楊利峰，陳 紅，王宇恒，龍如銀

（1.阜陽(yáng)師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 阜陽(yáng) 236037；2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

0 引言

以分布式新能源區(qū)域布置為例等一系列問題決策中，常遇到支撐決策的調(diào)查樣本巨大，調(diào)查意愿信息多變，而決策又必須基于時(shí)效性信息的困難。以此問題為例，國(guó)內(nèi)外的一些學(xué)者分別從生物多樣性保護(hù)[1]，環(huán)境可接受性和經(jīng)濟(jì)可行性[2]，開發(fā)利用效率[3，4]等方面討論了如何對(duì)分布式新能源區(qū)域開發(fā)進(jìn)行布置。注意到分布式新能源的開發(fā)布置不僅受技術(shù)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的影響，更會(huì)被復(fù)雜的社會(huì)環(huán)境所決定[5]，Stigka等[6]研究了不同社區(qū)的偏好和態(tài)度對(duì)能源投資項(xiàng)目影響，Ekins[7]指出決定可再生能源技術(shù)能夠成功實(shí)施最主要因素是公眾接受性。還有一些研究表明基于個(gè)體意愿的集體態(tài)度表達(dá)會(huì)直接影響集體行動(dòng)效能[8，9]。

行為主體接受意愿具有明顯的時(shí)間特性[10]，受眾多因素影響。例如，在分布式能源區(qū)域布置中，研究發(fā)現(xiàn)居民收入水平顯著影響居民的可再生能源支付意愿[11，12]。Zografakis等[13]通過(guò)研究指出能源規(guī)劃的制定，政策宣傳等活動(dòng)會(huì)影響行為主體的接受意愿。Sardianou等[14]通過(guò)實(shí)證分析指出年齡和學(xué)歷對(duì)新能源的接受愿意有顯著影響，而婚姻狀況和性別在新能源接受意愿上的影響不顯著。Nikolaos等[15]討論了氣候變化和能源短缺對(duì)新能源實(shí)施和支付意愿的影響。Anne等[16]指出缺乏意識(shí)，有限的社會(huì)認(rèn)知、理解及反應(yīng)會(huì)影響地?zé)崮艿拈_發(fā)[16]。Wolsink[10]發(fā)現(xiàn)在新能源區(qū)域開發(fā)進(jìn)程中，區(qū)域內(nèi)行為主體接受意愿呈現(xiàn)U型變動(dòng)。這些研究表明，不同環(huán)境、時(shí)間節(jié)點(diǎn)下調(diào)查獲得的行為主體接受意愿信息會(huì)存在較大差異，因此在分布式新能源區(qū)域布置優(yōu)化中，人因數(shù)據(jù)要極具時(shí)效性。因此，對(duì)行為主體進(jìn)行分布式新能源開發(fā)的接受意愿普查工作量大，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，不具有可操作性。

現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)調(diào)查多基于規(guī)模大小成比例的概率（PPS)抽樣的思想[17]，它是一種使用輔助信息，使各單位均有按其規(guī)模大小成比例的被抽中概率的一種抽樣方式。但是，進(jìn)行如此抽樣會(huì)導(dǎo)致關(guān)聯(lián)減弱，忽略小型聚類，使抽樣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以與整體情況相匹配[18]。基于復(fù)雜數(shù)據(jù)分析的思想不僅關(guān)注宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，更關(guān)注其從微觀到中觀再到宏觀的組織結(jié)構(gòu)決定，可以有效地解決抽樣失真問題。

本文基于以社區(qū)結(jié)構(gòu)內(nèi)以影響行為主體因素間作用關(guān)系為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)造了基于社區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)鏡像信息（因有些調(diào)查信息會(huì)隨時(shí)間推延而多變，故將這類隨時(shí)間多變的調(diào)查信息的現(xiàn)在獲取值成為鏡像信息）的耦合決策方法，通過(guò)算例統(tǒng)籌解決了各行為主體接受意愿影響因素各異時(shí)，對(duì)分布式新能源進(jìn)行區(qū)域布置優(yōu)選的過(guò)程。

1 社區(qū)結(jié)構(gòu)鏡像信息描述與獲得

1.1 社區(qū)結(jié)構(gòu)及鏡像信息的抽象描述

根據(jù)決策所需的意愿調(diào)查結(jié)果，將對(duì)決策意愿信息產(chǎn)生影響的因素進(jìn)行分類，確定變量形式。社區(qū)內(nèi)人群結(jié)構(gòu)按照多種維度進(jìn)行劃分（比如：性別、年齡、學(xué)歷等），不同的維度劃分會(huì)形成群體交叉，進(jìn)而形成一定的社區(qū)結(jié)構(gòu)狀態(tài)。這種結(jié)構(gòu)狀態(tài)可抽象為具有某種結(jié)構(gòu)特征的二元組＜V，E＞，其中V表示節(jié)點(diǎn)集，E表示邊集。

節(jié)點(diǎn)集結(jié)構(gòu)特征描述為V=V1∪V2…∪Vn。節(jié)點(diǎn)V表示總體，＜p0，q0＞ 表示總體對(duì)應(yīng)的信息，＜pi，qi＞ 表示不同結(jié)構(gòu)模塊下的信息，其中i≠0，j≠0。這里pi表示節(jié)點(diǎn)意義下的行為主體個(gè)數(shù)，qi表示節(jié)點(diǎn)意義下（模塊內(nèi)）行為主體群體決策意愿的平均值。節(jié)點(diǎn)v11，v12，…，v1i分別表示第1個(gè)影響因素劃分的k1個(gè)決策信息層級(jí)，分別對(duì)應(yīng)的是因素意愿值的1級(jí)至因素k1級(jí)，其中i=1，2，…，k1。節(jié)點(diǎn)v21，v22，…，v2i分別表示第2個(gè)影響因素劃分的k1個(gè)決策信息層級(jí)，分別對(duì)應(yīng)的是因素意愿值的1級(jí)至因素k2級(jí)，其中i=1，2，…，k2 ，依次類推可以用vk1，vk2，…，vki來(lái)表示第k個(gè)影響因素劃分的i個(gè)決策信息層級(jí)。

類似的，邊集結(jié)構(gòu)特征為E=E1∪E2…∪Em，Ek表示第k個(gè)影響因素劃分的若干個(gè)決策信息層級(jí)其他影響因素模塊層級(jí)間鏈接關(guān)系，這一關(guān)系鏈接地位是對(duì)等的，為無(wú)向邊，Ek={(vki，vkj)，vki∈Vk，vj∈{V-Vk}}。兩個(gè)節(jié)點(diǎn)形成的無(wú)序?qū)?(vi，vj)所對(duì)應(yīng)的邊用ei，j表示，節(jié)點(diǎn)ei，j對(duì)應(yīng)的信息類似的用有序?qū)?＜ci，j，di，j＞ 表示，ci，j表示連結(jié)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)vi和vj所交叉包含的行為主體個(gè)數(shù)，例如：c1，6表示的是年齡1且學(xué)歷1的行為主體的個(gè)數(shù)。di.j表示的是ci.j個(gè)行為主體對(duì)應(yīng)的分布式新能源接受意愿的平均值。

根據(jù)上述抽象，在抽樣確定了劃分維度情況下，社區(qū)群體可表達(dá)成具有某種固定層次特征的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，本文將其稱為社區(qū)結(jié)構(gòu)，其對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)及邊的信息能夠通過(guò)有序?qū)Ρ硎?。分布式新能源接受意愿的問卷調(diào)查能夠折射人對(duì)分布式新能源布置接受意愿的“鏡像”。這里用“鏡像”來(lái)描述分布式新能源推廣系統(tǒng)中由各類活動(dòng)事件及事件中的活動(dòng)參與者的特定交互給觀察者帶來(lái)的直接的觀感和印象，“鏡像”的形成是在分布式新能源的推廣進(jìn)程中自然發(fā)生、時(shí)時(shí)累積的，個(gè)體、群體、社區(qū)代理人等具有自主意識(shí)的所有成員均是“鏡像”的自然載體?！扮R像”的形成具有客觀性、時(shí)效性，與一些研究中指出的接受意愿具有顯著的時(shí)間特性相呼應(yīng)，因此在分布式新能源的區(qū)域布置優(yōu)化調(diào)查中獲得的意愿信息可稱之為“鏡像意愿信息”。

通過(guò)對(duì)圖的基本概念進(jìn)行改造，給出固定的帶有群體異質(zhì)性的特征信息（可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)調(diào)查、推斷和分析獲得，這在后面的示例中會(huì)展示），可用＜V，E＞來(lái)抽象社區(qū)的拓?fù)潢P(guān)系，V=V1∪V2…∪Vn和E=E1∪E2…∪Em來(lái)抽象群體的維度劃分結(jié)構(gòu)及連接特點(diǎn)，有序?qū)Γ紁i，qi＞抽象各節(jié)點(diǎn)的信息，其中pi描述的是各節(jié)點(diǎn)意義下的行為主體個(gè)數(shù)信息，而qi描述的是節(jié)點(diǎn)模塊框架內(nèi)，在某一時(shí)點(diǎn)下調(diào)查意愿的鏡像信息，故q0表示的是社區(qū)總體鏡像意愿信息的平均值。下面的工作就是解決如何通過(guò)調(diào)查樣本結(jié)構(gòu)的信息來(lái)推斷某一區(qū)域內(nèi)群體的調(diào)查鏡像意愿值q0。

1.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化與群體鏡像意愿信息獲得

調(diào)查樣本群體與待推斷區(qū)域群體具有相同的拓?fù)潢P(guān)系：＜V，E＞，相同的群體維度劃分及連接特點(diǎn)：V=V0∪V1∪V2∪V3和E=E0∪E1∪E2。但是它們之間存在不同的結(jié)構(gòu)鏡像信息，為了便于下面的運(yùn)算定義的表述，同時(shí)理解運(yùn)算結(jié)果，這里先將信息結(jié)構(gòu)做簡(jiǎn)化描述，并指明一些信息間存在的數(shù)量關(guān)系。

結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化過(guò)程中，存在三類拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息關(guān)系：

計(jì)算T值對(duì)應(yīng)的的比值K，再計(jì)算K·＜VSP，ESP＞（表示將 ＜VSP，ESP＞ 結(jié)構(gòu)中對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)與邊的行為主體個(gè)數(shù)信息和K做數(shù)乘運(yùn)算）。

定義2（結(jié)構(gòu)差運(yùn)算）：社區(qū)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息關(guān)系＜VA，EA＞中對(duì)應(yīng)的主體個(gè)數(shù)信息與匹配樣本有效拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息關(guān)系的乘數(shù)K·＜VSP，ESP＞中對(duì)應(yīng)的主體個(gè)數(shù)信息分別做差，用符號(hào) ＜VA，EA＞—K·＜VSP，ESP＞表示。

定義3（結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化運(yùn)算）：在＜VS，ES＞結(jié)構(gòu)關(guān)系中刪除T值對(duì)應(yīng)標(biāo)號(hào)為i的節(jié)點(diǎn)vi及其關(guān)聯(lián)的邊ei，j等相關(guān)信息的操作叫做結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化操作，用符號(hào) ＜VS，ES＞s ＜VA，EA＞表示。

通過(guò)結(jié)構(gòu)匹配，結(jié)構(gòu)差和結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化運(yùn)算能夠不斷的簡(jiǎn)化樣本及社區(qū)結(jié)構(gòu)，并根據(jù)匹配的狀況給相應(yīng)的社區(qū)結(jié)構(gòu)賦值。

2 基于社區(qū)結(jié)構(gòu)鏡像信息的耦合決策算法

基于社區(qū)結(jié)構(gòu)鏡像意愿信息耦合算法的步驟如下：

步驟1：根據(jù)抽樣問卷獲得的鏡像信息給樣本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息關(guān)系＜VS，ES＞賦值；

步驟2：進(jìn)行結(jié)構(gòu)匹配運(yùn)算 ＜VA，EA＞m ＜VS，ES＞ ，得到＜VSP，ESP＞，并計(jì)算

步驟3：進(jìn)行結(jié)構(gòu)差運(yùn)算 ＜VA，EA＞—K·＜VSP，

ESP＞ ，得到新的社區(qū)結(jié)構(gòu) ＜VA，EA＞'，提取出去的社區(qū)結(jié)構(gòu)信息與＜VSP，ESP＞完全相同，這一群體的整體接受意愿可以用表示，其對(duì)應(yīng)的行為主體個(gè)數(shù)為

步驟4：進(jìn)行結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化運(yùn)算 ＜VS，ES＞ s ＜VA，EA＞ ，得到新的樣本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息關(guān)系＜VS，ES＞'；

步驟5：重復(fù)步驟1到步驟4的操作，直至滿足簡(jiǎn)化終止條件，然后根據(jù)每一步對(duì)應(yīng)的的值線性加權(quán)求出

圖1社區(qū)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化流程圖

社區(qū)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化示意圖如圖1所示。需要注意的是，為了使節(jié)點(diǎn)信息量足以支撐運(yùn)算，若存在T對(duì)應(yīng)編號(hào)i以外的為某一設(shè)定閾值，則同時(shí)將這些節(jié)點(diǎn)與關(guān)連邊一起刪除。此外，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)不足以支撐簡(jiǎn)化運(yùn)算（本文里設(shè)定的劃分后的組群中行為主體數(shù)不小于25），則停止簡(jiǎn)化操作，用原樣本整體意愿信息來(lái)給剩余的社區(qū)群體意愿賦值。

基于社區(qū)結(jié)構(gòu)意愿鏡像信息的社區(qū)整體接受意愿的推斷函數(shù)如下：

3 分布式能源分布布置為背景的算例

3.1 樣本描述與數(shù)據(jù)分析

鑒于本文研究目的，以文獻(xiàn)綜述中各影響因素為出發(fā)點(diǎn)，充分考慮基于各可能影響因素的維度分類中類間樣本的均衡。這樣既能保證樣本組合的全面性和模型的效度，又能使訪談的樣本信息能夠運(yùn)用到基于社區(qū)結(jié)構(gòu)鏡像意愿信息耦合算法之中。進(jìn)行調(diào)查時(shí)，根據(jù)訪談對(duì)象的基本信息要求，尋找滿足條件的被調(diào)查對(duì)象進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。訪談對(duì)象最基本的特征是年滿18周歲的蘇北某城市居民。

通過(guò)SPSS20.0驗(yàn)證問卷信度與效度，通過(guò)內(nèi)部一致性系數(shù)（Cronbach′α）來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性。在信度檢驗(yàn)中，Cronbach′α系數(shù)大于0.75，總體修正系數(shù)也大于0.55，因此問卷具有較高信度。采用驗(yàn)證性因子分析（CFA）來(lái)檢驗(yàn)問卷效度，擬合參數(shù)CFI大于0.8則通過(guò)檢驗(yàn)。

表1 單因素方差分析結(jié)果

由表1可以看出，性別、年齡、學(xué)歷對(duì)分布式新能源布置的公眾接受意愿有顯著影響，年收入對(duì)其意愿沒有顯著性影響，這與Wolsink等[10]的研究存在差異，究其原因可能是在本次調(diào)查中并沒有涉及具體的新能源類型及布置成本，被調(diào)查者無(wú)法對(duì)成本的影響作出合適的判斷。其中，在分布式新能源布置的接受意愿上，女性高于男性。近年來(lái)霧霾天氣頻發(fā)使得對(duì)女性對(duì)新能源開發(fā)更加期待，以后的工作中會(huì)對(duì)這種差異進(jìn)行持續(xù)關(guān)注。年齡層面上對(duì)其接受意愿呈U型，25～34歲年輕群體其意愿最高；學(xué)歷上，第一組（初中及以下）與剩下四組相比，其意愿有顯著差異；第二組與第三、第四組相比，其意愿有顯著差異；整體趨勢(shì)是受教育程度越高其接受意愿越強(qiáng)。第五組與第三、第四組相比，其意愿沒有顯著差異；說(shuō)明學(xué)歷最高的公眾對(duì)新能源布置的接受度不一定最強(qiáng)，還與其他因素有關(guān)。

表2 甲社區(qū)各簡(jiǎn)化階段的匹配結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)

表3 甲社區(qū)各簡(jiǎn)化階段的提取結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)

表4 乙社區(qū)各簡(jiǎn)化階段的匹配結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)

表5 乙社區(qū)各簡(jiǎn)化階段的提取結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)

3.2 算例分析

為能夠更為直觀的展示這種方法，現(xiàn)舉一簡(jiǎn)單示例。假設(shè)欲在蘇北某一城市選擇社區(qū)進(jìn)行分布式太陽(yáng)能發(fā)電小屋的改造，根據(jù)社區(qū)建筑等自然條件發(fā)現(xiàn)存在若干備選社區(qū)（為便于展示，這里僅舉甲、乙兩個(gè)社區(qū)）。由于滿足外部條件的備選社區(qū)較多，進(jìn)行大規(guī)模分社區(qū)意愿調(diào)查會(huì)占時(shí)較長(zhǎng)，可能使得調(diào)查本身缺乏時(shí)效性，不利于科學(xué)選址。

上文中介紹的基于社區(qū)結(jié)構(gòu)鏡像信息耦合算法能夠使復(fù)雜的數(shù)據(jù)得到更為合理的處理，能夠快速有效的評(píng)價(jià)區(qū)域內(nèi)群體意愿，便于用來(lái)進(jìn)行可再生能源區(qū)域開發(fā)選擇決策。

以文中問卷為前提，可知年齡、學(xué)歷、性別對(duì)個(gè)體可再生能源接受意愿存在顯著影響，將甲、乙兩個(gè)社區(qū)相關(guān)社區(qū)結(jié)構(gòu)給出。

依據(jù)樣本結(jié)構(gòu)和甲社區(qū)結(jié)構(gòu)，首先將與樣本初始結(jié)構(gòu)匹配的甲社區(qū)部分社區(qū)結(jié)構(gòu)提取，這時(shí)樣本初始結(jié)構(gòu)為樣本有效結(jié)構(gòu)。三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)如表2第二行所示分別為：(153，146)，(74，67，55，50，53)，(56，50，61，65，67)。此結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的可再生能源群體接受意愿均值向量為：(3.712， 3.906) ， (3.715，3.998，3.794，3.671，3.834) ，(3.094，3.719，4.096，4.076，3.943)。再對(duì)樣本結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)化。在第一次提取中，甲社區(qū)中學(xué)歷向量中的第5個(gè)分量中個(gè)體被全部提出，如表3中第三行所示，所以對(duì)應(yīng)的樣本有效結(jié)構(gòu)就進(jìn)行了簡(jiǎn)化，如表2中第三行所示。

根據(jù)簡(jiǎn)化終止條件的設(shè)定，甲社區(qū)結(jié)構(gòu)經(jīng)過(guò)了三次簡(jiǎn)化過(guò)程，乙社區(qū)經(jīng)過(guò)了兩次簡(jiǎn)化過(guò)程類似于甲社區(qū)過(guò)程，中間結(jié)果如表4、表5所示。兩社區(qū)結(jié)構(gòu)的最終簡(jiǎn)化結(jié)果如圖2所示。

圖2甲乙兩社區(qū)最終簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)圖

若不進(jìn)行基于社區(qū)結(jié)構(gòu)鏡像意愿信息的耦合運(yùn)算，通常會(huì)用抽樣后樣本總體接受意愿信息值3.8067同時(shí)作為甲乙兩個(gè)社區(qū)整體接受意愿的代表值，這不利于從中挑選某一社區(qū)來(lái)進(jìn)行分布式新能源區(qū)域布置。但是，通過(guò)上述計(jì)算可以看出，甲社區(qū)的整體接受意愿推斷值為3.8165，而乙社區(qū)的整體接受意愿為推斷值為3.7825?；谶@種推斷知，甲社區(qū)的整體接受意愿高于乙社區(qū)，如果在技術(shù)、自然環(huán)境等其他條件趨同的情況下，應(yīng)首先選擇甲社區(qū)來(lái)進(jìn)行分布式新能源區(qū)域開發(fā)布置。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)一些群體決策中樣本巨大，且調(diào)查信息具有多變及鏡像特征等困難，本文提出了基于社區(qū)結(jié)構(gòu)鏡像意愿信息的耦合決策方法。該方法利用不同結(jié)構(gòu)劃分及局部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整體連接評(píng)價(jià)，不僅能回避PPS抽樣帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性誤差，還能空間化的利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行從微觀到中觀再到宏觀的連接。簡(jiǎn)言之，該方法能夠利用較少信息對(duì)群體鏡像意愿進(jìn)行合理的、可重復(fù)性評(píng)價(jià)，便于依據(jù)時(shí)效信息對(duì)分布式新能源進(jìn)行區(qū)域布置。