煤矿风险预控体系运行效果综合评价实证研究

孙 青

(1.神华集团有限公司博士后工作站,北京市东城区,100011; 2.中国矿业大学(北京)博士后流动站,北京市海淀区,100083)

煤矿风险预控体系运行效果综合评价实证研究

孙 青1,2

(1.神华集团有限公司博士后工作站,北京市东城区,100011; 2.中国矿业大学(北京)博士后流动站,北京市海淀区,100083)

将煤矿风险预控管理体系看作一个系统,借鉴系统可靠度定义给出了煤矿风险预控管理体系运行完成度的定义并分析了其度量指标;在分别对神华集团体系运行效果的考核结果和样本分子公司自我考核结果进行信度分析的基础上,利用主成分分析法分别确定了该集团与样本分子公司的综合评价模型,对该集团体系实际运行效果进行了评估与分析;利用四象限法分别从集团层面和样本分子公司的角度出发,提出了有针对性的提升煤矿风险预控管理体系运行效果的建议。

煤矿风险 风险预控管理 运行完成度 主成分分析法 四象限法 实证研究

煤矿安全一直是人们所关注的问题,这使得很多专家学者对煤矿安全管理过程中的管控模式和有效机制进行了积极的探索。郝贵论述了风险预控管理是抓好隐患查治的最佳手段,介绍了煤矿风险预控管理体系在神华集团的成功应用及推行前景,并系统地研究了煤矿风险预控管理体系的理论及应用;陈维民提出了建立以风险预控管理为基础的煤矿本质安全化管理的思路;国汉君分析了包括工作任务风险分析、现场风险管理、审核评价及持续改进为主要内容的煤矿风险预控管理模式;张吉苗研究了煤矿事故的发生机理,提出了诠释煤矿事故致因的理论模型。

煤矿风险预控管理体系的提出为实现煤矿安全管理提供了一套整体风险管理策略,它将煤矿安全管理关口从事后管理与事中管理进一步前移到事前管理,以期实现对煤矿危险源的有效管控,防止其能量意外释放,进而切断事故因果链,实现煤矿安全。众所周知,对某一系统实际运行效果的评价研究将有助于改善和优化该系统的运行效果。但是,目前关于煤矿风险预控管理体系运行效果评价的研究非常少,本文借鉴系统可靠度的定义,给出了煤矿风险预控管理体系运行完成度的定义,并分析了其度量指标;结合神华集团实际情况,用统计分析方法对该集团煤矿风险预控管理体系的运行效果进行了实证研究。

1 煤矿风险预控管理体系运行效果综合评价模型

1.1 体系运行完成度的定义与度量

煤矿风险预控管理体系是一套以危险源辨识和风险评估为基础,以风险预控为核心,以不安全行为管控为重点的安全管理方法。目前,包括神华集团在内的很多煤炭企业都应用了该体系,由于企业的主营业务不同等原因,该体系在不同企业中的名称可能不同,但其目的都是为了保证企业的生产安全,故本文对该体系在不同企业中的名称不做详细说明,统一称之为煤矿风险预控管理体系。

对于煤炭企业来说,煤矿风险预控管理体系是基于实现某种功能,达到某种目的而被应用实施的,从这个角度来说,它是一个产品,有自己独有的功能。系统可靠性理论对系统可靠度的定义是产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的可能性,本文借鉴系统可靠度的定义,将系统可靠度定义应用到煤矿风险预控管理体系中,进而煤矿风险预控管理体系的运行完成度就可以定义为煤矿风险预控管理体系在规定条件下和规定时间里完成所规定功能的可能性。

结合实际应用的考虑,本文用其在企业的实际运行效果来度量体系运行的完成度。对实施该体系的企业,本文用该企业在每一个体系运行考核指标上的得分率来度量该企业在该指标上的实际运行效果。

1.2 体系运行效果的研究对象与评价指标

煤矿风险预控管理体系可以被视为一个系统,该系统实际运行效果的度量就构成了体系运行效果综合评价的研究对象。由于运行该套体系的企业自身情况和重视度等条件的不同,目前国内还没有一套统一的针对该体系运行效果的考核指标体系,但是不同的考核指标体系都应涵盖煤矿风险预控管理体系的所有管理要素,并体现出PDCA循环模式。

本文通过对神华集团煤矿风险预控管理体系运行效果的综合评价,对其提升体系运行效果给出综合性的建议,故选用的体系运行效果评价指标是该集团对所属分子公司的考核指标。该考核指标体系包括安全目标、指标和管理方案V1,组织机构、职责与权限V2,危险源辨识与风险评估V3,安全培训V4,承包商安全控制V5,合规生产控制V6,安全监督检查V7,重大隐患治理V8,生产企业体系推进V9,安全资金V10,职业健康V11,应急管理V12,事故管理V13和安全文化V14共14项指标。

1.3 煤矿风险预控管理体系运行效果综合评价方法

1.3.1 数据来源与预处理

数据来源于神华集团2013年底对所属27家分子公司进行煤矿风险预控管理体系运行效果考核的结果与一家分子公司自我考核结果。由于所收集到的指标数据均为各个指标的得分,无法直接使用,所以需要对数据进行预处理。对各项指标得分的预处理方法为:

式中:A——指标得分率;

C0——指标实际得分;

C——指标设计得分。

所得各项指标的得分率可以反应该指标的实际运行效果,指标得分率越高,说明该指标2013年的实际运行效果越好,反之亦然。

1.3.2 样本数据的信度分析

信度是指一项测试或衡量的精确性,信度本身与测量结果的正确与否无关,它反应的是测试本身是否可靠与稳定。本文采用最常用的Cronbach＇s Alpha系数来度量考核结果数据的一致性程度。通常,Cronbach＇s Alpha系数越大,代表测量的可信度越高。

首先对神华集团的考核结果进行信度分析,确定该集团考核结果的可信度水平;然后对1家样本分子公司的自我考核结果进行信度分析,以确定该公司的主观考核结果的可信度水平。

1.3.3 指标权重的确定

主成分分析法可以根据指标数据自身的特征来确定指标的权重,避免指标之间的高度相关性和权重确定的主观性,故采用主成分分析法对体系运行效果考核指标的权重结构进行度量。

在进行主成分分析前,数据的处理方法采用常用的标准化方法,提取主成分时采用相关系数矩阵。首先对神华集团的考核结果进行评价,确定该集团各考核指标的权重,并给出其所属27家分子公司的综合评价结果;然后对样本分子公司的自我考核结果进行评价,以确定该公司的主观考核结果中各指标的权重。

1.3.4 聚类分析

采用快速聚类法(K－Means聚类)对神华集团27家分子公司进行聚类分析。该方法将数据看成K维空间上的点,以距离作为测量个体远近的指标。

选取27家分子公司的实际运行效果得分作为聚类变量,通过聚类分析,为该集团的管理者提供27家分子公司关于煤矿风险预控管理体系运行效果的分类建议,以便其实施分类管理。

2 煤矿风险预控管理体系运行效果综合评价实证分析

鉴于敏感性原因,神华集团考核数据不列出,但不会影响本文的分析。为了便于分析,用Qi(i＝1,2,…,27)表示第i家分子公司。

2.1 神华集团层面的考核结果

2.1.1 集团层面考核数据信度分析

利用SPSS 19.0对神华集团2013年度所属27家分子公司的考核数据进行信度分析,对应的考核数据的项统计量V1～V14的得分率均值分别为0.756、0.718、0.707、0.748、0.686、0.721、0.746、0.801、0.762、0.782、0.761、0.75、0.746、0.818。从以上均值可以看出,该集团2013年整体运行效果最好的指标是安全文化指标V14,整体运行效果最不好的指标是承包商安全控制指标V5,其余指标的运行效果均处于两者之间。

针对该集团考核指标数据的可靠性统计量, Cronbach＇s Alpha系数为0.850,基于标准化项的Cronbach＇s Alpha系数为0.863,说明集团层面2013年的考核数据具有很高的内部一致性。

2.1.2 评估指标权重的确定及综合排名

利用SPSS19.0对神华集团2013年的考核数据进行主成分分析,对应的主成分特征值与累积贡献率如表1所示。

表1 集团层面考核指标数据的特征值与累积贡献率

从表1可以看出,14个主成分的累计方差贡献率到达了100%,说明这14个主成分不存在明显的线性相关性。

以每个主成分对应的特征值占所提取全部主成分特征值之和的比例作为权重,可以得到该集团体系运行效果综合评价模型为:

其中vi(i＝1,2,…,14)为所有考核指标数据经标准化处理以后的数据。

将该集团煤矿风险预控管理体系运行效果综合评价模型中所有指标对应的系数进行归一化处理,可得14个考核指标的权重,分别为0.055、0.069、0.089、0.006、0.098、0.071、0.064、0.065、0.076、0.052、0.068、0.121、0.102、0.066。

将27家分子公司标准化后的考核数据代入该集团体系运行效果的综合评价公式,可得27家分子公司的综合评价得分及排名,如表2所示。

表2 集团层面考核综合得分及排名

企业代码综合得分名次Q110.359 12 Q130.193 13 Q4－0.167 14 Q8－0.235 15 Q23－0.244 16 Q6－0.373 17 Q10－0.403 18 Q9－0.551 19 Q26－0.558 20 Q20－0.657 21 Q14－0.677 22 Q22－0.920 23 Q24－1.304 24 Q25－1.509 25 Q12－1.815 26 Q15－2.618 27

同理,将该集团27家分子公司的14项指标的原始得分率与对应的权重相乘求和,可得27家分子公司体系实际运行效果的得分及排名,如表3所示。

表3 集团层面考核运行效果得分及排名

将表2与表3的结果对比来看,基本上运行效果得分高的,综合得分也较高;部分指标的排序不一致是由于表2中计算综合得分的数据来源是27家分子公司标准化处理后的考核数据,而表3中的数据来源是27家分子公司14项指标的原始得分率数据。

将27家分子公司的14项指标的平均得分率数据与对应权重相乘求和,可得神华集团2013年煤矿风险预控管理体系运行效果得分为0.747,即该集团2013年的煤矿风险预控管理体系运行完成度为0.747。

为了便于神华集团对所属分子公司进行针对煤矿风险预控方面的分类管理,将27家分子公司的实际运行效果得分选为聚类变量,进行聚类分析,结果如表4所示。

表4 集团层面考核数据聚类结果

从表4可以看出,27家分子公司共分为4大类,其中第一类有4家公司,第二类有9家公司,第三类有10家公司,第四类有4家公司。从表2和表3可以看出,第四类4家公司的综合评价得分和运行效果得分均排名最后。

2.2 分子公司Q1的考核结果

为了对神华集团所属分子公司体系运行效果的提升提出建议,选取Q1公司为样本分子公司,并请该公司组织进行了煤矿风险预控管理体系运行效果的自我考核。该公司请20位从事生产安全管理工作且熟悉煤矿风险预控管理体系的专家按照集团的考核标准为该公司2013年的体系运行效果进行打分,最后得到了有效考核结果20份。

利用SPSS 19.0对样本分子公司Q1的自我考核结果进行信度分析,该公司自我考核数据的项统计量V1～V14得分率均值分别为0.790、0.813、0.790、0.850、0.668、0.650、0.867、0.869、0.875、0.765、0.794、0.683、0.856、0.816。分子公司Q1的14项考核指标中,平均得分率最高的是生产企业体系推进指标V9;平均得分率最低的是合规生产控制指标V6;其余指标的平均得分率均置于两者之间。

针对分子公司Q1的可靠性统计量,Cronbach＇s Alpha的系数为0.826,基于标准化项的Cronbach＇s Alpha系数为0.853,两项系数在0.82以上,说明分子公司Q1的自我考核数据具有很高的内部一致性。

利用SPSS19.0,采用主成分分析法对分子公司Q1自我考核数据进行分析,最终可以得到分子公司Q1自我考核数据对应的综合评价模型为:

将分子公司Q1自我考核数据对应的综合评价模型中所有指标对应的系数进行归一化处理后,可以得到各个指标的权重,分别为0.063、0.070、0.075、0.092、0.091、0.089、0.075、0.038、0.054、0.068、0.103、0.090、0.027、0.064。

3 分析与建议

为了指导神华集团与样本分子公司的煤矿风险预控管理体系的实践工作,结合考核指标的实际运行效果和相对重要度进行分析,通过分析可以确定哪些指标对该集团提升体系运行效果至关重要,哪些考核指标的运行效果不理想需要尽快提升等。

3.1 集团层面的分析与建议

利用文中得到的14项考核指标的平均得分率以及各项考核指标的权重,进行四象限分析,分别选取平均得分率的中值作为考核指标运行效果优劣的分界点,选取权重的中值作为考核指标重要度高低的分界点,对神华集团层面的考核数据进行四象限分析,如图1所示。

图1 集团层面考核结果的四象限图

从该集团的考核数据看,14项考核指标中运行效果相对较好与相对较差的指标数量基本一致,且绝大部分考核指标都对该集团煤矿风险预控管理体系的运行效果产生重要影响。具体来讲:

(1)组织机构、职责与权限(V2)、危险源辨识与风险评估(V3)、承包商安全控制(V5)、合规生产控制(V6)、安全监督检查(V7)、应急管理(V12)和事故管理(V13)这7项指标虽然对提升体系运行效果至关重要却未达到良好的运行效果,建议该集团进一步从整体考虑,完善安全管理组织制度和承包商安全监管机制;同时对于这7项指标对应的工作,建议按照PDCA模式,指定归口管理部门进行有效的计划、落实、检查和提升,以确保改善上述7项指标的运行效果。

(2)重大隐患治理(V8)、生产企业体系推进(V9)、职业健康(V11)和安全文化(V14)4项指标相对重要,并且已经取得了较为良好的运行效果,该集团可以延续现有的工作方式方法,并注意跟踪4项指标的运行效果,确保此类指标运行效果保持良好与稳定。

(3)安全培训(V4)虽然相较其他指标没有那么强的重要度,但是也没能取得预期的运行效果,该集团应该在资源允许的条件下,制定改善该指标运行效果的计划与措施,使该指标最终可以取得良好的运行效果。

(4)安全目标、指标和管理方案(V1)和安全资金(V10)指标相较其他指标重要度较低,且已经取得了一定程度的运行效果,该集团延续现有工作方式方法即可。

3.2 分子公司Q1的分析与建议

通过选取平均得分率的中值作为考核指标运行效果优劣的分界点,选取权重的中值作为考核指标重要度高低的分界点,分别对分子公司Q1的自我考核数据和集团层面对分子公司Q1的考核数据进行四象限分析,对应的四象限图分别如图2和图3所示。

图2 分子公司Q1自我考核结果的四象限图

图3 集团层面对分子公司Q1考核结果的四象限图

经过分析发现,分子公司Q1和集团层面对分子公司Q1上述14项考核指标的运行效果判断基本一致,集团层面对分子公司Q1的评价略低于分子公司Q1对自己的评价;同时,两者对分子公司的14项考核指标重要程度判断也大体保持一致,但存在差异,这种差异的形成是由于图2中的数据与图3中的数据来源不一致导致的。鉴于煤矿风险预控管理体系对于煤炭企业安全管理的重要性,采取取重的方式处理这种差异。以安全文化(V14)为例,分子公司Q1的考核结果确定该指标为不重要,而集团层面的考核结果确定该指标为重要,本文认为该指标为重要。

为了相对准确地对该分子公司提出提升煤矿风险预控管理体系运行效果的建议,应综合考虑分子公司Q1的自我考核结果(图2)与集团层面对该公司的考核结果(图3),具体来讲:

(1)危险源辨识与风险评估(V3)、承包商安全控制(V5)、合规生产控制(V6)、职业健康(V11)和安全文化(V14)这5项指标虽然对分子公司Q1提升煤矿风险预控管理体系运行效果至关重要却未达到良好的运行效果,分子公司Q1应尽快制定有效的措施加强5项指标对应的工作,提升这5项指标的运行效果。

(2)组织机构、职责与权限(V2)、安全培训(V4)、安全监督检查(V7)、重大隐患治理(V8)、生产企业体系推进(V9)、应急管理(V12)和事故管理(V13)7项指标也相对重要,并已取得了较为良好的运行效果,分子公司Q1可以延续现有的工作方式方法,并注意跟踪7项指标的运行效果,确保此类指标运行效果保持良好与稳定。

(3)安全目标、指标和管理方案(V1)指标虽然相较其他指标没有那么强的重要度,但是未取得较好的运行效果,分子公司Q1应制定改善该指标的计划与措施,使得该指标最终可以取得良好的运行效果。

(4)安全资金(V10)指标相较其他指标重要度较低,且已经取得较好的运行效果,分子公司Q1延续现有工作方式方法即可。

4 结论

从提升煤矿风险预控管理体系运行效果和实现该套体系预期运营目标的角度出发,借鉴系统可靠度的定义,给出了煤矿风险预控管理体系运行完成度的定义,并分析了其度量指标;结合神华集团的实际情况,用统计分析方法对该集团煤矿风险预控管理体系的运行效果进行了综合评价。从研究结果来看,该集团2013年的煤矿风险预控管理体系运行完成度为0.747,还有较大提升空间。从系统的角度来看,该集团煤矿风险预控管理体系的运行效果取决于其14项考核指标的运行效果,结合每个指标的实际运行效果与相对重要性水平,分别从集团和样本分子公司层面出发,提出了相应的提升煤矿风险预控管理体系运行效果的建议。本文对煤矿风险预控管理体系运行效果的实证研究丰富了该领域的内容,集团层面的综合评价分析方法以及将分子公司自我考核与集团考核相结合的评价分析方法具有推广性。

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(责任编辑 张艳华)

Empirical study on comprehensive evaluation of running of risk precontrol system in coal mines

Sun Qing1,2
(1.Postdoctoral Workstation of Shenhua Group Co.,Ltd.,Dongcheng,Beijing 100011,China; 2.Postdoctoral Workstation of China University of Mining and Technology,Beijing,Haidian,Beijing 100083,China)

Taking risk precontrol management system for coal mine as a whole,in aid of reliability definition of system,the definition of running completeness of risk precontrol management system for coal mine was given and the measure indexes were analyzed.On the basis of reliability analysis on the assessment results of running effect in the investigated Shenhua Group system and self assessment results in the subsidiary companies,the comprehensive evaluation models of Group and subsidiary companies were built by using the principal component analysis,respectively.The actual running effect in Shenhua Group system was evaluated and analyzed.In addition, the proposals for Shenhua Group and subsidiary companies were put forward to improve the running effect of risk precontrol management system,according to four-quadrant method.

risk of coal mine,risk precontrol management,running completeness,principle component analysis,four-quadrant method,empirical study

TD79

A

孙青(1982－),男,博士,2010年毕业于北京理工大学管理科学与工程专业,现于神华集团博士后工作站和中国矿业大学(北京)博士后流动站从事安全生产风险管理方面的研究工作。