王 緬，羅傳龍

(1.北京聯(lián)合大學(xué)，北京 100020;2.河南煤礦安全監(jiān)察局培訓(xùn)中心，河南 鄭州 450000)

煤炭占我國一次性能源消費70%的比例，煤炭為國民經(jīng)濟的快速持續(xù)發(fā)展提供了充足的動力，但是與煤炭生產(chǎn)相伴的卻是觸目驚心的煤礦安全事故。我國煤炭產(chǎn)量占世界煤炭總產(chǎn)量的40%，但是煤礦安全事故導(dǎo)致的死亡人數(shù)卻達到世界煤礦死亡總?cè)藬?shù)的70%左右。單位GDP的煤礦事故率遠高于發(fā)達國家。安全事故為社會帶來了難以估量的損失。有效地控制煤礦安全事故的發(fā)生，對建設(shè)和諧社會尤為重要。合理地分析評價煤礦安全事故管理績效是重要的內(nèi)容之一，而尋求科學(xué)的評價方法就顯得尤為重要。本文以信息熵作為分析手段，通過建立評價模型，對我國5個主要產(chǎn)煤省的情況進行評價分析。

1 概述

近些年，我國經(jīng)濟連續(xù)高位增長，很大程度上得益于充足的能源保障，而能源消費中，煤炭占有主要地位。煤炭生產(chǎn)中，煤礦安全事故是最突出的問題，一次次礦難，成為我們這個時代揮之不去的夢魘，嚴(yán)重影響了社會的和諧。在采用各種措施防止礦難發(fā)生的同時，提高煤礦安全管理的績效，同樣具有重要意義。對于一個地區(qū)，通常來講，經(jīng)濟越發(fā)展，煤炭需求也越大，從而導(dǎo)致煤礦超能力超強度開采的可能性就越大，發(fā)生事故的概率也越大。而煤炭生產(chǎn)安全管理，會對煤炭生產(chǎn)產(chǎn)生直接影響，從而間接對其地區(qū)生產(chǎn)總值產(chǎn)生一定影響。本文選取五大產(chǎn)煤大省山西、山東、河南、內(nèi)蒙古和陜西作為研究對象，通過分析各省的地區(qū)單位生產(chǎn)總值所對應(yīng)的安全事故管理情況，來分析各個地區(qū)的煤礦安全管理績效。通過對煤礦安全管理的績效的橫向比較，有利于找出薄弱環(huán)節(jié)，提高管理質(zhì)量，從而保障煤炭生產(chǎn)安全、高效、平穩(wěn)進行?；诖?，本文引入一種客觀賦權(quán)評價方法——信息熵分析法，來分析煤礦安全管理的績效情況。

“熵”(entropy)是表示物質(zhì)系統(tǒng)狀態(tài)的一個物理量，用來表明某狀態(tài)可能出現(xiàn)的程度，是對系統(tǒng)狀態(tài)不確定性的一種度量。一般來講，熵值越大，不確定性就越大。作為一種客觀賦權(quán)方法，信息熵分析法(Entropy Method)通過計算各指標(biāo)的信息熵，依據(jù)各個指標(biāo)相對變化程度，得到的對系統(tǒng)有影響來每個指標(biāo)的權(quán)重。該方法能準(zhǔn)確反映煤礦安全事故管理績效的信息量，能解決指標(biāo)信息量大、量化難的問題。

2 煤礦安全事故管理績效指標(biāo)選擇

考核煤礦安全管理好壞，一般通過事故發(fā)生的數(shù)量、事故所造成的死亡人數(shù)、事故造成的傷殘情況等標(biāo)準(zhǔn)來判斷。參考近年來安監(jiān)總局公布的煤礦事故原因調(diào)查結(jié)果，根據(jù)煤炭生產(chǎn)特點，并參考前人研究成果，考慮數(shù)據(jù)可得性，本文采用單位GDP的煤礦事故發(fā)生數(shù)量、煤礦事故總死亡人數(shù)、煤礦較大事故起數(shù)、煤礦重大事故起數(shù)，以及百萬噸死亡率作為分析評價指標(biāo)。

各個指標(biāo)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，是從國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局、國家煤監(jiān)局、各省份公布的資料，以及統(tǒng)計局統(tǒng)計公報得到。

3 分析模型的建立

3.1 信息熵評價原理

信息熵分析法是一種在綜合考慮各因素提供信息量的基礎(chǔ)上，計算一個綜合指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法。主要根據(jù)各指標(biāo)提供給決策者的信息量大小來確定其權(quán)重，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需要從客觀現(xiàn)實獲得。應(yīng)用此法，可以有效克服主觀定權(quán)法的缺陷，避免人為給出的權(quán)重往往不能真實反映研究對象的情況。

假設(shè)有n個評價評價對象，m個評價指標(biāo)，其決策矩陣為：

X=(xij)m×ni=1,2,…,n;j=1,2,…,m

3.2 信息熵評價方法分析步驟

1)進行歸一化處理，得到各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

由于各個指標(biāo)計量單位、量級等都不同，在分析時，為了消除這些影響，使各個指標(biāo)有相同的標(biāo)準(zhǔn)，必須對決策矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范化處理。本文選取的5個指標(biāo)，都表現(xiàn)為所測數(shù)值越小越好。對于此類指標(biāo)，通常采用以下方法進行歸一：

其中，max(xij)表示所有對象某一指標(biāo)所測數(shù)值的最大值；min(xij)表示所有對象某一指標(biāo)所測數(shù)值的最小值。

其中，ej≥0；為了便于計算，假定：如果pij=0，則pijlnpij=0。

4 實證研究

本文根據(jù)參考文獻[2]所依據(jù)的2009年國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局公布資料及有關(guān)文獻等，選取五大產(chǎn)煤省份上述5項指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為樣本，對本文構(gòu)建的評價方法進行實證分析。具體數(shù)據(jù)如表1所示。

首先，將數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，計算得到標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)數(shù)值，如表2。

計算熵權(quán)，如表5所示。

從表5可以看出，各指標(biāo)對煤礦安全事故管理績效影響由大到小依次為：百萬噸死亡率、單位GDP煤礦事故發(fā)生數(shù)量、單位GDP煤礦較大事故起數(shù)、單位GDP煤礦事故總死亡人數(shù)和單位GDP煤礦重大事故起數(shù)。各個指標(biāo)權(quán)重相差沒有出現(xiàn)懸殊情況，說明本文所選指標(biāo)是合適的。

表1 2009年五個省份煤礦事故情況表

表2 歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)

表3 各項指標(biāo)下第i個對象的比重

表4 各指標(biāo)的熵值

表5 各指標(biāo)的客觀權(quán)重Wj

表6 五個地區(qū)綜合評價值

通過分析結(jié)果看，各個地區(qū)的煤礦安全事故管理績效具有一定差別，差別的造成是各個因素綜合影響的結(jié)果。從文中可以看到，百萬噸死亡率、煤礦事故起數(shù)、煤礦較大事故起數(shù)，對結(jié)果影響相對較大也是安全事故管理中的重要內(nèi)容。通過地區(qū)比較，可以看到，各個地區(qū)在安全事故管理上有一些差異，減少事故的發(fā)生，則可以提高整個的管理績效水平。實證結(jié)果與實際情況基本吻合，某些差異的原因可能與指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)較少有關(guān)。通過增加多年的數(shù)據(jù)，細化并增加指標(biāo)，則分析結(jié)果將更完善。

5 結(jié)論

通過煤礦安全事故管理績效分析，找出影響安全事故管理績效的主導(dǎo)因素，提出針對性策略，可以為煤礦安全管理提供參考。從文章分析來看，各個地區(qū)的分析結(jié)果不盡相同，互相借鑒，將對整體管理的提高產(chǎn)生積極意義，減少安全事故的發(fā)生。本文將信息熵與綜合分析法有機結(jié)合起來，一定程度上定量化地評價了一些地區(qū)煤礦安全管理績效情況，獲得如下結(jié)論：①信息熵評價為煤

礦安全事故管理評價提供了一種新的途徑，由于注重客觀性，避免了主觀因素的干擾，具有一定的實用價值。②各個指標(biāo)對于分析結(jié)果的影響不盡相同，但是存在差別不大，說明所選指標(biāo)較合理，但是可以進一步增加指標(biāo)數(shù)量。

為了進一步提高煤礦安全事故管理績效，應(yīng)著重做好以下方面工作：

一是加強培訓(xùn)、教育。煤礦的安全事故很多都與違章作業(yè)有關(guān)，主要是由于一線員工文化水平偏低和企業(yè)安全培訓(xùn)不足。加強教育培訓(xùn)，提高操作人員技術(shù)水平是治本之策。

二是加強監(jiān)督檢查和安全管理。監(jiān)督檢查必須形成常態(tài)化持續(xù)化，他查與自查結(jié)合，要量化、細化、具體化，開展動態(tài)安全評估，建立長效機制。強化安全理念，建立本質(zhì)安全型礦井，注重標(biāo)準(zhǔn)化。

三是加強硬件基礎(chǔ)建設(shè)。高質(zhì)量的硬件保障是安全的基礎(chǔ)。硬件是手腳，軟件是腦。沒有強有力的硬設(shè)施保障，安全就缺少了根本。只有高質(zhì)量的硬件和科學(xué)的管理結(jié)合，才能有效保障安全。

[1] 杜彥斌,曹華軍,劉飛,等.基于熵權(quán)與層次分析法的機床再制造方案綜合評價[J]. 計算機集成制造系統(tǒng),2011(1):84-88.

[2] 汪濤.中國25個產(chǎn)煤省份煤礦安全事故管理績效分析——基于DEA模型的評價[J].企業(yè)改革與發(fā)展,2010(10):164-166.

[3] 肖振宇.基于熵值法我國銀行體系脆弱性的評價[J].華東經(jīng)濟管理,2008(11):78-84.