基于ANP的货运安全体系脆弱性评价研究

王 登 清

(福建船政交通职业学院管理工程系，福建 福州 350007; 福州大学经济管理学院，福建 福州 350116)

近年来，福建省经济的快速发展带动了道路货运量的急剧增长。《2017年福建省交通运输行业发展统计公报》数据显示，全省营业性货运车辆共完成货运量9.56亿t、货物周转量1214.05亿t·km，与上一年同比分别增长11.5%和10.9%。但与此同时，道路货运事故的发生率以及由此造成的损失也呈显著增长的态势。数据表明，2016年福建全省道路运输行车事故共发生141起，死亡177人，受伤57人，事故起数和死亡人数与上一年同比分别增长30.6%和31.1%。为了有效降低道路货运事故的发生率，保护广大群众的生命财产安全，交通部先后出台了《关于修改<道路货物运输及站场管理规定>的决定》(2012年)、《道路运输车辆动态监督管理办法》(2014年)、 《营运货车安全技术条件第1部分：载货汽车》(2018年)等规章制度，旨在有效遏制安全事故的发生。这些规章制度的实施，对于维护道路货运安全起到了一定的积极作用。但是，道路货物运输系统是一个由人、车、货物、外部环境等多要素构成的复杂系统，货运安全事故的成因较为复杂，涉及驾驶人员的情绪、货运车辆状况、道路交通条件、天气状况、货物特点等多个方面。如2018年海南港口曾因大雾停航造成大量车辆积压，滞留游客达数万人[1]；2017年曾发生因车辆超载重型半挂牵引车并超车，造成车辆侧翻损坏，司机当场死亡[2]。

货物运输安全体系是货物运输管理的重点，也是国内外相关领域学者研究的热点。不少专家学者关注危险货物安全体系，分析危险货物道路运输风险的主要影响因素，建立了危险货物道路运输风险评价指标体系，运用事故树、动态模糊理论、层次分析等模型对货运安全进行评价研究[3-6]。多数学者采用模糊层次分析法对货运安全进行评价，较少从多维度视角利用网络层次分析方法(Analytic Hierarchy Process, AHP)对货运安全脆弱性进行评价。本文以攻击性指标和防御性指标为基础，构建了道路运输体系脆弱性评价体系，提出了ANP方法与灰色聚类分析法相结合的道路运输体系脆弱性评价方法。

一、货运安全体系脆弱性评价指标

货物运输安全体系脆弱性是货物运输内外部因素相互作用的结果。货物运输内部因素主要指人、车、货物等，外部因素主要指道路状况、交通流量、天气、建筑及影响交通的障碍物等。这些内外部因素的某个环节或若干环节失衡容易导致交通事故的发生[7]。货物运输安全体系的攻击性受到内外部因素共同影响，而事故防御性则主要来自内部因素。本文从攻击性和防御性角度来研究货物运输安全体系脆弱评价指标。

(一)货物运输安全体系脆弱性评价的攻击性指标

当车辆在途中受到外界暴露影响，保护措施不到位时，容易导致货运事故的发生。外界暴露性表示遭受事故的风险，暴露性越高，系统的脆弱性越高。所以，货物运输安全体系脆弱性评价从攻击性角度出发，其指标分为人员、车辆、货物、外部环境等因素。人员的因素是影响货物运输安全的重要因素，其风险主要源于运输过程中的不安全行为。孙猛等曾对117起典型危险品公路运输事故的原因进行分析，共得出原因263条，其中与人有关的事故成因有146条，占总数的55.51%，由此可见，人员是极其重要的影响因素[8]。影响货物运输安全体系的机动车驾驶人员因素主要有：驾驶员年龄、心理情绪、安全意识、专业培训等。车辆因素是货物运输安全体系的重要因素，要确保运输过程中车辆的制动、转向、行驶系统、发动机等主要部件处于正常的运行状态。车辆新车度、车辆技术等级、车辆故障率、车辆维护度等因素与车辆安全运行关系密切。货物因素在运输途中由于自身易燃、易爆、有毒、有害等特点容易造成安全事故。外部环境所面临的风险主要来自行驶的地段路况不好、交通流量大、恶劣天气等，容易导致交通运输事故的发生。根据货物运输安全体系暴露性分析，货物运输安全体系主要与人员、车辆、货物、外部环境等因素有关，分析主要因素的下一级评价因素，建立货物运输安全体系的攻击性指标(表1)。

表1 货物运输安全体系的攻击性指标

(二)货物运输安全体系脆弱性评价的防御性指标

货物运输安全体系脆弱性评价从“防御者”的角度出发，衡量在脆弱性事件发生时安全体系的应对能力和恢复能力，作为安全体系的防御性指标，适应性与恢复性越高，系统的脆弱性越低。运用专家意见法，征询货物运输领域专家的意见进行指标初选，建立防御性指标体系(表2)。

表2 货物运输安全体系的防御性指标

二、货物运输安全体系脆弱性评价模型的建立

货物运输安全体系在人、车、货物、外部环境等诸多环节存在不稳定因素，给货物运输安全带来风险。如何对货物运输过程中的脆弱性环节进行评估，是运输企业面临的重要问题。本文采用ANP来建立数学模型，定量评价货物运输安全体系的脆弱性环节。ANP是在层次分析法的基础上延伸发展起来的一种新的系统决策方法。该方法考虑了系统各层次内部元素之间的依存关系和下层元素对上层元素的反馈影响，能更准确地描述客观事物之间的联系，是一种更加科学、有效的决策方法。本文根据联合国政府间气候变化专门委员会提出的脆弱性评价模型，在史培军脆弱性模型的基础上进行改良[9]，其公式如下：

(1)

式(1)中, F表示安全体系脆弱性系数, A表示暴露性系数, B表示适应性与恢复性综合系数。对货物运输安全体系脆弱性进行合理的评估，建立脆弱性系数等级划分标准。当F>0.9时安全体系脆弱性高，当0.5

(一)利用ANP，确定指标权重及超矩阵

本文利用ANP来确定各评价指标的权重，具体步骤如下：

2.构建网络层元素Vi的两两比较判断矩阵，得到一级评价指标的加权矩阵。构建指标两两对比矩阵。如Vij=1，元素i与元素j对上一层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极其重要。而Vij分别为2、4、6、8位于各判断的中间值。

5.各评价指标的权重向量。由于超级矩阵运算相对复杂，为减少运算量、降低复杂程度，利用SUPER DESISION软件进行辅助计算，将原始超级矩阵正规化成为加权超级矩阵，然后让加权超级矩阵不断自我乘幂不断收敛，直至收敛成为极限超级矩阵。

(二)灰色模糊矩阵的构建

由于货物运输安全脆弱性具有模糊性和不确定性等特点，脆弱性评价有明显的灰度特征。专家根据评级准则给出评价矩阵，运用灰色聚类理论进行处理，得到灰色评价矩阵，计算系统脆弱性指数，并发现系统脆弱性环节。本文将[0,10]划分为5个能力区间，间隔为2，分别表示低、较低、中等、较高、高5个灰类，评价灰类序号集:e={1,2,3,4,5}，阈值C=[1,3,5,7,9]。

现有p个专家对运输安全体系进行评价，第K个专家指标Vij的等级判断为Vijk，构建如下专家评价矩阵[12]：

(2)

根据灰色聚类理论[13],得到各灰类对应的白化权函数：

(3)

由式(2)计算灰色统计数geij及总灰色统计数Geij：

(4)

(5)

由式(4)和式(5)得到各指标对应的e个评价灰类的灰色评价权值reij：

(6)

各指标灰色评价矩阵rij：

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

(7)

结合运输系统脆弱性评价指标标准,C=[1,3,5,7,9],得到系统暴露性系数和适应性与恢复性综合系数：

(8)

(9)

三、货物运输安全体系脆弱性评价算例

货物运输受到内外因素的影响容易带来风险，本文主要从人员、车辆、货物、外部环境等诸多环节来评判某运输企业货物运输安全体系脆弱性。该运输企业于2001年在福州福兴经济开发区创建，是一家专注于国内干线运输、货物仓储、市区配送、物流解决方案策划与设计的国家5A级综合物流企业。公司以福州为总部，设立东、南、西、北四大区域，拥有215家分公司，仓储总面积达65万m2，自有货车1300多辆，长期加盟的社会车辆有10000余辆。本算例以该公司实际发生的货物运输活动为评价对象，评价货物运输安全体系的脆弱性。目的是及时发现货物运输中的薄弱环节，有针对性地进行改善，提高货物运输安全体系的应急与管理能力。

根据企业货物运输的实际情况，运用前文描述的ANP方法，得到一级评价指标的加权矩阵和二级评价指标的加权超矩阵，进行归一和一致性检验后，得到极限超矩阵，其列向量即为各评价指标的权重向量。

本项目管理组邀请10个专家，结合案例中的物流企业情况，采取10分制对二级指标进行定量化打分，建立样本矩阵，见表3。

利用公式(2)～(7)，计算得出货物运输安全体系攻击性指标与防御性指标灰色评价矩阵：

表3 运输安全体系指标脆弱性评分

通过公式(8)、公式(9)、公式(1)计算各指标灰色评价矩阵，得到A(暴露性系数)=5.7751、B(适应性与恢复性综合系数)=5.6474。从而计算得出脆弱性系数F=A/B=5.7751/5.6471=1.022>0.9，表明货物运输安全系统处于脆弱性高的状态。

由图1可知，在各防御性指标中，人力资源保障、车辆资源保障、信息传递有效性、现场恢复有效性和经验有效性这 5 个指标的脆弱性系数大于0.9，脆弱性等级高，属于货物运输安全系统的薄弱环节。由于该企业驾驶人员学历和素质普遍不高，加上从业人员工资偏低、流动性大，人才的瓶颈问题一直困扰着企业。车辆检测与维护不及时，导致车辆在行驶途中经常发生故障，带来货物运输安全的隐患；使用的信息系统不完善，无法及时传递实时货运信息；尚未建立全程的货物运输监控体系，发生事故后现场应急处理慢加上应急管理人员经验不足等原因，直接导致货运体系的脆弱性。管理部门针对薄弱环节应采取有效措施，加强人员培训、定期检测与维护车辆、强化货物的安全监督、增强紧急事件发生时信息传递的及时性和有效性，确保货物运输的安全性，保障货物运输事故一旦发生就能得到妥善的应急处理。

图1 系统脆弱性系数分布

四、提升货物运输体系安全性的措施

通过定量分析和定性分析相结合的研究方法，构建ANP和灰色聚类分析法评价货物运输安全体系脆弱性的模型，评价出货物运输安全体系脆弱性状况及分析各脆弱性环节。由于交通运输环境存在不确定性、结构的层次性、人类思维的模糊性等问题，很难对交通运输安全问题做出准确的评价。该种方法基于主观信息的综合评价，其评价指标的选取、因素的权重及各子因素的评价受到专家的经验、知识和能力所影响，带有一定的主观性[14]。但总的来说，该种方法有较强的操作性，能较好地解决指标之间不具有独立性的问题，具有较好的推广应用价值。通过某物流公司货物运输安全体系脆弱性评价算例说明，ANP和灰色聚类分析法较好地测算了货物运输安全体系的脆弱性，可为交通运输行业合理制定货物运输安全体系的措施，奠定良好的理论基础。基于此提出以下措施建议。

1.强化驾驶员安全素质培训。驾驶员是车辆运输的操作者，在运输过程中极易出现因疲劳驾驶、注意力分散、车辆驾驶不当而造成的交通运输事故。尤其是年轻、低驾龄的驾驶员造成的道路交通事故较多。如果驾驶人员未受到良好的交通安全意识和心理方面培训，则会造成其对交通环境的适应能力和突发情况的应急处理能力较差，由此类人员担任驾驶员，必然会给生产企业带来安全隐患。针对这种情况，应进行岗前适应性测试，加强岗前培训和过程性培训，使其具备良好的安全意识和熟练的驾驶技能，熟悉交通法规，具备事故预防和安全应急的能力，提升对安全隐患的识别能力。

2.确保车辆定期检测与维护。车辆是货物运输的重要工具，应定期对车辆进行检测和维护，确保车辆运行时刻处在安全状态。对于车辆故障管理应以预防为主，一旦发现隐患应及时处理。

3.强化货物的安全监管。强化货物安全的监督管理，建立健全货物过程性监控，尤其是危险货物。物流运输企业从事危险货物的运输，需采取人员严格管理、危险货物严加监管、运输线路合理编排等综合措施，从源头上杜绝事故发生，将事故率降到最低。

4.加强信息传递的管理。大风、暴雨、暴雪、大雾等极端恶劣天气时有发生，给行车带来极大的安全隐患，增加了交通事故的发生率[15]。道路运输企业有必要建立完善的信息管理系统和全过程的货物监控体系，加强道路交通系统中的人员、车辆、外部环境等主要影响因素的安全管理，实时对影响货物交通运输安全的信息进行收集和传递，制定有效的应急预案，有效预防恶劣天气条件下道路交通事故的发生[16]。

5.提升货物运输事故应急处理能力。一旦发生货物交通运输事故，公司管理人员和驾驶员应根据应急预案对事故进行及时妥善处理。驾驶员应立即停车，根据现场情况检查有无人员伤亡，如有伤员应及时组织抢救；驾驶员有责任保护现场并报案；管理人员根据分级响应机制，组织应急救援和处置活动，并及时汇报事故情况，将损失降至最低。