模糊统计和模糊评价方法对企业的安全生产现状分析和评价

　　摘要：在安全生产过程中, 各企业、各地政府都会对历年的本企业和本地区企业的安全生产现状进行分析和评价。但是, 对安全生产现状好坏的分析和评价在很大程度上具有不确定性和模糊性。因此, 运用一般的统计学方法分析和评价安全生产现状的好坏显得不太适宜, 而运用模糊统计和模糊评价方法进行这方面工作则显得更合适。有鉴于此, 在本文中, 将尝试运用模糊统计和模糊评价方法对企业的安全生产现状进行分析和评价, 以求充分考虑安全生产现状分析和评价过程中的主观性因素的影响。

　　关键词：安全生产; 模糊综合评判; 最大隶属度原则;

　　一、引言

　　一般而言, 评价安全生产现状的指标包括如下这些:产值、安全投入、安全投入比例、人均安全投入、劳保投入、劳保投入比例、人均劳保投入、劳保/安全投入、事故次数、伤亡人数、事故率/ (次.百万工时-1) 、伤亡率/ (人.百万工时-1) 等。在运用这些指标衡量安全生产现状时, 其对效果的好坏的描述往往带有很大的模糊性。即指标值多大算差, 指标值多小算好, 显然, 对不同的评价者来说, 可能得出的判断是不同的。本文将运用模糊矩阵综合评判法对安全生产实例效果进行统计分析。

　　二、综合评判法在安全生产现状分析中的运用

　　实例:刘振翼, 冯长根等[1] (2003) 在某一次大规模的安全投入与安全状况调查中, 得到了该地区各个行业的安全数据, 如职工人数、企业产值、安全投入、事故次数, 伤亡人数等, 在这里, 节选该表中的部分年份和部分指标的数据来分析模糊矩阵评判法在安全生产监管评价中的应用问题, 具体如表1所示。表中安全投入及劳保投入的比例, 是指安全投入及劳保投入与企业国民生产总值 (GDP) 的比值。

　　表1 某地区总体安全状况数据    

　　在这里, 假定以每一年的样本数据为一个样本数据, 故而, 在这里, 样本空间为X={x1, x2, x3, x4}, 考虑的评价指标因素包括安全投入比例 (u1) 、人均安全投入 (u2) 、事故率/ (次.百万工时-1) (u3) 、伤亡率/ (人.百万工时-1) (u4) 四个, U={u1, u2, u3, u4}。安全生产现状评语集

　　经问卷调查专家打分, 可得各样本下评价指标因素集关于评语集V的模糊评判矩阵为:

　　对于各年的样本数据而言, 其各评价指标之间的权重向量可用AHP层次分析法获得。

　　通过计算可得1997年样本数据各评价指标因素的权重向量为, W1= (0.2791, 0.0930, 0.5581, 0.0698) 。而且, 这个权重向量通过了一致性检验[2]。

　　则各年的综合评判矩阵如下所述:

　　由最大隶属度原则[3]可知, 1997年-2000年的安全生产现状等级都为优。

　　三、结论

　　在本文中, 首先运用模糊综合评判法对各年安全生产现状所属等级进行判断;其次, 综合运用隶属函数法和综合评判矩阵对各年安全生产现状等级进行了评价。对安全生产现状进行评价有利于对历年的安全生产现状进行分析和总结, 故而, 具有较大的理论和实践意义。

　　参考文献
　　[1]刘振翼, 冯长根, 彭爱田, 谭允祯.安全投入与安全水平的关系[J].中国矿业大学学报, 2003, (4) .
　　[2]李金华.模糊数学方法与统计赋权[J].数量经济技术经济研究, 2000, (10) .
　　[3]张海波.多目标模糊统计分组初探[J].统计与决策, 1998, (9) .