洋山水域船舶不安全行為分類及影響因素研究

王昊，金良剛，劉劍平，陽小鵬，于堯

（1.上海海事大學交通運輸學院，上海 201306；2.洋山港海事局，上海 201200）

航運作為綜合交通運輸體系的重要組成部分，承擔了我國逾九成的國際貿易運輸，是重要的基礎性、先導性和戰略性產業。近年來，隨著船舶交通流量的急劇增加和航行環境的日益復雜，船舶航行風險持續增大，水上交通事故時有發生，對水上交通運輸安全保障體系的構建和完善提出了挑戰，掣肘了區域內港航經濟的賡續發展。國際海事組織 (IMO) 指出人為因素是引發海上事故的關鍵因素，2002年IMO確立了人為因素在海上航行安全研究中的重要地位。經統計，洋山水域近 5年來發生的海上事故多由船舶不安全行為導致。因此，對船舶不安全行為進行梳理和歸類，探究誘發船舶不安全行為的關鍵因素，有助于提高海事監管效率，保障海運安全，助推交通強國、海洋強國行穩致遠。

目前，國內外對于船舶不安全行為的研究有以下方面：Metin Celik等人采用模糊層次分析法 (FAHP) 結合人因分析與分類系統(HFACS)，以確定不安全行為在航運事故中的影響；Chauvin C等人研究了27 起海上歷史事故，將不安全行為的影響因素歸結為不安全行為的先決條件、人的不安全行為、組織的影響和不安全行為監管；張錦朋等人從“人—機—環—管”的安全系統基本要素出發，分析了導致航海人員不安全行為的各種因素，提出了一種航海人員安全行為指標體系；張麗麗等人通過聚類分析提取事故主要誘因，利用Bootstrap方法預測了主要誘因組合模式。郝勇等人應用熵加權灰色關聯分析，分別按船旗國、船舶類型、事故類型計算人為失誤與影響因素之間的關聯度，明確了人為失誤的關鍵影響因素。甘浪雄等采用熵權法對水上交通安全影響因素排序，認為自然環境因素、航道船員因素和船舶因素條件最重要，交通狀況次之，最后是管理服務水平。

明確船舶不安全行為的類別并找出引發不安全行為的關鍵因素，對于海事系統有效制定相關管控與防治措施至關重要。本文在結合上述學者研究成果的基礎上，采用系統聚類法對船舶不安全行為進行了歸類，并首次采用因子分析法量化研究船舶不安全行為的影響因素，尋找關鍵影響因素，為更有針對性地制定管理對策提供重要參考和理論借鑒。

1 上海洋山港簡介

上海港是世界第一大港，集裝箱吞吐量連續11年蟬聯全球第一，不僅是上海國際航運中心建設的主力軍，也是國家綜合交通樞紐、經濟發展的戰略資源和重要支撐。洋山深水港作為上海港參與國際競爭的核心港區，是中國首個在海島建設的港口，具備15 米以上水深，對于上海港具有舉足輕重的地位。洋山四期超大型自動化集裝箱碼頭是全球單體規模最大、智能化程度最高的集裝箱碼頭，助推上海港集裝箱吞吐量連續多年領跑全球。

2020年全年，洋山港全港吞吐量首次突破2000 萬標箱的設計能力，達到2022.2 萬標準箱，同比增長2.1%，集裝箱吞吐量在上海港的占比高達46.5%。

2 基于系統聚類法的船舶不安全行為分類

2.1 系統聚類法

系統聚類法是聚類分析的一種常用方法，根據種類中的個體或變量之間相似度的統計，來確定樣品或變量之間的親疏關系，從而將樣品或變量分別聚類到不同的類中。這樣一種連續并類的過程可以用聚類譜系圖（俗稱樹狀圖）來表示，該圖能清楚看出全部樣本的聚集過程，從而對其分類。

2.2 船舶不安全行為分類

船舶的正常航行依靠兩部分共同作用，即甲板部的安全操縱和輪機部主機、舵機等航行設備的正常運行。本文將船舶不安全行為劃分為航行不安全行為和輪機不安全行為。

2.2.1 航行不安全行為

船舶常見的相遇態勢主要分為：對遇、追越和交叉，將船舶間的不安全行為按照其相遇態勢劃分為相應的三類。根據洋山港海事局轄區船舶不安全行為匯總數據顯示，在2020年10月至2021年5月期間，共發生了78 次船舶不安全行為，涉及到 93 艘船舶，其中有 84 條關于對遇態勢的不安全航行數據。造成船舶不安全的因素主要包括：未保持安全距離、船員疏忽、操作失誤、不遵循避碰規則和航道航行規定等。本文使用系統聚類法對船舶不安全行為進行分類。

系統聚類法分類結果（如圖1）將造成這三類相遇態勢不安全航行的因素分為有意識行為與無意識行為兩大類。該分類結果與海上交通事故人失誤分析與分類系統（HEACS-MTA）分類一致表明分類結果是可靠的。除上述船舶相遇態勢間的不安全行為外，還存在危險天氣航行、未避讓其他助導航設備（如燈浮）的危險行為。

圖1 系統聚類結果

2.2.2 輪機不安全行為

輪機部可能造成船舶不安全行為的因素主要分為以下三類：①主機失控；②舵機失靈；③全船失電。主機是船舶的心臟，確保船舶主機正常運行是保證航行安全的第一要務。船舶主機一旦失控，后果不堪設想。船舶舵機是直接關聯著船舶可操縱性的重要輔機之一，倘若舵機發生故障，將嚴重影響航行安全，導致船舶難以操縱，以至于難以完成避碰等操作，造成人命和財產損失。電力系統供應船舶主要設備正常運作，一旦中斷供電，將會導致設備失靈，船舶無法操作。

綜上，本文的船舶不安全行為分類結果如圖2：

圖2 船舶不安全行為分類

3 基于因子分析法的不安全行為影響因素探究

3.1 因子分析法

因子分析(Factor Analysis)是一種利用降維思想，把具有錯綜復雜關系的多個變量歸結為少數幾個綜合因子的多元統計分析方法，其目的在于用較少的相互獨立的因子變量代替原來多個變量的大部分信息，其數學模型如下：

3.2 不安全行為影響因素探究

本文采用問卷調查法，向海員、船公司和洋山港海事局發放150 份調查問卷，回收有效問卷136 份。為避免數據缺失或異常等問題，對數據進行了清洗。為進一步提高數據的可靠性，在查閱大量國內外文獻，應用德爾菲法并與海事管理領域專家溝通，綜合分析船舶航行過程的基礎上，提取出以下15 項船舶不安全行為影響因素：海員生理素質（X1）、海員心理素質（X2）、海員安全意識（X3）、海員應變能力（X4）、海員業務能力（X5）、海員工作生活環境（X6）、海員培訓和受教育程度（X7）、海員資歷與經驗（X8）、大霧（X9）、寒潮（X10）、風浪（X11）、雷暴（X12）、海事局監管力度（X13）、船公司安全文化培養（X14）、船公司考核頻率（X15）。

對取得的136 份有效樣本數據進行處理，本文采用SPSS 23.0 進行Bartlett 球型檢驗和KMO 適合度檢驗，求得數據的適切度量數為0.849，說明各變量之間的相關性較強，符合做因子分析的要求。驗證了數據適用性后，計算各因子的特征根和方差貢獻率，基于特征根原則選擇了F1、F2 和F3 三個公共因子，其累計方差貢獻率達到了59.420%。表1中給出了公共因子的特征根、方差貢獻率和累計方差貢獻率。

表1 公共因子的特征根、方差貢獻率、累計方差貢獻率

此外，碎石圖是依照各因子的特征值大小進行排序所形成的散點圖，由圖3可以看出，前3 項因子的特征值較為明顯，曲線的斜率較大，因此它們對于整體的解釋程度比較顯著，再次證明前3 項因子基本能夠反映整體數據的大部分信息，其解釋能力是有效的。

圖3 碎石圖

為使得提取出的公共因子具有較為明顯的意義，明確變量及公共因子之間的關系，采用凱撒正態化最大方差法對初始因子載荷矩陣進行方差最大化正交旋轉，如表2所示：

表2 旋轉后公共因子載荷矩陣

由表2的結果所示可知，公因子F1 對于海員心理素質、海員資歷與經驗、船員安全意識、海員業務能力、海員生理素質、海員培訓和受教育程度以及海員應變能力具有支配作用，這些指標反映的是船員個人的因素，因此將該因子命名為船員素質因素，從表中數據反饋易知，船員素質因素是造成船舶不安全行為的主要因素。公因子F2 基本支配了風浪、大霧、寒潮、雷暴幾個因子，這幾個指標刻畫了海上航行環境，故稱為航行環境因子。第三個公因子F3 主要支配船公司安全文化培養、船公司考核頻率、海事局監管力度以及船員工作生活環境，這些指標反映的是船公司與海事局對船員的管理，因此稱該因子為外部管理因子。

為進一步探究三個公因子（船員素質、航行環境、外部管理）的成因與重要程度，可將公因子表示為原始變量的線性組合，計算其因子得分。經計算可得，船員的心理素質、資歷經驗和安全意識以及大霧、風浪是引發船舶不安全行為的主要因素，應從以上角度進行相應的管理，以減少海上交通事故的發生，提高海上航行的安全性。

4 船舶不安全行為管理建議

為減少因船舶不安全行為所導致的事故，面向船舶不安全行為管理的關鍵環節，提出以下有效解決問題的對策建議。

（1）提高船員的身體素質和心理素質，培養其在惡劣天氣場景下對突發情況的應對能力，進一步深化船員的安全意識、規則意識、責任意識和船舶設備管養意識；

（2）船公司強化管理體系建設與執行能力，制定相關規定、標準和指南，將責任層層落實，強化船員日常培訓及駕駛能力考核，確保安全駕駛管理取得實效。

（3）海事主管機構要健全法制保障，進一步完善水上交通運輸領域法律、規范或條例的建設，提升依法行政能力，實現海事執法的高效運行，推動形成社會共同監督的良好局面。

5 結束語

本文采用系統聚類法將船舶不安全行為劃分為航行不安全行為和輪機不安全行為。基于因子分析法對問卷調查結果進行處理，結果表明船員素質是船舶不安全行為最重要的影響因素，其次航行環境和外部管理也是關鍵因素。

本研究具有重要的理論價值和政策意義，為海事管理機構和航運企業科學監管，減少由船舶不安全行為導致的事故，保障航行安全，提供了重要參考。但仍存在以下局限：一是樣本容量較少，有待進一步擴充，以提出更具說服力的結論；二是研究內容方面，可以進一步探析各影響因素之間的關聯關系，深入挖掘導致船舶不安全行為的原因及其影響程度。后續研究將聚焦單個影響因素，探索其對船舶不安全行為的影響邏輯，提升海事管理服務水平。