The KPIs received in the course of

The KPIs received in the course of aggregation of sub-indicators are being applied in many business and public sectors, in order to measure and compare the performance between enterprises, coun- tries, regions etc. The variety of such applications can be illustrated by just few examples, concerning evaluation of the eco-efficiency (Jollands et al., 2003), performance of public services (Jacobs and Goddard, 2007), and safety performance of nuclear power plants (Saqib and Siddiqi, 2008).
There were also some attempts to develop and implement aggregate performance indicators in the area of OSH, but measure- ment systems referred to in the literature are based either on lag- ging indicators, such as injury frequency rates and severity rates (Venkataraman, 2008), or on the mix of lagging and leading indica- tors, as reported e.g. by Marsden et al. (2004) and Walker and Cheyne (2005).
Despite the fact that the idea of measuring performance by means of aggregate indicators is promising and simple, many scholars indicate its significant shortcomings. For example the weights are usually assigned to individual sub-indicators in a sub- jective manner, as very often there are no sufficient data to calcu- late the weights objectively. Assigning the weights can also be the subject of certain pressures of individuals, groups or units, whose actions may have an impact on or depend on the value of a given indicator (Jollands et al., 2003; Nardo et al., 2005). Moreover, the necessary condition for application of aggregate indicator is the mutual independence of all underlying sub-indicators, which is not the case in the area of OSH management, where many pro- cesses are inter-related.
Furthermore, the application of aggregate indicators in the OSH management domain require collecting data on large number of sub-indicators, as values of all sub-indicators are needed to calcu- late the value of higher-level indicators. Therefore this method may not be considered as leading to the simplification of the sys- tem, saving the time and money for running the system, and reduc- ing the burden associated with carrying out the measurement process.

Selection of the indicators
Taking into account the aforementioned shortcomings of the aggregation method the other approach should be considered and deliberated on, namely the selection of the most significant and representative indicators out of the relatively large number of initially defined PPIs. But, where such large number of PPIs is available, a decision-making problem appears, in which ques- tions arise: which KPIs should be selected from a given set of PPIs, or how to prioritize these indicators. The problem in ques- tion implies the need for defining the criteria for evaluation and selection of KPIs, and employing a relevant method in the domain of multi-criteria decision making (MCDM) analysis. For the criteria for evaluation and selection of KPIs, a set being fre- quently recommended in the literature, e.g. in the publications by HSE (2001), McNeeney (2005), Shahin and Mahbod (2007) and Zwetsloot (2013b), is the set of criteria denoted by the acro-

D. Podgórski / Safety Science 73 (2015) 146–166 149


nym of SMART, which stands for: Specific, Measurable, Achiev- able, Relevant, and Time-bound. Other scholars recommend the application of differently formulated criteria for selection of per- formance indicators, yet the substantive sense of the majority of them coincides, to a large extent, with the SMART criteria. For example, Kjellen (2009), by referring to Rockwell’s paper (1959), considers good indicators to be as follows: quantifiable, valid and representative, ensuring minimum variability of results for the measurement performed under the same conditions, sen- sitive to change, cost-effective, and comprehended by most users. On the other hand, Carlucci (2010), based on a review of various sets of criteria as provided in the literature, proposes the selec- tion of indicators being characterized by the following features: relevance, reliability, comparability and consistency, understand- ability and representational quality.
With regard to the criteria for the selection of KPIs, one should also consider a need to apply the principle of balance among per- formance indicators, which is the basis for the successful imple- mentation of the Balanced Scorecard – a world-wide known strategic management system developed by Kaplan and Norton (1996). First, the principle requires avoiding any dominant indica- tors in a given set, and second, there should be an appropriate balance between leading and lagging indicators, financial and non-financial ones, as well as between indicators reflecting perfor- mance of activities carried out in favour of external and internal stakeholders.

Kết quả (Việt) 2:

KPIs nhận được trong quá trình tập hợp các tiểu chỉ số đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh và công cộng, nhằm đo lường và so sánh hiệu suất giữa các doanh nghiệp, các nước, các vùng, vv Sự đa dạng của các ứng dụng này có thể được minh họa bằng chỉ vài ví dụ, liên quan đến đánh giá của fi tính hiệu sinh thái-ef (Jollands et al., 2003), thực hiện các dịch vụ công cộng (Jacobs và Goddard, 2007), và hoạt động an toàn của nhà máy điện hạt nhân (Saqib và Siddiqi, 2008).
cũng có một số cố gắng để phát triển và thực hiện các chỉ số thực hiện tổng hợp trong lĩnh vực ATVSLĐ, nhưng hệ thống phát lường được đề cập trong các tài liệu là dựa trên các chỉ số ging lag-, chẳng hạn như tỷ lệ tần số chấn thương và giá mức độ nghiêm trọng (Venkataraman, 2008), hoặc trên kết hợp của tụt hậu và các chỉ số hàng đầu, như báo cáo ví dụ bằng Marsden et al. (2004) và Walker và Cheyne (2005).
Mặc dù thực tế rằng ý tưởng về đo lường hiệu quả bằng phương tiện của chỉ số tổng hợp là đầy hứa hẹn và đơn giản, nhiều học giả chỉ ra những thiếu sót trọng yếu không thể của nó. Ví dụ trọng lượng thường được giao cho cá nhân phụ chỉ số một cách jective phụ, như rất thường xuyên không có h.tố dữ liệu fi cient để đã tính vào cuối các trọng khách quan. Phân công các trọng cũng có thể là đối tượng của những áp lực nhất định của các cá nhân, nhóm, đơn vị, người có hành động có thể có tác động vào hoặc phụ thuộc vào giá trị của một chỉ tiêu nhất định (Jollands et al, 2003;.. Nardo et al, 2005). Hơn nữa, các điều kiện cần thiết cho các ứng dụng của chỉ số tổng hợp là sự độc lập lẫn nhau của tất cả các nền tảng tiểu chỉ số, mà không phải là trường hợp trong các lĩnh vực quản lý ATVSLĐ, nơi có nhiều các quá trình trình là liên quan với nhau.
Hơn nữa, việc áp dụng các chỉ số tổng hợp trong lĩnh vực quản lý ATVSLĐ yêu cầu thu thập dữ liệu về số lượng lớn các tiểu chỉ số, như các giá trị của tất cả các tiểu chỉ số cần thiết để đã tính cuối năm giá trị của chỉ số cấp cao hơn. Vì vậy phương pháp này có thể không được coi là hàng đầu để các cation fi Simpli của hệ thống, tiết kiệm thời gian và tiền bạc để chạy hệ thống, và reduc- ing gánh nặng liên quan đến việc tiến hành quá trình đo.

Lựa chọn các chỉ số
tính đến thiếu sót nói trên của phương pháp tập hợp các phương pháp khác cần được xem xét và cân nhắc trên, cụ thể là sự lựa chọn của không thể fi trọng yếu nhất và các chỉ số đại diện ra với số lượng khá lớn các đầu de fi PPI ned. Nhưng, nơi số lượng lớn như vậy PPI có sẵn, một vấn đề ra quyết định xuất hiện, trong đó câu hỏi gì tions nảy sinh: đó KPIs nên được lựa chọn từ một tập hợp các PPI, hoặc làm thế nào để ưu tiên các chỉ số này. Các vấn đề trong câu hỏi gì sự ngụ ý sự cần thiết cho de fi hoạch các tiêu chí để đánh giá và lựa chọn các KPIs, và sử dụng một phương pháp có liên quan trong lĩnh vực đa tiêu chí ra quyết định (MCDM) phân tích. Đối với các tiêu chí để đánh giá và lựa chọn các chỉ số KPI, một bộ là fre- xuyên khuyến cáo trong các tài liệu, ví dụ như trong các ấn phẩm của HSE (2001), McNeeney (2005), Shahin và Mahbod (2007) và Zwetsloot (2013b), là bộ tiêu chuẩn biểu hiện bằng các acro-

D. Podgorski / Khoa học An toàn 73 (2015) 146-166 149


NYM của SMART, viết tắt của: Speci fi c, đo, Achiev- thể, có liên quan, và giới hạn thời gian. Các học giả khác đề nghị áp dụng các tiêu chí khác nhau được xây dựng để lựa chọn các chỉ số suất hoạt động, nhưng ý nghĩa nội dung của đa số chúng trùng, đến một mức độ lớn, với các tiêu chí SMART. Ví dụ, Kjellen (2009), bằng cách đề cập đến giấy Rockwell (1959), xem xét các chỉ số tốt để được như sau: quanti fi thể, hợp lệ và người đại diện, đảm bảo thay đổi tối thiểu là kết quả của phép đo được thực hiện trong cùng điều kiện, cảm hơn nhạy để thay đổi , chi phí-hiệu quả, và thấu hiểu bởi hầu hết người dùng. Mặt khác, Carlucci (2010), dựa trên việc xem xét các bộ khác nhau của tiêu chí được quy định trong văn học, đề xuất việc lựa chọn các chỉ số được đặc trưng bởi các tính năng sau: phù hợp, độ tin cậy, so sánh và tính thống nhất, khả năng hiểu biết ., chất lượng biểu hiện
liên quan đến các tiêu chí để lựa chọn các chỉ số KPI, người ta cũng nên xem xét cần phải áp dụng các nguyên tắc của sự cân bằng giữa các chỉ suất hoạt động, đó là cơ sở cho việc thực thöïc hieän thành công của Balanced Scorecard - một thế giới -wide hệ thống quản lý chiến lược nổi tiếng được phát triển bởi Kaplan và Norton (1996). Đầu tiên, các nguyên tắc đòi hỏi phải tránh bất kỳ các chỉ số thống trị trong một tập, và thứ hai, cần có một sự cân bằng thích hợp giữa những phi tài chính hàng đầu và chỉ số tụt hậu, tài chính và, cũng như giữa các chỉ số lại fl ecting perfor mance của hoạt động thực ra trong lợi của các bên liên quan bên ngoài và bên trong.