А. Г. Федорец Качественные и количественные методы оценки величины риска (№4,2021)

УДК 614.8.084: 658.382

ББК 65.050

DOI 10.54904/52952_2021_4_24

Качественные и количественные методы оценки величины риска

Федорец Александр Григорьевич - Директор АНО «Институт безопасности труда», г. Москва, Российская Федерация

АННОТАЦИЯ Статья написана в ответ на просьбы специалистов разъяснить, как количественные методы оценки рисков отличить от качественных. Попытка ответить на этот вопрос кратко и на пальцах не увенчалась успехом. На самом деле, все оказалось существенно сложнее, чем казалось вначале. Тем не менее, важность этой проблемы для развития риск-менеджмента является критической: качественные методы можно использовать для оценки рисков, но невозможно (бессмысленно) использовать для целей управления рисками. А имеет ли смысл сам процесс оценки рисков, если результаты оценки не предполагается использовать для выработки новых или улучшения имеющихся защитных мер (мер безопасности)? А имеет ли смысл занятие какой-либо деятельностью, если она не приводит к реальному результату, который можно оценить? Кажется, вопрос – риторический. Тем не менее подавляющее большинство организаций, использующих так называемые «матричные» методы, именно этим (то есть, именно «риторикой») и занимаются. Вместо того, чтобы предпринимать результативные меры, направленные на предупреждение травм и аварий.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА Риск, профессиональный риск, оценка риска, количественные методы оценки риска, качественные методы оценки риска, метод ИБТ.

QUALITATIVE AND QUANTITATIVE METHODS FOR ASSESSING THE MAGNITUDE OF RISK

ANNOTATION The article was written in response to requests from experts to clarify how quantitative methods of risk assessment can be distinguished from qualitative ones. An attempt to answer this question succinctly and on the fingers was unsuccessful. In fact, everything turned out to be much more complicated than it seemed at first. Nevertheless, the importance of this problem for the development of risk management is critical: qualitative methods can be used for risk assessment, but cannot (meaningless) be used for risk management purposes. But does the process of risk assessment itself make sense if the results of the assessment are not supposed to be used to develop new or imp-rove existing protective measures (security measures)? Does it make sense to engage in any activity if it does not lead to a real result that can be evaluated? The question seems to be rhetorical. Nevertheless, the overwhelming majority of organizations that use the so-called «matrix» methods, this is exactly what (that is, it is «rhetoric») that they are doing. Instead of taking effective measures to prevent injuries and accidents.

KEYWORDSrisk; professional risk; risk assessment; IBT method; qualitative methods of risk assessment; quantitative risk assessment methods

ABOUT THE AUTHORAlexander G. Fedorets / Director of autonomous non-profit organization “Institute of Occupational Safety”, Moscow, Russian Federation

«Всё что существует, существует в некотором количестве и может быть измерено».

Лорд Кельвин

Вместо введения В первую очередь, следует уяснить, что термины «оценка риска», «оценка величины риска» и «оценка уровня риска» обозначают совершенно разные понятия. Иначе, дальнейшие пояснения не имеют смысла.

Согласно всем действующим стандартам (удивительное согласие!) понятие «оценка риска» включает в себя все этапы «анализа риска» и «оценивания риска» от выявления и описания опасностей до принятия решения об уровне риска и необходимости воздействия на риск. И все эти этапы (всего 7-9 этапов) обозначаются одним термином – «оценка риска». Поэтому выражение «метод оценки риска» не имеет практического смысла, как и выражение «метод оценки счастья».

Термин «оценка уровня риска» применяется на том этапе, когда уже оцененная величина риска сравнивается с «допустимым (приемлемым)» уровнем риска п принимается решение, что с этим риском делать: принять, снизить или отказаться от задумки (цели). Этот этап в стандартах называют этапом «оценивания риска». Здесь чаще всего и применяются так называемые «матричные» методы оценивания (категорирования) рисков, величины (значения) которых получены «экспертными» («необъяснимыми») методами.

Поэтому, когда говорят о «количественных» и «качественных» методах «оценки риска» на самом деле имеют в виду методы «оценки величины риска» (ГОСТ Р 51901.1-2002) или именно методы «количественнойоценки риска» (ГОСТ Р 51898-2002). Получение «оценки величины риска» входит в этап «анализа риска» (Рис.1).

ОЦЕНКА РИСКА
Анализ риска						Оценивание риска
Идентификация опасности			Оценка величины риска
выявление опасности	описание условий возникновения, проявления опасности и ее характеристик	установление вида опасного события и его последствий	оценка вероятности наступления события	оценка тяжести последствий события	вычисление величины риска (количественная оценка риска)	обоснование допустимого (приемлемого) риска	оценка уровня (категорирование) риска	принятие решения по риску

Рис.1 Структура понятий, связанных с «оценкой риска»

В наше нелегкое время, когда иметь и, тем более, отстаивать, собственное мнение, а особенно, в охране труда, не принято, можно предположить, что у значительной части специалистов сразу же возникнет вопрос: «А в каком нормативном правовом акте указаны различия между качественными и количественными методами оценки риска?». Увы, ни один нормативный правовой акт или нормативный документ не содержит строгих признаков, позволяющих отличить «качественные» методы от «количественных». И скажем за это огромное спасибо тем, кто пытается формулировать нормативные правовые акты.

Но это и не требуется, поскольку эти признаки достаточно очевидно формируются на основе понимания сущности «риска», целей «оценки риска» и «управления риском», описаний методов оценки риска в стандарте ИСО 31010 и ... высшего образования. Но, при этом придется-таки каждому специалисту сформировать собственное мнение на основе приведенных далее логических рассуждения автора.

Качественные и количественные методы

Уже сама постановка вопроса «чем качественные методы оценки риска отличаются от количественных» сразу же приводит к следующим выводам:

во-первых, очевидно, что «количественные» и качественные» методы отличаются, то есть они – разные. Не может быть один и тот же метод одновременно «качественным» и количественным»;

во-вторых, эти методы, как минимум, отличаются по возможности оценить именно «величину» (количество) риска (размер, вес, стоимость), а не его «качество», то есть отнесение к определенной группе по совокупности свойств или признаков. Обычно эти группы отличаются по субъективному «отношению» к риску («приемлемый» – «неприемлемый») или по качественному «уровню риска» («большой» - «маленький», 1-й, 2-й, 3-й, ...25-й категории);

в-третьих, понятно, что «величина» (риска) должна быть получена количественно, именно «измерена», то есть получена на основе фактических (объективных) данных, с помощью поверенного и откалиброванного средства измерения, что обеспечивает возможность многократного получения этим же методом этого же результата.

Таким образом:

все количественные методы оценки величины риска – «объективные» (результат каждой отдельной оценки не содержит значимого влияния человеческого фактора) и поэтому допускают возможность «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов» (см. проект «Рекомендаций по выбору методов оценки уровня риска...» Минтруда России);

качественные методы, как правило, «субъективные» («экспертные»), т.е. основаны на частном, случайном мнении, которое в целом зависит от личного опыта и мировоззрения эксперта, а в каждый случайный момент времени зависит еще и от ... настроения эксперта.

Очевидно, что качественные методы, в общем случае, не обеспечивают «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов». Но, ради справедливости следует заметить, что качественные методы могут быть и объективными. Например, качественное ощущение, что в бане «жарко», а в морозильнике – «холодно», как правило, не вызывает разногласий и подтверждается, в том числе и количественными изменениями.

Рассмотрим этот случай на примере аналогии, поскольку количественные значения для обозначения качественных величин применяются не только в т.н. «матричных» методах оценкиуровня риска («метод последствий и вероятностей», «метод Файна-Кинни»).

Например, существует шкала твердости по Моосу (1-10), в которой твердость талька равна 1, гипса – 2, кальцита - 3, а алмаза -10. Во-первых, отметим, что применение шкалы (метода) – совершенно объективно: гипс – царапает тальк, а сам гипс царапается кальцитом (так устроена шкала), алмаз царапает всех (Рис.2).

Рис.2 Шкала твердости минералов по Моосу

Однако, можем ли мы утверждать, что алмаз тверже гипса в 5 раз, а талька – в 10 раз? Очевидно, нет. Также нельзя утверждать, что смесь гипса и талька по твердости равна кальциту, а 4 куска кальцита тверже алмаза...

Не вызывает разногласий также тот очевидный факт, что если результат оценки величины риска выражен в терминах «большой-маленький» или «зелёный-красный», то метод – качественный. А как быть если результат получен в виде 3*5="15 или 3³ / 4² = 1", 6875? Это результат количественный или качественный?

Многие «эксперты» заблуждаются, полагая, что если числа обозначить словами («маленький-большой»), то матрица является качественной, но стоит строки и столбцы обозначить цифрами (5*5), то матрица сразу же становится «количественной»! Увы, все не так просто, как кажется...

На самом деле, строго говоря, числа, которые получаются на пересечении столбцов и строк «матрицы последствий и вероятностей» («матрицы оценки рисков»), не являются и не могут быть результатом математической операции умножения, поскольку к качественным категориям (числовым обозначениям столбцов и строк матрицы) нельзя применять математические операции! Это, вообще не числа!

Матрица просто визуально отображает соответствие качественного уровня риска (например, 20) качественному уровню вероятности (5) и тяжести (4). Или наоборот вероятности (4) и тяжести (5). Что изменится, если числовые обозначения строк и столбцов матрицы 5*5 мы заменим на вербальные обозначения (большой-маленький и т.п.), а числовое поле матрицы оставим без изменений? А ровным счетом ничего!

Рис.3 Таблица Пифагора и «матрица оценки риска»

Таким образом, широко применяемая матрица 5*5 не является даже 1/4 таблицы Пифагора для младших классов, поскольку таблица Пифагора оперирует действительно с числами, а матрица 5*5 – с символами, обозначающими качественные категории (Рис.3)

Из этого примера следует, что данные, полученные «качественными» методами, можно сравнивать между собой попарно (А>B, C>A и т.д.), но к ним нельзя применять даже простейшие арифметические операции (+/ -). Или, если с помощью матрицы 5*5 получены два значения уровня риска А="6 (2*3) и В=12 (3*4), то из этого, действительно, следует что «по мнению эксперта» (!) А<B, но совершенно не следует, что А+В=18, а В/А=2.

На самом деле, при установлении вида (качественный-количественный) метода оценки величины риска, которым получен результат, главную роль играет не вид результата оценки величины риска («большой-маленький», «красный-зеленый», «25» или «3,1415»).

Главными признаками, одновременное присутствие которых позволяет отличить «количественный» метод от «качественного», следует считать:

• вид представления исходных данных и конечного результата – очевидно, что исходные данные и конечный результат должны быть представлены в числовом виде;

• способ получения исходных данных - исходные данные получены на основе объективных фактов, которые в дальнейшем не подлежат изменению и могут быть перепроверены, а не на основе экспертных оценок, мнений, гипотез или иных субъективных предположений, которые не подлежат объективной проверке;

• способ получения конечного результата из исходных данных - результат должен быть получен из исходных данных путем строгих математических преобразований (по правилам математики, теории вероятностей).

Таким образом, главное отличие «количественных» методов от «качественных» заключается не в том, что результат представлен в числовой форме (это позволяют и «качественные» методы), а возможность применять к результатам оценки математические операции (сложение, вычитание, умножение, деление), которые также дают разумный результат. Например, во сколько раз «большой» больше «маленького», а если «большой» поделить на 10, будет ли результат больше или меньше «маленького»? А если сложить 2 «маленьких» и 1 «средний», результат будет больше или меньше «большого»? А если, например, «красный» поделить на 2, то, вероятно, получим «ультрафиолетовый» (по длине волны) или «инфракрасный» (по энергии), но кто так рассуждает и кому этот результат нужен?

Возможность «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов» оценки рисков обеспечивается только количественными методами, которые выдают результат на основе строгого преобразования объективных (не зависящих от отношения наблюдателя) данных путём применения простых математических операций или проведения строгих математических преобразований по установленным правилам.

Тем не менее, в процедурах оценки рисков применяют как количественные методы, так и качественные. Однако результаты такой оценки служат разным целям:

качественные методы применяются в случаях, когда результат оценки не планируется применять для управления риском (целенаправленного воздействия на риск в целях его уменьшения, т.е. в целях повышения, например, безопасности труда, предотвращения травматизма, аварий, пожаров). Ситуация соответствует организациям малого бизнеса (недостаточно ресурсов для организации риск-менеджмента), офисным компаниям (незначительные уровни рисков, не требующие специального управления);

качественные методы также применяются и в серьезных системах риск-менеджмента только для предварительного (грубого) категорирования рисков (пренебрежимый-существенный-катастрофический) до проведения их количественной оценки, если для каждой категории рисков применяются разные методы количественной оценки. Для чего, собственно, и предназначен стандартный «матричный метод» (см. описание метода «последствий и вероятностей» в ИСО 31010).

количественные методы применяются в системах управления рисками, где требуется обоснование планируемых мер управления рисками, оценка результативности и эффективности деятельности по обеспечению безопасности производственного процесса (средние и крупные производственные компании с существенными рисками травматизма и аварийности). При этом, как показано в предыдущем абзаце, для разных категорий уровней рисков могут, в общем случае, применяться разные количественные методы.

Качественные методы оценки уровней рисков

Качественные методы не предусматривают применения каких-либо строгих математических моделей и выводят на результат «оценки уровня риска» (маленький-большой, допустимый-недопустимый, зелёный-красный и т.п.) в одно действие. Этот результат уже не требует даже оценивания (категорирования) риска, поскольку результатом применения метода уже является отнесение риска к определенной категории. В матрице 5*5 категории определены от 1 до 25 и, следует обратить внимание, это не значения уровней риска, а обозначения категорий уровня риска.

Однако, как видно, этот результат просто ... «появляется» и никаким способом невозможно узнать, почему получился именно этот результат или как этот результат можно перепроверить. Поэтому, в подавляющем большинстве случаев появляется именно тот результат, которые хочет увидеть сам оценщик или заказчик оценки, который платит «эксперту» за оценку и желает за свои деньги увидеть тот результат, который его устроит («кто платит, тот и заказывает ... результат»). Преимуществом такого подхода является то, что в случае заведомо фиктивной оценки риска исключается возможность «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости процесса и результатов», что и на самом деле и требовалось, как заказчику, так и «эксперту».

Тем не менее, даже применение качественных методов оценки, таких как, например, широко распространенный «матричный метод» («метод последствий и вероятностей» по ИСО 31010) оправдано в тех организациях, для которых вопросы безопасности труда и производства не являются критичными, а оценка рисков проводится только в целях исполнения государственной обязанности или демонстрации приверженности современной «культуре безопасности».

Однако то, что сказано по поводу «метода последствий и вероятностей» в ГОСТ Р 58771-2019 (переводной аналог ISO 31010-2018) чрезвычайно расстроило бы его адептов, ели бы соответствующие «эксперты» внимательно прочитали этот стандарт или, хотя бы, описание «метода последствий и вероятностей» (Б.9.3).

С одной стороны (строго по ГОСТ Р 58771-2019):

• метод относительно прост в использовании, обеспечивает быстрое ранжирование рисков по разным уровням значимости;

• обеспечивает четкое визуальное отображение относительной значимости риска по последствиям, вероятности или уровню риска;

• метод можно использовать для сравнения рисков с различными типами последствий (не зависит от типа последствий, а только от тяжести).

Иными словами, «метод последствий и вероятностей» - метод визуального отображения результатов оценки величины риска, полученных ... каким-то другим методом или, вообще, без какого-либо метода (интуитивно).

С другой стороны (строго по ГОСТ Р 58771-2019 с примечаниями автора в скобках):

• для разработки обоснованной матрицы требуется хороший опыт (далеко не во всех случаях применима матрица 5*5);

• трудно однозначно определить шкалы, чтобы пользователи могли взвешивать последствия и вероятность последовательно (как правило, решение следует от «обратного» - эксперт сначала видит ожидаемый или желаемый результат на пересечении строки и столбца, а потом уже подгоняет под требуемый результат обозначения столбцов);

• достоверность оценок рисков зависит от того, насколько хорошо разработаны и откалиброваны шкалы (что предполагает разработку отдельной матрицы для каждой ситуации или опасности и, соответственно, невозможность сравнивать результаты оценки, полученные по разным матрицам);

• использование метода очень субъективно, и разные люди часто присваивают очень разные оценки одному и тому же риску (и никакого «прослеживания, воспроизводимости и проверяемости»!);

• правильно калиброванная матрица будет включать в себя очень низкий уровень вероятностидля многих индивидуальных рисков, которые трудно понять (опасные события – очень редкие и маловероятные события, поэтому в матрице «5*5» почти все опасности будут соответствовать обозначению «1». Важно понимать, что «1» в матрице 5*5 не «значение (число)», а именно «обозначение», т.е. «символ»);

• для правильного ранжирования требуется последовательное формулирование рисков (чего трудно достичь, поскольку с «формулированием» в настоящее время очень большие проблемы даже на высоких уровнях, не говоря уже об уровнях организаций).

Иными словами, «матричный метод» настолько субъективен, что использовать его можно только в качестве предварительной оценки рисков (например, чтобы отсеять от дальнейшего учета заведомо «пренебрежимые» риски).

Кроме того, что особо отмечено в стандарте ГОСТ Р 58771-2019, применение метода требует тщательной предварительной подготовки, что несколько противоречит утверждению о его простоте:

- достоверность оценок рисков зависит от того, насколько хорошо разработаны и откалиброваны шкалы;

- методом предусмотрено только одно значение последствия, тогда как во многих ситуациях возможен диапазон значений последствий, и от этого зависит ранжирование риска;

- каждый рейтинг будет зависеть от способа описания риска и уровня детализации (то есть, чем более подробно описание, тем выше количество выявленных сценариев реализации, каждый из которых имеет более низкую вероятность). Способ, которым сценарии группируются вместе при описании риска, должен быть согласован и определен до ранжирования.

И, наконец (строго по ГОСТ Р 58771-2019), самые главные (характерные для всех «качественных» методов) ограничения «матричного метода» позволяющие сделать однозначный вывод о его неприменимости для оценки т.н. «профессиональных» рисков на рабочих местах:

- риски не могут быть агрегированы (например, нельзя определить, эквивалентно ли определенное количество низких рисков или низкий риск, выявленный определенное количество раз, риску со средним уровнем значимости);

- сложно сочетать или сравнивать уровни риска для разных категорий последствий.

Приведенные здесь пояснения и выводы также применимы и к т.н. методу «Файна-Кинни» [1, 2, 3], отличающемуся от «метода последствий и вероятностей» только тем, что в методе Файна-Кинни используется «формула полной вероятности»): вместо «полной вероятности наступления определенных последствий определенного события» (Р_Σ), используется произведение «вероятности наступления события» (F) на «условную вероятность наступления последствий в результате наступления события» (P_F):

R = F * P_F * G,

где произведение F * P_F соответствует Р_Σ (в матричном методе) с учетом того, что использование понятия «частота» в оценка риска вообще не имеет смысла (об этом несколько далее).

Применявшийся в методе Файна-Кинни подход к разделению полной вероятности наступления случайного ущерба на вероятность (частоту?) наступления события и условную вероятность ущерба в результате наступления события только на первый взгляд кажется более точным, но, на самом деле, приводит к ещё большим ошибкам так же, как и попытка вместо одного наиболее вероятного исхода рассматривать совокупность различных равновероятных или равновероятных сценариев с различными видами ущербов (следствие свойств дисперсии случайной величины). При этом мы в любом случае получаем ... математическое ожидание ущерба от всех возможных исходов (т.е., фактически один усредненный исход), который наступит с вероятностью равной 1 при условии реализации опасного события.

Метод Файна-Кинни учитывает (сомножитель P) возможность отсутствия ущерба в результате реализации опасного события (сценария при котором «повезло», «отделался лёгким испугом») в полной вероятности противоречит современной («проактивной», т.е. предупреждающей) методологии систем менеджмента безопасности, которая берет своё начало с британского стандарта BSI 8800:1996". Согласно современной методологии деятельность по обеспечению безопасности должна быть нацелена на повышение безопасности объектов, предотвращение появления опасных ситуаций и исключение опасных действий, а не на смягчение последствий (хотя и «соломку подстелить» также не запрещается).

Вызывает глубокие сомнения еще одна особенность метода Файна-Кинни, согласно которой редко выполняемые условно или потенциально «опасные» работы оцениваются как менее опасные (риск – меньше), чем такие же работы, которые выполняются в повседневном режиме. Хотя практика свидетельствует о совершенно противоположном соотношении: наиболее опасными считаются именно редко выполняемые работы, которые, как известно, и относят к «работам с повышенной опасностью».

В любом случае, даже при использовании качественных субъективных методов оценки уровня риска («матричного метода» или «Файна-Кинни») следует иметь в виду именно «вероятность» (наступления будущих событий), а не их «частоту» появления в прошлом, поскольку:

- частотный подход строго противоречит современной концепции риска, сформулированной в стандарте ИСО 31000;

- в сфере безопасности труда (например, травмирование работника или авария) двух одинаковых событий не бывает, а значит о «частоте» вообще речь вести нельзя;

- при «умножении» тяжести на вероятность (0...1) риск уменьшается, а при умножении тяжести на частоту (1...5) – растет (адептам матрицы 5*5 уже как-то следует определиться...);

- оценка будущих рисков по (неизменной в будущем!) частое прошлых событий (несчастных случаев) – в сфере безопасности труда является красноречивым признанием службы охраны труда в свое полной недееспособности и бессмысленности существования.

Метод Файна-Кинни (R="F * Р_F *G)

«Матричный метод» (R="P_Σ *G)

Рис.4 Сравнение вероятностных структур матричных методов

Следует отдать должное Файну и Кинни за то, что они первыми (уже в 70-х – годах прошлого века) предприняли попытку формализовать процедуру оценки рисков в сфере безопасности. Но в силу указанных выше причин в 90-х годах от метода Файна-Кинни отказались в пользу «матричного» подхода, несмотря на то, что многие кабинетные ученые до сих пор этот метод «исследуют» в целях поддержания своих рейтингов и индексов [4].

Здесь нельзя не отметить, что в нашей стране очень многие начинающие «эксперты», только вступающие (иногда крайне неосмотрительно) в оценку рисков, до сих пор представляют метод Файна-Кинни как более современный и «продвинутый» только на основании того, что матричный метод использует только два целочисленных сомножителя, а метод Файна-Кинни использует целых три сомножителя, включая, даже (!) дробные. Что, по их мнению, уже как бы соответствует «более лучшему» экспертному уровню...

Количественные методы оценки величины риска в ГОСТ Р 58771-2019

Согласно обозначенным ранее признакам количественные методы основаны прежде всего на строгой математической модели, связывающей количественные (объективные и измеримые) исходные данные с количественным результатом.

Среди «условно применимых» для оценки профессиональных рисков методов, указанных в ГОСТ Р 58771-2019 к «количественным методам» можно отнести: Байесовский анализ (Б.5.2), анализ дерева решений (Б.7.3), анализ дерева событий (Б.5.5), анализ дерева отказов (Б.5.6), анализ видов и последствий отказов и анализ видов, последствий и критичности отказов (Б.2.3), анализ рисков и критические контрольные точки (Б.4.3).

Перечисленные методы основаны на теории вероятностей, являются количественными, объективными. Полученные с помощью этих методов результаты можно агрегировать (сопоставлять, объединять, совершать различные математические операции и т.д.).

Однако фактически, для целей оценки рисков в сфере безопасности труда (рисков травмирования, промышленных аварий, пожаров) эти методы не пригодны, поскольку ... основаны на классической (частотной) теории вероятностей. А для правильного (научно обоснованного) применения методов теории вероятностей и математической статистики требуется представительная выборка, то есть большое число (минимум – десятки) однородных несчастных случаев (аварий, пожаров). В теории вероятностей понятие «однородный» (применительно к несчастному случаю) означает, что несчастные случаи произошли с работниками одного типа (пол, возраст, рост, вес, квалификация, опыт ...), при выполнении одной и той же операции с использованием одного и того же инструмента, материалов, технологий, в одинаковых внешних условиях, с применением одного и того же набора защитных мер и с одинаковыми последствиями...

То есть несчастные случаи должны быть однотипными, как шары в мешке, с которыми так любят упражняться ученые и специалисты в области теории вероятностей. Правда, в этом случае возникает закономерный вопрос: а чем, собственно, занимались все это время руководители и специалисты, ответственные за обеспечение безопасности, кроме как «наблюдением, не предполагающим никакого вмешательства» в статистически однородный (установившийся) поток однотипных несчастных случаев (аварий, пожаров)?

В данном случае «к счастью», даже в наших крупнейших государственных монополиях такие выборки можно собрать только в течение десятков лет. Но и в этом случае они уже не могут быть признаны однородными (меняются условия, технологии, оборудование, квалификация...).

Кроме того, статистические методы, так же как «матричный метод» и «метод Файна-Кинни» уже не соответствуют современной концепции риска, обозначенной в стандарте ИСО 31000 в 2009 году, которая ориентирована вперед (в «неопределенность»), в то время как указанные методы ориентированы назад (в «частоту» прошедших событий).

Современная концепция риска, представляемого в виде влияния неопределенности на цели, практически полностью исключает возможность применения статистических данных (в т.ч. «частоты» прошлых событий) для оценки рисков, связанных с будущими событиям. В современном представлении о риске (по ИСО 31000), если риск и связан с частотой прошлых событий, то только соотношением: чем выше частота прошлых (однородных) событий, тем меньше риск, связанный с этими событиями в будущем. Но это уже совсем другая история...

Количественный метод оценки риска по ГОСТ Р 12.0.011-2017

На очевидный вопрос – «Можно ли разработать совершенно объективный количественный метод оценки риска?» - ответим: это невозможно (вспомним, что «риск – влияние неопределённости на цели»). Но можно пытаться минимизировать влияние субъективной оценки на получение исходных данных. Что и достигнуто в Методе ИБТ, реализованном в ГОСТ Р 12.0.011-2017 [5, 6].

Метод ИБТ разработан в России АНО «Институт безопасности труда» (потому и назван «Метод ИБТ») и является первым в России и в мире количественным методом оценки рисков в сфере безопасности труда и производства, который основан на новой (современной) концепции риска, сформулированной в ИСО 31000 (риск- влияние неопределенности на цели). Это, как минимум означает, что для оценки рисков, связанных с будущими событиями, не требуется «частота аналогичных событий в прошлом». То есть, предполагается, что несчастные случаи на стройке могут быть в будущем, даже, если их не было в прошлом (!). Что полностью исключается при использовании «матричного метода» или «метода Файна-Кинни», требующих в обязательном порядке предварительного многократного «пролития крови».

Метод ИБТ:

является строго количественным, поскольку основан на количественных данных, отражающих количественные значения тяжестей ущербов от идентифицированных опасностей и количественные значения результативностей (часто ошибочно именуемых «эффективностями») установленных защитных мер (барьеров безопасности) для защиты от каждой опасности;

является наиболее объективным из известных методов благодаря реализованной 2-х этапной процедуре частично субъективного формирования измерительных инструментов и их совершенно объективного применения при проведении непосредственной оценки рисков на рабочих местах;

является первым из известных методов оценки величины риска, основанным на новой (современной) концепции риска, сформулированной в ИСО 31000.

Но, поскольку метод разработан в России, то и его дальнейшее продвижение в национальную практику несложно представить. Достаточно вспомнить: радио, вертолет, телевизор... Внедрять будем через Сингапур!

Рассмотрим методологические основания и особенности Метода ИБТ подробнее.

Очевидно, что в любом случае, получение конечного результата в процедуре оценки величины риска сводится к сочетанию (перемножению) численного значения вероятности, на численное значение тяжести. При этом, разумеется, значение вероятности должно находиться в диапазоне от 0 до 1, а не от 1 до 5, а диапазон значений тяжести должен охватывать весь диапазон возможных ущербов (от микротравмы до группового несчастного случая со смертельным исходом). Что, очевидно, также не вмещается в диапазон от 1 до 5.

Потенциальную тяжесть возможного несчастного случая можно оценить двумя способами: экспериментально (статистически, объективно) и экспертным путем (то есть совершенно субъективно).

Казалось бы, результат, полученный многократным травмированием одного и того же работника одним и тем же фактором, в одних и тех же условиях позволяет считать полученный результат статистически достоверным и достаточно объективным. Для этого случая в нормативном документе Ростехнадзора (РД 03-418-01) даже предусмотрено специальное определение: «индивидуальный риск - частота поражения отдельного человека в результате воздействия исследуемых факторов опасности аварий». Как тут не вспомнить ранее упомянутую глобальную проблему с «формулированием» ...

Однако экспериментальный метод представляется, как минимум, не достаточно гуманным. Кроме того, с позиций современного представления о риске (ИСО 31000) результаты предыдущих (1000) испытаний достаточно точно задают параметры закона распределения случайной величины (математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение), но совершенно ничего не говорят о фактическом результате 1001 или 1002 испытания, который нас, собственно, и интересует! В отношении каждого из последующих результатов сохраняется полная неопределенность в пределах крайних экспериментальных значений (легкий ушиб-смерть).

Поэтому оценка тяжести несчастного случая, полученная интуитивным («экспертным») путем будет пренебрежимо мало отличаться от оценки, полученной на основе многократного негуманного эксперимента с «отдельным человеком». То есть будет, на самом деле, точно такой же субъективной, но без лишней имитации наукообразной деятельности и с сохранением жизни и здоровья «отдельных человеков».

Но в оценке тяжести есть и положительный момент: разброс (отношение максимального отклонения к среднему) интуитивных оценок тяжести несчастного случая в конкретной ситуации с конкретным работником (тяжести от опасностей ОП1...ОП7) даже среди крайне разрозненной группы «экспертов» (Эксп.1 – Эксп.7), как правило, не превышает 2 (см. Рис. 5). Что в оценке риска (как влияния неопределённости) можно считать почти ничтожным по сравнению с разбросом в оценках вероятностей, которые могут достигать нескольких порядков величины (100... 1000 раз).

Таким образом, на текущем этапе развития количественных методов оценки величины риска главную проблему представляет повышение достоверности (точности и объективности) оценки вероятности наступления конкретного исхода, связанного с реализацией опасного события.

Напомним, что в рамках современного проактивного подхода последствия (ущерб) связываются с произошедшим событием напрямую, без промежуточной вероятности («пронесёт-не пронесёт»), как в методе Файна-Кинни.

	Эксп.1	Эксп.2	Эксп.3	Эксп.4	Эксп.5	Эксп.6	Эксп.7	Сумма оценок	Среднее значе-ние	Отн. откл.
ОП 1	0,1	3	10	3	1	0,1	15	32,2	4,6	2,3
ОП 2	1	3	5	5	5	1	3	23	3,3	0,5
ОП 3	7	5	30	1	3	3	10	59	8,4	2,6
ОП 4	3	20	10	5	7	0,1	15	60,1	8,6	1,3
ОП 5	15	5	50	15	3	5	30	123	17,6	1,8
ОП 6	10	7	30	3	15	7	5	77	11,0	1,7
ОП 7	5	5	15	5	5	10	3	48	6,9	1,2

Рис. 5 Иллюстрация влияния разброса мнения экспертов на оценку тяжести

В Методе ИБТ объективность оценки вероятности обеспечивается следующими инструментами:

во-первых, в качестве исходных данных для оценки величины вероятности наступления нежелательного исхода используются объективно присутствующие на рабочем месте (в исследуемом процессе) отдельные опасности и примененные для защиты именно от каждой отдельной опасности защитные меры (барьеры безопасности);

во-вторых, применена 2-х этапная процедура оценки величины риска, которая «гальванически развязывает» этап установления измерительных шкал (тяжестей исходов, и результативностей защитных мер) и их применение к оценкам рисков на местах.

В качестве аналогии можно привести совершенно субъективный выбор измерительного инструмента (локоть, метр, землемерный циркуль в косую сажень) и совершенно объективные (хоть и различные по числовому значению) результаты измерения, полученные с помощью этих инструментов.

Двухэтапная процедура полностью не исключает субъективности при установлении шкал тяжести исходов и результативности защитных мер, как измерительных инструментов, так же как и самое высокое разрешение фотографии полностью не отразит Джоконду в ее исходном (аналоговом) исходнике. Однако увеличение числа «строк» и «столбцов» объективно ограничивает возможности по субъективному установлению их значений. А на втором этапе (при рассмотрении полученного изображения) уменьшает разнообразие «экспертных трактовок» относительно того, что именно изображено. Сравните, например (Рис.6), возможности экспертного оценивания (идентификации) изображения той же Джоконды по матрице разрешением 5*5 и по изображению с разрешением QVGA (240*320).

В пределе, «качественные» методы могли бы перейти в «количественные» путем философского перехода «количества в качество». Например, если матрицу (5*5) постепенно расширять (10*10, 100*100, 320*480, 768*1024, 1080*1920 и т.д.), то путем уменьшения пикселизации итоговой «картины» оценки риска мы постепенно вместо качественного результата будем получать все более и более количественное (понятное) изображение.

Но при использовании качественного подхода к формированию строк и столбцов возникнет непреодолимая проблема их вербального безосновательного («экспертного») описания (тяжести вреда – от пренебрежимого до критического, а вероятности – от практически невозможного до практически ожидаемого). Поэтому на практике при использовании качественных методов, действительно, в большинстве случаев приходится ограничиваться числом уровней описания не более 5-7. В то время как матрица Метода ИБТ в настоящее время имеет размерность примерно 1000*1000 и ее без усилий и без потери здравого смысла можно улучшить до FullHD.

Матрица 5*5	Матрица Пифагора	LDPI 23*33	QVGA 240*320

Рис.6 Влияние разрешения «матрицы» на достоверность идентификации риска

В Методе ИБТ именно таким образом:

минимизируется влияние субъективного фактора на 1-м этапе (идентификация опасностей и защитных мер на всех рабочих местах и создание единого и неизменного до окончания всей оценки рисков средства измерения – классификаторов всех идентифицированных опасностей и защитных мер организации);

полностью исключается субъективность применения этих инструментов на 2-м этапе, когда риски уже непосредственно оцениваются на рабочих местах (в процессах), характеризующихся специфическими наборами опасностей и защитных мер с фиксированными значениями соответствующих им тяжестей и результативностей.

Действительно, поскольку в основе оценки величины риска лежит неопределенность, то получение абсолютных значений величины риск и не имеет смысла. Решающее значение имеет только рейтинговое место полученной оценки величины риска в общем реестре всех рисков организации. В общем случае не только рисков, связанных с безопасностью труда.

Из чего следует также вполне очевидный, но почему-то непонятный значительной части специалистов вывод: оценка рисков на нескольких выбранных («самых сложных и опасных»?) рабочих местах вообще не имеет никакого смысла: ни с точки зрения соблюдения требований законодательства (где главное внимание уделяется не результатам оценки рисков, а наличию и соблюдению процедуры), ни с точки зрения пользы для организации (какая польза от результата измерения, полученного не поверенным и не калиброванным средством измерения?).

Кроме того, снижение субъективности оценок тяжести последствий от каждой опасности и результативности каждой защитной меры достигается тем, что все тяжести и опасности оцениваются в рамках единых перечней (реестров), таким образом, что каждая оценка оказывается зажатой между двумя соседними. Что по аналогии с методом попарных сравнений позволяет «зажать» субъективность и повысить точность измерительных инструментов, которыми и выступают «сводный перечень всех опасностей с установленными тяжестями» и «сводный перечень всех защитных мер с установленными результативности».

А где же здесь вероятность? В этом и заключается главная особенность и новизна Метода ИБТ, которая не имеет аналогов не только в России, но и в мире. Хотя это открытие АНО «ИБТ» для тех, кто уже знаком с методом, теперь выглядит достаточно очевидным, как, например, земное тяготение.

Согласно Методу ИБТ вероятность наступления опасного события (несчастного случая) равна 1, если защитные меры от конкретной опасности не идентифицированы и равна 0, если принятые защитные меры полностью исключают возможность реализации опасности (например, путем устранения или «гарантированного» блокирования источника опасности). Очевидно? Безусловно. Кто бы спорил, кроме приверженцев матрицы (5*5), полагающих, что значения вероятности не ограничиваются числом 1.

Но Метод ИБТ идет дальше: в диапазоне от 1 до 0 вероятность (Р) реализации опасности уменьшается пропорционально суммарной результативности (Е_Σ) всех защитных мер, предпринятых для защиты от этой опасности, таким образом, что Р =" 1 - Е_Σ.

Именно формула Р =" 1 - Е_Σ, заложенная в основу Метода ИБТ, и является тем самым новым национальным открытием, которое открывает новый этап в развитии методов оценки рисков на основе новой методологии, сформулированной в ИСО "31000.

При этом разумеется, следует обратить внимание, что «суммарная результативность» определяется не простым «суммированием», а «сложением по правилам теории вероятностей» (куда же без неё).

Наглядным примером Метода ИБТ могут служить модели «галстук-бабочка» (ГОСТ Р 58771-2019) или «швейцарского сыра» (предложена Дж. Ризоном [7]).

В текущем варианте реализации Метода ИБТ в программном комплексе (АС УПР «Риск-Эксперт») все защитные меры предполагаются действующими одновременно, но независимо, что упрощает расчет. Но возможно и усложнение расчета за счет учета надежности, взаимозависимости и корреляции результативностей отдельных защитных мер в отношении критических рисков. Что особенно важно при оценке "критических" рисков, связанных с "катастрофическими" последствиями.

Несмотря на то, что подавляющее большинство специалистов и т.н. «экспертов» пока привязаны к матрице 5*5, очевидно, что за подходом, реализованным в Методе ИБТ будущее, только реализован массово он, скорее всего, будет не в России. Поэтому в настоящее время автор работает над улучшением метода в части оценки критических рисков (разрушение плотины ГЭС, ядерного реактора или емкости с десятками тысяч тонн дизельного топлива), которым в известной матрице присвоено предельное значение 5, а в Методе ИБТ их последствия могут оцениваться в числах с 4-6 нулями. Очевидно, что оценить ущерб от таких опасностей, как и в рамках охраны труда, можно достаточно точно (в пределах одного порядка), но полагаться только на экспертную оценку результативности защитных мер здесь слишком ненадежно. Поэтому и требуется разработка дополнительных инструментов уменьшения неопределенности в оценке результативности защитных мер.

Продолжение Метода ИБТ следует...

Список литературы

1. W. T. Fine, Mathematical Evaluation forControlling Hazards, Journal of Safety Research, 40, 157-66 (1971). 

2. Fine, W. Mathematical evaluations forcontrolling hazards, in J. Widner, (Ed.).Selected Readingsin safety. Macon, GA Academy Press, 1973.

3. Кinney, G.F. & Wiruth, A.D. Practical risk analysis for safety management. - Naval Weapons Center, California, USА. June 1976.

4. Kokangül, A., Polat, U., Dağsuyu, C. A new approximation for risk assessment using the AHP and Fine Kinney methodologies, Safety Science, 91, 2017. p. 24-32.

5. Федорец А.Г Применение современной методологии риск-менеджмента в системах менеджмента безопасности труда и охраны здоровья //Безопасность и охрана труда. 2018. № 1 (74). С. 1-10.

6. Федорец А.Г. Практическая реализация современных принципов риск-менеджмента в национальном стандарте ГОСТ Р 12.0.011-2017//Безопасность и охрана труда. 2018. № 4 (77). С. 10-15.

7. Reason, James. "The Contribution of Latent Human Failures to the Breakdown of Complex Systems".Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences.327(1241), 1990. p. 475–484.