张喜刚
(中铝物流集团有限公司 北京 100000)
现代物流企业蓬勃发展的同时,企业间的竞争也愈演愈烈,因此,现代物流企业必须建立与国际惯例接轨的职业健康安全管理体系,提高职业健康安全管理水平,才能提升核心竞争力,实现可持续发展。与此同时,采用一种全面、科学、客观的评价方法分析和评价职业健康安全管理体系的各个要素,从而综合评价职业健康安全管理体系整体绩效,成为现代物流企业快速发展的当务之急。
灰色系统理论是邓聚龙教授于20世纪80年代初创立的,现已广泛应用于工业、农业和社会经济等各个领域[1-2]。灰色系统理论方法是一种定量分析方法[3-7]。除了灰色系统理论方法,还有许多方法被用于HSE管理体系绩效评价之中,包括模糊综合评价法、层次分析法、概率风险评价法、神经网络法、FPN评价法等。这些方法虽然适用于对研究对象进行不确定分析,但是在应用中具有各自的局限性。
灰色关联评价方法是灰色系统理论中最重要的组成部分,在对非线性、离散以及动态的数据进行量化分析和评价等领域具有独特的优越性。现有的灰色关联分析方法有邓氏关联度、面积关联度、斜率关联度、相对变率关联度等方法[8]。
邓氏灰色关联分析方法是一种经典的灰色关联分析方法,相对于其他几种分析方法而言,该方法更加成熟,得到了更加广泛的认可和应用[9]。本文采用基于灰色系统理论的灰色综合评价法对现代物流企业职业健康安全管理体系绩效进行实例分析处理[10],为职业健康安全管理体系绩效评价考核提供决策支持[11]。
构建现代物流企业职业健康安全管理体系绩效评价体系W,并由10个一级指标和39个二级指标组成(见表1),所对应的39个二级指标的评价数据形成一个参评数据序列。
表1 职业健康安全管理体系绩效评价
续表1
设有m家现代物流企业的职业健康安全管理体系绩效评价体系,则其参评数据序列描述为:
Xi(k)={xi(1),xi(2),…,xi(n)}(i=1,2,…,m;n=1,2,…,k)
(1)
文中对定性指标量化处理并赋值如下:较差(0.2),差(0.4),一般(0.6),好(0.8),很好(1.0)。
采用专家打分法对某12家现代物流企业 (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L)职业健康安全管理体系绩效评价指标体系进行打分,得分结果见表2。
表2 某12家企业职业健康安全管理体系绩效评价指标得分情况
续表2
(1)确定待分析矩阵。为了对评价对象数据序列进行评价分析,需确定评价标准数据序列进行参考。不同的企业职业健康安全管理体系绩效评价体系指标具有不同的值,本文将其中的最大值作为标准数据作为参考,形成一个标准数据序列:
X0(k)={x0(1),x0(2),…,x0(n)}
(2)
式中,X0(k)是参考序列,相应的Xi(k)是比较序列。
确定待分析矩阵为:
(2)初始化数据。评价过程中,由于评价指标量纲的不同,数据在数量上差异很大,无法进行关联评价计算,需要对各指标进行初始化处理。初始化处理模型为:
(3)
得到矩阵:
值得注意的是,为了能了解每种因素之间的关系,X0(k)和Xi(k)是不断变化的,矩阵中的每一列都可以充当X0(k),从而计算参考数列与比较数列之间的关系。
(4)
由γi(k)即得E,这样综合评判结果为R=E×W,结合各评价指标的总体相对权重wk,即得:
(5)
上述12家企业职业健康安全管理体系绩效评价关联度为:γA=0.769,γB=0.652,γC=0.693,γD=0.709,γE=0.849,γF=0.827,γG=0.748,γH=0.728,γI=0.677,γJ=0.761,γK=0.627,γL=0.750。
按照关联度大小排序为γE>γF>γA>γJ>γL>γG>γH>γD>γC>γI>γB>γK。
由于本文所选用的标准数据序列是从12家企业职业健康安全管理体系绩效评价的评分中选出的最高值,关联度越大,说明企业职业健康安全管理体系绩效现状与最好的越接近,其相对职业健康安全管理现状越好。经上述计算可看出:12家企业职业健康安全管理体系绩效评价现状最好的企业是E,其次是企业F、企业A、企业J、企业L、企业G、企业H、企业D、企业C、企业I,企业B较差,最差的是企业K。这一评价结果与实际情况具有一致性。
基于灰色系统理论的邓氏灰色关联分析法,具有直观、简单的特点,对样本量没有过高的数量要求,计算量少,对本文所研究的企业职业健康安全管理体系绩效评价指标体系是适用的,但本研究仅是对现代物流企业职业健康安全管理体系绩效评价方法的一些探讨,还有很多理论和方法需要进一步研究和开拓。现代物流企业职业健康安全管理体系绩效灰色关联评价模型的评价结果与实际情况基本相符,被评价企业职业健康安全管理体系绩效之间关联度大小排序就是企业职业健康安全管理体系绩效评价好与差的排序,评价方法具有一定的实际应用价值和现实意义。