孫傳武 孫建中 王凱媛
(賽飛特工程技術集團有限公司,山東青島 266100)
安全生產是關系人民群眾生命財產安全的大事,是經濟社會健康發展的標志,是黨和政府對人民利益高度負責的要求[1]。在企業的安全管理中,落實安全生產主體責任明確了各級安全管理人員的職責,在具體工作中只有落實好責任,才有助于強化安全意識,保證安全責任的履職效果[2]。由于企業對安全生產工作不重視、安全意識淡薄、管理者能力水平不足、安全生產基礎薄弱、安全管理不到位、安全投入不足、監管部門監管不到位、技術和工藝水平限制等原因,企業安全生產主體責任存在眾多不落實的方面[3-4]。
本文旨在探索企業主體責任落實評估的方法,為企業安全生產主體責任落實工作提供方向,通過評估標準從企業自評、第三方評估、監督管理3個層級分析企業主體責任落實情況,通過大數據分析方法的建立,理論政策的實現等手段輸出成果,探索構建企業履責、政府督責、綜合評責的安全生產主體責任落實閉環鏈條,為企業實現差異化監管提供依據。
根據安全生產標準化現狀,以提升安全生產執法的專業性、準確性、有效性和針對性為核心,以《安全生產法》《北京市生產經營單位安全生產主體責任規定(285號令)》為基礎,梳理分析現行有效的強制性國家、行業、地方標準,同時與《安全生產等級評定技術規范(DB11/T 1322)》系列地方標準對照,對安全生產相關標準進行篩選,共收集強制性標準264項。針對10個重點行業,依據安全生產法律法規及安全生產要求建立安全生產執法工作管理體系,分析執法檢查項目與強制性條款的聯系,形成融合清單。
通過企業安全生產主體責任落實工作的推進,促進企業安全生產管理體系一體化融合,解決國內安全生產的標準多、行業標準類別多,安全生產執法標準難找的問題,針對強制性標準,提取其重要指標及要求,根據重點場所需要,建立安全生產行政執法強制性標準手冊,融合清單的建立,是為生產經營單位提供一套流程化、規范化、可視化的安全生產管理工具,為其開展雙控體系建立、安全標準化達標創建和主體責任落實工作提供方向性指導。
企業主體責任落實評估大數據分析機制主要包括企業自評數據分析、第三方評估數據分析、監督管理數據分析計算3部分。
2.1.1 企業自評數據分析
企業自評數據主要是企業通過主體責任落實及評估大數據分析平臺,將本企業涉及主體責任落實相關工作的落實情況上報至系統平臺的數據。通過對融合清單進行細致拆分,依據責任主體、1+8責任體系形成一級要素,依據具體責任內容形成二級要素,構建企業自評責任體系評分要點。共形成26個一級要素,55個二級要素。
每個二級要素對應一個或多個評分要點,每一個評分要點均與七大責任體系形成對應關系,通過將每個評分要點設置選項,實現企業現場主體責任落實情況的量化分析,選項設置原則為:A,該項評分要點內容完全落實;B,該項評分要點內容存在少量缺漏;C,該項評分要點內容存在嚴重缺漏;D,該項評分要點內容完全不落實或存在虛假情況。各選項分值占比分別為:100%、70%、30%、0%。
2.1.2 第三方評估數據分析
第三方評估數據根據企業類型分為食品制造、家具制造等10個行業。每個行業依據行業特點形成企業主體責任落實與評估試點項目工作清單與企業主體責任體系。單個行業清單根據內容要素分為否決項和一般項,一般項通過設置一級要素和二級要素對具體評估內容進行細分。
第三方評估機構在企業開展現場檢查及試點工作過程中,根據輔導企業類型不同,按照評分要點逐項進行檢查,第三方評估分為初次評估和再次評估,初次評估結束后,將主體責任未落實的部分反饋給企業并要求整改,后期再次進行評估。兩次評估完成后,系統根據數據模型自動分析該企業的主體責任落實評估結果。根據分類標簽,將評估結果與七大責任體系進行對應,形成七大責任體系分項得分。
2.1.3 監督管理數據分析
根據職權清單內容,分析涉及企業主體責任相關政府監督管理職權,將具體職權與285號令七大責任體系進行對應,構建企業主體責任落實監督管理數據清單。監督管理數據是收集區監督管理人員、屬地安全員在企業現場開展監督檢查時形成的執法數據。
通過對監督管理數據進行篩選、分類,形成權責清單條目,若企業實際管理過程中存在違反權責清單條目的行為,則扣除該項得分,通過對固定時間監督管理數據的收集,形成企業監督管理數據得分。
通過企業自查、第三方核查、政府督查三種形式,結合定性分析、定量分析、一票否決項構建企業主體責任數學分析模型,對企業安全生產主體責任落實七大體系進行綜合分析,以北京市某區為例:
該區域企業為q,共有n個企業,分別為q1,q2,……,qn-1,qn;
行業為h,共有m個行業,分別為h1,h2,……,hm-1,hm;
行業內企業的個數為num(hm,qn);
鎮街為z,共有j個鎮街,分別為z1,z2,……,zj-1,zj;
鎮街內企業的個數為num(zj,qn);
共建立7個評判指標,分別為p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7;qn企業共有y個評估選項設置,分屬于7個評判指標。評估選項為A的選項共有ya個,評估選項為B的選項共有yb個,評估選項為C的選項共有yc個,評估選項為D的選項共有yd個,根據本項目中標段五六七針對qn企業的打分結果。
計算qn企業,7個評判指標的分數公式,為:
qn企業的總體分數為F(qn),則:
hm行業的7個評判指標的分數公式,為:
hm行業的總體分數為F(hm),則:
zj鎮街的7個評判指標的分數公式,為:
zj鎮街的總體分數為F(zj),則:
區域i的評估分數為:通過以上數據分析,形成企業安全生產主體責任落實評估結果,通過大數據分析輸出企業、行業、區域主體責任落實評估結果。繪制企業主體責任落實四色圖展現企業主體責任落實評估綜合得分、企業主體責任落實薄弱環節、企業主體責任落實數據規律趨勢分析,展現不同行業、不同區域間主體責任落實結果對比分析。
企業安全生產主體責任落實評估模型數據包括企業自評、第三方評估、監督檢查三部分數據。
企業自評數據收集企業通過主體責任落實及評估大數據分析平臺填報的本企業主體責任落實相關工作的實際情況,該部分數據包括企業基本信息、七體系自評得分、企業主要存在的未落實方面等。
第三方評估數據是政府或企業通過購買第三方服務,由第三方服務機構對企業開展主體責任落實現場檢查或咨詢服務產生的數據。該部分數據由第三方服務機構通過企業主體責任落實及評估大數據分析平臺進行數據填報。
監督管理數據是收集區監督管理人員、屬地安全員在企業現場開展監督檢查時形成的執法數據。該部分數據通過企業主體責任落實及評估大數據分析平臺與監督管理數據庫直接獲取兩種形式進行收集。
企業安全生產主體責任落實評估大數據分析機制輸出成果包括企業畫像、行業畫像、鎮街畫像、區域畫像。以北京市某區為例,各類輸出畫像如圖1、圖2所示。
圖1 評估結果總分數
圖2 各體系評估結果雷達圖
3.2.1 企業畫像
某企業自評結果總分數為54.3分,各體系自評結果分別為:組織機構40.00分、規章制度50.00分、資金保障57.50分、教育培訓48.33分、場所和設備設施安全管理100分、日常管理32.86分、風險防控和應急救援51.43分。通過各體系自評結果分析,該企業在組織管理、規章制度、教育培訓、風險防控和應急救援方面存在明顯缺陷,上述體系均未達到合格標準,后期需重點改進。
3.2.2 行業畫像
機械加工行業共有企業24家,行業企業平均分為88.86分。12家企業分數達到優,6家企業分數達到良,5家企業分數為中,1家企業分數為差。各企業得分分布如圖3、圖4。
圖3 機械加工行業各企業得分分布
圖4 機械加工行業各體系得分情況分布
從各體系得分占比分析,組織機構平均得分為82.40分,占比12.98%;規章制度平均得分為81.77分,占比11.14%;資金保障平均得分為96.00分,占比15.47%;教育培訓平均得分為93.67分,占比13.48%;場所和設備設施安全管理平均得分為99.34分,占比15.97%;日常管理平均得分為91.52分,占比13.45%;風險防控和應急救援平均得分為89.83分,占比13.39%。各體系得分中組織機構、規章制度、風險防控和應急救援為良,其他均為優。
3.2.3 鎮街畫像
某街道共有企業25家,行業企業平均分為89.88分。5家企業分數為優,14家企業得分為良,4家企業為中,2家企業未差。各企業得分分布如下:
從各體系得分占比分析,組織機構平均得分為89.32分;規章制度平均得分為89.36分;資金保障平均得分為94.25分;教育培訓平均得分為79.58分;場所和設備設施安全管理平均得分為89.98分;日常管理平均得分為92.25分;風險防控和應急救援平均得分為78.02分,除資金保障和日常管理得分達到優,其他各體系得分均達到良。
企業安全生產主體責任落實評估是以企業安全生產主體責任落實為核心,結合各方安全管理體系融合模式,編制企業安全生產主體責任落實評估規范、評估方法、評估模型等。大數據分析機制從屬地以及所屬行業進行劃分,針對不同行業、不同屬地的企業,分析共性以及差異化問題。對全面促進企業安全生產主體責任落實,全面推進企業安全生產自主管理,切實推動企業主體責任落到實處具有重要意義。
企業主體責任落實評估大數據分析為企業主體責任落實提供了監管的手段,通過企業安全生產主體責任落實綜合評估標準與大數據分析機制的開展,展示不同行業間主體責任落實綜合對比、不同行業間主體責任落實薄弱環節、行業內不同企業落實結果綜合對比。對落實不到位的行業、企業及時預警,有效融合政府安全生產監管各項業務工作,實現政府工作流程重組再造,抓住企業主體責任落實的“牛鼻子”,探索構建企業履責、政府督責、第三方評責的主體責任落實閉環鏈條,切實推動企業主體責任落到實處。