基于AHP-C的矿山企业安全投入评价研究

许梦国，闫曳綪，王 平，刘红阳，张威威

(1.武汉科技大学资源与环境工程学院，湖北 武汉，430081；2. 武汉科技大学冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室，湖北 武汉，430081)

在企业安全生产管理的研究中，“海恩法则”指出：每1起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患[1]。也就是说，任何严重事故都不是偶然发生的，任何不安全事故都是可以预防的。目前，我国的矿山安全生产形势仍然严峻，因此有必要对矿山企业的安全投入进行评价，并制定合理的投入决策，以避免或减少安全事故的发生，为实现安全生产提供有力的保障。

近年来，研究人员对企业的安全投入展开了系列研究，李树刚等[2]提出了煤矿安全投入评价指标体系由人员、科学技术、安全管理三个方面构成；刘永亮等[3]采用M(1,2,3)模型对煤矿安全投入结构进行了模糊综合评价，但此类方法的权重确定存在较大的主观因素，无法保证评价结果的精度；张魏魏[4]基于建筑施工企业的视角，采用不变替代弹性生产函数(CES)和灰色关联法研究安全投入最优比例，得到安全教育投入在降低安全事故、减少事故损失中占比最大；杨力等[5]通过集成AHP与BP神经网络，建立了煤矿安全投入综合评价模型，证明了优化投入结构可以使效益提高，但是并没有指出各项投入的重要程度；李振等[6]利用集成支持向量机(SVM)建立安全投入与安全保障度之间的非线性映射，在保证一定安全保障度的前提下，利用连续蚁群算法(CACA)迭代寻找最优的安全投入方案，研究表明该方案可优化分配各项安全投入资金，避免不必要的浪费及投入不足等问题。……