发展中经济体自动驾驶车辆应用的风险优先级排序与战略实施路径：加纳经验

《Research in Transportation Business & Management》：Risk prioritization and strategic implementation pathways for self-driving vehicle adoption in a developing economy: Evidence from Ghana

　　

摘要 自动驾驶车辆（SDVs）改变交通系统的变革潜力不容置疑，然而，它们在加纳等发展中国家的采用面临独特挑战。现有文献主要集中在发达国家，留下了对工业化程度较低背景下基础设施、监管和社会经济障碍的理解空白。本研究通过评估加纳实施 SDV 的风险来解决这些空白，并优先确定实施模型以增强 SDV 采用。本研究采用了综合正弦熵加权赋值（SEWA）和加性比率评估（ARAS）多准则决策（MCDM）方法。具体来说，SEWA 方法用于探索风险因素，ARAS 方法用于对实施模型进行排名。我们发现，前三个主要风险因素是（一）车路通信基础设施不足，（二）监管和法律的不确定性，以及（三）公众接受度有限及伦理担忧。研究结果还揭示了模型的明确排名，以政府主导的倡议最为有效，其次是公私合作伙伴关系（PPPs）、私营部门主导、国际发展和援助支持模型以及基于社区的方法。从政策角度来看，研究强调需要渐进式的监管框架，包括 SDV 测试试点区，以便在全国规模部署之前完善政策。

引言 自动驾驶车辆（SDVs）重塑全球交通系统的变革潜力不容置疑（Fan 和 Wang 2022）。文献中通常称为自动驾驶汽车（AVs），SDVs 代表了人工智能、传感器融合、车辆连接和实时决策技术的集成。在 SAE 3-5 级中，驾驶责任逐渐从人类驾驶员转移到自动化系统，范围从有条件自动化到完全自主。尽管这些级别在人类回退要求和运行设计条件上有所不同，但它们引发了关于基础设施准备、监管准备、公众接受度、伦理决策和实施可行性的共同采用担忧。这些共同担忧使得高自动化 SDVs 对加纳等国尤为重要，因为这些国家的新兴出行需求、基础设施约束和监管发展与安全、高效和包容性交通系统的承诺交织在一起。

估计表明，自动驾驶汽车可将交通事故减少多达 90%（Bertoncello & Wee, 2015），并将燃料消耗减少超过 40.58%（Tu, Zhao, Tu, & Li, 2024），该技术有望带来重大的社会效益。这些创新承诺更安全的路况、增强服务不足人口的出行能力，以及减少交通拥堵和排放，这些都是应对城市化和可持续性挑战的关键（Rainer & Petscharnig, 2018）。然而，尽管这些进步具有革命性，但其实施伴随着巨大的风险。从伦理困境和网络安全隐患到基础设施兼容性和监管障碍（Axelrod 2017; Benyahya, Collen, Kechagia, & Nijdam, 2022; Liu, Yang, & Xu, 2019），这些挑战需要全面的风险评估，特别是对于加纳这样的国家，其背景风险可能与工业化程度较高的国家不同。

风险管理在应对自动驾驶车辆相关挑战方面起着关键作用，确保其采用不会加剧现有的交通脆弱性（Abdel-Basset, Gamal, Moustafa, Abdel-Monem, & El-Saber, 2021）。对于加纳这样一个道路安全仍是重大关切且车辆基础设施仍在发展的国家，稳健的风险管理机制至关重要（Ackaah, Leslie, & Osei, 2022）。有效的风险评估识别并确定潜在挑战的优先级，如交通系统集成、伦理影响和社会经济影响（Chen, Kuo, and Lee 2020）。此外，它为实施减轻这些风险的战略提供了基础，促进自动驾驶汽车的可持续采用（Alawadhi, Almazrouie, Kamil, & Khalil, 2020）。通过系统地解决不确定性并利用当地背景见解，加纳可以定位自身以最大化 AV 技术的益处，同时最大限度地减少对经济社会结构的干扰。

关于自动驾驶车辆的现有研究主要集中于发达国家，那里基础设施和技术相对先进（Baccarella, Wagner, Scheiner, Maier, & Voigt, 2020; Palatinus et al., 2022）。这些研究探索了感知系统、伦理决策算法和车对万物（V2X）通信技术等领域（Domínguez and Mateo Sanguino 2019; Zheng, Chen, & Zhao, 2021）。尽管一些作品评估了 AV 采用的社会经济影响（Feng & Mei, 2023; Mesch & Dodel, 2023）、技术（Guleng, Wu, Liu, & Chen, 2020; Maskulainen et al., 2017）以及监管和基础设施风险（Al-Turki, Ratrout, Rahman, & Reza, 2021; Gavanas, 2019; Martínez-Dia, Soriguera, & P rez, 2019; Muhammad et al., 2020），但文献中仍存在空白，尤其是在发展中国家的背景下。首先，缺乏针对了解加纳等地区独特基础设施和监管挑战的研究。其次，很少有研究采用综合多准则决策方法全面评估风险和实施模型。第三，对于当地专家见解如何为 AV 采用的适应性战略提供信息，探索有限。这些空白强调了需要特定背景的分析方法，例如整合正弦熵加权赋值（SEWA）和加性比率评估（ARAS）方法，以系统地识别、评估和优先处理与加纳 AV 实施相关的风险。

综合 SEWA 和 ARAS 方法为应对多维决策挑战提供了稳健的框架。SEWA 方法通过量化风险因素的不确定性，提供了一种评估其重要性的客观方法，而 ARAS 技术则便于根据相对绩效对实施模型策略进行排名和选择。这些方法共同创造了一个结合定量严谨性与战略相关性的协同决策支持系统。通过应用这些方法，本研究旨在提供可操作的见解，以优先处理风险因素并为加纳 AV 部署制定适应性解决方案。所提出的方法不仅增强了风险评估的分析深度，还确保了所推导战略对政策制定者和利益相关者的实用性和相关性。

针对已识别的空白，本研究提出了在加纳成功采用自动驾驶汽车（AVs）的实用实施模型，涵盖公私合作伙伴关系（PPPs）、政府主导、私营部门主导、基于社区和混合方法。这些模型使用结合专家判断和本地背景数据的综合 SEWA-ARAS MCDM 框架相对于已识别的风险因素进行评估，以确保在加纳社会技术环境中的适用性。以下研究问题指导了本研究：
1. 加纳部署自动驾驶车辆的主要风险因素是什么，它们如何在技术、监管、基础设施和社会经济维度上变化？
2. 如何利用专家意见和加纳特定的背景数据，应用综合 SEWA-ARAS MCDM 框架来系统评估和优先处理这些风险因素？
3. 哪种实施模型（公私合作伙伴关系、政府主导、私营部门主导、基于社区或混合）最能有效减轻已识别的风险并支持加纳 AV 的可持续采用？

本研究对现有的自动驾驶汽车（AV）采用文献做出了三项新颖贡献，特别是在发展中经济体方面。首先，通过整合 SEWA 和 ARAS，开发了一个全面的、对背景敏感的风险评估框架，这种方法组合此前未应用于撒哈拉以南非洲的 AV 部署。与依赖通用标准的大众化风险评估方法不同，该框架刻意校准以反映加纳独特的社会技术条件，捕捉技术可靠性、监管准备、基础设施充分性和公众接受度方面的风险维度。这种结构化的多准则方法增强了新兴 AV 市场中风险评估的严谨性和实践相关性。其次，该研究系统地识别、评估并对背景特定的实施模型进行排名，包括 PPPs、政府主导倡议、私营部门主导方法、基于社区的战略和混合模型，以对照加纳盛行的风险格局进行评估。通过应用 SEWA-ARAS 框架比较这些模型，该研究超越了理论处方，提供了基于证据的指导，说明鉴于加纳的基础设施赤字、新兴的监管环境以及对自主技术不同程度的公众信任，哪些部署途径最为可行。这贡献了一种可复制的决策支持方法，可转移给其他考虑 AV 采用的发展中国家。第三，该研究基于实证专家意见和本地来源的背景数据进行分析，确保研究结果反映加纳交通生态系统的现实情况，而非从高收入国家经验中得出的假设。通过在评估过程中以当地专业知识为中心，该研究弥合了全球 AV 话语与发展中经济体面临的实际约束之间的持续差距。总之，这些贡献推进了对 AV 风险治理的理论理解，同时为致力于将自动驾驶车辆可持续整合到加纳不断变化的出行格局中的政策制定者、投资者和运输当局提供了可操作的、背景驱动的战略。

本文其余部分结构如下：下一节详细回顾了现有的自动驾驶车辆风险管理文献，并突出了本研究解决的方法论空白。随后，详细解释了综合 SEWA 和 ARAS 方法，概述了其在加纳 AV 风险评估中的应用。然后呈现结果及其影响，接着讨论已识别的战略解决方案。最后，文章以对未来研究和实际实施的建议作为结论。

章节片段
关于采用自动驾驶车辆相关风险因素的文献综述 自动驾驶车辆的出现引发了学术界和工业界的极大兴趣，特别是关于它们改变交通系统的潜力。然而，AV 的采用充满了可能阻碍其整合到现有基础设施中的风险。本文献综述综合了关于采用自动驾驶车辆相关风险因素的现有研究，重点关注技术、社会经济和监管挑战。
技术的
案例选择 选择加纳来分析自动驾驶车辆风险，是因为其发展格局和新兴技术生态系统（Akuh et al. 2023）。除了其个体特征外，加纳是其他发展中及撒哈拉以南非洲经济体的合适代表性案例，因为它体现了定义该地区 AV 准备程度的结构性条件：中下等收入经济体、快速且往往未经规划的城镇化、庞大的非正式共享接驳交通部门。综合方法的应用
根据综合 SEWA-ARAS 方法，我们研究了该案例。按照所提出方法的步骤，我们呈现以下结果。
根据问卷，分析了五种实施模型和六个风险因素。我们将五种实施模型表示为 x=x1x2x3x4x5，六个风险因素表示为 f=f1f2f3f4f5f6。随后，十四位专家使用如 s=s1s2s3s4s5 的 5 点语言术语对实施模型相对于风险因素进行了评估。通过汇总... 风险因素的讨论
我们的发现表明，加纳采用自动驾驶车辆受到一系列反映该国独特社会经济和基础设施现实的风险层次的影响。在已识别的六个风险因素中，最关键的是车路通信基础设施不足（f5）。其次是监管和法律的不确定性（f6）、公众接受度有限及伦理担忧（f2）、高前期成本和缺乏投资（f3）、社会经济... 结论与未来研究展望
本研究为加纳自动驾驶车辆采用的复杂格局提供了关键见解，解决了引言中概述的变革潜力和结构性挑战。通过严格应用综合 SEWA 和 ARAS 方法，识别出三个至关重要的风险因素：车路通信基础设施不足、监管和法律的不确定性以及公众接受度有限。实施... 的明确排名。
CRediT 作者贡献声明 Evans Opoku-Mensah：写作 - 审阅与编辑，写作 - 原稿，形式分析，概念化。Nelson Opoku-Mensah：写作 - 审阅与编辑，写作 - 原稿，概念化。Peter Adjei Darko：写作 - 审阅与编辑，形式分析。
利益冲突声明 作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些可能影响本文所报告的工作。
Evans Opoku-Mensah|Nelson Opoku-Mensah|Peter Adjei Darko