行模型路徑系數(shù)分析前，需先進行模型的擬合優(yōu)度指數(shù)檢驗. 若擬合指數(shù)不符合標(biāo)準(zhǔn)值則需將假設(shè)模型進行修正. 本文采用的擬合檢驗主要包括： 卡方自由度比值檢驗、 GFI數(shù)檢驗、 RMR檢驗、 IFI檢驗、 TLI檢驗、 CFI檢驗、 RMSEA檢驗等. 運用AMOS 21.0軟件對調(diào)查問卷所獲得的樣本數(shù)據(jù)進行擬合檢驗，如表3所示. 由表可知，除了χ2/df、 GFI、 RMSEA 等3個擬合指數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn)要求可以接受外，其余擬合指數(shù)均達不到標(biāo)準(zhǔn)值，因此需要對假設(shè)模型進行修正.

表3 城市公共安全系統(tǒng)SEM擬合優(yōu)度指數(shù)

3.4 模型修正

修正指數(shù)MI主要是使用模型的最小卡方值對模型進行逐參數(shù)修正的指數(shù)，它主要用于擴展模型路徑. 通過修正指數(shù)MI進行模型的修正，增加e4和e7、 e8和e12、 e4和e53條路徑，使得模型的卡方值減少并符合實際意義. 通過AMOS 21.0軟件對城市公共安全系統(tǒng)修正后的模型進行擬合分析，修正后模型擬合優(yōu)度指數(shù)結(jié)果見表4. 由表可知，各項擬合指數(shù)的擬合值均符合標(biāo)準(zhǔn)值，修正后的模型足夠用于描述實際變量間的關(guān)系，圖中數(shù)字表示修正路徑系數(shù)，城市公共安全系統(tǒng)SEM修正模型如圖2所示.

表4 城市公共安全系統(tǒng)SEM修正模型擬合優(yōu)度指數(shù)

圖2 城市公共安全系統(tǒng)SEM修正模型

3.5 模型結(jié)果分析

由AMOS21.0軟件中“Amos Output”中的“Estimates”輸出以下表格，表5反映了潛在變量之間路徑系數(shù). 表5中的路徑系數(shù)(即Estimate值，用E表示)均是經(jīng)過無量綱化處理后的結(jié)果，其大小反映了該變量在路徑關(guān)系中的相對重要程度.

表5 SEM修正模型潛在變量之間的路徑系數(shù)

由表5可知，在潛在變量的3組路徑系數(shù)中，城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)與城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)之間的相關(guān)性最高，為0.820； 城市公共安全背景系統(tǒng)與城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)的相關(guān)性次之，為0.424； 城市公共安全背景系統(tǒng)與城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)之間的相關(guān)性在三者中最低，為0.381. 由P值(不接受原假設(shè)的程度)可知，3組路徑的P值均小于0.05，表明可接受SEM假設(shè)模型的全部假設(shè)情形.

表6反映城市公共安全系統(tǒng)中潛在變量與其測量變量之間的路徑系數(shù)大小，表6中E值表示各路徑系數(shù)的估計值，正數(shù)表明二者間存在正相關(guān)關(guān)系.

表6 SEM修正模型參數(shù)估計及其統(tǒng)計量

在城市公共安全背景系統(tǒng)中人文因素對其的影響較大，說明在城市安全建設(shè)中，由人的不安全行為造成的危害及其可能性大于自然災(zāi)害，這也符合安全學(xué)中所說的管安全即管人的不安全行為.

在城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)中生命線工程對其影響最為重要. 它的存在維系著城市日常的正常運轉(zhuǎn). 福州市正在逐步完善其交通系統(tǒng)(包括公路、 地鐵)，便于市民出行； 同時醫(yī)療保障服務(wù)可在“e福州”上進行查詢和預(yù)約，不斷健全的醫(yī)療體系有利于增強市民對城市公共安全的滿意程度. 與生命線工程具有同等重要性的影響因素為城市類型，表明福州市民對其所居住城市的主體風(fēng)險較為關(guān)心.

在城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)中技術(shù)保障能力對其影響最大. 福州市的數(shù)字福州正在打造“云上峰會”和常態(tài)化抗疫，將科學(xué)技術(shù)融入城市的公共安全建設(shè)中，全面促進社會和諧穩(wěn)定發(fā)展. 同時，安全管理能力與應(yīng)急救助能力對公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)的影響系數(shù)值較大.

在城市公共安全管理系統(tǒng)中，城市市民對于城市中各級管理者對經(jīng)濟的調(diào)節(jié)能力、 社會治安的治理能力、 突發(fā)事件的處理能力等安全問題較為重視，城市管理者對于城市安全問題可以從宏觀上進行規(guī)劃、 從微觀上進行處理，城市的公共安全事件發(fā)生率將會有效降低. 在城市的應(yīng)急救助方面，科學(xué)、 合理、 有效地從家庭到小區(qū)、 從小區(qū)到街道、 從街道到社區(qū)、 從社區(qū)到各區(qū)域, 進而達到整個城市進行應(yīng)急救助單位的劃分和規(guī)劃，在突發(fā)事件發(fā)生后，能夠以各小組單元進行及時救治，是市民認(rèn)為在城市安全發(fā)展中重要的一個層面.

4 結(jié)語

1) 采用SPSS 26.0軟件對問卷調(diào)查量表進行信度、 效度檢驗分析，通過計算可知，Cronbach’s α系數(shù)值為0.759，表明問卷信度為可以接受，問卷量表具有良好的一致性及穩(wěn)定性； KMO測度值為0.731，表明問卷量表中各題項具備較強的相關(guān)性； Bartlett’s檢驗顯著性(即Sig)為0.000，說明問卷效度可靠.

2) 城市公共安全背景系統(tǒng)、 城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)、 城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)三者間有著直接正向影響關(guān)系，城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)與城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)之間的相關(guān)性最高(0.820).

3) 在城市公共安全背景系統(tǒng)中人文因素對其影響較大(0.611)； 在城市公共安全承災(zāi)系統(tǒng)中生命線工程對其具有顯著性影響(0.415)； 在城市公共安全抗災(zāi)系統(tǒng)中技術(shù)保障能力對其的影響較大(0.529).

后續(xù)的相關(guān)研究可以結(jié)合不同地區(qū)的城市公共安全系統(tǒng)，對潛在變量和測量變量進行調(diào)整，并增加樣本數(shù)量，結(jié)合經(jīng)濟、 生態(tài)等情況進行詳細(xì)分析.