2026 / Том 11, № 1 (2026) [ БЕЗОПАСНОСТЬ ТРУДА ]

Прогнозирование производственного травматизма в Республике Казахстан на основе интегрального индекса совокупного риска

Райхан М.С., Бектаев А.К., Райхан М.С., Бектаев А.К.

Страницы: 102-115

https://doi.org/10.21285/2500-1582-2026-11-1-102-115

EDN:QUNRMR

Аннотация

Производственный травматизм остается одной из наиболее социально-экономических проблем Республики Казахстан. По данным Международной организации труда, ежегодные экономические потери от неудовлетворительных условий труда достигают четырех процентов мирового ВВП. Согласно Концепции безопасного труда на 2024–2030 гг., показатель скрытого травматизма в стране составляет 11:1, что свидетельствует о более высоком уровне сокрытия несчастных случаев по сравнению с развитыми странами, где это соотношение превышает 1000:1. Традиционные методы анализа, основанные на изучении отдельных групп причин несчастных случаев, не учитывают синергетический эффект взаимодействия факторов риска, что снижает точность прогнозирования. Разработка и верификация инновационных математических моделей прогнозирования производственного травматизма на основе интегрального индекса совокупного риска дает превосходящие по точности традиционные линейные модели. В статье использованы официальные статистические данные Бюро национальной статистики Агентства по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан за период 2015–2024 гг. Причины несчастных случаев агрегированы в четыре группы факторов: технические, организационные, человеческий фактор, аварийно-техногенные. Разработан интегральный индекс совокупного риска на основе нормализованных значений факторов с эмпирически обоснованными весовыми коэффициентами. Применены методы корреляционного анализа и полиномиальной регрессии второй степени. Построена модель прогнозирования числа пострадавших с коэффициентом детерминации R² = 0,741 и статистической значимостью p = 0,034. Средняя погрешность прогнозирования составила 4,4 процента, что на 18 процентов лучше традиционных линейных моделей. Разработана двухступенчатая модель прогнозирования летальности через коэффициент летальности (R² = 0,700). Выявлена парадоксальная положительная корреляция травм средней тяжести с летальностью (r = 0,651), требующая переосмысления подходов к классификации профессиональных рисков. Предложенный интегральный метод на основе индекса совокупного риска превосходит традиционные линейные модели по точности прогнозирования. Разработанные модели создают научно обоснованный инструментарий для доказательного управления охраной труда и могут использоваться для сценарного анализа и обоснования приоритетов политики охраны труда в рамках реализации Концепции безопасного труда Республики Казахстан на 2024–2030 годы.

Ключевые слова:

производственный травматизм, индекс совокупного риска, математическое моделирование, регрессионный анализ, корреляционный анализ, охрана труда, прогнозирование несчастных случаев, Республика Казахстан

Библиографический список:

1. Takala J., Hämäläinen P., Saarela K.L., et al. Global estimates of the burden of injury and illness at work in 2012 // Journal of Occupational and Environmental Hygiene. 2024. Vol. 11. No. 5. P. 326–337. https://doi.org/10.1080/15459624.2013.863131.
2. Vivian G.A., Bauder R.A., Khoshgoftaar T.M. A comprehensive survey on machine learning for workplace injury analysis: risk prediction, return to work strategies, and demographic insights // Journal of Big Data. 2025. Vol. 12. Art. 167. https://doi.org/10.1186/s40537-025-01229-z.
3. Khairuddin M.Z.F., Lu Hui P., Hasikin K., et al. Occupational Injury Risk Mitigation: Machine Learning Approach and Feature Optimization for Smart Workplace Surveillance // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022. Vol. 19. No. 21. Art. 13962. https://doi.org/10.3390/ijerph192113962.
4. Hoła B., Topolski M., Szer I. et al. Prediction model of seasonality in the construction industry based on the accidentality phenomenon // Archives of Civil and Mechanical Engineering. 2022. Vol. 22. Art. 30. https://doi.org/10.1007/s43452-021-00348-7.
5. Castaldo A., Germani A.R., Marrocco A., et al. Drivers and frictions of workplace accidents: an empirical investigation of cross-country European heterogeneity // Applied Economics. 2024. Vol. 56, No. 24. P. 2931–2946. https://doi.org/10.1080/00036846.2023.2203458.
6. Бисенгалиев А.Д., Дауталин К.А., Митрофанская Ю.В., Мариныч О.В., Шамсутдинова К.Н. Обзор мировых тенденций в области охраны труда и здоровья работников, снижения и предупреждения случаев производственного травматизма с позиций мониторинга профессиональной пригодности // Национальная ассоциация ученых. 2024. № 99-2. С. 21–26. https://doi.org/10.31618/NAS.2413-5291.2024.2.99.878.
7. Nwaogu J.M., Chan A.P.C. Work-related stress, psychophysiological strain, and recovery among on-site construction personnel // Automation in Construction. 2021. Vol. 125. Art. 103629. https://doi.org/10.1016/ j.autcon.2021.103629.
8. Кадыржанова Т.С. Анализ зарубежных тенденций в области охраны труда и техники безопасности // Вестник Института законодательства и правовой информации РК. 2024. № 2 (77). С. 320–328.
9. Barlas B., Izci F. Individual and workplace factors related to fatal occupational accidents among shipyard workers in Turkey // Safety Science. 2018. Vol. 101. P. 173–179. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2017.09.012.
10. Niciejewska M., Idzikowski A., Lestyánszka Škurková K. Impact of technical, organizational and human factors on accident rate of small-sized enterprises // Management Systems in Production Engineering. 2021. Vol. 29. No. 2. P. 139–144. https://doi.org/10.2478/mspe-2021-0018.
11. Moraru R.I. General Model of the Occupational Health and Safety Management Process and Risk Assessment Tools // Occupational Health and Safety. Bentham Science. 2023. Рр. 84–106. https://doi.or/10.2174/9789815165432123010008.
12. Grabowski M., Ayyalasomayajula P., Merrick J., et al. Leading indicators of safety in virtual organizations // Safety Science. 2006. Vol. 45, No. 10. P. 1013–1043. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2006.09.007.
13. Богданова О.В. Крах пирамиды Хенриха // Охрана труда. 2014. № 3. С. 15–19.
14. Shayboun M., Kifokeris D., Koch C. Machine learning for analysis of occupational accidents registration data // Proceedings of the 36th Annual ARCOM Conference, 7-8 September 2020, UK. Association of Researchers in Construction Management, 2020. Рр. 485–494.

Файлы:

• article_08_0.pdf (скачать | просмотреть) - скачано 7 раз