为了安全生产标准化达标,“为取证而取证”、“为达标而达标”、“请中介公司做了一堆文件资料”等乱象一抓一大把?!
对于安全科研工作者,研究量化、数学化趋势亦是如此,确实在当今安全科研界风头正盛。
使安全研究论文的思想越来越“干瘪”,读起来思想启迪性越来越弱?!
有的安全研究论文全然走样,文章读者看不懂、看不明白?!
有的安全研究论文一味追求数学模型的高端、严格和准确,忽视了新的安全思想、观点和见解;有的安全研究者炫耀数学技巧、追求复杂甚至冗余的数学模型?!
有的安全研究者沉迷于数学游戏,忽视了对安全问题本身的深入思考,其结果是使简单的安全问题复杂化,用“众所不知”的语言去讲述众所周知的道理?!
首先,表明观点:安全需要量化(指标),但不能过度和迷信量化(指标)。支持安全量化(指标),但不能唯安全量化(指标)。若你完全相信安全量化(指标),那就是不幸的开始。
今日各式各样的安全行业/领域都深信,保障和实现安全的必经之路就是量化安全绩效,公布结果,并根据数字来判断是否安全和如何管控安全。这样,出现了很多安全量化指标,如安全事件数量、安全指数(风险指数)等。但是,当我们饱含热情地投入具有科学严谨性的安全量化过程时,我们却由测量安全绩效,变成了一味痴迷、过度依赖和迷信安全量化本身,这就带来了过度和迷信安全量化、唯安全指标(安全量化)、玩“安全指标(安全量化)”、安全指标(安全量化)泛化和“安全指标(安全量化)陷阱”等问题,从而给安全埋下了更大的隐患,需要提高警惕,破除对安全指标(安全量化)的迷信。上述问题,无论在安全实践还是科研中,都普遍存在。不可否认,安全指标其实可以是个好东西,也可以成为好东西,只要我们在安全工作中是用它来辅助的,而非唯“安全指标”。换言之,安全需要量化(指标),我们决不能抛弃安全量化(指标),但不能过度和迷信安全量化(指标),若你完全相信安全量化(指标),那就是不幸的开始。这是,为什么呢?至少有以下原因。
1. 复杂是安全的固有特征,完全安全量化违背安全基本属性,注定是无法实现的,没有万能完美的安全指标,安全指标正常无法保证一定安全。安全指标仅是局部性,是复杂问题的简单化,不是整体性的,单靠几个安全指标是代表不了整体安全的。安全是组织管理的综合反映,涉及方方面面,复杂是安全的本质特征。因此,全面整体的安全是无法量化的,没有万能的安全指标,安全指标仅是某局部的安全表达,无法体现全面真实的安全。同时,有时候关键安全指标遗漏了,无厘请安全管理的重点和难点。若学习和使用了各种安全(风险)评价方法,也许大家都心知肚明。
2. 绝大多数安全指标都属于结果(滞后性)指标,昨天的安全无法证明明天的安全。例如,安全事件数量、违章数量、隐患数量等绝大多数安全指标都是结果(滞后性)指标。也许随着时间的推移,负面安全指标的总量在下降,展现出良好的安全形势。然而,安全能力的提升不是因为负面安全指标下降的结果。对安全事件等进行量化,是滞后的,把它们当作安全指标,是滞后的,我们总是感觉“晚了一步”,总是赶在安全事件发生后才采取行动。
3. 人因是安全事件的主要因素,人因很复杂很难量化,且安全指标充满主观性。例如,很多安全评价方法都要依赖于专家打分(真专家认真打分都未必可靠,在实际中往往还会随意凑很多“假”专家),安全意识和安全感测定等复杂且充满主观性。主观就有不确定性,就不一定可靠。
4. 安全指标往往只能说明表面,无法体现根本。例如,完成安全培训的成员占比是个伪指标,只会带来对安全态势和与虚假安全感。安全素质是个不可或缺的好东西。但如果组织仅仅因为接受年度培训的成员占比高就对自身安全素质盲目自信,那可真是完全看错了方向。例如:事故数量下降很快,但不知道背后是关闭了多少企业直接换来的,安全指标下降也许与真正的安全能力提升关系甚远。
5. 根据古德哈特定律,一项安全指标一旦变成了安全目标,它将不再是个好安全指标,存在安全量化(指标)虚假问题。古德哈特定律指出,一项指标一旦变成了目标,它将不再是个好指标。具体解释为:一项社会指标或经济指标,一旦成为一个用以指引宏观政策制定的既定目标,那么该指标就会丧失其原本具有的信息价值。即一项指标一旦成为政策制定的依据,便立刻不再有效。总之,一旦涉及“古德哈特定律”,事情就变质。让事情保持初心的方法是,记住一点:己所不欲,勿施于人。特别是,一旦安全指标与奖惩直接挂钩,针对指标造假往往就很难杜绝了。
那么,我们应该:不能过度和迷信安全量化(指标),破除对安全量化(指标)的迷信;正确处理安全指标与奖惩的关系;建立科学的安全指标体系;塑造科学正确的安全文化;等等。
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