赵挺生， 刘显智， 丁丽萍

(1.华中科技大学 土木工程与力学学院， 湖北 武汉 430074;2.中国地质大学 经济管理学院， 湖北 武汉 430074)

工程建设施工过程的安全取决于人的安全行为和物的安全状态。近年来，虽然事故总量及死亡人数在逐年下降(图1[1])，但重大安全事故仍时有发生，不仅造成了重大的人员伤亡，同时也导致了巨大的经济损失[2]。

图1 全国建筑业死亡事故统计数据

国内外大量事故统计分析表明，人的不安全行为造成的事故占事故总数的比重最大。目前，在人的不安全行为研究方面，一部分学者从安全心理方面进行了研究[3～6]，另一部分学者研究则集中在引起人的不安全行为的安全文化和安全氛围层面[7～9]，通过研究安全氛围来定量测量安全文化[10～12]。已有的研究成果多是从定性角度进行讨论，定量研究相对匮乏，应用于现场实践对工人进行安全管理，适用性和实际可操作性方面都不甚理想。基于此，本文面向适用性和现场实际可操作性，以实证研究为基础，从指标体系构建、度量指标合理性、度量模型等方面进行分析，提出建立建筑工人安全生产能力的度量方法。

1 指标体系构建

1.1 概念界定

在国内外建筑工程领域，目前针对“建筑工人的安全生产能力” 尚无明确统一的定义，本文将其界定为“一个与建筑工人的安全状态量成正比，能够近似反映建筑工人安全状态的定量指标”。该指标是一个无量纲的数值，但与“建筑工人安全状态”的内涵相比，更加侧重于从工人的自身特征和外部环境荷载影响等方面进行描述。

1.2 度量指标构建

建筑工人自身特征的差异性和外在施工环境的动态性，使其存在着较大的可塑性和难控性。文献[3]从心理素质和能力素质两个维度构建了18个指标，研究了煤矿作业人员的安全心理评价方法；文献[4]针对矿工安全心理状态，构建了以情绪因素、冒险心理、麻痹心理等为指标体系的测量量表，评估矿工的安全心理状态；文献[5]对煤矿从业人员的心理因素与安全生产关系进行了工作分析与职务分析，建立了以能力与非能力因素为基本内容的心理测试指标体系；文献[6]认为具有友善性和责任心人格的人对健康可能采取更积极的有意识的态度。同时，对人因失误及不安全行为致因方面的研究，也有相关文献指出[13]，外界环境的影响与人员自身特征相结合能较好地反映人员的安全生产状态，从这两方面构建工人安全生产能力度量指标具有较强的针对性。本文基于这一原则构建了面向建筑施工领域，包含15个测试条目的表征指标，如表1所示。

表1 问卷测试条目

2 指标体系检验

2.1 因子分析法

因子分析方法用于对变量或样本进行分类，以寻求基本结构，简化观测系统，将具有错综复杂关系的对象(变量或样本)综合为少数几个因子(不可观测的随机变量)，并再现原始变量与因子之间内在联系的统计技术。最早由英国心理学家Charles Spearman于1904年提出。其主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中一些最基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。运用因子分析法的一般分析步骤为[14]：

(1)确定获取的测量数据是否适合于进行因子分析，对其进行适合度检验；

(2) 因子旋转与数量确定，通过正交旋转确定因子量；

(3) 因子命名、解释及因子得分计算；

(4) 采用因子得分函数的方法，把每个公共因子表示成原有变量的线性组合，计算每个观测记录在各公共因子上的得分，从而解决公共因子不可测量的问题，具体方法如下。

设P个相关观测变量X1，X2，…,Xp，经过线性组合后转化为一组相互独立的变量，即因子F1，F2，…，Fk，可以表示为:

式中bij(i=1,2,…,k;j=1,2,…,p) 为第j个测试条目在第i个因子上的得分系数。

2.2 指标结构分析

为检验问卷设计的科学性和合理性，基于作者课题所依托的工程——江西省某在建高速公路B2合同段，从工人结构相对稳定的劳务队伍中，选取54名工人进行预调研。

(1)适合度检验

问卷采用四刻度法，各刻度得分分别赋予“4分，3分，2分，1分”。对这54名劳务作业工人现场发放问卷并在填完后全部回收，收到有效问卷为50份，问卷回收率92.6%。使用SPSS 17.0对收集的50份问卷数据集的15个测试条目进行统计分析。因子分析适合度的检验结果中：KMO = 0.821，根据Kaiser给出的KMO度量标准[15]，这些变量适合进行因子分析。

(2)因子旋转与数量确定

经过方差最大正交旋转(Varimax orthogonal rotation)[16]，各个因子对应所包含的问题条目及各个测试条目在其所属的因子上的得分系数如表2所示。

表2 因子分析结果

(3)因子命名、解释及因子得分计算

表2中，第一个因子包含4个问题(Q8,Q13,Q14,Q2)，都是从工人的安全意识特征方面进行考察，所以命名为安全意识(F1)；第二个因子包含3个问题(Q5,Q1,Q11)，这些都是体现工人的日常生活和工作方面，所以命名为生活习惯(F2)；第三个因子包含2个问题(Q10,Q4)，都与工人的性格有关，所以命名为个人性格(F3)；第四个因子包含4个问题(Q7,Q6,Q15,Q12)，这些都从周围环境对工人的影响方面进行考察，所以命名为环境荷载(F4)；第五个因子包含2个问题(Q3,Q9)，都从工人自身所拥有的安全相关知识方面进行考察，可以命名为安全知识(F5)。这15个表征指标组成的问卷即为在本研究中所采用的调研问卷。

3 度量模型

采用因子得分函数的方法，将提取的五个因子以对应的表征指标近似表示为如下形式：

其中，fij(i=1,2,…,5 ;j=1,2,…,4) 分别代表问卷中第i个因子对应的第j个表征指标，cij(i=1,2,…,5 ;j=1,2,…,4)表示第j个表征指标在第i个因子上的得分系数。之后根据不同因子经过因子旋转(factor rotation)后的方差贡献率(variance contribution)占总方差贡献率的比重作为因子权重[14]，对5个公因子的得分进行加权，计算线性公共因子组合值，从而反应工人安全生产能力。结合表2因子分析的结果，得到各因子得分计算方法如下：

(1)

由表2各因子方差贡献率，可得建筑工人安全生产能力度量公式worker_cap：

worker_cap=20.96%×F1+18.565%×F2+17.036%×F3+9.854%×F4+8.117%×F5

(2)

4 实证研究

4.1 数据来源与处理

通过前面预调研对问卷的检验，说明表1所构建的问卷适用于作者课题所依托的工程——江西省某在建高速公路B2合同段现场劳务作业工人，因此，选取该标段上安监部指定的5名作业工人作为考察对象，现场问卷调研。

按照四刻度法，各刻度得分分别赋予“4分、3分、2分、1分”，统计5名劳务作业工人问卷测试条目的得分，运用公式(1)计算得到各因子得分，如表3所示。

表3 各因子得分

4.2 数据结果分析

由表3中得到的各因子得分，运用公式(2)计算得到5名工人的安全生产能力度量结果如图2所示。

图2 工人安全生产能力

图2反映的5名被调研工人安全生产能力依次为：工人3> 工人4>工人1>工人2>工人5。通过访谈现场安全员及查阅安监部近期的施工日志记录，了解到这指定的5名劳务作业工人与图3反映的结果一致。例如，在施工日志中记录，工人5多次违反安全纪律，喜欢冒险作业；相对而言，通过现场安全员反馈，工人3能够将安全意识融入到日常的生产作业活动中，并积极宣传安全生产联保互保制度。因此，为了实施有效的现场安全管理，需要对安全生产能力不同的劳务作业工人实行分类管理，有针对性的进行安全教育培训。即，对于安全生产能力较高的工人，可以采取外部激励与内部激励相结合的方式进行奖励；对于安全生产能力较低的工人，可以安排危险性较小的工作，且增加安全教育培训次数，并通知现场安全监督员在日常巡视中对其特别关注。

5 结 论

本文基于安全行为学和安全心理学的基本原理，以实证研究为基础，从工人的自身特征和外部环境荷载影响等方面，构建了建筑工人安全生产能力度量指标体系。从适用性和现场实际可操作性的视角出发，建立了度量模型。研究成果对于施工单位实行劳务作业工人分类管理、有针对性的实施安全教育培训和安全激励提供了一条可行的途径，有利于提升施工企业安全管理绩效。同时，也为今后进一步研究提供了参考。

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