工业品质量安全隐患指标体系和分级方法研究

卜剑楠 杨旸 王岩峰 彭琴

摘 要：本文以市场监管部门重点关注的工业品为研究对象，从工业品质量安全相关的监督抽查、专项检查、舆情监测、生产企业等风险要素出发，利用均方差法、归一化处理、聚类分析等统计方法，对构建工业品质量安全隐患指标体系和隐患分级方法进行了探索，并实际应用到电线电缆产品上，为工业品质量安全分级监管提供参考。

关键词：工业品，隐患，指标体系，分级，质量安全

DOI编码：10.3969/j.issn.1674-5698.2023.01.017

1 引 言

工业品是指购买以后用于加工生产或企业经营用的产品，即根据产品的购买目的来区分工业品和消费品，工业品的产品质量安全虽不如消费品那么引人关注，但是其质量安全出现问题，往往会带来较大的经济损失甚至人员伤亡，不容小觑。了解工业品质量安全隐患，除了实地进行隐患排查，还可以通过现有的隐患指标进行推测，当然，某个隐患指标不足以反映总体概貌，需要同时使用多个相关又独立的指标，这多个指标所构成的统一整体，即为指标体系[1]。指标体系一般为量化的数据，不便于直接进行监督管理，若进一步进行隐患分级，针对不同等级产生的危害程度和影响范围，采用分级监管方式，可以在监管人力、财力有限的情况下，更有效地发挥监管作用，消除工业品质量安全隐患。

2 研究现状

国内外学者对于工业品质量安全隐患指标体系的研究较少，多是针对某类特定产品或特点指标进行研究。如：冷洁[2]等基于质量新闻分析重点工业品的质量风险情况；徐一[3]等基于多元回归方法，针对出口类工业品的质量安全水平监测评价体系进行研究。在隐患分级方面，国内外主要是从危险源的角度理解隐患，侧重于风险管理[4]和安全生产的角度提出隐患分级方法，针对工业品隐患分级方法的研究寥寥无几。

现有研究为工业品质量安全隐患指标体系的建立和分级方法提供了重要思路，但多数停留在理论研究层面，也没有形成统一全面的论述，对工业品质量监管和提升的意义不大。本文提出一套规范可拓展至各类工业品的隐患指标体系和分级方法，从区域维度识别区域性风险隐患，同时结合实际数据给出应用示例，直观、有效地为工业品质量监管工作提供参考。

3 工业品质量安全隐患指标体系构建

本文研究对象为市场监管部门重点纳入监管的、对生產生活产生较大影响的工业品，其质量安全相关的指标繁复庞杂，全部纳入研究耗时耗力，且较多指标数据不便于获取，需要对各类指标进行抽丝剥茧，精选出具有分析价值的隐患指标体系。本研究基于系统性、典型性、可获取、可量化等指标选取原则，从政府工业品监管过程中产生的质量安全数据出发，辅以网络舆情信息，提取出有实际应用价值的指标数据，构建反映工业品区域性质量安全隐患的数据指标体系。构建指标体系过程包括指标选取、数据清洗、建立指标体系等步骤。

3.1 指标选取

基于工业品监督抽查、专项检查、舆情监测、生产企业等风险因素和映射因素，梳理、提取出较好反映工业品质量安全隐患的统计指标，形成工业品质量安全隐患指标集合。

监督抽查：市场监管部门为了监督管理产品质量，依法对产品有计划地进行随机抽样、检验，并将监督抽查结果向社会公布[5 ]。国家和各地方市场监管部门每年都会对重要工业品进行监督抽查，产生大量国抽、地抽数据，从中可提取出批次不合格发现率、移送和拒检批次占比等质量安全隐患指标。

专项检查：为化解工业品产品质量安全存量风险，市场监管部门定期深入工业品生产企业、销售企业，针对证照信息、生产设备、进货验收等质量环节开展专项检查，排查企业是否存在质量安全隐患，从中可梳理出发现问题占比、问题企业处置进度、重点企业排查进度等质量安全隐患指标。

网络舆情：随着互联网和各类社交媒体的发展，公众惯以信息化的方式发表各自看法，某些热点、焦点问题的探讨产生的影响力越来越强，重点工业品的网络舆情中往往蕴含该产品质量相关的信息，是了解该产品质量安全的重要参考。本文采用人机结合的方式，收集工业品质量安全相关的舆情信息并进行风险分级，量化提取出网络舆情相关的质量安全隐患指标。

生产企业：各工业品在各个地区的生产企业分布往往不均匀，各区域的监管力度应与企业分布相关，集中产区需要侧重关注，本文将各省生产企业占比作为权重，用于对各区域的隐患指标进行加权计算。

3.2 数据清洗

针对基础指标集合中的各类数据，通过异常数据处理、垃圾信息过滤、数据量化等技术，对指标进行预处理。

异常数据处理：因可获取的数据量有限，一些隐患指标中存在自然异常值，如：监督抽查中部分产品在某些省份仅抽查1个批次，那么这个数据不具有统计学意义，视为异常值。结合业务实际，本研究采用的异常值处理方法为均值替代的方式。

垃圾信息过滤：目前智能化的舆情采集方法为关键词检索，但收集的网络舆情中常常含有垃圾信息，如：根据关键词电缆、起火查询电线电缆产品的舆情，会包含电缆着火试验、安全防范宣传等无效舆情，这些信息需要过滤。因场景复杂，利用过滤算法得出的结果很难符合预期，本研究中采用专业人员人工过滤垃圾信息的方式，得到有效可用的舆情信息。

数据量化：网络舆情信息属于非结构化的数据，无法直接作为隐患指标，本研究中对舆情信息进行区域信息提取和风险分级，量化得出网络舆情隐患指标。其中，区域信息采用关键词匹配的方式进行提取；风险分级采用德尔菲法进行分级，即专家们综合考虑人员伤亡、经济损失、传播力、敏感度等风险要素进行打分，根据得分结果判定各舆情的风险等级，进而计算出各区域各级风险舆情数和生产企业数比值，得到量化的网络舆情隐患指标。

3.3 建立指标体系

考虑到指标数值与风险隐患的正负相关性要保持统一，最终建立的工业品质量安全隐患指标体系见表1。

4 工业品质量安全隐患分级方法研究

隐患指标体系建立后，运用德尔菲方法、均方差法、归一化处理、聚类分析等统计手段，通过确定权重、构建量化模型，逐步实现隐患分级。

4.1 确定权重

确定指标权重的方法有主观赋值法和客观赋值法两大类。主观赋值法主要由评估者根据经验判断各指标的权重，如：德尔菲法、主观加权法、层次分析法等，该方法客观性较差，但可解释性强。客观赋值法由数据指标在被测评过程中的实际数据确定权重，如：主成分分析法、熵值法、均方差法等，该方法精度较高，但容易与实际情况相悖，解释性较差。

为客观、准确、贴合实际地确定权重，本研究中将主、客观赋值方法结合起来，采用德尔菲方法（即专家打分方法）和均方差法分别确定权重值，对权重值加权得到各类指标的权重，继而依据该权重得到初步的隐患分级结果。一段时间后，根据质量安全事件发生情况、质量专项排查结果等新产生的数据，校核隐患分级结果是否贴合实际，如有明显不符重新调节各指标的权重，动态拟合出高精度、强有效的指标权重。流程如图1所示。

4.2 构建量化模型

用变量x i j 表示各省各类隐患指标，其中下标i（i=1， 2…31）表示我國境内31个省（区、市），j（j=1，2…17）表示表1中列出的17类隐患指标。量化模型构建步骤如下。

（1）计算各地区各类指标风险值。将表1中第17个指标生产企业占比作为权重指标，计算出各省各类隐患指标xij（i=1，2…31; j=1，2…16）的风险值（用δij表示），计算公式如下：

4.3 隐患分级

利用统计学中的聚类分析方法，对本文4.2中计算出的各省综合风险值进行聚类，进而实现隐患分级。本研究采用K-means均值聚类方法，将聚类中心设置为4个，通过SPSS统计工具，运行得出各省聚类结果。根据聚类中心数值大小，将4类区域定义为高风险区域、较高风险区域、中风险区域、低风险区域，对不同区域可采用不同的监管手段，实现各区域工业品质量安全隐患分级。

5 电线电缆隐患指标体系和分级方法

本研究选取市场监管部门重点关注的电线电缆产品作为示例，按照本文第4部分中的步骤，计算出各省各类隐患指标相关数据，建立电线电缆产品的质量安全隐患指标体系。因涉及数据较多，本文仅列出部分省份部分隐患指标相关数据（见表2）。

根据本文4.1中描述方法，采用德尔菲法、均方差法分别计算出两类权重值，对这两类权重值再通过德尔菲法设置权重（德尔菲法权重0.7，均方差法权重0.3），初步确定出电线电缆产品各类隐患指标的权重数据（见表3）。

基于表3中的权重，按照本文4.2中步骤，计算出各省的综合风险值。继而依据4.3中提及方法，利用SPSS工具对各省综合风险值进行聚类分析，得出最终聚类中心（见表4）。

根据聚类中心数值大小，得出各省隐患分级结果，经专家确认，分级结果较符合各省电线电缆产品质量安全情况，权重设置较为合理，基本实现了电线电缆产品的隐患分级，结果见表5。

6 结 语

本文围绕监督抽查、专项检查、舆情监测、生产企业等典型风险要素，对构建工业品质量安全隐患指标体系和隐患分级方法进行了探索，并实际应用到电线电缆产品上，分级结果与实际情况较为贴合，具有一定的参考价值。但是工业品质量安全相关的隐患指标种类繁多，不同工业品之间存在个体差异，还有待建立出更加全面可靠的隐患指标体系和分级方法，更有效地支撑工业品质量安全监管工作。

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