上海交通大学国际与公共事务学院2020级MPA研究生 (上海) 200030
一、G街道工地疫情封控概况
1、G街道概况
G街道现隶属于上海市静安区,地处静安区中部,四通八达。辖区总面积约2.72平方公里,总人口约10万人,人口密度约每平方公里3.7万人。自3月份疫情初始,截至6月底,G街道新冠阳性率约为8%。
2、辖区工地概况
(1)工地基本情况
3月份疫情发生时,G街道辖区内共有11个工地,工地总人数为533人。工地建设类型分为旧改、电力、养老院、公租房、加梯等5种类型。其中A、B工地为旧改工地,主管部门为建委,涉及人数393人,分别处于主体收尾及结构施工阶段;C工地为电力工地,主管部门为建委,涉及人数35人,处于场地平整阶段;D工地为养老院工地,主管部门为民政,涉及人数34人,处于场地平整阶段;E工地为租赁房工地,主管部门为房管,涉及人数50人,处于基坑加固阶段;F-K等6个工地,均为加梯工地,主管部门为街道,涉及人数21人,分别处于结构施工及前期准备阶段。
(2)工地出阳情况
截至6月底,G街道工地总计出阳28人,出阳率5.25%。其中,B工地出阳10人,出阳率最高,达7.69%;A工地出阳16人,出阳率其次,为6.08%;E工地出阳2人,出阳率4%;其余工地均未出阳。
表1.1 G街道工地疫情封控概况
序号 | 工地名称 | 工地建设类型 | 主管部门 | 工地总人数 | 出阳人数 | 出阳率 | 项目进度 |
1 | A工地 | 旧改 | 建委 | 263 | 16 | 6.08% | 主体收尾 |
2 | B工地 | 旧改 | 建委 | 130 | 10 | 7.69% | 结构施工 |
3 | C工地 | 电力 | 建委 | 35 | 0 | 0.00% | 场地平整 |
4 | D工地 | 养老院 | 民政 | 34 | 0 | 0.00% | 场地平整 |
5 | E工地 | 公租房 | 房管 | 50 | 2 | 4.00% | 基坑加固 |
6 | F工地 | 加梯 | 街道 | 10 | 0 | 0.00% | 结构施工 |
7 | G工地 | 加梯 | 街道 | 4 | 0 | 0.00% | 前期准备 |
8 | H工地 | 加梯 | 街道 | 3 | 0 | 0.00% | 前期准备 |
9 | I工地 | 加梯 | 街道 | 1 | 0 | 0.00% | 前期准备 |
10 | J工地 | 加梯 | 街道 | 2 | 0 | 0.00% | 前期准备 |
11 | K工地 | 加梯 | 街道 | 1 | 0 | 0.00% | 前期准备 |
合 计 | 533 | 28 | 5.25% |
二、分析框架:协同治理综合模型[1]
该模型将协同治理放在一个具体的环境当中,这些环境因素是协同治理能否得以开始的决定因素或重要基础,可以影响协同治理中政府与其他参与方的互动关系,还可以促使协同治理的成员结构发生变化。这些影响不仅发生在协同治理开始之初,而且在整个协同治理过程中都将继续。同时,协同治理的各参与方也对外部环境产生一定的影响。
从外部环境中出现的是协同治理的动因,包括领导力、各参与方的动机及相互依赖性三个因子。正是这些动因的存在,一个具体的协同治理实践才能得以启动。
一旦协同治理实践得以启动,那么协同引擎就开始工作,并不断给行为提供推动力。协同引擎包括三个因素:有效参与、思想共识和协同能力。只有有效参与、思想共识和协同能力三者的良性互动,才能将协同引擎的动力发挥到最大。
协同引擎将助动力传递给协同行为。协同行为是对协同治理中各参与方为实现协同目标所实施各种行为的概括。协同行为是实现协同目标的基础,也让协同治理产生了直接的后果。
三、G街道工地疫情防控的综合模型分析
因工地的日常管理涉及到主管部门、属地辖区、施工企业、工人等多个主体,所以需要各主体条块结合,协同配合,通力合作,才能做好疫情防控工作。而G街道工地的出阳率,比辖区整体出阳率低,说明工地的疫情防控工作整体上落实的比较到位。现通过协同治理综合模型,对工地的疫情防控进行具体分析。
1、外部环境
在毫不动摇坚持“动态清零”的大方针下,工地疫情防控工作的政治、法律、社会、经济等外部环境因素可以说得到了极大的稳定,奠定了整个疫情防控协同治理的重要基础,是疫情防控工作得以顺利开始的决定因素。
2、动因
(1)领导力
施工企业项目负责人在整个疫情防控过程中,作为工地防控的第一责任人,起到了至关重要的作用。工地里有大量工人聚集生活,既要保障基本生活,又要落实防控措施,压力大,责任也大。但是,所有工地的施工企业项目负责人都能挺身而出,扛起重担,对外联络物资、咨询防控措施,对内有效组织、分配资源,为疫情防控打下了扎实的基础。
(2)协同动机
疫情期间,施工企业、工人、政府在协同动机方面,有着惊人的一致性。
从施工企业角度来讲,与政府协同,意味着得到政府的支持,特别是有几率得到政府物资发放的倾斜,可以更顺利地渡过封控时期,同时可以尽快复工,尽早挽回封控的损失。
从工人角度来讲,与施工企业协同,意味着尽快复工,以及封控期间的基本保障。对于工人来说,他们属于“手停口停”的群体,出一天工,算一天工钱。封控时间越长,不算工钱的天数越多,回家过年时兜里的钱越少。
从政府角度来讲,与施工企业、工人协同,意味着风险点的减少,社会面的尽快清零以及各自承担压力的减小。
(3)相互依赖
疫情期间,施工企业对政府在资源上的依赖,远远超过政府对施工企业的依赖。同样,工人对施工企业的依赖,远远超过施工企业对工人的依赖。
因病毒特性,物流被大大限制,同时保供白名单的出现,也大大削弱了施工企业自行采购物资的能力。因此,无论是保供车辆的提供,还是保供物资以及防疫物资的供应,各方对政府的依赖都是前所未有的。比如,在“鸳鸯封”之前,施工企业还能通过自身渠道,获得各类物资,但在“鸳鸯封”之后,物流、物资等渠道都牢牢把控在政府手中(高价团购对工人、企业来说都是最后的选择),导致工人依赖企业的托底保障,企业依赖政府的物资供应渠道。
正是这些动因的存在,工地疫情防控的协同治理实践得以启动。
3、协同引擎
(1)有效参与
施工企业、工人在整个疫情防控过程中,有效参与程度是不够的。疫情防控工作的决策完全由政府决定,没有因地制宜征询施工企业以及工人的意见,也没有在防控形势产生变化后及时告知。比如,A、B两个工地隔壁的养老院及学校被改建成方舱后,A、B两个工地还对该情况不了解,没有及时对工地内部进行调整,以至于没有规避掉风险点,防控出现了漏洞,造成了聚集性疫情。换句话来说,政府的参与过度,导致了问题的发生。
(2)思想共识
在协同治理中,各参与方需要对协同目标有一个比较清晰的认识,并且相互信任,并在协同过程中达到各方利益的一种平衡。这三个方面的思想共识是协同治理顺利开展的重要保障。疫情期间,政府、施工企业、工人各参与方对“动态清零”的协同目标都有清晰的认识,并且相互信任,具备共同的利益点——尽早复工复产。因此,较高的思想共识程度保障了疫情防控工作的顺利开展。
(3)协同能力
F-K等6个加梯工地,因工地位于小区内,属于街道重点关注区域,同时主管部门为街道,与属地的互动较多,形成了良性的互相学习过程,具备了单独的协同能力。比如,施工企业化整为零,安排工地的值守人员参加所在小区的志愿活动,既能减轻企业的物资保障压力,又能加强小区的人员力量,还能利用志愿者的福利,保障工地人员的日常生活。
可以说,尽管有效参与程度有所欠缺,但是较高的思想共识程度、良好的单独协同能力也让协同引擎的动力保持在较高水准,为疫情防控的协同行为提供了足够的助动力。
4、协同行为
各个工地的疫情防控工作开展都是典型的协同行为,形成了协同优势,为实现“动态清零”的协同目标,打下了坚实的基础。
5、协同后果
虽然政府在协同引擎的有效参与方面存在些问题,但是总的来讲各方主体通过协同还是取得了一定的成果。比如,社会面的清零、总体的有序解封、逐步的复工复产等等。截至到6月底,目前11个工地已有序复工了11个,复工率达100%。
四、工地常态化疫情防控
目前上海的疫情防控已转化为常态化模式,工地对应的常态化防控措施主要有:
1、加强组织领导,健全机制
成立以项目经理为组长的常态化疫情防控小组,负责项目疫情常态化防控工作统筹部署、组织协调、疫情防控落实、资源物资组织调配、疫情防控信息上报等事宜。完善强化实名制管理制度、出入检查机制、定时消毒机制、隔离观察机制。
2、实施闭环管理,减少风险
建立严格的封闭式管理制度,办公区、生活区、施工现场均只设置一个出入口,原则上进入现场的所有人员,没有特殊情况不得外出,项目部做好人员的后勤保障工作。
3、优化组织方式,有序复工
在施工组织方式上采用小规模、分工种、分工序的作业方式。在管理方式上采用分散班前教育、分散技术交底、分区作业。在办公模式上减少人员聚集,尽量通过网上办公、视频会议、微信群等方式部署各项工作。在就餐方式上,坚持“错时、分开就餐”原则,打餐时必须戴好口罩,且严禁大声喧哗,嬉戏打闹,就餐时人员应保持2m以上距离。
4、宣传健康知识,提素增能
在施工现场、办公区及宿舍区域张贴宣传标语及新型冠状病毒知识,在宣传栏张贴疫情防控相关文件要求,播放疫情防控相关新闻、宣传片,加大宣传力度,切实提高员工疫情防控意识和防控能力,积极引导员工养成健康生活习惯,提高公共卫生素养;督促员工强化自我监测,在进入工地前先对自身健康状况认真评估、如实报告。
5、强化应急处置,确保安全
针对建设工地可能出现的疫情风险,按照行业主管部门要求,制定《建设工地防疫工作应急预案》,一旦发生疫情,按照疫情“五步工作法”进行处置,即:发现送诊-加强监测-停工排查-现场消杀-达标复工,确保处置妥当有序。
[1]田培杰.协同治理:理论研究框架与分析模型[D].上海:上海交通大学.2013.