趙澤民 高級(jí)工程師 馬 丁 王培怡研究員

(1.北京市交通委員會(huì)安全應(yīng)急事務(wù)中心,北京 100026;2.北京市科學(xué)技術(shù)研究院城市安全與環(huán)境科學(xué)研究所,北京 100054)

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,危險(xiǎn)貨物需求量和使用量的急劇增加,道路危險(xiǎn)貨物(以下簡(jiǎn)稱“危貨”)運(yùn)輸已成為一項(xiàng)重要的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。但目前我國(guó)危貨運(yùn)輸企業(yè)關(guān)于安全生產(chǎn)主體責(zé)任的落實(shí)情況仍十分嚴(yán)峻[1],安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)不斷涌現(xiàn),一旦企業(yè)某一環(huán)節(jié)安全管理缺失而導(dǎo)致事故發(fā)生,將嚴(yán)重危及公共安全和人民群眾的生命健康。因此,綜合評(píng)價(jià)危貨運(yùn)輸企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn),辨識(shí)存在的薄弱環(huán)節(jié),對(duì)企業(yè)更好地落實(shí)安全生產(chǎn)主體責(zé)任、提高安全生產(chǎn)水平具有重要意義。

目前,學(xué)術(shù)界對(duì)危貨運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)已開(kāi)展大量研究[2]。如劉川等[3]通過(guò)對(duì)運(yùn)輸事故原因進(jìn)行分析,總結(jié)了運(yùn)輸路線上主要的安全風(fēng)險(xiǎn)因素,并運(yùn)用改進(jìn)雷達(dá)圖法開(kāi)展深入分析和評(píng)價(jià);陳躍等[4]對(duì)已有的危險(xiǎn)貨物道路運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指數(shù)模型進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)集成化風(fēng)險(xiǎn)管控流程,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)管理行為的結(jié)合。綜合來(lái)看,目前研究主要以運(yùn)輸過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)分析為主,對(duì)企業(yè)在落實(shí)安全生產(chǎn)主體責(zé)任方面所存在的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注較少。云模型是我國(guó)學(xué)者李德毅等[5]提出的一種研究定性概念與定量表示之間轉(zhuǎn)換的雙向認(rèn)知模型,可有效解決安全風(fēng)險(xiǎn)概念固有的不確定性問(wèn)題。目前云模型在綜合評(píng)價(jià)應(yīng)用研究方面,主要建立在指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,如郭羽羽等[6]基于熵權(quán)—云模型對(duì)城市韌性進(jìn)行評(píng)價(jià);Pei等[7]運(yùn)用德?tīng)柗品?gòu)建評(píng)價(jià)云模型并對(duì)模型的權(quán)重和應(yīng)用進(jìn)行分析和探討。但上述學(xué)者在指標(biāo)賦權(quán)時(shí)多采用單一的主觀或客觀賦權(quán)法,易對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生較大的誤差。

鑒于此,本文在已有研究的基礎(chǔ)上,以危貨運(yùn)輸企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中存在的安全風(fēng)險(xiǎn)為出發(fā)點(diǎn),構(gòu)建企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用G1-CRITIC組合賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,并運(yùn)用云模型理論進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),以期全面展現(xiàn)危貨運(yùn)輸企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)水平。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

道路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸在交通行業(yè)中風(fēng)險(xiǎn)較大,對(duì)安全生產(chǎn)的條件要求較高,需要從不同維度對(duì)企業(yè)進(jìn)行“體檢”,做到防患于未然?，F(xiàn)有的危貨運(yùn)輸評(píng)價(jià)指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)了從“人員—車輛—環(huán)境—管理”4個(gè)維度評(píng)價(jià)企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)水平[8],但指標(biāo)體量較大導(dǎo)致其信息存在冗余情況,不利于模型的分析計(jì)算。因此需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行篩選,以盡量少的指標(biāo)準(zhǔn)確反映企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)水平。

本文在現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上[8],利用相關(guān)性分析篩除對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果影響相對(duì)較小的指標(biāo),并結(jié)合專家意見(jiàn)對(duì)篩選后的指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,最終構(gòu)建危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如圖1。

圖1 危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Safety risk evaluation index system of hazardous materials transportation enterprises

1.1 從業(yè)人員

“人”是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的第一要素,每位從業(yè)人員的生產(chǎn)行為安全了,整個(gè)企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)就得到了保障。危貨運(yùn)輸企業(yè)從業(yè)人員主要包括專職安全管理人員、駕駛員、押運(yùn)員和動(dòng)態(tài)監(jiān)控人員。人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括運(yùn)輸人員準(zhǔn)入管理、運(yùn)輸隊(duì)伍建設(shè)情況,以及從業(yè)人員的安全能力水平。

1.2 運(yùn)輸車輛

運(yùn)輸車輛作為危貨運(yùn)輸企業(yè)最主要的生產(chǎn)工具,是安全生產(chǎn)的重要組成部分。車輛安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)涵蓋車輛使用情況、車輛動(dòng)態(tài)監(jiān)管情況、隨車安全附件和裝備的配置情況,以及行車安全管理情況。

1.3 停車場(chǎng)

相較于危貨運(yùn)輸途中環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的不確定性,停車場(chǎng)作為運(yùn)輸車輛停放的主要場(chǎng)所,其防護(hù)狀態(tài)是企業(yè)安全生產(chǎn)的重要影響因素。停車場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括物防、技防和人防,如停車場(chǎng)基本使用情況、安保設(shè)備配置情況、人員值守防護(hù)情況,以及租賃使用過(guò)程中的相關(guān)方安全職責(zé)劃分。

1.4 安全管理體系

企業(yè)是安全生產(chǎn)主體責(zé)任的直接承擔(dān)者,安全管理體系中的風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在企業(yè)安全生產(chǎn)主體責(zé)任的落實(shí)情況,具體包括企業(yè)安全生產(chǎn)規(guī)章制度、風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)、隱患排查、教育培訓(xùn)、事故應(yīng)急、安全投入、安全獎(jiǎng)懲、安全例會(huì),以及安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)等方面。

2 組合賦權(quán)云模型

2.1 組合賦權(quán)

2.1.1 主觀權(quán)重

本文利用G1法計(jì)算指標(biāo)的主觀權(quán)重[9]。賦權(quán)時(shí),專家首先對(duì)指標(biāo)進(jìn)行重要性排序以生成具有唯一性的序關(guān)系式,然后在其基礎(chǔ)上對(duì)相鄰指標(biāo)間的重要性程度進(jìn)行比較。具體計(jì)算步驟參考文獻(xiàn)[9],本文不再贅述。

2.1.2 客觀權(quán)重

本文通過(guò)CRITIC法計(jì)算指標(biāo)的客觀權(quán)重[10]。CRITIC法的基本思路是通過(guò)計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的變異性和指標(biāo)之間的沖突性,綜合利用數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息量來(lái)衡量指標(biāo)的權(quán)重。計(jì)算步驟如下:

Step1:計(jì)算指標(biāo)變異性

(1)

(2)

式中:

i—樣本編號(hào),i=1,2,…,n;

j—指標(biāo)編號(hào),j=1,2,…,m;

Sj—第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差;

Step2:計(jì)算指標(biāo)沖突性

(3)

(4)

式中:

Rj—第j項(xiàng)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù);

rpj—指標(biāo)p和指標(biāo)j之間的相關(guān)系數(shù);

燃?xì)馄髽I(yè)因?yàn)槭艿阶陨硖匦缘挠绊?，在開(kāi)展財(cái)務(wù)信息化建設(shè)工作時(shí)，根據(jù)需要可以將不同地點(diǎn)、區(qū)域具有共性較強(qiáng)的、重復(fù)率高的、易于標(biāo)準(zhǔn)化和流程化的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)或職能從分、子公司中剝離出來(lái)，之后將其融合到信息平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)信息傳遞和共享。只有這樣，才能將規(guī)模效應(yīng)以及協(xié)同效應(yīng)充分發(fā)揮，減少財(cái)務(wù)運(yùn)行成本，提升財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率以及服務(wù)質(zhì)量，從而降低財(cái)務(wù)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，給燃?xì)馄髽I(yè)的健康發(fā)展?fàn)I造良好的條件。

Step3:計(jì)算指標(biāo)信息量

Cj=Sj×Rj

(5)

式中:

Cj—第j個(gè)指標(biāo)的信息量。

Step4:計(jì)算指標(biāo)客觀權(quán)重

(6)

式中:

Wj—第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

本文利用乘法合成法確定指標(biāo)的組合權(quán)重,計(jì)算公式如下:

(7)

式中:

θj—第j項(xiàng)指標(biāo)的組合權(quán)重;

wsj—第j項(xiàng)指標(biāo)的主觀權(quán)重;

woj—第j項(xiàng)指標(biāo)的客觀權(quán)重。

2.2 云模型

本文在建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和確定指標(biāo)組合權(quán)重的基礎(chǔ)上,利用云模型理論對(duì)道路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸企業(yè)進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),以期實(shí)現(xiàn)定量數(shù)據(jù)與定性概念間的雙向轉(zhuǎn)換。

2.2.1 基礎(chǔ)理論

云模型是描述不確定性問(wèn)題的方法,是在概率論和模糊集理論相結(jié)合的基礎(chǔ)上研究定性概念與定量表示之間轉(zhuǎn)換的雙向認(rèn)知模型[11],用期望Ex、熵En、超熵He3個(gè)特征數(shù)字來(lái)定量描述一個(gè)不確定性概念。其中,期望是最能代表定性概念的點(diǎn),是云滴在論域空間分布中的數(shù)學(xué)期望;熵是定性概念的不確定性度量,由概念的隨機(jī)性和模糊性共同決定;超熵是熵的不確定性度量,與概念被接受的程度有關(guān)。

2.2.2 目標(biāo)等級(jí)云

目標(biāo)等級(jí)云是危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)照基準(zhǔn),也是判斷最終評(píng)價(jià)結(jié)果的依據(jù)。設(shè)危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)論域U∈[0,1],采用黃金分割法將其劃分為“高”“較高”“中等”“較低”“低”5個(gè)等級(jí)。

2.2.3 指標(biāo)評(píng)價(jià)云

云模型具有正向云和逆向云2種算法。其中,正向云算法能夠?qū)崿F(xiàn)從定性概念到定量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,而逆向云算法則可以將一定數(shù)量的精確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以特征數(shù)字表示的定性概念。

2.2.4 綜合評(píng)價(jià)云

云模型作為多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)中的一種集結(jié)模型,在得到各底層指標(biāo)的云特征數(shù)字后還需結(jié)合相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行綜合計(jì)算,以得到上層及綜合評(píng)價(jià)云的特征數(shù)字,其加權(quán)算法如下:

(8)

3 實(shí)例運(yùn)用

3.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)收集

本文以某市為例,選取該市74家危貨運(yùn)輸企業(yè)作為研究樣本,其中,專職安全管理人員114人、駕駛員1 083人、押運(yùn)員979人、動(dòng)態(tài)監(jiān)控人員144人、運(yùn)輸車輛1 399輛,運(yùn)輸介質(zhì)主要為汽油、柴油、液化石油氣和天然氣。根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)細(xì)則,邀請(qǐng)專家對(duì)其進(jìn)行打分以獲取各樣本中評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)值,并將指標(biāo)評(píng)分轉(zhuǎn)化為相應(yīng)得分率以實(shí)現(xiàn)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.2 指標(biāo)權(quán)重確定

在獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用G1法得到指標(biāo)主觀權(quán)重,通過(guò)CRITIC法得到指標(biāo)客觀權(quán)重,并利用式(7)計(jì)算指標(biāo)的組合權(quán)重。計(jì)算結(jié)果,見(jiàn)表1。

表1 危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果Tab.1 Calculation results of safety risk evaluation index of hazardous materials transportation enterprises

3.3 綜合評(píng)價(jià)云模型

3.3.1 確定目標(biāo)等級(jí)云

為使云圖更好地匯聚成云,本文取“中等”云的超熵為0.003,根據(jù)文獻(xiàn)計(jì)算各目標(biāo)等級(jí)云特征數(shù)字[12],結(jié)果見(jiàn)表2。利用正向云算法繪制目標(biāo)等級(jí)云圖,如圖2。

表2 目標(biāo)等級(jí)云特征數(shù)字Tab.2 Characteristic number of target level cloud

圖2 目標(biāo)等級(jí)云圖Fig.2 Target level cloud map

3.3.2 構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)云

指標(biāo)評(píng)價(jià)云是實(shí)現(xiàn)從樣本數(shù)據(jù)集合到定性概念特征數(shù)字的轉(zhuǎn)換。在對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的基礎(chǔ)上,利用逆向云算法計(jì)算得到各二級(jí)指標(biāo)的云特征數(shù)字,結(jié)果見(jiàn)表1。

3.3.3 計(jì)算綜合評(píng)價(jià)云

依據(jù)式(8)將二級(jí)指標(biāo)的云特征數(shù)字與組合權(quán)重相結(jié)合,計(jì)算相應(yīng)一級(jí)指標(biāo)的云特征數(shù)字,結(jié)果見(jiàn)表1。利用正向云算法繪制各一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)云圖,如圖3。

圖3 一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)云圖Fig.3 Evaluation cloud map of first level indicators

由圖3可知,目前危貨運(yùn)輸企業(yè)在運(yùn)輸車輛和停車場(chǎng)管理方面能較好地滿足安全生產(chǎn)要求,但在安全體系和從業(yè)人員管理方面仍需進(jìn)一步提升。其中,對(duì)從業(yè)人員的安全管理是危貨運(yùn)輸企業(yè)安全生產(chǎn)過(guò)程中最薄弱的環(huán)節(jié),安全風(fēng)險(xiǎn)水平接近“較高”等級(jí)。同時(shí),對(duì)表1中各二級(jí)指標(biāo)云特征數(shù)字的期望值進(jìn)行排序發(fā)現(xiàn),“動(dòng)態(tài)監(jiān)控人員能力水平C15”“安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)C49”“安全生產(chǎn)投入C46”“安全管理人員能力水平C13”和“運(yùn)輸人員能力水平C14”等指標(biāo)評(píng)價(jià)值較低,危貨運(yùn)輸企業(yè)應(yīng)在今后的安全生產(chǎn)管理中給予重點(diǎn)關(guān)注。

最后,依據(jù)式(8)計(jì)算安全風(fēng)險(xiǎn)綜合云特征數(shù)字為(0.5975,0.2637,0.0907),利用正向云算法繪制綜合評(píng)價(jià)云圖,如圖4。

圖4 綜合評(píng)價(jià)云圖Fig.4 Comprehensive evaluation cloud map

由圖4可知,云滴主要聚集在0.5～0.7區(qū)間內(nèi),且密集分布在期望值0.5975周圍,說(shuō)明危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)水平屬于III級(jí)(中等),整體安全風(fēng)險(xiǎn)水平還有待優(yōu)化。

綜上,本文在建立危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,利用組合賦權(quán)確定指標(biāo)權(quán)重,有效解決了傳統(tǒng)層次分析法判斷矩陣不滿足一致性檢驗(yàn)的問(wèn)題,以及單一賦權(quán)法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響;利用云模型得出的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)水平情況相吻合,同時(shí)從綜合云特征數(shù)字可知,云滴呈泛正態(tài)分布狀態(tài),說(shuō)明綜合云模型對(duì)危貨運(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)水平的表述程度較好。

4 結(jié)論

(1)綜合分析危貨運(yùn)輸企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)及管理過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)要素,以從業(yè)人員、運(yùn)輸車輛、停車場(chǎng)、安全管理體系為出發(fā)點(diǎn)構(gòu)建包含4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和22個(gè)二級(jí)指標(biāo)的道路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

(2)采用組合賦權(quán)的權(quán)重確定方法,在尊重專家經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)又保留了數(shù)據(jù)的原始性,減少了由單一賦權(quán)方法在安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中所帶來(lái)的誤差。

(3)利用云模型理論有效解決了安全風(fēng)險(xiǎn)概念固有的抽象性與模糊性問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了定性概念與定量分析間的雙向轉(zhuǎn)換。