环境群体性事件的预警指标体系及模型构建研究
2015-10-21韦丹
韦丹
摘 要:通过对近年来频繁发生的环境群体性事件进行分析,基于环境群体性事件的预警监测系统原理,利用德尔菲法、层次分析法等统计分析方法,对环境群体性事件的预警进行定量化研究。根据预警指标的构建原则,建立了环境群体性事件预警指标体系层次图,并对环境预警等级进行划分,得出环境群体事件的预警模型,以期为决策者作出合理的方案选择提供科学的依据。
关键词:环境群体性事件;预警;指标体系;模型
1.引言
随着我国改革开放的不断深入和市场经济的快速发展,越来越多的社会问题开始凸显,特别是目前我国正处于社会转型期,是群体性事件的多发期。据统计,我国每年因环境问题而导致的群体事件以年均29%的速度递增,这已成为破坏经济发展、引发社会矛盾的重大问题。因此,科学的处理因环境群体性突发事件而引发的公共危机成为目前学术界新的研究方向和重要课程。
对于环境群体事件,国内外的学者们纷纷提出了各种不同的社会预警指标体系及模型,自20世纪60年代至今短短几十年的时间,相关的研究成果就开始大量的出现,这些理论和研究成果,使我们对发生群体事件动因分析以及对一些具体群体预警指标体系的构建具有重要的参考价值。但是,这些研究成果也存在一些不足,一方面主要表现在对于因为环境问题而导致的群体性事件的预警研究很少,另一方面主要表现建立指标体系的不完善,比如说有的指标体系过于狭隘,有的过于宽泛且难以计量,还有一些在分类处理和研究方法上不够科学等等。
环境群体性事件预警原理与普通群体性事件有很多相似之处,通过收集近年来典型的环境群体性事件案例,对其进行比较和分析,得出环境预警监测系统的原理。首先,对环境预警监测系统进行初始化,收集基本数据。基本数据包括非定量数据和定量数据,非定量数据要使用相关的数据进行定量化,并对所有的数据进行标准化处理。其次,确定危机预警指标和原则,确定危机临界区域,对危机进行识别、诊断和评价,根据危机信号输出的安全值判断是安全还是危机。最后,由预警中心进行决策、指挥,反馈信息。本文将根据我国的群体性事件的特点进行实证分析,基于环境群体性事件预警原理,构建了环境群体性事件的指标体系及预警数学模型体系,以期为决策者作出合理的方案选择提供科学的依据。
2.环境群体性事件预警指标体系的构建
2.1预警指标体系构建的原则
根据环境群体性事件的特点,并参考群体性事件的相关研究成果,认为环境群体性事件预警指标体系应包括三项基本原则,分别为系统性与层次性原则、多面性与代表性原则、定性与定量相结合原则。
2.1.1系统性与层次性原则
环境群体性事件的发生,涉及面广,应该从多方面考虑预警指标的构建。因此,应把环境群体性事件预警指标体系建立在系统性和层次性的基础之上。系统性原则要求整个指标体系必须连贯有序,形成一个系统,各级指标是该系统中的若干子系统。系统内部各级指标要有序可循,所以必须兼具层次性。整个系统与各子系统要相互联系,严整有序。
2.1.2多面性与代表性原则
环境群体性事件的预警指标应尽可能从多个方面来构建,这样可以更加全面地分析事件的成因,并判断各指标对整个事件的影响程度。选择指标要同时具有代表性,不能过于宽泛。每个环境群体性事件都不一样,在进行指标的构建时,要选择具有代表性的指标进行衡量。
2.1.3定性与定量相结合原则
定性分析是对研究对象进行“质”的分析,抽象、概括地揭示事物的发展规律。定性指标比较抽象,且难以进行量化。定量分析是根据数量特征、数量关系与数量变化进行分析,具有客观性。因此,应将定性与定量相结合,使整个指标体系更加科学、客观。
2.2预警指标体系构建的总体思路
本文选取客观环境指标与主观心理指标作为准则层的一级指标,构建由目标层、准则层(一级指标)、指标层(二、三、四级指标)等5个层次组成预警指标体系。其中目标层指的是环境群体性事件预警指标;一级指标层包括主观心理指标、客观环境指标;二级指标层包括民众满意度指标、民众信任度指标、民众容忍度指标、经济增长指标、社会环境事故指标、社会与环境控制指标6个分指标体系,分别隶属于两个一级指标之下。三级指标包括事故性质指标、信息流通指标、行政处理指标、经济增长指标、社会分配指标、环境经济协调发展水平指标、环境控制指标、社会控制指标8个分指标体系,分别隶属于三个二级指标之下。四级指标层的具体指标数量繁多,共有63个三级指标,在此不再一一列出。各级指标的层次模型如图1所示。
图1 环境群体性事件预警指标体系层次模型
3.环境群体性事件预警模型
3.1建立层次结构模型
本文选取环境群体性事件预警指标体系作为目标层,客观环境指标与主观心理指标作为准则层的一级指標,并构建由目标层、准则层(一级指标)、指标层(二、三、四级指标)等5个层次组成预警指标体系。
3.2构造两两比较判断矩阵
确定了指标层级结构以后,需要比较上级指标对下级指标的影响,并确定各个指标在其目标中的比重。对于各个指标的权重,本文采取专家判断打分的方法,并引入合适的标度数值表示,写成判断矩阵,并求出矩阵A的特征向量W(W={W1…Wn})和最大特征根λmax。
3.3计算权重及进行一致性检验
3.3.1比较矩阵的一致性检验
设n个引发环境群体性事件各个要素的重量,并建立两两比较矩阵的特征根λ,记λ=n。计算λmax,当最大特征根λmax=n时,说明判断矩阵完全一致;当λmax>n时,说明判断矩阵不完全一致。一般情况下,矩阵的阶数越大,不一致性也就越大,容易产生误差。为了消除矩阵阶数的影响,减小误差程度,因此需要对所建立的判断矩阵进行一致性检验,并引入一致性指标CI(CI=(λmax-n)/n-1),可以通过CI值大小判断其偏离程度,即CI值越小,其判断矩阵偏离程度越好,一致性越精确。由于本文的矩阵阶数是4阶,易对CI 值产生偏差影响且消除矩阵阶数影响造成的判断矩阵不一致性,若只以 CI 值来作为一致性标准是不精确的,因此本文需要引入平均随机一致性指标RI ,在此基础上计算RI值并与RI对应表进行对照比较。当阶数n〉2时,就会产生一致性比率CR,即判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为随机一致性比率CR,计算出CR的值,若CR<0.10,本研究所给予的判断矩阵具有可接受的一致性,否则需要对判断矩阵进行调整,使其具有满意的一致性。
3.3.2求判断矩阵的特征向量,进行归一化处理得出各指标的权重
本研究采用和积法,此方法实际上是将A的列向量归一化后取平均值作A的特征向量。具体步骤如下:
① 将A=(Mij)nxm判断矩阵每一列正规化(归一化)处理
Mij=Mij∑nk=1Mkj,i,j=1,2,...n
② 将每列归一化处理后的判断举证按行一一相加 Wi=∑nj=1Mij,i=1,2...n
③ 然后再将向量W=(W1,W2,...W3)T归一化处理为Wi=Wi∑nj=1Wi,i=1,2...n,所得到的W=(W1,W2,...W3)T,即为本研究所求的特征向量。
④计算判断矩阵最大特征根λmax,λmax=∑ni=1(MW)inWi 式中(MW)i同样表示向量MW的第i个元素。[9]
3.4 环境预警等级的划分
本研究将预警等级分为无警、轻警、中警、重警、巨警五个等级。当群体性事件警情处于无警或轻警区时,说明该事件引发危机的可能性比较小,相对处于安全的状态;当群体性事件警情处于中警区时,政府就应该关注,主动搜寻各类相关信息进行分析,准备好各类应急预案;当群体性事件警情处于重警或巨警区时,当地政府与相应管理部门就要尽快启动应急预案,采取有效措施遏制警情的发展与恶化。
指标体系中各指标均使用五级计分法,即根据指标值的大小分设5个值:0.2、0.4、0.6、0.8 和 1[10](如表1)。
表1 环境群体性事件重点指标预警信息系统
预警等级预警区域预警信号指数一级(无警)安全区0-0.2二级(轻警)较安全区0.2-0.4三级(中警)较危险区0.4-0.6四级(重警)危险区0.6-0.8五级(巨警)非常危险区0.8-1
3.5 群体性事件预警模型的构建
根据以上的区域划分和指标运算,得出权重值Wi,并通过公式计算出各指标风险值Mi,可将各指标的风险值乘以其权重求出各因素风险值,从而进一步求出群体性事件综合风险值Q。因此环境群体性事件预警模型为:
Q=∑ni=1Wi*Mi
4.结语
环境群体性事件与多方面因素相关,具有較强的复杂性。近年来,新环境下群体性突发事件的种类繁多,组织性和反复性增强,处理难度加大,因此目前我国在应对环境群体性事件上,仍然缺乏有效的对策。任何一项突发公共事件或多或少都会有某种预兆或者某种警示,关键是能不能识别和把握这种信息,所以必须要完善预警体制,尽可能地避免环境群体性事件的发生。(作者单位:广西师范学院)
参考文献:
[1] 刘影,鄢琳. 当前群体性事件的分析[J].社会科学家,2007(S5):68-70.
[2] 余光辉,陈天然,周佩纯. 我国环境群体性事件预警指标体系及预警模型研究[J]. 情报杂志,2013(7):13-14
[3] 吴竹. 群体性事件预警机制[D]. 中南大学,2006(4).