重大决策项目社会稳定风险评估研究
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[提要] 我国正处于经济转型时期，各种重大决策项目的制定和执行都面临巨大的社会稳定风险。针对重大决策项目社会稳定风险评估过程中存在的评价指标不完善、评价信息不独立和评价过程存在过多主观因素等问题，提出采用机器学习方法对社会稳定风险进行自动评估的框架，通过自动学习多位专家在风险评估中的知识和经验，保证评价的客观性和一致性，为相关部门对重大决策项目的社会稳定风险进行动态监控管理提供新的理论和方法。
关键词：社会稳定风险;风险识别;人工智能;自适应学习
本文为湖南省哲学社会科学基金项目：“‘互联网+’背景下湖南重大决策项目社会稳定风险评估存在的问题及对策研究”（项目编号：16YBA049）
中图分类号：C913 文献标识码：A
收录日期：2019年1月27日
一、引言
近年来，党和国家高度重视重大决策项目社会稳定风险评价机制建设工作，并将其提到了国家重要战略地位。党的十八大报告特别提出要“建立健全重大决策社会稳定风险评估机制”。《中共中央办公厅、国务院办公厅关于建立健全重大决策社会稳定风险评估机制的指导意见（试行）》对如何进行社会稳定风险评估进行详细安排，希望能够对重大决策项目隐含的社会稳定风险状况进行评价，尽早挖掘出容易导致社会出现不稳定的问题，杜绝出现严重危及社会稳定的局面，为确保重大决策顺利实施提供科学依据和安全保障，通过国家的管理模式创新来达到社会的良性发展。因此，根据实际情况建立一个具有针对性强、准确度高的重大决策项目社会稳定风险评估指标体系是很有意义的。
二、社会稳定风险评估社会背景分析
目前，我国正处于经济加速发展时期，各种社会利益主体之间的矛盾也越来越多，因此更好地管理整个社会，科学统筹发展与稳定之间的关系，是我们各级政府面临的新课题。社会稳定风险主要来源于传统管理机制逐渐失效，而新的适应当前环境的社会治理机制尚不成熟。为了努力提高人民的幸福指数，各级政府提出了多项举措，其中包括打造快速交通网络、建设智慧城市等重大民生项目。这些重大项目事关人民群众切身利益，牵涉面广、涉及人员多，尤其在互联网时代稍有不慎很容易激发社会矛盾，从而导致严重的社会稳定风险发生。所以，想要从源头上预防产生大的社会矛盾，就必须做好重大决策项目可能存在的社会稳定风险评估，通过问卷调查、舆论调查、深度访谈等途径，对民众的利益诉求进行预期分析，从而从源头上防范社会稳定风险。但在互联网迅猛发展的今天，通过微信、微博、QQ群等网络空间，热点事情能够在很短的时间内迅速扩散开来，管理部门必须在社会舆情的传播中掌握主动权。
目前的重大决策项目社会稳定风险评估大都只在项目论证阶段进行。实际上，许多论证阶段风险较小的重大决策项目随着各种因素不断发生变化，其社会稳定风险程度有可能急剧增加，但目前的评估体系无法对其进行社会稳定风险动态监控，最终导致相关部门只能在社会矛盾发生后被动应对，无法在矛盾扩大之前主动介入。同时，现有的评估体系在评估过程需人工设置各指标的权重，存在过多的主观因素，导致风险评价效果失真。因此，通过对与社会稳定风险相关的诸多因素进行挖掘，制定出一套有针对性的社会稳定风险评估体系势在必行。
三、社会稳定风险评估存在的问题
目前，许多研究人员认为建立重大决策项目社会稳定风险评估体系的难点，是采用现代科学的分析方法，对因重大决策项目的制定而可能对社会稳定带来的影响进行预测，并根据所预测到的结果对决策的相关内容进行调整或制定相应的风险应对预案。
有学者认为，构建有效的重大决策项目社会稳定风险评估体系，其重点是设计合理的评价指標，而且指标的设计必须充分考虑风险评估的合法性、合理性、可行性和可控性等要求。在选择评价指标时，我们要充分考虑宏观发展和项目背景，同时还要重点考虑相关人员之间存在的利益关系，不断改变以往风险评估中重事轻人，重眼前、局部利益，轻长远、整体利益的不良倾向。
为了体现不同指标的贡献，一般的处理方法是对不同的指标进行加权处理。一个棘手的问题是如何确定合适的指标权重。当前常用的指标权重确定方法主要有经验判断法、权重均值法和德尔菲分析法等，但这些方法存在较大的随意性，同时准确度也比较低，易导致风险评估结果失真。层次分析法则结合定性与定量的优点，将复杂的问题转化为相对简单的层次问题，适用于风险因素较多且层次性较强的项目，其不足之处对专家的综合要求较高，且对一致性检验结果依赖性强。
在测评方法上，一般将各个指标数值化处理，然后运用各种数学方法使考核结果以数量化的形式得以体现。最近，许多学者提出采用数据包络分析方法、马尔科夫模型、模糊层次分析方法和后向传播神经网络模型对重大决策项目社会稳定风险进行评估分析。
综上所述，我们在重大决策项目社会稳定风险评估机制研究方面已经取得了不错的成绩，但还存在以下亟待解决的难题：（1）构建评价指标时，由于某些数学分析模型的约束，要求仅对部分社会稳定风险评价指标进行分析，但实际操作中，社会稳定分析涉及到很多方面，因而仅利用少部分指标进行分析显然不切实际;（2）由于各个社会稳定风险评估指标之间存在某些联系，如果不对其进行预处理，则容易产生信息重叠的问题，最后导致评估模型的分析结果与实际不符，因此我们必须对原始评价指标进行有效信息提取;（3）在社会稳定风险风险过程中，常常需要人工设置各个评价指标的权重因子，这明显存在过多的主观人为因素，容易导致风险评价效果失真，也就无法保证评价的客观性，更不用说在此基础上提出有针对性的处理措施。
四、提高社会稳定风险评估效果的对策
针对重大决策项目社会稳定风险评估过程存在的评价指标不完善、评价信息不独立和评价过程存在过多主观因素问题，将机器学习理论引入到社会稳定风险评估过程中，通过自动学习专家在评价过程中付出的知识和经验，保证社会稳定风险评价的客观性。同时，有关管理部门根据社会稳定风险评价结果了解重大决策项目运行状况，及时提出合适的应对方案。 （一）社会稳定风险评估指标组成研究。社会稳定风险评价结果正确与否与评价指标有直接的关系，因此设计一个科学的社会稳定风险评价指标是实现社会稳定风险准确评价的前提。首先，对社会稳定风险评估理论进行研究，挖掘其中的内涵;其次，把社会稳定风险评估划分为经济环境、生态环境、政治环境、价值观和社会舆情等功能模块，挖掘每个功能模块所包含的各项评价指标;最后，把每项二级评价指标进行细化处理。需要注意的是，不同的决策项目涉及的指标可能有所不同，我们要根据实际情况进行调整。与此同时，社会在不断地变化发展，涉及社会稳定风险评估的指标也必须与之相适应，否则容易出现评价结果与实际情况不一致的情况。
（二）提取社会稳定风险有效指标特征。目前，研究人员大都利用层次分析法、模糊数学评价法等对决策项目的社会稳定风险状况进行评估分析。这些评价模型一般需要人工设定评价指标的权重，很明显，这些主观因素必定对评价结果产生一定的影响。同时，如果直接利用原始指标进行评价，考虑到这些评价指标存在相关性，对于社会稳定风险评价这类复杂问题其结果往往不理想。研究热度不断上升的深度机器学习方法为此提供了一种解决的思路。深度机器学习方法利用复杂网络模型从标号和未标号样本中挖掘出某些无法用线性关系描述的复杂关系。我们提出利用深度学习技术提取社会稳定风险评价信息，通过构建复杂网络模型模拟人脑的思维过程，从复杂的相关原始信息中抽取有效的评价信息，最后获得更为本质的信息用于进一步的分析处理。具体而言，我们可以采用监督或半监督机器学习方法来提取有效指标特征。通过构建已知样本及未知样本之间的近邻关系图，然后通过对目标函数进行最优化处理，获得有效指标特征与原始指标特征之间的复杂非线性关系，提取出社会稳定风险有效评价指标。
（三）构建合理的社会稳定风险评估模型。社会稳定风险评估结果需要进行确定性分析，而目前对重大决策项目社会稳定风险评估主要采用对各个指标进行加权求和来确定风险的等级，评价过程中掺杂了过多的主观因素，无法保证评价的客观性和一致性。机器学习理论中的支持向量机模型具有自学习的能力，同时只需提供小量的标签样本，通过组织专家根据评价指标对部分重大决策项目社会稳定风险综合测评以获得知识和经验。我们提出利用支持向量机构建社会稳定风险评价模型，把前期提取的有效指标特征输入到评价模型中，评价模型的输出则采用专家的评价结果，通过反向学习算法不断学习各位专家的知识和经验，最终获得具有最优参数的社会稳定风险评价模型。在评价其他重大决策项目时，我们把原始指标信息进行有效信息提取后，利用具有最优参数的社会稳定风险评价模型进行分析，获得最后的评价结果，此过程可以保证评价的客观性和一致性。
五、小结
本文提出利用機器学习理论构建社会稳定风险评估模型。通过学习理论构建出具有最优参数的社会稳定风险评价模型，专家只需对典型样本进行综合评价即可，无需对各个评价指标权重进行人工设置，最大限度地避免了主观因素的影响，确保评估结果能真实反映重大决策项目的社会稳定风险等级，有利于提高风险评估结果的真实性，便于相关部门做出合理的应急预案。进一步的研究工作是，与有关单位合作验证社会稳定风险评价模型的实际效果并不断修正。
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