减少灾害风险进展评分（1-5分；5为最佳）

Disaster risk reduction progress score (1-5 scale; 5=best)

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指标代码：EN.CLC.DRSK.XQ所属主题：环境：Land useEnvironment: Land use

2011最新有效年份

81最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

100%总体缺失率

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Disaster risk reduction progress score is an average of self-assessment scores, ranging from 1 to 5, submitted by countries under Priority 1 of the Hyogo Framework National Progress Reports. The Hyogo Framework is a global blueprint for disaster risk reduction efforts that was adopted by 168 countries in 2005. Assessments of "Priority 1" include four indicators that reflect the degree to which countries have prioritized disaster risk reduction and the strengthening of relevant institutions.

可供参考的中文翻译：减少灾害风险进展评分是各国根据《兵库框架国家进展报告》优先事项1提交的1-5分的自我评估平均分。《兵库框架》是2005年由168个国家通过的全球性减少灾害风险蓝图。对“优先事项1”的评估包括四项指标，这些指标反映了国家优先考虑减少灾害风险和加强相关制度的程度。

数据口径与风险提示

本指标数据仅覆盖2005-2012年《兵库框架》执行期，2013年后该指标不再更新，时效性存在局限
数据为各国政府自我评估，主观性较强，不同国家评分标准可能存在差异，跨国直接比较需谨慎
自我报告形式可能导致评分存在系统性高估倾向，各国对"优先事项"的重视程度解读可能不一致
1-5分制为序数量表而非等距量尺，相邻分数之间的实际差异不等距，不宜做精确的算术运算
本指标反映减灾制度安排和机构建设进展，不直接等于实际防灾减灾能力或灾害损失频率
数据更新已中断多年，无法反映近年来各国减灾工作的最新动态，如需最新数据需参考《仙台框架》相关指标
世界银行对指标定义或数据质量不提供显式质量评估，用户需自行判断数据可靠性
部分国家可能在评估期内多次提交更新版本，横截面数据可能存在报告时间不一致的问题

中国趋势

趋势解读

当前数据集内未包含中国的有效观测记录，无法生成中国减少灾害风险进展评分的时间序列趋势描述。2011年横截面排名中未见中国数据点，可能原因包括中国当年未提交《兵库框架》国家进展报告、数据未被纳入世界银行该指标口径，或数据存在报告缺失等情况。若需分析中国减灾进展，需查阅中国应急管理部或联合国减灾战略办公室（UNDRR）的专项报告。

数据集中无中国时间序列记录，无法评估中国该指标的历史变化轨迹
横截面排名快照（2011年）未包含中国，无法进行中美对比或定位中国相对位置
《兵库框架》已于2015年被《仙台减少灾害风险框架》取代，历史数据可能存在口径衔接问题

全球趋势

趋势解读

当前数据集内未包含全球有效观测记录，无法生成全球减少灾害风险进展评分的聚合时间序列趋势。2011年横截面数据显示厄瓜多尔和瑞士以4.75分并列首位，前列国家多为中高收入经济体或灾害高风险国家（如日本、孟加拉国），反映了不同发展水平和灾害暴露背景下的减灾制度建设差异。数据缺失使得无法评估全球整体进展方向及阶段特征。

2011年横截面数据显示厄瓜多尔和瑞士以4.75分并列第一
日本（4.5分）和孟加拉国（4.0分）等灾害高风险国家评分处于中高水平
评分在3.5-4.75之间分布，显示出各国自我评估的差异性
无全球聚合时间序列数据，无法判断全球减灾进展的总体方向
横截面数据仅反映特定时点各国自评状况，不代表历史趋势
部分国家可能提交多期数据，横截面快照的时间一致性需验证

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
1970-1979	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
1980-1989	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
1990-1999	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
2000-2009	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
2010-2019	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
2020-2029	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。

2011 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	4.75
2	Switzerland 瑞士	CHE	4.75
3	Brazil 巴西	BRA	4.50
4	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	4.50
5	Cuba 古巴	CUB	4.50
6	Japan 日本	JPN	4.50
7	Canada 加拿大	CAN	4.25
8	Germany 德国	DEU	4.25
9	Mexico 墨西哥	MEX	4.25
10	Australia 澳大利亚	AUS	4.00
11	Bangladesh 孟加拉国	BGD	4.00
12	Barbados 巴巴多斯	BRB	4.00
13	Kenya 肯尼亚	KEN	4.00
14	Mozambique 莫桑比克	MOZ	4.00
15	Nigeria 尼日利亚	NGA	4.00
16	Colombia 哥伦比亚	COL	3.75
17	Honduras 洪都拉斯	HND	3.75
18	Jamaica 牙买加	JAM	3.75
19	Madagascar 马达加斯加	MDG	3.75
20	Malaysia 马来西亚	MYS	3.75
21	New Zealand 新西兰	NZL	3.75
22	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	3.75
23	Norway 挪威	NOR	3.75
24	Paraguay 巴拉圭	PRY	3.75
25	Sweden 瑞典	SWE	3.75
26	Thailand 泰国	THA	3.75
27	Zambia 赞比亚	ZMB	3.75
28	Algeria 阿尔及利亚	DZA	3.50
29	Bulgaria 保加利亚	BGR	3.50
30	Cabo Verde 佛得角	CPV	3.50
31	Finland 芬兰	FIN	3.50
32	Italy 意大利	ITA	3.50
33	Mauritius 毛里求斯	MUS	3.50
34	Pakistan 巴基斯坦	PAK	3.50
35	Samoa 萨摩亚	WSM	3.50
36	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	3.50
37	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	3.50
38	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	3.50
39	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	3.50
40	United States 美国	USA	3.50
41	Argentina 阿根廷	ARG	3.25
42	Burundi 布隆迪	BDI	3.25
43	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	3.25
44	Ghana 加纳	GHA	3.25
45	Guatemala 危地马拉	GTM	3.25
46	India 印度	IND	3.25
47	Indonesia 印度尼西亚	IDN	3.25
48	North Macedonia 北马其顿	MKD	3.25
49	Poland 波兰	POL	3.25
50	Romania 罗马尼亚	ROU	3.25
51	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	3.25
52	Armenia 亚美尼亚	ARM	3.00
53	Botswana 博茨瓦纳	BWA	3.00
54	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	3.00
55	Lebanon 黎巴嫩	LBN	3.00
56	Morocco 摩洛哥	MAR	3.00
57	Panama 巴拿马	PAN	3.00
58	Peru 秘鲁	PER	3.00
59	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	3.00
60	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	2.75
61	Brunei Darussalam 文莱	BRN	2.75
62	Chile 智利	CHL	2.75
63	Czechia 捷克	CZE	2.75
64	Fiji 斐济	FJI	2.75
65	Georgia 格鲁吉亚	GEO	2.75
66	Mongolia 蒙古	MNG	2.75
67	Nepal 尼泊尔	NPL	2.75
68	Senegal 塞内加尔	SEN	2.75
69	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	2.75
70	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	2.50
71	Lesotho 莱索托	LSO	2.50
72	Bolivia 玻利维亚	BOL	2.25
73	Lao PDR 老挝	LAO	2.25
74	Maldives 马尔代夫	MDV	2.25
75	Yemen, Rep. 也门	YEM	2.25
76	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	2.00
77	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	2.00
78	Comoros 科摩罗	COM	1.75
79	Malawi 马拉维	MWI	1.75
80	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	1.75
81	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	1.00

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该指标数值越高，表示该国在减少灾害风险制度建设方面自我评估的进展越好，反映出该国对减灾优先事项的重视程度较高、相关制度和机构建设相对完善。

数值较低通常意味着什么

该指标数值越低，表示该国在减少灾害风险制度安排和机构建设方面的自我评估进展相对有限，可能反映出减灾工作尚未被提升至国家优先事项层面，或相关制度建设尚处于起步阶段。

鍙ｅ緞闄愬埗

数据为主观自我评估，各国评分标准和宽松程度可能存在差异，跨国比较应谨慎使用
该指标仅反映制度层面安排，不直接衡量实际灾害发生频率、损失规模或应急响应效果
数据更新已于2012年后中断，无法支持近期的动态监测和跨期趋势分析
1-5分制为序数标度，不具备等距属性，不适合进行加减乘除等算术运算
《兵库框架》已于2015年被《仙台框架》取代，后续框架下的数据与历史数据可能存在口径差异
不同国家面临的灾害风险类型、暴露程度和脆弱性结构差异显著，单一评分难以全面刻画减灾能力的实质差距

使用建议

结合具体灾害类型（地震、洪水、台风等）的历史发生频率和损失数据，交叉验证自评结果的合理性
使用时宜明确说明数据为自我评估，主观性可能影响结论的客观性
若开展跨国比较研究，建议结合海拔低于5米地区人口比例（EN.POP.EL5M.ZS）等客观暴露度指标进行分层分析
评估减灾政策效果时，应引入GDP、城镇化率等控制变量，控制发展水平对制度建设的混淆影响
关注指标的方法论背景，区分制度投入（自评得分）与实际产出（灾害损失减少）的概念差异
对于时间序列分析需求，建议查阅联合国减灾战略办公室（UNDRR）的《兵库框架》执行专项报告，获取更完整的历史数据

常见错误用法

错误做法：直接将2011年横截面排名解读为各国减灾工作优劣排序，认为4.75分的国家优于3.5分的国家

正确做法：将排名视为各国自我评估的相对位置说明，同时结合客观灾害损失数据和风险暴露度指标综合判断减灾成效

自我评估存在主观性差异，高分不一定代表实际减灾能力强，还需考虑评估标准的严格程度和灾害风险背景的差异

错误做法：使用本指标进行跨期趋势分析，认为分数变化直接反映减灾能力的提升或下降

正确做法：仅使用同一框架下的连续数据进行趋势观察，并明确说明数据中断的限制，同时说明框架更迭可能造成的口径变化

《兵库框架》已于2015年被《仙台框架》取代，且2012年后数据中断，跨框架或断点后的趋势判断缺乏数据支撑

错误做法：将本指标作为评估某个国家整体防灾减灾能力的唯一依据

正确做法：结合多维度指标综合评估，包括灾害暴露人口比例、历史灾害损失频率、应急响应能力、基础设施韧性等客观指标

本指标仅反映制度安排和机构建设进展，属于减灾能力的投入维度而非产出维度，不能全面刻画实际减灾效果

错误做法：认为高收入国家或发达国家的评分必然高于低收入国家

正确做法：认识到减灾进展评分与经济发展水平不存在简单的正相关关系，高风险灾害国家可能因历史教训而更重视制度建设

日本（4.5分）、孟加拉国（4.0分）等灾害高风险国家获得中高评分，说明减灾重视程度受历史灾害经历、制度执行力等因素影响，而非单纯取决于收入水平

实际应用场景

灾害风险暴露与减灾制度建设的关联分析：研究低洼沿海地区人口暴露度是否与减灾制度重视程度存在显著关系被解释变量以海拔低于5米地区人口比例（EN.POP.EL5M.ZS）或沿海人口比例作为解释变量，本指标为被解释变量，采用横截面回归方法。需要控制人均GDP、城镇化率等变量，并注意数据的内生性问题——减灾制度建设可能反过来影响人口分布决策。建议使用工具变量或滞后变量缓解内生性。
减灾制度进展对灾害经济损失的缓冲效应评估：评估减灾制度建设进展是否能够显著降低灾害导致的GDP损失率机制变量将本指标作为核心解释变量引入回归模型，被解释变量为灾害直接经济损失占GDP比例或灾后GDP增速下降幅度。需控制灾害类型、发生频率、地理暴露度等变量。由于减灾制度与灾害损失之间可能存在反向因果（高损失地区可能更重视制度建设），建议采用滞后变量、双重差分或合成控制法进行因果识别。
基于多维度指标的综合减灾能力指数构建：将本指标纳入减灾能力评估体系，构建超越单一主观自评的多维指数组成指标选取多个维度的代理变量（包括本指标、制度性变量和客观暴露指标），使用主成分分析（PCA）或因子分析提取公因子，构建综合性减灾能力指数。本指标权重应与其他客观指标合理分配，避免过度依赖主观自评数据。可通过Cronbach's α检验指标间一致性。
发展中国家与发达国家减灾路径的差异性检验：比较不同收入组别国家在减灾制度发展上的路径差异及影响因素比较变量按世界银行收入分组（高收入、中高收入、中低收入、低收入）进行分组回归或方差分析，考察本指标在不同收入组别间的分布差异及其决定因素。分组讨论时需注意样本量限制和选择性偏误问题，可结合人均耕地面积、森林覆盖率等土地利用变量进行稳健性检验。