专业与利益：专家群体社会稳定风险感知归因分析 ——以京津冀一体化为例（彭宗超 陈新魁）
专业相关度；利益相关度；专家社会稳定风险感知
彭宗超，清华大学公共管理学院党委书记、教授，清华大学应急管理研究基地(北京市哲社办资助)/中国社会风险评估研究中心主任，中国行政管理学会副会长，清华大学《公共管理评论》副主编；陈新魁，上海市浦东新区康桥镇政府副主任科员，清华大学公共管理学院2015级硕士研究生。
一、引 言
(一)研究背景
为了更好地预判和及时化解重大决策的社会风险，对重大决策社会稳定风险的前期评估就显得愈发重要。同时，重大决策社会稳定风险评估越来越离不开专家群体的参与，越来越依赖于专家风险感知的权威性与精准性。实际上，人们发现，专家们的风险感知并不一致，如理论专家与实务专家的风险感知往往存在差异，这种差异会影响决策专家群体间的风险沟通，并进而影响风险决策的质量(1)黄杰、朱正威、王琼：《风险感知与我国社会稳定风险评估机制的健全》，《西安交通大学学报( 社会科学版)》，2015年第2期。。在现实生活中，诸多社会风险之所以最后演化为严重的社会冲突，并非因为有关社会风险本身庞杂而难以遏制和化解，而在很大程度上源于专家群体之间的风险感知差异，从而难以进行准确的社会稳定风险评估(2)黄杰、朱正威、赵巍：《风险感知、应对策略与冲突升级——一个群体性事件发生机理的解释框架及运用》，《复旦大学学报( 社会科学版)》，2015年第1期。。同时，专家与民众之间的风险感知也存在很大差异。一些专家感知很低的风险领域却引起公众的高度关切(3)伍麟、王磊：《风险缘何被放大?——国外“风险的社会放大”理论与实证研究新进展》，《学术交流》，2013年第1期。；而另外一些专家感知很高的风险，民众“并不买账(4)全燕：《基于风险社会放大框架的大众媒介研究》，华中科技大学博士论文，2013年6月。”。因此，我们有必要对专家风险感知的科学有效性进行定性与量化分析，探寻专家风险感知放大或缩小的动因和内在机制。
从专家参与决策评估的顶层设计和政策安排层面来看，党的十八届四中全会提出:“把专家论证确定为重大行政决策法定程序”。中共中央办公厅和国务院办公厅于2012年下发了《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)》(5)李永超：《全面推进重大决策社会风险评估机制》，《环球市场信息导报:理论》，2015年第12期。，要求各级党政机关建立健全重大决策社会稳定风险评估机制。国务院在《关于加强法治政府建设的意见》中也已经明确提出要把专家论证、风险评估作为重大决策的必经程序；这一系列顶层设计与制度安排表明，专家参与政府重大决策社会稳定风险评估的广度与深度已经得到进一步拓展。在此背景下，以下现实问题将变得更为棘手：如何筛选真正的专家有效参与社会稳定风险评估？政府应重点听取哪类或哪几类专家的意见？这些问题背后的核心问题在于，参与社会稳定风险评估的专家们的风险感知会不会既受其专业相关度的影响，也受其本身利益相关度的影响？如果不搞清楚这些关键问题，未来选择专家参与重大决策社会稳定风险评估将面临权威性的巨大质疑。
与此同时，京津冀协同发展作为国家重大区域发展战略之一正在向纵深推进，已经取得良好的成效。但由于三地较大的发展差距和在协同发展过程中成本收益的不均衡，多元利益主体在重大决策面前的利益矛盾可能非常复杂，一系列涉及利益调整的重大决策所面临的社会稳定风险也随之面临很大的不确定性。北京非首都功能疏解、产业升级转移、交通一体化和生态环境保护作为四大抓手将触及深层次利益调整。京津冀一体化所蕴藏的社会稳定风险在新时期政府重大决策的社会风险评估实践中具有较强的代表性。因此，本研究将以京津冀协同发展过程中可能引发社会稳定风险的重大决策作为具体的风险情境研究专业与利益相关度对专家风险感知的影响程度与内在机理。
(二)研究问题
本研究拟聚焦以下两大问题：
(1)专业相关度和利益相关度与专家的风险感知是否具有相关关系？专业与利益相关度何者对专家风险感知的影响更大？其背后的影响机制是什么？当同样涉及利益相关时，专家的风险感知与普通公众的风险感知是否会有差异？
(2)以专业相关和利益相关两个维度为基准，采用二维交叉列联表比较分析下图四类专家风险感知是否存在差异并进行量化排序。为方便比较与记忆，将专业相关利益相关命名为A类“雨露均沾型”专家，专业相关利益不相关命名为B类“职业裁判型”专家，专业不相关利益相关命名为C类“利益代表型”专家，专业不相关利益不相关命名为D类“无关看客型”专家(6)此类严格说来不属于社会稳定评估专家，更类似于普通公众，但因为毕竟在理论或实务领域有其他方面的专业特长，这里也算广义上的专家。。
图1 专家二维分类
二、相关概念与文献回顾
(一)核心概念界定
1.专家
关于专家的定义，总体上大家多从专家所具备的理性专业知识视角对专家进行界定。如王娟、胡志强认为专家是相对于公众而言的一个概念，在某一方面或某几方面具有较高理性知识门槛的专业人士(7)王娟、胡志强：《专家与公众的风险感知差异》，《自然辩证法研究》，2014年第1期。；黄彪文、张增一认为，专家是指在学术、技能等方面有专业技能或对专业知识有深入研究的人，是特别精通某一学科或某项技能的专业人士(8)黄彪文、张增一：《从常人理论看专家与公众对健康风险的认知差异》，《科学与社会》，2015年第1期。；但在外延上人们看法可能不一致，如专家是否包括实务界尤其是政府系统的实践专家，以及专家是相对于公众而言还是相对于外行人士而言？
本研究涉及的专家为：与京津冀协同发展或社会稳定风险相关或从事两者或两者之一相关理论与实务工作且具备一定知识和能力对京津冀协同发展或其社会风险进行评估或管理的专业人士(9)谢晓非、郑蕊：《风险沟通与公众理性》，《心理科学进展》，2003年第4期。。
2.社会稳定风险
要理解社会稳定风险，首先需要对社会稳定进行界定。社会稳定是指整个社会相对稳固的宏观状态，它与特定的社会秩序相联系。而社会秩序是互相联系的社会制度、社会结构和社会实践的统合。社会稳定并非意味着社会的一成不变，而是社会矛盾和社会冲突能够被有序且有效地控制在合理的范围之内(10)曹峰、邵东珂、李贺楼、彭宗超、薛澜: 《我国社会稳定风险治理的评估框架与方法——基于社会生态系统的“环境—行为”视角》，《经济社会体制比较》，2014年第4期。。
社会稳定风险实则是指社会不稳定发生后果与影响的可能性(11)曹峰、邵东珂、李贺楼、彭宗超、薛澜: 《我国社会稳定风险治理的评估框架与方法——基于社会生态系统的“环境—行为”视角》，《经济社会体制比较》，2014年第4期。；我国官方政策文件对于社会稳定风险的定义为：与人民群众利益密切相关的重大决策、重要政策、重大改革措施、重大工程建设项目、与社会公共秩序相关的重大活动等重大事项在制定出台、组织实施或审批审核前可能影响社会稳定的因素(12)《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)》(中办发〔2012〕2号)2012年1月，中央办公厅、国务院办公厅印发。。
(二)专家风险感知的影响因素
关于专家风险感知的影响因素学界已有诸多探讨，涉及专家的专业背景、利益相关度、风险情境等各个方面，其中，主流研究有一个共同的隐含逻辑前提，即认可专业知识和利益相关度是影响专家风险感知的重要因素，但现有研究或是单独就专业或利益研究对专家风险感知的影响，或是停留在定性或简单描述性统计的分析层面，尚未有综合专业知识和利益相关度，以定性和定量相结合的研究方法探讨它们对专家风险感知的交互影响，这也是本研究的主要价值和意义所在。对专业和利益相关度一些学者从不同视角和风险情境作出了不同程度的阐述，概括起来有着相对一致的共识，即认为“专家”之所以称之为“专家”，区别于其他群体的根本属性体现在专业知识的掌握程度，这也是专家风险判断权威性和能够作为政府决策重要参考的根本原因(13)王娟、胡志强: 《专家与公众的风险感知差异》，《自然辩证法研究》，2014年第1期。。因此，从自身的专业所长对风险作出专业性的判断是现实要求，也是专家的职责所在；专家所掌握的专业知识本质上属于理论指导，还需要对现实的种种考量，于是经济学中的“经济理性人假设”和利益相关者理论开始逐渐应用于对专家风险感知的影响因素研究，尤其是利益相关者理论用于解释专家风险感知在国外已得到一定的研究(14)Beecher N.,HarrisonE.,Goldstein N.,et al. Risk perception，risk communication，and stakeholder involvement for biosolids management andresearch.[J]. Journal of Environmental Quality,2005,34(1):122.。其核心观点为：专家并非神，专家也是人，会因自身的个体利益或所在的群体性利益而故意放大或缩小风险感知(15)J.，Urquhart，C.，Potter. The social amplification of riskand tree pests and diseases: key expert risk perceptions and attributions ofpublic concern[J].Risk Analysis，2011(15): 105.。一旦被评估的风险涉及到自身利益尤其是重大利益时，专业知识所发挥的作用往往会受到抑制，其作出风险判断的立场会随之改变甚至是根本性的改变，而利益相关度对专家风险感知的影响将严重抑制甚至是摧毁其他因素包括专业知识的作用发挥。
综上，本文聚焦专业和利益相关度作为研究影响专家风险感知的两大自变量，其他影响因素暂不纳入本研究的探讨范围之内。
三、分析框架与研究假设
(一)分析框架的筛选
1.专业相关的二维划分框架
现有的关于专家专业相关对于专家风险感知影响的文献多数认为专家所拥有的理性的专业化知识是导致对同一风险事件专家与公众的风险感知产生差异的主要原因之一，并未对所谓的“理性的专业化知识”做进一步的细分。因此，本文依据对专家概念的界定和该理论将专家的专业相关划分为理论研究领域相关度与实务熟悉度，分别探讨对专家风险感知的影响。
2.利益相关者维度矩阵
这一维度的划分主要依据风险社会放大理论与利益相关者理论的结合，从利益相关程度的高低来解释风险感知程度的高低，认为利益相关程度越高，风险感知程度也随之提高。黄杰、贺振华(2015)将利益相关者理论嵌入到对社会稳定风险的分析中，从风险感知过程中利益相关者的紧密度和影响度对“社会稳定风险的利益相关者”进行具体分类(16)黄杰、贺振华：《利益相关者理论及在社会稳定风险评估中的运用》，《党政研究》，2015年第12期。。这篇文章将“紧密性”定义为“利益相关的个体或群体与威胁社会稳定的风险之间是否存在着直接的联系”，将“影响力”定义为“利益相关的个体或群体对社会稳定风险的发生或治理能否发挥重要影响或具备做出足够语言和行动反馈的能力(17)黄杰、贺振华：《利益相关者理论及在社会稳定风险评估中的运用》，《党政研究》，2015年第12期。”。本文沿用并发展这一研究框架，进一步将“紧密度”明确为“个体利益相关度”，将“影响度”明确为“群体利益相关度”。在本研究中，“个体利益相关度”是指“专家自身的利益与被评估的社会稳定风险之间存在关联的程度”；“群体利益相关度”是指“专家所属群体利益与拟评估的社会稳定风险之间存在关联的程度”，群体利益相关度建立在个体利益相关度的基础之上，有了个体利益相关度才有群体利益相关度。具体而言，即专家一旦涉及自身利益，有可能借助其“专家”身份充当“意见领袖”，引导他人共同维护自身利益或被利益相关群体影响参与维护自身利益的行动，在这一过程中，利益相关的主观感知会走高从而进一步放大其风险感知，反之亦然。
3.适用于本文分析框架的提出
本文的分析框架如图2所示：一级变量是专家的专业相关与利益相关度对于专家风险感知程度的影响；二级变量则将专业相关按照理论和实践的维度进一步划分为理论研究相关度和实务熟悉度。其中理论研究相关度主要对应的是来自高校和研究院所的专家，实务熟悉度则主要对应接触一线业务的党政机关人士。因此，本文后续也将比较专家工作单位的不同对其风险感知程度的影响差异；将利益相关度划分为个体利益相关度和群体利益相关度；因变量为专家风险感知度。专业相关度和利益相关度共同构成影响专家风险感知的两大推动力。
图2 本文分析框架
(二)自变量、因变量和控制变量的操作化
表1 变量操作化
(三)研究假设
研究领域的相关度命名为Str1、对实务的熟悉程度为Str2、与利益相关度个体利益相关度Pro1、群体利益相关度Pro2、对专家风险感知度的影响为Riski，本文提出以下四大研究假设：
1.理论研究领域的相关度与京津冀协同发展社会稳定风险感知程度成负相关，理论研究领域越相关，专家风险感知程度越低。
2.对实务的熟悉程度与京津冀协同发展社会稳定风险感知程度成负相关，对社会稳评实务越熟悉，专家风险感知程度越低。
3.个体利益相关度与京津冀协同发展社会稳定风险感知程度成正相关，个体利益相关度越高，专家风险感知程度越高。
4.群体利益相关度与京津冀协同发展社会稳定风险感知程度成正相关，群体利益相关度越高，专家风险感知程度越高。
四、专家问卷分析——辅之以公众问卷对比
为了就专业与利益相关度对专家风险感知的影响进行比较研究，本文设计了“京津冀一体化重大决策社会稳定风险评估专家调查问卷”，此次问卷调查采用匿名形式对参与京津冀协同发展年度会议的学者和机关干部进行调查。为保证问卷分析结果的有效性，本文对不回答超过5个题项的不合理问卷予以剔除。
此次专家问卷数据库的收集从2016年9月开始，至2017年1月结束，前后历时共4个月。为保证理论界专家与实务界专家数量与单位的平衡，问卷发放的来源渠道主要有三类：一是借助北京国际城市发展研究院于2016年9月8号主办的“京津冀协同发展2016年会”，对来自京津冀三地与社会稳评相关的专家学者及党政机关等人员进行问卷发放，共发放问卷120份，回收问卷102份，回收率为85%；二是借助清华大学应急管理研究基地对京津冀协同发展及其社会稳评实务相关的党政机关人员进行培训的机会进行问卷发放，共发放问卷103份，回收问卷89份，回收率为86.4%；三是借助清华大学公共管理学院对京津冀三地发改委和政法系统培训的机会进行问卷发放，样本数量较为有限，共发放问卷25份，回收问卷22份，回收率为88%。一共发放专家问卷230份，问卷的回收数量为213份，回收率达92.6%。其中不回答题项超过5个被剔除的问卷有6份，有效问卷207份，有效率达到97.18%。本文软件采用SPSS21.0进行统计分析。
关于京津冀三地公众的风险感知问卷则主要通过网络问卷分别于2017年1月上旬和中旬通过清华新闻学院的调查平台投放。第一轮从北京市通州区、天津武清区和河北廊坊市三地抽样，共回收620份，第二轮对除这三个地区的京津冀其他地区抽样，共回收1024份。北京地区共抽取466个样本，其中通州180个，天津共抽取342个样本，其中武清137个，河北共抽取836个样本，其中廊坊303个。选取通州、武清和廊坊作为重点抽样样本是因为这三地是京津冀协同发展的核心利益区，受京津冀协同发展影响相对更大。
首先对专家风险感知问卷进行分析，研究专业与利益相关度对专家风险感知的影响，本文首先根据专家问卷对相关变量进行标识：
表2 变量标识
(一)描述性统计分析
根据七分量表法的标准，对本文风险高低的平均分判断标准作出如下界定：1.0—2.0为风险感知非常低，2.0—3.0为风险感知较低，3.0—3.5为风险感知偏低，中间值为3.5分，3.5—4.0为风险感知中高，4.0—5.0为风险感知较高，5.0—6.0为风险感知很高，6.0—7.0为风险感知非常高。据加总统计，京津冀一体化的整体社会稳定、疏解非首都功能、交通一体化、生态环境保护和产业升级转移的风险平均分别为：4.0、4.3、4.3、4.1、4.2。对于专业是否相关和利益是否相关的具体划分标准为：专家问卷中对社会稳定风险评估领域的熟悉程度达到比较熟悉或很熟悉且对京津冀协同发展相关研究或实务工作的了解程度达到5及5以上的专家视为专业相关；专家问卷中对社会稳定风险评估领域的熟悉程度为一般或比较陌生且对京津冀协同发展相关研究或实务工作的了解程度为4及4以下的专家视为专业不相关。这一划分标准的根据在于七分量表法中3.5分为中间值，但由于问卷不设置小数，因此四舍五入四分为中间值，为了严格确保专家的专业相关度，所以提高了专业相关的准入门槛，5分及5分以上才被认为是专业相关，4分及4分以下则被视为专业不相关。同时，为了确保专家问卷数据的可靠性，问卷中对于专业与利益相关度都设置了两道题，只有同时符合两道题的选择标准才能被纳入专业相关和利益相关的专家群体中；专家问卷“您认为京津冀协同发展与自身的利益相关度”达到较为相关或高度相关且情境题中的群体利益相关度Pro2=(H1S1+H1S2+H2S1+H2S2)/4选择C或D选项则视为利益相关；专家问卷“您认为京津冀协同发展与自身的利益相关度”为一般或不太相关且情境模拟题中的群体利益相关度Pro2=(H1S1+H1S2+H2S1+H2S2)/4选择A或B选项则视为利益不相关。由于利益相关度的测量缺乏统一客观的标准，本文采用主观利益感知加以测量。
结果如表3所示，最终合计为197，少于总样本量207，有十位样本无法有效归类故加以剔除。结果表明调查者中专业不相关的有27.92%，专业相关的有72.08%，利益不相关的有61.42%，利益相关的有38.58%。其中，专业相关利益不相关的专家占比最高为48.73%，其次是专业相关利益相关的专家占比为23.35%，专业不相关和利益不相关以及专业不相关利益相关的专家比例差别不大，占比分别为12.69%和15.23%。这一分布结构是可以接受的，因为此次专家问卷的发放对象主要是与京津冀协同发展重大决策稳评有关的理论与实务界专家，因此专业相关占多数是可以预见的，但专业不相关的仍占到接近三成，这与本文对专业相关与否的标准界定较高有一定关系，目的是为了保证后续的分析结果可靠与纯粹。
表3 专业相关*利益相关交叉制表 (单位：%)
表4是针对京津冀三地公众发放的公众问卷，委托清华大学媒介调查实验室进行在线调查统计出的公众平均风险感知。根据对专家问卷利益相关与否的标准界定，为了方便对比分析，将公众问卷中认为受京津冀协同发展影响非常大和比较大的统一划入利益相关群体，其他划入非利益相关群体，由于非利益相关群体占比较低为10.8%，三地大部分公众为利益相关群体，在此对于利益不相关公众不做主要分析。选择受京津冀协同发展影响非常大的占比最高51.3%，打分也较高为4.5分，与选择受影响比较大的群体打分有一定差异，利益相关群体的平均打分为4.1，也符合以地域为划分标准的打分区间4.0—4.2；对比图3的专家风险感知可以发现，公众的风险感知平均值稳定在4分多一点，与四类专家群体中的B类专家的风险感知平均值最为接近。
表4 京津冀协同发展公众风险感知
图3 风险感知平均打分
(二)相关性分析
为了对本文提出的研究假设进行验证，并且由于模型中变量多为有序变量，因此本文对专家风险感知度Riski关于研究领域的相关度Str1、对社会稳评的熟悉程度Str2与个体利益相关度Pro1、群体利益相关度Pro2以及控制变量进行Spearman相关性统计分析。
结果如表5所示，相关系数最小值也达到了0.636，表明专家风险感知度Riski之间具有较强的正相关性；对于专家风险感知度Riski(疏解北京非首都功能感知度、交通一体化感知度、生态环境保护感知度、产业升级转移感知度和整体风险感知度)与研究领域是否直接相关Str1、对实务的熟悉程度Str2均具有较大的负相关性，负相关程度最小相关系数也达到-0.53，并且均至少在1%显著性水平下显著，表明研究领域越相关，实务越熟悉，专家风险感知程度越低，初步说明假设1和假设2成立；疏解北京非首都功能感知度、交通一体化感知度、生态环境保护感知度、产业升级转移感知度和整体风险感知度与个体利益相关度Pro1、群体利益相关度Pro2同样至少在1%显著性水平下具有较强的正相关性，最小的正相关系数也达到了0.44，说明个体利益相关度越高，群体利益相关度越强，专家风险感知程度越高，初步说明假设3和假设4成立。
表5 Spearman相关性统计分析
注：第二行表示P值，0.000表示至少在1%显著性水平下显著。
(三)回归分析
为进一步分析本文提出的四个研究假设是否成立，确保这四大研究假设的稳健性，下面采用多元回归分析方法对研究假设进行验证，结果如表6所示，F统计量均在1%显著性水平下显著，表明5个模型回归结果均是有效的，专业相关、利益相关度对专家风险感知度具有显著影响。并且模型的调整可决系数Ad-R2最小值也达到0.489，表明研究领域的相关度Str1、对社会稳评的熟悉程度Str2与个体利益相关度Pro1、群体利益相关度Pro2以及控制变量确实是对专家风险感知度具有一定的解释能力。
对于研究领域的相关度Str1，在模型1至模型5中均至少在5%显著性水平下发现对专家风险感知度具有显著的负向影响，即理论研究领域是否直接相关对京津冀协同发展社会稳定风险感知程度产生显著影响，理论研究领域越相关，专家的风险感知程度越走低，研究假设1成立；对于实务的熟悉程度Str2，在模型1至模型3以及模型5中发现，至少在10%显著性水平下对专家风险感知度具有显著的负向影响，表明对实务的熟悉程度与京津冀协同发展社会稳定风险感知程度成负相关，对实务越熟悉，专家风险感知程度越低，而模型4中社会稳评的熟悉程度Str2的回归系数负相关不显著，综合来看假设2基本得到验证，只不过相比于理论研究领域，其与因变量的相关性稍弱；对于个体利益的紧密度Pro1，同样在模型1至模型3以及模型5中发现，至少在10%显著性水平下对专家风险感知度具有显著的正向影响，表明个体利益相关度与专家风险感知程度成正相关，个体利益相关度越高，专家风险感知程度越高，虽然在模型4中个体利益相关度Pro1回归系数正向不显著，总体来看，假设3也基本得到验证；对于群体利益相关度Pro2，在模型1和模型4以及模型5中，群体利益相关度Pro2的回归系数正向显著，表明群体利益相关度与专家风险感知程度成正相关，群体利益相关度越高，专家风险感知程度越高，假设4得到验证；由此可以对其内在的因果关系作进一步地推断和说明，专业和利益相关度确实是影响专家风险感知的重要影响因素，专业相关度的提高会显著降低专家的风险感知程度，利益相关度的提高则会显著提高专家的风险感知程度，反之亦然。对于控制变量，仅发现家庭年收入对专家风险感知度具有较为显著的影响，其他控制变量没有通过显著性检验。
表6 回归分析结果
注*、**和***分别表示10%、5%和1%显著性水平显著
(四)进一步分析
以专业相关和利益相关度为基准，根据本文的核心分析框架，采用交叉列联表比较二维十字架的四类专家风险感知差异，将专家群体分成四类：将专业相关利益相关命名为A类专家，专业相关利益不相关命名为B类专家，专业不相关利益相关命名为C类专家，专业不相关利益不相关命名为D类专家。对上述四类专家风险感知差异以及总体风险感知差异进行方差分析。结果如表7所示，对于疏解北京非首都功能、生态环境保护感知度以及整体风险感知度，在1%显著性水平下认为四类专家群体存在显著性差异，产业升级转移感知度在5%显著性水平下发现这四类人群存在显著性差异。
表7 四类专家群体风险感知差异方差分析
注：*、**和***分别表示10%、5%和1%显著性水平显著
为确保四类专家群体风险感知差异的稳健性，对四类专家风险感知差异以及总体风险感知差异采用最小显著差法(LSD)作进一步两两比较。如下表8所示，对疏解北京非首都功能风险感知度，C类专家的风险感知度低于A类和B类，B类专家的风险感知度低于D类；对交通一体化感知度，并未在四类人群进行两两比较时发现存在显著性差异；对于生态环境保护感知度，C类专家的风险感知度低于A类和B类专家，B类专家的风险感知度低于D类专家；对于产业升级转移风险感知度，C类专家的风险感知度低于B类专家，B类专家的风险感知度低于D类专家；对于整体风险感知度，C类专家的风险感知低于A类和B类专家，B类专家的风险感知低于D类专家。
从专家群体内部比较这些差异也进一步佐证专业相关和利益相关度对专家的风险感知确实是存在显著性差异；将这四类专家群体做进一步对比分析会发现B类专家无论是整体风险感知还是分支领域的风险感知均低于D类专家，而这两类专家群体均属于利益不相关群体，这也就意味着在不涉及自身利益的情况下，专家的打分被认为是相对客观公正，此时专业越相关的专家，风险感知越低，间接印证了研究假设1和2。进一步细化对比又会发现，A类和C类均属于利益相关专家，二者区别在于A类专业相关而C类专业不相关，A类专家的风险感知程度基本高于C类。这在一定程度上说明了在涉及自身利益的时候，专业的相关度与专家风险感知成正相关，与上文的回归分析所验证的研究假设1和2形成完全相反的悖论。对于这一有趣的发现，看似很难解释，实则并不矛盾。回归分析只是单独对四个自变量分别与因变量做相关性分析，并未纳入其他变量的影响。而这里将利益相关度纳入到对专家风险感知影响的考量范围之内，专业相关对专家的风险感知影响就会受到抑制甚至起到完全相反的作用，此时的专业相关对专家风险感知的影响让位于利益相关度。由此也印证了尼克·皮金、罗杰·卡斯帕森等人提出的风险的社会放大理论(SARF)，专家在不涉及自身利益的时候，扮演的专家角色占主导，立场更偏客观中立。一旦涉及自身利益，扮演的专家角色让位于利益相关者角色，其风险感知则更多的是从维护自身利益出发，通过主观放大风险感知以期获得更多的重视，从而更好地维护自身利益。
表8 最小显著差(LSD)检验
注：* 均值差的显著性水平为0.1
五、结论
(一)研究结论
本研究的结论分为验证现有研究和不同以往研究的创新性发现两部分。
1.验证现有研究假设和研究理论
依据现有研究和理论对话提出的四大研究假设均得到验证，专业与利益相关度均对专家风险感知产生显著性影响。研究领域的相关度和对实务的熟悉度与专家风险感知成负相关，利益相关的个体利益相关度和群体利益相关度与专家风险感知成正相关。对此具有较强解释力的理论有社会角色交换理论、风险的社会放大理论与利益相关者理论的结合和社会心理影响的放大机制。而信息系统处理理论、专业差异理论尤其是斯洛维奇提出的因子分析模型和知识缺失模型在本研究中则并不具有较强解释力。
2.研究发现
1.疏解非首都功能是风险聚集领域，需引起重点关注。
2.专业与利益相关度对专家风险感知的影响程度存在显著性差异。以风险感知适中(4分)为分水岭，就整体走势而言，小于四分的专家群体打分比例由高到低大部分呈现出B﹥D﹥C﹥A的排序，大于四分的专家群体打分比例则呈现完全相反的排序A﹥C﹥D﹥B。而不同专家群体对于四大分支领域的风险感知程度也呈现出和整体风险感知一样的走势；且从风险感知的极值角度判断也基本符合这一排序，这是本研究不同于以往研究且尚未有理论对此加以解释的主要创新性发现。
3.利益相关度比专业相关度对专家风险感知的影响相对更大。当不涉及利益相关时，专业与专家风险感知成负相关。当涉及利益相关时，专业相关度让位于群体利益相关度，此时的专业相关度与专家风险感知成正相关。再结合B类专家的打分情况集中在4.0—4.3，公众风险感知的平均打分也在4.0—4.3这一区间，B类专家与公众的风险感知平均打分最为接近这一情况，而D类专家由于专业不相关且利益也不相关，适宜度最低；C类专家(专业不相关利益相关)是四类专家群体中身份性质最接近京津冀三地普通公众的，但风险感知的平均程度高于普通公众，说明在同样涉及自身利益相关时，非相关研究领域的专家作出的风险感知判断相比于普通公众会更倾向于主观放大。风险感知的高低排序依次为：A类专家﹥C类专家﹥D类专家﹥B类专家=公众。对此具有较强解释力的理论主要有社会角色切换理论；综合比较专家问卷和公众问卷， B类专家纳入专家风险评估的适宜度最高，C类和D类均不适宜纳入专家风险评估，A类专家参与风险评估建议采取谨慎态度。
4.京津冀一体化的整体和四大分支领域的风险感知平均分集中在4.0—4.3，属于风险感知较高的状态，其中，疏解非首都功能引发的社会稳定风险最高。
(二)政策启示
现有研究虽然普遍认可专业与利益相关度是影响专家风险感知的两大主要因素，但对于二者与专家风险感知的相关关系、二者对专家风险感知的影响何者相对更大、不同的专家群体风险感知是否存在显著性差异等问题缺乏深入的探究。根据本研究结论，针对上述问题，特提出以下政策建议：
1.未来京津冀一体化的发展过程中应重点关注疏解非首都功能领域，采取的疏解手段应充分考虑到引起社会不稳定的可能性。
2.需要打破“专家崇拜论”，不应盲目迷信专家观点，专家对风险的评判不一定完全从专业知识的角度出发，尤其是在涉及自身利益的时候更应警惕。
3.未来政府筛选专家参与重大决策社会稳评除了关注专家自身研究领域的权威性、与被评估项目的契合度之外，还应当考虑专家的利益相关度对其风险感知判断客观性的影响，对于与被评估项目有利益相关尤其是重大利益相关的专家是否纳入重大决策稳评主体应持谨慎态度。对此，本研究建议两种选择方案：一是排除有利益相关度的专家即A类专家，主要听取B类专家建议；二是容许有利益相关的专家介入，但他们是作为利益相关人的专业代表而非具有风险评估的专家，并将其意见与B类专家单独作对比分析。□
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