我省企業安全生產風險定期報告完成進度超90%――
壓實企業主體責任 推動精準監管執法
江蘇在全國率先施行工業企業安全生產風險報告制度,去年推動32.7萬家企業首次報告較大以上安全生產風險51萬條並落實管控措施。今年,江蘇主要瞄準打造風險報告“升級版”,把工作重心放在抓報告質量和大數據運用上,着力壓實企業主體責任,推動精準監管執法。
根據去年2月實施的《江蘇省工業企業安全生產風險報告規定》,企業應當於每年第一季度完成安全風險定期報告。截至3月16日,全省已有29.6萬家企業完成報告,完成進度超過90%。
聚焦服務指導,
企業填報更及時
今年1月,蘇州市應急管理局通過官方微信向全市工業企業發出提醒,明確告知今年風險報告的時限要求、系統登錄方式、填報注意事項等。
《江蘇省工業企業安全生產風險報告規定》明確,新建企業應當在建設項目竣工驗收合格后三十日內完成首次安全風險報告,涉及危險化學品建設項目的,在試生產前完成報告。有新增較大以上安全風險等情況的,應當在確定或發生變化后十五日內進行變更報告。
省應急管理廳明確要求,各地要督促工業企業在第一季度對安全風險進行全面充分辨識,通過風險報告系統進行上報。宿遷市應急管理局專門召開工作推進視頻會,各級各部門協同發力,該市多個縣區企業定期報告工作已基本完成。
將相關資料彙編成冊發放到所有工業企業,開辦風險報告“雲課堂”“雲直播”,為外資企業量身定製多語種培訓課件,線上“一對一”問答、線下“面對面”論壇……我省多地沿用去年以來行之有效的服務指導手段,“手把手”輔導企業辨識風險、落實管控措施、及時報告。
在去年出台5批次20個行業領域342條較大以上安全生產風險目錄的基礎上,我省今年將宣傳和完善較大以上風險目錄作為重點,深入組織開展解讀、釋義和宣傳,提升企業對照目錄準確開展風險辨識和管控的能力。
聚焦核查檢查,
風險報告質更高
線上先後回退7.73萬家次風險報告信息,較大以上風險企業佔比從24%提升到49%;線下組織4個工作組赴無錫、南通、淮安和鹽城,實地抽查規下無生產企業銷號情況……去年,我省廣泛開展線上線下巡查督查,着力提升風險報告質量,各級應急管理部門共開展風險報告專項執法7526家企業,立案1769起。
“我們將繼續秉持精細化質量管控理念,開展風險報告質量線上線下巡查抽查,推動企業如實報告存在的較大風險。”省應急管理廳相關負責人表示,聚焦進一步提升企業風險防控意識,推動企業安全風險應報盡報,今年將開展安全風險專項執法,把風險報告落實情況納入重點執法檢查事項,組織各地對未按期完成風險報告、重點行業領域零風險報告、未如實報告的企業進行執法檢查。
南通市應急管理局明確“底數必須清、質量必須高、培訓必須實、執法必須嚴、考核必須真”的要求。通州灣示範區組織專人對工業企業安全風險報告系統內企業特別是列入註銷和新增的企業進行電話聯繫,核查並拍照留存對比,全面摸清工業企業底數,確保風險報告一家企業不落。
“我們還將持續開展粉塵涉爆、金屬熔煉熔融、有限空間作業等重點行業領域風險報告‘三級複查複核’全覆蓋,對零風險報告企業開展‘線上+線下’抽查,抽查比例不低於20%,倒逼工業企業落實安全生產風險報告主體責任。”南通市應急管理局局長徐榮說。
聚焦數據運用,
監管執法更精準
手機掃一掃關鍵崗位或風險點張貼的“常安碼”,相應的安全風險、可能導致的事故類型以及主要的管控措施、應急措施一目瞭然,事故隱患及時上報……常州創新研發“常安碼”,實現風險隱患全流程管控。
今年,我省加大風險報告數據的研判運用,依託風險報告結果開展精準監管執法、分級分類執法。進一步完善工業企業安全生產風險報告系統,綜合分析研判企業人員素質、工藝設備、作業環境、管理水平、風險隱患、工傷事故等要素,結合專家評估論證結果,建立模型評定企業風險指數,為企業安全風險“畫像”。
在蘇州太倉,企業風險報告的範疇延伸到一般以上安全風險,當地建立的監管平台明確風險管控措施,並標明相應檢查要點和檢查依據,為企業自查、專職安全員巡查和監管人員執法檢查提供指引。無錫將安全生產風險報告從工業企業擴展到其他45個重點行業領域。“我們將強化大數據分析,形成全市重點行業領域企業單位風險類別、風險數量以及管控措施底數‘一張網’,實現線上、線下協調高效監管。”無錫市應急管理局局長陳榮明說。
在研判運用數據的基礎上,我省着力推動風險報告與監管執法深度融合、良性互動。一方面,把固有風險點較多、重點風險突出、管控能力不足、易形成重大隱患、發生事故概率較高的企業作為年度重點執法對象;另一方面,強化監管執法信息反饋,不斷豐富企業風險指數研判評估數據。
“防控重大安全風險、倒逼主體責任落實、精準執法服務企業,是我們推動風險報告的初衷。”省應急管理廳相關負責人表示,全省應急管理部門將繼續深化風險報告工作,堅持常態化推進、動態化提升、智能化運用,推動企業主動建立完善風險辨識管控體系,同時強化風險數據運用賦能,推動分類分級精準監管執法。(記者 盧曉琳 通訊員 嚴小娟)
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