楊 洋，劉 旭，劉藝林，浮豪豪

（中國礦業(yè)大學(xué)（北京）管理學(xué)院，北京 100083）

0 引言

供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)脆弱性存在于供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)各環(huán)節(jié)中，一般來說中斷風(fēng)險發(fā)生的頻率非常低，但是造成的影響非常大。在過去的10年中多次出現(xiàn)重大能源供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中斷事件，不僅給社會生活帶來巨大的損失，還帶來了長期的負(fù)面影響。能源供應(yīng)鏈脆弱性是指能源供應(yīng)鏈遭受中斷風(fēng)險，而現(xiàn)代供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)多以降低成本為主要設(shè)計目標(biāo)，因此更容易受到突發(fā)事件干擾遭受中斷風(fēng)險。當(dāng)遭遇突發(fā)事件時供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)往往非常脆弱。因此，在優(yōu)化供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)時不能僅以成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，有效降低能源供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中斷風(fēng)險發(fā)生的概率，降低供應(yīng)鏈脆弱性是亟待解決的問題。

本文以能源供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)為研究對象，從資源限制的視角出發(fā)，構(gòu)建了能源供應(yīng)鏈脆弱性測度指標(biāo)體系，并基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建了能源供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)測度模型?；谠撃Ｐ偷玫焦?yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中斷發(fā)生的先驗概率和后驗概率，來研究能源供應(yīng)鏈的脆弱性。

1 能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)脆弱性測度指標(biāo)

本文構(gòu)建能源供應(yīng)鏈脆弱性測度模型，包含一級影響因子和二級影響因子。其中一級影響因子分為主要指標(biāo)和輔助指標(biāo)。以我國能源消費結(jié)構(gòu)中一次能源煤炭、石油和天然氣進(jìn)行分類，確立二級影響因子。

（1）主要指標(biāo)。主要指標(biāo)包括，能源調(diào)入量、能源生產(chǎn)量、能源進(jìn)口量、能源調(diào)出量和能源出口量。對于礦產(chǎn)資源豐富的省份，能源生產(chǎn)是本地區(qū)能源消費的重要來源，對于缺乏礦產(chǎn)資源的省份，能源輸入是能源消費的主要來源，其中包括能源調(diào)入（國內(nèi)）和能源進(jìn)口（國外）。能源的調(diào)入量對該省份的能源輸出量具有一定的影響，能源調(diào)出量包括能源調(diào)出（國內(nèi)）和能源出口（國外）。

本文中各指標(biāo)的含義如下：能源調(diào)出量只從外部調(diào)入本地區(qū)的能源量；能源生產(chǎn)量指的是本地區(qū)生產(chǎn)的能源量；能源進(jìn)口量是指從國外進(jìn)口的能源量；能源調(diào)出量對應(yīng)能源調(diào)入量，是指能源從本地區(qū)調(diào)入外省市的能源量；能源調(diào)出量是本地區(qū)生產(chǎn)的能源出口到外國的能源量；能源調(diào)出量是本地區(qū)生產(chǎn)的能源出口到外國的能源量。（煤炭和石油單位是萬噸/年，天然氣單位是億立方米/年）

（2）輔助指標(biāo)。輔助指標(biāo)包括能源采選業(yè)企業(yè)在崗人口數(shù)和能源采選業(yè)投資額。能源采選業(yè)投資額是指資金流入能源領(lǐng)域的數(shù)量。其中，煤炭采選業(yè)投資額指在煤炭行業(yè)投入的資金額度，石油企業(yè)投資額指在石油行業(yè)投入的資金額度，天然氣企業(yè)投資額指在天然氣行業(yè)投入的資金額度。

在崗職工人數(shù)主要包括采礦業(yè)在崗職工人數(shù)和電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)在崗職工人數(shù)，本指標(biāo)反映了人力資源管理水平對能源供應(yīng)鏈的影響；能源采選業(yè)投資是指對各行業(yè)的金融投資額。本文以一次能源煤炭、石油、天然氣為研究對象，即二級影響因子。影響因子指標(biāo)體系見下頁表1。

表1 能源供應(yīng)鏈脆弱性測度指標(biāo)體系

2 基于貝葉斯定理的后驗概率量化方法

貝葉斯公式（后驗概率公式）基于結(jié)果能分析出起主要作用的“原因”信息，后驗概率是在得到信息后重新加以修正的概率。經(jīng)驗在生活決策中往往起到重要作用,后驗概率在信息選取和風(fēng)險決策中的應(yīng)用是可行的,合理地利用后驗概率能得到更可靠的決策方案。設(shè)試驗E的樣本空間為Ω，A為E的事件，B1，B2，…，Bn為樣本空間Ω的一個劃分，且 P(A)＞0，P(Bi)＞0( )i=1，2，…，n ，則：

該公式稱為事件形式的貝葉斯定理。

事件形式的貝葉斯定理最簡單的情況是（兩個事件的情形）：

其中，Aˉ表示 A的獨立事件，且 P(A)＞0，P(Aˉ)＞0，P(B)＞0。

2.1 發(fā)生概率

在本文中，發(fā)生概率值是各級影響因子遭受風(fēng)險的概率，基于歷年能源統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)得出，計算方法如下：

（1）求各二級因素每年增長率R。公式（1）中Qi代表的是某一年份的指標(biāo)值。

（2）求二級影響因子發(fā)生的概率。公式（2）中，T0是統(tǒng)計增長率為負(fù)數(shù)的年份，T是總數(shù)。

（3）求一級影響因子發(fā)生概率。以能源調(diào)入一級影響因子為例，基于公式（3）至公式（5）分別求出煤炭調(diào)入量占比P煤，石油調(diào)入量占比P石油以及天然氣調(diào)入量占比P天然氣。

求 P煤，和 P石油和P天然氣的平均值 P(A1)，即為能源調(diào)入一級影響因子的發(fā)生概率，如公式（6）。

（4）歸一化處理。為使得各級影響因子發(fā)生概率之和為1，進(jìn)行歸一化處理，如公式（7）。

2.2 先驗概率

本文中先驗概率是指，當(dāng)一級影響因子發(fā)生的情況下能源供應(yīng)鏈遭受中斷風(fēng)險的概率，或二級影響因子發(fā)生的情況下一級影響因子發(fā)生的概率，通過評價各影響因子在所屬級別中占比的大小來甄別哪種因子是導(dǎo)致能源供應(yīng)鏈脆弱性的主要因素。

一級影響因子和二級影響因子先驗概率的量化方法如下：

以能源調(diào)入為例，首先分別計算各地區(qū)一次能源煤炭、石油和天然氣每年的平均調(diào)入量Q(A1j)；將平均調(diào)入量轉(zhuǎn)化為標(biāo)煤量；計算各二級影響因子占能源總量比例，如公式（8）。通過公式（9）求出各一級影響因子的先驗概率。

對輔助指標(biāo)各因素分別賦值，令P(A|A6)=P(A|A7)=0.15，進(jìn)行歸一化處理，得出各級一級影響因子先驗概率，如公式（10）。

2.3 后驗概率

基于條件概率公式（11）和全概率公式（12）推導(dǎo)得出公式（13）和公式（14），可求出各影響因子的后驗概率。P(Ai|A) 表示當(dāng)供應(yīng)鏈遭受風(fēng)險時，各一級影響因子發(fā)生的概率，見公式（13）。其中，P(A |Ai)表示當(dāng)能源供應(yīng)鏈一級影響因子發(fā)生的情況下，供應(yīng)鏈可能遭到破壞的概率；p(Ai)表示一級影響因子發(fā)生的概率。P(Aik|Ai)是當(dāng)供應(yīng)鏈遭到破壞的情況發(fā)生時，各一級影響因子的后驗概率，見公式（14）。

表3 二級影響因子先驗概率和后驗概率結(jié)果

3 各省能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)彈性測度分析

3.1 數(shù)據(jù)處理及測算結(jié)果

本文基于2005—2015年的全國能源統(tǒng)計年鑒，對上文提出能源供應(yīng)鏈脆弱性評價指標(biāo)進(jìn)行量化，其中使用默認(rèn)的標(biāo)煤比例作為轉(zhuǎn)化依據(jù)，即一噸煤等同于0.7噸標(biāo)煤，一噸石油等同于1.5噸標(biāo)煤，一億立方米天然氣等同于12噸標(biāo)煤。

本文中概率最大的影響因子稱為供應(yīng)鏈的脆弱點。后驗概率是指在得到“結(jié)果”的信息后重新修正的概率，基于公式（13）和公式（14）分別求出一級影響因子和二級影響因子的后驗概率。后驗概率的意義是當(dāng)能源供應(yīng)鏈遭受中斷風(fēng)險后，各影響因子的概率大小，概率越大，影響因子發(fā)生的可能性越大，其中概率最大的影響因子是導(dǎo)致能源供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險最高因素，稱為供應(yīng)鏈脆弱點。一級影響因子先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子結(jié)果見表2，二級影響因子先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子結(jié)果見表3。

表2 一級影響因子先驗概率和后驗概率結(jié)果

3.2 從能源調(diào)入調(diào)出和生產(chǎn)的角度分析

3.2.1 能源調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點

從先驗概率的測算結(jié)果顯示，能源調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有湖北（0.71）、江蘇（0.55）、廣西（0.51）、浙江（0.5）、江西（0.48）、河北（0.46）、福建（0.46）、湖南（0.43）、上海（0.42）、北京（0.41）、吉林（0.39）、山東（0.39）、河南（0.38）、廣東（0.38）、遼寧（0.36）、甘肅（0.3）。從后驗概率的測算結(jié)果，顯示能源調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有湖北（0.69）、廣西（0.68）、福建（0.63）、浙江（0.58）、北京（0.57）、江西（0.56）、上海（0.53）、湖南（0.46）、廣東（0.44）、江蘇（0.43）、河北（0.36），見表3。先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子都是能源調(diào)入的省份有湖北、江蘇、廣西、浙江、江西、河北、福建、湖南、上海、北京、廣東，共11個省份。這些省份的地理位置都在“胡煥庸線”以東。“胡煥庸線”說,我國94%的人口居住在東部43%的土地上，東部城鎮(zhèn)化水平較高，屬于我國東南沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，能源調(diào)入是能源供應(yīng)鏈的脆弱點。其原因是這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，省內(nèi)資源無法滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，對能源調(diào)入的依賴性較高，因此能源調(diào)入增加了能源供應(yīng)鏈中斷的風(fēng)險。當(dāng)能源供應(yīng)鏈發(fā)生中斷風(fēng)險后，能源調(diào)入是導(dǎo)致其中斷風(fēng)險的主要原因，能源調(diào)入的數(shù)量波動較大，能源供應(yīng)鏈容易遭受風(fēng)險。因此對于這些省份來說，需要采取措施加強(qiáng)對能源調(diào)入的管控，建立合理的能源供給預(yù)警機(jī)制，積極發(fā)展清潔能源，改善能源消費結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)能源調(diào)入對能源供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險的預(yù)測預(yù)警。

3.2.2 能源生產(chǎn)是供應(yīng)鏈脆弱點

從先驗概率的測算結(jié)果顯示，能源生產(chǎn)是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有貴州（0.55）、陜西（0.52）、四川（0.51）、內(nèi)蒙古（0.51）、云南（0.49）、新疆（0.46）、山西（0.43）、青海（0.43）、安徽（0.43）、黑龍江（0.41）、重慶（0.36）、寧夏（0.34）。從后驗概率的測算結(jié)果顯示，能源生產(chǎn)是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有新疆（0.72）、貴州（0.69）、山西（0.62）、四川（0.6）、云南（0.6）、陜西（0.59）、青海（0.55）、重慶（0.54）、內(nèi)蒙古（0.53）、黑龍江（0.44）、海南（0.44）、河南（0.44）、吉林（0.39）、寧夏（0.38）、山東（0.36）、甘肅（0.34）、安徽（0.31），見表3。先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子都是能源生產(chǎn)的省份有貴州、陜西、四川、內(nèi)蒙古、云南、新疆、山西、青海、安徽、黑龍江、重慶和寧夏，共12個省。這些省份的地理位置大部分分布在“胡煥庸線”以西，是我國主要的能源生產(chǎn)省份。這些省份來說，能源生產(chǎn)是能源供應(yīng)鏈脆弱點，能源生產(chǎn)對能源供應(yīng)鏈的影響最大，是因為這些省份能源蘊藏量高，能源生產(chǎn)在工業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重較高。當(dāng)能源供應(yīng)鏈發(fā)生風(fēng)險后，能源生產(chǎn)是導(dǎo)致其風(fēng)險發(fā)生的主要原因，因此，對于這些省份來說，需要加強(qiáng)對能源生產(chǎn)的監(jiān)控力度，保障能源生產(chǎn)的穩(wěn)定，才能維護(hù)能源供應(yīng)鏈的穩(wěn)定。

3.3 從能源分類角度分析

3.3.1 煤炭供應(yīng)鏈的脆弱性分析

（1）煤炭調(diào)入

從先驗概率的測算結(jié)果顯示，煤炭調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有河北（0.91）、吉林（0.88）、山東（0.85）、河南（0.79）、江蘇（0.79）、湖北（0.73）、浙江（0.71）、廣西（0.66）、江西（0.65）、湖南（0.63）、福建（0.6）、廣東（0.6）、遼寧（0.55）。從后驗概率的測算結(jié)果顯示，煤炭調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有湖北（0.91）、河北（0.88）、江蘇（0.86）、廣西（0.8）、江西（0.74）、浙江（0.72）、廣東（0.55）、湖南（0.54）、福建（0.53）、北京（0.51），見表3。先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子都是煤炭調(diào)入的省份有湖北、河北、江蘇、廣西、江西、浙江、廣東、湖南、福建這9個省。這些省份的地理位置都在“胡煥庸線”以東。對于這9個省來說，當(dāng)能源調(diào)入發(fā)生風(fēng)險前，煤炭調(diào)入是能源供應(yīng)鏈的脆弱點，這其原因是這9個省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，能源結(jié)構(gòu)以煤炭為主，煤炭調(diào)入占能源調(diào)入比重大，所以煤炭調(diào)入對能源調(diào)入的影響較大。當(dāng)能源調(diào)入發(fā)生風(fēng)險后，煤炭調(diào)入是導(dǎo)致其風(fēng)險的主要原因，同時煤炭在調(diào)入的過程中，易受交通、天氣等客觀因素，容易遭受突發(fā)事件的影響。對于這9個省來說，應(yīng)當(dāng)盡快調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)，減少煤炭的使用，加快開發(fā)使用清潔能源，減少因煤炭調(diào)入引發(fā)的能源供應(yīng)鏈風(fēng)險。

（2）煤炭生產(chǎn)

從先驗概率的測算結(jié)果顯示，煤炭生產(chǎn)是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有山西（0.99）、云南（0.98）、安徽（0.97）、新疆（0.95）、貴州（0.82）、重慶（0.81）、陜西（0.77）、寧夏（0.72）、四川（0.71）、內(nèi)蒙古（0.61）、青海（0.56）、黑龍江（0.5）。從后驗概率的測算結(jié)果顯示，煤炭生產(chǎn)是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有山西（0.99）、寧夏（0.99）、安徽（0.99）、內(nèi)蒙古（0.98）、云南（0.98）、河南（0.9）、陜西（0.87）、四川（0.83）、甘肅（0.79）、重慶（0.74）、貴州（0.72）、新疆（0.61）、吉林（0.54），見表3。先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子都是煤炭調(diào)入的省份有山西、云南、安徽、新疆、貴州、重慶、陜西、寧夏、四川、內(nèi)蒙古這10個省。這些省份的地理位置大部分分布在“胡煥庸線”以西，對于這10個省來說，當(dāng)能源生產(chǎn)發(fā)生風(fēng)險前，煤炭生產(chǎn)是能源供應(yīng)鏈的脆弱點，其原因是這些省都是能源大省，經(jīng)濟(jì)發(fā)展依賴能源開采，導(dǎo)致煤炭開采量大，煤炭生產(chǎn)占能源生產(chǎn)的比重大，因此煤炭生產(chǎn)成為能源生產(chǎn)最脆弱影響因子。當(dāng)能源生產(chǎn)發(fā)生風(fēng)險后，導(dǎo)致其風(fēng)險發(fā)生的主要原因是煤炭生產(chǎn)，這是由于煤炭生產(chǎn)的不穩(wěn)定性導(dǎo)致的。因此，對于這些省份來說，應(yīng)該減少煤炭生產(chǎn)的數(shù)量，加快煤炭去產(chǎn)能的步伐，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，保障能源供應(yīng)鏈的穩(wěn)定。

3.3.2 石油供應(yīng)鏈的脆弱性分析

（1）石油調(diào)入

從先驗概率的測算結(jié)果顯示，石油調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有甘肅（0.59）、上海（0.51）、北京（0.45），從后驗概率的測算結(jié)果顯示，石油調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有上海（0.5），見表3。這些省市石油調(diào)入量比較大，對能源調(diào)入的影響程度高。先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子都是石油調(diào)入的省份是上海。對上海來說，石油調(diào)入發(fā)生波動的情況較多，當(dāng)能源供應(yīng)鏈發(fā)生中斷風(fēng)險后，石油調(diào)入是導(dǎo)致供應(yīng)鏈脆弱性的主要原因。因此，控制石油調(diào)入量，降低石油調(diào)入，增加石油調(diào)入備用源，能夠增加能源供應(yīng)鏈的彈性，降低上海市能源供應(yīng)鏈的脆弱性。

（2）石油生產(chǎn)

從后驗概率的測算結(jié)果顯示，石油調(diào)入是供應(yīng)鏈脆弱點的省份有山東（0.52）、黑龍江（0.52）和青海（0.4），見表3。對山東來說，煤炭調(diào)入量大，在能源供應(yīng)鏈中起重要作用，因此能源調(diào)入先驗概率更高。但是石油生產(chǎn)最易受外界環(huán)境影響，波動性最大，因此當(dāng)能源供應(yīng)鏈遭受風(fēng)險因素時，石油生產(chǎn)是導(dǎo)致供應(yīng)鏈脆弱性主要因素。黑龍江和海南煤炭生產(chǎn)比較穩(wěn)定，但是石油生產(chǎn)不穩(wěn)定性偏多，波動性較大。因此，當(dāng)能源供應(yīng)鏈發(fā)生脆弱性風(fēng)險時，石油生產(chǎn)是導(dǎo)致其風(fēng)險發(fā)生的主要原因。對于這些省份來說，需要保證石油生產(chǎn)的穩(wěn)定，降低因石油生產(chǎn)的波動導(dǎo)致供應(yīng)鏈脆弱性風(fēng)險。

（3）石油調(diào)出

先驗概率和后驗概率最脆弱影響因子都是石油調(diào)入的省份是天津，見表3。其原因是天津作為港口，是京津冀地區(qū)重要的能源運輸節(jié)點，石油調(diào)入調(diào)出量大，并且受市場影響大，波動狀況較多。因此，天津能源調(diào)入先驗概率最高，石油調(diào)出的后驗概率最高。對于天津來說，應(yīng)加強(qiáng)對石油調(diào)出的管理與控制，設(shè)置應(yīng)急預(yù)案，降低由石油調(diào)出引發(fā)的能源供應(yīng)鏈風(fēng)險。

3.3.3 天然氣供應(yīng)鏈的脆弱性分析

中國天然氣的使用量占比重小，據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2015年中國天然氣的生產(chǎn)量和消費量分別只有4.9%和5.9%,，因此在二級影響因子里先驗概率里，天然氣都不是最脆弱影響因子。只有海南的后驗概率最脆弱影響因子是天然氣生產(chǎn)，先驗概率最脆弱影響因子是石油進(jìn)口。這是海南天然氣生產(chǎn)不穩(wěn)定導(dǎo)致的，海南的天然氣多生產(chǎn)于海洋，受自然環(huán)境影響大。而且，海南的能源調(diào)入中，占比最大的是石油。因此，當(dāng)海南能源生產(chǎn)發(fā)生風(fēng)險后，應(yīng)迅速排查天然氣的風(fēng)險，保障能源生產(chǎn)的穩(wěn)定。

3.4 其他

部分位于“胡煥庸線”兩側(cè)的能源消費和能源生產(chǎn)大省，其一級影響因素和二級影響因素的先驗概率和后驗概率存在不確定性。具體如下。北京的先驗概率最脆弱影響因子是石油調(diào)入，后驗概率最脆弱影響因子是煤炭調(diào)入。河南和吉林的先驗概率最脆弱影響因子是煤炭生產(chǎn)，后驗概率最脆弱影響因子是煤炭調(diào)入。山東的先驗概率最脆弱影響因子是煤炭調(diào)入，后驗概率最脆弱影響因子是石油生產(chǎn)。甘肅的先驗概率最脆弱影響因子是石油調(diào)入，后驗概率最脆弱影響因子是煤炭生產(chǎn)。遼寧的先驗概率最脆弱影響因子是煤炭調(diào)入，后驗概率最脆弱影響因子是石油調(diào)出。

4 結(jié)論

本文首先構(gòu)建了能源供應(yīng)鏈脆弱性測度指標(biāo)體系，其次，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了能源供應(yīng)鏈脆弱性測度評價模型，以我國30個省份的一次能源輸入和輸出數(shù)據(jù)為例，對模型進(jìn)行了檢驗，得出區(qū)域能源供應(yīng)鏈脆弱性測度與脆弱點分析。本文基于貝葉斯定理，通過因果關(guān)系推斷出后驗概率，當(dāng)供應(yīng)鏈遭受中斷風(fēng)險的結(jié)果下，測算供應(yīng)鏈影響因素的條件概率，從結(jié)果分析地區(qū)能源供應(yīng)鏈的脆弱點。研究結(jié)果表明，從資源約束的角度看，我國各省的能源供應(yīng)鏈脆弱點分析情況與“胡煥庸線”說基本吻合。當(dāng)能源供應(yīng)鏈發(fā)生風(fēng)險后，能源調(diào)入是“胡煥庸線”以東省份的能源供應(yīng)鏈脆弱點，能源生產(chǎn)是“胡煥庸線”以西省份的能源供應(yīng)鏈脆弱點。其中，煤炭調(diào)入是“胡煥庸線”以東省份的能源供應(yīng)鏈脆弱點，煤炭生產(chǎn)是“胡煥庸線”以西省份的能源供應(yīng)鏈脆弱點。符合以“胡煥庸線”劃分的能源配置格局，符合我國資源稟賦特點和以煤為主的能源消費結(jié)構(gòu)。