基于相关性分析的国家脆弱性评估体系

吕淑文 邱丽萍

摘 要：本文针对"脆弱国家"问题进行讨论，采取量化分析的方法，通过考虑安全、政治、经济以及社会等不同因素对各国进行评估。首先利用极端天气作为度量指标，包括干旱、洪水、破坏性地震和超级台风，甚至包括玉米和水稻的生产，假设它们均服从泊松分布。然后使用相关分析模型来确定每个指标的权重，将不同程度的脆弱性聚类和分类为六个等级。结果显示：脆弱国家和非常脆弱国家的平均比例为39%，这意味着如果一个国家的脆弱性指数落入给定排名的前39%，该国情况就是脆弱的。

关键词：泊松分布；相关性分析；国家脆弱性；评估

引言

气候变化已成为目前最重要的全球性问题之一，其对人类生存和发展的影响是所有国家共同面临的重大挑战。政府间气候变化专门委员会认为气候变化的净损害成本可能很大，这些影响中的许多会改变人类的生活方式，并可能导致社会和政府结构的弱化和崩溃。

一、相关分析

假设有n个国家，并且有m个评估指标来衡量该国的脆弱性，构建总体评估价值，即脆弱国家指数。 由于脆弱性评估在一个国家有多个指标，首先使用变异系数法来计算脆弱性评估指标的权重。然后，使用加权和方法来计算每个指标的总体评估。最后，采用相关系数法定量评估各指标与国家脆弱性之间的相关性。

计算指标的变异系数：

计算总体评估值的加权总和，即国家j的脆弱性指数：

将计算出的国家脆性指数从大到小排序，越小的国家就越脆弱。当具有相同脆弱性指标的不同国家按照指标的权重进行排序，权重按降序排列。利用相关分析来衡量国家脆弱性与各项评估指标之间的关系：

最后得出各国与各指标之间的相关系数。

二、评估体系

在本文中，通过12个和平基金指标描述了一个国家的脆弱性，并且增加了气候变化。假设正常的气候变化不会影响国家的脆弱性，本文用极端天气的频率来表示气候变化，由于极端气候事件的发生频率没有得到很好的记录，假设它遵循泊松分布，因此本文用178个随机数代替，这些随机数服从泊松分布。

可以从这个模型中获得13个指标的权重，如表1所示。

表1相关指标的权重分布（%）

从相关系数表可以看出，该国的脆弱性等级与其他13个评价指标呈负相关，表明评价指标数据越大，等级越低，国家脆弱性越强。 13个评价指标之间的相互作用为正，表明一个指标对其他指标有溢出效应。特别是极端天气评价指标可直接通过国家脆弱性等级影响国家脆弱性强度，并通过对其他指标的溢出效应间接影响国家脆弱性。

三、气候变化影响

首先，气候变化威胁着人类的生活方式。极端天气事件、洪水、海平面上升、冰川退缩、生境变化以及威胁生命的疾病迅速蔓延可能会破坏人类的生活方式并改变他们保护自身安全的方式。

其次，气候变化加剧了地区不稳定性，使各国有可能更多地参与地区冲突。在反恐问题上，气候变化将延长对恐怖主义的战争，因为气候变化将导致更多的贫困、失业和环境难民。

由于气候变化对国家脆弱性至关重要，因此提出描述国家脆弱性指数的有效方法至关重要，有必要建立一个评估国家脆弱性的指标体系。即定义一组参数和指标并阐明它们之间的关系，建立一个模型来描述一个国家的脆弱性，同时衡量气候变化的影响并确定气候变化如何直接影响或间接影响脆弱性。

四、结论：

本文首先对影响国家脆弱性的指标进行相关性分析，然后对过去12年来178个国家的数据进行分类。将这些分类分为六个层次，这六个层次非常脆弱、脆弱、稳定且非常稳定。结果显示大约39%的国家非常脆弱和脆弱，这是判断一个国家是否脆弱的臨界点。

参考文献：

[1] Theisen， O.M.， Gleditsch， N.P.， and Buhaug， H. “Is climate change a driver of armed conflict？” Climate Change， April 2013， V117 （3）， 613-625.

[2] Naude， W. & Santos- Paulino， A. U.. Fragile States： Causes， Costs， and Responses. Oxford ： Oxford University Press， 2011： 23.