基于多元利益冲突的特大型工程项目社会稳定风险预警研究

黄德春，冯同祖

（1.河海大学商学院，江苏南京 211100；2.江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心，江苏南京 211100；3.河海大学产业经济研究所，江苏南京 211100）

1 研究背景

特大型工程项目一般具备规模大、投资高、结构复杂、建设周期长、参与主体广、影响因素多等特点，其项目实施往往涉及移民、征地拆迁、生态环境等问题。面对这些问题时，当地政府、项目法人、当地居民、当地企业等特大型工程项目利益相关者基于不同社会背景，从自身利益出发，在当地经济发展、生态保护、就业环境等方面具有多元的利益诉求。有限的资源无法同时满足多种诉求，特大型工程项目的特点又使利益关系难以统筹协调，利益主体之间将产生冲突和矛盾。

近年来，我国先后发生了以厦门PX 事件、南通排海工程群体性事件等为代表的重大风险问题，影响了当地社会稳定，同时也反映出当地政府对工程项目风险评估、预警能力缺失问题。“十二五”规划中提出“建立重大工程项目建设和重大政策制定的社会稳定风险评估机制”，2015 年当地政府工作报告中提出“实施重大决策的社会稳定风险评估机制，防止和化解社会矛盾”，2019 年1 月21 日，习近平总书记在省部级主要领导干部防范化解重大风险专题研讨班开班式上强调“着力防范化解重大风险”，表明重大工程项目的风险问题一直是国家关注的重点。特大型工程项目社会稳定风险属于重大风险研究范畴，充分考虑特大型工程项目的多元利益冲突，构建特大型工程项目社会稳定风险预警模型，对防范和化解重大风险有着重要的意义。

2 文献综述

多元利益冲突是特大型工程项目社会稳定风险的根源。在风险社会背景下，Beck［1］认为风险社会是现代化的产物，本质上属于人为风险，根源是利益关系调整。特大型工程项目多元利益冲突主要体现在当地政府、项目法人、当地民众、当地企业等利益相关者之间的矛盾。当地政府关注项目带来的经济发展、社会秩序等问题，项目法人关注工程质量等问题［2］，当地居民更加关注环境生态、收入变动等问题，当地企业关注是企业劳动力等问题。然而特大型工程项目因投资巨大，将产生资源分配的尖锐问题，现实情况中面对繁杂的利益关系协调时难以统筹，利益诉求的不同必然导致冲突，这已经成为诱发各种社会不稳定现象的关键［3］。

社会稳定风险是指社会系统中各种主体之间，由于利益协调不一致，产生矛盾和冲突达到一定程度时，导致社会系统发生社会秩序混乱化和社会环境不和谐的风险。社会稳定风险预警需要建立在完善的风险评估机制上，全面评估事件可能引发的社会稳定风险，科学预测相关利益群体的容忍度和社会负面影响［4］，进而划分预警状态。目前对工程项目社会稳定风险研究多集中于评估，一是提出了相关理论，为工程投资项目社会稳定风险评估提供指导，牛文元［5］的社会燃烧理论认为社会稳定事件的发生需要“燃烧材料”“助燃剂”“点火温度”三者缺一不可，为研究社会稳定风险的演变和预警提供了理论依据；阎耀军［6］对社会稳定的计量方式以及预警系统构建进行了相关理论指导。二是，基于不同的影响因素构建了社会稳定风险评估指标体系。冯周卓等［7］基于程序性、认知性、摩擦性三类风险因素构建评估体系；王波等［8］基于系统脆弱性视角,从社会风险暴露、公众风险认知、敏感性和应对能力四个维度构建水利工程建设社会系统脆弱性评价体系；孙琦峰［9］从人均GDP、GDP 增速、基尼系数、物价指数和失业率等五项经济指标对社会稳定风险进行了评估。

随着研究的深入，许多学者开始将工程项目利益相关者之间的关系考虑到社会稳定风险评估中，胡象明等［10-11］认为要重视利益相关者对风险感知，重视利益相关者价值冲突导致的“价值风险”；朱正威等［12］认为要将利益相关者之间的风险沟通作为稳评工作的核心环节；张玉磊等［13-14］认为利益相关者的利益诉求和风险感知难以在评估中得到真实体现，进而提出了社会稳定风险评估中的利益相关者参与模式。

从现有文献研究进展看，在社会稳定风险评估中，考虑利益相关者的利益诉求与利益冲突是一种趋势。但目前的评估方法，难以将多元利益冲突综合考虑形成一个系统的评估网络，尤其针对于复杂多元的特大型工程项目。贝叶斯网络是一个有向无环图，由代表变量节点以及连接这些节点有向边构成，贝叶斯网络中的节点可以代替利益相关者和利益诉求风险，连接节点有向边可以代替利益冲突，可以在关系复杂、主体多元情况下进行风险评估和预警［15］。

本文从特大型工程项目的多元利益冲突视角出发，考虑多元利益主体以及多元利益诉求两方面，引入贝叶斯网络，构建预警系统。首先在利益冲突的基础上进行社会稳定风险评估，其次根据评估得出的后验概率给出该工程项目社会稳定风险以及各个利益相关者的预警状态，实现对特大型工程项目的预警。

3 多元利益冲突下社会稳定风险贝叶斯网络关键节点分析

多元利益冲突从两个层面进行评析。一是利益相关者之间的冲突，即当地政府、项目法人、当地居民、当地企业间的冲突。二是利益诉求风险对利益相关者的冲击。例如，特大型工程项目的兴建可能造成当地的失业或经济发展问题，冲击了当地民众对就业的诉求或当地政府对经济发展的诉求。

本文将当地政府（s1）、项目法人（s2）、当地居民（s3）、当地企业（s4）四个利益相关者构建为利益相关者层，并作为中间变量，结合目标层、指标层组成整个贝叶斯网络（如图1 所示）。

图1 贝叶斯网络节点

3.1 当地政府（s1）

当地政府作为社会的监管者和协调者，目标是维护当地社会的持续稳定发展，不会对社会稳定造成直接风险。但是，在多元利益冲突背景下，当地政府对经济发展、政府财务等利益诉求将对项目法人、当地居民、企业事业单位造成冲突，间接影响了社会稳定风险。当地政府作为利益相关者将被纳入测度指标，对当地政府造成利益冲击的指标有经济发展风险r1、当地政府财务风险r2、社会舆情风险r8、社会秩序风险r9。

3.2 项目法人(s2)

项目法人作为特大型工程项目的第一承担人，对其带来的利益冲突和放大将极为敏感。受到当地政府监管的同时，又直接冲击当地民众的利益。项目法人追求自身利益最大化，却拥有特大型工程项目建设的直接控制权，商人道德和利益通常无法平衡。项目法人作为整个贝叶斯网络的一个中介点是必不可少的测度指标，对项目法人造成利益冲击的指标有当地政府财务风险r2、社会秩序风险r9、工程质量风险r10。

3.3 当地居民(s3)

当地居民是指特大型工程项目施工地所在的居民，是受特大型工程项目的兴建最大利益冲击者，也是最易爆发社会稳定风险的主体。移民、就业、环境等指标都与当地居民利益有紧密联系。项目法人、当地政府、当地企业均具有一定社会能力，面对不同利益诉求时不可避免优先损害当地民众利益。当地民众是社会稳定风险爆发的高危群体，同时也是主要测度指标，对当地居民造成利益冲击的指标有收入变动风险r3、失业风险r4、环境生态风险r7。

3.4 当地企业(s4)

当地企业是指该地区存在的民营或国营企业，是受到特大型工程项目影响范围最广的群体。特大型工程项目兴建涉及当地的动迁、移民、产业结构变动等等因素，改变了当地企业的劳动力、经营运作、发展前景，等等。因此，当地企业也将被纳入测度指标，对当地企业造成利益冲突的指标有失业风险r4、人口变动风险r5、产业结构风险r6。

利益相关者之间的冲突是指当地政府、项目法人、当地居民、当地企业相互之间的冲突影响，基于以上分析，进一步构建关系网络，如图2 所示。

图2 利益相关者之间冲突示意图

4 多元利益冲突下社会稳定风险贝叶斯网络构建

4.1 贝叶斯网络结构

贝叶斯网络结构是一个有向无环的概率树图，其中箭头指向的一方为结果变量，另一方为原因变量。在上述多元利益冲突节点分析的基础上，以贝叶斯事实因果关系代表多元利益冲突，进一步构造贝叶斯网络结构，如图3 所示。

图3 多元利益冲突下社会稳定风险贝叶斯网络

4.2 节点状态与预警状态

当主体的利益诉求或者冲突不断积累达到一个临界值的时候，将会产生风险，因此建立贝叶斯网络模型节点状态属性集{state Y，state N}，表示存在风险和不存在风险，任意一个节点两种状态概率之和均为1。

根据节点属性状态为“Y”的概率，可以将社会稳定风险程度划分为危险预警（Y≥60%）、中度预警（30%≤Y＜60%）、轻度预警（15%≤Y＜30%）、无预警（Y＜15%）四个预警状态。

4.3 贝叶斯网络节点概率

先验关系概率是所有贝叶斯网络模型运行的基础。由于多元利益冲突社会稳定风险预警贝叶斯网络各个节点相互因果关系错综复杂，采用样本学习方法时，需要大样本进行训练才能得出较为精确先验关系概率，而实际中特大型工程项目存在样本较少、预警状态较多集中在无预警、轻度预警的特点。所以，在先验关系概率判断环节，采取同贝叶斯前期研究相同的方法，即专家访谈［16］、网络公开数据［17］、问卷调查等方法直接对先验概率进行定量测度［18］，然后录入贝叶斯网络。虽然通过专家经验等渠道直接获取先验概率较为主观，然而本文主要工作在是基于多元利益冲突建立特大型工程的社会稳定预警模型。在实际操作中可以根据不同的情况对于模型中的先验概率做出调整，使其更符合实际情况。目标层、利益相关者层节点的先验概率详见附表。

5 模型实证运用和仿真结果分析

5.1 模型实证运用

实证分析以特大型工程项目“港珠澳大桥”在珠海地区的社会稳定风险预警为例。“港珠澳大桥”是中国境内一座连接香港、珠海和澳门的桥隧工程，于2009 年12 月15 日动工，2017 年7 月7 日港珠澳大桥主体工程全线贯通；桥隧全长55 km，其中主桥29.6 km、香港口岸至珠海口岸41.6 km、工程项目总投资额1 269 亿元。符合特大型工程项目投资规模大、建设周期长、涉及因素多、面临问题广的特点，并且包含了多方利益主体、多元利益冲突。数据选取了2009—2017 年即“港珠澳大桥”建设期间珠海地区指标层的样本数据，数据来源于历年《珠海统计年鉴》，首先根据样本数据判断历年指标层的节点状态概率，然后录入贝叶斯网络得出历年预警状态(如表1 所示)。

表1 指标层说明

在定量指标的概率状态判断上，选取了2003—2017 年扬州、宜昌、香港、珠海、澳门，75 组样本，包含了“南水北调东线”扬州三江营、“三峡工程”湖北宜昌、“港珠澳大桥”三项特大工程建设时间跨度，样本有一定的代表性，数据来源于各地区统计年鉴。对数据加工处理后剔除偏差过大数据后，每一组数据进行标准化处理，公式为:

在定性指标属性判断，采取专家问卷调查，隶属度的判别方法，隶属度本来属于模糊评价函数里面的概念，适用于分析带有模糊性质的对象。本文在具体实施中采用以下公式:

表2 “港珠澳大桥”珠海地区数据以及节点状态

将2009 年r1 至r10 的节点概率录入贝叶斯网络，可以得到目标层、利益相关者层节点的后验概率即爆发风险的概率，如图5 所示。

图5 “港珠澳大桥”珠海地区2009 年社会稳定风险预警贝叶斯网络图

同理将2010—2017 年历年指标层节点概率入贝叶斯网络，将得到的结果进行整理，如表3 所示。

表3 “港珠澳大桥”珠海地区社会稳定风险预警结果

5.2 结果分析

由表3 可以看出节点社会稳定风险c 预警状态均为无预警，意味着2009—2017 年“港珠澳大桥”珠海地区社会稳定风险不明显。然而，在特大型工程项目的兴建工程中，不同阶段利益相关者的诉求与冲突都会发生一定波动，导致利益相关者预警状态发生变化。

第一阶段：2009—2010 年，收入变动 r3、环境生态风险r7 爆发概率较高。当地民众s3 受这两个指标利益冲击，因此，在这一阶段中，当地民众s3 的预警状态为轻度风险。

第二阶段：2011—2013 年，人口变动风险 r5、经济发展风险r1 爆发概率较高。经济发展风险r1 冲击当地政府s1，当地政府s1 又冲击着当地企业s4，同时当地企业s4 又受到人口变动风险r5 的利益冲击。这一阶段中，当地企业s4的预警状态为轻度风险。

第三阶段：2014—2017 年，社会秩序风险r9、工程质量风险r10 爆发概率较高。项目法人s2 受到r9、r10 这两个指标利益冲击。这一阶段中，项目法人s2 的预警状态为轻度风险。

6 结论

特大型工程项目是一个复杂系统，涉及了多方利益主体、多种利益诉求、多元利益冲突，因此本文基于多元利益冲突对特大型工程项目的社会稳定风险进行预警研究，并进行了“港珠澳大桥”社会稳定风险预警实证分析，得出以下结论：

第一，从特大型工程项目受到冲击较大的四个利益相关者出发，构建利益相关者层，选出10 个敏感的风险指标构成指标层，使用贝叶斯网络作为工具，以贝叶斯网络中的节点代替利益相关者和利益诉求风险，连接节点有向边代替利益冲突，构建了全面系统的社会稳定风险预警模型。可以实现对特大型工程项目社会稳定风险的评估及预警，对预防、降低工程建设所在地社会稳定性风险，具有借鉴参考价值。

第二，进行了2009—2017 年“港珠澳大桥”社会稳定风险实证研究，基于多元利益冲突评估了不同利益相关者爆发风险概率以及整个事件的社会稳定风险，并给出了相应的预警状态。由于多元利益冲突不明显，所以整个事件社会稳定风险预警状态均为无预警。但是不同阶段利益冲突变化导致利益相关者预警状态存在差异，其中，当地政府s1 在整个阶段为无预警，项目法人s2 在2013—2017 年为轻度预警状态，当地民众s3 在2009 年至2010 为轻度预警状态，当地企业s4 在2011—2013 年为轻度预警状态。有关部门可以根据整个事件的社会稳定风险及利益相关者的预警状态，采取相应措施。

然而由于特大型工程项目存在样本量较少、关键数据获取困难，无法采用客观性较强的样本学习法得出先验关系概率，因此在贝叶斯模型节点概率录入环节存在着主观性过强的缺陷，这也是许多风险预警模型中面临的问题。未来进一步研究可以对先验关系概率进一步优化降低主观作用，比如进行模拟仿真事件录入训练优化先验概率。