建設項目社會穩(wěn)定風險評估
——基于模糊神經網絡的實證研究

龍絳珠，黃嘉南，張 曦，戴二玲

(1.陽光學院 土木工程學院， 福建 福州 350015； 2.福州市規(guī)劃設計研究院技術經濟所， 福建 福州 350108)

建設項目社會穩(wěn)定風險評估——基于模糊神經網絡的實證研究

龍絳珠1，黃嘉南2，張 曦2，戴二玲2

(1.陽光學院 土木工程學院， 福建 福州 350015； 2.福州市規(guī)劃設計研究院技術經濟所， 福建 福州 350108)

提出了一種結合MATLAB程序實現(xiàn)的基于模糊神經網絡的建設項目社會穩(wěn)定風險評估方法。該方法是通過風險調查進行風險識別，在構建評估指標體系并確定指標體系權重的前提下，設置風險評判等級，然后建立評價指標體系與評價對象各個等級的隸屬度矩陣，并將模糊數學引入，與神經網絡相結合，最后通過MATLAB語言進行編程實現(xiàn)。以福州市新店外環(huán)路西段道路工程為例，利用該方法進行了可行性驗證。

建設項目評估；社會穩(wěn)定風險；模糊數學；神經網絡

客觀科學準確的社會穩(wěn)定風險評估結論是保障建設項目前期科學決策的關鍵，可以為決策者提供有效的決策支持。其研究能夠使決策者對建設項目的科學決策做到正確把握，從而更好地確保建設項目的順利實施。建設項目社會穩(wěn)定風險評估是一個多層次多指標的評價體系，需要將所有信息很好地結合進行綜合評價，尋求一種數學方法并對該方法進行科學的、合理的設計是社會穩(wěn)定風險評估工作的重點。模糊數學方法廣泛被運用于各個領域，在科學技術、經濟管理、社會科學方面的運用特別突出，特別是在智能計算機開發(fā)和應用方面起到了非常重要的作用[1]。神經網絡是模擬人的思維，處理信息通過神經元之間同時相互作用的動態(tài)過程來完成的，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。羅國武等[2]在土石壩壩坡失穩(wěn)風險評價方面建立了模糊風險模型。閆文周等[3]和賴芨宇等[4]在基于神經網絡的工程項目管理及評價領域進行了一定程度的研究。龍絳珠等[5]介紹MATLAB的主要特性，并討論利用MATLAB語言對風機性能實測數據進行處理的優(yōu)點。

由此，本課題組提出結合MATLAB程序實現(xiàn)的基于模糊神經網絡的建設項目社會穩(wěn)定風險評估研究。

1 建設項目社會穩(wěn)定風險評估研究概述

社會穩(wěn)定風險評估，是指與人民群眾利益密切相關的重大決策、重要政策、重大改革措施、重大工程建設項目、與社會公共秩序相關的重大活動等重大事項在制定出臺、組織實施或審批審核前，對可能影響社會穩(wěn)定的因素開展系統(tǒng)的調查，科學的預測、分析和評估，制定風險應對策略和預案，有效規(guī)避、預防、控制重大事項實施過程中可能產生的社會穩(wěn)定風險，更好地確保重大事項順利實施。凡與人民群眾切身利益密切相關、牽涉面廣、影響深遠，易引發(fā)矛盾糾紛或有可能影響社會穩(wěn)定的重大事項實施前，都應開展社會穩(wěn)定風險評估[6]。

1.1 研究概述

國外在20世紀后半期，社會學家們開始關注社會風險，許多著名社會學家如貝克、吉登斯、盧曼等都對社會風險進行過深入研究，形成了有關風險的社會學理論[7]。世界上很多國家的項目如美國華盛頓、英國倫敦、新加坡等地的地鐵等大型項目都采用了風險管理的技術，從而保證了項目的成功[8]。世界銀行為強化項目社會評價的作用，于1997年成立了社會發(fā)展部門。自此，項目評價已經從單一的財務分析和經濟分析，發(fā)展到財務、經濟、技術、環(huán)境和社會等方面的評價，其中社會評價越來越受到關注與重視[9]。

國內在2004年“漢源事件”之后，遂寧市在全國范圍內率先出臺了《重大工程建設項目穩(wěn)定風險預測評估制度》，明確規(guī)定了新工程必須在經過社會穩(wěn)定風險評估的條件下才可開工建設，并探索出了“遂寧模式”。隨后各地出現(xiàn)的“煙臺模式”、“平陽模式”、“淮安模式”等在對工程項目的組織領導體制、評估范圍和評估流程等方面做出了積極探索。2010年以來，重大項目和重大決策在實施前進行社會穩(wěn)定與經濟效益“雙評估”的機制已在全國全面推廣，童星[10]提出了社會穩(wěn)定風險評估的主體應為獨立于決策部門和承建單位的“第三方”等觀點，張健等[11]人采用層次分析法獲得社會風險影響權重，運用CIM并聯(lián)響應模型進行社會風險概率疊加，提出以概率計算結果來反應社會風險發(fā)生的可能性。2011年，我國在“十二五”規(guī)劃綱要中正式提出“建立重大工程項目建設和重大政策制定的社會穩(wěn)定風險評估機制，正確處理人民內部矛盾，把各種不穩(wěn)定因素化解在基層和萌芽狀態(tài)”[12]。近年來，中央領導多次作出重要指示，要求各地各部門建立改革重大事項社會穩(wěn)定風險評估機制，從源頭上預防和化解矛盾，維護社會和諧穩(wěn)定[13]。近幾年，建設項目社會穩(wěn)定風險評估日益受到重視并被逐漸提到新的高度，國內的許多學者、本課題組也對建設項目社會穩(wěn)定風險評估做了大量的研究[14]。

1.2 現(xiàn)有社會穩(wěn)定風險評估的局限性

目前，我國對建設項目社會穩(wěn)定風險評估體系建設的研究工作，開展較為薄弱，體系建設也尚不健全和完善。課題組前期做了大量研究發(fā)現(xiàn)，主要存在以下局限性[15]：

(1) 行業(yè)局限性較大，普適性研究不足；

(2) 定性研究較多，定量研究不足；

(3) 建設項目社會穩(wěn)定風險評估研究與實踐已經開展十多年，同時人工神經網絡的研究也已成熟，但基于神經網絡的社會穩(wěn)定風險評估研究還處于空白。

因此，本課題組提出了以下基于模糊神經網絡的建設項目的社會穩(wěn)定風險評估，并進行了實例驗證。

2 基于模糊神經網絡的社會穩(wěn)定風險評估

2.1 基本原理

以社會穩(wěn)定風險因素識別與風險等級評判為研究對象，以社會燃燒理論作為理論研究基礎，以問卷調查、層次分析、數理統(tǒng)計等方法作為手段，結合各類建設項目的性質，全面客觀地分析識別出建設項目社會穩(wěn)定風險因素指標，并構建出建設項目社會穩(wěn)定風險評估指標體系，采用模糊數學確定綜合評判集，再輔以神經網絡建立建設項目社會穩(wěn)定風險評估模型，結合MATLAB語言進行程序設計以實現(xiàn)建設項目社會穩(wěn)定風險評估的動態(tài)模擬，并加以實例驗證，見圖1。

圖1研究思路示意圖

2.2 實證分析

這種基于模糊神經網絡的建設項目社會穩(wěn)定風險評估是否能夠運用于實際工程，以及如何應用在實際工程中，通過以下實例進一步驗證。

2.2.1 項目概況

福州市新店外環(huán)路西段道路工程設計長度5 994.714 m，實際修建長度5 636.918 m。本項目的道路設計為城市主干道路，其中地面輔路段設計行車時速均為40 km/h，主線高架段設計行車時速為60 km/h。本項目總投資517 529.19萬元。

2.2.2 評估步驟

(1) 社會穩(wěn)定風險調查。本建設項目符合法律法規(guī)、黨和國家的方針政策、福州市城市總體規(guī)劃及福州市相關專業(yè)專項規(guī)劃的要求，其建設具有合法性。

通過實地調查發(fā)現(xiàn)，該市政道路工程的建設不僅可以有效提升項目所屬片區(qū)的道路、排水、園林、電力、電信等基礎設施水平，還將極大地推動項目所屬片區(qū)的土地開發(fā)和利用，從而有效改善項目所屬片區(qū)的交通出行環(huán)境，提升項目所屬片區(qū)乃至福州中心城區(qū)的城市形象，是城市規(guī)模拓展和社會經濟發(fā)展的需要。

(2) 社會穩(wěn)定風險識別與指標體系建立。對評價事物進行分析并識別出影響事物的因素，建立因素指標集U={u1，u2…un}確定客觀評價對象。指標體系的建立需要結合評估事件的具體情況而定，研究以社會燃燒理論作為理論研究基礎，將各類風險因素歸為燃燒物質、助燃劑、點火溫度3大項，以問卷調查、層次分析、數理統(tǒng)計等方法作為手段，風險識別完成后根據風險因素的特點構建出建設項目社會穩(wěn)定風險指標體系[15]：第一層包含燃燒物質、助燃劑、點火溫度3大項；第二層分為圖2所示15種類型；第三層在第二層的基礎上細分為相關政策等71項。

本工程選取有征地有征房模板的第一層與第二層指標組建成為項目的評估指標體系，見圖2。

圖2福州市新店外環(huán)路西段道路工程社會穩(wěn)定風險評估指標體系

(3) 確定指標體系權重。指標權重記為A={a1，a2…an}，表示各個指標在事物評判中的重要程度。建設項目社會穩(wěn)定風險評估的權重確認方法有很多種，本課題組綜合采用了聚類分析、因子分析、方差分析、信度分析、判別分析等主流的數理統(tǒng)計方法對網絡問卷調查得來的實際數據樣本進行篩選、統(tǒng)計、分析，以及權重的計算，確定指標權重[16]。

根據以上風險清單，共71個項目，針對這些項目按主要、次要、可忽略進行提問，設計出一份調查問卷，并將問卷發(fā)放給大范圍群體進行了實際調查。將問卷調查得到的71個“主要”選項的占比為計算基數，設第三層指標的“主要”比重為Bijr，各層權重設為W，其中Wi表示第一層指標的權重，Wij表示第二層指標的權重，Wijr表示第三層指標的權重。具體分析計算過程見本課題組已發(fā)表的論文“建設項目社會穩(wěn)定風險指標的權重確定[15]”，本文不再贅述。

(4) 風險評判等級設置。評判等級V={v1，v2…vn}表示若干個評判結果的可能，它確定了一個事物的評價標準。建設項目社會穩(wěn)定風險的評判等級確定如下：

根據國家發(fā)展和改革委員會發(fā)改投資[2012]2492號文[17]，重大項目社會穩(wěn)定風險等級分為高風險、中風險、低風險三個等級。因此，建設項目社會穩(wěn)定風險的評判等級設置為3個區(qū)間，4個閾值，將建設項目社會穩(wěn)定風險的評判等級設為V=[0.00,0.36,0.64,1.00]。即，通過綜合計算最后得出的風險值處于0.00與0.36之間，為低風險；處于0.36與0.64之間，為中風險；處于0.64與1.00之間，為高風險。

(5) 建立隸屬度矩陣。按照構建的評價指標體系，邀請該領域一定數量的專家依據確定的評判等級對風險因素進行模糊評判，經過統(tǒng)計分析，計算出對評價對象各個等級的隸屬度矩陣，也稱為模糊關系矩陣Ri={ri1，ri2…rin}。建設項目社會穩(wěn)定風險評估的隸屬度矩陣需要向項目的各參與方及涉及到的相關利益群眾做風險程度調查獲得。為使評估客觀科學，本課題組采取了問卷調查法，即編制一份指標因素的風險程度調查問卷，然后發(fā)放給被調查者填寫，回收問卷并匯總風險程度，形成隸屬度矩陣。

針對影響本市政道路工程社會穩(wěn)定的15個風險因素進行風險程度調查，風險程度對應評判等級的4個層次分別為：無危險、低危險、中危險和高危險。風險程度分為兩種情況進行調查：一是在沒有采取防范社會穩(wěn)定風險措施時，該項目的初始風險程度；二是在采取相應防范措施后，該項目的實際風險程度。

(6) 選擇算子計算模糊綜合評判集。模糊綜合評判集B是將指標集的權重和各指標的評價隸屬度相互運算的一個排序，如下式所示：

(b1,b2,…,bn)

其中模糊算式“o”有4種情況[1]，通過對四種模型的分析發(fā)現(xiàn)，對于不同的問題，算子模型有著各自的應用范圍。加權平均模型對所有因素根據權重大小均衡兼顧，這種模型的優(yōu)點是在保留了單指標評判信息的基礎上，綜合考慮了所有指標的影響，對指標的綜合評價進行了有效的融合。建設項目社會穩(wěn)定風險評估是一個多層次多指標的評價體系，需要將所有信息很好的結合進行綜合評價，因此本課題選用加權平均模型，做為模糊綜合評價方法的綜合算子。

(7) 神經網絡模型建立。通過綜合考慮，本文選用線性神經網絡以實現(xiàn)模糊綜合評價法對建設項目的社會穩(wěn)定風險，將本項目的社會穩(wěn)定風險因素的第二層15個指標作為神經網絡的輸入層，將建設項目社會穩(wěn)定風險因素指標體系應用模糊綜合評判算法與風險評判等級建立相關隸屬度矩陣，將建設項目社會穩(wěn)定風險的評判等級設為神經網絡的輸出層，以此建立建設項目社會穩(wěn)定風險神經網絡模型。

接下來運用MATLAB程序進行預測仿真，并且對各風險因素的大小進行排序，預測的風險值用于判斷建設項目的社會穩(wěn)定風險等級，風險因素大小排序用于針對性的采取防范措施來預防與減小風險危害。

(8) 神經網絡程序實現(xiàn)。將訓練程序在MATLAB中運行，神經網絡訓練結果良好且誤差較小[18]。

將預測程序在MATLAB中運行，MATLAB的命令窗口即顯示出15個風險因素的風險大小與風險排序，根據風險的大小情況，可以采取針對性的防范措施來預防和縮小風險的發(fā)生；還有顯示出未采取措施和采取措施后的風險預測值，根據預測值的大小判斷該項目是屬于哪一類風險類型的。采取措施后的風險預測值就是項目的最終社會穩(wěn)定風險值，決策者即可依據該預測值判斷項目是否實施。

(9) 初步的社會穩(wěn)定風險評估。對未采取防范措施的風險程度調查結果進行統(tǒng)計匯總，每道題答案的匯總見表1，輸入到Excel表格中以便神經網絡讀取。打開MATLAB軟件，調用訓練好的建設項目社會穩(wěn)定風險評估(有征地有征房)的神經網絡程序，讀取風險程度匯總表進行社會穩(wěn)定風險值預測與風險等級評判，MATLAB的運行結果顯示在未采取防范措施時本項目的社會穩(wěn)定風險等級為高風險，風險值為0.65892，各風險因素的風險大小排序見表2。

表1 福州市新店外環(huán)路西段道路工程社會穩(wěn)定風險程度匯總表(未采取防范措施)

(10) 風險防范與化解措施。從表2中可以看出，該工程的風險主要集中在征地拆遷、安置補償與自然風險三方面，且風險值相對較大，被調查者對本項目的房屋征收相關事宜與環(huán)境污染有較大的顧慮。因此，有必要針對這三方面風險進一步采取相應防范措施。

(11) 采取防范和化解措施后的風險等級評估。針對可能發(fā)生的風險采取一定防范措施后，被調查者重新對各個風險因素進行風險程度評判，匯總見表3，可發(fā)現(xiàn)選擇低危險、中危險、高危險的人數有所下降，選擇無危險的人數增加了，被調查者對本工程的社會穩(wěn)定風險較為樂觀，總體認為本工程的社會穩(wěn)定是安全的。

將采取防范措施后的社會穩(wěn)定風險程度重新導入到訓練好的神經網絡模板中，利用MATLAB程序預測得出采取措施后的社會穩(wěn)定風險值為0.22385，較未采取防范措施時有大幅度的降低。

表2 各因素風險大小排序

表3 福州市新店外環(huán)路西段道路工程社會穩(wěn)定風險程度匯總表(采取防范措施后)

2.2.3 風險分析結論

福州市新店外環(huán)路西段道路工程可能引發(fā)不利于社會穩(wěn)定的綜合風險值為0.22385，處于0.00與0.36之間，綜合判定本項目實施后可能引發(fā)不利于社會穩(wěn)定的綜合風險程度低：即項目實施過程中出現(xiàn)一般性群體事件的可能不大，但不排除會發(fā)生個體矛盾沖突的可能。

3 結 論

研究采用了神經網絡方法，將模糊數學引入，結合MATLAB軟件編程實現(xiàn)，并通過實例表明，該方法切實可行，數據可靠，可為決策者對建設項目的科學決策提供合理的依據，具有重要的意義。

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SocialStabilityRiskAssessmentforConstructionProjects——EmpiricalResearchBasedontheFuzzyNeuralNetwork

LONG Jiangzhu1, HUANG Jianan2, ZHANG Xi2, DAI Erling2

(1.YangoUniversityInstituteofCivilEngineering,Fuzhou,Fujian350015,China;2.FuzhouPlanningDesign&ResearchInstituteofTechnologyEconomy,Fuzhou,Fujian350108,China)

This paper proposed a combined social stability risk assessment method which is based on fuzzy neural network and coded using MATLAB. The method can identify risk through risk investigation, under the premise of establishing the evaluation index system and determining the weight of the index system, the risk evaluation level is assumed, and then the membership matrix of the evaluation index system and the evaluation object are determined, the fuzzy mathematics is then introduced which is combined with the neural network, and finally the programming realization is coded by using MATLAB language. Taking the outer loop western section road engineering of xindian Fuzhou as an example, the feasibility of this method is verified.

evaluationofconstructionprojects;socialstabilityrisk;fuzzymathematics;neuralnetwork

10.3969/j.issn.1672-1144.2017.06.043

2017-06-17

2017-07-25

福建省教育廳社會科學基金項目(JAS150803)；福建省住建廳科學技術項目(2015-K-18)

龍絳珠(1978—)，女，江西泰和人，碩士，工程師，講師，主要從事項目評估方面的工作。 E-mail：49668909@qq.com

U239.5

A

1672—1144(2017)06—0216—05