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基于懲數(shù)法的脆弱性指標(biāo)選取

2018-10-19 16:09:22牛靜怡
科學(xué)與財(cái)富 2018年25期

摘要:結(jié)合時(shí)代發(fā)展規(guī)律和前人的研究,本文建立了評價(jià)脆弱性的指標(biāo)體系,利用主成分分析法建立模型。依據(jù)計(jì)算出來的脆弱性分值結(jié)合懲數(shù)法劃分脆弱和穩(wěn)定的分界線,確定的脆弱性劃分標(biāo)準(zhǔn)值。

關(guān)鍵詞:主成分分析;懲數(shù)法;脆弱性分析

1 假設(shè)

為便于分析,本文做出以下假設(shè):

假設(shè)所收集到數(shù)據(jù)均為正確的;假設(shè)所選取的指標(biāo)能夠涵蓋所有影響國家脆弱性的因素。

2 基本指標(biāo)選取

在過去學(xué)者的研究中,已經(jīng)出現(xiàn)了多個(gè)評估國家脆弱性的指標(biāo)體系。在這里,本文在Nick Brooks等科學(xué)家所做的研究基礎(chǔ)上,基于以下幾條原則進(jìn)行取舍與完善,最終選取了17個(gè)指標(biāo)來反映。選取標(biāo)準(zhǔn)如下:

(1)診斷問題的效用度。所選取的指標(biāo)能夠有效地反映某個(gè)國家在該方面的脆弱程度,是公認(rèn)的導(dǎo)致國家不穩(wěn)定,國家失敗和國家風(fēng)險(xiǎn)的因素。

(2)數(shù)據(jù)的可獲得性。搜集的數(shù)據(jù)覆蓋面要廣,質(zhì)量要高。

(3)時(shí)間延續(xù)性。對于某一指標(biāo),應(yīng)盡可能選取過去若干年份的連續(xù)指標(biāo)數(shù)值,以保證比較基礎(chǔ)的相同性。

17個(gè)指標(biāo)見表1。

其中,源為所選指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源。

說明:為簡化后續(xù)數(shù)據(jù)處理,我們將17個(gè)指標(biāo)的值標(biāo)準(zhǔn)化處理,并將數(shù)據(jù)映射到(0,100), 不同的指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值是不同的。

2.1 PCA的模型構(gòu)建

本文已經(jīng)得到了反映脆弱程度的17個(gè)原始指標(biāo),由于指標(biāo)數(shù)較多,本文將通過主成分分析(PCA)降維并建立模型.PCA是將多個(gè)變量通過線性變換以選出較少個(gè)數(shù)重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。

最終由17個(gè)原始指標(biāo)綜合形成了4個(gè)主成分,它們的特征值均大于1.0,并且代表了原來指標(biāo)值76.832%的信息量。

根據(jù)分析,本文將四個(gè)主成分分別命名為:農(nóng)業(yè)(F1),經(jīng)濟(jì)技術(shù)(F2),人口與資源(F3),生活水平(F4)。他們與原指標(biāo)的包含關(guān)系如下。

(1)農(nóng)業(yè)(F1)包含:農(nóng)業(yè)雇員(占女性人口的百分比);農(nóng)業(yè)雇員(男性人口的百分比);農(nóng)業(yè)雇員(占總?cè)丝诘陌俜直龋?/p>

(2)經(jīng)濟(jì)技術(shù)(F2)包含:人均GDP(美元購買力平價(jià));GNI(總計(jì),PPP);農(nóng)村人口;債務(wù)償還(%GNI,在十進(jìn)制期間平均);內(nèi)部難民(1000人)按人口規(guī)模擴(kuò)大;科學(xué)家和工程師每百萬人口的研發(fā);研發(fā)投資(%GNP)。

(3)生活標(biāo)準(zhǔn)(F3)包含:人均衛(wèi)生支出(美元購買力平價(jià));公共衛(wèi)生支出(占GDP的百分比);獲得衛(wèi)生設(shè)施的人口。

(4)人口和資源(F4)包含:人口密度;森林覆蓋;糧食生產(chǎn)指數(shù);人均水資源。

2.2 每個(gè)指標(biāo)對應(yīng)系數(shù)的計(jì)算

計(jì)算每個(gè)主成分的相應(yīng)系數(shù),公式如下:

F=0.3974×F1+0.3099×F2+0.1295×F3+0.1024×F4(2)

F是脆弱性分?jǐn)?shù)。

說明:計(jì)算時(shí),所有原始指標(biāo)都采用標(biāo)準(zhǔn)化值

由此,本文將國家脆弱性指數(shù)分為農(nóng)業(yè),經(jīng)濟(jì)與技術(shù),人口與資源,生活水平四個(gè)維度,每個(gè)維度繼續(xù)細(xì)分,共17個(gè)具體指標(biāo)。

2.3 脆弱程度的劃分

對于脆弱程度的評估標(biāo)準(zhǔn)問題,有學(xué)者指出,“沒有一個(gè)合理確定的分界點(diǎn),精確性就是表面的,客觀性也只是幻覺。”但是,現(xiàn)有的多數(shù)脆弱性指數(shù)的構(gòu)成方法中,沒有討論與替代性聚合選擇有關(guān)的分值的穩(wěn)健性問題。這意味著,一個(gè)得分較低的指標(biāo)可以部分被另一個(gè)得分較高的指標(biāo)補(bǔ)償。

因此,為了保證正確性與客觀性,同時(shí)考慮到穩(wěn)健性。本文決定根據(jù)脆弱性分值并結(jié)合懲數(shù)法對脆弱程度進(jìn)行劃分,分為脆弱和穩(wěn)定國家兩類。

懲數(shù)法即為指標(biāo)體系中四個(gè)主成分分別設(shè)定一個(gè)臨界值,任何主成分得分連接大于其臨界值的,將網(wǎng)絡(luò)連接乘以M個(gè)(M為正無窮大的數(shù)值),以使其影響在計(jì)算總脆弱值時(shí)不可被忽視。

通過計(jì)算全世界所有國家在一九九一年至2000年年內(nèi)的脆弱性分值并結(jié)合各主成分分值,本文將脆弱程度劃分標(biāo)準(zhǔn)值設(shè)為30,各主成分臨界值分別為45,50,50,50。在得分大于30時(shí),該國家為否則為穩(wěn)定。

3 分析模型優(yōu)缺點(diǎn)

3.1 優(yōu)點(diǎn)

本文的模型將影響一個(gè)國家脆弱性的17個(gè)指標(biāo)考慮在內(nèi),可用于評估國家的發(fā)展是否穩(wěn)定基于上面所有的分析,本文將模型的優(yōu)點(diǎn)總結(jié)如下:

(1)正確性。在建模過程中,本文對模型進(jìn)行了多次檢驗(yàn),可排除偶然因素的干擾。

(2)穩(wěn)健性。在評估脆弱程度時(shí),考慮到了與替代性聚合選擇有關(guān)的分值的穩(wěn)健性問題

(3)可操作性。模型可用于較大或較小的國家或地區(qū),可操作性強(qiáng)。

(4)層次性。模型中包含四個(gè)主成分,每個(gè)主成分下涵蓋幾個(gè)具體指標(biāo)。通過輸入某個(gè)國家每個(gè)指標(biāo)分值,可得到該國脆弱性總分。

3.2 缺點(diǎn)

(1)所選取的17個(gè)指標(biāo)可能并未完全涵蓋可反映國家脆弱性的所有因素

(2)17個(gè)指標(biāo)間可能存在測量內(nèi)容上的重疊。

參考文獻(xiàn):

[1]L.C. Sieghart and D. Rogers, “Addressing climate change in fragile states,” 2013.

[2]N. Brooks, W. N. Adger, and P. M. Kelly, “The determinants of vulnerability and adaptive capacity at the national level and the implications for adaptation,” Global environmental change, vol. 15, no. 2, pp. 151–163, 2005.

[3] T. Liu and T. Wu, “Evaluation criteria for vulnerable countries,” Leadership Science Forum, no. 13, pp. 17–26, 2016.

[4] K. E. Trenberth and J. T. Fasullo, “Climate extremes and climate change: The russian heat wave and other climate extremes of 2010,” Journal of Geophysical Research: Atmospheres, vol. 117, no. D17, 2012.

[5] Z. Li, “Double balanced construction for climate change – from the perspective of cost-benefit analysis,” International outlook, no. 4, pp. 42–56, 2013.

作者簡介:

牛靜怡(1997.4.20-)女,漢族,河南省南陽市,身份證號:411321199704200024,本科生,研究方向:水文與水資源工程

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