李春梅 陳鳴 李徽

摘要：脆弱程度不同的國(guó)家，氣候變化的影響是不同的。通過(guò)主成分分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選，從而得到影響國(guó)家脆弱的主要指標(biāo)。通過(guò)數(shù)據(jù)處理，得到各指標(biāo)項(xiàng)的脆弱值，并計(jì)算其權(quán)重，根據(jù)計(jì)算結(jié)果將一個(gè)區(qū)域脆弱性受氣候變化影響程度分為：脆弱的，易受攻擊的，穩(wěn)定的。

關(guān)鍵詞：指標(biāo)體系評(píng)價(jià)模型;國(guó)家脆弱性;目標(biāo)函數(shù);主成分分析法

中圖分類(lèi)號(hào)：TP3? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1009-3044（2018）35-0230-02

1 指標(biāo)的選取

在指標(biāo)選擇的過(guò)程中，本文主要參考國(guó)際自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估計(jì)劃中的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)、每周計(jì)劃中普適脆弱性指數(shù)（PVI），并參考該體系中城市級(jí)指標(biāo)在波哥大地震風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用等，作為指標(biāo)選取的依據(jù)。通過(guò)主成分分析法選取影響國(guó)家脆弱的指標(biāo)：群體不滿(mǎn)、經(jīng)濟(jì)、經(jīng)濟(jì)的不平等、人才流失和遷移、公共設(shè)施服務(wù)、難民和流離失所者。

2 目標(biāo)函數(shù)

將已經(jīng)選取好的影響一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)的脆弱狀態(tài)的6項(xiàng)指標(biāo)用（i=1、2、3、4、5、6）表示，將題目的附件中各指標(biāo)的脆弱指數(shù)作為的脆弱值，表示氣候變化對(duì)各指標(biāo)造成影響脆弱性的權(quán)重值，定義y表示氣候變化對(duì)一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)的影響程度：[y=i=15aixi]最終由y的取值大小確定一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)脆弱性受氣候變化影響程度的等級(jí)。

3 權(quán)重的確定

在已有的多數(shù)模型方法中權(quán)重的取值存在較大的主觀(guān)性，在本問(wèn)題中為了減少人為的主觀(guān)性賦予權(quán)重值帶來(lái)的誤差，在實(shí)際查詢(xún)到的數(shù)據(jù)以及合理推測(cè)的基礎(chǔ)上確定權(quán)重的值。

我們知道全球的國(guó)家和地區(qū)不計(jì)其數(shù)，為了選取脆弱性較強(qiáng)的國(guó)家進(jìn)行分析，我們將2006年到2017年各國(guó)家的相關(guān)脆弱指數(shù)的數(shù)據(jù)用Python軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。Sudan、Congo、chad、Somalia、Afghanistan這五個(gè)國(guó)家每年的脆弱指數(shù)總和在十年中都在前十。

為了更加了解這五個(gè)國(guó)家的地區(qū)穩(wěn)定性，在數(shù)據(jù)銀行等各官方網(wǎng)站查找了相關(guān)數(shù)據(jù)。本文主要是研究氣候變化對(duì)國(guó)家脆弱指數(shù)的影響，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)我們認(rèn)為，在一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的發(fā)展中，氣候影響最大的是農(nóng)業(yè)方面，因此我們選擇cereal yield和arable land兩個(gè)指標(biāo)。

從以上兩張圖中看出，在世界各國(guó)工業(yè)以及服務(wù)業(yè)大行發(fā)展占用農(nóng)業(yè)耕地的大背景下，這幾個(gè)國(guó)家的耕地還在穩(wěn)中增長(zhǎng)，而且在越來(lái)越機(jī)械化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，糧食產(chǎn)量的增長(zhǎng)卻十分緩慢這也間接說(shuō)明了它們的產(chǎn)業(yè)發(fā)展中農(nóng)業(yè)依然占據(jù)相當(dāng)大的的比例，氣候條件也相當(dāng)惡劣不利于糧食的生長(zhǎng)，并且當(dāng)?shù)氐臍夂蛟诿鎸?duì)大的氣候變化時(shí)要“靠天收”，對(duì)國(guó)民的影響較大，更容易加劇國(guó)家的脆弱指數(shù)，造成地區(qū)的不穩(wěn)定。

為了更清楚詳細(xì)的了解氣候變化是怎樣直接或者間接影響其他因素和指標(biāo)而加劇國(guó)家或地區(qū)的脆弱性，我們下面將對(duì)這5個(gè)國(guó)家的6個(gè)指標(biāo)細(xì)化依次處理，通過(guò)觀(guān)察各指標(biāo)從2006年到2017年的變化趨勢(shì)與反映該國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的cereal yield和arable lab指標(biāo)發(fā)展趨勢(shì)相對(duì)比，發(fā)現(xiàn)群體不滿(mǎn)、難民和流離失所者、人才流失和遷移、經(jīng)濟(jì)的不平等這四個(gè)指標(biāo)趨勢(shì)大體相同，得到了一些規(guī)律。如圖1所示。

圖1中是5個(gè)國(guó)家的群體不滿(mǎn)、難民和流離失所者指標(biāo)的2006年到2017年的脆弱指數(shù)變化，局部下降的情況下，大體上是在增長(zhǎng)的。我們可以認(rèn)為是氣候變對(duì)他們的主要產(chǎn)業(yè)造成不利影響，增加了群體不滿(mǎn)意度以及難民和流離失所者人數(shù)的增長(zhǎng)。由于政府財(cái)政持續(xù)匱乏，無(wú)法有效的應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害，進(jìn)一步加劇了群體不滿(mǎn)，因此認(rèn)為，這一指標(biāo)權(quán)重指數(shù)最大。

5 個(gè)國(guó)家按照同樣的方法得到人才流失和遷移和經(jīng)濟(jì)不平等指標(biāo)的2006年到2017年的脆弱指數(shù)變化，都是在經(jīng)過(guò)下降后近年在快速上漲。我們可以認(rèn)為，農(nóng)業(yè)在遭受氣候變化影響時(shí)，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人會(huì)向其他產(chǎn)業(yè)、區(qū)域轉(zhuǎn)移。一個(gè)國(guó)家現(xiàn)有的資源以及國(guó)家財(cái)政的限制能夠創(chuàng)造的資源都是有限的，緩慢的糧食增長(zhǎng)也無(wú)法滿(mǎn)足需求，就會(huì)有“糧食爭(zhēng)奪”和“工作機(jī)會(huì)爭(zhēng)奪”等，進(jìn)一步間接影響了地區(qū)的穩(wěn)定性。

通過(guò)以上的詳細(xì)分析，我們認(rèn)為將各指標(biāo)的權(quán)重做以下取值更為合理：發(fā)現(xiàn)群體不滿(mǎn)（0.3）、難民和流離失所者（0.2）、人才流失和遷移（0.2）、經(jīng)濟(jì)的不平等（0.15）、經(jīng)濟(jì)（0.1）、公共設(shè)施服務(wù)（0.05）。

4 脆弱性等級(jí)劃分

我們認(rèn)為經(jīng)濟(jì)水平越高的國(guó)家受到氣候變化的影響就越小，它們是負(fù)相關(guān)的。因此按照人均GDP將區(qū)域的脆弱狀態(tài)劃分為8個(gè)檔次：高度富裕型、中度富裕型、低度富裕型、寬裕型、小康型、溫飽型、基本溫飽型、不溫飽型。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算結(jié)果，我們將前三檔看作是穩(wěn)定的，中間三檔的國(guó)家看作是易受損的最后兩檔看作是脆弱的，比例約為1：3：2，所以我們近似將脆弱國(guó)家指數(shù)排名的前六分之二的國(guó)家認(rèn)為受氣候影響時(shí)是脆弱的，中間3六分之三的國(guó)家認(rèn)為是易受損的，排名靠的后六分之一的國(guó)家看作是穩(wěn)定的。

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