黃帥 舒炳林 趙瑞嘉 謝新連

摘要：為使液化天然氣（liquefied natural gas， LNG）船舶管理公司準確掌握LNG船的實際運營狀況及管理水平，結(jié)合LNG船運輸特點，從健康安全環(huán)境、船舶管理和船舶營運3個方面構(gòu)建LNG船運輸績效評價指標體系。針對數(shù)據(jù)包絡分析（data envelopment analysis， DEA）在績效評價中僅能處理定量指標的問題，引入證據(jù)推理法來處理定性指標。首先運用DEA交叉效率模型對船舶營運中的投入產(chǎn)出指標進行處理，得到的DEA交叉效率矩陣采用熵權(quán)法進行集結(jié)，再把集結(jié)后的交叉效率值作為船舶營運指標的評價值，最后使用證據(jù)推理法完成LNG船運輸績效評價。以某LNG船舶管理公司的7艘LNG船的運輸績效評價為例，分析方法的可行性和有效性。結(jié)果表明，所構(gòu)建的方法能夠準確衡量LNG船的實際運營情況，可以為LNG船的運輸管理工作提供參考。

關(guān)鍵詞： 液化天然氣船（LNG船）; 績效評價; 數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）; 交叉效率; 證據(jù)推理

中圖分類號： U695.2+8 ? ?文獻標志碼： A

Abstract： In order to enable the liquefied natural gas （LNG） ship management companies to accurately grasp the actual operation status of LNG ships and management level， combining the transport characteristics of LNG ships， LNG ship transport performance evaluation system is built from three aspects： health-safety-environment， ship management and ship operation. For the data envelopment analysis （DEA） can only deal with quantitative indicators in performance evaluation， the evidential reasoning method is introduced to deal with qualitative indicators. Firstly， the DEA cross-efficiency model is used to process the input and output indicators of ship operation， the obtained DEA cross-efficiency matrix is aggregated by the entropy weight method， then the cross-efficiency value after aggregation is used as the evaluation value of the ship operation indicator， and the LNG ship transport performance evaluation is achieved finally by the evidential reasoning method. Taking the transport performance evaluation of 7 LNG ships of an LNG ship management company as an example to analyze the feasibility and effectiveness of this method， the result shows that the constructed method can accurately measure the actual operation of LNG ships， which can provide reference for transport management of LNG ships.

Key words： liquefied natural gas ship （LNG ship）; performance evaluation; data envelopment analysis （DEA）; cross-efficiency; evidential reasoning

0 引 言

隨著科技的發(fā)展，在天然氣產(chǎn)業(yè)鏈中，液化天然氣（liquefied natural gas， LNG）的船舶運輸逐漸趨于完善，并成為當前天然氣運輸?shù)闹匾绞街?。LNG船多服務于固定的LNG項目，在LNG船出現(xiàn)問題不能繼續(xù)運行時，難以找到替代船。另外，在離岸價交付模式下，若錯過既定的裝船日期，則買方有可能失去裝貨機會（簡稱丟貨），進而影響生產(chǎn)方庫存。LNG船能否安全、可靠、經(jīng)濟地運營不僅可以反映LNG船舶管理公司的管理水平，更關(guān)系到買賣雙方的切身利益。提出符合LNG船運輸特點和要求的績效評價方法，有助于提高LNG船舶管理公司的管理水平。

在LNG船運輸方面，文獻[1]利用層次分析法對LNG船運營管理狀況進行了評價;文獻[2]對LNG船執(zhí)行航次運輸任務的可靠性進行了綜合評價;文獻[3]運用投影尋蹤方法構(gòu)建安全評價模型，對中國LNG進口海上運輸通道進行了安全評價。運輸績效評價是對一定時期內(nèi)的運輸活動或運輸效益和效果做出客觀、準確的綜合評價和解釋的過程。文獻[4]采用數(shù)據(jù)包絡分析（data envelopment analysis， DEA）模型評價中國交通運輸行業(yè)績效，對中國交通運輸行業(yè)的發(fā)展歷程進行了劃分;文獻[5]基于DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)評價法對吉林省公路運輸系統(tǒng)績效變動進行動態(tài)分析;文獻[6]選用模糊綜合評價方法對吉林省的公路運輸績效進行了評價;文獻[7]運用層次分析法對不同農(nóng)業(yè)公司的運輸績效進行了多準則排序;文獻[8]建立運輸量、效率、質(zhì)量、收益為主結(jié)構(gòu)的績效評估體系，運用改進的動態(tài)逼近理想解排序法對鐵路運輸績效進行了評價。

DEA是基于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的相對有效性評價方法，在績效評價方面有廣泛的應用[9-10]。由于LNG船的運輸績效受到多種因素影響，僅從定量角度難以對其進行綜合分析，證據(jù)推理法以Dempster-Shafer證據(jù)理論、模糊數(shù)學和效用理論為基礎，在定性和定量因素共存的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)混合多指標問題的融合決策分析[11]。本文從船舶管理者角度，結(jié)合LNG船的運輸特點，建立包含定量和定性指標的LNG船運輸績效評價指標體系，在DEA的基礎上結(jié)合證據(jù)推理法解決LNG船運輸績效評價中的多準則多屬性問題。

1 LNG船運輸績效評價指標體系

LNG船運輸模式單一，經(jīng)過壓載航行、裝載港裝貨、滿載航行、卸載港卸貨四個階段，往返于固定的裝載港和接收站。但LNG船設備復雜，在航行、靠泊、裝卸作業(yè)等環(huán)節(jié)受眾多因素制約[12]，其船舶狀態(tài)也受到各方的關(guān)注。通過分析與總結(jié)LNG船運輸特點，查閱相關(guān)資料[13]，征求租船人、LNG船舶管理公司意見，結(jié)合石油公司國際海事論壇（Oil Companies International Marine Forum， OCIMF）、國際氣體運輸船和碼頭經(jīng)營者協(xié)會等國際組織制定的相關(guān)行業(yè)標準，從健康安全環(huán)境（health-safety-environment， HSE）、船舶管理和船舶營運3個方面構(gòu)建LNG船運輸績效評價指標體系。該指標體系包括3個一級指標和12個二級指標，具體見表1。

HSE指標。在LNG船上工作的船員不僅要面對復雜多變的海洋環(huán)境，而且其在機艙及甲板上的工作條件也十分苛刻，他們長期處在具有潛在危險的環(huán)境中，隨時面臨著人身傷害的可能。此外，船舶作為一種交通工具，也是一種流動污染源，操作管理不規(guī)范導致的海損事件和違章排放不僅會導致經(jīng)濟損失也會對海洋環(huán)境造成污染。選取員工傷害事件、資產(chǎn)損失事件和環(huán)境污染事件作為HSE的評價指標。根據(jù)各類事件發(fā)生的次數(shù)及嚴重程度進行定性評價，評價等級分為5級：最好、較好、一般、較差、最差。

船舶管理指標。為保證LNG船具有良好的航行、適貨受載狀態(tài)，OCIMF、港口國、賣方和租船人將定期或不定期對LNG船進行登船檢查，從多個角度對船舶狀況進行審核和評估，其檢查結(jié)果直接反映船舶管理存在的問題。一旦發(fā)現(xiàn)有嚴重的缺陷項，就有船舶停租和滯留的風險。以SIRE檢查、PSC檢查、賣方檢查和租船人檢查作為船舶管理的評價指標比較客觀。根據(jù)檢查中存在的缺陷項數(shù)量及嚴重程度進行定性評價，評價等級分為3級：好、中、差。

船舶營運指標。LNG船的經(jīng)濟性及運輸計劃的完成情況也是租船方最為關(guān)心的部分。依據(jù)“照付不議”條款，即使買方提取貨物的數(shù)量少于約定的量，也要按約定的量照付貨物費用，因此希望LNG船在完成既定運輸任務的同時提高船舶的經(jīng)濟性，這對LNG船舶管理公司的管理水平有著較高的要求。選取燃料消耗量、船舶利用率、船員總工時、船舶營運成本和LNG交付量來評價LNG船的營運情況。

利用以上各個指標反映LNG船舶管理公司的日常管理水平及處置突發(fā)事件的能力，反映其對運輸計劃的完成情況，也可以體現(xiàn)LNG船的運輸績效水平。

2 基于DEA交叉效率和證據(jù)推理的評價方法與流程2.1 DEA交叉效率模型

傳統(tǒng)的DEA模型只能分辨決策單元是否DEA有效，不能區(qū)分各決策單元的優(yōu)劣。在傳統(tǒng)的DEA模型基礎上進行改進的DEA交叉效率模型利用自評互評體系克服了不能對決策單元進行排序的問題。具體模型如下：

2.3 評價流程

在LNG船運輸績效評價指標體系中，HSE和船舶管理指標為定性指標，船舶營運指標為包含投入和產(chǎn)出的定量指標。定量指標中，燃料消耗量、船舶利用率、船員總工時和船舶營運成本為投入指標，LNG交付量為產(chǎn)出指標。本文運用DEA交叉效率模型處理船舶營運中的投入和產(chǎn)出指標，運用證據(jù)推理法實現(xiàn)定量指標與定性指標的信息融合，最終得到LNG船運輸績效的評價值，步驟如下：

步驟1 利用層次分析法確定指標權(quán)重。先對指標進行兩兩對比，按其重要程度評定等級，用數(shù)字1，2，…，9及其倒數(shù)作為標度將指標的重要性進行賦值，根據(jù)兩兩比較結(jié)果構(gòu)造判斷矩陣，通過計算得到判斷矩陣的最大特征值λmax及其對應的特征向量W并進行一致性檢驗，W即為指標權(quán)重向量。

步驟2 投入和產(chǎn)出指標處理。運用DEA交叉效率模型對其進行處理，得到DEA交叉效率矩陣，采用壓它型策略解決交叉效率值不唯一的問題。

步驟3 交叉效率集結(jié)。采用熵權(quán)法，根據(jù)各決策單元交叉效率值差異化程度確定權(quán)重，進而進行交叉效率集結(jié)[14]，得到各決策單元最終交叉效率值ej。

4 結(jié) 論

液化天然氣（LNG）船運輸績效的好壞直接反映管理公司管理水平的高低，為方便LNG船舶管理公司更真切地掌握船舶的實際營運狀況和了解自身管理水平，本文將數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）交叉效率模型與證據(jù)推理法相結(jié)合對LNG船運輸績效進行評價，得出以下結(jié)論：

在充分考慮LNG船運輸特點的基礎上，從健康安全環(huán)境（HSE）、船舶管理和船舶營運3個方面構(gòu)建了LNG船運輸績效評價指標體系，能夠真實體現(xiàn)LNG船的實際營運狀況;針對DEA在績效評價中無法處理定性指標的問題，采用DEA交叉效率與證據(jù)推理相結(jié)合的績效評價方法，有效處理了其中的定量和定性指標，為績效評價提供了新的思路;DEA交叉效率模型利用自評互評的思想得到交叉效率矩陣，將集結(jié)后的交叉效率值作為評價值，較單一使用證據(jù)推理法其評價結(jié)果不受評價指標取值范圍的影響，能更加真實地反映實際運輸情況。

參考文獻：

[1] 牛東翔， 謝新連. 基于層次分析法的液化天然氣船舶評價[J]. 中國航海， 2019， 42（1）： 125-128， 134. DOI： 10.3969/j.issn.1000-4653.2019.01.025.

[2] 牛東翔， 張思驄， 謝新連. 基于證據(jù)推理的液化天然氣海上運輸可靠性評價[J]. 大連海事大學學報， 2018， 44（4）： 55-60. DOI： 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2018.04.009.

[3] 孫家慶， 孫倩雯， 許紅香. 中國LNG進口海上運輸通道安全評價[J]. 大連海事大學學報， 2017， 43（1）： 72-78. DOI： 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2017.01.012.

[4] 丁小東， 徐菱， 姚志剛. 基于DEA方法中國交通運輸行業(yè)績效評價[J]. 武漢理工大學學報， 2011， 33（3）： 77-81. DOI： 10.3963/j.issn.1671-4431.2011.03.

[5] 馮麗霞. 基于DEA-Malmquist的吉林省公路運輸系統(tǒng)績效評價研究[D]. 長春： 吉林大學， 2013.

[6] 李貴山. 基于模糊綜合評價的吉林省公路運輸績效評價[D]. 長春： 吉林大學， 2007.

[7] BARAN J， AK J. Multiple criteria evaluation of transportation performance for selected agribusiness companies[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2014， 111： 320-329. DOI： 10.1016/j.sbspro.2014.01.065.

[8] 邵俊杰， 毛保華， 劉明君. 基于改進DTOPSIS法的鐵路運輸績效評價[J]. 物流技術(shù)， 2008， 27（6）： 77-78.

[9] DING Lili， LEI Liang， WANG Lei， et al. A novel cooperative game network DEA model for marine circular economy performance evaluation of China[J]. Journal of Cleaner Production， 2020， 253： 120071. DOI： 10.1016/j.jclepro.2020.120071.

[10] SUN Jiasen， YUAN Yang， YANG Rui， et al. Performance evaluation of Chinese port enterprises under significant environmental concerns： an extended DEA-based analysis[J]. Transport Policy， 2017， 60： 75-86. DOI： 10.1016/j.tranpol.2017.09.001.

[11] YANG Jianbo. Rule and utility based evidential reasoning approach for multiattribute decision analysis under uncertainties[J]. European Journal of Operational Research， 2001， 131（1）： 31-61. DOI： 10.1016/S0377-2217（99）00441-5.

[12] 聶細亮， 劉強， 李國帥， 等. LNG船舶海上運輸安全研究現(xiàn)狀及進展[J]. 中國安全科學學報， 2017， 27（5）： 87-92. DOI： 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2017.05.016.

[13] 謝新連. 船舶運輸管理與經(jīng)營[M]. 2版. 大連： 大連海事大學出版社， 2009： 247-259.

[14] SONG Malin， ZHU Qingyuan， PENG Jun， et al. Improving the evaluation of cross efficiencies： a method based on Shannon entropy weight[J]. Computers & Industrial Engineering， 2017， 112： 99-106. DOI： 10.1016/j.cie.2017.07.023.

[15] 包甜甜， 王巖磊， 李猛， 等. 基于證據(jù)推理的多指標評價系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J]. 計算機工程與科學， 2016， 38（6）： 1269-1274. DOI： 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.06.031.

（編輯 趙勉）