文/王建浩 劉璐

一、引言

現(xiàn)如今，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級，出現(xiàn)了大量以集成化、集約化生產(chǎn)為主導(dǎo)的高科技產(chǎn)業(yè)城區(qū)域，如特殊醫(yī)療用途食品產(chǎn)業(yè)城、化工產(chǎn)業(yè)園、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)城等。目前所進(jìn)行研究中，以重大項(xiàng)目和重大決策社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估為主，涉及到區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估研究內(nèi)容較少。區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)作為包含重大項(xiàng)目、重大決策和土地征收三者的結(jié)合體，工程之間的相鄰影響、重大決策對重大項(xiàng)目的政策指導(dǎo)以及土地征收與重大工程、重大決策的先后關(guān)系等均需要科學(xué)的理論作為支撐。因此，本文為區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估研究提供理論支撐，并填補(bǔ)區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估研究方面的空白。

本文基于貝葉斯理論和云模型，一方面利用Netica軟件的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力，了解某一區(qū)域內(nèi)社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估概況，提高數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的通用性；另一方面，利用Matlab軟件得出區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估的評價(jià)云圖，與標(biāo)準(zhǔn)云圖進(jìn)行對比，得出風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)論。同時(shí)，基于貝葉斯理論和云模型提出了區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估方法，以期為行業(yè)內(nèi)同類項(xiàng)目的開展提供參考。

二、理論關(guān)系

（一）區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估

區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估是指針對于某一特定區(qū)域（某科技區(qū)、某產(chǎn)業(yè)區(qū)）內(nèi)的各類項(xiàng)目落地、各項(xiàng)政策執(zhí)行進(jìn)行一個(gè)統(tǒng)籌性的社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估。在某一特定區(qū)域，基本上都是某一特定行業(yè)的項(xiàng)目或者其配套服務(wù)設(shè)施項(xiàng)目，這種項(xiàng)目對周邊利益相關(guān)者的影響類似，對社會穩(wěn)定的影響方面基本相同，因此，采取區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估可減輕項(xiàng)目單位和風(fēng)險(xiǎn)評估主管部門的工作壓力。

（二）貝葉斯理論、Netica學(xué)習(xí)模型與社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估

貝葉斯理論是用來解決不確定因素較多的情況，在相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)支撐的基礎(chǔ)上，對這些不確定性進(jìn)行分析，從而得出風(fēng)險(xiǎn)概率的分布情況，其所需的數(shù)據(jù)需要保證真實(shí)有效?；谪惾~斯理論，利用Netica軟件的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力，可以將某工程咨詢機(jī)構(gòu)150余萬份社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行學(xué)習(xí)，再將某一特定區(qū)域的調(diào)查問卷進(jìn)行植入，可以得到該區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估的數(shù)據(jù)。

（三）云模型與社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估

不確定性與隨機(jī)性是社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估行業(yè)的主要特征，云模型在二者之間關(guān)系的處理上具有獨(dú)到之處，通過對調(diào)查問卷中不確定性與隨機(jī)性進(jìn)行分析，將定性與定量相結(jié)合，從而得到真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)論。

三、理論研究

（一）Netica學(xué)習(xí)模型

采用Netica工具進(jìn)行系統(tǒng)科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)概率及權(quán)重預(yù)測。通過將已有的數(shù)據(jù)庫中同類項(xiàng)目的問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行Netica模型學(xué)習(xí)，得到每一個(gè)單因素風(fēng)險(xiǎn)的模型，再將某一區(qū)域抽樣調(diào)查問卷的所有單因素風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行錄入，通過Netica工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，得到某一區(qū)域的各個(gè)單因素風(fēng)險(xiǎn)。在Netica工具中，離散型概率近似等于權(quán)重，因此，各風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重采用Netica工具輸出的風(fēng)險(xiǎn)概率。

（二）云模型

在云模型中，利用期望值（Ex）、熵（En）、超熵（He）3個(gè)數(shù)字特征完成了模糊概念與確定數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)化。在社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估階段，通常利用專家打分法來確定某項(xiàng)目的單因素風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，這種方法出來的指數(shù)較為模糊、含有主觀意識。然而通過云模型，將含有模糊性的表述轉(zhuǎn)換成確定的數(shù)字特征，風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果更加具有科學(xué)性。

1.確定風(fēng)險(xiǎn)因素集合、評語集合、標(biāo)準(zhǔn)云模型

在利用云模型進(jìn)行社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估之前，首先，需要對某一特定區(qū)域型穩(wěn)評所有涉及到的單因素風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評語集定義；其次，在云模型中定義風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)云，輸出每項(xiàng)單因素風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度；最后，針對風(fēng)險(xiǎn)程度較高的風(fēng)險(xiǎn)因素提出風(fēng)險(xiǎn)防范化解措施。單因素風(fēng)險(xiǎn)程度一般分為以下五個(gè)層次，以w字符來表示為：

w={w1,w2,w3,w4,w5}={微小風(fēng)險(xiǎn)、較小風(fēng)險(xiǎn)、一般風(fēng)險(xiǎn)、較大風(fēng)險(xiǎn)、很大風(fēng)險(xiǎn)}

在生成云模型標(biāo)準(zhǔn)評語集之后，利用Matlab軟件，使用正向云發(fā)生器，可以得到某一特定區(qū)域型穩(wěn)評風(fēng)險(xiǎn)云評價(jià)結(jié)論，結(jié)果如表1所示：

表1 云模型風(fēng)險(xiǎn)因素評價(jià)等級及云參數(shù)

2.基于云模型的單因素風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評價(jià)

（1）單因素風(fēng)險(xiǎn)的高低框定打分

采用專家打分的方法獲取某區(qū)域型穩(wěn)評風(fēng)險(xiǎn)因素的高低框定打分，專家根據(jù)上述穩(wěn)評單因素風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)，給出每項(xiàng)單因素風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的最高分和最低分（Max和Min），通過公式得到該區(qū)域型穩(wěn)評云模型的3個(gè)特征參數(shù)，利用Matlab軟件將每項(xiàng)單因素風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的最高分和最低分（Max和Min）作為云滴值分別帶入逆向云發(fā)生器，可以得到區(qū)域型穩(wěn)評單因素云Max參數(shù)和云Min參數(shù)。

（2）單因素風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算

利用（式1）計(jì)算各單風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的云參數(shù)。

3. 最終綜合評價(jià)

（1）區(qū)域型穩(wěn)評風(fēng)險(xiǎn)云評價(jià)模型

通常某一個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)因素都是由多個(gè)單因素風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成，通過（式1）可以得到單因素風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，通過將單因素風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)云匯總，得到區(qū)域型穩(wěn)評主要風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，主要計(jì)算公式如（式2），最終獲得某區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估云模型。

（2）項(xiàng)目總體風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

結(jié)合利用Netica軟件獲得的權(quán)重運(yùn)用式（3）得到該項(xiàng)目社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)最終評價(jià)云模型：

四、實(shí)證探究

（一）基于貝葉斯理論單因素風(fēng)險(xiǎn)概率計(jì)算

在中國（濟(jì)南）特醫(yī)食品產(chǎn)業(yè)城社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估中，風(fēng)險(xiǎn)因素可以分為8種類型：政策規(guī)劃和審批程序、征地拆遷及補(bǔ)償、技術(shù)經(jīng)濟(jì)方案、生態(tài)環(huán)境影響、經(jīng)濟(jì)社會影響、項(xiàng)目建設(shè)管理、社會輿論導(dǎo)向、質(zhì)量安全和社會治安。將這8種類型進(jìn)行細(xì)分，可以得到34種單因素風(fēng)險(xiǎn)。接下來運(yùn)用Netica軟件，將前期調(diào)查得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入，利用貝葉斯理論，使用Netica軟件對34種單因素風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，得到8種主要風(fēng)險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重值。

根據(jù)Netica軟件的分析可以得知，每項(xiàng)主要風(fēng)險(xiǎn)概率如表2所示：

表2 主要風(fēng)險(xiǎn)因素概率匯總表

（二）基于云模型單因素風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算

針對v1的兩個(gè)單風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行高低框定打分，如表3所示：

表3 v1單風(fēng)險(xiǎn)因素高低框定打分表

利用Matlab軟件，根據(jù)（式1）可以得出v1的兩個(gè)單風(fēng)險(xiǎn)因素各自的云參數(shù)：Max（v11）（0.3356，0.0396，0.0121），Min（v11）（0.2258，0.0477，0.0042），Max（v12）（0.3366，0.0395，0.0119），Min（v12）（0.2249，0.0467，0.0046）；根據(jù)（式2）可以得出v1主要風(fēng)險(xiǎn)因素對應(yīng)的云參數(shù)（0.2745,0.0794，0.0157）。

同上上述理論可以得出：

結(jié)合Netica求得各主要風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重，該區(qū)域型穩(wěn)評匯總?cè)绫?所示：

表4 v1風(fēng)險(xiǎn)因素匯總表

根據(jù)（式3）可以求得中國（濟(jì)南）特醫(yī)食品產(chǎn)業(yè)城區(qū)域型風(fēng)險(xiǎn)評估云模型為:

（三）風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)論

根據(jù)區(qū)域型風(fēng)險(xiǎn)評估云模型（0.3127,0.0777,0.0194）可知，中國（濟(jì)南）特醫(yī)食品產(chǎn)業(yè)城區(qū)域型穩(wěn)評風(fēng)險(xiǎn)程度在較小風(fēng)險(xiǎn)與一般風(fēng)險(xiǎn)之間，未達(dá)到一般風(fēng)險(xiǎn)等級，屬于較小風(fēng)險(xiǎn)，與項(xiàng)目的實(shí)際情況一致。

為直觀地表明中國（濟(jì)南）特醫(yī)食品產(chǎn)業(yè)城區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估總體風(fēng)險(xiǎn)等級及單因素風(fēng)險(xiǎn)等級，利用Matlab軟件，得到項(xiàng)目的總體云圖和單因素云圖（除標(biāo)注外的藍(lán)色線條，從左往右依次為：微小風(fēng)險(xiǎn)、較小風(fēng)險(xiǎn)、一般風(fēng)險(xiǎn)、較大風(fēng)險(xiǎn)、很大風(fēng)險(xiǎn)），如下所示：

圖4-1 項(xiàng)目總體風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-2 政策規(guī)劃和審批風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-3 征地拆遷及補(bǔ)償風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-4 技術(shù)經(jīng)濟(jì)方案風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-5 生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-6 項(xiàng)目質(zhì)量管理風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-7 經(jīng)濟(jì)社會影響風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-8 施工安全與社會治安風(fēng)險(xiǎn)云圖

圖4-9 社會輿論導(dǎo)向風(fēng)險(xiǎn)云圖

對比總體云圖與各單因素風(fēng)險(xiǎn)云圖可知：征地拆遷及補(bǔ)償與社會輿論導(dǎo)向兩個(gè)單因素風(fēng)險(xiǎn)較為偏右，且風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重也比較偏大。根據(jù)實(shí)際調(diào)研情況分析，當(dāng)?shù)乩习傩兆顬樵谝獾募礊檎鞯夭疬w及補(bǔ)償方面，容易在老百姓內(nèi)部形成輿論問題。因此，征地拆遷及補(bǔ)償與社會輿論導(dǎo)向風(fēng)險(xiǎn)水平要高于整體風(fēng)險(xiǎn)水平。

五、結(jié)論與建議

我國各區(qū)域的地形地質(zhì)條件差異較大，區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)和民族文化各有特色，不同區(qū)域的區(qū)域型穩(wěn)評的特點(diǎn)性較強(qiáng)、差異化較大。針對以上特點(diǎn)，結(jié)合區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制的要求，提出以下結(jié)論與建議：

一是利用Netica強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)因素確定的準(zhǔn)確性。在對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系敏感性分析和指標(biāo)權(quán)重計(jì)算的基礎(chǔ)上，從合理性、合法性、合理性、可行性四個(gè)方面構(gòu)建區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)識別指標(biāo)體系；通過貝葉斯理論，利用Netica軟件對已有數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，對評估指標(biāo)進(jìn)行篩選，明確評估指標(biāo)體系中的具體指標(biāo)，對評估指標(biāo)體系中的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行量化確定。此外，對數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行優(yōu)化，增強(qiáng)區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系的靈活性，降低因區(qū)域內(nèi)項(xiàng)目類型不同導(dǎo)致的輸出結(jié)果中的風(fēng)險(xiǎn)誤差。

二是采用基于云推理模型的區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估方法，并以區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估實(shí)例驗(yàn)證該評估方法的合理性和科學(xué)性。筆者在風(fēng)險(xiǎn)評估體系的基礎(chǔ)上，針對區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估過程中的不確定性和模糊性，提出了基于云推理模型的區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估方法。同時(shí)，將正態(tài)云理論應(yīng)用于區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)不確定推理預(yù)測，并構(gòu)建基于條件云發(fā)生器的云語言預(yù)測規(guī)則，在此基礎(chǔ)上提出了基于云推理模型的區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估模型，最后以實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證評估方法的實(shí)用性。

三是發(fā)揮區(qū)域數(shù)據(jù)庫強(qiáng)大的支撐作用。本文所論述的情況適合在某一區(qū)域具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫支撐，數(shù)據(jù)庫作為Netica學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，需要涵蓋區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制中的所有風(fēng)險(xiǎn)因素。

綜上所述，Netica學(xué)習(xí)與云模型在區(qū)域型社會穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評估的應(yīng)用，可以更好地提高某一特定區(qū)域內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系的完整性、風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果的準(zhǔn)確性以及風(fēng)險(xiǎn)防范化解措施的針對性。