劉進濤+李坤+王偉+王洋+劉明

摘 要：運用信息熵理論來研究承運船舶引起的大宗散貨短重風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)了熵值越大的承運船舶，短重風(fēng)險越高，規(guī)避風(fēng)險的成本越高；船舶狀態(tài)和計量條件越好，熵值就低，船舶狀態(tài)和計量條件越差，熵值就越高。基于以上發(fā)現(xiàn)，建立了承運船舶短重風(fēng)險度量指標(biāo)體系，并給出了針對不同的風(fēng)險等級的檢驗策略，是一種應(yīng)對進口大宗散貨短重風(fēng)險的有效方法。

關(guān)鍵詞：信息熵；風(fēng)險；檢驗；國際貿(mào)易

中圖分類號：U692.7 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006—7973（2016）11-0024-03

信息熵是20世紀(jì)就已經(jīng)廣泛應(yīng)用的理論和方法，但用它來度量國際貿(mào)易中大宗商品的短重風(fēng)險尚未發(fā)現(xiàn)有相關(guān)文獻資料。本論文是江蘇出入境檢驗檢疫局課題“基于承運船舶引起的重量鑒定風(fēng)險（分析及控制）防范體系研究”（No.2015KJ67）的研究成果。該項目于2015年獲得立項。

通過本論文的研究，建立一個基于信息熵的承運船舶短重風(fēng)險度量模型，對基于承運船舶引起的短重風(fēng)險進行分析，指導(dǎo)相關(guān)企業(yè)運用風(fēng)險分析的基本原理，開展承運船舶風(fēng)險分析，合理選擇承運船舶，盡量避免因承運船舶選擇不當(dāng)造成的經(jīng)濟損失；同時探索建立基于大數(shù)據(jù)分析的承運船舶短重風(fēng)險預(yù)警體系，對船舶重大短重風(fēng)險隱患做到早發(fā)現(xiàn)、早研判、早預(yù)警、早處置。從而形成一套體系完整、結(jié)構(gòu)科學(xué)、應(yīng)對有效的航運船舶風(fēng)險防范體系，提高監(jiān)管效率，提升工作的主動性、針對性和有效性，更好的服務(wù)對外貿(mào)易的發(fā)展。

1 短重風(fēng)險與風(fēng)險度量

1.1 風(fēng)險的概念

對“風(fēng)險”這一概念，各界一直以來未達成一致，但普遍認(rèn)可風(fēng)險的定義包含了兩個共同點：不確定性和損失。美國學(xué)者海恩斯在其1895年出版的著作《Risk as an Economic Factor》中，最早提出“風(fēng)險”的概念。20世紀(jì)20年代初，美國經(jīng)濟學(xué)家芝加哥學(xué)派創(chuàng)始人富蘭克·奈特（Frank Hyneman Knight）把風(fēng)險與不確定性做了明確區(qū)分，指出風(fēng)險的特征是概率估計的可靠性。1952年，美國學(xué)者格拉爾在其調(diào)查報告《費用控制的新時期——風(fēng)險管理》中正式提出并使用“風(fēng)險管理”一詞。1964年，美國教授威廉姆斯和漢斯把人的主觀因素引入對風(fēng)險的分析上。此后，歐美各國對風(fēng)險管理的研究逐步趨向系統(tǒng)化和專業(yè)化，使風(fēng)險管理逐步成為一門獨立的學(xué)科。

2009年11月，ISO各成員國的標(biāo)準(zhǔn)組織投票通過ISO 31000《風(fēng)險管理—風(fēng)險管理原則與實施指南》，對“風(fēng)險”的定義為：“不確定性對目標(biāo)的影響”。同年，我國發(fā)布了GB/T 23649—2009 《風(fēng)險術(shù)語》，其中對“風(fēng)險”定義為：“某一事件發(fā)生的概率和其后果的組合”。

根據(jù)上述文獻資料對風(fēng)險的定義我們可以引申出短重風(fēng)險的定義：

（1）承運船舶或其他狀況的不確定性對貨物重量的影響。

（2）貨物短重發(fā)生的概率和其后果的組合。

1.2 承運船舶風(fēng)險因子的構(gòu)成

目前，對承運船舶的風(fēng)險研究主要是安全性的研究，本論文在借鑒國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合水尺鑒重的實際情況，構(gòu)建承運船舶短重風(fēng)險度量制標(biāo)。由承運船舶帶來的短重風(fēng)險主要有四個方面：船型、船舶的計量條件、船舶的計量資料以及其他因素。如圖所示：

承運船舶短重風(fēng)險是一個復(fù)雜系統(tǒng)，按照系統(tǒng)遞階分解原則，承運船舶短重風(fēng)險度量指標(biāo)體系也應(yīng)該是一個分層的樹狀結(jié)構(gòu)。即每層指標(biāo)即是上層指標(biāo)的子類指標(biāo)，又是下層指標(biāo)的父類指標(biāo)。最上層的指標(biāo)即為衡量承運船舶短重風(fēng)險的指數(shù)。如表1所示：

2 熵與信息熵

“熵”（entropy）概念從首次提出到現(xiàn)在廣泛應(yīng)用已有160多年的歷史。熵的概念和規(guī)律以及其他推論和有關(guān)定理構(gòu)成了熵理論，熵定律普遍被認(rèn)為是自然界的最高定律。愛因斯坦（Albert Einstein）說：“熵理論對于整個自然科學(xué)來說是第一法則?！钡沁\用熵理論來度量承運船舶短重風(fēng)險，尚未發(fā)現(xiàn)有任何文獻報道。因此，本論文用信息熵的方法來度量承運船舶短重風(fēng)險是一次創(chuàng)新和嘗試。

2.1 熵

1865年魯?shù)婪颉び壤麨跛埂ぐｑR努埃爾·克勞修斯（Rudolf Julius Emanuel Clausius）在他的論文《力學(xué)的熱理論的主要方程之便于應(yīng)用的形式》中首次提出了熵的概念，并將熵定義為“系統(tǒng)吸收的熱量與恒溫?zé)嵩礈囟戎取?，稱為熱力學(xué)熵或熱溫熵或Clausius熵，被用來度量系統(tǒng)中能量的衰竭程度，即熱量不可轉(zhuǎn)變?yōu)楣Φ某潭取?/p>

1877年，物理學(xué)家玻爾茲曼將熱力學(xué)熵概念做了進一步推廣和深入分析，并把熵定義為一種特殊狀態(tài)的概率：原子聚集方式的數(shù)量。熵可以定義為玻爾茲曼常數(shù)乘以系統(tǒng)分子的狀態(tài)數(shù)的對數(shù)值：

S=klnΩ；K是比例常數(shù)，現(xiàn)在稱為玻爾茲曼常數(shù)。

2.2 信息熵

1948年，美國數(shù)學(xué)家、信息論的創(chuàng)始人香農(nóng)（Shannon）在題為“通訊的數(shù)學(xué)理論”的論文中指出：“信息是用來消除隨機不定性的東西”。并應(yīng)用概率論知識和邏輯方法推導(dǎo)出了信息量的計算公式，稱為信息熵或Shannon熵。信息熵建立了關(guān)于不確定性的一種定量化的度量，奠定了現(xiàn)代信息論的理論基礎(chǔ)。熵在信息論中的定義如下：

如果有一個系統(tǒng)S內(nèi)存在多個事件S = {E1，...，En}， 每個事件的機率分布 P = {p1， ...， pn}，則每個事件本身的訊息為

Ie = ? log2pi （對數(shù)以2為底，單位是位元（bit））

Ie = ? lnpi （對數(shù)以e為底，單位是納特/nats）

設(shè)X為離散隨機變量，X的概率分布為：

根據(jù)信息熵的定義公式可以推出兩個結(jié)論：

（1）對于承運船舶來講，其包含的微觀狀態(tài)數(shù)量越多熵值越高，短重風(fēng)險越高。例如一艘貨輪包含了表1所列出的三種微觀狀態(tài)：①沙灘船、②使用設(shè)計圖代替完工圖、③水尺標(biāo)記尺寸不符合要求，那么這艘貨輪的短重風(fēng)險將遠(yuǎn)高于不包含這三種狀態(tài)的貨輪。

（2）船舶的計量條件和船況越好，信息熵就越低；反之，信息熵就越高。所以，信息熵也可以說是船舶計量條件和船況有序化程度的一個度量。

2.3 基于信息熵的風(fēng)險定量計算

假設(shè)某一承運船舶存在n種可能的不同風(fēng)險指標(biāo)，且Pi（i=1，2，…，n）表示每一種船舶風(fēng)險指標(biāo)出現(xiàn)的概率，當(dāng)信息熵取得最大值時，對應(yīng)的一組風(fēng)險指標(biāo)出現(xiàn)的概率占有絕對優(yōu)勢，在這個基礎(chǔ)之上，就可以為信息熵表示各個風(fēng)險因素的權(quán)值提供理論依據(jù)。而且當(dāng)Pi相等時，熵值達到最大值，對應(yīng)的風(fēng)險因素對系承運船舶影響的不確定性越大。根據(jù)這個原理，可由信息熵來計算各個風(fēng)險因素的權(quán)值。

假設(shè)一艘船具備如下4個風(fēng)險指標(biāo)①沙灘船，②使用設(shè)計圖代替完工圖，③水尺標(biāo)記尺寸不符合要求，④船舶老舊。每一種風(fēng)險因素都對短重有兩種可能的影響：正相關(guān)和負(fù)相關(guān)，共有8種可能，不確定性為ln8。對每一種風(fēng)險指標(biāo)來說當(dāng)兩種可能性概率相同時，即Pi=0.5時熵最大。

根據(jù)風(fēng)險因素的熵值計算公式我們可以推出兩個結(jié)論：

（1）熵值越大，短重風(fēng)險越高，規(guī)避風(fēng)險的成本越高。

（2）船舶狀態(tài)和計量條件越好，熵值就低，反之，船舶狀態(tài)和計量條件越差，熵值就越高。

2.4 確定風(fēng)險等級

根據(jù)前文計算出來的風(fēng)險值，結(jié)合風(fēng)險等級定義表定義風(fēng)險所屬范圍，根據(jù)計算出來的風(fēng)險值是否屬于某風(fēng)險區(qū)間來判斷該部分風(fēng)險范圍及類別，例如某承運船舶短重風(fēng)險值為0.6，則可將該船舶承運貨物短重風(fēng)險定義為較大，以此反映客觀情況。

3 檢驗策略

3.1 檢驗策略

3.1.1 根據(jù)不同的風(fēng)險等級采取不同的檢驗策略

對船舶進行評估并分級，包括風(fēng)險識別，風(fēng)險分析，風(fēng)險評價等三個步驟。

（1）對極高風(fēng)險和高風(fēng)險的船舶建議貿(mào)易商盡量避免租用這類船舶承運貴重散貨。如果發(fā)現(xiàn)此類承運船舶，建議貿(mào)易雙方更改計重方式。

（2）對于中風(fēng)險承運船舶，建議貿(mào)易商投保短量險，減少因短重帶來的損失。在對此類承運船舶實施重量檢驗是應(yīng)提高警惕。

（3）對于低風(fēng)險船舶貿(mào)易商可以放心租用。在實施重量檢驗是也要注意，特別是拼裝船。

3.1.2 建立基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險預(yù)警體系

對于已發(fā)現(xiàn)的高風(fēng)險船舶建立大數(shù)據(jù)檔案并在檢驗檢疫部門之間實現(xiàn)信息共享。同時，按照所運載貨物的實際短重重量進行風(fēng)險評估或分級，當(dāng)遇到同一船舶再次進行水尺計重時，鑒定人員可以利用風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)，在計算前重點核查檔案中記錄的問題是否得到了改正。這樣一來既規(guī)避了潛在的風(fēng)險，又提高了工作效率。

3.1.3 在實際工作中加強對船舶計量條件的審核

根據(jù)信息熵的原理，承運船舶的設(shè)計建造和計量條件越差信息熵越高，風(fēng)險越高，規(guī)避風(fēng)險所需的信息量也就越高。因此，在檢驗中應(yīng)當(dāng)盡可能多的收集資料和信息（如制表說明、船舶的總布置圖等）來綜合地進行判斷。尤其是對于圖表上所示的計算所需信息（如水尺標(biāo)記位置、水艙高度等）應(yīng)該與實際觀測或測量得到的數(shù)據(jù)進行對比，這樣就可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的問題而不至于造成工作上的失誤。

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