基于系統動力學的我國社會重大風險仿真研究

張寧 劉革 張敬文

摘 要：基于系統動力學模型，構建社會重大風險系統因果關系圖和流圖，運用綜合指數法對社會重大風險進行預警分析，并對子系統引起的社會重大風險進行仿真預測以監測我國社會重大風險。結果表明：宏觀經濟、生態環境及社會治理三個子系統監測預警綜合值變化較小，趨勢比較平穩，社會重大風險監測預警綜合指數整體上呈現出小幅上升的趨勢。因此，為防范化解我國的社會重大風險，政府應通過提升常規風險與突發事件應急管理機制精確度，加強社會重大風險的制度化控制，打好防范化解社會重大風險的基礎。

關鍵詞： 社會重大風險；系統動力學；仿真預測

中圖分類號：F224．1；N941．3；C916? 文獻標識碼： A?? 文章編號：1003-7217（2024）01-0104-07

一、引 言

“風險社會”這一概念是由德國社會學家烏爾里?！へ惪颂岢龅?，他認為風險是指那些已存在、面向未來的種種有危害的不確定因素[1]。我們正從工業社會轉型為風險社會[2]，如今各國更加著力于預防和管理風險，但與早期風險的特征表現不同，現代的風險并不能被完全計算或預測[3]。安東尼·吉登斯在制度主義的基礎上對風險問題進行研究，認為“風險給我們帶來了創新的動力，推動社會發展和進步，這樣的社會會決定自己的未來，不會任由它走向宗教、傳統或自然界的反復無?！盵4]。當前，我國正處于社會轉型期，隨著改革的不斷深入，經濟實現了更好的發展，人民生活水平也得到了提高。然而，社會各方面的不確定因素增多，尤其是發展進入新時代以來，國內外經濟社會發展形勢發生了劇烈變化，我國社會矛盾和風險挑戰愈加錯綜復雜。黨的二十大報告指出，我國進入戰略機遇和風險挑戰并存、不確定難預料因素增多的時期，各種“黑天鵝”“灰犀?！笔录S時可能發生。我們必須增強憂患意識，堅持底線思維，做到居安思危、未雨綢繆，準備經受風高浪急甚至驚濤駭浪的重大考驗。社會領域的重大風險影響著人民群眾的切身利益，雖然防范化解社會領域的重大風險任務繁重，但也是加強和提升我國社會治理能力現代化的必然要求。

目前，有關社會重大風險監測的相關研究較少，已有研究主要集中在以下三個方面：（1）社會重大風險的界定方面。社會重大風險是由社會不穩定因素和人的不穩定因素引起的，影響范圍廣、波及人數多、損失較為嚴重的，削弱人民群眾獲得感、幸福感、安全感的風險[5]；社會風險是由生態、經濟和政治等社會各個領域中不確定因素對社會整體良性運行和協調發展造成不良影響的一種可能性關系狀態[6]。（2）社會重大風險的防范治理方面。一是在闡述社會領域重大風險相關概念及所面臨的挑戰和產生的原因的基礎上，分別從政治層面、戰略層面和操作層面探究了防范化解社會領域重大風險的策略[7]；二是從原因、結構、功能三個角度出發，研究社會領域重大風險的生成機理和治理策略[8]。（3）社會重大風險評估評價方面。1961年，?！さ倮锇⒒蔡岢隽巳齻€測定社會不穩定性的指標[9]；艾斯特斯在提出衡量社會不穩定程度的六大指標后，又提出了確定社會失穩加劇的六個指標[10]；黃杰等從風險感知視角出發健全社會穩定風險評估機制，以實現風險的源頭治理和社會的動態穩定[11]；宋林飛連續提出了社會風險早期預警系統、社會風險預警綜合指數[12]和中國社會風險預警系統[13]，對社會風險預警系統進行分析和設計；霍德利等運用系統動力學的方法對北京冬奧會社會風險進行了仿真預測，得出總體社會風險預警閾值并對其進行預警險級判斷[14]。

綜上所述，學者們對社會領域的重大風險及其防范化解進行了研究，但是大多采取定量權重因素進行靜態的社會重大風險識別和評估，缺少社會重大風險演化機理的動態分析。而系統動力學模型作為一種動態模型，一方面，可以詳細地反映社會重大風險監測系統中各影響因素之間環環相扣的因果關系，能更加真實地反映社會重大風險的傳播路徑；另一方面，可以對社會重大風險作監測預警分析，通過仿真模擬與計算，觀察社會重大風險監測預警綜合指數值，為制定風險監測措施提供參考。因此，從系統的角度有效分析社會領域的重大風險以及風險之間的關系，并針對性地進行監測，對于提升防范化解社會重大風險的能力具有重要意義。

二、社會重大風險監測系統因果關系分析

社會重大風險由經濟、環境、生活等多方面因素相互作用產生，這些因素單一或相互交織起來給社會重大風險監測帶來了極大的挑戰。作為一個完整的系統，社會重大風險監測系統由多個子系統組成，每個子系統內部和子系統之間的不穩定性都將影響整個社會。同時，社會重大風險監測系統是一個動態系統，受到各方面因素的影響較大，隨著時間的推移，系統內部的各類風險不斷疊加、累積?；谝延蠵SR模型初步建立了一個含有壓力、狀態、響應的社會重大風險指標體系，并經過R型聚類分析篩選得出了評估現階段社會重大風險狀況的指標體系[15]，這為接下來建立社會重大風險監測系統模型及仿真預測奠定了理論基礎。

為此，本文基于所建立的社會重大風險指標體系來確定社會重大風險監測系統的邊界，并建立一套包含四個層次的社會重大風險綜合評價體系。社會重大風險監測系統包含宏觀經濟、人民生活、生態環境及社會治理四個子系統，一般認為生態環境是發展基礎，宏觀經濟是發展動力，社會治理是發展保障，人民生活是發展目標。各子系統之間并非孤立存在，單個風險因素的存在可能導致其他風險的發生、擴散進而導致整體社會系統的不穩定甚至崩潰。

人民生活子系統表現為宏觀經濟、社會治理等對人民的影響及其變化帶來的社會影響。生活環境、國家政策、醫療水平、受教育程度以及養老社會保障都會對人民生活造成舉足輕重的影響。

宏觀經濟子系統表現為經濟發展變化及對其他社會子系統的影響，在社會領域重大風險監測系統中占主導地位。宏觀經濟發展影響著城鎮化發展、產業發展、國家財政和人民生活水平，同時會造成環境的破壞和資源的消耗。

社會治理子系統表現為人民日常生活中所發生的惡性事件以及國家為減少這些事件影響所采取的相應措施。社會治理能夠反映一定時期的人民生活水平和經濟發展狀況，同時也對人民生活有著巨大的影響。

生態環境子系統表現為自然生態的現存狀態、人民生產生活產生的垃圾廢氣對自然環境的破壞，以及相應的環境保護措施。社會經濟的發展和人民生活水平的變化，導致了生態環境的顯著變化。

根據上述對各子系統及其相互關系的分析，在各子系統內部指標的基礎上以現有政策為標準對其進行進一步提煉細化，得出人民生活子系統包含醫療、養老、公共安全、教育、就業五個方面；宏觀經濟包含消費、投資、收入三個方面；生態環境子系統包含工業環境、生活環境、造林綠化、環保支出四個方面。圖1是運用Vensim PLE軟件繪制的因果關系回路圖。

三、社會重大風險監測系統模型的建立

（一）社會重大風險指標權重的確定

本文采用熵權法確定社會重大風險指標體系中各指標的權重。確定指標權重的方法主要有主觀賦權法和客觀賦權法兩種。在指標全面且觀測時間長的基礎上，經濟社會發展指標數據出現的不正常波動，能夠顯著地反映當前社會所存在的重大風險。然而，這些客觀數據并不適用于專家意見法等主觀賦權法，因此，采用熵權法這一客觀賦權法確定各指標的權重。熵權法主要根據各指標傳遞給決策者的信息量大小來確定權重，能夠消除權重計算過程中主觀因素的干擾。本文的指標數據主要來源于2010—2020年《中國統計年鑒》。使用熵權法進行賦權的步驟如下：

1.數據的無量綱化。由于各項指標具有不同的量綱，為了排除量綱的選用對評價結果的影響，使各項指標能加權綜合成總指數，需做無量綱化處理。選用極大極小法作為無量綱方法對指標數據進行標準化。其中，式（1）用于計算正向指標，式（2）用于計算負向指標。

2.各指標信息熵。根據信息熵的定義，指標的信息熵為：

其中，pij表示第i年第j項指標的比重，即

3.確定指標權重?；谛畔㈧乜捎嬎愕贸龈髦笜藱嘀兀?/p>

計算得出社會重大風險監測指標體系中各項指標的權重如表1所示。

根據權重計算結果可見，人民生活子系統指標中，文盲率的權重最大，為0.0340，說明人民的受教育水平在人民生活中扮演了重要角色；宏觀經濟子系統中，GDP增速的權重最大，為0.0456，說明國內生產總值的變化能夠顯著地反映出目前的宏觀經濟發展水平；社會治理子系統中，調解民間糾紛數的權重最大，為0.0305，說明調解民間糾紛數是反映社會治理情況的主要因素；生態環境子系統中，二氧化硫排放量的權重最大，為0.0405，直觀地反映出減少二氧化硫排放量對于改善生態環境狀況有著顯著的效果。

（二）社會重大風險監測系統模型流圖

為了更直觀地反映系統運行過程以及系統內結構及反饋作用的機理，在因果關系圖的基礎上，進一步區分變量的性質，構造出系統流圖。利用Vensim PLE軟件繪制社會重大風險監測的系統動力學模型流圖如圖2所示。

（三）模型方程的構建

系統動力學模型的運行不僅需要構建體現系統內部各因素之間復雜關系的流圖，還需要建立在對模型參數的估計和方程構造的基礎上?；谏鐣卮箫L險評價指標體系通過對社會重大風險監測系統的因果關系分析，確定了系統中的狀態變量、速率變量、輔助變量及常數。隨著時間的變化有積累效應的變量作為狀態變量，如宏觀經濟、人民生活、社會治理、生態環境及國內生產總值。狀態變量如國內生產總值的初始值設定為2010年的統計數值。仿真運行過程中保持不變或變化甚微的量作為常量處理，如森林覆蓋率。其他變量作為輔助變量處理。大多方程通過多元線性回歸法、變量間的邏輯關系獲得，而一些表函數方程的取值主要參照歷史數據。

從系統動力學的建模原理出發，基于熵權法計算的變量間關系權重結果，結合社會重大風險監測系統模型的結構、變量初始值和權重關系，確定各風險因子的系統動力學方程。由于篇幅有限，本文僅列舉了部分子系統內代表性指標的方程：

（1）醫療衛生機構數=936337Wingdings 2MC@EXP［0.007529Wingdings 2MC@（TIME-2009）］

（2）老年撫養比=-23.4898+1.3503Wingdings 2MC@人口老齡化程度+2.2798Wingdings 2MC@LN（參加養老保險人數）

（3）GDP=INTEG（GDP增長量，412119.26）

（4）GDP增長量=GDPWingdings 2MC@GDP增長率

（5）第三產業比重=-128.146+13.2331Wingdings 2MC@LN（GDP）

（6）在崗職工平均工資變動率=WITH LOOK UP {[（2010，0）-（2025，20）]，（2010，13.47），（2011，14.28），（2012，12.11），（2013，10.08），（2014，9.49），（2015，10.25），（2016，9.09），（2017，10.33），（2018，11.328），（2019，10.194），（2025，11.06）}

（7）城鎮化率=0.157Wingdings 2MC@LN（GDP）-1.5387

（8）GDP能耗=能源消費量/地區生產總值

（9）最終消費率=-5.4633+7.4136Wingdings 2MC@LN（居民消費水平）-0.1255Wingdings 2MC@通貨膨脹率

（四）模型的檢驗

1.預測精度檢驗。為保證模型的實用性，采用基于歷史數據的模型預測精度檢驗方式，運用全國2010—2020年的歷史數據對模型進行檢驗。以2010年為基準年，把2010—2017年的數據作為訓練集數據，2018—2020年的數據作為測試集數據，將訓練集模擬得到的數據與實際數據進行對比，并計算出對應的相對誤差，如表2所示。若模型的預測精度較低，則可通過改變系統內各變量間的關系對模型進行反復調整，直至得到合理的系統動力學模型。從四個子系統中選取全國代表變量的預測值進行檢驗，檢驗結果表明，模擬結果的相對誤差均在10%之內，證明模型可較好地反映社會重大風險監測系統內變量間的反饋關系，完成社會重大風險監測系統的仿真。

2.結構穩定性檢驗。采用積分誤差測試的方法驗證模型結構的穩定性。分別選取STEP TIME=1，STEP TIME=0.5，STEP TIME=0.75，STEP TIME=0.125對模型的穩定性進行檢驗。由檢驗結果①可以看出，隨著STEP TIME的變化，模型中變量的變化趨勢大致相同，符合結構的穩定性檢驗標準。

四、仿真結果與分析

（一）社會重大風險監測預警結果分析

使用Vensim PLE軟件對社會重大風險監測仿真系統進行模擬。系統運行范圍為2010—2025年，仿真步長為1年，其中2010—2020年為系統對實際情況進行模擬的年限，以此進行系統調試和相關參數變量的確定，2021—2025年為系統仿真的預測年限，這一階段的模擬是為了對未來的社會重大風險進行監測。

社會重大風險監測系統是一個具有多重反饋結構的系統，各子系統之間的相互聯系及相互作用導致社會重大風險總指標值的增加或者減少。為了量化各年份社會重大風險的狀態，客觀準確地反映其風險水平，運用綜合指數法的加權思想，計算各年份社會重大風險監測預警的綜合指數值，見式（6）。

S=w1x′1j+w2x′2j+…+wix′ij （6）

其中，wj表示第j個指標的權重；x′ij表示第i年第j個指標數據的無量綱量化值。2010—2020年采用各指標實際統計數值，2021—2025年采用社會重大風險監測系統SD模型仿真后得到的預測值。通過式（6）計算得到2010—2025年的社會重大風險監測預警綜合指數值，如表3所示。由圖3可知，在2010—2025年，社會重大風險監測預警綜合指數整體上呈現出上升的趨勢，最大為2025年。

在2010—2025年的社會重大風險監測預警綜合指數值的基礎上，計算得到社會重大風險宏觀經濟、人民生活、生態環境及社會治理四個子系統的評價結果，見圖4。從中可以看出，2010—2020年社會重大風險宏觀經濟、人民生活、生態環境三個子系統綜合值在整體上都呈現顯著的上升趨勢，而社會治理子系統綜合值波動較大。在2021—2025年，四個子系統綜合值變化較小，都呈現出顯著上升的趨勢，其中，人民生活子系統的預警綜合值最大，需要政府予以更多的關注。

（二）社會重大風險仿真分析

基于系統動力學原理，從影響社會生活的不同方面出發，識別當前狀態下社會所面臨的不同類型的風險因素，構建由宏觀經濟、人民生活、生態環境及社會治理四個方面組成的社會重大風險監測系統動力學模型。因篇幅有限以及所使用方法的相似性，這里僅展示仿真預測所得的人民生活子系統社會重大風險仿真預測數據集。模型中，人民生活方面的風險主要由就業、教育、公共安全、養老和醫療五個方面的具體影響因素構成。就業包括城鎮登記失業率、城鎮單位就業人員年末人數及財政社會保障和就業支出，養老包括老年撫養比、人口老齡化程度和城鎮職工基本養老保險年末參保人數，教育包括教育經費、文盲率和每十萬人口高等學校平均在校生數，公共安全包括交通事故直接財產損失總計、交通事故災難數和財政公共安全支出占比，醫療包括醫療衛生機構數、每萬人口醫療衛生機構床位和財政醫療衛生支出占比。改變人民生活子系統中的任何一個風險影響因子，將會影響到整個系統的風險狀況。使用Vensim PLE軟件，將人民生活子系統的數據輸入該維度的系統動力學方程中進行模擬仿真，可以得到社會重大風險人民生活子系統風險的仿真預測結果和趨勢變化圖。將就業、教育、公共安全、養老和醫療五個指標對于人民生活子系統風險的影響系數分別增加10%和減少10%，作為人民生活子系統社會重大風險敏感性分析的數據。

根據表4中的數據，實現就業、教育、公共安全、養老和醫療五個指標對于社會重大風險人民生活子系統影響程度的敏感性分析，將通過Vensim PLE所得的仿真預測結果保存成一個數據集如表5所示。

從表5可以看出，2010—2025年，隨著時間的推移，人民生活子系統的社會重大風險表現出逐漸增加的趨勢，就業、教育、公共安全、養老和醫療五個二級指標相對于人民生活子系統帶來的社會重大風險敏感性也是隨著時間的推移不斷增加的。

五、結論與啟示

以上基于已有的社會重大風險指標體系，構建了涵蓋宏觀經濟、人民生活、生態環境及社會治理四個子系統的系統動力學模型，并對社會重大風險子系統進行仿真預測，運用綜合指數法評價該社會重大風險監測系統，并進行監測預警分析。得到如下結論與啟示：

1.社會重大風險系統的影響因素中，壓力指標中二氧化硫排放量的權重最大，是對社會重大風險系統造成壓力的重要因素；狀態指標中GDP增速的權重最大，說明國民生產總值在一定程度上反映著社會重大風險的狀態；影響指標中第三產業比重的權重最大，說明第三產業規模對社會重大風險系統產生深遠影響。通過綜合指數法計算得出2021—2025年人民生活子系統社會重大風險值較高，需要隨時予以監測，防止風險程度進一步擴大；而宏觀經濟、生態環境及社會治理三個子系統監測預警綜合值變化較小，趨勢比較平穩。

2.本文基于系統動力學原理與方法，設計社會重大風險監測系統的因果關系圖，以識別和量化相關風險因子及其相互關系，并構建社會重大風險監測系統仿真模型，進行社會重大風險指標體系數據預測仿真研究，其中，對人民生活子系統的社會重大風險的模擬仿真發現，人民生活因素引起的社會重大風險隨著時間的推移呈增加趨勢，且子系統內二級指標相對于社會風險的敏感性也不斷增加。

3.為防范化解社會重大風險，首先，必須堅持黨的正確領導，充分發揮黨的全面領導的政治優勢，以更強的政治領導力為防范化解社會重大風險把方向、謀大局、定策略。其次，建立健全風險識別、預警、評估、化解、防控保障機制，以更強的制度威懾力防范化解重大風險。再次，政府應通過提升常規風險與突發事件應急管理機制精確度，加強社會重大風險的制度化控制，打好防范化解社會重大風險的基礎。最后，要充分運用科技理念、手段、成果來織密防范化解重大風險的科技防控網，更好地發揮現代科技在防范和化解重大風險中的強大支撐作用。

注釋：

① 限于篇幅，時間間隔變動引起結構穩定性的變動情況未作呈現，如有需要，可聯系作者。

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Simulation Study of Major Chinese Social Risk Based on System Dynamics

Abstract：Based on the system dynamics model， this paper attempts to draw a causal loop diagram and flow chart illustrating the major social risk system. We simulate and predict socially significant risks caused by subsystems， and use the comprehensive index method to conduct an early warning of socially significant risks to monitor them in China. The results show that the changes in the comprehensive values of the macro-economy， ecological environment， and social governance subsystems are relatively small， with stable trends. The overall comprehensive index of major social risks shows a slight upward trend， but turns to a downward trend by the year 2025. To address and alleviate these risks effectively， the government could enhance the precision of routine risk and emergency management mechanisms. Additionally， the government could strengthen the institutionalized control of major social risks， laying a foundation for preventing and resolving these risks effectively.

Key words：major social risk; system dynamics; simulation prediction