一、引言

按照马斯洛需求层次理论，人们在生理需求满足之后，对于安全需求的期望会随之愈来愈高。在当今中国，随着经济社会的发展、人们生活水平的提升，社会治安问题越来越成为人们关注的焦点问题。一方面，虽然我国总体社会治安形势较好，人们的公共安全感和满意度持续提升，为经济社会的发展提供了治安秩序保障；但另一方面，仍然面临着社会转型期所带来的社会治安问题，全国刑事和治安案件绝对数仍然居高不下^①；同时，由于各地经济社会发展的不平衡、不充分，造成各地社会治安状况的不均衡问题愈来愈引起人们的担忧，区域间的社会治安服务公平性日益成为社会关注的焦点。金诚以浙江省为例分析了基本公共服务均等化现状并提出实现途径；^[1]陈晓济分析了影响基本公共安全服务均等化的各因素；^[2]翁列恩对我国西部地区基本公共安全服务非均衡的问题进行了分析，并从基本公共安全服务供给能力和供给机制建设的角度提出了推进我国西部地区基本公共安全服务均等化的对策建议。^[3]李贵清等通过构建公平性评价体系，对鄱阳湖区区域内的社会治安服务公平性进行了实证研究，研究结果表明当前鄱阳湖区社会治安服务存在较为严重的不公平。^[4]从现有的社会公共服务公平性研究成果来看，主要有两个研究方向，一类是研究纵向类的公平性问题，即公共服务在不同经济财富水平的人群中的差异度研究，也即主要是研究人际间的公平与否问题，如严明明等。^[5]另一类是研究横向类的公平性问题，即公共服务在不同地域间的差异度问题，这类研究目前主要集中于资源地域配置均等化方面，如闫凤茹和贺买宏等。^[6-7]对于社会治安服务的公平性问题研究，也应主要是从上述两方向展开。

① 如2016年，全国立刑事案件6, 427, 533起，其中杀人、伤害、抢劫、强奸等严重暴力犯罪221, 647起，受理治安案件11, 517, 195起，其中盗窃、殴打他人、故意伤害、扰乱公共场所秩序、寻衅滋事、抢夺和诈骗等严重影响公共安全感的案件达到6, 775, 394起。

从区域比较的角度来看，社会治安状况是一个社会治安服务与服务对象相互影响、相互作用的动态平衡过程，即同样社会治安服务在经济水平不同、人群道德水准不一的不同地域，其作用效果是极可能不同的，举例来说，甲地虽然社会治安服务投入不如乙地，但由于综合甲地的社会经济发展状况、风土人情，其社会治安状况与乙地处于同一水平，这时，若仅从社会治安服务投入的角度来看，甲乙两地社会治安服务公平性比较可能较差的，但从总体状况而言，两地社会治安服务又可能是公平的。因此，对于区域间的社会治安服务公平性研究不能简单局限于治安管理资源的配置差异度，而应综合评判社会治安服务在当地的实际服务效果——社会治安服务水平，即通过各地社会治安服务水平的差异度比较来测算社会治安服务供给的区域公平度。

在展开区域社会治安服务公平性研究之前，我们需要明确三个相关概念，即社会治安服务、社会治安服务水平和区域社会治安服务公平度。关于社会治安服务的内涵，本文在袁春瑛和李红等学者研究的基础上，^[8-9]将社会治安服务界定为是指为维护直接关系到国家和社会稳定、公共安全、公民的人身和财产安全等内容的社会秩序安宁而提供的公共服务，其具体内容包括针对破坏社会公共秩序行为产生的诱发因素、外部条件所进行的预防活动和针对该行为本身所进行的制止和打击活动，以及对因破坏社会公共秩序行为陷于危难或困难境地或其他原因而处于危难境地的公众给予的救助活动。关于社会治安服务水平，本文认为是指一地社会治安服务在当地的直接服务效果或成效。社会治安服务水平的高低不仅取决于社会治安服务的投入，还取决于社会治安服务所服务的社会环境，不仅仅取决于政府警察、监狱等社会治安管理资源数量的多寡和质量的好坏，还决定于社会上人口素质的高低、经济水平的好坏、交通基础设施的完善与否等等因素。关于区域社会治安服务公平度，本文认为其是一个区域内各地社会治安服务水平的差异比较结果值。区域间社会治安服务公平程度是根据各地社会治安服务水平差异度而得出的，即若各地社会治安服务水平处于近乎同一水平线，则区域间社会治安服务公平性较好，若各地社会治安服务水平差异较大，则意味着区域间社会治安服务公平性较差。

基于上述考量，本文拟借鉴当前在学者们在公共安全风险研究领域的成果，^[10-11]通过四步分析法，实证测评我国当前区域社会治安服务公平性现状，具体步骤如下：先通过鱼骨图分析法，梳理出影响各地社会治安服务水平的各级各类指标，通过熵权法对各类指标进行权重赋值，通过TOPSIS方法计算出各地社会治安服务水平系数，然后通过离散系数法得出我国区域社会治安服务公平性指数。

二、基于鱼骨图分析法的各地社会治安服务水平评价指标体系构建

鱼骨图，又名因果图、石川图，是日本管理大师石川馨所发明的用于发现问题“根本原因”的一种方法，因其简洁实用、深入直观，而被广泛运用于质量管理和安全系统工程中。也有学者将其引入至社会公共安全风险测度研究中。^[12]分析现实性中影响社会治安的各类因素，借助鱼骨图分析法，我们列出影响社会治安服务水平的各类主要指标，如图 1所示。

图 1中各小骨的毛刺分别是：人均经济能力——人均GDP；人口分布指数——每平方公里常住人口数、城镇人口比重和户籍非本地的常住人口数；基础设施指数——每平方公里基础设施投资指数和每平方公里道路总里程；公共安全经费投入——人均公共安全经费投入指数和每平方公里公共安全经费投入指数；警民比指数——警民比；受教育程度指数——15岁以上文盲占比数；社会组织指数——每万人社会组织职工人数和每平方公里社会组织职工人数；刑事案件指数——刑事案件发案率(每万人中被刑事起诉人数)；治安案件指数——治安案件发案率(每万人中被批捕人数)；交通事故指数——每万人交通事故数、每万人死亡人数、每万人受伤人数和人均直接财产损失；消防事故指数——每万人消防事故数、每万人死亡人数、每万人受伤人数和人均直接财产损失。

其中，社会治安服务水平是结果，标于鱼头的位置，也可视为是鱼大骨；能力与脆弱性是鱼的上下两大组成部分；社会经济能力、政府保障能力、社会自我维护能力是能力(即鱼上半部分)的三个组成部分，也可视为鱼的上半部分的三根中骨；案件指数、事故指数是脆弱性(即鱼的下半部分)的两大组成部分，可视为下半部分的两根中骨。各中骨又分别由若干个小骨构成，而小骨又由若干毛刺构成。从图中我们可以直观、清晰地看出各地社会治安服务水平评价指标体系。各指标体系中的数据均来源于2017年《中国统计年鉴》^②。^[13]

② 由于各省刑事案件发案数和治安案件发案数多年来就未对外公开，因此此两类数据只能寻找相类似的数据来予以代替，笔者从全各省自治区检察机关向同级人大汇报的工作报告中，查找到各省2016年全年批准逮捕人数和提起公诉人数，由于批准逮捕数与刑事案件发案数存在一定的正向比例关系，同时由于在治安管理实践中，刑事案件发案数与治安案件发案数存在一定的比例关系，一般二者比例为1：2.5左右，在刑事案件发案数和治安案件发案数数据难以获取的情况下，本文以批准逮捕人数和提起公诉人数替代刑事案件发案数和治安案件发案数。另由于消防事故指数和社会组织指数在2017年统计年鉴中均未有新的统计，故该两类指数借用2016年统计年鉴的数据。

三、基于熵权、TOPSIS和离散系数法的社会治安服务公平性评价模型构建 (一) 基于熵权法的权重赋值

熵权法是一种客观的赋权方法，其基本思路是根据指标的变异程度来确定客观权重。^[14]利用信息熵衡量指标的变异程度。它是利用各指标的熵值所提供的信息量的大小来决定指标权重的方法。基于熵权的社会治安服务水平测度模型的主要思想是：根据全国各地区各指标的数据利用熵权法确定各指标的权重。若某个指标的信息熵越小，则表示该指标的各地区数据变异程度越大，即该指标提供的信息量越多，在社会治安服务水平测度过程中所起的作用也越大，其权重也越大。相反，若某个指标的信息熵越大，其权重也越小。基于此思想确定指标权重的主要步骤有以下两步：

1、步骤一：构建规范化化矩阵

参照2017年《中国统计年鉴》根据表 1的指标体系对相关数据进行统计，得到社会治安服务水平的原始评价矩阵X_m×n=(x_ij)_m×n，其中x_ij表示地区a_i(i=1, 2, …, m)关于指标c_j(j=1, 2, …, n)的原始数据。根据各指标对社会治安服务水平的影响确定指标类别。正指标表示该指标值越大，社会治安服务水平越高；负指标表示该指标值越低，社会治安服务水平越高。根据下面规则对各指标值进行规范化处理：

$ 对于正指标:{z_{ij}} = \frac{{{x_{ij}}-\min \{ {x_j}\} }}{{\max \{ {x_j}\}-\min \{ {x_j}\} }} $

(1)

$ 对于负指标:{z_{ij}} = \frac{{\max \{ {x_j}\}-{x_{ij}}}}{{\max \{ {x_j}\}-\min \{ {x_j}\} }} $

(2)

其中，z_ij表示规范化后的数据，max{x_j}，min{x_j}分别表示指标c_j的最大值与最小值。则原始矩阵X_m×n转化为规范化矩阵Z_m×n：

$ {Z_{m \times n}} = \left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{z_{11}}}&{{z_{12}}}& \cdots &{{z_{{\kern 1pt} 1n}}}\\ {{z_{21}}}&{{z_{22}}}& \cdots &{{z_{2n}}}\\ \vdots&\vdots&\ddots&\vdots \\ {{z_{m1}}}&{{z_{m2}}}& \cdots &{{z_{mm}}} \end{array}} \right) $

(3)

2、步骤二：熵权法确定指标权重

(1) 计算指标的特征比重f_ij为：

$ {f_{ij}} = \frac{{{z_{ij}}}}{{\sum\limits_{i = 1}^m {{z_{ij}}} }} $

(4)

(2) 计算指标c_j的信息熵H_j为：

$ {H_j} =-\frac{{\sum\limits_{i = 1}^m {{f_{ij}}\ln ({f_{ij}})} }}{{\ln \left( m \right)}} $

(5)

特别地，假定当f_ij=0时，f_ijln(f_ij)=0。

(3) 计算指标c_j的权重w_j为：

$ {w_j} = \frac{{1-{H_j}}}{{n-\sum\limits_{j = 1}^n {{H_j}} }} $

(6)

利用MATLAB软件计算得出各指标的信息熵和权重如表 2所示。

根据表 2中各指标的信息熵大小可以看出各指标的信息熵存在较大的差异性，其中每平方公里基础设施投资指数c₁₅，每平方公里公共安全经费投入指数c₁₈，每平方公里社会组织职工人数c₂₁三个指标的信息熵较其他指标的信息熵明显偏小，即表示这三个指标的地区数据变异程度偏大。故这三个指标对社会治安服务水平测度影响程度越大，从表 2显而易见其权重也越大。其余指标的信息熵存在较小的差异性，且指标的信息熵偏大，相应的指标的权重偏小。

(二) 基于TOPSIS的各地社会治安服务水平测评

基于TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)方法的全国各地区社会治安服务水平测评，即对各地区的社会治安进行综合评价，进而根据各地区的综合评价结果进行比较排序。TOPSIS为逼近于理想解的排序方法，^[15]是一种经典的多方案多指标决策方法。它通过计算某一方案与正理想解与负理想解之间的加权欧氏距离，得出该方案与正理想解的帖近度，贴近度越小则表示该方案离正理想解越近，即该方案越优。本研究既要得出地区间社会治安服务水平的排序，更要衡量出各地区的社会治安服务水平。为了使各地区治安服务水平测度越大表示该地区社会治安服务水平越高，因此笔者计算各地区与负理想解的贴近度，贴近度越大表示该地区离负理想解越远，即该地区的社会治安服务水平越高，故根据此贴近度对各地区社会治安服务水平进行测度与排序。

1、确定正负理想解

对于规范化矩阵Z_m×n，正理想解为虚拟的社会治安服务水平最高的地区，负理想解为虚拟的社会治安服务水平最低的地区，则：

$ 正理想解:{a^ + } = (x_1^ +, x_2^ +, \cdots, x_n^ + ) $

(7)

$ 负理想解:{a^-} = (x_1^-, x_2^-, \cdots, x_n^ - ) $

(8)

其中，对于正指标c_j而言：$x_j^ + = \mathop {\max }\limits_{i = 1, 2, \cdots, m} \left\{ {{x_{ij}}} \right\}x_j^-= \mathop {\min }\limits_{i = 1, 2, \cdots, m} \{ {x_{ij}}\} $；对于负指标c_j而言：$ x_j^ + = \mathop {\min }\limits_{i = 1, 2, \cdots, m} \left\{ {{x_{ij}}} \right\}, x_j^-= \mathop {\max }\limits_{i = 1, 2, \cdots, m} \left\{ {{x_{ij}}} \right\}(j = 1, 2, \cdots, n)$。

2、计算加权欧式距离

根据规范化矩阵Z_m×n、正负理想解与指标权重，计算每个地区与正负理想解的加权欧式距离分别为D_i⁺，D_i^-(i=1, 2, …, m)：

$ D_i^ + = \frac{1}{n}\sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {{w_j}{{({x_{ij}}-x_j^ + )}^2}} } $

(9)

$ D_i^-= \frac{1}{n}\sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {{w_j}{{({x_{ij}}-x_j^-)}^2}} } $

(10)

(3) 计算帖近度

根据每个地区与正负理想解的加权欧式距离，计算每个地区与负理想解的帖近度T_i。T_i越大表示该地区离负理想解越远，即该地区社会治安服务水平越高。以贴近度衡量每个地区的社会服务水平，并以此对各地区的社会治安服务水平进行排序如表 3所示。

$ {T_i} = \frac{{D_i^-}}{{D_i^ + + D_i^-}} $

(11)

根据表 3地区社会治安服务水平测度与排名，可以看出全国各地区社会治安服务水平呈现出较大程度的差异。其中上海的社会治安服务水平遥遥领先，其次是北京、天津、浙江、江苏、广东等一线城市或经济发达地区社会治安服务水平较高，四川、山西、河北等经济欠发达地区的社会治安服务水平偏低。

(三) 基于离散系数的全国各地区域间社会治安服务公平性指数计算

离散系数又称变异系数，^[16]是统计变异分析中的一个重要指标。用于衡量资料中各观测值变异程度的一个统计量。主要用于比较不同水平的变量数列的离散程度及平均数的代表性。离散系数即采用标志值的标准差与其平均数对比的百分数来衡量平均指标的代表性。通常用V表示，计算公式为：

$ V = \frac{\sigma }{{\bar x}} \times 100\% $

(12)

其中，σ为一组标志值的标准差，x为一组标志值的平均数。

基于离散系数的全国各地区域间社会治安服务公平性主要从以下三个方面进行计算：

(1) 总体离散系数：衡量全国各地区社会治安服务水平的均等化水平。表 3中各地区的社会治安水平测度刻画出了各地区社会治安的综合水平，显而易见地区间的社会治安水平存在较大的差异性，为了衡量出全国各地区社会治安服务水平的差异性大小，差异性越小均等化水平越高。利用表 3中的数据，计算得出总体离散系数为V_总=0.4449。从结果可知总体离散系数适中，反映了全国社会治安服务呈现出适度公平。

(2) 地区离散系数：从横向来看，每个地区关于每个指标的评价数据也存在着千差万别。因为每个指标量纲不同，为了消除量纲对离散系数的影响，首先将数据进行归一化处理，然后计算每个地区关于所有指标的离散系数。离散系数越大，表明该地区的每个指标的评价数据离散程度越大，反映出该地区在社会治安服务方面的不均衡发展。地区的离散系数越大，则该地区的社会治安服务不均衡发展程度越高；相反，地区的离散系数越小，该地区的社会治安服务不均衡发展程度越低。关于每个地区的离散系数见表 4。

从表 4中各地区的离散系数可知，北京、江苏等地的离散系数较小，社会治安服务均衡发展水平较高；贵州、天津等地离散系数较大，社会治安服务均衡发展水平较低。

(3) 指标离散系数：从纵向来看，每个指标关于每个地区的评价数据都存在差异性，离散系数可以衡量出每个指标关于每个地区评价数据的差异性大小，指标的离散系数越大表示全国各地区关于这个指标的评价数据离散程度越大，降低了全国社会治安服务的公平性。关于每个指标的离散系数见表 5。

从表 5中各指标的离散系数可以看出指标的离散系数存在较大的差异，其中每平方公里基础设施投资指数c₁₅、每平方公里公共安全经费投入指数c₁₈、每平方公里社会组织职工人数c₂₁三个指标的离散系数偏大，表明这些指标的数据呈现出较大的差异，此结论与熵权法确定指标权重的结论一致；而且，指标的离散系数越大，即全国各地区关于该指标的数据差异明显，不利于社会治安服务公平性。

四、测评结果分析

一是从表 1我们可以看出，影响区域社会治安服务公平性的因素较多，而不仅仅局限于我们传统观念上的社会治安服务政府保障能力上和案事件指数上，还包括社会自我维护能力、社会经济能力。同时，通过对表 2各类影响因素的权重比较，我们可以进一步发现，虽然传统的政府保障能力的相关指标占比较大(两个分指标比重值分列第一和第四)，但社会自我维护能力中的社会组织指数的相关指标占比也很大(其两个分指标比重值分列第三和第六)，社会经济能力中的基础设施指数的相关指标占比也较大(其两个分指标比重值分列第二和第七)，也即是说社会组织发达程度和社会基础设施完善程度对区域社会治安服务公平性的影响较大。

二是从表 3的离散系数可以看出，全国整体层面上社会治安服务差异度不大，公平性尚好，但从各地社会服务水平得分值来看，呈现地区类同性趋势，较为明显地分为三个板块。如东部沿海经济发达地区社会治安服务水平总体较高，上海、北京、天津、浙江、江苏、广东和福建等地社会治安服务水平得分都较高，几乎都在0.3以上，与其他地区得分相差较大；而在西部人口在密度较小地区的社会治安服务水平得分也不错，如宁夏、西藏和新疆等地；而中部经济欠发达且人口密度社会治安服务水平得分均低于绝对平均数，如河北、山西、四川、湖南、河南、江西、甘肃、黑龙江、安徽、吉林等分列后十位，得分几乎都在0.2以下，且得分都很接近。这说明在社会管理制度相同的情况下，区域经济发展状况和人口分布状况对社会治安服务公平性影响较大。

三是从各省(市、自治区)辖域范围内社会治安服务评价指标的离散系数来看，离散系数均小于1，绝大部分低于0.8，即各辖域范围内的影响社会治安服务各影响指标的发展较为均衡，具体来说，脆弱性指标与能力指标的影响力相差不大，脆弱性指标中的案事件指标与交通事故、消防事故指标的影响力也相近。这也表明各地的社会治安服务各组成部分供给较为均衡。

四是从分项指数的离散系数来看，脆弱性指数的离散系数总体较小，均处于0.51以下，而能力指数的离散系数总体较大，最高达到2.5985，近一半超过0.8，从能力指数的各具体指标的离散系数来看，政府保障能力各地差异较大，即使除去每平方公里公共安全经费投入指数离散系数的2.2833不算(因东中西部地域自然环境造成的确实难以在短时间内解决)，但人均公共安全经费投入上的离散系数仍达1.038，这必然对各地社会治安服务公平性造成严重影响。社会自我维护能力各地差异也较大，公平性也较差，其三项指数的离散系数分别为0.2019、0.6396和1.9392。这说明两个问题：第一，尽管各地因社会经济能力和人口素质存在较大差异，但在中国共产党的正确领导和政府的有效管控措施下，社会治安服务水平整体较为平稳，社会治安案事件发生地区差异总体不大；第二，说明社会治安服务均等化努力的重点方向仍然是各地社会治安服务能力的均等化。

五、结论与对策建议

上述评价分析表明，我国区域间社会治安服务公平性总体较好，但各地区之间服务水平处于不均等状态，东中部地区差异最大；其中影响各地服务水平差异最大因素分别是社会自我维护能力、政府保障能力。下一步应采取以下措施提升我国区域间社会治安服务公平性：

第一，改进社会治安服务供给模式，探索社会治安服务分类供给，通过政府、市场和社会组织的优势互补构建一套完善的、覆盖面广的社会治安服务供给系统。在经济发展到一定程度时，由于人们需求的差异性增大，仅依赖于政府的供给难以有效满足人们的需求，此时社会组织和市场的供给对于服务公平性的提升便显得尤为重要。为此，要完善社会治安服务顶层制度设计，建立社会治安服务的分类供给机制，满足不同层次人们的社会治安服务需求。

第二，完善财政转移支付制度，缩小区域间社会治安服务政府投入上的差距。首先，要进一步完善已有的纵向转移支付制度。当前我国在社会治安服务方面实施的转移支付制度主要是政法转移支付，该项制度对于帮助贫困地区提高公安部门、检察院、法院、司法行政部门的经费保障水平，实现地区间政法部门工作环境和工作条件的基本平衡起着非常重要的作用，但其在实施过程中，也存在着一定的不足，如在作用范围上，由于政法转移支付主要用于政法部门及其派出(派驻)机构业务技术装备购置补助、业务技术用场所维修补助、办案经费补助等，因而其只能解决社会治安服务中的打击部分的地方政府支出能力上的差异问题，而对于社会治安服务中的预防能力上的差异则作用有限。再如作用效果上，中央政法转移支付有可能不但不能缩小地区间的差距，反而拉大了地区间的差距^③。因此，建议在完善政法转移支付这类纵向转移制度时，在作用范围上要扩大，将社会治安服务中的预防方面的需求纳入保障支付范围；在转移对象上要调整精准度，使转移支付对象真正限定在全国层面内的贫困地区。其次，要试行推广社会治安服务横向转移支付制度^④。由于社会治安存在社会治安服务辖区供给模式与社会治安服务外部性之间存在着矛盾、特定社会治安问题的源头区与发案区之间的矛盾、生态环境类违法犯罪管控方与受益方的不一致性的矛盾、社会治安服务供给资源的有限性与短时期突增社会治安服务需求之间的矛盾等，因而有必要在社会治安服务供给中实施横向转移支付制度。

③ 中央建立政法转移支付制度的目的虽然是为了帮助贫困地区提高包括公安部门在内的政法部门的经费保障水平，但由于其规定的投向对象不是仅仅是从全国层面上的贫困地区，而且包括各省级层面的贫困县，即人均财力低于本省(含自治区、直辖市)县级平均水平的县。有可能出现东部发达省份的县在得到该项专项转移支付补助前的条件就比中西部欠发达地区未纳入补助对象的县的公安机关财政保障要强，得到补助后其差距会进一步拉大。

④ 横向转移支付是为弥补地方政府横向的财力不均等、缓解辖区间公共服务的外部性以及应对突发性灾难或事件，地方政府之间依照法律或相关规定进行资源的无偿转移和流动，这种转移支付是作为纵向转移支付的有益补充。

第三，加大中西部地区社会基础设施投资，提升社会治安服务基础能力均等化水平。一个地域的道路、通讯等基础设施状况虽然不能直接决定社会治安状况，但却能直接影响着政府供给社会治安服务的效率和力度。在一个社会中，政府公权力越能及时有效地介入到民众生活中，则社会的公共秩序越能有效建立和维持，反之，则会出现“天高皇帝远、民少相公多”境况。就社会治安服务而言，同样数量和服务能力的警务人员，在道路较为通达便捷、通讯较为完善的区域，其对社会治安案事件接报警时间较短，接报警后赶赴现场的速度快，故而其所能服务或照看的范围更大，所能服务的人群也会更多一些。相反，在道路和通讯条件较差的区域，警务人员在社会治安案事件发生时的反应时间和出警赶赴现场时间会更长，工作效率便会大打折扣，同样区域所需要警力更多。