长江干线船舶延误风险

陈 琛， 吴 青， 高 嵩

(1. 武汉理工大学 物流工程学院， 武汉 430070； 2. 武汉商学院 商贸物流学院， 武汉 430056；3. 武汉理工大学 a. 智能交通系统研究中心； b. 国家水运安全工程技术研究中心， 武汉 430070)

长江干线船舶延误风险

陈 琛1,2， 吴 青1， 高 嵩3

(1. 武汉理工大学 物流工程学院， 武汉 430070； 2. 武汉商学院 商贸物流学院， 武汉 430056；3. 武汉理工大学 a. 智能交通系统研究中心； b. 国家水运安全工程技术研究中心， 武汉 430070)

与海上运输相比，导致长江上航行船舶延误的因素更多、更复杂，进行延误风险研究有利于提高船舶的准班率和航运服务水平。将综合风险评估体系运用于船舶延误研究中，进行全面、多次、逐步深入的专家调查，构建长江干线船舶延误风险分析体系。将造成长江干线船舶延误的主要风险因素分为4大类共18种；通过风险评估对风险因素进行等级划分，其中高风险因素来源分散，控制风险要多方配合，前五大因素风险值占总风险的54%，应重点关注。以长江干线典型航运企业生产运营实际为例进行实证研究，验证延误风险研究的有效性，说明多方重视并辅以有效的风险控制措施效果明显。

水路运输； 船舶延误； 风险分析； 风险识别； 风险评估

船舶准班率是航运服务水平的重要体现，根据德鲁里航运咨询公司发布的报告，2013年、2014年和2015年全球班轮准班率分别为79.5%[1]，74.2%[2]及70.6%[3]，结果不尽如人意。长江干线由于存在航道条件待改善、三峡船闸通过能力已基本饱和等问题，准班率面临更多挑战。我国内河最大的航运企业(Z集团)2015年长江干线班轮的准班率为52%，长江上游地区综合运能最大的航运企业(G公司)2015年平均船舶准班率仅为50%。

船舶延误是导致准班率下降的直接原因，会带来滞期费、追赶费用及信用证过期等延误成本和风险，而在承运人对船舶准班率长期忽视和对成本一味强调[4-5]及目前低碳经济和市场不景气的背景下，承运人可能会持续降速航行[6-7]，导致船舶延误更频繁。在实际中，承运人通过在合同中订立非常宽松的延误补偿条款或突出其价格优势来逃避因频繁延误而带来的延误成本。这种方式看似可降低船舶延误对成本的影响，但频繁延误使承运人提供的低水平服务实际上只能通过低价竞争赢取客户，而服务水平的降低最终对市场需求、市场份额、企业利润及客户和忠诚度造成极大伤害，在目前航运市场不景气的条件下，可能会使更多客户转向服务水平更高的公路等其他运输方式。更令人担忧的是，当前对延误的研究主要集中在航空和公路领域[8-9]，而对延误相当严重的航运领域的研究几乎为空白。

造成船舶延误的因素具有不确定性和复杂性，由于目前相关的研究较少，这里首先将风险管理体系运用于船舶延误研究中，构建船舶延误风险分析体系，以此为基础开展长江干线船舶延误风险识别、风险评估和风险管理研究。

1 船舶延误风险分析体系

船舶延误风险分析体系以综合风险分析体系为基础，包括风险识别、风险评估和风险管理等3部分(见图1)。风险识别是风险分析的基础，目的是梳理出造成船舶延误的风险因素；风险评估通过对船舶延误风险因素频率和后果进行分析，排列风险大小，找出高风险区和关键性风险因素；风险管理包括风险控制和风险应急，其中风险控制在风险识别和风险评估的基础上提出降低船舶延误风险的方案，当船舶发生延误之后，通过风险应急决策降低延误的影响。

2 长江干线船舶延误风险识别

风险识别方法包括专家调查法、头脑风暴法、风险调查法和事件树分析法等。由于缺少针对长江干线船舶延误的定量记录，以德尔菲法结合图解分析法辨识船舶延误的风险因素。

2.1 专家选择

在德尔菲法中，专家人数一般不超过20名。这里从与长江航运关系最为密切的港航管理部门、港口码头、航运物流企业和科研机构等4个领域中挑选出17名专家组成专家小组，其中：港航管理部门指长江航务管理局及其直属单位；航运物流企业包括从事货代、船代、运输及从事长江航运物流活动的相关企业。专家所处单位、专业领域、地域及职务职称组成结构见图2。

2.2 第一轮专家征询

第一轮征询通过调查问卷搜集船舶延误风险因素并了解与船舶延误相关的背景状况，包括船舶延误影响程度、延误等级判断标准和船期计划制定依据，所得结论如下。

1) 长江干线船舶延误比例较高，延误对生产调度、服务质量和运营成本有很大影响，需引起重视。

2) 长江干线船舶是否延误，各部门、各企业有着不同的判断标准和计算方法，主要根据自身生产管理或客户需求确定。对于船舶延误等级，没有明确的判断标准。

3) 航行时间估计主要依据航行里程、航线和挂靠港决定，依靠人工经验，缺乏数据和理论分析。

4) 造成长江干线船舶延误的因素复杂多样，航道水深、气象、港口装卸效率、船闸和交通管制等都受到不同程度的关注。

2.3 第二轮专家征询

第二轮征询归纳分类整理第一轮中专家提出的延误风险因素。首先通过单独沟通确保理解专家问卷，消除歧义;然后运用因果图[10]归纳所有专家意见；最后邀请专家基于因果图进一步识别长江干线船舶延误因素，从图中圈出8个最关注因素和3个最不关注因素。将超过50%的专家不关注和没有专家选为关注的因素剔除，另外采纳35%以上专家提出的调整意见，形成长江干线船舶延误因素因果图(见图3)。长江干线船舶延误主要风险因素分为4大类18种。

图3 长江干线船舶延误因素

3 长江干线船舶延误风险评估

风险评估方法包括专家调查法、概率统计法和量化事件树等方法。从之前的专家调查中发现，长江干线船舶延误等级不明确，且延误统计资料匮乏，采用专家调查法评估长江干线船舶延误因素，运用基于专家置信度的评估方法可克服传统专家评分只有单一分值的缺陷，可获得完整的评分概率分布曲线，保留和获取更多、更完整的信息。

3.1 专家选择

根据识别的长江干线船舶延误因素编制调查问卷，针对每项风险因素的发生概率和影响后果进行半定量分析。发生概率分为很不可能、不可能、偶尔、可能和很大可能，影响程度分为轻微、较小、一般、严重和很严重。

结合调查内容，综合专家意愿，考虑客观性，重新挑选3名专家和参与过之前研究的4名专家进行调研。专家单位、专业领域、地域和职称职务组成见图4。

3.2 基于专家置信度的延误因素风险评估模型

将每位专家的评价看作是对风险等级的一次“测量”，根据专家的身份背景判定测量的置信度。

采用层次分析法构建专家的相对置信度。通过对第一轮17名专家进行问询，确定将专业领域、从业年限和职称职务作为评价指标，并构造两两比较矩阵W1，该矩阵一致性指标为0.003 6，满足一致性条件。

(1)

将相对置信度标准化为专家置信度，可得

(2)

式(2)中：θi为专家Ei的置信度；wi为专家Ei对于决策的相对置信度；a和b为专家置信度范围的下限及上限，专家在专业领域内都具有一定的经验，能基于自己的专业能力做出比较准确的判断，但由于认知的局限性和主观判断易受环境的影响，将专家的置信度范围设置为[0.70,0.95]。最终确定所选专家的置信度为θ=(0.950 0，0.892 0，0.705 5，0.700 0，0.760 2，0.742 9，0.746 6)T。

某置信度为θi的专家对延误因素Dj发生概率或影响后果评分为μk，其中:μk的取值由1至5分别对应发生概率或影响后果由小到大;Dj发生概率或影响后果风险值概率分布函数F(Dij)满足

(3)

各位专家间相互独立，对同一因素的评价做“并”联叠加[11]，延误因素Dj发生概率或影响后果风险值概率分布分布函数F(Dj)满足

(4)

长江干线船舶延误风险为延误因素发生的可能性和影响后果的组合，R=f(H,C)，按照R=H×C[12]评价延误风险并划分等级，延误因素Dj风险值的计算式为

式(5)～式(7)中：Hj和Cj为延误因素Dj发生概率及影响后果风险值；FH(Dj)和FC(Dj)为延误因

素Dj发生概率及影响后果的概率分布函数。表1为风险等级标准。[13]

表1 风险等级标准

3.3 长江干线船舶延误因素风险评估

利用基于专家置信度的风险评估模型获得长江干线船舶延误4大类18种因素风险值及风险等级见表2，排序后风险等级序列见图5。

表2 延误因素风险值及风险等级

4 长江干线船舶延误风险控制措施

根据风险评估的结果，重点针对高风险因素给出风险控制的意见和建议。

4.1 重点关注高风险因素

造成长江干线船舶延误的风险最大的5个因素为枯水期水深、大雾、大风、船闸和港口装卸生产。这5大因素风险值占总风险的54%，发生概率和影响后果评分也非常靠前，同时标准差非常小，说明专家对其评估结果比较一致，应予以高度重视。

4.2 完善水文气象预报制度，提高船闸港口服务水平

图5 风险等级序列

对于高风险因素中的水文气象等不可抗力风险，通过预报制度降低风险影响后果。在预报中对航道水深、风和雾进行更精细、更准确的预报。由于长江干线船舶航行时间较长，目前已有的都是日预报，应扩展升级为周预报。

港口和船闸已对长江干线船舶的航运效率造成一定影响，必须致力于提高船闸通行能力和效率、港口生产服务水平。

4.3 全方面统筹风险管理，强制规范管理措施

长江干线船舶延误风险的来源较为分散，需全线全员参与风险管理。四大类延误因素平均风险为：气象条件10.44，交通管制5.66，航道条件5.55，船舶生产活动4.51。除气象条件影响最为明显外，其他分类也不容忽视。长江航运涉及的港航管理部门、港口和物流企业等都必须参与到风险管理中来。

4.4 行政手段强制规范风险管理措施

对风险评估中专家分歧最大的大雨、潮汐、港口装卸生产和船舶维修等因素作进一步的研究发现，来自港口和航道的专家对大雨和潮汐都给出较高的分值，而来自运输企业的专家几乎都给出最低分值。由于雨对港口生产效率有一定影响，部分长江干线港口受自然条件限制需船舶乘潮进出港，对船舶航行的影响不大。此外，有港口背景的专家对港口装卸生产造成延误发生的概率的评分明显低于其他专家，有船舶生产运营背景的专家对船舶维修造成延误影响的评分明显低于其他专家。这说明对风险因素的认识受到主观认知和背景的影响，必须通过一定的行政手段强制规划风险管理措施和方案的执行。

5 长江干线船舶延误风险实证研究

以G公司2015年的营运状况对长江干线船舶延误风险的影响为例进行实证研究。G公司隶属于重庆港务物流集团有限公司，是长江上游地区综合运能最大的航运企业，其干线航线主要为渝沪及沪渝，船期计划每周7班，单航次21.5 d，2015年实际共完成355干线航次，平均每周6.8班，平均完成单航次21.7 d，其中6个月单航次天超过船期，准班率仅为50%，2016年已将船期计划单航次天调整至22 d。G公司2015年完成航次分类统计见表3。

表3 2015年全年航次完成时间组成

5.1 采用积极的风险控制方案和提高重视程度有效降低风险

在G公司的实际运营中，风险最高的因素“枯水期水深”并没有带来明显影响。一方面，长江航务管理局每天2次发布全线航道水深和第二日预测水深；另一方面，港航管理部门和船舶运营企业均给予充分重视，会根据预报水深小心确认船舶吃水。

5.2 风险评估中高风险因素影响明显

在风险评估中排前五的高风险因素中，除了枯水期水深外，其他因素对船舶运营的影响明显。风和雾全年10个月均有造成船舶停泊，且船期计划中并没有考虑该因素，即使是短暂的扎风扎雾都会直接造成延误，发生频率较高且影响后果非常严重。G公司过闸时间船期计划为2.5 d，全年有7个月无法按时过闸，且标准差为1.17 d，变化非常剧烈，影响后果非常大。全年等待装卸时间达5.3 d，其中：等待卸货时间为2.4 d，主要是由于港口生产调度或货主提货；等待装货时间为2.9 d，部分原因是货源不充足时船舶在港口等待货物。

6 结束语

1) 造成长江干线船舶延误的风险因素主要包括气象条件、航道条件、船舶生产活动和交通管制等4大类共18种。

2) 延误风险来源分散，控制风险应全方面统筹考虑，其中枯水期水深、大雾、大风、船舶过闸和港口装卸生产等5大因素风险值占总风险的54%，应重点关注。

3) 公认风险最大的因素“枯水期水深”在实际生产中对船舶准班率的影响并不明显，各方足够重视和采取风险控制措施可有效降低该风险因素的影响。

4) 船舶过闸和港口装卸生产在实际中对船舶准班率的影响非常明显，但港口装卸生产中有部分可能是企业货源不充足导致“主动延误”。

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[13] 张晓霞. 辽宁海洋灾害风险分级及评价方法研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2013.

RiskofVesselDelayinYangtzeRiverTrunkWaterways

CHENChen1,2,WUQing1，GAOSong3

(1. School of Logistic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China;2. School of Logistics and Trade, Wuhan Business University, Wuhan 430056, China;3a. Intelligent Transport System Research Center; 3b. National Engineering ResearchCenter for Water Transport Safety, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

Risk factors of vessel delay in the waterways of the Yangtze River are more complicated than that in marine transportation. Systematic research on vessel delays is an effective approach to improve the punctuality rate. A delay risk analysis system for the Yangtze River trunk waterways is set up with system risk assessment theories. Four categories covering 18 risk factors are identified. Risk levels of the delay risk factors are graded and high risk factors are assessed. Risk mitigation proposals are offered. The effectiveness of delay risk analysis system is verified with the case of a typical shipping enterprise.

waterway transportation; risk of vessel delay; risk analysis; risk identification; risk assessment

2017-12-15

交通运输部建设科技项目(2015328811180)

陈 琛 (1984—), 女, 湖北武汉人，博士，研究方向为物流装备与系统优化。E-mail: cc3221@qq.com

高 嵩(1977—)，男，湖北武汉人，助理研究员，研究方向为系统仿真、交通大数据分析。E-mail:gaosong@what.edu.cn

1000-4653(2018)01-0098-05

U692.3

A