涂敏 胡遠程

[摘要]為了確保海上絲綢之路的通暢，海上運輸安全問題亟待研究解決，確定和控制海上安全主要影響因素是防止碰撞事故發(fā)生的有效途徑，采用二元邏輯回歸方法進行單變量和多變量分析相關(guān)影響因素的內(nèi)在規(guī)律。研究結(jié)果表明：（1）碰撞事故與發(fā)生時問、船速、載貨情況、船齡、地點之問具有顯著相關(guān)性；（2）時問在夜晚，船速較高，船齡較低，發(fā)生地點在受限水域時發(fā)生碰撞事故的概率較高。

[關(guān)鍵詞]海上安全；海上絲綢之路；海上碰撞事故；影響因素；邏輯回歸模型

[中圖分類號]U698.6 [文獻標識碼]A [文章編號]1005-152X（2018）02-0053-04

1 引言

2013年9月，中國提出共建“絲綢之路經(jīng)濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”兩大倡議，被稱為“一帶一路”。“一帶一路”戰(zhàn)略是中國新一輪全方位對外開放的重大舉措，是新時代中國周邊戰(zhàn)略的重要依據(jù)，也是實施經(jīng)濟外交的新平臺?！耙粠б宦贰辈粌H推動中國經(jīng)濟的發(fā)展，也推動沿路國家經(jīng)濟的發(fā)展，是夯實世界經(jīng)濟長期穩(wěn)定發(fā)展的基礎(chǔ)，推動全球化再平衡。

21世紀海上絲綢之路提出之后，沿線國家之間的貿(mào)易往來更加頻繁，貨物運輸量增加，船舶密度加大，發(fā)生海上事故風(fēng)險加大。2015年沿線海域共發(fā)生810起海上事故，其中碰撞事故多達211起，占比26.0%，共計造成人員死亡92人，人員失蹤78人，碰撞事故作為最重要的事故類型，造成嚴重的人員、財產(chǎn)和環(huán)境損失，可見該地區(qū)目前海上安全形勢依然嚴峻。大型船舶的航行安全仍然是當(dāng)前緊迫的問題，如果不采取措施加以控制會危害海上絲綢之路的建設(shè)，從地緣政治和地緣經(jīng)濟的角度來看，研究海上船舶碰撞事故影響因素也是至關(guān)重要的。

在過去的幾十年里，國內(nèi)外專家學(xué)者對船舶碰撞事故的調(diào)查、分析、控制做了大量的研究，主要集中在計算船舶碰撞的概率、風(fēng)險的預(yù)測和管控。在碰撞事故致因分析中，最早出現(xiàn)的是單因素分析，如美國USCG（United States Coast Guard）對人為因素進行系統(tǒng)研究最早可以追溯到1992年。單因素分析能夠抓住事故發(fā)生的主要原因，卻忽視了其他次要因素的影響，具有一定的局限性。如今，眾多學(xué)者認為碰撞事故是“人、船、環(huán)境、管理”多因素共同作用的結(jié)果，最早相關(guān)研究見于日本學(xué)者于1991年發(fā)表的《海上交通系統(tǒng)環(huán)境安全評價研究模擬》，我國相關(guān)研究最早見于陳偉炯教授在1998年提出的影響船舶航行安全的“人一機環(huán)境一管理”系統(tǒng)模型。在碰撞事故風(fēng)險評估預(yù)測方法中，最常見的理論模型有故障樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Logistic回歸模型是一種高效的數(shù)據(jù)處理方法，被廣泛應(yīng)用于生物學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等多個領(lǐng)域，應(yīng)用在海事研究中也較多，本文即采用該方法對船舶海上碰撞事故影響因素展開研究。

本文主要的數(shù)據(jù)和信息獲取來源于IHS Mari-time Fairplay海事情報信息數(shù)據(jù)庫，獲取2015年在21世紀海上絲綢之路沿線82個國家所屬海域發(fā)生海上事故共計810份調(diào)查報告。

2 海上碰撞事故影響因素分析

對于海上碰撞事故的影響因素，目前國內(nèi)外大多數(shù)專家學(xué)者是基于“人一船一環(huán)境”系統(tǒng)進行的，研究其相互之間的作用關(guān)系。綜合來看，可以將海上碰撞事故的影響因素從“人為因素”、“船舶因素”和“環(huán)境因素”三個方面來考慮。由于事故調(diào)查報告中關(guān)于“人為因素”記錄較少，“人為因素”統(tǒng)計主觀性較強，資料采集較為困難，而且，碰撞過程中人的行為往往通過船舶的運動狀態(tài)表現(xiàn)出來，因此本文將“人為因素”通過“船舶動態(tài)因素”間接表達。

2.1 船舶動態(tài)因素

2.1.1 發(fā)生時間。研究表明，夜間發(fā)生碰撞次數(shù)要多于白天發(fā)生碰撞次數(shù)，因此，我們將事故發(fā)生時間以晝夜進行劃分，6：00到18：00為白天時段，18：00到第二日的6：00為夜晚時段。發(fā)生時間=f白天，夜晚）={0，1）。

2.1.2 船速。船舶在碰到緊急情況一般會采取降速、停車、轉(zhuǎn)向等緊急避讓措施，船速過快會導(dǎo)致停車沖程過長，反應(yīng)時間過短，引起事故發(fā)生。根據(jù)船舶發(fā)生事故時船速的不同，本文將其劃分為O-10kn之間、lOkn及其以上兩類。船速={0-10kn，10kn及其以上）_（0'1）。

2.1.3 載貨情況。載貨情況主要針對貨船而言，載貨情況不同，船員的工作狀態(tài)不同，船速和吃水不同，重載與輕載導(dǎo)致的碰撞結(jié)果也不同。根據(jù)貨物載貨情況不同可分為“重載”與“輕載”兩類。本文研究碰撞結(jié)果與是否重載有關(guān)，將客船、漁船、拖船等非貨船作“輕載”處理。載貨情況=（輕載，重載）={0，1}。

2.2 船舶靜態(tài)因素

2.2.1 船旗國。船舶所有人為了降低運營成本，在船舶登記開放或者寬松的國家進行登記，從而取得該國國籍，并懸掛該國國旗，根據(jù)船舶懸掛國旗是否為方便旗，將其劃分為方便船旗國、非方便船旗國兩類。船旗國=（非方便船旗國，方便船旗國）={0，1）。

2.2.2 船級社。國際船級社協(xié)會是促進和提高海上安全標準，加強各船級社之間聯(lián)系的非政府組織。國際船級社協(xié)會目前共有12個正式會員，根據(jù)船舶是否為加入國際船級社成員，本文劃分為國際船級社和非國際船級社兩類。船級社=f非國際船級社，國際船級社）={0，1）。

2.2.3 船舶類型。船舶類型不同，船舶用途不同，船體結(jié)構(gòu)也就不同，導(dǎo)致船舶碰撞結(jié)果也會不同。按照船舶類型的不同，本文將其劃分為干散貨船、液散貨船、客船及滾裝船、集裝箱船、件雜貨船、拖船漁船等其他類型船舶共6類。具體分為：（件雜貨船）=0，（客船及滾裝船）=1，（其他）=2，（液散貨船）=3，（干散貨船）=4，（集裝箱船）=5。

2.2.4 船齡。本文船齡系指自船舶建造完成時起至船舶發(fā)生事故年份的差值。隨著船齡的增長，船體強度易受到腐蝕，船體結(jié)構(gòu)的可靠性會慢慢降低。根船齡的不同，本文將其劃分為5年之內(nèi)、5-10年之間、10年及其以上等三類。具體分為：{0-5年}=0，{5-10年}_1，{10年及其以上}=2。

2.3 環(huán)境因素

2.3.1 發(fā)生地點。事故發(fā)生地點可能在海上，可能在港口，也可能在水深較淺、寬度較窄的受限水域，如海峽、河口等，發(fā)生地點類型不同，航道條件不同，對船舶通航安全造成的影響也不同。具體分為：{海上}=0，（港口/碼頭）=1，{其他}=2，{受限水域}=3。

2.3.2 天氣情況。船舶發(fā)生事故很大一部分原因是因為碰上惡劣天氣，根據(jù)事故報告中出現(xiàn)“能見度低”、“大風(fēng)”、“惡劣天氣”、“濃霧”、“臺風(fēng)”、“大浪”、“冰凍天氣”等類似描述，我們將其天氣情況定義為“差”，其他則將天氣情況定義為“好”。天氣情況={好，差}={0，1}。

3 海上碰撞事故影響因素Logistic回歸模型分析

3.1 Logistic回歸模型介紹

Logistic回歸是一種將概率作為因變量的回歸分析方法。設(shè)P為事件發(fā)生的概率，P的取值范圍為（0，1），則1-P表示事件不發(fā)生的概率。首先對P做Logit轉(zhuǎn)換，即對P/1-P取自然對數(shù)InP/1-P作為因變量，即可建立線性回歸方程：

In P/（1 - P）=β0+1x1+-…+βmβm

（1）

其中：xi表示第i個影響因素，iβ（i=1，2，…，m）表示第i個影響因素的偏回歸系數(shù)，β0表示截距項。

優(yōu)勢比（ Odds Ratio，OR）表示同一組中事件發(fā)生與不發(fā)生概率之間的比值，即當(dāng)其他白變量不變時，xi每增加變化一個單位所引起的發(fā)生概率的變化，影響量為eβi。

本文選取在21世紀海上絲綢之路沿線82個國家所屬海域已發(fā)生的海上事故數(shù)量作為樣本，而非所有海上交通量，研究發(fā)生碰撞事故的影響因素，因此因變量為是否發(fā)生碰撞事故，最終的結(jié)果只有兩個，即“發(fā)生碰撞事故”和“發(fā)生其他類型事故”，是一個[0，1]-分類變量。對是否發(fā)生碰撞事故屬于離散問題，采用概率模型比較理想，因此選取對被解釋變量是二分類變量進行多元回歸分析的二元Logistic模型。自變量選取為碰撞事故影響因素，包括發(fā)生時間、船速、載貨情況、船旗國、船級社、船舶類型、船齡、發(fā)生地點、天氣情況，即i=1，2，…，9。通過擬合出回歸模型中的截距參數(shù)β0和偏回歸系數(shù)βi，便可建立發(fā)生碰撞事故概率P與發(fā)生時間X1、船速X2、載貨情況X3、船旗國X4、船級社X5、船舶類型X6、船齡X7、發(fā)生地點X8、天氣情況X等影響因素之間的二元Logistic回歸模型。具體初始變量賦值見表1。

3.2 單因素變量分析

考慮發(fā)生碰撞事故與單因素單獨之間是否具有相關(guān)性，即對各影響因素進行獨立性檢驗，需對各影響因素進行單因素分析，為了盡可能不遺漏與碰撞結(jié)果相關(guān)的單因素，故顯著度水平取為0.1。碰撞事故單因素的二元Logistic回歸分析結(jié)果見表2。

注：***表示顯著性水平在0.001，**表示顯著性水平在0.05，*表示顯著性水平在0.1。

由表2可知，發(fā)生時間、船速、載貨情況、船級社、船舶類型、船齡、發(fā)生地點通過檢驗，船旗國和天氣情況未通過檢驗，即與碰撞事故是否發(fā)生的有關(guān)因素包括發(fā)生時間、船速、載貨情況、船級社、船舶類型、船齡、發(fā)生地點共7個因素。

3.3 多因素變量分析

在多因素二元Logistic回歸分析中，依次進入方程的總計有7項白變量：發(fā)生時間、船速、載貨情況、船級社、船舶類型、船齡、發(fā)生地點。從模型輸出結(jié)果來看，回歸方程總共接受了5項白變量，分別是發(fā)生時間、船速、載貨情況、船齡、發(fā)生地點，淘汰了船級社與船舶類型2項白變量，因此，發(fā)生碰撞類事故與發(fā)生時間、船速、載貨情況、船齡、發(fā)生地點具有顯著相關(guān)性。具體見表3。

碰撞事故多因素的二元Logistic回歸分析結(jié)果見表3，回歸模型中的截距參數(shù)β0=0.842，在表3中，優(yōu)勢比即在發(fā)生某個影響因素在兩個不同水平下的P/1-P的比值，P為發(fā)生碰撞事故的概率，Wald值和顯著度Sig.是對偏回歸系數(shù)βi檢驗的結(jié)果。

由表3的相關(guān)性分析可知，就發(fā)生時間而言，當(dāng)發(fā)生時間在白天時，發(fā)生碰撞事故的概率最?。∣R=1），當(dāng)發(fā)生時間在夜晚時該概率提高了約43%（OR=1.427）。就船速而言，船速在O-10Kn時發(fā)生碰撞事故的概率最?。?R=1），當(dāng)船速在lOKn及其以上時該概率提高了約75%（OR=1.748）。就載貨情況而言，未滿載時船舶發(fā)生碰撞事故的概率較小（0R=1），滿載時該概率提高了約65%（ OR=1.649），就船齡而言，船齡在0-5年的新船發(fā)生碰撞事故的概率最大（0R=1），船齡在5-10年之間的船舶發(fā)生碰撞事故的概率降低了約55%（OR=0.454），船齡在10年及其以上的老舊船舶發(fā)生碰撞事故的概率降低了約40%（ OR=0.575）。就發(fā)生地點而言，在海上航行時該概率最低（0R=1），在港口或碼頭時該概率提高了約1倍（ OR=2.071），在其他地區(qū)該概率又在港口或碼頭的基礎(chǔ)上提高了約60%（ OR=1.629）.在受限水域時該概率又比其他地區(qū)提高了約70%（ OR=1.663）。

4 結(jié)論

本文主要探索在21世紀海上絲綢之路沿線船舶海上碰撞事故發(fā)生的相關(guān)影響因素的內(nèi)在規(guī)律，通過二元logistic回歸分析得出如下結(jié)論：

（1）21世紀海上絲綢之路沿線發(fā)生船舶海上碰撞類事故與發(fā)生時間、船速、載貨情況、船齡、發(fā)生地點5個影響因素之間具有顯著相關(guān)性。

（2）碰撞事故發(fā)生在夜晚的概率相對于白天要高約42%，主要因為夜晚能見度幾乎為零，操作困難，而且夜晚船員更容易產(chǎn)生駕駛疲勞。

（3）船速越快，碰撞事故發(fā)生的概率越高，船速過快會導(dǎo)致停航?jīng)_程過長，反應(yīng)時間太短，船速過快是導(dǎo)致碰撞事故發(fā)生的～個重要因素。

（4）滿載時船舶發(fā)生碰撞事故的概率比輕載要高約65%，滿載時會影響船舶性能，因此，載貨情況是影響碰撞事故發(fā)生的一個重要因素。

（5）船齡與碰撞事故發(fā)生概率負相關(guān)，船齡越大發(fā)生碰撞事故概率越低，該結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果相反。

（6）在受限水域發(fā)生碰撞事故概率最大，在海上發(fā)生事故概率最小，受限水域水深較淺、寬度較窄，通航條件差，因此發(fā)生地點是影響碰撞事故發(fā)生的一個重要因素。