新冠肺炎疫情引發(fā)了學(xué)界針對城市治理與風(fēng)險防控的廣泛討論。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，城市規(guī)模、人口密度與城市安全風(fēng)險直接相關(guān)，大城市的人口密度大，相對而言引發(fā)重大風(fēng)險的可能性就更大；也有研究指出，人口密度與重大疫情之間不存在直接的相關(guān)性，而風(fēng)險預(yù)警能力與化解重大風(fēng)險密切相關(guān)，跨部門協(xié)同能力、社會動員能力等因素也會影響城市風(fēng)險治理現(xiàn)代化水平。城市風(fēng)險的形成涉及到多方面多層次的因素，提升城市風(fēng)險防控能力，化解重大安全風(fēng)險，首先要提升風(fēng)險識別能力，并根據(jù)風(fēng)險預(yù)警的分級提示，扎實做好風(fēng)險防控工作。

風(fēng)險監(jiān)測與識別：化解重大風(fēng)險的第一要求

城市人口高度集聚，社會交往的空間距離有限，與農(nóng)村地區(qū)相比，其更容易引發(fā)重大危機(jī)和群體性事件。然而，對全球城市風(fēng)險防控及結(jié)果進(jìn)行比較，我們看到，在類似的規(guī)模等級和人口密度下，不同城市的風(fēng)險化解能力存在顯著差異性。以新冠肺炎疫情防控為例。有的超大城市出現(xiàn)疫情后，迅速啟動流行病學(xué)調(diào)查，密切追蹤每一個病例及傳播途徑，在較短時間內(nèi)有效阻斷了病毒傳播；但也有的城市疏于疫情防控，難以整合多方主體及資源，導(dǎo)致病毒快速傳播，形成傳染病大流行，美國紐約市新冠肺炎疫情肆虐就是一個典型例證。

城市規(guī)模龐大、人口密度大難免會積累各種風(fēng)險和隱患，但這種風(fēng)險并不必然會導(dǎo)致重大事件或危機(jī)的爆發(fā)。提升城市風(fēng)險治理能力，不單單是要強(qiáng)化跨界治理能力，更要強(qiáng)化監(jiān)測識別預(yù)警，提升風(fēng)險管控能力。一個城市如果能夠及時識別重大風(fēng)險，并在第一時間采取相關(guān)的預(yù)警和防控措施，做到“早識別、早報告、早預(yù)警、早防控”，就能盡可能地防范事態(tài)失控，將突發(fā)事件的損失降到最低程度。

重大突發(fā)事件往往要經(jīng)歷風(fēng)險孕育、隱患生成、持續(xù)累積、升級失控的演化過程。防范和化解重大風(fēng)險，需要在常態(tài)監(jiān)測的基礎(chǔ)上，提升風(fēng)險識別的敏銳性和敏感性，實時監(jiān)測風(fēng)險態(tài)勢，堅持“抓早抓小”，有針對地采取防控措施，分解任務(wù)、壓實責(zé)任，將重大風(fēng)險防范化解工作落到實處，斬斷“風(fēng)險-隱患-事件-災(zāi)難”的演化鏈條。

我國突發(fā)事件應(yīng)對工作實行預(yù)防為主、預(yù)防與應(yīng)急相結(jié)合的原則。我國《突發(fā)事件應(yīng)對法》規(guī)定，“國家建立重大突發(fā)事件風(fēng)險評估體系，對可能發(fā)生的突發(fā)事件進(jìn)行綜合性評估，減少重大突發(fā)事件的發(fā)生，最大限度地減輕重大突發(fā)事件的影響”。該法規(guī)定，地方政府也要對本行政區(qū)域內(nèi)容易引發(fā)自然災(zāi)害、事故災(zāi)難和公共衛(wèi)生事件等特別重大、重大突發(fā)事件的危險源、危險區(qū)域開展風(fēng)險評估，定期進(jìn)行檢查、監(jiān)控，并責(zé)令有關(guān)單位采取安全防范措施。因此，化解重大風(fēng)險和安全隱患，需要夯實風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，在第一時間發(fā)現(xiàn)問題，必要時發(fā)布預(yù)警信息，引導(dǎo)相關(guān)部門和公眾采取防控措施，從而化解或規(guī)避重大風(fēng)險。

重大風(fēng)險監(jiān)測與識別的基層經(jīng)驗

隨著風(fēng)險社會的來臨，重大風(fēng)險防范和化解成為了各級黨委政府的重要職責(zé)。習(xí)近平總書記指出：“防范化解重大風(fēng)險，是各級黨委、政府和領(lǐng)導(dǎo)干部的政治職責(zé)，大家要堅持守土有責(zé)、守土盡責(zé)，把防范化解重大風(fēng)險工作做實做細(xì)做好”。黨的十九屆四中全會提出，各級領(lǐng)導(dǎo)干部要增強(qiáng)駕馭風(fēng)險本領(lǐng)，“提高預(yù)測預(yù)警預(yù)防各類風(fēng)險能力”。

長期以來，我國風(fēng)險管理模式強(qiáng)調(diào)突發(fā)事件應(yīng)對，在實踐中形成了一種被動反應(yīng)模式。為預(yù)防和減少突發(fā)事件，有必要推進(jìn)關(guān)口前移，構(gòu)建以事前風(fēng)險治理為基礎(chǔ)的主動防范模式。風(fēng)險治理包括風(fēng)險監(jiān)測、風(fēng)險識別、風(fēng)險評估、風(fēng)險處置、風(fēng)險溝通五大階段，需要構(gòu)建全過程治理體系，提升基層治理對重大風(fēng)險的識別和化解能力。其中，風(fēng)險監(jiān)測屬于常態(tài)性的觀察和感知；風(fēng)險識別是指運(yùn)用想象力對風(fēng)險進(jìn)行辨識和歸因；風(fēng)險評估是指基于科學(xué)分析對風(fēng)險進(jìn)行分級；風(fēng)險處置是針對潛在風(fēng)險采取管控行動；風(fēng)險溝通旨在通過政府與公眾的信息交流，矯正公眾對風(fēng)險的感知偏差，提升公眾對風(fēng)險的主動防控意識，匯集多方力量，做到群策群力、群防群控、協(xié)同運(yùn)作。

觀察近年來全國各地開展的風(fēng)險治理實踐探索，可以看到，為了提升風(fēng)險識別能力，基層治理已經(jīng)積累了一些行之有效的運(yùn)作經(jīng)驗。以新冠肺炎疫情防控為例。北京市基于2003年抗擊“非典”的經(jīng)驗教訓(xùn)，在新冠肺炎疫情防控中，從已有實踐中汲取經(jīng)驗教訓(xùn)，按照分類防控的原則，著重加強(qiáng)對重點(diǎn)人群、人員密集場所和敏感人群的風(fēng)險防控。同時，北京市要求全面落實屬地、部門、單位、個人“四方責(zé)任”，建立全社會共同防控體系，做到“應(yīng)收盡收、應(yīng)治盡治、應(yīng)檢盡檢、應(yīng)隔盡隔”。

社區(qū)是疫情防控的第一線，為提升基層治理對疫情防控的風(fēng)險識別能力，北京市各區(qū)積極推進(jìn)防控力量和資源下沉，組建“專兼結(jié)合”的工作隊伍，加強(qiáng)人員健康監(jiān)測，防止疫情輸入。對于新增確診病例，疫情防控人員迅速開展流行病學(xué)調(diào)查，嚴(yán)密排查密切接觸者，嚴(yán)格落實居家醫(yī)學(xué)觀察措施，嚴(yán)防發(fā)生聚集性疫情。

以海淀區(qū)上地街道的風(fēng)險防控為例，北京市啟動突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)后，上地街道黨工委迅速做出部署，要求各社區(qū)將疫情防控作為第一要務(wù)，要求物業(yè)企業(yè)服從社區(qū)統(tǒng)一安排，承擔(dān)起社區(qū)封閉式管理責(zé)任。一方面，針對社區(qū)內(nèi)樓宇大廈多、企業(yè)返京人員多的特點(diǎn)，上地街道抽調(diào)干部下沉社區(qū)，每人承包一棟商務(wù)大廈，與物業(yè)公司負(fù)責(zé)人共同擔(dān)任樓長，形成“雙樓長制”，分別承擔(dān)屬地責(zé)任和單位責(zé)任，共同開展風(fēng)險防控工作。另一方面，針對商務(wù)樓宇疫情防控可能存在漏洞死角的情況，上地街道成立聯(lián)合檢查組，由城管執(zhí)法隊、市場監(jiān)督所、衛(wèi)生監(jiān)督所、派出所、房管所、黨群服務(wù)站的工作人員組成，針對商務(wù)樓宇開展聯(lián)合檢查，促使企業(yè)和個人全面落實責(zé)任。

2020年6月，新發(fā)地農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場發(fā)生聚集性疫情后，北京市及時公布新增確診病例，迅速啟動流行病學(xué)調(diào)查。通過扎實調(diào)查，很快確定新增病例均與新發(fā)地農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場有關(guān)?；谝咔檎{(diào)查結(jié)果，北京市果斷宣布疫情防控進(jìn)入非常時期，并作出一系列決策部署，有效阻斷了疫情傳播。從新發(fā)地市場聚集性疫情防控的過程及成效，可以得出的一條寶貴經(jīng)驗是及時確定傳染源，嚴(yán)密排查密切接觸者，嚴(yán)格落實隔離措施，及時阻斷傳播路徑。如果新發(fā)地市場疫情未能有效及時識別，疫情防控再耽誤幾天時間，感染人數(shù)勢必大幅上升，其造成的損失也將不可估量。

在社會治安和社會秩序的風(fēng)險治理方面，近年來，地方政府積極利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，建立社區(qū)人口、單位、住房等數(shù)據(jù)庫，對重點(diǎn)管理人群、重點(diǎn)服務(wù)人群進(jìn)行精準(zhǔn)識別，對風(fēng)險狀況及趨勢進(jìn)行研判，構(gòu)建扎根社區(qū)、情報主導(dǎo)的警務(wù)模式，推進(jìn)安全風(fēng)險精準(zhǔn)施策和精準(zhǔn)防控。以湖南省郴州市警務(wù)改革為例，為提升公共安全風(fēng)險的識別能力，2017年以來，郴州市推進(jìn)綜治信息網(wǎng)、公安警務(wù)信息網(wǎng)融合發(fā)展，構(gòu)建統(tǒng)一的社區(qū)信息采集平臺，對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)實行智能采集與人工采集相結(jié)合，對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行共享。同時，郴州市整合“天網(wǎng)工程”“雪亮工程”等智能感知設(shè)備，推進(jìn)重大風(fēng)險信息共享，為研判警情和打擊違法犯罪提供關(guān)鍵信息和證據(jù)支撐。這種大數(shù)據(jù)集成和共享機(jī)制，為社區(qū)安全風(fēng)險識別和預(yù)警提供了有力支撐。

此外，郴州公安局在城市重要出入口、高鐵站、火車站、汽車站等重點(diǎn)部位安裝人臉識別設(shè)備，同時整合城管、市政等部門、縣區(qū)及社會擁有的視頻資源，基本實現(xiàn)對重點(diǎn)公共區(qū)域和重點(diǎn)行業(yè)的視頻監(jiān)控“全覆蓋”。這種情報主導(dǎo)的警務(wù)運(yùn)作模式，它將風(fēng)險研判置于中心位置，依托警務(wù)信息流，提升了上下聯(lián)動、跨部門聯(lián)動、跨警種協(xié)同能力，緩解了基層警力不足的問題，提升了風(fēng)險防控和犯罪打擊效率，以及重大惡性案件偵破率。

提升重大風(fēng)險識別能力的路徑

面對重大風(fēng)險的挑戰(zhàn)，城市基層治理需要堅持以人民為中心，把維護(hù)和保障人民群眾的合法利益放在第一位，以風(fēng)險監(jiān)測與識別為第一抓手，以精準(zhǔn)的情報信息為主導(dǎo)，健全風(fēng)險防控機(jī)制，統(tǒng)籌安排應(yīng)急處置工作，盡可能將重大風(fēng)險化解在萌芽階段。

第一，開展重大風(fēng)險知識普及，提升人民群眾的風(fēng)險意識，依靠公眾預(yù)警行為，及時捕捉重大風(fēng)險信息?；鶎又卫硇枰七M(jìn)重大風(fēng)險及防控措施的知識普及工作，提升公眾對重大風(fēng)險的警惕性，依靠單位和個人的有意識行動，及時捕捉城市運(yùn)行面臨的重大風(fēng)險。風(fēng)險防范和化解是與時間賽跑的過程，政府部門只有及時獲取風(fēng)險信息，才能有針對地采取應(yīng)急措施，維護(hù)最大多數(shù)人的根本利益。

第二，構(gòu)建全民參與的風(fēng)險防控體系。城市人口密度高、流動性大，化解重大風(fēng)險和隱患需要以風(fēng)險識別和預(yù)警為導(dǎo)向，迅速開展社會動員，發(fā)動公眾參與，堅持依法、科學(xué)、精準(zhǔn)施策，及時啟動應(yīng)急行動，通過超常規(guī)的應(yīng)對措施，構(gòu)建聯(lián)防聯(lián)控、群防群控體系，采取有效措施控制風(fēng)險源，及時化解突發(fā)事件。

第三，及時公開風(fēng)險信息，在政府與公眾之間增進(jìn)溝通，有效回應(yīng)公眾關(guān)切，凝聚化解重大風(fēng)險的社會共識。突發(fā)事件發(fā)生后，政府治理需要盡可能做到信息公開，及時發(fā)布最新信息，回應(yīng)不實流言甚至謠言，依靠權(quán)威信息引導(dǎo)社會輿論，增進(jìn)社會信任，提升政府行動的公信力，從而凝聚共識，動員各方力量參與到風(fēng)險防范與處置工作之中。

第四，運(yùn)用科技創(chuàng)新成果，為風(fēng)險化解提供有力支撐?？茖W(xué)技術(shù)是應(yīng)對重大風(fēng)險的有力武器，提升重大風(fēng)險預(yù)警能力離不開科技創(chuàng)新。面對狡猾的新冠病毒，全國各地將“健康碼”等大數(shù)據(jù)集成成果應(yīng)用于疫情防控，作為居民出行、復(fù)工復(fù)產(chǎn)及出入公共場所的健康憑證。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，對不同風(fēng)險人群進(jìn)行精準(zhǔn)識別，可為促進(jìn)人員有序流動、推進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)提供有效保障。

【本文作者為中國人民大學(xué)公共管理學(xué)院副院長、首都發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員；本文系中國人民大學(xué)科研基金重大項目“政策試驗?zāi)Ｊ降膰H比較研究”（項目編號：20XNL022）的階段性成果】

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責(zé)編：賀勝蘭 / 王茂磊

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