基于混合型决策的应急物资保障能力关键因素识别研究

金卫健，黄传峰，仇冬芳，徐 浩

（1.南京工程学院 经济与管理学院，江苏 南京 211167；2.南京航空航天大学 经济管理学院，江苏 南京 210016）

0 引言

我国每年遭受到的大小不同自然灾害给人们带来了巨大的财产损失，严重影响了社会经济的发展。由于灾害发生时的复杂性和救灾活动的动态性，应急管理部门越来越注重应急物资保障能力建设，应急物资保障能力建设属于灾前建设，因此常涉及到物资预估储存、合理运送与配送等事务。近年来，学者们对应急物资保障能力的研究主要集中在应用数学工具建立单一问题的优化模型，如朱莉考虑了区域异质性的应急物资最优选址和物资分配的优化问题［1］，许可提出了基于离散粒子群算法的应急物资选址与调度［2］，李健从系统动力学角度研究了应急物资调运速度影响因素［3］，陈雷雷研究了大规模突发事件中基于满意度的应急物资优化调度模型［4］，段倩倩提出协同视角下多级救灾物资储备体系中储备库选址模型［5］。

但是，应急物资保障能力的建设是一项系统工程，单一问题的优化模型不足以满足应急物资保障能力的建设需要，科学进行应急物资保障能力建设不仅涉及到人、财、物等社会的方方面面，而且，盲目建设将会导致应急物资资源浪费以及灾害发生时资源相互冲突等不良影响，所以开展应急物资保障能力建设需要考虑其建设特点。

一般来说，应急物资保障能力建设具有以下特点：一是关联性，如物资的储存地点、储存数量直接与物资配送关联，如果关联信息化手段则可提高救援能力；二是经济性，由于我国国土面积较大，地区经济水平发展不一，在人力、物力、财力资源有限的情况下，逐一、有序、重点建设相关应急物资资源是地方政府的必然选择。所以地方政府应急管理部门在开展应急物资的保障能力建设时，需因地制宜的确定应急物资保障能力建设的影响因素，识别关键因素，以符合关联性和经济性的建设特点。这样，采用何种合适有效的决策方法来识别关键因素成为应急管理部门需要考虑的事情，而目前较少有学者对此进行展开研究。

决策试验和实验法（DEMATEL）是一种判别群组元素重要性的方法，它通过专家语言评估获得系统因素之间的相互关系，最终可以确定和识别关键因素［6］。目前，在应急管理研究领域，国内外学者已经通过DEMATEL方法来确定应急管理的关键因素。Zhou et al.利用DEMATEL方法，从20个影响因素中识别五个应急管理关键因素［7］。Li et al.提出DEMATEL方法与DS证据理论的混合决策方法，确定五个应急管理关键因素［8］。Zhou et al.提出DEMATEL方法与D数的混合决策方法，然后从正负两方面来确定应急管理中影响因素［9］。

需要指出的是，虽然传统的DEMATEL决策方法能够有效的识别出关键影响因素，然而，在现有决策方法中，专家们原始评价的语义转化方式均为单一种类，缺乏考虑专家由于个人偏好不同导致的语义转化方式上的差异，因而不利于持续深入的决策分析。

基于以上分析，本文提出基于混合型DEMATEL决策应急物资保障能力影响因素识别方法。该方法中，专家们分别构建应急物资保障能力影响因素语言初始直接关联矩阵，然后，将矩阵根据专家的各自个人偏好的语义转化方式分别为转化为实数、区间数和三角模糊数的评价矩阵，然后采用二元语义信息处理的集结方法，使评价矩阵信息趋于一致，进而利用传统DEMATEL方法实现应急物资保障能力关键影响因素的识别。

1 应急物资保障能力影响因素识别体系

为识别应急物资保障能力的关键因素，总结和归纳已有研究的影响因素。采用的方法是：首先对已有成果中的应急物资保障能力的影响因素进行归纳和总结［1～5］。提出有关的影响因素集，然后采取问卷调查的形式，征求应急管理专家对影响因素集的建议。在此基础上，确定应急物资保障能力的影响因素识别体系。基上，影响因素及其描述如下（见表1）。

表1 应急物资保障能力的影响因素及其描述

目前，DEMATEL决策的语义转化存在点估计转化、模糊转化等方式，其中实数、区间数和三角模糊数等转化表达方式较为常见。具体而言，如果受邀的专家们由于个人对语义转化方式的偏好不同，那么语义转化标度也有所不同，相应的，建立的矩阵也会有所不同。如评估因素“政府协调能力”与因素“职工教育与演习”的影响程度，甲专家给出的语言评价信息为“弱”，根据其偏好，他认为利用传统的实数评价信息就足以表达其观点，因而语义转化标度为“3”。乙专家给出的语言评价信息为“较弱”，他认为传统的实数评价信息不足以表达他的观点，因此区间信息比较适合表达他的观点，因此语义转化标度为“（0，0.25）”。丙专家给出的语言评价信息为“强”。他认为采用三角模糊转化信息更能表达他的观点，因此语义转化标度为“（0.5，0.75，1.00）。

综上分析，参照已有文献［6，11～13］，给出应急物资保障能力影响因素的实数、区间数和三角模糊数的三种语义转化集。（1）实数语义转化集，用“0，1，2，3，4”五项标度依序代表“没有、较弱、弱、强和很强”五个影响关系的语言评价信息；（2）区间数语义转化集，用“（0，0），（0，0.25），（0.25，0.5），（0.5，0.75），（0.75，1）”五项标度依序代表“没有（N）、较弱（VL）、弱（L）、强（H）和很强（VH）”五个影响关系的语言评价信息；（3）三角模糊数语义转化集，用“（0，0，0.25），（0，0.25，0.5），（0.25，0.5，0.75），（0.5，0.75，1.00），（0.75，1.00，1.00）”五项标度依序代表“没有（SN）、较弱（SVL）、弱（SL）、强（SH）和很强（SVH）”五个影响关系的语言评价信息。

2 应急物资保障能力关键因素识别方法

2.1 符号描述

为便于刻画，采用如下符号描述应急物资保障能力的影响因素问题。

Ak＝表示第k个专家对第i个影响因素对第j个影响因素的语义转化值为实数值，1≤k≤K，Ak表示第k个专家在语义转化后建立的实数初始直接关联矩阵。

Bv＝表示第v个专家对第i个影响因素对第j个影响因素的语义转化值为区间数值，1≤v≤V，Bv表示第v个专家在语义转化后建立的区间数初始直接关联矩阵。

Cm＝表示第m个专家对第i个影响因素对第j个影响因素的语义转化值为三角模糊数值，1≤m≤M，Cm表示第m个专家在语义转化后建立的三角模糊数初始直接关联矩阵。

AAk＝将实数信息值经过线性变化后得到的评价信息值AAk为Ak转化后的实数初始直接关联矩阵。

S＝（s1，s2，…，sl-1）为二元语义语言评价集，l为语言评价集S中元素的个数。

设（se，αe）为二元集合，e＝0，1，…，l-1，αe＝其中中之一。的隶属函数为se的隶属函数［14］。

2.2 识别原理与步骤

在构建初始直接关联矩阵的基础上，确定二元语义语言评价集和隶属函数，其中包括二元语义语言评价集S中元素的个数l，根据DEMATEL影响标度取值，可选择l＝5。

将二元组集合矩阵值通过映射ξ转化为二元语义代表的实数值。

将群组二元语义矩阵按照下列公式集结成群二元语义直接关联矩阵

其中，round为四舍五入取整算子。

借鉴DEMATEL方法步骤，进行规范化操作，得到规范化直接关联矩阵

求取综合影响关联矩阵T，其中“I”为单位矩阵，“q”为直接关联矩阵的幂。

利用下列公式计算影响度Ri和被影响度Di。

利用下列公式计算中心度Pi和原因度Hi。

中心度Pi越大，则表示相对应的第i个应急物资保障能力因素越重要，决策者应该关注，也越有可能成为关键因素。原因度Hi可分为两类，值为正的为原因属性，也越有可能成为应急物资保障能力的关键因素；值为负的可归为结果属性，一般不视作应急物资保障能力的关键因素。

综上所述，应急物资保障能力关键因素识别的步骤如下。

（1）决策方邀请K+V+M 个专家建立应急物资保障能力的影响因素语言初始直接关联矩阵，其中，K个专家对实数语义转化方式有偏好，V个专家对区间数语义转化方式有偏好，M 个专家对三角模糊数语义转化方式有偏好。

（2）由公式（2）线性化实数初始直接关联矩阵。

（3）由公式（3a～3c）转化得到二元语义代表的实数值。

（4）由公式（4a～4c）得到不同专家的二元语义初始直接关联矩阵。

（5）由公式（5）加权平均二元语义初始直接关联矩阵。

（6）由公式（6）得到规范化实数直接关联矩阵。

（7）由公式（7）得到综合影响关系矩阵。

（8）由公式（8a～8b）计算影响度和被影响度。

（9）由公式（9a～9b）计算中心度和原因度。

（10）结合影响度、被影响度、中心度和原因度识别应急物资保障能力的关键因素。

3 实例分析

江淮一带每年冬季常遭受突发性的暴雪灾害，为了加强救灾能力，在暴雪来临时有效减少人员伤害和财产损失，淮安市应急管理部门需要进行应急物资保障能力的建设，建设围绕保障市民基本生活、实现快速高效救灾的思想进行，以做到有备无患、防患未然。在这样背景下，该地应急管理部门在建设过程中考虑了本文给出了七种影响因素，同时邀请了南京工程学院、淮安市民政局、淮安某汽车救援公司三个单位的专家进行评估，来自不同行业、不同背景的三位专家对于语义转化有不同的偏好，为使精准反应评价内容，淮安市应急管理部门决定专家可采用自己所青睐的语义转化方式，同时为精确反应评价结果，确保信息的一致性，决定运用本文的方法进行决策。三位专家给出的语义转化后的初始直接关联矩阵分别如表2、表3、表4所示。

表2 专家1给出的评价信息

表3 专家2给出的评价信息

表4 专家3给出的评价信息

表5 影响度和被影响度

表6 中心度和原因度

经过步骤1到步骤9的计算，得到表5的影响度和被影响度和表6的中心度和原因度。从表6可以看出，中心度的大小为F5≻F3≻F1≻F7≻F6≻F4≻F2，原因度的大小为F3≻F7≻F6≻F2≻F5≻F1≻F2。

从原因度的角度将评价结果分为两类，F2，F3，F6，F7的得分大于0，属于原因属性，F1，F4，F5的结果小于0，属于结果属性。

F1的原因度得分为负，表明受到其它因素较大的影响，它的中心度排名为第三，因而识别为非关键因素；F2的原因度得分为第四，它的重要性程度排在末尾，因而识别为非关键因素；F3的原因度得分最高，因此是最影响其他因素的应急物资保障能力因素，它的中心度排名也居于处于第二，再观察它的影响度得分也是最高，而被影响度得分最低，因此可识别为关键因素；F4的原因度得分为最后，表明受到其它因素较大的影响，它的中心度排名为倒数第二，因而识别为非关键因素；虽然F5的原因度小于零，然而它具有的最高的中心度排名，表示它是所有因素中最重要的因素。仔细观察它的原因度得分，只是略微小于0，进而分析它的影响度和被影响度，同样能够取得较好的排名，因此可将其归入关键因素；F6的原因度得分为第三，然而它的中心度排名为第五，也就是说，它的重要性程度较低，进而观察它的影响度得分也不是很高，因而识别为非关键因素；F7的原因度得分为第二，属于原因属性，它的重要性程度也为第四，因而识别为关键因素。

综上所述，淮安市建设应急物资保障能力的关键因素为F3，F5，F7，非关键因素为F1，F2，F4，F6。因此，针对突发性的暴雪灾害，淮安市应急管理部门要进行应急物资保障能力建设，务必做好以下工作：加强应急物资筹措能力、提高应急物资运输和配送能力、同时需要加强应对自然灾害时信息采集和分析的能力。这三项工作目前应作为应急管理部门建设应急物资保障能力的重中之重，从而在突发性暴雪灾害来临时进行有效的应对决策，防患于未然。

为了验证算法的有效性，另外邀请专家给出评价信息，以传统的DEMATEL方法进行决策，得到了决策结果如表7所示。

表7 中心度和原因度

传统的DEMATEL方法得到的中心度排序为F5≻F3≻F1≻F7≻F2≻F6≻F4，原因度排序为F3≻F7≻F6≻F2≻F1≻F5≻F4。最重要的因素是应急物资运输和配送能力，最影响其他因素的应急物资保障能力因素是应急物资筹措能力。与本文决策方法不同的是，传统方法得到的中心度排序中，职工教育与演习排在应急物资储备能力、自然灾害预警网络能力前面；原因度排序上，政府协调能力和应急物资运输和配送能力排序位置交换。但是，识别出的关键因素和非关键因素没有发生变化，对于决策结果没有直接影响，与Dytczak得出的“对于决策结果影响较少”结论一致［10］。相反，排序的细微差别也恰恰表明，专家们的个人偏好更好的表达了专家的决策意见。

4 结束语

本文在构建应急物资保障能力关键因素识别体系的基础上，提出了基于混合型决策的应急物资保障能力关键因素识别方法。首先，该方法通过一个全新的视角识别应急物资保障能力关键因素，它能够充分考虑专家的个人偏好，更易于被专家所接受；其次，本方法在转化过程中采用二元语义进行转化，保持了评价信息的完整性［16］，因而能更好的表达专家们的决策意见，也能更精准的为地方政府提供决策支持。