方丹輝，徐思敏，米文忠

(1.武漢理工大學(xué) 安全科學(xué)與應(yīng)急管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.武漢理工大學(xué) 中國應(yīng)急管理研究中心，湖北 武漢430070；3.清華大學(xué) 工程物理系 公共安全研究院,北京 100084)

大型體育賽事的舉辦給城市發(fā)展建設(shè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。2020年，新冠肺炎(Corona Virus Disease 2019，COVID-19)疫情(以下簡稱“疫情”)席卷全球，阻礙了全球體育事業(yè)的發(fā)展。2022年2月，我國成功舉辦冬奧會，為全球抗疫和舉辦大型活動提供了有益經(jīng)驗。從目前全球大型體育事業(yè)發(fā)展形勢來看，一方面，因人員聚集和流動的特殊性，大型體育賽事的防疫政策并沒有受到全球多個國家正在逐步放寬社會層面防疫政策的影響。另一方面，全球體育事業(yè)仍籠罩在疫情帶來的負(fù)面影響下，大規(guī)模的人員流動會加速全球疫情蔓延；各國政府頒布的各項防疫政策，使得場館建設(shè)、特殊設(shè)備出入境等賽事籌備工作受到影響。因此，構(gòu)建疫情影響下大型體育賽事情景推演模型用于規(guī)避各類風(fēng)險造成的損失，對于后疫情時代推動全球大型體育賽事發(fā)展具有重要意義。

大型體育賽事涉及到政治、社會和經(jīng)濟等諸多領(lǐng)域。國內(nèi)外學(xué)者探討了疫情對政治、社會和經(jīng)濟領(lǐng)域造成的影響，包括社會方面的公眾防控意識[1]、公眾情緒[2]，政治方面的國際關(guān)系[3]以及經(jīng)濟方面的企業(yè)運營[4]、商品價格波動[5]等。體育賽事管理的研究主要可以分為宏觀和微觀兩個層面。其中，宏觀層面，張春萍[6]等研究了疫情對體育賽事利益相關(guān)者的影響；黃海燕[7]等分析了疫情對賽事經(jīng)濟、賽事籌備等各方面的危害；王雅倫[8]等預(yù)測了疫情下體育產(chǎn)業(yè)的未來走向；宋昱等[9]結(jié)合后疫情時代的特征探討體育治理創(chuàng)新。微觀層面，BRUNO[10]等通過歷屆足球比賽的數(shù)據(jù)，評估團體運動中的病毒傳播風(fēng)險，探究體育運動中人際交往的可行性；DRURY[11]等根據(jù)2020年英國公眾的行為數(shù)據(jù)，研究重新開放大型體育和娛樂場館的風(fēng)險。

目前，對疫情影響下體育賽事風(fēng)險管理的研究主要集中在體育賽事經(jīng)濟、體育產(chǎn)業(yè)未來走向以及從單一風(fēng)險角度出發(fā)探究體育運動中病毒傳播風(fēng)險，缺少了對賽前籌備和賽中管理的具體情景研究。因此，本文將從政治、經(jīng)濟和社會等多角度出發(fā)，通過歷史案例確定外溢風(fēng)險事件集，運用交叉影響分析探究各個事件之間的相關(guān)性，通過解釋結(jié)構(gòu)模型可視化各個事件之間的關(guān)系，對關(guān)鍵事件進(jìn)行敏感性分析，為賽事前的籌備工作和賽時發(fā)生公共衛(wèi)生事件時的決策工作提供理論參考。

1 CIA-ISM情景推演模型介紹

為明確事件演化機理，對關(guān)鍵因素開展演化推理，提出一種結(jié)合交叉影響分析和解釋結(jié)構(gòu)模型的情景推演模型。

交叉影響分析法(Cross Impact Analysis，CIA)能對復(fù)雜情景內(nèi)事件的發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測，但無法明確事件演化過程和層次結(jié)構(gòu)[12-13]。對此，結(jié)合解釋結(jié)構(gòu)模型法(Interpretive Structure Model，ISM)將事件之間的演化機理和邏輯關(guān)系可視化，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，達(dá)到復(fù)雜情景下關(guān)鍵事件提取和預(yù)測事件發(fā)生概率的目的，從而為大型體育賽事的疫情防控決策工作提供理論支撐[14-15]。具體步驟如下：

(1)構(gòu)造外溢風(fēng)險事件集。引入“外溢風(fēng)險”的概念，結(jié)合案例分析，確定相關(guān)事件并按照初始事件、動態(tài)事件與結(jié)果事件進(jìn)行分類。

(2)量化因果關(guān)系。采用德爾菲法對基本事件之間的相關(guān)性進(jìn)行評分，明確各事件之間的正負(fù)關(guān)系和影響程度，得到評價矩陣A。

(3)求取交叉影響矩陣C。計算內(nèi)部事件與外部事件的影響系數(shù)，評估事件集合理性。

(4)構(gòu)造鄰接矩陣A。根據(jù)交叉影響矩陣中影響系數(shù)判斷事件之間是否存在直接關(guān)系。

(5)計算可達(dá)矩陣R。

(6)層級劃分。根據(jù)可達(dá)矩陣對事件進(jìn)行劃分，形成多級遞階結(jié)構(gòu)圖。

(7)情景預(yù)測敏感性分析。調(diào)節(jié)情景事件的先驗概率進(jìn)行情景推演。

基于CIA-ISM的疫情影響下大型體育賽事風(fēng)險分析流程如圖1所示。

圖1 大型體育賽事疫情外溢風(fēng)險分析流程圖

2 基于CIA-ISM的情景模型構(gòu)建

2.1 外溢風(fēng)險(Spillover Risk)的定義

“外溢”源自于經(jīng)濟學(xué)中“外溢效應(yīng)”，指外商投資對東道國經(jīng)濟方面產(chǎn)生的間接作用，分為正面作用和負(fù)面作用[16-17]。本文的外溢風(fēng)險在此基礎(chǔ)上闡述為疫情對賽事東道國產(chǎn)生間接作用并造成損失的可能性。

疫情影響下大型體育賽事的外溢風(fēng)險在政治方面，全球國際關(guān)系面臨新的挑戰(zhàn)，國際輿論環(huán)境不利于體育賽事的開展；經(jīng)濟方面，全球經(jīng)濟下滑，影響到個人收入，進(jìn)而影響賽事宣傳和經(jīng)濟效益；社會方面，主要分為賽前籌備工作中的防疫政策制定和完善應(yīng)急協(xié)調(diào)機制以及賽時管理中的應(yīng)急決策調(diào)度和社會秩序維穩(wěn)。

2.2 外溢風(fēng)險事件集

根據(jù)事件的性質(zhì)或發(fā)展順序進(jìn)行分類，大型體育賽事的外溢風(fēng)險事件集具體可以分為初始事件、動態(tài)事件和結(jié)果事件。縱觀傳染病背景下大型體育賽事的風(fēng)險管理策略可以為疫情背景下大型體育賽事的防疫政策、應(yīng)急活動等提供參考，因此，通過整理的26場傳染病背景下大型體育賽事的防疫政策和舉辦效果，包括H1N1流感下的溫哥華冬奧會，受寨卡病毒影響的里約奧運會以及疫情期間北京冬奧會、東京奧運會、歐洲杯等。在詢問專家意見的基礎(chǔ)上選取了31個相關(guān)事件，大型體育賽事外溢風(fēng)險事件集如表1所示。

表1 大型體育賽事外溢風(fēng)險事件集

初始事件(IE)是可能對后續(xù)事件產(chǎn)生重大影響的事件，其用來反映防疫政策的程度與應(yīng)急管理的狀況。初始事件發(fā)生與否是相同的概率，故其發(fā)生概率為0.5。

動態(tài)事件(DE)是指在籌備或舉辦大型體育賽事時發(fā)生疫情后的相關(guān)事件。通常是用來反映初始事件衍生的各類外溢風(fēng)險事件，包括但不限于政府采取的緊急應(yīng)急措施以及國際上的輿論風(fēng)險。與初始事件一樣，所有動態(tài)事件初始概率為0.5。

結(jié)果事件(OE)是指疫情發(fā)生后造成賽事、社會、經(jīng)濟、政治層面損失的事件。

2.3 因果關(guān)系

為量化事件集中每兩個事件之間的因果關(guān)系(圖2)，該事件集需要估計368個因果關(guān)系，其打分規(guī)則如表2所示。

圖2 因果關(guān)系估計

表2 打分依據(jù)表

為確定兩個事件之間的因果關(guān)系，分別邀請了應(yīng)急、疾控和輿情領(lǐng)域的10位專家。詢問專家們對于事件集中初始事件、動態(tài)事件以及結(jié)果事件的設(shè)定合理性，采用問卷的形式邀請專家對基本事件之間的相關(guān)性進(jìn)行評分。運用德爾菲法，對于專家意見進(jìn)行反復(fù)修正和統(tǒng)一，專家評分方向一致的基礎(chǔ)上，評分差距不超過0.3被認(rèn)為是可行的，選取算術(shù)平均值為最終分值，最終形成評價矩陣R。

2.4 交叉影響分析

在評價矩陣的基礎(chǔ)上，通過式(1)得到交叉影響矩陣C，Cij為正值表示事件Ej對事件Ei的發(fā)生有促進(jìn)作用，Cij為負(fù)值表示事件Ej對事件Ei的發(fā)生有阻礙作用[18]。

(1)

式中：Cij為事件Ej對事件Ei的影響系數(shù)，Pi和Pj分別為Ei和Ej的先驗概率，Rij為事件Ej的發(fā)生對Ei的影響。

(2)

式中：Gi為外部事件對事件Ei的影響，Pi和Pk為事件Ei和Ek的先驗概率。

根據(jù)式(1)和式(2)，計算內(nèi)部事件的影響系數(shù)和外部事件的影響系數(shù)，用于評估事件集的合理性。

|內(nèi)部事件影響|=∑|Cij|=660.83；

(3)

|外部事件影響|=∑|Cij|=103.77;

(4)

|總事件影響|=∑|Cij|+∑|Gij|=764.6；

(5)

(6)

(7)

內(nèi)部事件影響占比達(dá)到86.43%，外部事件影響占比只達(dá)到了13.57%，由此可見，總影響事件可以由模型內(nèi)86.43%的事件解釋，說明事件集涵蓋了絕大多數(shù)的影響事件，模型理論上是可行的。選取一定比例的事件作為解釋結(jié)構(gòu)模型的輸入，用于觀察事件演化的經(jīng)過。

2.5 解釋結(jié)構(gòu)模型

應(yīng)用Matlab進(jìn)行矩陣迭代計算和層級劃分，簡化矩陣計算的難度。解釋結(jié)構(gòu)模型的過程如下[19]：

步驟1：構(gòu)造鄰接矩陣A。本文在構(gòu)造鄰接矩陣時參考了交叉影響矩陣的結(jié)果，根據(jù)交叉影響矩陣判斷事件之間是否存在直接關(guān)系。

(8)

步驟2：構(gòu)造可達(dá)矩陣R。如式(9)所示，根據(jù)矩陣中的值判斷兩個事件之間的關(guān)系。

R=(A+E)n+1=(A+E)n≠(A+E)n-1≠……≠A+E。

(9)

E表示單位矩陣。

(10)

步驟3：層級劃分。通過可達(dá)矩陣，得到各個事件的可達(dá)集R(Si)和前因集N(Si)。若可達(dá)集和前因集的交集滿足式(11)，則將R(Si)的集合中的所有事件確定為第一層級的事件，將這些事件去除后，重復(fù)以上步驟，形成一個有向?qū)蛹増D。

R(Si)∩N(Si)=R(Si)。

(11)

圖3為選取了前30%影響系數(shù)(|Cij|≥2.55)的多級遞階結(jié)構(gòu)圖，如圖所示，DE2和DE10屬于經(jīng)濟方面的外溢風(fēng)險事件集合。疫情打破了大型體育賽事和贊助商之間的利益關(guān)系，一再延期的賽事致使贊助商生產(chǎn)和賽事相關(guān)的商品滯留，贊助商的經(jīng)濟受損，撤銷賽事宣傳，關(guān)注度隨之下降，造成賽事經(jīng)濟效益下降和贊助盈利受損的惡性循環(huán)。DE1、DE7、DE8、DE9形成了一個集合體，集合內(nèi)的元素相互影響，該集合體是在舉辦大型體育賽事期間，發(fā)生疫情并蔓延至社會層面的基本事件，包括了應(yīng)急活動和公共衛(wèi)生事件兩個方面，屬于擴大疫情影響的關(guān)鍵事件集合。觸發(fā)該集合體的條件事件包含了初始事件的全部事件，難以區(qū)別事件之間的正負(fù)影響關(guān)系，因此需要進(jìn)一步進(jìn)行劃分。

圖3 前30%影響系數(shù)的多級遞階結(jié)構(gòu)圖

圖4為選取了前10%影響系數(shù)(|Cij|≥4.1)的多級遞階結(jié)構(gòu)圖，該圖清晰的展現(xiàn)出各個元素之間的層級關(guān)系，兩個元素的顏色相同表示為促進(jìn)作用，顏色不同表示為阻礙作用。IE15和IE17作為對立的基本事件反應(yīng)了開放現(xiàn)場觀眾的利弊關(guān)系。開放國內(nèi)外觀眾(IE15)會加速人員流動，擴大疫情傳播范圍(DE8)。但從經(jīng)濟角度出發(fā)，國內(nèi)外人口的流動會促進(jìn)當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)、交通業(yè)等領(lǐng)域的發(fā)展。不開放觀眾(IE17)從源頭上控制了社會層面的人員流動，賽事的國際關(guān)注度卻會下降，賽事的經(jīng)濟效益將隨之受到影響(DE10)。如何權(quán)衡賽事經(jīng)濟和疫情防控成為賽事東道國研究的重要課題。IE4和IE6是賽事疫情防控工作的重要保障，大型體育賽事活動最主要的特征是全球各國人口的流動，面對國外人口大面積入境，疫苗接種率高(IE4)保障了賽事層面的人員安全，閉環(huán)管理(IE6)將賽事層面和社會層面相隔離，保護了社會層面的人員安全。

圖4 前10%影響系數(shù)的多級遞階結(jié)構(gòu)圖

綜上所述，以交叉影響分析的結(jié)果作為解釋結(jié)構(gòu)模型的輸入，通過多級遞階結(jié)構(gòu)圖可以明確事件之間因果關(guān)系并直觀呈現(xiàn)事件間層級結(jié)構(gòu)及演化路徑。由圖3和圖4可知：賽前防疫政策中開放觀眾的形式關(guān)聯(lián)的事件較為復(fù)雜；其次，病毒的輸入難以準(zhǔn)確監(jiān)測，為有效縮小疫情傳播范圍，賽時的應(yīng)急活動顯得尤為重要。

3 基于CIA-ISM的情景推演

基于CIA-ISM建立全景式情景推演模型。為進(jìn)一步把握賽前防疫政策制定和賽時應(yīng)急活動中的關(guān)鍵因素。對初始事件和動態(tài)事件中的防疫政策或應(yīng)急活動開展敏感性分析，調(diào)節(jié)事件的先驗概率，情景事件發(fā)生概率為[12]：

(12)

式中:Pi為事件Ei的預(yù)測概率，Gi為外部事件對事件Ei的影響，Cik為事件Ek對事件Ei的影響系數(shù)，Pk為事件Ek的先驗概率。

3.1 初始事件分析

(1)開放觀眾的形式。在17個初始條件中，IE15,IE16,IE17是開放觀眾的不同形式。將IE15，IE16，IE17的概率分別設(shè)定為1，其余兩者概率則為0，其他初始事件的概率均設(shè)為0.5，進(jìn)行敏感性分析，具體概率變化見表3。根據(jù)表3，開放國外觀眾，外來人員的大面積入境促進(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的同時提高了賽事中斷、社會恐慌等風(fēng)險事件發(fā)生的概率。不開放國外觀眾對賽事和社會層面帶來的疫情風(fēng)險影響最小，但同時體育賽事關(guān)注度下降，賽事及其衍生經(jīng)濟收益下降，舉辦地的經(jīng)濟發(fā)展受限。如圖5所示，有限開放境內(nèi)觀眾相對于不開放觀眾，舉辦地經(jīng)濟發(fā)展受限(OE3)的概率下降，相對于開放國內(nèi)外觀眾，賽程中斷(OE1)、社會恐慌(OE2)以及國家形象受損(OE4)的發(fā)生概率也明顯下降了，有限開放境內(nèi)觀眾是在疫情防控基礎(chǔ)上綜合考量經(jīng)濟發(fā)展和賽事關(guān)注度等多方因素的最佳選擇。例如，在北京冬奧會期間，現(xiàn)場觀眾主要以當(dāng)?shù)鼐用?、冰雪運動愛好者以及學(xué)生為主，在保障賽事防疫安全的基礎(chǔ)上最大程度推動經(jīng)濟發(fā)展以及擴大賽事關(guān)注度。

表3 開放不同觀眾形式時結(jié)果事件的預(yù)測概率

圖5 開放不同觀眾形式作用圖

(2)應(yīng)急活動與防疫政策。IE1,IE2,IE3,IE4,IE6是為保障賽事順利進(jìn)行而采取的賽事防疫政策與應(yīng)急活動，為選擇出最為關(guān)鍵的應(yīng)急活動或防疫政策，選取社會層面的外溢風(fēng)險事件作為結(jié)果事件(OE2)，對5個初始事件進(jìn)行敏感性分析。

根據(jù)表4，隨著應(yīng)急活動和防疫政策的發(fā)生概率逐漸增大，結(jié)果事件(OE2)的發(fā)生概率逐漸減小。如圖6所示，對結(jié)果事件(OE2)的影響程度，初始事件IE6>IE4>IE3>IE1>IE2，由此可見，閉環(huán)管理(IE6)是賽事順利開展的必要條件，在縮小疫情傳播范圍的同時給社會層面，特別是舉辦地居民提供了安全保障，從而高效進(jìn)行疫情防控工作和推進(jìn)賽事開展。如圖7所示，當(dāng)5個初始事件同時作用時，發(fā)生概率越高，結(jié)果事件(OE2)的發(fā)生概率就越低，疫情防控的效果就越好，與圖7相比較，5個初始事件同時發(fā)生相對于單一的應(yīng)急活動或防疫政策，其防疫效果會更加明顯。

表4 OE2結(jié)果事件預(yù)測概率

圖6 單一指標(biāo)事件作用圖

圖7 綜合指標(biāo)事件作用圖

3.2 動態(tài)事件分析

將初始事件概率均設(shè)為0.5，DE1，DE3和DE7為疫情發(fā)生后的應(yīng)急措施，對這三個動態(tài)事件進(jìn)行敏感性分析，通過改變不同應(yīng)急活動的發(fā)生概率，觀察對其他動態(tài)事件和結(jié)果事件的影響。

對比表5的S7和S8，舉辦地劃分為中高風(fēng)險地區(qū)(DE1)，賽事中斷、國家形象受損的發(fā)生概率反而明顯上升。DE1雖然能減小人員流動從而控制住疫情，但卻不利于賽事進(jìn)程的推進(jìn)。首先，國際輿論方面(DE4)會施加壓力，其次，周邊的經(jīng)濟活動也將受到影響，當(dāng)?shù)氐尼t(yī)療資源壓力(DE9)驟增，影響了居民的正常醫(yī)療要求，成為社會安全事件的導(dǎo)火索。因此，考慮到國際熱點與社會安全，在賽事期間應(yīng)該做好閉環(huán)管理的工作，嚴(yán)格防守疫情外溢現(xiàn)象，從根源上解決舉辦地疫情風(fēng)險問題。對比表5的S1，S3，S4和S7，發(fā)現(xiàn)快速鎖定密切接觸人群(DE3)以及調(diào)度其他地方醫(yī)療人員和資源(DE7)是積極的應(yīng)急活動，若出現(xiàn)疫情，DE3和DE7可以降低疫情外溢的負(fù)面影響。

4 結(jié)論

本文基于CIA-ISM情景推演模型對大型體育賽事外溢風(fēng)險進(jìn)行分析，既能以多級遞階結(jié)構(gòu)圖直觀展現(xiàn)演化路徑，又能研究不同應(yīng)急措施和防疫政策對賽事效果和防疫安全的有效性并以此確定后續(xù)賽事風(fēng)險管理工作的重點和方向。得出以下結(jié)論：

(1)在賽前防疫政策制定中，有限開放境內(nèi)觀眾(IE16)綜合考量了賽事及其衍生經(jīng)濟效益、舉辦地經(jīng)濟發(fā)展以及賽事關(guān)注度等多方因素，保障賽事效果的同時提升經(jīng)濟效益；閉環(huán)管理(IE6)對結(jié)果事件的影響程度最深，是賽事順利開展的必要條件。

表5 動態(tài)事件和結(jié)果事件的預(yù)測概率

(2)賽時實施應(yīng)急措施需要兼顧社會和輿論層面的外溢風(fēng)險。將舉辦地劃分為中高風(fēng)險地區(qū)(DE1)，引發(fā)國際輿論(DE4)、賽事中斷(OE1)等事件的發(fā)生概率上升時，反而不利于大型體育賽事的順利開展。

(3)限于篇幅，本文在構(gòu)建外溢風(fēng)險事件集時，僅選取部分外溢風(fēng)險事件加以研究。同時，德爾菲法仍受到主觀因素影響。未來的研究將進(jìn)一步考慮文化差異、社會層面的公眾心理等因素，豐富理論模型降低主觀性對研究結(jié)果的影響。