京津冀化解产能过剩中企业劳资冲突的风险预警

何 勤， 程雅馨

(北京联合大学 管理学院，北京 100101)

京津冀化解产能过剩中企业劳资冲突的风险预警

何 勤， 程雅馨

(北京联合大学 管理学院，北京 100101)

根据“桑德沃理论模型”以及在调查和分析京津冀化解产能过剩中企业劳资冲突风险现状和主要问题的基础上，自行设计了企业劳资冲突风险预警理论指标体系，在初选预警指标体系的基础上，采用粗糙集理论分析样本企业历史指标数据与劳资冲突事件发生结果之间的关系，进行属性约简并确定每个指标的客观权重，再结合主观赋权，得到每个指标的综合权重，将最初的22个三级理论指标约简至15个操作指标体系。在收集了京津冀三地钢铁、水泥、电解铝3个产能过剩行业的有代表性的48家企业和246份员工问卷数据的基础上，基于主客观综合权重及数据的规范化处理结果，运用多属性决策方法对样本企业劳资冲突风险状况进行综合评价和量化预警。运用的组合赋权方式增强了量化预警的客观性和科学性，预警结果表明：有一半的样本企业劳动关系存在一定风险，其中处于重警状态即处于危险区域的企业占17%，处于巨警状态即处于极危险区的企业占2%。警情较重、处于极危险区和危险区的企业中，以国有企业为主，占50%；民营企业占30%；股份制企业占16%。从行业分布来看，主要集中在钢铁行业。

京津冀化解产能过剩； 粗糙集；劳资冲突；风险预警；多属性决策

一、引 言

京津冀出现的产能过剩问题已经成为区域经济运行中的突出矛盾和诸多问题的根源，化解产能严重过剩矛盾势在必行。在化解产能过剩中北京的主要矛盾是淘汰落后产能、外迁与首都功能定位不相符的产业，如化工、建材、铸造等。天津主要化解钢铁、水泥、平板玻璃、船舶四大行业的产能过剩。河北主要涉及钢铁、水泥、平板玻璃三大行业产能过剩。黄湘闽调研报告的相关统计数据显示，京津冀及周边化解产能过剩受影响员工约为83.14万人，其中河北省情况尤为严重，涉及54.7万人[1]。京津冀化解产能过剩过程中，涉及产能过剩的大部分企业都存在开工不足、利润减少甚至亏损的情况，由此带来的资金短缺，员工利益受损，积蓄了一定的劳资矛盾和隐患。因此，京津冀化解产能过剩矛盾中的企业劳动关系问题将愈发凸显，会成为当前构建和谐劳动关系体系中的一个突出难点和“瓶颈”。京津冀化解产能过剩矛盾中不可避免会产生：劳动合同变更、裁员、经济补偿、分流安置、历史遗留的劳动债权欠账如拖欠工资、加班费和公积金以及社会保险的补缴、转移与接续等劳动关系问题，如不能妥善解决上述问题，将会引发劳资冲突风险，甚至是劳资冲突风险，不利于京津冀一体化发展以及区域的社会稳定。

结合国外有关理论和实践与我国化解产能过剩问题，在对京津冀地区产能过剩行业企业开展实证调查和数据分析的基础上，探讨京津冀化解产能过剩这一特定背景下的劳资冲突风险现状与特征，开展企业劳资冲突风险预警研究，将丰富和完善国内外产业结构调整下劳资冲突评价及预警的理论研究成果。同时在微观层面，为化解产能过剩中涉及的企业进行预警、预防劳资冲突风险提供工具技术。在宏观层面，为政府了解和掌握区域内化解产能过剩中涉及的企业的劳资冲突风险提供方法和工具，为有效治理劳资冲突风险及守住社会稳定这一底线提供决策和政策制定依据。

本文在调查和分析京津冀地区化解产能过剩中企业劳资冲突风险的现状与特征的基础上，基于粗糙集理论，运用多属性决策方法研究了劳资冲突风险的评价和预警问题。

二、相关文献回顾

化解产能过剩从根本上说是一个国家或地区进行产业结构调整、转型升级和推动产业发展的手段之一，在理论根源上仍符合产业经济发展的一般规律。国外有关产业发展与结构调整、产业生命周期、政府对产业的规制及衰退产业政策等研究内容较为丰富，已经形成了良好的研究基础，为本课题研究奠定了理论基础。国内化解产能过剩作为政府促进经济结构调整、产业转型升级的重要手段之一，相关研究主要有：黄湘闽的化解产能过剩中的就业与员工安置问题[1]、李正旺等的产能过剩的形成与化解[2]、盛朝迅的化解产能过剩的国际经验与策略等[3]。

化解产能过剩中企业劳资冲突问题的相关研究，国外主要集中在实证研究方面，如德国鲁尔区的煤矿、钢铁行业化解产能过剩的劳资冲突解决；新加坡在20世纪80-90年代大规模的产业结构调整中政府对化解劳资冲突出台的系列政策等为本课题研究提供了重要的经验借鉴。国内相关研究包括：(1)劳资冲突的表现。安淑新分析了我国淘汰落后产能企业劳动关系存在的问题[4]。葛天平、王琼认为淘汰落后产能会面临非常复杂的劳资矛盾，如遗留的拖欠工资、经济纠纷、债务等问题[5]。(2)劳资冲突化解对策。李晓曼、曾湘泉认为政府应通过对企业的减员措施[6]，以平衡经济与社会效益。辛立国、薛欣欣认为应加强受影响人员的职业技能教育培训[7]。(3)劳资冲突治理。常凯认为要完善和调整劳工政策[8]。孟泉提出构建地方政府治理集体劳动争议的模式[9]。王全兴等提出治理中个别劳动争议的调解方式[10]。

有关企业劳资冲突风险预警研究，陈晓云对劳资矛盾心理契约预警机制进行了实证研究，以上海市10家小型企业为研究对象，从个体认知层面探讨了组织文化对职业探索期员工心理契约形成的影响[11]。卞永峰运用德尔菲法构建指标体系，并建立中小企业新生代农民工劳动关系预警模型[12]。李恩平等构建了中小企业新生代农民工劳动关系预警组织架构，并阐述了各个组织之间的运作流程[13]。何勤采用隶属度分析法、相关分析法、变异系数法、层次分析法、模糊评价法以及四分法等计量方法构建了由预警指标体系、预警评价与推断系统、预警信号识别系统、报警系统、排警系统五大子系统构成的企业劳动关系量化动态预警系统，设计了企业劳动关系预警组织架构、运作流程及信息传导流程[14]。易江试图通过引入影响劳动关系临界点的指数，将劳动关系的风险量化，并通过预警机制将其降低到最小程度[15]。

国内外学者针对企业劳动关系风险预警开展了理论和实证研究，为本研究奠定了基础，但现有研究仍存在以下问题：一是这些研究建立的大都是理论模型和某种情景下的实证研究，而针对产业结构调整这一背景，特别是京津冀化解产能过剩这一特定情景开展劳资冲突预警理论模型构建和运用实际数据展开实证研究。二是从预警指标体系的构建方法来看，国内外的研究大都是从理论或主观经验的角度构建指标，而对指标的约简和权重确定客观性和科学性不够。三是预警指标体系的应用缺乏深度，缺乏对预警指标体系的预警、预测功能等的应用研究。

三、研究基础

开展理论分析以及厘清当前京津冀化解产能过剩下企业劳动关系风险的现状和特征，是开展京津冀化解产能过剩下企业劳动关系风险预警研究的基础和关键。

(一)粗糙集理论基本原理

粗糙集理论是20世纪80年代初由波兰数学家Pawlak教授提出的，作为一种研究不完整、不确定知识和数据的数学方法，由于其具有不需要先验知识的特点，在人工智能和认知科学等领域得到了成功的应用。现在，Gong & Chen,Hu & Liu,Comelis等学者将其引入决策科学[16-18]，也被鲍新中用于风险预警决策[19]。利用粗糙集理论不依赖先验知识的优势，根据样本数据本身所隐含的性质可以客观地确定多属性决策中各个指标的权重。

在决策过程中，一般都会考虑各个条件属性(指标)的不同重要性程度，即确定各个指标的权重问题。粗糙集理论就是利用各个属性所隐含的性质来客观确定其权重。其基本思路是：考虑去掉某一个条件属性，观察没有该属性后的分类如何发生变化。如果去掉该属性后的分类变化很小，说明该属性的强度就很小，相应的重要性程度也就低，否则，该属性的重要性程度就高。另外，如果去掉该属性后的分类没有变化，说明该属性的变化并不会对分类结果产生影响，则该属性属于冗余属性，可以约简掉。

gB(D)=|POSB(D)|/|U|

条件属性(指标)C的重要度可以定义为：Sig(C)=gc(D)-gc-{ci}(D)，重要度值越高，则该属性指标就越重要。由此，条件属性C的权重W0(C)定义为：

(二)京津冀化解产能过剩下企业劳动关系风险现状及主要问题

为了解当前京津冀化解产能过剩下企业劳动关系风险现状及主要问题，自2015年9月至2016年2月，对京津冀三地钢铁、水泥、电解铝3个产能过剩行业的企业，选择有代表性的48家企业进行了调查和深度访谈，通过调查发现当前企业劳动关系风险现状及主要问题如下。

1.在岗员工待遇普遍降低。由于产能过剩，调研企业多数处于停产或半停产的“怠速运转”状态，对于仍然在岗的员工来说，员工想上班而不能出满勤，甚至整月无班可上，这必然会导致员工工资水平的下降。从调研情况来看，尽管大部分企业在降低工资时做到了先降管理人员，再降普通员工，但仍有部分企业员工平均工资仅有正常生产时月平均工资的60%～70%左右；还有一些企业在生产经营十分困难的情况下，无法及时发放员工工资，有些企业拖欠十天半月，有的企业拖欠达到了半年之久。

2.员工月生活费水平偏低。从调研数据来看，大部分停产半停产企业都采取了给部分员工放长假的做法。放长假的员工由于不在岗，因此只能获得月基本生活费，工资水平普遍在400元～700元左右。如去除个人应缴纳的社会保险费用，基本没有真正用于生活的费用，甚至还有少数企业存在拖欠放长假和内部员工生活费用的情况。

3.解除劳动合同的员工获得经济补偿的标准较低。对协商解除劳动合同的员工，企业按照《劳动合同法》给员工每满一年发给相当于一个月工资的经济补偿金，一般最多不超过12个月。以全国平均数据为例，2014年全国城镇单位在岗员工平均工资为57 346元，按照这一标准，员工得到的经济补偿金最多不超过6万元。对此，一些工作多年的老员工虽心有怨言，但面对现状又无可奈何。

4.下岗员工安置难度大，员工再就业面临困境。目前京津冀过剩产能主要集中于钢铁、水泥、电解铝等传统行业，被分流安置和放长假的员工特别是原国有企业改制时留在原单位的员工，普遍年龄偏大、文化程度较低、技术单一、观念相对保守，因此再就业面临较大的困难。同时，受经济下行压力影响，不少地区的大部分企业经济效益都不好，也有不少企业不愿意接纳这部分人员，导致再就业难度大，也间接影响了产能过剩企业与员工协商解除劳动关系的难度。

5.企业关停并转过程中侵犯员工民主权利的情况仍然存在。产能过剩企业在关停并转过程中，部分企业对政策宣传解释不到位，个别企业只是在墙上贴出一张宣传告示；也有部分企业关停并转的程序比较粗糙、不透明，员工知情权、参与权和监督权缺失情况较为突出。

6.劳动争议案件和隐患相对其他企业较为突出。在化解产能过剩过程中，涉及产能过剩的大部分企业都存在开工不足、利润减少甚至亏损的情况，因此资金短缺，员工利益受损，积蓄了一定的劳资矛盾和隐患。从调查情况来看，产能过剩企业的劳资矛盾和争议案件主要集中在经济补偿不到位、工伤待遇不落实、社会保险未缴纳以及拖欠员工工资等方面。

四、基于粗糙集理论的劳资冲突事件风险预警方法

(一)风险预警评价指标体系的初选

劳资冲突风险预警指标体系要能反映京津冀化解产能过剩矛盾中的企业劳动关系运行的当前状态以及发展趋势，通过警兆指标的变化反映警情发展态势，企业劳动关系状态的异常状态即警情由警兆指标的实测值来反映。

本研究以劳动关系系统理论的“桑德沃模型”(Sandver Model)作为本文所构建的劳资冲突事件风险预警评价指标体系构建的理论基础，主要基于以下原因：桑德沃理论模型是劳动关系研究领域内的多因素模型，是在邓洛普的劳动关系系统理论基础上发展和完善形成的，从理论上较为全面地分析和阐述了劳动关系的一些具体影响因素及其管理运作的各项因素，该模型较其他劳动关系系统模型的一大优点是不仅将工作场所作为影响劳动关系的基本因素，还充分考虑到劳动者的个人需求，将个人因素作为影响劳动关系的基本因素，符合国家关于京津冀化解产能过剩这一特定背景下要“以人为本”，不能出现20世纪90年代大规模下岗的情况的指示精神。同时该模型便于系统地、多角度地把握京津冀化解产能过剩这一特定背景下企业劳动关系系统风险。根据“桑德沃理论模型”及前文所述京津冀化解产能过剩这一特定背景下企业劳资冲突现状及主要问题自行设计了企业劳动关系风险预警理论指标体系，本文所构建的劳资冲突事件风险预警警兆理论指标体系，包括工作场所因素和员工个人需求因素两大维度以及劳动争议、民主参与、企业管理、员工权益实现、员工安置5个方面，包含2项一级指标、5项二级指标和22项三级指标，如表1所示。

表1 初选的企业劳资冲突事件风险预警指标体系

续表1

一级指标二级指标三级指标编号含义及计算公式单位工作场所企业管理员工流失率L9年员工流失数量/员工总数%员工对分流安置方式的满意度L10员工对企业管理层所采取的管理方式的满意程度—员工对企业文化的认同度L11企业文化被员工所接受的程度—规章制度制定程序的民主程度L12企业规章制度制定过程中员工参与的程度—规章制度内容合法性L13企业制定的规章制度是否符合法律规定—员工个人需求员工权益实现劳动合同履约率L14履行劳动合同的员工数/员工总数%工资支付情况L15是否按劳动合同规定支付工资—养老保险参保率L16实际缴纳养老保险人数/员工总数%医疗保险参保率L17实际缴纳医疗保险人数/员工总数%失业保险参保率L18实际缴纳失业保险人数/员工总数%工伤保险参保率L19实际缴纳工伤保险人数/员工总数%员工安置员工培训率L20接受过培训的员工数/员工总数%员工人均培训时数L21培训总时数/员工总数%对目前工作岗位稳定性的乐观程度L22员工对目前从事的工作岗位的乐观程度-

(二)基于粗糙集理论的指标约简和权重确定

本文基于粗糙集理论进行指标约简和权重确定的步骤如下。

1.选择样本，获得样本企业劳资冲突风险预警指标体系的历史数据，以及劳资冲突发生情况的数据，分别作为粗糙集信息系统的条件属性和决策属性。

2.依据等价关系对样本企业集合进行不可区分分类，并运用粗糙集依赖度和重要度的公式，判断哪些条件属性相对于决策属性是必要的，哪些条件属性可以约简，得到约简后的企业劳资冲突风险预警指标体系。

3.按照粗糙集的属性重要性规则和权重确定公式，结合主观赋权的原理，综合确定必要属性的权重。

(三)对劳资冲突风险进行评价和预警

在获得约简后的劳资冲突风险评价指标体系以及相关权重之后，运用多属性决策方法，对企业的劳资冲突风险的实时评价和预警。多属性决策要解决的主要问题是具有多个属性(指标)的有限决策方案的评价或排序问题。本文用下列符号表示劳资冲突风险评价预警的多属性决策问题：S={S1,S2,L，Sm}表示被评价的企业构成的集合；C={C1,C2,L，Cn}表示约简后的n个属性构成的集合；w=(w1,w2,L，wn)τ表示约简后属性的权重向量；A=[aij]m×n表示决策矩阵，其中aij是被评价企业Si对应于属性Cj的一个数值结果。其中，对决策矩阵A=[aij]m×n需要进行规范化处理，得到规范化的矩阵B=[bij]m×n。

基于确定的权重，结合规范化后的决策矩阵，对每个企业的劳资冲突风险进行评价与预警。基于粗糙集理论的劳资冲突事件风险评价与预警的具体步骤可以用图1表示。

图1 基于粗糙集理论的劳资冲突风险预警基本步骤

五、劳资冲突事件风险预警实证研究

(一)样本选择

为了展开研究，在2015年9月至2016年2月，对京津冀三地钢铁、水泥、电解铝3个产能过剩行业的企业，选择有代表性的48家企业，进行企业与员工配对问卷调查和深度访谈。问卷分企业问卷和员工问卷两部分，共收回企业有效问卷48份、员工有效问卷246份。调查样本分布情况如下。

从人员规模上看，钢铁企业占47.15%，水泥企业占14.48%，电解铝企业占38.37%。这主要因为钢铁和电解铝企业员工规模通常较大，在化解产能过剩中面临员工分流安置压力也较大。

从性别结构上看，受影响员工中男性占绝大多数，为77.82%，其中钢铁企业男性员工比例更高，达84.90%，而水泥企业女性员工相对更多，占28.34%。

从年龄结构上看，受影响员工平均年龄偏大，30岁以下的仅为20.90%，30～40岁占比为32.29%，40岁以上的高达46.81%，其中电解铝企业40岁以上员工比例最高，近60.00%。

从受教育程度上看，受影响员工受教育水平普遍较低，初中及以下学历者占30.35%，高中(含中专)学历者占49.38%，大专以上学历者占20.27%，其中研究生占比仅为0.10%，钢铁企业大专以上学历者的比例最高，电解铝企业次之，水泥企业最低。

从在职时间和户籍结构上看，受影响员工以老员工居多，有近74.00%的受影响员工在原企业工作超过5年，其中工作在10年以上的员工比例接近56.74%；受影响员工以本地员工为主，本地员工人数是外地员工的5倍多，其中水泥和电解铝企业几乎没有外地员工，而钢铁企业外地员工所占比例较高，达45.14%。

(二)调查问卷设计与原始数据获取

1.问卷设计。本研究设计的调查问卷分为企业调查问卷和员工调查问卷。企业调查问卷由企业基本情况、企业劳动关系现状及劳资冲突事件发生情况三部分内容，其中企业劳动关系现状部分是以企业劳动关系预警指标体系中的三级指标为调查内容设计的问卷题目，旨在收集企业劳动关系各预警指标数据。员工调查问卷分为企业劳动关系现状、劳资冲突事件发生情况以及调查员工个人情况三部分构成，其中企业劳动关系现状部分是以企业劳动关系预警指标体系中的三级指标为调查内容设计的问卷题目，旨在收集企业劳动关系各预警指标数据。

2．原始数据获取。劳资冲突风险预警指标体系，是一个多指标体系，每一调查对象都会得到多个指标值，多个指标值很难在多个对象间或同一对象的不同时期进行比较，因此本研究采用预警警兆指标综合值得分，作为预警指标实测值。而对于敏感性指标，一旦发生敏感性指标的事件，则该企业直接进入极危险等级。各指标的评分标准和评分办法，见参考文献[20]。

(三)属性约简并确定各指标权重

本研究中，以调查得到2015年每个调查企业的各个指标值作为条件属性，以每个企业劳资冲突事件的发生与否及发生次数作为决策属性，运用粗糙集理论来进行属性的约简，并计算每个指标的重要性程度及其权重。运用ROSETTA软件进行指标的离散化、属性约简及重要度计算。

本研究采用专家赋权与粗糙集客观赋权相结合的方式进行指标权重确定。首先请16位专家对工作场所方面和个人发展需求方面两个一级指标的重要程度进行比较并赋权，取平均值作为这两个一级指标的权重。然后运用ROSETTA软件，将工作场所方面的三级指标与个人发展需求方面的三级指标分别进行单独的计算处理，得到约简后的指标体系及其权重。将专家主观赋权与粗糙集客观赋权相结合，一方面能发挥专家先验知识的作用，另一方面也一定程度地减少了决策的主观性。经过属性约简后的指标体系及其权重，如表2所示。

表2 约简后的劳资冲突事件风险预警指标体系及其权重

基于粗糙集理论中的属性依赖度的定义，对指标进行约简后，将初选的22个指标约简为15个，而被约简的7个指标：工会组织的设立L5、员工合理化建议采纳率L8、员工流失率L9、规章制度制定程序的民主程度L12、医疗保险参保率L17、工伤保险参保率L19、员工人均培训时数L21为冗余属性，在后面的劳资冲突风险评价和预警中不再使用。

(四)数据规范化处理

由于预警指标都有其具体的量纲，不具有可比性，因而不同量纲的指标值无法进行相互比较。对指标进行标准化处理其目的是消除各指标数值单位的影响，使不同特性、不同单位的指标之间可以进行直接比较，同时还能够消减量纲和指标值波动范围对预警结果的影响，将信息损失减少到最小。

对本研究收集的指标数据的分布特点没有明显的折点，因此，选用极值法对指标数据进行标准化。处理方法如下：

在构建的警兆指标中，工伤事故率、职业病发生率、劳动争议发生率、员工日均加班小时数指标为成本型指标，其余为效益型指标。为了尽量运用采集的数据信息，上述公式中的极值从调查数据中直接生成。此外，由于本研究的指标数据由企业和员工两部分组成，因此指标数据的标准化步骤是，首先分别对企业和员工数据进行标准化，然后再将两部分数据按照评分标准规则综合后得到各指标的标准化值。经过规范化处理后得到每个样本企业各个指标对应的标准化值，如表3所示。

表3 样本企业各项指标对应的标准化值

(五)风险评价及预警情况分析

1.风险预警指标实测值综合计算结果。依据约简后的风险预警指标体系及权重，以及规范化处理后的指标标准化数值，可以采用线性加权和法计算出48家企业预警指标的警情综合实测值，该值是企业劳动关系状态的体现，即劳动关系紧张程度的体现。48家企业的劳资冲突风险预警指标实测值综合计算结果，如表4所示。

表4 样本企业劳资冲突风险警兆指标实测值综合计算结果

2.警度划分。在风险预警问题中，预警界限的划分非常重要。在本研究中，合理地划分警度界限对于准确地监测企业群体劳资冲突风险的变动情况以及劳动关系运行状态总体趋势的发展变化会有很大影响。常用的预警界限划分方法有三区域法、四区域法和五区域法。本研究一方面考虑到企业的可操作性，另一方面也考虑满足一定的精度要求的需要，选择四区域法来划分预警界限。

预警界限是在正态分布背景下由分布概率确定的。四区域法将预警界限取为3个检查值，相应确定红、橙、黄、绿4种颜色的信号灯表征，按照正态分布中平均数两侧标准差(δ)的分布规律，将标准正态变量为-2δ作为红灯、橙灯的界限，将标准正态变量为-δ作为橙灯、黄灯的界限，将标准正态变量为0作为黄灯、绿灯的界限。

根据48家企业警情实测值计算出标准差δ为7.14，均值为49.10。本研究中关于企业劳资冲突风险的具体预警区域划分与判断方法如表5所示。

表5 群体劳资冲突风险预警区域划分

3．警度及报警级别分析。根据48家企业的警兆指标实测值情况，得出京津冀化解产能过剩中的48家企业2015年劳资冲突事件风险预警结果。劳资冲突风险分布的预警区域、警度、警报级别以及信号灯表示如表6所示。

表6 样本企业劳资冲突风险预警结果

从上述预警结果可看出，半数(占50%)的样本企业其劳动关系处于安全状态，即处于稳定区域。同时还应看到还有一半(50%)的样本企业劳动关系存在一定风险，其中轻警状态即处于风险趋势区域的企业占31.25%；处于重警状态即处于危险区域的企业占17%；处于巨警状态即处于极危险区的企业占2.0%。处于重警和巨警状态的企业表明其劳动关系紧张程度较高，易发生劳资冲突事件，特别是群体性劳资冲突事件。

进一步从企业性质、行业分布来分析警情较重、处于极危险区和危险区的企业。从企业性质来看，以国有企业为主，占50%；民营企业占30%；股份制企业占16%。从行业分布来看，主要分布在钢铁行业。预警结果表明上述企业性质以及行业的劳动关系的紧张程度较高，易引发劳资冲突事件。究其原因，从所有制来看，国有企业化解产能过剩和员工安置的压力比民营企业要大；国有企业员工在年龄、技能上的弱势地位更加明显，“固化”的现象也比较严重，相比之下民营企业很多都是中小企业，“船小好掉头”，员工就业中的市场机制起决定性作用，人员可来可走，员工也不会要求企业过多利益，用工较为灵活。从行业来看，钢铁行业涉及员工较多，安置难度较大，而水泥、电解铝行业相对员工人数较少，且呈现区域性特点。

六、结 论

粗糙集理论由于其不依赖先验知识的特征，可以在多属性决策的属性约简和权重确定中减少决策的主观性，从而受到人们的认可，并得到较为广泛的应用。本文基于粗糙集理论，运用多属性决策方法对企业劳资冲突风险预警问题进行了实证研究，得到以下结论。

1.粗糙集理论可以从大量的数据中挖掘出数据间的内在规律，得到数据的最简规则表达。基于粗糙集理论，一方面可以进行多属性决策的属性约简，简化决策工作量；另一方面，还可以从历史数据信息系统出发得到各个指标的客观权重系数。另外，同时兼顾到专家的主观赋权和指标的客观权重，这种组合赋权方式增强了量化评价的客观性和科学性。

2.从实证结果看，样本企业中半数以上(50%)的劳动关系处于安全状态，即处于稳定区域，发生群体劳资冲突的可能性较小。同时还有近一半(50%)的样本企业劳动关系存在一定风险，其中轻警状态即处于风险趋势区域的企业占31.25%；处于重警状态即处于危险区域的企业占17%，处于巨警状态即处于极危险区的企业占2%。处于重警和巨警状态的企业表明其劳动关系紧张程度较高，易发生劳资冲突事件。另外，警情较重、处于极危险区和危险区的企业中，以国有企业为主，占50%；民营企业占30%；股份制企业占16%。从行业分布来看，主要分布在钢铁行业。

由于条件限制，本文只选择了京津冀地区产能过剩的48家企业，246份员工问卷作为样本进行了实证分析，得到了较好的分析结果。运用本方法，也可以针对某一个地区或者某一个行业的样本企业展开分析，使得约简后得到的风险预警指标体系更加具有针对性。

[1]黄湘闽.化解产能过剩矛盾中就业与职工安置问题研究[R].北京：中国劳动保障科学研究院，2014：398.

[2]李正旺,周靖.产能过剩的形成与化解：自财税政策观察[J].改革，2014(5):106-115.

[3]盛朝迅.化解产能过剩的国际经验与策略催生[J].改革，2013(8):94-99.

[4]安淑新.“十二五”时期我国淘汰落后产能政策建议研究[J].当代经济管理，2012(3)：36-44.

[5]葛天平，王琼.淘汰落后产能 推进科学发展[J].政策，2011(6)：74-76.

[6]李晓曼，曾湘泉.化工产业重组中的就业效应分析——给予扎根理论的案例研究[J].中国劳动关系学院学报，2012(2):8-15.

[7]辛立国，薛欣欣.东北老工业基地结构性失业探析[J].中国流通经济，2007(8):31-33.

[8]常凯.劳动关系的集体化转型与政府劳工政策的完善[J].中国社会科学，2013(6):91-108+206.

[9]孟泉.塑造基于“平衡逻辑”的“缓冲地带”——沿海地区地方政府治理劳资冲突模式分析[J].东岳论丛，2014(5):47-54.

[10]王全兴，谢天长.我国劳动关系协调机制整体推进论纲[J].法商经济，2012(3):123-135.

[11]陈晓云.劳资矛盾心理契约预警机制的实证研究[J].山西财经大学学报，2008,30(2):36-42.

[12]卞永峰.中小企业新生代农民工劳动关系预警模型研究——以山西省为例[J].经济体制改革， 2013(3):110-114.

[13]李恩平,卞永峰.中小企业新生代农民工劳动关系预警组织架构研究[J],经济体制改革，2013(6):78-82.

[14]何勤.企业劳动关系风险预警系统研究[J].中国劳动关系学报，2013(1):19-23.

[15]易江.劳动关系预警机制研究[J].湖南科技大学学报( 社会科学版)，2012,15(3):78-83.

[16]GONG Z T,SUN B Z,CHEN D G.Rough set theory for the interval-valued fuzzy information systems [J].Information Sciences,2008(178):1968-1985.

[17]HU Q H,LIU J F,YU D R.Mixed feature selection based on granulation and application [J].Knowledge-Based Systems,2008(21):294-304.

[19]鲍新中,杨宜.基于聚类-粗糙集-神经网络的企业财务危机预警[J].系统管理学报,2013,22(3):358-365.

[20]何勤.北京中小企业劳动关系评价研究[M].北京：中国时代经济出版社,2012：136-140.

【责任编辑 郭 玲】

Risk Early-warning of the Labor-management Conflict under the Background of Resolving Excess Capacity for Beijing,Tianjin and Hebei

HE Qin,CHENG Ya-xin

(College of Management,Beijing Union University,Beijing 100101,China)

According to the "Sandver theory model" and to resolving the overcapacity in the labor conflict risk status and the main problems in the investigation and analysis of Beijing-Tianjin-Hebei,the labor conflict risk early-warning index system theory is designed based on the primary early warning index system,the rough set theory is used to analyze the relationship between the sample of enterprise historical data and the results of labor clash,and the attribute reduction iscarried to objectively determine the weight of each index,then combining subjective weight,to get the weight of each index,and reduce the first 22 three level index theory to 15 operating index system.After collecting the six industries with excess capacity represented by 48 enterprises and 246 copies of questionnaires and data in Beijing-Tianjin-Hebei,including iron and steel,coal,cement,electrolytic aluminum,flat glass,and boat,and on the basis of the subjective and objective weights and the standardization of data processing,this paper uses the multi attribute decision making method to evaluate comprehensively and have quantitative warning on the labor conflict risk status of the sample enterprises.The combination weighting method is used to enhance the objectivity and the scientific nature of the quantitative warning,and early warning results show that: there is a half of the sample enterprise labor relations having a certain risk,in which the enterprises are in the serious warning state,that is in the dangerous area accounting for 17%,and in the very severe state,that is in the very dangerous area accounting for 2%.The enterprises which are in the serious and the most dangerous areas are mainly state-owned enterprises,accounting for 50%;private enterprises account for 30%;joint-stock enterprises account for 16%.According to industry distribution,the enterprises mainly concentrate in the steel industry.

resolving excess capacity for Beijing-Tianjin-Hebei;rough set;conflict between labor and capital;risk early-warning;multi-attribute decision

2016-04-25

北京社科基金项目“京津冀化解产能过剩中企业劳资冲突风险的治理研究”(15JGB058)；北京市教育委员会社科计划面上项目“京津冀协同发展背景下统一开放的人力资源市场体系构建研究”(SM201511417010)； 首都社会建设与社会管理协同创新中心资助。

何勤(1972—)，女，四川青神人，博士，北京联合大学管理学院教授，主要研究方向：企业劳动关系、劳动经济学、人力资源管理。

F246

A

1005-6378(2016)06-0049-10

10.3969/j.issn.1005-6378.2016.06.008