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user: 2. 危险度划分及综合权重的确定 2.1. 南通市企业现状特征 江苏省南通市企业量大面广，工矿商贸企业涉及化工、冶金、建材、轻工、机械、电子、纺织、电力、矿山、船舶、商贸等多个行业，这些行业中影响企业危险程度的因素(人、机、环境、管理)多种多样。对复杂系统进行安全评价，即工矿商贸企业危险等级划分，危险指数法有着定量方法、定性方法及半定量方法不具备的优势，但危险指数法往往涉及到对指标的取值和权重问题，考虑到影响危险程度的众多评价指标中，员工素质、管理水平、周围环境因素等均具有模糊性、不确定性、难以量化，对此可以在结合模糊数学的理论上，采用模糊层次综合评价法来解决这一问题。 为了能够模拟一个复杂系统，模糊综合评判法可以解决模糊的、难以量化的问题，能够将预警系统中非确定性的指标量化处理 [ 3 ]。基于专家支持度的模糊综合评价法的决策原理是对原有模糊综合评价法的改进，是将层次分析法、专家支持度法、及模糊综合评价法有机结合起来，形成的一种新的系统分析方法 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。针对评价对象多因素、多层次的特点，采用模糊综合评价法。其在解决多因素指标综合为一个或若干个指标的评价过程中具有优势。层次分析模糊综合评价法其一般分为六个步骤： 1) 分析系统中各因素的关系，建立描述系统功能或特征的递阶层次结构。 2) 选择合理的标度，将同层因素间对上层某因素重要性进行评价，构造两两判断矩阵。 3) 解判断矩阵，得出特征根和特征向量。 4) 并进行一致性检验。 5) 得出各层因素的综合权重。 6) 上述权重经矩阵计算后，基于专家支持度法，对各指标进行综合权重的计算。 每个专家给出利用九标度法得出的比较矩阵，即判断矩阵。利用软件求取判断矩阵的特征值，在考虑各专家评价权重的基础上，得出各因素最终的权重值。结合评价因素建立层次式模糊评判模型，得出评价结果向量，进行归一化处理，将结果按照大小顺序排列。多层次模糊综合评价法的使用，全市企业客户端通过录入因素指标值，通过软件数据库矩阵计算，输出危险度指标，按照划分标准，从而确立红色、橙色、蓝色、绿色四个监管等级，及时反馈企业危险等级。 2.2. 危险度划分指标体系的构建 南通市企业分级监管等级划分，一般考虑企业固有危险度以及安全补偿措施，其因素又由下级因素，例如物质、工艺、环境、设施设备、人员、管理等构成。根据因素特点划分层次模块，其模糊评判的数学模型见表1。 2.3. 确定判断矩阵 在安全评价中通常采用的区分标度有A.L. Saaty的1~9标度。1~9标度法是将思维判断数量化的一种方法，首先在区别事物的差别时，人们总是用相同、较强、强、很强、极端强的语言再进一步细分，可以在相邻的两极之间插入折中的提法 [ 6 ]。其次大多数人对不同事物在相同属性上的分辨能力在5~9级之间，因此，对不同事物在相同属性的区别采用1~9级的标度是合适的，能够反映大多数人的判断。 判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是进行相对比较计算的重要依据。构造两两比较判断矩阵时，评判者要反复比较评判指标，即A i 与A j 哪个指标对上层次因素影响更大到什么程度，需要对重要程度采用一定的数值来说明，如表2，表3所示。根据表2，表3所示的标度数对n个指标 A 1 ，   A 2 ，   ⋯ ， A n   ( n = 1 ， 2 ， 3 ⋯ ) 进行比较，可得到以下判断矩阵A，如表4所示。 在判断矩阵A = (a ij ) n × n矩阵中，元素a ij 表示元素i与元素j相对重要度之比，存在如下关系：a ij > 0； a i i = 1 ； a i j = 1 / a j i ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 。 Table 1 The model of risk factors evaluation of enterpris 第一级指标 第二级指标 第三级指标 固有危险u 1 涉危物质u 11 物质数量u 111 单位物质能量特性u 112 涉危工艺u 12 涉危环境u 13 自然环境 u 131 平面布置u 132 周边环境u 133 作业环境u 134 财富密集u 135 涉危人员u 14 文化程度u 141 心理状态u 142 技术能力u 143 人员密集u 144 涉危设备u 15 设备完整性u 151 设备先进性u 152 设备可靠性u 153 补偿措施u 2 企业管理u 21 安规、安操、安全责任制u 211 安全、健康体系u 212 安全隐患排查u 213 安全教育培训u 214 领导履职u 215 安全投入u 216 个人防护能力u 22 工艺控制措施u 23 设备设施防护u 24 事故应急救援u 25 事故应急预案u 251 应急资源u 252 事故演练培训u 253 表1. 企业危险度划分的三级模型 Table 2 The definition of importance degre 标度 含义 1 两个因素相比较，具有同等重要性 3 两个因素相比较，一个因素比另一个因素稍重要 5 两个因素相比较，一个因素比另一个因素重要 7 两个因素相比较，一个因素比另一个因素重要的多 9 两个因素相比较，一个因素比另一个因素极其重要 2，4，6，8 介于上述两个相邻判断的中值 表2. 重要度定义表 Table 3 The definition of importance degre 标度 含义 1/3 两个因素相比较，一个因素比另一个因素稍次要 1/5 两个因素相比较，一个因素比另一个因素次要 1/7 两个因素相比较，一个因素比另一个因素很次要 1/9 两个因素相比较，一个因素比另一个因素极其次要 1/2，1/4，1/6，1/8 介于上述两个相邻判断的中值 表3. 重要度定义表 Table 4 The matrix of comparison of indicator 指标 A 1 A 2 … A n A 1 a 11 a 12 … a 1n A 2 a 21 A 22 … a 2n ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ A n … a nn 表4. 指标因素的两两比较判断矩阵 2.4. 求最大特征值及向量 根据表4对评价因素进行两两比较后，得到判断矩阵A = (a ij ) n × n，需进一步计算各指标的相对权值。解判断矩阵，得出特征根和特征向量，并进行一致性检验。实践中通常采用计算较简单的和积法计算矩阵的特征值的近似值。 1) 将矩阵A按列归一化 b i j = a i j ∑ i = 1 n a i j ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ n ) 2) 将每一列经正规化后的判断矩阵按行相加，即： 3) 将得到的和向量正规化，即得权重向量 W i ¯ = W i ∑ i = 1 n W i ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ n ) 4) 计算矩阵最大特征根 λ max = ∑ i = 1 n [ A W i ¯ ] n ( W i ¯ ) i 2.5.一致性检验 在计算得到λ max 后，需进行一致性检验，以保持评价者对多因素评判的思想逻辑的一致性，使各评判之间协调一致，保证评价结论可靠。一致性指标C.I.，计算方式为 C .I . = ( λ max − n ) / n 。 完全一致时，应存在如下的传递关系： a i k = a i j a j k ( i ， j ， k = 1 ， 2 ， ⋯ n ) ；反之，就是不一致。当判断完全一致时，应该有 λ max = n ，其余特征根均为零。 当不一致时，一般因此给出了表5关于平均随机一致性指标C.R. (Consistency Ratio)来判断一致性更为合理。一般认为CR < 0.1，认为判断矩阵有满意一致性；CR ≥ 0.1时，就需要调整判断矩阵，使其满足CR < 0.1，从而具有满意一致性。 Table 5 Consistency indicator tabl n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C.R. 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 表5. n阶平均随机一致性指标表 2.6. 综合权重 上述权重经矩阵计算后，应基于专家支持度法，对各指标进行综合权重的计算。专家的支持度，是个体专家的决策结果，对总的决策结果的贡献程度或支持程度，体现了专家个体间对被评价问题上的差异，是以权重的形式体现的。合成每个专家的决策结果时，应该根据专家组中每个专家的素质、经验、能力等因素来得到专家权重，以此采纳专家的意见。 针对工矿商贸各行业，研究选取了工作年限、学历、研究方向以及专家对评价问题的把握度四个指标对专家组成员进行评价。指标的量化建立在对专家进行问卷调查和咨询的基础上的(表6)，基于专家支持度法对各指标进行综合权重的计算如表7所示。 Table 6 The reference table of index quantificatio 工作年限n 量化值 学历 量化值 研究方向 量化值 评价问题把握度 n < 5 1 其他 1 不同方向 1 专家根据自己的经验判断给出一个百分数 5 £ n < 10 3 学士 3 相关方向 5 10 £ n < 15 5 硕士 7 相同方向 9 15 £ n < 20 7 博士 9 n ≥ 20 9 表6. 指标量化参考表 Table 7 The calculation of weighted coefficien 因素 权重 因素 C 1 ， ω 1 C 1 ， ω 1 ⋯ C n ， ω n 综合权重 u 1 ω 11 ω 12 ⋯ ω 1 n v 1 = ∑ i = 1 n ω i ω 1 i u 2 ω 21 ω 22 ⋯ ω 2 n v 2 = ∑ i = 1 n ω i ω 2 i ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ u n ω n 1 ω n 2 ⋯ ω n n v n = ∑ i = 1 n ω i ω n i 表7. 综合权重计算表 其中，对前三个评价指标的数值，进行归一化处理，统一变换到(0，l)范围内，可以采用线性标度变换方式；在评价专家支持度的四个评价指标中，工作年限的权重为0.10，学历的权重为0.20，研究领域的贴近度的权重为0.30，评价把握度的权重为0.40。 专家支持度计算过程如下： 1) 每个评价指标的权重为a i ，同时满足 ∑ i = 1 4 a i = 1 2) 专家数为n，第j个专家的第i个指标的量化值为 c i j ( c i j 是归一化值) 3) 专家支持度 s j = ∑ i = 1 4 a i c i j ， 0 < s j < 1 对专家进行问卷调查和咨询，根据评价专家支持度的四个评价指标权重(0.10，0.20，0.30，0.40)及专家支持度建立专家支持度汇总表，如表8所示。 Table 8 The support threshold table from expert 专家序号 工作年限量化值 学历量化值 研究方向量化值 评价问题把握度 S j 1 9 3 9 80% 0.787 2 9 9 9 75% 0.9 3 7 3 5 100% 0.711 4 9 1 5 80% 0.609 5 7 1 1 70% 0.413 6 5 1 1 70% 0.391 表8. 专家支持度汇总表