互动科普

处理风险的方法不妥当可能导致恶性政策。幸运的是，目前已有评估风险的合理技术。

如今的美国人过着比历史上任何时期都更长寿、更健康的生活，然而他们似乎仍在担心健康、安全和环境方面的种种风险。许多倡导者，如那些鼓吹高深技术的工业代表和维护环保条例的环境保护局官员们，都认为公众对事件的洞察力太差。他们说美国人要求把巨大的精力投向那些并不大但听起来骇人的风险上，然而实际上却忽略了更大更普通的风险。

不过，别的例证表明公众对自己面临的风险是极为敏感的。最近几十年已经出现了吸烟者比倒的大幅度下降和全社会对吸烟的否定、广泛转向食用低脂肪高纤维食物、汽车安全性突飞猛进的改善和强制性座位安全带法的通过——所有这些都是以很小成本去降低不可预测的恶果的发生机会的措施。

我和我同事们的经验证明，当公园、管理者或其它机构给予公众机会时，他们对风险就会非常敏感。一般群众对风险有不同的和范围更宽的定义，这些定义在某些重要方面来说比专家使用的狭窄定义可能更为合理。而且，风险管理从根本上说是一个价值问题。在民主社会里，如果没有会受到风险决策影响的公众参与，就不存在可被接受的方式来做出这些选择。

政府的议事日程已排满了已有的和潜在的种种尚待解决的同题，如艾滋病、学生流失、食品和饮水的污染等。与此同时，科学与社会发展正带来很多新的问题——全球变暖、遗传工程和其它等等。为了迎接这些问题提出的挑战，风险分析者与管理者必须改变他们的议事日程，变评估风险为大众谋福利；他们还必须采用新的交流方式向公众学习而不只是简单地向他们灌输信息。

具有讽刺意味的是，在公众对风险管理的信任度下降的同时，风险分析原理却成熟起来了。现在已经可以对潜在的危险做严格的定量分析，并可告知公众及其代表可供他们据以作出重要的个人和政治决策的种种事实。

风险分析的第一步是将风险分为两部分：表现和效果。表现研究着眼于一个人(或者是一个生态系统或一个艺术品)有可能遭致变化的方式，效果研究则探讨表现确实发生后可能出现的情况。例如，调查闹市区儿童受铅的危害，首先要进行表现研究，弄清楚破旧房屋的涂料怎样向周围环境散发铅毒，儿童又是怎样通过吸入灰尘或污物将这种物质摄人体内的。紧接着效果研究就力图确定由血液中的含铅量引起的学习成绩下降等情况。

污染物或其它灾害的表现可能引起错综复杂的一连串事件，导致出现许多可能结果中的某一种，但分析家们发现全部结果都可以通过能对任一给定表现水平给出一个单值的函数对其进行模拟。例如，一种简单的线性关系可以精确地描绘吸烟者患癌症的平均风险：每天抽10支烟患癌的可能性一般要增加到25倍；每天抽20支烟可能性提高到50倍。而对于另外一些风险，简单的一一对应函数就不适用了，这时需采用更复杂的模型来解决。

表现和效果的研究一直为不确定性困扰着。事实上，不确定性是风险定义的核心。许多时候，风险从统计意义上说很容易理解，但是在各别事件这种层次上来说仍然是不确定的。保险公司虽然可以相当精确地估计出美国在一年中与车祸有关的伤亡数目，但却无法预测任何一个开车者是否会因车祸死亡或受伤。

对于另外一些风险，例如那些涉及新技术或恶性后果极少出现的风险，不确定性在计算中更是经常出现——其总体及个体概率均是不能预测的。如果不能获得准确的保险统计数据．分析人员就应另找方法估计表现的可能性以及由此引起的后果。风险评估在过去20年的发展在很大程度上就是一部寻找能确定那些过去几乎没发生过的风险的程度的方法史。

在一种通用方法——故障模式和影响分析法中，研究人员是没法确定可能引起系统破坏的所有事件的。然而他们尽可能完全地整理出描述这些事件可有导致失败的途径。要举出所有可能导致故障的路径虽然听起来像一项简单任务，但要穷尽一切可能的情况却非易事。一个系统通常要从不同角度描述好几次，分析人员才能确信他们已经掌握了它的复杂情况，并且即便这时也常不能保证所有的路径都已被找了出来。

一旦故障模式被列举出来，就可用一种故障分析树来评估任何一种给定模式的概率大小。这种分析树形象的描绘出一个物体的子系统如何互相依靠，一个部分失效如何影响关键运作。分析树一旦建立起来，人们只需估计出每一个元件出故障的概率，就可以找出整个系统在一个特定环境中失效的可能性。麻省理工学院的诺曼·C·莱斯缪森于1975年在他领导的核反应堆安全研究中，是率先大规模使用此方法的人之一。虽然人们对他这种估计方法的具体细节有所争论，但故障分析树已在核工业和其他领域得到普遍应用。

波音公司将故障分析树法应用在大型飞机的设计上。公司的工程师们查明并解决了许多潜在的问题。Alcoa公司的研究人员最近还用故障分析树来检查其大型熔炉的安全程度。在他们研究发现的基础上，该公司修改了安全标准以便对各安全关键控制部分强行采用可编程序逻辑控制器。他们还对防泄漏的自动关闭阀实行严格的测试，加设了在停机期间提醒操作员关闭手动隔离阀的报警装置。公司估计这些新措施把爆炸的概率减小到1/20。大型化工公司如杜邦、孟山都、联合碳化物等也将此方法用于化工厂工艺流程的设计、建厂选址和评估化学品运输过程的风险等之中。

除了要分析一个事件可能发生的不确定概率外，风险分析人员还须处理其他的未知情况：当一个化学容器泄露时，人们事先不可能确定会泄露出的污染物的准确数量。对遭致影响的人群的有效放射响应曲线的精确形状，也不可能事先知道使容器内化学品转变为危险更大或更小的物质的化学反应的各种变化率数值。这类不确定性通常用概率分布来描述，它表示在一个可能的范围内具有某一特定可能性数值的元件的数量会有多少。当风险分析专家必须估计一个零件失效的或然率或对某个模型的某个基本值规定一个不确定性范围时，他们有时可借鉴从别的相似系统搜集来的数据——虽然拟建化工厂的设计从总体上看是新的，但其高压蒸气系统的部件基本与其它化工厂的无实质性差别。

然而在另外一些情况中，并无历史数据可用。研究人员有时可根据已知的大致相似系统建立预测模型来估算概率，不过，他们更经常是依靠专家的主观判定。由于人们对不确定性考虑的方式不同，这种方法常常包含严重的偏差。即便如此，风险定量分析仍有其优势，即可通过使假设和偏差都变得更明显易见的方法来判断。

仅在几年之前，类似的风险细节研究还需要花费数月时间进行专用程序设计，并占用数天或数周大型计算机运算时间。今天，各种功能强大的通用工具已可用于涉及到不确定性的计算。这些许多可在个人计算机上运行的程序对该研究领域进行着彻底的革命，也使得娴熟的分析人员得以完成仅在十年前还被认为是最复杂的组织才能承担的项目(见本文框内文字)。虽然运行这类软件需要训练有素，但它们可使风险评估民主化，并使得在远比过去广泛得多的范围内作出严格的判断成为可能。

当风险分析人员计算出一个系统可能会使公众受到危害并描绘出由此可能引起的危害的细节后，一些分析人员认为他们的差事就几乎宣告完成。实际上，他们仅仅是开了个头。一旦鉴别并分析出某种风险后，接踵而至的便是感知和评价的心理及社会评估过程。人们对特定风险如何看待和评估决定了他们将会关注世界上发生的哪些变化，并且也许还会为此做点什么。于是，有人必须制定权衡风险的规则以决定是否必须对它进行控制，如果必须加以控制，应如何控制。这样，风险管理便意味着强制一个社会去思考它应当关心什么、以及一旦一个风险被证实后应由谁来承担风险和减轻风险的重担。

多少年来大多数经济学家和技术专家只简单地从期望值的角度来理解风险。在煤矿工作几小时，连续一个月天天吃抹花生酱的三明治，紧挨着原子能发电厂居住五年，所有这一切都会使死亡风险提高约百万分之一，所以分析人员把它们都看作是公平的风险。当要人们接照风险大小来排列各种不同的活动和技术时，他们列出的事件顺序同预期的死亡数并不十分吻合。这样一来，一些早期风险分析人员就认定群众思维混乱，对其意见观点应打折扣。

从那以后，社会学家们对公众的风险意识展开了广泛研究，并发现实际情况要复杂微妙得多。当要求人们将其熟悉的风险按每年引起的伤亡数大小排顺序时，一般来说他们能做得很好，而如果要求他们将这些危害按照风险程度排序，就会排出完全不同的顺序来。

公众并不仅仅把风险定义为每单位时间的预期伤亡数。卡内基-梅伦大学的实验心理学家Barueh Fisehhoff、俄勒冈州尤金决策研究院的Paul Slovic和Sarah Lichfenstein均指出，人们还会根据对提问过程的解决程度、对危险分布的公平程度、对个人控制其暴露的程度以及风险是否属自愿承受等诸多因素来排列风险的大小。

Slovie和他的同事们发现上述这些因素可综合为三大类：第一类主要是事件的可怕程度(可由其危害范围、对“无辜”旁观者的影响大小等多种特征来判定)。第二类是对风险了解程度的度量，第三类是风险涉及的公众数量。这特征不同的类别可用来给“风险空间”下定义。根据这个危害落在这个空间内的位置就可大体知道人们可能会作出何种反应。例如，“可怕”程度高的风险会引起公众要求政府对其进行较某些一般风险更多的干预，虽然后者实际上造成的伤亡更多。

在判断不确定性(包括对风险的判断)时，实验心理学家已经发现人们不自觉地应用许多启发式推理法。一般情况下，这些经验法则是有效的，但在某些情况下就可能导致系统偏差或其它错误。其结果，人们通常会低估最常见死因的出现频率(包括事故、癌症、车祸等)，大约少估计到10倍之多。同时，又将非常少见的死因的出现率(例如肉毒中毒)高估出好几个数量级。

这些差错显然皆因所谓的启发式推理法造成。加州大学伯克莱分校的丹尼尔·克莱曼、斯坦福大学的艾默斯N·特芜斯基和其他一些人发现人们通常依据他们能回忆(或想象)的某一事件的容易程度来判断该事件发生的或然率在这种情况下，意外事故是非常普通的死因。但大多数人仅是当亲密朋友、亲戚或名人去世时才会接触到它；相反，当每次有人确定死于肉毒中毒时，人们很可能是从晚间新闻中获悉。这种启发式推断法及其它方法不仅局限于普通公众．甚至专家们有时也会用它来判断不确定性。

一旦人们注意到某种风险并决定应对其关注并采取一些措施时，他们应该做些什么呢？他们应该怎样确定用于降低风险的投入呢？他们应把主要责任置于何人身上呢？风险管理者们可以从许多方面进行干预：他们可以采取行动以阻止会导致风险的过程的发生；设法减少其表现，减轻后果；通过教育和公关修正对风险的感知和评价；或在事故发生后设法弥补其损失。哪一种策略最佳在很大程度上取决于所对付的风险的性质。

甚至在决定如何参与管理之前风险管理者就须选定原则，并用以判断是否需要处理某种风险，如果需要．该投人多大关注、精力和资金．大多数原则都属于以下三大类中的一类：以功利为主型，以权力为主型和以技术为主型。第一类原则着眼于最大净利润。分析人员将一个特定行动过程的收益方面和付出方面都分别归拢起来，再算出其差值，得失相差最大的就是应当采取的行动。

早期的利润一成本分析采取了固定的评估法来分析好坏两种结果的价值。现在许多人员已改用概率评估法来反映所述事件的内在不确定性。虽然最后是用预期值来表达分析的结果，但也可采用别的衡量方法。例如，如果主要是想避免灾害，研究人员可以采用“最小最大化”标准，即努力把可能产生的最坏后果带来的危害降至最低，即便这样干了会使一般后果更糟。

当然，这类计算中存在许多棘手之处。成本和利润可能并非与排放污染物的量或同用于控制污染的美元数量呈线性关系，而且，也不是一个事件的所有收益和付出都必须用同一标准衡量。不过，在净收益绝对值估计不出来时，建立在相关标准上的法则(例如成本效用法)对决策者仍然有邦助。权力型原则是用平等观点来替代功利观点。在大多数功利型系统中，任何事情都可作为交易物；而在权力型系统中，不管成本或效益如何，有些事情一方未得另一方的同意就不能将其施加给另一方。国会在1970年颁布的清洁空气法中就采用了(至少在形式上)这种方法：该法规并不要求能带来最大社会净效益，它仅仅要求控制污染物的浓度以保护受污染影响的最敏感的人群。这其中隐含的理由就是每个人都有权利免受伤害。

技术型标准与前两类原则比较，它所关注的不是成本、效益或权力，而是可控制某种风险的技术水准。以这些标准制定的条例一般情况下均是要求采用最佳可行技术或“低得可合理实现”的污染物排放量。然而这些原则可能很难实施，因为不同的可行”和“合理实现这些字眼下的定义可能很不一致，而且，技术进步也可能会把一种并非原意的过高目标加在管理者和工业界的肩上

在做风险决策的诸多标准中并不存在什么是最正确的选择的问题，因为这些标准一般讲取决于个人和社会的伦理道德和价值取向。虽然如此，谨慎而明确地选择决策框架，并且这些选择尤其在复杂的环境下能合乎逻辑地始终坚持下去都是非常重要的。不这样做，就可能采取前后矛盾的解决方法去处理同样的风险。环境保护局就制定过不同的法规来控制引起基本相似风险的放射性源的表露问题而犯过此类错误。

隐含在风险分析和管理过程中的关键一环是交流。如果某个政府机构想作出正确决策来控制潜在的危害，它就必须让公民们了解足够的信息，一味相信那些闭门造车的专家的灵丹妙药的做法已被证明是错误的，因为最后出台的政策很可能忽略一些重要的社会情况，而且在那些基层民众面前这些政策还未必行得通。

直到80年代中期，我们还基本没去研究向公众交流的风险问题。在过去5年里，在我的同事Fischhoff与Lester B．Lave的协作下，我发现这方面的许多传统观点站不住脚。例如，化学工业把多年的交流文献提炼成对工厂管理者关于公众选择不同风险种类的方式的建议。我们将这些建议用经验性评估加以考察，发现是错的，于是得出结论，向公众通报风险的唯一可靠途径应是从研究人们已经知道什么和他们需要知道什么人手，然后再挖掘信息，加以检验和提炼，直到调查表明这些信息已传递了希望传播的信息为止。

1989年我们研究了环境保护局制定的关于家庭氡气的普及小册子的宣传效果。该局照惯常作法写成了这些册子：先向科学家咨询他们认为该向民众讲些什么，然后按一种吸引人的形式把答案组合起来。事实上，人们很少会对风险全无所知，所以他们对任何信息都会用自己掌握的知识进行过滤。一条不考虑该过滤过程的信息会被人们忽略或误解

为研究大众的思维模式，我们作了一系列的公开采访，一开头就问：“请告诉我关于氡气你知道些什么?只是到了采访的后期我们的提问才变得更专门化。谈了几十个人后，我们碰到的新想法的数目才趋近到一个渐近极限。直到这时，我们才把采访结果制成一份闭卷式调查表，用来指导调查人数更多的采访活动。

我们发现了关键性的误解之处，这些误解能损害环境保护局信息的有效性。例如，相当多的公众认为氡污染是永久性的不会消失。这种错误观念很可能来自对化学污染或长期存在的放射性同位素知识的不适当的借鉴，而环境保护局第一版的“公民氧气指南”并未就此有过论述。部分由于我们的研究发现，最近的版本已对此作了明确的说明。

风险交流的目的是向大众提供作出有信息依据的决策的基础，任何有效的信息都必须包含有助于大众达此目的的情报。我和我以前指导的博士生，现在佐治亚工学院的Ann Bostrom和现在匹兹堡大学的Cynthia J．Atman一起采用我们的方法写成了两本关于氡气的小册子，并将它们与环境保护局的第一版进行了有效性比较。当要求被试者回忆简单的事实时，他们用三本小册子都能答得很好。但当面对需要推理的问题——给遭受高氡指标污染的邻居建议如何做时——接受我们文献信息的人比接受环境保护局材料的人明显地表现上乘。

我们在其它方面(如气候变化)也发现了类似的错误观念。仅有相对较少的人能将使用能源和二氧化碳的排放与全球变暖联系起来。许多人相信臭氧层上的空洞是引起全球变暖的最可能因素，虽然事实上这两者仅有松散的联系。一些人还认为发射航天飞机是引起臭氧层空洞的主要原因。(德勒威尔大学的Willett Kempton也发现了非常相似的错误观点)

正确的风险交流的本质非常简单：了解人们已经相信的知识，针对这些知识和人们面临决策剪辑传播的信息内容，然后把得到的信息进行细致的以经验为依据的评估然而，几乎还没有人用这种方式向大众传报风险。人们只是零零碎碎从那些并不懂改革技术细节且时常追求产生轰动效果的报纸上获得自己需要的信息。那些热衷传播信息的人通常要么是推行某项计划的倡导者，要么是有时连家务事都做不好或对自己该对付的风险尚缺乏足够深刻认识的管理者。令人吃惊的并不是关于危害的看法可能偏差很大，或者有时在压力下得出了可笑的或无效的结果，而是公众仍会照自己的意志行事并且还干得不错。

事实上，如果给人们全面可靠的信息并让他们有足够的时间来消化这些信息，他们会相当正确地判断出什么问题重要，并会系统地提出风险决策。我与Gordon Hester(当时是一位博士生，现在电力研究院工作)进行过一些调查，在调查中我们曾要求一些征求意见负责人一名教师、一名州际公路巡警和一名银行经理等——设想以公民委员会成员的身份就应在何处架设高压输电线的问题向宾州政府提出建议。我们要求他们特别注意因输电线产生的电磁场所导致的健康风险争议问题。我们向他们提供了详细背影材料和一份具体问题项目表这组受试者在几乎是独立操作情况下用了一天半时间(有倦劳动)列出不少政策漏洞并作出值得许多咨询公司赞叹的建议。

如果有人应该由于对风险作出了不良的反应而受责备的话，此人可能不是民众而是政府和产业界的风险管理者。首先，风险管理者通常都有短期行为，他们重视的是迅速行动而不是在为更好了解未来的特别危害而应进行的研究项目上进行投资。这种偏向在确保环境、工作场所和消费品安全而制定出的法规中表现得尤为明显。

第二，这些官员常用过于狭窄的眼光看待自己管理的风险。有时候减少某种风险的企图(避免儿童被易燃睡衣裤烧伤)又引起别的风险(增加了因穿用防火化纤睡衣裤而得癌症的机会)。

有时，管理者们无视大风险而把精力耗在对付一些小风险上。加州大学伯克莱分校的生物学家Bruce Ames以有说服力的事实表明，政府风险管理者将太多的财力用于控制某些人工致癌物质而忽略了那些对人类患癌的整体风险作用更大得多的自然物质

第三，政府风险管理者普遍不设立专门机构来研究实际经验。常常用各种截然相反的解决程序伴随着相互指责来企图理解事故中出现的问题，其结果，有价值的与安全有关的意见不是被遗漏就是与公众的见解相背离。与之相反，民航机构却借助于国家运输安全委员会对事故的调查而获益匪浅。不受任何有关该谁负责的争论的左右，它的调查结果被广泛发布，对航空安全做出了重要的贡献。

许多管理也许太性急而找不出一个解决全球风险问题的单一方案。用众多方案进行比较看哪种效果最好是一种策略，这种策略应该得到比其已获得的更大得多的重视。在联邦制度中有50个州的美国具有天生的机会来进行这种实验。

最后，风险管理者尚不具备足够的创造力来提出能让居民有效而富于建设性地参与决策，让他们有足够的时间能接近足够的信息并同专家们并肩战斗的种种安排。虽然在核反应堆和有毒废物贮存在地之类的问题上也有一些关于公众意见听取会的规定，但在该过程中几乎不允许有合理的争论。反映的意见常常拖得太晚以至不能对一系列考虑之中的选择方案产生任何影响。

托马斯·杰弗逊是对的：在一个民主国家确保大众福利的最佳策略是让全体选民享有充分的信息。如果美国和其它国家想有更好更合理的社会风险决策，他们就该采取步骤增强民众对风险的了解。他们还须提供研究机构以让民众及其代表在此能专心致志于风险管理的决策研究。这些虽然并不能排除偶然还会有愚蠢的结果发生，但它能使决策不致太离谱。此外，合适的公众参与也可以在消除普遍存在于风险管理中的对立意见方面前进一大步。

有效的风险分析工具

确定性是绝大多数涉及到风险的问题的中心要素。分析人员今天已掌握了大量可包括不确定性效果的软件工具。这些工具能显示一组特定的风险假设的逻辑后果和对此作出决策的原则。由设在加利福尼亚帕洛阿尔托的Lunfina决策系统公司的Max Henrion编制的Demos就是一个这样的系统。

为了弄清楚工作过程，我们假设有一种叫TXC的化学污染物质。为了简化起见，假定处于风险中的总人口(3000万)都暴露在相同的剂量下——这样就不需要再建一个暴露过程的模型。下一步是建立能描述在各种暴露水平下所遭受的风险的函数——如线性剂量风险函数，可能还有一个阈值，低于该值就无风险了

得到这些信息后，Demos系统就可以估计每年由于受TXC的影响多增加的死亡人数。按照得到的累积概率分布，无人死亡的概率为30%，每年死亡数不超过100人的概率约为50%，死亡数超过1000人的概率为10%。

同时，付出一定代价，污染控制措施可将TXC的浓度降低(达到某一给定降低值所需的费用同暴露造成的危险一样．是和专家协商后决定的。)为了选择使社会总成本达到最小值的污染控制水平，你首先要弄清为防止增加死亡率社会愿意投资多少。在本例中，避免每一起死亡的上下板限费用为30万美元和300万美元(选择这类数据是一个价值评价问题；而在实践中，分析的关键部分可能在于发现得出的结果对花在生命和健康上的金钱数目有多么敏感。)

在这个模型中，净社会成本就是控制成本和死亡数的简单加总。如果预防每例死亡的费用为30万美元，在TXC排放物减少55%时，成本质达到最小值如果预防费用为300万美元，污染物应减少88%。

Demos系统还可计算出每一个输入变量和总成本的相关形式。强相关性代表在最终成本估算中变量对不确定性的影响很大。在低水平控制污染时，在风险函数的倾斜段处在阈值处和污染物基本浓度等处．可能的变量对总体不确定性影响最大相反，在非常高的控制水平上，几乎所有的不确定性都是由对控制排放物成本中的未知因素引起的。

最后，Demos系统还可在基于现有信息和基于给定最完整信息而作出的不同最佳决策之间计算出它们的估计成本的差异，也就是从计算中排除所有不确定性所能取得的收益。在成本分析中，它被算作具有完整信息时的期望值，它是研究值的上限。如果防止一起死亡对社会的价值是30万美元．则该值为一年3800万美元；防止一起死亡价值300万美元，该值一年就是7100万美元。

虽然任何拥有个人计算机的小组都能通过Demos系统这样的分析工具对风险进行定量分析，但要正确地使用它还需要扎实的教育。我的同事和我发现，一组第一年的工程学博士研究生第一次接触Demos系统时，往往会有忽略各变量之间可能有的相关性的现象。这将导致对他们得出的结果中的不确定性严重地估计过高。