基于SEM的大型體育賽事風險識別與評價

杜衛(wèi)提，孫 珂

當前，我國大型體育賽事風險的特征集中表現(xiàn)為風險的客觀性、風險的偶然性、風險的損害性，這就給風險防范工作帶來巨大的壓力，并且易引發(fā)衍生事件，導致更大的風險損失［1］.關于體育賽事風險，國外專家從不同的角度進行了廣泛的研究.CHANG等對冬奧會賽事風險進行研究，將賽事中存在的風險進行分類，實現(xiàn)對賽事風險的有效控制［2］；MADENSEN對體育賽場中的暴力斗毆事件進行了研究，采取了應對措施，對體育賽事的暴力突發(fā)事件起到一定的防控作用［3］；BJARNA?SON認為，體育賽事中的人員、設備、組織、通信的安全性等都有可能成為賽事風險的誘因，并對這幾個方面的風險進行了具體分析［4］.國內(nèi)大多學者認為，大型體育賽事舉辦過程中存在著多種直接或間接的風險因素.梁華偉認為，這些潛在的風險會對體育賽事相關人員造成損害，傳統(tǒng)的體育賽事風險評價指標體系是針對影響因素指標存在一個閾值范圍，不具備一定的時效性和動態(tài)性，缺乏風險評價指標體系的自適應性，不能夠適應如今復雜多變的體育賽事［5］；郝爽認為，體育賽事風險管理需根據(jù)體育賽事的實際情況，對賽事中存在的風險進行識別與分析，并采用有效的方法減少風險發(fā)生的概率［6］；體育賽事的風險管理較為復雜，張彤等以BP神經(jīng)網(wǎng)絡的應用為切入點，對體育賽事中所遇到的風險進行預測，以此來規(guī)避潛在的風險并減少各項損失［7］；裘玥其于體育賽事網(wǎng)絡安全的角度認為，體育賽事在舉辦過程當中容易受到外界的網(wǎng)絡攻擊，但這種現(xiàn)象目前無法徹底解決，只能通過不斷提升網(wǎng)絡安全監(jiān)察力度，加強賽事的網(wǎng)絡安全［8］；梁波從大型體育賽事承辦中的城市生態(tài)風險角度出發(fā)，認為多數(shù)體育賽事選擇在城市中舉辦，必然會對城市的生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性造成影響，一旦生態(tài)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生破壞也會引發(fā)一系列的風險，最終導致整個城市生態(tài)功能降低［9］；鄭怡從體育賽事財務的角度認為，在整個大型體育賽事運行過程中潛在的多種風險中，財務風險在整個體育賽事過程中至關重要，因此，需要針對不同環(huán)節(jié)的因素進行準備和預防［10］；王聃等從體育賽事信息情報的角度認為，舉辦大型體育賽事需要提高安全風險預警能力，及時對潛在的風險進行評估并采取有效的措施應對突發(fā)事件.此外，做好情報收集工作也能降低風險事故的產(chǎn)生［11］；石巖等認為我國體育賽事風險集中體現(xiàn)在體育賽事管理部門、賽事相關參與者及觀眾等多方面，建議未來我國應加快體育風險管理理論體系的構(gòu)建，注重理論與實踐相結(jié)合［12］.

通過對相關文獻進行梳理，目前關于體育賽事風險的研究多側(cè)重于體育賽事風險識別與風險管理.本文以我國大型體育賽事為背景，對大型體育賽事安全風險因素進行識別與分析，通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）對體育賽事安全風險因素結(jié)構(gòu)關系進行研究，對體育賽事的主要風險因素進行識別與評價，并提出相應風險防范措施，進而降低大型體育賽事舉辦過程中的風險，促進體育賽事健康可持續(xù)發(fā)展.

1 SEM原理及基本程序

1.1 結(jié)構(gòu)方程模型的基本原理

結(jié)構(gòu)方程模型最先運用于一些社會科學范疇的研究當中，是多元統(tǒng)計學領域中一項常用的分析工具，應用范圍非常廣泛.該方法能夠很好地解決多個變量之間復雜的因果關系，并且適用于一些不能直接觀測的變量研究.因此，本文選用結(jié)構(gòu)方程模型識別和評價大型體育賽事風險.

結(jié)構(gòu)方程模型由測量模型和結(jié)構(gòu)模型兩部分組成［13］.

（1）測量模型如下式：

其中：ΛX與ΛY為指標變量(X,Y)的因子負荷量，ξ和η分別為外源潛變量和內(nèi)源潛變量，δ與ε為外源潛變量的誤差.

（2）結(jié)構(gòu)模型如下式：

其中：ξ為m×1階外源潛變量向量；η為n×1階內(nèi)源潛變量向量；B為內(nèi)源潛變量η之間的回歸系數(shù)，反映了內(nèi)源潛變量之間的關系；Γ為ξ與η間的回歸系數(shù)，反映了外源潛變量對內(nèi)源潛變量的影響；ζ為殘差項，反映了η在方程中未被解釋的部分.

1.2 結(jié)構(gòu)方程模型的基本程序

結(jié)構(gòu)方程模型的整個流程包含前期準備、模型初建、模型判別及模型修正四個階段，見圖1.

圖1 結(jié)構(gòu)方程模型基本程序

2 研究過程

2.1 風險評價指標收集與數(shù)據(jù)處理

（1）風險評價指標初選.本文在總結(jié)體育賽事風險文獻研究成果的基礎上，根據(jù)國內(nèi)外大型體育賽事的實際狀況，結(jié)合專家訪談結(jié)果，初步確定18個風險因素指標.包括：突發(fā)事件應對風險、安全網(wǎng)絡構(gòu)建風險、設備維護與保養(yǎng)風險、運動員及要員人身安全風險、社會環(huán)境風險、規(guī)章制度的完整度風險、現(xiàn)場觀眾的不安全行為風險、信息的嚴密性風險、突發(fā)性的惡劣天氣風險、器械的定期檢修風險、決策的科學性風險、技術人員的專業(yè)性風險、信息反饋時效性風險、交通管制風險、聚眾鬧事風險、應急預案的制定與執(zhí)行風險、文化差異及沖突風險、設備操作的規(guī)范性風險.這些風險均可能造成一定程度的風險后果，主要風險后果表現(xiàn)為人員的傷亡與經(jīng)濟損失.

（2）數(shù)據(jù)處理.利用SPSS24.0軟件工具對體育賽事風險因素作探索性因子分析.采用李克特七點量表進行問卷調(diào)查，對相關體育管理部門的管理人員和5所體育類高校發(fā)放400份問卷，收回有效問卷371份，問卷有效回收率92.75%.首先對問卷收集的數(shù)據(jù)作信度和效度檢驗，如表1、表2所示.

表1 風險因素的Cronbach's Alpha值

表2 KMO和巴特利特球形檢驗

由表1可知，總體Cronbach’s Alpha值為0.740，一般當Cronbach’s Alpha值≥0.7是合適的，說明問卷總體信度較好.

由表2可知，KMO值為0.812，一般情況下KMO值大于0.7適合作因子分析.顯著性sig=0，說明風險因子間存在顯著差異，問卷總體效度符合要求.

由表3可知，特征值大于1的因子有5個，且因子特征根累計方差貢獻率達到82.303%，提取前5個因子即可.

由表4可知，技術人員的專業(yè)性風險、運動員及要員的人身安全風險、現(xiàn)場觀眾的不安全行為風險、聚眾鬧事風險與成分1相關度較高，將成分1命名為人員風險；突發(fā)事件的應對風險、規(guī)章制度的完整度風險、決策的科學性風險、應急預案的制定與執(zhí)行風險與成分2相關度較高，將成分2命名為管理風險；突發(fā)性的惡劣天氣風險、交通管制風險、文化差異及沖突風險、社會環(huán)境風險與成分3相關度較高，將成分3命名為環(huán)境風險；信息的嚴密性風險、信息反饋的時效性風險、安全網(wǎng)絡的構(gòu)建風險與成分4相關度較高，將成分4命名為信息風險；器械的定期檢修風險、設備操作的規(guī)范性風險、設備維護與保養(yǎng)風險與成分5相關度較高，將成分5命名為設備風險.

表3 總方差解釋

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣

綜上所述，本文研究的大型體育賽事風險主要由管理風險、人員風險、設備風險、環(huán)境風險、信息風險組成.

2.2 研究假設

根據(jù)我國大型體育賽事發(fā)展的現(xiàn)狀，提出如下假設.

H1～H5：環(huán)境、管理、設備、人員、信息5個方面的風險因素對大型體育賽事的風險后果均有直接影響.

H6：信息風險會造成管理風險發(fā)生的概率提高，最終引發(fā)風險后果.

H7：環(huán)境風險會造成管理風險發(fā)生的概率提高，最終引發(fā)風險后果.

H8：體育賽事設備的風險會增加管理風險發(fā)生的概率，從而引發(fā)風險后果.

H9：賽事人員風險會導致賽事管理風險概率增加，從而引發(fā)風險后果.

2.3 初始模型構(gòu)建

根據(jù)研究假設，構(gòu)建包含5個外源潛變量和1個內(nèi)源潛變量的初始結(jié)構(gòu)方程模型.內(nèi)源潛變量和外源潛變量間有9條風險演化路徑，如圖2所示.

圖2 體育賽事風險因素初始SEM模型圖

2.4 模型的擬合與修正

根據(jù)模型擬合標準，對初始模型進行擬合檢驗，如表5所示.

表5 擬合指標及模型評價標準

運用Amos22.0軟件對初始模型進行擬合，擬合指標見表6.

表6 模型修正前后指標對比

圖3 修正后的體育賽事風險因素結(jié)構(gòu)方程模型

3 體育賽事安全風險綜合路徑系數(shù)計算

3.1 假設路徑檢驗

由圖3可知，模型修正后：關于H1，環(huán)境風險對體育賽事風險后果的影響系數(shù)為0.79，影響較為顯著，假設H1是成立的，即大型體育賽事環(huán)境風險因素對體育賽事風險后果具有直接顯著的影響.假設H2，管理風險對體育賽事風險后果的影響路徑系數(shù)為0.68，影響顯著，通過檢驗H2是成立的，即體育賽事管理風險潛在的風險因素對體育賽事風險后果具有直接顯著的影響.假設H3，設備風險對體育賽事風險后果的影響路徑系數(shù)為0.84，影響較為顯著，通過檢驗H3是成立的，即體育賽事設備風險潛在的風險因素對體育賽事風險后果具有直接顯著的影響.假設H4，人員風險對體育賽事風險后果的影響路徑系數(shù)為0.77，影響較為顯著，通過檢驗H4成立，即體育賽事潛在的人員風險對體育賽事風險后果具有直接顯著的影響.假設H5，信息風險對體育賽事風險后果的影響路徑系數(shù)為0.83，影響顯著，通過檢驗H5成立，即體育賽事潛在的信息風險對體育賽事風險后果具有直接顯著的影響.假設H6，信息風險對管理風險的影響路徑系數(shù)為0.62，影響顯著，通過檢驗H6成立，即體育賽事信息風險對體育賽事管理風險具有一定的影響作用，并且通過管理風險導致風險后果.假設7，環(huán)境風險對管理風險的影響路徑系數(shù)為0.71，影響顯著，通過檢驗H7成立，即體育賽事環(huán)境風險對體育賽事潛在的管理風險具有顯著的影響，并通過管理風險導致風險后果.假設H8，設備風險對管理風險的路徑影響系數(shù)為0.77，影響顯著，通過檢驗H8成立，即體育賽事設備風險對體育賽事潛在的管理風險具有顯著的影響，并通過管理風險導致風險后果.假設H9，人員風險對管理風險的路徑影響系數(shù)為0.75，影響顯著，通過檢驗H9成立，即體育賽事人員風險對體育賽事潛在的管理風險具有顯著的影響，并通過管理風險導致風險后果.

3.2 綜合路徑系數(shù)計算

根據(jù)圖3，綜合路徑系數(shù)等于直接影響效應的路徑系數(shù)和間接路徑系數(shù)之和，計算結(jié)果見表7.

表7 體育賽事風險路徑系數(shù)值

體育賽事信息風險通過兩條路徑作用于體育賽事風險后果，直接路徑系數(shù)為0.83，間接路徑系數(shù)分別為0.62、0.68.大型體育賽事信息風險綜合路徑系數(shù)值為：

體育賽事環(huán)境風險通過兩條路徑作用于體育賽事風險后果，直接路徑系數(shù)為0.79，間接路徑系數(shù)分別為0.71、0.68.大型體育賽事環(huán)境風險綜合路徑系數(shù)值為：

體育賽事設備風險通過兩條路徑作用于體育賽事風險后果，直接路徑影響系數(shù)為0.84，間接路徑影響系數(shù)分別為0.91、0.68.大型體育賽事設備風險綜合路徑影響系數(shù)為：

大型體育賽事人員風險通過三條風險路徑作用于體育賽事風險后果，直接影響路徑系數(shù)為0.77，間接影響路徑系數(shù)分別為0.75、0.84、0.68.大型體育賽事人員風險綜合路徑影響系數(shù)為：

體育賽事管理風險對體育賽事風險后果是直接顯著影響，路徑系數(shù)為0.68.體育賽事管理風險綜合影響系數(shù)為：

將以上體育賽事路徑影響系數(shù)進行歸一化，得到評價指標權重W=（0.125，0.127，0.146，0.192，0.273）.綜合影響大小排序為：信息風險＜環(huán)境風險＜設備風險＜人員風險＜管理風險.

4 結(jié)論與建議

根據(jù)以上研究得出結(jié)論：影響大型體育賽事成功舉辦的關鍵風險因素是管理風險，管理失范是引發(fā)安全事故的主要因素，信息風險影響作用相對較??；大型體育賽事舉辦全過程當中，各種風險因素之間不僅存在直接影響關系，還存在間接影響關系，而且會相互演化，引發(fā)新的風險.

針對大型體育賽事安全風險提出以下建議：不斷提高管理者自身的突發(fā)事件應對能力是根本要求，做到事前、事中、事后“三控制”，盡可能地將損失降到最低；提前編制風險應急預案，當風險發(fā)生時要嚴格按照預案去執(zhí)行；決策做到科學合理，要根據(jù)體育賽事的實際情況有針對性地作出決策，必要時請相關人員對決策的可行性進行論證；體育賽事的開展需要有一套完善的規(guī)章制度，嚴格的規(guī)章制度是有效規(guī)避風險隱患的制度保證，能有效降低和防范體育賽事風險，實現(xiàn)體育賽事的健康可持續(xù)發(fā)展.