城市危机管理系统鲁棒性评价研究_以上海市危机管理系统为例_杨鲁云

第21卷第11期2011年11月中国安全科学学报China Safety Science JournalVol．21No．11Nov．2011城市危机管理系统鲁棒性评价研究———以上海市危机管理系统为例*杨鲁云于丽英教授（上海大学管理学院，上海200444）学科分类与代码：6208015（公共安全风险评估与规划）中图分类号：X913.4文献标志码：A基金项目：教育部人文社会科学研究基金资助（10YJA630193）。

【摘要】为提高城市危机管理系统的鲁棒性，探究影响系统鲁棒性的主要因素，建立城市危机管理系统的鲁棒性评价体系。

采用因子分析中的主成分分析法，分析评价上海市2004—2009年危机管理系统鲁棒性评价指标的数据，并根据数据分析结果找出影响城市危机管理系统鲁棒性的主成分和因子。

结果表明，上海危机管理系统的鲁棒性呈现日趋增强的趋势，企业亏损程度、犯罪率、离婚率、对外界公共卫生事件的防御程度、自然灾害因素对上海危机管理系统的影响较大。

提高企业盈利能力、降低犯罪率和离婚率、提高公共卫生防御能力、完善自然灾害预防措施有助于增强城市危机管理系统的鲁棒性。

【关键词】危机管理系统；鲁棒性；主成分分析（PCA）；因子分析；指标体系Study on Robustness Assessment of Urban Crisis Management System：with Shanghai Crisis Management System as an ExampleYANG Lu-yun YU Li-ying（School of Management，Shanghai University，Shanghai200444，China）Abstract：In order to improve the robustness of urban crisis management system，the major factors thataffect system robustness are explored．Firstly，this paper puts forward the robustness evaluation system ofurban crisis management system．Then the robustness of Shanghai crisis management system from2004to2009is evaluated by PCA method，and the major components and factors that affect the robustness ofShanghai＇s crisis management system are identified．The results show that the robustness of Shanghai＇s cri-sis management system takes on a gradual enhancement trend．Loss of business，crime and divorce rate，defense capabilities of public health and natural disasters have a bigger influence on crisis management sys-tem．Improving profitability，reducing crime and divorce rates，improving defense capabilities of publichealth，and perfecting natural disaster prevention measures will contribute to the robustness improvement ofurban crisis management system．Key words：crisis management system；robustness；principal component analysis（PCA）；factor analysis；index system*文章编号：1003－3033（2011）11－0151－06；收稿日期：2011－08－21；修稿日期：2011－09－20DOI:10.16265/ki.issn1003-3033.2011.11.0270引言城市危机管理系统的鲁棒性评价是一种对城市危机管理系统进行定量分析的方法。

可以通过此方法评价城市危机管理系统鲁棒性的变化趋势和主要影响因素，对于提高政府部门对城市危机管理系统的管理效率，有针对性地采取有效措施具有重大意义。

目前国内外学者对于城市危机管理已有很多研究。

国外研究者布兰克利（Blackley）［1］将危机管理分为评估、预防、准备、回应与恢复5个阶段，根据每个阶段不同的特点采取不同的措施。

国内研究者主要从诱因分析和体制建设2个方面研究城市危机。

张成福［2］认为，从当代的现实情况来看，以下几方面因素的存在以及相互作用使得各种灾害和危机发生可能性大大增加：①人口的增长和人口密度增加；②全球气候变化；③环境破坏和恶化；④科技发展所带来的负面作用和影响；⑤恐怖主义；⑥社会压力和冲突增加。

吴兴军［3］通过对我国政府在公共危机管理的缺陷分析，提出按照公共危机管理规律，构建科学的危机管理机制，包括3个方面：①建立公共危机管理监测预警机制；②建立快速高效的应急处置机制；③建立善后修复和转化机制。

目前国内外对城市危机管理的研究主要集中在危机处理方法、危机发生诱因及危机管理制度建设等方面，而从城市本身探究改善危机管理方法的定量研究尚较少。

笔者将鲁棒性引入城市危机管理系统，建立城市危机管理系统鲁棒性评价体系，并用因子分析中的主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）法分析上海市2004—2009年的数据，分析影响上海市危机管理系统鲁棒性的主要因子，探究改善城市危机管理系统鲁棒性的有效方法。

1指标体系的建立鲁棒性是指具有自我恢复、自我控制、自我组装、自我复制能力的系统所具有的特性［4］。

在不确定性和危机出现的情况下，鲁棒性已成为系统能否生存的关键［5］。

城市危机管理系统作为一个复杂的鲁棒性系统，由于评价对象属性的多样性，城市危机管理系统鲁棒性的评价结构复杂，难以完全采用定量方法或简单归结为危机发生率或处理危机的效率等进行优化分析与评价。

这就需要建立多要素、多层次的评价系统，并采用定性信息定量化的方法使复杂的评价问题明朗化。

城市危机分为事故灾难、社会危机、公共卫生事件和自然灾害［6］，根据城市危机的4种类型设计城市危机管理系统鲁棒性评价指标体系。

1．1建立的原则1．1．1整体性原则城市危机管理系统包括多个子系统，涉及城市的各个部门，系统整体鲁棒性与各子系统的鲁棒性是紧密联系的，所以在建立评价指标体系的过程中应考虑从各个不同层次来反映和评价城市危机管理系统的鲁棒性。

1．1．2目的性原则所选取的指标要同城市危机管理系统鲁棒性有很密切的关系，指标体系的设计要能够在基本概念和逻辑结构上严谨、合理，抓住影响城市危机管理系统鲁棒性的主要因素，使其具有针对性。

1．1．3实用性原则指标体系要能科学地反映实际情况，既要客观又要实用。

指标体系规模也要适中，如果指标体系过大、层次过多、指标过细将使评价的注意力不能体现整体，而指标体系过小、指标过粗又不能反映实际水平。

1．1．4完整性原则建立的指标体系应该完整地、多方面地反映城市危机管理系统鲁棒性的状况。

1．2指标体系借鉴张成福等［7］提出的城市危机的分类、刘鹏［8］的预警系统评价指标及周荣义［9］提出的城市风险灾害分类，结合城市危机管理系统自身特点及城市危机管理系统鲁棒性评价数据的实用性、可测性和可得性，并按照系统层次依次考虑大系统、子系统，选择各子系统的具体指标，进而构建城市危机管理系统鲁棒性评价指标体系，见表1。

·251·中国安全科学学报China Safety Science Journal第21卷2011年表1城市危机管理系统鲁棒性评价指标体系Table1The robustness evaluation framework of urban crisis management system 系统子系统指标层指标说明城市危机管理系统鲁棒性指标体系事故灾难企业亏损程度X1亏损企业数目/企业总数目城市政策对生产安全的关注程度X2根据政府对于生产安全教育和管理方面的投入力度打分，打分区间为0 1，0为关注程度最低，1为最高事故频发程度X3选取具有代表性的火灾和交通事故全年发生的次数事故死亡率X4事故引发的死亡人数/（事故受伤人数+事故死亡人数）城市基础设施损坏程度X5破坏程度超过85﹪的基础设施/基础设施总量事故灾难引发的经济损失X6事故灾难引发的财产损失折合成人民币城市基础设施投资的欠缺程度X71－城市基础设施投资额增长率/GDP增长率社会危机犯罪率X8全年城市犯罪人数/城市总人数离婚率X9年内离婚数/平均人口数城市居民收入差距程度X10（高收入户收入－低收入户收入）/低收入户收入失业率X11失业人数/（在业人数+失业人数）污染与破坏事故损失程度X12根据环境污染事件造成的环境损失进行打分，打分区间为0 1，0为损失程度最低，1为最高公共卫生事件城市政策对公共卫生的关注程度X13根据城市相关政策对公共卫生的重视程度打分，打分区间为0 1，0为关注程度最低，1为最高对外界公共卫生事件的防御程度X14对外来危机的防御能力打分，打分区间为0 1，0为防御程度最低，1为最高公共卫生事件潜在发生活跃程度X15根据公共卫生事件发生的频繁程度打分，打分区间为0 1，0为活跃程度最低，1为最高公共卫生事件引发的损失程度X16根据公共卫生事件引发的损失进行打分，打分区间为0 1，0为损失程度非常小，1为损失程度非常大自然灾害气候变异程度X17（平均气温的变化量+降水变化量）/2自然灾害主体因素的活跃程度X18根据最近几年自然灾害发生的频繁度打分，打分区间为0 1，0为主体因素活跃程度最低，1为最高自然灾害诱发因素的活跃因素X19根据最近几年自然灾害诱发因素的活跃度打分，打分区间为0 1，0为诱发因素活跃程度最低，1为最高自然灾害生命财产损失程度X20根据自然灾害造成的生命财产损失打分，打分区间为0 1，0为损失程度最低，1为最高生产损失程度X21根据自然灾害造成的生产损失度进行打分，打分区间为0 1，0为生产损失程度最低，1为最高2PAC法的模型2．1PCA法的基本原理PCA法是一种降维的统计方法，它借助一个正交变换把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新变量按照方差依次递减的顺序排列［10］。