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系統識別號 U0002-0508201812131500
DOI 10.6846/TKU.2018.00177
論文名稱(中文) 考量勞動檢查之職業災害成本預測
論文名稱(英文) Predicting occupational accident cost with the consideration of labor inspection
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 管理科學學系企業經營碩士在職專班
系所名稱(英文) Executive Master's Program of Business Administration (EMBA) in Management Sciences
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 106
學期 2
出版年 107
研究生(中文) 翁詩瑋
研究生(英文) Shih-Wei Weng
學號 705620077
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2018-07-02
論文頁數 42頁
口試委員 指導教授 - 吳家齊
委員 - 陳水蓮
委員 - 胡筱薇
關鍵字(中) 職業災害成本
勞動檢查
資料探勘
關鍵字(英) occupational accident cost
labor inspection
data mining
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
職業災害是一項重要且可預防的職業安全與健康議題,勞動檢查則是政府用來減少或減輕職業災害的重要工具。然而,就本研究所知,現有職業災害相關研究多半聚焦於職業災害的預防,及後續復原返回職場工作的情形,有關勞動檢查與職業災害成本的研究卻相對稀少。

    有鑑於此,本研究專注於探討勞動檢查是否能降低職業災害所花費的成本。本研究利用102-105年新北市政府勞動檢查處內部資料做為研究資料,以105年勞動部所公布之勞動檢查年報,作為職業災害計算成本的依據,並利用迴歸分析模型、類神經網路模型、決策樹,以及貝氏分類器分析、並預測職業災害成本。

    初步結果發現,基於本研究所使用的390筆資料以及不同分析工具,勞動檢查對於職業災害成本並無顯著性的影響,但大體說來,各個分析模型及分類器的結果都呈現,勞動檢查的實施、能夠降低職業災害的程度。
英文摘要
There have been many occupational accident related literatures, and most of them focused on the prevention and subsequent recovery of occupational accident. However, labor inspection, another important topic of occupational accident did not receive enough attention in existing studies.
In this study, we focuse on the relationship between occupational accident cost and labor inspection. We used a dataset, which is an internal dataset coming from the Labor Inspection Office of New Taipei City Government and consists of related data from 2013 to 2016, as our research dataset. Refering to the occupational accident cost, the labor inspection annual report published by the Ministry of Labor in 2016 is used as the basis for calculating the cost of occupational disasters. Besides, regression analysis, neural network model, decision tree, and Bayesian classifier were used to analze and predict the occupational accident cost.
Based on the 390 cases and the analysis results in this study, the labor inspection has no significant impact on the cost of occupational accident. However, most of the results agree with that the implementation of labor inspection can reduce the degree of occupational accident.
第三語言摘要
論文目次
目錄
第一章	緒論 ………………………………………………………………1
第一節	研究背景…………………………………………………1
第二節	研究之重要性……………………………………………3
第三節	研究目的…………………………………………………5
第四節	研究流程…………………………………………………6
第二章	文獻探討 …………………………………………………………8
第一節	國外相關文獻……………………………………………9
第二節	國內相關文獻……………………………………………12
第三節	相關統計及機器學習方法………………………………14
第四節	我國勞動現況……………………………………………17
第五節	勞動檢查…………………………………………………18
第六節	職業災害定義……………………………………………19
第七節	職業災害指標……………………………………………21
第三章	研究方法 …………………………………………………………24
第一節	研究設計…………………………………………………24
第二節	資料蒐集…………………………………………………25
第三節	研究對象…………………………………………………26
第四節	統計資料分析……………………………………………29
第四章	研究結果 …………………………………………………………30
第一節	基本人口學特徵…………………………………………30
第二節	迴歸分析結果……………………………………………32
第三節	不同分類器結果…………………………………………36
第五章	結果與建議 ………………………………………………………39
第一節	結論………………………………………………………39
第二節	研究限制…………………………………………………39
第三節	應用與建議………………………………………………40
第六章	相關文獻 …………………………………………………………41

表目錄
表2-1  國外文獻研究變數內容 …………………………………………11
表2-2  國外文獻分析方法 ………………………………………………11
表2-3  國內文獻研究變數內容 …………………………………………13
表2-4  國內文獻分析方法 ………………………………………………14
表3-1  全產業災害保險給付件數及金額資料 …………………………27
表3-2  製造業災害保險給付件數及金額資料 …………………………27
表3-3  營造業災害保險給付件數及金額資料 …………………………27
表 4-1  基礎人口學特徵 …………………………………………………31
表 4-2  職災成本迴歸分析 ………………………………………………33
表 4-3  去除申訴案件職災成本迴歸分析 ………………………………35
表 4-4  不同分類器正確預測機率 ………………………………………38
表 4-5  有無實施勞檢受傷件數比較 ……………………………………38
表4-6  有無實施勞檢死亡件數比較 ……………………………………38

圖目錄
圖1-1我國全產業失能職業傷害千人率 …………………………………2
圖1-2我國全產業死亡職業傷害千人率 …………………………………2
圖1-3研究流程圖 …………………………………………………………7
圖 2-1臺灣地區僱有員工現有製造業事業單位分布圖  ………………17
圖 3-1資料合併過程………………………………………………………29
參考文獻
一、中文部分
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黃保榮、郭乃文、李顯章。201。醫院護理人員工作壓力及職業災害相關之探討。臺北醫學大學。

林聰偉、陳俊勳。2010。我國勞動檢查與職業災害關係之研究。國立交通大學。

林春鳳、謝曼麗。2012。原住民職業災害預防教育宣導評估研究

勞動部職業安全衛生署:105勞動統計年報。

全國法規資料庫:http://law.moj.gov.tw/。

國家教育研究院:http://terms.naer.edu.tw/detail/1453810/

二、英文部分

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Gajbhiye, P. R., Waghmare, A. C., Parikh, R. H., Gajbhiye, P. R., Waghmare, A. C., & Parikh, R. H. Formulation of Artificial Neural Network Model for Correlating the Factors Responsible for Industrial Accidents with Severity of Accidents and Man Days Lost by using MATLAB. International Journal, 3, 128-137.

Ceylan, H. (2014). An artificial neural networks approach to estimate occupational accident: A national perspective for turkey. Mathematical problems in engineering, 2014.

ILO. The Sixteenth International Conference of Labour Statisticians.

ILO. Health and life at work a basic human right. http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_protect/---protrav/---safework/documents/publication/wcms_108686.pdf
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