貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對風(fēng)險(xiǎn)因素的分析*

閆坤如

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對風(fēng)險(xiǎn)因素的分析*

閆坤如

風(fēng)險(xiǎn)是一種不確定性后果發(fā)生的可能性，風(fēng)險(xiǎn)的不確定性來源于世界圖景的非決定性、技術(shù)理性的局限性、主體認(rèn)知的有限性以及研究程序的邏輯倒置等。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型作為因果性和隨機(jī)性結(jié)合的模型，可以排除風(fēng)險(xiǎn)中的不相關(guān)因素，而且能夠通過概率值的變化來表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的支持概率。

風(fēng)險(xiǎn) 概率 不確定性 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

一、風(fēng)險(xiǎn)是可能性和危害性的函數(shù)

風(fēng)險(xiǎn)是一種潛在的可能性，例如，房屋有發(fā)生火災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)，汽車有發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)，決策有失誤風(fēng)險(xiǎn)，新技術(shù)有開發(fā)和使用風(fēng)險(xiǎn)，房地產(chǎn)有投資風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)營管理過程中有管理風(fēng)險(xiǎn)，資源開發(fā)過程中有資源風(fēng)險(xiǎn)，等等。風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后會(huì)出現(xiàn)不利于社會(huì)生產(chǎn)和人類生活的危害。所謂風(fēng)險(xiǎn)是指發(fā)生這種危害性后果的可能性。風(fēng)險(xiǎn)是一種不確定性因素，危害性后果是否發(fā)生是不確定的。弗蘭克·奈特 （Frank H. Knight）認(rèn)為：“風(fēng)險(xiǎn)表示的是一種不確定性和不確定性的結(jié)果。”[1]斯特恩 （S.B.Sitkin）和帕布羅 （A. Pablo）認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)包括三個(gè)緯度：結(jié)果的不確定性 （Outcome Uncertainty）、結(jié)果的預(yù)期 （Outcome Expectations）、結(jié)果的可能性 （Outcome Potential）。[2]正如烏爾里?！へ惪怂f：“風(fēng)險(xiǎn)這個(gè)概念與可能性和不確定性概念是分不開的?！盵3]可以說，風(fēng)險(xiǎn)包括三個(gè)方面的因素：第一，風(fēng)險(xiǎn)指的是事件發(fā)生偏離主體意愿的可能性，也就是說風(fēng)險(xiǎn)會(huì)帶來危害性后果；第二，風(fēng)險(xiǎn)是不確定性的危險(xiǎn)；第三，風(fēng)險(xiǎn)表示引起某種結(jié)果或者危害性后果的可能性。如果用R表示 “風(fēng)險(xiǎn)”，P表示 “風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性”，也就是 “風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率”，用H表示 “事件發(fā)生的后果”，也就是風(fēng)險(xiǎn)危害性，風(fēng)險(xiǎn)就可以表示為事件發(fā)生的概率（probability）及其危害性 （harm）的函數(shù)：

R=F（P，H）

其中：R——風(fēng)險(xiǎn)程度

P——風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率H——風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后的危害

其中P代表風(fēng)險(xiǎn)可能出現(xiàn)的概率，取值變動(dòng)范圍為0到1，P的概率值表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性的大小。風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率值越接近于0，表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性越小，概率值越接近于1，表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性越大。由于某個(gè)因素引起風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率是一種未來的可能性，因此，這里的概率表示一種物理性質(zhì)或傾向，或者給定一種物理情景以產(chǎn)生某類結(jié)果的趨向，或者產(chǎn)生這些結(jié)果的長序列中的相對頻率。這里表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率僅僅是一種傾向，也就是說風(fēng)險(xiǎn)因素導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的一種可能性。具備同樣的風(fēng)險(xiǎn)因素，危害性的結(jié)果也未必一定會(huì)出現(xiàn)。

二、不確定性是風(fēng)險(xiǎn)之源

風(fēng)險(xiǎn)是一種可能性，風(fēng)險(xiǎn)是否發(fā)生以及危害程度都具有不確定性，風(fēng)險(xiǎn)之所以具有不確定性的根本原因在于世界圖景的不確定性。由于事物發(fā)展的隨機(jī)性和復(fù)雜性，人類認(rèn)識(shí)的有限性、不可靠性、不精確性以及自然語言的模糊性和歧義性，使得現(xiàn)實(shí)世界中的事物以及事物之間的關(guān)系極其復(fù)雜，自然的規(guī)律性、自然固有的和既定的秩序、機(jī)械式的確定性、必然性和單一因果關(guān)系等被不確定性所取代。隨著科學(xué)的發(fā)展，嚴(yán)格決定論的牛頓范式被非嚴(yán)格決定論的量子力學(xué)范式所取代。 “科學(xué)不再等同于確定性，概率不再等同于無知；科學(xué)知識(shí)在本質(zhì)上是概率性的；由科學(xué)知識(shí)概率性所表征的不確定性不是因?yàn)槲覀兏冻隽俗銐虻臅r(shí)間和努力就可完全消除的，它是內(nèi)在于科學(xué)知識(shí)之中的?！盵4]

技術(shù)理性的局限性導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)。所謂技術(shù)理性，按照馬克斯·韋伯的觀點(diǎn)，可以界定為 “通過對外界事物的情況和其他人的舉止的期待，并利用這種期待作為 ‘條件’或者作為 ‘手段’，以期實(shí)現(xiàn)自己合乎理性所爭取和考慮的作為成果的目的”。[5]馬爾庫塞等人把技術(shù)理性直接界定為 “工具理性”。所謂“工具主義理性”指的是 “我們在計(jì)算最經(jīng)濟(jì)地將手段應(yīng)用于目的所憑靠的合理性。最大的效益、最佳的支出收獲比率，是工具主義理性成功的度量尺度?！盵6]技術(shù)理性主要關(guān)注技術(shù)設(shè)計(jì)和技術(shù)知識(shí)的可計(jì)算性、可預(yù)測性和實(shí)際功效。在技術(shù)理性中技術(shù)產(chǎn)品是人類為了滿足自己某一個(gè)方面的目的而創(chuàng)造出的人工客體。這種以人類的利益為最終目的的技術(shù)理性，未必預(yù)先考慮技術(shù)應(yīng)用過程中發(fā)生危害的可能性。在技術(shù)理性視域下，人類發(fā)展技術(shù)的最終目的是為了擺脫被自然界奴役的命運(yùn)，技術(shù)的積極方面的作用是首要被考慮的因素，風(fēng)險(xiǎn)作為技術(shù)人工物的消極方面往往被忽略或者人為縮小。

風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的理性限度導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)。人類認(rèn)識(shí)的有限性和局限性、人類風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的偏差、人類受利益的驅(qū)使，以及不同利益相關(guān)者之間的利益博弈等認(rèn)知的理性限度導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)。風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知主體的理論框架、思維方法、認(rèn)知結(jié)構(gòu)的差異，以及認(rèn)知主體的價(jià)值取向、主觀態(tài)度在認(rèn)識(shí)過程中會(huì)產(chǎn)生偏差，造成對風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的存在理性限度。對風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知不是全面、系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)的，只是個(gè)別性、僵化性和分離性的知識(shí)，還有可能是虛假的技術(shù)知識(shí)。在技術(shù)的創(chuàng)新、改造、轉(zhuǎn)讓、引進(jìn)、開發(fā)、應(yīng)用等技術(shù)活動(dòng)中，技術(shù)知識(shí)的有限性、技術(shù)手段的局限性、技術(shù)系統(tǒng)內(nèi)部的復(fù)雜性、技術(shù)難度以及產(chǎn)品壽命的不可預(yù)測性等與人類的認(rèn)知之間存在著差距。 “這個(gè)社會(huì)在技術(shù)上越來越完善，它甚至能夠提供越來越完美的解決辦法，但是，與此息息相關(guān)的后果和種種危險(xiǎn)卻是受害人根本無法直覺到的。”[7]例如，核泄露風(fēng)險(xiǎn)、納米技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、基因技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等因其內(nèi)部技術(shù)系統(tǒng)的復(fù)雜性，造成這些高科技具有何種意義和何種程度的風(fēng)險(xiǎn)仍然具有不確定性。

研究程序的邏輯倒置導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)。在傳統(tǒng)研究的邏輯框架下研究的程序是先在實(shí)驗(yàn)室的可控條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)條件對自然條件的模擬未必完全一致，實(shí)踐結(jié)果也未必能與自然界通約，如果盲目大規(guī)模投入生產(chǎn)就會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。但目前這種先小范圍實(shí)驗(yàn)再大規(guī)模投入生產(chǎn)的研究邏輯存在倒置的危險(xiǎn)，現(xiàn)代研究行為序列通常是在未明確其知識(shí)框架、內(nèi)部結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)理之前制造出來技術(shù)產(chǎn)品，然后在社會(huì)應(yīng)用中對其風(fēng)險(xiǎn)和安全性進(jìn)行研究，這種研究程序的邏輯更容易導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。例如目前的研究程序是先建立核電站，再考慮核技術(shù)的安全性；先培育出多利羊，再研究克隆技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。對于這種把社會(huì)當(dāng)成實(shí)驗(yàn)室的研究程序的邏輯倒置無疑加大了研究和應(yīng)用的不確定性，加大了風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。

基于上述對于風(fēng)險(xiǎn)及其不確定性的分析，我們對風(fēng)險(xiǎn)因素的分析分為兩個(gè)步驟：第一，從定性的角

度看，風(fēng)險(xiǎn)可描述為與不確定性相聯(lián)系的損失的可能性，我們先排除風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)因素，保留風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素；第二，從定量的角度看，風(fēng)險(xiǎn)可描述為實(shí)際結(jié)果偏離預(yù)期結(jié)果而導(dǎo)致的危害的可能性，我們用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型刻畫引起風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素，同時(shí)計(jì)算出某個(gè)具體因素引起風(fēng)險(xiǎn)的概率。

三、風(fēng)險(xiǎn)因素的相關(guān)性分析

風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生涉及多個(gè)因素，某個(gè)具體的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率可能未必跟所有因素相關(guān)，因此界定風(fēng)險(xiǎn)因素成為分析風(fēng)險(xiǎn)的前提。所謂風(fēng)險(xiǎn)因素指的是促使或引起風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生或風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)致使損失增加、擴(kuò)大的原因或條件。 “橋梁坍塌”的風(fēng)險(xiǎn)與設(shè)計(jì)因素、施工因素、材料因素、維護(hù)和管理因素等相關(guān)。對于具體的某個(gè)橋梁坍塌的風(fēng)險(xiǎn)，我們先要分析哪些因素是風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的相關(guān)因素，哪些因素是風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的不相關(guān)因素。如果我們用A代表 “設(shè)計(jì)因素”，B代表 “施工因素”，C代表 “材料因素”，D代表 “維護(hù)和管理因素”，用Bc表示 “橋梁坍塌 （Bridge collapse）”，那么 “橋梁坍塌”的風(fēng)險(xiǎn)概率可以用函數(shù)式表達(dá)為P（Bc，A∧B∧C∧D）。這表示設(shè)計(jì)因素、施工因素、材料因素、維護(hù)和管理因素等導(dǎo)致了 “橋梁坍塌”發(fā)生的概率。但具體的橋梁倒塌原因并非都涉及這四個(gè)方面的因素，那么如何確定風(fēng)險(xiǎn)概率中的相關(guān)因素和不相關(guān)因素呢？我們可以通過風(fēng)險(xiǎn)概率值的相關(guān)關(guān)系來確定風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素。

如果P（Bc，A∧B∧C∧D）=M

P（Bc，┐A∧B∧C∧D）=N在上式中，如果M≠N時(shí)，A“設(shè)計(jì)因素”是 “橋梁坍塌”的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素，因?yàn)锳出現(xiàn)和不出現(xiàn)“橋梁坍塌”的概率是不相同的。按照同樣的模式，也可以推導(dǎo)出B“施工因素”、C“材料因素”以及D“維護(hù)和管理因素”是否為風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素。

通過上述邏輯表達(dá)式，我們可以確定某個(gè)因素是否為風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素，但是我們不能根據(jù)上述表達(dá)式排除風(fēng)險(xiǎn)的不相關(guān)因素。例如，我們根據(jù)上述表達(dá)式明確A“設(shè)計(jì)因素”是 “橋梁坍塌”的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素，那么，“B∧C∧D”也即 “施工因素”“材料因素”以及 “維護(hù)和管理因素”是否為風(fēng)險(xiǎn)的不相關(guān)因素呢？根據(jù)傳統(tǒng)邏輯聯(lián)言判斷的知識(shí)我們知道肯定一部分聯(lián)言支，不能否定一部分聯(lián)言支，因此，我們不能由此邏輯表達(dá)式排除風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)因素。我們需要通過以下邏輯表達(dá)式才能篩選出風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)因素。

如果P（Bc，B∧C∧D）=P（Bc，B∧C∧┐D）

≠P(Bc，B∧┐C∧D)

根據(jù)上式，D“維護(hù)和管理因素”的出現(xiàn)和不出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的概率值是相同的，這說明因素D“維護(hù)和管理因素”是 “橋梁坍塌”中風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)的因素，而因素C“材料因素”的出現(xiàn)和不出現(xiàn)得到的概率值是不相同的，那么，C“材料因素”是 “橋梁坍塌”中風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的因素。不論引起風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的因素多么復(fù)雜，我們通過上述兩個(gè)表達(dá)式就可以確定風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素和風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)因素。

四、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對風(fēng)險(xiǎn)的分析

1986年，美國加州大學(xué)教授珀?duì)?（J.F.Pearl）針對不確定性知識(shí)提出貝葉斯網(wǎng)絡(luò) （Bayesian network）模型。[8]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)也稱為因果網(wǎng)絡(luò) （Causal Networks），它是由圖論和概率論結(jié)合描述多元統(tǒng)計(jì)關(guān)系的模型，是可以用貝葉斯概率理論與圖形模式結(jié)合起來由有向無環(huán)圖 （Directed Acyclic Graph，DAG）來表示的模型。例如一個(gè)有向無環(huán)圖表示如圖1。

圖1的A、B和C代表節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)C兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間以一個(gè)單向箭頭連接在一起，表示節(jié)點(diǎn)C的概率依賴于節(jié)點(diǎn)A的概率，節(jié)點(diǎn)A為父節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)C為子節(jié)點(diǎn)，連接父子兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的箭頭代表這兩個(gè)變量之間具有因果關(guān)系，這種關(guān)系是非條件獨(dú)

立的，節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)C是非條件獨(dú)立表示節(jié)點(diǎn)C的概率依賴于變量A的概率。同樣，節(jié)點(diǎn)B和節(jié)點(diǎn)C之間有單向箭頭連接，說明節(jié)點(diǎn)C的概率依賴于A的概率；節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)B之間沒有箭頭連結(jié)表明A和B彼此條件獨(dú)立，兩個(gè)變量之間沒有條件依賴關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向無環(huán)圖就是把具體問題中復(fù)雜的變量關(guān)系在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中表示出來，通過網(wǎng)絡(luò)模型中反映問題域中的隨機(jī)變量 ｛X1，X2，X3，……Xn｝及其n組條件概率分配以及變量的依賴關(guān)系表示節(jié)點(diǎn)之間因果影響強(qiáng)度。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型是因果相關(guān)和隨機(jī)相關(guān)的統(tǒng)一，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為有向無環(huán)圖和節(jié)點(diǎn)概率分布的二元函數(shù)，節(jié)點(diǎn)集與隨機(jī)變量一一對應(yīng)；有向邊集反映變量之間的因果依賴關(guān)系，從節(jié)點(diǎn)A到節(jié)點(diǎn)C的有向邊表示A對C有直接的因果影響。

我們可以用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的有向無環(huán)圖來表述 “橋梁坍塌”的例子。例如，我們可以用A表示“建筑構(gòu)造”，P（A）表示 “建筑構(gòu)造”的概率，P（C｜A）表示 “建筑構(gòu)造”引起 “橋梁倒塌”出現(xiàn)的概率。圖1中B表示 “自然災(zāi)害”，P（B）表示 “自然災(zāi)害”的概率，P（C｜B）表示 “自然災(zāi)害”引起“橋梁倒塌”出現(xiàn)的概率。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型就是通過構(gòu)建有向無環(huán)圖來達(dá)到描述和計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)的目的。我們根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的有向無環(huán)圖可以對風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)系有清晰的把握。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型刻畫的是因果關(guān)系的條件支持推理，對各種類型的因果關(guān)系都可以說明，比如在上例貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，事件A或B的發(fā)生，會(huì)導(dǎo)致事件C發(fā)生。如果已知事件A和B同時(shí)發(fā)生，則可以知道事件C發(fā)生的概率，這就是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的同時(shí)性因果關(guān)系推理。除此之外，還有其他形式的因果關(guān)系。例如，“暴雨”使 “橋梁承受過重”從而導(dǎo)致 “橋梁坍塌”，這種因果關(guān)系是鏈?zhǔn)揭蚬P(guān)系（a），還有一因多果 （b）以及一果多因 （c）關(guān)系，如圖2。

圖2

不管因果鏈條有多么復(fù)雜，只要明確各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系，我們就可以用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的有向無環(huán)圖表示。當(dāng)然，刻畫風(fēng)險(xiǎn)的鏈條可能因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)因素復(fù)雜而導(dǎo)致有向無環(huán)圖的結(jié)構(gòu)復(fù)雜。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型作為對不確定性知識(shí)表達(dá)和解釋的模型，是基于概率論基礎(chǔ)上的推理，不管風(fēng)險(xiǎn)因素多么復(fù)雜，我們都能夠運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的有向無環(huán)圖進(jìn)行刻畫。也可以從復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)因素中找到相關(guān)因果關(guān)系，不僅如此，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型還可以計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素與危害性結(jié)果之間的支持概率。

例如，我們想明確 “吸煙”導(dǎo)致 “肺癌”風(fēng)險(xiǎn)危害的可能性，就先畫出 “吸煙”和 “肺癌”以及導(dǎo)致 “肺癌”風(fēng)險(xiǎn)因素的有向無環(huán)圖，表明各個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的概率。簡化的有向無環(huán)圖如圖3。

圖3

圖3表示：“吸煙的人患肺癌”的概率為 “吸煙患肺癌又受大氣污染的概率”與 “吸煙患肺癌且不受大氣污染的概率”之和，利用貝葉斯定理，我們可以得到：

∵P（L｜S）=P（L，A｜S）+P（L，┐A｜S）

P（L，A｜S）=P（L，A，S）/P（S）=P（L｜A，S）·P（A｜S）

∴P（L｜S）=P（L｜A，S）·P（A｜S）+P（L，｜┐A，S）·P（┐A｜S）

∵P（A｜S）=P（A），P（┐A｜S）=P（┐A）

∴P（L｜S）=P（L｜A，S）·P（A）+P（L，｜┐A，S）·P（┐A）

通過以上公式，我們就可以推導(dǎo)出P（L｜S）的概率。也就是用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對 “某吸煙者人患了肺癌，但沒有高血壓”概率，也就是 “吸煙”僅僅引起 “肺癌”風(fēng)險(xiǎn)而沒有其他病癥的風(fēng)險(xiǎn)的概率值。這個(gè)概率取值范圍在0和1之間，也就是說0＜P＜1。概率值為高概率說明其引起風(fēng)險(xiǎn)危害出現(xiàn)的可能性大，反之，說明其引起風(fēng)險(xiǎn)危害出現(xiàn)的可能性小。

在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中，如果A引起C的概率的變化，那么A就與C的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生具有相關(guān)性。如果A恒定增加C出現(xiàn)的概率，那么這種因素可以加快風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生，例如設(shè)計(jì)不合

理、自然災(zāi)害頻發(fā)、管理不當(dāng)?shù)瓤梢源偈?“橋梁坍塌”風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)；如果A恒定減少C出現(xiàn)的概率，那么這種因素可以減緩風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生，例如設(shè)計(jì)合理、管理規(guī)范、施工符合標(biāo)準(zhǔn)等可以避免 “橋梁坍塌”風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)。在分析風(fēng)險(xiǎn)因素過程中，概率是很重要的，只要這個(gè)因素能夠改變風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)概率值的變化就是相關(guān)因素，而不管其風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率的絕對數(shù)值。如果患 “肺癌”的概率是萬分之一，“吸煙者”患“肺癌”的概率是萬分之一點(diǎn)五，這就是說明 “吸煙”是 “肺癌”發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素，因?yàn)?“吸煙”引起 “肺癌”風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的改變，而不能因?yàn)槠湟?“肺癌”發(fā)生的概率值比較小而不把其作為風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素。有的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率比較高，比如投資失敗的風(fēng)險(xiǎn)可能高于50%，如果資金充足、調(diào)研充足那么投資失敗的風(fēng)險(xiǎn)概率是40%。這表明投資風(fēng)險(xiǎn)的概率值較高，但 “資金充足”和 “前期調(diào)研充分”是引起投資風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率改變的因素。不管這個(gè)概率值的改變是萬分之零點(diǎn)五還是10%，只要這個(gè)因素引起結(jié)論的變化，那么，這個(gè)因素就是風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素。

需要強(qiáng)調(diào)的是，風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算只針對能夠確定的風(fēng)險(xiǎn)因素而言的，比如橋梁坍塌雖然涉及自然環(huán)境、工程設(shè)計(jì)、建筑材料、人為因素等方面的復(fù)雜性關(guān)系，但是橋梁坍塌的概率值是能夠確定的；至于這個(gè)橋梁是否必然坍塌以及坍塌的具體時(shí)間我們是不能確定的，我們只能根據(jù)這些風(fēng)險(xiǎn)因素，采取措施避免風(fēng)險(xiǎn)，降低風(fēng)險(xiǎn)，分散風(fēng)險(xiǎn)，轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，有效地對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避和控制。但有些風(fēng)險(xiǎn)目前是無法確定的，比如轉(zhuǎn)基因食品、生物技術(shù)、能源技術(shù)、信息技術(shù)等一些新興技術(shù)發(fā)展是否對人體造成危害的風(fēng)險(xiǎn)以及是否對破壞環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)具有非確定性。對于這些技術(shù)我們應(yīng)該采取謹(jǐn)慎的態(tài)度，先小規(guī)模實(shí)驗(yàn)，再慢慢擴(kuò)大規(guī)模，最后再投入生產(chǎn)和使用。由于人類認(rèn)知的有限性，即使是目前經(jīng)過檢驗(yàn)沒有風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)，隨著科技的發(fā)展，其安全性是否遭到質(zhì)疑也不能確定。比如DDT、抗生素都經(jīng)受住檢驗(yàn)，但卻對人體和環(huán)境的危害造成不可挽回的損失。

上述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對風(fēng)險(xiǎn)因素的分析是簡化處理，真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)因素具有復(fù)雜性，風(fēng)險(xiǎn)的范疇也是個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)。我們在考察風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)候，不能孤立分析風(fēng)險(xiǎn)因素，應(yīng)該把政治風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、物質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、心理風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、資源風(fēng)險(xiǎn)等作為一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)來對待，這樣才能通過計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素引起某一個(gè)方面風(fēng)險(xiǎn)的概率值來規(guī)避和控制風(fēng)險(xiǎn)。

[1]Knight，F(xiàn).，Risk Uncertainty and Profit，Boston：Houghton Miffin，1999,p.26.

[2]Sitkin,S.&Pablo,A.，“Reconceptualizing the Determinants of Risk Behavior”，Academy of Management Review, 1992，7（1），pp.9-38.

[3][德]烏爾里?！へ惪耍骸讹L(fēng)險(xiǎn)社會(huì)》，何博聞譯，南京：譯林出版社，2004年。

[4][比利時(shí)]普利高津：《確定性的終結(jié)——時(shí)間、混沌與新自然法則》，湛敏譯，上海：上?？萍冀逃霭嫔纾?998年，第2頁。

[5][德]馬克斯·韋伯：《經(jīng)濟(jì)與社會(huì)》上卷，林榮遠(yuǎn)譯，北京：商務(wù)印書館，1997年，第56頁。

[6][加]查爾斯·泰勒：《現(xiàn)代性之隱憂》，程煉譯，北京：中央編譯出版社，2001年，第5頁。

[7][德]烏爾里希·貝克、約翰內(nèi)斯·威爾姆斯：《自由與資本主義》，路國林譯，杭州：浙江人民出版社，2001年，第127頁。

[8]Pearl，J.F.，“Propagation and Structuring in Belief Networks”，Artificial Intelligence，1986,29（3），pp.241-288.

責(zé)任編輯：羅 蘋

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1000-7326（2015）03-0027-05

*本文系教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項(xiàng)目 “當(dāng)代技術(shù)哲學(xué)的發(fā)展趨勢研究”（11JZD007）、國家社科基金“基于公共安全視角的工程風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與治理機(jī)制研究”（14BZX026）的階段性成果。

閆坤如，華南理工大學(xué)馬克思主義學(xué)院副教授 （廣東 廣州，510640）。