卜劍楠 楊旸 王巖峰 彭琴

摘 要：本文以市場監(jiān)管部門重點關注的工業(yè)品為研究對象，從工業(yè)品質(zhì)量安全相關的監(jiān)督抽查、專項檢查、輿情監(jiān)測、生產(chǎn)企業(yè)等風險要素出發(fā)，利用均方差法、歸一化處理、聚類分析等統(tǒng)計方法，對構建工業(yè)品質(zhì)量安全隱患指標體系和隱患分級方法進行了探索，并實際應用到電線電纜產(chǎn)品上，為工業(yè)品質(zhì)量安全分級監(jiān)管提供參考。

關鍵詞：工業(yè)品，隱患，指標體系，分級，質(zhì)量安全

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2023.01.017

1 引 言

工業(yè)品是指購買以后用于加工生產(chǎn)或企業(yè)經(jīng)營用的產(chǎn)品，即根據(jù)產(chǎn)品的購買目的來區(qū)分工業(yè)品和消費品，工業(yè)品的產(chǎn)品質(zhì)量安全雖不如消費品那么引人關注，但是其質(zhì)量安全出現(xiàn)問題，往往會帶來較大的經(jīng)濟損失甚至人員傷亡，不容小覷。了解工業(yè)品質(zhì)量安全隱患，除了實地進行隱患排查，還可以通過現(xiàn)有的隱患指標進行推測，當然，某個隱患指標不足以反映總體概貌，需要同時使用多個相關又獨立的指標，這多個指標所構成的統(tǒng)一整體，即為指標體系[1]。指標體系一般為量化的數(shù)據(jù)，不便于直接進行監(jiān)督管理，若進一步進行隱患分級，針對不同等級產(chǎn)生的危害程度和影響范圍，采用分級監(jiān)管方式，可以在監(jiān)管人力、財力有限的情況下，更有效地發(fā)揮監(jiān)管作用，消除工業(yè)品質(zhì)量安全隱患。

2 研究現(xiàn)狀

國內(nèi)外學者對于工業(yè)品質(zhì)量安全隱患指標體系的研究較少，多是針對某類特定產(chǎn)品或特點指標進行研究。如：冷潔[2]等基于質(zhì)量新聞分析重點工業(yè)品的質(zhì)量風險情況；徐一[3]等基于多元回歸方法，針對出口類工業(yè)品的質(zhì)量安全水平監(jiān)測評價體系進行研究。在隱患分級方面，國內(nèi)外主要是從危險源的角度理解隱患，側(cè)重于風險管理[4]和安全生產(chǎn)的角度提出隱患分級方法，針對工業(yè)品隱患分級方法的研究寥寥無幾。

現(xiàn)有研究為工業(yè)品質(zhì)量安全隱患指標體系的建立和分級方法提供了重要思路，但多數(shù)停留在理論研究層面，也沒有形成統(tǒng)一全面的論述，對工業(yè)品質(zhì)量監(jiān)管和提升的意義不大。本文提出一套規(guī)范可拓展至各類工業(yè)品的隱患指標體系和分級方法，從區(qū)域維度識別區(qū)域性風險隱患，同時結合實際數(shù)據(jù)給出應用示例，直觀、有效地為工業(yè)品質(zhì)量監(jiān)管工作提供參考。

3 工業(yè)品質(zhì)量安全隱患指標體系構建

本文研究對象為市場監(jiān)管部門重點納入監(jiān)管的、對生產(chǎn)生活產(chǎn)生較大影響的工業(yè)品，其質(zhì)量安全相關的指標繁復龐雜，全部納入研究耗時耗力，且較多指標數(shù)據(jù)不便于獲取，需要對各類指標進行抽絲剝繭，精選出具有分析價值的隱患指標體系。本研究基于系統(tǒng)性、典型性、可獲取、可量化等指標選取原則，從政府工業(yè)品監(jiān)管過程中產(chǎn)生的質(zhì)量安全數(shù)據(jù)出發(fā)，輔以網(wǎng)絡輿情信息，提取出有實際應用價值的指標數(shù)據(jù)，構建反映工業(yè)品區(qū)域性質(zhì)量安全隱患的數(shù)據(jù)指標體系。構建指標體系過程包括指標選取、數(shù)據(jù)清洗、建立指標體系等步驟。

3.1 指標選取

基于工業(yè)品監(jiān)督抽查、專項檢查、輿情監(jiān)測、生產(chǎn)企業(yè)等風險因素和映射因素，梳理、提取出較好反映工業(yè)品質(zhì)量安全隱患的統(tǒng)計指標，形成工業(yè)品質(zhì)量安全隱患指標集合。

監(jiān)督抽查：市場監(jiān)管部門為了監(jiān)督管理產(chǎn)品質(zhì)量，依法對產(chǎn)品有計劃地進行隨機抽樣、檢驗，并將監(jiān)督抽查結果向社會公布[5 ]。國家和各地方市場監(jiān)管部門每年都會對重要工業(yè)品進行監(jiān)督抽查，產(chǎn)生大量國抽、地抽數(shù)據(jù)，從中可提取出批次不合格發(fā)現(xiàn)率、移送和拒檢批次占比等質(zhì)量安全隱患指標。

專項檢查：為化解工業(yè)品產(chǎn)品質(zhì)量安全存量風險，市場監(jiān)管部門定期深入工業(yè)品生產(chǎn)企業(yè)、銷售企業(yè)，針對證照信息、生產(chǎn)設備、進貨驗收等質(zhì)量環(huán)節(jié)開展專項檢查，排查企業(yè)是否存在質(zhì)量安全隱患，從中可梳理出發(fā)現(xiàn)問題占比、問題企業(yè)處置進度、重點企業(yè)排查進度等質(zhì)量安全隱患指標。

網(wǎng)絡輿情：隨著互聯(lián)網(wǎng)和各類社交媒體的發(fā)展，公眾慣以信息化的方式發(fā)表各自看法，某些熱點、焦點問題的探討產(chǎn)生的影響力越來越強，重點工業(yè)品的網(wǎng)絡輿情中往往蘊含該產(chǎn)品質(zhì)量相關的信息，是了解該產(chǎn)品質(zhì)量安全的重要參考。本文采用人機結合的方式，收集工業(yè)品質(zhì)量安全相關的輿情信息并進行風險分級，量化提取出網(wǎng)絡輿情相關的質(zhì)量安全隱患指標。

生產(chǎn)企業(yè)：各工業(yè)品在各個地區(qū)的生產(chǎn)企業(yè)分布往往不均勻，各區(qū)域的監(jiān)管力度應與企業(yè)分布相關，集中產(chǎn)區(qū)需要側(cè)重關注，本文將各省生產(chǎn)企業(yè)占比作為權重，用于對各區(qū)域的隱患指標進行加權計算。

3.2 數(shù)據(jù)清洗

針對基礎指標集合中的各類數(shù)據(jù)，通過異常數(shù)據(jù)處理、垃圾信息過濾、數(shù)據(jù)量化等技術，對指標進行預處理。

異常數(shù)據(jù)處理：因可獲取的數(shù)據(jù)量有限，一些隱患指標中存在自然異常值，如：監(jiān)督抽查中部分產(chǎn)品在某些省份僅抽查1個批次，那么這個數(shù)據(jù)不具有統(tǒng)計學意義，視為異常值。結合業(yè)務實際，本研究采用的異常值處理方法為均值替代的方式。

垃圾信息過濾：目前智能化的輿情采集方法為關鍵詞檢索，但收集的網(wǎng)絡輿情中常常含有垃圾信息，如：根據(jù)關鍵詞電纜、起火查詢電線電纜產(chǎn)品的輿情，會包含電纜著火試驗、安全防范宣傳等無效輿情，這些信息需要過濾。因場景復雜，利用過濾算法得出的結果很難符合預期，本研究中采用專業(yè)人員人工過濾垃圾信息的方式，得到有效可用的輿情信息。

數(shù)據(jù)量化：網(wǎng)絡輿情信息屬于非結構化的數(shù)據(jù)，無法直接作為隱患指標，本研究中對輿情信息進行區(qū)域信息提取和風險分級，量化得出網(wǎng)絡輿情隱患指標。其中，區(qū)域信息采用關鍵詞匹配的方式進行提??；風險分級采用德爾菲法進行分級，即專家們綜合考慮人員傷亡、經(jīng)濟損失、傳播力、敏感度等風險要素進行打分，根據(jù)得分結果判定各輿情的風險等級，進而計算出各區(qū)域各級風險輿情數(shù)和生產(chǎn)企業(yè)數(shù)比值，得到量化的網(wǎng)絡輿情隱患指標。

3.3 建立指標體系

考慮到指標數(shù)值與風險隱患的正負相關性要保持統(tǒng)一，最終建立的工業(yè)品質(zhì)量安全隱患指標體系見表1。

4 工業(yè)品質(zhì)量安全隱患分級方法研究

隱患指標體系建立后，運用德爾菲方法、均方差法、歸一化處理、聚類分析等統(tǒng)計手段，通過確定權重、構建量化模型，逐步實現(xiàn)隱患分級。

4.1 確定權重

確定指標權重的方法有主觀賦值法和客觀賦值法兩大類。主觀賦值法主要由評估者根據(jù)經(jīng)驗判斷各指標的權重，如：德爾菲法、主觀加權法、層次分析法等，該方法客觀性較差，但可解釋性強?？陀^賦值法由數(shù)據(jù)指標在被測評過程中的實際數(shù)據(jù)確定權重，如：主成分分析法、熵值法、均方差法等，該方法精度較高，但容易與實際情況相悖，解釋性較差。

為客觀、準確、貼合實際地確定權重，本研究中將主、客觀賦值方法結合起來，采用德爾菲方法（即專家打分方法）和均方差法分別確定權重值，對權重值加權得到各類指標的權重，繼而依據(jù)該權重得到初步的隱患分級結果。一段時間后，根據(jù)質(zhì)量安全事件發(fā)生情況、質(zhì)量專項排查結果等新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，校核隱患分級結果是否貼合實際，如有明顯不符重新調(diào)節(jié)各指標的權重，動態(tài)擬合出高精度、強有效的指標權重。流程如圖1所示。

4.2 構建量化模型

用變量x i j 表示各省各類隱患指標，其中下標i（i=1， 2…31）表示我國境內(nèi)31個?。▍^(qū)、市），j（j=1，2…17）表示表1中列出的17類隱患指標。量化模型構建步驟如下。

（1）計算各地區(qū)各類指標風險值。將表1中第17個指標生產(chǎn)企業(yè)占比作為權重指標，計算出各省各類隱患指標xij（i=1，2…31; j=1，2…16）的風險值（用δij表示），計算公式如下：

4.3 隱患分級

利用統(tǒng)計學中的聚類分析方法，對本文4.2中計算出的各省綜合風險值進行聚類，進而實現(xiàn)隱患分級。本研究采用K-means均值聚類方法，將聚類中心設置為4個，通過SPSS統(tǒng)計工具，運行得出各省聚類結果。根據(jù)聚類中心數(shù)值大小，將4類區(qū)域定義為高風險區(qū)域、較高風險區(qū)域、中風險區(qū)域、低風險區(qū)域，對不同區(qū)域可采用不同的監(jiān)管手段，實現(xiàn)各區(qū)域工業(yè)品質(zhì)量安全隱患分級。

5 電線電纜隱患指標體系和分級方法

本研究選取市場監(jiān)管部門重點關注的電線電纜產(chǎn)品作為示例，按照本文第4部分中的步驟，計算出各省各類隱患指標相關數(shù)據(jù)，建立電線電纜產(chǎn)品的質(zhì)量安全隱患指標體系。因涉及數(shù)據(jù)較多，本文僅列出部分省份部分隱患指標相關數(shù)據(jù)（見表2）。

根據(jù)本文4.1中描述方法，采用德爾菲法、均方差法分別計算出兩類權重值，對這兩類權重值再通過德爾菲法設置權重（德爾菲法權重0.7，均方差法權重0.3），初步確定出電線電纜產(chǎn)品各類隱患指標的權重數(shù)據(jù)（見表3）。

基于表3中的權重，按照本文4.2中步驟，計算出各省的綜合風險值。繼而依據(jù)4.3中提及方法，利用SPSS工具對各省綜合風險值進行聚類分析，得出最終聚類中心（見表4）。

根據(jù)聚類中心數(shù)值大小，得出各省隱患分級結果，經(jīng)專家確認，分級結果較符合各省電線電纜產(chǎn)品質(zhì)量安全情況，權重設置較為合理，基本實現(xiàn)了電線電纜產(chǎn)品的隱患分級，結果見表5。

6 結 語

本文圍繞監(jiān)督抽查、專項檢查、輿情監(jiān)測、生產(chǎn)企業(yè)等典型風險要素，對構建工業(yè)品質(zhì)量安全隱患指標體系和隱患分級方法進行了探索，并實際應用到電線電纜產(chǎn)品上，分級結果與實際情況較為貼合，具有一定的參考價值。但是工業(yè)品質(zhì)量安全相關的隱患指標種類繁多，不同工業(yè)品之間存在個體差異，還有待建立出更加全面可靠的隱患指標體系和分級方法，更有效地支撐工業(yè)品質(zhì)量安全監(jiān)管工作。

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