海上通道关键节点安全保障效率研究

吕　靖，高天航

(大连海事大学　交通运输管理学院，辽宁　大连　116026)

海上通道关键节点安全保障效率研究

吕靖，高天航

(大连海事大学交通运输管理学院，辽宁大连116026)

摘要：文章针对海上通道关键节点的安全保障效率评价及排序问题，构建了负投入产出变量数据包络模型，并使用虚拟包络面和TOPSIS结合的DEA排序方法对样本中的海上通道关键节点安全保障效率进行计算与分析。结果显示，中国-欧洲通道的关键节点安全保障效率状况最为复杂，中国-美非通道和中国-澳洲通道中段节点的安全保障效率较低，中国-美西通道和中国-美东通道节点的安全保障效率均较高。

关键词：海上通道关键节点；安全保障效率；负投入产出；数据包络分析；虚拟包络面

一、引言

作为世界上第一大进出口货物贸易国，我国国际贸易量的90%以上是通过海上运输来完成的。海峡/运河作为海上通道这个链条系统中的节点，其安全性直接影响整个海上运输的正常运作。面对复杂多样的海上通道节点安全环境，各国采取了不同的安全保障措施。但是不同的海峡/运河存在着不同的客观条件，沿岸各国为了保障节点的安全采取的保障工作也不相同，所以不能简单地用事故数来衡量安全性。如何在考虑这种投入产出差异性的同时，用一个统一的指标来衡量沿岸各国实施的海峡/运河安全保障工作成效就是一个亟待解决的问题。

目前国内外针对海上通道安全及相关领域的研究主要包括：Balmat[1-2]、Gaonkar[3]曾运用模糊综合评价法对海运安全进行分析评价。李振福[4]和赵旭[5]分别使用盲数理论和投影寻踪法对我国海上战略通道进行过安全风险评价。在有关海峡/运河的安全研究中 Mohd Hazmi Bin Mohd Rusli[6]、朱晓鸣[7]均曾单独针对马六甲海峡分析了其安全性及在整个海上通道中的重要作用。

针对安全保障效率方法的研究则包括：高艳芬[8-9]分别使用过不变替代弹性生产函数和偏好数据包络分析两种方法计算煤炭企业的安全保障效率，姚飞[10]则使用传统的统计分析方法构建安全保障效率模型，并计算了部分地铁的安全保障效率。

鉴于以上研究，文章从投入产出的角度对海上通道关键节点的安全保障效率进行考察，通过计算被选择的海峡/运河的安全保障投入产出的效率值来进行横向比较，找出其中的安全保障效率差异，并分析导致这种差异的原因以及对海上通道整体造成的影响。一方面，为了解决传统DEA模型不符合文章研究内容实际情况的问题，引入考虑负投入产出变量的DEA模型。另一方面，为了解决传统DEA排序方法无法对有效决策单元进行排序的问题，引入虚拟包络面和TOPSIS结合的排序方法，共同组成文章的海上通道关键节点安全保障效率评价模型。

二、海上通道关键节点安全保障效率影响因素分析

海上通道关键节点的安全保障效率是指海峡/运河沿岸各国为维护其安全所做工作的投入产出比，是衡量海峡/运河安全性的重要指标。安全保障效率的高低可以影响整个海上通道的通畅程度。由于海上通道关键节点的安全保障效率与投入产出双方均相关，所以从两个角度分析其影响因素。

产出数据方面，评价某海上通道关键节点的安全状况如何，船舶事故数和海盗袭船次数是最直观的两个衡量指标。如果一个水域内的船舶事故数或者海盗袭船次数过高，就可以认为该水域的安全状况存在问题，也就是该水域安全保障的成果不显著，由此选取上述两个指标作为海上通道关键节点安全保障效率的产出数据。

图1　2014年马六甲海峡海盗袭船事件分布

投入数据方面，由于海上通道关键节点的安全保障效率主要由其自身内部的物理环境和该节点所处的外部政治法律环境两方面所影响，所以从中选取投入变量。在内部的物理环境变量中，海峡/运河的宽度是一个比较鲜明的影响因素，因为其会直接影响通航船舶的吨位以及水域的船舶密度。海峡/运河越为狭窄，对于船舶来说，顺利通过的难度越大，就越有可能导致船舶事故的发生。船舶数量是影响安全保障效率的另一个关键因素。海峡/运河中的船舶数量越多，通航环境越为拥挤，该水域的安全性也越低。例如马六甲海峡，由于其位于连接着印度洋与太平洋的重要地理位置，每年都会有上万艘船舶从这里穿过，如此巨大的船舶流量也导致了船舶事故数量的上升，2010-2014年5年间，马六甲海峡海域共发生了23起船舶事故和271起海盗袭击过往船舶事件。外部环境变量中，为了保障海峡/运河的安全通航，相关国家都会成立专门的管理机构以及制定法律政策来进行管理。为了保障海上通道关键节点的通畅运行，沿岸国家均会设立相关的组织机构来保障该区域的正常运行，以苏伊士运河为例，苏伊士运河共拥有埃及海军和埃及警卫队两大机构。相关组织机构越多，带来的保障效率也就越显著。当相关的组织机构无法全面地保障海峡/运河安全的时候，法律、政策、公约等就从立法的角度为海上通道关键节点提供了保障。依然以苏伊士运河为例，苏伊士运河水域的法律政策共包括《君士坦丁堡公约》、《苏伊士运河公司国有化法》、《苏伊士运河航行规则》和《联合国海洋法公约》。上述两个外部环境中的相关因素，对于海上通道关键节点安全保障效率均具有正面意义，国家及地方的重视可以在一定程度上遏制海盗的出现，保障过往船只正常通行。

在实际情况中，宽度、法律政策数量以及组织机构数量的增加会带来船舶事故数量及海盗袭船数量的减少。而船舶数量的增多又会导致产出变量的增多。所以，为了符合投入产出变量的基本特性，将变量进行同向变化的处理，将船舶数量、船舶事故数量和海盗袭船数量设为负数变量，并保持绝对值不变。

三、海上通道关键节点安全保障效率评价模型

DEA模型是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法，广泛应用于环境、金融、物流和宏观经济等领域。DEA模型中将效率的测度对象称为决策单元(DMU)，DMU可以是任何可以具有可测量测度的投入、产出，或者称之为输入、输出的部门。本文中的DMU就是将要进行安全保障效率评价的海峡/运河。设我们所要进行分析的DMU的数量为n，记为DMUj(j=1,2,…,n)；每个DMU有m种可控投入，记为xi(i=1,2,…,m)；q种产出，记为yr(r=1,2,…,q)。当前若所要测量的DMU为DMUk时，则可以得到以下考虑负投入产出的线性规划模型：

(1)

μr,vi≥0

r=1,2,…,q;i=1,2,…,m

与传统的DEA方法相同，目标函数中θk代表的是被评价决策单元的效率值，θk≤1。如果θk达到最大效率值1，则说明DMUk是有效的；若θk<1，则说明DMUk是非有效的。

传统的DEA模型中，投入与产出皆为非负数，并且同向变化，即投入的增加也会带来产出的相应增加。但是，由于文章所要应用的模型中考虑了负投入产出变量，这在传统的DEA模型中是不存在的，所以需要进行一定的转化。根据文献[12]的证明，各决策单元的同一指标数据同时加上相同的整数或适当减去相同的整数DEA的有效性不变，所以可以进行下列转化

(2)

其中zj代表第j个被评价单元的输入或输出变量，c为适当选取的一常数，使得zj’≥0。将所有的负投入产出变量转化为非负变量后再通过传统DEA的方法进行计算即可。

在DEA模型的计算结果中，一共会出现两种情况，效率值等于1或者效率值小于1。在效率值小于1的部分，可以根据目标函数计算得出的效率值进行对比，找出其中的优劣排序。但是，对于所有效率值都为1的DMU，DEA模型认为其均为有效，是无差异的，无法进一步计算这些有效DMU的效率高低，也就无法得出这些有效决策单元的优劣排序。针对这一问题，相关学者提出了Cross效率方法[17]、Super效率方法[18]、DEA与多元统计的集成方法[19]等多种考虑最优前沿面的排序方法，但是这些方法均是只考虑了决策单元最优的一面，没有考虑不利于决策单元的一面，具有一定的局限性。而基于虚拟包络面和TOPSIS理论的排序模型较好地克服了上述的缺点，但是该模型仅仅与传统DEA模型有过应用，而本文所要研究的问题中涉及负投入产出变量，所以将其与考虑负投入产出变量的DEA模型进行结合并应用于海上通道关键节点安全保障效率评价。

设Ω为被评价的决策单元集合，即j∈Ω(j=1,2,…,n)；Ω为虚拟参考的单元集合，另设J∈Ω(J=1,2,…,n)，则基于最优虚拟前沿面的效率评价模型为

(3)

μr,vi≥0,k∈Ω

r=1,2,…,q;i=1,2,…,m

由模型可知，被评价的决策单元集合与参考的单元集合是有区别的，所以，基于构建的最优虚拟前沿面，被评价的决策单元的效率值就会产生区别。

同理，也需要根据最劣虚拟前沿面进行效率评价，评价模型为：

(4)

μr,vi≥0,k∈Ω

r=1,2,…,q;i=1,2,…,m

最后，根据TOPSIS的理论得到各决策单元的评价指数

(5)

四、海上通道关键节点安全保障效率案例分析

(一)数据选取及处理

通过上文的海上通道关键节点安全影响因素分析，可以得出应用于考虑负投入产出变量的DEA模型的投入变量指标为海峡/运河的宽度、船舶数量、法律政策数量以及组织机构数量。产出变量选取相应的海峡/运河的船舶事故数量以及海盗袭船数量。海峡/运河的宽度、法律政策数量和组织机构数量查询海峡/运河的相关资料即可，船舶数量采取北京时间2015年3月25日12时的即时船舶数量代表，数据来源为www.marinetraffic.com和www.shipxy.com，船舶事故数据以及海盗袭船数据来源于IMO的GISIS数据库。根据GISIS数据库2010-2014年共1480个船舶事故以及2004个海盗事故的统计，从其中筛选出发生在文章研究的海峡/运河水域内的船舶事故，统计结果如表2所示。根据文献[14]提出的经验法则，投入与产出变量加和的总数不能超过决策单元个数的1/2。另外，文献[15]表明决策单元的个数亦不能低于投入产出变量个数乘积的两倍，文章选取的变量数量符合上述的两个条件。

表1　投入产出指标

表2　海上通道关键节点安全保障效率相关数据

(二)海上通道关键节点安全保障效率计算

表3　海上通道关键节点安全保障效率及排名

(三)结果分析

为了更加直观以及准确地理解国际海上通道安全保障效率的计算结果，结合图2和图3来进行结果分析。在被评价的16个海上通道关键节点中，只有1个节点的安全保障效率值处于0.9以下，即霍尔木兹海峡。巽它海峡(DMU7)、大隅海峡(DMU3)、英吉利海峡(DMU14)和朝鲜海峡(DMU2)处于16个被评价群体的前4位，直布罗陀海峡(DMU13)、曼德海峡(DMU4)、龙目海峡(DMU6)和霍尔木兹海峡(DMU8)的安全保障效率值处于最后4位。接下来结合图3进行具体分析。

图2　海上通道关键节点安全保障效率雷达图

1.首先分析安全保障效率靠后的4个海峡/运河。直布罗陀海峡是连接大西洋和地中海的海峡，位于中国-欧洲海上通道的中后段。直布罗陀海峡在被评价的海峡当中宽度最小，而且该水域由于地中海和大西洋的水面温差和上空的暖湿气流汇聚后会在某些时段产生大片的雾区，笼罩整个直布罗陀海峡，造成了船舶通航的难度，这样的地理条件在一定程度上增加了该区域的安全保障工作的难度。另一方面，在被评价的16个海上通道关键节点中，海盗袭船事件主要集中在东南亚和海湾地区。而直布罗陀海峡在2010-2014年间发生过2起海盗袭船事件。这在地中海西部及大西洋区域是极为少见的，这也导致了直布罗陀海峡的安全保障效率不高。龙目海峡由于地理位置的关系主要是作为马六甲海峡的替代海峡，其地理条件要明显优于马六甲海峡。20万吨级的船舶通过马六甲海峡需要辅助设施，所以20万吨级以上的去往欧洲和非洲的船舶均需要从龙目海峡和巽它海峡经过。从本文所采用的数据可以发现，取道巽他海峡的船舶数量要明显多于龙目海峡，但是龙目海峡的船舶事故数量和海盗袭船数量在其他条件占有充分优势的情况下并没有显著降低，这也就造成了龙目海峡的安全保障效率较低。霍尔木兹海峡和曼德海峡处于海湾地区，属于中国-欧洲通道的中段节点，该地区一直以来就是我国的主要能源进口地区。霍尔木兹海峡和曼德海峡地区由于民族、宗教差异以及国家间的矛盾，是最不稳定的区域之一，长期受到海盗和海上恐怖主义的影响。不仅如此，霍尔木兹海峡内岛礁众多，水流湍急，风向多变，沙暴频发，曼德海峡则暗礁与浅滩众多，均不利于船舶航行，这些原因均造成了这两个海峡的安全保障工作难度较大，间接造成了其安全保障效率较低。

图3　海上通道关键节点地理位置示意图

2.安全保障效率排名较为靠前的几个节点中，巽它海峡和龙目海峡一样，主要作为马六甲海峡的替代海峡行驶，船舶数量要多于龙目海峡，地理条件也不如龙目海峡，但是本文研究的是安全保障效率，是一个针对投入产出比值的研究，所以即使这两项投入变量并没有优势，但是在该海峡区域的相关机构以及法律政策影响下，安全保障效率达到了一个较为满意的水平，在总体排名中处于前列。大隅海峡和宗谷海峡则由于地理位置的关系，即处于中国-美西通道的开端，利用率很有限，过往的船舶数量并不多。英吉利海峡位于中国-欧洲通道的末端，是我国去往欧洲船舶的必经之路。虽然英吉利海峡是世界上最繁忙的海峡之一，但是由于欧洲地区关于海运行业的各方面规范化约束，人为地提高了英吉利海峡的安全保障效率。在排名前4位的海上通道节点中只有巽它海峡会受到海盗问题的困扰，其他3个节点因为地区政治比较稳定，人民生活较为富足，不存在地区间国家间纷争以及国内动乱，所以不会受到海盗问题与海上恐怖主义的困扰。

3.需要额外注意的是，马六甲海峡的船舶事故数量与海盗袭船次数均是被评价节点中最高的，但是其安全保障效率值的排名却处于中游。马六甲海峡位于中国-欧洲通道和中国-美非通道的中段，因为其重要的战略地位，每天都有200多艘船舶从这经过。与其他的海峡/运河相比，在马六甲海峡庞大的船舶流量与地理条件下，目前的事故数量在总体样本中并不明显。但是，本文在考虑海盗袭船次数时是将海盗成功袭船和海盗袭船未遂一并统计的。但实际情况是，在曼德海峡和霍尔木兹海峡区域，海盗袭船未遂的情况占据多数，而马六甲海峡区域海盗袭船几乎都会取得成功，这种差异性在实际中会造成一定的区别，而本文没有考虑这种区别。所以即使马六甲海峡的安全保障效率处于案例中16个被评价节点的中段，但该水域的海盗袭船成功率较高，仍然需要引起沿岸国家和过往船只的重视。

总体来说，中国-欧洲通道的关键节点安全保障效率状况最为复杂，中国-美非通道则因为与中国-欧洲通道存在着部分的节点重叠，所以安全状况也不乐观。中国-澳洲通道因为龙目海峡和望加锡海峡的安全保障效率不高，导致中段安全性需要足够重视。中国-美西通道与中国-美东通道相对来说，关键节点安全保障效率较好。

(四)对策建议

结合上文分析，提出以下几点对策建议。

1.提升海上通道关键节点安全保障的战略高度。近些年来，马六甲海峡、霍尔木兹海峡和曼德海峡等海上通道关键节点频繁受到来自海上恐怖主义和海盗等多重因素的威胁，所以，将海上通道关键节点的安全保障上升到国家安全高度就显得十分必要。作为一个十分依靠海上贸易的国家，国家安全绝不仅仅指主权管辖范围内的领土、领海和领空安全，海上通道的所有海峡、运河和海峡都应属于国家安全的涵义内，只有这样才可以保障今后我国海上贸易的正常运行。

2.与国际安全标准及公约接轨。经济全球化，航运国际化是当今海上贸易的大趋势，更多的远洋运输，更多的复杂水域和航行难度较高的运河也为船舶安全行驶提出了更高的要求。为了应对各个海峡/运河不同的水域环境，船舶技术状况、海员素质、船舶安全管理等方面必须符合国际海事组织设立的安全标准和国际安全公约的规定，与国际接轨，以此来降低在各个海上通道关键节点的事故率及损失。

3.海上通道安全保障的点线结合。海上通道整体距离较长，若想做到全方位安全保障可以说难度巨大。所以，集中重点力量针对重点区域进行保护的方案更加可行。海上通道关键节点作为海上通道的咽喉要道，就是其中需要进行重点保护的区域。2008 年12 月，我国海军就曾组成护航编队，前往亚丁湾、曼德海峡、索马里海域，执行中国水域之外的护航任务，以打击当时较为猖獗的海盗活动。另一方面，集中力量集中保护并不意味着放弃其他水域，仍需要考虑到主要航线水域的安全，海上通道是一个点线结合的整体，所谓的安全也并不是仅仅指几个航线的安全那么简单，只有采用点线结合的安全保障措施才可以做到在有限的条件下最大限度维护海上通道的安全。

4.积极寻求国际性合作。我国海上通道关键节点的数量众多，但处于我国海上力量控制范围内的却只有台湾海峡。所以，为了保障我国船舶的安全通行，积极寻求与国际各国的合作就必不可少，例如马六甲海峡沿岸的马来西亚和新加坡，霍尔木兹海峡沿岸的阿曼和伊朗。一方面可以在船舶事故时第一时间得到沿岸国家海上应急措施的帮助，另一方面还可以保证我国船舶在其所控制海域不受海盗的骚扰。除了海上通道关键节点的沿岸国家之外，还需要与海上强国加强合作，寻求共同利益，减少冲突。

5.加强海上通道安全保障力量建设。海上通道安全保障力量由软实力和硬实力两方面组成。软实力方面，我国目前有《海上交通安全法》、《突发事件应对法》等相关法律，以及《国家海上搜救应急预案》等应急预案，但仍缺乏整体性和操作性；硬实力方面，我国海军海警在近十几年的发展有目共睹，但距离世界一流海上力量还有一段发展空间。因此，为了保障我国海上通道关键节点的安全，就需要完善海上通道安全保障相关法律，增强国家海上实力，提高海外维权执法能力。

五、结论与展望

本文选用海上通道关键节点的各方面真实数据，将改进DEA模型与基于虚拟包络面和TOPSIS理论的排序模型相结合，针对选取的16个海峡/运河进行运算并得出其安全保障效率值大小、排序，具体分析并提出对策措施。实例研究表明，中国-欧洲海上通道的整体节点安全保障状况较为复杂，中段以及中后段节点的安全保障效率较低。由于中国-美非通道与中国-欧洲通道存在部分节点重合，所以也存在类似问题。中国-澳洲通道因为龙目海峡和望加锡海峡的问题，安全性较为一般。中国-美西通道和中国-美东通道的关键节点安全保障效率均比较高。

由于模型本身的特点，为了计算准确，投入产出变量数量与样本数量有一个较优的数量关系。若想更加完善、全面、具体地分析海上通道关键节点的安全保障效率，需要更大的样本数量来为增加投入产出数量创造条件。

参考文献：

[1]BALMAT J F，LAFONT F，MAIFRET R，et al.Decision-making system to maritime risk assessment [J].Ocean Engineering，2011，38：171-176.

[2]BALMAT J F，LAFONT F，MAIFRET R.，et al. Maritime Risk Assessment (MARISA)，a fuzzy approach to define an individual ship risk factor [J]. Ocean Engineering，2009，36(15-16)：1278-1286.

[3]GAONKAR R S P，XIE Min，Ng M M，et al. Subjective operational reliability assess-ment of maritime transportation system [J]. Expert Systems with Applications，2011，38(11)：13835-13846.

[4]李振福，颜章龙. 基于盲数理论的我国海上战略通道安全风险评价[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版)，2014，38(1)：16-20.

[5]赵旭,高建宾,林玮. 基于投影寻踪的海上能源运输通道安全评价[J]. 交通运输系统工程与信息，2011，11(6)：30-37

[6]Mohd Hazmi Bin Mohd Rusli. Protecting vital sea lines of communication：A study of the proposed designation of the Straits of Malacca and Singapore as a particularly sensitive sea area [J]. Ocean & Coastal Management，2012，57：79-94.

[7]朱晓鸣. 新时期中国海上危机管理研究[D]. 上海：华东师范大学，2008.

[8]高艳芬,贾明涛,陈忠强,等. 我国煤炭企业安全效率评价及其优化[J]. 安全与环境学报，2014，14(4)：134-136.

[9]高艳芬,贾明涛,李宁,等. 基于偏好DEA 和Malmquist 的煤炭企业安全效率动态分析[J]. 中国安全科学学报,2013,23(5)：126-131.

[10]姚飞,王艳霞. 我国地铁运营公共现场安全防范效率研究[J]中国安全生产科学技术，2012，8(10)：151-157.

[11]卞亦文,许皓. 基于虚拟包络面和TOPSIS的DEA排序方法[J]. 系统工程理论与实践，2013,33(2):482-488.

[12]马占新,唐焕文. 关于DEA有效性在数据变换下的不变性[J]. 系统工程学报，1999(2)：27-32.

[13]WU Bing，Wang Yang，ZHANG Jin-Feng，et al. Effectiveness of maritime safety control in different navigation zones using a spatial sequential DEA model：Yangtze River case[J]. Accident Analysis and Prevention,2015,81:232-242

[14]Wang Ying-ming，LuoYing. DEA effic-iency assessment using ideal and anti-ideal decision making units[J]. Applied Mathematics and Computation.2006,173(2):902-915.

[15]GOLANY B，ROLL Y. An application procedure for DEA [J]. Omega，1989，17(3)：237-250.

[16]DYSON R G，ALLEN R，CAMANHO A S，et al. Pitfalls and protocols in DEA [J]. European Journal of Operational Research，2001，132：245-259.

[17]DOYLE J，GREEN R. Efficiency and cross efficiency in DEA：Derivations，meanings and uses [J]. Journal of the Operational Research Society，1994，45：567-578.

[18]TONE K A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis [J]. European Journal of Opera-tional Research，2002,143：32-41.

[19]FRIEDMAN L，SINUANY-STERN Z. Scaling units via the canonical correla-tion analysis and the data envelopment analysis [J]. European Journal of Operational，1997，100：629-637.

(本文责编：辛城)

Efficiency of Safety Control in Key Nodes of International Sea Lanes

LU Jing，GAO Tian-hang

(Transportation Management College，Dalian Maritime University，Dalian 116026，China)

Abstract：In order to analyze the safety control of the key strait/canal of the international sea lanes，we innovatively bring the negative input-output variable in data envelopment analysis (DEA)mode，then rank the effectiveness of safety control in each strait and canal based on virtual envelope and TOPSIS.The results showed that the efficiency of the key nodes of China-European sea lane is the most complex，the key nodes in the middle of China-America and Africa and China-Australia is also problematic.The efficiency of safety control of the key nodes of China-Western America sea lane and China-Eastern America is more optimistic.

Key words:sea lanes；negative output-input variables；data envelopment analysis；virtual envelope

中图分类号：U698

文献标识码：A

文章编号：1002-9753(2015)10-0001-08

作者简介：吕靖(1959-)，男，黑龙江五常人，大连海事大学交通运输管理学院教授，硕士。研究方向: 航运经济与交通运输管理。

基金项目：国家自然科学基金项目(71473023)；教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目( 11JZD049)。

收稿日期：2015-05-18修回日期：2015-09-15