趙海丹，楊保華

（江蘇師范大學(xué)商學(xué)院，江蘇 徐州 221100）

0 引言

公共安全作為城市系統(tǒng)高效運(yùn)行的保障，為城市建設(shè)的戰(zhàn)略性優(yōu)化和調(diào)整提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。據(jù)發(fā)改委統(tǒng)計(jì)，2021年末，我國國內(nèi)（不含港澳臺(tái)）常住人口城鎮(zhèn)化率達(dá)到64.7%[1]，城市規(guī)模的擴(kuò)大和結(jié)構(gòu)的變革加劇了城市系統(tǒng)的復(fù)雜性和不穩(wěn)定性，給公共安全管理帶來巨大的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。在實(shí)踐和研究中發(fā)現(xiàn)，公共安全的風(fēng)險(xiǎn)屬性表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生和演變具有規(guī)律性和可防控性[2]，且對其規(guī)律的研究是風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)治理的重要前提[3]。因此，科學(xué)地識(shí)別城市公共安全治理的薄弱環(huán)節(jié)，厘清風(fēng)險(xiǎn)隱患，才能有效預(yù)防和減輕各類風(fēng)險(xiǎn)，切實(shí)保障人民群眾的利益。

在城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)理論及模型構(gòu)建方面，賈楠等[4]基于公共安全三角形理論，構(gòu)建以人、物和系統(tǒng)為核心要素的社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)防范三角模型；André等[5]提出1 種基于SMARTS 多準(zhǔn)則方法的城市安全分析優(yōu)先級模型。在公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估的相關(guān)研究中，楊思佳[6]就維護(hù)城市安全的動(dòng)態(tài)平衡提出基于“風(fēng)險(xiǎn)-能力”理論框架的指標(biāo)體系，綜合運(yùn)用G1 法和主成分分析進(jìn)行評價(jià)；葉瑞克等[7]從脆弱性、控制力和承受力視角重點(diǎn)考察城市中人群聚集區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)情況；Guo等[8]將城市區(qū)域分為產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、人口密集和公用設(shè)施3 個(gè)單元，結(jié)合層次分析法、熵權(quán)法和多重聯(lián)合數(shù)對城市區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的分析。在公共安全風(fēng)險(xiǎn)治理的研究中，一部分學(xué)者從風(fēng)險(xiǎn)治理主體的方向入手[9]，尋求多元主體協(xié)同治理的路徑；也有學(xué)者聚焦于風(fēng)險(xiǎn)治理技術(shù)的探索，強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠驅(qū)動(dòng)公共安全管理全過程的整合[10]，人工智能技術(shù)的運(yùn)用為城市風(fēng)險(xiǎn)治理的技術(shù)變革提供支持[11]，GIS 工具在評估城市重大災(zāi)害區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)上具備實(shí)用價(jià)值[12]等。

從以上有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評估的相關(guān)文獻(xiàn)來看，學(xué)者們大都重視定性與定量方法的結(jié)合，其中，聚類分析方法作為1種理想的多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù)被廣泛應(yīng)用在城市公共安全的分析研究中。張興強(qiáng)等[13]對交通事故文本數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊系統(tǒng)聚類分析，以建立等效事故次數(shù)模型評估城市快速路地點(diǎn)安全；劉佳[14]采用基于三角白化權(quán)函數(shù)的灰色聚類法構(gòu)造城市公共安全評價(jià)模型。聚類分析法通過衡量對象之間的相似性程度來評判聚類結(jié)果的優(yōu)劣，上述研究的不足在于評價(jià)時(shí)通常是基于單一截面的二維數(shù)據(jù)，不能很好地表征個(gè)體數(shù)據(jù)的全面性，在這一問題上，李因果等[15]在構(gòu)造相似性度量統(tǒng)計(jì)量時(shí)綜合考慮面板數(shù)據(jù)的時(shí)序和截面特征，錢吳永等[16]將面板數(shù)據(jù)的時(shí)空特征引入灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算模型。本文參考Liu 等[17]提出的灰色面板聚類方法對全國的城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測度，同時(shí)借鑒左文超[18]研究中的自適應(yīng)特征熵權(quán)法來確定時(shí)間特征屬性的權(quán)重?；疑姘寰垲惙椒ㄑ永m(xù)了灰色聚類分析在處理數(shù)量小、可靠性差的數(shù)據(jù)上的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)融合了面板數(shù)據(jù)的3 個(gè)時(shí)空特征屬性，提高了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的合理性。

基于上述分析，本文以我國國內(nèi)（不含港澳臺(tái)）31個(gè)城市為研究對象，利用自適應(yīng)灰色面板聚類評估城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)，通過對面板數(shù)據(jù)的多維度分析，明確各地在城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)水平上的差異及動(dòng)態(tài)發(fā)展?fàn)顩r及特征，以期為城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)防控和科學(xué)決策提供參考。

1 城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系構(gòu)建

公共安全評估框架經(jīng)歷了從單純的脆弱性評估，到從中發(fā)展出獨(dú)立的能力評估，再到目前常用的脆弱性和能力綜合評估的過程[19]。在自然及社會(huì)條件下，脆弱性常用來描述系統(tǒng)對外界干擾的敏感程度、對不利因素的易受損程度以及對災(zāi)害的抵御和恢復(fù)力[20]。城市作為風(fēng)險(xiǎn)事件沖擊的對象，脆弱性影響著風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的可能性及結(jié)果，而風(fēng)險(xiǎn)的承載能力受到城市發(fā)展和安全建設(shè)的制約。因此，對城市這一復(fù)合系統(tǒng)引入脆弱性和能力進(jìn)行評估滿足城市可持續(xù)發(fā)展的需求，遵循城市風(fēng)險(xiǎn)研究的普遍規(guī)律。根據(jù)脆弱性表現(xiàn)出的對風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感和易損特點(diǎn)，本文從常見的自然災(zāi)害和人為事故層面選取評價(jià)指標(biāo)，重點(diǎn)考慮消防、交通、環(huán)境、氣象和地質(zhì)災(zāi)害的影響；城市對風(fēng)險(xiǎn)的承載能力主要考察城市在人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)、衛(wèi)生等方面的表現(xiàn)情況。綜合的評估視角便于獲得客觀全面的結(jié)果，因此，本文基于前述文獻(xiàn)和報(bào)告分析[21]，延續(xù)“脆弱性—能力”綜合評估框架，以公共安全風(fēng)險(xiǎn)事件為抓手，將人口和經(jīng)濟(jì)因素合并為社會(huì)環(huán)境能力納入風(fēng)險(xiǎn)承載能力維度，構(gòu)建如表1的城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估體系。

表1 城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系Table 1 Indexes of urban public safety r isk assessment

2 城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估方法研究

城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估是識(shí)別影響城市公共安全的風(fēng)險(xiǎn)因素和明確區(qū)域差異的重要途徑。當(dāng)前我國城市面臨的突發(fā)事件和公共危機(jī)呈現(xiàn)出更強(qiáng)的連鎖反應(yīng)和輻射效應(yīng)，也對風(fēng)險(xiǎn)評估的動(dòng)態(tài)性和系統(tǒng)性提出更高要求。目前對城市公共安全的風(fēng)險(xiǎn)評估或是依據(jù)當(dāng)期的公共安全發(fā)展水平對區(qū)域內(nèi)城市或城市群進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定級[22-23]，或以特定城市為例探討公共安全的現(xiàn)狀和變化趨勢[24-25]，基本上都是對截面數(shù)據(jù)的分析，缺乏對城市公共安全發(fā)展速度和質(zhì)量的綜合考量。

本文采用灰色面板數(shù)據(jù)聚類對我國城市公共安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，首先考慮到城市公共安全的發(fā)展是1 個(gè)動(dòng)態(tài)持續(xù)的過程，用絕對量、增量和波動(dòng)量3 個(gè)屬性能夠較為全面地刻畫面板數(shù)據(jù)所包含的時(shí)空差異信息。其中，對面板數(shù)據(jù)的原始測度值進(jìn)行分析能夠用來描述風(fēng)險(xiǎn)的整體水平，以及明確各聚類對象所處的風(fēng)險(xiǎn)等級，這一層面即為絕對量水平；若要了解城市公共安全發(fā)展的變動(dòng)情況，可以用前后相鄰兩期的數(shù)據(jù)差比后一期的數(shù)據(jù)值，得到的結(jié)果即為增量水平；若要考慮城市公共安全發(fā)展的穩(wěn)定性對風(fēng)險(xiǎn)的影響，一般通過數(shù)據(jù)的波動(dòng)程度來衡量，用聚類對象各期數(shù)據(jù)的均值比方差得到的結(jié)果能夠體現(xiàn)波動(dòng)量水平。其次，該方法引入灰靶決策的思想，充分挖掘聚類對象間的關(guān)聯(lián)性，運(yùn)用改進(jìn)的自適應(yīng)算法獲得屬性權(quán)重，得到的聚類結(jié)果也更為精準(zhǔn)，便于了解各類城市存在的公共安全風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，進(jìn)而提出針對性的建議。

具體操作步驟如下：

1）計(jì)算時(shí)空特征屬性水平矩陣

定義1：設(shè)xij（t）為t（t=1，2，…，T）時(shí)刻對象i（i=1，2，…，n）的指標(biāo)j（j=1，2，…，m）的指標(biāo)值vtij的無量綱測度值，如果分別稱xi（t），μi（t），ηij為對象i關(guān)于面板數(shù)據(jù)的絕對量、增量、波動(dòng)量水平矩陣。其中，

C={c1，c2，…，cq}表示對象關(guān)于時(shí)空特征屬性l的集合，本文將絕對量、增量和波動(dòng)量水平分別記為c1，c2，c3，并有l(wèi)=1，2，3，q=3。設(shè)x0j（t），μ0j（t），η0j分別為正理想對象關(guān)于指標(biāo)j的時(shí)空特征屬性測度值。由于絕對量和增量越大越好，波動(dòng)水平越小越好，因此：x0j（t）

2）測度時(shí)空特征屬性聚類對象間距離

根據(jù)對象i和正理想對象的測度值，可得對象i和正理想對象間關(guān)于時(shí)空特征l存在著距離dli。基于面板數(shù)據(jù)的時(shí)空特征屬性，設(shè)，d2i，分別表示對象i和正理想對象關(guān)于絕對量水平、增量水平和波動(dòng)量水平的距離。具體計(jì)算公式如式（1）～（3）所示：

式中：ωj為指標(biāo)j的權(quán)重，

3）確定時(shí)空特征屬性差異下的灰類理想靶心

定義2：設(shè)dli表示對象i與正理想對象關(guān)于時(shí)空特征屬性l的距離，對于?i∈U，cl∈C，如果，則分別稱式（4）～（5）為對象關(guān)于時(shí)空特征屬性的上、下極值向量。

對于時(shí)空特征屬性cl（l=1，2，…，q），如果聚類對象被分為sl個(gè)灰類，則聚類對象集U存在個(gè)灰類。由于q=3，聚類對象將是三維空間中的1 個(gè)點(diǎn)。

定義3：如果kl表示為基于時(shí)空特征屬性cl分類的第kl個(gè)類別，則稱k={k1，…，kl，…，kq}，k=1，2，…，為時(shí)空特征屬性集上的組合灰類。

4）確定對象i的靶心距離

根據(jù)對象i和k灰類理想對象關(guān)于時(shí)空特征屬性cl的測度距離，可計(jì)算對象i與k（k=1，2，…，s）類理想靶心關(guān)于時(shí)空特征屬性差異的靶心距離，如式（6）所示：

式中：wl為cl的權(quán)重，0≤wl≤1 且屬性權(quán)重通過文獻(xiàn)[18]中自適應(yīng)算法可得。

根據(jù)聚類對象i的靶心距，dki越小，表明對象i越可能隸屬于灰類k，由，可以判定聚類對象i屬于灰類k。

3 城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估方法應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)確定及數(shù)據(jù)處理

本文將我國國內(nèi)（不含港澳臺(tái)）31 個(gè)城市作為聚類評估對象，選取表1所列22 個(gè)指標(biāo)，數(shù)據(jù)來源于2015—2019年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國社會(huì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1）對原始面板數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到無量綱測度值。當(dāng)指標(biāo)為效益型指標(biāo)時(shí)，x′=；當(dāng)指標(biāo)為成本型指標(biāo)時(shí)，x′=

2）根據(jù)定義1 計(jì)算出各聚類對象2015—2019年的絕對量和波動(dòng)量水平矩陣、2016—2019年的增量水平矩陣以及正理想對象的測度值矩陣。最后根據(jù)式（1）～（3）求得各聚類對象與正理想對象間關(guān)于時(shí)空特征屬性的距離，具體計(jì)算結(jié)果見表2。

3.2 灰類理想靶心及靶心距離確定

根據(jù)各城市在3 個(gè)時(shí)空特征屬性上的表現(xiàn)情況，分別將絕對量水平分為好、中、差3 類；增量水平分為快、慢2 類；波動(dòng)量水平分為小、大2 類，由此可將其劃分為12 個(gè)灰類。其次，由定義2 確定各聚類對象在時(shí)空特征屬性集上的上下限向量，例如以絕對量水平上的為中心，有最大值0.727 和最小值0.524，再利用定義4 中的公式計(jì)算出0.524，0.592，0.660，分別表示好、中、差3類絕對量水平。同理可得0.740，21.744 分別表示快、慢2 類增量水平，0.031，3.414 分別表示小、大2 類波動(dòng)量水平，由此可組合確定12 個(gè)灰類理想靶心。將關(guān)于時(shí)空特征屬性的距離與12 個(gè)灰類理想靶心代入公式（6），分別得出相應(yīng)的靶心距離，根據(jù)自適應(yīng)特征熵權(quán)法求得ω1=0.40，ω2=0.27，ω3=0.33。最后比較12 個(gè)靶心距離，數(shù)值最小的即為各城市所處的灰類，聚類結(jié)果如表2所示。

表2 時(shí)空特征屬性下的距離和聚類結(jié)果Table 2 Distance and clustering results under spatial-temporal feature attributes

3.3 聚類結(jié)果分析

首先參考上述對灰色面板數(shù)據(jù)聚類方法的描述，列出只考慮某個(gè)單一時(shí)空特征屬性情況下的分析結(jié)果，具體結(jié)果如下：

1）當(dāng)城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估只考慮地區(qū)間發(fā)展水平的高低，即只關(guān)注絕對量水平時(shí)，此時(shí)ω1=1，ω2=0，ω3=0，通過計(jì)算各對象到12 個(gè)灰類理想靶心的距離，可將其劃分至好、中、差3 類之中。其中，表現(xiàn)較好的有北京和上海；表現(xiàn)中等的有天津、石家莊、呼和浩特、沈陽、哈爾濱、南京、濟(jì)南、鄭州；表現(xiàn)較差的有太原、長春、杭州、合肥等其余21 個(gè)城市。此區(qū)分度形成的原因可能在于支撐風(fēng)險(xiǎn)承載力的資源狀況存在差異，例如北京和上海在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和社會(huì)保障層面占據(jù)優(yōu)勢地位，南京、濟(jì)南、鄭州、石家莊的醫(yī)療資源較為充足。

2）當(dāng)城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估只比較地區(qū)間指標(biāo)增長的速率，即只關(guān)注增量水平時(shí)，此時(shí)ω1=0，ω2=1，ω3=0，通過計(jì)算，可將其劃分為增速快、慢2 類。其中，增長較慢的有呼和浩特、哈爾濱、西安；其他地區(qū)的城市公共安全發(fā)展速度較快。增速緩慢的地區(qū)例如呼和浩特連續(xù)2 a降水量異常度變化較大，哈爾濱2018年火災(zāi)事故每百萬人傷亡人數(shù)增至2017年的近3 倍，西安近年突發(fā)環(huán)境事件次數(shù)雖有所下降但仍位于全國前列，主要原因在于城市針對自然災(zāi)害或人為事故的應(yīng)急措施還不完備。

3）當(dāng)城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估更多考量的是發(fā)展的質(zhì)量或發(fā)展的穩(wěn)定性，即只關(guān)注波動(dòng)量水平時(shí)，此時(shí)ω1=0，ω2=0，ω3=1，通過計(jì)算，可將其劃分為波動(dòng)小、大2 類。其中，波動(dòng)幅度較大、穩(wěn)定性較差的有南昌和重慶，其余地區(qū)的發(fā)展均具有較好的穩(wěn)定性。

比較上述3 種特殊情況下的聚類結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)若只考慮某一時(shí)空特征屬性，最終得出的結(jié)論存在較大差異，無法全面測度各省城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況，因此本文基于自適應(yīng)權(quán)重法從3 個(gè)維度對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合分析，最終形成6 個(gè)典型的聚類結(jié)果，見表2。

充填工作完成后，根據(jù)設(shè)計(jì)要求鉆探取心驗(yàn)證工作共鉆孔2眼，總進(jìn)尺78.6m。鉆孔布設(shè)充分考慮到兩充填孔銜接處充填效果，鉆探過程未發(fā)生掉鉆現(xiàn)象，巖心采取率91.4%(取心區(qū)域平均值)，RQD指標(biāo)80%(取心區(qū)域平均值)，填充物高度2.6m和2.8m，巖層與充填物銜接處較好，充填率可達(dá)75%以上，說明治理采空區(qū)采取中粗砂處理的方法工藝可行，空洞基本被填充物充填，充填治理效果良好，達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。項(xiàng)目實(shí)施后地面穩(wěn)定得到保證，消除了采空塌陷地質(zhì)災(zāi)害隱患，保障了當(dāng)?shù)厝嗣袢罕姷纳?cái)產(chǎn)安全。

根據(jù)表2的聚類結(jié)果，可以看出我國城市主要分布在以下6 個(gè)典型灰類：

1）第1 類：“絕對量好-增長快-波動(dòng)量小”。這一灰類下，城市的公共安全狀況較好，風(fēng)險(xiǎn)較小，變動(dòng)情況較好，波動(dòng)幅度小，此類地區(qū)的城市公共安全在較低的風(fēng)險(xiǎn)水平上仍維持著穩(wěn)定快速的發(fā)展趨勢，這些地區(qū)包括上海和北京。

2）第2 類：“絕對量中等-增長快-波動(dòng)量小”。這一灰類下，城市的公共安全處于中等發(fā)展水平，優(yōu)點(diǎn)是變動(dòng)水平較好，波動(dòng)幅度小，此類地區(qū)的城市公共安全有較大的發(fā)展?jié)摿η艺w情況穩(wěn)步提升。這些地區(qū)包括天津、石家莊、沈陽、南京、濟(jì)南和鄭州。

3）第3 類：“絕對量中等-增長慢-波動(dòng)量小”。這一灰類下，城市的公共安全處于中等發(fā)展水平，變動(dòng)水平較差，波動(dòng)幅度小，此類地區(qū)的城市公共安全發(fā)展近年來處于緩慢提升的狀態(tài)，這些地區(qū)包括呼和浩特和哈爾濱。

4）第4 類：“絕對量差-增長快-波動(dòng)量小”。這一灰類下，城市的公共安全狀況較差，風(fēng)險(xiǎn)較高，變動(dòng)水平較好且波動(dòng)幅度小，此類地區(qū)的城市公共安全發(fā)展在快速提升的同時(shí)保持著較好的穩(wěn)定性，包括太原、長春、杭州等18 個(gè)城市。

6）第6 類：“絕對量差-增長慢-波動(dòng)量小”。這一灰類下，城市的公共安全狀況較差，風(fēng)險(xiǎn)較高，變動(dòng)水平較差，波動(dòng)幅度較小，此類地區(qū)的城市公共安全在目前的狀態(tài)下發(fā)展比較緩慢，這類地區(qū)有西安。

由綜合結(jié)果可知，我國大多數(shù)城市分布在第2 和第4 灰類中，城市公共安全發(fā)展?fàn)顩r在絕對量上表現(xiàn)為中下水平，在增量水平和波動(dòng)量水平上表現(xiàn)較好。由于這6 類結(jié)果所包含的地區(qū)在各方面條件上存在較大差異，因此只有充分考慮它們各自的優(yōu)勢和不足，才能因地制宜地改善公共安全現(xiàn)狀，為降低城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)，提高公共安全治理效能制定針對性強(qiáng)的策略。

4 對策與建議

1）對于公共安全發(fā)展增速較快但是絕對量處于中下水平的城市，主要涵蓋第2，4，5 灰類中的地區(qū)，這類對象大部分是由于城市當(dāng)前的資源管理體系不夠完善，現(xiàn)有資源的運(yùn)用還不足以支撐城市公共安全發(fā)展的需求。但在國家和政府的政策扶持下，各類資源不斷匯集，給公共安全的快速發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。資源管理系統(tǒng)的高效運(yùn)行使得預(yù)防突發(fā)事件或開展應(yīng)急活動(dòng)所需的人力、資金、物資和信息技術(shù)等資源在系統(tǒng)中得以有序流動(dòng)。此外，隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，重大安全風(fēng)險(xiǎn)的行政邊界越來越模糊，應(yīng)急管理部門在資源儲(chǔ)備和資源調(diào)用上要充分考慮各地的實(shí)際情況，結(jié)合國家戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域的格局積極推進(jìn)區(qū)域應(yīng)急協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)體系的建立，提高區(qū)域甚至流域的應(yīng)急聯(lián)動(dòng)能力。

2）針對“增長快—波動(dòng)量大”一類的省份，如南昌和重慶，一方面由于各類突發(fā)事件具有不確定性、緊急性和嚴(yán)重性等特點(diǎn)，如果不能及時(shí)排查風(fēng)險(xiǎn)隱患，建立有效的風(fēng)險(xiǎn)事件監(jiān)測和預(yù)警機(jī)制，容易造成應(yīng)急資源的浪費(fèi)和控制成本的增加，也就使得公共安全水平波動(dòng)幅度較大。隨著政府在提高城市防御能力各層面上投入的不斷加大，風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測機(jī)制需要具備更強(qiáng)的地域特性，強(qiáng)化預(yù)測的精度，加快趨勢分析的頻率，并搭載大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建預(yù)警信息動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)，以提高政府投入的使用效率，引導(dǎo)各部門做好防災(zāi)減災(zāi)工作。另一方面，突發(fā)事件的社會(huì)性特點(diǎn)決定了受到威脅的不僅是城市居民的生命財(cái)產(chǎn)安全，還有區(qū)域性的群眾心理和情緒，并且這一層面的影響有顯著持續(xù)性[26]，因此，建立和健全公共安全風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同治理機(jī)制對緩解緊張氛圍、穩(wěn)定社會(huì)情緒有重要的作用，也進(jìn)一步提高了公共安全發(fā)展的穩(wěn)定性。風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同治理的行為主體包括政府、社會(huì)公眾、企業(yè)和非營利性組織，多元化的治理結(jié)構(gòu)增強(qiáng)了管理的協(xié)調(diào)性，并受益于不同領(lǐng)域、不同行業(yè)的知識(shí)技術(shù)融合提高決策的科學(xué)性和有效性。

3）對于“增長慢-波動(dòng)量小”的這一類地區(qū)，如呼和浩特、哈爾濱、西安，出現(xiàn)這種特征的最主要原因在于缺乏良好的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和防護(hù)意識(shí)。安全教育保障是其他保障的根源，著重強(qiáng)調(diào)了“人”這一要素的主觀能動(dòng)性。尤其是在我國地理氣候狀況復(fù)雜多變的自然環(huán)境背景和城市布局形態(tài)多樣化發(fā)展的狀況下，人口密度較小、經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較緩慢的城市，相關(guān)部門在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和安全防護(hù)方面的教育培訓(xùn)不到位，安全意識(shí)的淡薄造成了“溫水煮青蛙”的現(xiàn)象，導(dǎo)致居民的抗災(zāi)自救知識(shí)不足，災(zāi)害應(yīng)對能力相對欠缺。改進(jìn)這一現(xiàn)象要從根源出發(fā)，在做好積極教育培訓(xùn)的同時(shí)落實(shí)問題倒查和責(zé)任機(jī)制，營造安全文化學(xué)習(xí)氛圍，切實(shí)地向群眾傳達(dá)增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的重要性。

5 結(jié)論

1）采用灰色面板聚類方法測度我國的城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)情況，有效挖掘研究對象在絕對量、增量和波動(dòng)量水平上的信息特征。所得聚類結(jié)果與靜態(tài)聚類相比具有較高的精準(zhǔn)性，將全國城市的公共安全風(fēng)險(xiǎn)水平分為6 個(gè)類型，絕大多數(shù)地區(qū)的城市公共安全狀況在絕對量上處于中下游水平，但在發(fā)展增速和發(fā)展穩(wěn)定性上表現(xiàn)較好。

2）針對各灰類具有的特點(diǎn)識(shí)別出不同城市存在的風(fēng)險(xiǎn)問題，主要提出4 點(diǎn)建議：完善資源管理體系，提高應(yīng)急聯(lián)動(dòng)能力；健全監(jiān)測預(yù)警機(jī)制，提高政府投入效率；建立協(xié)同治理機(jī)制，穩(wěn)定社會(huì)大眾情緒；加強(qiáng)安全教育保障，增強(qiáng)群眾風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。