基于风险隐患协同指数的乳制品企业安全环保管理效能评价模型研究

摘要：本研究聚焦乳制品企业安全环保可持续管理中的风险隐患管控难题，创新性提出“风险隐患协同指数（Risk-Synergy Index， RSI）”评价指标，通过量化企业内部自主排查与外部成熟度评审的隐患识别协同效应，深度挖掘蒙牛乳业安全生产信息化管理平台 “双重预防 - 隐患列表” 的实时数据，构建以内外协同隐患识别效能为核心的多维度评价模型，配套设计风险隐患清单数量修正系数（k）与三级协同激励机制。经实证分析验证，该方法可显著提升企业自主排查隐患的积极性，实现风险隐患存量持续下降，为食品行业安全环保管理提供了具有高可行性和精准性的量化评价工具。

关键词：风险隐患协同指数；双重预防机制；安全环保管理；协同治理；乳制品企业

1 引言

乳制品行业作为食品工业的关键支柱，其安全生产与环境保护工作不仅关乎企业自身发展，更与公众健康和社会稳定紧密相连。近年来，随着《中华人民共和国安全生产法》《“十四五” 国家应急体系规划》等一系列政策法规的颁布实施，乳制品企业对安全环保管理的重视程度达到了新高度。蒙牛乳业作为行业领军企业，积极响应政策号召，率先构建了安全生产信息化管理平台，其中“双重预防 - 隐患列表”系统在运行过程中积累了大量的风险隐患数据信息。如何充分利用这些数据，科学、客观地评价企业安全环保管理成效，有效激发基层单位自主管理的积极性，已成为当前亟待解决的重要课题。

传统的安全管理评价方法多采用定性检查或简单量化指标，存在诸多局限性。例如，定性检查主观性较强，评价结果缺乏客观性和准确性；简单量化指标难以全面反映企业在自主排查隐患过程中付出的努力程度，无法有效激励企业主动开展隐患排查工作。本研究提出风险隐患协同指数（RSI）评价体系，基于协同治理理论，量化企业内部主动排查与外部成熟度评审的隐患识别协同效应。该模型通过风险隐患清单数量修正系数消除工厂差异，配套三级激励机制，实现“数据驱动效能提升”。实证表明，风险隐患协同指数（RSI）可显著提高隐患排查协同效率，降低风险隐患存量，为乳制品行业构建“全员参与、全程可控”的安全环保管理体系提供创新工具，助力食品工业可持续发展。

2  风险隐患协同指数评价模型

2.1 数据来源与方法基础

本研究的数据来源于蒙牛乳业安全生产信息化管理平台中的“双重预防 - 隐患列表”模块。该模块严格遵循风险分级管控原则，将企业生产经营过程中存在的隐患按照程度划分为不同等级，并对隐患实施动态管理。系统实时记录隐患从发现、上报、整改到验收的全过程数据，涵盖隐患发生的时间、地点、类型、风险等级、责任部门、整改措施、整改完成时间等详细信息，为风险隐患拟合度模型的构建提供了丰富、准确的数据支撑。基于协同治理理论，将企业自主排查（内部管控）与成熟度评审（外部监督）的隐患识别过程视为双向协同系统，通过信息化平台数据融合，构建风险管控效能量化评价模型。

2.2 风险隐患协同指数计算公式

风险隐患协同指数（RSI）是本研究构建的核心评价指标，其计算公式如下：

式中：

RSI：风险隐患协同指数，反映内外协同识别隐患的效能重合程度，数值越高表明企业自主排查隐患的效果越好；

N：工厂自主排查发现且与成熟度评审问题相拟合的问题数量，该数量体现了企业主动发现并识别出与评审关注点一致的隐患的能力；

Q：风险隐患清单问题总数（以系统录入数据为准），反映了企业在一定时期内面临的所有潜在风险隐患的总量；

k：风险隐患清单数量修正系数。该系数是基于对蒙牛乳业多家常温工厂风险隐患数量的统计分后，取常温各工厂风险隐患数量平均数。

旨在消除工厂差异对风险隐患协同指数计算结果的影响，使不同工厂之间的评价结果具有可比性。

2.3 评价维度划分

为了更直观地评估企业安全环保管理成效，根据风险隐患协同指数（RSI）的计算结果，将评价划分为三个维度，并制定相应的奖励机制：

3  模型应用与实证分析

3.1 数据采集与处理

为确保研究结果的可靠性和有效性，本研究从蒙牛乳业安全生产信息化管理平台中，选取 2023年度 10 家常温工厂作为研究样本，采集其全年的风险隐患数据。在数据采集过程中，严格遵循数据采集规范，确保数据的完整性、准确性和及时性。

原始数据获取后，进行一系列预处理操作：

去重处理：利用数据查重算法，对隐患记录进行逐一比对，消除因重复录入或系统错误导致的重复数据，避免数据冗余对分析结果产生干扰；

分类编码：依据隐患的性质和特点，按照统一的分类标准，将隐患划分为设备安全、消防安全、生态环保、职业健康、现场管理等多个类型，并结合风险分级管控原则，对每个隐患进行风险等级编码，构建起标准化的数据分类体系，便于后续的统计分析和数据挖掘；

时间对齐：以年度为时间单位，对成熟度评审发现问题与工厂自主排查问题进行匹配，确保两类数据在时间维度上的一致性，使拟合度计算结果能够真实反映企业在相同时间段内的隐患排查情况。

此外，在数据处理过程中，还对数据进行了质量检查和异常值处理。通过人工审核与数据分析相结合的方式，对数据中的缺失值、错误值进行修正和补充，进一步提高数据质量，为模型应用提供可靠的数据基础。

3.2 协同管理效能验证

基于 10 家样本工厂实证研究显示，风险隐患协同指数（RSI）体系对乳制品企业安全环保管理有多维度提升作用。对比企业自主排查与外部评审隐患清单发现，高风险（Ⅰ、Ⅱ 级）隐患识别一致性显著提高，低风险（Ⅲ、Ⅳ 级）隐患自主排查覆盖范围扩大，说明该模型能有效区分不同风险层级管控重点。动态管控方面，工厂季度隐患存量系统性下降，整改效率大幅提升，体现风险防控时效性优化。

引入修正系数 k 消除工厂规模差异后，各生产单元安全管理效能评价结果可比性显著。数据分析表明，不同规模和工艺的工厂在统一评价体系下，管理短板与改进方向清晰可见。结合协同等级划分标准发现，卓越协同级工厂形成全流程风险防控闭环，优化协同级工厂在高风险管控领域需强化措施，基础协同级工厂亟需完善协同响应机制，分级特征与企业实际管理水平吻合。

研究通过双重验证机制确认模型有效性：协同指数与隐患治理效率显著联动，能客观反映企业安全投入成效；协同指数提升直接增强事故预防能力，验证其在风险预警中的实践价值。这种从隐患识别到风险控制的闭环验证，为乳制品行业构建科学化安全管理体系提供了方法论支撑。

3.3 行业对比分析

与传统安全管理评价方法相比，风险隐患协同指数（RSI）评价体系在协同管理效能上优势显著：

动态性：传统方法依赖定期检查或阶段性审核，数据更新滞后；RSI 依托蒙牛安全生产信息化平台实时采集数据，能及时反映企业安全环保管理动态，为决策提供实时依据;

激励性：传统方法多以定性描述或扣分制为主，缺乏量化激励；RSI 通过科学量化模型与分级激励机制，将自主排查隐患成效转化为评审加分，形成正向激励，调动企业自主管理积极性；

可比性：传统方法未考虑企业规模、工艺等因素对隐患数量的影响，不同企业评价结果缺乏可比性；RSI 引入风险隐患清单数量修正系数（k），消除工厂规模差异干扰，使不同规模、工艺的乳制品企业可在统一标准下对比，便于企业查漏补缺、借鉴提升。

对比案例研究表明，在相同管理要求下，采用 RSI 的乳制品企业在隐患排查的及时性、准确性及整改有效性上均优于采用传统方法的食品企业，验证了该评价方法的科学性、先进性与实用性。

4  讨论与建议

4.1 模型优化方向

权重调整：现行体系未区分不同风险等级隐患的影响差异，可对高风险（Ⅰ、Ⅱ 级）隐患赋予较高权重，低风险（Ⅲ、Ⅳ 级）赋予较低权重，使协同指数更准确反映实际风险状况；

时间衰减因子：当前模型未考虑时间对隐患排查价值的影响，可引入衰减因子，对近期发现的隐患提高权重，较早隐患降低权重，引导企业关注当前风险并及时防控；

行业基准值：现有评价标准基于蒙牛样本数据，缺乏行业代表性。未来可扩大样本范围，收集更多乳制品企业数据，建立行业风险隐患拟合度基准参考范围，为企业自评与行业监管提供科学依据。

4.2 管理实践建议

信息化支撑：加大安全生产信息化平台投入，完善数据采集功能。在现有隐患数据基础上，拓展安全环保措施执行情况、员工培训记录、设备运行状态等数据采集，实现管理全过程数字化、智能化监控，为风险评价与决策提供全面数据支持；

培训机制：强化员工风险辨识能力培训，制定系统计划，定期开展知识培训与技能竞赛，邀请专家指导，提升隐患识别与应对水平。鼓励员工总结分享排查技巧，形成学习氛围，推动管理水平整体提升；

闭环管理：将风险隐患协同指数（RSI）评价结果与绩效考核深度挂钩，建立 “评价 - 反馈 - 改进 - 再评价” 闭环机制。明确考核制度，将指数得分作为部门与员工考核重要指标，与薪酬、晋升等直接关联，对高分部门 / 个人表彰奖励，低分者督促整改，确保管理工作持续改进。

5  结论

本研究提出的基于风险隐患协同指数（RSI）的评价体系的乳制品企业安全环保可持续管理评价方法，通过量化成熟度评审与企业自主排查问题的重合程度，为乳制品企业安全环保管理提供了一种全新的评价思路和方法。经实证研究表明，该方法能够有效激发企业自主开展隐患排查工作的积极性，显著提升隐患整改效率，降低企业风险隐患存量，对推动乳制品企业实现安全环保可持续发展具有重要的现实意义。

未来研究可进一步优化风险隐患协同指数（RSI）的评价体系的参数设置，完善评价体系，扩大研究样本范围，探索该方法在其他食品加工行业的推广应用，为提升整个食品行业的安全环保管理水平提供更多有益的参考和借鉴。

参考文献

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