EN中文

中国生态旅游 >

2024 , Vol. 14 >Issue 4: 834 - 847

DOI: https://doi.org/10.12342/zgstly.20240169

海洋旅游

邮轮旅游事故类型特征及其引致因素

  • 全洪巍 ,
  • 叶欣梁 ,
  • 孙瑞红
展开
  • 上海工程技术大学管理学院，上海 201600
*孙瑞红（1980-），女，博士，教授，研究方向为邮轮经济与可持续旅游。E-mail:

全洪巍（2000-），女，硕士研究生，研究方向为邮轮旅游。E-mail:

收稿日期: 2024-05-01

  修回日期: 2024-08-12

  网络出版日期: 2025-01-03

基金资助

国家社会科学基金项目(21BGL281)

国家社会科学基金后期资助项目(22FGLB040)

收起

Research on the typological features and contributing factors for cruise tourism accidents

  • Quan Hongwei ,
  • Ye Xinliang ,
  • Sun Ruihong
Expand
  • School of Management, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201600, China
*Sun Ruihong. E-mail:

Received date: 2024-05-01

  Revised date: 2024-08-12

  Online published: 2025-01-03

Fold

摘要

提升邮轮旅游安全对维护邮轮旅游形象、保障行业健康、预防事故及增强公众信心至关重要。文章以2000—2024年期间全球3 376起邮轮事故为数据基础，采用列联表卡方检验和分类回归等方法，统计检定全球邮轮旅游事故类型与事故后果，探析灾难性事故、公共卫生事故、社会安全事故、自然灾害事故等类型的引致因素。研究发现：（1）邮轮事故数量与邮轮旅游行业发展规模的变化趋势基本一致，航线繁忙的海域与港口发生事故的概率大；灾难性事故是发生频率最高的邮轮旅游事故类型，且其亚类最为复杂多样。（2）不同类型事故导致的事故后果存在性质和程度的差异，公共卫生事故和自然灾害2种类型更易造成较大的人员伤亡。（3）邮轮旅游事故的引致因素存在显著的类型差异。其中，人员因素与灾难性事故、公共卫生事故和社会安全事故的发生密切相关；设备因素也是灾难性事故的重要诱因；环境因素是自然灾害和许多灾难性事故的主要原因；管理因素对公共卫生发展影响极大。据此，文章提出邮轮旅游风险管控措施建议，以期为邮轮旅游业安全管理和健康发展提供参考。

关键词： 邮轮安全; 旅游事故; 引致因素; 邮轮旅游; 旅游安全

本文引用格式

全洪巍 , 叶欣梁 , 孙瑞红 . 邮轮旅游事故类型特征及其引致因素[J]. 中国生态旅游, 2024 , 14(4) : 834 -847 . DOI: 10.12342/zgstly.20240169

Abstract

Enhancing the safety of cruise tourism is crucial for preserving the reputation of cruise ships, safeguarding the healthy development of the industry, preventing accidents, and enhancing public confidence. Based on data from 3 376 global cruise accidents from 2000 to 2024, this paper employs chi-square tests and categorical regression methods to statistically analyze the types and consequences of worldwide cruise tourism accidents. It further examines the correlation among catastrophic accidents, social security incidents, public health emergencies, natural disasters and other contributing factors. The findings indicate that: (1) the number of cruise accidents aligns closely with the growth trajectory of the cruise industry; accident probabilities are elevated in busy maritime areas and ports; catastrophic incidents represent the most prevalent category of cruise-related mishaps with a wide array of subclasses exhibiting their complexity and diversity. (2) There exist variations in both nature and severity regarding accident outcomes across different incident types; public health emergencies and natural disasters tend to cause higher casualty rates. (3) Significant disparities are observed in the causative factors behind cruise tourism accidents. Personnel factors are closely related to the occurrence of catastrophic accidents, public health accidents and social security accidents; equipment factors are also important triggers of catastrophic accidents; environmental elements predominantly drive natural disasters as well as numerous catastrophic events; management factors have a great impact on the development of public health accidents. Accordingly, this paper proposes several suggestions on risk control measures for cruise tourism to serve as guidance for effective safety management and sustainable development of cruise tourism.

Key words： cruise safety; tourism accidents; contributing factors; cruise tourism; tourism safety

1 引言

邮轮旅游是旅游和接待业中最具成长性和盈利性的产业之一，其快速发展不仅为全球经济带来了活力，也为相关地区和产业的发展提供了重要机遇[1]。根据国际邮轮协会（Cruise Lines International Association，CLIA）公布的统计数据，2023年全球邮轮游客量达3 170万，是2019年水平的107%。邮轮业不仅为当地贡献了直接经济收入，带动了港口城市的地方经济增长，还拉动了相关产业链如制造业、服务业和建筑业的发展。随着全球经济的复苏和人们生活水平的提高，邮轮旅游作为高端休闲方式，其市场需求将持续上升。国际邮轮协会预计2024年整个邮轮旅游行业将继续保持增长态势，客运量将增加至3 570万人次，同比增长近13%[2]。中国邮轮旅游在经历新冠肺炎疫情这几年短暂调整后，现已展现出强劲的恢复势头，预计未来几年将持续增长。
然而，邮轮旅游在快速发展的同时，也暗藏着诸多潜在风险与事故隐患。虽然邮轮旅游被证明是最安全的旅行方式之一，每十亿英里的死亡率仅为8%[3]。但邮轮空间的局限性、乘客聚集的高密度性、海上航行的高风险性，以及外部环境的不确定性等，也使邮轮旅游事故经常发生。火灾可能是邮轮面临的最大危险，碰撞和搁浅也可能造成严重后果。历史上不少邮轮事故带来的沉痛教训需警钟长鸣：泰坦尼克号在北大西洋撞上冰山后沉没，导致逾1 500人遇难；歌诗达协和号在2012年驶入近岸浅海水域，触礁后发生侧翻，共有32人遇难；钻石公主号在2020年成为新冠病毒的集中暴发地之一……形式多样和程度不同的邮轮事故对人类生命安全、心理健康、海洋生态环境以及船上与岸上经济活动构成了显著威胁。
邮轮事故不仅会造成严重的人员伤亡，引发心理创伤，导致经济损失，还可能严重损害邮轮企业的品牌形象，并有可能触发公众对整个邮轮旅游业安全性的质疑。学者们对于旅游目的地的安全研究主要集中在旅游灾害系统以及旅游业危机管理等方面[4]，邮轮作为特殊的旅游目的地，安全问题已成为旅游安全研究中的一个重要领域。首先从旅游安全的角度出发，现有旅游安全研究多集中于邮轮事故对旅游业的影响[5]、游客对邮轮安全的感知[6-7]、邮轮旅游中的危机管理和预警机制[8-9]等。邮轮也可以被看成是承担旅游度假功能的特殊交通工具，在海运领域发挥重要作用。虽然邮轮事故率相对其他交通工具较低，但是一旦发生事故，邮轮事故造成人员伤害的可能性更高[10]。从交通安全研究来看，过往文献主要从交通安全的角度出发，研究邮轮事故的成因、影响因素、风险评估及预防措施等。例如，Weng和Li[11]利用关联规则分析了船舶交通事故的贡献因素；Wang等[12]探讨了巡航船舶事故严重程度的影响因素；Lu和Tseng[13]针对客轮服务提出了关键的安全评估标准；Lois等[14]基于邮轮特性分析，提出了邮轮的正式安全评估方法；Mileski等[15]通过两阶段测量探索了邮轮事故和灾难的原因；Yip等[16]关注了客船事故中人员受伤的决定因素。这些研究的数据来源有限，无法全面反映邮轮交通事故实际情况，因素分析主要集中在船舶属性特征、时间等既有因素，缺少对潜在因素的探索，并且侧重于理论分析，缺乏实证验证。
回顾以往研究，邮轮旅游安全已经引起了学者关注，但在研究对象的广泛性和研究结果的普适性上尚存局限。邮轮运营具有全球性特征，过往研究往往局限于单一国家或地区，无法全面揭示邮轮事故的动因，同时研究多集中于特定的船舶交通事故，忽略了邮轮旅游事故类型的多样性。鉴于此，文章通过分析全球范围内3 376起涵盖多种事故类型的邮轮旅游事故，采用列联表卡方检验和分类回归等方法，对2000—2024年期间邮轮旅游事故进行详尽的剖析，识别邮轮旅游事故的引致因素，进一步探索邮轮旅游事故类型与事故后果和引致因素的关联关系，以期制定更加精确的邮轮旅游风险管理策略。文章研究对确保乘客及船员的生命财产安全、维护邮轮公司信誉、促进行业稳健发展、有效预防及降低事故发生率以及增强公众对邮轮旅游信任度、推进邮轮行业的持久繁荣与可持续发展等有着极为重要的现实意义。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据获取与预处理

文章研究数据全部来源于第三方邮轮网站——Cruise Mapper（网址：www.cruisemapper.com）。Cruise Mapper是一个提供全球邮轮航线、船只、停靠港口及事故信息的网站，它拥有丰富的邮轮相关数据。截至2024年6月，该网站共收录了609艘客船的事故报告，累计报告事故4 166起。研究团队选取2000年1月—2024年6月期间发生的邮轮旅游事故，剔除部分缺失数据。文章整理并筛选出了428艘船只类别为邮轮（Ocean Cruise）的船只事故数据，对每个不同事故的致因和后果都进行了单独记录，最终获得的研究数据为3 376条事故记录。
邮轮旅游事故指搭载游客的邮轮在航行及靠泊过程中发生的事故。邮轮事故类别不仅包括船舶交通事故，而且包括传染病、恐怖袭击、犯罪和暴力事件、伤害、人员落水和海盗等事故[17]。在对旅游安全事件进行分类时，学术界和业界学者普遍采用《中华人民共和国突发事件应对法》的分类方法，将其划分为事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件和自然灾害4大类[18]。基于此，文章参考了该法律文件以及学术界对旅游事故的划分标准[19⇓-21]，将邮轮旅游事故分为灾难性事故、公共卫生事故、社会安全事故和自然灾害事故4类。文章参考了海因里希的因果连锁论、博德的管理失误论、哈登的能量转移论以及综合论等多种事故致因理论，并结合邮轮事故的特点，选用了“人-机-环-管”框架来分析邮轮旅游事故的引致因素[22-23]，围绕人员因素[23-24]、设备因素（船只）[11,25]、环境因素[11,26⇓-28]、管理因素[29]4个方面展开研究。此外，由于邮轮事故在人员、经济、环境和航程等方面造成的影响程度存在差异，邮轮事故后果的分类编码参考了Cao等[30]对海上事故后果的分类，将邮轮旅游事故后果分为人员死亡、人员受伤、经济损失和航程受阻以及无明显或其他性质的后果。伤亡规模以统计事故中受伤和死亡人员人数之和来量化[31]。

2.2 研究方法

文章采用了列联表卡方检验和分类回归分析这两种方法来进行数据分析。列联表卡方检验主要用于分析两个或多个分类变量之间是否存在显著的关联性。该方法是以卡方（ χ 2）分布作为基础的一种非参数检验方法。在检测结果表明卡方值具备统计学意义后，可以进一步利用残差分析来确定每个单元格的状况。卡方检验的目的是判断在特定显著性水平下，不同样本群体间是否存在显著差异，其 χ 2值的计算公式是[32]：
χ 2 = ∑ i = 1 r ∑ j = 1 c   ( O i j - E i j ) 2 E i j
式中， O i j是观察频数，在第 i行第 j列的实际数目。 E i j是期望频数，在该位置基于假设预测的数目。其中， r是行数， c是列数。通常，调整后残差（Adjusted Residual，AR）的绝对值大于1.96时，表明在0.05的显著性水平通过检验，该分类与期望频率之间存在统计学上的显著差异。这意味着该分类的观察频率显著高于或低于期望频率时，可以被认为是导致显著差异的关键因素[33]。文章采用列联表卡方检验方法来分析邮轮旅游事故类型与事故结果和引致因素之间的相关性。
分类回归（Categorical Regression）是传统回归方法的扩展，它允许我们将分类数据通过数值化处理，转换为可以进行数值分析的形式，同时运用非线性转换来确定最佳的回归方程[34]。鉴于事故类型是一个定性分类变量，我们计划使用分类回归方法来探究其对伤亡规模的影响，并构建相应的影响模型：
Y = β X + ε
式中， Y代表因变量即伤亡规模， X表示解释变量即事故类型， β为待估计的标准化系数，而 ε代表随机误差项。

3 结果分析

3.1 邮轮旅游事故的描述性统计

3.1.1 事故类型分布特征

统计分析发现，邮轮旅游事故中灾难性事故、公共卫生事故、社会安全事故和自然灾害4种事故类型的占比分别为56.1%、32.2%、10.0%和1.7%。灾难性事故不仅发生频率最高，而且细分类型多样，包括船只搁浅、碰撞、倾覆、火灾等9种不同的事故亚型，其中设备故障事故发生频繁最高；公共卫生事故共1 088件，发生次数仅次于灾难性事故，其中病毒暴发事故亚类发生率最高。因为邮轮上的传染病[35-36]和疾病[37]的暴发可能会迅速影响大量人群，因此需要特别关注；相比于灾难性事故和公共卫生事故，社会安全事故与自然灾害在邮轮旅游中的占比相对较低，且事故类型相对单一。在社会安全事故中，主要表现为犯罪行为、毒品走私以及恐怖袭击等事故类型；而自然灾害则主要涉及气象灾害和地质灾害2种（表1）。
表1 邮轮旅游事故分类

Tab. 1 Classification of cruise tourism accidents

事故类型 类型亚类 数量 百分比（%） 事故类型 类型亚类 数量 百分比（%）
灾难性事故 船只搁浅事故 100 3.0 公共卫生事故 病毒暴发事故 611 18.1
船只碰撞事故 211 6.3 突发疾病事故 310 9.2
船只倾覆事故 55 1.6 突发医疗事故 167 4.9
火灾事故 246 7.3 社会安全事故 犯罪事故 252 7.5
落水事故 326 9.7 走私毒品事故 71 2.1
设备故障事故 636 18.8 恐怖袭击事故 14 0.4
自杀事故 26 0.8 自然灾害事故 气象灾害事故 52 1.5
意外伤害事故 195 5.8 山地灾害事故 5 0.1
娱乐活动事故 99 2.9

3.1.2 事故时间分布特征

2000—2024年不同邮轮事故后果的年度变化趋势如图1所示。从总体来看，邮轮事故的数量变化与邮轮旅游行业发展的变化趋势一致。在2019年之前，邮轮事故数量总体呈现出上升态势，这一现象与邮轮旅游行业的快速发展密切相关。随着行业的扩张，新的安全问题和风险因素可能逐渐浮现，增加了事故发生的可能性。而在经历2019年末邮轮旅游发展的低谷期后，邮轮事故的数量也随着邮轮旅游行业的复苏而增加。从不同事故类型的变化趋势来看，不同种类邮轮事故发生的频率在一定范围内虽有波动，但基本均在2019年达到峰值，这主要在于2019年是邮轮旅游的高峰期，随着经济的增长和旅游需求的增加，更多的邮轮投入运营，从而事故发生的概率也随之增加。
图1 不同邮轮事故类型的时间变化趋势

Fig. 1 Temporal trend analysis of different types of cruise tourism accidents

3.1.3 事故航线的网络特征

根据2000—2024年全球范围内的邮轮事故数据，以Gephi软件为分析工具，构建和分析美洲地区、欧洲地区、亚洲和非洲地区和大洋洲地区4大区域的邮轮事故航线网络，获得不同区域邮轮事故航线港口的节点度（表2）。分析发现，邮轮事故在全球范围内的分布是不均匀的。一些特定的海域或高密度航运港口由于交通繁忙、天气条件复杂或监管不力等原因，可能成为事故的高发区域。例如，美洲地区的劳德代尔堡（Fort Lauderdale）、迈阿密（Miami）、纽约（New York）、拿骚（Nassau），欧洲地区的南安普顿（Southampton）、巴塞罗那（Barcelona）、威尼斯（Venice），亚非地区的新加坡（Singapore）、香港（Hong Kong）、迪拜（Dubai）和上海（Shanghai），以及大洋洲地区的悉尼 （Sydney）、布里斯班（Brisbane）等港口因其较高的点度中心性，在邮轮事故航线分布中占据了核心地位。作为邮轮旅游航线的枢纽，这些港口的航运活动极为频繁，这种高密度的航运活动在一定程度上增加了事故发生的风险。
表2 不同区域邮轮事故航线港口的节点度

Tab. 2 Point degrees of ports along cruise accident routes in different regions

序号 美洲地区 序号 欧洲地区
城市 入度 出度 节点度 城市 入度 出度 节点度
1 劳德代尔堡 18 40 58 1 南安普顿 20 37 57
2 迈阿密 14 40 54 2 巴塞罗那 15 18 33
3 纽约 16 23 39 3 威尼斯 12 19 31
4 拿骚 19 9 28 4 奇维塔韦基亚 4 18 22
5 圣胡安 10 14 24 5 热那亚 7 11 18
6 卡纳维拉尔港 6 17 23 6 马赛 11 7 18
7 布里奇敦 5 17 22 7 多佛 8 9 17
8 温哥华 9 10 19 8 那不勒斯 8 8 16
9 洛杉矶 8 11 19 9 阿姆斯特丹 6 9 15
10 科苏梅尔 13 4 17 10 蒂尔伯里 6 9 15
序号 亚洲和非洲地区 序号 大洋洲地区
城市 入度 出度 节点度 城市 入度 出度 节点度
1 新加坡 5 13 18 1 悉尼 11 32 43
2 香港 8 7 15 2 布里斯班 4 14 18
3 迪拜 8 6 14 3 奥克兰 6 7 13
4 上海 3 7 10 4 帕皮提 5 3 8
5 开普敦 3 4 7 5 弗里曼特尔 2 5 7
6 东京 4 2 6 6 维拉港 4 2 6
7 德班 2 4 6 7 墨尔本 1 4 5
8 孟买 2 4 6 8 阿德莱德 1 2 3
9 伊斯坦布尔 4 1 5 9 新西兰 2 1 3
10 亚喀巴 0 4 4 10 米尔福德峡湾 1 1 2

3.2 邮轮旅游事故类型与事故后果的关联影响

3.2.1 邮轮旅游事故类型与事故后果的相关性分析

在对2000—2024年期间内发生的3 376起邮轮旅游安全事件进行统计分析时发现（表3）：人员受伤事故共1 298起，占比达38.4%，在事故后果中居于首位；而人员死亡是邮轮事故中最悲惨的后果，共发生604起，占比17.9%；导致航程改变或取消后果的事件共发生751起，占比22.2%，仅次于人员伤亡事故；经济损失是邮轮事故的另一个重要后果，510起事故造成了经济损失，占比15.1%，这包括了邮轮公司的直接财产损失、运营中断的损失以及可能面临的法律责任和赔偿费用；最后，有213起事故无明显的或其他性质的后果，占比6.3%。由此可知，邮轮旅游事故后果主要是人员伤亡以及影响航程。采用列联表卡方检验的方法对不同邮轮旅游事故类型与事故后果之间的相关性进行检定。如表3所示，Pearson卡方值为2 206.351，且p值为0.000，同时对称度量Cramer’s V值为0.467，且p值为0.000。这些结果表明，在p<0.001的显著性水平上，邮轮旅游事故类型与事故后果之间的相关性是显著的，即不同类型的邮轮旅游事故在后果的分布上存在显著差异。
表3 邮轮旅游事故类型与事故后果的相关性分析表

Tab. 3 Correlation analysis between cruise tourism accident types and accident consequences

事故类型 事故后果
航程受阻 经济损失 人员受伤 人员死亡 其他后果 总计
灾难性
事故		 计数（期望频数） 668（421.1） 466（286.0） 232（727.8） 451（338.7） 76（119.4） 1893（1893.0）
占比（%） 19.8 13.8 6.9 13.4 2.3 56.1
调整后残差 20.6 17.4 -35.3 10.2 -6.2
公共卫生
事故		 计数（期望频数） 37（242） 6（164.6） 913（418.3） 117（194.7） 15（68.6） 1088（1088.0）
占比（%） 1.1 0.2 27.0 3.5 0.4 32.2
调整后残差 -18.2 -16.3 37.4 -7.5 -8.1
社会安全
事故		 计数（期望频数） 25（75.0） 15（50.9） 144（129.6） 33（60.3） 120（21.3） 337（337.0）
占比（%） 0.7 0.4 4.3 1.0 3.6 10.0
调整后残差 -6.9 -5.8 1.7 -4.1 23.3
自然灾害
事故		 计数（期望频数） 21（12.9） 23（8.8） 9（22.3） 3（10.4） 2（3.7） 58（58.0）
占比（%） 0.6 0.7 0.3 0.1 0.1 1.7
调整后残差 2.6 5.3 -3.6 -2.5 -0.9
总计 计数（期望频数） 751（751.0） 510（510.0） 1 298（1298.0） 604（604.0） 213（213.0） 3376
占比（%） 22.2 15.1 38.4 17.9 6.3 100.0
卡方 Pearson χ2=2206.351（df=12，p=0.000）
对称度量 Cramer’s V=0.467（精确p值=0.000）
在通过统计显著性检验的基础上，研究采用残差分析来识别造成事故后果分布差异的因素。表3的残差分析结果表明：（1）在灾难性事故中，航程受阻（19.8%，调整后残差AR=20.6）、经济损失（13.8%，AR=17.4）和人员死亡（13.4%，AR=10.2）的发生率显著高于期望水平，而人员受伤的发生率显著低于期望水平；（2）公共卫生事故中，人员受伤（27.0%，AR=37.4）的发生率显著高于期望水平，航程受阻的发生率显著低于期望水平；（3）社会安全事故中，人员受伤（4.3%，AR=1.7）和其他后果（3.6%，AR=23.3）的发生率高于期望水平，航程受阻的发生率显著低于期望水平；（4）自然灾害事故中，经济损失（0.7%，AR=5.3）和航程受阻（0.6%，AR=2.6）的发生率显著高于期望水平，人员受伤后果的发生率则显著低于期望水平。此外，公共卫生事故导致人员受伤的情况显著多于其他类型事故；灾难性事故导致人员死亡、经济损失和航程受阻的后果显著多于其他类型的事故；社会安全事故中没有明显后果的情况也比其他类型的事故更为常见。

3.2.2 邮轮旅游事故类型对事故伤亡规模影响的回归分析

不同类型旅游事故的引致因素、处置过程及其导致的结果是存在差异的[31]。通过对邮轮旅游事故进行伤亡规模统计发现（表4），3 376起邮轮旅游事故共造成820人死亡，62 712人受伤。其中，公共卫生事故的人员伤亡总数最高，灾难性事故和社会安全事故次之。从规模均值来看，公共卫生事故造成的人员伤亡规模最大，自然灾害次之。从人员伤亡的极值来看，单起灾难性事故、公共卫生事故、社会安全事故和自然灾害事故分别造成284人次、2 081人次、44人次和48人次的人员伤亡，这主要涉及船只倾覆、病毒暴发、犯罪事故和山地灾害事故。
表4 不同类型邮轮旅游事故伤亡情况

Tab. 4 Casualties caused by different types of cruise tourism accidents

事故类型 案例频数（起） 伤亡规模均值（人/起） 伤亡极小值（人） 伤亡极大值（人） 死亡总计（人） 受伤总计（人） 伤亡总计（人）
灾难性事故 1 893 1 0 284 640 1 383 2 023
公共卫生事故 1 088 56 0 2 081 124 60 937 61 061
社会安全事故 337 1 0 44 40 322 362
自然灾害事故 58 1 0 48 16 70 86
总计 3 376 19 0 2 457 820 62 712 63 532
统计发现，3 376起邮轮旅游事故中共有1 902起事故导致了人员伤亡。总的来看，大多数事故的伤亡情况较为轻微，单起事故造成1人死亡或1人受伤的情况占比较高，达到了59.73%。具体伤亡情况分析显示，各类型邮轮旅游事故所造成的人员伤亡有以下特征：（1）在1 893起灾难性事故中，致死性事故共451起，造成640人死亡。其中，因为落水事故死亡人数为276人，占死亡人数的43.13%，这表明落水事故是造成邮轮游客死亡的主要灾难性事故亚类；在灾难性事故类中，有232起事故导致了人员受伤，共计1 383人，其中船只倾覆事故和意外伤害事故是导致人员受伤的主要灾难性事故类型，分别造成521人和143人受伤。（2）在公共卫生事故中，致死性事故共117起，造成124人死亡，主要事故亚类为突发个人疾病事故；致伤性事故共913起，造成60 937人受伤，其中病毒感染是造成邮轮游客受伤的主要公共卫生事故亚类，共导致60 599人受伤，占比高达99.45%。（3）在社会安全事故中，致死性事故共33起，造成40人死亡，其中犯罪事故是造成邮轮游客死亡的主要亚类；致伤性事故有144起，共造成322人受伤，主要亚类也是犯罪事故。（4）在所统计的自然灾害中，山地灾害事故致死伤率最高，5起事故共造成53人死伤。
研究采用SPSS 27.0中的分类回归分析来验证邮轮旅游事故类型对事故伤亡规模的影响。在回归模型中，将邮轮事故伤亡规模作为因变量，灾难性事故、公共卫生事故、社会安全事故和自然灾害事故的17个事故亚类作为自变量。方差f值达到105.500，其p值为0.000，这证实了邮轮旅游事故亚类与伤亡规模之间在p<0.001水平下的回归方程具有统计显著性。此外，模型修正后的R2为0.681，意味着事故亚类能够解释伤亡规模变异的68.1%。在所有事故亚类中，标准回归系数为0.827，其f统计量为6 616.825（p=0.000），这进一步强调了事故亚类对伤亡规模的显著影响。

3.3 邮轮旅游事故类型与引致因素的关联影响

3.3.1 邮轮旅游事故的引致因素识别

在海上事故的研究中，“人-设-环-管”是常用来分析事故原因的理论框架，邮轮旅游事故作为海上事故中的特定类型，总体上也适用于该分析框架。因此，文章根据已有相关研究对于事故原因的分析框架并结合3 376起邮轮旅游事故实际案例，将事故引致因素分为人员因素、设施设备因素、管理因素及环境因素等4类风险结构要素，并通过文本分析法识别出具体的引致因素亚类。如表5所示，人员因素包括了旅游者、船员及相关岸上人员的非法犯罪行为、缺乏安全意识、患有慢性疾病等身体素质风险、员工工作过失、意外伤害风险、自杀行为等；设备因素主要表现为基础设施故障、岸上设施安全隐患、火灾与爆炸风险、电气与动力系统故障、船体碰撞风险、船只技术系统故障以及船只结构与机械故障等；环境因素包括不佳航道条件、不良海洋环境、强风暴雨等极端天气条件、恐怖主义和政治环境以及生态及干扰；管理因素包括安全监管缺陷、环境保护与废物处理不当、健康风险控制不足、设施与场所安全缺陷、信息与人员管理缺陷以及应急响应处理不当。
表5 邮轮旅游事故引致因素分类

Tab. 5 Classification of factors for cruise tourism accidents

引致因素 引致因素亚类 频率 百分比（%）
人员因素 非法犯罪行为 337 10.0
缺乏安全意识 235 7.0
身体素质风险 493 14.6
员工工作过失 28 0.8
意外伤害风险 124 3.7
自杀行为 137 4.1
设备因素 基础设施故障 53 1.6
岸上设施安全隐患 47 1.4
火灾与爆炸风险 187 5.5
电气与动力系统故障 350 10.4
船体碰撞风险 124 3.7
船只技术系统故障 65 1.9
船只结构与机械故障 141 4.2
环境因素 不佳航道条件 8 0.2
不良海洋环境 41 1.2
极端天气条件 161 4.7
恐怖主义和政治环境 24 0.7
生态及障碍干扰 26 0.8
管理因素 安全监管不到位 24 0.7
环境保护与废物处理不当 7 0.2
健康风险控制不足 631 18.7
设施与场所安全缺陷 73 2.2
信息与人员管理缺陷 9 0.3
应急响应处理不当 51 1.5

3.3.2 邮轮旅游事故类型与引致因素的相关性分析

为进一步分析邮轮旅游事故类型与引致因素的关联关系，通过列联表卡方检验法分析其与事故类型的关联性。如表6所示，Pearson卡方值为2 529.070，其p值为0.000，而对称度量Cramer’s V值为0.500，其p值为0.000。这表明在p<0.001的显著性水平下通过检验，邮轮旅游事故的成因与其类型之间具有显著的相关性。根据调整残差分析结果来看：（1）在人员因素引起的事故中，公共卫生事故（14.3%，AR=3.6）、社会安全事故（9.4%，AR=21.3）的发生率明显高于期望水平，而灾难性事故的发生率虽最高，但低于期望水平；（2）在设备因素引发的事故中，灾难性事故（28.6%，AR=32.6）的发生率显著高于期望水平；（3）在环境因素引发的事故中，灾难性事故（5.6%，AR=5.5）、自然灾害（1.7%，AR=26.6）的发生率显著高于期望水平；（4）在管理因素导致的事故类型中，公共卫生事故（17.9%，AR=30.1）的发生率明显高于期望水平。
表6 邮轮旅游事故类型与事故引致因素的相关性分析表

Tab. 6 Correlation ana,ysis between cruise tourism accident types and accident factors

事故类型 引致因素
人员因素 设备因素 环境因素 管理因素 总计
灾难性事故 计数（期望频数） 552（758.7） 967（542.2） 188（145.8） 186（446.3） 1 893（1 893.0）
占比（%） 16.4 28.6 5.6 5.5 56.1
调整后残差 -14.6 32.6 5.5 -21.3
公共卫生事故 计数（期望频数） 484（436.0） 0（311.6） 1（83.8） 603（256.5） 1 088（1 088.0）
占比（%） 14.3 0.0 0.0 17.9 32.2
调整后残差 3.6 -25.4 -11.4 30.1
社会安全事故 计数（期望频数） 317（135.1） 0（96.5） 13（26.0） 7（79.5） 337（337.0）
占比（%） 9.4 0.0 0.4 0.2 10.0
调整后残差 21.3 -12.3 -2.8 -9.8
自然灾害事故 计数（期望频数） 0（23.2） 0（16.6） 58（4.5） 0（13.7） 58（58.0）
占比（%） 0.0 0.0 1.7 0.0 1.7
调整后残差 -6.3 -4.9 26.6 -4.3
总计 计数（期望频数） 1 353(1 353.0) 967(967.0) 260(260.0) 796(796.0) 3 376(3 376.0)
占比（%） 40.1 28.6 7.7 23.6 100.0
卡方 Pearson χ2=2529.070（df=9，p=0.000）
对称度量 Cramer’s V=0.500（精确p值=0.000）
由以上分析可知，邮轮旅游事故的引致因素对事故的类型及程度产生差异性影响。具体来说，第一，人员因素主要导致了灾难性事故、公共卫生事故、社会安全事故的发生。表现为：（1）游客缺乏安全意识，比如攀爬栏杆、醉酒跳海、在没有适当安全措施的情况下进行户外浮潜等行为。此外，游客或船员在船上因个人原因选择自杀，以及由于不慎从船的甲板或阳台跌落、在船上奔跑时不慎摔倒等原因，导致事故频发。（2）旅游者身体素质较差，心脏病、癫痫、腹绞痛、肾绞痛等一系列既有病史的发作，为公共卫生事故的发生增加了风险。（3）游客、岸上的居民、船员等人的不当行为与犯罪活动，具体表现为性侵犯、谋杀、走私毒品等行为导致社会安全事故的频发。第二，设备因素主要导致了灾难性事故的发生。具体表现在船只的推进器、发动机等设备出现系统故障问题，抑或船只结构与机械故障等，增加了灾难性事故发生的可能性。第三，环境因素主要导致灾难性事故和自然灾害事故的发生。表现为：（1）强风、暴雨、暴雨等极端天气引发船只碰撞、倾覆、搁浅以及设备故障事故，增加了灾难性事故发生的可能性。（2）火山爆发或洪水等引发自然灾害事故，对岸上旅游活动以及船只海上航行安全构成威胁。第四，管理因素主要导致了公共卫生事故的发生。表现为诺如病毒感染或新冠病毒疫情的控制不足、以及食品卫生的管控不够。

4 结论与建议

4.1 结论

文章基于2000—2024年全球范围内3 376起邮轮事故数据，对邮轮旅游事故类型与事故后果、引致因素进行了统计检验。研究表明：（1）灾难性事故是发生频率最高的邮轮旅游事故类型，且其亚类的构成最为复杂多样；邮轮事故的数量变化与该行业的历年发展趋势基本上一致；事故航线在全球范围内的分布不均匀，特定海域和高密度航运港口由于航运活动频繁，增加了事故发生的概率；（2）邮轮旅游事故类型与事故后果之间存在显著的相关性，并对伤亡规模产生主导性影响，特别是公共卫生事故和自然灾害事故，在事故中更容易形成较大的伤亡规模；（3）邮轮旅游事故的引致因素存在显著的类型差异。其中，人员因素与灾难性事故、公共卫生事故和社会安全事故的发生密切相关；设备因素也是灾难性事故的重要诱因；环境因素是自然灾害事故和许多灾难性事故的主要原因；管理因素对公共卫生事故发展影响极大。

4.2 建议

文章旨在为邮轮旅游发展和船舶安全管理提供重要的参考信息，并为未来的预防措施和政策制定提供科学依据。
（1）强化邮轮旅游安全的全面和重点管理。邮轮旅游事故类型复杂多样，其中灾难性事故的发生频率最高且亚类复杂。针对设备故障事故的频发，邮轮公司应加强船舶维护和设备升级，确保所有安全设备符合国际海事组织的最新标准。其次，加强对船员的安全培训，确保他们能够在紧急情况下迅速有效地响应，同时通过模拟演练提高对火灾、碰撞、搁浅等事故的应对能力。此外，应加强航行监控系统的建设，采用先进技术以预防碰撞和搁浅事故。同时，应对全球范围内的邮轮航线进行详细的风险评估，加强高密度航运区域和特定海域的监管，定期进行应急演练，提高应对邮轮事故的能力。
（2）严格监管邮轮旅游面临的主要安全风险。由于公共卫生事故和自然灾害事故更容易造成较大的伤亡规模，建议邮轮公司建立完善的公共卫生应急预案。同时，邮轮公司应与国际救援组织合作，确保在发生自然灾害时能够迅速有效地采取救援行动。
（3）加强邮轮旅游不同种类风险因素的防范与管理。针对不同的事故引致因素，建议邮轮公司实施差异化的风险管理策略：对于人员因素，需要特别关注游客和船员这两个关键群体，并实施针对性的风险预防措施。邮轮公司需在邮轮旅行前向游客提供详尽的安全指南，且在登船时组织安全教育会议，确保每位游客掌握必要的安全知识和逃生路线。此外，邮轮公司应在预订和登船时要求游客填写健康申报表，对有特殊健康状况的游客提供特别关照和医疗支持，并建议游客随身携带必需药品。邮轮公司还应定期对员工进行安全意识和应急技能培训，确保其在紧急情况下能够有效地指导和帮助游客；对于设备因素，邮轮公司必须确保所有安全设备和救生设施严格遵循国际安全标准，定期检查和维护来保持其良好状态。游乐设施、电梯和紧急疏散通道等关键设备应配备清晰的使用和维护指南。在邮轮的关键区域，如游泳池边、楼梯和电梯处，应设置明显的安全标志和提醒，以降低意外风险；对于管理因素，邮轮公司应实施严格的卫生监控和疾病预防措施。此外，邮轮公司应定期对船舶进行维护和检查，确保所有设施设备符合安全标准，尤其关注救生设备、导航系统、动力系统等关键部件，以预防技术故障导致的安全事故；针对环境因素，邮轮公司在规划航线时必须进行全面的环境风险评估，考虑天气变化和海况等潜在环境风险，并据此制定应对策略。此外，邮轮公司应与气象部门建立紧密的联系，通过灾害预警系统及时接收天气变化和自然灾害的预警信息，以便及时调整航线或采取避险措施。
探究邮轮事故的特征及引致因素能为邮轮事故风险的预防和治理提供理论支持和实践依据。但文章仍存在进一步完善的空间：一是未来研究的数据收集应超越现有的范围，通过纳入更广泛和权威的数据源来增强研究的代表性和可靠性；二是鉴于邮轮安全问题的系统性，未来的研究应深入探讨不同风险因素之间的相互作用及其对事故严重程度的联合影响；三是考虑到邮轮事故的空间分布可能对风险管理和预防措施的制定具有重要意义，未来研究应开展对邮轮事故具体的空间特征分析，以便通过更有效的策略来减轻各影响因素对邮轮安全的影响。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
孙晓东, 徐美华. 邮轮属性评价与品牌定位: 基于专业型游客的感知研究[J]. 地理科学, 2020, 40(10): 1688-1697.

DOI

[ Sun Xiaodong, Xu Meihua. Cruise attribute evaluation and brand positioning: An empirical study on professional cruisers[J]. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(10): 1688-1697.]

DOI

[2]
Cruise Lines International Association. 2024 State of the Cruise Industry Report[EB/OL]. 2024-05-13.

[3]
Jason Leppert. Why cruising is statistically the safest form of travel[EB/OL]. 2016-08-17.

[4]
叶欣梁, 温家洪, 邓贵平. 基于多情景的景区自然灾害风险评价方法研究: 以九寨沟树正寨为例[J]. 旅游学刊, 2014, 29(7): 47-57.

[ Ye Xinliang, Wen Jiahong, Deng Guiping. Research on the natural disaster risk assessment in tourist area based on multi-scenarios technique: A case in Shuzheng Village of Jiuzhai Valley[J]. Tourism Tribune, 2014, 29(7): 47-57.]

[5]
孙晓东, 侯雅婷. 邮轮旅游的负效应与责任性研究综述[J]. 地理科学进展, 2017, 36(5): 569-584.

DOI

[ Sun Xiaodong, Hou Yating. Research on negative impacts and responsibility of cruise tourism[J]. Progress in Geography, 2017, 36(5): 569-584.]

DOI

[6]
Walters G, Magor T, Kelly S, et al. Cruising through a pandemic: Or not?[J]. Annals of Tourism Research, 2022, 97: 103499.

[7]
Book L A, Tanford S, Baloglu S. Effects of media portrayal on perceived cruise risk, image, and intentions[J]. Tourism Management Perspectives, 2023, 48: 101126.

[8]
李明琨, 蒋欣颖. 基于随机Petri网理论的邮轮灾难事故预警机制研究[J]. 运筹与管理, 2020, 29(4): 12-20.

DOI

[ Li Mingkun, Jiang Xinying. A study on pre-warning mechanism of cruise disaster accidents based on stochastic Petri net theory[J]. Operations Research and Management Science, 2020, 29(4): 12-20.]

DOI

[9]
祝爱民. 邮轮旅游安全事故预防机制及保障体系研究: 以重庆东方之星沉船事故为例[J]. 学理论, 2015(33): 48-49.

[ Zhu Aimin. Study on the prevention mechanism and guarantee system of cruise tourism safety accidents: Taking the shipwreck of Chongqing Oriental Star as an example[J]. Theory Research, 2015(33): 48-49.]

[10]
Talley W K, Jin D, Kite-Powell H. Determinants of the severity of cruise vessel accidents[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2008, 13(2): 86-94.

[11]
Weng J X, Li G R. Exploring shipping accident contributory factors using association rules[J]. Journal of Transportation Safety & Security, 2019, 11(1): 36-57.

[12]
Wang H X, Liu Z J, Wang X J, et al. An analysis of factors affecting the severity of marine accidents[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2021, 210: 107513.

[13]
Lu C S, Tseng P H. Identifying crucial safety assessment criteria for passenger ferry services[J]. Safety Science, 2012, 50(7): 1462-1471.

[14]
Lois P, Wang J, Wall A, et al. Formal safety assessment of cruise ships[J]. Tourism Management, 2004, 25(1): 93-109.

[15]
Mileski J P, Wang G, Beacham IV L L. Understanding the causes of recent cruise ship mishaps and disasters[J]. Research in Transportation Business & Management, 2014, 13: 65-70.

[16]
Yip T L, Jin D, Talley W K. Determinants of injuries in passenger vessel accidents[J]. Accident Analysis & Prevention, 2015, 82: 112-117.

[17]
Zhou J G, Chen S L, Shi W M, et al. A belief rule-based Bayesian network approach for assessing risks in the cruise supply chain: An empirical study in Shanghai, China[J]. Ocean & Coastal Management, 2023, 232: 106443.

[18]
谢朝武. 旅游应急管理[M]. 北京: 中国旅游出版社, 2013.

[ Xie Chaowu. Tourism Emergency Management[M]. Beijing: China Travel & Tourism Press, 2013.]

[19]
张捷雷. 旅游安全事件与旅游目的地营销[J]. 商业研究, 2007(12): 143-146.

[Zhang Jielei. Tourism safety event & destination marketing[J]. Commercial Research, 2007(12): 143-146.]

[20]
薛澜, 钟开斌. 突发公共事件分类、分级与分期: 应急体制的管理基础[J]. 中国行政管理, 2005(2): 102-107.

[ Xue Lan, Zhong Kaibin. Classification of types, levels and stages for emergencies: Managerial foundation of government emergency response system[J]. Chinese Public Administration, 2005(2): 102-107.]

[21]
谢朝武, 黄锐. 目的地旅游安全事件集群: 概念框架与测度体系研究[J]. 旅游学刊, 2023, 38(5): 42-57.

[ Xie Chaowu, Huang Rui. Destination tourism safety incidents cluster: Conceptual framework and measurement system[J]. Tourism Tribune, 2023, 38(5): 42-57.]

[22]
Bentley T A, Cater C, Page S J. Adventure and ecotourism safety in Queensland: Operator experiences and practice[J]. Tourism Management, 2010, 31(5): 563-571.

[23]
Page S J, Bentley T A, Walker L. Scoping the nature and extent of adventure tourism operations in Scotland: How safe are they?[J]. Tourism Management, 2005, 26(3): 381-397.

[24]
Fan S Q, Blanco-Davis E, Yang Z L, et al. Incorporation of human factors into maritime accident analysis using a data-driven Bayesian network[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2020, 203: 107070.

[25]
Wang L K, Yang Z L. Bayesian network modelling and analysis of accident severity in waterborne transportation: A case study in China[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2018, 180: 277-289.

[26]
Fu S S, Zhang D, Montewka J, et al. A quantitative approach for risk assessment of a ship stuck in ice in Arctic waters[J]. Safety Science, 2018, 107: 145-154.

[27]
Shu Y Q, Zhu Y J, Xu F, et al. Path planning for ships assisted by the icebreaker in ice-covered waters in the Northern Sea Route based on optimal control[J]. Ocean Engineering, 2023, 267: 113182.

[28]
Chen J H, Bian W T, Wan Z, et al. Identifying factors influencing total-loss marine accidents in the world: Analysis and evaluation based on ship types and sea regions[J]. Ocean Engineering, 2019, 191: 106495.

[29]
Chauvin C, Lardjane S, Morel G, et al. Human and organisational factors in maritime accidents: Analysis of collisions at sea using the HFACS[J]. Accident Analysis & Prevention, 2013, 59: 26-37.

[30]
Cao Y H, Wang X J, Yang Z L, et al. Research in marine accidents: A bibliometric analysis, systematic review and future directions[J]. Ocean Engineering, 2023, 284: 115048.

[31]
邹雅真, 谢朝武. 大陆游客赴台旅游安全事件结果特征及其引致因素研究[J]. 旅游学刊, 2016, 31(8): 81-89.

[ Zou Yazhen, Xie Chaowu. Research on result characteristics and triggering factors of safety-related events of mainland residents’ travels to Taiwan[J]. Tourism Tribune, 2016, 31(8): 81-89.]

[32]
邱皓政. 量化研究与统计分析: SPSS(PASW)数据分析范例解析[M]. 重庆: 重庆大学出版社, 2013.

[ Qiu Haozheng. Quantitative Research and Statistical Analysis:Case Analysis of SPSS (PASW) Data Analysis[M]. Chongqing: Chongqing University Press, 2013.]

[33]
Haberman S J. The analysis of residuals in cross-classified tables[J]. Biometrics, 1973, 29(1): 205.

[34]
贾丽艳, 杜强. SPSS统计分析标准教程[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2010.

[ Jia Liyan, Du Qiang. SPSS Statistical Analysis Standard Course[M]. Beijing: Posts & Telecom Press, 2010.]

[35]
Liu B J, Pennington-Gray L, Krieger J. Tourism crisis management: Can the extended parallel process model be used to understand crisis responses in the cruise industry?[J]. Tourism Management, 2016, 55: 310-321.

[36]
Miternique H C. SARS-CoV-2 effects on tourism. The recovery of regional complexity: When less means more: The case of Balearic Islands[J]. Research in Globalization, 2021, 3: 100051.

[37]
Li H, Meng S H, Tong H L. How to control cruise ship disease risk? Inspiration from the research literature[J]. Marine Policy, 2021, 132: 104652.

Options
文章导航

/

〈 〉