基于信息熵的承运船舶短重风险度量与检验监管策略研究

刘进涛+李坤+王伟+王洋+刘明

摘 要：运用信息熵理论来研究承运船舶引起的大宗散货短重风险，发现了熵值越大的承运船舶，短重风险越高，规避风险的成本越高；船舶状态和计量条件越好，熵值就低，船舶状态和计量条件越差，熵值就越高。基于以上发现，建立了承运船舶短重风险度量指标体系，并给出了针对不同的风险等级的检验策略，是一种应对进口大宗散货短重风险的有效方法。

关键词：信息熵；风险；检验；国际贸易

中图分类号：U692.7 文献标识码：A 文章编号：1006—7973（2016）11-0024-03

信息熵是20世纪就已经广泛应用的理论和方法，但用它来度量国际贸易中大宗商品的短重风险尚未发现有相关文献资料。本论文是江苏出入境检验检疫局课题“基于承运船舶引起的重量鉴定风险（分析及控制）防范体系研究”（No.2015KJ67）的研究成果。该项目于2015年获得立项。

通过本论文的研究，建立一个基于信息熵的承运船舶短重风险度量模型，对基于承运船舶引起的短重风险进行分析，指导相关企业运用风险分析的基本原理，开展承运船舶风险分析，合理选择承运船舶，尽量避免因承运船舶选择不当造成的经济损失；同时探索建立基于大数据分析的承运船舶短重风险预警体系，对船舶重大短重风险隐患做到早发现、早研判、早预警、早处置。从而形成一套体系完整、结构科学、应对有效的航运船舶风险防范体系，提高监管效率，提升工作的主动性、针对性和有效性，更好的服务对外贸易的发展。

1 短重风险与风险度量

1.1 风险的概念

对“风险”这一概念，各界一直以来未达成一致，但普遍认可风险的定义包含了两个共同点：不确定性和损失。美国学者海恩斯在其1895年出版的著作《Risk as an Economic Factor》中，最早提出“风险”的概念。20世纪20年代初，美国经济学家芝加哥学派创始人富兰克·奈特（Frank Hyneman Knight）把风险与不确定性做了明确区分，指出风险的特征是概率估计的可靠性。1952年，美国学者格拉尔在其调查报告《费用控制的新时期——风险管理》中正式提出并使用“风险管理”一词。1964年，美国教授威廉姆斯和汉斯把人的主观因素引入对风险的分析上。此后，欧美各国对风险管理的研究逐步趋向系统化和专业化，使风险管理逐步成为一门独立的学科。

2009年11月，ISO各成员国的标准组织投票通过ISO 31000《风险管理—风险管理原则与实施指南》，对“风险”的定义为：“不确定性对目标的影响”。同年，我国发布了GB/T 23649—2009 《风险术语》，其中对“风险”定义为：“某一事件发生的概率和其后果的组合”。

根据上述文献资料对风险的定义我们可以引申出短重风险的定义：

（1）承运船舶或其他状况的不确定性对货物重量的影响。

（2）货物短重发生的概率和其后果的组合。

1.2 承运船舶风险因子的构成

目前，对承运船舶的风险研究主要是安全性的研究，本论文在借鉴国内外研究成果的基础上，结合水尺鉴重的实际情况，构建承运船舶短重风险度量制标。由承运船舶带来的短重风险主要有四个方面：船型、船舶的计量条件、船舶的计量资料以及其他因素。如图所示：

承运船舶短重风险是一个复杂系统，按照系统递阶分解原则，承运船舶短重风险度量指标体系也应该是一个分层的树状结构。即每层指标即是上层指标的子类指标，又是下层指标的父类指标。最上层的指标即为衡量承运船舶短重风险的指数。如表1所示：

2 熵与信息熵

“熵”（entropy）概念从首次提出到现在广泛应用已有160多年的历史。熵的概念和规律以及其他推论和有关定理构成了熵理论，熵定律普遍被认为是自然界的最高定律。爱因斯坦（Albert Einstein）说：“熵理论对于整个自然科学来说是第一法则。”但是运用熵理论来度量承运船舶短重风险，尚未发现有任何文献报道。因此，本论文用信息熵的方法来度量承运船舶短重风险是一次创新和尝试。

2.1 熵

1865年鲁道夫·尤利乌斯·埃马努埃尔·克劳修斯（Rudolf Julius Emanuel Clausius）在他的论文《力学的热理论的主要方程之便于应用的形式》中首次提出了熵的概念，并将熵定义为“系统吸收的热量与恒温热源温度之比”，称为热力学熵或热温熵或Clausius熵，被用来度量系统中能量的衰竭程度，即热量不可转变为功的程度。

1877年，物理学家玻尔兹曼将热力学熵概念做了进一步推广和深入分析，并把熵定义为一种特殊状态的概率：原子聚集方式的数量。熵可以定义为玻尔兹曼常数乘以系统分子的状态数的对数值：

S=klnΩ；K是比例常数，现在称为玻尔兹曼常数。

2.2 信息熵

1948年，美国数学家、信息论的创始人香农（Shannon）在题为“通讯的数学理论”的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。并应用概率论知识和逻辑方法推导出了信息量的计算公式，称为信息熵或Shannon熵。信息熵建立了关于不确定性的一种定量化的度量，奠定了现代信息论的理论基础。熵在信息论中的定义如下：

如果有一个系统S内存在多个事件S = {E1，...，En}， 每个事件的机率分布 P = {p1， ...， pn}，则每个事件本身的讯息为

Ie = ? log2pi （对数以2为底，单位是位元（bit））

Ie = ? lnpi （对数以e为底，单位是纳特/nats）

设X为离散随机变量，X的概率分布为：

根据信息熵的定义公式可以推出两个结论：

（1）对于承运船舶来讲，其包含的微观状态数量越多熵值越高，短重风险越高。例如一艘货轮包含了表1所列出的三种微观状态：①沙滩船、②使用设计图代替完工图、③水尺标记尺寸不符合要求，那么这艘货轮的短重风险将远高于不包含这三种状态的货轮。

（2）船舶的计量条件和船况越好，信息熵就越低；反之，信息熵就越高。所以，信息熵也可以说是船舶计量条件和船况有序化程度的一个度量。

2.3 基于信息熵的风险定量计算

假设某一承运船舶存在n种可能的不同风险指标，且Pi（i=1，2，…，n）表示每一种船舶风险指标出现的概率，当信息熵取得最大值时，对应的一组风险指标出现的概率占有绝对优势，在这个基础之上，就可以为信息熵表示各个风险因素的权值提供理论依据。而且当Pi相等时，熵值达到最大值，对应的风险因素对系承运船舶影响的不确定性越大。根据这个原理，可由信息熵来计算各个风险因素的权值。

假设一艘船具备如下4个风险指标①沙滩船，②使用设计图代替完工图，③水尺标记尺寸不符合要求，④船舶老旧。每一种风险因素都对短重有两种可能的影响：正相关和负相关，共有8种可能，不确定性为ln8。对每一种风险指标来说当两种可能性概率相同时，即Pi=0.5时熵最大。

根据风险因素的熵值计算公式我们可以推出两个结论：

（1）熵值越大，短重风险越高，规避风险的成本越高。

（2）船舶状态和计量条件越好，熵值就低，反之，船舶状态和计量条件越差，熵值就越高。

2.4 确定风险等级

根据前文计算出来的风险值，结合风险等级定义表定义风险所属范围，根据计算出来的风险值是否属于某风险区间来判断该部分风险范围及类别，例如某承运船舶短重风险值为0.6，则可将该船舶承运货物短重风险定义为较大，以此反映客观情况。

3 检验策略

3.1 检验策略

3.1.1 根据不同的风险等级采取不同的检验策略

对船舶进行评估并分级，包括风险识别，风险分析，风险评价等三个步骤。

（1）对极高风险和高风险的船舶建议贸易商尽量避免租用这类船舶承运贵重散货。如果发现此类承运船舶，建议贸易双方更改计重方式。

（2）对于中风险承运船舶，建议贸易商投保短量险，减少因短重带来的损失。在对此类承运船舶实施重量检验是应提高警惕。

（3）对于低风险船舶贸易商可以放心租用。在实施重量检验是也要注意，特别是拼装船。

3.1.2 建立基于大数据分析的风险预警体系

对于已发现的高风险船舶建立大数据档案并在检验检疫部门之间实现信息共享。同时，按照所运载货物的实际短重重量进行风险评估或分级，当遇到同一船舶再次进行水尺计重时，鉴定人员可以利用风险预警数据，在计算前重点核查档案中记录的问题是否得到了改正。这样一来既规避了潜在的风险，又提高了工作效率。

3.1.3 在实际工作中加强对船舶计量条件的审核

根据信息熵的原理，承运船舶的设计建造和计量条件越差信息熵越高，风险越高，规避风险所需的信息量也就越高。因此，在检验中应当尽可能多的收集资料和信息（如制表说明、船舶的总布置图等）来综合地进行判断。尤其是对于图表上所示的计算所需信息（如水尺标记位置、水舱高度等）应该与实际观测或测量得到的数据进行对比，这样就可以及时发现潜在的问题而不至于造成工作上的失误。

参考文献：

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