西南地區(qū)道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險閉環(huán)管控機制研究

韋端 陳正振

摘要：文章通過分析西南地區(qū)道路運輸企業(yè)交通安全管控存在的問題，對道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險分類及影響因素進行研究，并通過綜合運用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)，建立交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系及預(yù)警模型，形成道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險的閉環(huán)管控機制，為提升交通運輸安全水平、完善交通安全生產(chǎn)體系、強化交通應(yīng)急救援能力提供參考。

關(guān)鍵詞：道路運輸交通安全;交通安全風(fēng)險分類;等級評估指標(biāo)體系;預(yù)警模型;閉環(huán)管控機制

0 引言

交通運輸產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，建設(shè)“交通強國”是新時代國家的重大發(fā)展戰(zhàn)略。近年來，隨著國家經(jīng)濟社會各項事業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，道路運輸業(yè)也進入了高速發(fā)展的新階段。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2018年我國道路旅客運輸企業(yè)近6萬戶，營運載客汽車80余萬輛，道路貨物運輸企業(yè)近700萬戶，營運載貨汽車約1 350萬輛，旅客周轉(zhuǎn)量、貨物運輸量、運輸里程、營運車輛都呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢。2019年，中共中央國務(wù)院正式印發(fā)《交通強國建設(shè)綱要》，明確提出：構(gòu)建安全、便捷、高效、綠色、經(jīng)濟的現(xiàn)代化綜合交通體系，提升交通運輸安全水平、完善交通安全生產(chǎn)體系、強化交通應(yīng)急救援能力。

隨著規(guī)模和體量的高速發(fā)展，道路運輸交通安全問題也日漸突出。2018年，我國共發(fā)生交通事故24.5萬起，造成6.2萬人死亡，25.9萬人受傷，直接經(jīng)濟損失高達13.8億元，這與建成人民滿意、保障有力、世界前列的交通強國遠大目標(biāo)還存在較大差距。西南地區(qū)北接絲綢之路經(jīng)濟帶，南連21世紀(jì)海上絲綢之路，協(xié)同銜接長江經(jīng)濟帶，是我國面向東南亞地區(qū)的大通道，在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展格局中具有重要戰(zhàn)略地位，西部陸海新通道建設(shè)成為國家重大發(fā)展戰(zhàn)略。另一方面，西南地區(qū)山地為主，河流眾多，地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜，由于橋隧比高、陡坡急彎、氣候炎熱、潮濕多雨等特殊的地理環(huán)境和氣候環(huán)境，道路運輸交通安全風(fēng)險遠高于全國平均水平。

1 西南地區(qū)道路運輸企業(yè)交通安全管控存在的問題1.1 道路運輸企業(yè)交通安全意識薄弱、主體責(zé)任落實不足、管理方式亟待改善

西南地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展水平相對落后，道路運輸行業(yè)多以中小型企業(yè)為主，規(guī)模效益不夠明顯，企業(yè)在經(jīng)營管理過程中片面追求利潤最大化，交通安全意識薄弱。道路運輸企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化安全生產(chǎn)體系不健全，自身又缺乏建設(shè)能力和專業(yè)人才，領(lǐng)導(dǎo)層對安全風(fēng)險防范工作不夠重視，安全主體責(zé)任落實不到位。道路運輸行業(yè)的安全規(guī)范性管理體系不完整，企業(yè)安全經(jīng)營管理方式亟待改善，駕駛員疲勞駕駛、違規(guī)運輸?shù)葐栴}時有發(fā)生，車輛安全檢查和必要安全設(shè)備配備不足。

1.2 從業(yè)人員安全意識不強、安全素養(yǎng)不高、安全培訓(xùn)不足

人為因素是道路運輸交通安全事故中的主要因素之一。研究表明，責(zé)任人受教育程度、法制意識、職業(yè)道德、心理素質(zhì)和駕駛技術(shù)的水平高低程度，與交通安全事故風(fēng)險有著直接關(guān)系。當(dāng)前，西南地區(qū)道路運輸企業(yè)針對從業(yè)人員（尤其是運輸車輛駕駛員）常態(tài)化的安全培訓(xùn)考核體系不健全，安全培訓(xùn)設(shè)計不合理，內(nèi)容不全面，形式單一、手段落后、質(zhì)量低下，導(dǎo)致從業(yè)人員對道路運輸法律法規(guī)不夠熟悉，管理人員缺少風(fēng)險辨識能力，基層員工缺乏風(fēng)險意識。

1.3 交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系、預(yù)警模型、閉環(huán)管控機制不健全

我國西南地區(qū)以山地為主，河流眾多，自然災(zāi)害頻發(fā)，地形和氣象條件復(fù)雜。以廣西為例，2008年以后建成通車的高速公路橋隧比平均值高達14.75%，最高的地區(qū)達到30.29%，影響道路運輸交通安全的潛在因素較多，道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險較大，迫切需要盡快建立健全道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系和預(yù)警模型。

目前，西南地區(qū)道路運輸行業(yè)尚未形成一套科學(xué)合理、行業(yè)認(rèn)可、行之有效的風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系和信息預(yù)警模型，無法對道路運輸企業(yè)、駕駛?cè)?、環(huán)境的交通安全風(fēng)險等級進行評估和動態(tài)管理，難以提供分類精確指導(dǎo)并實施分類精準(zhǔn)管控。同時，當(dāng)前西南地區(qū)道路運輸企業(yè)交通安全管理模式大多還處于“開環(huán)”狀態(tài)，缺少針對交通安全風(fēng)險及時有效的反饋渠道，無法形成持續(xù)改進提升的閉環(huán)管控機制。1.4 交通安全管控方法傳統(tǒng)、手段單一、技術(shù)落后

道路運輸安全管理涉及面廣，市場主體多，而西部地區(qū)道路運輸企業(yè)普遍存在重效益輕安全的情況，對交通安全管控的重視不夠、投入不足，導(dǎo)致管控的方法傳統(tǒng)、手段單一，主要以組織會議、下發(fā)文件、人工報表和隨機監(jiān)督檢查等形式來落實道路運輸安全監(jiān)管責(zé)任，難以達到理想的管控效果。同時，隨著道路運輸行業(yè)的快速發(fā)展，其交通安全監(jiān)管過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息量也成指數(shù)增長，在企業(yè)專職安全管控人員與道路運輸市場規(guī)模不匹配的現(xiàn)實情況下，由于缺乏高效的信息化、智能化技術(shù)手段支撐，對安全管控信息的收集、分類、匯總、分析效率低下，從而無法對各市場主體的安全管理情況進行及時評判，實現(xiàn)交通安全動態(tài)管控。

綜上所述，本文針對西南地區(qū)道路運輸企業(yè)交通安全的現(xiàn)存問題，深入分析影響道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險的主要因素，研究制定道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系;綜合運用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)，建立道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險預(yù)警模型。

2 道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險分類及影響因素研究2.1 道路運輸交通安全風(fēng)險源分類及相互關(guān)系分析

根據(jù)風(fēng)險理論中風(fēng)險源的分類研究，道路交通風(fēng)險源通?？梢苑譃橐韵氯悾?/p>

（1）運輸載體故障與失控，如：車輛等。

（2）導(dǎo)致運輸載體失常的客觀原因，如：駕駛?cè)耸д`、道路缺陷、環(huán)境因素等。

（3）道路運輸組織管理缺陷或失誤，如：管理決策、組織程序、安全意識等。

道路運輸交通安全風(fēng)險通常是由以上三類風(fēng)險共同作用的結(jié)果，如圖1所示。第一類風(fēng)險是導(dǎo)致交通事故的直接因素，第二、三類風(fēng)險是導(dǎo)致交通事故的間接因素。

2.2 道路運輸企業(yè)交通安全影響因素研究

根據(jù)道路交通風(fēng)險源分類，結(jié)合西南地區(qū)道路條件及運輸環(huán)境特點，主要從駕駛?cè)藛T、運輸車輛、道路缺陷、環(huán)境因素、組織管理五個方面，對影響道路運輸企業(yè)交通安全的主要因素進行分析研究。

充分發(fā)揮課題承擔(dān)單位的職能優(yōu)勢以及參與單位廣西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院隸屬于交通運輸廳，是廣西唯一交通運輸類高校的行業(yè)資源優(yōu)勢，從各地市交警部門、道路運輸發(fā)展中心、公路發(fā)展中心、交通運輸信息管理中心等單位采集道路運輸企業(yè)、駕駛?cè)藛T、運輸車輛、道路情況、交通安全事故等相關(guān)數(shù)據(jù)信息。按照統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立道路運輸企業(yè)交通安全數(shù)據(jù)中心，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、挖掘和深入的研究，基于最大隸屬原則，分類遴選影響道路運輸企業(yè)交通安全的核心要素，為第二階段建立道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系及預(yù)警模型打下基礎(chǔ)。

3 建立交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系及預(yù)警模型3.1 分類建立一階評估指標(biāo)體系和預(yù)警模型

在第一階段完成數(shù)據(jù)采集和影響因素分類遴選的基礎(chǔ)上，從駕駛?cè)藛T、運輸載體、道路缺陷、環(huán)境因素、組織管理等五個方面，通過“賦權(quán)重、建指標(biāo)、建模型”三個步驟，分類建立一階評估指標(biāo)體系和預(yù)警模型。

3.1.1 駕駛?cè)藛T

（1）對影響駕駛?cè)藛T交通安全風(fēng)險的主要因素進行權(quán)重賦值。

（2）建立駕駛?cè)藛T交通安全風(fēng)險等級的一階評估指標(biāo)體系。

（3）建立駕駛?cè)藛T交通安全風(fēng)險等級的一階預(yù)警模型。

3.1.2 運輸載體

（1）對影響運輸載體交通安全風(fēng)險的主要因素進行權(quán)重賦值。

（2）建立運輸載體交通安全風(fēng)險等級的一階評估指標(biāo)體系。

（3）建立運輸載體交通安全風(fēng)險等級的一階預(yù)警模型。

3.1.3 道路缺陷

（1）針對西南地區(qū)（以廣西為例）山地為主、彎道較多、橋隧比高等地域地形特點下運輸?shù)缆返某Ｒ娙毕?，對因道路缺陷產(chǎn)生交通安全風(fēng)險的主要因素進行權(quán)重賦值。

（2）建立道路缺陷交通安全風(fēng)險等級的一階評估指標(biāo)體系。

（3）建立道路缺陷交通安全風(fēng)險等級的一階預(yù)警模型。

3.1.4 環(huán)境因素

（1）針對西南地區(qū)潮濕、悶熱、多雨、冰凍等氣候環(huán)境特點下，因氣候環(huán)境產(chǎn)生交通安全風(fēng)險的主要因素進行權(quán)重賦值。

（2）建立環(huán)境因素交通安全風(fēng)險等級的一階評估指標(biāo)體系。

（3）建立環(huán)境因素交通安全風(fēng)險等級的一階預(yù)警模型。

3.1.5 組織管理

（1）對因道路運輸企業(yè)的組織管理能力水平而產(chǎn)生交通安全風(fēng)險的主要因素（例如：管理決策、組織程序、安全意識等）進行權(quán)重賦值。

（2）建立道路運輸組織管理交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系。

（3）建立道路運輸組織管理交通安全風(fēng)險一階預(yù)警模型。

3.2 綜合形成二階評估指標(biāo)體系和預(yù)警模型

綜合5個一階評估指標(biāo)體系和預(yù)警模型，通過定量統(tǒng)計法和專家評定法，建立基于邏輯回歸優(yōu)化算法為基礎(chǔ)的道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險等級二階評估指標(biāo)體系，建立基于模糊控制算法的道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險等級二階預(yù)警模型。

運用sigmoid函數(shù)和線性回歸函數(shù)構(gòu)造基于邏輯回歸的基礎(chǔ)模型，通過極大似然估計法（MLE）完成損失函數(shù)的數(shù)學(xué)模型優(yōu)化，最后基于梯度下降法完成最優(yōu)參數(shù)預(yù)測，建立交通安全風(fēng)險預(yù)警模型，為建立道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險等級評估指標(biāo)體系和預(yù)警模型，形成閉環(huán)管控機制提供理論依據(jù)和實驗數(shù)據(jù)。

3.2.1 采集數(shù)據(jù)

綜合運用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)，搭建Hadoop完全分布式集群數(shù)據(jù)處理環(huán)境，采用Python語言和MapReduce技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理程序算法設(shè)計。（1）通過爬蟲技術(shù)抓取道路運輸企業(yè)的運營管理平臺數(shù)據(jù)信息;通過建立跨平臺數(shù)據(jù)接口和“unison+inotify+web”的技術(shù)手段實現(xiàn)與交警部門、交通運輸管理部門、氣象部門的數(shù)據(jù)同步共享。（2）融合MapReduce編程模型、Flume數(shù)據(jù)對接、Hive數(shù)據(jù)倉庫、Spark Streaming流式處理框架，完成數(shù)據(jù)清洗、整理、計算、表達、分析。（3）結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫技術(shù)完成數(shù)據(jù)倉庫建立和存儲。采集數(shù)據(jù)流程圖如圖2所示。

3.2.2 構(gòu)建模型

設(shè)定交通安全風(fēng)險預(yù)警值為Y（Y<0.5安全，Y>0.5為存在安全危險），設(shè)定駕駛?cè)藛T、運輸載體、道路缺陷、環(huán)境因素、組織管理等因素為X。取數(shù)據(jù)倉庫的N組樣本，結(jié)合sigmoid函數(shù)和線性回歸函數(shù)，運用Python的Numpy和Matplotlib庫完成雙函數(shù)的程序編寫、繪制及結(jié)果預(yù)測，預(yù)測出模型的取值區(qū)間，再將線性回歸模型的輸出作為sigmoid函數(shù)的輸入，最終得出邏輯回歸模型，如圖3所示。

3.2.3 評估模型

根據(jù)二分類問題結(jié)果要符合伯努利試驗的概率假設(shè)，首先，采用極大似然估計法（MLE）完成參數(shù)的估算，并通過取樣數(shù)據(jù)進行繪制，不斷通過樣本訓(xùn)練得出似然函數(shù)，再依據(jù)損失函數(shù)原理，對似然函數(shù)進行取負(fù)和取對數(shù)運算，最終完成損失函數(shù)的數(shù)學(xué)模型，如圖4所示。

3.2.4 優(yōu)化模型

運用損失函數(shù)衡量當(dāng)前模型的輸出結(jié)果與實際的輸出結(jié)果之間的差距，得出發(fā)生交通安全風(fēng)險的總概率。采用梯度下降法將取樣數(shù)據(jù)在Python環(huán)境下進行不斷訓(xùn)練和優(yōu)化，通過迭代計算得出最優(yōu)參數(shù)，再將最優(yōu)參數(shù)運用到邏輯回歸模型，構(gòu)建出最優(yōu)權(quán)重模型，從而得出最優(yōu)化的交通安全風(fēng)險預(yù)警模型，如圖5所示。

4 形成道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險的閉環(huán)管控機制 針對道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險管控的現(xiàn)存問題，結(jié)合西南地區(qū)地形地貌和氣候環(huán)境特點，從駕駛?cè)藛T、運輸載體、道路缺陷、環(huán)境因素和組織管理五個方面梳理影響道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險的主要因素，并綜合運用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)，建立一個高效、實時、精準(zhǔn)、智能、人性化的道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險閉環(huán)管控平臺。

在PDCA循環(huán)（計劃Plan、執(zhí)行Do、檢查Check、處理Action）的基礎(chǔ)上，同時建立基于組織管理流程的靜態(tài)管控循環(huán)和基于信息管控平臺的動態(tài)管控循環(huán)?！办o態(tài)”和“動態(tài)”兩個循環(huán)相互促進、螺旋盤升，組成“8”字形質(zhì)量改進螺旋，如圖6所示，形成包含人、車、路、環(huán)境、管理五大核心要素的覆蓋道路運輸全過程的交通安全風(fēng)險閉環(huán)管控模式，實現(xiàn)以人為中心、以結(jié)果為導(dǎo)向、持續(xù)改進提升的道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險閉環(huán)管控機制。

5 結(jié)語

道路運輸企業(yè)交通安全風(fēng)險管控普遍存在重效益輕安全、重形式輕整改、重證件輕素質(zhì)、重部署輕落實、重建設(shè)輕使用、重表態(tài)輕投入等“六重六輕”問題，究其原因，主要是未形成閉環(huán)管控機制，或者閉環(huán)管控機制運行不暢。傳統(tǒng)的單循環(huán)閉環(huán)管控機制通?；赑DCA循環(huán)建立，存在循環(huán)周期長、人為因素影響大、風(fēng)險預(yù)警不及時等弊端，在PDCA循環(huán)基礎(chǔ)上，建立基于組織管理流程的靜態(tài)管控循環(huán)和基于信息管控平臺的動態(tài)管控循環(huán)，實現(xiàn)“靜態(tài)”和“動態(tài)”兩個循環(huán)相互促進、螺旋盤升的“8”字形質(zhì)量改進螺旋，可以有效解決傳統(tǒng)閉環(huán)管控機制存在的弊端。

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收稿日期：2020-06-05