基于熵值法的社会公共安全评估体系构建

Construction of Social Public Security Evaluation System Based on Entropy Method

摘要: 基于我国目前存在的复杂且分散的社会公共安全问题，为预防和减少各类社会公共事件的发生，本文从压力、状态、响应三大指标出发，建立综合评价指标体系，科学、全面地辨识危险因素，构建社会公共安全的评估体系，确定了3个一级指标、20个二级指标；运用熵值法对各指标的权重进行计算，减少了主观因素的影响，增加了权重的客观性和科学性，并基于PSR模型构建社会公共安全评估体系。结果表明：采用该评估体系应用于青岛市社会公共安全，并根据安全指数进行评级分析，能有效得出青岛市社会公共安全的发展状况，适用于对精确性要求不高的社会科学系统。

Abstract: In this paper, based on the complex and scattered social public security problems existing in China, in order to prevent and reduce the occurrence of various social public accidents, a comprehensive evaluation index system is established from the three indicators of pressure, state and response, and the risk factors are identified scientifically and comprehensively. The evaluation system of social public security is established, and three first-level indicators and 20 second-level indicators are determined. The entropy method is used to calculate the weight of each index, which reduces the influence of subjective factors, increases the objectivity and scientificity of the weight, and constructs the social public security evaluation system based on the PSR model. The results show that the evaluation system is applied to the social public security of Qingdao City, and the rating analysis based on the security index can effectively obtain the development status of social public security in Qingdao City, which is suitable for the social science system with low accuracy requirements.

1. 引言

随着我国经济的快速发展，社会公众安全问题也日益突出[1]，为防范公共安全事件的发生，2016年山东省司法厅下发《山东省司法厅重大决策社会稳定风险评估实施办法(试行)》的通知，这是山东省司法厅为深入推进重大决策社会稳定风险评估工作，努力从源头上预防和减少不稳定问题的发生制定的办法。

在国内城市安全风险评估研究方面，任捷等构建韧性正态云评估模型，对黄河流域城市安全韧性水平进行评估，从灾害抵抗能力、灾害恢复能力和灾害适应能力三个维度提出针对城市安全的保护措施[2]。夏伟强等采用模糊综合评判法对青岛市主城区地下开发适宜性进行评价，对科学合理利用地下空间、推进青岛市地下城市建设具有重要意义[3]。张曼玉等基于DPSIR模型的中原城市群生态安全评价研究，为促进中原城市群实现生态环境的绿色可持续提供研究支持[4]。郑锐等从风险、脆弱性、韧性、应急能力4个视角出发，对现有的城市安全评估指标体系与评估模型进行归纳总结，提出未来将开展全过程、多灾种、多维度的城市安全评估理论与模型研究[5]。杨海峰等基于压力–状态–响应(Pressure-State-Response, PSR)概念框架，构建了各单灾种风险评价指标体系，利用耦合激励模型复合单灾种风险评估结果，研究结果为城市安全风险评估提供了新的理论视角与研究框架，能够服务于高风险区域的灾害风险管理[6]。

在国外城市安全风险评估研究方面，Mohammad等采用模糊AHP聚合模型来计算伊朗德黑兰两个居民区的能力水平，涉及“个人”和“环境”两个维度的变量，帮助政策制定者分辨调查能力维度并决定未来的计划[7]。Song等基于压力–状态–响应(PSR)模型建立城市生态安全评价体系，为城市的生态安全管理和评估提供了参考[8]。Ju建立了基于“风险矩阵”的城市安全评价模型，为今后的城市安全管理提供了参考[9]。Das等通过斯皮尔曼相关分析和普通最小二乘法(OLS)来显示变量之间的关系以及变量对生态安全模式的影响，以帮助实现生态可持续性[10]。

由于社会公共安全所涉及的范围较广，城市人口容量和规模的迅速扩大使社会环境变得更加复杂[11]，导致安全影响因素变得复杂且分散，目前尚未有精确的方法能准确识别社会公共安全的风险因素，对于风险因素的识别，一般采用定性与定量相结合的办法。本文创建了基于熵值法和PSR模型的风险评估模型，对社会公共安全风险进行评估。

2. 社会公共安全风险评估指标的构建

2.1 案例文献分析

首先对近些年我国发生的较大社会安全事故进行研究，并通过研究我国相关法律法规和行业风险评估的相关文件，如《国家突发公共事件总体应急预案》、团体标准《城市公共安全风险识别规范》(T/CAPSA 11501-2021)、《危险化学品重大危险源辨识》(GB 18218-2018)、2021年最新修订的《中华人民共和国安全生产法》等，并结合相关领域专家给出的建议，为制定社会公共安全指标体系提供参考依据。

本研究以青岛市为例，重点关注影响社会公共安全的相关影响因素，本研究的资料来源于山东省统计年鉴(2019~2023)、青岛市统计年鉴(2019~2023)、国家减灾网、青岛市应急管理局官网、青岛市公共数据服务平台、青岛市社会公共安全防范协会官网及青岛市政府公报、发展报告中得来。

2.2. 研究方法

熵是从信息理论中产生的。在信息理论中，熵是一种衡量不确定因素的方法。熵值越小，则表示所包含的信息越多，所能提供的信息越多；熵值越大，则所包含的信息就越少，所能提供的信息也就越少。采用熵权法[12]确定各指标的权重，既能全面地反映出各指标所包含的信息，又能有效地避免因主观因素而造成的影响。

PSR模型[13]目前在环境、土地资源等方面得到了广泛的应用。模型将压力指标、状态指标和反应指标划分为3种类型。PSR模型解决了三大可持续发展问题：发生了什么、为什么发生、我们将如何去做，尤其是该模型中所提出的评估目标的压力–状态–反应指数与基准指数的比较模型被广泛用于研究区域发展指数。

综上，在综合考虑青岛市的实际情况、指标数据的可得性，利用PSR模型将社会公共安全风险评估指标分为压力层、状态层、响应层三个方面，最后筛选出20个评价指标，并结合上述相关数据及专家建议进行分级和打分，如表1所示。

Table 1. Statistical assignment table of social public security risk index

表1. 社会公共安全风险指标统计赋值表

准则层	指标层	指标性质	专家1	专家2	专家3	专家4	专家5
一次性行为分析	安全行为	+	89	91	92	95	88
	安全物态	+	92	92	92	94	95
运行行为分析	企业监管	+	88	88	92	93	95
	民用爆炸品安全管理	+	89	90	92	93	95
	安全检查	+	87	90	92	95	96
	公共安全宣传	+	90	92	93	93	95
	安全教育培训落实	+	92	92	92	94	95
	政府部门决策反应能力	+	89	91	92	95	88
	安全监测监控	+	83	88	91	93	91
习惯性行为分析	安全知识	+	85	91	81	87	90
	安全意识	+	92	92	92	94	95
	安全习惯	+	88	91	93	95	95

注：采用评分制，按照高(90~100)、较高(80~90)、一般(70~80)、较低(60~70)、低(<60)进行评分。等级越高，表示专家调查分析后给予的评价越高，通过打分制得到的分数越高。

3. 基于熵权法计算的权重及指标系数

3.1. 原始数据的标准化

设共有n个待评价的样本，每个对象都有m个指标属性。由于原评价指标的单位和量纲不同，如果直接使用原始数据值进行权重计算，就会突出数值高的指标的作用，而相对降低数值低的指标的作用。因此，为了保证权重计算结果的客观性，需要将各指标进行影响。

在熵权法中，评价指标有正向指标和负向指标之分。正向指标数值越大，企业保障职工安全的能力越强；负向指标数值越大，企业保障职工安全的能力越弱，当评价指标为正向指标时，其标准化公式为：

${x^{\prime }}_{ij}=\frac{x_{ij}-\min \left(x_j\right)}{\max x_j-\min \left(x_j\right)}$ (1)

当评价指标为负向指标时，其标准化公式为：

${x^{\prime }}_{ij}=\frac{\max \left(x_j\right)-x_{ij}}{\max x_j-\min \left(x_j\right)}$ (2)

其中，i = 1, 2, … n，j = 1, 2, … m。

3.2. 原始数据的无量纲化

一些指标数值在进行了标准化处理后，会出现数值较小或负值的情况，为了方便计算，将其进行平移处理。由于是线性变换，因此不会影响后续的计算。其公式如下：

${x^{″}}_{ij}=H+{x^{\prime }}_{ij}$ (3)

其中，H为指标平移的幅度，一般取值为1。

之后再通过比重法对原始指标数据进行数值无量纲化，其公式如下：

$y_{ij}=\frac{{x^{″}}_{ij}}{{\displaystyle \sum {}_i^n{x^{″}}_{ij}}}$ (4)

其中，i = 1, 2, … n，j = 1, 2, … m。

3.3. 熵值计算

计算第j个评价指标的熵值，其公式如下：

$e_j=-\frac{1}{\ln n}{\displaystyle \sum _{i=1}^n{y}_{ij}\ln y_{ij}}$ (5)

其中，j = 1, 2, … m。

3.4. 差异系数计算

计算第j个评价指标的差异系数，其公式如下：

$g_j=1-e_j$ (6)

其中，j = 1, 2, … m。

3.5. 权重计算

通过计算得到的熵值和差异系数的数值，可以计算第j个评价指标的权重，其公式如下：

$w_i=\frac{g_j}{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^m{g}_j}}$ (7)

其中，j = 1, 2, … m。

从而可以获得该评价指标体系中，各评价指标的权重。

3.6. 社会公共安全指数计算

通过加权平均的方法对社会公共安全综合指数(SPSI_ij)及各准则层指数进行计算，得出青岛市社会公共安全综合值：

$SPS{I}_{ij}={\displaystyle \sum \left({\text{W}}_{\text{i}}\times {\text{X}}_{\text{ij}}^{\text{''}}\right)}$ (8)

借鉴和分析相关文献的研究结果，并考虑到本研究中社会公共安全影响因素指标选取的非全面性，将青岛市社会公共安全指数(SPSI)按其取值范围(0~1)，采用非等间距法分为4个安全档次，综合指数越大，社会公共安全度越高；反之，则越低；并依次将对应的4个等级的社会公共安全状况进行描述，如表2所示。

Table 2. Classification and characteristics of social public security

表2. 社会公共安全分级及特征

SPSI	等级	特征
<0.3	重警	存在重大危险隐患可造成严重的人员财产安全损失和社会公共安全系统严重破坏，并对危害因素立即制止并清除。
0.3 ≤ SPSI< 0.6	中警	存在较大危险隐患可造成人员财产安全损失和社会公共安全主要系统损坏，须立即采取控制措施，制定并完善应急预案。
0.6 ≤ SPSI < 0.8	轻警	存在危险源造成可造成人员财产安全损失和社会公共安全主要系统损坏，但可通过预防措施和相关应急防控措施给予排除和控制。
≥0.8	无警	存在的危险源不会造成人员伤害和系统破坏，需要继续完善相关管理措施和应急预案。

4. 青岛市社会公共安全评估结果分析

4.1. 指标权重计算结果

将表1各指标赋值结果代入公式(1)~(7)，所得社会公共安全各指标权重如表3所示。

Table 3. Weight calculation table of social public security risk index

表3. 社会公共安全风险指标权重计算表

熵值法计算权重结果汇总
标准化处理后数据	信息熵值e	信息效用值d	权重系数w
MMS_NMMS_自然灾害发生频率与程度之积	0.6828	0.3172	7.63%
MMS_NMMS_事故灾难发生频率与程度之积	0.87	0.13	3.13%
MMS_NMMS_公共卫生事件发生频率与程度之积	0.8515	0.3485	11.57%
MMS_NMMS_社会安全事件发生频率与程度之积	0.8156	0.3144	10.43%
MMS_公民安全意识和文化素质	0.8018	0.1982	4.77%
MMS_潜在危险约束监督机制	0.8341	0.1659	3.99%
MMS_公民安全知识与技能	0.6949	0.2051	3.34%
MMS_社会安全信息化平台建设	0.7873	0.2127	5.12%
MMS_公共安全制度建设	0.8263	0.1237	2.18%

续表

MMS_公共安全宣传	0.8411	0.1589	3.82%
MMS_NMMS_地质构造(不良地形)	0.795	0.205	4.93%
MMS_本质安全化水平	0.8368	0.1632	3.92%
MMS_避难场所设置	0.4778	0.1832	4.56%
MMS_应急预案完善	0.8102	0.1898	4.57%
MMS_应急响应救援速度	0.8422	0.1578	3.80%
MMS_区域紧急疏散通道设置	0.7978	0.2022	4.86%
MMS_政府部门决策反应能力	0.8166	0.1834	4.41%
MMS_安全监测监控	0.8448	0.1552	3.73%
MMS_财政支出	0.8279	0.1721	4.14%
MMS_公民应急处置能力	0.7873	0.2127	5.12%

4.2. 青岛市社会公共安全综合指数计算

将以上数据代入公式(8)，可得青岛市社会公共安全综合指数，如表4所示，青岛市2019至2023年由于疫情影响压力系统指数呈现下降趋势，但社会公共安全综合指数总体呈波动上升趋势，说明青岛市社会公共安全状况始终在向好发展。

Table 4. Social public security index in Qingdao in 2019~2023

表4. 青岛市2019~2023年社会公共安全指数

社会公共安全子系统
年份	压力系统	状态系统	响应系统	综合值	警情等级
2019	0.314566746	0.000002237	0.000003519	0.314572502	中警
2020	0.267144603	0.053001025	0.088739789	0.408885417	中警
2021	0.323757103	0.126363045	0.175129709	0.625249858	轻警
2022	0.179208175	0.167969106	0.27488463	0.62206191	轻警
2023	0.166454246	0.223702237	0.351903519	0.742060002	轻警

注：表中各子系统数据由表1、表2中对应指标的数据计算得来；各年份指标数据来源如前文所述。

1) 压力系统变化：压力系统预警值呈现波动下降趋势，这主要是由于2019年在青岛召开上合峰会，显著增加社会压力(例如人口流动增加、医疗资源压力、社会风险上升等)，因此在指标体系中，相关数据通过统计年鉴、政府报告等来源被量化为具体指标，采用熵值法对各个指标的权重进行计算，其相关指标的熵值较低，信息效用值较高，从而在整体权重中占据更大的比例，造成压力系统的社会公共安全指数有所下降。

2) 状态系统变化：状态系统预警值整体始终处于上升状态，尤其从2019年至2020年涨幅巨大，这是由于上合峰会期间青岛的各项安全管理政策不断完善发展，各类社会公共安全建设都有了较大的发展，青岛市无论是安全信息平台建设、安全制度的相关建设及公民的安全防护意识等状态指标有了较大提升，状态系统指数在压力系统的影响下逐渐向好向上发展。

3) 响应系统变化：由于政府加大了对社会公共安全的支持力度，响应系统预警值总体呈增加趋势，且近几年增幅较大，这表明青岛的抵御社会公共风险的能力显著增强并为减缓区域社会公共安全压力所采取的一系列措施取得了较明显的成绩。青岛市的财政支出从2019年支出1576.6亿到2023年支出1718.95亿，在政府财政的支持下，状态层和响应层的各类指标得到极大的发展，这也是状态层及响应层指数不断提高的根本原因。

5. 结论

本文构建了较为统一的社会公共安全风险评估指标体系，用熵值法计算了指标体系的权重，并根据PSR模型进行体系构建，并根据所构建的体系对青岛市社会公共安全进行了评估。主要结论如下：

1) 通过实际调研、文献梳理及案例分析，提出基于压力、状态、响应的20个指标，作为评估体系构建的基础。采用PSR模型，构建社会公共安全评估体系，并利用熵值法计算出指标权重。

2) 运用该方法对青岛市社会公共安全进行快速评估，结合青岛市近几年的实际发展情况得出其发展情况下的社会安全预警情况，说明该模型具有一定的合理性和可操作性。

3) 鉴于社会安全管理需要更精确、更科学的指标体系，有必要引进修正参数、降低主观成分、进一步提高社会公共安全体系评估的准确性，需要进一步改进基于熵值法和PSR模型的评估体系，并可将该评估方法编制成软件平台，实现在线实时评估。