李樂吟 章嘉雯 梁小梅

【摘要】 隨著社會的發(fā)展，氣候發(fā)生了較大的變化，導(dǎo)致國家脆弱性降低.為了定量分析氣候變化對國家脆弱性的影響，本文首先建立了國家脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系，利用相關(guān)性分析法分析了國家脆弱性的十二個(gè)指標(biāo)與氣候的四個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性.通過相關(guān)系數(shù)我們確定了氣候影響脆弱性的前三個(gè)指標(biāo)，并將其作為因變量，以氣候指標(biāo)為自變量，建立了偏最小二乘回歸方程.脆弱性指標(biāo)值的變化反映了氣候變化帶來的影響，同時(shí)對改善氣候提供了建議.

【關(guān)鍵詞】 國家脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系;相關(guān)性分析;偏最小二乘回歸

一、研究背景

隨著時(shí)代的發(fā)展、科技的進(jìn)步，氣候發(fā)生了較大的變化.氣候?qū)I(yè)委員會普遍認(rèn)為氣候變化改變著人類生活的方式，且可能會導(dǎo)致社會和政府結(jié)構(gòu)的衰弱和崩潰，從而增加了國家脆弱性.實(shí)驗(yàn)表明脆弱性的國家易受自然災(zāi)害、氣溫升高等氣候沖擊的影響.為了定量研究氣候?qū)掖嗳跣缘挠绊?，本文首先分析了氣候與國家脆弱性指標(biāo)之間的相關(guān)性，確定了氣候影響脆弱性的前三個(gè)指標(biāo)，建立了其與氣候的偏最小二乘回歸方程，同時(shí)為減小國家脆弱性提供了建議.

二、模型的建立與求解

（一）國家脆弱性指標(biāo)的選取

根據(jù)美國最新公布的國家脆弱性的12個(gè)指標(biāo)，我們將其分為社會指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、政治指標(biāo)、安全指標(biāo)四個(gè)大類，建立了國家脆弱性評價(jià)體系.每個(gè)大類指標(biāo)由三個(gè)小指標(biāo)構(gòu)成：

社會指標(biāo)：人口壓力（DP），難民或境內(nèi)流離失所的群眾（RI），外國干預(yù)（EXI）.

經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：經(jīng)濟(jì)衰退（ER），經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均（ECI），長期的人才流失（HFBD）.

政治指標(biāo)：國家正當(dāng)性（SL），公共服務(wù)失效（PS），人權(quán)侵害（HR）.

安全指標(biāo)：安全部隊(duì)運(yùn)作（SA），統(tǒng)治精英分裂（FE），集體種族怨恨（GG）.

（二）氣候指標(biāo)與國家脆弱性指標(biāo)的相關(guān)性分析

為了研究氣候變化對國家脆弱性的影響，我們將國家脆弱性指標(biāo)和氣候指標(biāo)作為研究的兩組變量.對國家脆弱性，我們認(rèn)為評價(jià)體系中的12個(gè)指標(biāo)為一組變量.選取溫度、降水、濕度和自然災(zāi)害四個(gè)指標(biāo)作為氣候變化的一組變量.根據(jù)網(wǎng)站提供的各個(gè)國家12項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)（http：∥fundforpeace.org/fsi/data/）和全球氣候數(shù)據(jù)（https：∥zh.weatherspark.com），我們利用相關(guān)分析法分析了兩組變量之間的相關(guān)性.

1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于不同的指標(biāo)采用不同的計(jì)量單位，且不同指標(biāo)的屬性值大小差別很大，為了對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)分析，我們需要對每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化.令國家脆弱性的12個(gè)指標(biāo)和氣候的4個(gè)指標(biāo)分別為m1，m2，…，m16，根據(jù)網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)選取10個(gè)國家的16項(xiàng)指標(biāo)值.bij表示第i個(gè)國家的第j項(xiàng)指標(biāo)值.標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)為b ～ ij：

b ～ ij= bij-μ j sj ，i=1，2，…，10;j=1，2，…，16.

其中，μ j= 1 10 ∑ 10i=1 bij，sj=? 1 10-1 ∑ 10 i=1 （bij-μ j）2 .

2.構(gòu)建相關(guān)系數(shù)矩陣

為了分析16個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性，進(jìn)而分析氣候指標(biāo)與國家脆弱性指標(biāo)之間的關(guān)系，我們構(gòu)建相關(guān)系數(shù)矩陣 C =（cij）16×16：

cij= ∑ 10 k=1 b ～ ki·b ～ kj 10-1 ，i，j=1，2，…，16.

其中，cii=1，cij=cji，cij表示第i個(gè)指標(biāo)與第j個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù).

3.相關(guān)性矩陣結(jié)果分析

通過相關(guān)性系數(shù)的大小我們可以確定氣候主要影響哪些國家脆弱性指標(biāo).我們發(fā)現(xiàn)溫度主要影響國家脆弱性指標(biāo)FE、SL、HR.降水量與國家脆弱性各個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性均較小，系數(shù)均在0.2以下，即降水量對國家脆弱性影響較小.濕度對國家脆弱性的指標(biāo)影響較強(qiáng)，且主要影響指標(biāo)ECI、HR，其值達(dá)到0.392，0.457.自然災(zāi)害對國家脆弱性各項(xiàng)指標(biāo)影響均很強(qiáng)，相關(guān)性系數(shù)均達(dá)到0.4以上，國家可以通過采取措施減少自然災(zāi)害對國家的影響來降低一個(gè)國家的脆弱性.

（三）建立氣候指標(biāo)與國家脆弱性指標(biāo)的回歸方程

我們發(fā)現(xiàn)氣候變化的四個(gè)指標(biāo)主要影響了國家正當(dāng)性、人權(quán)侵害、統(tǒng)治精英分裂三個(gè)脆弱性指標(biāo).為了定量的研究這三個(gè)脆弱性指標(biāo)與氣候變化之間的關(guān)系，我們建立了三個(gè)脆弱性指標(biāo)與氣候變化的偏最小二乘回歸方程，分析了氣候變化引起的國家脆弱性變化.

1.偏最小二乘回歸算法

令y1，y2，y3分別表示國家正當(dāng)性、人權(quán)侵害、統(tǒng)治精英分裂三個(gè)指標(biāo).同時(shí)，我們令x1，x2，x3，x4分別表示溫度、降水量、濕度、自然災(zāi)害四個(gè)指標(biāo).通過偏最小二乘回歸分析了Y和變量X的關(guān)系.

2.偏最小二乘回歸方程的確定

我們選取蘇丹的數(shù)據(jù)作為我們研究的對象，通過MATLAB，得到了脆弱性的三個(gè)指標(biāo)與氣候變化之間的回歸方程.

y1=0.2016x1+0.0042x2+0.9524x3+0.3954x4-0.9043，

y2=0.2174x1+0.0012x2+1.0781x3+0.4516x4-1.4184，

y3=0.2412x1+0.0185x2+0.0880x3+0.5595x4-2.7241.

為了更形象地表示氣候?qū)掖嗳跣缘挠绊?，我們選取氣候條件較好的昆明數(shù)據(jù)帶入回歸方程，求得y1，y2，y3指標(biāo)值分別降低5.4，6.77，5.99，三個(gè)指標(biāo)值都急劇下降，使得國家脆弱性減少.這表明了氣候變化的影響是巨大的，根據(jù)此，國家可以通過改善氣候來降低國家脆弱性.

【參考文獻(xiàn)】

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