应急响应中的突生组织网络，本文主要内容关键词为：组织网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：D035.29 文献标识码：A 文章编号：1672-6162(2016)02-0084-13 1 研究问题 在灾害社会学的语境中，突生(Emergence)被认为是一种重要的应急响应适应机制①。尚未满足的灾后需求不仅可以促使形成突生的个体组织(Emergent Individual Organization)，也可以催生突生组织网络(Emergent Organizational Networks)[1]。随着灾害风险系统性和极端性的增强，应急响应的复杂性也在上升，突生组织网络比个体组织更能提升灾后应急响应适应能力。 在突生组织网络中，组织参与是基于自愿的，主要是非政府组织(Non-governmental Organization，简称NGO)和私人企业，它们在灾前的应急准备中并没有被纳入制度化应急组织网络(Institutionalized Networks)[2]。灾害发生后，实际响应网络通常是复合的，既有灾前制度化应急组织网络，也有灾后突生组织网络，这二者共同参与应急响应。突生组织网络的功能具有“两面性”：一方面，它可以提供信息和资源，从而提升应急响应的适应能力[2]；另一方面，它增加了灾后实际响应网络的规模和异质性，从而增加应急响应协调的负担，影响应急响应协调的效率[3]。因此，如何既利用突生组织网络的信息和资源，又确保应急协调的效率，这是突生组织网络研究的核心问题。 突生组织网络的形成和特征实际上反应了广义的社会系统如何在特定的政治情境(Political Context)中以创新的方式来应对突如其来的灾害。因此，突生组织网络的形成、特征与功能不可避免地会受到政治情境的影响。在不同的政治情境中，突生组织网络的形成、特征与功能可能并不相同。在这一主题上，目前的文献多集中于联邦制情境(The Context of Federalism)中突生组织网络的形成与特征，对集权制情境(The Context of Centralism)中突生组织网络的形成与特征则几无研究。 中国遭遇的灾害类型非常多样，2003年“非典”之后，中央政府启动了综合应急管理体系的建设，试图以一套整合的体系来应对多种类型的灾害[4]。在过去的十年中，中国政府应对灾害的能力得到了显著提升。但即便如此，政府的制度化应急组织网络并不能满足灾后所有的需求，尤其是在2008年“汶川地震”、2013年“芦山地震”等极端灾害中，数以百计的NGO和私人企业都参与了应急响应[5]。 2014年8月3日，云南鲁甸发生了6.5级地震，造成了严重的人员伤亡和财产损失。根据2003年“非典”之后发展的综合应急管理体系，“鲁甸地震”属于特别重大突发事件，触发了国家层面的一级响应。“鲁甸地震”为观察中国集权制政治情境中突生组织网络的形成与特征提供了最新案例。 本文运用突生组织网络的理论框架，采用网络分析方法，识别了云南“鲁甸地震”灾后实际响应网络，分析了中国集权制政治情境中灾后突生组织网络的形成、特征与功能，提出促进应急响应适应能力的政策建议。具体而言，本文尝试回答六个问题： 第一，“鲁甸地震”的应急响应中是否形成了突生组织网络？ 第二，如果是，“鲁甸地震”中突生组织网络是如何构成的？ 第三，突生组织网络在“鲁甸地震”应急响应中有哪些功能？ 第四，哪些因素促进或制约了“鲁甸地震”中突生组织网络的形成和功能发挥？ 第五，“鲁甸地震”中突生组织网络的参与还有哪些不足？ 第六，如何提升突生组织网络在促进应急响应适应中的角色和功能？ 本文的数据收集运用了多信源(Multiple Sources)混合方法，采集方式包括基于文本的内容分析和半结构化访谈(Semi-structure Interview)。数据的编码、分析和可视化由美国卡内基梅隆大学社会和组织系统计算分析(Computational Analysis of Social and Organizational System，简称CASOS)中心开发的ORA软件完成②。 2 文献述评 关于突生现象与应急响应适应能力两者关系的研究可以追溯至20世纪60年代的灾害社会学，迄今已有超过50年历史。其间，主要有四项重要研究推动了这一主题的进展。 第一项研究为灾害社会学的开创者克兰特利(Enrico Quarantelli)和戴利斯(Russel Dynes)发展的分类框架。在灾后田野调查中，克兰特利等发现，一些有组织集体行为(Organized Collective Behaviors)无法用经典组织理论来进行解释，他们将这类有组织集体行为命名为“突生组织(Emergent Organizations)”，以指称那些在灾后形成并参与应急响应但灾前并不存在的组织。根据组织结构和组织功能这两个维度，克兰特利等提出了一个分类框架，以描述灾害情境下所有的有组织集体行为：第一类为既有组织(Established Organization)，以原有结构(Old Structure)执行日常任务(Routine Tasks)；第二类为扩展组织，以原有结构执行非日常任务(Nonroutine Tasks)；第三类为延伸组织，以新的结构(New Structure)执行日常任务；第四类为突生组织，以新的结构执行非日常任务[6]。在随后的十年中，这一分类框架成为指导灾害社会学田野调查的重要概念工具，但突生组织尚未成为研究的焦点[7]。 第二项研究为斯托林斯(Robert Stallings)和克兰特利关于突生市民群体(Emergent Citizen Groups)的研究。斯托林斯和克兰特利将应急响应阶段的突生市民群体分为三类：第一类为“损失评估群体(Damage Assessment Groups)”，他们可以提供关于损失严重程度和地点的第一手信息；第二类为“运行群体(Operation Groups)”，他们参与应急响应具体功能的运行，例如收集和发放食品、衣物，清理垃圾，等等；第三类为“协调群体(Coordination Groups)”，他们可以在引导救援和化解争议中发挥作用[8]。这三类群体有一些共同的特征，例如，大多数突生市民群体的规模都很小，其中许多只能存在很短的时间[8]。此外，斯托林斯和克兰特利还发现，在灾害情境下，突生市民群体的形成是不可避免的，无法通过灾前规划(Prior Planning)消除；它们既可以是“正功能的(Functional)”，也可以是“反功能的(Dyfunctional)”[8]。 第三项是关于突生组织谱系的研究。在克兰特利等提出分类框架之后，研究者在灾后田野调查中不断发现，典型的突生组织并不多见，有些有组织集体行动无法纳入克兰特利等发展的分类框架。于是，四种非典型突生组织相继被识别和命名，形成了连续的突生组织谱系。其中，结构突生(Structural Emergence)是指原有组织在结构上发生了临时性变化，虽然不同于原有结构，但也并没有生成新的结构。以新奥尔良的气象中心为例，如果它在飓风来临之前发现由于线路损坏，无法向市民发出预警，也无法通过其他气象中心间接向市民发出预警，一家业余电台俱乐部可以与位于巴吞鲁日(Baton Rouge)的气象中心建立连接，最后通过电台网络发出预警[9]。在这一情境中，附设了电台社会关系网络的气象服务中心有了一个新的结构，但这种结构是临时性的，并不足以改变气象服务中心的原有结构。与此类似，任务突生(Task Emergence)是指组织的日常任务并没有变，只是增加了新的任务，例如，警察部门接管了红会无力运行的避难所[9]。准突生(Quasi Emergence)是指结构和功能都没有显著改变，只有一些临时性变化或微调。例如，新奥尔良发生洪水，灾前规划要求组织内部和组织之间通过电话进行沟通，然而由于情势的变化，只能采取人工方式传递信息。此外，还有群体突生(Group Emergence)，是指临时存在的群体，尚不足以形成一个正式的组织，例如地震后临时担任协调任务的小组[9]。 在这个基础上，克兰特利讨论了灾后突生的支持条件。首先是社会气候(Social Climate)的变化，主要是指那些能够促进集体行动的价值和规范。其次是灾前已经存在的社会关系。第三是必要的资源。克兰特利认为，虽然突生不可能被消除，但可以通过灾前规划消除其“反功能”或不必要的突生[9]。 第四项是关于突生组织网络的研究。德拉贝克(Thomas Drabek)认为，灾后凸显的需求不仅可以催生突生个体组织，也可以催生突生多组织网络(Emergent Multiple Organizational Networks，简称EMONs)，两者的过程相似。一旦有灾害发生，一种新的规范——“必须做些什么(Something Must Be Done)”——在灾后迅即产生，尤其是当需求尚未得到满足的情况下[10]。在这一新的规范的激励下，一些组织的部分(Segments)达成一致目标，共同执行某些应急功能，便形成了EMONs。德拉贝克和麦克恩泰(David McEntire)认为，应急响应中的合作潜在地决定于应急管理者之间的人际网络，因此，EMONs的形成过程实际是灾时为满足社区需求，组织成员全力救灾而将自己嵌入另一种组织结构的过程[10]。 与此同时，德拉贝克和麦克恩泰批评了科层制模型(Bureaucratic Model)对突生的歧视。他们认为，科层制模型总是假设指挥和控制是有效的，因此应事先对所有的组织进行识别，并纳入指挥和控制体系。但大量的实践证明，这是严重的误导，事先不可能识别所有可能参加应急响应的组织。因此，应急响应中的突生应该被视为资源而不是障碍(Liability)[10]。当然，EMONs的参与不一定是顺畅的，因此协调至关重要。 德拉贝克和麦克恩泰进而讨论了影响应急响应协调效率的因素，主要包括：组织规模(Size)，网络规模越大，越难以协调；政治体系去中心化(Decentralization)的程度，美国政治体系高度的去中心化本身就会增加协调的难度；沟通，信息过载或沟通网络的中断都会影响协调的效率；部门冲突，职责不清也会影响沟通的效率；协调者权威、经验和技能的缺乏；灾前规划的不完整，等等[10]。如果这些因素得到改善，协调效率就会提升。 在新近的研究中，蒂尔尼(Kathleen Tierney)和崔勒(Joseph Trainor)进一步扩展了突生组织网络的内涵。秉承芝加哥学派集体行动研究的学术传统，他们将“突生”界定为新的(New)、陌生的(Novel)、非制度化(Non-institutionalized)的社会关系(Social Relationships)和行动(Activities)[2]。换句话说，所有非预期(Unexpected)的社会关系和行动都可以被界定为突生的。在应急响应的语境中，相对于灾前规划和预案规定的制度化组织网络，凡是未被纳入的都是突生的。蒂尔尼和崔勒运用这一扩展的理论框架对美国2001年“9.11”事件应急响应中的突生组织网络进行了分析，他们的结论是，在跨组织的层面上，突生组织网络可以提供对应急响应至关重要的资源和信息，提升应急响应网络的抗逆力(Resiliency)[2]。 综合来看，在过去的50年中，对于突生和突生组织网络的理解都在不断扩展，突生和突生组织网络逐步成为灾害社会学研究的核心议题，也成为理解应急响应适应能力的关键概念。上述研究厘清了突生组织网络的形成、特征与功能，以及促进或限制突生组织网络形成、特征与功能的主要因素，前期关于突生个体组织的研究为后期关于突生组织网络的研究提供了基础和参照。然而，上述研究都是基于联邦制情境的，并未涉及集权制情境下的突生组织网络。这就为本文以“鲁甸地震”为案例研究中国集权制情境下的突生组织网络提供了空间，也凸显了本文的理论价值。 3 应急响应的中国情境 1949年以后，中国逐步发展了灾害分类管理的制度。例如，地震局负责管理地震灾害，水利局负责管理水旱灾害，安监局负责管理事故灾难，卫生部负责传染病的管理。但事实上，在这一阶段，应急管理的责任并不明确，预防和响应的责任并没有得到清晰区分。 2003年“非典”早期的应对失败凸显了中国灾害管理制度的碎片化。基于这一教训，中国政府开始发展综合应急管理体系，尝试整合各类灾害的应急管理。然而，综合应急管理体系主要是应急响应的整合，一方面，由各级人民政府统筹各类灾害的应急响应，强化属地责任；另一方面，分类的灾害管理制度仍然得以保留，地震局、水利局、安监局、卫生部等仍然在各自职责范围内负责相应灾害的预防与控制。这种增量式改革在2007年发布的《突发事件应对法》中被表述为“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”。 为推行综合应急管理体系，中国政府主要实行了四项政策：第一，在国家、省、市、县四级政府成立应急管理办公室，作为政府办公室的内设机构，纳入政府编制，专司应急值守与应急协调。第二，规范应急管理流程，所有突发事件的应急管理都划分为预防与准备、预警与监测、救援与处置、善后与恢复四个阶段。第三，建立国家应急预案体系，在“立法滞后、预案先行”的思路下，应急预案体系快速实现了“横向到边、纵向到底”，不仅覆盖了政府部门、国有企业和事业单位，也从国务院一直延伸到村镇和城市社区。第四，应急管理立法，于2007年发布《突发事件应对法》，并要求具有立法权的省、市政府出台相应实施办法。《突发事件应对法》作为行政法，主要适用于行政机关、国有企业和事业单位。这也就是通常所谓的“一案三制(应急预案、应急体制、应急机制、应急法制)”的核心内容。 从组织网络的视角来看，中国的集权制政治情境主要有两个特点：横向上，政府在其与其他类型的组织的关系中占据主导，即“大政府、小社会”；纵向上，上级政府对下级政府拥有权威，中央政府拥有最高权威，即“中央集权”。在这两个维度上，集权制与联邦制都有显著不同。集权制对应急管理的影响主要体现在两个方面：一是“大政府”不仅包括了政府部门，也实际上包括了国有企业和事业单位。因此，不管灾前应急预案中是否包括了国有企业和事业单位，这两者实际上都隶属于制度化应急组织网络，不属于突生组织网络。二是“中央集权”意味着一旦触发国家响应，各级政府组织、国有企业和事业单位也都属于制度化应急组织网络，也不属于突生组织网络。 此外，军队也包括在制度化应急组织网络之内。由于《突发事件应对法》是行政法，并不适应于军队，但这并不意味着军队被排除在制度化应急组织网络之外。2005年6月7日，国务院、中央军委联合发布《军队参加抢险救灾条例》，已将军队纳入制度化应急响应网络。因此，军队参与应急管理也不属于突生现象。 4 研究设计 4.1 概念界定与理论框架 本文采用蒂尔尼和崔勒的定义，将“突生”定义为新的、陌生的、非制度化的社会关系和行动，将“突生组织网络”定义为组织和组织间的相互关系，这些组织参与了灾后的应急响应，但并未被纳入灾前制度化响应网络。根据这一定义，本文的理论框架包括如下要素： 第一，突生组织网络的构成。这又包括两个层面：一是组织层面，有哪些组织参与了灾后响应但并未被纳入灾前制度化应急组织网络？灾前制度化应急组织网络是由灾前应急预案定义的，包括组织名单和任务职责。例如，2001年“9.11”事件之前，美国联邦机构援助州和地方政府的组织网络是被美国联邦响应预案(Federal Response Plan，简称FRP)所定义的。2004年，美国的国家响应预案(National Response Plan，简称NRP)替代了FRP，在原有联邦机构的基础上，又纳入了州和地方的政府机构；2005年“卡特里娜”飓风(Hurricane Katrina)之后，NRP又被国家响应框架(National Response Framework，简称NRF)代替[11]。二是跨组织层面，有哪些关系参与了灾后响应但并未被纳入制度化应急组织网络？突生组织网络的形成不仅因为组织是突生的，组织间关系也是突生的。蒂尔尼和崔勒认为，随着非预期组织的加入(没有在应急预案中指定或明确)，那些与非预期组织之间的关系也是非预期的，也就是突生的。因此，所有与突生组织发生的关系也应该成为突生组织网络的构成部分。在中国集权制政治情境中，灾后应急响应中有哪些组织是突生的？有哪些关系是突生的？ 第二，突生组织网络的功能。在应急响应的情境中，应急响应的功能在应急预案中被界定为应急支持功能(Emergency Support Functions，简称ESFs)。例如，根据最近的更新，美国NRF定义的ESFs包括15项：(1)交通(Transportation)；(2)通信(Communications)；(3)市政工程(Public Works and Engineering)；(4)消防(Firefighting)；(5)应急管理(Emergency Management；)；(6)公众照顾、紧急救助、住房和人权服务(Mass Care，Emergency Assistance，Housing，and Human Services)；(7)后勤管理和资源支持(Logistic Management and Resource Support)；(8)公共卫生与医疗服务(Public Health and Medical Service)；(9)搜救(Search and Rescue)；(10)石油和有害物质响应(Oil and Hazardous Materials Response)；(11)农业和自然环境(Agriculture and Natural Resources)；(12)能源(Energy)；(13)公共安全(Public Safety and Security)；(14)长期社区恢复(Long-Term Community Recovery)；(15)外部事务(External Affairs)[12]。在中国集权制政治情境中，突生组织网络承担了哪些应急响应功能？ 第三，突生组织网络的促进或限制因素。支持突生个体组织的社会条件包括：社会价值、灾前社会关系、必要的资源。这三个条件也可以适用于突生组织网络。例如，美国的私人企业在广义的社会系统中占比大，因此突生组织网络中私人企业的比例也较大。在中国集权制政治情境下，这些因素如何促进或限制了突生组织网络的形成与特征？ 第四，突生组织网络的协调。突生组织网络的参与可以提供信息和资源，但同时也增加了灾后响应网络的规模和异质性，加大了应急协调的难度。突生组织网络的协调就是要在两者之间进行权衡，既要利用突生组织网络的信息和资源，也要确保应急网络的协调效率。在这个过程中，突生组织网络与应急协调网络之间的关系至关重要。在美国，应急运行中心(Emergency Operation Center，简称EOC)在应急协调网络中居于核心地位。在中国集权制政治情境下，政府如何协调突生组织网络？ 根据殷(Robert Yin)的理解，案例分析(Case Study)需要首先发展理论框架，并根据理论框架收集资料[13]。上述四个要素构成了“鲁甸地震”案例的理论框架，“鲁甸地震”案例的资料收集都是围绕这一理论框架展开的。 4.2 “鲁甸地震”案例 2014年8月3日下午4点30分，云南省昭通市鲁甸县发生里氏6.5级地震。截至8月8日，“鲁甸地震”已经造成617人死亡，112人失踪，3143人受伤[14]。昭通市鲁甸县、巧家县、永善县、昭阳区和曲靖市会泽县均受到冲击，受灾民众数量达1088400，其中229700人需要安置。此外，还有80900间房屋倒塌，129100间房屋严重受损，466100间房屋受损[15]。 “鲁甸地震”造成严重生命和财产损失的原因主要有三：一是“鲁甸地震”是浅源地震，震源深度仅有12公里；二是受灾地区人口稠密，人口密度达每平方公里265人，远高于云南全省每平方公里117人的平均水平；三是受灾地区主要位于山区，经济、社会和环境都高度脆弱。当地农村居民的民房缺乏防震标准。地震引发的滑坡也导致损失加重[16]。 “鲁甸地震”死亡人数超过300人，根据《云南省地震应急预案(2006年修订版)》，属于特别重大突发事件，需要启动国家、省、市、县四级应急响应。地震发生后，除云南省迅速启动地震应急预案外，国家减灾委、中国地震局、民政部都启动了一级响应。8月4日，国务院总理李克强抵达灾区，标志国务院也启动一级响应。此外，云南省军区、武警云南总队、云南消防总队也都启动了应急响应。(具体标准见表1，表2)
4.3 方法与数据 本文数据的收集与处理上主要运用网络分析方法(Network Analysis)。网络分析已经在应急管理研究中得到广泛应用。1994年，美国匹兹堡大学康佛(Louise Comfort)将考夫曼(Hebert Kauffman)的“N-K”网络分析方法引入应急管理研究[17]。近十年来，随着Ucinet、Pajek等网络分析软件的普及，应急管理研究中的网络分析更为普及，美国公共管理的权威期刊，如《公共行政研究与理论(Journal of Public Administration Research and Theory)》和《公共行政评论》(Public Administration Review)，也都认可并接受了应急管理研究中的网络分析方法。 应急管理研究中的网络分析在数据收集上主要使用多信源混合方法：第一类信源为基于文本的内容分析，可以包括情势报告(Situation Reports)、当地报纸、互联网、新闻发布会、社交媒体，等等。全世界大部分国家对灾害的新闻报道都实行信息公开，尤其自然灾害的新闻报道，透明程度最高，大规模、长时段的媒体聚焦为识别大规模响应网络提供了可能。因此，基于文本的内容分析可以为应急响应网络的识别和分析提供结构化数据，尤其适用于规模较大的自然灾害。与此同时，政治科学研究正在兴起的文本分析为这一方法提供了理论支持，一个基本假设就是，“写下来”事实的效度并不低于“说出来”的事实，因此大样本的文本分析并不比大样本的问卷调查更不可靠。第二类信源为半结构访谈，访谈对象为应急管理的关键参与者，访谈虽然无法提供结构化的数据，但可以了解应急响应网络运行的深层问题。第三类为田野调查，虽然并不总能获得结构化数据，尤其在大规模灾害中，但研究者深入灾害的具体情境，收集的数据更为准确。当然，即便同时运用这三种信源，也不一定能够“捕获”完整的应急响应网络。因此，应急管理研究中的网络分析也有一定的局限性。 运用这种混合的数据收集方法，美国应急管理学界对近十年的重大灾难都进行了网络分析。例如，2001年美国“9.11”事件之后，康佛通过基于文本的内容分析和半结构访谈[2]，蒂尔尼和崔勒运用田野调查和半结构访谈[18]，分别识别和分析了灾后实际响应网络。2005年“卡特里娜”飓风之后，康佛运用同样的方法识别和分析了灾后实际响应网络[19]。2014年“波士顿马拉松爆炸”事件之后，胡(Qian Hu)、诺克斯(Claire Knox)和卡普库(Naim Kapucu)等运用基于文本的内容分析和半结构访谈，对灾后实际响应网络进行了识别和分析[20]。这些案例研究既为本文的数据收集与数据分析提供了启示，也为本文的研究发现提供了参照。 本文采用基于本文的内容分析和半结构访谈的混合方法收集数据，具体分为两步： 第一步，组织和组织互动的识别。8月3日地震发生后，研究团队就开始着手进行数据收集，包括五个信源：情势报告、当地报纸、互联网、新闻发布会、社交媒体。数据每天进行汇总，以剔除重合的数据。组织与组织互动的识别分为三步：一是识别“共现(Co-occurrence)”，如果两个组织同时出现于同一段信息之中，则认为该信息可用；二是识别“互动(Interaction)”，如果这两个组织进而存在互动，则将这两个组织纳入编码；三是识别“功能(Function)”，如果这两个组织之间的互动有利于促进应急功能的运行，则根据该互动的主要属性确定其应急功能。应急功能的识别依据为《云南省地震应急预案(2006年修订版)》所确定的12项地方应急响应功能(Local Emergency Support Functions，简称LESFs)，见表3。组织和组织互动数据的收集周期为震后三周(2014年8月3日至2014年8月23日)。
第二步，半结构化访谈。在数据收集的同时进行半结构化访谈，访谈对象共有7人，其中昭通市应急办工作人员1人，昭通市地震局工作人员1人，消防救援队伍指挥员1人，NGO参与组织负责人4人。 南京大学社会风险与公共危机管理研究中心的数据收集和编码团队由10名研究生构成，运用同样的方法，他们先后开展了2013年“芦山地震”、2014年“鲁甸地震”、2008年“汶川地震”的数据收集工作。数据收集、编码和录入2人一组，共分5组，分别负责上述五种信源的数据收集，每天进行同组一致性检验和组间一致性检验。 全部数据录入ORA软件(version3.0.9.9.24)进行分析。ORA软件由美国卡内基梅隆大学CASOS中心的卡蕾(Kathheen Carley)团队开发，该软件与Ucinet、Pajek等软件相比，更适用于大规模组织网络分析。ORA软件提供中心度、密度等网络结构指标的计算和网络结构可视化呈现。 5 研究发现 《云南省地震应急预案(2006年修订版)》定义了灾前制度化应急组织网络，见图1所示。
注：因印刷条件所限，本图印刷效果不理想，有需要彩色原图和详细图例的读者请与编辑部或作者本人联系索取。 图1 制度化应急组织“二模”网络图(LESFs×组织) 图1显示，灾前制度化应急组织网络包括52个组织，其中47个为公共组织，占90.4％，4个为国有企业，占7.7％，1个为NGO，占1.9％。多数LESFs需要公共组织之间的合作。例如，综合协调(Command and Coordination)要求12个公共组织的合作。部分LESFs需要公共组织、国有企业和NGO之间的合作。例如，涉外事务(Foreign Affairs)不仅需要云南省外办参加，也需要云南省红十字会和东方航空云南省分公司的参与。有些机构只担任牵头组织，例如，云南省政府在综合协调中扮演牵头组织。有的机构在某一些LESFs中是牵头组织，在另一些LESFs中则是支持组织，例如，云南省民政厅，既在群众生活安置中担任牵头组织，也是除医疗救治防疫之外所有LESFs的支持组织。 图2为本文识别的灾后实际响应网络。通过比较图1和图2可以发现，灾后实际响应网络在网络规模和异质性上都显著增加。图2共识别了752个组织和1449条组织互动，其中公共组织为338个，占45.0％；181个NGO，占24.1％；107个私人企业，占14.2％；49个事业单位，占6.5％；77个国有企业，占10.2％。在338个公共组织中，52个为国家级组织，占15.1％；145个为省级组织，占42.9％；73个为市级组织，占21.6％；69个为县级组织，占20.4％③。
注：因印刷条件所限，本图印刷效果不理想，有需要彩色原图和详细图例的读者请与编辑部或作者本人联系索取。 图2 灾后实际响应网络 图2显示，灾后实际响应网络是一个复合网络，由灾前制度化组织网络和灾后突生响应网络共同构成，其中主要由NGO和私人企业构成的较大的突生网络有三个： 第一个突生组织网络为“民间组织鲁甸抗震救灾协作平台”(简称“协作平台”)。8月5日，华夏救灾基金、北京东城区“平安星”减防灾教育中心、北京市志愿者应急服务总队、成都高新区宝佑、成都高新区益众乡村社区发展中心、成都“根于芽”环境交流中心、成都市和川公益发展中心、成都授渔公益发展中心、滴水公益、贵州联合救灾、贵州六盘水行之公益、泸州红十字山地救援队、“丽姐”助学、蓝天救援队、绵阳市青年社会组织服务中心、四川科技扶贫基金会、“壹基金”救援联盟、云南青基会益行工作组、云南协力公益支持中心、云南志愿救灾联盟等20家NGO共同成立“协作平台”。其中，一些规模较大的NGO在灾害响应上已经开始形成特色。例如，云南省青基会是挂靠云南团省委的NGO，更容易获得政府的信任，在对接政府上更为顺畅。“壹基金”救灾联盟本身就是由10个参与鲁甸救灾的小规模NGO组成。华夏救灾基金由中华社会救助成立，本身就是民间救灾公益组织的协作平台。“协作平台”中大部分的NGO规模都比较小，不少都经历过“汶川地震”和“芦山地震”。“鲁甸地震”发生之后，许多来自全国各地的NGO到鲁甸参与救灾，然而多数缺乏后勤保障，也没有志愿者，很难开展工作。地震之后第二天成立的“鲁甸抗震救灾民间协作大本营”尝试接入这些组织，但这些组织之间差异很大，协调沟通困难。8月5日，云南省青基会、“壹基金”救援联盟和华夏救灾基金加入，“协作平台”得以成立，加强了NGO之间的协调与沟通。“协作平台”的功能主要是向在鲁甸救灾的公益组织和志愿者提供服务，包括联系当地政府、需求与资源信息对接，以及交通、生活保障等。 第二个突生组织网络是以中国扶贫基金会为核心的网络。它不仅包括NGO，也包括私人企业。中国扶贫会参加过“汶川地震”和“芦山地震”的应急响应，并且在这两次地震的应急响应中获得公众的信赖，募捐能力不断上升。此外，中国扶贫基金会的挂靠单位为国务院扶贫办公室，因而容易得到地方政府信任，也容易与地方政府对接。云南鲁甸是国家级贫困县，在灾前就是国务院扶贫办的重点扶助对象。8月4日，中国扶贫基金会就在鲁甸县政府的帮助下设立了临时办公室，开展搜救、损失评估和安置协调工作。在“鲁甸地震”发生之前，中国扶贫基金会已经建立了自己的人道主义救援网络，包括了蓝天救援队等29家公益组织。 第三个突生组织网络是以青基会为核心的网络。青基会的挂靠单位是团中央，因而也容易获得地方政府信任。以青基会为核心的网络在群众生活安置上发挥了不可替代的作用。在这个网络中，一方面，青基会接受国有企业或私人企业的捐款；另一方面，青基会与云南省青基会和当地学校合作，将私人企业捐款用于学校修复和新建。8月12号，由青基会和云南省青基会援助的第一所板房“抗震希望小学”在鲁甸龙头山镇小学落成，资金则来自贵州茅台集团的捐助。 其次，还一些规模更小的突生组织网络，这些网络的核心多为NGO组织，例如中国红十字会、中国妇女基金会、壹基金、爱德基金会、思源基金会、绿洲救援队，等等。需要指出的是，如果计算总体中心度，中国红十字会并不是最大的节点，这一方面可能由于中国红十字会信息公开程度不够，另一方面也可能显示中国红十字会在救灾中的地位确实已经下降。2008年“汶川地震”之后，由于中国红十字会在捐款的接收和支付上缺乏透明度，再加上“郭美美事件”的影响，声誉受到严重损害。与此同时，中国扶贫基金会、“壹基金”等NGO获得了更多的公众信任。虽然一些国有企业由于工作原因或政策因素仍然通过中国红十字会进行捐助，但私人企业更倾向于向中国扶贫基金会、壹基金等NGO进行捐款，这一点从中国红十字会、中国扶贫基金会、“壹基金”各自网络的构成也可以得见。 此外，以云南招商局为核心也形成了一个突生组织网络。“鲁甸地震”发生后，云南招商局号召在云南有业务关系的31家商会捐款。这一突生组织网络的核心虽然是事业单位，但主体却是NGO。未发现以私人企业为核心的突生组织网络。私人企业参与“鲁甸地震”灾后响应的主要方式是捐款捐物，直接捐给NGO，或者通过NGO捐给政府。 由于NGO和私人企业的加入，以NGO和私人企业为中心的关系也是突生的，但占比不高。图3显示，全部的跨界互动为427条，占全部组织互动的29.5％，以NGO和国有企业为中心的跨界互动为102条，占全部组织互动的7.0％。这显示更多的互动主要发生在同类组织之间，即公共组织与公共组织之间、国有企业与国有企业之间、事业单位与事业单位之间，私人企业与私人企业之间、NGO与NGO之间。
图3 不同类型组织之间的跨界互动 在组织层面，表4汇总了灾后实际响应网络中的关键组织，其中8个为公共组织，2个为NGO，显示政府组织仍居于主导地位，这在图2中也得到印证。在8个公共组织中，3个为国家级，3个为省级，1个为市级，1个为县级，显示“鲁甸地震”的灾后实际响应网络主要被中央和省级政府主导。
按照总体中心度，排序第一的是云南省政府，它也是《云南省地震应急预案(2006年修订版)》确定的应急协调的领导和指挥机构。排序第二的是云南省委，虽然没有纳入预案，但仍不属于突生组织，这是由《突发事件应对法》的法律定位和中国政治体制的现实特点所决定的。由于“鲁甸地震”的次生灾害主要是堰塞湖，因此水利部和国务院防汛抗旱指挥部也在灾后实际响应网络中发挥了重要作用。中央军委主要协调军队力量参与救灾。 表5显示了灾后实际响应网络中LESFs的组织分布。其中，公共组织在除了LESF10(涉外事务)以外所有的LESFs上都扮演了显著角色。究其原因，这可能是由于“鲁甸地震”虽然震级达到6.5级，但尚不需要国外力量的救援，外交部和云南省外办并未被识别进灾后实际响应网络。与此同时，NGO出于人道主义原则，则可能会有跨境互动，中国红十字会与港澳台地区红十字会的交往也属于涉外事务。事业单位参与的功能主要体现在LESF4(医疗救治防疫)和LESF11(救灾捐赠和资金筹措)，前者主要是医院参与，后者主要是学校参与。国有企业参与的功能主要体现在LESF5(基础设施保障和生产恢复)、LESF9(新闻宣传)、LESF11(救灾捐赠和资金筹措)。例如，云南电网和云南电信对恢复供电和通信至关重要，云南广电集团参与信息发布。此外，也有一些国有企业通过捐款形式参与灾后响应。
NGO参与的功能主要体现在LESF2(抢险救援)、LESF3(群众生活保障)、LESF4(医疗救治防疫)、LESF7(治安维护)、LESF9(涉外事务)、LESF11(救灾捐赠和资金筹措)。例如，在抢险救援上，有11个NGO，占19.3％，蓝天救援队、绿洲救援、南充红会山地救援队的参与为军队、武警和消防的救援力量提供了补充。在群众生活安置上，有33家NGO，占45.2％，NGO主要参与提供食品、水、药品、衣服和其他生活必需品。例如，青基会和壹基金云南分部共同为受灾学生提供经济资助。在医疗救治防疫上，有23个NGO，占26.7％，一些配备了医生的NGO可以与专业医疗组织一起提供服务。例如，思源基金会和绿洲救援队与专业医疗团队合作共同为受伤的村民和士兵提供医疗服务。在治安维护和新闻宣传上，也有少量NGO参与，例如，感恩公益参与维持志愿者秩序，爱德基金会则与其他NGO合作发布灾后需求信息。在社会动员上，有136个NGO，占34.8％，比例最高，中国扶贫基金会、中国红十字会、中国妇女基金会、青基会、“壹基金”云南分部、爱德基金会、思源基金会、云南红十字会都是社会动员组织网络中的主要节点。在社会动员上，私人企业的数量也达到100个，占25.1％，他们主要是向NGO提供捐款。 图4是以国务院、云南省政府、昭通市政府、鲁甸县政府、成都军区为中心的局部网络(Ego Networks)④。根据“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”的原则，国务院、云南省政府、昭通市政府、鲁甸县政府分别负责协调相应层级的组织，成都军区负责协调所有参与救灾的军队。图4显示，NGO和整个协调体系之间只有四条连线(Linkages)：第一条存在于中国扶贫基金会与鲁甸县政府之间，得益于中国扶贫基金会在鲁甸县政府设立的临时办公室。第二条是南都公益基金与昭通市政府之间的连线，代表南都公益基金推动在昭通市政府的指挥协调结构下设立社会组织与志愿者服务中心。第三条是李嘉诚基金会和云南省政府之间的连线，第四条连线是佛教协会和鲁甸县政府的连线，这两条连线主要都是捐款，并不涉及指挥协调。
图4 应急响应协调局部网络④ 注：因印刷条件所限，本图印刷效果不理想，有需要彩色原图和详细图例的读者请与编辑部或作者本人联系索取。 6 结论与讨论 重新回到本文在一开始提出的六个问题，参照联邦制政治情境下的相关研究发现，本文对基于“鲁甸地震”案例的研究发现依次讨论： (1)在中国的集权制政治情境下，灾后也会形成突生组织网络。在“鲁甸地震”中，本文识别了至少三个以NGO为中心的突生组织网络。因此，灾后实际响应网络是一个复合网络，由灾前制度化应急组织网络和灾后突生组织网络共同构成。与灾前制度化应急组织网络相比，灾后实际响应网络在规模和异质性上都大为增加。这一结论与联邦制政治情境下的研究结论一致，并未因政治情境不同而不同。 (2)在中国的集权制政治情境下，灾后突生组织网络主要由NGO构成。在“鲁甸地震”灾后实际响应网络中，公共组织的比例为45.0％，NGO的比例为24.1％，私人企业的比例为14.2％，剩余的为国有企业和事业单位，共占16.7％。如果将国有企业和事业单位也界定为公共组织，公共组织的比例为61.7％。这一结论与联邦制政治情境中的一些发现存在差异。例如，康佛用同样方法识别的2001年“9.11”事件灾后实际响应网络中包括了44.6％的公共组织，16.9％的NGO，35.8％的私人企业[18]；2005年“卡特里娜”飓风灾后实际响应网络中包括了57.0％的公共组织，15.7％的NGO，26.7％的私人企业，0.6％的其他类型组织[19]。虽然本文的研究与这两项研究不宜直接比较，但从中也可以大致看出中美的差异。在这两个情境中，灾后响应网络的主体都是政府，但在中国情境中，突生主体中NGO比例较大；而在美国情境中，突生主体中私人企业比例较大。 (3)在中国集权制政治情境下，突生组织网络的应急功能包括抢险救援、群众生活安置、医疗救治防疫、治安维护、新闻宣传、社会动员，其中社会动员功能最为显著，治安维护和新闻宣传功能最不显著。这些功能与联邦制政治情境下突生组织的应急功能总体类似。需要特别指出的是，在不同的情境中，同一项应急功能的内涵也可能有所不同。例如，由于志愿者大规模参与救灾出现在“汶川地震”之后，发展时间尚短，志愿者的能力还有待提升，支援者的参与也较为无序，因此“鲁甸地震”中突生组织网络还承担起维护志愿者秩序的任务，这也属于治安维护的内容。 (4)在中国集权制政治情境中，灾前的社会条件在社会价值、社会关系和资源能力三个维度上支持或限制了突生网络的形成和特征。 首先，在社会价值上，在过去的很多年中，中国一直对NGO的发展采取较为严格的规制，NGO的合法发展空间非常有限。然而，由于“单位制”的解体，公众还原为“原子化”的个体，政府很难直接面对数以亿计的“原子化”的个体，NGO的实际活动空间又很大。因此，现实的情况是，中国符合合法登记的NGO数量有限，但现实存在并已在开展活动的NGO则难以精确统计。2008年“汶川地震”之后，中国的NGO开始大规模参与灾害的应急响应，成为政府制度化应急组织网络的补充，得到了中国政府的信任和接受。一些NGO甚至因此而获得了独立的合法身份。例如，“壹基金”原来挂靠中国红十字会，不能独立募款。2011年，壹基金能够以合法的身份在深圳注册，在很大程度上可以归功于在2008年“汶川地震”中的表现。因此，在中国的政治情境中，NGO参与救灾不仅来自道义驱动，也来自对自身合法性的证明。在这双重动力的驱动下，NGO参与救灾已经在中国“蔚然成风”。这也是导致“鲁甸地震”突生组织网络中NGO参与比例高的重要原因。 其次，在社会关系维度，横向上，政府、市场、社会关系决定了突生组织网络的比例构成。在中国的政府、市场、社会三元关系中，表面上看政府最强，市场次之，社会最弱；但实际上可能并非如此，如果将市场中的国有企业剔除，将社会中虽未取得合法身份但实际存在的NGO和可以随时转化为志愿者的庞大的“原子化”个体人群纳入，中国政府、市场、社会三元关系可能需要重新表述：政府最强，社会次之，市场最弱。这是符合中国现实的，国有企业的领导人都由政府任命，实际上仍然是政府职能的延伸，尤其是经过近十年的“国进民退”，国有企业在市场经济中的占比进一步加大，民营企业则不断缩小。应急管理实际上是常态管理的延伸[21]，在常态下不明显的事实可能在应急管理状态下得到凸显。在“鲁甸地震”灾后实际响应网络中，一旦将国有企业单独列为一类，则私人企业所占比例很小；虽然将事业单位单独列为一类，但NGO所占比例仍然很高。灾后突生组织网络的这一结构比例实际上是由灾前的结构比例所决定的。在美国的情境中，私人企业在突生组织网络中所占比例较高也与其政府、市场、社会的三元关系有关，对应急响应功能至关重要的基础设施都由私人企业掌握，因此私人企业在灾后实际响应网络中至关重要。纵向上，灾前的工作关系可以促进灾后突生组织网络的形成。例如，中国扶贫基金会与鲁甸县政府扶贫工作中建立的联系促使灾后突生组织网络迅速形成并运转。反过来，如果潜在突生组织在灾前没有和其他部门建立关系，灾后就需要时间建立关系、磨合，限制了突生组织网络的功能发挥。2005年“卡特里娜”飓风之后，美国用NRF代替NIIP，就是同时基于这两个维度的考虑，横向上主要将私人企业纳入进来，纵向上在潜在的突生组织和制度化应急组织网络之间建立工作关系。 再次，在资源能力维度上，虽然参与“鲁甸地震”应急响应的NGO和私人企业数量众多，但资源和能力都还不足。在突生组织网络中，大部分NGO规模小，缺乏持续的资金来源、后勤保障能力和信息搜集能力，它们很难自己独立执行任务或运行项目，有时甚至需要政府来分配任务。私人企业参与方式单一，多以捐款为主。资源和能力的短缺也限制了突生组织网络的功能发挥。 (5)在中国集权制政治情境中，突生组织网络与制度化组织网络之间的互动不够充分，对突生组织网络的协调还有待改进。在“鲁甸地震”灾后实际响应网络中，以NGO和私人企业为中心的跨界互动仅占全部互动的7％，一些重要的NGO也未直接接入应急协调网络。这两点发现与在美国联邦制政治情境下的发现大致相同。康佛对“9.11”事件和“卡特里娜”飓风灾后实际响应网络的分析也显示，组织倾向于与背景相同或相似的组织进行互动。应急协调也是美国应急管理长期面临的问题，在美国联邦制政治情境下，应急网络的“碎片化”程度可能更高，2005年“卡特里娜”飓风之后，美国建立NRF和国家事故管理系统(National Incident Management System，简称NIMS)，就是要解决在应急响应网络规模和异质性增大的情况下，如何提高应急协调效率的问题。 (6)如何在增强应急响应网络包容性的同时确保应急响应网络的协调效率，这是下一阶段提升中国应急管理适应能力的关键。一方面，灾后突生组织网络可以提供资源和信息，有利于提升应急响应的适应能力；而且，灾后突生现象也不可能完全消除，应急响应需要考虑突生组织网络的存在。这就需要提升灾后实际响应网络的包容性，通过何种方式容纳突生组织网络是关键问题。另一方面，随着突生组织网络的参与，灾后实际响应网络的规模和异质性都大大增加，这必然影响灾后实际响应网络的协调效率，进而影响灾后实际响应网络的整体绩效。这是因为，灾后实际响应网络是复合的，其绩效不仅取决于灾前制度化应急组织网络的绩效，也取决于灾后突生组织网络的绩效，还取决于灾前制度化应急组织网络和灾后突生组织网络的合作绩效。因此，需要通过灾前规划或灾前预案，适当缩小灾后突生组织网络的规模。 一个可行的解决思路是，识别潜在突生组织网络中的核心组织，将其纳入灾前制度化应急组织网络，并在这些核心组织和灾前制度化应急组织网络的重要节点之间建立工作关系。例如，可以将中国扶贫基金会、“壹基金”、中国红十字会、青基会等主要NGO纳入灾前规划和灾前预案，在这些NGO组织和地方政府之间建立合作关系。一旦灾害发生，由这些组织作为突生组织网络的“接点(Contact Points)”接入应急指挥和协调网络，这些组织又起着联系其他突生组织的作用，这样既可以充分利用突生组织在资源和信息上的互补作用，又不至于影响应急协调的效率。 在具体的政策建议上，美国的NFR和NIMS都是有益的借鉴，一方面扩大应急响应网络的包容性，另一方面规范组织之间信息交流和应急合作，确保应急协调的效率。 本文的不足在于，单一案例研究的推广范围有限，基于“鲁甸地震”研究发现可能较为独特，不具有普遍意义；与此同时，基于多信源的混合方法可能会遗漏一些重要的组织互动，影响对突生组织网络和灾后实际响应网络描述的准确性。但即便如此，本文的发现还是可以在一定程度上为同类研究和后续研究提供参照和对话。 注释： ①在灾害社会学的语境中，“Emergence”主要是指灾后出现的新的组织，中文翻译为“突生”，是取其字面含义，以符合灾害的突发性特征。在复杂性理论的语境中，“Emergence”也可翻译为“突生”，主要是指从部分中生成整体的意思。现在的研究则认为，就复杂性理论所指涉的从部分中生成总体，既可以是“突生”的，即突然发生的变化过程；也可以是“渐生”的，即渐进发生的变化过程。因此，在复杂性理论的语境中，“Emergence”更宜翻译成“涌现”，同时包括突生和渐生两个过程。同时需要特别指出的是，虽然复杂性理论在上世纪80年代已经为灾害社会学所用，但早期灾害社会学使用“Emergence”这一概念并不是由于复杂性理论的影响，而是秉承了芝加哥学派集体行动研究传统的影响，与后者对“Emergence”的理解保持了一致。 ②进一步的信息可以参见CASOS网站：http://www.casos.cs.cmu.edu/。 ③这里还包括少量的非营利组织(Nonprofit Organization，简称NPO)，为方便比较，本文统称为“NGO”。 ④在实践中，除各级人民政府和军区外，通常还会设立指挥部，两者的职能虽有名义的分工，但实践中却较为混乱，这里将各级政府的指挥部统一归并进各级政府，将成都军区的指挥部归并入成都军区。
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