基于熵权法TOPSIS模型对18省市安全生产状况评价研究-王鸿鹏

2016年第4期总第45期 风险管理 中国公共安全·学术版2016No.4Sum.No.45RiskManagementChinaPublicSecurity.AcademyEdition• 35 •基于熵权法TOPSIS模型对18省市安全生产状况评价研究王鸿鹏徐桂芹李娜朱迅（中国劳动关系学院安全工程系,北京100048）【摘 要】近几年来，我国正处在安全生产事故的“易发”期，各地方省市安全生产状况不容乐观。本文以我国18个省市为研究对象，选取亿元GDP生产安全事故死亡率、工矿商贸企业10万从业人员生产安全事故死亡率、煤矿百万吨死亡率、道路交通万车死亡率四项评价指标构建指标体系，建立了由熵权法确定权重的TOPSIS评价模型。得出了18个省市的安全生产状况排名，其中北京市、河北省、广东省安全生产状况较好。依据安全生产状况良好省份的安全管理措施经验，对安全生产状况严峻的省份就执法“规范化”、安全监督“全民化”、危化品隐患“三检查”这三个方面提出了针对性建议措施。【关键词】安全生产；熵权；评价指标；TOPSIS；MATLAB【中图分类号】TU913.4【文献标识码】A【DOI】10.3969/j.issn.1672-2396.2016.04.008【文章编号】16722396[2016]45-0035-04EvaluationontheSafetyProductionStatusofEighteenProvinceandCitiesbasedonEntropyWeightTOPSISModelWANGHongpengXUGuiqinLINaZHUXun(SafetyEngineeringDepartment,ChinaInstituteofIndustrialRelations,Beijing100048,China)Abstract:Inrecentyears,safetyproductionaccidentisinaproneperiod,whereasthestatusinlocalregionsisstillharsh.Thispapertakes18provincesandcitiesasresearchtargetandfourindexes,includingdeathrateperhundredmillionGDP,inahundredthousandworkersinminingandtradingenterprise,coalmineonemilliontonsofhighmortalityandinroadtrafficeverytenthousandcarstoconstructanindexsystem.AccordingtothisweconstructaTOPSISevaluationmodelandgottherankingsofsafetyproductionstatusinthesedistricts,whichshowsthatBeijing,HebeiprovinceandGuangdongprovinceperformbetterthanothers.Contrastingtothesafetymanagementexperience,weoffertargetedsuggestionsandmeasuresinthreeaspects,thatis,standardizationinlawenforcement,popularizationinsafetysupervisionandmultiplemeasuresincheckingdangerouschemicalstothoseprovincesfacedwithharshsituations.Keywords:safetyproduction;entropy;evaluationindex;TOPSIS;MATLAB收稿日期：2016-10-23作者简介：王鸿鹏（1995-），男，河北秦皇岛人，中国劳动关系学院本科生，研究方向：风险分析与评价。基金项目：北京市大学生科学研究与创业行动计划建设项目“基于熵权法地方安全生产状况Topsis评价模型研究”。（项目编号：16bjx043）0引言目前，我国安全生产形势不容乐观。着眼2015年，从6•1“东方之星”号客轮翻沉事件、再到8•12的天津港大爆炸事件，这些重大事故的发生无疑暴露了我国安全生产水平的短板。然而，现阶段各省市安全生产水平的评价分析基本停留在数据整合的层面上，只是单纯地以重大事故起数、直接经济损失总数、事故伤亡人数这些初始指标作为评判安全生产水平高低的依据[1-5]。大多省份通过绘制生产安全事故的趋势图进行纵向比较，存在着“事故发生得少就说明本省的安全生产水平高”这种既不科学又没有意义的评价分析。因此，对于一个地区的安全生产状况的分析除关注事故量和死亡人数外,还要与地区的地理环境、经济规模、产业情况及人口数量等因素结合起来进行关联分析[6]。在安全评价的大多数方法中，如层次分析法、模糊综合评价法等，要求分析人员具有丰富的安全生产经验，存在主观因素太强的缺陷；国内还有部分学者利用密切值法模型和未确知测度模型对我国31省市进行安全生产状况评价，虽然未确知测度方法在一定程度上解决了诸多因素的不确定问题[7]，但是在复杂性、不确定性较强的问题上分析时，则存在计算繁中国公共安全·学术版 风险管理 2016年第4期总第45期ChinaPublicSecurity.AcademyEditionRiskManagement2016No.4Sum.No.45• 36 •琐，评价结果不易实现等缺陷。鉴于此，文中提出基于系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法——TOPSIS评估模型[8]。基于熵权法的TOPSIS评价模型采用熵权法与TOPSIS模型相结合的方式，得到评价指标的客观权重，打破以往专家会谈的主观评价分析方式，使得TOPSIS模型的评价结果更加简洁、客观。该模型概念清楚、计算过程简单，并可在MATLAB上进行结果的实现，具有一定的推广和实用性。通过运用熵权法TOPSIS评价模型对各省市区域的安全生产水平进行客观评价，从而有利于从整体上提高各省市安全生产水平，也有助于推动各省市安全生产的合理化、规范化发展。1熵权TOPSIS评价方法1.1熵值法确定评价指标的权重熵权法是度量信息量的尺度，也可以确定已知数据的有价值信息量[9]。该方法获得的各指标权重的原理是对指标信息的价值系数进行估算，若出现某一指标有很高的价值系数，该指标对评价结果就具有很大的贡献度，故权重也会越大。所以，可得到对n个评价对象的m个评价指标，其中第i指标的熵权，表示为式（1）。(1)被评价的对象和熵权数值密切相关，通过熵权可以对评价指标进行相应的调整和修改，可以使评价指标体系增加准确性。1.2TOPSIS评价方法的具体步骤求出“理想点的相对接近度”是TOPSIS方法的核心[10-11]。第一步：建立标准化处理后的决策矩阵R，表示为式（2）。(2)dij为第i个指标的第j个属性值；rij是归一化处理后的第i个指标的第j个属性的值。由于熵权法己经得到了规范化矩阵，故不复述。第二步：计算加权标准化的矩阵，表示为式（3）。(3)式中：dij为属性j的权重第三步：通过双基法确定最优点与最差点，表示为式（4）、式（5）。(4)(5)式中：J为最大目标的所求函数集；J0为最小目标的所求函数集。第四步：分别计算每个解和最优点的距离，表示为式（6）。(6)各解与最差点的距离表示见式（7）。(7)第五步为计算各个方案到最优点的相对接近度，见式（8）。(8)第六步：通过对相对接近度的各个方案进行优劣排序。Li是一个在0与1之间的值。若Li＝1，则对应的方案为“最优点”F*；若Li＝0，则对应的方案为“最差点”F0。2安全生产状况评价指标体系的建立国务院安全委员会在2009年表示国家要构建安全生产控制考核指标体系[12]。其中相对控制考核指标主要包括：亿元GDP生产安全事故死亡率、工矿商贸企业从业人员10万人生产事故死亡率、煤矿百万吨死亡率、道路交通万车死亡率。并且早在“十一五”发展规划中明确指出，该四项指标已经作为衡量国民经济与社会发展的重要指标[13-15]。相比于其他统计指标，相对指标可以更全面、客观地体现各省市的安全生产状况。该四项指标不仅大体上包含了安全生产中的主要问题，而且可以促进经济与社会安全的实施。所以本文选取亿元GDP生产安全事故死亡率、工矿商贸企10万从业人员生产安全事故死亡率、煤矿百万吨死亡率、道路交通万车死亡率这四项评价指标构建指标体系。32015年国内安全生产状况评价通过对2015年各个地方省市安监局、煤监局和统计局所公布的信息和安全生产指标数据的收集整理，2016年第4期总第45期 风险管理 中国公共安全·学术版2016No.4Sum.No.45RiskManagementChinaPublicSecurity.AcademyEdition• 37 •统计出18个地方省市的2015年安全生产状况评价指标调查统计表，如表1所示。以这18省市为例对其进行安全生产状况评价。3.1熵值法确定评价指标的权重根据熵值法原理，利用MATLAB编程对权重结果进行实现，可以得到四项安全生产状况评价指标的权重分别为：。分别将权重与各项指标相乘可以得到加权后的地方省市的2015年安全生产状况评价指标调查统计数据。3.2TOPSIS模型对18省市安全生产水平综合评价经过对18地方省市的各指标加权值，得到加权后的评价矩阵：=2.1400.2440.9540.0150.0480.2081.1420.0130.4300.1010.3090.0070.0000.1680.3210.0030.0890.1220.3380.0070.0030.1150.3990.0060.8830.3030.1250.0070.5540.1140.1360.0070.7650.0940.2680.0040.1360.1220.4560.0070.7820.2491.9980.0060.0880.0930.0850.0060.0000.1660.1510.0130.0890.2000.0850.0060.0000.1240.1350.0060.2340.2310.1380.0060.1180.0900.1480.0030.0720.1160.2320.009X之后调用TOPSIS评价模型对最优解的距离进行计算，得出了距离值（记为L*2(i)），将其与最差解的距离进行计算，得到具体地方各省市的安全生产状况排序。之后模型进行MATLAB实现，运算后的具体排名见图1。从而利用该18省市与最优解之间的距离，将其距离按从小到大进行排序，如表2所示。就可以得到各省市安全生产状况风险的高低，评价值较低的，其安全生产状况越好。其具体排名分别为：北京，河北，广东，上海，宁夏，青海，贵州，安徽，湖北，四川，福建，吉林，海南，湖南，江西，新疆，黑龙江，重庆。省市亿元GDP工矿商贸10万从业道路交通万车煤矿百万吨死亡率（%）人员死亡率（%）死亡率（%）死亡率（%）安徽0.1320.6762.1200.134北京0.0450.4301.6400.220福建0.0850.4024.2260.438广东0.0850.3942.2600贵州0.0840.2483.6550.167海南0.1900.4393.0390河北0.0930.2461.7000.165黑龙江0.0965.8224.5401.461湖北0.1071.3282.2200.255湖南0.0610.7801.7101.429吉林0.1020.3972.0851.036江西0.0970.3645.5291.651宁夏0.0861.1642.1000.006青海0.1020.9862.2280.