航运公司安全管理风险评价与排行方法

周春辉, 隋忠义, 文元桥, 甘浪雄, 杨芝龙

(1.武汉理工大学 航运学院,武汉 430063;2.内河航运技术湖北省重点实验室,武汉 430063;3.深圳海事局,广东 深圳 518031)

航运公司安全监管作为海事监管的重要组成部分，其在源头管理上的作用日益受到重视。面对日益复杂的水上安全监管形势，海事管理部门希望有限的监管资源能充分发挥作用，以提高监管的成效。如何选出安全管理风险水平较高的航运公司，并针对不同航运公司的安全管理水平采取不同的监管措施，成为海事管理人员亟待解决的难题。

采用合适的评价方法对辖区内航运公司的安全管理水平进行排序是最直接的方法。陈辰等[1]结合模糊综合评判方法和数据包络分析方法对航运公司的安全管理体系进行评价；陈勇等[2]结合熵权法和层次分析法对航运公司安全管理的有效性进行评价；胡甚平等[3]建立航运公司安全管理分级评价指标体系，并采用云变换的数据驱动法确定权重云，对航运公司安全管理进行定量评价；吴建军等[4]建立一个表征航运公司安全管理能力的分级指标体系，基于熵权和变异系数法的赋权方法对典型公司进行分级和评分；黄树兴[5]建立航运公司安全诚信管理综合指标体系，基于层次分析法和模糊综合评价法对航运公司安全诚信管理进行综合评价和实例验证；李国凯等[6]针对广西辖区航运公司的安全管理工作现状，采用专家调查法和层次分析法建立航运公司安全管理评价指标体系，对航运公司的安全管理水平进行定量评价。

目前，相关学者[3-6]已根据不同评价指标并结合评价方法自身的特点建立多种指标体系，对权重确定方法也经常存在争议。这是因为不同辖区的船舶、船员、航运公司、管理人员和管理手段均不相同，难以用同一个标准来衡量。本文通过物元分析法和熵权法建立航运公司风险等级评估模型。物元熵权模型比较适用于动态指标体系，其不依赖于专家打分来确定权重，而是基于统计分析的方法确定权重，可针对风险评价时的不同需求(如不同船种、不同航线、体系内或体系外航运公司的风险评价等)添加或去除某个或某几个评价指标，动态地对权重进行调整，避免重新建模。此外,提出一种新的排行方法，以在全国(甚至是区域)范围内为航运公司安全管理风险建立不同的排行榜，促进全国范围内的安全监管水平和监管成效的提高。

1 航运公司安全管理风险评价建模

基于熵权物元模型的航运公司安全管理风险评价建模一般包含指标体系、评价方法和权重模型等3个方面。[7]

1.1 评价指标体系

为保证评价模型的科学性和可扩展性，指标体系的确定分为以下3步：

1)通过专家问卷调查，确定候选的指标集。

2)根据候选指标，通过采集航运公司的相关数据并对这些数据进行验证，将不可用或不可靠的指标剔除。

3)根据不同的排行目的和评价数据集的特点确定待排航运公司范围及其数据集，并由领域内的专家和管理人员共同确定最终的评价指标体系。

1.2 评价方法

评价方法采用物元分析法。[8-10]

物元分析法是一种解决不相容问题的规律和方法。设：N为给定事物的名称;V为该事物关于特征C的量值;描述事物的基本元(即物元)以有序3元R=(N,C,V)表示;同时，将事物的N,V,C称为物元的三要素。

例如,物元R=(公司2,船舶数量,45)可表示为“公司2拥有的船舶数量是45艘”,其中:“公司2”为N;“船舶数量”为V;“45”为C。

若事物N有多个特征，并以C1,C2,…,Cn等n个特征和相应的V1,V2,…,Vn等n个量值来描述，则R可表示为

(1)

式(1)中:R=(R1,R2,…,Rn)T为n维物元。

1.3 确定经典域和节域

某指标在某评价等级下的量值范围即为物元模型的经典域；指标在全体评价等级中的量值范围即为节域。

经典域的物元矩阵[11]可表示为

(2)

式(2)中:N0j(j=1,2,…,m)为所划分的j个评价等级；ci(i=1,2,…,n)为评价等级的分项指标；N0j关于ci所确定的量值范围区间为V0ji=〈a0ji,b0ji〉，即经典域。

节域的物元矩阵可表示为

(3)

式(3)中:NP为评价等级的全体；节域为区间Vpi=〈api,bpi〉为Np关于ci所确定的量值范围，有V0ji⊂Vpi。

1.4 待评物元

待评物元即为评价的对象，待评对象Nx的物元可表示为

Rx=(Nx,C,V)

(4)

1.5 确定关联函数和关联度

关联度函数用来确定各项指标(即特征值)与各评价等级之间的关联度。

待评物元的各指标与各评价等级间的关联度可表示为

(5)

(6)

(7)

式(5)～式(7)中:ρ(vi,V0ji)为点vi与有限区间V0ji=

a0ji,b0ji

的距离；ρ(vi,Vpi)为点vi与有限区间Vpi=

api,bpi

的距离；vi为待评物元量值;V0ji为经典域物元量值范围;Vpi为节域物元量值范围;关联度Kj(vi)为待评事物各指标关于各评价等级j的归宿程度，Kj(vi)值的大小表征被评价对象属于某一级别的程度。物元模型关联度将逻辑值从模糊数学中的[0,1]拓展到(-∞,+∞)，能比模糊数学的隶属度揭示更多的分异信息。 当Kj(vi)>0时,表示待评物元符合某级标准要求，符合程度越高,其值就越大；当 -1≤Kj(vi)<0时，表示待评物元不符合某级评价标准要求，但具备转化为该级标准的条件，越易转化,其值就越大；当Kj(vi)<-1时，表示待评物元不符合某级评价标准要求，且不具备转化为该级标准的条件，与某级评价标准的差距越大,其值就越小。

1.6 确定指标权重

确定指标权重的方法有很多，目前常用的主要有德尔菲法、专家打分法和层次分析法等。由于这些方法大多受主观因素的影响，因此最终评价结果的客观性难以得到保证；此外，在使用这些方法确定权重时,一般要先确定指标体系，若权重确定之后又需调整指标体系，则需重新进行定权，工作量大，因而不易扩展。

本文采用信息熵法[12]来确定各指标的权重。信息熵用来度量系统的无序程度，通过信息熵的大小反映信息无序度的高低。因此，系统信息的有序度及其效用可通过信息熵评价获得，确定指标权重可由评价指标值构成的判断矩阵来完成。这种方法能最大程度地消除各指标权重计算的人为干扰，使评价结果更加可靠。

信息熵法的优点是定权客观，且指标体系可以是一个开放的体系，扩充和修改之后，重新计算定权可由计算机来完成。熵权确定步骤如下：

1)若评价指标有m个，待评价物元有n个，第j个物元在第i个指标处的取值为xij，则构建判断矩阵为

R=(xij)mn,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n

(8)

对判断矩阵进行归一化处理得到矩阵B。

(9)

2)定义各评价指标的熵为

(10)

(11)

3)计算各评价指标的熵权ωi为

(12)

1.7 计算综合关联度确定评价等级

Kj(Nx)为待评价对象Nx关于等级j的综合关联度,满足

(13)

式(13)中:Kj(Nx)为待评价对象Nx关于等级j的综合关联度；ωi为各评价指标的权重；ki(xi)为待评价对象Nx关于等级j的单指标关联度。若Kjx=max

Kj(Nx)

，则称Nx属于等级j，j=1,2,…,m；若Kji=max

Kj(xi)

，则称待评价对象的第i项指标属于等级j，j=1,2,…,m。

若令[1]满足

(14)

则将j*称为待评对象的级别变量特征值。

2 航运公司安全管理风险排行实例

2.1 我国航运公司安全管理现状

目前我国体系内的航运公司已超过1 400家，体系内船舶超过8 000艘，非体系内的航运公司及船舶数量更加庞大，全国14个直属海事局已对航运公司建立日常监管制度。通过对广西、广东、浙江、上海、安徽、湖北、湖南、重庆、山东和青海等地区海事部门的船舶安全管理人员及航运公司船舶安全管理人员进行调研，各家航运公司的安全管理水平存在着较大差距，且各航运公司的形式不尽相同，主要体现在：

1)航线有远洋、沿海、沿江、内河和封闭水域。

2)船舶种类有客船、散货船、油化气船和一般货船。

3)公司性质有国企、民营和合资。

4)船舶管理有船舶所有人管理和委托管理形式，安全管理水平参差不齐。

5)区域有东部(发达)地区和西部(欠发达)地区。

若采用传统的监管手段平均分配海事监管资源，则无法将有限的监管资源集中到管理风险较大的航运公司，因此资源利用率不高。

2.2 排行榜的划分

由于不同航运公司的管理水平和风险特点差异很大，因此在对航运公司安全管理风险进行排序时，需运用多个尺度来建立多个排行榜。拟划分客船公司、散货船公司、一般货船公司、油气化(海运)船公司、油气化(内河)船公司、深圳船公司和非体系船公司。为实现航运公司安全管理风险评价与排行，调研广西海事局、广东海事局、浙江海事局、上海海事局、长江海事局、山东海事局和青海海事局等海事局监管的航运公司的安全管理基础数据。

2.3 确定评价指标体系

对各地区的航运公司安全管理数据库进行分析和处理，剔除无效的数据。以该数据库为基础，结合专家知识进行分析评价，确定不同类型航运公司的评价指标。以体系内的散货船航运公司和非体系内的航运公司为例:选择管理硬件、审核表现和安全记录作为散货船航运公司的一级评价指标，选择平均船龄(C1)、船舶数量(C2)、平均吨位(C3)、船舶管理幅度(C4)、公司外审不符合项项数(C5)、审核不通过次数、被跟踪、附加审核次数(C6)、平均单船缺陷数(C7)、平均单船事故率(C8)、平均单船违法率(C9)和平均单船滞留率(C10)作为散货船航运公司评价的二级评价指标;选择管理硬件和安全记录作为非体系航运公司的评价一级评价指标，选择平均船龄(C1)、船舶管理数量(C2)、船舶管理幅度(C3)、平均单船缺陷数(C6)和平均单船违法率(C7)作为非体系航运公司的二级评价指标。

下面以体系内散货船航运公司为例进行实例分析。将各项指标分为低危险度、中等危险度和高危险度等3个等级，各二级评价指标及对应的危险度评价标准见表1。

表1 各二级评价指标及对应的危险度评价标准

2.4 确定经典域和节域

确定航运公司物元分为低危险度、中等危险度、和高危险度等3个等级。航运公司物元的经典域和节域的确定直接关系到最终评价结果的准确性。为不影响最终结果的客观性，根据《指标危险度评价标准表》，取M1～M3级取值范围为经典域，则航运公司物元的经典域和节域可表示为

(15)

2.5 待评物元

以选取的公司A、公司B、公司C、公司D和公司E等5家散货船航运公司为例，这5家公司即为待评物元，其各项指标取值见表2。

表2 5家散货船航运公司的评价指标取值

2.6 确定各评价指标与各等级的关联度

以公司A为例，根据式(5)～式(7)计算其各项指标因素的关联度，结果见表3。同理,可计算其他公司各项指标因素的关联度。

2.7 指标权重计算

根据式(8)～式(12)的计算,得到8个指标的熵权值和权重见表4。

2.8 计算综合关联度

根据式(13)和式(14)的计算，求得5家公司的j*值和风险分值，确定综合关联度见表5。

2.9 试验结果分析

由表1～表5可知:在选取的5家航运公司中,A和D属于“低危险度”，B和C属于“中等危险度”，E属于“高危险度”;但是,各航运公司的分析变量特征值都不相同，因此各航运公司的安全风险都不相同，按风险从低到高排序为D>A>C>B>E。

排行试验对我国7个海事局、10个省的船舶管理公司进行了排序。排行榜包含44家客船公司、251家散货船公司、47家一般货船公司、124家油气化(海运)船公司、23家油气化(内河)船公司、26家深圳船公司和8家非体系船公司。将这些船公司划分为不同的板块，进行安全管理风险等级评价并排序，将排序结果分发给全国7个海事局的海事管理人员和10个省的船舶管理公司安全管理人员进行分析评价，评价标准分为优、良、中、差。共分发评价表40份，回收32份，评价结果为14个优、16个良、2个中。

表3 5家散货船航运公司指标因素和关联

表4 熵值与权重

表5 5家散货船公司关于各等级综合关联度

专家评价结果表明，利用熵权物元模型进行航运公司安全管理风险评价是可行的。

3 结束语

物元模型适于解决不相容问题和开展多指标评价。航运公司安全管理风险评价的概念较为模糊，涉及的指标众多，因此可采用熵权物元模型评价航运公司安全管理风险。此外,本文提出的方法相比传统的层次分析法固定指标体系、固定权重，更容易扩展，不仅可方便地增加排行榜的种类和数量，而且可随时对评价所选指标体系进行调整。

然而，本文选择的指标体系是以可得到的可信数据为基础的，没有将目前还难于实时掌握的公司管理软指标(如公司安全管理人员水平等)考虑进来，可能会使评价结果出现一定的偏差。但是，随着海事监管手段和大数据平台的日益完善，一些目前无法准确采集到数据的公司安全管理风险评判指标将能很容易加入进来，使排行方法和排行结果得到进一步的修正和完善。

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