基于SPA-ITFN模型的水庫移民長期補償安置方式風險評價

李宇星，姚凱文，張 丹

（華北電力大學水利與水電工程學院，北京 102206）

0 引 言

長期補償安置，是一種將靜態的一次性補償轉變為動態的長期逐年補償的安置方式［1］。相較于大農業安置方式，該模式適應于農村目前存在的土地流轉、農村勞動力務工為主的生產模式，逐步在我國的水庫移民中得到了實踐，但由于實施的時間較短，其風險機制尚不明確。為保障移民搬遷后“不低于或超過原有生活水平”目標的實現，降低移民安置的規劃與實施風險，有必要對其可能存在的風險進行識別分析、總結經驗，并在實踐基礎上推進其進一步完善［2］。

水庫移民風險評價常用的評價方法，例如基于AHP的模糊綜合評價法、突變級數法等［3，4］，在不同評價問題中具備各自的優勢，但均是默認指標等級具有確定性，忽略了指標相鄰等級的模糊性。集對分析（SPA）的理論中采用了建立聯系度的概念，從而可以更精確地分析系統的同異反特征；多元聯系度的拓展可以解決標準集對分析理論中同異反評語的細化問題［5］；區間三角模糊數（ITFN）的引入可以有效解決差異度系數的量化問題［6］。SPA-ITFN模型將區間三角模糊數引入集對分析法，較好地解決了指標等級的同異反聯系問題。

因此，本文引入距離函數進行組合賦權，利用綜合熵值法與超標倍數的優點，進而構建基于組合賦權的SPA-ITFN 模型來進行水庫移民長期補償安置方式的風險評價，使評價結果更能反映實際情況，并以廣東省高陂水庫為例進行了實證研究。

1 長期補償安置方式風險評價指標體系

遵循全面性、層次性、客觀性的原則，在對長期補償安置方式進行風險識別的基礎上［7］，從社會、經濟、政策和環境等四個風險維度構建長期補償安置方式風險評價指標體系［8］，其中指標D6、D7、D8、D12為越小越優型，其余指標均為越大越優型，指標體系見表1。

表1 長期補償安置方式風險評價指標體系Tab.1 Long-term compensation and resettlement method risk evaluation index system

2 基于組合賦權的SPA-ITFN模型

2.1 標準集對分析（SPA）與多元聯系度

集對分析的基本原理是將評價指標實測值{Xij|i=1，2，…，m；j= 1，2，…，n}與評價標準{Yij|i= 1，2，…，p；j=1，2，…，n}兩個集合視為一組集對，對其進行同異反的系統剖析［9］，并計算聯系度：

式中：a為同一度；b為差異度；c為對立度，且a+b+c= 1。i，j分別為差異度系數和對立度系數，取值范圍為i∈[ - 1，1]，j= 1。

根據風險評價問題實際要求將三元聯系度拓展至五元，以改進同異反評語的細化問題［10］，建立的五元聯系度表達式為：

式 中：a+b1+b2+b3+c= 1，b1，b2，b3為差異度；i1，i2，均為差異度系數。

2.2 區間三角模糊數（ITFN）

由于相鄰評價等級之間的差異度系數i具備較強的模糊性，同一等級的i也不盡相同，因此i的量化是需要解決的首要問題。三角模糊數在處理不確定性問題上具有一定的優越性，根據風險評價問題的實際需要，本文引入區間三角模糊數來實現差異度系數i的量化。

設R為實數域 ，A為R的模糊數 ，μA(x)：R→[0，1] (x∈R)，若隸屬度函數可以用式（3）表示，那么A即為區間三角模糊數，A=(a1，b1c1，a2，b2c2)［6］，A的分布如圖1所示。

圖1 區間三角模糊數Fig.1 Interval triangular fuzzy number

2.3 組合賦權

2.3.1 熵值法

將第i個樣本的第j個實測指標值{Xij|i= 1，2，…，m；j=1，2，…，n}按式（4）處理：

求解其歸一化矩陣：

計算第j個評價指標下第i評價樣本指標特征值比重：

計算第j個評價指標的熵：

由于當pij= 0時，lnpij無意義，因此對式（6）修正［10］，將其定義為：

計算第j個評價指標的權重：

2.3.2 超標倍數法

由超標倍數法計算第j個評價指標的權重［11］：

2.3.3 綜合權重

利用線性加權求得綜合權重：

式中，α，β為兩種方法權重的分配系數，且α+β= 1。

為了求解α，β，引入函數d(ω′，ω′′)來建立二者之間的關系式：

式中：函數d(ω′，ω′′)為兩種方法計算所得權重的差異程度。

2.4 基于組合賦權的SPA-ITFN模型風險評價

根據標準SPA 理論，將長期補償安置方式風險評價指標體系中各指標的實測值與評價標準兩個集合視為一組集對，將聯系度表達式拓展至五元，結合ITFN 理論對差異度系數進行量化，以實現聯系度定量表示的目標；再利用熵值法與超標倍數法相結合的組合賦權法對各項指標進行綜合賦權，進而實現長期補償安置方式的風險評價。下面以越大越優型指標聯系度表達式為例，越小越優型指標同理可得，具體步驟如下：

步驟1：將長期補償安置方式風險評價中各項指標實測值與評價標準的五元聯系度表達式寫成如下形式：式中：μij指第i個評價樣本中第j項評價指標的聯系度；x指某項指標的實測值；y1～y4分別表示Ⅰ到Ⅴ級評價等級的界限值。式（14）對應越大越優型指標。

步驟2：引入ITFN 理論來量化i，將評價等級Ⅱ到Ⅳ級中心點處的i分別取i1= -0.5，i2= 0，i3= 0.5［12］，兩等級界限之間的i如圖2所示。

圖2 差異度系數的量化Fig.2 Quantification of the coefficient of difference

越大越優型指標的差異度系數按下式計算：

將式（15）～（17）與式（14）聯立，得出越大越優型指標的聯系度表達式為：

同理，可得越小越優型指標的聯系度表達式為：

步驟3：利用式（11）計算各指標綜合權重，再結合各個單項指標聯系度μij，可得總體聯系度μj：

式中：ωi為各指標綜合權重。

長期補償安置方式風險等級按如下劃分：μj∈[0.6，1]時為Ⅰ級；μj∈[0.2，0.6]時為Ⅱ級；μj∈[ - 0.2，0.2]時為Ⅲ級；μj∈[ - 0.6，- 0.2]時為Ⅳ級；μj∈[ - 1，- 0.6]時為Ⅴ級。

3 實例應用

3.1 數據收集與處理

以廣東省高陂水庫為例，其主要采取長期補償安置方式［13］。選取大麻鎮恭下村、北埔村、社區以及高陂鎮黨溪村、九龍村、渡頭村等六個村為移民樣本村進行基于組合賦權的SPA-ITFN 模型風險評價。以上樣本村風險評價指標體系中各項指標的實測值如表2 所示，原始數據由2020年現場抽樣調查所得。

表2 樣本村風險評價指標實測值統計表Tab.2 Statistical table of measured values of risk evaluation indexes in sample villages

通過查閱相關文獻、資料，最終確定六個樣本村風險評價指標分級標準如表3 所示，在該標準中各項指標等級越低代表風險越小。

表3 評價指標分級標準Tab.3 Evaluation index grading standard

3.2 SPA-ITFN模型計算

步驟1：用公式（14）計算6 個樣本村的D1～D5、D9～D11八項越大越優型指標的聯系度；同理用計算6個樣本村的D6、D7、D8、D12四項越小越優型指標的聯系度。

步驟2：利用公式（4）～（9）、公式（10）～（13）分別計算各指標單一方法下的權重，再根據分配系數計算各指標綜合權重。

步驟3：結合各指標綜合權重計算樣本村的社會風險、經濟風險、政策風險、環境風險指標聯系度，最終求和得出總體聯系度。

步驟4：根據總體聯系度等級劃分，得出各樣本村風險評價等級結果。

計算結果見表4。

3.3 結果分析

表4 計算結果表明，6 個樣本村的長期補償安置方式風險由小到大依次為：黨溪村、社區、九龍村、北埔村、恭下村、渡頭村。其中，渡頭村風險相對較高，風險評價等級為Ⅲ級，主要因為其交通道路條件較差、勞動力就業水平較低、移民家庭醫療與生活支出負擔較重、自然災害發生次數較高等原因導致大部分指標聯系度處于較低水平。北埔村、恭下村風險評價等級為Ⅱ級，各方面雖無較大風險，但居住條件、飲水條件等方面仍需加強改善。社區、九龍村、黨溪村風險評價等級為Ⅰ級，社會、經濟、政策、環境等方面風險較低，移民生活條件良好，社會經濟發展壓力較小。

表4 樣本村長期補償安置方式風險評價結果Tab.4 Risk assessment results of long-term compensation and resettlement methods in sample villages

3.4 對比分析

高陂水利樞紐工程農村移民主要采取長期補償安置方式，輔助一次性補償等安置方式進行。長期補償安置方式主要存在以下優點：①長期補償安置方式較傳統的有土安置而言無需調劑耕地，減輕了移民生產安置的壓力。②對于傳統的一次性補償的無土安置，因農村移民普遍理財觀念不強，容易造成貧困風險。長期補償安置保證了移民每年均能獲得穩定的收入，為移民長久生計提供了基本的保障。③長期補償安置方式解除了年輕勞動力的土地束縛，使其流向第二三產業，有利于當地產業結構的優化調整。

長期補償安置方式目前處于實踐探索階段，仍存在一些弊端。由于長期補償安置方式的實行，改變了以土地為生的移民的生產生活習慣，不需要再從事農業勞動便可獲得等量收入，容易使移民滋生懶惰心理。對于文化水平較低，年齡偏大的移民來說，學習職業技術再就業的意愿較低，會產生缺乏后續發展動力的風險［14］。因此在實行長期補償安置的同時，政府要做好移民生產技能培訓工作，提升移民勞動力就業率，使安置區經濟發展步入良性循環，保障社會穩定。同時，加強移民醫療、教育、基礎社會建設等社會保障體系，改善人居環境，提高移民工作效率，以實現移民的安居樂業、長治久安。

4 結 論

引入SPA-ITFN 模型對廣東省韓江高陂水庫的6 個樣本村長期補償方式進行風險評價。根據水庫移民風險評價問題的需要對標準集對分析法進行改進，將三元聯系度拓展至五元，進而降低了風險評價問題中指標相鄰等級的模糊性；引入區間三角模糊數實現了差異度系數的量化，降低了風險評價問題中的隨機性；組合賦權兼顧了標準賦權法和主因素突出賦權法的優點，使評價結果更加符合水庫移民實際狀況。長期補償安置方式相對于傳統安置方式具有緩解人地矛盾、保障移民生活長期穩定的優點，目前正處于積極探索階段，該模型可對其相關風險做出合理評價，為項目業主與移民管理機構決策提供科學參考。