引言

安全生产是企业生存和发展最基本的要求和保障，基于安全生产的现状和安全科学技术的发展，安全生产管理理念逐渐从事后吸取教训转向事前预防管理。企业风险预警就是对生产场所的风险进行测评，通过对影响企业安全生产风险的关键指标综合评价，进而采取相应的预控措施以降低企业的风险水平。因此，研究并建立企业安全风险预警系统，对提高企业安全管理水平，控制企业的生产风险和促进稳定发展具有重要意义。

对于风险预警模型，国外较早在金融、消防预警等领域开展研究并取得诸多成果，如Engle等^[1]创建了自回归条件异方差(ARCH)模型，用于定量测量经济领域中的风险和不确定性风险。Rathnayaka等^[2]在石油安全的实例应用研究中提出了基于事故前兆预警的事故建模和风险评估框架。目前，我国企业安全生产风险预警体系的实践研究还处于初级阶段，且主要集中在石油化工、电力煤炭和建筑业等行业领域^[3-8]。陈美龄等^[9]基于人、物、隐患、管理以及事故等5个因素建立了风险预警指标体系，成功将指标系统运用到风险预警中。张兰等^[4]基于模糊理论对煤气化工企业风险评价指标体系进行构建研究，为企业风险控制提供了实际方案。现有的预警算法能够完成对由定性定量系统相结合组成的复杂生产系统的评价，赋予企业安全风险预警更高的可信度^[10-11]。但就实际生产情况而言，企业风险指标体系的构建和评价模型的研究还有待深入，很多企业尚未建立安全风险评估预警机制，风险评估以单一指标衡量或经验判断的主观定性测量为主，在理论基础、实施效率及可操作性等方面还有很大的提升空间，以至于生产过程中的隐患和风险态势很难得到较为可靠的判断和预警^[11]。我国现行的法律法规管理体系提出对企业风险的评价预警管理要求，即以安全生产标准化等级评审和环境/职业健康管理体系审核为重要的企业隐患检查和风评手段^[12]，前者复核周期为3年，后者为1年，此评审间隔较企业生产周期来说普遍较长、及时性较差，导致企业所承担事故发生风险持续增大，而由此造成的后果往往是企业所不能够承受的。故而关于企业风险评价预警体系构建方面的研究亟待继续深入。

鉴于此，本文的企业安全风险预警即以安全生产法及现行风险隐患双轨控制理念为依据，基于企业安全生产标准化和职业安全体系脉络构建企业安全风险评估指标体系和企业安全风险评价模型，评判体系中各指标的运行状态，以期得出企业安全风险水平及各风险指标的风险度等级，拟为企业安全风险预警和重点监测点的确定提供决策参考，并以某企业机械加工作业现场为实例进行应用。

1 评价指标体系的构建及赋值

企业安全风险预警的核心在于建立较为完善的风险测评模型，而构建模型的前提是构建一个科学有效的安全风险预警指标体系。

1.1 安全风险预警指标体系构建 1.1.1 指标选取的理论基础

现代事故致因理论指出，任何安全事故的发生都不是单一因素造成的，是一定环境下，人的不安全行为和物的不安全状态直接导致的，此外还要考虑管理方面的缺陷而造成的综合结果^[13]。

企业作业现场的风险因素主要包括人员的不安全状态、生产环节的危险物质、复杂的生产设备、内外部环境的不稳定因素和管理制度的不完善或缺失等。风险预控是预防事故发生的重要手段，即运用系统原理对生产系统，各岗位中存在的人、物、环、管相关的不安全因素全面辨识并分析评估，使风险处于动态的受控状态。

1.1.2 指标选取原则

安全风险预警评价指标体系的目标是反映生产过程中的基本状况及主要安全特征，以戴明环为核心思想的安全生产标准化和环境/职业健康管理体系是企业安全管理体系较为成熟且实用的代表^[14]。本文以此为脉络提炼指标体系，指标体系是由若干单项指标组成的整体，是对系统安全能力和条件水平的细致化体现，指标的选取遵循科学性、系统性、动态性、可量化、独立性和可对比性原则^[15-17]。

1.1.3 指标体系的构成

企业安全风险预警评价体系分为目标层、一级指标(准则层)和二级指标(评价指标层)。目标层即为企业安全风险水平；根据事故致因理论以及系统本质安全化的研究，得出生产现场的安全态势是由人员、物质、环境、管理因素的相互作用和影响造成的，故准则层确定为人员、物、环境和安全管理4个一级指标；二级指标从安全隐患现状和应急能力考量，由16个评价指标构成，具体见图 1。各评价指标说明如下。

(1) 人员因素 人员因素是企业生产系统中的关键要素，其风险水平受到生产现场人员数目、员工素养和人员组织水平的影响，本文确定了4个评价指标：①作业现场人员配备，即技术人员和安全人员的安排是否符合场所安全要求和规定；②作业人员技能水平，即人员的持证上岗率和作业周期内三违发生率；③人员安全素质，包括人员安全意识水平和应急处置技能评价；④管理人员组织能力，通过周期内管理人员安全工作事项履职率衡量。

(2) 物的因素 生产系统中设备及物料存在的风险因素主要包含3个评价指标：①物料危险性，即对系统涉及物料进行危险源辨识并根据结果落实相应管理措施的情况；②设备安全运行水平，反映机械设备的固有属性和运行状况，通过设备的周期故障率水平、维保合规率和更新改造率三要素综合评价；③设备安全技术措施，用于预防、控制、减少和消除事故影响的技术措施，以人员劳动保护装备配备使用、设备安全防护装置和安全标识的可视化程度三要素综合评分。

(3) 环境因素 生产劳动场所各种构成要素的综合，根据环境因素的种类和级别对系统安全风险水平产生的阶段性影响划分为3个指标：①综合性环境影响，如阅兵、节假日等重大社会活动等通过社会环境及周边单位影响指数描述；②作业现场环境状况，受到天气或灾害影响，通过场所的光照、温度、风速、噪声等影响指数综合考量；③场所固有危险性等级，为场所经过专业安全评价的本身固有危险等级水平，通常由企业聘请第三方专业安全评价机构或由企业技术安全管理部门组织评价小组，应用LEC评价法(likelihood，事故发生的可能性；exposure，人员暴露于危险环境中的频繁程度；criticality，一旦发生事故可能造成的后果)^[18]对潜在危险性作业环境中的危险源进行安全评价，得出的现场危险等级和相应控制措施的落实情况综合表示为场所固有危险性等级。

(4) 安全管理因素 安全管理体系是控制安全风险，预防事故发生的重要环节，本文选取管理体系中的6个阶段性要素作为评价指标：①安全生产责任落实，以人员及部门责任清单掌握情况和执行率进行考核；②规章制度落实情况，对安全生产规章制度体系和执行情况进行评价；③安全检查执行情况，包括各级检查的完成率和隐患整改完成率两部分；④安全生产投入考察，对安全预算管理和执行依据相关规定考核评价；⑤管理机构组织承诺水平，通过安全工作任务上传下达的有效指数评价；⑥安全培训和宣导情况，以日常、定期、专题安全教育和活动的开展情况进行考察。

1.2 指标体系权重分析

遵循公开、公正、多样性和客观性的原则，运用区间层次分析法(IAHP)确定指标权重。不同于层次分析法(AHP)，区间层次分析法综合考虑了针对同一要素专家评估结果的差异性，在做两两判断、形成区间数判断矩阵时，以区间标示元素的重要度尽可能全面地确定各个指标的影响程度，形成区间判断矩阵。

判断区间的中点和宽度分别用不同的标度来确定，采用传统的1~9标度法^[19]，通过专家赋值量化形成判断矩阵。区间确定了取值范围或变异程度，反映判断的模糊性和不确定性。整个IAHP计算过程都是围绕1.1节的企业安全风险预警评价指标体系层次结构展开，以求得各个指标对于企业安全风险水平的相对重要性评分，即各层次指标的权重。选用IAHP权重计算方法中的区间特征根法(IEM)进行计算，计算步骤如下。

表 1中设相对重要性比值为a_ij，表示指标A_i与指标A_j重要度比值。设A=(a_ij)_n×n为一致性区间矩阵，即a_ij=[a_ij^-，a_ij⁺]且$a_{j i}=\frac{1}{a_{i j}}=\left[\frac{1}{a_{i j}^{+}}, \frac{1}{a_{i j}^{-}}\right]$，记为A⁺=(a_ij⁺)_n×n，则A=[A^-，A⁺]。同样对于区间向量x=(x₁，x₂，…，x_n)，也存在x_i=[x_i^-，x_i⁺]。记x^-=(x₁^-，x₂^-，…，x_n^-)^T，x⁺=(x₁⁺，x₂⁺，…，x_n⁺)^T，有x=[x^-，x⁺]。

1) 以准则层中4个一级指标分别对总风险预警目标的重要性构建区间判断矩阵，如表 2所示。

取区间判断矩阵中各因素的下限和上限分解为两个定值矩阵A₁⁺和A₁^-，分别计算这两个判断矩阵的最大特征根。求得一级指标区间上下限判断矩阵并得到其最大特征根分别为λ₁⁺=4.773 6和λ₁^-=3.615 3；将准则层区间判断矩阵最大特征值对应的正分量的特征向量归一化，得到x₁⁺=(0.265 6，0.155 7，0.098 3，0.480 4)^T和x₁^-=(0.257 0，0.153 4，0.101 0，0.488 6)^T。

将A₁^-，A₁⁺分别代入式(1)和(2)得到区间特征值的中间系数k=0.932 8、m=1.049 3，其中k、m是满足0 < kx₁^-≤mx₁⁺的全体正实数。

$k = \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {\frac{1}{{\sum\limits_{i = 1}^n {a_{ij}^ + } }}} }$

(1)

$m = \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {\frac{1}{{\sum\limits_{i = 1}^n {a_{ij}^ - } }}} }$

(2)

代入w=[kx₁^-，mx₁⁺]得到w₁=[0.239 7，0.278 7]，w₂=[0.143 0，0.163 3]，w₃=[0.094 2，0.103 1]，w₄=[0.455 7，0.504 1]为权重向量的4个权重区间值。

2) 区间判断矩阵的一致性检验。IAHP将传统点值AHP的一致性指标推广到区间数，以此判断区间判断矩阵的一致性程度。首先通过近似公式(3)求得区间判断矩阵最大特征根λ_max，再根据一致性检验公式(4)求得一级指标的一致性比率CR=0.072 8 < 0.1，满足一致要求，其中，A为一致性区间矩阵，CR为一致性比率，CI为一致性指标，RI为随机一致性指标。当一致性程度过低时，需进行修正直到满足一致性要求。

${{\lambda _{\max }} = \sum\limits_{i = 1}^n {\frac{{{{(\mathit{\boldsymbol{Aw}})}_i}}}{{n{\mathit{\boldsymbol{w}}_i}}}} }$

(3)

${CR = \frac{{CI}}{{RI}} = \frac{{{{\bar \lambda }_{\max }} - n}}{{RI(n - 1)}}}{ < 0.1}$

(4)

3) 将上述权重值转化为中心形式，即w=(m(A_i)，r_i)。其中，m(A₁)为一级指标的相对权重估计，有m(A₁)=(kx₁^-+mx₁⁺)/2；r₁是权重估计的不确定性，有r₁=m(A₁)-kx₁^-。

$\boldsymbol{w}_{1}=\left(\begin{array}{c} \left(m\left(A_{1}\right), r_{1}\right) \\ \left(m\left(A_{2}\right), r_{2}\right) \\ \left(m\left(A_{3}\right), r_{3}\right) \\ \left(m\left(A_{4}\right), r_{4}\right) \end{array}\right)=\left(\begin{array}{l} 0.2613, 0.0215 \\ 0.1545, 0.0114 \\ 0.0997, 0.0054 \\ 0.4845, 0.0287 \end{array}\right)$

一般情况下，m(A_i)的数值大小表示相应指标的权重大小，由此可知企业安全风险评价一级指标的重要性及权重依次为人员因素0.261 3、物的因素0.154 5、环境因素0.099 7和安全管理因素0.484 5。同理，可求得各一级指标下二级指标的权重值m(A_ij)，再与其对应的准则层权重m(A_i)相乘，可得二级指标对目标层的综合评价权重大小(表 3)。

1.3 综合分析

根据专家评分结果运用模糊综合分析法计算可得体系中各指标权重。一级指标的重要程度从高到低依次为安全管理因素、人员因素、物的因素和环境因素。二级指标中以安全规章制度落实、人员技能水平、安全检查情况、设备安全运行水平及责任制的落实情况为主要风险因子，所占比例达到总权重的48.48%。其中，单个风险因子—安全生产规章制度落实情况占据二级评价指标中的最高权重，约为11.15%。综上所述，在人-机-环生产系统中，“人”作为系统的主体，其本身具有很大的不确定性，则“人”主导的安全管理因素和人员自身成为体系中的重点风险影响因子，与之相比系统中“环境”和“物”的本质安全化伴随社会经济和科技的发展取得了较大的提升。我国企业普遍面临安全管理水平与风险管控所需管理能力之间的不平衡，故而提升企业安全风险预警管控能力，加强重点风险因子的监测预警势在必行。

2 安全风险预警评价模型的构建

模糊综合评价法是运用模糊数学工具对多层次、多因素系统特征进行总体评判的一种定性定量相结合的评价方法^[19]，能够对企业安全风险预警评价指标体系中的主观性和客观性评价指标进行模糊计量。

2.1 确定因素集

依据企业安全风险评价体系中的层级结构分解企业安全风险要素，确定影响因素，组成因素集

$\begin{array}{l} \boldsymbol{U}=\left\{\boldsymbol{u}_{1}, \boldsymbol{u}_{2}, \boldsymbol{u}_{3}, \boldsymbol{u}_{4}\right\} \\ \end{array}$

(5)

$\boldsymbol{u}_{i}=\left\{u_{i 1}, u_{i 2}, \cdots, u_{i n}\right\}$

(6)

式中，u_i(i=1，2，3，4)为影响安全风险水平的一级指标，u_ij(j=1，2，…，n；n为一级指标所包含二级指标的个数)为二级评价指标，是一级指标的影响因子。

2.2 确定权重集

因素集中各因素对于目标层的重要程度是不同的，为各个因素集u_i分配相应的权值w_i(i=1，2，3，4)，由权值组成的因素权重集W为因素集U上的模糊子集

$\begin{array}{l} \boldsymbol{W}=\left\{\boldsymbol{w}_{1}, \boldsymbol{w}_{2}, \boldsymbol{w}_{3}, \boldsymbol{w}_{4}\right\} \\ \end{array}$

(7)

$\boldsymbol{w}_{i}=\left\{w_{i 1}, w_{i 2}, \cdots, w_{i m}\right\}$

(8)

式中，权值w_i是一级指标要素对目标层U的隶属度，即为各个指标的综合评价权重，w_ij(j=1，2，…，m；m是一级指标对应二级指标个数)为各级指标权重值，满足归一性和非负性条件。

2.3 确定评价集

评价集是对评判对象可能做出评判结果的集合。根据安全风险要素的特点汇总国内外专家学者的意见，定义评价等级并指定分值

$V=\left\{v_{1}, v_{2}, v_{3}, v_{4}, v_{5}\right\}=\{5, 4, 3, 2, 1\}$

(9)

其中，各个指标都是在其前后相邻的评价等级之间处于某种模糊的分布状态，要实现对这种模糊的分布状态的量化描述，需要通过隶属函数来进行转换。将各个指标的安全状态符合度评价等级自高到低划分为5级，对应1~5分不同的量化分数，见表 4。

2.4 模糊综合评价

模糊评价矩阵是由各个评价因素的评价结果组合而成，根据体系结构开展逐级评价。对指标体系中的二级评价指标要素u_ij进行单因素评价，以确定其对应的评价集元素v_k的隶属度(可能性程度)r_ijk。则u_ij的评判结果为R_ij=(r_ij1，r_ij2，…，r_ij5)^T(i=1，2，3，4；j=1，2, …，m；m是一级指标对应二级指标个数)是单因素模糊评判集，组成模糊矩阵

$\boldsymbol{R}_{i}=\left(\boldsymbol{R}_{i 1}, \boldsymbol{R}_{i 2}, \cdots, \boldsymbol{R}_{i m}\right)^{\mathrm{T}}=\left(\begin{array}{ccc} r_{i 11} & \cdots & r_{i 15} \\ \vdots & & \vdots \\ r_{i m 1} & \cdots & r_{i m 5} \end{array}\right)$

(10)

(1) 进行一级模糊综合评价。按加权平均型模糊算子由模糊矩阵R_i与因素权重集w_i相乘，可得到二级风险因素指标的综合评价集B_i。

$\boldsymbol{B}_{i}=\boldsymbol{w}_{i} \circ \boldsymbol{R}_{i}=\left(b_{i 1}, b_{i 2}, \cdots, b_{i 5}\right)$

(11)

(2) 二级模糊综合评价。以一层评价结果为基础，求得总目标层的综合评价集。

$\boldsymbol{B}=\boldsymbol{W} \circ \boldsymbol{B}_{i}=\left(b_{1}, b_{2}, \cdots, b_{5}\right)$

(12)

根据模糊理论的最大隶属原则，取最大b值作为最优结果，p为风险分数区间，则系统风险评价总分为

$P=\boldsymbol{B} \circ p$

(13)

(3) 风险预警等级确定。根据风险可能导致的危险性视屏、紧急程度和发展趋势，确定了5级风险预警等级(表 5)。根据风险分数P确定现场安全风险预警等级并根据实际情况采取相应的风险预控措施。

3 实例分析 3.1 应用说明

1) 所研究预警系统的构建机理是事故致因理论及风险预控理论，核心思想是戴明环理论，目标是促进生产系统实现系统安全、风险稳态并持续优化，其中生产系统是能将一定输入转化为特定输出的具有增值性的有机整体，大到企业小到具体的作业现场都可以作为研究对象。

2) 根据指标的可量化和动态性原则，指标数据的收集统计尽量依托生产现场已有的信息统计渠道，通过直接观察、访谈和监测获得，观察评价人员应当包括各层级专业人员，且以月度为单位定期对生产系统的运行情况进行评价。

3) 评价指标包括定性和定量指标，专家对照相关标准规范综合评价各个指标要素，结合实际情况综合分析确定分值。

3.2 应用实例

选取刚完成安全生产标准化评估的某机械加工企业的切割作业现场进行安全风险现状评估与验证。该生产系统基本情况如下：切割作业现场所在的车间的危险等级为三级，由剪切组、材料组和仓储配送组3个班组组成，包括主管领导2人、班组长3人和30个作业工人，负责完成金属板材的剪切加工等任务。

现成立10人风险评价小组，由公司专职安全生产管理者、现场负责人、班组长及一线工人组成。

1) 模糊综合评价

以人员因素u₁中作业现场人员配备情况u₁₁指标评价为例，评审小组根据表 2评判该指标的安全状态，采用抽查询问等方法调查。切割作业要求定员3人，均持证上岗，现场配备有兼职安全管理人员1人，问询得知由于岗位安排或个人原因偶尔存在临时换班或缺值的现象，由于是开放现场故存在作业无关人员流动的情况。根据上述条件，评审组专家做出评价结果如下：认为u₁₁非常符合安全状态并给出5分评价为1人，概率为0.1；有7人认为u₁₁比较符合要求，评分为4；剩余2人认为安全状态一般，评分3分。由此可得u₁₁的模糊向量R₁₁=(0.1，0.7，0.2，0，0)。

同理，求得一级指标模糊综合评价结果

$\boldsymbol{B}_{1}=\boldsymbol{w}_{1} \circ \boldsymbol{R}_{1}=(0.1484, 0.5527, 0.2989, 0, 0)$

归一化处理得到u₁在各个风险等级的隶属度B₁=(0.148 4, 0.552 7, 0.298 9, 0, 0)，同理可得一级指标u₂、u₃、u₄的综合评价集B₂~B₄分别为B₂=(0.238 0, 0.490 0, 0.236 0, 0.092 0, 0)，B₃=(0.559 9, 0.090 1, 0.350 0, 0, 0)，B₄=(0.236 5, 0.354 4, 0.307 1, 0.101 9, 0.018 3)。在此基础上，进行二级模糊综合评价，得到企业安全风险U的综合评价集B=W$\circ$B=(0.241, 0.395, 0.292, 0.062, 0.008)。

2) 安全风险评价总分

代入式(13)得到企业安全风险得分下限P^-=B$\circ$p^-=77.85。同理，上限P⁺=87.83。

则实例企业某机械加工企业的切割作业现场在该月的安全生产风险评价得分为：P=(77.85+87.83)/2=82.84。

3.3 评价结果分析

根据表 5，实例生产系统在该月的安全生产风险评价得分为82.84分，处于较低风险区域，为Ⅳ级蓝色预警等级。根据模糊综合评价，一级指标风险由高到低依次为安全管理因素、人员因素、物的因素和环境因素，可见决定系统风险水平的主要因素为安全管理因素，其中需要重点强化安全培训与宣导的实施、责任制落实和规章制度落实；其次是人员风险因素，需要持续关注作业人员技能提升和管理人员组织承诺水平；在物的因素方面，随着安全技术的发展，设备安全技术措施不断升级加之普遍能够落实设备运行规范要求，其风险水平逐渐降低；环境因素综合评估风险最低，需关注天气变化对生产可能造成的影响。综合以上分析，可知系统主要风险因素是安全管理，需要强化教育培训活动和责任制的落实，如制定履职清单以及互查机制等，其次需要持续关注人员技能的提升，磨练技术、端正态度，确保三违零发生。

根据系统顺利完成安全标准化评级以及评审整改项记录，并结合对现场人员的访谈，了解到该方法与安全标准化评价结果一致，风险水平与实际情况相符。

4 结论

(1) 在企业安全管理体系和风险分析的基础上，基于生产系统实际构建了人-物-环-管为一级要素的分级风险预警指标体系，该体系由4个一级指标和16个二级指标组成。运用在赋权合理性上更优的区间层次分析法确定指标权重，降低了人为因素的影响。

(2) 区间层次分析法与模糊综合评价法的结合为企业安全风险预警提供了定性、定量结合的方法思路，是企业安全风险预警评价系统研究的补充。系统的实例研究结果与现实较为吻合，说明了本文所提系统的实用性和可操作性。

本文研究重点是在安全风险评价预警系统权重分析的基础上结合模糊评价方法，构建企业安全风险评价模型，而安全风险评价预警指标系统的层次结构和指标的确定仅基于风险分析及安全生产标准化体系的要素进行初步探讨，在未来还需要进行深入的研究完善。