祁強(qiáng)強(qiáng)

(瑞源國際資源投資有限公司，安徽 蕪湖，241000)

0 引言

隨著我國改革開放的不斷深化，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，企業(yè)規(guī)模也在不斷擴(kuò)大[1]，形成寶武集團(tuán)、海螺集團(tuán)、奇瑞集團(tuán)等越來越多的集團(tuán)化公司。由于這些集團(tuán)公司下屬子公司數(shù)量多、行業(yè)跨度大、規(guī)模大小不等，導(dǎo)致其安全管理具有復(fù)雜程度高、安全管理評價標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等難點(diǎn)[2]。近年，重特大事故的判例及安全相關(guān)法律的不斷推進(jìn)都驗(yàn)證了集團(tuán)對其子公司的安全管理具有法定職責(zé)，因此做好集團(tuán)公司安全管理評價是找出安全管理薄弱環(huán)節(jié)及客觀評價各子公司安全績效的重要途徑。

國內(nèi)外學(xué)者為解決上述安全評價難點(diǎn)進(jìn)行了大量研究，鄒樹梁等[3]引入平衡計分卡原理研究某鋼鐵企業(yè)安全績效考核體系；劉祖德等[4]在安全績效評價中應(yīng)用多元聯(lián)系數(shù)集對分析方法；梅強(qiáng)等[5]通過融合解釋結(jié)構(gòu)模型與網(wǎng)絡(luò)層次分析法對危化品物流的安全風(fēng)險因素進(jìn)行研究。

雖然上述研究為特定行業(yè)或單一企業(yè)的安全管理評價提供了相適應(yīng)的評價方法，也建立了安全績效考核模型或管理體系，但在集團(tuán)公司安全管理評價的應(yīng)用上還存在一些不足，較難解決集團(tuán)公司評價過程中存在的多個評價層級與評價因子的權(quán)重分布問題，以及各評價對象逼近理想安全狀態(tài)距離(優(yōu)劣度)的排序問題。

由于層次分析法[6](The Analytic Hierarchy Process，AHP)可通過建立遞階層次評價結(jié)構(gòu)將評價因子的重要度進(jìn)行兩兩比較，得出整體的權(quán)重分布。而逼近理想解排序法[7](Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS)又可以在考慮各評價因子權(quán)重的基礎(chǔ)上對評價對象進(jìn)行優(yōu)劣度的計算與排序。

因此，本文建立一種基于AHP-TOSIS的集團(tuán)公司安全管理評價模型，為集團(tuán)公司及各子公司的安全管理評價提供一種全面綜合的評價方法。

1 AHP法與TOPSIS法

1.1 AHP計算方法

AHP是由美國運(yùn)籌學(xué)家、匹茲堡大學(xué)教授T L Saaty于20世紀(jì)70年代創(chuàng)立的一種系統(tǒng)分析與決策的綜合評價方法，它把復(fù)雜問題分解成多個組成因素及遞階層次結(jié)構(gòu)，通過兩兩比較的方法確定決策方案相對重要度的總排序[8]，較合理地解決定性問題定量化的處理過程。

AHP的計算方法主要分3步：

第一步，建立層次結(jié)構(gòu)。首先分析評價模型中各評價因子之間的關(guān)系，確定一級評價因子、二級評價因子，建立遞階層次評價結(jié)構(gòu)。

第二步，構(gòu)造判斷矩陣。通過標(biāo)度確定表[9](見表1)對各層的評價因子進(jìn)行兩兩比較得出判斷矩陣A。

表1 標(biāo)度確定表Tab.1 Scale determination table

(1)

式中：

A—構(gòu)造的n階判斷矩陣；

n—判斷矩陣的階數(shù)，為評價因子的個數(shù)；

aij—矩陣中每一個對應(yīng)的元素，表示為與第j個因素相比，第i個因素的重要程度，其中(i,j=1，2，…，n)。

為驗(yàn)證判斷矩陣的合理性，需計算一致性比例對其進(jìn)行一致性檢驗(yàn)[10]。

CR=CI/RI

(2)

式中：

CR—一致性比例；

CI—一致性指標(biāo)；

RI—平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，見表2。

(3)

式中：

λmax—判斷矩陣的最大特征值。

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)Tab.2 Average random consistency index

如果CR<0.1，則認(rèn)為判斷矩陣的一致性可以接受；否則需要對判斷矩陣進(jìn)行修正。

第三步，計算權(quán)重。采用幾何平均法計算權(quán)重，首先將判斷矩陣的元素按照行相乘得到一個新的列向量，再將新向量的每個分量開n次方，最后對該列向量進(jìn)行歸一化即可得到權(quán)重向量，計算過程見式(4)。

(4)

式中：

ωi—權(quán)重向量；

akj—矩陣中每一個對應(yīng)的元素，其中有k個對應(yīng)元素，k=1,2,…,n。

1.2 TOPSIS計算方法

TOPSIS法可以充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，將不同量綱、不同類型的評價因子的逼近理想解距離[11]進(jìn)行排序，其結(jié)果能反映各評價對象之間的差距。

第一步，評價因子正向化。評價因子分為極大型、中間型、極小型、區(qū)間型等類型，代表其值優(yōu)劣度的評價標(biāo)準(zhǔn)，因本文中只涉及2個極小型指標(biāo)，其余均為極大型，故首先將極小型評價因子均轉(zhuǎn)化為極大型。

極小型的正向化可按式(5)轉(zhuǎn)化為極大型。

xij=max(Bij)-bij

(5)

式中：

Bij—極小型向量；

bij—極小型向量中的每一個數(shù)據(jù)，

xij—正向化后對應(yīng)的每一個數(shù)據(jù)。

第二步，建立加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。假設(shè)有m個要評價的對象，n個評價因子構(gòu)成的正向化矩陣如下：

(6)

對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y：

(7)

根據(jù)式(8)將Y的每一列數(shù)據(jù)乘以對應(yīng)評價因子的總權(quán)重可得到加權(quán)準(zhǔn)化矩陣Z：

(8)

式中：

zij—加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化后對應(yīng)的每一個數(shù)據(jù)。

第三步，計算貼近度。首先定義最大值Z+與最小值Z-。

(9)

(10)

(11)

(12)

最終計算得出第i個評價對象的貼近度：

(13)

2 集團(tuán)公司安全管理評價模型

2.1 模型建立

集團(tuán)公司安全管理評價一般采用檢查表法對其子公司的過程管理與年終安全績效[12-13]完成情況進(jìn)行打分評定，卻較少關(guān)注各公司基本情況的差異性、安全管理的結(jié)果、主要負(fù)責(zé)人的履職情況等要素，具有一定的局限性。因此根據(jù)層次分析法理論，結(jié)合職業(yè)健康安全管理體系及《刑法》《安全生產(chǎn)法》等法律對安全的最新要求，建立由4個一級評價因子[14]與20個二級評價因子組成的集團(tuán)公司安全管理評價模型，如圖1。其中H15、H16為極小型評價因子，表示其值越小越好，建立矩陣前需按式(5)進(jìn)行正向化，其余均為極大型。

圖1 集團(tuán)公司安全管理評價模型Fig.1 Safety management evaluation model of group company

基本情況中的4個評價因子反映了評價對象的規(guī)模大小、危險程度等基本情況，能夠?qū)ζ浒踩芾黼y度進(jìn)行評價，此評價結(jié)果越高代表評價對象的管理難度越大，在該評價模型中可起到難度系數(shù)調(diào)節(jié)作用。

過程管理中的8個評價因子反映了評價對象的安全管理狀態(tài)，同時也能對安全管理人員的日常安全工作內(nèi)容及履職情況進(jìn)行評價。

管理結(jié)果中的4個評價因子既包含安全文化滿意度、安全技術(shù)成果(本質(zhì)安全改善、安全專利/論文等)的正面結(jié)果，又包含行政處罰、事故損失的負(fù)面結(jié)果，可對安全管理的結(jié)果進(jìn)行評價。

履職情況中的4個評價因子對主要負(fù)責(zé)人在安全生產(chǎn)投入、帶隊檢查、組織應(yīng)急演練、主持安全會議、參加安全活動等履職方面進(jìn)行評價，并且能夠強(qiáng)化主要負(fù)責(zé)人的安全意識，提高盡職履責(zé)在安全評價中的重要度。

2.2 權(quán)重計算

邀請3位市安全專家根據(jù)標(biāo)度確定表分別對上述評價因子的重要度進(jìn)行打分，并對有差異的打分結(jié)果進(jìn)行研討后形成最終結(jié)果。根據(jù)最終結(jié)果構(gòu)造出一級評價因子判斷矩陣G0及二級評價因子判斷矩陣G1-G4，并利用Matlab軟件分別進(jìn)行一致性檢驗(yàn)與權(quán)重計算，見表3。

可以得出以上判斷矩陣均通過一致性檢驗(yàn)，且一級評價因子的權(quán)重向量為：

ω0=[0.046 5,0.169 1,0.615 3,0.169 1]

各二級評價因子權(quán)重及權(quán)重總排序，見表4。

表3 判斷矩陣一致性檢驗(yàn)Tab.3 Consistency test of judgment matrix

2.3 貼近度計算

以某集團(tuán)安全生產(chǎn)實(shí)際情況并結(jié)合安全相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，對模型中20個評價因子按由優(yōu)到劣劃分Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 4個評價等級并進(jìn)行賦值。

為方便實(shí)例應(yīng)用的統(tǒng)一計算，最后2組K、L為某集團(tuán)下屬2家子公司的實(shí)例數(shù)據(jù)，賦值結(jié)果，見表5。

然后利用TOPSIS 法對各因子進(jìn)行優(yōu)劣度排序評價。

表5 集團(tuán)公司安全管理評價分級標(biāo)準(zhǔn)Tab.5 Safety management evaluation classification standard of group company

以基本情況中的評價因子計算過程為例，由表5數(shù)據(jù)可得到由6個評價對象及4個評價因子組成的初始判斷矩陣X1：

其中前4個行向量為賦值數(shù)據(jù)，后2個行向量為實(shí)例應(yīng)用數(shù)據(jù)。首先根據(jù)式(7)將初始判斷矩陣X1轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y1：

由式(13)可得貼近度向量S1。

S1=[0.776 0,0.537 7,0.269 9,0.001 6,0.009 6,0.518 4]

同理可得其余3個貼近度向量

S2=[0.898 8,0.620 6,0.311 7,0.000 0,0.707 2,0.613 7]

S3=[0.859 2,0.690 2,0.546 7,0.030 3,0.657 3,0.973 8]

S4=[1.000 0,0.681 7,0.367 6,0.000 0,0.557 9,0.835 0]

根據(jù)貼近度向量可得貼近度矩陣E：

2.4 綜合評價

根據(jù)式(14)，一級評價因子的權(quán)重向量ω0乘以貼近度矩陣E即可得到集團(tuán)公司安全管理評價結(jié)果向量F：

F=ω0×E

(14)

F=[0.885 8,0.669 9,0.463 8,0.018 7,0.618 8,0.868 3]

由結(jié)果向量可知，前4個結(jié)果數(shù)據(jù)為模型的評價等級劃分值，后2個結(jié)果數(shù)據(jù)為實(shí)例的應(yīng)用結(jié)果。因此，當(dāng)采用集團(tuán)公司安全管理評價模型對各子公司進(jìn)行評價時，可參照表6對評價對象的評價結(jié)果進(jìn)行等級劃分。

表6 集團(tuán)公司安全管理評價分級表Tab.6 Safety management evaluation classification of group company

3 實(shí)例應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)來源

為驗(yàn)證所建立的評價模型在實(shí)際工作中的應(yīng)用情況，選取某集團(tuán)采用檢查表法對其子公司K和子公司L的年度安全考評數(shù)據(jù)，因考評數(shù)據(jù)僅涵蓋了該模型管理過程及管理結(jié)果中的部分?jǐn)?shù)據(jù)，還需對該模型中基本情況、履職情況等其余評價因子的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集統(tǒng)計。

經(jīng)統(tǒng)計，公司K的20個評價因子數(shù)據(jù)向量為[45,10,0.001,0,88,82,98,98,88,95,93,95,85,0,0,0,88,88,92,85]，公司L的20個評價因子數(shù)據(jù)向量為[15 800,330,2.05,1,92,85,92,88,91,92,93,92,90,15,0,35,95,93,93,92]，各實(shí)例數(shù)據(jù)對應(yīng)的評價因子，見表5。

3.2 應(yīng)用結(jié)果

根據(jù)建立的集團(tuán)公司安全管理評價模型計算方法對2組數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，由上述計算的貼近度矩陣E及安全管理評價結(jié)果向量F可得實(shí)例的應(yīng)用結(jié)果，見表7。

表7 模型的實(shí)例應(yīng)用得分情況Tab.7 The score of model application 單位：%

在管理過程方面，公司K得分要好于公司L，這是因?yàn)楣綤主要以商貿(mào)、職能辦公為主，其生產(chǎn)單元及現(xiàn)場作業(yè)環(huán)節(jié)較少，安全管理過程較為簡單；而公司L為大型制造企業(yè)，安全管理過程復(fù)雜、管理難度較大，但其在管理結(jié)果和履職情況的評價均明顯好于公司K。

當(dāng)綜合評價公司的基本情況、管理結(jié)果、履職情況等評價因子時，公司K的最終得分為0.618 8，評級為C級；公司L的最終得分為0.868 3，評級為B級，與實(shí)際安全管理狀態(tài)較為相符。

因此，建立的集團(tuán)公司安全管理評價模型可以考慮單一評價因子對評價結(jié)果的影響，能夠更客觀地對各子公司進(jìn)行系統(tǒng)性安全評價，并且可以根據(jù)評價結(jié)果得出各公司安全管理特征與薄弱環(huán)節(jié)，為集團(tuán)公司制定相應(yīng)的整改提升措施提供可靠的依據(jù)。

4 結(jié)論

(1)通過耦合AHP與TOPSIS評價方法，可以解決集團(tuán)公司在安全評價過程中多個評價層級的權(quán)重分布問題及多個評價因子的優(yōu)劣排序問題。

(2)建立由4個一級評價因子與20個二級評價因子組成的集團(tuán)公司安全管理評價模型，其層次更清晰、評價維度更全面，并通過了實(shí)例應(yīng)用的驗(yàn)證。

(3)該模型既考慮了各評價對象基本情況的差異性對評價結(jié)果的影響，又能夠?qū)χ饕?fù)責(zé)人及安全管理人員的履職情況進(jìn)行評價，可幫助集團(tuán)公司對子公司的安全績效考核及排名時能夠更好地決策。

(4)該模型可以根據(jù)評價結(jié)果得出評價對象的安全薄弱環(huán)節(jié)，為管理者制定相應(yīng)的整改提升措施提供可靠的依據(jù)。