基于FAHP的監獄風險評估研究

鄧 可

0 引言

監獄是關押罪犯的場所，也是風險高度集中的地方，對監獄風險的有效控制才能保證一個城市甚至一個國家的安全[1]。我國監獄的安全規范管理起步較晚，預防性風險管理作為一種事前控制的方法，很多工作在監獄才剛剛開展。監獄突發安全事件，如罪犯逃獄、襲警、自殘等，往往造成非常嚴重的后果，引起全社會的廣泛關注，針對此類事件的預防性風險管理和控制能大大降低事件發生的可能性，因此在監獄監管過程中采取風險管理措施是非常必要的。而風險評估是預防性風險管理中相當重要的一環，風險評估的主要任務之一是在眾多風險因素中篩選對監獄監管風險影響較大的主要風險因素，并分析其對監獄風險管理工作的影響程度。目前，國內相關文獻大都采用定性研究方法對監獄風險進行評估與分析[2,3,4]，而結合定量研究法對監獄風險評估進行系統完整的研究卻不多見，監獄管理者在風險評估過程中，由于缺少必要的數據支持，只能憑借自身經驗來做決策，這在一定程度上影響了決策的準確性和效果。

1 模糊層次分析法

模糊層次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，簡稱FAHP）是一種定性與定量相結合的分析方法，是將模糊數學思想和方法引入層次分析法而得到的一種優于層次分析法的決策工具，主要優點是它能更好地反映人的判斷的模糊性[5]，模糊層次分析法在解決企業有關綜合評價、項目管理風險評價等諸多方面，都起到不可估量的作用[6,7]，但其在監獄管理中的應用較少，尤其是在監獄風險管理問題方面應用更少。模糊層次分析法的基本過程是：把復雜過程分解成各個組成元素，按支配關系將這些元素分組，使之形成有序的遞階層次結構，在此基礎上，通過比較來判斷各層次中諸元素的相對重要性，進而得到諸元素在綜合評價中的權重，最后根據各元素的隸屬度和權重進行綜合評價。

本文在監獄風險管理中將引入模糊層次分析法，提出基于模糊層次分析法的監獄風險評估方法，通過監獄風險因素的識別、遞階層次分析結構的建模、模糊判斷矩陣的構造以及排序等一系列步驟，實現監獄風險監管過程中風險因素的重要度排序，明確各個風險因素對整個監獄的影響程度，并將此方法應用于上海某監獄的風險評估中，驗證此方法在監獄風險評估方面的可行性。

2 基于模糊層次分析法的監獄風險評估

模糊層次分析法通過明確問題、建立遞階層次分析結構模型、構造模糊判斷矩陣、層次單排序和層次總排序5個步驟，計算各層次構成要素對于總目標的組合權值，從而得出不同可行方案的綜合評價值。類似地，我們把基于模糊層次分析法的監獄風險評估問題分解為監獄風險因素的識別、監獄風險因素遞階層次分析結構模型的建立、模糊互補判斷矩陣的構造和風險因素的排序。

2.1 監獄風險識別

監獄風險識別是根據風險分類，將影響監獄安全目標實現的風險因子要素歸類和分層地查找出來。目前，運用于監獄風險識別的方法主要是定性的經驗研究方法：制作風險清單、風險檔案、德爾菲法、頭腦風暴法、情景分析法等。由于監獄風險因素復雜多變，有時采用唯一的識別方法是不可取的，必須把幾種方法結合起來，相互補充，特別有必要引入定性和定量相結合的研究方法。

文獻[8]對監獄風險進行了分類研究。在此基礎上，本文選取6個一級風險因子以及18個二級風險因子進行分析，即突發事件風險（企圖脫逃、襲擊獄警、哄鬧監、自殺自殘）、監管人員風險（瀆職、缺乏勝任力）、服刑人員風險（罪犯個體危險性、罪犯行為傾向、罪犯改造態度）、災害風險（自然災害事件、突發性電力中斷）、醫療衛生類風險（水源污染、食物中毒、勞動改造受傷、傳染性病毒或疾?。┮约氨O獄設施風險（硬件設施不達標、信息化程度低、警力配備不足）等6個方面。

2.2 監獄風險因素遞階層次分析結構模型的建立

監獄風險因素遞階層次分析結構的建模，是在上述監獄風險因素識別的基礎上，把監獄風險因素按屬性不同分成若干組，以形成不同層次。同一層次的元素作為準則，對下一層次的元素起支配作用，同時，它又受上一層元素的支配。一般地，頂層為目標層，表示風險因素識別的目標；中間層為準則層，確定風險因素排序的準則；最底層為風險因素層，包含要進行排序的風險因素。

在監獄風險評價體系中，需要解決的問題是各個風險因素的風險重要度的排序，明確各個風險因素對整個監獄的影響程度，找出整個監獄的關鍵風險因素。因此，在建立監獄風險遞階層次分析結構模型時，將風險因素重要度作為目標層。在準則層的選取方面，首先，考慮到風險是概率和損失的函數，因此，準則層應包括風險發生的概率和風險發生的損失；其次，考慮到有些風險能通過預防、轉移、補償及分擔等手段將潛在風險規避，而有些風險是不可能有效控制的，當風險發生時，這兩種風險對整個監獄的影響程度也將不同?；谝陨峡紤]，準則層中包括風險概率、風險損失以及風險的不可控性3個方面[9]。

監獄風險因素遞階層次分析結構模型中，子準則層是影響監獄的一級風險因子，主要包括突發事件類、監管人員類、服刑人員類、災害類、醫療衛生類以及監獄設施類風險6個主要指標。最后一層是影響監獄的二級風險因子，也即各風險因素，從左到右依次為 D1—D18。本文建立的監獄風險因素遞階層次分析結構模型，如圖1所示：

圖1 監獄風險因素遞階層次分析結構模型

2.3 模糊互補判斷矩陣的構造

在建立有序的遞階層次分析結構模型后，上下層之間元素的隸屬關系就被確定了，根據層次分析結構模型和專家判斷信息，構造各層次元素的模糊互補判斷矩陣。假定以上一層元素 Bi( i=1,2,3)為準則，所支配的下一層元素為Ci( i =1,…6)，目的是要找出對于準則 Bi( i=1,2,3)的相對重要性而賦予下一層元素Ci(i=1,…6)的權重。在這一步中，主要是對專家進行問卷調查，針對準則 Bi( i=1,2,3)，比較Ci和 Cj的相對重要性，模糊互補判斷矩陣的取值參照模糊標度及其含義表[5]，根據模糊標度構成的矩陣 Bij應滿足，如公式（1）

由此產生一個模糊互補判斷矩陣。

值得注意的是，由于模糊層次分析本身是一種多目標決策方法，故對所需專家數量并沒有明確規定，有時只需少量專家（3～5位）就可構造具有較強代表性和較高精確性的判斷矩陣，所以在甄選專家時一定要注意專家組的代表性，盡可能選擇監獄風險管理領域中較為專業的專家和學者，筆者所在學校具備這方面的條件。另外，在群體決策的應用方面，對群體兩兩判斷矩陣有兩種處理方法，一種是先根據個體判斷矩陣確定個體權重，然后再合成群體權重；另一種是先將個體的判斷矩陣進行合成，然后確定出群體的權重[10]。本文在下面的實例中采用后一種方法。

2.4 各風險因素的重要度排序

層次單排序是指根據模糊互補判斷矩陣計算對于上一層某因素而言本層次與之有聯系的因素的重要性次序的權值。層次單排序，可以歸結為計算判斷矩陣的特征根和特征向量問題。層次總排序，利用同一層次中所有層次單排序的結果，就可以計算針對上一層次而言本層次所有因素重要性的權值。權重向量的計算采用最小方差法（LVM），利用公式（2）

建立監獄風險因素遞階層次分析結構模型的最終目標是得到最底層各風險因素對于總目標層的相對權重的排序，即各風險因素重要度的排序，從而針對不同風險因素的重要程度，有重點的采取風險控制措施。計算各風險因素的重要度排序的原理是利用同一層次中所有層次單排序的結果，計算針對上一層次而言本層次所有因素重要度的權值，要從上到下逐層順序進行權值合成，以至得到最后一層對于最高層的總排序。

3 實例分析

以上海某監獄為例，探討模糊層次分析法對監獄風險評估的可行性如后。

3.1 關鍵風險因素評估

根據圖1所示的風險因素層次分析結構，對5位專家學者進行問卷調查得到各層次的模糊互補判斷矩陣，在進行模糊判斷矩陣求解以及層次總排序時使用軟件Matlab6.5對數據進行處理，計算出的模糊判斷矩陣以及相應權重，如表1所示：

大棚韭菜套種模式：為了提高單位面積在一定時間內光、熱、水、氣等自然資源的利用率，許多農戶在韭菜生長間歇季節和價格低迷期套種甘藍、花椰菜、秋蘿卜等蔬菜作物。做到了韭菜與套種蔬菜的空間互補，增加復種指數，提高了單位面積產量和效益[2]。

表1 A—B模糊判斷矩陣及權重

在表 1中，iB對 )3,2,1(=iBi的值取為自身與自身的比較，取值為0.5，表示二者同等重要；B2對B3的取值為0.7，那么，B3對B2的取值為1-0.7=0.3，表示B2相對于B3明顯重要，最后一列為本層元素的單排序，也即相應權重。同理可得其他模糊互補判斷矩陣及相應權重，僅僅取值及相應權重不同，如表2、表3所示：

表2 風險概率B1與一級風險因子C之間的矩陣及權重表

表3 突發事件類C1與二級風險D的矩陣及權重表

類似地，可分別得到風險損失B2、不可控性B3與一級風險因子C之間的矩陣及權重表；監管人員類風險C2、服刑人員類風險 C3、災害類風險C4、醫療衛生類風險 C5、監獄設施類風險C6與二級風險因子D之間的模糊判斷矩陣及權重表，限于篇幅，在文中將其省略。

3.2 風險因素重要度的排序

在圖1中，準則層B對目標層A的單排序就是總排序的結果，一級風險因素層C對準則層B的重要度排序，如表4所示：

表4 一級風險因素C層的重要度排序

表4根據準則層風險概率、風險損失以及風險不可控性三者的不同權重合成一級風險因素 C層的重要度排序。從表4可以看出，該監獄的主要風險類型是突發事件類風險，約占總風險的28%，鑒于此，監獄方應在預防性監獄風險管理方面加大力度以確保監獄的安全運行；其次為服刑人員風險和醫療衛生類風險，二者占總風險的 39.05%，最后為災害類風險，僅占總風險的7.28%。

二級風險因素D層的重要度總排序，如表5所示：

表5 二級風險因素D層的重要度排序

表5根據6類一級風險因素的不同權重合成二級風險因素D層的重要度排序。從表5可以看出，影響此監獄總風險的18個因素里，其重要性超過10%的有兩種，包括襲擊獄警和罪犯個體風險，其中影響最大的是襲擊獄警，造成損失最大，影響最惡劣，占監獄總風險的 11.31%，排名前三位的風險因素占總風險的29.8%，如果這3種風險發生將對整個監獄的安全運行影響較大，監獄管理者應該集中精力在這3種風險的預估和防范上。而排在后八位的風險因素，包括傳染性疾病、自然災害事件等，這8類風險因素重要度低于5%，可以認為對整個監獄安全構不成很大的威脅。

3.3 風險的等級分類

表6 監獄安全風險因素等級分類

3.4 結果分析

第一，就監獄風險而言，綜合發生的概率、可能造成的損失和不可控性來看，突發性事件類風險、服刑人員風險、以及醫療衛生風險是最集中的風險，必須引起高度重視，并成為監獄安全預警和防范方面的重點。

第二，罪犯個體風險是造成一系列監獄安全問題的主要因素，因此監獄管理應該從罪犯個人情況入手，根據罪犯個體的風險程度進行分級管理，對高危險服刑人員加強監控，對其個人行為傾向和改造態度等應定期監測。

總體而言，通過對上海某監獄的實地調查，模糊層次分析法比較準確地評估了該監獄存在的風險，同時該方法具有建模簡便，對因素變化適應性強的特點，因此可以將模糊層次分析法推廣應用到其他監獄進行風險評估。

4 結語

本文將模糊層次分析法引入監獄風險評估中，在對監獄風險因素識別的基礎上，建立監獄風險因素遞階層次分析結構模型，利用模糊互補判斷矩陣描述專家的判斷信息，同時借助模糊判斷矩陣實現了風險因素按風險發生概率、風險損失以及風險不可控性三者綜合的重要度排序，使得監獄管理者在風險管理過程中能夠抓住重點，有的放矢，有利于提高風險評估的科學性。運用此方法對監獄風險進行量化，只需要監獄風險領域相關專家與學者給出兩兩比較判斷信息即可，可操作性較強。最后將模糊層次分析法應用于上海某監獄的風險評估中，進一步說明了此方法在監獄風險評估方面的可行性和適用性。

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