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user: 4. 地区涉恐安全风险评估与影响因素研究 4.1. 地区涉恐安全风险评估 地区涉恐安全风险水平的确定主要依赖对恐怖袭击事件破坏后果的统计，在参考先前的研究 [ 1 ] [ 9 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]，考虑人员死亡和经济损失等与恐怖袭击危害性紧密相关的主要变量后，构建地区涉恐安全风险评估指标体系。体系分为二层，目标层为地区涉恐安全风险评估，指标层包含恐怖袭击事件发生数、恐怖袭击死亡人数、恐怖袭击受伤人数、财产损害程度 2 、凶手数量、凶手死亡人数、凶手受伤人数、人质/绑架受害者人数和亡人事件百分比 3 。 本文聚类采用GTD中1998~2018年12个地区的恐怖袭击事件样本数据，剔除变量数据不完善的事件后，共有样本事件118，084条。通过对数据进行标准化处理后，获得统一形式的数据表示，随后对数据采用DRF-KPCA算法进行降维处理，获得关键特征。 为了比较DRF-KPCA与其他主成分算法 [ 24 ] [ 25 ] 提取数据特征的能力，给出2018年相同数目的主成分所能解释的累计方差百分比，如表2所示。从表2中可以看出数目相同的非线性主成分比线性主成分能够获取更多的累计方差百分比，即能获取更多数据信息的同时，抑制离群点所带来的干扰。 Table 2 The cumulative percentage variance explained by the same number of principal components (2018 主成分数目 累计方差百分比(%) PCA KPCA RKF-KPCA DRF-KPCA 1 49.56 75.68 83.30 95.20 2 78.73 86.64 96.97 98.77 3 94.69 94.38 98.77 99.99 4 98.44 98.65 99.79 100 表2. 相同数目的主成分所能解释的累计方差百分比(2018年) 4 表3为1998~2018年12个地区涉恐安全风险水平的排序结果，地区排序号越大，即地区涉恐安全风险水平越高，意味着恐怖主义对地区安全的影响越大，地区安全态势越动荡；反之地区排序号越小，恐怖主义对地区安全的影响较小，则地区处于相对安全的态势水平。1998~2018年澳大利亚和大洋洲、西欧、北美以及中美洲和加勒比海区排序位置靠前，南亚、中东和北非以及撒哈拉以南的非洲排序位置在后，东南亚、南亚、中东和北非以及撒哈拉以南的非洲排序结果总体上比较稳定，东亚、东欧以及中美洲和加勒比海区排序结果的变化相对明显。 Table 3 Regional ranking results of terrorism-related safety risk leve 序号 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 1 地区2 地区12 地区12 地区12 地区2 地区1 地区4 地区12 地区12 地区4 地区12 2 地区12 地区1 地区1 地区4 地区4 地区7 地区7 地区1 地区4 地区12 地区2 3 地区4 地区2 地区4 地区2 地区1 地区2 地区1 地区2 地区8 地区7 地区8 4 地区1 地区4 地区8 地区8 地区12 地区4 地区2 地区7 地区1 地区8 地区7 5 地区8 地区7 地区3 地区7 地区8 地区8 地区12 地区8 地区7 地区1 地区1 6 地区9 地区8 地区2 地区1 地区7 地区12 地区3 地区4 地区9 地区2 地区3 7 地区5 地区5 地区7 地区9 地区3 地区3 地区8 地区9 地区2 地区9 地区9 8 地区3 地区3 地区9 地区5 地区5 地区9 地区5 地区5 地区3 地区3 地区4 9 地区7 地区9 地区5 地区11 地区9 地区11 地区11 地区3 地区5 地区5 地区5 10 地区6 地区10 地区11 地区3 地区11 地区5 地区9 地区11 地区11 地区11 地区11 11 地区10 地区11 地区10 地区10 地区6 地区6 地区10 地区6 地区6 地区10 地区10 12 地区11 地区6 地区6 地区6 地区10 地区10 地区6 地区10 地区10 地区6 地区6 序号 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 1 地区12 地区2 地区12 地区1 地区12 地区12 地区12 地区9 地区4 地区12 2 地区7 地区12 地区1 地区8 地区2 地区8 地区8 地区3 地区8 地区8 3 地区8 地区1 地区7 地区2 地区8 地区2 地区1 地区8 地区9 地区2 4 地区2 地区8 地区4 地区7 地区7 地区3 地区3 地区12 地区1 地区9 5 地区4 地区7 地区8 地区12 地区1 地区7 地区9 地区1 地区12 地区1 6 地区3 地区3 地区2 地区9 地区4 地区1 地区4 地区4 地区7 地区3 7 地区9 地区4 地区3 地区3 地区9 地区4 地区2 地区7 地区3 地区4 8 地区1 地区9 地区9 地区4 地区3 地区5 地区7 地区2 地区2 地区7 9 地区5 地区5 地区5 地区5 地区5 地区9 地区5 地区5 地区5 地区5 10 地区11 地区11 地区11 地区11 地区11 地区11 地区11 地区11 地区11 地区10 11 地区10 地区10 地区10 地区10 地区10 地区6 地区10 地区6 地区6 地区11 12 地区6 地区6 地区6 地区6 地区6 地区10 地区6 地区10 地区10 地区6 表3. 涉恐安全风险水平地区排序结果 为验证本文构建的“DRF-KPCA + 层次聚类”集成方法对于处理地区涉恐安全风险数据的聚类问题的有效性和合理性，本文将直接使用层次聚类和先使用传统PCA降维再进行聚类(记为“PCA + 层次聚类”)两种方法作为对照，分析聚类结果 5 。为了更好地表示分级结果，本文将数据集分为1998-2004年、2005~2011年和2012~2018年三段，得到地区涉恐安全风险的五个等级，分别为低风险、较低风险、中风险、较高风险和高风险，具体见图4、图5和图6。 从这些图可以看出，相较于层次聚类和“PCA + 层次聚类”方法，使用“DRF-KPCA + 层次聚类”方法得到的聚类结果具有明显的层次性和差异性，且与实际情况比较符合，一定程度上说明本文构建的 图4. 1998~2004年三种聚类结构对比。(a) 层次聚类；(b) PCA + 层次聚类；(c) DRF-KPCA + 层次聚类 图5. 2005~2011年三种聚类结构对比。(a) 层次聚类；(b) PCA + 层次聚类；(c) DRF-KPCA + 层次聚类 图6. 2012~2018年三种聚类结构对比。(a) 层次聚类；(b) PCA + 层次聚类；(c) DRF-KPCA + 层次聚类 Table 4 Regional terrorism-related safety risk classification results under “DRF-KPCA + hierarchical clustering 地区 1998~2004年 2005~2011年 2012~2018年 北美 较低风险 低风险 低风险 中美洲和加勒比海区 低风险 低风险 低风险 南美 中风险 较低风险 低风险 东亚 低风险 较低风险 较低风险 东南亚 中风险 中风险 低风险 南亚 高风险 较高风险 较高风险 中亚 较低风险 低风险 低风险 西欧 较低风险 低风险 低风险 东欧 中风险 较低风险 低风险 中东和北非 较高风险 高风险 高风险 撒哈拉以南的非洲 中风险 中风险 中风险 澳大利亚和大洋洲 低风险 低风险 低风险 表4. “DRF-KPCA + 层次聚类”下地区涉恐安全风险分级结果 “DRF-KPCA + 层次聚类”方法在处理地区涉恐安全风险多维面板数据的聚类分级上显示出更准确合理的性能，表4报告了这三个时间段的地区风险分级结果。1998~2018年涉恐安全风险等级没有变化的地区是中美洲和加勒比海区(低风险)、澳大利亚和大洋洲(低风险)以及撒哈拉以南的非洲(中风险)。在这一阶段，南美、东欧和东南亚安全风险等级显著下降，从中风险变为低风险，北美、中亚和西欧从较低风险变为低风险，南亚从高风险变为较高风险，这说明安全新秩序的建构和反恐的团结合作使得一些地区的涉恐安全风险程度下降。结合表4可知，1998~2018年不存在涉恐安全风险表现为显著增长的地区，东亚从低风险变为较低风险，中东和北非从较高风险变为高风险，这说明对地区安全构成威胁的因素依然可能是不稳定的政情、资源的争夺和局部武装冲突的不断。 4.2. 地区涉恐安全风险的影响因素分析 本文选取“DRF-KPCA + 层次聚类”分级结果作为被解释变量，关于地区涉恐安全风险水平的主要影响因素，结合《国际安全态势感知指数2017》报告和数据的可得性，确定人均国内生产总值、资产形成总额占比、军费支出占比、政府消费最终支出占比、航空运输货运量、人口增长率以及货物和服务出口占比作为地区涉恐安全风险的影响指标。这些变量的数据来源于世界银行的官方网站，回归模型样本时间区间是2009~2018年。 基于DRF-KPCA的多维面板数据分级模型，我们得到地区的涉恐安全风险水平(0 = 低风险、1 = 中风险、2 = 高风险) 6 。Mundlak [ 26 ] 指出，一般情况下都应该将个体效应视为随机的，试图区分随机效应、固定效应本身就是存在问题的。由于LR检验结果显示在5%显著性水平下拒绝原假设，且固定效应顺序Logit 模型的回归结果中解释变量都不显著，我们最终以随机效应顺序Logit模型对考察期内地区面板数据进行回归，如表5所示。根据模型数值积分稳健性检验结果显示变量前的系数估计值相对差距均没有超过10 −4 ，说明数值积分结果是稳健的。 由虚拟响应变量理论可以得出，Logit模型并非表示解释变量与响应变量之间的直接关系，而是间接地表明解释变量对地区涉恐安全风险发生概率的影响。人均国内生产总值、军费支出占比、政府消费最终支出占比和人口增长率这四项变量指标通过统计检验，表明这些指标对地区涉恐安全风险的发生有着明显影响。军费支出占比和人口增长率与地区涉恐安全风险的发生呈现显著的正相关关系，即军费支出占比和人口增长率的增加对地区涉恐安全风险的上升起到明显的推动作用，模型中军费支出占比对风险的影响大于其它指标。人均国内生产总值和政府消费最终支出占比与地区涉恐安全风险的发生呈现显著的负相关关系，即它们对地区涉恐安全风险的上升起到明显的抑制作用。资产形成总额占比、航空运输货运量与货物和服务出口占比则与地区涉恐安全风险之间的关系不明显。 军费支出占比的提高，一定程度上为地区扩大军购提供资金来源，落伍军备的更新和防务能力的提升成为地区间军备竞赛的重要驱动力，差别的存在可能导致社会的失序，损害地区的公共安全和社会稳定。人口增长速度的加快，对于一些政策失误或状况混乱的地区，很可能加剧既有的生存空间之争和社会矛盾，对社会治理带来潜在的负面影响。恐怖袭击事件频发区多数为经济发展落后的地区，人民生存物质条件的保证和生活条件的改善可以减少部分袭击事件的极端化。 Table 5 Estimated results of panel order Logit mode 变量 系数 标准误差 z值 显著性 95%置信区间 上限 下限 人均国内生产总值 −0.00005 0.00002 −1.66 0.096 * −0.00010 0.00001 资产形成总额占比 0.05700 0.03859 1.48 0.140 −0.01864 0.13264 军费支出占比 1.57293 0.31435 5.00 0.000 *** 0.95681 2.18905 政府消费最终支出占比 −0.17444 0.09826 −1.78 0.076 * −0.36703 0.01814 航空运输货运量 −0.00005 0.00004 −1.07 0.286 −0.00014 0.00004 人口增长率 0.73022 0.38351 1.90 0.057 * −0.02145 1.48190 货物和服务出口占比 −0.01933 0.02674 −0.72 0.470 −0.07173 0.03307 表5. 面板顺序Logit模型估计结果 注： *** 表示在1%水平显著， * 表示在10%水平显著。 本文以分类精确率(PR)、召回率(RE)以及F 1 值为评价指标，计算公式定义为 [ 27 ] P R = ∑ i = 1 k p i a i a i + b i ，     R E = ∑ i = 1 k p i a i a i + c i ，     F 1 = ∑ i = 1 k p i ( 2 a i a i + b i a i a i + c i a i a i + b i + a i a i + c i ) = ∑ i = 1 k p i ( 2 a i 2 a i + b i + c i ) 式中，k为聚类个数，a i 为正确分到第i类的样本数，b i 为误分到第i类的样本数，c i 为应该分到第i类却没有分到的样本数，p i 为第i类样本的比例。 对构建的Logit回归分类模型进行预测效果对比检验，结果见表6所示。可以发现，先用DRF-KPCA进行降维再层次聚类，然后用Logit回归分类的效果优于其他两个组合得到的分类效果。本文所采用的组合在样本内有较高的预测准确性，精确率、召回率和F 1 值均达到75%以上。 Table 6 Classification and comparison results of order Logit mode 组合 层次聚类 + Logit回归 0.550 0.742 0.632 PCA + 层次聚类 + Logit回归 0.580 0.575 0.544 DRF-KPCA + 层次聚类 + Logit回归 0.855 0.758 0.791 表6. 顺序Logit模型的分类对比结果