能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

張 娜，馮套柱，郭道燕

（西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710054）

0 引言

隨著中國工業(yè)化進程的不斷加快，經(jīng)濟持續(xù)高速發(fā)展，中國能源礦山工程建設(shè)速度居于世界前列，工程類型眾多且建設(shè)深度和規(guī)模都在不斷增大［1］。由于能源礦山開采難度大、儲存量大、分布不集中、開采過程中環(huán)境污染強的特點，這使得能源礦山在建設(shè)過程中具有很多的不確定性，不僅會拖慢能源礦山建設(shè)進度，還會在能源礦山建設(shè)過程中造成安全事故，由此引發(fā)安全穩(wěn)定風(fēng)險。中國是世界上的能源礦業(yè)大國，能源礦山數(shù)量眾多，各類礦產(chǎn)資源的開采及儲存量十分可觀，礦山安全生產(chǎn)趨勢向好，但仍經(jīng)常發(fā)生重大事故，尤以煤礦和金屬礦山最為嚴重，能源礦山整體安全形勢依然嚴峻［2－3］。朱云飛等對1950—2016年間礦井特大事故進行統(tǒng)計得出國有礦井發(fā)生的事故數(shù)和死亡人數(shù)占礦井事故的65%［4］；蔣星星等通過對礦山事故發(fā)生的規(guī)律和特點進行梳理后認為，在礦山事故中頂板事故和運輸事故發(fā)生頻率最高，占事故數(shù)的56.55%［5］。長期、高強度、破壞性的礦山開采活動使得礦山生態(tài)環(huán)境惡化，對礦區(qū)城市的經(jīng)濟發(fā)展和人民的生命健康造成威脅［6］。

在能源礦山風(fēng)險評估的方法研究方面，MI-SHRA等為地下礦山制定了數(shù)值排序系統(tǒng)，用于選擇概率計算方法、確定性及可能性方法［7］。CUI等提出了云模型和混合半定量決策方法，幫助進行風(fēng)險處理的預(yù)算規(guī)劃，并為有效減少廢棄礦山的負面影響提供指導(dǎo)框架［8］。蘇港等運用風(fēng)險矩陣法建立二維矩陣模型，對硫礦的爆炸風(fēng)險進行評估［9］。聶興信、劉杰等在能源礦山風(fēng)險評估中引入社會因素，從“人—環(huán)—機—管”4方面建立指標體系，發(fā)現(xiàn)組合賦權(quán)模型與云模型結(jié)合的評估方法對礦山的風(fēng)險評估有較高的可實用性［10－11］。陳洋洋、李爽等針對礦山安全風(fēng)險問題，為降低事故發(fā)生概率，采用雙重風(fēng)險評估機制進行礦山風(fēng)險評估，實現(xiàn)風(fēng)險的閉環(huán)管理和動態(tài)管控［12－13］。在評估能源礦山風(fēng)險因素等級方面，胡建華等結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、解釋結(jié)構(gòu)模型等方法，從環(huán)境風(fēng)險—事故風(fēng)險—社會風(fēng)險3方面構(gòu)建了風(fēng)險評價指標體系［14］。楊國梁等運用模糊綜合評價法對煤礦風(fēng)險因素進行評價，提出煤礦施工準備階段風(fēng)險為高風(fēng)險，其余風(fēng)險等級低［15］。柯麗華等運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行分析，提出影響礦山安全的核心風(fēng)險因素和關(guān)鍵風(fēng)險作用路徑［16］。臧成君等從過程和結(jié)果兩方面建立礦山風(fēng)險管控指標體系，從靜態(tài)和動態(tài)兩方面對礦山安全績效進行評估預(yù)測［17］。

以上研究對能源礦山所作的風(fēng)險評估大多是針對礦山建成后的安全風(fēng)險及生產(chǎn)風(fēng)險，但很少有學(xué)者對能源礦山的穩(wěn)定風(fēng)險進行評估，分析影響能源礦山穩(wěn)定，造成能源礦山事故的風(fēng)險因素。穩(wěn)定風(fēng)險評估是防范化解穩(wěn)定風(fēng)險的制度安排，通過對穩(wěn)定風(fēng)險相關(guān)的理論與實踐進行調(diào)查探析［18－19］，從利益相關(guān)者角度建立風(fēng)險評估指標體系，才能從根本上解決穩(wěn)定風(fēng)險評估問題［20－24］。選用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險進行評估，通過風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析影響能源礦山穩(wěn)定建設(shè)的源風(fēng)險與核心風(fēng)險。

1 能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

能源礦山是指富含大量能源礦產(chǎn)的貯存地。中國現(xiàn)探明的礦產(chǎn)資源儲量十分豐富。近幾年來中國對能源礦產(chǎn)資源的勘探力度不斷加大，為了能源礦山順利進行，需要對它進行穩(wěn)定風(fēng)險評估，分析風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，找到威脅能源礦山順利建設(shè)的源風(fēng)險和核心風(fēng)險因素。

1.1 穩(wěn)定風(fēng)險因素識別

為研究能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險，對其進行穩(wěn)定風(fēng)險評估，整理近10 a能源礦山事故案例以及能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險的權(quán)威性文獻，梳理事故案例及文獻中參與能源礦山前期準備階段的利益相關(guān)者及其引發(fā)的穩(wěn)定風(fēng)險因素。經(jīng)歸納整理，識別能源礦山的3個利益相關(guān)者為決策者、影響者和執(zhí)行者，作為能源礦山風(fēng)險評價指標體系的I級指標。按照“合理性、合法性、可行性、可控性”4個原則對I級指標所引發(fā)的穩(wěn)定風(fēng)險因素進行細化分析，確定評價指標體系的18項Ⅱ級指標（圖1）。

1.2 穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)模型

為判別風(fēng)險因素之間的影響關(guān)系程度，采用問卷調(diào)查法及訪談法對風(fēng)險因素影響關(guān)系程度進行研究。調(diào)查風(fēng)險因素之間的影響強度，按照李克特五分量表（1＝關(guān)系最弱；5＝關(guān)系最強）對風(fēng)險因素之間的影響程度進行打分。結(jié)合問卷及訪談結(jié)果，超一半的關(guān)系強度數(shù)值不小于3，則將2個因素之間關(guān)系強度用“1”表示，否則用“0”，得到風(fēng)險因素影響關(guān)系的鄰接矩陣。運用可視化軟件工具，將鄰接矩陣轉(zhuǎn)化為風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)模型圖，圖中每一個箭頭都表示風(fēng)險的傳遞，箭頭代表風(fēng)險的發(fā)出者，箭尾代表風(fēng)險的接收者（圖2）。

圖2 能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)模型Fig.2 Stability risk network model for energy mines

2 能源礦山風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

2.1 整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

2.1.1 整體網(wǎng)絡(luò)密度

對能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)指數(shù)進行計算，得到網(wǎng)絡(luò)密度和風(fēng)險結(jié)點間的平均距離（表1）。能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)共包含18個風(fēng)險節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)密度為0.219，表明能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險之間存在一定的關(guān)聯(lián)性。網(wǎng)絡(luò)密度取值在0～1，數(shù)值越大表示聯(lián)系越緊密，能源礦山整體網(wǎng)絡(luò)密度在0.5以下，表示該網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險因素之間的連接為稀疏連接，說明能源礦山建設(shè)及運行過程的風(fēng)險存在較大的差異現(xiàn)象，由此會造成風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的密度較小，風(fēng)險因素之間的聯(lián)系程度偏低。同時表明風(fēng)險之間的聯(lián)系不是隨機的，只有雙方之間存在因果關(guān)系的風(fēng)險才會關(guān)聯(lián)。

表1 整體網(wǎng)絡(luò)指標Table 1 Overall network indicators

能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點間平均距離為2 282，表明風(fēng)險是通過2.282次的傳遞關(guān)聯(lián)起來的，這也是風(fēng)險在該網(wǎng)絡(luò)中的傳播效應(yīng)，可表達為能源礦山某個穩(wěn)定風(fēng)險發(fā)生后，平均需要經(jīng)過2 282個風(fēng)險就可以觸發(fā)另一個風(fēng)險。

2.1.2 風(fēng)險因素位置塊

通過塊模型對整體網(wǎng)絡(luò)進行分析，聯(lián)系較為緊密的風(fēng)險群體定義為塊，用CONCOR法和層次聚類法將風(fēng)險節(jié)點按區(qū)位劃分為塊，能源礦山的18個穩(wěn)定風(fēng)險因素被劃分為8個風(fēng)險塊，每塊包含不同的風(fēng)險因素（圖3）。用“s”表示一級指標，“sr”表示二級指標，以便區(qū)分不同利益相關(guān)者引發(fā)的穩(wěn)定風(fēng)險因素，例如民眾無處表達訴求表示為“s2r1”。對這8個風(fēng)險塊進行密度計算，得出每個風(fēng)險塊與其他風(fēng)險塊的密度值，并不是所有的風(fēng)險塊之間都有聯(lián)系，沒有聯(lián)系的2個風(fēng)險塊之間的密度值為0（圖4）。

圖3 風(fēng)險因素分塊Fig.3 Risk factor chunking

圖4 各塊密度數(shù)據(jù)Fig.4 Density data per block

結(jié)合整體網(wǎng)絡(luò)密度值與塊密度關(guān)系數(shù)據(jù)，將塊密度中大于整體網(wǎng)絡(luò)密度0.219的值賦值為“1”，小于0.219的值賦值為“0”，得出各位置塊之間的發(fā)送與接收關(guān)系數(shù)。塊1的發(fā)送與接受關(guān)系分別為2，1；塊2為3，4；塊3為4，2；塊4為2，1；塊5為2，1；塊6只有6條接收關(guān)系，沒有發(fā)送關(guān)系；塊7的發(fā)送與接受關(guān)系分別為1，1；塊8為2，1（圖5）。

圖5 風(fēng)險塊關(guān)系Fig.5 Relationship between risk blocks

根據(jù)Burt對風(fēng)險位置塊的屬性劃分［21］，得出塊1、塊2、塊3屬于首屬人位置；塊4、塊8屬于發(fā)送型位置；塊6屬于諂媚位置；塊5、塊7屬于經(jīng)紀人位置。處于網(wǎng)絡(luò)核心地位的位置塊應(yīng)既有發(fā)送關(guān)系也有接受關(guān)系，因此確定首屬人位置塊應(yīng)處于核心地位，塊1、塊2、塊3為核心位置塊。

2.2 個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征通過節(jié)點的中心性進行分析，中心性的計算指標為度中心度和中間中心度，通過對這2個指標進行分析可以確定各風(fēng)險因素節(jié)點在風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中的角色和作用。

2.2.1 度中心度

采用度中心度的出度和入度2個指標，分析風(fēng)險因素在風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中的特點和角色。在有向網(wǎng)絡(luò)圖中，出度表示輸出關(guān)系，點的出度值越大則該風(fēng)險對其他風(fēng)險的影響越大；入度表示輸入關(guān)系，點入度較大表示該節(jié)點受其他風(fēng)險的影響作用越大。

通過計算得到能源礦山所有穩(wěn)定風(fēng)險節(jié)點的出度與入度數(shù)值（表2）。為直觀地分析不同風(fēng)險節(jié)點出度與入度的關(guān)系，以入度為橫坐標，出度為縱坐標，將風(fēng)險節(jié)點以坐標的形式呈現(xiàn)（圖6），可以得出風(fēng)險因素節(jié)點的分布情況。

表2 風(fēng)險因素度中心度Table 2 Degree centrality of risk factors

圖6 風(fēng)險因素分布Fig.6 Distribution of risk factors

根據(jù)能源礦山各穩(wěn)定風(fēng)險因素的出度和入度數(shù)值和坐標分布圖，得知s1r1（不同利益群體的訴求）、s2r3（民眾參與程度不夠）、s3r3（缺乏公共信息溝通渠道）、s3r4（立項審批程序不合法）、s3r5（征地拆遷補償不合理）這5個風(fēng)險因素的出度大且入度小，對其他風(fēng)險因素的影響較大，在風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中具有風(fēng)險源的特征。

2.2.2 中間中心度

中間中心度衡量的是某一風(fēng)險節(jié)點對其他風(fēng)險及對風(fēng)險傳導(dǎo)的控制能力。中間中心度越高，該風(fēng)險連接的其他風(fēng)險節(jié)點越多，“橋”的效應(yīng)越明顯，位于2個風(fēng)險因素傳播的最短路徑上的風(fēng)險因素稱為“橋”，對風(fēng)險傳播的控制作用最強。

通過計算得到各風(fēng)險節(jié)點中間中心度的數(shù)值，將風(fēng)險因素按中間中心度的數(shù)值從大到小進行排列（圖7），得出s2r1（民眾無處表達訴求）、s2r3（民眾參與程度不夠）、s2r8（民眾信任程度低）、s3r3（缺乏公共信息溝通渠道）、s2r7（對安置補償不滿意）、s1r1（不同利益群體的訴求）這6個風(fēng)險因素的中間中心度數(shù)值大，說明它們對其他風(fēng)險因素的控制能力較強，多處在2個風(fēng)險因素傳播的最短路徑上，在能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中充當橋梁的作用。

圖7 風(fēng)險因素中間中心度值分布Fig.7 Distribution of Between centrality values of risk factors

3 能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險

3.1 源風(fēng)險

根據(jù)SNA相關(guān)理論，能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險因素中滿足出度大、入度小且處于核心風(fēng)險位置塊上的風(fēng)險因素為影響能源礦山建設(shè)的源風(fēng)險。綜合分析，不同利益群體的訴求位于風(fēng)險位置塊1，出度與入度的差值為2；民眾參與程度不夠、缺乏公共信息溝通渠道、立項審批程序不合法位于風(fēng)險位置塊2，出度與入度的差值分別為2，5，3（圖8）。這4個風(fēng)險因素均處于核心位置塊上，都滿足出度大、入度小，是能源礦山的源風(fēng)險因素。

圖8 能源礦山源風(fēng)險Fig.8 Source risk factors of energy mines

3.2 核心風(fēng)險

根據(jù)SNA相關(guān)理論，核心風(fēng)險因素需滿足點的出度與入度數(shù)值均較大、中間中心度數(shù)值較大且處在核心塊上。民眾無處表達訴求與民眾信任程度低位于風(fēng)險位置塊2，出度與入度的值分別為8，9；2，11，中間中心度值分別為分別109，41；民眾參與程度不夠、缺乏公共信息溝通渠道位于風(fēng)險位置塊3，出度與入度的值分別為7，5；9，4，中間中心度值分別為分別43，40（圖9），這4個風(fēng)險因素滿足核心風(fēng)險條件，是能源礦山的核心風(fēng)險因素。

圖9 能源礦山核心風(fēng)險Fig.9 Core risk factors of energy mines

4 結(jié)論

1）構(gòu)建了能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險評估的網(wǎng)絡(luò)模型，模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于能源礦山建設(shè)的決策者、影響者、執(zhí)行者3方面引發(fā)的穩(wěn)定風(fēng)險因素，建立了3個Ⅰ級指標，18個Ⅱ級指標的能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險指標體系。

2）提出用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險進行風(fēng)險評估，分析穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，預(yù)測出影響能源礦山穩(wěn)定建設(shè)的源風(fēng)險與核心風(fēng)險，風(fēng)險等級程度較高，各方需對此加強控制管理。

3）認為能源礦山穩(wěn)定風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的整體密度數(shù)值偏小，穩(wěn)定風(fēng)險因素的可達距離長，風(fēng)險因素之間的連接為稀疏連接，關(guān)聯(lián)程度低，在風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中存在只有接收關(guān)系和發(fā)送關(guān)系的穩(wěn)定風(fēng)險因素。