8. Phương pháp nghiên cứu
3.3. Xây dựng mô hình toán đánh giá rủi ro đâm va
3.3.2 Xây dựng biểu thức toán đánh giá rủi ro tại cảng biển Vũng Tàu
- Mỗi công cụ đánh giá ―định lượng‖ hay mô hình đánh giá rủi ro định lượng đều phải xác định yếu tố thành phần tác động, phụ thuộc và các yếu tố rủi ro thành phần này có thể tính toán hoặc ước lượng được.
Trong nghiên cứu, xây dựng Mô hình đánh giá rủi ro đối với hoạt động của tàu thuyền tại cảng biển Vũng Tàu, nghiên cứu sinh xem xét, tiếp cận và giải quyết vấn đề rủi ro ở góc độ: đánh giá rủi ro thông qua việc lượng hóa ―mức độ khó khăn‖ của các loại tàu thuyền khi hoạt động trong môi trường hàng hải bị tác động/ ảnh hưởng bởi 05 yếu tố gây nên tai nạn đâm va đã được thống kê, phân tích chi tiết tại Mục 3.2 Chương này; cụ thể 5 yếu tố là nguyên nhân gây nên tai nạn đâm va đã được xác định, bao gồm:
+ Yếu tố tác động gây khó khăn cho việc điều động tàu phát sinh từ ảnh hưởng của dòng chảy (gọi tắt là yếu tố dòng chảy);
tắt là yếu tố con người)
Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của 05 yếu tố gây tai nạn đâm va nêu trên ta tiến hành thu thập dữ liệu nghiên cứu sử dụng cho công tác phân tích, thống kê. 05 yếu tố này được coi là các biến độc lập và biến phụ thuộc là rủi ro đâm va. Mặt khác, xét độc lập từng yếu tố với nguy cơ hay rủi ro đâm va thì chúng tỷ lệ thuận với nhau và theo nguyên lý chồng chất, các biến độc lập - biến phụ thuộc này được xác định là tuyến tính (thỏa mãn tính đồng nhất và cộng tính).
Căn cứ lý thuyết Hồi quy tuyến tính đa biến, nếu ta gọi biến phụ thuộc K là giá trị thể hiện giá trị mức độ rủi ro đâm va; các biến độc lập là giá trị thể hiện mức độ ảnh hưởng của các yếu tố gây nên nguy cơ đâm va tại cảng biển Vũng Tàu. Khi đó phương trình hồi quy tổng thể có dạng như sau [19]:
(3-6) Với:
* : Là hệ số tự do (hệ số chặn của mô hình).
* , ,..., : Là các hệ số hồi quy riêng.
* (i=2,...,n): Là sai số ngẫu nhiên có mặt trong mô hình để đại diện cho các biến khác ngoài Xi ảnh hưởng đến biến phụ thuộc K; sai số này càng nhỏ thì mô hình càng sát so với thực tế.
Theo kết quả nghiên cứu ở trên, Rủi ro đâm va (K) tại cảng biển Vũng Tàu phụ thuộc vào 5 yếu tố (i=5) chính gồm: Yếu tố dòng chảy (Current); yếu tố gió (Wind); yếu tố tình huống cắt hướng (Crossing); yếu tố tình huống đối hướng (Head_on) và yếu tố con người (Human). Các yếu tố khác tác động không đáng kể. Mặt khác, do thực tế hiện chưa có mô hình nào để kiểm chứng hay chưa có công cụ nào để xác định giá trị rủi ro thực tế là bao nhiêu để làm cơ sở xác định sai số ngẫu nhiên hay mức độ sai lệch thực tế so với mô hình tính toán nên để đơn giản phương trình hồi quy, ta xem như sai số ngẫu nhiên là không đáng kể.
Vậy, phương trình hồi quy đánh giá rủi ro đâm va được thể hiện bằng biểu thức:
K = + * ) + ( * ) +
( * ) + ( * ) + ( * )
(3-7)
Mức độ đánh giá rủi ro Giá trị của mức độ
An toàn cao +2
An toàn +1
Trung tính (không an toàn; và, cũng
không nguy cơ đâm va) 0
Có nguy cơ đâm va -1
Nguy cơ đâm va cao -2
- Để xác định số lượng tối thiểu chuyên gia, căn cứ nghiên cứu, hướng dẫn của Tabachnick và Fidell, 1996 [44] thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n=50 + 8*m (với m: số biến độc lập) và để phân tích nhân tố khám phá EFA, dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) [45] cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến gấp 5 lần tổng số biến quan sát.
Mặc dù yêu cầu cỡ mẫu tối thiểu là 130 nhưng để kết quả nghiên cứu tin cậy hơn, nghiên cứu sinh đã nhưng tăng cỡ mẫu đầu vào và tiến hành tổ chức hội thảo tham vấn cộng đồng, lấy ý kiến của 258 chuyên gia (người có kiến thức, kinh nghiệm) là đại diện của: Cơ quan quản lý nhà nước (Cảng vụ hàng hải);
Điều hành giao thông (VTS); Thuyền trưởng, Sỹ quan đại phó và Hoa tiêu dẫn tàu có nhiều kinh nghiệm trong khu vực để thảo luận, thống nhất quy ước giá trị mức độ rủi ro và tiến hành đánh giá rủi ro đâm va trên các ma trận tình huống được hội thảo phối hợp nghiên cứu, xác lập.
Nội dung câu hỏi tập trung đánh giá tác động của 05 yếu tố gây nguy cơ tai nạn đâm va trên từng phân đoạn luồng hàng hải cụ thể trong khu vực, với từng chế độ, vận tốc, hướng tác động của gió hay dòng chảy và với đặc tính kỹ thuật cụ thể của 03 chủng loại tàu thuyền đặc trưng hoạt động tại cảng biển Vũng Tàu là: Tàu biển; đoàn tàu lai kéo và tàu sông hoặc tàu cá (Mẫu câu hỏi và kết quả tổng hợp ý kiến đánh giá tại Phụ lục 1, Phụ lục 2).
- Tổ chức Hội thảo và thống nhất xác định đánh giá: các yếu tố (5 yếu tố), các đối tượng (tàu biển; đoàn tàu lai kéo; tàu sông/ tàu cá) và các tham số liên quan: tốc độ và hướng gió/ dòng; vận tốc, chiều dài tàu và khoảng cách chính ngang khi hành trình đối hướng; khoảng cách, góc mạn giữa các tàu khi hành
Bảng 3.6. Tóm tắt thông số mô hình Tóm tắt thông số mô hình
(Model Summaryb)
Mô hình
Model Hệ số R
Hệ số R bình phương (R Square)
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted
R Square)
Sai số chuẩn của ước lượng Std. Error of the
Estimate
Hệ số Durbin-Watson
1 .847a .717 .711 .37445 2.038
a. Biến tiên lượng (Predictors): (Constant), Human, Head_on, Crossing, Wind, Current
b. Biến phụ thuộc: Rủi ro đâm va (Dependent Variable: Risk) Trong đó:
- Hệ số R bình phương phản ánh mức độ phù hợp của mô hình, giá trị này biến thiên từ 0 đến 1; và càng về gần 1 thì mô hình càng tốt.
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Trong mô hình này, giá trị Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,711 như vậy, các biến độc lập giải thích được 71,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Phần còn lại 28,9% được giải thích bởi các biến không thuộc mô hình toán trong nghiên cứu và giá trị sai số ngẫu nhiên.
- Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy. Hệ số Durbin Watson có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 -> 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch. Kết quả tính toán trong mô hình có giá trị 2,038 chứng tỏ các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
- Để kiểm định độ phù hợp của mô hình, ta tiến hành thực hiện Kiểm định ANOVA (ANOVA test), hay còn được gọi là phân tích phương sai (Analysis of Variance), là một kỹ thuật thống kê tham số được sử dụng để phân tích sự khác nhau giữa giá trị trung bình của các biến phụ thuộc với nhau (Ronald Fisher,
0,703 như vậy, các biến độc lập giải thích được 70,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Phần còn lại 29,7% được giải thích bởi các biến không thuộc mô hình toán trong nghiên cứu và giá trị sai số ngẫu nhiên.
Bảng kiểm định độ phù hợp với tổng thể của mô hình:
Bảng 3.7. Bảng kiểm định Anova ANOVAa
Mô hình/ Model
Tổng bình phương/
Sum of Squares
Bậc tự do/ df
Bình phương trung bình/
Mean Square
F (P-value) Sig.
1
Regression 89.526 5 17.905 127.698 .000b
Residual 35.334 252 .140
Total 124.860 257
a. Biến phụ thuộc: Rủi ro đâm va (Dependent Variable: Risk)
b. Biến tiên lượng/ Predictors: (Constant), Human, Head_on, Crossing, Wind, Current
- Từ bảng Anova ở trên, ta có kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F=127.697 với sig.=0.000 <5%. Chứng tỏ giá trị R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể (các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc).
Bảng 3.8. Kết quả các hệ số của mô hình Các hệ số mô hình (Coefficientsa)
Mô hình/
Model
Hệ số chưa chuẩn hóa Unstandardized
Coefficients
Hệ số chuẩn hóa Standardized
Coefficients
Kiểm định
t
Sig.
Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -.096 .212 -4.516 .000
Current .306 .051 .272 7.174 .000 .707 1.415
Wind .231 .042 .220 5.497 .000 .703 1.422
Crossing .172 .043 .161 4.050 .000 .707 1.414
nhỏ hơn 2, do vậy, không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Qua đó, Mô hình hồi quy tuyến tính được xác định như sau:
K = (-0,096) + (0,272* ) + (0,220 * ) +
(0,161 * ) + (0,127 * ) + (0,414 * )
(3-8) Trong đó:
+ K là mức độ rủi ro đâm va tàu thuyền tại cảng biển Vũng Tàu.
+ Giá trị: (-0,096) là hệ số cắt của mô hình.
+ XCurrent: là mức độ rủi ro đâm va từ tác động của yếu tố dòng chảy.
+ XWind: là mức độ rủi ro đâm va từ tác động của yếu tố gió.
+ XCrossing: là mức độ rủi ro đâm va từ tình huống tàu chạy cắt hướng.
+ XHead-on: là mức độ rủi ro đâm va từ tình huống tàu chạy đối hướng.
+ XHuman: là mức độ rủi ro đâm va từ yếu tố con người.
Như vậy với mô hình hồi quy tuyến tính đa biến mô tả quan hệ giữa biến phụ thuộc K với các biến độc lập XCurrent, XWind, XCrossing, XHead-on, XHuman và thông qua phần mềm SPSS để giải hồi quy tuyến tính đa biến, ước lượng các giá trị , , và lần lượt là: 0,272; 0,220; 0,161; 0,127 và 0,414. Đây là các hệ số hồi quy được tính toán thông qua phần mềm theo các dữ liệu khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro đâm va đã thu thập được qua phương pháp chuyên gia.
- Hệ số chưa chuẩn hóa trong mô hình ký hiệu là B phản ánh lượng biến thiên của K (biến phụ thuộc) khi một đơn vị X (biến độc lập) thay đổi, hệ số này là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến được giữ nguyên giá trị thô. Hệ số đã chuẩn hóa trong mô hình ký hiệu là Beta phản ánh lượng biến thiên của độ lệch chuẩn (standard deviation) của K khi một đơn vị độ lệch chuẩn của X thay đổi.
Theo đó, mô hình chuẩn hóa đánh giá rủi ro tai nạn đâm va tại cảng biển Vũng Tàu thể hiện như sau:
nhất OLS (Ordinary Least Squares) [19].