馬 丁 趙澤民高級(jí)工程師 葉 劍

(1.北京市科學(xué)技術(shù)研究院城市安全與環(huán)境科學(xué)研究所 安全生產(chǎn)技術(shù)中心，北京 100054；2.北京市交通委員會(huì)安全應(yīng)急事務(wù)中心，北京 100026)

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的加快和人民生活水平的提高，機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)增加。據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，目前全國民用轎車保有量已達(dá)15 640萬輛，其中私人轎車保有量14 674萬輛。如此龐大的基數(shù)必然會(huì)帶來維修需求的進(jìn)一步增長。然而，汽車維修企業(yè)除服務(wù)接待外的其他作業(yè)均帶有一定的安全風(fēng)險(xiǎn)，如舉升機(jī)車輛墜落、焊接灼傷、工器具傷人、觸電、?；返膬?chǔ)存與使用等。因此，企業(yè)管理者應(yīng)全面了解影響安全生產(chǎn)的相關(guān)因素，從而保障從業(yè)人員的人身安全。但目前關(guān)于汽修企業(yè)安全生產(chǎn)管理的研究，多從宏觀層面分析行業(yè)整體存在的問題及解決對策，鮮有學(xué)者從微觀角度分析機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)存在的安全生產(chǎn)問題。

鑒于此，本文構(gòu)建一套機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)安全生產(chǎn)綜合指標(biāo)體系，并抽樣選取某市122家小型汽車維修企業(yè)，從車間現(xiàn)場管理和文件制度管理2方面對企業(yè)安全生產(chǎn)及管理現(xiàn)狀開展評(píng)價(jià)，之后使用聚類分析和Logistic回歸分析方法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，借助SPSS軟件對評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，旨在找出影響汽修企業(yè)安全生產(chǎn)的關(guān)鍵因素，并提出有針對性的對策措施，以確保企業(yè)實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)的目標(biāo)。

1 數(shù)據(jù)來源與描述

1.1 安全生產(chǎn)綜合指標(biāo)體系

為全面評(píng)價(jià)企業(yè)安全生產(chǎn)及管理現(xiàn)狀，按照《中華人民共和國安全生產(chǎn)法》、《汽車維修業(yè)開業(yè)條件》(GB/T 16739-2014)、《安全生產(chǎn)等級(jí)評(píng)定技術(shù)規(guī)范 第17部分：機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)》(DB11/T 1322.17-2018)、《北京市生產(chǎn)經(jīng)營單位安全生產(chǎn)主體責(zé)任規(guī)定》等相關(guān)法規(guī)條例，分別構(gòu)建一、二類和三類機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)安全生產(chǎn)綜合指標(biāo)體系。2種指標(biāo)體系滿分均為1 000分，由現(xiàn)場管理(600分)和制度管理(400分)2部分組成，每部分各下設(shè)若干細(xì)項(xiàng)指標(biāo)，詳細(xì)指標(biāo)結(jié)構(gòu)，如圖1。

圖1 機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)安全生產(chǎn)綜合指標(biāo)體系Fig.1 The comprehensive index system of safety production inautomobile repair enterprises

1.2 統(tǒng)計(jì)樣本描述

依據(jù)指標(biāo)體系對122家汽修企業(yè)進(jìn)行安全評(píng)價(jià)打分，統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見表1。從業(yè)務(wù)類型看，一、二類企業(yè)整體評(píng)價(jià)結(jié)果優(yōu)于三類企業(yè)；從企業(yè)規(guī)?？?，超半數(shù)為小型規(guī)模，中型規(guī)模企業(yè)的平均分值最高，微型規(guī)模企業(yè)的平均分值最低；從企業(yè)經(jīng)營性質(zhì)看，私營經(jīng)濟(jì)成分占比達(dá)到62.3%，個(gè)體經(jīng)濟(jì)和國有經(jīng)濟(jì)次之，集體經(jīng)濟(jì)成分的企業(yè)數(shù)最少。

表1 企業(yè)統(tǒng)計(jì)信息Tab.1 The enterprise statistics

2 模型構(gòu)建

本文采用二階聚類方法及在其基礎(chǔ)上建立的有序多分類Logistic回歸模型，均使用IBM SPSS Statistics 25軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2.1 模型介紹

2.1.1 二階聚類

二階聚類，亦被稱為Two-step聚類、兩步聚類，顧名思義是分2個(gè)步驟完成，是一種智能聚類方法。第一步是預(yù)聚類，即對樣本進(jìn)行初步歸類；第二步是正式聚類，對第一步中得到的初步類別進(jìn)行再聚類并確定最終方案。相比于傳統(tǒng)的

K

均值聚類和系統(tǒng)聚類，二階聚類有著鮮明的特點(diǎn)：首先，其聚類變量可以是連續(xù)變量或分類變量，亦可以是2種變量的組合；其次，該方法可以根據(jù)一定的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)判定最佳的類別個(gè)數(shù)，使聚類結(jié)果的正確性更有保障。

2.1.2 有序多分類Logistic回歸

在分析某因變量的影響因素時(shí)，Logistic回歸是實(shí)際工作中常用的方法，它與多元線性回歸的區(qū)別在于其因變量是分類變量。根據(jù)因變量水平是否有序又可以分為有序多分類和無序多分類Logistic回歸模型。其中，有序多分類Logistic回歸原理是依次將因變量按不同的取值水平分隔為2個(gè)等級(jí)，對這2個(gè)等級(jí)建立因變量為二分類的Logistic回歸模型。具體來說，假設(shè)某有序因變量

Y

有

k

個(gè)水平，相應(yīng)水平取值的概率為

p

，則其對

m

個(gè)自變量可擬合出

k

-1個(gè)二分類Logistic回歸方程，如下式所示：

式中：

i

—因變量的水平級(jí)別，

i

=1,2,…,

k

-1；Logit(

P

)—第

i

個(gè)Logistic回歸模型；(

p

|

Y

=1,2,…,

i

)—因變量取第

i

水平的概率；

α

—第

i

個(gè)模型截距參數(shù)；

X

—自變量；

β

—偏回歸系數(shù)。

2.2 變量設(shè)置

2.2.1 因變量

為了能更好地評(píng)價(jià)企業(yè)的安全生產(chǎn)及管理水平，實(shí)現(xiàn)分類管理，本文使用二階聚類方法將樣本劃分為不同等級(jí)并設(shè)置為因變量。由于因變量的3個(gè)水平為定序變量，因此本文選用有序多分類回歸模型。

考評(píng)分值的高低能客觀反映出企業(yè)安全生產(chǎn)及管理水平的好壞。因此，本文選取企業(yè)考評(píng)分值并輔以現(xiàn)場管理、制度管理2部分指標(biāo)的平均得分率作為聚類變量，對122個(gè)樣本進(jìn)行二階聚類分析。SPSS軟件處理結(jié)果顯示，聚類后凝聚和分離的輪廓測量值為0.55，表明聚類質(zhì)量較好。聚類結(jié)果，見表2。

表2 聚類分析結(jié)果Tab.2 The cluster analysis results

根據(jù)聚類結(jié)果及實(shí)際情況，可將樣本數(shù)據(jù)劃分為“較差”“一般”“良好”3個(gè)等級(jí)，分別對應(yīng)表2聚類編號(hào)中的1、2、3號(hào)。等級(jí)越高代表企業(yè)考評(píng)分值和指標(biāo)得分率越高，從側(cè)面反映出企業(yè)的安全生產(chǎn)及管理水平越好。將所有樣本進(jìn)行類別歸屬，畫出其中位數(shù)箱線圖，如圖2。

圖2 聚類分層效果Fig.2 The cluster stratification effect

2.2.2 自變量

機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)安全生產(chǎn)綜合指標(biāo)體系包含二級(jí)和三級(jí)指標(biāo)共計(jì)60余項(xiàng)，其主要分為人員管理、現(xiàn)場管理和制度管理3大要素。其中，人員管理主要涉及人員問答、人員資質(zhì)和檔案管理3方面內(nèi)容；現(xiàn)場管理主要關(guān)注于維修車間和維修設(shè)備設(shè)施；制度管理則一般包含企業(yè)的各項(xiàng)安全管理制度及管理體系。在本次研究中，從安全生產(chǎn)綜合指標(biāo)體系各要素中選擇相對重要的特征變量作為自變量，并增加企業(yè)基本信息和其他因素作為補(bǔ)充，以探究影響企業(yè)考評(píng)等級(jí)(即企業(yè)安全生產(chǎn)及管理水平)的關(guān)鍵因素。變量說明及賦值，見表3。

表3 變量說明及賦值Tab.3 Variable description and assignment

在所選自變量中，除“企業(yè)經(jīng)營性質(zhì)”“企業(yè)規(guī)?！焙汀皹?biāo)準(zhǔn)化開展情況”為多元變量，其余自變量均為二元變量。故在進(jìn)行Logistic回歸模擬前，需先把多元變量轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的啞變量。其中，“企業(yè)經(jīng)營性質(zhì)”為無序多元變量，轉(zhuǎn)換時(shí)以“其他經(jīng)濟(jì)”為參照將其設(shè)置為4個(gè)啞變量，每個(gè)啞變量均為由0、1組成的二元變量；“企業(yè)規(guī)?！焙汀皹?biāo)準(zhǔn)化開展情況”為有序多元變量，每個(gè)等級(jí)的作用相同，故可按變量賦值處理。

3 模型結(jié)果及分析

3.1 擬合結(jié)果

為優(yōu)化模型，本次研究使用向后逐步回歸法對自變量進(jìn)行篩選：首先對因變量擬合包含全部候選自變量的有序多分類Logistic回歸模型，然后依此剔除

P

值最大的變量，再對剩下的自變量做回歸分析，直至模型中剩余的所有自變量均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，并計(jì)算出優(yōu)勢比OR值。初始及最終模型的回歸結(jié)果，見表4、5。

表4 初始模型擬合結(jié)果Tab.4 Initial model fitting results

表5 最終模型擬合結(jié)果Tab.5 Final model fitting results

有序多分類Logistic回歸模型的應(yīng)用前提是必須通過平行線檢驗(yàn)。在本次研究中，最終模型的平行線檢驗(yàn)

P

值為0.199(大于0.05)，見表6。說明各回歸方程互相平行，可以使用Logistic回歸模型進(jìn)行分析。

表6 平行線檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Parallel line test results

從整體擬合效果看，-2倍對數(shù)似然值從164.243降為99.279，似然比檢驗(yàn)結(jié)果的

P

值小于0.001，見表7。說明包含自變量的模型其擬合優(yōu)度好于僅包含常數(shù)項(xiàng)的無效模型，對因變量的解釋效果較好。

表7 模型擬合信息Tab.7 Model fitting information

綜上，有序多分類Logistic回歸模型最終表達(dá)式如下所示：

Y

=1

.

262

X

+1

.

231

X

+1

.

001

X

-1

.

716

X

-0

.

778

X

3.2 結(jié)果解讀

最終結(jié)果顯示，一線作業(yè)人員對自身安全職責(zé)的了解程度、作業(yè)現(xiàn)場安全用電情況、管理制度與企業(yè)實(shí)際符合程度、安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化達(dá)標(biāo)情況以及隱患排查工作等因素被擬合進(jìn)模型中，且均對企業(yè)考評(píng)等級(jí)的提升有正向促進(jìn)作用，而與企業(yè)屬性相關(guān)的因素則未被納入模型。由此可見，實(shí)際影響企業(yè)安全生產(chǎn)及管理水平的因素終究體現(xiàn)在人、物、環(huán)、管等細(xì)節(jié)之處。具體表現(xiàn)在以下幾方面：

(1)能夠清楚了解自身安全職責(zé)的一線員工使考評(píng)分值提高至少一個(gè)等級(jí)的概率是不清楚自身安全職責(zé)員工的3.532倍(

P

=0.018)。相比于人員管理中的其他因素，機(jī)動(dòng)車維修技術(shù)人員(即一線員工)是企業(yè)日常生產(chǎn)活動(dòng)的主要人員，是接觸安全隱患的“第一人”，所以其對安全的認(rèn)識(shí)與理解在一定程度上決定了企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)的目標(biāo)。(2)作業(yè)現(xiàn)場合格的電氣線路使企業(yè)安全生產(chǎn)水平提高至少一個(gè)等級(jí)的概率是不合格電氣線路的3.425倍(

P

=0.005)。汽修企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)離不開“電”：舉升機(jī)、介子機(jī)、噴烤漆房、手持電動(dòng)工具、配電室(箱)等都涉及到電氣線路。而例如漏電保護(hù)開關(guān)不符合要求、配電箱體無跨接、帶電體裸露等不安全用電狀況，將直接影響一線人員的正常操作甚至威脅到人員的生命健康。(3)管理制度與企業(yè)實(shí)際相符使考評(píng)分值提高至少一個(gè)等級(jí)的概率是安全管理制度與企業(yè)脫節(jié)的2.721倍(

P

=0.031)。安全生產(chǎn)管理制度是企業(yè)安全管理體系的核心，是企業(yè)安全生產(chǎn)的依據(jù)，體現(xiàn)一個(gè)企業(yè)對安全的重視程度。那些管理較為分散未形成體系、內(nèi)容照搬照抄、完全脫離企業(yè)經(jīng)營情況的制度，只能是形式上的存在，缺少實(shí)際指導(dǎo)作用。(4)開展隱患排查工作的企業(yè)使考評(píng)分值提高至少一個(gè)等級(jí)的概率是未進(jìn)行安全生產(chǎn)檢查的2.662倍(

P

=0.027)。目前大多數(shù)機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)存在“重經(jīng)營而輕安全”的問題，在安全生產(chǎn)檢查方面存在明顯不足，如未細(xì)化隱患排查的內(nèi)容、頻率及相關(guān)負(fù)責(zé)人，未建立隱患排查臺(tái)賬，未明確隱患處理的程序等。安全生產(chǎn)要做到“防患于未然”，而開展隱患排查工作正是防止事故發(fā)生、提高安全生產(chǎn)水平的重要途徑。(5)相比于開展標(biāo)準(zhǔn)化工作并取得相應(yīng)資質(zhì)證書的企業(yè)，未開展過相關(guān)工作的企業(yè)考評(píng)分值提高至少一個(gè)等級(jí)的概率將減少82%(

P

<0.001)，而雖做過標(biāo)準(zhǔn)化但證書已過期的企業(yè)，其概率則會(huì)降低54.1%(

P

=0.274)，這說明安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)建工作能夠顯著提高企業(yè)的考評(píng)等級(jí)。究其原因在于它幫助企業(yè)建立一套系統(tǒng)的安全管理制度體系，全面管控生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)各環(huán)節(jié)的安全生產(chǎn)工作，整體提高企業(yè)的管理水平。

4 對策措施

安全事故的發(fā)生不是單一因素造成的，而是各種因素綜合作用的結(jié)果，如圖3。為使企業(yè)實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)的目標(biāo)、提高企業(yè)的安全生產(chǎn)及管理水平，本文根據(jù)有序多分類Logistic回歸模型的分析結(jié)果，提出以下建議措施：

圖3 機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)事故致因模型Fig.3 Accident causation model for automobile repair enterprises

(1)加強(qiáng)安全教育培訓(xùn)，提高人員安全素養(yǎng)。企業(yè)應(yīng)在日常管理中加強(qiáng)對一線人員的安全教育培訓(xùn)，制定培訓(xùn)計(jì)劃并做好培訓(xùn)記錄，合理分配面授和實(shí)操培訓(xùn)內(nèi)容；企業(yè)主要負(fù)責(zé)人及安全生產(chǎn)管理人員應(yīng)按時(shí)參加相關(guān)繼續(xù)教育培訓(xùn)，逐步提高從業(yè)人員的整體安全素養(yǎng)，形成企業(yè)內(nèi)部濃厚的安全文化氛圍。

(2)開展雙控體系管理，細(xì)化安全生產(chǎn)檢查。企業(yè)在日常管理工作中要開展安全風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控與事故隱患排查治理2方面工作，并將二者相結(jié)合形成雙重預(yù)防體系，建立符合企業(yè)實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)源辨識(shí)清單和隱患排查清單；同時(shí)，要加強(qiáng)對設(shè)備設(shè)施的管理，結(jié)合實(shí)際經(jīng)營情況和管理能力，完善安全生產(chǎn)檢查制度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱患問題。

(3)建立健全制度體系，嚴(yán)格落實(shí)制度管理。企業(yè)在建立安全管理制度過程中要杜絕照搬照抄的發(fā)生，要主動(dòng)查找制度運(yùn)行過程中存在的問題，結(jié)合企業(yè)實(shí)際加以修訂完善，建立具有自身特色的安全管理制度體系；同時(shí)，要正確對待安全標(biāo)準(zhǔn)化、環(huán)境、質(zhì)量等各種體系建設(shè)，充分運(yùn)用好外部資源，輔助企業(yè)建立符合實(shí)際的安全管理體系。

5 結(jié)論

(1)機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)作為交通運(yùn)輸行業(yè)的重要支柱之一，目前在生產(chǎn)管理中仍存在安全風(fēng)險(xiǎn)，分析其中的關(guān)鍵因素以確保企業(yè)實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)的目標(biāo)。

(2)一線從業(yè)人員對自身安全職責(zé)的了解情況、作業(yè)車間的安全用電情況、安全管理制度是否與實(shí)際相符、安全標(biāo)準(zhǔn)化工作以及隱患排查工作開展情況等因素對企業(yè)提高安全生產(chǎn)及管理水平有顯著性的影響。

(3)建立機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)安全生產(chǎn)綜合指標(biāo)體系，從微觀角度分析機(jī)動(dòng)車維修企業(yè)存在的安全生產(chǎn)問題，減少了分析的主觀性；借助SPSS軟件對評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行聚類分析和有序多分類Logistic回歸分析，提高了分析的可靠性。

(4)該應(yīng)用研究可為汽修企業(yè)和政府決策部門提供參考，通過開展專業(yè)性的安全工作以提高企業(yè)安全管理水平，通過開展針對性的指導(dǎo)工作以提高行業(yè)安全生產(chǎn)水平。