基于HFACS和SD的建筑工人不安全行為影響因素

李易凇, 徐 琴, 周光毅

(1. 大連理工大學 建設工程學部, 遼寧 大連 116024;2. 中國建筑第八工程局有限公司 東北分公司, 遼寧 大連 116002)

2012—2018年,我國大陸地區共發生房屋市政工程生產安全事故4100起,死亡人數5011人,事故數和死亡人數隨年份呈總體上升趨勢[1];2019年又發生房屋市政工程生產安全事故773起,死亡904人,相比于2018年事故增加39起、死亡人數增加64人,二者分別上升5.31%和7.62%[2]。

Garrett等[3]研究發現,不安全行為是導致各個高風險行業安全事故的主要原因,其中包括建筑行業;Fang等[4]綜合分析我國建筑安全事故,指出不安全行為是導致事故的重要因素。這些研究結果表明,人的不安全行為作為事故的關鍵致因需要重點關注。

在不安全行為的影響因素研究領域中,李紅霞等[5]通過使用層次分析法-熵權法和模糊評價法構建了包含管理、作業、個體等因素的礦山工人不安全行為影響因素評價模型;葉貴等[6]從人、物、管、環4個方面歸納了建筑工人的不安全行為影響因素;楊雪等[7]通過對心理壓力、情感因素進行分析,構建了情感事件視角下礦工不安全行為影響因素系統動力學模型;郭燾等[8]通過探究礦工生產中不安全行為背后的心理動機,指出礦工個人心理風險與生產中的不安全行為存在顯著相關性。然而,上述研究主要是從不同角度去分析不安全行為的產生原因,即只涵蓋了其產生階段。石娟等[9]基于社會網絡和傳播動力學理論構建建筑工人不安全行為傳播模型,表明建筑行業中工人間不信任的關系可以有效降低不安全行為的傳播能力和傳播速率;張明媛等[10]通過建立不安全行為的傳播模型,證明不安全行為的傳播會對施工現場的不安全行為產生影響。

HFACS模型是一種常用的人因分析工具,其在考慮不安全行為的同時還能考慮到背后的潛在因素,目前主要應用于航空、鐵路、煤礦等領域[11-13]。在建筑行業,HFACS模型已逐漸被應用于建筑安全事故影響因素的分析中[14-16]。系統動力學模型作為一種兼顧定性分析與定量分析的工具,可以通過因素間的因果反饋圖直觀地反映各影響因素間的關系,處理較為長期的問題以及周期性較強的問題。

本文綜合考慮不安全行為產生和傳播2個階段的影響,通過構建并量化的HFACS-C體系,明確工人不安全行為的影響因素,再根據量化結果建立施工現場不安全行為SD模型進行仿真模擬,將其作為分析施工現場不安全行為的工具分析體系內各因素間的復雜關系,以更好地提供不安全行為管理建議,提高施工安全管理水平。

1 不安全行為影響因素體系

1.1 構建HFACS-C體系

HFACS最初是針對航空行業提出的,為使HFACS更適用于建筑行業,在對相關文獻進行分析和總結的基礎上,考慮不安全行為的產生和傳播階段,對HFACS框架進行適當調整,初步建立了適用于建筑工人不安全行為的HFACS-C體系,如圖1所示。

不安全行為層次作為建筑安全事故最主要的致因,主要包括違規和失誤兩種?？紤]到人們在違規和失誤兩類行為的采取過程中會有不同的心理活動,將不安全行為分為有意不安全行為和無意不安全行為。有意不安全行為是指行為人在知道安全行為標準的前提下選擇采取不安全的行為,主要表現形式體現為冒險作業、不按要求佩戴使用防護工具、違反規章制度及操作程序等;而無意不安全行為則是在行為人不知情的狀況下發生的,主要表現形式包括操作規程遺漏、環境危害辨識不到位和事故處理不及時或方法不當等。

行為傳播是人類以人際交往為基礎進行的行為復制、擴散以及演化[17]。在特定群體中,成員之間只要具有一定的連接關系,行為便可以在成員之中傳播。韓豫等[18]通過調查發現,施工現場的作業活動大多以班組為單位開展,通過班組長對工人的師徒傳授以及工人的模仿自學,使得建筑工人獲得作業技能。施工現場的不安全行為可以在模仿學習過程中進行傳播。一些學者[19-22]認為不安全行為的傳播對現場整體安全水平有較大的影響,提出可以從班組的角度對建筑工人的不安全行為進行控制。本文選取安全教育、關鍵人物、懲罰措施以及工作任務的不方便程度作為不安全行為傳播層的影響因素。

結合相關文獻研究和實際情況確定各因素的表現形式見表1。

表1 HFACS-C各要素的表現形式Tab.1 Expression form of each element of HFACS-C

1.2 HFACS-C體系分析

本文從中華人民共和國應急管理部官方網站上公布的大量事故調查報告中,針對建筑領域的安全事故進行篩選,共收集到我國各省(市)48起建筑安全事故的事故調查報告。

1.2.1 數據統計

根據表1中的各影響因素,從收集的安全事故報告中提取事故經過、直接原因及間接原因等信息,并進行分類匯總,得到各影響因素的頻數及頻率。

1.2.2 因素關聯分析

將事故報告獲得的影響因素統計數據導入到統計學軟件SPSS中進行分析,計算得到不同層級因素卡方值、讓步比和P值。

卡方檢驗用來檢驗2個因素間是否獨立,如卡方值大于臨界值且P值滿足一定顯著水平,則二者相關。2個變量間的讓步比衡量了二者的相關程度,如讓步比大于1,說明1個變量的出現增大了另1個變量的出現幾率,即二者相關,且讓步比越大,因素之間的關聯越強。

對統計分析結果進行篩選,篩選條件為P值大于0.05且讓步比大于1[23],得到的統計情況見表2。

1.2.3 權重的確定

根據關聯關系的分析結果,剔除關聯關系不明顯的因素,構建施工現場不安全行為ANP結構圖如圖2所示,并依據各因素的頻數結果對各因素的相對重要性結果進行賦值,頻數越高代表重要性越強,賦值標準參照1～9標度法,具體標準見表3。將賦值后的重要性比較結果輸入到ANP結構圖中,通過Super Decison軟件進行權重計算,權重計算結果如表4所示,最終得到量化的建筑工人不安全行為影響因素體系HFACS-C如圖3所示,圖中方框內數據為影響因素的權重,指引線處的數據為讓步比。

表4 權重計算結果Tab.4 Calculation results of weight

圖2 ANP結構圖Fig.2 ANP structure diagram

圖3 量化的HFACS-C體系Fig.3 Quantitative HFACS-C system

2 不安全行為的系統動力學模型

2.1 構建存量流量圖

本文使用Vensim軟件進行建模,構建系統動力學模型的因果回路圖,并在因果回路圖的基礎上繪制出存量流量,如圖4所示。

圖4 存量流量圖Fig.4 Diagram of stock and flow

2.2 確定系統動力學方程

影響系數表示因變量對結果變量的影響程度。不同層次影響因素的權重值代表該影響因素對這一層次的影響程度,而層次間的卡方值及讓步比代表各層次之間的關聯關系。本文使用加權權重值與讓步比方法確定的不同因素之間影響系數見表5。由此,可根據建筑工人不安全行為的存量流量圖建立SD模型變量間的關系方程式。

表5 因素間影響系數Tab.5 Influence coefficient between factors

3 案例應用

基于構建的施工現場不安全行為系統動力學模型,本節以某城市具體項目為例,對施工現場一定時期內的不安全行為進行實例分析。

3.1 數據獲取

為了對各因素進行定量分析,應先對模型中的各因素進行量化處理。由于不能直接獲取各水平變量的值,故選取對項目情況較為熟悉的項目管理人員、安全員、班組長以及木工、鋼筋工等基層作業人員作為對象開展問卷調查工作,并根據問卷數據反饋確定項目情況。

通過查閱相關資料明確本研究的問卷題項,共設計40個題項,發放并回收64份有效問卷。信度反映問卷數據的可靠性,用α系數大小體現,具體標準為:0.60<α<0.65,表示問卷信度較低;0.65<α<0.70,表示信度一般;0.70<α<0.80,表示信度較好;0.80<α<0.90,表示信度很好;α>0.90,表示信度非常好。效度是指問卷測量的準確性,使用SPSS中的Kaiser-Meyer-Olkin檢驗對問卷的數據進行效度分析,檢驗指標值越接近于1,說明變量間相關性越大。

經分析本次回收的問卷數據信度指標α=0.983、效度指標值為0.96,信度和效度均滿足要求。

3.2 方法應用

3.2.1 確定初始值

將問卷數據平均值作為各狀態變量的初始值,經處理后的各狀態變量的初始值見表6。

表6 狀態變量初始值Tab.6 Initial values of state variables

3.2.2 Vensim仿真

1) 初始狀態模擬。將確定的初始值以及相關的影響系數等參數值輸入SD模型中,對施工現場的不安全行為進行模擬,得到不安全行為的變化趨勢如圖5所示。

由圖5可以看到,在沒有任何不安全行為干預措施的條件下,施工現場的不安全行為在前2個月內表現平穩,從第3個月開始增大。如果不對現場不安全行為采取控制措施,從第4個月開始施工現場不安全行為將大幅提升,會嚴重危害現場安全。

2) 不同條件下的不安全行為模擬。為進一步分析不同層次對不安全行為的作用效果,以便有針對性的采取控制措施,通過改變各層次的初始值以模擬采取不同干預措施后的初始狀態,進行對比分析。

將初始狀態命名為current 0,current 0表示初始值條件下的施工現場不安全行為變化趨勢;current 1表示外部環境的初始值減少1個單位,其他層級初始值保持不變下的不安全行為變化趨勢;current 2表示安全管理的初始值減少1個單位,其他層級初始值保持不變下的不安全行為變化趨勢;current 3表示現場監管的初始值減少1個單位,其他層級初始值保持不變下的不安全行為變化趨勢;current 4表示不安全行為的前提條件初始值增加1個單位,其他層級初始值保持不變下的不安全行為變化趨勢;current 5表示不安全行為傳播初始值增加1個單位,其他層級初始值保持不變下的不安全行為變化趨勢。在上述條件下分別進行模擬仿真,最終得到的原始方案current 0與5個對比方案current 1、current 2、current 3、current 4、current 5的仿真結果見圖6。

通過對初始狀態進行改變,可以模擬得到不同條件下的不安全行為狀態隨著時間的發展程度。其中,不安全行為傳播因素是對不安全行為影響最大的因素,這與所建立的HFACS-C體系的層次水平相吻合,證實了模型的合理性和有效性,也強調了不安全行為傳播因素的重要性。通過此模型,管理人員可通過對不同項目進行考察,進行不安全行為狀態的發展預測,并通過控制各影響因素,尤其是不安全行為傳播因素進行有效的干預。綜上,本文建立的模型具有一定的實踐意義。

4 結 論

建筑行業生產安全事故頻發,為對施工現場不安全行為進行有效干預,本文考慮不安全行為傳播特性,提出了一種基于HFACS框架和系統動力學的影響因素分析模型,主要得出以下結論:

1) 通過文獻研究,結合建筑行業的具體特征確定不安全行為影響因素體系內各層次的表現形式;收集事故報告數據,從宏觀、微觀層面對框架展開分析,得到各因素權重值以及因素間的關聯關系,分析得到量化的HFACS-C體系。所構建的體系可對不安全行為進行多方面分析,對于實際應用具有參考價值。

2) 基于HFACS-C體系建立施工現場不安全行為系統動力學模型,系統地分析框架內各因素間的關系,反映施工現場不安全行為的累積。進行實際案例的應用,通過分析得到不同因素對于施工現場不安全行為的影響程度:不安全行為傳播對于施工現場不安全行為的影響程度最明顯,其次分別是不安全行為前提條件、現場監管、安全管理和外部環境。管理人員可使用此模型對項目進行安全評估,并對各因素進行控制干預。