城市群重大安全事件应急处理体系构建分析(2)

　　三、“城市群重大公共安全事件”概念的界定及其内涵
　　
　　对重大公共安全事件的科学界定是系统研究城市群重大公共安全事件的起点。虽然目前国内外学术界对重大公共安全事件的名称界定不一，但对其内涵性质的认识有相同之处，即发生的难以预测性、演化规律的不确定性、应对手段的非常规性及影响后果的严重性。
　　
　　（ 一） 城市群重大公共安全事件的概念界定
　　
　　目前，国内外学术界在城市群公共安全事件方面还没有形成统一的概念，其侧重点大都集中在跨域、跨边界突发事件的应急管理研究等方面。
　　
　　我国划分突发事件等级的依据主要包括人员伤亡数量、财产损失程度、灾情波及面积、社会影响面的大小、组织影响、区域影响、国家和国际影响等定量和定性条件。确定事件级别的重要因素包括应急救援处置的组织领导部门层次及参与力量的规模和社会化程度。此外，人员伤亡情况、直接经济损失等指标也是划分突发事件等级的关键因素。
　　
　　因此，结合我国政府在突发事件“分级管理”的应急救援管理模式中所确立的不同级别突发事件的领导管理层次，本文将城市群重大公共安全事件界定为： 由某一个或多个风险因素引发的覆盖城市群的重大公共安全事件，其发生具有极大的不确定性，演化扩散机理难以预测，常规应对手段失效，对特定区域内的生命、财产和生态环境造成重大危害，甚至对国家和社会稳定造成严重冲击，依靠单座城市的力量难以应对，需要多个城市间的应急救援力量协同应对。
　　
　　（ 二） 城市群重大公共安全事件的内涵
　　
　　城市群重大公共安全事件的内涵主要包括以下几个方面。
　　
　　第一，城市群重大公共安全事件的发生是由多风险因素共同作用的。引发城市群重大公共安全事件的风险因素往往有多个。随着城市化进程的推进，城市群成了各种突发事件最频发的区域，城市群正受到自然灾害和人为灾害的严重威胁。此外，支撑城市群运转的是庞大而复杂的系统，涉及多个城市的通信、交通、电力等基础设施以及城市公共服务和政府管理等方面。因此，城市群发生重大突发事件、引发社会风险、导致重大人员及财产损失的可能性大为增加。
　　
　　第二，城市群重大公共安全事件涉及的利益群体是多元化的。这里的利益群体多元化包括两方面含义。一方面是影响利益群体的多元化。城市群往往是国家或区域的政治、经济、工业、金融中心，城市之间拥有发达的通信、公共交通等基础设施网络，由于城市群的经济联系紧密、地理空间紧凑，使得重大公共安全事件的发生不仅会给城市的相关群体（ 政府、企业、公众等） 造成巨大的生命和财产损失，随着事件的扩散及影响范围的扩大，还可能会给其他国家或地区造成影响。以2005年松花江水污染事件为例，中国石油吉林石化公司双苯厂发生着火爆炸事故，并由此造成松花江流域水污染，受影响地区包括哈尔滨、佳木斯等多个城市。由于松花江水最终会流入俄罗斯境内，这引起俄罗斯政府的关注。松花江水污染事件是国内近年来爆发的首例具有重大国际影响的城市生态环境危机事件，由城市生态危机最终转变成一场社会危机，甚至引发了国际危机，影响了中国政府在国际社会中的形象。另一方面是参与应对主体的多元化，是指应对城市群重大公共安全事件涉及多个应急参与主体，包括政府、军队、企业、媒体、非政府组织和个人等。
　　
　　城市群重大公共安全事件的复杂性往往体现在危机自身的多面性和涉及利益的多元性。随着事态的扩散和蔓延，更高层级的政府、范围更广泛的媒体及其它相关组织和机构都会将注意力投向该事件。这就呈现出多主体参与的状态。[11]此时需要解决以下问题： 一是如何界定谁是利益相关方，各方拥有哪些合理利益； 二是如何合理调动多元应急主体参与事件应对； 三是如何使多元应急参与力量之间有效整合形成团队合力，实现协同应对； 四是如何保证应急指挥的有序性。
　　
　　第三，城市群重大公共安全事件的演化过程是多阶段、动态的。城市群重大公共安全事件存在多个阶段，相应的应急指挥决策也应该针对不同阶段采取合理的策略。按照相关研究标准和目的，将突发公共事件演化分为形成、耦合、传播、扩散、蔓延、变异、消亡等阶段[12],从而分析其中存在的复杂规律性。动态性是指针对重大公共安全事件的发生、扩散、演化等多个阶段中的影响因素是不同的，且是发展变化的。根据其多阶段和动态性特征，可从多阶段动态应急决策角度展开研究，建立多阶段的应急指挥决策理论模型。
　　
　　第四，城市群重大公共安全事件的应急指挥是多元化的。在城市群重大公共安全事件应急指挥决策时考虑的目标应该是多元的，如在决策如何科学合理地配置应急资源时，需要同时考虑的目标包括最大限度抢救人员、成本最低、路径最短、时间最短等。因此，城市群重大公共安全事件应急指挥决策是典型的多目标动态应急决策问题。这就需要科学评估两个或多个通常相互矛盾的目标，并拟定多个行动方案，然后从备选方案中选取最佳方案并且执行。[13]一般来说，要同时满足多个相互矛盾的目标是较难实现的，故应寻求多目标的最优化，其实质上是在满足所有约束条件的前提下，寻求多个决策目标间妥协的过程。