基于測量-云模型的施工企業安全事故應急能力綜合評價

張文宇，張建設*，苑東亮，程瑞雅

(1.河南理工大學土木工程學院，河南 焦作 454003;2.河南省建筑科學研究院有限公司咨詢院，河南 鄭州 450053)

應急能力是施工企業預防事故發生、災難應急救援和事后恢復的關鍵能力，在促進風險預測和安全管理等方面發揮著重要作用。已有研究表明，良好的應急能力能夠幫助企業有效識別危險源，降低事故發生率，削減事故損失。因此，開展施工企業安全事故應急能力評價研究，對協助企業發現并完善應急系統薄弱環節、加速應急能力建設、健全應急管理體系具有重要的意義。

目前，關于應急能力的評價研究主要集中在城市消防、煤礦安全、化工園區、醫療機構等領域，并取得了卓有成效的研究成果，但針對施工企業安全事故應急能力的評價研究只有少數學者涉及。如Xu以應急管理流程為主線，構建了5級施工企業應急管理系統，并基于灰色層次分析法建立了各階段評價模型；邵必林等針對應急管理的時間特征，構建了應急能力可拓評價模型，并結合信息熵和模糊理論對施工企業應急能力進行了綜合評價；涂晶等通過對施工項目特點和事故影響的有效辨識及分析，建立了路橋建設項目應急能力評價體系，并運用模糊神經網絡量化評估了路橋建筑企業應急能力水平。

上述研究雖然從不同角度對施工企業安全事故應急能力進行了有針對性的探索，并形成了系統的理論基礎。然而，就評價內容而言，對于安全事故應急能力評價的研究鮮有學者涉及，建立的評價指標體系對應急管理全生命期中應急輻射的涵蓋有所欠缺；就評價方法而言，采用信息熵、層次分析等方法計算指標權重的主觀性較大，缺乏變量間關聯性分析和數據檢驗，導致評價結果的精度較低，而運用模糊理論、神經網絡等無法有效處理定性指標的模糊性、評價過程的隨機性等問題，導致評價結果存在一定的偏差。

鑒于此，本文基于危機管理PPRR(Prevention，Preparation，Response，Recovery)理論，結合安全生產相關政策法規，建立了施工企業安全事故應急能力評價指標體系，在統籌考慮指標間關聯性、評價過程模糊隨機性的基礎上，提出運用測量-云模型(M-CM)確定指標權重并對施工企業安全事故應急能力進行綜合評估的方法(即簡稱M-CM方法)，豐富了施工企業安全事故應急能力評價的研究成果，拓展了云模型理論的應用范疇，可為施工企業安全事故應急能力建設提供理論支撐，以促進企業安全管理水平的提升。

1 施工企業安全事故應急能力內涵及評價指標體系建立

1.1 安全事故應急能力內涵

多數學者認為安全事故應急能力作為組織在危機事件預警、事故應急救援和災后恢復中綜合素質的表現形式，其本質是組織對應急管理效果的衡量和應對突發危險事件的控制能力。隨著網絡化進程的加快，建設項目參與主體增加且趨于復雜化、綜合化，造成施工企業安全事故不僅種類繁多、救援難度大、波及面廣，且無顯著規律、可預測性小，一旦事故發生，僅靠企業個體往往無法滿足事故現場救援需要，需依賴外部支援。因此，借鑒苗成林等對安全事故應急能力的闡釋，將施工企業安全事故應急能力界定為：為減少事故發生和降低事故損失，企業以應急管理全生命期為依托，通過制定應急預案、協調各組織機構力量、調動內外部應急資源等，預防和處理安全事故，以完善應急管理體系，實現安全生產的動態能力。

1.2 施工企業安全事故應急能力評價指標體系建立

施工企業安全事故應急能力評價指標體系是確定應急能力建設重點目標、描述其具體內容的可度量參數集合。研究表明，企業關系網絡和人際情報在應急管理中發揮重要作用，但并未揭示應急能力嵌入關系網絡的動態演化，即企業的應急輻射能力。安全事故發生若超出企業處置范圍，則需要通過關系網絡輻射作用，充分調用內外部資源共同應對，遏制事故蔓延、救治受傷人員、減少事故損失。因此，提出將應急輻射作為施工企業安全事故應急能力的基本屬性，為應急能力建設注入新元素。

基于PPRR理論，本文從應急管理全過程出發，依據《中華人民共和國突發事件應對法》《安全生產法》《施工企業安全生產管理規范》等相關法規和已有的研究成果，結合企業應急管理的動態性、時效性、異質性特點，秉承科學可比性、全面系統性、非冗余性等指標建立原則，采用頭腦風暴法組織專家會議，匯總施工企業安全事故應急能力評價的關鍵指標，并采用Likert五級尺度編制調查問卷進行指標完善，應用SPSS 25.0軟件對各指標合理性和重要性進行分析。本次研究以河南省、山西省建筑施工企業從業人員為對象發放調查問卷268份，最終回收有效問卷200份，回收率為74.63%。其中，施工人員回收問卷79份，企業管理人員回收問卷98份，建筑業應急管理專家回收問卷23份。通過對問卷調查數據進行分析，結果顯示：“事故現場清理、傷亡人員生活救助”兩指標信度(SMC)小于0.5臨界值，將其刪除后各測量指標均值大于3；問卷KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值為0.898，Barttle球形檢驗顯著性水平為0.000，表明各指標適合因子分析；問卷中27個指標收斂為5個因子，總方差解釋為72.78%，各潛變量Cronbach’s

α

系數和各指標SMC均大于0.7和0.5標準水平，表明各指標在施工企業事故應急領域較為重要，賦值離散度小，問卷設置合理。綜合相關法律法規、專家建議和調研結果，將建筑施工企業安全事故應急能力劃分為：事前預防監測能力、準備減緩能力，事中響應處置能力、應急輻射能力，事后恢復重建能力，共5個一級指標和27個二級指標，見圖1。其中，事前預防監測能力、準備減緩能力借鑒文獻[9]、[13]；事中響應處置能力、事后恢復重建能力參考文獻[14]、[15]；事中應急輻射能力借鑒文獻[12]。

圖1 建筑施工企業安全事故應急能力評價指標體系Fig.1 Evaluation index system of safety accident emergency capability for construction enterprises

限于篇幅，本文以應急輻射能力為例，闡述對應指標的具體含義：①應急資源輻射，主要涵蓋經濟和物資兩方面，具體表現為政府和各利益相關方提供的資金支持、專業救援設備、防護設施、交通工具、醫療器械等；②應急隊伍輻射，包括應急管理和指揮人員、建筑領域專家、消防救護人員、公益救援隊等；③應急信息技術輻射，主要包括事故信息和知識共享、應急通訊技術、專業救援技術、先進應急管理理念與模式等；④應急輻射效率，時間是應急救援的首要因素，救援效果隨時間推移而逐漸減弱，故應急輻射效率可通過支援到達時間、救援開展速度、最終解救人數等進行衡量；⑤應急輻射匹配度，安全事故種類繁多，針對不同事故實況，需要與之相適應的專業化輻射力量，具體包括事故類型匹配、事故規模匹配等。

2 基于測量-云模型(M-CM)的施工企業安全事故應急能力綜合評價

本文利用M-CM方法對施工企業安全事故應急能力進行綜合評價，具體評價步驟如下：

2.1 指標權重確定

測量模型(Measurement Model，MM)是結構方程模型的測量工具，其使用實證分析方法來表示潛變量與測量變量間關系。相對于傳統層次分析、典型相關分析、神經網絡分析等方法，測量模型綜合了因子和路徑分析兩種理論方法，既考慮測量誤差的存在，又根據協方差矩陣的擬合結果對模型進行修正，并依據原始數據計算指標權值，避免了主觀因素的影響，增強了結果的信度與效度，最終根據模型標準化路徑系數(Factor Loadings，FL)確定各指標權重。測量模型的方程可表示為

x

=

λ

ξ

+

ε

y

=

λ

η

+

φ

(1)

式中:

x

、

y

分別為內生和外生指標變量；

ξ

、

η

為一級潛在指標變量；

λ

和

λ

分別為指標

x

、

y

與變量

ξ

和

η

間的因子載荷矩陣；

ε

、

φ

表示測量誤差項。應用AMOS 25.0軟件，根據問卷調查數據構建施工企業安全事故應急能力測量模型，分別設置一級指標和二級指標為潛變量和測量變量，并采用極大似然估計法進行參數估計，通過指數修正(Modification Indices，MI)和顯著性檢驗進行模型調整，使用卡方自由度比(

χ

/Degree of Freedom，

χ

/d

f

)、比較適配指數(Comparative Fit Index，CFI)、標準擬合指數(Normed Fit Index，NFI)、近似誤差均方根(Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA)等指標進行模型擬合檢驗，最終根據指數修正后模型標準化路徑系數

FL

確定指標權重。指標權重的計算公式為

(2)

式中:

Q

表示一級指標；

T

表示二級指標；

F

表示路徑系數；

W

為指標權重值；

m

和

k

分別表示一級指標和二級指標的代號；

N

為第

m

個一級指標下二級指標個數；

Q

表示第

m

個一級指標；

T

表示第

m

個一級指標下第

k

個二級指標；

F

(

Q

)和

F

(

T

)為對應的模型標準化路徑系數

FL

；

W

(

Q

)和

W

(

T

)為對應的指標權重值；

W

為最終二級指標權重值。

2.2 標準云模型構建

2.2.1 云模型

云模型主要基于概率論和模糊理論，通過云模型參數：期望(

Ex

)、熵(

En

)、超熵(

He

)，構建雙向云發生器,實現定量數據和定性概念間的映射和不確定轉換。應用云模型進行施工企業安全事故應急能力評價，主要是綜合定性概念值隨機性和評價過程模糊性，通過雙向云推理，全面利用評價信息，減少結果偏差。因正態函數的普適性和良好的數值特性，選用正態云構建云模型。其中，正態云模型參數可表示為

(3)

式中:

I

、

I

分別表示評價等級分值區間雙邊約束；

g

為常數，依據定性概念模糊程度調整。

2.2.2 標準云確定

根據評語集描述慣例，將施工企業安全事故應急能力評價等級劃分為

B

={低，較低，一般，較高，高}5個等級，并依據《生產安全事故應急條例》《施工企業安全生產管理規范》《應急管理標準化工作管理辦法》等政策文件和已有的研究成果，確定各評價等級關鍵過程域(Key Process Areas，KPA)；同時，采用自然最優的黃金分割模型在論域[0，1]內確定分值區間和標準云模型參數，以論域中心點0.5為評價等級“一般”的

Ex

，鄰接云

En

和

He

的較小者值為較大者的0.618倍，遵循“3

En

原則”，按照公式(3)確定各評價等級標準云模型參數，見表1。

表1 標準云模型參數和關鍵過程域Table 1 Standard cloud model parameters and KPA for each level

將各評價等級區間云模型參數和云滴數

D

通過正向云發生器轉換得到施工企業安全事故應急能力評價標準云圖(見圖2)，為了提高精度，避免隨機性較大而產生模糊誤差，根據大數定律，設置云滴數

D

為1 000。

圖2 施工企業安全事故應急能力評價標準云圖Fig.2 Standard cloud of safety accident emergency capability evaluation for construction enterprises

2.3 指標云和綜合評價云

2.3.1 測量指標云

建立測量指標集

Q

={

T

，

T

，

T

，

T

}，…，

Q

={

T

，

T

，…，

T

}。邀請

c

位專家和相關人員開展問卷調查，對各指標因素進行打分評估，利用逆向云發生器計算各二級指標云模型參數，其計算公式如下：

(4)

式中:

T

為第

i

名專家對第

m

個潛在指標中第

k

個測量指標的評價；

S

為評價結果的樣本方差。實際問題評估標準一般不受評估者主觀干擾，但專家因個體特征不同，對指標因素進行評估時易產生認知差異。因此，根據未確知測度理論，借鑒史小棒等的研究成果，結合建筑行業特征，制定專家信度評定表(見表2)，并計算專家組成員的可信度

θ

，以降低專家認知差異造成的結果誤差。專家組成員的可信度

θ

計算公式為

表2 專家信度評定表Table 2 Expert reliability assessment

(5)

式中：

h

為第

j

個專家第

i

項類別的評定得分。

2.3.2 潛在指標云

構建潛變量集合

U

={

Q

，

Q

，

Q

，

Q

，

Q

}。因各測量指標的相對獨立性，依據云模型浮動云算法，計算各潛在指標云模型參數，其計算公式如下：

(6)

2.3.3 安全事故應急能力綜合評價

采用云模型綜合云算法進行層次概念躍遷，集結各一級潛在指標云，得到施工企業安全事故應急能力評價綜合評價云(

Ex

，

En

，

He

)，并計算綜合評價云與各標準等級云的相似度

δ

,其計算公式如下：

(7)

通過正向云發生器，利用MATLAB在論域空間生成施工企業安全事故應急能力綜合評價云圖，結合標準等級云相似度對比分析，按照最大隸屬度原則，進行施工企業安全事故應急能力評價。

3 實例分析

3.1 施工企業概況

河南省鄭州市某建設工程有限公司是以工程施工為軸心，勘察設計、建材生產一體化的專業性突出的施工企業，擁有施工總承包一級、建筑設計甲級、工程勘察乙級等資質。為了滿足質量、安全和生態保護等不斷提高的安全管理要求，該施工企業已通過質量、環境、職業健康安全體系認證，并積極與各高校和科研機構合作，致力于打造多元化、學習型企業。本文以該施工企業為例，應用M-CM方法對其安全事故應急能力進行綜合評價。

3.2 指標權重和云模型參數計算

本文首先使用SPSS 25.0和AMOS 25.0軟件，依據問卷調查數據，開展了該施工企業安全事故應急能力測量模型路徑分析，并采用極大似然估計法進行參數估算，經指數修正和顯著性檢驗后模型各擬合檢驗指標均達到標準水平(見表3)，說明模型擬合良好；然后，邀請5位建筑領域專家、2名該企業安全管理人員和2名施工人員組成評價小組，從職稱、教育程度、工作年限和專業等方面計算得到各專家可信度

θ

，分別為0.825、0.785、0.85、0.85、0.925、0.745、0.795、0.9、0.8，說明專家組成員權威性較高，對同一客觀問題評價時認知差異較小；最后根據表1評價標準對各指標進行評價，并依據公式(2)～(7)計算得到該施工企業安全事故應急能力評價各指標權重和云模型參數，見表4。

表3 模型擬合檢驗指標Table 3 Test of model fitting evaluation index

表4 某施工企業安全事故應急能力評價指標權重和云模型參數計算結果Table 4 Index weight and cloud model calculation results of safety accident emergency capability evaluation for a construction enterprise

3.3 繪制綜合評價云圖和計算云相似度

根據該施工企業安全事故應急能力評價云模型參數(見表4)，應用MATLAB編程，通過正向云發生器繪制其綜合評價云圖(見圖3)，并計算綜合評價云與各標準等級云的相似度

δ

，其結果見表5。

3.4 評價結果分析

(1) 由圖3和表5可知，綜合評價云滴介于Ⅲ級和Ⅳ級標準云之間，且與Ⅳ級標準云的相似度最大，依據最大隸屬度原則，確定該施工企業安全事故應急能力評價等級為Ⅳ級，屬較高等級，表明該施工企業安全事故應急體系完善、專項應急方案規范合理、事后恢復機制健全，具有較強事故預警和應急輻射能力，但還有待進一步改進和優化。該評價結果與該施工企業年度工作報告和鄭州市應急管理局對該施工企業安全檢查報告中發現的問題基本吻合，發現的主要問題如下：①事故應急演練過程稍顯形式化；②應急戰略規劃意識不強，事故常態化防治措施略顯不足；③個別安全標識與設施未安放于規定位置等。這些應急管理隱患一般不會影響企業安全運行，但仍從側面反映出該施工企業應急管理稍有缺陷，需加以重視。

圖3 某施工企業安全事故應急能力綜合評價云圖Fig.3 Comprehensive cloud of safety accident emergency capability evaluation for a construction enterprise

表5 綜合評價云與各標準等級云的相似度δ計算結果Table 5 Calculation result of similarity between compre- hensive cloud and each standard grade cloud

(2) 由圖3可觀察到，綜合評價云離散度、云層厚度和跨度范圍大于標準云，說明不同評價人員對該施工企業安全事故應急能力的評價結果存在認知差異，符合自然思維邏輯，體現了評價過程模糊性與隨機性；同時，利用相似度和云圖這兩種方式展現評價結果，便于決策者充分利用評價信息。

(3) 根據表1中安全事故應急能力Ⅳ級關鍵過程域(KPA)的定性描述，該施工企業可通過知識和技術創新、建立應急動態系統、制定應急戰略愿景等措施，加強安全事故應急綜合能力建設，以提高安全事故應急能力水平。根據表4中的指標權重值，危險源辨識與評估(T)、員工危險預兆識別(T)、預警監測系統構建(T)、基礎信息數據更新與監測(T)、應急隊伍輻射(

T

)、應急信息技術輻射(

T

)、應急輻射匹配度(

T

)的權重較大，該施工企業在生產作業中應給予重點關注。

(4) 為了進一步驗證M-CM方法對施工企業安全事故應急能力評價結果的可靠性和準確性，采用M-CM方法和其他4種常用評價方法對5家施工企業安全事故應急能力進行綜合評價,其評價結果見表6。

表6 不同評價方法評價結果的對比Table 6 Comparative analysis of the results among five evaluation methods

由表6可知，M-CM方法與其他4種方法的評價結果總體一致。其中，與模糊綜合評價法和BP神經網絡法的評價結果基本相同，但M-CM方法綜合考慮了定性指標的模糊性和評價過程的隨機性，更具科學性；層次分析法、灰色聚類法因主觀依賴性較大，以及缺乏指標關聯性和數據檢驗，造成對企業2和企業4的評價結果偏差，表明運用M-CM方法對施工企業安全事故應急能力進行綜合評價具有科學性和適用性，并進一步驗證了其評價結果具有可靠性。

4 結論與建議

(1) 結合國家政策法規和國內外相關研究，建立了施工企業安全事故應急能力評價指標體系，其中應急輻射作為應急能力一項基本屬性，在安全事故應急能力建設中發揮著重要作用。

(2) 實例分析表明：M-CM方法能夠解決施工企業安全事故應急能力評價中指標模糊性較大、評價過程主觀性和隨機性較強等問題，其評價結果與企業實際情況基本相符，驗證了該方法具有科學性、適用性和可靠性。

(3) 后續將進行多地區、跨地域數據采集，通過多案例、仿真模擬等建立施工企業安全事故應急能力評估動態數據庫，并應用M-CM方法建立施工企業安全事故應急能力動態評估模型。