王 登 清

(福建船政交通職業(yè)學(xué)院管理工程系，福建 福州 350007; 福州大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，福建 福州 350116)

近年來，福建省經(jīng)濟的快速發(fā)展帶動了道路貨運量的急劇增長?！?017年福建省交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》數(shù)據(jù)顯示，全省營業(yè)性貨運車輛共完成貨運量9.56億t、貨物周轉(zhuǎn)量1214.05億t·km，與上一年同比分別增長11.5%和10.9%。但與此同時，道路貨運事故的發(fā)生率以及由此造成的損失也呈顯著增長的態(tài)勢。數(shù)據(jù)表明，2016年福建全省道路運輸行車事故共發(fā)生141起，死亡177人，受傷57人，事故起數(shù)和死亡人數(shù)與上一年同比分別增長30.6%和31.1%。為了有效降低道路貨運事故的發(fā)生率，保護廣大群眾的生命財產(chǎn)安全，交通部先后出臺了《關(guān)于修改<道路貨物運輸及站場管理規(guī)定>的決定》(2012年)、《道路運輸車輛動態(tài)監(jiān)督管理辦法》(2014年)、 《營運貨車安全技術(shù)條件第1部分：載貨汽車》(2018年)等規(guī)章制度，旨在有效遏制安全事故的發(fā)生。這些規(guī)章制度的實施，對于維護道路貨運安全起到了一定的積極作用。但是，道路貨物運輸系統(tǒng)是一個由人、車、貨物、外部環(huán)境等多要素構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，貨運安全事故的成因較為復(fù)雜，涉及駕駛?cè)藛T的情緒、貨運車輛狀況、道路交通條件、天氣狀況、貨物特點等多個方面。如2018年海南港口曾因大霧停航造成大量車輛積壓，滯留游客達(dá)數(shù)萬人[1]；2017年曾發(fā)生因車輛超載重型半掛牽引車并超車，造成車輛側(cè)翻損壞，司機當(dāng)場死亡[2]。

貨物運輸安全體系是貨物運輸管理的重點，也是國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者研究的熱點。不少專家學(xué)者關(guān)注危險貨物安全體系，分析危險貨物道路運輸風(fēng)險的主要影響因素，建立了危險貨物道路運輸風(fēng)險評價指標(biāo)體系，運用事故樹、動態(tài)模糊理論、層次分析等模型對貨運安全進(jìn)行評價研究[3-6]。多數(shù)學(xué)者采用模糊層次分析法對貨運安全進(jìn)行評價，較少從多維度視角利用網(wǎng)絡(luò)層次分析方法(Analytic Hierarchy Process, AHP)對貨運安全脆弱性進(jìn)行評價。本文以攻擊性指標(biāo)和防御性指標(biāo)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了道路運輸體系脆弱性評價體系，提出了ANP方法與灰色聚類分析法相結(jié)合的道路運輸體系脆弱性評價方法。

一、貨運安全體系脆弱性評價指標(biāo)

貨物運輸安全體系脆弱性是貨物運輸內(nèi)外部因素相互作用的結(jié)果。貨物運輸內(nèi)部因素主要指人、車、貨物等，外部因素主要指道路狀況、交通流量、天氣、建筑及影響交通的障礙物等。這些內(nèi)外部因素的某個環(huán)節(jié)或若干環(huán)節(jié)失衡容易導(dǎo)致交通事故的發(fā)生[7]。貨物運輸安全體系的攻擊性受到內(nèi)外部因素共同影響，而事故防御性則主要來自內(nèi)部因素。本文從攻擊性和防御性角度來研究貨物運輸安全體系脆弱評價指標(biāo)。

(一)貨物運輸安全體系脆弱性評價的攻擊性指標(biāo)

當(dāng)車輛在途中受到外界暴露影響，保護措施不到位時，容易導(dǎo)致貨運事故的發(fā)生。外界暴露性表示遭受事故的風(fēng)險，暴露性越高，系統(tǒng)的脆弱性越高。所以，貨物運輸安全體系脆弱性評價從攻擊性角度出發(fā)，其指標(biāo)分為人員、車輛、貨物、外部環(huán)境等因素。人員的因素是影響貨物運輸安全的重要因素，其風(fēng)險主要源于運輸過程中的不安全行為。孫猛等曾對117起典型危險品公路運輸事故的原因進(jìn)行分析，共得出原因263條，其中與人有關(guān)的事故成因有146條，占總數(shù)的55.51%，由此可見，人員是極其重要的影響因素[8]。影響貨物運輸安全體系的機動車駕駛?cè)藛T因素主要有：駕駛員年齡、心理情緒、安全意識、專業(yè)培訓(xùn)等。車輛因素是貨物運輸安全體系的重要因素，要確保運輸過程中車輛的制動、轉(zhuǎn)向、行駛系統(tǒng)、發(fā)動機等主要部件處于正常的運行狀態(tài)。車輛新車度、車輛技術(shù)等級、車輛故障率、車輛維護度等因素與車輛安全運行關(guān)系密切。貨物因素在運輸途中由于自身易燃、易爆、有毒、有害等特點容易造成安全事故。外部環(huán)境所面臨的風(fēng)險主要來自行駛的地段路況不好、交通流量大、惡劣天氣等，容易導(dǎo)致交通運輸事故的發(fā)生。根據(jù)貨物運輸安全體系暴露性分析，貨物運輸安全體系主要與人員、車輛、貨物、外部環(huán)境等因素有關(guān)，分析主要因素的下一級評價因素，建立貨物運輸安全體系的攻擊性指標(biāo)(表1)。

表1 貨物運輸安全體系的攻擊性指標(biāo)

(二)貨物運輸安全體系脆弱性評價的防御性指標(biāo)

貨物運輸安全體系脆弱性評價從“防御者”的角度出發(fā)，衡量在脆弱性事件發(fā)生時安全體系的應(yīng)對能力和恢復(fù)能力，作為安全體系的防御性指標(biāo)，適應(yīng)性與恢復(fù)性越高，系統(tǒng)的脆弱性越低。運用專家意見法，征詢貨物運輸領(lǐng)域?qū)＜业囊庖娺M(jìn)行指標(biāo)初選，建立防御性指標(biāo)體系(表2)。

表2 貨物運輸安全體系的防御性指標(biāo)

二、貨物運輸安全體系脆弱性評價模型的建立

貨物運輸安全體系在人、車、貨物、外部環(huán)境等諸多環(huán)節(jié)存在不穩(wěn)定因素，給貨物運輸安全帶來風(fēng)險。如何對貨物運輸過程中的脆弱性環(huán)節(jié)進(jìn)行評估，是運輸企業(yè)面臨的重要問題。本文采用ANP來建立數(shù)學(xué)模型，定量評價貨物運輸安全體系的脆弱性環(huán)節(jié)。ANP是在層次分析法的基礎(chǔ)上延伸發(fā)展起來的一種新的系統(tǒng)決策方法。該方法考慮了系統(tǒng)各層次內(nèi)部元素之間的依存關(guān)系和下層元素對上層元素的反饋影響，能更準(zhǔn)確地描述客觀事物之間的聯(lián)系，是一種更加科學(xué)、有效的決策方法。本文根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會提出的脆弱性評價模型，在史培軍脆弱性模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改良[9]，其公式如下：

(1)

式(1)中, F表示安全體系脆弱性系數(shù), A表示暴露性系數(shù), B表示適應(yīng)性與恢復(fù)性綜合系數(shù)。對貨物運輸安全體系脆弱性進(jìn)行合理的評估，建立脆弱性系數(shù)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)F>0.9時安全體系脆弱性高，當(dāng)0.5

(一)利用ANP，確定指標(biāo)權(quán)重及超矩陣

本文利用ANP來確定各評價指標(biāo)的權(quán)重，具體步驟如下：

2.構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)層元素Vi的兩兩比較判斷矩陣，得到一級評價指標(biāo)的加權(quán)矩陣。構(gòu)建指標(biāo)兩兩對比矩陣。如Vij=1，元素i與元素j對上一層次因素的重要性相同;Vij=3，元素i比元素j略重要;Vij=5，元素i比元素j重要;Vij=7，元素i比元素j重要得多;Vij=9，元素i比元素j極其重要。而Vij分別為2、4、6、8位于各判斷的中間值。

5.各評價指標(biāo)的權(quán)重向量。由于超級矩陣運算相對復(fù)雜，為減少運算量、降低復(fù)雜程度，利用SUPER DESISION軟件進(jìn)行輔助計算，將原始超級矩陣正規(guī)化成為加權(quán)超級矩陣，然后讓加權(quán)超級矩陣不斷自我乘冪不斷收斂，直至收斂成為極限超級矩陣。

(二)灰色模糊矩陣的構(gòu)建

由于貨物運輸安全脆弱性具有模糊性和不確定性等特點，脆弱性評價有明顯的灰度特征。專家根據(jù)評級準(zhǔn)則給出評價矩陣，運用灰色聚類理論進(jìn)行處理，得到灰色評價矩陣，計算系統(tǒng)脆弱性指數(shù)，并發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)脆弱性環(huán)節(jié)。本文將[0,10]劃分為5個能力區(qū)間，間隔為2，分別表示低、較低、中等、較高、高5個灰類，評價灰類序號集:e={1,2,3,4,5}，閾值C=[1,3,5,7,9]。

現(xiàn)有p個專家對運輸安全體系進(jìn)行評價，第K個專家指標(biāo)Vij的等級判斷為Vijk，構(gòu)建如下專家評價矩陣[12]：

(2)

根據(jù)灰色聚類理論[13],得到各灰類對應(yīng)的白化權(quán)函數(shù)：

(3)

由式(2)計算灰色統(tǒng)計數(shù)geij及總灰色統(tǒng)計數(shù)Geij：

(4)

(5)

由式(4)和式(5)得到各指標(biāo)對應(yīng)的e個評價灰類的灰色評價權(quán)值reij：

(6)

各指標(biāo)灰色評價矩陣rij：

Reij=[r1ij,r2ij,r3ij,r4ij,r5ij]T

(7)

結(jié)合運輸系統(tǒng)脆弱性評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn),C=[1,3,5,7,9],得到系統(tǒng)暴露性系數(shù)和適應(yīng)性與恢復(fù)性綜合系數(shù)：

(8)

(9)

三、貨物運輸安全體系脆弱性評價算例

貨物運輸受到內(nèi)外因素的影響容易帶來風(fēng)險，本文主要從人員、車輛、貨物、外部環(huán)境等諸多環(huán)節(jié)來評判某運輸企業(yè)貨物運輸安全體系脆弱性。該運輸企業(yè)于2001年在福州福興經(jīng)濟開發(fā)區(qū)創(chuàng)建，是一家專注于國內(nèi)干線運輸、貨物倉儲、市區(qū)配送、物流解決方案策劃與設(shè)計的國家5A級綜合物流企業(yè)。公司以福州為總部，設(shè)立東、南、西、北四大區(qū)域，擁有215家分公司，倉儲總面積達(dá)65萬m2，自有貨車1300多輛，長期加盟的社會車輛有10000余輛。本算例以該公司實際發(fā)生的貨物運輸活動為評價對象，評價貨物運輸安全體系的脆弱性。目的是及時發(fā)現(xiàn)貨物運輸中的薄弱環(huán)節(jié)，有針對性地進(jìn)行改善，提高貨物運輸安全體系的應(yīng)急與管理能力。

根據(jù)企業(yè)貨物運輸?shù)膶嶋H情況，運用前文描述的ANP方法，得到一級評價指標(biāo)的加權(quán)矩陣和二級評價指標(biāo)的加權(quán)超矩陣，進(jìn)行歸一和一致性檢驗后，得到極限超矩陣，其列向量即為各評價指標(biāo)的權(quán)重向量。

本項目管理組邀請10個專家，結(jié)合案例中的物流企業(yè)情況，采取10分制對二級指標(biāo)進(jìn)行定量化打分，建立樣本矩陣，見表3。

利用公式(2)～(7)，計算得出貨物運輸安全體系攻擊性指標(biāo)與防御性指標(biāo)灰色評價矩陣：

表3 運輸安全體系指標(biāo)脆弱性評分

通過公式(8)、公式(9)、公式(1)計算各指標(biāo)灰色評價矩陣，得到A(暴露性系數(shù))=5.7751、B(適應(yīng)性與恢復(fù)性綜合系數(shù))=5.6474。從而計算得出脆弱性系數(shù)F=A/B=5.7751/5.6471=1.022>0.9，表明貨物運輸安全系統(tǒng)處于脆弱性高的狀態(tài)。

由圖1可知，在各防御性指標(biāo)中，人力資源保障、車輛資源保障、信息傳遞有效性、現(xiàn)場恢復(fù)有效性和經(jīng)驗有效性這 5 個指標(biāo)的脆弱性系數(shù)大于0.9，脆弱性等級高，屬于貨物運輸安全系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)。由于該企業(yè)駕駛?cè)藛T學(xué)歷和素質(zhì)普遍不高，加上從業(yè)人員工資偏低、流動性大，人才的瓶頸問題一直困擾著企業(yè)。車輛檢測與維護不及時，導(dǎo)致車輛在行駛途中經(jīng)常發(fā)生故障，帶來貨物運輸安全的隱患；使用的信息系統(tǒng)不完善，無法及時傳遞實時貨運信息；尚未建立全程的貨物運輸監(jiān)控體系，發(fā)生事故后現(xiàn)場應(yīng)急處理慢加上應(yīng)急管理人員經(jīng)驗不足等原因，直接導(dǎo)致貨運體系的脆弱性。管理部門針對薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)采取有效措施，加強人員培訓(xùn)、定期檢測與維護車輛、強化貨物的安全監(jiān)督、增強緊急事件發(fā)生時信息傳遞的及時性和有效性，確保貨物運輸?shù)陌踩?，保障貨物運輸事故一旦發(fā)生就能得到妥善的應(yīng)急處理。

圖1 系統(tǒng)脆弱性系數(shù)分布

四、提升貨物運輸體系安全性的措施

通過定量分析和定性分析相結(jié)合的研究方法，構(gòu)建ANP和灰色聚類分析法評價貨物運輸安全體系脆弱性的模型，評價出貨物運輸安全體系脆弱性狀況及分析各脆弱性環(huán)節(jié)。由于交通運輸環(huán)境存在不確定性、結(jié)構(gòu)的層次性、人類思維的模糊性等問題，很難對交通運輸安全問題做出準(zhǔn)確的評價。該種方法基于主觀信息的綜合評價，其評價指標(biāo)的選取、因素的權(quán)重及各子因素的評價受到專家的經(jīng)驗、知識和能力所影響，帶有一定的主觀性[14]。但總的來說，該種方法有較強的操作性，能較好地解決指標(biāo)之間不具有獨立性的問題，具有較好的推廣應(yīng)用價值。通過某物流公司貨物運輸安全體系脆弱性評價算例說明，ANP和灰色聚類分析法較好地測算了貨物運輸安全體系的脆弱性，可為交通運輸行業(yè)合理制定貨物運輸安全體系的措施，奠定良好的理論基礎(chǔ)?；诖颂岢鲆韵麓胧┙ㄗh。

1.強化駕駛員安全素質(zhì)培訓(xùn)。駕駛員是車輛運輸?shù)牟僮髡?，在運輸過程中極易出現(xiàn)因疲勞駕駛、注意力分散、車輛駕駛不當(dāng)而造成的交通運輸事故。尤其是年輕、低駕齡的駕駛員造成的道路交通事故較多。如果駕駛?cè)藛T未受到良好的交通安全意識和心理方面培訓(xùn)，則會造成其對交通環(huán)境的適應(yīng)能力和突發(fā)情況的應(yīng)急處理能力較差，由此類人員擔(dān)任駕駛員，必然會給生產(chǎn)企業(yè)帶來安全隱患。針對這種情況，應(yīng)進(jìn)行崗前適應(yīng)性測試，加強崗前培訓(xùn)和過程性培訓(xùn)，使其具備良好的安全意識和熟練的駕駛技能，熟悉交通法規(guī)，具備事故預(yù)防和安全應(yīng)急的能力，提升對安全隱患的識別能力。

2.確保車輛定期檢測與維護。車輛是貨物運輸?shù)闹匾ぞ?，?yīng)定期對車輛進(jìn)行檢測和維護，確保車輛運行時刻處在安全狀態(tài)。對于車輛故障管理應(yīng)以預(yù)防為主，一旦發(fā)現(xiàn)隱患應(yīng)及時處理。

3.強化貨物的安全監(jiān)管。強化貨物安全的監(jiān)督管理，建立健全貨物過程性監(jiān)控，尤其是危險貨物。物流運輸企業(yè)從事危險貨物的運輸，需采取人員嚴(yán)格管理、危險貨物嚴(yán)加監(jiān)管、運輸線路合理編排等綜合措施，從源頭上杜絕事故發(fā)生，將事故率降到最低。

4.加強信息傳遞的管理。大風(fēng)、暴雨、暴雪、大霧等極端惡劣天氣時有發(fā)生，給行車帶來極大的安全隱患，增加了交通事故的發(fā)生率[15]。道路運輸企業(yè)有必要建立完善的信息管理系統(tǒng)和全過程的貨物監(jiān)控體系，加強道路交通系統(tǒng)中的人員、車輛、外部環(huán)境等主要影響因素的安全管理，實時對影響貨物交通運輸安全的信息進(jìn)行收集和傳遞，制定有效的應(yīng)急預(yù)案，有效預(yù)防惡劣天氣條件下道路交通事故的發(fā)生[16]。

5.提升貨物運輸事故應(yīng)急處理能力。一旦發(fā)生貨物交通運輸事故，公司管理人員和駕駛員應(yīng)根據(jù)應(yīng)急預(yù)案對事故進(jìn)行及時妥善處理。駕駛員應(yīng)立即停車，根據(jù)現(xiàn)場情況檢查有無人員傷亡，如有傷員應(yīng)及時組織搶救；駕駛員有責(zé)任保護現(xiàn)場并報案；管理人員根據(jù)分級響應(yīng)機制，組織應(yīng)急救援和處置活動，并及時匯報事故情況，將損失降至最低。