1、中国海上运输通道安全脆弱性演化机理论析 马晓雪 大连海事大学公共管理与人文学院 摘 要： 中国和全球经济的发展对海上运输通道的依赖程度呈现越来越高的趋势, 对包括海上丝绸之路在内的中国海上运输通道安全水平的动态演化机理进行科学分析, 以采取针对性较强的措施切实保障海上运输通道的安全畅通, 不仅能对中国经济发展起到推动作用, 而且也对通道沿线国家及通道使用国家产生积极的影响。但由于海上运输通道系统具有较强的复杂多变性, 且其影响因子具有明显的动态特性, 对其未来安全状况的预估必须在全面考虑诸多影响因子的基础上, 采用动态分析的方法建立分析模型。为此, 作者将海上运输通道安全的诸多影响因子内化于“
2、脆弱性”维度之中, 对中国海上运输通道在自然环境、社会经济以及人为因素等三个方面所面临的风险进行了有效识别, 构建了中国海上运输通道安全脆弱性演化机理分析的系统动力学模型, 借助 VENSIM 计算机仿真平台对该模型进行了仿真分析和系统灵敏度分析, 结果表明:优化通道节点布置、持续有效打击海盗活动以及强化水文气象信息预报工作是降低海上运输通道安全脆弱性的有效途径。关键词： 海上运输通道; 安全脆弱性; 安全水平; 系统动力学; 作者简介：马晓雪, 大连海事大学公共管理与人文学院副教授。 (大连邮编:116026) 基金：国家社会科学基金项目“基于脆弱性能力视角的海上运输通道安全动态评价研究”
3、(项目批准号:14BZZ070) 的资助Analysis of the Evolution Mechanism About Safety Vulnerability of Chinas Marine Transport LanesMa Xiaoxue Public Management and Humanities College, Dalian Maritime University; Abstract： The scientific analysis of evolution mechanism about the safety level of Chinas marine transpo
4、rt lanes and the ensuing effective measures to ensure the safety and the smooth of lane, can not only promote Chinas economic development, but also have a positive impact on the countries along the lanes. However, due to the complexity and variability of the marine transport lane system, a number of
5、 influencing factors must be considered and a dynamic analysis model should be taken into account for the prediction of its future safety situation. In this paper, the factors affecting the public safety of the marine transport lanes were internalized into the “vulnerability”dimension, and the risk
6、factors of Chinas marine transport lanes were identified effectively in three aspects of natural environment, social economy and human factors.Then, a system dynamics model was constructed to analyze the evolution mechanism about safety vulnerability of Chinas marine transport lanes. At the same tim
7、e, the simulation analysis and system sensitivity analysis on this model with the VENSIM software were carried out, and the results show that optimizing the lane node layout, continuing effective strike to piracy at sea and strengthening the forecast of hydrological and meteorological information ar
8、e effective ways to reduce the safety vulnerability of marine transport lanes.Keyword： marine transport lanes; safety vulnerability; safety level; system dynamics; evolution mechanism; 一引言一般认为, 海上运输通道是船舶货物运输的重要载体, 包含若干海上航线, 用于连接世界主要经济体;同时, 在全球经济贸易一体化的趋势下, 海上运输通道也被喻为“经济生命线”。随着全球经济一体化的纵深推进, 中国作为世界第二大经
9、济体参与国际市场的广度和深度不断创历史新高。同时, 中国作为一个沿海大国, 与世界各国的经贸往来主要依靠海上运输通道。根据近些年海关总署的统计, 中国 90%以上的外贸运输经由海上运输通道完成。因此, 海上运输通道的安全状况不仅关乎中国经济发展, 而且还会对通道沿线国家, 甚至全球经济走势产生重要影响。“一带一路”倡议的提出和实施需要我们高度重视和维护海上运输通道的安全和畅通。随着海上运输通道重要性的与日俱增, 如何维护海上运输通道的安全水平已成为学界和业界共同关注的焦点。其中的一项基础工作就是厘清风险因子对海上运输通道安全水平的影响机理, 为此, 管理学、经济学等领域的分析工具开始引入海上运
10、输通道安全管理领域, 比如模糊证据理论、解释结构模型等。然而, 随着海上运输通道面临的安全环境愈加复杂, 诸如海盗、海上恐怖主义活动等非传统安全因素对海上运输通道安全的威胁越来越强, 促使学界意识到只有加强多边合作和对话才可以有效应对这些非传统威胁。另外, 海上运输通道不仅具有经济属性, 还有较强的国家战略属性, 为此, 有学者从国家战略的高度, 阐述了外交合作、海事管理、法律保障等体制机制构建以及地缘政治经济战略重构的重要性。从国际关系的角度分析海上运输通道问题也是很多学者关注的焦点, 尤其是在海上运输通道开发、海峡以及海洋领土争端方面, 各利益相关国存在着既竞争又合作的关系, 多数学者意识
11、到构建良性的竞争合作关系以及完善相关国际法规制度在维护国际海上运输通道安全方面具有重要意义。研究海上运输通道安全的目的是将海上运输通道安全水平维持在一个相对稳定、不被破坏的状态, 实质上也是将海上运输通道安全的“脆弱性”维持在一个较低的状态。脆弱性一词现已广泛应用于自然科学、管理科学、国际关系等领域, 研究重点主要集中于脆弱性内涵界定、脆弱性影响因素识别、脆弱性评价、降低脆弱性的措施等。同时, 也有越来越多的学者关注脆弱性在社会科学领域中的应用, 认为脆弱性是人与环境综合作用的概念集群, 关注人与社会的主动适应性并将其作为脆弱性评价的核心问题。脆弱性已经成为对地区公共安全问题进行评估, 以提高
12、地区公共安全水平的分析视角和科学工具。学界已取得的研究成果为我们全面认识海上运输通道安全问题提供了重要基础。不过, 上述研究工作大多是基于不同的研究方法和理论对海上运输通道安全的影响因子进行有效识别以及对安全状态进行评价, 而且是在静态假设条件下进行的。实际上, 海上运输通道安全一直处于动态变化过程中, 如果仅以静态视角作为研究切入点, 则很难探究影响因子对海上运输通道安全的动态影响机理。另外, 海上运输通道安全保障问题是一项复杂的系统工程, 如果研究工作仅聚焦于影响因子识别或安全评价, 难免会有不够全面之嫌。正是基于以上考虑, 我们将以系统安全的视角, 通过系统动态分析方法, 对海上运输通道
13、的安全状态进行分析, 从而可以揭示海上运输通道安全水平的动态演化过程。在已有研究成果的基础上, 本文将从以下几个方面加以分析和考察:以脆弱性的视角研究海上运输通道安全问题, 并根据海上运输通道面临的风险特点, 将脆弱性分为本质脆弱性和诱发脆弱性;基于海上运输通道安全风险因子的有效识别, 在系统安全论框架下, 厘清各风险因子之间的动态耦合机理, 以此构建以动态风险因子为主要测度的海上运输通道安全水平动态演化机理分析模型;以海上丝绸之路为对象, 对所搭建的分析模型进行系统灵敏度分析, 重点考察相关动态风险因子的动态特性对海上丝绸之路安全脆弱性的影响规律, 以从整体上全面认识和正确理解海上运输通道安
14、全, 尤其是海上丝绸之路安全的基本态势、薄弱环节与发展趋势, 为中国在国际视野下保障海上运输通道安全、推动海上丝绸之路战略决策的纵深发展提供一定的理论依据。二海上运输通道安全脆弱性影响因素的识别脆弱性在各领域中均有所体现, 是受政治、经济、社会、环境以及地缘等多因素综合作用的结果。海上运输通道安全脆弱性主要用于衡量当海上运输通道的外部环境出现不利变化时, 海上运输通道安全保障主体对既有安全保障政策框架进行调整或改变后所遭受的损失或付出的代价。自然和人为事件、可预知和不可预知事件均有可能成为不利的外部环境变化。根据脆弱性的成因机理不同, 海上运输通道安全脆弱性有本质脆弱性和诱发脆弱性之分。本质脆
15、弱性是海上运输通道的固有脆弱性, 一般很难受人为活动所左右, 具有较强的可预测性;诱发脆弱性是在海上突发事件的作用和影响下, 海上运输通道表现出的脆弱性, 具有较强的不可预测性。(一) 本质脆弱性影响因素由于海上运输通道安全本质脆弱性的可预测性较强, 其致因通常具有较强的静态特性, 因此, 本质脆弱性的影响因素主要体现为静态因素, 包括海上运输通道的网络拓扑结构以及自然环境因素。1. 海上运输通道的网络拓扑结构“网络拓扑结构”源于计算机网络技术, 是指将网络中的设备进行连接的物理布局。海上运输通道的网络拓扑结构是对海上运输通道的总体描述, 其从整体上影响海上运输通道的运行和功能。在该网络拓扑结
16、构中, “节点”由海上运输通道途经的重要国家或港口 (一般节点) 以及重要海峡或人工运河 (关键节点) 组成;“边”则由各条海上航线所组成。对于海上运输通道网络拓扑结构, 其脆弱性水平的高低取决于以下两方面的因素。第一, 海上运输通道途经关键节点的数量。关键节点一般是整条海上运输通道中安全风险相对较高的地区, 因此, 关键节点的数量越多, 整条海上运输通道安全脆弱性水平就越高。第二, 海上运输通道有无替代航线可选择。若某一关键节点失效时还有很多条航线可供选择, 则该海上运输通道网络拓扑结构相对较优, 安全脆弱性水平也相对较低;反之, 若某一关键节点的失效将导致整条海上运输通道功能瘫痪, 则表明
17、该海上运输通道网络拓扑结构相对较差, 安全脆弱性水平相对较高。2. 自然环境对海上运输通道不利的自然环境因素可以在一定程度上弱化海上运输通道对外界扰动的抗干扰能力, 提升海上运输通道安全脆弱性。随着海洋气象资料的积累以及现代海洋气象水文信息预报技术的日臻完善, 自然环境类影响因素的可预测性也越来越强, 它们对海上运输通道安全脆弱性的影响机理可从以下几个方面考量 (见表 1) 。表 1 海上运输通道安全脆弱性的自然环境影响机理 下载原表 (二) 诱发脆弱性影响因素海上运输通道安全诱发脆弱性大多是由动态影响因素所致, 这些动态因素具有明显的复杂多变性、突发性以及不可预测性的特点, 与人类活动直接相
18、关, 通过对这些动态因素进行人为控制已成为降低海上运输通道安全脆弱性的重要手段。1. 人为因素此处的人为因素指除了经济活动之外的其他人类活动, 其中比较典型的是海盗活动, 虽然人为因素的可预测性较弱, 但并非无规律可循。值得注意的是, 根据国际海事组织公布的统计数据, 人为因素对海上运输通道安全的影响作用正在日益增加, 因此, 对人为因素的控制已成为未来一段时期内海上运输通道安全管理的一项重要内容, 它对诱发脆弱性的影响机理如表 2 所示。表 2 海上运输通道安全脆弱性的人为因素影响机理 下载原表 2. 经济影响因素海上运输通道诱发脆弱性的另外一项重要致因是人类经济活动。海上运输通道最直接的价
19、值体现形式为国际贸易货物运输, 货物运输是海上运输通道的固有属性, 与海上货物运输直接相关的因素包括其经济腹地的经济总量、货运量的大小以及货物目的地的分布, 这些因素对海上运输通道安全脆弱性均会产生非常重要的间接作用。第一, 海上运输通道的本质属性是船舶等载运工具的载体, 而世界不同国家或地区之间的经贸往来主要经由船舶运输来完成, 因此, 世界不同经济体之间的贸易需求量越大, 往返于海上运输通道上的船舶就越密集, 这无疑提高了海上运输通道的安全脆弱性, 致使安全风险升高。第二, 海上运输通道所承载货物的输出地和目的地在全球范围内的地理分布对海上运输通道所形成的网络结构具有决定性作用, 对于货物
20、输出国而言, 目的地的改变意味着具体航线的调整, 由此可能会导致某些关键节点的重要性发生重大变化。三海上运输通道安全脆弱性测量及数据采集从脆弱性研究的最新进展看, 众多学者已将脆弱性理论、可持续性发展以及人地关系理论融合, 形成了脆弱性研究的“自然经济人”耦合模式。本文在上述对海上运输通道安全脆弱性影响因素分析的基础上, 在“自然经济人”耦合模式下, 分别从自然环境子系统、社会经济子系统和人为因素子系统归纳海上运输通道安全脆弱性测量题项 (如图 1 所示) 。图 1 海上运输通道安全脆弱性测量题项 下载原图资料来源:笔者自制。为了检验测量题项的合理性, 本文将各测量题项以“海上运输通道安全脆弱
21、性测量调查问卷”的形式向涉及海上运输通道安全相关领域的学者专家、业界管理者及一线业务人员进行了调研。2016 年 912 月, 共发放调查问卷 300 份, 回收调查问卷 300 份, 其中有效调查问卷 284 份, 有效问卷回收率达 94.7%, 满足结构方程一般理论对受试者样本数量的要求。调查问卷的信度采用了克朗巴哈 系数信度法来测量, 确保了评测海上运输通道安全脆弱性的各测量题项信度系数均在 0.7 以上, 即这些观测变量对海上运输通道安全脆弱性的评测具有较好的可靠性。同时, 运用主成分分析法对测量中国海上运输通道安全脆弱性的多个题项进行因子提取, 以检验其测量效度。利用方差最大法进行因
22、子旋转, 以特征值=1 为抽取因素的标准, 得出 KMO 值为0.74, 表明较为适合做因子分析, 可以抽取 3 个主成分, 前 3 个成分的特征值对总方差的累计解释量为 76.11%。回旋后的成分矩阵显示, 中国海上运输通道安全脆弱性主要有自然环境脆弱性、社会经济脆弱性和人为因素脆弱性, 与先前的假设相符。自然环境类测量题项主要用于阐述自然子系统的脆弱性水平。将自然环境类测量题项细分成三级, 其中二级测量题项主要包括通航环境、自然灾害以及通道网络结构。将环境类风险因素中的海上运输通道长度、通道途经岛礁的情况以及通道途经洋流的情况作为衡量海上运输通道通航环境优劣水平的因素。同时, 将较大等级的
23、海上风浪和台风 (作为极端天气状况的代表) 作为衡量自然灾害爆发水平的因素。另外, 网络拓扑结构作为海上运输通道的一种自然属性, 也作为自然环境类指标体系中的二级测量题项, 其网络拓扑结构的优化水平取决于海上运输通道网络结构中关键节点的分布以及在海上运输通道网络中是否存在替代航线及其数量的多少。社会经济类测量题项主要用于阐述经济子系统的脆弱性水平, 可细化为进出口贸易水平和海上运输通道饱和程度两项, 由本质脆弱性影响因素中的海上运输通道承载的货物运输量进一步演化而来。从字面意义看, 二者均表达了无量纲的含义, 因此进出口贸易水平由进出口贸易总额占国内生产总值的比例确定;海上运输通道饱和度意指海
24、上运输通道中较窄处 (一般指关键节点处) 的船舶航行饱和度, 其取决于关键节点的通航密度以及该关键节点的船舶最大容量。只要获取了船舶交通流信息, 即可得到船舶通航密度数据, 而关键节点的最大容量则会受到各种因素制约, 比如船舶长度、船舶宽度、关键节点航道状况等。人为因素类测量题项主要用于阐述人为因素子系统的脆弱性水平, 相较于前两者, 其活性相对较高且变化规律不易捕捉, 因此会对海上运输通道安全水平动态演化过程产生重要影响。根据人为因素对海上运输通道安全水平的影响机理不同, 可将其细分为海盗及海上恐怖主义活动、威胁通道安全的国家或地区以及全球军事基地分布状况。海盗和海上恐怖主义在对海上运输通道
25、安全构成威胁方面存在很多的共同点, 二者频发的海域基本相同且均会对海上运输通道的安全畅通性造成较大的危害性, 因此将二者归为一项。对海上运输通道安全构成威胁的国家或地区主要包括政局不稳定的国家以及存在或可能存在军事冲突的地区, 二者对海上运输通道安全脆弱性水平的影响机理基本相同。我们在对调查问卷的信息反馈结果进行统计分析之后, 确定了模型中各相关权重系数的数值, 具体如表 3 所示。表 3 海上运输通道安全脆弱性权重系数 下载原表 四中国海上运输通道安全脆弱性演化机理对于包含大量强非线性关系、构成要素复杂系统的定量分析问题, 系统动力学理论具有较强的适用性, 先后在区域经济发展、产业经济发展、
26、公共安全评价等领域获得了成功应用, 取得了一系列的研究成果。麻省理工学院的杰伊福雷斯特 (Jay Forrester) 于 1956 年提出的系统动力学理论以反馈控制论为基础, 运用计算机技术, 借助模型仿真分析, 以寻求系统结构与行为规律间的动态关联。因此, 下面针对海上运输通道安全脆弱性影响因素众多、各因素之间关系错综复杂的特点, 应用系统动力学理论分析问题的一般方法, 构建系统动力学分析模型, 利用 VENSIM 计算机仿真平台, 搭建海上运输通道安全脆弱性动态演化分析流图 (图 2) 。图 2 脆弱性视角下海上运输通道安全水平动态演化分析系统流图 下载原图资料来源:笔者自制。(一) 海
27、上运输通道安全脆弱性动态演化模型根据系统动力学分析原理, 海上运输通道安全脆弱性动态演化模型中的变量包括状态变量、速率变量以及辅助变量 (包括常量) 。状态变量:国内生产总值 (GDP) 总量 (VL1) 、进出口贸易总额 (VL2) 、关键节点通航密度 (VL3) 、全球海盗活动及海上恐怖主义 (VL4) 、通道遭遇的海盗活动及海上恐怖活动数量 (VL5) 。速率变量:GDP 增长量 (VR1) 、进出口贸易总额增加量 (VR2) 、海上通道交通流增量 (VR3) 、全球海盗活动及海上恐怖主义事件增加量 (VR5) 、海上通道遭遇海盗或海上恐怖主义事件增加量 (VR6) 。辅助变量 (包括常
28、量) :GDP 增长率 (VA1) 、进出口贸易总额增长率 (VA2) 、海上运输通道饱和程度 (VA3) 、海上运输通道交通流增长率 (VA4) 、进出口贸易水平 (VA5) 、社会经济子系统脆弱性 (VA11) 、关键节点最大容量 (VC1) 、全球海盗活动及海上恐怖主义增长率 (VA6) 、海上通道遭遇海盗或海上恐怖主义事件增长率 (VA7) 、威胁通道安全的国家或地区 (VA8) 、人为子系统脆弱性 (VA12) 、军事基地分布 (VA14) 、海盗及海上恐怖主义活动水平 (VA15) 、海上通道途经国家数量 (VC2) 、全球军事基地数量 (VC3) 、通道途经军事基地数量 (VC4
29、) 、通航环境水平 (VA9) 、自然灾害爆发水平 (VA10) 、通道网络拓扑结构最优水平 (VA16) 、自然子系统脆弱性 (VA13) 、通道途经洋流区相对数量 (VC5) 、通道途经岛礁区相对数量 (VC6) 、通道途经风浪区的比重 (VC7) 、通道途经极端恶劣天气的比重 (VC8) 、关键节点的相对数量 (VC9) 、替代航线的相对数量 (VC10) 、通道相对长度 (VC11) 。根据系统动力学的观点, 能够支撑整个系统呈现动态变化的主要因素是状态变量和速率变量, 尤其是状态变量, 它们的动态特性在很大程度上能够左右整个系统的动态特性。根据上述分析, 可以发现在整个系统模型中,
30、能够体现系统动态特征的状态变量和速率变量全部分布在社会经济子系统和人为因素子系统中, 表明该系统的动态特性是由其中的社会经济子系统和人为因素子系统所引起, 而其中自然子系统所包含的参数都是辅助变量和常量, 其对整个系统的动态性能的影响很小。这与实际情况基本吻合:随着航海技术水平的不断发展、新船型的开发以及航线的持续优化, 自然因素对海上运输通道的安全性所造成的影响也越来越小;然而, 随着经济全球一体化进程的加快, 全球范围内的货物往来运输愈加频繁, 加之政治、军事因素的引入, 人为因素和社会经济因素对海上运输通道的安全水平所造成的影响越来越大, 从而使得海上运输安全系统的动态性和不可预测性不断
31、提高。识别各类变量仅是对海上运输通道安全脆弱性系统进行数学抽象、构建动态分析数学模型的第一步, 接下来需要对系统中各个变量之间的关联进行数学描述, 即构造数学分析模型中的动态评价方程。1. 模型状态方程设计(1) 社会经济子系统GDP 总量:VL1.K=VL1.J+DT*VR1.JK进出口贸易总额:VL2.K=VL2.J+DT*VR2.JK关键节点通航密度:VL3.K=VL3.J+DT*VR3.JK其中 VL1.K 表示第 K 时刻状态变量 VL1 的具体数值, VL1.J 表示第 J 时刻状态变量 VL1 的具体数值 (状态变量 VL1 的初始值) , DT 表示时刻 K 和时刻 J 之间的
32、时间间隔, 下同。(2) 人为子系统全球海盗活动及海上恐怖主义总量:VL4.K=VL4.J+DT*VR5.JK海上通道遭遇海盗或海上恐怖主义数量:VL5.K=VL5.J+DT*VR6.JK2. 模型速率方程设计(1) 社会经济子系统速率GDP 增长量:VR1=VL1*VA1进出口贸易总额增长量:VR2=VL2*VA2海上通道交通流增长量:VR3=VL3*VA4(2) 人为子系统速率全球海盗活动及海上恐怖主义增加量:VR5=VL4*VA6海上通道遭遇海盗及海上恐怖主义增加量:VR6=VL5*VA73. 模型辅助方程设计系统脆弱性总体水平:系统脆弱性总体水平=VA11* 1+VA12* 2+VA1
33、3* 3其中, 1, 2, 3分别表示社会经济子系统、人为子系统以及自然子系统脆弱性对系统总体脆弱性的贡献率。(1) 社会经济子系统社会经济子系统脆弱性水平:VA11=VA3* 1+VA5* 2海上运输通道饱和程度:VA3=VC1/VL3进出口贸易水平:VA5=VL2/VL1其中, 1, 2分别是进出口贸易水平和海上运输通道饱和程度对社会经济子系统脆弱性水平的贡献率。(2) 人为子系统人为子系统脆弱性水平:VA12=VA8* 3+VA14* 4+VA15* 5海盗及海上恐怖主义活动水平:VA15=VL5/VL4威胁通道安全的国家或地区:VA8=VL4/VC2军事基地分布水平:VA14=VC4/
34、VC3其中, 3, 4, 5分别是海盗/海上恐怖主义活动水平、威胁通道安全的国家或地区、军事基地分布对人为子系统脆弱性水平的贡献率。(3) 自然子系统自然子系统脆弱性水平:VA13=VA9* 6+VA10* 7+VA14* 8通航环境水平:自然灾害爆发水平:通道网络拓扑结构最优水平:VA14=|VC9-VC10|其中, 6, , 7, 8分别是通航环境水平、自然灾害爆发水平以及通道网络拓扑结构最优水平对自然子系统脆弱性水平的贡献率。4. 状态变量初值赋值本文参数赋值采用定量和定性分析相结合的方法, 综合运用专家访谈、问卷调查以及数据库资料调查等手段。鉴于个别参数 2016 年的具体统计数据还未完全公布, 因此选取其 2015 年的数值作为本文建立系统动力学模型中状态变量的初始值。(1) GDP根据国家统计局公布的官方数据, 2015 年中国 GDP 为 68.91 万亿元人民币 (合10.38 万亿美元) 。(2) 进出口贸易总额
