邻避设施社会风险演化及应对*——基于网络分析视角

毛庆铎 程豪杰 马 奔

(1.中国海洋大学，青岛 266100；
2.山东大学，青岛 266237)

邻避设施是指能增进社会或社群整体福利,但却会给附近居民带来负面影响，以致产生邻避情结的公共设施[1]，包括PX项目[2]、交通设施项目[3]、垃圾焚烧厂[4]、养老院[5]等。此类设施给周边社区带来的负外部性会引发周边居民的反对情绪，而心理抗拒感在一定条件催化下，可能引发集体行动，即“邻避冲突”或“邻避事件”。过去十几年间，邻避设施的规划与建设曾于多地引发群体性事件，既影响项目建设，也对社会安全产生负面影响。为应对此类挑战，“十三五”规划强调了提升风险防控基础能力，将风险治理纳入常态化管理[6]。党的十九届五中全会更是明确指出，要防范和化解影响我国现代化进程的各种风险，筑牢国家安全屏障[7]。

作为各级政府普遍面临的棘手问题，邻避问题正是我国步入“风险社会”的典型表现。随着经济社会的持续发展以及公共服务需求的不断提升，邻避型公共设施将对我国社会治理带来持续的挑战。针对邻避问题，早期研究侧重于从危机管理的角度对邻避设施、邻避事件的属性进行分析，并寻求解决邻避事件(冲突)的方案[8][9][10]。随着邻避问题研究由“危机管理”范式(重事后应对)向“风险治理”范式(重预先防范)的转变，邻避事件逐渐被视作社会风险演化的结果[11][12]。风险的普遍性与不确定性构成了现代社会的基本特征，现有研究已经注意到，邻避冲突正是多重风险源共现的结果[13]。然而对于多重风险源之间的演化关系与耦合关系，现有研究尚未对其演化机理进行深入探索，以致实践常面临“治标不治本”的治理困境。

“十四五”规划提出，要不断健全防范化解重大风险体制机制，显著增强突发公共事件应急能力，从而提升国家治理效能[14]。因此，归纳邻避设施社会风险因素、厘清风险演化脉络、防范化解社会风险，对于公共项目建设顺利推进、经济社会持续稳定发展、国家治理效能提升具有重要的理论与现实意义。本文通过分析典型案例，从风险演化的视角出发，构建了解释邻避事件演化机理的框架。从而在发展邻避风险形成与演化理论的同时，为防范化解邻避冲突、促进经济社会平稳运行提供治理建议。

(一)邻避设施社会风险

邻避设施社会风险是指，某些公共设施在选址、修建和运营过程中，由于项目安全、征地拆迁、环境破坏等因素，会造成周边社群失范和社会生产中断的可能性[15]。从经济、文化、社会、环境等可持续发展的角度来看，引发此类风险的因素包括财产价值、民众道德、环境危害、决策公平与透明情况等[16][17]。从利益相关者视角来看，风险因素涉及政府的规划选址不合理、建设单位不作为、民众利益需求不满足、新闻媒体报道等[18][19]。从项目周期视角来看，设施规划建设各阶段诱发因素不同，包括规划阶段的决策不科学不透明、建设阶段的建设单位社会责任不落实、运营阶段的环境污染等[20][21]。当邻避冲突触发后，可能出现信访、抗议、阻工等集体行动，引发次生风险。

邻避事件是多种主客观因素共同作用的结果，邻避设施引发的社会风险也是逐渐演化的[22]。邻避设施社会风险演化源自邻避设施的复杂性和风险的跨界性。邻避设施的复杂性体现为利益相关者众多、规划建设过程复杂、涉及社会系统范围广等三个方面[23]。风险的跨界性则是指风险具有跨时间边界、地域边界、功能边界、自然边界的跨界传播特征[24]。邻避设施的复杂性与风险的跨界性表明，邻避设施引发的诸多社会风险因素不是孤立存在的，往往呈现出耦合特性。耦合是指两个及以上系统或运动形式，通过相互作用彼此影响趋于协同的现象[25]。在风险治理领域，风险耦合是指风险之间的依赖和影响关系，即风险系统中多种风险之间存在明确的相互影响和相互驱动[26][27]。在邻避设施的规划建设过程中，各风险因素之间相互依赖、相互影响，塑造了多风险相互渗透、相互叠加的风险耦合形态。

(二)邻避设施社会风险演化

风险演化就是风险耦合状态下，各风险动态传递的过程：风险因子向不同的风险环境扩展过程中，可能孕育新的风险因子，并使风险危害累积放大[28][29]。当前学界在工程建设、金融监管、社会治理等领域的研究发现，如风险的“多米诺效应”“诱发效应”“灾害链”和“连锁反应”等，指的正是“某一风险事件爆发引致另一风险爆发”的现象[30][31][32][33]。识别风险因素、确定风险关系、构建风险链条，已成为分析风险演化时的逻辑遵循。诸多学者尝试对风险演化所遵循的链条进行梳理，例如，城市数字化转型中的“客观存在→主观认知→行为选择”风险演化链，大数据时代城市公共安全风险的链式演化模式，社会新兴风险的耦合与级联[34][35][36]。

邻避设施规划建设过程中，也存在社会风险的耦合和动态演化。“实在风险→感知风险→社会稳定风险”的风险链源于技术风险，而后在制度诱发与认知塑造的基础上不断演化，并最终导致冲突爆发[37]。实在风险随着项目的规划选址产生，在制度环境、舆论环境以及个体心理的作用下，各利益相关者会形成不同的感知风险，并在一定的场域和环境下将感知风险外化，进而造成社会损失。因此，围绕邻避设施的风险链分析可以为构建风险阻断机制、化解社会风险、防范邻避冲突提供理论基础。

然而，社会风险的演化并非单一链式结构。风险可能被多个致险因子激活,单一孕险因子也可能诱发多种风险[38]。将多条风险链交叉，可以反映多重风险之间的复杂耦合关系，从而建立能够反映风险级联特征的风险网络[39][40]。风险耦合与演化表明，邻避设施社会风险具有很强的系统性风险特征——局部风险可能演化扩散到整个系统[41][42]。由邻避设施复杂性引发的涉及不同主体、不同阶段、不同范围的诸多风险通过不断耦合、相互交织，形成一张庞大的邻避设施社会风险网，呈现出系统性、动态性的演变特征，即网络演化模式。基于“风险链”分析构建的风险阻断和防控策略，不能完全反映风险的网络化演变特征。因此，对于邻避设施社会风险演化的研究必须超越“风险链”视角，进而转向“风险网络”研究，从而构建更全面的解释框架和更高效的风险阻断机制。

(三)网络分析法在风险网络研究中的应用

网络分析法已被广泛应用于风险研究中，其中以社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)应用最广。社会网络分析是对社会关系结构及其属性加以分析的方法，主要用来研究不同社会单位(个体、群体)所构成的关系结构及其属性[43]。中心性分析、凝聚子群分析以及核心-边缘结构分析等分析策略可以有效描述风险网络的结构特征，识别网络中的关键风险节点[44]。近年来有研究者将网络分析法引入社会风险管理研究领域，构建工程项目引发的社会风险网络，并提出相应的风险防控策略[45]。然而，基于SNA提出的风险防控策略通常建立在静态网络拓扑结构分析基础上，无法通过静态指标分析检验其治理有效性。Carley等人开创的动态网络分析(Dynamic Network Analysis，DNA)则可以通过测算网络易毁性设计解决方案，并已在打击腐败网络的研究中得到有效运用[46][47]。这一方法为提出切实有效的风险防控策略提供了可能。因此，在对邻避设施社会风险演化和应对的研究上，动态网络分析可以作为一种前沿方法加以运用。

综上所述，学界对邻避设施社会风险进行了大量研究，归纳出诸多社会风险因素，并发现了社会风险的演化特性。在风险管理领域，网络分析法已经充分证实其有效性，可以尝试将其引入邻避设施社会风险的研究。此外，通过动态网络分析检验风险防控策略的有效性，可以弥补静态网络分析缺乏可信度检验的缺陷。基于以上分析，本研究首先以50起邻避事件为例，梳理邻避设施社会风险因素。其次，利用网络分析法构建邻避设施社会风险演化的网络模型，再通过分析网络结构展示社会风险的演化特性。随后，对风险因素网络进行风险防控动态仿真，以检验不同防控策略的有效性。最后，为理清邻避设施社会风险演化特性、优化风险防控策略选择提供理论基础和治理建议。

(一)样本选择与数据收集

本研究以邻避事件为研究对象，通过学术期刊论文、人民网等权威媒体的报道、新浪微博等社交媒体的讯息，筛选确定厦门PX事件、北京六里屯垃圾焚烧厂事件和广东化州反建火葬场事件等50个案例。这些案例涵盖污染性设施、不愉悦设施、空间摩擦设施、厌恶型设施和风险集中设施等五类邻避设施的规划建设[48]。本研究将传统风险管理框架与网络分析相结合，构建了邻避设施社会风险演化及应对研究框架，如图1所示。

图1 邻避设施社会风险演化及应对研究框架

(二)数据处理与分析

本研究通过对筛选确定的邻避事件进行检索和信息汇总，基于网络分析法，构建社会风险网络。首先，结合事件发展进程，对每一例邻避事件的社会风险演化路径进行梳理，得出邻避事件及其风险演化链(参见表1)。由于社会风险演化存在多元并发、一因多果的现象，本文对一例邻避事件梳理多条风险演化链，以更契合社会风险演化的网络模式。其次，对社会风险演化链中所包含的风险进行汇总、分类和编码，得到51个风险因素，确定社会风险因素清单(参见表2)。结合风险演化链，对51个风险因素两两之间的因果关系进行判断，如果风险i能够直接引起风险j，则两种风险的关系用“1”表示，否则记为“0”。用Excel表格描述该关系，再将其导入UCINET6软件，建立社会风险邻接矩阵。最后，进行可视化处理，得到社会风险网络图(参见图2)。在本研究中，“社会风险网络”是指处于风险网络中的风险节点及其相互作用与演化路径的集合。网络中每个节点代表一个社会风险，连线代表风险之间存在直接影响关系，箭头从风险源指向次生风险。

表1 邻避事件及社会风险演化链示例

表2 社会风险因素清单

图2 社会风险网络图

(一)整体网分析

网络密度表示行动者之间的紧密程度。密度越大，行动者之间关系越紧密，互动越频繁。网络捷径距离指网络中两个节点间最短途径的长度。使用UCINET6对整体网络进行分析，得出网络密度为0.0651，网络密度较小，各节点之间的互动程度较低。网络捷径距离为1.9684，说明任何一个风险因素平均需要经过2个风险节点，就能影响到其他风险因素，各风险因素之间的相互作用受到一定的限制。51个社会风险节点构成的网络中只有166条关系，节点之间的相互联系较少。

(二)社会风险传导作用分析

通过分析节点的度中心度(Degree Centrality)，在一定程度上可以揭示社会风险的传导过程。点的度中心度就是与该节点直接相连的其他点的个数，反映一个点与其他点产生联系的能力大小。在有向图中，每个点的度数可分为点入度(In-degree Centrality)和点出度(Out-degree Centrality)。一个点的入度是进入该点的其他点的个数，风险节点的入度表示该风险被诱发的容易程度；
出度是节点直接发出的关系数，风险节点的出度表示该风险能够引发其他风险的能力。通过UCINET6软件对度中心度进行测度，得到社会风险节点的出度与入度(参见图3)。节点R47(抗议)和R48(游行)入度较大，更容易被其他风险所诱发。节点R1(信息公示与公众参与不充分)、R7(规划选址不合理)、R17(公众环境风险感知)出度较大，容易引起后续一系列风险。

图3 社会风险节点出度与入度

将节点入度和出度的测度结果反映在坐标系中，可以得到社会风险节点度中心度分布图，进而揭示社会风险的传导过程(参见图4)。在社会风险网络中，节点出度越大、入度越小，说明该风险在风险传导过程中扮演着风险源的角色；
相反，出度值小、入度值大的风险节点，在风险传导过程中容易受到其他风险影响，往往作为风险结果出现[49]。因此，社会风险网络中的风险传导，基本是由“入度小、出度大”的风险因素传导至“入度大、出度小”的风险因素。依据风险节点度中心度的分布，以及网络中风险的传导路径，可以进一步将社会风险划分为“源头型风险”“传导型风险”和“积累型风险”(参见表3)。

图4 社会风险节点度中心度分布图

表3 基于度中心度的社会风险划分

(三)凝聚子群分析

凝聚子群是指特定节点的集合，即在此集合中的各节点之间具有相对较强、直接、紧密或者积极的关系[50]。本文对社会风险网络进行以度数为基础的k-丛分析。k-丛就是一个满足下列条件的凝聚子群：在这个由诸多节点构成的子群中，每个点都至少与除了k个点之外的其他点直接连接。在k值为2，凝聚子群的最小规模为6的条件下，分析结果见表4。子群之间的重叠较为严重，其中R1(信息公示与公众参与不充分)、R17(公众环境风险感知)、R19(公众安全风险感知)、R23(媒体舆情)同属于3个子群，说明其在整个社会风险网络中构成一个紧密的风险簇，在社会风险演化过程中发挥着重要的作用。通过进一步分析节点的性质可知，这一风险簇与风险信息传递和民众的风险感知密切相关。

表4 k-丛测度结果

(四)关键风险因素识别

关键风险是指处于网络核心位置且对网络具有较大影响能力的风险[51]。风险节点的中间中心度(Betweenness Centrality)、出接近中心度(Out-closeness Centrality)和核心度(Coreness)，可以作为衡量关键风险的指标。

点的中间中心度反映的是节点居于其他两个节点之间作为中介角色的程度。风险的中间中心度越高，说明该风险节点对其他关系路径起到的控制作用越强。亚历克斯·巴维拉斯(Alex Bavelas)将接近中心度定义为一个点到其他点的距离总和的倒数，所以一个具有高接近中心度的点，距离任何其他点更近[52]。对有向网络中节点的接近中心度进行分析，会得到入接近中心度(In-closeness Centrality)和出接近中心度。本文主要关注风险节点的影响力，故在此只分析节点的出接近中心度，即一个点到达其他点的容易程度。核心度的测量是将核心-边缘模型拟合到网络中，估计每个节点的核心或接近核心的程度。

通过UCINET6软件对上述指标进行测度，并根据“二八法则”①，选择各项指标排名前20%的风险节点(参见表5)。综合以上测度结果，本文提取出R1(信息公示与公众参与不充分)、R4(立项审批程序不合法)、R7(规划选址不合理)、R16(污染与景观破坏)、R17(公众环境风险感知)、R19(公众安全风险感知)、R23(媒体舆情)、R32(民众对政府的不信任)、R47(抗议)、R48(游行)这10个风险节点作为关键风险因素。这些风险因素或具有较高的中间中心度，在网络上的影响力较大，能够控制网络中风险的演化；
或出接近中心度较大，具有较强的辐射力，能比较轻松地引发其他风险因素；
或具有较高的核心度，在网络中居于核心地位，对于社会风险网络的影响较大。

表5 关键风险衡量指标测量结果

网络视角下的风险化解是指运用动态网络分析法，从打击网络节点的角度，按照不同的打击方式，连续删除社会风险网络中的风险节点。通过观察网络效率的变化，判断打击方式的有效性，以模拟不同风险防控策略在防范化解社会风险时的效能。本文基于随机风险因素、关键风险因素以及三种不同类型的风险因素，分别检验其风险化解策略的有效性。

风险化解策略的有效性需要测度网络抗毁性。网络抗毁性是指网络中节点或连接边发生自然失效或遭受蓄意攻击之后，网络维持或恢复到原有性能的能力。网络效率作为衡量网络抗毁性的重要指标，在社会风险网络中，可以度量网络中风险的传递效率[53]。如果网络中某一风险节点遭到破坏，那么其他风险节点间的最短路径距离就会增大，进而降低社会风险网络的整体网络效率。其计算公式如下：

(一)基于随机风险因素和关键风险因素的风险化解策略

在模拟基于关键风险因素的风险化解策略时，在风险网络中按顺序依次剔除10个关键节点。而在模拟基于随机风险因素的风险化解策略时，本文选择编号尾号为“3”和“8”的10个风险因素作为对象，从风险网络中依次剔除。最终获得社会风险网络的网络效率变化情况(参见图5)。在基于随机风险因素的风险化解策略下，社会风险网络的效率变化较小，基本维持在11%左右。这表明社会风险网络具有一定的抗毁性，随机的、无针对性的风险防控策略无法有效阻断风险演化。而在基于关键风险因素的风险化解策略下，网络效率持续下降且变化较快。该分析表明，基于随机风险因素的治理策略几乎不能起到化解社会风险的作用，而基于关键风险因素的风险化解策略则能够较为迅速地阻断风险演化、瓦解社会风险网络。

图5 基于随机风险因素和关键风险因素的风险化解策略下网络效率的变化对比

(二)不同风险类型的风险化解

基于风险节点入度和出度的不同，本研究将社会风险划分为源头型风险、传导型风险和积累型风险。通过分别从社会风险网络中剔除这三种类型的风险，模拟基于风险类型的风险防控策略。将表3中每一风险类型下最具代表性的5个社会风险作为剔除对象，分别进行源头型风险化解、传导型风险化解和积累型风险化解。最终获得社会风险网络的网络效率变化情况(参见图6)。结果表明，首先化解传导型风险的方案能使网络效率持续快速下降。相较之下，针对源头型风险和积累型风险的风险化解方案效果一般。因为社会风险往往是由多种源头型风险耦合作用而成，单独消除某一源头型风险并不能改变整个网络的风险传导模式。而优先化解积累型风险则“治标不治本”，同样无法对整个网络的风险演化产生破坏性影响。因此，在防范化解社会风险时，应重点关注传导型风险，优先切断风险传导的关键节点。

图6 基于风险类型的风险化解策略下网络效率的变化对比

(一)研究结论

邻避设施社会风险的演变呈网络化模式，风险因素之间的联系较为松散，但依然存在“源头型风险→传导型风险→积累型风险”这一较为清晰的风险传导路径。由数个节点构成的感知风险在整个风险网络中的地位突出。中心度和核心度分析发现了影响风险网络演化的10个关键因素，重点针对传导型风险和关键风险因素的风险化解策略更为有效。

首先，整体网分析和社会风险传导作用分析结果表明，风险因素之间的联系较为松散，风险演变遵循“源头型风险→传导型风险→积累型风险”这一主导路径。邻避设施社会风险网络由51个风险因子及166条关系构成，节点之间的相互联系较少。松散的网络结构意味着针对链式演化模式的风险阻断措施无法破坏整体性的风险演变，这对风险防控提出了更高的要求。社会风险传导作用分析结果与以往基于风险链假设的研究结论相符，以风险链假设为基础的分析归纳出了多重风险耦合的网络化模式。

其次，凝聚子群分析结果表明，感知风险介于客观风险与冲突风险之间，在风险演化中发挥了重要作用。信息公示与公众参与不充分、公众环境风险感知、公众安全风险感知和媒体舆情在整体网络中构成一个与民众风险感知密切相关的“风险簇”。由于风险的社会放大效应，公众对于风险的感知可能会大于技术评估得出的客观风险。正是这种风险认知偏差，使得公众对邻避设施的建设持质疑态度，进而采取一系列反对措施，引发邻避冲突。

再次，社会风险节点的中心度和核心度分析发现了10个关键风险因素，分别是：信息公示与公众参与不充分、立项审批程序不合法、规划选址不合理、污染与景观破坏、公众环境风险感知、公众安全风险感知、媒体舆情、民众对政府的不信任、抗议和游行。这些风险因素在社会风险的演化过程中发挥着重要的作用：它们或具有较高的中间中心度，能够控制网络中风险的传导；
或出度较大，具有较强的引发其他风险的能力；
或具有较高的核心度，在风险演化过程中居于核心地位。

最后，动态网络分析结果表明，针对关键风险因素和传导型风险的风险化解策略能够迅速瓦解社会风险网络。邻避设施社会风险网络具有一定的抗毁性，不同的风险防控策略存在明显的效果差异。社会风险具有系统性、整体性、网络化的演变特征，随机的、无针对性的风险防控措施并不能阻断风险演化。其中，关键风险因素和传导型风险主要涉及公众风险感知和程序规范性。因此，有负外部性的公共设施建设应特别重视公众风险沟通和程序规范，从而以最少的资源达到化解社会风险的最佳效果。

(二)对策建议

基于邻避设施社会风险网络分析的结果，结合我国防范化解社会风险的现实需求，实践中应当着重规范风险评估机制，在社会风险治理中需要识别关键风险因素，重点纾解主观感知风险，并以提升社会风险治理效率为工作要求，最终实现社会治理水平的全面提高。

第一，规范风险评估机制，提高工程项目社会稳定风险评估的科学性与规范性。邻避问题的复杂性和风险演化的不确定性要求科学规范的风险评估体系予以回应。我国目前已经建立重大决策社会稳定风险评估制度，风险评估指标体系也日益完善，但仍面临着“稳评”走形式和不普及的问题。因此，首先要明确社会稳定风险评估的“防火墙”作用，确定其在保障决策稳定性、有效性和合理性方面的作用。部门负责人应当明确，风险评估工作是优化项目决策的必要工具。为此，需要有更详细和具体的风险评估规范与程序，并配套相应的监督机制，确保风险评估操作的规范性。此外，当前各类风险评估机构专业水平参差不齐，应当加强评估队伍建设，提升评估人员的业务素质。

第二，识别关键风险因素，采取相应的防范措施来切断风险演化路径。识别风险演化网络中的关键风险节点有助于缩小风险防控范围，提高风险应对的针对性。网络分析表明，邻避设施建设运营中的关键风险因素可以归纳为风险感知、程序规范和公众参与三大类。三类风险源相互影响，需要多措并举加以化解。一方面，需要对公共项目建设的公众参与做出更有力的程序规定，保障公众参与的真正落地，同时扩大参与范围、丰富参与形式，利用全过程人民民主的制度优势化解社会风险。有力的参与制度既可以促进信息公开，化解公众感知风险，还可以拓宽意见表达途径，避免非理性表达。另一方面，程序不规范是触发邻避风险的直接因素，当前我国公共项目建设运行还缺乏足够的技术标准和法律规范，更缺乏社会风险治理的相关知识体系。地方政府和工程公司在实践中已经积累了大量经验，标准和规范的缺乏使得社会风险治理的知识共享效率低。应当尽快探索完善相关技术规范和社会规范，提升公共项目社会风险治理水平。

第三，纾解主观感知风险，缩小主观感知风险与客观风险之间的“鸿沟”。应充分利用公共项目规划的信息公示和意见采集环节，给予周边居民充分的表达途径。公示环节做到“应公示尽公示”，实现多途径信息供给，满足不同民众的信息需求。在介绍项目信息的同时，辅以通俗易懂的专业知识解读。通过及时、客观、全面的信息公示，在回应民众的信息诉求的同时也能铲除谣言的温床，从而疏解民众的“邻避情节”。在风险沟通过程中，各管理单位的态度也会影响公众情绪，从而影响对项目风险的判断。应当由基层社区作为联络平台，引导各管理单位与周边居民真诚沟通、理性对话。工程项目的业主单位、监管单位、建设单位应与周边社区广泛交流、频繁互动，在与本地社会共享公共福利的基础上，保证工程项目有序推进。

第四，以提升社会风险治理效率为目标，完善风险治理机制。公共项目建设过程中，治理资源有限，社会风险演化不确定性强。因此，必须在有限条件下提高风险治理的效率，用最少的资源达成化解社会风险的最佳效果。在公共项目规划、建设、运营的不同阶段，需要抓住不同的治理重点，找到系统性化解社会风险的“杠杆解”。在邻避设施规划阶段，应着重关注源头型风险治理，充分共享信息、切断与历史事件的联系，避免谣言和无端猜测，并设法与周边社区共享公共项目的福利；
在设施建设过程中，应重点关注各种传导型风险，缩小风险认知偏差；
在设施运营过程中，则要关注各种积累型风险，尤其是各种可能引发次生风险的诉求表达方式。在阶段性风险治理的基础上，应加强对关键风险节点的评估和防控，避免错失风险化解的时机。同时，还须重视对传导型风险的防控和对源头型风险的全面清理，避免因仅关注公众诉求表达而陷入“治标不治本”的困境。

本文构建了邻避设施社会风险演化的网络模型，将多重风险源之间的链式演化关系拓展为网络关系，探讨了网络的结构特征和风险防控策略选择。但分析所用的二手数据存在要素遗漏和主观偏误的风险。同时，本项研究未能对不同类型邻避事件分别构建社会风险网络。未来研究可针对不同类型邻避设施的规划建设，进行更具针对性的社会风险网络分析，提出更加精准的风险防控措施和风险阻断策略。

注释：

①二八法则，又称二八定律、帕累托定律。该法则是由管理学家约瑟夫·朱兰(Joseph M.Juran)提出的一条管理学原理，以意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托(Vilfredo Pareto)的名字命名。帕累托于1906年提出了关于意大利社会财富分配的研究结论：20%的人口掌握了80%的社会财富。朱兰博士在管理学中采纳了该思想，认为在任何情况下，事物的主要结果只取决于一小部分因素，这个比例大约是20%。该思想经常被应用到不同的领域，在大部分情况下都成立。

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