基于PT-IE的區域性企業整體應急準備能力評估分析

尹鑫偉，汪 彤，代寶乾，謝昱姝，王 瑜

(北京市勞動保護科學研究所 城市有毒有害易燃易爆危險源控制技術北京市重點實驗室，北京 100054)

0 引言

近四十年來，我國國內生產總值穩步提高，企業生產安全問題也日益成為民生關注的焦點。據我國應急管理部統計，2018年各類生產安全事故死亡共計34 046人[1]，而提升企業應急能力將是減少人員傷亡和財產損失的重要舉措，應急準備能力建設成為企業安全生產管理活動的重要內容。在安全事故頻發的大環境下，站在政府監管部門的角度，如何科學評價以有效指導和提升地區企業整體應急水平顯得尤為重要。

目前在生產安全領域的應急準備能力評價研究，主要運用層次分析法、模糊數學、灰色關聯等分析評價方法。江田漢等[2]分析了4大類突發事件的相對風險，選取定性、定量指標構建應急準備能力指標體系，并辨識出應急管理工作中存在的缺陷；苗成林等[3]應用多級模糊評價法對煤礦事故事前、事中及事后應急準備能力進行綜合評價，確定了該企業的應急準備能力等級；安景文等[4]通過構建合法性、全面性等5個維度的評估體系，應用基于猶豫模糊集的評價方法，對企業應急預案進行質量評級，并找出了預案的操作缺陷；張少剛等[5]根據化工企業應急救援具體含義，構建了事前監測、事中處置、事后恢復三級指標體系，并應用AHP-模糊數學方法對化工企業進行應急準備能力評價；葛悅等[6]根據調研和專家訪談對突發事件應急管理能力建立三層評價指標，同時關聯應用灰色-模糊綜合法某區域的突發事件應急管理能力進行驗證分析；張利華等[7]分析了應急預案各環節應具備的基本要素，并利用故障樹方法對杭州市部分自然災害應急預案完備性進行實證研究，確定了其中缺少的基本事件，為修訂預案提供重要依據。

以上研究沒有考慮評價者的心理行為和風險因素之間的相互關系，而專家對指標的評判存在風險偏好[8-9]。本文以某市17個轄區所屬各安全生產企業為評價對象，并以轄區為單位，運用前景理論(Prospect Theory，PT)并結合信息論中的熵理論(Information Entropy，IE)改進權重結構，并對各區分析排序，以期反映各區企業整體應急建設水平。

1 企業生產安全事故應急準備能力評價體系

企業應急是針對可能發生的生產安全事故提出的，而應急管理則是對突發事件全局性的動態管理，包括預防與應急準備、監測與預警、應急響應和善后處置等階段。從事故預防的視角出發，任何生產經營單位在安全生產過程中都存在其固有的內在風險，這種生產安全風險是指危害事件發生可能性與其造成的后果嚴重性的耦合效應。生產單位一旦發生安全事故，將會對企業、社會和環境造成不可估量的嚴重后果。因此，企業必須依照相關規定建立健全各項安全生產規章制度、事故應急預案等，并按照文件程序定期辨識、分析企業風險，以保障企業安全運營。而應急準備能力評價指標建設需求受到其自身的管理結構和所處的環境等因素的影響，在面臨不同的組織文化、管理水平，不同行業風險承受能力差異時，應急評價指標會存在較大的差異。

本文依據《生產經營單位生產安全事故應急預案編制導則GB/T29639-2013》《生產安全事故應急預案管理辦法》《生產經營單位安全生產應急能力評估規范 DB61T 1089-2017》等規范文件,結合應急能力評估具體工作設置以下針對企業生產安全事故應急準備能力評估體系。指標體系如圖1所示，評判標準見表2。

圖1 企業安全生產事故應急準備能力評價指標體系Fig.1 Index system for evaluation of emergency preparedness capability for work safety accidents in enterprises

2 理論分析及研究方法

2.1 基本原理

Kahneman和Tversky[10]在1979年提出1種稱為前景理論的評價決策論，用來描述和預測人們在面臨具有不同屬性問題決策過程中的心理表現。前景理論以行為有限理性為特征，通常存在期望參照依賴，敏感性邊際效用遞減和規避損失等影響人們正常決策的特點。

前景理論在評價過程中有2個階段：編輯和評估[11]。編輯階段主要內容是將評價者收集的包括確定型的和不確定型信息按照一定規則進行比較分析，若評價結果好于期望參考，那么編碼結果顯示為收益；若評價結果差于期望參考，編碼結果則為損失。評估階段是對前一階段得到的初步結果進行再估值，并優選方案的過程。被編輯期望的價值V，用π(pi)和v(xi)這2個主觀量度表達。π表示與概率p相對應的評價權重，反映p對期望價值的影響；v反映結果的主觀價值，結果損益與設定的期望參考點有關，以v距離參考點位置遠近衡量損益程度。前景價值函數Vi模型可表示為[12]：

(1)

表1 應急準備能力評價指標評判標準Table 1 Judgment standards for evaluation indexes of emergency preparedness capability

2.2 價值函數

價值函數v(Δxi)用于衡量各個評價對象前景的結果，反映決策者對不同指標前景損益的評價。其函數圖形為1條S型曲線，以期望參考點為拐點，將圖形分為收益和損失2個區域，參考點決定評價者的相對損益，如圖2所示。收益區間的形狀為上凸，即風險厭惡特征(確定效應)，表示人們在面對獲得時傾向風險規避不愿冒險。在損失區間的形狀為下凹，即風險偏好特征(反射效應)，表現為人們在面對損失時傾向風險探求。一般冪函數形式的價值函數[12]可表示為：

(2)

式中：Δxi為相對于期望參考點的損益值；α和β為風險態度系數(0<α,β<1)；λ為規避系數。

圖2 價值函數曲線Fig.2 Value function curve

2.3 權重函數

概率權重π(p)是評價者對指標做出的主觀判斷，它不是事件結果發生概率p的線性函數，可以理解為考慮了心理尺度的單調遞增函數，如圖3所示。其次，它所表現出的次確定性，即所有互補概率事件的權重和小于確定性事件概率權重和π(p)+π(1-p)<1。對于小概率事件，評價者總是賦予過大的概率，即π(p)>p，即人們對小概率收益事件傾向風險偏好。對于較大概率事件，評價者總是賦予過小的概率，即π(p)

圖3 評價權重函數曲線模型Fig.3 Evaluation weight function curve model

收益權重：

(3)

損失權重：

(4)

式中：γ為風險收益態度系數；δ為風險損失態度系數。

3 基于PT-IE的綜合評估模型

3.1 構建初始評價矩陣

設多屬性評價問題含有m個評價對象，每個評價對象對應n個評價屬性，那么就形成評價初始矩陣X=(xij)m×n,該矩陣包含各評價對象各指標的原始信息。

3.2 標準化評價矩陣

在多指標評價問題中，各指標的屬性會有所不同，因此指標存在不同的量綱。為了提高結果的可靠性，元數據需要標準化處理。分別用式(5)，式(6)處理收益型數據和成本型數據。為避免以下步驟求熵時，對數出現負值，需對數據平移1個單位。

收益型指標：

(5)

成本型指標：

(6)

3.3 信息熵權確定

在多指標評價問題中，人們獲得信息的數量和質量決定評價的可靠性程度，而熵是度量不確定性的最直接的方式[14]。各評價指標的綜合前景必須來自同1個準則權系數向量。

假設fij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)為第i個評價對象第j項評價指標的樣本數據。對于相同的評價指標j，fij差異越大，說明該評價指標對評價對象的作用越大，應賦予較大的熵權；若熵值達到1，即其熵權為0，則表明該評價指標未能提供有效信息，可考慮取消該指標。

代表不確定度的風險熵按式(7)計算[15]：

(7)

(8)

fij表示第j項評價指標下第i個評價對象占該指標的比重。

各評價對象所占熵權wj為：

(9)

熵權不作為某指標實際意義上的重要性系數，在被給定評價對象集后，各評價指標值確定的情況下，表示各指標的相對重要程度,故可用熵權修正主觀賦權帶來的不確定性。

3.4 確定損益權重函數

在多屬性評價問題中，通常以指標權代替概率權[13]，因此損益權重函數可表示為：

收益矩陣：

(10)

損失矩陣：

(11)

3.5 損益矩陣計算

由于評價矩陣標準化過程將元數據規范在區間[1,2]，故在選擇期望參考點時，收益型相對效用期望參考選取標準規范化后指標的最小值1，損失型相對效用期望參考選取標準規范化后指標的最大值2。因此，實際價值函數矩陣為：

收益矩陣：

v+(rij)=(rij-1)α

(12)

損失矩陣：

v-(rij)=-λ(2-rij)β

(13)

3.6 綜合前景值計算

綜合前景Vi是有正負前景共同決定，前景值受各評價對象各指標的權重和損益價值量綜合影響。前景理論評價過程是對綜合前景優選的過程[12]：

正前景值：

(14)

負前景值：

(15)

綜合前景值：

(16)

4 區域性企業整體應急準備能力評價實例

2018年，團隊對某市17個轄區共計9 000多家安全生產經營單位進行了應急準備能力現狀評估工作。企業類型主要為人員密集單位，包括星級飯店、體育運動場館以及成規模的商業零售等。在逐一獲得各家企業現場評估信息后，以區屬企業為單位，對各原始評價數據作平均化處理，最后匯總成初始評價矩陣D=(xij)17×7。

根據式(5)和式(6)將初始數據標準非負化處理后得到表2評價矩陣rij。

表2 標準非負規范矩陣Table 2 Standard nonnegative specification matrix

根據式(7)～(9)得到信息熵值和熵權。

由于原收益型評價指標權重有實際意義，故根據信息熵權修正成本型指標。修正公式為：

(17)

再將權重歸一化處理得到期望權重w*，代入式(10)和式(11)計算指標損益權重。Tversky等[12]經研究得出，建議風險系數取值γ=0.61,δ=0.69，較能反映評價者面對收益和損失時的心理干預。各評價指標熵值與權重見表3。

將標準非負評價矩陣代入式(12)和式(13)，得到損益矩陣v+(rij)和v-(rij)。Kahneman等[12]經研究建議，α=β=0.88,λ=2.25，結果較為符合評價者的主觀心理價值。

最后，根據式(14)～(16)得到各評價對象的相應的正負前景值以及綜合前景值，見表4。

表3 各評價指標熵與權重Table 3 Entropy and weight of each evaluation index

表4 正負前景矩陣Table 4 Positive and negative foreground matrix

依據綜合前景(見圖4)，可以得到某市各轄區企業安全生產應急準備能力排序：P3區>P16區>P14區>P11區>P17區>P5區>P13區>P2區>P15區>P4區>P10區>P12區>P7區>P9區>P8區>P1區>P6區。

圖4 各區綜合前景Fig.4 Comprehensive prospect of each district

結合表4分析可知，P1區和P6區出現了綜合負前景，P1區生產企業總體收益型指標得分較低，即應急組織體系建設，應急物資裝備準備、應急預案籌備、應急演練、教育培訓投入等方面都不勝理想；P6區生產企業總體在應急預案籌備和應急演練等方面的工作水平較好，但由于其成本型指標得分較低，導致出現綜合負前景，即對P6區屬企業安全工作成本投入較多，與其企業數量及其企業總體安全現狀不佳有關。從另一角度分析，出現綜合負前景說明成本型指標比重大，可優化收益型指標，即可合理安排對安全生產工作產生正效應的安全管理措施。

縱向比較表4可得到各評價項的弱勢轄區，橫向比較可得到該區的需補強項。譬如，從表4中可知，企業應急救援隊伍建設和企業應急組織建設在所有評價項中綜合前景偏低，啟示該市政府監管部門應將這2項內容納入下一步整體提升企業應急能力建設工作的重點。

5 結論

1)結合定性、定量方法構建應急準備能力評價體系，明確是非判斷標準，減少了評價階段的主觀性，并通過信息熵理論修正指標權重，提高了評價可靠性。

2)通過應用前景理論，考量評價過程中決策者的心理偏好，以相對期望為參考點構建風險損益矩陣，得出各評價對象與各指標的前景值，并可據此分析被評價對象的得分排序及存在的薄弱項，為提高區域性企業整體應急準備能力提供改進方向。

3)該評價方法統一了收益型和損失型2類具有不同數據尺度的評價指標，模型具有指標可橫向拓展的優點，可為政府決策部門評估區域性企業綜合應急能力及其他具有相同數據結構的評價領域提供新的視角和思路。