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亞太地區(qū)港口國監(jiān)督檢查數(shù)的相關(guān)性分析

2021-06-24 10:36:54曾媛孫墨林王宏波廣東海洋大學(xué)
珠江水運(yùn) 2021年10期
關(guān)鍵詞:亞太地區(qū)正態(tài)分布泰國

◎曾媛 孫墨林 王宏波 廣東海洋大學(xué)

1.引言

港口國監(jiān)督(Port State Control,PSC)從1982年產(chǎn)生后不斷發(fā)展,對整個(gè)航運(yùn)業(yè)產(chǎn)生了巨大影響,作為海上安全的最后一道防線,在提高海上安全和保護(hù)海洋環(huán)境方面發(fā)揮著重要的作用。選船機(jī)制的研究是PSC重要研究課題之一,如何降低港口國在PSC選船過程中的主觀性,國內(nèi)外的相關(guān)學(xué)者進(jìn)行了一系列的研究。

2014年1月1日東京備忘錄PSC新檢查機(jī)制實(shí)施之前,亞太地區(qū)各港口國基于船旗、船型、船齡、缺陷情況和滯留情況等因素,將到港前的外籍船舶分為四個(gè)檢查優(yōu)先級,以確定檢查的先后次序,該選船過程中港口國對處于同一檢查優(yōu)先級的外籍船舶是否接受PSC檢查主觀影響較大。新檢查機(jī)制實(shí)施后,對不同檢查優(yōu)先級的船舶分別制定了相應(yīng)的檢查時(shí)間窗口,例如低風(fēng)險(xiǎn)船的檢查時(shí)間窗口為9至18個(gè)月,即距離上次檢查9個(gè)月以內(nèi)不應(yīng)接受PSC檢查,距離上次檢查達(dá)到18個(gè)月的船舶必須接受PSC檢查,而距離上次檢查9至18個(gè)月的船舶,港口國可自行決定是否開展PSC檢查。由此可見,新檢查機(jī)制的實(shí)施,雖然可以降低港口國開展PSC檢查過程中選船的主觀性,但難以徹底消除。識別出哪些港口國在選船過程中主觀因素的影響顯著,對中國籍船舶接受PSC檢查具有實(shí)際的指導(dǎo)意義,并可以為港口國監(jiān)督選船機(jī)制的發(fā)展提供支持。

2.Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)

2.1 Pearson相關(guān)系數(shù)

給定兩個(gè)連續(xù)變量x 和y,Pearson相關(guān)系數(shù)被定義為:

2.2 Spearman相關(guān)系數(shù)

Spearman相關(guān)系數(shù)的計(jì)算采用的是取值的等級,而不是取值本身。例如,給定三個(gè)值:33,21,44,它們的等級就分別是2,1,3。計(jì)算Spearman相關(guān)系數(shù)的公式與計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)的類似,但用等級代替了各自的取值。

Spearman相關(guān)系數(shù)被定義為:

式中,Ri和Si分別是觀測值i的取值的等級;分別是變量x 和y的平均等級;N是觀測值的總數(shù)量;di=Ri-Si,表示二列成對變量的等級差數(shù)。

3.相關(guān)性分析

本文基于東京備忘錄APCIS數(shù)據(jù)庫收集了2010年至2020年亞太地區(qū)的PSC數(shù)據(jù),即中國與泰國等12個(gè)亞太地區(qū)港口國之間互相開展的初始PSC檢查數(shù)。由于PSC檢查結(jié)果的統(tǒng)計(jì)能直接反映PSC檢查水平,并且多因素分析PSC檢查水平過程中因素的選取和量化存在較大的不確定性,因此本文基于統(tǒng)計(jì)的方法來分析PSC檢查的相關(guān)性。首先用單樣本阿爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗(yàn)(K-S檢驗(yàn))判斷變量是否符合正態(tài)分布,當(dāng)漸近顯著性大于0.05,變量服從正態(tài)分布。當(dāng)兩個(gè)變量都符合正態(tài)分布時(shí),采用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析;當(dāng)兩個(gè)變量都不符合正態(tài)分布,或者有一個(gè)變量不符合正態(tài)分布時(shí),采用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.6為顯著相關(guān);相關(guān)系數(shù)絕對值小于0.6且大于0.4為中等程度相關(guān);相關(guān)系數(shù)絕對值小于0.4為弱相關(guān)。

3.1 K-S檢驗(yàn)

對2010年至2020年中國與亞太地區(qū)12個(gè)港口國之間互相開展的PSC檢查數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行K-S檢驗(yàn),利用SPSS軟件計(jì)算得到各時(shí)間序列的漸近顯著性,如表1所示。

表1 2010年至2020年P(guān)SC檢查數(shù)時(shí)間序列的K-S檢驗(yàn)

在表1中,中國-日本表示中國對日本籍船舶的PSC檢查數(shù)時(shí)間序列,其他以此類推。從表2中可以看出,中國與韓國、菲律賓、印度尼西亞、馬來西亞、俄羅斯、泰國、越南之間互相開展的PSC檢查數(shù)時(shí)間序列的漸近顯著性都大于0.05,符合正態(tài)分布,采用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析;其他國家與中國之間互相開展的PSC檢查數(shù)時(shí)間序列采用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

表2 相關(guān)性分析結(jié)果

3.2 相關(guān)性分析

對于韓國、菲律賓、印度尼西亞、馬來西亞、俄羅斯、泰國、越南,將中國對上述國家開展的PSC檢查數(shù)代入公式(1)中的xi,將上述國家對中國開展的PSC檢查數(shù)代入公式(1)中的yi,2010年至2020年共11年,N取11,根據(jù)公式(1)可以計(jì)算得到Pearson相關(guān)系數(shù)。對于日本、智利、斐濟(jì)、馬紹爾群島、新加坡,同理代入公式(2)可以計(jì)算得到Spearman相關(guān)系數(shù)。

利用SPSS軟件計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù),由于雙尾檢驗(yàn)適用于比較兩組數(shù)據(jù)有無顯著性差異且不確定正負(fù)方向的情況,所以本文在顯著性檢驗(yàn)中,采用雙尾檢驗(yàn),計(jì)算結(jié)果如表2所示。

在表2中,Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)統(tǒng)稱為相關(guān)系數(shù)。從表3中可以看出,中國與印度尼西亞、中國與泰國之間互相開展的PSC檢查數(shù)時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.6且顯著性小于0.05,顯著相關(guān),說明泰國和印度尼西亞兩個(gè)港口國在選船過程中存在攀比檢查的現(xiàn)象,即主觀因素的影響顯著,去往這些國家的中國籍船舶需要預(yù)先注意。同理可得,中國與韓國、菲律賓、馬紹爾群島中等程度相關(guān),中國與智利、新加坡、越南、日本、斐濟(jì)、馬來西亞、俄羅斯弱相關(guān)。

4.結(jié)語

通過對2010年至2020年亞太地區(qū)的PSC數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)中國與印度尼西亞、中國與泰國之間互相開展的PSC檢查數(shù)顯著相關(guān)。一方面說明泰國和印度尼西亞在PSC選船過程中主觀因素的影響顯著,去往這些國家的中國籍船舶需要預(yù)先注意;另一方面說明亞太地區(qū)PSC檢查選船機(jī)制仍需要進(jìn)一步改進(jìn),以降低PSC檢查中主觀因素的影響。本文在PSC檢查相關(guān)性計(jì)算過程中沒有進(jìn)行多因素分析,是本文的研究不足,在以后的研究中可以進(jìn)行深入研究。

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