基于贡献率法的煤矿安全生产标准化绩效评估

成连华,陈凯强,赵国强,郭慧敏,曹东强

(1.西安科技大学 安全科学与工程学院,陕西 西安 710054; 2.彬县煤炭有限责任公司,陕西 咸阳 713500)

安全生产标准化作为现代煤矿企业发展的重要保障,可以引导煤矿企业落实主体责任、抓好安全生产,从规章制度、操作标准、风险管控、隐患排查治理等方面系统提升煤矿安全管理水平。近年来,煤矿安全生产形势持续好转,但安全事故仍时有发生。据不完全统计,2008—2021年我国发生煤矿安全生产事故1 000余起[1], 且许多事故发生在煤矿安全生产标准化实施矿井。事故调查及研究表明,这些煤矿在实行企业安全生产标准化过程中,多存在对标准化工作认识不到位、单纯追求评分达标、安全投入不积极等问题,增大了落实安全生产标准化的难度。因此,亟需构建一套煤矿安全生产标准化效益指标体系,并对煤矿实施安全生产标准化之后的提升效果进行定量评估。这对引导煤矿积极推进落实安全生产标准化至关重要[2]。

学者们针对安全生产标准化对企业的提升效果展开了相关研究。袁晓翔等[3]提出的煤矿安全质量标准化建设原理,为煤矿安全质量标准建设工作提供了一定的理论参考;叶文涛等[4]应用数据包络分析法构建了安全投入产出效率评价模型,基于安全产出视角,对安全投入结构提出了优化;陈亮等[5]建立了矿山安全标准化体系的评价模型,并应用MATLAB软件实现了对矿山安全标准化建设效果的评价;王华等[6]通过综合分析我国煤矿安全管理体系,发现强化煤矿安全质量标准化工作可提高安全管理的针对性、全面性;李波波等[7]以AHP为理论基础,建立了贵州煤矿安全质量标准化现状评价体系,并通过实例证明该体系可提高安全质量标准化现状评价的有效性;贾明涛等[8]基于安全标准化管理理念和矿山安全标准化考评的信息融合分析,建设了矿山安全生产标准化执行系统,帮助企业更有效地利用信息工具提高安全标准化管理水平。

目前,我国煤炭领域在企业安全生产标准化效果评价方面虽然已取得了一定的研究成果,但主要集中于保障生命安全、改善作业环境质量等定性化描述,对煤矿安全生产标准化效益评价指标体系的研究较少,缺乏对实行安全生产标准化给煤矿企业带来的效果的定量化表述。鉴于此,笔者构建煤矿安全生产标准化关键绩效指标体系,并结合模糊综合评价法构建贡献率数学模型,通过实例应用对比分析,直观展示煤矿安全生产标准化为企业带来的效益提升。研究结果可为煤矿安全生产标准化的推进落实提供一定的参考。

1 煤矿安全生产标准化绩效指标体系构建

1.1 煤矿安全生产标准化绩效基本指标提取

采用文献研究的方法梳理煤矿安全生产标准化对煤矿企业的影响因素,并结合相关标准从人、机、环境、管理等方面确定煤矿安全生产标准化绩效基本指标。主要对2020年国家矿山安全监察局发布的《煤矿安全生产标准化管理体系基本要求及评分方法》进行提炼[9],结合相关文献整合煤矿安全评价指标[10-14],提取出基本指标,如表1所示。

表1 煤矿安全生产标准化绩效评价指标

1.2 基于KPI理论的指标优化筛选

1.2.1 KPI理论

关键绩效指标(Key Performance Indicator,KPI)是一种目标式的量化指标。KPI法符合一个重要的原理——“二八原理”,即80%的绩效由20%的关键指标体现出来。因此,只要明确20%的关键指标,对其进行分析测量,就能反映绩效评价的结果[15]。由于煤矿安全生产标准化作用于企业生产活动的各个方面,影响因素众多,企业实行煤矿安全生产标准化带来的效益提升范围也较为广泛,因此进行煤矿安全生产标准化效益评价时需合理提取关键绩效指标,来评估企业综合绩效。笔者结合企业安全管理实际,利用KPI理论对指标体系进行优化筛选,构建一套适用于煤矿安全生产标准化绩效测量的指标体系。

1.2.2 基本效益指标优化

煤矿安全生产标准化的KPI安全绩效体系是以企业安全为战略目标,通过对安全生产标准化基本绩效指标进行分析,结合煤矿安全KPI理论要点[16]进行优化筛选:依据充分联系煤矿重大危险情景、识别煤矿风险与隐患等原则,识别出作用于企业安全生产的关键因素;结合SMART原则分析可知煤矿安全生产标准化发挥效用是一个复杂的动态过程,需结合先行与滞后指标。提炼出安全设施、安全管理、安全环境、安全事故、安全经济等5个影响要素,进一步分析各二级关键指标,最终形成包含5个一级指标,18个二级指标的煤矿安全绩效测量指标体系,如图1所示。

图1 煤矿安全生产标准化绩效测量指标体系

2 煤矿安全生产标准化贡献率数学模型构建

模糊层次分析法的基本原理是模糊数学中的隶属度原则,通过对不能量化或难以量化的风险因素进行评价,以提高评价结果的准确性[17]。贡献率是用来分析经济效益的指标,指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比[18]。引入贡献率法对模糊综合评价模型进行改进,以贡献率形式定量表述煤矿安全生产标准化绩效。

2.1 煤矿安全生产标准化贡献率

煤矿安全生产标准化产生的效益渗透于煤矿企业安全效益之中,二者作为一个整体展现。为了体现煤矿安全生产标准化效益与煤矿企业安全效益之间的关系,得到标准化效益的合理评价值,给出煤矿安全生产标准化贡献率的定义:煤矿安全生产标准化贡献率表示煤矿实行安全生产标准化之后对提高矿井安全程度的贡献份额,反映在矿井安全程度提高过程中,由实行煤矿安全生产标准化所产生的矿井安全程度提升所占的比例。

建立对企业安全效益评价和标准化安全效益评价同时适用的统一指标体系。计算标准化安全绩效指数N与企业安全绩效指数M的比值,来将标准化产生的效益从企业效益中剥离出来,从而量化安全生产标准化对企业安全效益的贡献率。在此基础上,运用改进的层次分析法确定各层次评价指标的权重,对每个指标进行模糊注释。

2.2 模型构建步骤

2.2.1 模糊评判矩阵构建

2.2.1.1 指标权重

层次分析法是运用多因素分级处理来确定因素权重的方法。但是传统的层次分析法需要进行一致性检验,并且一般都凭大致的估算来调整判断矩阵,应用比较繁琐且带有一定的盲目性。因此采用改进的层次分析法作为煤矿安全生产标准化绩效指标体系的权重确定方法[17]。该方法利用最优传递矩阵的概念,可以一次得到权重值,无需进行一致性检验,从而避免了调整判断矩阵的盲目性。具体步骤如下:

1)建立层次结构。目标层即煤矿安全生产标准化效益,根据煤矿安全生产标准化绩效测量指标体系框架依次建立一级、二级指标层。

2)确定判断矩阵A。选取同一指标层的2个指标Xi和Xj,同一层级的所有比较结果用矩阵A=(aij)m×n表示,该矩阵即为判断矩阵。

3)构造传递矩阵B。若A是一致的,则B是传递的,计算构造传递矩阵:

B=lgA(bij=lgaij,∀i,j)

(1)

式中:aij为指标Xi和Xj对煤矿安全效益的影响大小之比;i和j为同一层级下的2个不同指标。

构建B的最优传递矩阵计算公式:

(2)

A*=10C

(3)

5)用方根法求A*的特征值,计算所得W即为指标的权重。

2.2.1.2 指标隶属度

隶属度r为各个指标对煤矿安全生产标准化绩效的各评语集的隶属程度。定性指标采用模糊隶属度赋值法进行统计,设m个专家对某指标进行评判,其中有s个专家选中某个评语等级,则该指标对于该评语集的隶属度即为s/m;定量指标隶属度通过归一化处理确定。

2.2.1.3 贡献系数矩阵

贡献系数是指评价期内安全生产标准化工作对每个指标的贡献程度,对评价模型起着关键作用,采用模糊隶属度赋值法进行确定。为精确起见,贡献系数调查表在五档评分法的基础上,对贡献度在0.1以下的区间又划分出五档。对调查数据进行统计处理后,得到标准效益的贡献系数,据此确定贡献矩阵C。

2.2.2 煤矿综合安全效益模糊评价

1)划分因素集U

设某一层级的煤矿安全生产标准化效益指标有i个,则可记为U={u1,u2,…,ui}。对应Ui的下一级指标可记为Ui={ui1,ui2,…,uik}。

2)确定评语集V

本文进行纵向比较,评语集的元素为不同的年份。

3)确定单因素评价矩阵R

根据指标隶属度生成单因素评价矩阵:

R=(rij)m×n

(4)

式中:rij为对应于评价因素Uj,该评价对象的第i个评语;m为评价专家个数;n为评语集个数。

4)计算煤矿安全绩效M

结合各因素重要程度模糊子集,选择加权平均类型模糊算子进行计算[15],得到综合评判结果:

(5)

式中:W为指标权重集;R为单因素评价矩阵。

2.2.3 煤矿安全生产标准化效益模糊评价

1)构建修正评判矩阵R′

将模糊综合评判矩阵的元素与贡献系数矩阵对应相乘,得到新的修正评判矩阵R′:

(6)

式中:@为对应相乘模糊算子,表示2个同型矩阵的对应位置的元素相乘。

2)计算标准化安全绩效:

N=W·R′

(7)

2.2.4 煤矿安全生产标准化贡献率计算

煤矿安全生产标准化对企业效益的贡献率P(%)计算公式如下:

(8)

3 实例应用

A矿于2018年开始实行煤矿安全生产标准化,并已实现三级达标,对其2019—2021年的数据进行计算,定量展现3 a间该矿实行煤矿安全生产标准化带来的效益。

3.1 煤矿安全生产标准化贡献率计算

3.1.1 确定模糊评价矩阵

1)确定指标权重及单因素评判矩阵

利用改进的层次分析法对上文确定的煤矿安全生产标准化指标体系一级、二级指标进行打分并计算权重,邀请20位相关专家对指标进行1～9标度评分。由于专家在学历、职称、工作年限等方面存在差异,故以平均值代表各指标的初始评价值,计算结果见表2。

表2 各指标初始评价值

经过专家分析得到一级指标判断矩阵:

(9)

由此可构建传递矩阵及拟优一致矩阵,通过特征值计算,得到一级指标的权重为(0.08,0.36,0.11,0.20,0.25)。同理可求得所有指标权重,如表3所示。

表3 安全生产标准化效益指标权重及贡献系数

在A矿进行调查,并根据A矿的年度报告数据对所得数据进行计算处理,得到安全生产标准化绩效指标隶属度分值。

2)确定贡献系数矩阵C

对A矿安全标准化实行人员及煤矿安全专家进行各指标贡献系数调查,对获得的数据进行统计处理之后,得到各指标贡献系数值(见表3)。

3.1.2 计算企业安全绩效M

根据煤矿安全生产标准化绩效测量指标体系,划分因素集U,本文采用二级模糊综合评判。确定评语集:

V={V2019,V2020,V2021}

(10)

基于各级指标隶属度矩阵及前文各指标权重计算评判矩阵,求得煤矿整体安全效益模糊综合评价值M=W·R=(0.606 6,0.700 3,0.748 2)。

3.1.3 计算标准化安全绩效N

将贡献系数矩阵C与一级评判矩阵对应相乘(@),求得引入贡献系数后的修正一级模糊评判矩阵,再次进行模糊综合评价,得到煤矿安全生产标准化效益模糊综合评价值:N=W·R′=(0.100 2,0.155 0,0.208 0)。

3.1.4 计算贡献率

由式(11)可求得安全生产标准化对A矿的贡献率:

(11)

即A矿2019—2021年的安全生产标准化贡献率分别为16.52%、22.13%、27.81%。

3.2 结果分析与讨论

为直观看出A矿实行安全生产标准化对煤矿安全生产标准化绩效测量指标体系各指标的影响程度,结合指标的相对权重、总权重和平均贡献系数进行影响系数计算,结果见表4。

表4 煤矿安全生产标准化影响系数

3.2.1 贡献率及各指标贡献系数分析

为方便对比,将各年份贡献率及各指标平均贡献系数绘制成折线图,如图2所示。

图2 贡献系数及贡献率分析图

由图2可知,A矿2019—2021年效益的贡献率呈现递增趋势,表明煤矿安全生产标准化效益的产生是个跨年度、渐进的过程,体现了煤矿安全生产标准化对企业安全效益影响的滞后性、长期性;在煤矿安全生产标准化对企业安全效益产生的正向提升作用中,安全管理影响最大,其次是安全设施、安全环境,安全事故、安全经济影响最小;二级指标中,设备设施本质安全技术水平、安全制度完善程度、风险管控能力、隐患治理水平、安全培训水平、应急管理能力、矿长安全承诺程度、员工安全意识水平都有较大贡献。因此,煤矿企业落实煤矿安全生产标准化达标创建,能够有效排查治理隐患,改善作业环境,持续提升企业安全生产状态和安全基础管理水平。

3.2.2 各指标影响系数分析

通过对各指标贡献系数进行加权,计算得到影响系数后,绘制各级指标影响程度占比图,如图3所示。

(a)一级指标影响系数占比

(b)二级指标影响系数占比

由图3可知,在煤矿安全生产标准化绩效模型中,影响最大的一级指标是安全管理,其次是安全经济、安全环境,安全设施和安全事故影响最小;二级指标中安全防护措施完善程度(u12)、安全制度完善程度(u21)、风险管控能力(u22)、隐患治理水平(u23)、安全培训水平(u24)、应急管理能力(u25)、主要事故发生率(u41)和安全投入费用(u53)等8个因素影响系数较大,均在0.01以上。结果表明:煤矿在实行安全生产标准化过程中,可加强完善企业安全防护措施,建立安全生产责任制和安全管理制度等安全规章,规范生产行为,提高应急管理及安全培训水平,以及合理配置安全投入费用等,从而精确、有效提升安全生产标准化绩效,进而提高企业安全生产能力,降低企业风险隐患与事故率,控制事故可能带来的各项经济损失。

4 结束语

1)从“人—机—环—管”全方位识别煤矿实行安全生产标准化对企业的影响因素,结合KPI理论优化筛选指标,从安全设施、安全管理、安全环境、安全事故、安全经济5个层面构建了包含5个一级指标、18个二级指标的煤矿安全生产标准化绩效评估指标体系。

2)综合运用改进的AHP法和模糊综合评价法,引入“贡献系数”构建了煤矿安全生产标准化贡献率计算模型,将煤矿标准效益以贡献率的形式定量展示,直观表述煤矿安全生产标准化对企业安全的提升效果,为研究煤矿安全生产标准化绩效提供新思路。

3)结合具体实例对A矿 2019—2021年实行安全生产标准化的效益进行评估,其贡献率分别为16.52%、22.13%、27.81%,定量表述了A矿实行安全生产标准化对企业安全效益的提升效果,并发现煤矿实行安全生产标准化对企业安全效益的贡献率呈现递增趋势,表明标准产生效益具有长期性、滞后性。根据安全生产标准化对各指标的影响系数,优化企业实行安全生产标准化各环节的顺序,帮助企业合理提升安全生产标准化绩效,以进一步推动煤矿安全生产标准化的落实。