基于多元線性回歸的海洋工程海上作業綜合工效權重分析

謝雙霜 柴文文 王亮

摘要：海洋工程行業競爭日趨激烈，效率與效益的提升成為各企業在競爭中尋求發展的重要課題。為提高企業競爭力，探索降本增效方法，文章以海上作業綜合工效為研究重點，建立以工效為因變量，工效影響因素為自變量的多元線性回歸方程。并通過變量的標準化轉換及標準回歸系數的估算，對氣候、船舶、主作業設備、人員四大因素對工效的影響權重進行分析，從而為海洋工程企業通過優化海上作業資源配置，實現降本增效提供科學依據。

一、海洋工程海上作業特點及綜合工效分析的意義

工程項目的開展需要充分考慮項目的運作成本，關于施工作業，提高作業效率也是降低工程成本的一個重要方面。而海洋工程海上作業與陸地作業相比具有高技術、高投入、高風險的特點，其綜合工效受氣候、船舶、主要設備資源、人力資源等因素的制約，如何有效提高海上作業綜合工效對于提高工程項目整體經濟效益具有重要意義。

（一）海洋工程海上作業特點

以某海洋工程企業進行海上作業的業務內容為例進行分析，其海上作業包括導管架、組塊海上安裝;海管、海纜鋪設;海管后挖溝;立管、立管卡子安裝;單點、YOKE安裝;FPSO連接及拖航;水下產品安裝等業務。通過對其作業條件、作業要求及資源特征進行分析，總結出以下海上作業特點。

1. 海上作業特點

與陸地作業相比，海上作業具有如下特點：

（1）作業工效受氣候窗制約。海上作業工況條件相比陸地復雜、惡劣。大風浪、大霧、雷電、臺風等氣候條件對作業安全及效率影響較大，作業工效受氣候窗制約。

（2）高技術、高投入、高風險。海上作業涉及船舶等大型資源，受各種復雜工況影響，作業具有高技術、高投入、高風險的特點。海上作業要求作業前必須有可行性研究和風險分析應急措施，作業要從效率和效益的角度出發。同時海上作業費用高昂，管理者需有“時間就是金錢”的理念，各項作業的準備工作必須充分、細致，施工前的組織工作要規范、嚴密。

（3）作業工效受多項資源效率制約。海上作業通常以船舶為載體，根據作業內容不同，還需投入設備（如挖溝作業所用到的挖溝機）、人力等資源。多項資源投入導致海上作業工效受各項資源工效的綜合制約。

（二）海上作業綜合工效權重分析的意義

基于海上作業受多項資源效率制約，且海上作業費用高昂，作業風險較高，對海上作業綜合工效進行各影響因素權重分析，將有利于最大限度發揮各項資源效率，并通過適當氣候窗的選擇，從成本和效率的角度優化資源配置，以達到提高作業效率、降低作業成本、縮短海上作業風險期的目的，具有提高效率及效益的雙重意義。

二、基于多元線性回歸進行海上作業綜合工效權重分析

進行海上作業綜合工效權重分析的過程實際上是一個確定目標層，對目標層的影響因素進行分解，再確定各影響因素對于目標層貢獻率的過程。

（一）海上作業綜合工效影響因素分解

引入多元線性回歸模型，以挖溝作業為例，建立綜合工效與綜合工效影響因素的多元線性回歸模型，通過對綜合工效影響因素進行分解得出各自變量xi。

挖溝作業綜合工效的影響因素見圖1：

通過對挖溝作業綜合工效影響因素進行分解，得出各自變量xi如下：

1. 標準待機率（x1）

不同氣候條件可直接影響船舶作業時間及作業效率。氣候對海上作業綜合工效的影響通常反映在待機率上。可將某指定船舶在某海域不同氣候條件下的標準待機率設為氣候對工效的影響因素。表1為渤海海域各船舶的天氣待機率。

根據表1數據，本文選取船舶1的待機率作為標準待機率。標準待機率反映了不同月份的氣候對海上作業時間產生的影響。

2. 船舶穩性系數（x2）

船舶是海上作業的主要載體，在同樣的氣候條件下，穩性系數越高的船舶其有效作業時間就越長，作業效率也越高。

為表示船舶在全年12個月份期間的綜合穩定性，首先用1減去船舶待機率計算出船舶作業率，如根據表1數據，船舶1在1月份的作業率為60%。第二步通過計算各船舶1～12月作業率的平均值得出平均作業率。第三步將平均作業率50%設為系數1，再將各船舶的平均作業率除以50%得出船舶的穩性系數。

根據以上方法，通過表1渤海海域船舶天氣待機率計算出各船舶在渤海海域平均作業率如表2所示。

將船舶平均作業率除以50%得出各船舶穩性系數如表3所示。

3. 挖溝機效率（x3）

挖溝機效率由挖溝機的綜合性能決定，其效率是挖溝作業綜合工效最主要的影響因素之一。挖溝機效率越高則挖溝作業綜合工效就越高，反之越低。

4. 移錨速度（x4）

由于在挖溝作業過程中，船舶每前進400米需要移錨一次，人員在移錨過程中的操作速度也會影響到挖溝作業的綜合工效。移錨速度越快則作業效率越高，反之就越低。

（二）海上作業綜合工效數據收集

根據已選擇的因變量與自變量，搜集某公司2016～2020年挖溝作業工效及影響因素數據如表4所示。

（三）海上作業綜合工效數據計算與分析

1. 多元線性回歸方程

建立多元線性回歸方程：

E（y）=β0+β1x1+β2x2+β3x3+…βkxk

回歸方程式中的回歸系數β0，β1，β2，β3，…βk是未知的，要用樣本數據進行估計。

2. 標準化回歸系數

在多元線性回歸中，通常各自變量取值的單位及其離散程度是不同的，所以量綱不同的各回歸系數之間不能直接比較大小。為此，可先對所有的自變量和因變量進行標準化轉換，之后估計標準化回歸系數。標準化回歸系數可以代表各自變量對因變量的重要程度，并用以比較各自變量對因變量的貢獻大小。

3. 海上挖溝作業綜合工效權重分析模型

根據對海上挖溝作業綜合工效影響因素分析，建立綜合工效與工效影響因素之間的多元線性回歸方程式如下：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4

其中，y代表挖溝作業綜合工效，x1代表氣候因素，具體用“標準待機率”表示;x2代表船舶因素，使用“船舶穩性系數”表示;x3代表主作業設備因素，用“挖溝機效率”表示;x4代表人員因素，用“移錨速度”予以體現。

（1）海上挖溝作業綜合工效的多元線性回歸方程式。依據表4的樣本數據，通過對模型的估計得出β0為0.283，β1為0.002，β2為0.116，β3為0.002，β4為0.038，建立多元線性回歸方程式如下：

y=0.283+0.002x1+0.116x2+0.002x3+0.038x3

（2）海上挖溝作業工效影響因素的標準化回歸系數。按照標準化回歸系數的估計方法，對自變量和因變量進行標準化轉換，得到標準化回歸系數如下：

氣候因素（x1）的標準化回歸系數為-0.573，船舶因素（x2）的標準化回歸系數為0.285，主作業設備（x3）的標準化回歸系數為0.418，人員因素（x4）的標準化回歸系數為0.231。

（3）海上挖溝作業綜合工效權重分析。由于通過標準回歸系數可以直接比較各因變量的重要程度，于是可用各自變量標準回歸系數的絕對值除以方程式中所有因變量的標準回歸系數絕對值之和，得出各自變量對因變量的影響權重。

方程式中所有因變量的標準回歸系數絕對值之和為：

0.573+0.285+0.418+0.231=1.507

氣候（x1）對綜合工效的影響權重為：0.573÷1.507=38%

船舶（x2）對綜合工效的影響權重為：0.285÷1.507=19%

設備（x3）對綜合工效的影響權重為：0.418÷1.507=28%

人員（x4）對綜合工效的影響權重為：0.231÷1.507=15%

三、結語

從估算結果可以看出，海上挖溝作業四大影響因素中，氣候因素對挖溝作業的影響最大，權重為38%;其次是主作業設備（挖溝機），對綜合工效的影響權重為28%;船舶、人員因素對綜合工效的影響權重分別為19%及15%。

海上作業綜合工效權重分析結果可用于指導作業資源的選擇，如挖溝作業費用中，船舶費用占比最大，但船舶對工效的影響遠低于氣候與挖溝機，略高于人員因素。所以通過選擇最佳作業氣候窗，提高挖溝機及人員的作業效率是海上挖溝作業降本增效的有效途徑。同時決策者可以根據備選資源的相關參數，對挖溝作業工效及成本進行預估，進而選擇最優施工方案。由此可見，基于多元線性回歸的海洋工程海上作業綜合工效分析可以從優化資源配置的角度指導海上作業施工方案的選擇，并助力于企業的降本增效。

（作者單位：海洋石油工程股份有限公司海洋工程技術服務分公司）