基于大数据应用的广东省道路运输安全生产风险分级管控与处置研究

2020-08-28孙辉泰郭小辉龙东升梁江涛陈剑华

交通企业管理 2020年5期

□ 孙辉泰郭小辉龙东升梁江涛陈剑华

道路运输行业是交通运输安全生产的重点领域。近年来，我国道路运输行业安全生产总体情况稳中趋好，但形势依然不容乐观，道路运输重特大安全生产事故时有发生，行业安全的本质症结没有有效解决。同时，深化“放管服”改革要求改变行业管理方式，加强事中、事后监管，而传统道路运输安全管理模式难以适应这些新要求和新挑战。随着我国大数据战略的深入实施，广东省组织开展了“互联网+运输服务”行动、“互联网+交通运输”创新创业活动，为推动全省道路运输与大数据融合发展、创新行业监管模式、开展基于大数据应用的安全生产风险管控处置奠定了良好基础。随着“放管服”改革深化推进和大数据战略深入实施，如何应用大数据开展道路运输安全生产分级管控成为社会各界关注的热点。

一、大数据与道路运输安全风险管控

根据Gartner的定义，大数据（Big data）是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点。大数据技术的出现，使人们以全新的方式认识世界，挖掘数据价值、支持决策和预测未来。

广东省道路运输行业大数据是指对广东省行政区域内从事道路运输经营以及与道路运输相关业务行为，依托广东省综合运输管理服务云平台、广东省道路运政管理信息系统等政务信息系统以及相关行业企业的生产作业系统，依法依规采集、存储的所有信息数据。

道路运输安全生产风险分级管控与处置是指综合分析评价道路运输业户、车辆与人员的经营行为，预测预警安全生产风险，根据风险等级进行分级管控和隐患排查治理，事中精准打击违法违规行为，事后处罚惩戒。

二、应用大数据开展道路运输安全风险分级管控的必要性

1.是构建双重预防机制的必然要求

构建道路运输安全风险管控和隐患排查治理双重预防机制，要求精准辨识安全生产风险，推动防治关口前移，更好地防范于未然。应用大数据技术，全面动态实时监控驾驶员驾驶行为和车辆运行状况，可以对运行中的安全风险进行预测、预警，及时采取纠正措施；通过综合分析道路运输日常安全生产监控数据和交通执法、公安交警、安全应急和保险机构等相关部门的信息，进一步对企业、车辆、人员等管理对象进行精准画像，强化自动预警、滚动排查与整改治理，及时消除隐患，为构建道路运输双重预防机制提供有力支撑。

2.是落实行业安全改革创新发展的重要举措

“创新是第一动力”。道路运输行业安全生产改革创新发展，离不开“科技兴安”、“科技兴交”，其中，大数据分析技术已在防灾预警、应急救援等方面发挥着重要应用。通过大数据技术分析，对道路运输行业进行安全生产风险精准分级和分级管控，开展安全风险评估与信用评价，对“人、车、户”三大管理对象进行科学奖惩处置，实现优胜劣汰，完善管理闭环，以安全保发展，以发展促安全，有力推动道路运输行业安全创新发展。

3.是深化行业“放管服”改革的客观要求

深化“放管服”改革，既要“放得下”，也要“接得住”，还要“管得好”。目前，道路运输行业管理事项部分已取消，其余基本下放到市县交通运输部门，而道路运输车辆、人员等主要管理对象，其经营活动经常跨区域运行，属地市县管理部门必须依托集中共享的大数据，方可开展精准有效的事中、事后监管，更好地落实“谁许可，谁负责”、“管行业必须管安全”等监管职责。

三、广东省应用大数据开展道路运输安全生产风险分级管控的思路与路径

1.总体思路

依托广东省综合运输云平台，坚持“风险预控、关口前移、属地管理、分级负责”原则，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”管理机制，运用大数据分析等信息技术，整合全省道路运输业户、车辆与人员相关数据，对全省道路运输业户、车辆与人员开展综合分析与动态评价，根据评价结果进行安全风险预测、预警与分级管控，加强违法违规行为的事中精准打击与事后奖惩，强化隐患排查治理与风险防范，有效遏制全省道路运输重特大事故发生。

2.实现路径

（1）整合道路运输行业相关数据。依托广东省综合运输云平台，发挥全省道路运输信息化程度高的优势，基于省、市、县三级的广东省道路运政管理信息网络，运用大数据分析等信息技术，对内整合全省道路运输业户、车辆与人员相关信息系统和诚信管理系统等静态信息，以及重点车辆监控系统和综合行政执法系统等动态信息；对外联通全省公安、安监、保险等部门有关车辆违章处罚、交通违法、交通事故和保险赔付等动态数据，结合新闻媒体、互联网等多媒体信息，形成动静结合、内合外联、三级联动、全要素覆盖的全省道路运输大数据，为全省应用大数据开展道路运输安全生产风险分级管控与处置提供数据支撑。如图1所示。

图1 广东省道路运输行业大数据构成示意图

（2）建立基于大数据的安全风险等级评价体系。基于广东省道路运输大数据，构建企业安全生产风险等级即时评价和综合评价体系。①即时评价体系。基于广东省重点车辆动态监控信息，按照车辆安全行驶要求，构建评价车辆状态和驾驶员驾驶行为的即时安全评价指标，明确数据采集方法，确定红、橙、黄、蓝4个等级风险的即时评价标准，构建道路运输企业安全生产风险等级即时评价体系。②综合评价体系。基于广东省道路运输大数据，根据企业安全生产要求，结合即时评价风险等级及其应对措施，构建企业和驾驶员的综合安全评价指标，确定红、橙、黄、蓝4个等级风险综合评价标准，建立道路运输企业安全生产风险等级综合评价体系。

（3）建立基于大数据的安全风险等级评价机制。应用大数据等信息化技术，建立综合、立体、多频的广东省道路运输安全风险等级即时评价和综合评价机制。①即时评价机制。应用大数据等信息化技术，根据全省重点车辆动态监控平台监控信息，即时评价全省道路运输营运车辆状况和驾驶员行为的安全等级，为安全生产风险处置提供科学依据。②综合评价机制。应用大数据等信息化技术，企业每周开展一次综合自评自改，县（区）交通运输主管部门每月开展一次综合评价和监督，地级以上市交通运输主管部门每季度开展一次综合评价和督促，省级道路运输管理部门每半年开展一次全省综合评估和督查，省交通运输厅每年进行一次综合评价，及时对外公布评估结果。通过即时评价和综合评价，全方位做好全省道路运输安全隐患排查和风险防范工作，遏制道路运输特重大安全事故的发生。

（4）建立基于大数据的道路运输安全生产风险处置机制。根据安全风险即时评价和综合评价结果，预测交通事故发生的概率和严重程度，确定道路运输安全风险处置方式。①即时评价处置机制。即时评价为黄色与橙色风险的，及时通知驾驶员和企业采取措施，预防安全事故发生。企业限期内自行整改后，恢复至蓝色等级。即时评价为红色风险的，即时通知驾驶员和企业马上采取措施，预防安全事故发生。企业限期内自行整改后，应报县（区）交通运输主管部门审核销案，涉及许可等权限的应报最高权限部门审核销案，直至恢复至蓝色等级。②综合评价处置机制。各级交通运输主管部门定期评价辖区内管理对象的安全风险等级。发现安全隐患的，根据安全风险的不同等级采取书面通报、约谈等方式，及时督促企业采取措施预防安全事故发生，限期完成整改。各级交通运输主管部门评价时发现管理对象存在违法违规或重大安全隐患等行为，及时报送有关部门，跟踪督促相关部门按照相关法律法规实施行政处罚。

（5）基于大数据的道路运输安全风险评价结果应用。为强化广东省道路运输安全风险闭环管理，广东省道路运输安全风险评价结果将应用于以下3方面：①安全风险分级管控。在道路运输行业安全管理中，重点监控红色等级企业，主要检查黄色、橙色等级企业，一般检查蓝色等级企业。②激励先进、惩治落后。授予蓝色等级企业荣誉称号，在交通运输行业示范/试点遴选、招标和推荐服务等方面予以加分。连续3年为黄色及以上等级的企业，取消其评优评先、参与示范（试点）资格；连续3年为橙色及以上等级的，取消其经营资质自动续期资格；连续3年为红色的，取消其经营资质和参与交通运输行业招标项目投标资格。③评价结果联动共享。企业年度评价结果将与各级交通运输主管部门相关业务管理系统实现联动，与公安、工商等相关政府部门实现交换共享，作为企业信用评价指标之一。

（6）建设广东省道路运输安全生产大数据运用与处置管理系统。由省交通运输厅组织建设全省道路运输安全生产大数据运用与处置管理系统，整合各地市道路运输管理部门、企业经营生产、安全生产相关部门数据，以数据分析和应用为导向，开展即时安全评价与综合风险评估两类数据运用与处置工作。①即时评价。即时安全评价依赖于数据事件，通过数据事件的汇集对某一管理对象的某一特定行为进行事件即时评价，确定严重程度、采取相应处罚措施。②综合评价。综合风险评估来源于对行业大数据的综合分析和预测结果，实施对管理对象阶段经营行为及关联数据的评估，确定风险等级和采取对应整治措施。综合风险评估及即时安全评价按风险等级从高到低划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险，信息系统将分别用红、橙、黄、蓝4种颜色标示，并自动预警，按设定的业务规则推送到管理部门、企业和从业人员。