俞 璠, 戴林偉, 梁 帥, 鄭彭軍

(1. 寧波大學 海運學院， 浙江 寧波 315211； 2. 寧波海事局 通航管理處， 浙江 寧波 315211)

近年來，隨著陸上交通建設的不斷完善，內(nèi)河水網(wǎng)的運輸功能已逐步弱化。大部分地區(qū)除了一些主干航道及與其相連的較大支流尚有一定數(shù)量的船舶通行以外，其他內(nèi)河水道由于無完備的通航條件和相應的通航保障措施，其水運功能已基本消失，但仍有一些用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、渡運和旅游觀光的小型船舶、艇筏在這些水域活動，存在較大的安全隱患?！墩憬∷辖煌ò踩芾項l例》規(guī)定，內(nèi)河通航水域由海事部門監(jiān)管，內(nèi)河非通航水域由地方政府監(jiān)管。目前，由于內(nèi)河通航水域與內(nèi)河非通航水域的劃分并不明確，導致相關部門難以按照相應的法規(guī)對內(nèi)河航行船舶進行監(jiān)督和管理，存在監(jiān)管盲區(qū)和重復監(jiān)管等現(xiàn)象。這給有效防范風險、消除安全隱患和保障人民生命財產(chǎn)安全帶來很大難度。

國內(nèi)外關于內(nèi)河通航水域與內(nèi)河非通航水域劃分的研究正處于起步階段，尚未形成系統(tǒng)的劃分方法。國外一些發(fā)達國家僅對內(nèi)河航道等級的劃分進行研究，例如：美國以水深為標準，將航道等級劃分為5級，并經(jīng)過多次修正，制定出完善的內(nèi)河通航標準[1]；英國一家學術(shù)研究機構(gòu)曾發(fā)表以“內(nèi)河通航標準”為主題的研究報告《Standards for Operations of Inland Waterway Vessels》(《內(nèi)河水域船舶操作標準》)，對航道等級、尺度和代表船型進行詳細說明[2]；蘇聯(lián)將內(nèi)河航道劃分成7級，雖然級別數(shù)與我國內(nèi)河航道劃分相同，但劃分的標準有差異[2]。這些研究雖均未涉及內(nèi)河通航水域的劃分，但航道等級是影響內(nèi)河水域?qū)傩缘闹匾蛩刂?。國?nèi)僅有極少數(shù)學者開展相關研究。例如：趙慧穎[1]研究江蘇省內(nèi)河通航水域與非通航水域的劃分方法，建立基于模糊綜合評價法的界定模型，并以揚州市沙紀河為例，驗證模型的有效性；郗林等[3]就南通沿海通航水域范圍劃分的現(xiàn)狀、存在的問題和劃分依據(jù)進行系統(tǒng)論述，并提出沿海通航水域劃分的建議；李赫地[4]認為，凡按國家標準配備內(nèi)河助航標志的水域即為內(nèi)河通航水域，由此衍生出“亞通航水域”概念，提出針對亞通航水域安全管理的對策。此外，建設部[5]發(fā)布的《內(nèi)河通航標準》根據(jù)內(nèi)河船舶噸級，將我國內(nèi)河航道劃分為7級，但該標準只對航道等級進行劃分，并未對“通航水域”作出明確規(guī)定。

在上述研究中，大部分學者提出的通航水域和非通航水域的劃分依據(jù)或方法都依托個人的工作經(jīng)驗或?qū)＜乙庖?，具有較強的主觀性。為提高劃分結(jié)果的客觀準確性，本文將效率評價方法中的數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)運用到內(nèi)河水域的劃分中，提出一種基于DEA中經(jīng)典C2R模型的內(nèi)河通航水域劃分方法，并通過真實數(shù)據(jù)進行案例研究，驗證該方法的合理性和科學性。

1 研究方法與模型

1.1 研究方法

數(shù)據(jù)包絡分析法是由美國運籌學家提出的以“相對效率”為基礎，根據(jù)多指標投入和多指標產(chǎn)出，對相同類型的決策單元(Decision Making Units，DMU)進行相對有效性評價的一種系統(tǒng)分析方法。[6]該方法的原理主要是通過保持DMU的輸出或輸入不變，運用數(shù)學規(guī)劃方法確定相對有效的生產(chǎn)前沿面，并將各DMU投影到DEA的生產(chǎn)前沿面上，通過比較DMU偏離前沿面的程度評價其相對有效性。[7-8]

相對于層次分析法、模糊綜合評價法等傳統(tǒng)的多指標評價方法，該方法的優(yōu)點主要在于無需預先估計任何參數(shù)或權(quán)重，不必確定輸入指標與輸出指標之間的生產(chǎn)函數(shù)關系，且無需進行無量綱化處理，消除了人為因素對評價結(jié)果的影響，具有很強的客觀性。[9-11]因此，可采用該方法計算某區(qū)域內(nèi)具有相同輸入指標和輸出指標的內(nèi)河水域通航相對有效值，根據(jù)有效值的大小對內(nèi)河通航水域和非通航水域進行劃分。

1.2 C2R模型

C2R模型是DEA方法中的第一個基本模型，也是最重要的模型，目前其應用已較為成熟，且易于操作。該模型根據(jù)投入與產(chǎn)出的比例來評估DMU的綜合效率，因此可全面反映某一內(nèi)河水域的通航相對有效性。假設某一區(qū)域內(nèi)有n條內(nèi)河水域，建立的指標體系中有m個輸入指標和s個輸出指標，則在對應的生產(chǎn)可能集滿足平凡性、凸性、錐形、無效性和最小性假設的情況下，C2R模型[12-14]為

(1)

2 建立指標體系

2.1 指標選取

建立內(nèi)河水域劃分指標體系是應用DEA方法的基礎性工作，指標的選取對最終的評價結(jié)果有很大影響，因此也是極為關鍵的一步。在遵循主成分性原則、不相容性原則和定性與定量相結(jié)合原則的基礎上，對影響通航水域和非通航水域劃分的各項因素進行比較和分析，選取評價指標并構(gòu)建指標體系(見圖1)。

該指標體系中一級指標包括水域、船舶和安全等3個。

1) 水域指標根據(jù)通航條件來衡量，設定航道等級和通航設施2項二級指標。航道等級是影響內(nèi)河水域劃分的重要因素之一，隨著內(nèi)河航運和船舶的發(fā)展變化，部分定級航道的通航能力下降，已無法滿足適航性要求。保障船舶航行安全的導助航設施、可供船舶安全靠離泊和進行水上作業(yè)的交通運輸設施等通航設施同樣對內(nèi)河水域的劃分有較大影響。

2) 船舶指標是從內(nèi)河水域的通航需求出發(fā)，考慮在內(nèi)河水域航行船舶的主要類型和數(shù)量。因此，二級指標包括主力船型和船舶交通量。

3) 安全指標是從通航安全的角度考察影響內(nèi)河水域劃分的因素，選取船舶事故率和網(wǎng)絡通達性2項二級指標。船舶事故率直接反映某一水域的安全性；網(wǎng)絡通達性則體現(xiàn)內(nèi)河水域的交通便捷程度，從側(cè)面反映水域的安全性能。

上述指標體系是在廣泛征求各部門意見的基礎上，與主管部門和專家經(jīng)過多次討論之后確定的，涵蓋影響內(nèi)河水域劃分的主要因素，具有較強的合理性和科學性，其中：航道等級、通航設施、船舶事故率和網(wǎng)絡通達性等4項指標反映內(nèi)河水域的航道建設和維護成本，設為輸入指標；主力船型和船舶交通量2項指標反映內(nèi)河水域的通航情況，設為輸出指標。

2.2 指標量化

航道等級、通航設施、船舶事故率和網(wǎng)絡通達性等4項輸入指標在本文中均為定性指標，需進一步量化。由于DEA對輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)幾乎沒有要求，且不受數(shù)據(jù)量綱的影響[16]，因此在量化過程中只需考慮數(shù)據(jù)的合理性和對結(jié)果影響的顯著性。

根據(jù)《內(nèi)河通航標準》，我國內(nèi)河航道根據(jù)船舶噸位被劃分為7個等級。在實際情況中，除了定級航道以外，部分等級外航道仍有船舶通行，因此本文將所有航道劃分為8個等級。由于航道等級越高，其建設和維護成本就越高，故取10為基數(shù)；當兩級之間為2倍左右的關系時，該指標對結(jié)果的影響較為顯著，超出該范圍，顯著性下降。具體劃分和指標量化值見表1。

表1 航道等級指標

此外，根據(jù)通航設施的完備性、船舶事故率的高低和航運交通網(wǎng)絡的通達性，分別將這3個指標劃分為3個等級。由于設施越完備、事故率越高、交通網(wǎng)絡越通達，該水域航道的建設和維護成本也越高，故同樣取10為基數(shù)，當兩級之間為4倍左右的關系時，指標對結(jié)果的影響較為顯著，超出該范圍，顯著性下降。具體劃分和量化值見表2。

表2 通航設施、船舶事故率和網(wǎng)絡通達性指標

3 實例研究

3.1 數(shù)據(jù)源

選取寧波市內(nèi)河水域中的11條航道、5個湖泊和2座水庫作為試驗樣本。通過向當?shù)氐暮Ｊ虏块T、港航部門搜集相關資料，并實地調(diào)研觀測各內(nèi)河水域的通航設施、船舶交通量和網(wǎng)絡通達性等指標，得到相關數(shù)據(jù)見表3。

3.2 模型計算

在已知各指標值的基礎上，以DEAP2.1軟件為工具，運用DEA中的C2R模型對上述內(nèi)河水域的相對有效值進行計算，得到的結(jié)果見表4。

表3 寧波市內(nèi)河水域數(shù)據(jù)

表4 寧波市內(nèi)河水域DEA有效值

根據(jù)《浙江省水上交通安全管理條例》，內(nèi)河通航水域的具體范圍應由海事管理機構(gòu)根據(jù)航道等級和保障通航安全等要求劃定，報當?shù)卣鷾什⒐肌５?，目前全國范圍?nèi)各海事機構(gòu)尚未形成系統(tǒng)的劃定方法，在相關研究中，趙慧穎[1]提出模糊綜合評價法這一具體的數(shù)學方法對江蘇省內(nèi)河水域進行劃分。為驗證本文所提方法的有效性和優(yōu)越性，采用模糊綜合評價法對寧波市內(nèi)河水域進行劃分。首先，在專家打分的基礎上，采用層次分析法確定各指標的權(quán)重值；然后，根據(jù)隸屬度函數(shù)和隸屬度模糊子集表進行單因素評價，得到各指標的隸屬度；隨后，進行多級模糊綜合評價得到評價結(jié)果向量；最后，根據(jù)最大隸屬度原則得到評價結(jié)果?；?種不同方法的寧波市內(nèi)河水域劃分結(jié)果見表5。

通過對比上述劃分結(jié)果可知，五余線余姚市區(qū)段劃定的通航屬性不同，本文提出的方法將其劃分為非通航水域，而模糊綜合評價法將其劃分為通航水域。在本文提出的方法中，除四明湖以外，該水域的通航相對有效值最小，僅為0.066，結(jié)果不存在爭議。而根據(jù)模糊綜合評價法，該水域隸屬于適航和不適航的程度值極為接近，分別為0.387和0.355。由于該方法本身存在一定的主觀性，因此該結(jié)果也具有一定的偶然性。此外，經(jīng)實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，該航道部分航段淤積嚴重，部分橋梁凈空高度不足，通航條件受限。因此，相比之下基于C2R模型的劃分結(jié)果更加客觀，與實際情況更為相符。

表5 寧波市內(nèi)河水域劃分結(jié)果對比

4 結(jié)束語

本文運用DEA中的C2R模型提出一種劃分內(nèi)河通航水域和非通航水域的新方法。該方法無需預先計算各指標的權(quán)重，可消除人為因素的影響，且無需建立輸入指標與輸出指標之間的生產(chǎn)函數(shù)關系，步驟簡單，計算方便，與傳統(tǒng)的模糊綜合評價法相比，具有較強的優(yōu)越性。但是，該方法對數(shù)據(jù)的準確性要求較高，在進行指標值搜集和量化的過程中要確保數(shù)據(jù)的真實性和合理性。

內(nèi)河水域的相關指標是變量，會隨著航道建設情況、實際通航情況及客觀條件的變化而改變。當某些指標發(fā)生變化時，該水域的通航屬性也可能隨之改變。因此，相關部門應適時對內(nèi)河通航水域范圍進行劃定調(diào)整，建立相應的動態(tài)調(diào)整機制，以滿足實際通航需求。

[1] 趙穎慧. 江蘇省內(nèi)河通航水域與非通航水域界定方法研究[D]. 南京: 南京理工大學, 2013: 22-56.

[2] 艾萬政. 內(nèi)河通航標準對內(nèi)河水路運輸?shù)挠绊懷芯縖D]. 武漢:武漢理工大學, 2006: 1-3.

[3] 郗林, 劉春, 姜悅. 關于南通沿海通航水域劃界的思考[J]. 南通航運職業(yè)技術(shù)學院學報, 2015, 14(3): 19-21.

[4] 李赫地. 認定內(nèi)河通航水域之我見[C]//2005年度海事管理學術(shù)交流會優(yōu)秀論文集， 2005: 17-19.

[5] 交通運輸部. 內(nèi)河通航標準：GB 50139—2014[S].

[6] ALDAMAK A M, ZOLFAGHARI S. Review of Efficiency Ranking Methods in Data Envelopment Analysis[J]. Measurement, 2017, 106: 161-172.

[7] YANG L H, WANG Y M, LAN Y X, et al. A Data Envelopment Analysis (DEA)-Based Method for Rule Reduction in Extended Belief-Rule-Based Systems[J]. Knowledge-Based Systems, 2017, 123(C): 174-187.

[8] SHEN Y, HERMANS E, BRIJS T, et al. Road Safety Risk Evaluation and Target Setting Using Data Envelopment Analysis and its Extensions[J]. Accident Analysis & Prevention, 2012, 48(3): 430-441.

[9] 沈赤, 章丹, 王華鋒. 基于數(shù)據(jù)包絡分析VRS模型的我國政府科技資源配置效率評價[J]. 企業(yè)經(jīng)濟, 2011(12): 145-150.

[10] BASTOS J T, SHEN Y, HERMANS E, et al. Traffic Fatality Indicators in Brazil: State Diagnosis Based on Data Envelopment Analysis Research[J]. Accident Analysis & Prevention, 2015, 81: 61-73.

[11] 杜鵑, 霍佳震. 基于數(shù)據(jù)包絡分析的中國城市創(chuàng)新能力評價[J]. 中國管理科學, 2014, 22(6): 85-93.

[12] 馬占新. 數(shù)據(jù)包絡分析模型與方法[M]. 北京:科學出版社, 2010: 21-49.

[13] SHEN Y, HERMANS E, BRIJS T, et al. Data Envelopment Analysis for Composite Indicators: A Multiple Layer Model[J]. Social Indicators Research, 2013, 114(2): 739-756.

[14] 趙勝豪, 盛學良, 錢瑜，等. 基于CCR模型的工業(yè)園區(qū)企業(yè)環(huán)境績效管理系統(tǒng)[J]. 中國環(huán)境科學, 2009, 29(11): 1227-1232.

[15] 張群僕. 基于DEA的遠洋船舶備件ABC分類管理模型[J]. 中國水運, 2012, 12(12): 67-69.

[16] 崔南方, 魯家晶. 基于DEA的備件ABC分類模型[J]. 物流技術(shù), 2007, 26(3): 55-58.

《中國航?！肪庉嫴筷P于網(wǎng)站的聲明

《中國航?！分两裎撮_通網(wǎng)站，現(xiàn)在所謂的《中國航?！肪W(wǎng)站都為假冒，敬請注意。我刊的收稿、稿件處理等仍通過電子郵件往來，郵箱為zghh@sssri.com。

特此聲明。