1. 引言
自然灾害作为不可忽视的全球性议题，给人类社会可持续发展带来了巨大挑战。近几十年来我国发生的地震、洪水、飓风等自然灾害越来越频繁，为了有效准备和应对复杂危机，需要在发生灾难性事件时投入必要的资源，最大限度地减少灾难性事件对人类和社会的影响。在我国历年的重大突发事件中，志愿组织在突发事件应急治理中开展的志愿服务在救灾救援中发挥着人力供给和社会互助网络的作用，有效弥补了政府和专业救援力量的不足。2024年6月修订通过的《中华人民共和国突发事件应对法》指出进一步支持、引导红十字会、慈善组织以及志愿服务组织等社会力量参与应对突发事件。然而，参与救灾行动的外来团体、组织和灾害发生地的组织之间，在规模、经验、知识和能力方面存在着非常高的异质性。救灾能力参差不齐的组织参与应急响应会给政府部门带来沟通、组织、安全、整合和后勤方面的挑战。一旦这些救援力量之间衔接不畅便会造成大量资源浪费、影响应急志愿服务的开展。不同的志愿组织参与应急响应绩效结果不同，何种因素影响志愿服务组织差异化的绩效结果是本文要探究的问题。
2. 相关研究回顾
应急志愿服务是志愿者及组织参与突发公共危机应对，以补充官方救援体系、协助化解危机的行动过程[1]。其在预警发布、需求精准识别、资源灵活整合与快速响应决策等方面具有独特优势[2]。如何有效动员并整合这股力量，已成为全球应急管理领域的重要课题。现有研究为理解应急志愿服务提供了重要经验和启示，主要从以下几方面展开：
其一，聚焦于协同网络及其制度基础。有效的应急协作需以明晰的制度、结构与机制为基础[3]，并在灾害全过程保持联动。这种协同本质上是在构建一个多元参与的应急行动网络，其绩效高度依赖于网络中的信任水平[4] [5]、促进型领导力[6]，以及灾前已建立的关系资本。制度理论视角则关注规则与合法性，指出志愿服务组织需通过与政府体系建立制度化链接以获得“认可”与“入场券”，这是协同得以启动的前提[7]。然而，尽管共识认为“政府主导协调至关重要”，但既有研究对协同程度的差异及其具体运作缺乏深入解析。
其二，聚焦于组织专业能力与资源基础。 资源依赖理论揭示了组织在不确定环境中对关键资源的依赖。应急志愿服务组织需要专业的人力、装备、知识与信息[8]，而其专业化水平直接影响其服务输出的有效性与可持续性[9]。研究同时指出，当前中国志愿服务组织普遍面临专业能力不足、资源有限等挑战[10]。无论是官方背景还是民间自发形成的组织，均在不同程度上存在服务输出方面的困境[11]；我国志愿服务参与应急管理的整体专业化水平仍有提升空间[12] [13]。然而，现有讨论多将“专业化”视为一个整体概念，对其内部构成(如人员资质、装备标准)及其与不同灾害任务类型的匹配关系剖析不足。
其三，衡量社会组织参与灾害救援有效性研究。国外学者认为社会组织有效性包含多维测评体系，受权变理论与资源依赖理论聚焦于实现有效性的主动能力；还有研究从资源获取角度提出有效性反映出社会组织在环境中获取关键且稀缺资源能力。有的学者将社会组织有效性的研究置于国家治理的框架下，在资源依赖与组织独立中寻求有效的发展路径[14]，并将社会组织救援有效性细分为“参与能力”和“参与效能”[15]。
本研究在网络治理理论与资源依赖理论基础上，拟构建一个整合性的“协同性–专业化”二维分析框架，通过这一框架分析绩效差异的具体成因。首先阐述这一分析框架，继而通过多案例比较研究验证其解释力，并讨论其作为判断工具的理论与实践价值。
3. 协同性与专业化：一个分析框架
协作危机管理(CCM)是协作公共管理和危机管理的混合体，是指来自不同部门和背景的多个利益相关者共同努力管理危机，这意味着整合知识、信息和经验，并将其转化为集体行动。多主体进行协同意味着以共识为导向制定决策并采取行动[16]。但在灾害协作治理中，多样化的行动者把不同资源、信息和知识带到合作中解决复杂问题的同时，由于目标和观点的冲突会使各自的适应和妥协变得困难，进一步阻碍行动者之间达成共识。为此，Boin认为CCM需要强大而有效的领导，因为其必须将不同的、有时是对立的观点和利益汇集到一个方向上[17]。这意味着领导者需要综合规划以有效管理多样化的救灾行动者，识别出能够共同应对灾情的社会救援力量。协作危机管理(CCM)对志愿组织参与应急管理有很大的借鉴意义，因此，本文从CCM视角提取出“协同性”与“专业化”两个关键属性建立一个类型学的分析框架，以说明其如何影响应急志愿服务绩效结果。
3.1. 概念释义
3.1.1. 协同性
协作是灾害事件管理的基本特征。志愿组织在协作过程中通过面对面交流、共享信息、知识和资源强化信任关系，以帮助组织动态调整方案，避免组织活动重复投入或资源浪费。许多关于灾害协作治理的研究强调了领导者在启动和维持协作关系中的重要性。在灾害治理中跨部门协作网络中占据突出作用的节点大多是政府部门，除了普通的管理任务外，协作安排中的领导者负责处理冲突或风险、培养信任、在各方之间建立富有成效的关系的职责。
应急志愿服务的协同性由两个测量维度构成：在地协同情况、外来协同。前者指本地志愿组织与政府应急指挥体系之间的制度化协作水平，可通过联席会议召开频次、联合演练次数、信息共享平台使用率、任务分配清晰度等具体指标衡量。后者侧重观察外来志愿组织与政府及在地组织间的对接效率，如联络机制建立时效、资源对接匹配度、跨组织指挥链条是否明确、协调小组设置情况等。
3.1.2. 专业化
“专业主义”概念起源于Schön (1983) [18]提出的“技术理性模型”(model of technical rationality)，该模型强调专业活动的本质是通过科学知识和技术手段解决问题。以救灾为组织使命的组织在招募组织成员时按照专业背景和社会需求进行分类教育、指导、培训，这也使得其在突发事件发生后快速应对。相反，任何未经训练或错误行为都可能危及现场人员的生命，并导致混乱、事故以及紧急情况的进一步恶化[19]。
应急志愿服务的专业化由两个测量维度构成：组织外部合法性和组织资源。一方面，专业化意味着对组织外部合法性有明确和隐性的制度要求，包括组织正规化和组织定位，例如是否在民政部门正式注册、有无公开组织章程与财务管理制度、是否以水上救援为主要服务领域、社会组织等级评估以及在水灾救援中被知晓与认可的程度。另一方面，利用参与者的资源通常被视为协作的驱动力，强调组织所拥有的、可直接应用于应急救援任务的内外部能力与资产，包括救援人员专业性(核心成员持有相关专业资质的比例、队员参加专业培训与演练时数)、资源与技术支持(配备专业救援装备、专用信息通信和物资管理平台)。
3.2. 分析框架
基于协同危机治理视角 ，本文建立起一个类型学的分析框架(见表1)。两个维度分别代表协同性和专业化，它们交叉形成的四种情况分别代表不同应急志愿服务绩效结果。同时，不同绩效结果背后，政府与志愿组织之间反映出不同的关系模式。作为一项探索性研究，本文有助于建立一个揭示应急志愿服务绩效结果的影响因素与发生机制的新视角。
Table 1. Performance results of emergency volunteer service organizations
表1. 应急志愿服务组织绩效结果
|
协同性 |
高 |
低 |
专业化 |
高 |
绩效结果占优——合作伙伴关系 S志愿服务组织 |
绩效结果偏离——补充关系 L志愿服务组织 |
低 |
绩效结果显现——策略性吸纳关系 N志愿服务组织 |
绩效结果失效——疏离关系 H志愿服务组织 |
1) 绩效结果失效：低协同性–低专业化
当应急志愿服务具有“低协同性–低专业化”特性时，志愿组织支持救灾行动的绩效结果失效。“低协同性”意味着志愿组织几乎不与当地政府部门对接联系，不同的救灾组织在不知道对其他组织或团体的影响下自发行动。“低专业化”意味着未经训练的志愿行动会对幸存者、应急响应人员和志愿者本身造成伤害。疏离关系是指政府与应急志愿服务组织因为互相的低认同或者其他原因而出现分离的情况。这类灾害行动中，政府领导者扮演集权角色，双方互动往往是非制度化的和临时性的，当灾害结束时这种关系经常自动终止。
2) 绩效结果偏离：低协同性–高专业化
当应急志愿服务具有“低协同性–高专业化”特性时，志愿组织支持救灾行动的绩效结果偏离。“低协同性”意味着政府与志愿组织勉强协作或者不协作，由于缺乏统筹调度，导致参与救援的志愿组织在相近区域开展同质化救援，而边缘受灾区域被忽视。“高专业化”意味着专业性强的志愿组织虽能自发形成合作展开救援，但由于无法与政府达成合作，效果不明显。当政府组织和非政府组织有相似目标，但有不同策略时，就可能存在补充关系。
3) 绩效结果显现：高协同性–低专业化
“高协同性–低专业化”意味着政府能够策略性吸纳前往灾区的组织开展救援工作。吸纳关系是指政府与志愿服务组织拥有相似的目标，但志愿组织在抗震救灾的专业性方面存在不足，需要政府集中力量引导各个力量有序参与进来。针对专业相对有限的志愿组织，政府部门使其承担基础性救灾任务。由此，既有效缓解专业救援力量的应急压力，又能充分发挥组织间的协同作用。
4) 绩效结果占优：高协同性–高专业化
“高协同性–高专业化”意味着参与救灾的在地组织、外来组织拥有共同的目标、承担各自专业分工，并在面对面沟通和信任的基础上展开有序救灾任务。合作伙伴关系强调寻求实现包容性的最大化，主张以民主化的方式动员、使所有可能做出贡献的各方参与。这意味着共同、权利平衡、共同责任、信任、互相尊重和问责，反映了基于互相依赖的理想关系。绩效结果占优产生的伙伴关系表现为政府–在地组织、政府–外来组织以及在地组织–外来组织之间互动交流，交换灾情信息。政府领导者扮演联结型角色，本次的合作经验将有助于今后更好开展合作。
4. 案例概况
4.1. 研究方法与数据来源
为进一步解释和验证上文构建的分析框架，本文选取水灾救援场景下四家具有典型代表性的志愿服务组织，案例选择上考虑典型性和资料完整性，四家组织都参与过水灾救灾服务，但在参与救灾时，不同的志愿服务组织在“协同性”和“专业化”方面表现出较大差异，尤其体现在不同时期的救灾活动。研究数据来源于半结构化访谈、历年救灾报告和二手资料，为保障研究的信度和效度，利用三角互证法对访谈、内部文件、公开资料等信息进行互相补充和印证。按照历年水灾发生情况，选取了“2020年河南郑州水灾”、“2022年广东暴雨洪涝灾害”“2023年京津冀暴雨洪涝灾害”、“2024年湖南平江暴雨洪涝灾害”等四次水域灾害救援，经过比较最终选取H、L、N、S民间救援组织作为案例分析对象。
4.2. 志愿组织参与抗洪救灾具体情况
1) H组织参与郑州特大暴雨救援：绩效结果失效
2021年7月河南郑州发生历史罕见特大暴雨灾害，应急管理体系承受巨大压力。H组织作为一支长期致力于水上救援的本地4A级社会组织，其表救援行动诠释了在“低协同性–低专业化”结构下，志愿组织救援行动所面临的效能瓶颈。
在灾害初期，政府未能建立有效的统一调度平台。H组织与其他上千支民间救援队一样，未被纳入正式的应急指挥行列。其负责人坦言：“暴雨突发，上级政府没有那么多时间去判定哪个组织能用得上，主要还是调动熟悉的救援力量”1。这导致其行动处于自发、孤立状态，信息获取主要依赖公开网络和被打爆的求救电话，出现了“很多虚假或者误导性信息反而干扰了核心救援任务”的情况。
2) L组织参与郑州特大暴雨救援：绩效结果偏离
L组织是全国性、专业化的民间公益紧急救援机构，拥有覆盖全国的授权体系和超过万名经专业培训认证的志愿者，核心成员具备激流救援、操舟等专业资质，拥有全国协同救援网络。在2021年郑州“7∙20”特大暴雨灾害中，其行动集中体现了“高专业化”能力与“低协同性”限制并存所导致的“绩效结果偏离”。
在地协同层面，一方面是信息共享平台使用率低，尽管与当地应急管理部门存在一定联系并能获取部分指导，但L组织主要依赖自身网络和公共信息进行决策，未能全面接入政府统一的应急信息指挥平台。另一方面，其行动在很大程度上是“自主决策”。正如负责人所述：“一般救援队要通过报备，但报备迟迟没有反馈，所以很多组织只能跳过该流程自行前往”2。外来协同层面，L组织未能被充分整合进命令统一的跨组织指挥网络。“大量组织聚集在‘热度高’的地区，而像乡村、偏远村镇基本上被忽略”。L组织人员配备完整，具备操舟能力和激流救援能力。暴雨发生后第一时间前往灾区开展救援，据统计共有57支队伍，出勤2680次，转移被困群众44336人，同时也救援脱困车辆、开展医疗救援。L组织的案例充分证明，即使志愿组织具备极高的专业化水平，由于缺乏强有力的系统性协同，其行动潜力也无法完全转化为整体救灾网络的最优绩效。
3) N组织参与湖南平江水灾救援：绩效结果显现
N组织是一家成立于2010年的民间公益救援队，目前由208名队员和100名志愿者组成，成员都具备专业特长和技能，并以此组建了绳索救援、高山救援、心理救援等专业队伍，开展团队各类技能培训超过3000多次，累计培训1895名具有专业救援能力的志愿者。
N组织的应急志愿服务行动表现为“高协同性–低专业化”。一方面，受湖南省应急厅统一调度，N组织第一时间抵达灾区，并与当地防汛指挥部、村干部紧密配合。“我们到地方的时候就有村里的干部带路，我们就能很快的定位被困人员位置，大大提高了我们救援效率”；此外，在政府的指导协调下，N组织与其他外来救援组织协同行动，各救援队分工明确，分别负责城区和村镇的救援任务，并通过设备共享(如冲锋舟、无人机)优化资源配置。另一方面，尽管N组织带来充气救援艇、自组网对讲机、运输无人机等数十种专业设备，用于应对抗洪抢险救援工作中出现的信号断连、食物紧缺、环境复杂等突发情况，但在极端环境下也遇到瓶颈，实证调查显示“这么大的暴雨，也面临人手和设备不足的情况，队员都是连夜转战好几个地方，经常在去的路上又接到新的救援需求，很多成员身体实在太疲倦就只能返回地休息”3。
4) S组织参与广东清远水灾救援：绩效结果占优
S组织是深圳市5A级组织，2013年独立注册，下设信息指挥中心、技术部、培训部、水上救援队和专业救援队等部门，现有400余名队员，其中200多名队员持有初级救护员资质。2022年6月，广东清远英德市出现连续性持续降水，城市面临严重内涝。
S组织在此次水灾救援中的志愿服务行动表现为“高协同性–高专业化”。一方面，S组织接受政府调度并参与属地协作，其严格遵循应急管理部门指挥，与英德市应急局、镇村干部联动；还与消防、武警等力量分工协作，例如配合深圳消防支队突破积水障碍，共同转移群众；在和外来救援组织对接中，积极配合政府指挥，与蓝天救援队、地方应急救援小分队形成互补，共同开展抢险救灾。另一方面，S组织救灾经验丰富、装备齐全专业，400余名队员中超过50%持有初级救护员资质。在接到协援请求后，即刻启动后方指挥群，并携带冲锋舟、无人机、卫星电话、医疗设备等超一吨的专业装备迅速赶赴灾区，尤其配备了卫星电话，确保了在公网中断下的关键通信能力。
在“高协同性–高专业化”的双重保障下，S组织的行动实现了“绩效占优”。通过协同，其行动完全避免了与政府及其他救援力量的重叠与冲突，人力与装备资源被精准投放到最需要的位置，实现了救援效率的最大化。
5. 案例比较与绩效结果转化
以上分析从静态视角对四家志愿组织的救灾行动进行案例比较，通过对四个案例的描述，上文构建的应急志愿服务绩效分析框架得到了初步解释和验证，根据本文的分析框架，不同的绩效结果有动态转化路径。接下来，我们对转化路径和可能遇到的障碍进行初步分析。
对于绩效结果偏离的志愿服务组织L案例来说，要发生积极的转化以实现绩效结果占优，关键在于加强与政府部门的互动联系，常态化开展跨组织间的交流合作。灾害的应急响应以效率和速度为特点，这需要在高压和不确定的环境中有效动员和协调。尽管L组织具备政府部门抗险救灾的资源，但在实际协作过程中，政府部门往往主导合作领域的“入场规则”，上级政府的不参与会抑制合作[20]。为此，志愿组织需要与政府进行横向和纵向的沟通，以确保在灾害发生时能够顺利进入受灾区域开展救援工作。
对于绩效结果显现的志愿服务组织N案例来说，要发生积极的转化以实现绩效结果占优，核心路径是提升组织自身专业化程度，包括推进组织架构类别化、活动领域精细化、服务内容特色化等。一方面，组织外部合法性和资源是志愿组织取得外部信任的关键，因为人们会将这些成员视为组织价值观、规范和能力的承载者。具备多样化专业知识、熟悉当地社区及其特殊需求的组织往往拥有较强的外部合法性，也有助于提高与政府沟通对话的可能性，从而获取可靠救援信息指导救灾行动。另一方面，组织的专业化建设能够强化成员的专业身份认同，推动组织运作向规范化、标准化方向发展，这种转变有助于志愿组织在救灾行动中摆脱松散无序的执行模式，进而形成统一协调的行动体系。
对于绩效结果占优的志愿服务组织S案例来说，要持续深化协作机制建设。通过推动社会应急力量与专业救援队开展共训共练，进一步提升社会应急力量的专业救援能力。实证调查显示，政府部门与前线救灾行动者间存在关键信息不同步的现象，而各行动主体间若缺乏有效信息交换，极易导致救援行动重叠或出现救援盲区。信息共享是应急响应系统最关键的功能之一，但信息交互也存在双重风险：过度隐瞒会造成信息孤岛，阻碍救援联动；而盲目分享低质量信息，同样可能误导决策。
转化过程中主要面临三类障碍：制度性障碍体现为政府部门对社会力量的信任不足、沟通渠道僵化及数据共享壁垒，直接制约着“协同性”的制度化提升；资源性障碍源于志愿组织普遍存在的资金不稳定、专业培训机会缺乏与高级别装备购置困难，构成“专业化”发展的现实瓶颈；认知障碍则表现为部分组织安于现有角色(如仅参与本地熟悉救援)，或对制度化协同心存顾虑，从而陷入难以突破的路径依赖。
6. 结论与讨论
将志愿服务体系化、专业化地纳入国家应急管理体系，是推进应急管理能力现代化的必然要求。本研究聚焦于超越“政社协同必要性”的共识，致力于厘清“何种协同”与“何种专业能力”的组合会塑造何种绩效结果。所构建的“协同性–专业化”二维框架不仅能够描述志愿服务绩效的差异，更能诊断其深层成因，并预测其发展趋势，从而为管理实践提供科学参照。
在实践层面，本框架为政府与志愿组织提供了双向指引。对于政府部门，其启示在于：第一，实现分类管理与精准赋能。可运用此框架对志愿服务组织进行“画像”，针对“高专–低协”型组织，重点构建制度化的协同接口；针对“低专–高协”型组织，则应侧重提供专业培训与资源支持，提升其任务执行效能。第二，设计数字化协同平台。所构建的应急协同平台应能支持高频联席决策以提升协同性，同时具备对组织专业资质与资源进行登记、验证与匹配的功能，从而智能化实现任务与能力的高效对接。对于志愿服务组织，本框架有助于开展自我评估与战略规划。组织可利用框架定期自我诊断，明确究竟应优先加强与应急系统的制度化联系，还是应着力于投入人员资质认证与装备升级。
最后，本研究主要基于中国语境下以洪涝灾害为主的案例，其适用性存在一定边界：首先，在灾害类型上，对于地震、疫情等灾害，协同的复杂性与专业化的具体内涵可能演变，框架需作适应性调整；其次，在分析层面上，研究侧重于组织层面的结构与能力，对志愿者个体动机、心理及社区非正式网络的作用尚未深入探讨，而这些因素在基层自发行动中可能更为关键。
基于上述发现与局限，未来研究可在以下方向深化：其一，拓展框架的适用性，将其应用于地震、危化品事故、公共卫生事件等多类灾害，检验并丰富其指标内涵；其二，将协同性与专业化的操作化指标量化，开发标准化的评估量表，推动研究从定性分析向定性与定量结合迈进。
NOTES
1H组织负责人访谈，2024年7月25日。
2L组织负责人访谈，2024年8月5日。
3N组织负责人访谈，2024年8月15日。