基于WSR方法论的航空公司安全风险评估*

文 军 薛天伟 胡海坤 王 睿

（中国民用航空飞行学院机场学院 广汉 618303）

1 引言

东航“3.21”事件发生后，严重破坏了中国民用航空安全的稳定平静，部分乘客对航空公司发生了信任危机，航空公司作为民用航空生产运营的重点承担者，其安全工作将对乘客的生命和财产安全带来最直接的威胁。近年来，航空公司广泛运用安全管理体系（SMS）开展管理，其基础是安全风险管理，而风险评估又是安全风险管理中最关键的部分［1］。所以，通过对航空公司安全问题的综合评估，才能发现航空公司面临的安全隐患，采取相应的安全措施，对保障航空公司的安全管理工作具有重要的意义。

通过关于航空公司安全问题的深入研究，学者们从各种风险识别方法以及不同的数学模型展开了深入研究，为航空公司安全风险评估方法提供了宝贵的理论依据［2］。不过，目前的研究成果仍存在几个不足，从风险理论的角度看，对于在风险评估中指标权重的设定，偏向单一的主观或者客观的方式，两种确定权重的方法都具有相当的局限性［3］；从影响因素的视角看，影响因素具有很高的灰色性，呈现部分确定，部分不确定的情况［4］。基于此，根据航空公司安全风险的特殊性以及现有科学研究的不足，并结合了物理-事理-人理（WSR）方法论对航空公司安全风险的影响因素进行划定，结合行业特点构建风险评估指标体系。针对评估指标的灰色性问题，结合灰色聚类法进行分析。最后将评价模型进行实例分析，验证其有效性。

2 评估指标体系及风险评价集的建立

航空公司安全问题是包括多层次、多方面于一体的安全管理系统，各层次之前相互配合、相互影响，各方面之间紧密衔接。影响航空公司安全风险的因素比较复杂。科学合理的选取评价指标，决定着评价的科学性。

物理-事理-人理（缩写WSR）方法论是由中国学者顾基发将其当做一个方法论提出的，核心是充分考虑物理、事理和人理对课题的影响，以便体系、整体、分层级地对复杂性问题展开深入研究［5］。而基于WSR方法论核心观点则可得到符合航空公司安全风险评估指标体系建立的理论基础，在这里“物理”就代表了航空公司安全风险评估过程中客观存在的物质基础；“事理”是在“物理”的基础上，面对客观存在的事故征候可以借助“物理”因素控制风险，快速采取有效措施，争取用最少的投入、最快的时间使飞机运行达到最优安全状态；“人理”强调人与人之间的关系，用人来协调“物”与“事”，尽可能将各个层次组织起来，从而减少风险问题的产生［6］。

因此在WSR方法论的基础上，参考现有的航空公司安全风险影响因素的文献，结合专家访谈，最后参考《航空公司安全评估指标体系》，对影响航空公司安全风险因素进行分析，构建了物理-事理-人理的航空公司安全风险评估指标体系［7］，如图1所示。

图1 航空公司安全风险评估指标体系

3 指标权重的确定

3.1 基于层次分析法权重的确定

层次分析法的核心思想是把要分析的系统性问题分解成若干个维度，并采用指标模糊量化方式进行分层单排序与总排序，从而确定了系统中各个维度的各种指标权重［8］。步骤如下：

构建判断矩阵A，其中aij为指标i相对于指标j的比较值，采用方根法求解权重矩阵，判断矩阵对于后续的计算非常重要，对其进行一致性检验。

查看现有的RI表，可找到矩阵对应的指标值。计算一致性比例CR：

当CR小于x时，可说明建立的判断矩阵一致性较好，若大于或等于x时，需要将矩阵进行修正重新计算，直至小于x时，一般x取值为0.1。

3.2 基于熵权法客观权重的确定

熵值法是一个客观赋权方式，其核心是运用熵的概念，确定目标的熵权重。熵和信息量成反比：熵值越小，该指标权重就越大，反之越小［9］。利用熵值法对专家自身权重进行计算具有很高的客观性，有效补充了专家自身主观带来的权重的差异性。步骤如下：

1）计算专家的评价水平向量

以专家甲对物理因素C1的评价水平e甲I为例：

其中c甲I表示专家甲赋予C1的权重；表示所有专家赋予C1权重的平均值；maxcI表示所有专家赋予C1权重的最大值。同理计算e甲Ⅱ、e甲Ⅲ，得到专家甲的评价水平向量E甲。

2）计算专家的自身权重向量

以专家甲赋予物理因素C1的权值的熵h甲Ⅰ为例：

其中e甲I为上一步中求出的专家甲对物理因素C1的评价水平，n为评价指标的个数。同理求出h甲Ⅱ、h甲Ⅲ，求和得到专家甲的评价水平熵：h甲=h甲Ⅰ+h甲Ⅱ+h甲Ⅲ

同理可得其他专家的评价水平熵，从上文可知可信度与熵值负相关，从而对专家的熵值取倒数得到可信度向量H，对H进行归一化即可得到专家自身权值向量I。

3.3 综合权重

航空公司安全风险评估指标的权重需要相关专家进行评定，具有较大的主观性，不利于评价的进行，因此结合熵值法确定专家本身的权重，将两者组合起来得到指标综合权重，可使权重更加客观、精确，有利于后续评价过程的进行。

4 航空公司安全风险灰色聚类模型

灰色聚类分析法是通过灰色关联矩阵和灰色白化权函数，把要分析的指标和对象区分为若干个可定义类别的方法［10］。航空公司安全风险评估的指标体系中存在着灰色性且相互联系较复杂，一般采用专家经验来评估指标对飞机影响的重要程度，因为不同专家认识水平的不同，所以得出信息存在着不确定性，所以其安全风险评估系统也可以视为一种灰色系统。

4.1 确定中心点三角白化权函数

在已形成的风险评估体系内，将评估指标的级别分为了5类：最低、较低、一般、较高和高，对应的五个评价灰类分别是t=1，2，3，4，5；对应区间为（0，2］，（2，4］，（4，6］，（6，8］，（8，10］。取λ1=1，λ2=3，λ3=5，λ4=7，λ5=9分别表示5个灰类的中心值。构建航空公司安全风险灰色聚类的白化权函数［11］，由于篇幅所限，不列出具体的白化权函数。

4.2 灰色聚类的步骤

构建评价样本矩阵：邀请相关专家对图1的风险因素进行打分，得到样本矩阵Bi。

对于图1所建立的评估指标C，其中的评估指标Cij属于第t个评价灰类的聚类系数为［12］

将Cij单个灰类的聚类系数相加得到总的聚类系数Xij，进而可以计算出影响因素的聚类权向量：

最终能够得到样本矩阵的聚类权矩阵Ri。

将得到各二级指标的综合权重与聚类权矩阵相乘，从而对二级指标进行评价。

把各个二级指标评价的结果综合到一起形成一级指标的评价矩阵。

进一步，对一级评估指标进行聚类评价。

5 实例分析

影响航空公司安全风险的各种因素众多，为合理化解因素之间的不确定性，本文构建基于WSR理论的灰色聚类评估模型，以国内的某一家航空公司为例，对其安全风险加以综合评估，从而检验模型的可靠性。

5.1 AHP-熵权的综合权重的确定

选取5位航空公司安全风险管理方面的专家，通过问卷的方式对指标进行打分，以一级指标为例确定综合权重，由Matlab可得对应的主观权重为

得一级指标的综合权重为：W0=(0.2499，0.1842，0.5659)

同理可得各二级指标的综合权重为

将上式带入式（3）～（4）可得到专家对于一级指标的自身权重I：

5.2 灰色聚类评价

邀请了中国民航安全相关方面的五名专家，按照图1安全风险分类的等级，对中国某航空公司的实际情况进行了评分，并得出航空公司安全风险评估样本矩Bi。

由Bi根据式（5）～（6）计算聚类权矩阵 Ri：

通过公式Z=Wi·Ri计算了二级指标的评价矩阵，并组合得到了国内某航空公司安全风险的灰色聚类评价矩阵：

进一步计算总体评价指标的综合聚类：

根据隶属度最大准则，总评价M的最大值是0.473，属于第三灰类，则可以认为该航空公司安全风险等级为“一般”。这和实际情况基本一致，表明了该模型的适用性和有效性。

进而对二级指标进行了分析，通过灰色聚类评价矩阵Z0可知，Z1中的最大值为0.543，属于第二灰度，风险度“较低”；Z2中的最大值为0.467，隶属于第三灰类，风险度“一般”；Z3中的最大值为0.532，隶属于第三灰类，风险度“一般”。即可知该航空公司安全风险评估中，“物理”是“较低”，“事理”和“人理”评估为“一般”，结合两者的权重，可得知“人理”为影响航空公司安全风险的主要因素。对于航空公司而言，随着科技的进步和对飞机各方面投入加大，使得“物理”因素对风险的影响较低，随着航班增多，对于机组人员和工作人员的压力越来越大，使得“人理”因素对风险的影响相对较高。

6 结语

1）东航的“3.21”事件已为全国人敲醒了警钟，我国民航依旧面临着很大安全风险问题，因此筛选并总结近十年危害航空公司安全风险的各种因素，基于WSR方法论，从物理-事理-人理三个层次对影响因素进行分类，建立了评估指标体系，保证了评估的系统完整性。

2）从影响因素中具有较高的灰色性出发，把灰色系统理论运用到安全风险评估分析中，利用灰色聚类构建航空公司安全风险评估模型，能够有效克服影响因素中存在“部分确定，部分不确定”的模糊性。

3）通过实例对模型进行检验，证实了本文中基于WSR理论的指标选取和评估模型的科学性与有效性，并经过分析计算得出了航空公司的安全状况处于一般风险，进而分析了影响因素中对安全问题最关键的影响因素，为航空公司进一步完善安全管理体系，提供了一定的参考。