液化天然气(LNG)项目社会风险评估——基于模糊数学模型

李传桐，秦若瑶

(山东工商学院 a.金融学院;b社会稳定风险研究评估中心，山东 烟台264005)

一、引言

重大项目建设对我国经济及社会的可持续发展具有非常重要的现实意义。但是重大项目在给我们的社会带来巨大利益的同时往往也伴随着风险。习近平同志指出[1]：“当前，我国发展面临着前所未有的风险挑战。预判风险是防范风险的前提，把握风险走向是谋求战略主动的关键。”在项目推进的同时，及早评估重大投资项目社会风险，提前预判、防范风险，是风险管理的关键。

我国开展规范的社会风险评估，始于上个世纪进入中国的世界银行项目和移民项目。当前，对重大投资项目进行社会风险评估，已经成为常态。液化天然气项目作为我国的重大投资项目，在建设过程和运营过程中都可能会存在影响社会稳定的潜在风险，因此，我们需要对其进行合理的社会风险评估。社会风险评估的方法多种多样，寻求最合适的风险评估方法，对于管控液化天然气(LNG)项目社会风险至关重要。本文将尝试把模糊数学模型应用到液化天然气(LNG)项目的社会风险评估中。

二、社会稳定风险评估方法的回顾

在重大项目的社会风险评估中，常用的方法包括层次分析法、模糊数学模型综合评价、人工神经网络、蒙特卡洛法、专家调查法等。

(一)层次分析法

美国运筹学家匹兹堡大学教授萨蒂在20世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法，即层次分析法。20世纪90年代，我国学者将层次分析法多应用在我国的建设项目中，近年来层次分析法的应用更为广泛，尤其在项目风险的评价中，层次分析法的作用是至关重要的。李云(2020)运用模糊层次评价法对PPP项目进行风险评价,对风险因素进行了分析,建立了评价标准和决策准则。针对风险等级的决策目标,构建了由5个一级风险因素和20个二级风险因素构成的评价指标体系,通过专家问卷调查对项目二级风险进行了评估,确定了风险发生的概率[2]。秦德智、侯怡红(2021)基于浙江省义乌市中小企业的调研数据，通过构建衡量企业经营创新与经营风险的指标体系，运用层次分析法定量识别各企业的经营创新与经营风险得分[3]。

(二)模糊综合评价法

1965 年美国控制论学者L.A.扎德发表论文《模糊集合》，标志着这门新学科的诞生。此后发展迅速，遍及多个领域。周启清,韩永楠(2018)将层次分析法与模糊数学模型相结合，建立了基于模糊层次综合评价法的评价矩阵，构建某房地产项目四个方面总体框架及各阶段的具体风险指标并由专家对风险指标的重要程度打分。再通过数学统计法，建立了阶梯层次结构和判断矩阵，据此计算出了各层的指标权重。最后算出房地产项目各阶段中，销售管理阶段的风险最高，其次是投资前期阶段和开发建设阶段、经营阶段的风险最小，该项目综合风险等级属于中等水平[4]。同年，李扬(2019)为了深入研究大跨度斜拉桥整体拆除项目的潜在风险，提出一套适用于该类型项目的风险评估方法——利用鱼骨图法进行风险因素识别，利用层次分析法进行风险权重分析，利用模糊综合评价法进行风险等级评价，然后利用该方法对某大跨度斜拉桥工程案例进行了风险评估[5]。

(三)人工神经网络

人工神经网络，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。张晓朋(2018)在研究对外投资风险时，应用了单纯的人工神经网络、BP神经网络、PLS-PM和复合人工智能模型分别得出了结果，并进行横向对比，在探讨了不同的模型和算法以及结果的优势与劣势后，确定了他的创新模型和方法[6]。叶清、肖飞、李林锐、黄磊、黄冰飞(2020)从智能感知层、大数据平台和业务应用层这3个层面出发,设计架构了基于泛在物联与数据挖掘的电网运行数据采集分析系统,并进一步提出了基于电网运行数据的人工神经网络(ANN)风险评估方法[7]。

(四)蒙特卡洛法

蒙特卡洛方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。牛青川、宋晓冰、张辉(2020)根据案例库，得到风险评价体系和各个基本事件的风险系数分布，然后采用蒙特卡洛法进行仿真模拟，建立蒙特卡洛模型，以此来评价1个区域的建筑安全状况以及区域内各个风险的重要程度[8]。梁志远(2018)研究了蒙特卡洛法,并对其进行改进,以获得准确有效的电网风险信息[9]。

(五)专家调查法

专家调查法是以专家作为索取信息的对象，依靠专家的知识和经验，由专家通过调查研究对问题作出判断、评估和预测的一种方法。60年代中期，国外许多政府机构和公司企业热衷于建立电子计算机数据处理系统，但是，实践表明，利用专家头脑的直观判断仍具有强大的生命力，专家的作用和经验是电子计算机无法完全取代的。在许多情况下，只有依靠专家才能作出判断和评估[10]。

三、模糊数学的应用顾

数学模型一般可分为三类——背景明确的确定性数学模型、背景随机的随机数学模型、背景模糊的模糊数学模型。模糊数学就是利用数学的方法研究模糊的问题，它把数学的应用范围从确定领域扩大到了模糊领域，即从精确现象到模糊现象。

(一)模糊数学

研究模糊数学不可避免地涉及到模糊集合与隶属函数。当任一论域X中的元素x都存在到[0,1]上的映射μA(x)时，都可确定X上的一模糊集合A，μA叫做模糊集A的隶属函数，μA(x)叫做x对模糊集A的隶属度。因此，当某一集合是模糊集合时，都可以完全利用模糊数学的原理根据其对于另一确定集合的隶属度刻画出来。

隶属函数的确定方法有多种，本文主要研究两种方法：

第一种是模糊统计法。这是一种客观方法，利用模糊统计实验，根据隶属度的客观性来确定。首先要确定一个论域X，接下来选取出其中一个固定元素x0、一个随机变动的普通集A*和一个以A*为边界的模糊集A。由于x0是否属于普通集A*是不确定的，因此x0对A模糊集的关系也不确定。最后，假设做n次模糊统计实验，就可以计算出x0对A的隶属频率。实际上，当n不断增大时，隶属频率趋于稳定，其频率的稳定值称为x0对A的隶属度，即

第二种是指派法。这是一种主观方法，它主要根据人们的实践经验来确定隶属函数。如果模糊集定义在实数集上，则其隶属函数就称为模糊分布。也就是说，指派法是根据问题性质主观的选用例如矩阵型、k次抛物线型等形式的模糊分布，再根据实际测量情况确定其中的参数最终确定模糊函数。这种方法相较于第一种方法可操作性更强，同时兼顾了主观的经验因素[11-12]。在实际情况中，经常有两个集合之间存在模糊关系，这种模糊关系是两集合乘积空间上的一模糊子集，这个模糊子集也可以用隶属函数来刻画。而用矩阵的形式表示这个模糊关系时，就将其称作模糊矩阵。

而在对事物进行分类时，有些事物之间的划分并不清晰明了，边界具有模糊性，此时它们之间的关系更多的是模糊关系。当对这一类事物分类时，我们通常可采用模糊聚类的方法。在获取数据后，对数据进行标准化处理，随后建立相似矩阵，最后根据矩阵的特征值得出不同的置信水平，即可将其进行分类。

(二)模糊数学在风险评估中的应用

利用模糊数学模型对风险进行评估时，常用模糊综合评价的方法。它是应用模糊关系合成的原理，从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法。一般而言，在进行风险评估时，指标体系为多层次。因此在利用这种基于模糊数学模型的评价方法在进行风险评估时，首先要给出被评价对象的集合，后确定被评价事物的论域，即建立风险的指标体系W，W=(ω1,ω2,…ωn)。若指标体系所含因素较多，可以将其按照属性分为个子集，即

随后要确定评语集，构建评价矩阵。在进行风险评估时，评语一般为低风险，中低风险，中风险，中高风险，高风险，即所建立的评语集：V=(低风险，中低风险，中风险，中高风险，高风险)。

根据风险指标体系中元素与评估等级之间的模糊关系，可得评价矩阵为

各风险因素权重的确定主要取决于进行风险的模糊综合评判时的着眼点,通常使用的方法为专家打分法与层次分析法。选择合成算子，将模糊矩阵与元素权重集进行运算。进行风险评估时，常用的算子为M(•,⊕)，其中运算α⊕b=min(1,α+b)，得到Ai∘Ri=Ti。

在进行风险评估时，将每个Wi视为一个整体因素，则W=(ω1,ω2,…ωs)，此时W也是单因素集，其判断矩阵为

其权重A=(α1,α2,…αs)，于是得到二级模糊评价模型：

T=A∘R=(t1,t2,…t5)。

当然，若指标体系中仍有较多因素可将其继续进行划分，会得到三级或者更高级的模型。

最后，将模糊评语量化，假设模糊评语量化集为S，计算出综合风险指数为：

N=TST.

(三)在液化天然气项目中的模糊数学模型研究思路

液化天然气项目作为一个重大项目，在进行社会风险评估时，同样可以利用模糊数学，进行模糊综合评价。

首先对液化天然气项目可能发生的社会风险进行筛选和识别，根据风险的特点，经过专家调研，构建出社会风险指标体系Wi。由于所识别的风险因素较多，因此将LNG项目的风险指标体系分为两个层次，分别为准则层和指标层。确定液化天然气项目的风险评语集为：V=(低风险，中低风险，中风险，中高风险，高风险)。

在确定指标层的各风险指标Wi隶属于V中等级的隶属度rij时，利用风险矩阵法的思想，可以用风险程度来刻画隶属度。此时，在LNG项目中，对不同风险的风险程度涉及两个因素，即风险发生概率P和风险影响程度Q。风险发生概率是指风险事件转化为社会稳定风险事件的可能性，按照风险因素发生的可能性，一般标准是利用指派法，将风险发生概率分为很高、较高、中等、较低、很低五个等级。风险影响程度是指该风险因素影响规模、影响时间、群众承受能力等综合情况，与风险发生概率类似，风险影响程度同样分为严重、较大、中等、较小、可忽略五个等级[13]。以这两个维度刻画出风险程度后，据此表示隶属度：

不同的风险指标在风险等级评定中的重要程度是不同的，因此所赋予的权重也是不同的。权重确定方法多种多样，在进行LNG项目的风险评估时，本文主要研究层次分析法(AHP)：

从构建的风险指标体系出发，对每个准则层内的风险指标，运用专家知识、智慧、经验等，对该层的风险指标进行两两比较，按照1-9判断标准及含义构造判断矩阵

在给出每个风险指标Wi的权重αi后，用算子M(•,⊕)，进行运算Ai∘Ri，得到一级评价向量Ti.将准则层的每一层看作一个整体后，同样可以求出准则层的二级模糊综合评价模型。最后，将模糊评语量化计算出综合风险指数。

(四)模糊数学的优势

在实际生活中，许多概念都存在模糊性，比如头发的长短，皮肤的黑白，人的高矮胖瘦等等，都没办法用一个明确的概念来表述。同样在风险评估中，也存在许多模糊概念，而模糊数学正是用数学的办法解决模糊的问题。模糊数学中的模糊集合可以很好地描述模糊性概念，同时人们利用概念来进行推理判断或评价决策时，也可以利用模糊数学的方式。本文用模糊数学模型对液化天然气项目的社会风险进行评估时，主要利用了模糊数学的综合评价法，将模糊问题进行量化，从而判断风险等级。

风险评估的方法多种多样，这些方法也各有所长，但模糊数学模型使用数学的方法进行风险评估，可以很好地预防遗漏统计信息和信息的中途损失，如因素多导致各因素权重小而造成的严重失真现象或多峰值现象等。同时，它也适合评价多主体对多层次多类指标评价信息的整合，保证了评估结果的客观性。而在项目风险的研究中，专家的知识、经验、智慧等也是很重要的方面，并非所有问题都是非黑即白的，模糊数学在客观的基础上特别强调主观作用，利用模糊数学进行风险评估还有助于解决“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。许多模型都是仅仅通过数字来进行风险评估，而忽略了主观方面对于风险研究的重要作用。但是，模糊数学模型在进行风险评估时，可以将风险等级和风险指标用模糊集合的方式来表示，他们之间存在的模糊关系也可以用模糊矩阵表示，但是不论是模糊集合的量化还是模糊矩阵的确定都结合了专家经验、智慧等方面的主观作用。

更重要的的是，用模糊数学模型进行风险评估所得的评估结果是以向量的形式出现的而不是点的形式，因此它所包含的信息比较全面，从而可以较为准确地反映事物本身的模糊状况。在对社会风险进行评估时，虽然采用了模糊综合评价法，通过模糊数学模型得到结果，但是这种方法简单易行，在无法进行数量分析的问题上显示了它的应用前景，很好地解决了判断的模糊性和不确定性。而且，模糊数学的逻辑更符合东方人的思维习惯，因此更适用于社会经济系统问题，从而可以在液化天然气项目的社会风险评估中得到很好的应用。

模糊数学已经在许多领域取得了成果，比如医学、气象、心理、经济管理、石油、地质、环境、生物、农业、林业、化工、语言、控制、遥感、教育、体育等方面[14]。当然，模糊性数学最重要的应用领域应是计算机智能，计算机使用模糊数学，能大大提高模式识别能力，可模拟人类神经系统的活动。

四、模糊数学模型的建立

(一)风险指标体系建立

液化天然气项目建设在我国经济社会发展和基础建设中具有重要地位。对于其建设和运营可能诱发的社会矛盾和社会稳定风险事件的识别，本文从拟建项目全生命周期可能对外产生的负面影响和项目与当地经济社会的相互适应性等方面进行。

国内外对于LNG项目相关风险的识别，主要是从环境、储罐区、接收站、航船、政策等方面入手，但由于不同的LNG项目的实际情况不同，本文在总结前人研究结论的基础上，通过专家调查问卷等方法，对不同的风险进行筛选和识别，建立起风险指标体系。

(二)模糊数学模型的构建

确定指标体系后，在进行液化天然气项目的风险评估时，可将其分为五个等级，即V=(低风险，中低风险，中风险，中高风险，高风险)，对应量化集L=(1，2，3，4，5)。

确定各指标ωi隶属于V中评语的隶属度rij时，采用专家打分、问卷调查和访谈等方法，本文主要用风险程度来进行隶属度的研究，即从风险概率和风险影响程度两个方面进行考虑。

可将风险发生概率划分为很高、较高、中等、较低、很低五个等级各等级的划分依据见表2；同理，对单风险因素的风险程度按照严重、较大、中等、较小、可忽略分为五个等级，各等级的划分依据见表3[15-16]。

表1 液化天然气(LNG)项目社会稳定风险体系表

表2 风险概率评判参考标准

进行打分量化时，在考虑了风险概率和风险影响程度后，即可得风险程度，从而得到风险指标的评价矩阵。

表3 风险影响程度评判参考标准

由于W中的12个指标按照政策风险W1、经济风险W2、环境风险W3、社会风险W4、安全风险W5、舆情风险W6六个准则分成了六类，把每个类别中的元素作为一个整体来构造评价矩阵，如政策风险W1中的“项目立项、审批程序”、“布局规划”对评语集V中的五个等级而言，按上述定2×5即可得到的矩阵R1，同样可以得到R2,R3,R4,R5,R6,即

在风险指标体系中六大准则的12个指标中，采用专家打分法，对同一层的指标进行两两比对得到判断矩阵D=(dij)n×n，所有判断矩阵均通过一致性检验。虽然第六准则层只有一个风险指标，但是经专家打分后仍旧可以通过AHP法得出最终权数向量。即根据AHP法可得到的权数向量为：

A=(α1,α2,…,α6),A1=(α1,α2),A2=(α1,α2),A3=(α1,α2),A4=(α1,α2,α3),A5=(α1,α2),A6=(α1).

其中A表示政策风险W1、经济风险W2、环境风险W3、社会风险W4、安全风险W5、舆情风险W6六个准则层的权重向量；Ai各表示准则Wi(i=1,2,3,4,5,6)中各指标的权重向量。

则首先对指标层进行计算Ai∘Ri，得到一级评价向量，随后建立准则层的二级综合评价模型：

其中，∘取算子M(•,⊕).

进一步，求出综合风险指数N为：

五、结论

在社会风险评估中，可以应用的方法多种多样，但应用模糊数学是一种兼顾了客观和主观的方法，将模糊的问题在以主观性为依据进行定量后，能够更好地对模糊问题进行研究，使模糊问题变得更加清楚明了。对于液化天然气项目的社会风险评估之前的研究较少，而其作为我国的基础设施建设项目，在对其社会风险进行评估时，同样可以采用模糊数学的方法。本文同时考虑了风险自身的复杂性和项目的具体特征，使二者之间的联系更加密切。在识别出液化天然气项目的社会风险因素的基础上，建立了风险指标体系，由于风险因素较多，将风险指标体系分为了政策、经济、环境、社会、安全、舆情这六个层次，使用模糊数学达到了降维的目的，减少了部分主观因素带来的误差，同时又可以兼顾主观因素给风险评估带来的便利，在很大程度上降低了风险评估的困难度。把评判标准的等级用数字量化，带入风险评估的模糊数学模型中，得出了最终的风险指数，从而判定了该项目的风险等级。在重大项目的社会风险评估中，初步判定的社会风险在落实措施之后，仍旧可以用此模型继续进行下一步的评估。