“吃一塹” 能 “長一智” 嗎？
——重特大事故中地方政府危機學習的溢出效應研究

唐 雲(yún)，王 英

一、引 言

近年來我國安全生產(chǎn)事故總體上得到有效遏制，按可比口徑與2012年相比，2021年全國各類安全生產(chǎn)事故起數(shù)、重特大安全生產(chǎn)事故起數(shù)、死亡人數(shù)分別下降56．8%、71%、45．9%，事故總量連續(xù)10年實現(xiàn)持續(xù)下降。①中共中央宣傳部：《舉行新時代應急管理領(lǐng)域改革發(fā)展情況新聞發(fā)布會》，https：∥www．mem．gov．cn／xw／xwfbh／2022n8y30rxwfbh／，最后訪問時間：2022年9月25日。然而，重特大安全生產(chǎn)事故（后稱重特大事故）在部分地區(qū)和行業(yè)間波動反彈可能性依舊呈現(xiàn)增高態(tài)勢，事故發(fā)生的 “類質(zhì)同象” 情況明顯，類似的事故仍在不斷發(fā)生，類似的經(jīng)驗教訓仍在反復總結(jié)，類似的錯誤仍在不斷出現(xiàn)，如同一企業(yè)內(nèi)部頻頻發(fā)生安全生產(chǎn)事故，以中石油為例，2010—2014年間中石油在大連所屬企業(yè)就發(fā)生了6起較大事故。同一教訓在多地不同事故中頻繁出現(xiàn)，如泉州市3·7重大坍塌事故、蘇州市7·12酒店輔房坍塌、臨汾市8·29飯店坍塌事故等。實踐中形成 “事故發(fā)生—危機學習—事故再次發(fā)生” 的學習困境和惡性循環(huán)，本質(zhì)上反映的是安全生產(chǎn)事故中危機學習的失靈。從事故中進行危機學習的要義在于通過全面調(diào)查安全生產(chǎn)事故，從中吸取教訓和學習經(jīng)驗，避免同類事故的再次發(fā)生。重特大事故發(fā)生后，地方政府危機學習歷經(jīng)三個階段，首先是事故調(diào)查、問責及報告發(fā)布階段，接著是啟動自查自糾、專項督查乃至大檢查大整治階段，最后是事故經(jīng)驗教訓推動常規(guī)性的文本生產(chǎn)、政策改進甚至立法變革。

理論層面，危機學習被視為組織學習與危機管理融合的重要產(chǎn)物，利用好這一工具有助于增強組織韌性①石佳、郭雪松、胡向南：《面向韌性治理的公共部門危機學習機制的構(gòu)建》，《行政論壇》2020年第5期。、推動政策變遷②劉一弘、鐘開斌：《學習與競爭：重大突發(fā)事件如何觸發(fā)政策變遷的文獻述評》，《公共行政評論》2021年第6期。、提升應急效能③Carmeli，A．，Dothan，A．， “Generative Work Relationships as a Source of Directand Indirect Learning From Experiences of Failure：Implications for Innovation Agility and Product Innovation” ，Technological Forecasting and Social Change，Vol．119，2017，pp．27-38．，但在實踐層面，可以看到危機學習發(fā)揮著有限的作用，尤其對于同類事故反復發(fā)生的現(xiàn)象難以達到學習改進、標本兼治的目的④⑤Kjellen，U．，Prevention of Accidents through Experience Feedback，Boca Raton：CRC Press，2000．。從中國場景下的應急管理體制來看，可能存在兩方面的結(jié)構(gòu)性缺陷：一是重特大事故中危機學習的效果自上而下逐級遞減，尤其是基層政府危機學習的不確定性突增，如在安全議題上有限的注意力分配可能弱化學習效果；二是地方政府著眼于組織內(nèi)部的事故學習，而忽視 “塊塊” 間即地方政府之間的危機學習。基于此，本研究重點關(guān)注地方政府之間的危機學習效應，主要聚焦兩類問題：（1）重特大事故發(fā)生后，地方政府能否進行有效的危機學習，實現(xiàn) “吃一塹” 而 “長一智” ？進一步地，事發(fā)地的重特大事故能否推動非事發(fā)地地方政府的危機學習，幫助非事發(fā)地地方政府實現(xiàn) “吃彼一塹” 而 “長己一智？（2）哪些因素影響重特大事故中地方政府危機學習的溢出效應？

本研究可能的邊際貢獻在于：其一，本研究從空間效應的視角切入，而非局限于地方政府組織內(nèi)部的危機學習過程，更加關(guān)注重特大事故后地方政府間危機學習的溢出效應，這為政府危機學習研究提供了空間和動態(tài)的視角；其二，本研究結(jié)合微觀的事故調(diào)查報告與宏觀規(guī)律數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性探究事故與組織內(nèi)學習、組織間學習的關(guān)系，力圖為危機學習領(lǐng)域補充新的實證經(jīng)驗；其三，本研究初步構(gòu)建了影響危機學習溢出效應的整體性框架，圍繞事故屬性—主體特征—組織環(huán)境，多維度融合組織學習的一般理論與危機學習的特征，為厘清危機學習溢出的內(nèi)在機理提供了初步思考。

本文其余部分安排如下：第二節(jié)是理論框架與研究假設(shè)，第三節(jié)是研究設(shè)計，第四節(jié)是實證分析，最后是結(jié)論與啟示。

二、理論框架與研究假設(shè)

將一般情境中的組織學習運用到危機情境下的組織學習，這使得危機學習領(lǐng)域的研究日益豐富，危機學習既有組織學習的一般性，又蘊含非常態(tài)下的特殊性。有關(guān)前期研究也為本研究奠定了重要基礎(chǔ)，從既有研究來看，仍有如下進一步拓展的空間：第一，研究視角逐漸由組織內(nèi)部學習延展到組織間學習。以往研究已注意到組織不能僅從自身危機中學習，還必須汲取其他組織的失敗經(jīng)驗，形成同類危機的共通學習路徑。但既有研究主要針對突發(fā)事件發(fā)生后的組織內(nèi)部即事發(fā)地的危機學習。盡管有學者開始呼吁并轉(zhuǎn)到組織間的危機學習，強調(diào)以 “從有關(guān)事故經(jīng)驗中學習” 取代以往的 “從單一組織的事故學習”①Lundberg，J．，Rollenhagen，C．，Hollnagel，E．， “What-You-Look-For-Is-What-You-Find-the Consequences of Underlying Accident Models in Eight Accident Investigation Manuals” ，Safety Science，Vol．47，No．10，2009，pp．1297-1311．，但相關(guān)研究關(guān)注的深度還亟待提升。第二，既有危機學習文獻多基于思辨性的歸納和案例性的演繹，其內(nèi)容主要圍繞重大突發(fā)事件的案例描述、文本分析及經(jīng)驗總結(jié)②③Christopher，S．， “CrisisManagement＆Organizational Learning：How Organizations Learn from Natural Disasters” ，SSRN Electronic Journal，2009．，鮮有基于數(shù)理實證的量化研究，從而缺少實證主義的具體理解，某種程度上不利于整合與創(chuàng)新危機學習研究的理論和實踐，至少從方法論的角度來看危機學習是一個新興研究領(lǐng)域④Coze，J．， “What Have We Learned about Learning from Accidents？Post-disasters Reflections” ，Safety Science，Vol．51，No．1，2013，pp．441-453．。第三，危機學習本質(zhì)上是對兼具知識屬性的危機經(jīng)驗進行獲取、轉(zhuǎn)移及同化的過程，知識的擴散性和溢出性是其重要特征，因此針對重特大事故的危機學習，不應忽視危機學習在組織之間的溢出效應。由此，本研究提出重特大事故中地方政府危機學習的理論框架（見圖1），并建構(gòu)如下假說：

圖1 理論框架

（一）重特大事故中的危機學習效應

重特大事故的發(fā)生，在造成生命財產(chǎn)安全巨大損失的同時，也形構(gòu)出危機學習場域。從詳盡的調(diào)查問責到行業(yè)督查整治再到政策改進變革，這是危機學習的主要步驟。具有嚴重后果的突發(fā)事故往往更易引起公眾的關(guān)注，并形成外部壓力⑤Hovden，J．，St?rseth，F(xiàn)．，Tinmannsvik，R．K．， “Multilevel Learning from Accidents-Case Studies in Transport” ，Safety Science，Vol．49，No．1，2011，pp．98-105．，并且當個體或組織失誤導致較為嚴重的后果時⑥徐明：《公共安全治理中地方政府行為失范及其治理策略——以新冠肺炎疫情為例》，《暨南學報》（哲學社會科學版）2021年第1期。，危機學習的需求會持續(xù)擴大⑦Homsma，G．J．，van Dyck，C．，Gilder，D．，Koopman，P．L．，Elfring，T．， “Learning from Error：The Influence of Error Incident Characteristics” ，Journal of Business Research，Vol．62，No．1，2009，pp．115-122．。然而，危機學習并非總是簡單的學習過程⑧Tang，Y．，Wang，Y．， “Learning From Neighbors：The Spatial Spillover Effect Of Crisis Learning On Local Government” ，Sustainability，Vol．14，No．13，2022，p．7731．，尤其是針對重大突發(fā)事件的危機學習活動，重特大事故往往被理解為一類政治事件，危機學習活動也成為對一項政治事件的學習①O lson，R．S．， “Towardsa PoliticsOf Disaster：Losses，Values，Agendasand Blame” ，International JournalofMassEmergenciesand Disasters，Vol．18，No．2，2000，pp．265-287．張美蓮、鄭薇：《政府如何從危機中學習：基本模式及形成機理》，《中國行政管理》2022年第1期。，如涉及上級政府督辦的事故，壓力回應需求下可能導致忽視學習本身而過度關(guān)注如問責等方面②③K jellén，U．，Albrechtsen E．，Prevention of Accidentsand Unwanted Occurrences：in Theory，Methodsand Tools in Safety Management，Boca Raton：CRC Press，2017．Pidgeon，N．，O'Leary，M．， “Man-Made Disasters：Why Technology and Organizations（Sometimes）Fail” ，Safety Science，Vol．34，No．1-3，2000，pp．15-30．。

與此同時，現(xiàn)有危機學習研究逐漸認識到從組織內(nèi)部的自身經(jīng)驗學習到組織外部的他人經(jīng)驗學習的重要性。以往實踐中，組織危機學習以部門、行業(yè)為分界，如石油行業(yè)關(guān)注石油事故、運輸行業(yè)關(guān)注運輸事故、航空行業(yè)關(guān)注航空災難，這種僅從單一組織內(nèi)部事故進行直接經(jīng)驗的危機學習受到諸多質(zhì)疑，部分研究認為真正要降低或避免事故發(fā)生，最好是經(jīng)驗教訓可以跨部門、跨行業(yè)轉(zhuǎn)移④⑤Hollnagel，E．，Safety Iand Safety II：The Past and Future of Safety Management，Boca Raton：CRC press，2018．。由此，對組織內(nèi)部事故的直接經(jīng)驗和組織外部事故的間接經(jīng)驗孰優(yōu)孰劣產(chǎn)生了爭議。一方面，相比于間接經(jīng)驗，直接經(jīng)驗給組織帶來了更多的政治壓力，導致更多學習活動和更深入的學習過程，這反過來會產(chǎn)生更大的學習潛力和動機⑥Amburgey，T．，Argote，L．，Azevedo，J．，The Blackwell companion to organizations，Oxford：Blackwell Business，2022．；如針對挪威的研究結(jié)果表明⑦B etten，T．，Pettersen，K．V．，Albrechtsen，E．， “Learning in Municipalities after Disasters” ，Disaster Prevention and Management：An International Journal，Vol．30，No．3，2021，pp．400-411．，在城市邊界內(nèi)的災害事件其學習效果優(yōu)于在城市邊界外的災害事件。另一方面，盡管從自身事故中的危機學習能夠更準確、直接地獲取事故信息、經(jīng)驗教訓，但通過觀察、總結(jié)和吸取外部事故的經(jīng)驗教訓即替代學習（Vicarious Learning）可以降低前者學習過程中不可避免的風險⑧Laland，K．N．， “Social Learning Strategies” ，Animal Learning＆Behavior，Vol．32，No．1，2004，pp．4-14．，并且節(jié)省搜尋適合自身策略的成本，可以獲得更高的效益⑨R endell，L．，Boyd，R．，Cownden，D．，Enquist，M．，Eriksson，K．，F(xiàn)eldman，M．W．，Laland，K．N．， “Why Copy Others？Insights from the Social Learning Strategies Tournament” ，Science，Vol．328，No．5975，2010，pp．208-213．，這在鐵路組織部門的事故學習中獲得證實0B aum，J．A．，Dahlin，K．， “Aspiration Performance and Railroads'Patterns of Learning from Train W recks and Crashes” ，Organization Science，Vol．18，No．3，2007，pp．368-385．。據(jù)此，提出如下假說：

H1：重特大事故會產(chǎn)生良好的危機學習效果，即實現(xiàn) “吃一塹” 而 “長一智” ；且由本地區(qū)重特大事故引發(fā)的危機學習的直接效應大于由周邊地區(qū)重特大事故引發(fā)危機學習的間接效應，即相比于 “吃彼一塹” ， “吃己一塹” 更能 “長己一智” 。

（二）危機學習溢出效應的影響因素

從組織學習角度，學習溢出是一次知識傳導的完整過程，危機學習中的知識溢出亦是如此，這一學習溢出過程受到學習內(nèi)容即事故屬性、學習主體即參與學習的主體特征以及組織環(huán)境的影響。1O lson，R．S．， “Towardsa PoliticsOf Disaster：Losses，Values，Agendasand Blame” ，International JournalofMassEmergenciesand Disasters，Vol．18，No．2，2000，pp．265-287．張美蓮、鄭薇：《政府如何從危機中學習：基本模式及形成機理》，《中國行政管理》2022年第1期。

第一，突發(fā)事件或重特大事故的本質(zhì)屬性決定著危機學習的事實基礎(chǔ)。事故本身對組織及其環(huán)境的關(guān)聯(lián)性以及潛在影響制約著危機學習過程，并影響著后續(xù)學習溢出的規(guī)模和范圍。2K jellén，U．，Albrechtsen E．，Prevention of Accidentsand Unwanted Occurrences：in Theory，Methodsand Tools in Safety Management，Boca Raton：CRC Press，2017．Pidgeon，N．，O'Leary，M．， “Man-Made Disasters：Why Technology and Organizations（Sometimes）Fail” ，Safety Science，Vol．34，No．1-3，2000，pp．15-30．具體而言，既有研究主要關(guān)注了兩類事故屬性，一類是事故致因的復雜性或者說異質(zhì)性。此類研究認為，與同質(zhì)性相比，更具異質(zhì)性的事故將有利于危機學習，對存在多類致因的事故學習極大可能會采取情境分析，而非僅著眼于個人失誤，這有助于將注意力聚焦到事故發(fā)生的潛在原因上，從而更深入調(diào)查、分析及總結(jié)事故暴露出的問題。①Reason，J．，Managingthe Risksof Organizationa Accidents，Sydney，Australia：Ashgate，1997． H aunschild，P．，Sullivan，B．， “Learning from Complexity：Effects of Prior Accidents and Incidents on Airlines Learning” ，Administrative Science Quarterly，Vol．47，No．4，2002，pp．609-643．同時，更具異質(zhì)性和復雜性的事故會增加危機學習中具有建設(shè)性的分歧、討論甚至沖突，這也有助于深入分析和總結(jié)經(jīng)驗。②J ehn，K．A．，G．B．， “Why Differences Make a Difference：A Field Study of Conflict and Performance in Workgroups” ，Administrative Science Quarterly，Vol．44，1999，pp．741-763． 呂孝禮、郭君、徐浩、姜振煜：《京津冀跨區(qū)域應急府際協(xié)議：結(jié)構(gòu)、類型及變遷分析》，《甘肅行政學院學報》2018年第6期。另一類關(guān)注的事故屬性是事故歸因傾向，事故歸因傾向一定程度上表明事故調(diào)查的深度，是從危機中學習的重要條件。研究者將事故歸因分為三個層次③Le Coze，J．C．， “Disastersand Organisations：From Lessons Learnt to Theorising” ，Safety Science，Vol．46，No．1，2008，pp．132-149． 呂志奎：《跨區(qū)域應急治理協(xié)作共同體的制度構(gòu)建》，《中國高校社會科學》2020年第6期。，微觀層面包括技術(shù)故障和人為錯誤相關(guān)的致因，中觀層面主要聚焦組織層面的問題，第三個層面是更深層次的宏觀層面，涉及組織間和社會因素（如地方政府、監(jiān)管機構(gòu)、法律法規(guī)）等。現(xiàn)有研究大多認為，如果僅從微觀層面的事故致因中吸取教訓，其學習效果無法真正改善整個社會技術(shù)系統(tǒng)的運作④⑤C edergren，A．，Petersen，K．， “Prerequisites for Learning from Accident Investigations—A Cross-Country Comparison of National Accident Investigation Boards” ，Safety Science，Vol．49，No．8-9，2011，pp．1238-1245． H uber，S．，Wijgerden，I．，Witt，A．，Dekker，S．W．A．， “Learning from Organizational Incidents：Resilience Engineering for High-Risk Process Environments” ，Process Safety Progress，Vol．28，No．1，2009，pp．90-95．，若不考慮中觀乃至宏觀層面暴露出的問題，很可能是無效的危機學習⑥⑦D rupsteen，L．，Guldenmund，F(xiàn)．W．， “What Is Learning？A Review of Safety Literature on Learning from Incidents” ，Journal of Contingencies and Crisis Management，Vol．22，No．2，2014，pp．81-96．。由此，將事故原因歸因于微觀層面的人為錯誤會抑制組織從事故中吸取教訓的能力⑧Sagan，S．The Limitsof Safety：Organi-zations，Accidents，and Nuclear Weapons，Princeton，NJ：Princeton University Press，1993．，因為組織通常會認為一旦具體操作員被解雇、轉(zhuǎn)移或更換，組織系統(tǒng)中就不會再出現(xiàn)類似問題。據(jù)此，提出如下假說：

H2：重特大事故的事故屬性（事故異質(zhì)性和歸因性）影響地方政府危機學習的溢出效應，重特大事故中事故致因的異質(zhì)性越大、事故歸因越傾向于組織歸因而非個體歸因時，地方政府間的危機學習的溢出效應更強。

第二，決定危機知識能否在組織之間復制、轉(zhuǎn)移及擴散的一個潛在重要因素是組織間的關(guān)系⑨0D arr，E．，Argote，L．，Epple，D．， “The Acquisition，Transfer and Depreciation of Knowledge in Service Organizations：Productivity in Franchises” ，Management Science，Vol．41，No．11，1995，pp．1750-1762．。換言之，地方政府間的合作關(guān)系能夠為危機知識的傳播和轉(zhuǎn)移提供渠道1Reason，J．，Managingthe Risksof Organizationa Accidents，Sydney，Australia：Ashgate，1997． H aunschild，P．，Sullivan，B．， “Learning from Complexity：Effects of Prior Accidents and Incidents on Airlines Learning” ，Administrative Science Quarterly，Vol．47，No．4，2002，pp．609-643．，這種合作可以是基于文本協(xié)議2J ehn，K．A．，G．B．， “Why Differences Make a Difference：A Field Study of Conflict and Performance in Workgroups” ，Administrative Science Quarterly，Vol．44，1999，pp．741-763． 呂孝禮、郭君、徐浩、姜振煜：《京津冀跨區(qū)域應急府際協(xié)議：結(jié)構(gòu)、類型及變遷分析》，《甘肅行政學院學報》2018年第6期。、議事機構(gòu)3Le Coze，J．C．， “Disastersand Organisations：From Lessons Learnt to Theorising” ，Safety Science，Vol．46，No．1，2008，pp．132-149． 呂志奎：《跨區(qū)域應急治理協(xié)作共同體的制度構(gòu)建》，《中國高校社會科學》2020年第6期。、安全會議4C edergren，A．，Petersen，K．， “Prerequisites for Learning from Accident Investigations—A Cross-Country Comparison of National Accident Investigation Boards” ，Safety Science，Vol．49，No．8-9，2011，pp．1238-1245． H uber，S．，Wijgerden，I．，Witt，A．，Dekker，S．W．A．， “Learning from Organizational Incidents：Resilience Engineering for High-Risk Process Environments” ，Process Safety Progress，Vol．28，No．1，2009，pp．90-95．、系統(tǒng)共享5S temn，E．，Bofinger，C．，Cliff，D．，Hassall，M．E．， “Failure to Learn from Safety Incidents：Status，Challenges and Opportunities” ，Safety Science，Vol．101，2009，pp．313-325．Wahlstr?m，B．， “Organisational Learning-Reflections from the Nuclear Industry” ，Safety Science，Vol．49，No．1，2011，pp．65-74．等，一旦組織之間形成合作聯(lián)盟或者合作網(wǎng)絡(luò)，他們可以共享資源并在此基礎(chǔ)上開展安全管理、應急處置活動，這些合作活動不僅可以相互借鑒汲取彼此經(jīng)驗，交換隱形知識①Uzzi，B．， “The Sources and Consequences of Embeddedness for the Economic Performance of Organizations：The Network Effect” ，American Sociological Review，Vol．61，1996，pp．674-698．，而且跨區(qū)域的合作網(wǎng)絡(luò)降低了區(qū)域間的危機學習成本，可以助推地方應急創(chuàng)新②鄒偉、李娉：《技術(shù)嵌入與危機學習：大數(shù)據(jù)技術(shù)如何推進城市應急管理創(chuàng)新？——基于健康碼擴散的實證分析》，《城市發(fā)展研究》2021年第2期。。有學者將組織之間的學習聯(lián)盟或網(wǎng)絡(luò)稱為 “學習社區(qū)”③Baum，J．，Ingram，P．， “Survival-Enhancing Learning in The Manhattan Hotel Industry” ，Management Science，Vol．44，1998，pp．1898-1980．，借助聯(lián)盟或者網(wǎng)絡(luò)的延伸關(guān)系，公共組織可以降低由于經(jīng)驗不足而導致的學習過程中的不確定性。據(jù)此，提出如下假說：

H3：若地方政府加入政府網(wǎng)絡(luò)或政府聯(lián)盟后，重特大事故中危機學習的溢出效應會更強。

危機學習除了受到事實經(jīng)驗以及主體網(wǎng)絡(luò)的影響，還受制于組織環(huán)境，重特大事故的發(fā)生處于特定的組織場域中，焦點事件、輿論、利益相關(guān)團體等多源流力量所構(gòu)成的災害組織環(huán)境，會建構(gòu)事故因果鏈及公共組織學習方向④Hart，P't．， “Symbols，Rituals and Power：The Lost Dimension of Crisis Management” ，Journal of Contingenciesand CrisisManagement，Vol．1，No．1，1993，pp．36-50．，這一宏觀因素的影響不容忽略⑤Lundberg，J．，Rollenhagen，C．，Hollnagel，E．， “What Youfind Is Not AlwaysWhat You Fix—How Other Aspects Than Causes of Accidents Decide Recommendations for Remedial Actions” ，Accident Analysis＆Prevention，Vol．42，2010，pp．2132-2139．。正如Crossan等⑥Crossan，M．M．，Lane，H．W．，White，R．E．， “An Organizational Learning Framework：From Intuition To Institution” ，The Academy of Management Review，Vol．24，No．3，1999，pp．522-537．人強調(diào)的那樣，在過渡到組織學習之前，個人學習需要被過程化和制度化，而這取決于組織環(huán)境中的注意力分配。根據(jù)組織注意力分配理論⑦練宏：《注意力分配——基于跨學科視角的理論述評》，《社會學研究》2015年第4期。，組織是一個注意力分配的開放系統(tǒng)，注意力的配置在很大程度上決定著組織行為的開展及其績效⑧段哲哲：《重大公共危機情境下治理效能：注意力分配轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵作用》，《浙江工商大學學報》2022年第1期。。但注意力作為一種稀缺性的資源，在不同領(lǐng)域、不同任務中存在注意力爭奪，呈現(xiàn)此消彼長的過程。⑨Bower J．L．， “Managing Resource Allocation：Personal Reflections from a Managerial Perspective” ，Journal of Management，Vol．43，No．8，2017，pp．2421-2429．組織環(huán)境中的注意力分配同樣影響著危機學習，如果公共組織能夠持續(xù)將安全議題作為優(yōu)先議題，得到傾斜性資源配置，那么危機學習的深度及效果將會更好。尤其是在發(fā)生重特大事故后，安全議題的優(yōu)先級短時間內(nèi)持續(xù)走高，如何通過危機學習避免下一次事故的發(fā)生成為各級政府必須考量的問題。據(jù)此，提出如下假說：

H4：若地方政府在安全領(lǐng)域的注意力分配越大，則重特大事故中危機學習的溢出效應會更強。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

2007年出臺的《生產(chǎn)安全事故報告和調(diào)查處理條例》規(guī)定事故調(diào)查組必須提交事故調(diào)查報告，但由于前期部分事故報告無法完整獲取，因此本研究人工搜集了2010年到2020年全國各省重特大安全生產(chǎn)事故調(diào)查報告，結(jié)合我國30個?。ㄖ陛犑校灾螀^(qū)）2010年至2020年的面板數(shù)據(jù)，形成 “年份—省份” 共330個觀測數(shù)據(jù)。部分缺失數(shù)據(jù)通過人工查找和線性插值法補充，所有數(shù)據(jù)均為公開可得的官方數(shù)據(jù)。

針對每起重特大安全生產(chǎn)事故，應急管理部會組派專家組深入調(diào)查后發(fā)布事故調(diào)查報告，詳細分析引發(fā)事故的原因。依據(jù)以往事故致因分類的系統(tǒng)研究（Hollnagel①Hollnagel，E．，Cognitive Reliability and Error AnalysisMethod，Kidlington：Elsevier Science，1998．；沈祖培等②沈祖培、王遙、高佳：《人因失誤的后果—前因追溯表》，《清華大學學報》（自然科學版）2005年第6期。；郭中華等③郭中華、姜卉、尤完：《建筑施工安全生產(chǎn)監(jiān)管模式的事故作用機理及有效性評價》，《公共管理學報》2021年第4期。），本研究采取可靠性和誤差分析方法CREAM，將事故致因編碼為14個組、36項具體事故致因，按照此分類表提煉出每起重特大事故的事故致因。具體而言，人工編碼按照以下三個步驟進行：首先，對事故調(diào)查報告進行內(nèi)容分析，從中提取事故發(fā)生的直接原因、間接原因以及責任認定。其次，對照上述36類事故致因，一一對每起事故報告進行0（無）／1（有）編碼，形成事故—原因二維矩陣（見表1），以便于后續(xù)的變量操作化。對于未明確相關(guān)事故致因的事故，結(jié)合其他官方文件信息進行人因認定。最后，完成所有文本編碼后，使用Cohen's Kappa計算了編碼員內(nèi)部一致性（Fleiss④Fleiss，J．L．，Statistical Methods for Ratio and Proportions，John Wiley＆Sons，Inc．，New York，1981．），本研究的Kappa值范圍為［0．62-1．00］，表明編碼員內(nèi)部一致性較好，編碼結(jié)果較為可信。

表1 事故—原因二維矩陣

（二）變量說明

1．危機學習效果

從 “吃一塹” 即重特大事故發(fā)生，經(jīng)過跨區(qū)域跨部門的知識獲取、知識轉(zhuǎn)移及知識同化，最終的學習效果體現(xiàn)在各層級政府的危機知識增加和更新方面，即 “長一智” 。 “智” 一方面體現(xiàn)在政府安全監(jiān)管的加強及企業(yè)安全生產(chǎn)工作的規(guī)范，另一方面則是理念或文化層面安全生產(chǎn)意識的內(nèi)隱變化。其目的是從根本上消除事故隱患，從根本上解決問題，最終減少安全生產(chǎn)事故。為此，本研究參考Min⑤Min，J．， “No Pain，Yet Gain？Learning from Vicarious Crises in an International Context” ，Journal of Business Research，Vol．97，2019，pp．227-234．、Kim和Rhee⑥Kim，E．，Rhee，M．， “How Airlines Learn from Airline Accidents：An Empirical Study of How Attributed Errors and Performance Feedback Affect Learning from Failure” ，Journal of Air Transport Management，Vol．58，2017，pp．135-143．、趙晨等⑦趙晨、高中華、陳國權(quán)：《問題情境、注意力質(zhì)量與組織從偶發(fā)事件中學習：以民用航空事故為例》，《系統(tǒng)工程理論與實踐》2017年第1期。研究的做法，從危機學習的結(jié)果導向出發(fā)，以相對概念的安全生產(chǎn)事故億元GDP死亡率（后稱事故死亡率）測量事故危機學習效果，同時以絕對概念的安全生產(chǎn)事故死亡人數(shù)進行穩(wěn)健性檢驗。值得說明的是，由于部分地區(qū)在某些年份未發(fā)生重特大事故，導致自變量取值包含0，參考以往研究（Jia等⑧Junxue Jia，X．L．，Guangrong，M．， “Political Hierarchy and Regional Economic Development：Evidence from a Spatial Discontinuity in China” ，Journal of Public Economics，Vol．194，2021，p．104352．），在取對數(shù)前增加0．01，不影響最終結(jié)果。

2．重特大事故頻率

考慮到重特大事故的突發(fā)性和后果嚴重性，一般而言，如若某地區(qū)連續(xù)發(fā)生多起重特大事故，會高度聚焦地方政府乃至中央政府的注意力，啟動特定行業(yè)大排查、大整治的專項行動，以此觸發(fā)危機學習。借此，本研究以某地區(qū)一年內(nèi)發(fā)生的重特大事故的次數(shù)衡量重特大事故頻率，同時以重特大事故的死亡人數(shù)進行穩(wěn)健性檢驗。

3．機制變量

本文的機制變量包括事故屬性、主體特征以及組織環(huán)境。在事故異質(zhì)性變量上，為衡量每起重特大安全生產(chǎn)事故的異質(zhì)性，以往研究多采用信息熵指數(shù)來測量單一事故內(nèi)部各類別之間的異質(zhì)程度。本研究借鑒Haunschild和Sullivan①Haunschild，P．R．，Sullivan，B．N．， “Learning from Complexity：Effects of Prior Accidents and Incidents on Airlines'Learning” ，Administrative Science Quarterly，Vol．47，No．4，2002，pp．609-643．的做法，將事故統(tǒng)計限定為 “地區(qū)＋年份” ，即該省一年內(nèi)發(fā)生的所有重特大安全生產(chǎn)事故的異質(zhì)性程度，如以安徽省2010年發(fā)生的重特大安全生產(chǎn)事故為基本單元，借鑒趙晨等②趙晨、高中華、陳國權(quán)：《問題情境、注意力質(zhì)量與組織從偶發(fā)事件中學習：以民用航空事故為例》，《系統(tǒng)工程理論與實踐》2017年第1期。的做法，若該省一年內(nèi)出現(xiàn)多次重特大安全生產(chǎn)事故，則多次事故的各類原因出現(xiàn)次數(shù)合并計算：

其中，Pi表示第i類所占比重，i的取值范圍為1到36類事故致因，相應的Pi表示第1到第36個事故致因類別累計出現(xiàn)的次數(shù)占總類別次數(shù)的比重，通過計算1年窗口時段內(nèi)該省所有重特大安全生產(chǎn)事故的異質(zhì)性程度，測量該地區(qū)重特大事故的事故屬性。需要說明的是，該指數(shù)與對事故致因數(shù)量的直接計數(shù)不同，因為事故可能具有單一類型的多個原因。例如，相比于因一項設(shè)備失效和一項不完善的設(shè)備規(guī)程引發(fā)的事故，由兩項設(shè)備失效引發(fā)的事故其異質(zhì)性更弱。因此，本文采用了異質(zhì)性指數(shù)而非簡單的直接計數(shù)。在事故歸因性的變量上，本研究通過統(tǒng)計每起重特大事故中組織致因類別占該起事故所有致因類別的比例予以衡量。組織致因類別包括安全設(shè)施缺失、不完善的質(zhì)量控制、設(shè)計失敗、不完善的任務分配等14項。

在主體特征上，主要考量地方政府在應急管理、安全生產(chǎn)等領(lǐng)域的合作網(wǎng)絡(luò)或伙伴聯(lián)盟情況，在全國范圍內(nèi)開展較為普遍、效果較好的便是以城市群形式協(xié)同發(fā)展。城市群最初以經(jīng)濟聯(lián)盟為核心，到后來產(chǎn)業(yè)合作再到當下全方位的協(xié)調(diào)互補聯(lián)盟，是我國進入城鎮(zhèn)化后采取的重要空間組織形式。尤其是在安全生產(chǎn)和應急管理領(lǐng)域，城市群逐漸成為制度化的合作網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)盟（魏玖長和盧良棟③魏玖長、盧良棟：《跨區(qū)域突發(fā)事件應急合作與協(xié)調(diào)機制研究——以長三角區(qū)域為例》，《中國社會公共安全研究報告》2017年第1期。）。實踐中，多個成熟的城市群已建立起跨區(qū)域應急管理合作機制，如廣東省基于粵港澳城市群的安全應急聯(lián)動合作協(xié)議，通過聯(lián)合制定城市群的區(qū)域安全規(guī)劃，構(gòu)建更大范圍內(nèi)重大事故應對與學習體系。因此，本文以某地區(qū)的城市是否加入某個城市群的二分變量衡量地方政府的合作網(wǎng)絡(luò)，在該地區(qū)有城市加入某城市群之前均取0，加入當年及以后則取1。

在組織環(huán)境的注意力變量上，借鑒Beck④J?rgensen，T．B．，Bozeman，B．， “Public Values：An Inventory” ，Administration＆Society，Vol．39，No．3，2007，pp．354-381．和楊黎婧等⑤楊黎婧、高睿、張海波：《中國語境下的公共安全價值體系——基于〈人民日報〉（1949—2020年）的分析》，《甘肅行政學院學報》2020年第6期。的研究，對安全關(guān)鍵詞結(jié)合中國語境進行篩選，并利用python進行文本匹配，剔除詞頻較少的關(guān)鍵詞后選定25個安全高頻詞，并根據(jù)關(guān)鍵詞統(tǒng)計各省黨代會、全會報告和國務院政府工作報告的詞頻。詞頻占比一定程度上反映了對安全議題關(guān)注的優(yōu)先級，呈現(xiàn)出決策者對安全類公共事務的重視程度與認知變化，本研究以安全領(lǐng)域關(guān)鍵詞占比衡量政府在安全領(lǐng)域的注意力分配。

4．控制變量組

為減少其他遺漏變量的影響，研究加入可能影響事故危機學習的省級層面變量，包括政府換屆年份、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、財政收入、財政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資、人均工資、技術(shù)裝備率、公共安全支出、科技支出等。具體變量及編碼見表2。

表2 變量編碼

（三）模型設(shè)定

考慮重特大事故中地方政府危機學習效果是否存在空間自相關(guān)性，全域空間自相關(guān)性采用Global Moran's I指數(shù)檢驗。

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，采用地理相鄰矩陣、地理距離矩陣、經(jīng)濟距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣。具體而言，地理相鄰矩陣（記為W1）：如果兩地區(qū)相鄰，權(quán)重矩陣中所對應元素取1，兩地區(qū)不相鄰則取0；地理距離矩陣（記為W2）：地理距離權(quán)重用省會間的距離的倒數(shù)表示；經(jīng)濟距離矩陣（記為W3）：其計算方法為W3＝W1*Dij，其中W1為傳統(tǒng)的地理相鄰矩陣，Dij的計算公式為：

表3為2010—2020年重特大事故中地方政府危機學習效果的Global Moran's I指數(shù)測算結(jié)果?；诘乩硐噜従仃嚕╓1）、地理距離矩陣（W2）及經(jīng)濟距離矩陣（W3），地方政府危機學習效果的Global Moran's I指數(shù)基本顯著。這說明事故的危機學習效果的空間分布格局并不是表現(xiàn)出隨機分布的特征，而是具有較強的空間聚集性，即地理相鄰、地理距離相近以及經(jīng)濟距離相近的地區(qū)表現(xiàn)出顯著的空間集群特征，這也側(cè)面反映出討論地方政府危機學習效果時不應忽略區(qū)域間存在的空間相關(guān)性。

表3 2010—2020年地方政府危機學習效果的Global Moran's I指數(shù)

基于前文的機理分析和變量說明，構(gòu)建空間面板計量模型。通過將空間滯后項納入模型，以期對其空間相關(guān)性予以控制。作為空間計量模型的標準起點，空間杜賓模型是捕捉各類空間溢出效應的標準框架，它可以在不同系數(shù)設(shè)定條件下變形為常見的空間滯后模型和空間誤差模型，從而更具一般性①田相輝、張秀生：《空間外部性的識別問題》，《統(tǒng)計研究》2013年第9期。。此外，考慮到危機學習效果可能存在時間上的路徑依賴特征，即時間滯后效應，以及危機學習效果可能與重特大事故頻率、機制變量之間存在雙向因果關(guān)系而引致內(nèi)生性問題，本文將危機學習效果變量的滯后一期引入標準的靜態(tài)空間面板杜賓模型，構(gòu)建如下動態(tài)空間面板杜賓模型：

其中，i表示地區(qū)，t表示年份；lnYrateit表示事故死亡率以衡量危機學習效果，lnYratei，t-1表示滯后一期的事故死亡率，lnMajornumit表示重特大事故的發(fā)生頻率。wij是用來描述區(qū)域間空間鄰近關(guān)系的三類空間權(quán)重矩陣（地理相鄰矩陣W1、地理距離矩陣W2及經(jīng)濟距離矩陣W3），ρ和γ分別表示各主要解釋變量及控制變量的空間滯后系數(shù)；α為待估系數(shù)，u表示地區(qū)固定效應，ε表示隨機擾動項。

更進一步，為考察何種因素影響重特大事故中地方政府危機學習的溢出效應，采用溫忠麟等②溫忠麟、侯杰泰、張雷：《調(diào)節(jié)效應與中介效應的比較和應用》，《心理學報》2005年第2期。提出的驗證調(diào)節(jié)效應理論模型，本文建構(gòu)事故屬性、主體特征、組織環(huán)境變量與重特大事故頻率的交互項，以探究上述因素是否擔任危機學習中調(diào)節(jié)變量的角色，基于（1）式構(gòu)建如下模型：

（2）式中，α3M*lnMajornumit表示重特大事故頻率與調(diào)節(jié)變量M的交互項，M分別為事故屬性、主體特征及組織環(huán)境變量，其他與（1）式相同。

四、實證分析

（一）重特大事故中地方政府危機學習的溢出效應

為了考察采取模型的穩(wěn)健性，本文報告了非空間OLS、非空間普通面板模型、靜態(tài)空間面板模型以及動態(tài)空間面板模型，使用固定效應模型控制觀測變量的省份和年份。由表4的結(jié)果可知，在未考慮空間效應的模型1和模型2中地方政府危機學習的回歸系數(shù)并不顯著，而在加入空間效應的模型3～6中表現(xiàn)出更為優(yōu)良的顯著特征，表明如果忽略危機學習的空間相關(guān)性會導致偏誤的估計結(jié)果。同時，比較模型3和模型4～6，發(fā)現(xiàn)危機學習效果的時間滯后項系數(shù)在5%的顯著性水平顯著為正，反映出危機學習過程具有時間上的路徑依賴特征。可見，動態(tài)空間面板模型無疑具有更為優(yōu)良的理論預期和統(tǒng)計表現(xiàn)，因此，下文中主要關(guān)注動態(tài)空間面板模型的估計結(jié)果。

表4 重特大事故中地方政府危機學習的溢出效應

具體而言，重特大事故中地方政府危機學習效果具有顯著的時間滯后效應和空間溢出效應。其一，模型4～6中地方政府危機學習效果的時間滯后項在5%的水平上顯著為正，意味著地方政府危機學習過程在時間維度上存在較強的路徑依賴特征，即當期較好的危機學習效果會顯著影響到下一期的危機學習效果，說明一旦地方政府啟動并開展了良好的危機學習，那么其收益將具有一定的持續(xù)性，反之，不良的危機學習也會造成安全生產(chǎn)事故頻發(fā)。其二，模型4和模型5中地方政府危機學習效果的空間滯后項顯著為負，表明地方政府危機學習存在空間溢出效應，即周邊地區(qū)重特大事故也會推動本地區(qū)的危機學習，降低本地區(qū)安全生產(chǎn)事故死亡率。值得注意的是，模型6顯示基于經(jīng)濟距離矩陣的地方政府危機學習的空間溢出效應為負，但并不顯著，這表明重特大事故中地方政府危機學習確實存在空間溢出效應，但這種溢出效應主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)意義上的地理距離，而非經(jīng)濟交流距離，側(cè)面反映出危機學習的空間傳導受到地理距離的限制，較難實現(xiàn)非相鄰或非相近地區(qū)之間的學習溢出，假設(shè)1得到初步驗證。

重特大事故的發(fā)生不僅直接影響本地區(qū)危機學習過程及效果，還可能通過事故調(diào)查的知識積累、行業(yè)專項整治等事故學習行為，間接影響周邊地區(qū)的危機學習效果。為進一步驗證假設(shè)1，將重特大事故中危機學習的直接效應與間接效應（溢出效應）進行區(qū)分，嘗試回答 “吃誰一塹” 更能 “長己一智” ？通過采用SDM偏微分方法對危機學習的總效應進行分解，直接效應表示本地區(qū)重特大事故頻率對本地區(qū)危機學習效果的影響，間接效應體現(xiàn)了周邊地區(qū)的重特大事故頻率對本地區(qū)危機學習效果的空間溢出效應，總效應表明所有區(qū)域內(nèi)的重特大事故頻率對本地區(qū)危機學習效果的平均影響。

表5的結(jié)果顯示，在直接效應方面，模型7～9的回歸結(jié)果與表4基本一致，意味著重特大事故中地方政府確實能夠 “吃一塹” 而 “長一智” ；在間接效應方面，基于鄰接矩陣和地理矩陣的回歸系數(shù)也顯著為負，表明周邊地區(qū)的重特大事故也會觸發(fā)本地區(qū)的危機學習過程，產(chǎn)生了危機學習的空間溢出效應，即 “吃彼一塹” 也能 “長己一智” 。對比發(fā)現(xiàn)間接效應的估計系數(shù)的絕對值均小于直接效應，這在一定程度上說明雖然本地區(qū)或周邊地區(qū)的重特大事故均能觸發(fā)良好的危機學習過程，但危機學習效果存在差異，即地方政府更易從自身的重特大事故中進行有效的危機學習，相比于 “吃彼一塹” ， “吃己一塹” 更能 “長己一智” 。

表5 危機學習的空間溢出效應分解

（二）重特大事故中地方政府危機學習溢出的影響因素研究

本文進一步通過構(gòu)建機制變量與重特大事故頻率的交互項，并且重點關(guān)注交互項的空間項的估計系數(shù)，該系數(shù)表明了周邊地區(qū)的變量如何影響危機學習的溢出效應。由表6可知，在事故屬性方面，模型10顯示重特大事故頻率與事故異質(zhì)性的交互項顯著為負，表明重特大事故致因的異質(zhì)性會阻礙地方政府從重特大事故中進行危機學習。進一步，發(fā)現(xiàn)事故異質(zhì)性的交互項的空間項系數(shù)也顯著為負，這表明地方政府危機學習的溢出效應也受到事故致因異質(zhì)性的負向調(diào)節(jié)，這與預期假設(shè)不同，按照以往研究，事故致因的異質(zhì)性越大意味著事故致因更為復雜，更有利于地方政府深入開展情境分析、事故調(diào)查、經(jīng)驗吸取等，但本文的研究結(jié)論與之相反，可能有如下解釋：以往研究主要關(guān)注組織內(nèi)部事故致因異質(zhì)性與危機學習的關(guān)系，而本研究聚焦危機學習的溢出效應，組織內(nèi)部情境下事故致因的異質(zhì)性越大、事故越復雜，確實有利于組織內(nèi)部的 “提出分歧—形成共識” 循環(huán)往復式學習，而一旦學習效應想要跨組織地溢出傳導時，事故異質(zhì)性反而使得其他組織難以獲取完整事故信息，成為其他地區(qū)危機學習的 “黑箱” ，也就無法有效地吸取事故經(jīng)驗。此外，重特大事故頻率與事故組織致因的交互項顯著為正，表明事故中當歸因策略更傾向于組織歸因時，地方政府從重特大事故中危機學習的效果會更好。同時，該交互項的空間項也顯著為正，假設(shè)2得到部分驗證。這與預期一致，事故中的組織歸因傾向能學習到更多的組織體制與機制層面的教訓，尤其對于我國的不同地方政府，其應急管理的組織體制、機制存在諸多相似性，此類學習經(jīng)驗的溢出傳導能使得其他非事發(fā)地的地方政府 “補短板、堵漏洞、強弱項” 。①文宏、李風山：《中國地方政府危機學習模式及其邏輯——基于 “央地關(guān)系—議題屬性” 框架的多案例研究》，《吉林大學社會科學學報》2022年第4期。

表6 地方政府危機學習的溢出效應的影響因素

在主體特征方面，由模型11可知，重特大事故頻率與政府聯(lián)盟變量的交互項顯著為正，表明相比于未加入城市群的地區(qū)，加入到城市群會推動當?shù)刂靥卮笫鹿手械奈C學習。進一步，發(fā)現(xiàn)該交互項的空間項也顯著為正，表明加入到類似城市群的政府聯(lián)盟有助于 “吃彼一塹” 而 “長己一智” ，形成聯(lián)盟內(nèi)部良好的學習溢出效應，假設(shè)3得到驗證。這也符合以往的研究結(jié)論，強調(diào)基于網(wǎng)絡(luò)或聯(lián)盟的學習機制能夠更好實現(xiàn)替代學習①②Tuschke，A．，Sanders，W．，＆Hernandez，E．， “Whose Experience Matters in the Boardroom？The Effects of Experiential and Vicarious Learning on Emerging Market Entry” ，Strategic Management Journal，Vol．35，2014，pp．398-418．，在地方政府組成的學習聯(lián)盟或網(wǎng)絡(luò)中，具有類似的事故特征和學習環(huán)境，一方面可以降低事故的認知成本和參與成本，如事故致因、行動主體類似，更容易被學習③康偉、曹太鑫：《群體性事件中的社會學習網(wǎng)絡(luò)研究：以鄰避事件為例》，《中國軟科學》2022年第3期。；另一方面基于合作協(xié)議或者平臺機制的聯(lián)盟環(huán)境也能讓學習經(jīng)驗的溢出和傳導更為順暢。

在組織環(huán)境方面，模型12顯示地方政府重特大事故頻率與注意力分配的交互項顯著為正，即地方政府在安全領(lǐng)域的注意力分配越多，則地方政府在重特大事故中的危機學習效果會更好；比較有趣的是，該交互項的空間項卻顯著為負，從統(tǒng)計含義上來說，這意味著其他地區(qū)在安全領(lǐng)域的注意力分配會弱化其他地區(qū)重特大事故與本地區(qū)的危機學習效果。換言之，其他地區(qū)安全注意力分配會減弱重特大事故的學習溢出效應，即 “吃彼一塹” 反而未能 “長已一智” ，這可能與地方政府之間的逐底競爭策略相關(guān)，其他地區(qū)安全注意力分配越大，說明該安全議題尤其是重特大事故的政治屬性越高，安全領(lǐng)域的逐底競爭氛圍越強，正如以往研究所強調(diào)，安全議題下政府競爭會引致競爭主義，限制學習溢出，或是有意錯誤地描述危機，或是夸大他們在其中發(fā)揮的積極作用。④Stern，E．， “Crisis and Learning：A Conceptual Balance Sheet” ，Journal of Contingencies and Crisis Management，Vol．5，No．2，1997，pp．69-86．

（三）穩(wěn)健性檢驗

為保證上述結(jié)果的可靠性，進一步采用以下三種方式進行穩(wěn)健性檢驗：第一，改變核心解釋變量。考慮到以重特大事故次數(shù)進行測量的單一性，以地區(qū)當年的重特大事故死亡人數(shù)替換重特大事故次數(shù)，以衡量重特大事故可能帶來的危機學習效應。第二，改變被解釋變量。地方政府危機學習除反映在事故死亡率相對指標的下降，還反映在事故死亡人數(shù)即絕對指標的下降。為此，本文用安全生產(chǎn)事故死亡人數(shù)替換億元GDP事故死亡率，以此衡量地方的絕對危機學習效果。第三，改變估計模型，考慮到空間杜賓模型的適用性，進一步以空間誤差模型（模型15）、空間滯后模型（模型16）進行檢驗。由表7的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果可知，在經(jīng)過多種穩(wěn)健性分析后，實證結(jié)果基本與前文一致，足以保證本文基準模型的合理性以及結(jié)論的有效性。

表7 穩(wěn)健性檢驗

（續(xù)上表）

五、結(jié)論與啟示

充分發(fā)揮地方政府間的危機學習機制是遏制重特大事故發(fā)生的關(guān)鍵一環(huán)。以往研究關(guān)注組織內(nèi)部在重特大事故中的危機學習過程，本研究在前者的基礎(chǔ)上，著眼于地方政府之間的危機學習過程，探討重特大事故中地方政府危機學習的溢出效應?；?010年以來的全國各省重特大事故調(diào)查報告，以及2010—2020年的省級面板數(shù)據(jù)，建構(gòu)危機學習溢出的空間計量模型，研究發(fā)現(xiàn)：第一，重特大事故不僅觸發(fā)了事發(fā)地的危機學習活動，讓地方政府 “吃一塹” 而 “長一智” ，還會擴散至周邊地區(qū)，形成地方政府之間危機學習的溢出效應，實現(xiàn) “吃彼一塹” 也能 “長己一智” ；第二，危機學習的溢出效應主要體現(xiàn)在地理距離而非經(jīng)濟距離，而且從周邊地區(qū)的重特大事故中學習的溢出效應小于事發(fā)地的直接學習效應，即相比于 “吃彼一塹” ， “吃己一塹” 更能 “長己一智” ；第三，重特大事故的異質(zhì)性和歸因性、地方政府聯(lián)盟以及注意力分配均會顯著影響危機學習的溢出效應。具體而言，事故屬性方面，事故異質(zhì)性越小、事故歸因越傾向于組織錯誤，那么重特大事故帶來的危機學習的溢出效應會更強；主體特征方面，地方政府若加入到地方聯(lián)盟或網(wǎng)絡(luò)，則有助于推動危機學習經(jīng)驗的溢出和傳導；組織環(huán)境方面，地方政府在安全領(lǐng)域過多地分配注意力，反而會阻礙危機學習的溢出效應。

上述研究結(jié)論揭示出重特大事故中地方政府之間的危機學習效果及其溢出效應，在破解地方政府危機學習失靈困境，建構(gòu)長效持續(xù)的危機學習機制方面具有政策含義。首先，本文結(jié)論顯示地方政府之間的危機學習存在空間溢出效應，意味著要提升危機學習效果必須建構(gòu)起地區(qū)之間協(xié)同聯(lián)動的學習機制，謀劃探索相近或相鄰地區(qū)的危機學習協(xié)作制度；其次，為實現(xiàn)無論誰 “吃一塹” 都能 “長己智” ，需系統(tǒng)性建構(gòu)危機學習機制，尤其是對于重特大事故的致因鏈、責任鏈，事發(fā)地的地方政府要通過調(diào)查文本、專題研討、學習培訓等方式予以共享和交流，避免事故內(nèi)容成為學習黑箱；同時，府際間合作不應局限于經(jīng)濟交流，而需要擴展到應急合作，尤其是地方政府要樹立危機學習合作與應急聯(lián)合處置同等重要的意識，發(fā)展不同層級不同類別的學習網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)盟。可以借助信息與通訊技術(shù)，建立重特大事故數(shù)據(jù)信息共享 “大系統(tǒng)” ，互通各類生產(chǎn)安全事故等應急需求和經(jīng)驗信息，推動危機知識在網(wǎng)絡(luò)中順暢共享。最后，地方政府重視危機學習議題的同時，需注重行為合規(guī)及壓力適中，以保障學習的實際成效。