基于組合賦權秩和比的實驗室安全管理評價模型構建

穆渴心，冉棟剛，張平清，張 璐，王茂鑫

（山東大學資產與實驗室管理部，濟南 250100）

0 引 言

實驗室安全管理是一項系統性工作，僅依靠事后治理難以確保全過程、全周期、全方位的安全狀態。通過加強實驗室安全管理減少事故發生是實驗室安全工作的重點［1］。國家和教育主管部門近年來對高校實驗室安全管理工作做出多項部署，2019 年5 月，教育部發出關于加強高校實驗室安全工作的意見，明確提出要將實驗安全工作納入高校工作內部監察、日常考核和年終考核內容，要求建立實驗室安全工作責任追究和獎懲機制［2］。探索建立以管理、度量為手段，以改進實驗室安全管理效率為核心的方法評價實驗室安全管理是當前實驗室安全研究的熱點，通過指標管理約束相關單位，持續提升實驗室安全水平。

文獻［3］中以高校安全工程實驗室為例，運用層次分析法（AHP）確定影響實驗室安全的實驗室管理、實驗人員素質、設備、環境、應急5 個1 級指標、24 個2級指標權重，建立安全評價體系，提出了相應管控措施。文獻［4］中以煙草行業實驗室為例，運用模糊層次分析法（FAHP）和模糊綜合評價法，建立安全評價體系，對實驗業務知識水平、事故管控方面的不足提出了相應管控措施。文獻［5］中利用G1 法和熵權法確定指標權重，運用可拓性評價確定實驗室安全等級。文獻［6］中建立基于主成分分析、GA-BP 神經網絡的實驗室安全評價模型，通過降低維度結合人工學習算法，改善評價模型的精度和準確性。文獻［7］中將AHP與熵權法結合獲取指標權重，運用TOPSIS 法評價實驗室安全水平，針對性提出實驗室在管理制度、機械安全等方面進行水平提升的措施。

為提高指標權重計算的科學性，降低主觀因素影響，本文提出運用CRITIC權重算法結合AHP，主客觀賦權相融合，改善數據關聯性與離散度，兼顧經驗性與指標客觀內在關聯性。同時，依據實驗室安全指標體系，選用加權秩和比法建立實驗室安全管理評價模型，對秩和比算法進行組合賦權，量化評價排序、分檔，為實驗室安全管理提供數據支持。

1 組合賦權秩和比WRSR綜合評價模型構建

1.1 評價指標的建立

判斷衡量目標能否實現的要素之間相對重要程度關系，整理相關實證研究參考文獻，通過專家訪談法進行因素識別，對評價指標進行歸納整合，建立影響因素指標集合［8］。

1.2 AHP獲取主觀權重值

AHP 是采用定性和定量相結合的方式解決多目標復雜問題的研究方法。基于影響因素指標集合F＝｛F1，F2，…，Fm｝，利用專家打分法以問卷調查的方式獲得影響程度矩陣，進行決策權重計算［9］。①明確影響因素矩陣中目標層、準則層、方案層，建立層次結構模型。②設定專家評估語義量表，采用四分制劃分5個影響因素等級，0 為極小影響，1 為較小影響，2 為一般影響，3 為較大影響，4 為極大影響。依據專家評估語義量表將影響因素矩陣轉換成判斷矩陣。③分別對準則層和方案層進行一致性檢驗，通過后計算層次分析綜合權重Wa［10］。

1.3 CRITIC法獲取客觀權重值

多指標綜合評價算法中，以AHP等為主流分析方法，指標權重受主觀影響較大，熵權法雖歸屬于客觀賦權法，但僅對指標差異性進行計算，未考慮指標關聯性，因此，提出運用CRITIC 算法，指標變異性（波動性）和沖突性進行耦合。用相關系數表征指標沖突性，相關系數越大代表沖突性越小，該指標的權重越低；用標準差表征指標變異性（波動性），即對比強度，標準差越大代表數據波動越大，該指標的權重越高。歸一化處理兩項指標乘積，即CRITIC 客觀權重值Wc［11-12］。

（1）構建評價因子矩陣。設因子數目為m，評價對象為n，則因子矩陣為

（2）效益性指標與成本型指標的處理：

效益性指標

（3）因子均值計算：

相關性系數計算：

（4）利用相關性系數計算第j項因子的沖突性：

（5）用標準差表示第j項因子的變異性（波動性），則

（6）綜合信息量是指標沖突性與變異性（波動性）的考量，則第j項因子的信息量Cj表示為Rjvj。

（7）第j項因子的權重計算公式：

（8）全部因子權重集合Wc＝｛wc1，wc2，…，wcm｝。

1.4 計算主客觀綜合權重值［13］

綜合權重權為

1.5 建立組合賦權秩和比WRSR模型

加權秩和比法是非參數參與的統計分析方法，通過對評價對象和指標矩陣計算得到秩和比值，用來表示不同計量單位多指標的綜合水平，依據秩和比值進行排序、分檔［14］。具體計算過程如下：

（1）編秩（非整次法）

高優指標編秩：

低優指標編秩

（2）秩次平均值

（3）計算秩和比值

（4）賦權秩和比值：

（5）確定WRSR排序，計算WRSR值對應的向下累計頻率

（6）將累計頻數（百分數）換算得到Probit值。

（7）回歸方程

（8）設定檔次數目，按最佳分檔原則分檔。

2 實證分析

2.1 實驗室安全評價多層級指標體系

現基于最新版《高等學校實驗室安全檢查表》（2022），整理相關實證研究參考文獻，通過專家訪談法發揮專家智慧群作用進行因素識別，對實驗室安全綜合評價指標進行歸納整合，建立實驗室安全影響程度指標集合（見圖1）。

圖1 實驗室安全評價指標體系

2.2 AHP法計算主觀權重值

基于上述評價指標體系，分別建立目標層、要素層、指標層指標集合，邀請學校實驗室安全督導員、實驗室安全管理員、實驗室研究人員等共6 位專家，對每個層次指標進行相對影響度大小比較，建立判斷影響矩陣，進行影響程度指標權重計算，各層次指標權重的計算結果見表1，其中，W1為要素層權重值，W2為指標層權重值，WA為各2 級指標對實驗室安全總目標層的權重值。

表1 AHP法計算主觀權重結果

2.3 CRITIC法計算客觀權重值

基于CRITIC算法計算實驗室安全評價體系指標的客觀權重，指標變異性（波動性）、沖突性、綜合信息量和權重結果見表2。

表2 CRITIC法計算客觀權重結果

2.4 計算主客觀綜合權重值

AHP主觀權重值與CRITIC 客觀權重值數據處理后的綜合權重值結果見表3。

表3 組合權重結果

2.5 建立組合賦權秩和比WRSR模型

基于建立的實驗室安全評價指標體系，選取學校29 個2 級單位為評價對象，以學院提交的實驗室安全年度總結為數據基礎，結合本年度實驗室安全檢查情況，針對各2 級指標項目逐項分級打分（1-極差，2-較差，3-一般，4-較好，5-極好），組合賦權后的權重值作為權重項，建立加權秩和比WRSR 模型，模型計算結果見表4。

表4 組合賦權秩和比WRSR模型計算結果

依據F檢驗結果，模型的線性相關性顯著且模型表現較為良好（擬合優度R2＝0.982，F＝1 521.385，顯著性P值接近0）。模型回歸方程為：RSR ＝－0.095＋0.121 ×Probit值。根據各2 級單位對應的Probit臨界值代入回歸模型計算得到RSR 擬合值，進而得到分檔等級水平；分檔等級Level中，值越大表示等級越高，即評價結果越好，29 個2 級單位中，4 個單位評價結果為最優檔，4 個單位評價結果為較弱檔，其余21 個單位為一般檔。

3 分析討論

3.1 實驗室安全評價指標體系分析

實驗室安全評價多層級指標體系含8 個1 級指標，24 個2 級指標，指標體系的科學性直接影響實驗室安全評價的效果。本研究中的實驗室安全評價指標體系建立有3 個標準。①《高等學校實驗室安全檢查表（2022）》，保證考核目標具有可行性。②集合上級主管部門、行業、本高校實際，篩選關鍵指標，合并相關指標，保證考核標準具有科學性、可操作性。③綜合考慮不相關學科安全管理經驗，保證評價結果的可比性。

3.2 組合權重結果分析

根據主客觀權重計算結果，位于前5 位的2 級指標為A12項管理制度、A43安全文化氛圍營造、A32安全知識水平及特殊從業取證、A33安全意識與安全素養、A42安全教育培訓的權重分別為0.133、0.072、0.061、0.055、0.054，分別屬于A1安全責任體系與管理制度、A3實驗人員管理、A4安全教育1 級指標。可以看出，加強實驗室安全管理，需要高度關注管理制度規范、實驗人員的管理與安全教育，管理因素與人的因素為實驗室安全體系建設的要點。

3.3 組合賦權秩和比模型分檔結果分析

WRSR模型結果顯示，29 個2 級單位中，學院11、學院06、學院27、學院05 和學院18 為最優檔，分別為基礎醫學院、公共衛生學院、藥學院、工程訓練中心、能源與動力學院，其中，排名前4 位中的3 個單位（基礎醫學院、公共衛生學院、工程訓練中心）均獲得了上年度實驗室工作先進集體，評價結果與管理實際較為符合。

4 結 語

基于要素間的相對重要程度關系，整理相關實證研究參考文獻，通過專家訪談法進行因素識別，建立了科學全面的實驗室安全評價指標體系。

充分考慮指標間差異性和關聯性，運用AHP 和CRITIC算法計算主客觀權重，構建基于組合賦權秩和比WRSR的實驗室安全綜合評價模型，實證研究驗證了模型適用性，該模型可為實驗室安全管理提供數據支撐，推廣應用于實驗室安全工作評比、實驗室安全管理考核等工作。