考虑心理阈值的突发事件多部门应急决策动态调整方法*

樊自甫，杨 州，李一雄

(1.重邮电大学 经济管理学院，重庆 400065；2.重庆邮电大学 网络协同经济研究中心，重庆 400065)

0 引言

近年来，我国突发事件频发，如：2008年南方雨雪冰冻灾害、2015年“8·12天津滨海新区爆炸事故”、2017年“6·24茂县山体滑坡”等突发事件，对我国社会系统的正常秩序和公民的生命财产安全造成严重威胁。突发事件具有随机性、突然性、破坏性、复杂性、可变性、扩散性等特点[1]，导致突发事件演变过程具有不确定性、信息不完全性和不可预测性，往往影响决策部门的应急决策方案[2-3]，且应急决策具有动态性、多目标性以及协同性等特点[4-5]。因此，突发事件发生后，应急救援小组需要对应急决策进行动态调整，以最大程度地降低灾害损失；与此同时，在多部门协同开展应急救援的情形下，由于各部门对应急方案有不同维度的评判标准，需协同考虑各个部门的目标调整应急决策。

目前，关于多部门协同的研究主要集中在以下3个方面：①分析阻碍应急部门协同的外部影响因素，试图解决部门沟通协调问题[6-8]，例如，陈兴等在分析动态决策过程中的部门协同问题基础上，构建了多阶段的部门协调决策模型以解决部门沟通协调问题；②从部门协同的组织、运行机制、利益机制等内在因素入手研究影响部门协同的原因[9-11]，例如，盛明科等分析了阻碍部门联动应急的原因是部门分割和信息沟通不畅；③从协同机制、区域应急联动等角度构建部门协同模型，提高协同效率[12-15]，例如，陈述等分析了部门协同应急特征，构建了基于重大突发事件的部门协同应急决策模型，对应急方案进行择优。

在应急决策动态调整方法上，考虑到决策部门在面对突发事件时具有参照依赖、风险规避等心理特征，部分学者将前景理论、后悔理论、效用风险熵等方法引入到应急决策动态调整中，量化描述决策部门的心理行为。例如，樊治平等[16]将前景理论与应急决策相结合，提出了基于前景理论的应急决策方法；袁媛[17]等基于后悔理论的思想，提出了考虑后悔规避的突发事件应急响应的风险决策方法；陈业华等[18]在前景理论的基础上构建了基于效用风险熵的应急决策动态调整方法；Liu等[19]考虑决策者后悔规避的特点，通过构建决策者心理依赖参照点，提出一种基于累积前景理论的应急风险决策方法。

综上所述，虽然从不同角度分析了阻碍部门协同的原因，并为此提出相应的多部门决策方法，但考虑多部门协同参与决策的动态调整方法研究较少，而现实中往往是需要多部门共同参与应急方案决策，进而对方案进行动态调整。因此，如何协同多个部门对应急方案进行动态调整，并考虑决策部门在面对突发事件时具有参照依赖、风险规避等心理特征，使方案具有科学性和有效性是应急响应工作中亟待解决的问题之一。为此，本文重点研究多部门协同情景下的应急方案动态决策方法，并将心理阈值(Threshold)引入到方案调整中，以更好地量化描述多部门决策的心理行为。

1 方法设计

在突发事件发生时，决策部门考虑到最小化生命、财产损失是应急决策的核心任务，从而实施应急方案。但是，由于突发事件的特点导致决策部门难以得到有关人员伤亡、经济损失等有效信息，导致信息不准确，只能借助历史案例经验快速地实施初始方案。随着初始方案的实施，决策部门会逐步掌握突发事件的有效信息，并推演事件的演变态势。为最小化突发事件带来的损失，以及决策部门做出最优决策，需在多部门协同下对初始应急措施进行动态调整，直到控制事态的发展。为解决应急决策动态调整过程中的问题，考虑部门协同行为和决策部门具有参照依赖、风险规避等心理特征，本文提出一种基于证据理论和心理阈值的应急决策动态调整方法流程，如图1所示。

图1 应急决策动态调整方法流程Fig.1 Procedure of dynamic adjustment method of emergency decision-making

首先，依据证据理论对多部门心理参考点进行合成，得到多部门协同参考点；其次，依据心理阈值区间和部门协同参照点计算，得到不同情景关于人员伤亡和经济损失状况的满意度；再次，对各情景满意度进行合成，得到人员和财产的属性满意度；最后，计算得到各备选方案的总体满意度，依据各方案总体满意度的大小排序择优，得到应急决策动态调整阶段的最优方案。

2 模型构建

2.1 变量定义

1)A={A1,A2,…,Ai}表示应急方案集合，其中Ai代表第i个用于备选的应急预案或方案，i=1,2,…,n。

2)S={S1,S2,…,Sj}表示突发事件演变过程中j个关键情景的集合，其中Sj表示第j个可能的关键情景，j=1,2,…,m。

3)C={C1，C2，…，Cj}表示情景Sj可能造成的经济损失，包括物资及人员成本、财产损失、环境污染及舆论的社会影响等，本文的经济损失均经过综合处理，j=1,2，…，m。

4)D={D1，D2，…，Dj}表示情景Sj出现后可能导致的人员伤亡情况，j=1,2，…，m。

5)Pij表示采取应急预案Ai后，在动态调整阶段情景Sj可能发生的概率，可由历史数据或专家主观判断获得。

6)K={k1,k2,…,kl}表示参与救援部门的集合，其中kl表示第l个参与救援部门，l=1,2，…，L。

7)Rl={Cl,Dl}表示救援部门kl的心理参照点，其中Cl和Dl表示kl部门关于经济损失C和人员伤亡D的预期心理参照点，l=1,2，…，L。

8)R={RC,RD}表示多个救援部门的协同心理参照点，其中RC和RD表示多个救援部门关于经济损失C和人员伤亡D的预期心理参照点。

9)ω={ωC，ωD}表示经济损失C和人员伤亡D的权重，其中ωC和ωD分别表示经济损失C和人员伤亡D的决策权重，ωC+ωD=1。

10)(LC,UC)和(LD,UD)表示经济损失C和人员伤亡D的心理阈值区间，L表示经济损失C和人员伤亡D心理阈值的下限，U表示经济损失C和人员伤亡D心理阈值的上限，其中0≤L≤U≤1。

11)TD(Cj)和TD(Dj)表示在情景Sj下经济损失C和人员伤亡D的满意度，其中0≤TD(Cj)≤1和0≤TD(Dj)≤1。

2.2 部门协同心理参照点设置

D-S证据理论不但能够进行信息加工处理与信息合成，还能体现决策部门的主观信息判断与直觉思维习惯[20-21]。因此，依据证据理论的思想，对多部门心理参照点进行合成，形成基于D-S证据理论的部门协同参照点。

各部门的心理参照点Rl={Cl,Dl}为经济损失C和人员伤亡D的识别框：ΘC={C1,C2,…,Cl}和ΘD={D1,D2,…,Dl}，l=1,2，…，L。多部门心理参照点需多个证据合成部门协同参照点，经济损失C和人员伤亡D的证据集合为：EC=e1,e2,…,eU和ED=e1,e2,…,eu。假设经济损失C和人员伤亡D的部门参照点的证据不相等，即U≠u。

进一步地，针对各部门心理参照点的基本信度分配函数mU(Cl)和mu(Dl)进行D-S信息合成。

(1)

(2)

根据D-S合成规则，通过式(1)和(2)得到部门协同参照点的基本概率分配。最后，根据基本信度函数最大化规则，群体参照点选择最大基本信度函数对应的部门参照点作为RC和RD。

2.3 情景满意度计算

心理阈值是心理学中的重要概念，心理阈值的主要含义为心理受到影响而产生的临界点，影响超过该临界点即能够引起心理由一种状态转向另一种状态[23]。本文采取心理阈值的相关理论，同时考虑经济损失是成本型指标，因此，在应急方案Ai实施下的情景属性值，需与决策部门心理阈值区间和部门协同心理参照点比较，并得到相应的结果。其一，当情景属性值低于决策部门心理阈值区间下限时，决策部门对该方案实施的表现为最不满意。其二，当情景属性值大于决策部门心理阈值区间上限时，决策部门对该方案实施的变现为最为满意。其三，当介于上下限之间时，以部门协同心理参照点作为参考，若情景属性值小于协同心理参照点，则代表在方案Ai实施下情景属性值的满意度函数是凸函数；若情景属性值大于或等于协同心理参照点，则代表在方案Ai实施下情景属性值的满意度函数是凹函数，且凹函数的斜率大于凸函数的斜率。

在应急决策中，应急领导小组会规避风险“损失”，而在面对“收益”时会表现出风险偏好，但在受到“损失”时所接收的伤害程度远高于相同“收益”带来的满意程度。通过以上分析，情景Sj下Cj的满意度函数图像，如图2所示。

图2 Cj的满意度函数Fig.2 Satisfaction degree function of Cj

在情景Sj下人员伤亡Cj满意度函数为[24]：

(3)

同理，情景Sj下Dj的满意度函数图像，如图3所示。

图3 Dj的满意度函数Fig.3 Satisfaction degree function of Dj

在情景Sj下人员伤亡Dj的满意度函数为[24]：

(4)

2.4 属性满意度合成

在情景Sj下经济损失C和人员伤亡D的满意度为TD(Cj)和TD(Dj)，但不同属性在决策中对不同的决策部门而言，其属性权重不同。因此，需要对经济损失C和人员伤亡D的各情景合成，本文借助情景Sj的发生概率Pj进行合成，显然发生概率较高的情景在合成时应当占据更大比重。最终得到经济损失C和人员伤亡D的满意度函数为：

(5)

式中：Pj表示动态调整阶段情景Sj的发生概率；TD(Cj)为在情景Sj下经济损失C的满意度，j=1,2,…,m；TD(C)表示应急领导小组结合该突发事件可能发生的各种情景Sj以及各情景下造成的经济损失状况Cj，得到突发事件关于经济损失C的属性满意度。

同理，计算不同情景Sj下人员伤亡D满意度TD(Dj)，最终得到人员伤亡D的满意度函数为：

(6)

式中：Pj表示动态调整阶段情景Sj的发生概率；TD(Dj)为在情景Sj下人员伤亡D的满意度，j=1,2,…,m；TD(D)表示应急领导小组结合该突发事件可能发生的各种情景Sj以及各情景下造成的人员伤亡数量Dj，得到突发事件关于人员伤亡D的属性满意度。

2.5 方案总体满意度计算

假设经济损失C和人员伤亡D的权重为ωC和ωD。执行方案Ai后，决策部门根据心理阈值区间与协同心理参照点，确定经济损失Ci和人员伤亡Di的属性满意度为TDi(Cj)和TDi(Dj)，因此，应急方案Ai的总体满意度TDi为：

TDi=TDi(C)ωC+TDi(D)ωD

(7)

式中：0≤TDi≤1，ωC+ωD=1。

由此得到应急方案Ai的总体满意度，通过比较各应急方案的总体满意度大小，选择总体满意度最大的应急方案作为应急决策动态调整的最优方案。

3 案例研究

以西南某地区发生重大生产安全事故为背景说明本文方法的可行性和有效性。

西南某化学品公司的仓库突发重大火灾，对附近居民的生命安全造成严重威胁，当地多部门迅速组成了救援小组。为最小化人员伤亡和经济损失，救援小组对该突发事件进行评估，并对救援方案进行动态调整。通过对现场情况的分析和相关领域专家咨询，确定该重大生产安全事故的4个关键情景为：S1，S2，S3，S4。

通过事故现场信息和历史事件的数据，分析该事故各关键情景可能造成的经济损失C和人员伤亡D状况，如表1所示。

表1 各情景造成的人员伤亡和经济损失状况Table 1 Situation of personnel casualties and economic losses under each scenario

由于事态发展难以预料，各救援部门对于应急决策的调整各持己见，各救援部门基于该事故的发展趋势和以往的决策经验，各自提出关于经济损失C和人员伤亡D状况的心理参照点，如表2所示。

为协同各救援部门决策，便于应急决策顺利执行，将各救援部门针对影响人员数量和经济损失视为识别框，识别框的证据集合为EC=(E1，E2，E3)，ED=(E1，E2，E3，E4)。根据以往事件处理经验和专家讨论，部门参照点的基本信度分配值如表3～4所示。

表2 各部门心理参照点Table 2 Psychological reference points of each department

表3 部门参照点关于经济损失的基本信度分配Table 3 Assignment of basic reliability about economic losses for reference points of departments

表4 部门参照点关于人员伤亡的基本信度分配Table 4 Assignment of basic reliability about personnel casualties for reference points of departments

针对表3～4的基本信任分配函数，利用式(1)和(2)合成各证据参照点的概率分配，其经济损失C和人员伤亡D的心理参照点概率分布形式φ(Cl)和φ(Dl)，如表5所示。

表5 信度概率合成Table 5 Synthesis of reliability probabilities

根据信度最大化规则，分析得到多部门的协同参照点RC=800，RD=120。

通过救援部门讨论以及专家咨询，确定了3种备选应急方案：A1，A2，A3，并从中选择1种应急方案。

假设经济损失C和人员伤亡D的决策权重为ωC=0.3，ωD=0.7。不同方案下导致情景发生的概率，通过分析历史数据和咨询相关专家直接给出，如表6所示。在方案选择问题中，各情境存在递进关系，如：采用方案A2，导致情景S1出现的概率为0.9，导致情景S2出现的概率为0.8，导致情景S3出现的概率为0.6，导致情景S4出现的概率为0.7。

通过现场状况和以往事件经验分析得到经济损失C和人员伤亡D的心理阈值区间分别为：(LC,UC)=(200,1 000)，(LD,UD)=(60,300)。

表6 方案实施导致情景出现的概率Table 6 Probabilities of scenario appearance caused by scheme implementation

相关文献指出，当α=0.88，β=0.89，λ=2.25时，能够真实反映应急决策部门的决策行为[16]，根据式(3)和式(4)得到各情景Sj下关于经济损失C和人员伤亡D的局部满意度TD(Cj)和TD(Dj)，如表7所示。

表7 人员伤亡和经济损失状况的局部满意度Table 7 Local satisfaction degree about personnel casualties and economic losses

按照公式(5)～(7)，对人员伤亡和经济损失状况的局部满意度进行情景合成，得到应急方案总体满意度TDi，A1=0.857 2，A2=0.810 36，A3=0.853 84，表明A1方案优于A2和A3，因此，确定方案的排序为A1>A3>A2[25-26]。

根据案例分析验证了本文方法的可行性，在往后的突发事件中，应急管理部门可根据此方法选择最优应急方案，进而快速有效地控制事态发展。随着决策部门对事件的深入了解，得到更多的受灾信息，可利用该方法对决策方案动态调整，从而更加符合现实状况。

4 结论

1)结合管理学、心理学等多个跨学科领域知识，根据突发事件发生的不确定性和动态性，从部门协同角度出发，提出了一种突发事件应急决策动态调整方法。

2)运用部门协同参照点和心理阈值对当前突发事件应急决策方案的有效性进行评估，不仅体现了突发事件应急响应决策的动态性、多目标性以及协同性等特点，还体现了决策部门所表现的参照依赖、风险规避等特征，从而使应急决策方案更符合实际所需，也更符合决策部门主观感知。

3)提出的方法符合不同的应急决策方案对突发事件发展演变的干预特点，体现了突发事件应急决策的特点。然而，在实际的部门协同过程中，由于决策部门的决策行为受许多复杂因素影响，下一步需要考虑决策部门的领导性格、从众心理等复杂因素，设计多部门协同决策机制。