基于云模型的民航监察员队伍能力综合评价

李敬强, 樊天辰, 周妍汝, 房秋

(中国民航大学 安全科学与工程学院, 天津 300300)

民用航空运输是安全风险领域中高度敏感的行业,民航监察员队伍作为保障民航安全的一道防线,肩负着对民航系统各个运行环节规范性、合规性和安全性的监督和审查,其工作具有专业性、系统性、合作性,对民航的高质量发展起到了重要保障作用。 新型冠状病毒感染疫情对民航运输业带来了严重冲击,使民航运输规模、发展平衡性、运行安全与防疫安全形势变得更加复杂,这些因素也对民航监察员队伍的工作效能提出了更高要求[1]。 此外,监管资源与监管要求之间的矛盾是目前民航安全监管的最大矛盾,精准识别安全隐患是监察队伍能力建设的薄弱环节。 当前民航运行的一些环节中还存在着漏洞和隐患,只有先确保民航运输各系统的安全,才能保障整个民航运输的系统安全。 民航运行所面临的新挑战不仅对监察员风险感知、预测、防范能力提出了更高要求,而且也要求监察员在开展工作过程中更加注重团队协作,发挥监察队伍的整体效能。 因此,开展民航监察员队伍能力评价,建立科学的指标体系、指标权重、评估等级,最终建立专业化、正规化的监察员团队对保障民航安全运行具有重要现实意义。

目前,大多研究都聚焦于监察员个体的能力评价。 罗凤娥等[2]提出航空安全监察员的能力主要由职业素养、经验技术、专业知识能力3 个部分组成;曾波平等[3]界定了监察员胜任力的类别,并构建了行政执法模型,但还缺乏定量分析;杨三军等[4]认为制度基础、综合体质和专业救援是影响矿山应急救援队伍能力的主要因素,并将权重云和标准云引入能力评估模型中,通过对比,确定优势及劣势指标;Edwards[5]和Offermann[6]等认为团队个人的心智、情绪及认知均会对队伍的最终绩效产生一定的影响;周雪等[7]在铁路运输领域中建立了组合赋权-云评价模型,提出了影响铁路旅客安全的主要因素,并提出风险缓解措施;王薇和黄文斌[8]运用层次分析法对应急志愿服务的综合能力进行评价,并指出了应急管理工作还需完善的方面;曾宏建[9]、马跃如等[10]、梁燕和赵琛徽[11]对不同岗位的队伍能力需求也进行了探讨和研究。 综上,现有研究都集中在监察员个人能力的层面,并没有专门针对监察员队伍进行深入和系统化的研究和评价。 鉴于监察员的工作内容边界和责任边界尚不清晰,检查内容具有专业性、交叉性等特征。 所以,有针对性的构建监察员团队的能力模型及量化方法,将为监管队伍建设提供科学的评估手段。

因此,本文将民航监察员队伍作为研究对象,全面构建团队的综合能力评价体系,确定各因素在体系中的权重占比,并在民航安全监管领域中,引入云模型的理论结构进行应用,结合实例评价监察员队伍的能力,分析确定各个团队的薄弱环节,以期推动队伍的标准化建设和规范化管理。

1 民航监察员队伍能力评价指标体系构建

民航监察员队伍中存在一些能力和管理层面上的问题,如队伍总体缺乏长期规划[12]、一线运行经验较少、队伍内部管理较为混乱、监察负担较大等问题。 因此,构建合理性的民航监察员队伍能力评价体系十分重要,而监察员队伍能力评价的最终目的是要提高整个团队的监察效能,发挥各专业集成优势,保障民航运行的安全。 同时,队伍能力具有一定的适用性和动态性。 因此,所选指标要充分反映整个团队的运作现状,最大程度覆盖团队成员各专业特长。

首先,从人、管、环[13-14]3 个方面去提出监察员队伍能力的评价维度。 其次,结合可行性、全面性等指标构建原则,基于分析文献[2-14]并梳理监察员相关规章制度[15-16]进行指标的筛选和提取。 最后,参照民航监管领域中多位专家的意见,依据目前民航监管的现状和监察工作的特点,最终确定民航监察员队伍能力评价指标体系如图1所示。 同时,为方便进行评价和本文的专家打分,对各指标进行了评价标准的含义及说明,如表1所示。

图1 民航监察员队伍能力评价指标体系Fig.1 Capability evaluation index system of civil aviation supervisor team

表1 监察员队伍能力评价指标及释义Table 1 Evaluation index and interpretation of capability of supervisor team

2 民航监察员队伍能力评价指标体系组合权重确定

2.1 G1 法主观赋权

G1 法,也称为序关系分析法,是在层次分析法的基础上优化而衍生出的主观赋权法。 其原理继承了层次分析法对于指标相对重要性判断的思想[17]。 同时,不需要进行一致性检验,具有计算流程简便、速度快等特点。 主要步骤如下:

1) 邀请专家对评价指标进行重要程度的排序。 假设评价指标集M为

邀请民航领域内经验丰富的专家(如各专业高级监察员或局方监察工作长达8 年以上的监察员)对指标集内的所有指标按照重要性由大到小的顺序进行排列。 排列的结果为

2) 专家对评价指标集内的所有相邻指标进行重要程度rj的赋值。 赋值说明如表2 所示。

表2 rj 赋值说明Table 2 rj assignment description

式中:rj为第j-1 和第j项指标之间的重要程度;mj为第j项指标的权重。

3) 根据专家的赋值情况,计算第j项指标的主观权重,并根据专家对指标的排序情况,计算出所有指标的权重。 计算方法为

2.2 CRITIC 法客观赋权

CRITIC 法是一种基于指标相关性确定其权重的客观赋权法[18]。 其原理是利用指标间的标准差和指标内的相关系数来计算其指标间的差异程度,以此来计算其客观权重,相比与客观赋权法中的熵权法,CRITIC 法更加注重指标间的相关性。 主要步骤如下:

1) 计算每个评价指标的标准差。 评价指标Cj的标准差为

式中:m为评价方案个数;为其评价指标的均值;为第i个方案的指标值。

2) 计算2 个指标之间的相关系数为

3) 计算评价指标Cj包含的信息量为

4) 对计算结果进行归一化处理,得出评价指标的最终权重为

2.3 博弈论组合权重的确定

为减少主客观赋权中存在的片面性,将G1法求得的主观权重ω′和CRITIC 法确定的客观权重ω″视为博弈的双方,基于博弈论的思想,计算双方之间的最优综合权重ω*。 主要步骤如下:

1) 将主客观权重基于博弈论的思想线性组合,使得组合后的权重和主客观权重离差和最小:

式中:α1和α2为线性组合系数。

2) 对式(9)和式(10)求一阶导数,可得

3) 根据式(11)求得线性组合系数α1和α2。进而计算出最终权重:

基于2.1 节和2.2 节描述的G1 主观赋权法和CRITIC 客观赋权法,邀请多位具有专业性、安全监管经验丰富的专家分成2 组对评价指标进行重要程度的判断,专家自身的专业知识、从业经验及相关任职年限是打分的主要依据,最终结合多位专家的意见,结合式(1) ～式(12),得出所有指标的权重如表3 所示,权重分布如图2 所示。

表3 监察员队伍能力影响因素权重Table 3 Weight of influencing factors of supervisor team capability

图2 指标权重分布Fig.2 Index weight distribution

3 监察员队伍能力云模型实证评价

3.1 云模型的基本理论及算法

3.1.1 云模型概念

“云模型”的概念是由李德毅等[19]提出,把传统概率论中随机函数的思想与现代模糊数学的思想进行融合,并由此来进行定性概念与定量评价之间的转换。 其广泛应用于决策评估、图像处理、语言处理等领域,有评价结果直观、精确等特点。

假设U为能用准确数值表示的论域,U的定性描述为C。 若x元素为一个定量数值,且为C的一次随机实现,则其隶属度为μ(x)∈[0,1],并且其分布式满足:

式中:x元素在论域上的分布称为云,每个元素对应1 个云滴,每个云滴均为定性描述在论域中的体现。 云有3 个数字特征,分别为期望Ex、熵En及超熵He。 其中,期望Ex代表云滴群的信息中心值,是定性概念定量化表示的中心点;熵En表示对定性概念的取值范围,确定定性概念的不确定度,反映其云滴的离散程度和浮动范围;超熵He代表云滴的凝聚性和稳定程度,反映云的厚度。上述3 个数值共同构成云模型的基本数字特征,具体如图3 所示。

图3 云评价模型示意图Fig.3 Schematic diagram of cloud evaluation model

3.1.2 云发生器算法

云模型按照算法分为2 种,包括正向云发生器和逆向云发生器[20]。 正向云发生器能将定性描述转化为定量值算法,主要思想为已知云的3 个数字特征,再计算出其云滴数和相应的隶属度,具体算法如步骤1 ～步骤4,转换流程如图4 所示。

步骤1根据已知条件,生成正态随机数～N(En,)。

步骤2根据已知条件,生成正态随机数x～N(Ex,)。

步骤3计算隶属度即确定度:

步骤4不断重复步骤1 ～步骤3,直至生成n个云滴数。

逆向云发生器和正向发生器的原理相反,主要思路是将定量数值转化为定性理论,最终生成云团数字特征。 具体算法如式(15) ～式(17),转换流程如图4 所示。

图4 正、逆向云发生器Fig.4 Forward and reverse cloud generator

1) 计算样本均值:

2) 计算方差:

3) 计算云的3 个数字特征:

3.2 云模型实证评价

3.2.1 标准云

为使评价结果更加直观,综合考虑专家评语等级划分的习惯,将民航监察员队伍能力等级评语分为差、较差、合格、良好及优秀5 个不同的等级,分值越高代表综合能力越强,以此来构建标准云。 本文采用改进黄金分割法[21]确定5 个标准云,云的期望、熵、超熵的计算式为

式中:Ex0、En0、He0分别为标准云中间的期望、熵、超熵;Ex-1、Ex-2为标准云左侧的期望;Ex+1、Ex+2为标准云右侧的期望。

假设论域[xmin,xmax]取值为[0,10],He0取0.1。 据式(18) ～式(20)计算其标准云的具体数值,结果如表4 所示。 结合云发生器生成其标准云,如图5 所示。

表4 标准云的数字特征Table 4 Digital features of standard cloud

图5 标准云图Fig.5 Standard cloud map

3.2.2 各层级评价云

民航监察员队伍的整体评价流程如图6 所示。 本文评价选取T 监管局的某个监察队伍,邀请10 位评价专家结合监察队伍的实际表现情况进行专业评分,为使评价结果更加客观,在进行打分时充分结合该监察队伍上级、同事及部分行政相对人的评价,通过个体调查、查询监察记录及现场讨论等方式进行指标赋分,经计算得出各指标的评价云数字特征如表5 所示。 其中准则层生成的综合云是根据指标层的数字特征与相应的权重进行加权合成得到,其加权算法如式(21)所示。准则层的具体云数字特征,如表6 所示。

表6 准则层综合评价云Table 6 Cloud layer comprehensive evaluation criteria

图6 监察员队伍能力评价流程Fig.6 Capacity evaluation process of supervisor team

表5 指标层评价云数字特征Table 5 Digital features of evaluation cloud for index layers

式中:Exj、Enj、Hej、ωj分别为指标层或准则层各指标的期望、熵、超熵、权重。

通过表6 中的准则层云数字特征,在MATLAB 上分别生成评价云与标准云的对比图,判断其监察队伍的综合能力区间,如图7 所示。

由准则层的具体云数字特征与各层级的权重再次进行运算,得到目标层A即该监察队伍的综合评价为(7.523 0,0.490 5,0.124 2),并依据该云数字特征的数据生成最终云图,如图8 所示。

图8 目标层综合云与标准云对比Fig.8 Comparison between target layer comprehensive cloud and standard cloud

3.3 实例评价结果

首先,从指标层的评价结果来看,指标C1～C3的期望值水平较高,导致准则层B1期望值也较高,在其余指标中C4的期望值最低,C13的期望值最高,这也导致准则层B2为水平最低的区间。

其次,从准则层出发,期望值大小依次为B1＞B4＞B3＞B2。 由图7 可知,准则层B1、B4和B3均靠近优秀区域,因此,该监察队伍在人员配备、队伍管理以及监察执行层面的表现较好,但在学习层面上表现相对不佳,存在一定的进步空间,应在日后的监察中加强监察知识的培训和监察流程的规范化,以提高监察效能。

图7 各准则层评价云与标准云对比Fig.7 Comparison of evaluation cloud and standard cloud of each criterion layer

最后,从目标层分析,由图8 可知,虽然准则层B2的期望值位于较低水平,但该层级其他的期望值均位于综合能力的良好和优秀之间,导致最终此监察员队伍的综合评价总体升高,期望值为7.523 0,说明该监察员队伍的综合能力较好。 而在实地调研中,该监管局的此监察队伍在执行日常监察、专项监察及临时性监察任务中的综合表现均较为优秀。 同时,为进一步证明模型的有效性,还选取了5 个其他监管专业的监察员队伍进行能力评价体系的应用,将本文所构建评价体系的评价结果与实际监察员队伍的综合绩效进行对比,选择4 个准则层的指标进行实地评估。 为使其评价结果更加具体直观,先根据百分制的规则对云模型中的期望值进行评价结果的转化,同时,为方便比较其中的差异,再量化出其等级划分的具体评价值,最终进行评价结果的对比。 如图9所示,其对比结果的差异性很小,说明其构建的评价模型能够较为准确的量化监察员队伍的实际能力,证明了该模型的适用性和有效性。

图9 评价模型对比Fig.9 Comparison of evaluation model

4 结 论

1) 基于文献研究和监察政策等文件的梳理,结合民航安全监管所面临的新形势及重难点工作,从队伍人员资质、队伍学习建设、队伍内部管理和队伍监察效能4 个方面建立民航监察员队伍能力评价体系。

2) 运用G1 法和CRITIC 法确定民航监察员队伍能力指标的主客观权重,并用博弈论的思想理论平衡出其综合权重,识别影响其权重占比较大的因素。

3) 引入云模型的理论对构建的评价体系进行实例分析,通过对比标准云与各层级综合云,判断T 监管局某监察员队伍整体综合能力的级别和层次,找出队伍能力建设的薄弱环节和提升监管效能的措施,从而有针对性的进行改善和优化。