摘要：近年来，实施多年的巴黎、东京备忘录“黑灰白”名单制度由于覆盖面不全、公式晦涩难懂等多重因素，受到国际社会和部分船旗国的质疑。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通过一种新的船旗国绩效评价方法，为探究新方法相较于现行方法对船旗国绩效评价所带来的影响，同时也为业界后续进一步了解各船旗国的实际评估情况提供参考，本文详细介绍了巴黎、东京备忘录现行的“黑灰白”名单制度，结合巴黎备忘录提出的新计算方法，推演2019年东京备忘录PSC检查年报数据，并将两者进行较为深入的计算对比。
关键字：船旗国；绩效评价；“黑灰白”名单；巴黎备忘录；东京备忘录
0 前言
众所周知，港口国监督（PSC）检查是通过对船舶的检查，实现其对船舶、船员、航运企业、船级社和船旗国一系列利益相关方的监督。在对低标准船舶打击的同时，PSC检查有效促使各船旗国主动履约，并对那些只顾收费注册而忽视船旗国质量的行为实施打击。为此，大部分备忘录组织都建立了船旗国绩效表现评价体系[1]。例如，巴黎备忘录、东京备忘录、美国海岸警卫队、黑海备忘录等皆有船旗国绩效表现评价体系，其中最有影响力的是巴黎、东京备忘录所实施的船旗国“黑灰白”名单制度。
然而，近年来，这一实施多年的“黑灰白”名单制度由于覆盖面不全、公式晦涩难懂等多重因素，受到国际社会和部分船旗国的质疑。随之，优化船旗国绩效评价方法受到了业界越来越多的关注。
为迎接这一挑战，巴黎备忘录在2019年5月的第52次PSC 委员会会议上，对比讨论5种现行的船旗国绩效评价方法，决议通过一种近似于美国海岸警卫队所采用的新的船旗国绩效评价方法。考虑到与巴黎备忘录保持协调统一，东京备忘录在2019年10月的第30次PSC委员会会议上，就巴黎备忘录通过的新方法予以深入讨论。
为探究新方法相较于现行方法对船旗国绩效评价所带来的影响，并为业界后续进一步了解各船旗国的实际评估情况提供参考，本文重点介绍了巴黎、东京备忘录现行的“黑灰白”名单制度，结合巴黎备忘录提出的新计算方法，推演2019年东京备忘录PSC检查年报数据，并将两者进行较为深入的计算对比。
1 “黑灰白”名单制度
1.1计算方法
“黑灰白”名单制度应用数理统计的基本原理，依据船旗国船队近3年的安全风险不同，将船旗国划分为“黑灰白”名单[2]。“黑灰白”名单绩效表现评价方法引入临界值的概念，即“黑到灰的界限（ublack-to-grey）”和“白到灰的界限（uwhite-to-grey）”。若某船旗国滞留数高于ublack-to-grey，则该船旗国被列为“黑名单”；若某船旗国滞留数低于uwhite-to-grey，则该船旗国被列为“白名单”；介于两者之间的则被列为“灰名单”。在2001年巴黎备忘录PSC检查年报中给出了2个界限公式[3]：
式中，N为某船旗国船舶接受PSC检查总次数；p为允许的滞留率界限，备忘录组织一般将其定为7%；把整个滞留情况看成一个标准正态分布，根据统计学上标准正态分布表中95%的概率来确定z的值为1.645。需要强调的是，上述公式仅适用于近3年来PSC检查超过30艘次的船旗国。
考虑到上述分界线只能定性描述船旗国所处的范围，巴黎、东京备忘录引入了超额因数（Excess Factor，EF），以便定量反映船旗国的绩效表现。“黑名单”到“灰名单”的临界值对应的EF值为1，“白名单”到“灰名单”的临界值对应的EF值为0。EF值越大，表明该船旗国的绩效表现越差，反之，绩效表现越好。因而可以通过EF值的大小对船旗国的绩效表现进行排名。超额因数EF值的计算公式如下：
公式中，N为某船旗国船舶接受PSC检查总次数；u为某船旗国船舶实际滞留艘次；z为1.645；p为修正滞留率；EF为超额因数。
1.2 计算实例
本文以2019年东京备忘录PSC检查年报[4]为例，分2种方法进行“黑灰白”名单求解。该年报数据显示，共有109个船旗国所属船舶接受了东京备忘录各成员国的检查，其中2017—2019年因检查数低于30艘次而并未纳入“黑灰白”名单的船旗国有40个。故而，2019年东京备忘录“黑灰白”名单仅包含69个船旗国。其中，“黑名单”10个；“灰名单”19个；“白名单”40个。
1.2.1东京备忘录的求解方法
对上述公式（1）至（5）的实际运用和求解时，东京备忘录采用较为灵活的处理方法，具体可以分为以下3步。
第一步：根据公式（3）和（4），确定足够大区间范围的超额因数EF整数值（-2至20）所对应的修正滞留率和允许船旗国船舶滞留艘次；
第二步：根据该船旗国实际滞留数，比对各EF整数值对应的允许船旗国船舶滞留艘次，判断所处EF值的区间范围，得出“黑灰白”分布情况；
第三步：采用坐标轴平移（上移或下移）的方法，将对象移至EF值为[0，1]区间内，代入公式（5），可以理解为求解图中CB段占AB段的比例，算出实际EF值（见图）。
1.2.2直接求解方程法
本文采用直接求解公式（1）至（5）的方法，计算船旗国“黑灰白”名单及超额因数EF值。首先，代入临界值公式（1）和（2），定性判断船旗国“黑灰白”分布；其次，求解EF值，定量地反映船旗国的绩效表现。
通过与年报公布数据进行比对发现，关于“黑名单”的计算，需取修正滞留率两个计算结果中数值较大者，并对应求出超额因数EF。关于“灰名单”的计算，白到灰的界限（uwhite-to-grey）计算值若为负数，则取0。关于“白名单”的计算，一是黑到灰的界限（ublack-to-grey）计算值若为负数，也取0；二是修正滞留率两个计算结果中也取数值较大者；三是为保持公式有效性，修正滞留率的取值范围为[0,1]，故而超额因数EF应大于等于-2.33。
2 巴黎备忘录新方法
美国海岸警卫队将船旗国的滞留率与所有船旗国3年总平均滞留率的倍数关系作为衡量船旗国绩效风险属性计算的指标之一，并将3年滚动滞留率高于平均滞留率的船旗国列入船旗国“黑名单”（Flag List）[5]。近似于美国海岸警卫队采用的新船旗国绩效评价方法，巴黎备忘录在2019年的第52次PSC委员会会议上通过一种船旗国绩效评价新方法，并初步计划于2023年实施。
2.1 船旗国绩效的一般判定标准
本文设定船旗国滞留率为Pflag，3年滚动平均滞留率为Pave。一般性，船旗国绩效评价界限计算公式为：
（1） 高绩效（HIGH）：Pflag＜Pave （8）
（2） 中等绩效（MEDIUM）：Pave≤Pflag≤2≤Pave（9）
（3） 低绩效（LOW）：Pflag＞2×Pave（10）
2.2 检查数少于临界检查数的船旗国绩效的特殊计算及判定
对于检查数较少的船旗国，绩效评价标准略有不同。首先，需要明确船旗国检查数较小的具体界限，临界检查数（INSPcritical）的计算方法为：
2.3 计算实例
为更好地进行数据比较，并为东京备忘录后续优化船旗国绩效计算方法提供一定的参考，此处同样也以2019年东京备忘录PSC检查年报数据为例进行计算。
首先，2017—2019年东京备忘录船旗国PSC检查数为94276艘次，滞留数为2858艘次，计算出2017—2019年的3年滚动平均滞留率为：
Pave=3.03%（15）
其次，代入公式（11），求出船旗国PSC检查数较小的具体界限为：
INSPcritica≈33（16）
最后，对于3年PSC检查数大于等于INSPcritical的船旗国，代入公式（8）至（10），反之，代入公式（12）至（14）。经计算，参与东京备忘录绩效评价的船旗国共计109个。其中，低绩效（LOW）29个；中等绩效（MEDIUM）27个；高绩效（HIGH）53个。
3 两种计算方法对比分析
通过上文两种船旗国绩效评价计算方法不难发现，因方法不同，船旗国的绩效评价结果存在一定的差异，其中新方法以3年滚动滞留平均率为依据，较好地符合“统计大数原则”，且适用范围覆盖备忘录组织下接受PSC检查的所有船旗国（见表1）。
3.1 实现备忘录组织下船旗国绩效评价的全覆盖
巴黎、东京备忘录现行的“黑灰白”名单制度仅适用于近3年来接受PSC检查超过30艘次的船旗国，对于少于30艘次的船旗国，备忘录组织并不对其绩效表现进行评定。2019年东京备忘录PSC检查年报中的船旗国“黑灰白”名单只包含69个船旗国，另外40个船旗国并未纳入。对比之下，巴黎备忘录新通过的船旗国绩效评价方法并没有这种限制，适用范围更广，评价方式也更为简洁易懂，从而可实现备忘录组织下船旗国绩效评价的全覆盖。
经计算，若按巴黎备忘录的新方法，东京备忘录40个未参与绩效评价的船旗国的具体分布为：低绩效（LOW）10个，中等绩效（MEDIUM）12个，高绩效（HIGH）18个。新方法有效解决了部分船旗国旗下船舶接受PSC检查次数较少、滞留率很高、逃避“黑名单”的问题，有利于下一步对潜在的低标准船旗国的精准打击。所以，个别船东原先登记注册在PSC检查数较小的船旗国，并不断更换这类船旗国的做法应得到纠正，切实把管理重心转移到船舶安全和防污染方面，以不断提升船舶安全质量。
3.2原有名单中部分船旗国绩效评价等级发生调整
除了对上述PSC检查量较少的船旗国带来的变化，若采取新的计算方法，原有名单中船旗国绩效评价等级也会发生调整，即原有名单中9个船旗国由原本的“白名单”下降为新方法中的“中等绩效”，4个船旗国由原本的“灰名单”上升为新方法中的“高绩效”，还有9个船旗国由原本的“灰名单”下降为新方法中的“低绩效”，原有名单中“黑名单”的船旗国没有调整（见表2）。
原“白名单”下降为新方法中的“中等绩效”的9个船旗国并不全部位于“灰名单”到“白名单”的过渡区间，EF值的分布也较分散，但具有检查量较大的共性；原“灰名单”上升为新方法中的“高绩效”的4个船旗国具有检查数较小，但滞留数仅为1艘或2艘的特点；原“灰名单”下降为新方法中的“低绩效”的9个船旗国全部位于“黑名单”与“灰名单”的过渡区间。
究其原因，一方面，从公式（1）和（2）可以看出，原有黑到灰的界限(ublack-to-grey)、白到灰的界限（uwhite-to-grey）只与检查数N、允许滞留率p（取7%）和z（取1.645）3个值有关。界限值仅随N的变化而改变，当N值较大时，求出的允许滞留数也较大。另一方面，7%的允许滞留率已两倍于当前实际发生的3%～4%的平均滞留率，导致现有方法界限相对宽松，也无法全覆盖。而巴黎备忘录的新方法采用的是实际的3年滚动平均滞留率，评估结果更真实，界限更严格。
4 结语
本文通过对巴黎、东京备忘录现行绩效评价计算方法与巴黎备忘录提出的新方法进行比较分析，从而找出现行的“黑灰白”名单制度的弊端所在。同时，从中也不难发现巴黎备忘录新通过的绩效评价方法具有公式相对简单易懂、覆盖范围全面等方面的优点，弥补了原有的漏洞和不足。
此外，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PSC检查选船时，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将获得检查周期长的“优惠待遇”。
综上所述，在综合考虑新评价方法对备忘录组织下的船旗国产生的现实影响的同时，建立科学化的船旗国绩效评价方法有利于提高评估的科学性和全面性，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。
参考文献
[1] [2]杜秉洲. 基于港口国检查结果的船旗国绩效评价研究[D].2016.
[3]Annual Report 2001. Paris MOU on Port State Control.2001[EB/OL].
[4]Annual Report 2019. Tokyo MOU on Port State Control[EB/OL].8 May 2020.
[5]马雪梅,罗卫华.论船级社检验、船旗国监督与港口国监督三者关系[J]. 航海技术，2007(01):75-76.
