【摘要】为定量评价船员的适任能力，选派优秀船员上船，保障海上航行安全，建立具有4个层挺的船员适任性评价指标体系，运用层次分析法确定各评价指标的权重，利用灰色关度评价法构建船员甄选模型，并通过实例验证采用关联度对评价指标进行有机综合能较好地结合定性评价扣定量评价的优点，减少人为因素干预，增强船员甄选的科学性和公正性。
【关键词】航行安垒；船员适任标准；层次分析法；灰色关联分析
《经1995年修正的1978年海员培训、发证和值班标准国际公约》规定了船员适任的最低标准，而船公司在实际任用船员时，不仅要求其具备精湛的技术，还要求他们具备较强的应变能力、管理能力以及良好的服从协作意识。当前，船公司人事部门对高级船员的选用一般采用定性评价法，但由于这类方法评议标准弹性较大，透明度不高，受人为因素影响较大，难免会任用一些不称职的船员，给船舶安全带来隐患。
国内外关于船员适任能力方面的研究很多，刘先杰等【1】讨船员适任性进行定量评价，借助模糊综合评价方法，建立船员适任性的量化评价模型，但隶属函数的构造和模糊算子的选取存在一定的主观性；丁善读【2】建立以船舶所有人、船员管理公司和船舶为基础的船员适任性评价模型，但评价者对各项评价指标只是简单赋予分值，使评价存在片面性。运用灰色关联分析法对船员适任性这个多层次、多因素的灰色目标进行分析，减少人为因素和行政干预，能增强船员甄选的科学性和公正性，克服现有评价方法在模糊综合评价评语等级设定和定性指标量化等方面存在的不足。
1 船员适任性评价指标体系
1.1指标体系的确定
船员适任性受个人素质、个人经历、外部环境等多种因素影响。为了对船员适任性这个多层次、多因素的评价目标进行评估，必须合理地构建一个评价指标体系，使大量相互关联、相互制约的因素条理化、层次化在参考国内外文献【1～4】的基础上，运用德尔斐法制作船员适任性综合评价指标选取专家调查表，通过调查最终拟定具有4个层次的船员适任性评价指标体系，即目标层A，中间层B，次低层C和最底层D(见图1)。
船员适任性综合评价指标重要度专家调查表，共向海事局、海事院校、船舶公司、船员管理公司等单位发放调查表25份，借助各位被调查者经历和身份的不同，降低主观局限性。通过分析和比较，剔除其中4份无效调查表，对21份有效调查表的相应指标重要度进行计算，最终形成各指标在各层次中的重要度。再利用层次分析法建立判断矩阵，采用乘积方根法计算判断矩阵最大特征值所对应的特征向量，得到各层次各指标的权重，即D－C，C－B，B－A单排序权值，并对
各层指标的权重进行一致性检验，经计算得到各指标相对于目标层的总排序权值Wi(见表1)。
表1 单排序权值和总排序权值
|
单排序权值 |
C1-B1 |
C2-B1 |
C3-B1 |
C4-B2 |
0.465 |
C5-B2 |
0.535 |
B1-A |
B2-A |
总排序权值Wi |
||
|
0.196 |
0.485 |
0.319 |
管理级 |
操作级 |
管理级 |
操作级 |
0.284 |
0.716 |
管理级 |
操作级 |
||
|
D1 |
学历水平 |
0.271 |
0.015 |
0.015 |
||||||||
|
D2 |
知识水平 |
0.350 |
0.019 |
0.019 |
||||||||
|
D3 |
培训单位 |
0.143 |
0.008 |
0.008 |
||||||||
|
D4 |
培训内容 |
0.236 |
0.013 |
0.013 |
||||||||
|
D5 |
海龄长短 |
0.139 |
0.019 |
0.019 |
||||||||
|
D6 |
海龄属性 |
0.155 |
0.021 |
0.021 |
||||||||
|
D7 |
服务航区 |
0.278 |
0.038 |
0.038 |
||||||||
|
D8 |
服务船舶 |
0.230 |
0.032 |
0.032 |
||||||||
|
D9 |
流动周期 |
.0198 |
0.027 |
0.027 |
||||||||
|
D10 |
生理素质 |
0.444 |
0.040 |
0.040 |
||||||||
|
D11 |
心理素质 |
0.556 |
0.050 |
0.050 |
||||||||
|
D12 |
实操能力 |
0.069 |
0.104 |
0.023 |
0.035 |
|||||||
|
D13 |
综合运用 |
0.170 |
0.432 |
0.057 |
0.144 |
|||||||
|
D14 |
决策能力 |
0.342 |
0.130 |
0.114 |
0.043 |
|||||||
|
D15 |
英语运用 |
0.218 |
0.088 |
0.073 |
0.029 |
|||||||
|
D16 |
沟通协作 |
0.201 |
0.246 |
0.067 |
0.094 |
|||||||
|
D17 |
服从意识 |
0.103 |
0.339 |
0.039 |
0.130 |
|||||||
|
D18 |
安全意识 |
0.660 |
0.383 |
0.253 |
0.147 |
|||||||
|
D19 |
学习进取 |
0.237 |
0.278 |
0.091 |
0.106 |
|||||||
2船员甄选的灰色关联分析法
船员甄选过程中，专家只能了解船员的一部分信息，还有部分信息有很大的不确定性。灰色关联度评价法【5】是由评估专家根据具体情况确定受评船员的特征向量及相应的特征灰量值，然后确定虚拟的“最佳适任船员”，计算受评船员相对于“最佳适任船员”的灰色关联度，最后根据关联度大小对船员进行优劣排序。关联度越大，说明该船员越接近“最佳适任船员”。这种方法的优点在于用灰色关联度作为测度进行综合评判，可以充分利用已知信息，较为简便。应用灰色关联度评价法对船员进行评估的流程见图2。
2.1数据的处理
组织专家对受评船员的单项指标打分，得到n个灰色特征指标比较数列：
其中xi(k)是第i个受评船员第k项指标的得分。
为了便于对各指标进行评价，需要对定量和定性指标数据分别进行处理。
(1)定量指标数据的规范化处理。不同类型的指标，数据转换公式不同。
极大型指标数据转换公式：
极小型指标数据转换公式：
其中di(j)为原始数据，Xi(j)为标准数据。Mj和mj分别为各指标中第j项指标的最大值和最小值。
(2)定性指标数据的白化权函数的量化处理。将最高和最低评分的白化值顺序取为1和0(或反之)。
2.2生成最佳适任船员序列X0
从每一单项指标中选出一个最高分，用这些摄高分虚构一个“最佳适任船员”特征指标序列，即：
2.3求关联系数和关联度
求出待评价船员特征指标比较数列对最佳船员特征指标参考数列的关联系数和关联度，对关联度进行优劣排序，确定最大者为最优船员。
3船员优选实例
3.1 数据处理并确定最佳参考数列
(1)定量指标数据的规范化处理。假设有4名船长参与甄选，其中D2，D5，D9，D15等4项指标为定量指标，且属于极大型指标，经过公式(1)规范化处理后记为Xi(j)，以海龄D5为例，这4名船长海龄的原始值和标准值见表2。
表2 定量指标数据数据处理（海龄D5）
|
受评者 |
原始值 |
标准值 |
|
船长N1 |
75 |
0.670 |
|
船长N2 |
112 |
1.000 |
|
船长N3 |
92 |
0.821 |
|
船长N4 |
98 |
0.875 |
(2)定性指标数据的量化处理。评价指标中其余D1，D3，D4等15项均为定性极大型指标，由5名专家对甄选船员的各项指标实行10分制打分评估，以决策能力D14。为例，专家评分结果见表3。
表3 定性指标专家评分结果（决策能力D14）
|
评估专家 |
船长N1 |
船长N2 |
船长N3 |
船长N4 |
|
L1 |
6 |
8 |
6 |
7 |
|
L2 |
7 |
7 |
4 |
8 |
|
L3 |
5 |
9 |
5 |
5 |
|
L4 |
7 |
8 |
5 |
8 |
|
L5 |
8 |
8 |
4 |
6 |
|
平均值μ |
6.6 |
8.0 |
4.8 |
6.8 |
由于决策能力为极大型指标，则令
由此得到白化线性函数
根据各船长的决策能力指标的平均分μ，求得相应的白化值为：vi={0.52，0.8，0.16，0.56}。同理可得其他指标的白化值，从而可以得到4名船长的特征指标比较数列和最优数列，见表4。
表4 特征指标比较数列和最优数列
|
数列 |
N1（X1） |
N2（X2） |
N3（X3） |
N4（X4） |
N0 |
|
D1 |
0.800 |
0.240 |
0.520 |
0.480 |
0.800 |
|
D2 |
1.000 |
0.791 |
0.872 |
0.721 |
1.000 |
|
D3 |
0.829 |
0.514 |
0.800 |
0.257 |
0.829 |
|
D4 |
0.440 |
0.360 |
0.720 |
0.520 |
0.720 |
|
D5 |
0.670 |
1.000 |
0.821 |
0.875 |
1.000 |
|
D6 |
0.550 |
0.350 |
0.350 |
0.200 |
0.550 |
|
D7 |
0.800 |
0.133 |
0.667 |
0.333 |
0.800 |
|
D8 |
0.280 |
0.720 |
0.400 |
0.920 |
0.920 |
|
D9 |
0.813 |
0.917 |
1.000 |
0.865 |
1.000 |
|
D10 |
0.667 |
0.967 |
0.267 |
0.667 |
0.967 |
|
D11 |
0.600 |
0.840 |
0.320 |
0.520 |
0.840 |
|
D12 |
0.500 |
0.650 |
0.450 |
0.200 |
0.650 |
|
D13 |
0.400 |
0.800 |
0.314 |
0.371 |
0.800 |
|
D14 |
0.520 |
0.800 |
0.160 |
0.560 |
0.800 |
|
D15 |
1.000 |
0.739 |
0.836 |
0.932 |
1.000 |
|
D16 |
0.657 |
0.714 |
0.571 |
0.171 |
0.714 |
|
D17 |
0.450 |
0.800 |
0.350 |
0.300 |
0.800 |
|
D18 |
0.300 |
0.250 |
0.307 |
0.500 |
0.500 |
|
D19 |
0.480 |
0.400 |
0.760 |
0.280 |
0.760 |
3 2计算关联系数和关联度
(1)根据表4中比较数列墨和最优(参考)数列X0，计算各差数列，并得各差数列最大最小极差M，m；
(2)根据公式
求取4名甄选船长各评价指标特征比较数列相对参考数列的关联系数；
(3)根据公式
计算各比较数列对最优数列的关联度，其中w(k)取管理级总排序权值，计算后得ρ01＝0.6332，ρ02＝0.7347，ρ03＝0.5828，ρ04=0.634l；
(4)选择最佳船长，比较结果为ρ02>ρ04>ρ01>ρ03，，说明船长N2最接近虚拟最佳适任船长，可选择该船长上船任职。
4 结语
高级船员的选择需要综合考虑知识水平、心理素质、决策能力、服从意识等众多因素，其中包括被全面了解的白色信息，也有尚未掌握的黑色信息，而更多的是只能定性了解的灰色信息。针对船员甄选多目标决策的复杂性，采用层次分析法确定评价指标权值，以灰色关联度作为评判船员优劣的标准，不仅考虑各评价指标的相对权值，还考虑指标间的相互联系，减少人为的主观判断，增强船员甄选的科学性和公正性，为船员适任能力综合评价提供一种新的思路和方法。
参考文献：
[1]刘先杰．朱玉柱.船员持证詹适任性模糊综合评价[J].大连海事大学学报，2004(4)
[2]丁善读.船贞适任评价与跟踪研究[D]大连：大连海事大学，2004
[3]朱国锋.海员胜任力结构及其评价标准初步研究[J].中国航海，2004(4)
[4]FILIPOWICZ W. Vessel traffic control problems[J]The Journal of Navigation,2004，57(1)
[5]刘正江，吴兆麟.船舶碰撞事故中人为失误的灰色识别[J].大连海事大学学报，2005(1
