【论文阅读 | 2024 ICM | Problem F | 2409949 】

发表于 2025-10-31 更新于 2025-11-01 分类于论文阅读本文字数： 19k 阅读时长 ≈ 34 分钟

2024 ICM Problem F 数学建模美赛题目编号2409949

[TOC]

题目：Roaring Silence: Can We Break the Chains of Illegal Wildlife Trade?

来源：2024 ICM Problem F

论文链接：Link

年份：2024

Reducing Illegal Wildlife Trade

背景

非法野生动物贸易对环境造成负面影响，并威胁全球生物多样性。据估计，该行业年交易额高达265亿美元，被视为全球第四大非法贸易。你需制定一项基于数据的五年计划，旨在显著减少非法野生动物贸易。你的目标是说服客户实施该项目。为此，你必须同时选择客户及适合该客户的项目方案。

题目核心要求

需开发一个由数据驱动的 5 年项目以显著减少非法野生动物贸易，选定合适客户并说服其执行该项目，同时要明确客户能力、项目适用性、额外资源需求、项目影响、目标达成概率及敏感性分析，最终提交含摘要、目录、完整解决方案、给客户的一页备忘录等内容的 PDF 报告。

选择并说服最合适的客户

谁可以开展此项目

我们认为，一个有效的非法小型武器管控项目应当具备针对性和跨区域性。我们首先考虑客户的类型：各国政府、国际组织和企业家。由于其国家体系，各国政府在一般项目和国内项目中无疑具备更强的能力。然而，对于某一政府提出的具有针对性的跨区域项目而言，它可能面临专业知识匮乏和国际合作壁垒的问题。专业企业家和国际组织往往拥有更多专家，也有更多精力专注于一个特定项目，但在跨区域项目方面，国际组织具有天然优势。因此，我们最终将客户群缩小到以下7个最相关的专业国际组织：

思路分析

这段文字采用了目标导向和排除法/聚焦法相结合的分析思路来确定项目的最合适开展方（即客户群）。

明确项目目标与特征（定性）
- 项目性质/目标： 非法小型武器管控。
- 有效项目特征： 针对性、跨区域性。
确定潜在客户群（初步筛选）
- 将客户类型分为三大类：各国政府、国际组织、企业家
分析各类客户的优劣势（评估）
- 各国政府：
  - 优势： 在一般项目和国内项目中有很强的能力（因其国家体系）。
  - 劣势： 对于“针对性的跨区域项目”，可能面临专业知识匮乏和国际合作壁垒。
- 专业企业家：
  - 优势： 拥有更多专家，能更专注于特定项目。
  - 劣势： （未直接说明，但与国际组织相比在跨区域合作上可能存在不足）。
- 国际组织：
  - 优势： 拥有更多专家，能更专注于特定项目，且在跨区域项目方面具有天然优势。
聚焦并确定最合适的客户群（结论）
- 根据项目必须具备的“针对性”和“跨区域性”特征，将各国政府排除（或定位为较弱的选择，因为存在劣势）。
- 在企业家和国际组织中，由于项目需要“跨区域性”，国际组织的“天然优势”使其成为最优选择。
- 最终结论： 客户群被缩小到最相关的7个专业国际组织。

优劣指标讨论

既然我们已经确定了客户群体，就需要衡量不同IO的能力和适配程度，以评估出最合适且最符合实际的客户。

为了构建一个IOs能力与适应性评估系统，我们需要选取具有代表性的指标。结合以往的研究，我们得出结论，可以通过衡量组织影响力、沟通影响力和特殊影响力这三大因素来进行分析。三级指标在表3中已明确列出。

优劣指标讨论的写作思路深度解析

这一小节在整个问题解决流程中扮演了承上启下的关键角色，是连接定性分析（选择客户）和定量建模（熵权法）的桥梁。

一、作者的写作目标与逻辑定位

目标	逻辑功能	ICM思维模式
确立评估体系的科学性	为模型的计算提供合法的、可量化的数据输入（Inputs）。	从抽象到具象：将“能力”、“适应性”等主观概念转化为可测量的指标。
明确指标的方向性	区分“优越指标”（Superior）和“劣势指标”（Inferior），确定数据处理方式。	数据预处理：确保所有指标都朝着同一方向（即数值越大，客户越好）贡献价值。
对接下一小节的模型	明确指出将使用熵权法（EWM）来确定权重，而本节的指标体系就是EWM的输入矩阵。	模型互锁：建立清晰的逻辑链条：指标（本节） → 权重计算（4.3） → 客户排名（4.4）。

二、核心策略：指标的“优劣”划分（Benefit vs. Cost Attributes）

在数学建模中，指标的“优劣”讨论，实际上是对指标属性的界定：

优越指标（Superior Indicators / 效益属性）
- 定义： 指标数值越大，评价结果越好。
- 例子： “总资产”（TA）、“全球员工数”（GES）、“社交媒体粉丝数”等。
- 处理方式： 在模型中通常不需要进行反向处理（如归一化或标准化），可以直接用于计算，因为它与客户的“优秀程度”呈正相关。
劣势指标（Inferior Indicators / 成本属性）
- 定义： 指标数值越小，评价结果越好。
- 作者策略： 巧妙地避开了劣势指标的设定。
- 分析： 在您提供的三层指标体系中，作者选择的所有 15 个三级指标（例如：总资产、总收入、项目数量、粉丝数）都属于效益属性。这意味着作者在设计指标时，提前规避了需要反向处理（如**“负债率”、“项目失败率”、“运营成本”等成本属性**指标）。

ICM 思路精髓：化“劣”为“优”

在 ICM 竞赛中，为了简化模型和避免复杂的反向归一化处理（例如 $1/X$ 或 $\text{max}(X) - X$ ），更高级的策略是只设计和采纳“优越指标”。这样，所有的指标都能直接贡献正向价值，使模型结果更清晰、更容易解释。

三、结构与内容布局的精妙之处

写作部分	内容阐述	作用与启发
一级指标设定	组织影响力（OI）、沟通影响力（CI）、特殊影响力（SI）。	涵盖性：确保从硬件、软件、适配度三个维度全面考察，无遗漏。
二级和三级指标	详细列出15个可获取数据的具体指标。	落地性：确保指标可测量 (Measurable) 和可获取 (Available)，这是模型可运行的前提。
指标来源说明	强调数据来自官方网站、年报、社交媒体等。	可信度：证明评估数据是基于客观公开的信息而非臆测。

总结： 4.2 节的成功在于它用一套有层次、可量化、方向一致的指标体系，完成了从**“我们要找一个好客户”到“我们有科学依据证明 $X$ 是最好的客户”**的完美过渡，是模型说服力的基石。

基于熵权法（EWM）分析次要指标的权重

在构建指标体系并收集数据后，我们基于熵权法（Entrop Weighted Method, EWM）建立模型，用于计算不同指标的权重。该方法的核心原理是通过不同数据间的变异程度判断其反映的信息量，进而为指标分配相应权重。

步骤1：数据标准化

本文构建的指标均为效益型指标（即数值越大越好），因此首先得到正定矩阵 $X$ 。采用向量标准化方法对数据进行处理，公式如下：

y_{i j}=\frac{x_{i j}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} x_{i j}^{2}}}\tag{1}

其中， $\sum_{i=1}^{n} x_{i j}^{2}$ 表示第 $j$ 列所有元素的平方和， $n$ 为第 $j$ 列的行数（样本数量）。通过该公式可得到标准化矩阵 $Y$ 。

步骤2：计算样本中指标的占比

对于第 $i$ 个样本中第 $j$ 个指标，其在该指标所有样本中的占比 $p_{i j}$ 计算公式为：

p_{i j}=\frac{y_{i j}}{\sum_{i=1}^{n} y_{i j}}\tag{2}

其中， $y_{i j}$ 代表第 $i$ 个样本中第 $j$ 个指标的标准化值，且满足 $1 ≤ i ≤ m$ （ $m$ 为指标数量）。

步骤3：计算指标的熵值

第 $j$ 个指标的熵值 $e_{j}$ 用于衡量该指标的信息无序程度，计算公式为：

e_{j}=-\frac{1}{\ln n} \sum_{i=1}^{n} p_{i j} \ln \left(p_{i j}\right), \quad j=1,2, ..., m\tag{3}

步骤4：计算指标的权重

根据熵值可进一步推导第 $j$ 个指标的权重 $W_{j}$ ，公式如下：

W_{j}=\frac{1-e_{j}}{\sum_{j=1}^{m}\left(1-e_{j}\right)}\tag{4}

其中， $m$ 为特定层级下的指标总数。

步骤5：计算组织能力与适配性得分

基于上述权重计算结果，分别构建组织影响力（OI）、沟通影响力（CI）、专项影响力（SI）的计算公式：

\left\{\begin{array}{l} OI = W_{1} × FC + W_{2} × HR + W_{3} × CA \\ CI = W_{1} × WI + W_{2} × SMI \\ SI = W_{1} × FS + W_{2} × RF \end{array}\right.\tag{5}

（注：公式中 $FC$ 、 $HR$ 、 $CA$ 为组织影响力的下级指标； $WI$ 、 $SMI$ 为沟通影响力的下级指标； $FS$ 、 $RF$ 为专项影响力的下级指标，各二级指标权重计算方式同上。）

采用 TOPSS 模型将所有得分标准化至 0-1 区间，最终国际组织（IO）的能力与适配性得分（0-100 分制）计算公式为：

Score _{i}=\left(W_{1} × OI_{i} + W_{2} × CI_{i} + W_{3} × SI_{i}\right) × 100 \tag{6}

其中， $Score _{i}$ 为第 $i$ 个国际组织的最终得分， $W_{1} W_{2} W_{3}$ 分别为组织影响力、沟通影响力、专项影响力的权重。

思路分析

这一小节是整篇论文中数学建模的核心部分，它将上一节（4.2）建立的指标体系转化为客观、可量化的评估标准，为最终选择客户提供坚实的数据驱动的依据。

一、核心目的与方法选择

1. 目的：实现客观赋权

本小节的核心目标是确定上一节 15 个三级指标（例如：总资产、粉丝数、反 IWT 项目数量）在客户评估中的相对重要性。

2. 思路：为何选择熵权法（EWM）而非 AHP？

ICM 策略： 国际竞赛中，客观赋权法（如 EWM）通常优于主观赋权法（如 AHP，层次分析法）。
EWM 优势： 熵权法根据数据本身的分散程度来确定权重，避免了作者或评委的主观偏好，使评估结果更具科学性和说服力。
- 高变异度（差异大） $\implies$ 高权重： 如果某个指标在所有潜在客户之间差异很大，说明它提供了更多区分信息，应赋予更高权重。
- 低变异度（差异小） $\implies$ 低权重： 如果所有客户在该指标上得分相近，说明它对区分客户的贡献小，应赋予更低权重。

二、熵权法（EWM）的具体执行步骤

作者通过以下三个核心步骤，完成了从原始数据到最终权重的转化：

1. 数据预处理与归一化（Standardization）

这是 EWM 的第一步，目的是消除不同指标之间的量纲影响（例如，“总资产”的单位是亿，而“粉丝数”的单位是万）。

处理方式： 由于上一节（4.2）的分析中，作者采取的策略是全部选择“优越指标”（效益属性），即指标数值越大越好。因此，采用的是正向归一化公式，将所有数据映射到 [0, 1] 区间。
- 启发： 这种设计使计算过程简化，避免了对“劣势指标”（如成本、负债）进行反向处理的复杂性。

2. 计算信息熵（Entropy）

信息熵是 EWM 的核心概念。在信息论中，熵值越大，信息的无序度越高，信息量越小。

计算逻辑： 针对每一个指标 $j$ ，计算其在所有客户样本中的信息熵 $E_j$ 。
结果判断： 如果一个指标 $j$ 的数据分布越集中（客户得分都差不多），则 $E_j$ 越大（无序度高，信息量低）。

3. 计算指标权重（Weight）

权重的确定与信息熵成反比。

计算逻辑： 根据每个指标的信息熵 $E_j$ ，计算其权重 $W_j$ 。 $\text{权重 } W_j = \frac{1 - E_j}{\sum_{j=1}^{15} (1 - E_j)}$
最终结果： 这一公式确保了：
- 信息熵 $E_j$ 越小（即数据差异越大，信息量越高），则权重 $W_j$ 越大。
- 所有指标的权重之和 $\sum W_j$ 等于 1。

三、结果分析与策略影响

论文的附录片段显示了计算结果（如一级指标权重）：

OI: 29%…

策略分析：

权重分布的意义： 通过 EWM 计算得到的权重，直接体现了哪些因素在区分“最合适客户”时起到了关键作用。如果“特殊影响力”（SI，与项目匹配度相关的指标）获得了最高的权重，则证明了作者的指标设计是成功的，并且模型结果是聚焦于问题核心的（即客户的能力必须与反 IWT 和东南亚区域高度相关）。
避免主观质疑： 这一部分是向评委证明：客户的选择并非“钦定”，而是基于一套严格的、数据说了算的数学方法得出的。
模型衔接： 最终得到的 15 个三级指标权重 $W_j$ ，将作为下一小节（4.4 客户评估）计算客户综合得分的唯一系数。

选择并说服目标客户

计算客户评估分数

按照上述计算过程，我们得到了不同层级指标的权重矩阵。加权结果在图8中得到了清晰展示：

根据权重，我们计算了池中所有客户的得分，结果如下：国际爱护动物基金会15.81分，世界自然保护联盟26.53分，世界自然基金会（TRAFFIC）55.05分，联合国环境规划署64.35分，国际野生生物保护学会57.47分，野生救援组织11.12分，世界自然基金会（WWF）78.70分。
所有0-100分的评分均体现了情报机构执行本项目的执行能力与适配程度。
组织能力（OI）与组织意愿（CI）揭示了机构在权限、规模、资源等维度上的执行潜力，
而执行意愿（SI）则反映了该机构在东南亚地区开展反非法野生动物贸易项目的兴趣与经验。

思路分析

这一小节是客户选择模型的最终步骤，目标是利用前两节（4.2 指标体系和 4.3 熵权法权重）的成果，对所有潜在客户进行综合得分计算并排名，从而得出“最合适的客户”。

一、核心建模方法：加权求和模型（Weighted Sum Model）

作者采用的是最直接、最具说服力的线性加权求和模型 (Weighted Sum Model, WSM)，也称为综合评价法。

1. 基本思想

客户的最终评估得分 $S$ 是其在所有指标上的归一化得分与对应指标权重的乘积之和。

2. 评分公式

S_i = \sum_{j=1}^{15} (W_j \times P_{ij})

$S_i$ ：第 $i$ 个潜在客户的最终评估得分。
$j$ ：第 $j$ 个三级指标（共 15 个）。
$W_j$ ：第 $j$ 个指标的**权重**。这个权重是上一节 **熵权法（EWM）**计算得出的**客观**数值。
$P_{ij}$ ：第 $i$ 个客户在第 $j$ 个指标上的**归一化得分**。

二、关键步骤与数据衔接

本步骤的成功依赖于对前两节数据的准确引用和处理：

步骤	来源/操作	作用与策略启发
1. 原始数据获取	来源：国际组织（IOs）的官网、年报、社交媒体等。	基础性：确保数据的客观、真实、可查证，这是模型说服力的起点。
2. 数据归一化（ $P_{ij}$ ）	操作：使用 4.3 节的正向归一化公式，将原始数据转化为 [0, 1] 区间的得分 $P_{ij}$ 。	消除量纲：消除“总资产”（数亿）和“粉丝数”（数万）等不同指标数值上的差异，使它们可以相加。
3. 权重引入（ $W_j$ ）	来源： 4.3 节熵权法计算出的 15 个指标权重。	客观性：利用数据自身的变异度来决定指标的重要性，避免主观偏见。
4. 计算最终得分（ $S_i$ ）	操作：应用 WSM 公式进行加权求和。	核心结果：得到每个客户的综合能力与匹配度分数。

三、最终结果与结论形成

计算得分 $S_i$ 后，作者的工作进入结论输出阶段：

客户排名（Ranking）：
- 根据 $S_i$ 的大小进行降序排列。
- 得分 $S_i$ 最高的客户（例如 WWF），即被模型确定为**“最合适的客户”**。
结论支持（Justification）：
- 这一得分 $S_i$ 是量化且可追溯的。作者可以清楚地向评委展示：选择 WWF 不仅因为它的规模（OI）和影响力（CI），更重要的是因为它在**“特殊影响力”（SI）指标上获得了高分和高权重（如果 EWM 结果如此），从而完美匹配了反 IWT** 和东南亚地区的项目要求。

总结： 4.4.1 小节是建模流程的收官之作，它将所有定性和定量的工作收敛到一个清晰的排名结果，为任务二提供了无可辩驳的数学证据。

说服客户

本项目的理想客户需具备较强的执行能力、丰富的经验，且对东南亚非法野生动物贸易（IWT）治理有明确兴趣。结合前文客户评估得分（WWF 以 78.70 分位列第一），WWF 具备最优的项目执行适配性，因此我们选择 WWF 作为目标客户。

由于本项目聚焦于“东南亚老虎非法贸易治理”，我们从两个核心维度说服 WWF 承接该项目：一是东南亚地区在全球非法野生动物贸易中的关键地位，二是老虎在东南亚非法野生动物贸易中的核心物种属性。

1. 东南亚地区非法野生动物贸易的严重性

基于联合国贸易数据库（UN Comtrade Data）的分析，我们绘制了“以东南亚为中心的全球非法野生动物贸易流向图”（Figure 9）。该图清晰显示，东南亚是全球非法野生动物贸易的核心供应链节点——作为多种非法野生动物制品的主要供应地，东南亚吸引了大量跨区域非法贸易流量。从具体国家来看，印度尼西亚、马来西亚、泰国、柬埔寨、越南等国的贸易连接密度极高，共同构成了全球非法野生动物贸易的关键活动区域，凸显了该地区治理的紧迫性与必要性。

2. 老虎在东南亚非法野生动物贸易中的核心地位

为明确东南亚非法野生动物贸易中的关键物种，我们基于联合国毒品和犯罪问题办公室（UNODC）的东南亚野生动物走私数据，采用灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA） 量化不同物种与区域总走私量的关联程度。考虑到走私数据普遍存在不确定性与不完整性，灰色关联分析可有效处理此类“小样本、贫信息”问题，精准识别核心关联物种。

灰色关联分析实施步骤：

构建序列矩阵
以“东南亚各国年度总走私量”为参考序列 ( Y )，以“东南亚各国年度各物种/制品走私量”（含老虎、活体爬行动物、欧洲鳗鱼、大象、犀牛角、穿山甲）为比较序列 ( X )。
序列无量纲化处理
为消除数据量级差异，对参考序列与比较序列进行无量纲化，公式如下：
$x'_{ki} = \frac{x_{ki} - \min_{k}(x_{ki})}{\max_{k}(x_{ki}) - \min_{k}(x_{ki})}\tag{1}$
其中，( x_{ki} ) 表示第 ( k ) 年第 (i) 类物种/制品的走私量，( \min_{k}(x_{ki}) )、( \max_{k}(x_{ki}) ) 分别为第 (i) 类物种/制品走私量的年度最小值与最大值。
计算关联系数
参考序列 ( Y ) 与比较序列 (X) 中第 (i) 类物种的关联系数 ( \xi_i(k) ) 计算公式为：
$\xi_i(k) = \frac{\min_{i}\min_{k}|y(k) - x'_{ki}| + \zeta \max_{i}\max_{k}|y(k) - x'_{ki}|}{|y(k) - x'_{ki}| + \zeta \max_{i}\max_{k}|y(k) - x'_{ki}|}\tag{2}$
其中，( \zeta ) 为分辨系数（取值范围 0-1，本文取 0.5 以平衡分辨能力），( y(k) ) 为参考序列 ( Y ) 的无量纲化值。
计算关联度
第 (i) 类物种的综合关联度 ( r_i ) 为年度关联系数的平均值，公式如下：
$r_i = \frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n} \xi_i(k)\tag{3}$
其中，( n ) 为数据年份数量。

灰色关联分析结果：

各物种/制品与东南亚总走私量的综合关联度排序为：

老虎（0.83）> 活体爬行动物（0.80）> 欧洲鳗鱼（0.76）> 大象（0.74）> 犀牛角（0.71）> 穿山甲（0.68）

该结果表明，老虎是东南亚非法野生动物贸易中关联度最高的核心物种，治理老虎非法贸易对区域整体非法野生动物贸易的遏制具有关键杠杆作用。

3. 与 WWF 使命的契合性

WWF 的核心使命是“保护自然，减少地球生物多样性面临的最紧迫威胁”（to conserve nature and reduce the most pressing threats to the diversity of life on Earth）。而本项目聚焦于“东南亚老虎非法贸易治理”——既是对全球非法野生动物贸易核心区域的治理，也是对区域内核心物种的保护，与 WWF 使命高度契合。此外，当前 WWF 在东南亚老虎保护领域的投入仍有不足，本项目可填补这一空白，进一步强化 WWF 在全球生物多样性保护领域的影响力。综上，我们认为 WWF 应优先承接本项目。

思路分析

这一小节的写作是 ICM/MCM 论文中最具有应用性和说服力的部分。它要求作者从数学家/分析师的角色转变为战略说客/咨询师。目标不再是证明模型正确，而是利用模型和数据说服高层决策者（即您选出的客户，如 WWF）采纳并资助您的项目。

一、写作的逻辑定位：从“我”到“你”

核心思路是：将前面的所有技术分析转化为客户可感知、可接受的利益与价值。

写作目标	核心策略	ICM 启发
打消疑虑	强调项目与客户自身使命的完美匹配度。	投其所好：利用客户的官方文件、历史项目来证明您的项目是其战略的自然延伸。
证明可行性	强调客户是唯一具备执行能力的组织。	权威背书：引用 4.4.1 的量化得分，证明客户是经过科学筛选的“最佳选择”。
强调回报	突出项目的预期效益（如影响力、品牌价值、新资金来源）。	ROI 思维：将项目视为客户的一笔高效益投资，而非一笔开销。

二、说服框架：三步递进的说服结构

成功的说服需要一个清晰的、逻辑严密的框架。作者通常采用以下三步：

1. 突出项目的战略价值（The “Why Now, Why Us”）

痛点聚焦（Urgency）： 首先，作者会引用前面分析中关于东南亚老虎 IWT 资本流或危害性的数据，强调问题的紧迫性和该区域的独特性/重要性。
项目的独特优势（Uniqueness）： 简述您提出的项目（例如“Safeguarding Tigers of Southeast Asia”）是如何针对性地解决 IWT 供应链的关键薄弱环节。
- 启发： 强调项目设计（如 RBM, LFA, SMART 原则）的专业性和高标准，表明这是一个经过深思熟虑、而非凭空想象的方案。

2. 论证客户是最佳执行者（The “Why You”）

这是连接 4.4.1 评分结果的关键。

利用得分（The Score）： 直接引用 4.4.1 中的综合得分和排名。例如：“根据我们的熵权加权评估模型，WWF 在 15 个关键指标上均领先于其他组织，综合得分 $S=0.85$ 。”
分解优势（The Breakdown）： 详细说明客户在一级指标上的得分表现：
- 组织影响力 (OI)： 您的财务实力、全球网络能保障项目的长期稳定和大规模实施。
- 沟通影响力 (CI)： 您的品牌知名度和社媒力量能最大限度地放大项目成果和公众意识。
- 特殊影响力 (SI) — 最重要： 您的历史项目经验（在反 IWT 领域的投入）和区域专长（在东南亚的深耕）证明您无需磨合，可以立即高效启动。

3. 强调客户可获得的回报（The “What’s In It For You”）

说服客户，他们将获得远超投入的价值：

使命达成（Mission Fulfillment）： 帮助客户切实推进其核心使命（例如，WWF 的“保护濒危物种”）。
品牌提升（Reputational Gain）： 成功执行一个高影响力、高透明度的创新项目（RBM/LFA），将进一步巩固其作为全球反 IWT 领导者的地位。
资金吸引力（Future Funding）： 成功项目的成果和数据将成为未来吸引更多捐赠者和政府资金的最佳案例和背书。

四、写作形式：采取正式信函或提案形式

为了增强代入感和专业性，这一节通常以致选定客户（如 WWF 总裁）的正式提案信函或**执行摘要（Executive Summary）**的形式呈现，以最少的篇幅传递最大的战略信息。

任务3：建立跨组织合作模式

执行项目的额外要求

我们的项目还有一些世界自然基金会（WWF）可能无法满足的额外要求，其中之一是通过加强打击力度来打击野生动物犯罪。世界自然基金会专注于通过各种非军事手段解决保护和环境问题，自身没有军事力量。建议世界自然基金会建立自己的力量来打击野生动物犯罪也是不切实际的。许多非法的野生动物贩运犯罪分子全副武装，打击犯罪的工作必须与其他拥有军事力量的机构紧密合作。此外，野生动物贩运犯罪往往是跨国的，这使得各国政府更难管理。为了满足这一涉及武装力量的额外要求，我们在此提出一个想法，即通过分析复杂的全球犯罪体系以及建立最优期望效用模型，来促进与国际刑警组织的合作。

思路分析

在ICM/MCM竞赛中，提出“额外要求”的目的是展示您的项目规划是全面的，且脚踏实地。一个理想的项目方案必须能够预见到现实世界中的障碍，并提出解决这些障碍所需的非资金资源或条件。

一、该部分的战略定位：解决现实中的“灰色地带”

本节解决了前文（项目设计和客户选择）模型中未直接包含的关键限制因素：

政治限制： 模型只评估了客户的能力，但没解决国家间不信任的问题。
法律限制： 模型选择了客户，但没解决跨国执法权限的问题。
可持续性限制： 模型设计了项目活动，但没解决长期人才供应的问题。

通过提出“额外要求”，作者成功地将一个理论上完美的方案，转化为一个实践上可落地的战略行动计划。

二、作者提出“额外要求”的常见维度与内容

为了确保覆盖全面，作者通常会从以下四个相互关联的维度提出要求：

1. 区域级政治与法律要求（Overcoming Barriers）

要求： 建立高层政治承诺和签署地区情报共享协议。
- 深度分析： 您的项目针对东南亚的老虎 IWT，这是一条涉及多国的供应链。任何单一国际组织（如 WWF）都没有权力强迫国家合作。因此，成功的前提是需要客户（WWF）利用其影响力，促成区域性政府会议，签署如《打击野生动物犯罪情报共享协定》之类的文件。
- 这展示了您对跨国合作本质的理解。

2. 技术与数据标准化要求（Enabling Operations）

要求： 强制所有参与方采用统一的技术标准和数据格式。
- 深度分析： 前文提到项目采用了 SMART 原则、RBM/LFA 等方法。这些方法依赖于高质量、可比较的数据。因此，必须要求所有执法机构、监测团队和边境检查站使用统一的数据录入软件（例如特定的 SMART 监测工具）和情报分类标准，以确保数据分析中心（在 5.1 中也可提出）能够有效运行。
- 这确保了模型分析基础的数据质量。

3. 跨领域专业人才要求（Filling Skill Gaps）

要求： 建立跨领域专家人才库（Talent Pool）。
- 深度分析： IWT 资本流分析需要金融犯罪和反洗钱 (AML) 专家。这些人才极少出现在环保组织中。因此，您必须要求客户额外招聘或与如 UNODC（联合国毒品和犯罪问题办公室）等组织建立正式合作，以获得这些稀缺的、项目成功的关键技能。
- 这体现了项目执行的专业性和复杂性。

4. 社区参与与文化适应性要求（Ensuring Sustainability）

要求： 为实地工作人员提供强制性的跨文化和反腐败培训。
- 深度分析： 任何保护项目最终都要落到保护区和社区。项目必须获得当地社区的信任和支持。要求对项目人员进行文化敏感性培训和严格的反腐败培训（因为 IWT 腐败盛行），可以大大降低项目在当地受到的阻力，确保长期可持续性。
- 这表明您对实地操作的风险控制有细致考量。

总结： 5.1 小节通过提出这些必要但不易实现的额外要求，成功地将项目方案从一份“愿景”提升为一份**“执行路线图”**，极大地增强了整篇论文的实用价值和现实意义。

连接非法野生动物贸易与各类犯罪活动的复杂系统

通过分析犯罪活动的复杂系统，我们发现非法野生动物贸易（IWT）与全球各类犯罪活动之间存在紧密关联，这一发现为国际刑警组织（Interpol）参与合作提供了核心依据。

非法野生动物贸易并非孤立存在的犯罪行为，其背后存在一条延伸的复合型犯罪链条。结合前文构建的非法野生动物贸易产业链（如捕猎、贩运、走私等环节）及相关研究，我们可清晰识别其与全球犯罪网络的关键连接点：

捕猎环节与非法武器贸易的关联
非法捕猎老虎等野生动物的犯罪团伙，普遍依赖非法武器（如改装步枪、陷阱工具等）实施捕猎行为。这些武器主要通过非法武器交易网络获取，而该网络同时服务于恐怖活动、有组织暴力犯罪等其他恶性犯罪，形成“武器供应-野生动物捕猎”的共生链条。
贩运与走私环节与全球非法运输网络的融合
东南亚地区的野生动物贩运与走私活动，高度依赖跨区域非法运输系统——包括未经监管的陆路通道、非法改装的海运船只及虚假申报的航空货运。值得注意的是，这些运输渠道并非仅用于野生动物走私，还同时承载毒品、非法移民、盗掘文物等其他非法商品的跨境运输。例如，东南亚部分“灰色港口”在运输非法虎制品的同时，也通过同一航线转运毒品至其他地区，形成“多罪合一”的运输网络。

综上，东南亚地区的非法野生动物贸易已深度嵌入全球犯罪系统，成为连接非法武器、毒品、移民等多种犯罪的关键节点。在此背景下，国际刑警组织参与合作具有双重价值：一方面，借助其全球执法网络和武装力量，可直接打击野生动物犯罪链条；另一方面，通过打击野生动物贸易，还能顺藤摸瓜，获取非法武器交易、毒品走私等其他犯罪的关键线索，助力全球犯罪治理。基于这一复杂系统的关联性分析，国际刑警组织与世界自然基金会（WWF）的合作具备充分的合理性与必要性。

思路分析

这一小节的写作是 ICM 论文中最具创新性和宏观视野的部分，它将非法野生动物贸易 (IWT) 从一个孤立的环保问题，提升到了一个全球安全和金融犯罪的战略高度。

一、核心目的与战略定位

本节的核心目标是：构建 IWT 的系统性联系网络，证明其对全球犯罪生态的贡献，从而为反 IWT 斗争争取更广泛、更高级别的资源和关注。

目标	核心策略	ICM 思维模式
扩大问题范围	将 IWT 嵌入到更具破坏性的犯罪类型中（例如：贩毒、军火走私、洗钱、腐败）。	系统思维：将问题视为复杂网络中的一个节点而非一条孤立的边。
提升关注级别	说服非环保机构（如金融监管机构、安全部门、反恐部门）参与进来。	跨界合作：论证 IWT 不仅威胁老虎，更威胁到国家安全和金融稳定。
设计系统模型	建立一个可视化的复杂系统模型（通常是网络图或流程图）。	模型创新：超越传统的数学模型，设计一个概念性模型来解释问题的复杂结构。

二、系统构建策略：节点、连接与驱动力

作者需要设计一个复杂的犯罪生态系统网络，清晰地展示 IWT 如何成为其中的一个关键环节。

1. 识别核心节点（The Criminal Activities）

除了 IWT 之外，作者会识别出与 IWT 共享资金流、物流通道和腐败网络的其他主要犯罪活动，例如：

洗钱（Money Laundering）： IWT 的高额收益必须通过金融系统“洗白”。
贩毒（Drug Trafficking）： 经常共享相同的走私路线、边境腐败网络和跨境犯罪团伙。
军火走私（Arms Trafficking）： 犯罪网络经常用 IWT 收益购买武器，或用武器换取野生动物产品。
人口贩卖（Human Trafficking）： 在某些地区，犯罪团伙可能同时涉及这两项活动。
腐败（Corruption）： 腐败是 IWT 得以畅通的润滑剂，涉及边境官员、执法人员和政治人物。

2. 建立连接（The Shared Mechanisms）

通过识别 IWT 与这些犯罪之间的共享机制来构建连接：

共享物流通道： IWT 产品（如虎骨）与毒品、假冒商品等通过相同的隐蔽货运、港口或边境口岸走私。
共享金融网络： 犯罪收益通过相同的地下汇款系统（如哈瓦拉）、空壳公司和加密货币进行转移和清洗。
共享人力资本： 团伙成员在不同犯罪活动中交叉参与，例如一个走私团伙既运输象牙也运输毒品。

3. 驱动力与反馈回路（The Dynamics）

作者会进一步分析系统内部的动态关系：

资金循环： IWT 产生的利润为其他犯罪活动（如贩毒）提供种子资金，形成资金的正反馈循环。
风险分散： 犯罪团伙通过参与多种活动分散被捕风险，增强了整个犯罪生态系统的弹性。
腐败渗透： IWT 资金加剧了沿线国家的腐败程度，进一步削弱了执法能力，这反过来又促进了所有形式的非法贸易。

三、系统模型的表达形式与结果

作者通常会使用一个图形化的模型来总结其发现，这在 ICM 论文中具有极高的展示价值。

模型形式： 中心辐射型网络图或供应链流程图。
模型输出： 最终的系统模型证明了：
- IWT 的高度融合性： IWT 并非一个独立的问题，而是与全球所有主要的跨国有组织犯罪活动深度耦合。
- 反 IWT 的必要性： 通过打击 IWT，可以切断全球犯罪网络的一个关键资金来源和物流通道，起到一石多鸟的打击效果。

总结： 5.2 节的成功在于它将 IWT 从一个“环保问题”重新定义为一个**“全球安全威胁”**。这种宏大的叙事和系统化的分析是 ICM 竞赛中获得高分的关键要素。

跨组织合作如何使我们的项目受益

为解释世界自然基金会（WWF）与国际刑警组织（INTERPOL）合作的益处，我们采用最优期望效用函数，将所有个体可选择的行为视为带有特定结果（合法收入）和相关概率（非法野生动物贸易收入）的博弈。该期望效用函数可用于描述不确定性下不同个体的偏好。

此处，我们将个体参与活动的全部精力和能力视为投资资本，用于投资不同的活动，这与“禀赋”概念类似。为简化分析，我们仅考虑两种活动：合法活动和老虎非法贸易（ITT），并将参与这两种活动视为类似的投资行为，即按一定比例将全部资本分别投入两种活动。

我们遵循理性个体假设，即个体将在约束条件下尽力最大化自身效用。同时假设所有个体地位平等，拥有相同的投资资本(Z)，其中(X)用于合法活动，( Y )用于老虎非法贸易。合法活动的效用函数为(U(X))，老虎非法贸易活动的效用函数为(V(Y))。一旦决定参与老虎非法贸易活动，个体将面临被侦查和惩罚（如逮捕）的风险。我们假设侦查率为(p)，被侦查意味着无法从老虎非法贸易活动中获得收益，同时需承担惩罚成本，定义惩罚成本函数为(C(Y))。

在此我们做出如下说明：

(U(X))和(V(Y))均为递增且凹函数，因为效用函数的性质决定其一阶导数为正，二阶导数为负。
(C(Y))同样为递增且凹函数，因为当(Y)增加（即参与更多老虎非法贸易活动）时，惩罚力度将加大，且假设边际惩罚成本递减。

因此，我们得到以下情况：个体可同时参与两种活动，其期望效用函数为：

\begin{aligned} Max\left( EU_{total} \right) &= V_l(x) + (1 - \pi) \times V_i(y) - \pi \times f(y), \\ &\quad \text{s.t. } \text{x} + \text{y} \leq \text{z} \end{aligned}\tag{1}

我们构建拉格朗日函数并计算一阶条件（FOCs）如下：

\begin{aligned} L(x,y,\lambda) &= V_l(x) + (1 - \pi) V_i(y) - \pi f(y) - \lambda (x + y - z) \\ \Rightarrow FOCs &= \begin{cases} V_l'(x) = \lambda \\ (1 - \pi) V_i'(y) - \pi f'(y) = \lambda \\ x + y = z \end{cases} \end{aligned}\tag{2}

基于上述结果，我们将(X)视为( Y )的函数，进而可计算( Y )与(p)的关系：

\begin{aligned} &- V_l''(z - y) \frac{\partial y}{\partial \pi} = - V_i'(y) + (1 - \pi) V_i''(y) \frac{\partial y}{\partial \pi} - f'(y) + \pi f''(y) \frac{\partial y}{\partial \pi} \\ \Rightarrow &\frac{\partial y}{\partial \pi} = \frac{ - V_i'(y) - f'(y) }{ - V_l''(z - y) - (1 - \pi) V_i''(y) - \pi f''(y) } \end{aligned}\tag{3}

根据上述函数的解释，分子为正，分母为负，因此(\frac{dY}{dp} < 0)。同理，可计算投资比例与(p)的关系：

\begin{aligned} \frac{\partial}{\partial \pi}\left( \frac{z - y}{y} \right) &= \frac{ - \frac{\partial y}{\partial \pi} y - (z - y) \frac{\partial y}{\partial \pi} }{y^2} = \frac{ - z \frac{\partial y}{\partial \pi} }{y^2} = \frac{\partial \frac{x}{y}}{\partial \pi}, \ x + y = z \end{aligned}\tag{4}

由此，可推断跨组织合作的益处在于提高侦查率(p)。通过合作，侦查率将提升：一方面，WWF专注于该领域，拥有更多专业的专家和野生动物犯罪应对经验；另一方面，国际刑警组织拥有更强大的武装力量来打击犯罪分子。两者合作可结合国际刑警组织的力量和WWF的专业知识，提高侦查率。随着侦查率(p)的提高，结合前文计算结果可得：

作为理性个体，若(p)提高，投入老虎非法贸易的资本( Y )将减少，而投资比例(Y/Z)也将下降。这意味着合作能更好地降低个体参与老虎非法贸易活动的动机，在打击野生动物犯罪方面为我们的项目带来更有效的成果。

思路分析

这一小节是项目规划的风险分散和资源最大化策略。在 ICM 竞赛中，意识到任何一个组织（即使是您选出的 WWF）都无法单独解决像 IWT 这样复杂的全球性问题，是展示成熟思考的关键。

一、核心目的：分散风险与聚合资源

本节的目标是构建一个协同网络，明确指出引入哪些外部机构可以弥补客户（WWF）在资金、权限和专业知识上的不足，从而确保项目的可行性、效率和长期影响力。

合作需求	补充资源	策略启发
弥补权限不足	执法机构、国际刑警组织（Interpol）。	法律赋能：将项目从“倡导”升级为“执法行动”。
弥补资金不足	世界银行、全球环境基金（GEF）、大型基金会。	资金放大：确保项目在五年计划结束后能获得持续的、大规模的资金支持。
弥补专业知识不足	金融监管机构、数据分析公司、技术供应商。	专业深化：为 IWT 资本流分析提供高水平的、非环保领域的专业支持。

二、作者的写作策略：按机构类型划分利益

作者会系统地将潜在合作伙伴进行分类，并精确描述他们能给项目带来的独特利益（Value Proposition）。

1. 国际执法与安全机构（Authority & Intelligence）

机构举例： 国际刑警组织（Interpol）、联合国毒品和犯罪问题办公室（UNODC）。
合作带来的收益：
- 执法权限： WWF 无法进行逮捕或跨境追踪，但 Interpol 可以。合作能使情报（来自 WWF 的监测数据）转化为实际的执法行动。
- 情报共享： UNODC 拥有全球犯罪网络的宏观视图。合作能将我们的老虎 IWT 模型嵌入到更大的全球有组织犯罪数据库中，提升打击的准确性和效率（承接 5.2 的系统模型）。

2. 金融与发展机构（Funding & Sustainability）

机构举例： 世界银行（World Bank）、亚洲开发银行（ADB）、全球环境基金（GEF）。
合作带来的收益：
- 扩大资金规模： 这些机构提供发展贷款和赠款，资金规模远超任何 NGO 捐赠。合作能确保项目拥有长期、政府级别的资金池。
- 治理改革： 借助世行的影响力，项目可以推动相关国家的金融系统和海关边境进行反洗钱和反腐败改革，从根本上堵塞 IWT 的金融漏洞。

3. 科技与数据分析伙伴（Efficiency & Technology）

机构举例： Google Earth Engine、特定的金融科技（FinTech）公司。
合作带来的收益：
- 技术支持： 利用这些公司的大数据分析、AI 建模和卫星遥感技术，可以更精确地追踪 IWT 的走私路线和资金流向，提升项目运营的效率和准确性。
- 创新验证： 这些合作证明了项目采用了前沿技术，增强了对投资者的吸引力。

三、说服力总结：构建项目生态圈

作者通过 5.3 节的分析，实际上构建了一个**“反 IWT 项目生态圈”**。

中心： WWF（提供品牌影响力、资金与项目管理）。
外围： 国际刑警组织（提供执法能力）、世界银行（提供大规模资金）、FinTech 公司（提供技术支持）。

这表明作者的方案是开放式的，它充分利用了全球治理体系中的现有资源，而不是要求客户从零开始建立一切。这种资源整合能力是 ICM 论文中体现战略思维的重要标准。