基于“熵權(quán)+TOPSIS”法的石油庫(kù)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)研究

馮 昕

(中國(guó)石化安徽石油分公司,安徽合肥 231000)

安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)是企業(yè)安全管理的重要組成部分，科學(xué)合理的評(píng)價(jià)要素權(quán)重分配，對(duì)于準(zhǔn)確查找企業(yè)安全管理績(jī)效短板，實(shí)現(xiàn)企業(yè)間的績(jī)效對(duì)標(biāo)，促進(jìn)行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的取長(zhǎng)補(bǔ)短，具有決定性意義。因此，如何科學(xué)合理地分配評(píng)價(jià)要素權(quán)重成為必須面對(duì)和解決的問(wèn)題。

1 安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)方法

熵權(quán)法是一種客觀、有效的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法，其基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來(lái)計(jì)算權(quán)重，例如某個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，則說(shuō)明該指標(biāo)值變異程度越大，在評(píng)價(jià)過(guò)程中提供的信息量越多，發(fā)揮的作用也越大，其權(quán)重也就越大；反之，某個(gè)指標(biāo)信息熵越大，則說(shuō)明該指標(biāo)值變異程度越小，在評(píng)價(jià)過(guò)程中提供的信息量越少，發(fā)揮的作業(yè)也越小，其權(quán)重也就越小[1]。

TOPSIS法即逼近理想解排序法，其作用可實(shí)現(xiàn)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度的排序，是在現(xiàn)有對(duì)象中進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣評(píng)價(jià)的有效方法。其基本原理，是通過(guò)對(duì)比評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解的差距來(lái)進(jìn)行排序，若評(píng)價(jià)對(duì)象最靠近最優(yōu)解同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解，則為最好；否則不為最優(yōu)。其中最優(yōu)解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)值。最劣解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最差值[2]。

通過(guò)熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重[3]，可有效避免主觀因素對(duì)權(quán)重賦值的影響，提高計(jì)算結(jié)果的客觀真實(shí)性。在此基礎(chǔ)上，利用TOPSIS方法實(shí)現(xiàn)案例排序和對(duì)標(biāo)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)安全管理短板和優(yōu)秀實(shí)踐，為企業(yè)間的交流促進(jìn)、取長(zhǎng)補(bǔ)短提供數(shù)據(jù)支撐，有助于持續(xù)提升企業(yè)的安全管理績(jī)效水平[4]。

2 石油庫(kù)安全管理績(jī)效指標(biāo)體系構(gòu)建

參考文獻(xiàn)研究法與專家討論法提出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。主要參考的文獻(xiàn)包括：張力等[5]借鑒環(huán)境評(píng)估中DPSIR模型系統(tǒng)分析的思想，從5個(gè)相互聯(lián)系的層面分類和篩選企業(yè)安全方面指標(biāo)，建立企業(yè)安全績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系，其中共含5個(gè)一級(jí)指標(biāo)，25個(gè)二級(jí)指標(biāo)；董大旻等[6]借鑒EFQM模型，建立了高危企業(yè)安全績(jī)效評(píng)估模型，該模型共含6個(gè)一級(jí)指標(biāo)，28個(gè)二級(jí)指標(biāo)；丁敬友等[7]提出的港口企業(yè)安全指標(biāo)體系包括5個(gè)一級(jí)指標(biāo)，22個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

對(duì)現(xiàn)有安全管理指標(biāo)體系進(jìn)行研究分析[8]，并結(jié)合石油庫(kù)的安全管理特點(diǎn)，構(gòu)建石油庫(kù)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)體系A(chǔ)，該體系設(shè)兩級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)[9]。其中，一級(jí)指標(biāo)包括：人員因素、設(shè)備設(shè)施管理、儲(chǔ)存介質(zhì)狀態(tài)、環(huán)境因素及管理因素，分別用B1，B2，B3，B4，B5表示；每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下設(shè)多個(gè)二級(jí)指標(biāo)，即：A={B1，B2，B3，B4，B5}；B1={C1，C2，C3，C4}；B2={C5，C6，C7，C8}；B3={C9，C10，C11，C12}；B4={C13，C14，C15，C16}；B5={C17，C18，C19，C20}

綜上所述，得出的石油庫(kù)安全管理績(jī)效指標(biāo)體系A(chǔ)，見表1。

表1 石油庫(kù)安全管理績(jī)效指標(biāo)體系A(chǔ)

3 石油庫(kù)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)方法的選擇

采用“熵權(quán)+TOPSIS”法，適用于指標(biāo)數(shù)和對(duì)象數(shù)適中的部門整體評(píng)價(jià)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益評(píng)價(jià)等，與研究范疇和目的相一致[10]。

3.1 熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

步驟1：設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)方案和n個(gè)指標(biāo)。該模型中，Yij表示其中第i個(gè)評(píng)價(jià)方案在第j項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值，由此建立多屬性決策矩陣Y：

(1)

步驟2：進(jìn)行無(wú)量綱處理，消除屬性量綱間存在的差異，建立屬性量綱間的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)值的量度統(tǒng)一。對(duì)矩陣Y進(jìn)行同趨化處理，采用標(biāo)準(zhǔn)變化范圍為0～1。

效益指標(biāo)：

(2)

式中：I1——評(píng)價(jià)指標(biāo)值大、方案優(yōu)的效益指標(biāo)。

成本指標(biāo)：

(3)

式中：I2——評(píng)價(jià)指標(biāo)值小、方案優(yōu)的成本指標(biāo)。

步驟3：指標(biāo)的歸一化處理。

(4)

步驟4：指標(biāo)熵值的計(jì)算。

(5)

式中：k——玻爾茲曼常量，k=1/lnm(設(shè)dij=0，dijlndij=0)。

步驟5：指標(biāo)熵權(quán)值的計(jì)算。

(6)

經(jīng)步驟1～5可得，Hj越大，則wj越小，表示該指標(biāo)提供的信息越不重要；反之亦然。

3.2 TOPSIS分析方法

步驟1：對(duì)初始決策矩陣Y進(jìn)行無(wú)量綱化處理，得到矩陣V′。

(7)

步驟2：根據(jù)熵權(quán)法構(gòu)建信息權(quán)重矩陣B，形成加權(quán)判斷矩陣。

(8)

步驟3：由上述加權(quán)矩陣求得理想解。

正理想解為：

(9)

負(fù)理想解為：

(10)

式中：J*——效益指標(biāo)；

J′——成本指標(biāo)。

步驟4：計(jì)算各研究對(duì)象與理想值之間的歐式距離。

(11)

(12)

步驟5：計(jì)算各研究對(duì)象和理想值的貼近度。

(13)

4 實(shí)例分析

4.1 原始數(shù)據(jù)

按照不同地域、建成年代、規(guī)模大小等因素對(duì)國(guó)內(nèi)石油庫(kù)企業(yè)進(jìn)行抽樣，選取10家作為研究對(duì)象，先通過(guò)調(diào)研獲取抽樣企業(yè)安全管理方面的相關(guān)信息資料，然后按照專家打分的方法取得本文所需的原始數(shù)據(jù)。分別用字母A～J作為10家企業(yè)的代碼。

為了確保獲取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和客觀性，規(guī)范專家打分工作流程如下：首先，選取10位從事石油庫(kù)安全管理的專家；其次，明確指標(biāo)評(píng)價(jià)范圍為[0，1]，在提供統(tǒng)一信息資料的基礎(chǔ)上，由10位專家對(duì)10家企業(yè)按照本文建立的指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)分。

為保障獲取數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和一致性，將評(píng)分過(guò)程分為2個(gè)階段。第一階段，由10位專家進(jìn)行獨(dú)立評(píng)分工作，收集評(píng)分結(jié)果并進(jìn)行分析，對(duì)于評(píng)分偏差大于5%的指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行第二階段評(píng)分；第二階段，則由10位專家集中討論后確定剩余指標(biāo)項(xiàng)數(shù)據(jù)，確保各指標(biāo)項(xiàng)評(píng)分偏差小于5%，最終，求取各指標(biāo)項(xiàng)平均值作為本文的原始數(shù)據(jù)。

以“違章作業(yè)率C1”為例，該二級(jí)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)采集主要參考了各石油庫(kù)企業(yè)安全行為指數(shù)(SAI)的相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，具體計(jì)算公式如下：

SAI=(1-不安全行為總權(quán)重/總觀察人數(shù))×100%

同理，其它各二級(jí)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)所得結(jié)果如表2所示。

表2 石油庫(kù)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)原始數(shù)據(jù)

續(xù)表2

4.2 石油庫(kù)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)

4.2.1熵權(quán)值計(jì)算

將原始數(shù)據(jù)代入式(1)～(6)，計(jì)算可得各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)值，如表3所示。

表3 石油庫(kù)企業(yè)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)各指標(biāo)熵權(quán)值

4.2.2基于TOPSIS法的石油庫(kù)企業(yè)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)

表4 各企業(yè)相對(duì)接近程度及排名

同理可得，10家石油庫(kù)企業(yè)各一級(jí)指標(biāo)的相對(duì)接近程度及排名，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

4.2.3結(jié)果分析

表5 各企業(yè)一級(jí)指標(biāo)相對(duì)接近程度及排名

圖1 各企業(yè)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)貼近度

圖2 各企業(yè)人員因素評(píng)價(jià)貼近度

c) 設(shè)備設(shè)施管理方面，受石油庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)更新的影響，新舊石油庫(kù)安全管理績(jī)效差距較為明顯，由表5及圖3可以直觀地看出，以C、A和G企業(yè)為代表的新建石油庫(kù)其設(shè)備設(shè)施管理方面績(jī)效突出，而以J、D和F企業(yè)為代表的老舊石油庫(kù)受標(biāo)準(zhǔn)更新影響較為嚴(yán)重，升級(jí)改造壓力較大。

以此類推，也可對(duì)其余3項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)——儲(chǔ)存介質(zhì)狀態(tài)、環(huán)境因素和管理因素進(jìn)行類似的評(píng)價(jià)。

圖3 各企業(yè)設(shè)備設(shè)施管理評(píng)價(jià)貼近度

5 結(jié)語(yǔ)

在現(xiàn)有研究結(jié)果的基礎(chǔ)上，結(jié)合石油庫(kù)安全管理特點(diǎn)，建立石油庫(kù)安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)熵權(quán)法計(jì)算得到各級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值，避免了主觀賦值權(quán)重所帶來(lái)的隨意性，改善了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和可靠度。在此基礎(chǔ)上，利用TOPSIS方法得到各石油庫(kù)企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果與理想解的相對(duì)接近程度，并按此進(jìn)行各企業(yè)間的排名，為實(shí)現(xiàn)同類企業(yè)間的安全管理績(jī)效對(duì)標(biāo)提供模型支持和應(yīng)用展示。通過(guò)企業(yè)間的績(jī)效對(duì)標(biāo)，可有效促使石油庫(kù)企業(yè)發(fā)現(xiàn)自身安全管理短板并采取改進(jìn)措施，提升企業(yè)的安全運(yùn)營(yíng)能力，降低企業(yè)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。