船旗国绩效计算评估新方法呼之欲出

巴黎备忘录在2019年5月的第52次港口国监督委员会会议上确定并通过了新的船旗国和认可组织绩效计算方法。随后，2019年东京备忘录第30次港口国监督委员会也就是否实施与巴黎备忘录相同的船旗国和认可组织绩效的方法进行了讨论。考虑到认可组织绩效评估主要对认可组织责任判定方法和涉及认可组织签发证书的缺陷统计做了部分修改，其方法与船旗国绩效的计算类似，本文将针对船旗国绩效评估的计算和比较分析如下：

当前正在使用的典型船旗国绩效评估计算方法

1、东京备忘录和原巴黎备忘录船旗国绩效评估计算方法

巴黎备忘录和东京备忘录作为全球影响力最大的两大备忘录，自实施新检查机制以来，涉及船旗国绩效的评估共涉及两项：一是“黑-灰-白”名单制度的评估结果；二是是否接受了IMO审核。考虑到船旗国是否接受IMO审核这一对标项的情况一般相对固定，所以对船旗国绩效起到决定性的变量则是根据每三个日历年自动滚动的数据计算而来的“黑-灰-白”船旗国名单制度。

当前，巴黎备忘录和东京备忘录的“黑-灰-白”名单制度是基于三年期的港口国监督检查数据计算得来。船旗国绩效标准计算公式中的某些数值(如最大允许滞留率临界值7%等)由既定的备忘录组织根据经验公式确定。计算包含两个临界值的概念，分别是“黑至灰”和“白至灰”临界值，且这两个临界值都有其各自的特定公式：

(其中，“N”是某船旗国登记船舶接受港口国监督检查次数，“p”是允许的滞留率的临界值(标准)，目前人为设定为7％；“z”是在统计学上标准正态分布表中95%的概率对应的确定值，z=1.645)。

如果某船旗国登记的船舶在港口国监督中滞留数超过 U黑至灰较多，则意味着该船旗国绩效表现明显低于平均水平，将被列入黑名单；反之，如果滞留数量远低于 U白至灰 ，则意味着该船旗国绩效表现远好于平均水平，将被列入白名单；非黑也非白的船旗国则属于灰名单船旗国。

同时，为了使船旗国绩效更具有可比性，这一计算评估方法还引入了超额因数(EF)。每个纳入计算的船旗国均有其对应的超额因数，然后通过EF值的大小对这些纳入计算的船旗国绩效进行排序。评估计算时，U黑至灰对应EF=1， U白至灰对应EF=0。超额因数的数值越大，表示船旗国绩效越差。

图1 船旗国绩效与超额因数的关系

如图1所示，超额因数EF的计算主要通过以下两个步骤来计算：首先，通过船旗国实际滞留数量与U黑至灰和U白至灰 比较，确定该船旗国的“黑-灰-白”属性；接着，通过使用上述公式1或者公式2修正对应的船舶滞留率p'，从而得出相应的超额因数的值，即：

(其中p'为经修正的船旗国船舶滞留率，7%为前述的允许的滞留率的临界值，3%为增减调整量。后两项经巴黎备忘录和东京备忘录共同确定，并使用至今。)

应该看到这一评估计算方法系原来业界用来衡量船旗国绩效情况的，但是被港口国监督组织引用来作为其“黑-灰-白”船旗国名单制度后不免出现以下问题：

(1) 无法做到船旗国的全覆盖

“p”作为备忘录允许滞留率的临界值，根据早年高滞留率的普遍现象设定为7%。自新检查机制实施后，当前的滞留率仅为3%多一点，再用7%来计算已明显不合时宜。但随之带来的问题是：这个值又不便于轻易调整，因为其调整变化将对各船旗国绩效的评估结果变化起到很大影响，本文通过临界滞留率p变化时船舶检查艘次与滞留艘次的关系(如图2)进一步展开解释如下：

图2  临界滞留率p变化时船舶检查艘次

与滞留艘次的关系

如图2中A点所示，在临界滞留率为7%某船旗国检查艘次少于65艘次且船舶滞留艘次为0时，经绩效评估，该船旗国仍将处于灰名单中；而当临界滞留率调整为3.68%(2016年巴黎备忘录的平均滞留率)时，如图2中B点所示，此时船旗国检查艘次为125艘次且滞留艘次为0时，经绩效评估该船旗仍将被列入灰名单中。所以，其带来的问题显而易见：当临界滞留率根据实际调小时，所适用的样本量将由65艘次增加到125艘次(以本案为例)，这就导致了“黑-灰-白”船旗国名单覆盖率进一步降低，无法反映实际船旗国接受检查情况的全部，部分滞留率为零的优质船旗国无法在“黑-灰-白”船旗国名单中得到展现，也容易使个别滞留率远高于平均滞留率船旗国从黑名单中成功“脱逃”。

再以2020年5月发布的东京备忘录2019年港口国监督年报为例，其“黑-灰-白”船旗国名单实际仅仅列出了69个船旗国的统计情况，其中有40个船旗国因上述原因而无法得到实际的船旗国绩效评估。

(2) 评估结果脱离实际

这一问题依然是由作为备忘录允许滞留率的临界值“p”值的人为设定因素而带来的。

仍以上述已经公布的东京备忘录2019年港口国监督年报计算评估为例，如果将这个允许滞留率的临界值“p”值由当前的7%调整为3.5%(东京备忘录2019年港口国监督年报显示平均滞留率为3.13%)后，则全球主要的船旗国中的巴拿马、利比里亚和马耳他将直接由当前的白名单跌落到黑名单中。这样的话对这些船旗国带来的打击是巨大的，也对后续新检查机制的评估带来混乱，将有更多的船舶无法评级为低风险船舶，有的甚至被评级为高风险船舶。

这一情况，从另一个角度再次说明了允许滞留率的临界值“p”值无法轻易调整的尴尬局面，还反映出这一计算评估方法无法体现船旗国的实际绩效情况。

(3) 计算公式晦涩难懂

虽然每一次港口国监督年报发布时均给出了“黑-灰-白”船旗国名单的相关计算方法和公式，但通过上述的介绍不难发现该计算公式相对复杂，需要厚实的数学基础来帮助理解。对于航运安全管理人而言，要真正理解吃透，难度颇大。如此，不利于后续安全管理的实施和落实，也不利于体现公平、透明的港口国监督准则。

2、美国海岸警卫队使用的船旗国绩效评估计算方法

美国海岸警卫队采用区别于其他各备忘录检查机制的船舶风险属性计算系统，涉及到船旗国绩效这一块的计算评估方法为：

7分：船旗国的滞留率达到所有船旗国(3年)总平均滞留率的2倍或更多；

2分：船旗国滞留率介于所有船旗国(3年)总平均滞留率的1～2倍之间；

值得一提的是，美国海岸警卫队评估PSC滞留率的方法(UCSG目标清单和21世纪质量船舶)使用的是滞留数量与到港数量的百分比，而不是巴黎和东京备忘录所使用的滞留数量与检查数量的百分比。

当计算后所有分值累加后，最优先接受检查的船舶为风险因素总值超过17分的船舶；次优先接受检查的船舶为风险因素总值介于7至16分之间；而对于总分值低于6分的船舶将按照随机选船系统接受检查。

港口国监督组织正在热议中的船旗国绩效评估计算方法

巴黎谅解备忘录在第52次港口国监督委员会会议上决定采用类似于美国海岸警卫队的基于平均滞留率的定性方法，并初步计划于2023年实施。这也意味着当前的“黑-灰-白”船旗国名单将在短期内失效而不再使用。

该方法是所有在本区域内接受过检查的船旗国均纳入计算评估结果定为低、中和高绩效船旗国三类，以所有船旗国三年总平均滞留率为基数进行对比。

针对检查数量较大的船旗国，计算评估时遇该船旗国的3年平均滞留率低于这一基数，则被评为高绩效船旗国；如若该船旗国的3年平均滞留率超过二倍基数，则被评为低绩效船旗国；介于两者之间的则为中绩效船旗国。

针对可能出现的检查数量较少船旗国的情况，该计算评估方法要求先找出统一的最小检查数，又称临界检查次数Inspcritical，其计算公式如下：

如果船旗国检查数量小于Inspcritical临界值，则按照下表(表1)进行绩效评估：

为进一步阐述，笔者摘取巴黎备忘录前三年的数据予以比较，如表2所示：阿根廷和爱尔兰在巴黎备忘录三年检查船舶艘次分别为3艘次和1艘次，由于其接受检查的艘次过小，在现有的计算评估机制下无法体现其后续可能的高绩效优势。反之，巴拿马和荷兰尽管在当前是白名单行列，如其不进一步采取措施降低滞留率(因为当前三年平均滞留率距离基数较为接近)，则在2023年实施新船旗国绩效计算评估方法将被评级为中等绩效。这一点对于伯利兹而言，情况就不一样了：由于很难在三年内将其平均滞留率下降到平均水平，所以就该船旗国而言，实现难度相对较大。就下表的举例，不难发现：一是船旗国绩效采用不用的评估方法会得出不同的结论；二是掌握方法学会计算之后是可以提前计算提前预测的。

表2 2016～2018年巴黎备忘录部分船旗国采用不同船旗国绩效计算评估的结果

通过本文的实例对比，不难发现后续将要实施的船旗国绩效计算评估方法具有以下三个方面的优势：一是计算简单明了；二是仅需设定一次临界值后续无需再人工调整；三是有利于进一步推动港口国监督的公正和透明。这些优势不仅弥补了当前所使用的评估方法的不足，提高评估的科学性和全面性，还将进一步推动船旗国主动履约，不断提升船队质量，促进全球海上安全管理的提升向纵深推进。

还应该看到，船旗国绩效表现不仅在一定程度上反映了船旗国的履约水平和国际航行船队的竞争实力，同时也关系到国家的声誉和形象。在港口国监督选船时，船旗国绩效评估结果差的船舶将面临更为频繁的检查，而评估结果好的船舶也将获得检查周期长的“优惠待遇”，这一点不仅为船东选择最优化方案提供了更多的参考，也应引起业界足够的重视。

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