中歐班列口岸站通關風險分析
——基于FTA?BN 模型

馮芬玲，樊立峰

（中南大學交通運輸工程學院，長沙 410075）

作為“一帶一路”倡議下推動經貿合作的重要載體，中歐班列的開通使得沿線各個國家之間的經濟交易更加頻繁，對我國和亞歐大陸其他國家的經濟發展起到促進作用。2019 年全年開行中歐班列8225 列、同比增長29%，發送72.5 萬標箱、同比增長34%，綜合重箱率達到94%。為更有效發揮中歐班列在“一帶一路”倡議下的重要推動作用，需要保證中歐班列的開行效率。通關作業是中歐班列經過口岸站時作業中最為重要的一個環節，其效率直接影響班列的運行效率，進而影響班列的運營狀況。同時，Asian Development Bank（亞洲開發銀行）及部分學者通過建立時間?距離?成本（TCD）調查表等分析方法開展了關于走廊績效、物流績效等方面的研究［1?4］，證明在國際貨物運輸過程中，通關時間及效率會對物流運輸中的有延誤速度（SWD）指標產生影響，是相關績效評估考慮的重要方面。由此可知，通關效率是影響中歐班列全程物流時間及費用的重要因素，開展通關延時風險管理工作可有效提升運營效率，改善運營成本結構，對于中歐班列常態化運營及高質量發展具有重要意義。因此，本文針對中歐班列在開行過程中存在的通關時間風險，引入先進的風險管理工具開展分析評估，確定影響中歐班列通關過程的關鍵風險事件。

近年來，物流運作［5］、貨物運輸［6］及供應鏈管理［7?9］等領域風險管理方法及理論得到了顯著的發展，包括風險矩陣［10］、人工神經網絡［11］等方法被應用到相關問題中，可有效獲取風險因素或事件的重要度。但大部分風險評估模型對風險因素間的相互關系研究較少，而貝葉斯網絡［12?13］作為一種概率圖模型，可有效反映變量之間的變量關系，對不確定因素開展分析推理，目前廣泛應用于可靠性分析［14］、風險評估［15］等領域。

目前，中歐班列方面的相關研究仍處于初始發展階段，部分學者從市場需求、運輸組織、運營機制等方面對中歐班列運營現狀進行了系統分析，在不同時間段為中歐班列的可持續發展提出了相應的對策及建議［16?20］。鑒于中歐班列風險視角的相關研究較為缺乏，本文將貝葉斯網絡工具引入中歐班列通關時間分析中，同時針對相關數據較少的局限性，利用故障樹模型的映射形成可靠的貝葉斯網絡結構及初始條件概率，并通過EM 算法開展貝葉斯網絡參數學習更新節點參數，為中歐班列通關時間風險分析建立有效的基礎，實現通關時間風險網絡推理過程。

一、FTA-BN 風險評估理論與方法

根據故障樹及貝葉斯網絡的特點，可知故障樹模型可對系統風險事件進行可靠評估，因此可通過故障樹模型為貝葉斯網絡的結構確定提供有效參考。同時，相比較于層次分析法等評估模型，貝葉斯網絡評估工具能夠靈活地輸入和輸出數據，可為風險管理工作提供直觀、高效的評估框架［21］。而與BP 神經網絡模型等方法相比，貝葉斯網絡具備有效處理小樣本、不完整數據集的優勢，在數據缺乏時能夠利用專家意見進行評估分析，是在不確定環境和不完全信息下開展推理分析的可靠工具。因此，根據中歐班列通關時間風險的實際特點，本文建立故障樹?貝葉斯網絡（FTA?BN）模型，將故障樹與貝葉斯網絡工具的優勢相結合，構建更為有效的風險評估工具。

（一）貝葉斯規則

貝葉斯規則是在概率論基礎上建立的一種把先驗知識與證據相結合的統計原理，可在不確定性環境下進行正反兩個方向的概率推理計算。先驗概率和后驗概率是相對于某組證據而言的，設X和Y為兩個隨機變量，Y=y為某一假設，X=x為一組證據，則概率為Y的后驗概率；相應的，P(Y=y)即為隨機變量Y的先驗概率。貝葉斯定理描述了先驗概率與后驗概率間的關系如式（1）所示：

（二）貝葉斯網絡推理

貝葉斯網絡（簡稱“BN”）是在貝葉斯規則的基礎上建立的一種基于網絡結構的有向無環圖描述，用其節點代表各個隨機變量，節點間的有向弧代表變量間的直接依賴關系。并且每個節點都附有一個概率分布，用來表示各個變量之間的影響程度，即條件概率表（CPT），是貝葉斯網絡開展推理學習等功能的基礎。例如，圖1 所示為簡單的貝葉斯網絡結構，0、1 表示節點的狀態，圖1 的表中數值為節點狀態的先驗概率，子節點Y的條件概率見表1。根據各節點證據狀態的輸入更新可進行貝葉斯網絡信念更新，獲取該證據樣本下各節點的后驗概率，是貝葉斯網絡推理的基礎。

圖1 貝葉斯網絡結構示意圖

表1 節點Y 條件概率表

根據已知先驗概率及節點概率，通過證據樣本更新所在節點狀態，在已有貝葉斯網絡中進行信念更新，可獲取其他節點后驗概率。所得推理結果如圖2 所示。

圖2 貝葉斯網絡推理結果

（三）故障樹向貝葉斯網絡映射

故障樹分析法（fault tree analysis）是一種將系統故障形成的原因由總體至局部按樹枝狀逐級細化的分析方法，可有效確定故障發生的原因及其影響［22］。圖3 所示為一個故障樹的案例。系統故障為頂事件，A、B 為中間事件，1、2、3、4 為基本事件。

圖3 故障樹案例圖

根據故障樹及貝葉斯網絡的定義，可將故障樹模型向貝葉斯網絡映射［23］。映射形成的貝葉斯網絡節點與故障樹中事件逐一對應，構成有向無環圖，同時各節點對應的初始條件概率參數可根據故障樹的邏輯門確定。映射過程如圖4、圖5 所示。

圖5 與門結構映射過程

（四）參數學習

在貝葉斯網絡構建完成后，可通過參數學習方法確定或更新網絡中各節點參數，為貝葉斯網絡推理過程提供更為可靠的基礎。其中EM 算法通過搜索局部最小值對缺乏數據的未知參數漸進地確定性估計，可在數據存在缺失及模糊狀態時有效進行最大似然估計，獲取貝葉斯網絡評估模型中各節點的參數。其算法流程可概括如下：

觀察樣本數據x=(x1，x2，…，xm)，聯合分布p(x，z；θ)，條件分布p(z|x；θ)，最大迭代次數j。

S0.隨機初始化模型參數θ的初始值θ0；

S1.開始EM 算法迭代；

S2.計算聯合分布的條件概率期望：

S3.極大化L(θ，θj)，得到θj+1：

S4.如果θj+1已收斂，則算法結束，否則繼續返回S2 步進行迭代運算。

三、基于FTA-BN 模型的中歐班列通關時間風險分析

根據Asian Development Bank 及多位學者在走廊績效、物流績效等方面的研究［1?4］可知，在國際貨物聯運過程中，基礎設施建設、通關環境及效率等指標對于國際物流績效及貿易便利化方面具有重要的影響。在中歐班列運營過程中，通關流程中出現的長時間延誤對運輸效率及成本均會產生負面影響，進而影響中歐班列全程運作時間及運營成本結構，因此需要重點關注口岸站通關相關風險及問題。依托中歐班列的統一品牌優勢及通關便利化建設任務，相關部門加強了海關合作及監管機制的建設，一定程度上緩解了海關延時風險、貪污腐敗問題以及“灰色清關”現象等問題對中歐班列通關效率產生的影響。為更有效保障中歐班列在口岸站的通關效率，本文選取通關時間風險為目標，通過FTA?BN 模型開展推理評估，確定中歐班列通關作業流程中的關鍵風險事件。

目前，經阿拉山口口岸、滿洲里口岸和二連浩特口岸等五大口岸進出的西、中、東3 條中歐班列運輸通道已逐步形成。中歐班列作為國際鐵路聯運，涉及不同國家之間的貨物運輸，需要在口岸站執行相關通關程序。根據中歐班列運營實際作業流程可知，在完成通關作業后才能開展進一步的貨物換裝技術作業流程。由此可知，中歐班列口岸站通關作業流程的效率直接影響著中歐班列的開行效率，是運營過程中的重要作業環節。根據目前世界海關組織（WCO）的相關條約及口岸站作業實際情況，目前國際貨物通關程序基本環節包括：報關、審單、查驗、放行。根據中歐班列在口岸站通關作業流程的分析，可確定中歐班列通關時間風險結構［24］如圖6 所示。

圖6 通關時間風險結構圖

（一）故障樹構造

基于風險結構示意圖，本文構建以中歐班列通關時間風險為頂事件的故障樹模型。根據中歐班列通關作業流程實際情況，選取13 個基本事件和10 個中間事件，各事件之間的邏輯關系有“與”“或”“非”3 種。根據圖6 構畫了中歐班列通關時間風險的風險評估故障圖，如圖7 所示，相關風險事件的符號及名稱見表2。

圖7 通關時間風險故障樹

表2 中歐班列通關時間風險故障樹事件表

（二）故障樹映射成貝葉斯網絡

根據故障樹及貝葉斯網絡的原理，可結合上述故障樹模型確定中歐班列通關時間風險評估的貝葉斯網絡結構及初始條件概率如圖8 及表3 所示。

圖8 通關時間風險貝葉斯網絡

表3 初始條件概率示例

（三）貝葉斯網絡參數學習

通過故障樹模型映射可獲取貝葉斯網絡結構及初始條件概率表，為更有效開展貝葉斯網絡推理過程，可根據實際數據開展貝葉斯網絡參數學習，更新貝葉斯網絡條件概率分布，為推理過程提供更為可靠的基礎。同時，可結合專家意見，在實際數據的基礎上確定貝葉斯網絡中節點的先驗概率［25］。本文依托某列中歐班列開行過程中收集的相關數據為基礎，確定各風險事件的先驗概率，并開展參數學習更新貝葉斯網絡節點參數，為通關時間風險分析建立基礎。

已知中歐班列“N?D”由國內C 城市始發經新疆阿拉山口出境，途經哈薩克斯坦等國家抵達德國杜伊斯堡。選取2017 年1 月至2018 年3 月開行的班列車次作為樣本，在此期間中歐班列“N?D”共計劃開行53 列，因故取消7 列，實際開行46 列。班列開行路線先后經過蒙古、俄羅斯、白俄羅斯、波蘭4 個國家后到達德國杜伊斯堡。根據在班列運營單位X 公司的實地調研，通過公司運營數據系統中關于班列通關作業流程的數據統計報表，可獲取班列開行中各事件發生的次數見表4。

表4 中歐班列實際數據收集結果

以表4 數據為基礎，由國家鐵路局、中歐班列運營單位的多位專家結合實際情況進行修正，獲取各基本事件發生的先驗概率見表5。

表5 通關時間風險基本事件及其發生先驗概率

將收集到的數據通過ACCESS 標準化處理，利用EM 算法開展貝葉斯網絡參數學習，得到本次參數學習的最大似然函數lnP=586.772385，證明所求得節點參數可用于進一步的推理過程。更新后的部分條件概率表見表6。同時可根據專家意見對部分條件參數進行修正，確定更為合理的貝葉斯網絡條件概率分布。

表6 參數學習后更新的部分條件概率

四、實驗結果分析

在確定中歐班列通關時間風險分析貝葉斯網絡結構及參數后，可根據模型開展所需要的推理過程，本文主要開展單個延時中間事件風險影響程度推理、復合延時中間事件風險影響程度推理以及通關時間風險逆向推理3 個推理過程。通過多方面的推理工作，可有效獲取相關風險事件對通關作業過程的影響程度，對影響程度較大的風險事件需采取嚴格的風險控制及應對措施，保證中歐班列通關作業流程順利開展。

（一）單延時事件推理

在構建好的貝葉斯網絡評估模型中，將與中歐班列通關時間風險頂事件的父節點逐一輸入證據，進行信念更新后得到貝葉斯網絡推理結果，獲取其父節點及頂事件節點的后驗概率分布。單個延時中間事件風險影響程度推理結果見表7。

表7 單延時事件推理結果

根據單延時事件風險推理結果可以看出，在報關延時風險事件發生的情況下，中歐班列通關時間處于風險狀態的概率相對最高，可達到61.9%。由此可知，報關工作在中歐班列通關過程中可能較大程度影響通關效率，需要在作業過程中重點關注。同時，在報關延時風險事件的推理結果中，可知報關不及時具有較高的后驗概率，因此該風險事件在報關工作過程中需要進行有效防范，進而降低報關延時風險的發生概率，保障通關作業的高效開展。同理可分析獲取其他風險事件對通關時間的影響程度。

（二）復合延時事件推理

根據不同需求，可依據貝葉斯風險評估模型開展相應復合事件的風險推理過程，獲取復合事件發生狀況下通關時間風險處于風險狀態的概率，進而分析相關事件對中歐班列通關過程的影響程度。受限于篇幅，本文僅列舉部分復合延時事件的風險推理結果見表8。

表8 復合延時事件推理結果

通過復合延時時間的推理過程，可獲取不同情形下相關事件處于風險狀態的后驗概率，為通關風險管理工作提供有效參考。當推理結果中頂事件的后驗概率較高時，相應情形需要在作業過程中采取重點的風險管控措施，以確保通關程序的順利推進。

（三）逆向推理

通過更新中歐班列通關時間風險頂事件狀態的證據，可逆向推理獲取各延時中間事件及底事件的后驗概率分布，從而了解各事件對中歐班列通關時間風險的影響程度。同時可根據相關事件先驗概率與后驗概率的對比來分析風險事件在通關作業過程中的敏感性程度，綜合評估后確定關鍵風險因素。由表9 結果可知，報關、審單相關中間延時事件及底事件對通關時間風險影響較大，需要在通關過程中加強對相關風險事件的防范，有效提升中歐班列通關作業效率。

表9 逆向推理結果

根據對中歐班列通關時間風險的多方面綜合推理，可明確通關作業流程中相關風險事件對通關時間風險的影響程度。通過對關鍵風險事件的可靠應對與管理，可有效規避或控制通關時間風險，一定程度上提升通關效率，保障中歐班列常態化運營效率，進一步改善運輸成本結構，為中歐班列運輸通道的走廊及物流績效提供有力支持。

五、風險控制與應對建議

依托中歐班列建設發展規劃等相關政策，在中歐班列通關時間風險評估結果的基礎上，結合口岸站通關作業程序實際狀況，可提出部分可行的風險控制與應對建議，為中歐班列提升通關效率提供可靠參考。

（1）繼續推動全國通關一體化，提升口岸站通關效率。根據中歐班列建設發展規劃的重點任務要求，可在相關部門的統籌協調下進一步深入推進全國通關工作的一體化發展，實現貨物運輸過程的一次申報、指運地（出境地）一次查驗，對換裝地不改變施封狀態的直接放行。提升邊境口岸設施質量水平，對內陸鐵路口岸進行科學布局和高效管理，顯著提高進出境通關能力，滿足中歐班列規模化發展需要。同時海關、檢驗檢疫等口岸工作機構應改善通關流程作業的配合與協作，優化協同合作機制及作業流程，減少中歐班列作業和停留時間，提升中歐班列在口岸站的通關效率。

（2）與沿線國家海關強化國際合作機制。深化改善與中歐班列沿線國家海關建立的國際合作機制，推進信息互換、監管互認、執法互助等海關合作，加強海關監管機制的建設，根據實際情況的變化適時修訂或完善雙邊陸地邊境口岸管理協定，利用口岸管理共享平臺建設過程逐步實現相關對單證格式及數據標準的簡化統一。依托中歐班列建設規劃重點任務，推行中歐“經認證經營者”互認合作，推進將鐵路運輸模式納入中歐安全智能貿易航行試點計劃，有效降低通關過程中貪污腐敗風險的發生概率及相關風險對班列運營的影響，提高中歐班列的通關效率。

（3）提升通關作業信息化水平。依托中歐班列運輸協調委員會職能，積極推進中歐班列沿線各國鐵路、海關及代理企業間的數據交換和95306 中歐班列信息平臺建設，推廣使用電子數據交換協議，明確電子文件數據交換種類和方法，實現國聯單證信息的高效流通，降低數據錄入錯誤、票據丟失等失誤帶來的風險。同時可逐步引入“區塊鏈+通關”系統，實現快速通關及信息聯通，減少口岸通關作業過程的操作時間及工作量，依托區塊鏈去中心化、可追溯、實時共享、不可篡改等特性有效降低相關風險的發生概率，提升中歐班列的運營效率，進一步打造“數字化”中歐班列。

（4）建立可靠的救濟渠道。依托“一帶一路”倡議下中歐班列的統一品牌優勢，可在中歐班列運輸協調委員會等部門的協調下，在既有行政救濟措施的基礎上，結合口岸站通關程序中存在的實際問題及潛在風險，建立更為便捷、可靠的行政救濟渠道，為中歐班列在口岸站通關流程中提供可靠的法律援助及支持，及時有效地保障中歐班列運營的合法權益，降低相關風險因素帶來的時間及成本損失。在境外段運輸的通關作業中，可依托鐵路合作組織（OSJD）和國際鐵路貨物運輸政府間組織（OTIF）等政府間鐵路合作組織的職能，根據相關國際公約及時制定風險響應預案，在發生風險事件時依法追償和訴訟。同時運營單位可通過參與保險理賠、貨物保價等方式來應對可能發生的風險事件，及時獲取經濟補償，為中歐班列通關作業提供可靠支持與保障。

六、結論

口岸站通關作業程序是中歐班列在開展國際貨物聯運過程中的重要環節，本文以中歐班列通關時間風險分析為目標，建立了FTA?BN 風險評估模型。針對所研究問題特點，通過引入故障樹模型來映射得到貝葉斯網絡結構及初始條件概率表，通過實際數據開展參數學習更新節點參數，最終利用更新后的貝葉斯網絡模型開展通關風險事件的網絡推理過程，確定報關、審單延時相關事件為中歐班列通關作業流程中的關鍵風險事件，并結合口岸站通關實際情況提出可供參考的風險控制與應對建議。本文通過建立FTA?BN 模型，充分結合了故障樹模型與貝葉斯網絡的優勢，構建了直觀、高效的風險評估框架，為中歐班列運營風險分析及管理工作提供了可靠工具及方法，更好發揮其在“一帶一路”倡議下的戰略推動作用，對中歐班列的可持續、高質量發展進程具有重要意義。在之后的研究中，可通過收集更完善的數據集以開展貝葉斯網絡結構學習，對節點間的相互關系進行更有效的描述，形成更為可靠的風險評估模型。