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    難民的模型分析與決策應用

    2017-02-27 15:55:24趙欣馮勇
    科教導刊 2016年32期

    趙欣 馮勇

    摘 要 本文運用Logistics方程和相關方程分析難民遷出國的情況,同時,運用馬爾科夫矩陣來調整遷入國難民數(shù)量。分析出不同國家間難民數(shù)量的相互影響。分析了突發(fā)事件對難民遷移的影響。擴大模型的應用范圍,將難民的遷移考慮范圍增大,分析模型的變化。

    關鍵詞 難民遷移 Logistics方程 馬爾科夫矩陣 擴大范圍

    中圖分類號:D068 文獻標識碼:A DOI:10.16400/j.cnki.kjdkz.2016.11.070

    隨著地域沖突升級,歐洲難民危機也在不斷發(fā)展。為了分析歐洲難民危機帶來的影響,就要從源頭上分析難民轉移情況。分析出遷入國和遷出國難民數(shù)量變化趨勢,以及相關因素對難民數(shù)量影響。只有合理地分析清楚難民變化規(guī)律,才能更有效地解決難民危機引發(fā)的一系列問題。

    1 難民數(shù)量變化的分析

    1.1 遷出國難民數(shù)量分析

    對于遷出國家難民數(shù)量,只考慮戰(zhàn)爭等政治因素。使用Logistic函數(shù)建立模型,遷出率隨遷出人數(shù)的增加而減小,即:

    PO(t):遷出人數(shù),POm:允許遷出最大人數(shù),a(t):遷出速率,r:因子。待求參數(shù)為:PO(0),POm和r。

    1.2 遷入國難民情況分析

    1.2.1 單個國家情況分析

    對于難民遷入的國家,國家資源對可容納難民數(shù)量影響巨大。人口的遷入會加快資源的消耗,資源的消耗又會抑制人口遷入,建立模型:

    PI(t):t時刻的遷入人數(shù),b(t):遷入速率,AC(t):住宿剩余量,PIm:允許遷入的最大人數(shù),F(xiàn)O(t):食物剩余量,EM(t):就業(yè)率,NGO(t):非政府組織安頓人數(shù),:累積遷入人數(shù)

    將遷入人數(shù)、遷入速率、食物剩余量和住宿剩余量相互之間影響聯(lián)系在一起。確定出遷入國家為難民準備食物量為FO0,住宿量為AC0,非政府組織安頓難民數(shù):NGO(t)。對于非政府組織,它對難民遷入數(shù)量影響隨時間變化,且與遷入速率有關。建立差分方程分析以上三個變量的變化:

    其中,m:住宿與人口調整系數(shù),n:食物與人口調整系數(shù),q:非政府組織接納人口數(shù)與遷入速率的關系。

    進行比例確定,對于食物、住宿、非政府組織以及就業(yè)率四個方面,非政府組織(比如公平勞工協(xié)會、世界衛(wèi)生組織等)的參與會解決部分難民問題,但大部分的難民問題需要政府來解決。所以非政府組織的貢獻相對小一些。根據(jù)兩兩變量相比,確定出各自的比例為:(0.374,0.362,0.103,0.161),將此比例帶入公式(4)中,得到:

    對于就業(yè)率,需要收集各國就業(yè)率的歷年數(shù)據(jù)并對其進行相關數(shù)據(jù)擬合來預測數(shù)據(jù)(圖1)。生成函數(shù)f(t),一次預測就業(yè)情況。即: (10)

    最后,可以得到遷入人數(shù)變化律:

    在眾多遷入國家中,選擇德國這個典型的國家為分析對象。根據(jù)難民的遷移情況,首先初步確定德國需要容納的難民數(shù)量為229062人。實際上在2015年,德國的難民密度是每1000平方公里有703人,得m=0.703。難民資產與人均GDP的比值為0.214,得n=0.214。德國的非政府組織數(shù)量占歐洲的1/13,得q=0.077。根據(jù)德國就業(yè)率進行三次方擬合,得 = -0.003535+21.3442940+28800000

    將2014年1月難民的遷入數(shù)為初始值,PI0=6391,將此帶入方程得出預測值。最后,比較預測值與真實值。

    圖2中可以看出,開始遷入率增快,達到最大值后,趨勢減緩。最終,累積遷入數(shù)量達到國家所容許的容量值。

    對于每個國家,可以用一個含四個參數(shù)的向量來表示一個國家的難民遷入程度,即ST=(ACt,F(xiàn)Ot,NGOt,EMt),可得:

    1.2.2 國家間的相互影響

    國家與國家間難民的遷入數(shù)量也會相互影響。最受歡迎的遷入國難民數(shù)量很快就會達到飽和,隨后其他國家的遷入速率就會增加。這里,選取德國、法國、意大利、西班牙、希臘和匈牙利這6個國家來分析。如果一個國家的難民接納能力達到極限或者受其他因素的影響,難民到達這個國家后會選擇繼續(xù)遷移至其他國家,用矩陣來展現(xiàn)這一規(guī)律,矩陣中的元素代表難民到達一個國家后會再轉移到其他國家的概率。用國家間的距離和國家間交通的方便性來表征概率的大小。

    矩陣€%`=(PI1t,PI2t,PI3t,PI4t,PI5t,PI6t),PIit表示t時刻進入i國的難民數(shù)。當一個國家的難民數(shù)飽和時,其他國家的難民數(shù)量增速加快,用矩陣來進行人數(shù)分配。例如,德國的難民數(shù)達到飽和時,下個月的難民數(shù)將會是6,000人。通過矩陣可以得到從德國遷入法國、意大利、西班牙、希臘和匈牙利的人數(shù)分別為2580,1980,180480和780。

    將初次調整的難民數(shù)量建立向量

    矩陣P3作為馬爾科夫矩陣,最終收斂到

    由此看出,所建立模型不僅可以描述難民的移動,也可以預測每個國家的難民數(shù)。

    關于資源分配問題,六個國家應根據(jù)難民數(shù)量來分配資源。利用公式(8)和差分方程進行迭代確定 每個國家可以容納的難民量,確定FO0和AC0的初始值,從而確定出遷入國需要為難民準備的資源總量。

    2 制定政策所考慮因數(shù)

    如果政府需要制定應對難民危機的政策,需要基于幾個因數(shù)來考慮,這些因數(shù)最終可以合成一個遷移模式的理想度。將理想度分成兩部分。難民理想度為IDr,遷入地理想度為ID。為了便于分析,從6個因數(shù)來考慮,分別為(1)健康度,(2)食物獲取度,(3)自由選擇度,(4)擁有住房和避免強迫度,(5)環(huán)境適宜度,(6)獲取工作的難易度,即:

    :健康度,:食物獲取度,:自由選擇度,:擁有住房和避免強迫度,:環(huán)境適宜度,:獲取工作的難易度,:為所對應的比例系數(shù),對理想度影響力越大,對應的就越大。

    按照所建立模型,對6種因素進行評價考慮非政府機構,非政府機構分為兩種:(1)支持難民遷入的機構,(2)反對難民遷入機構。支持的對理想度模型的貢獻是“+”。反對的機構對理想度的貢獻是“-”。則對模型進行修正,非政府機構會對6個因素影響,修正后的模型為:

    以上考慮因素和政府制定政策相關。對不同遷移模式用此模型進行評價,難民的理想度和當?shù)厝说睦硐攵仁窍嗷ブ萍s的,遷移模式的理想度為兩種理想度加和。理想度越高則對應的遷移模式更合理。更利于難民的遷移,同時對當?shù)厝说挠绊懽钚 ?/p>

    3 突發(fā)事件對遷移的影響

    前面討論了內部因素對移民的影響,但是如果發(fā)生意外事件,對整個移民過程會造成很大影響。拿恐怖分子襲擊法國巴黎作為示例進行分析。

    暴恐襲擊發(fā)生,會導致法國對難民政策改變,比如減少難民的收容力度或減少對難民資源的提供。從源頭來說,各個遷移路線上的難民分配會發(fā)生改變,從而產生級聯(lián)現(xiàn)象,遷入國的難民數(shù)量分配也會發(fā)生極大的改變。因為國家資源容量對遷入國的難民數(shù)量影響顯著。暴恐事件發(fā)生,遷入國對難民的社會保障力度會降低,導致國家資源容量比例降低。暴恐事件發(fā)生之前,各個國家的相對資源容量比例如表2所示:

    事件發(fā)生,比例會發(fā)生相應調整。對于法國,接受難民的比例會大大降低。將原來國家資源容量和現(xiàn)在國家資源量作圖比較(圖3):

    顯然當外部事件發(fā)生時,歐洲各個國家所要安排的資源容量都會有所改變,其中事件發(fā)生國的變化最大。對于外部事件發(fā)生,用模型中所給出的方法進行政策的調整,即:遷入國的社會保障發(fā)生變化,從而調整國家資源容量比例,對于不同的遷移路線,路線安全性比例也會發(fā)生改變,用層次分析法重新計算各條路線對于難民分配的權重,從而改變每條路線所分配給遷入國的人數(shù),對于遷入國,有兩種方法調整:(1)保持入境點數(shù)量不變,控制入境點速率。(2)保持入境點速率不變,改變入境點數(shù)量。

    4 模型范圍擴大的分析

    如果危機爆發(fā)或者難民數(shù)量呈現(xiàn)爆炸性增長,難民遷入國家也會增長。所以將考慮范圍擴大至亞洲、大洋洲和北美洲。同時,難民遷移路線數(shù)量也會增加。例如,可以加入印度洋沿線、北大西洋路線、中大西洋路線、南大西洋路線等。在所考慮的因素中,交通可行性FE、路線安全性SA、國家資源容量RE也將會隨著改變。對于范圍的擴大,可以做如下考慮:

    (1)交通可行性FE:不僅要考慮國家之間距離DI,還要考慮難民所采用的交通方式TR,遷移花費時間TI和遷移費用EX。用層次分析來確定每條路線的可行性FE。

    (2)遷移路線安全性SA:要考慮海盜等因素。從聯(lián)合國難民署得到的數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)一部分難民死在了遷移的路上,考慮路線危險性DA,所以路線安全性修正為SA'=SA-DA。

    (3)國家安全性CS:在大規(guī)模的遷移模型中,因為考慮的遷入國增多。每個國家的難民密度將會減小。在這里不再考慮死亡率DE,加入國家安全性因素,其大小由國家幸福指數(shù)來表征。

    根據(jù)以上討論的考慮因素,可以來評判每條路線可行性,如表3:

    用這些因數(shù)來確定每條路線權重,從而得到每條線路上難民人數(shù)。最后,用前述所提及的方法來擬合線路上的人數(shù),得出最終的結果。隨著考慮范圍增大,同時要考慮安置時間,難民的健康問題和教育程度。

    例如,假設德國在第一個月的難民人數(shù)為11,000。定義難民安置效率為p,也就是說每個月遷入德國難民數(shù)為p 。對于德國,每個月難民的數(shù)量為PIt,根據(jù)公式

    =

    可以確定下個月難民數(shù)量。建立一個方程描述為安置難民數(shù)量,即:€?,=0。

    當ht>PIt+1,政府不再接收難民只處理還未安置的難民,將t作為住宿安排時間閾值。當閾值傳遞過去后,政府會重新接受難民,閾值歸一。同時也要充分考慮難民教育程度,健康值等多種因素。

    當遷移考慮范圍增大,利用網絡來描述難民遷移。在網絡中,有20個遷出國和14個遷入國。如圖4所示。

    5 結論

    對于遷出國,難民遷出的趨勢是速率先加快會減慢,當在最大遷出人數(shù)一半時,速率最大。對于難民遷入國家,難民數(shù)量有與遷出國難民數(shù)量變化大致相同的趨勢。對于遷入國家,還要著重考慮國家間的相互影響。暴恐事件的發(fā)生會對遷入國和難民的數(shù)量產生顯著的影響,同時影響也會波及其他國家。如果將模型考慮范圍擴大化,考慮的因素也要進行一些調整。將更多的難民遷出國和遷入國考慮進來,可以用關系網絡分析其特征。

    6 模型亮點

    (1)模型考慮因素與實際相符,對于實際情況的分析較為準確。

    (2)分析了難民數(shù)量變化的動態(tài)情況,不僅可以分析當前情況,也可以預測難民數(shù)量的變化。

    (3)模型考慮范圍考慮擴大化,不僅可以用于小群體,也可以用于大群體。

    參考文獻

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