国内建筑施工现场工人不安全行为研究综述

2021-11-30陈俊杰罗丽苹苑丁杰广东理工学院广东肇庆526100

安徽建筑 2021年11期

陈俊杰，罗丽苹，苑丁杰（广东理工学院，广东肇庆 526100）

1 引言

建筑业对于经济发展的地位举足轻重，然而自身安全事故频发也制约着国内经济更好更快地发展。建筑业的安全问题频发，不仅与建筑业自身特点和性质有关，而且与其所处环境和人的行为有关。研究表明超过90%的安全事故是由人的不安全行为引起的。因此，众多学者对建筑工人的行为进行相关研究，以期望改善或降低不安全行为的发生进而降低安全事故。本文在已有的相关文献基础上进行方法、理论和措施总结归纳，探究未来的研究目标和方向。

2 文献来源及分析

本文在中国知网（CNKI）数据库以“建筑施工工人不安全行为”作为检索主题，截至2021年4月15日共检索有192篇中文文献，具体发文年度趋势走向图，见下图所示。从图中可以看出，在2009年以前，有关建筑施工工人不安全行为的研究相对较少，说明以工人不安全行为角度探究建筑安全并未得到学者的关注。2009年～2015年间，建筑施工工人不安全行为研究文献数量稳步上升，且研究内容主要集中在不安全行为的特点、产生原因及相对应的管理措施，研究深度不够；2015年～2020年间研究数量和研究深度进一步提升，大多数研究文献集中于建筑施工工人不安全行为的影响因素及其相互作用、形成机理及改进措施方面，同时随着互联网科技发展，在工人不安全行为领域也引入了计算机视觉技术、智能穿戴设备等。

建筑施工工人不安全行为发文数量趋势

3 相关研究理论及方法

3.1 研究理论

根据已有文献的分析，得出关于用于研究人的不安全行为的理论是不断发展变化的。即从最初的行为主义理论到认知心理学，直至现阶段广泛采用的激励理论、社会学理论。研究理论也包括一些其他方面的理论，如事故致因理论、有限理性理论、行为主义理论等。事故致因理论常被用于解释工人不安全行为产生的前后因果关系；行为主义理论和认知心理学常被用于表现其行为产生的过程和结果；而激励理论和有限理性理论常被用于研究分析具体哪些因素影响工人的不安全行为。

3.2 研究方法

从已有文献来看，目前关于建筑施工工人不安全行为的研究方法主要有结构方程模型（SEM）、系统动力学（SD）、层次分析法（AHP）、解释结构模型（ISM）、决策试验和评价实验室法（DEMATEL）、计算机可视化技术、智能数据处理技术等。其中，结构方程模型常被用于分析影响不安全行为的各个影响因素的相互关系和作用，有时会结合系统动力学进行个别影响因素变化的仿真验证。解释结构模型常被用于探究影响不安全行为的根本原因。其次，问卷调查法、专家访谈法、文献综述等方法常被用于获取初始数据。

4 研究内容

基于已有文献梳理，本文从施工工人不安全行为影响因素、形成机理、智能识别管控措施三方面进行阐述。

4.1 建筑工人不安全行为影响因素

近年来人的不安全行为引起学者的重视并得到广泛研究，研究成果众多。在建筑施工过程中施工工人的不安全行为产生不仅仅与工人自身特征有关，也与所处环境、施工监理政府等监督管理有关。例如安全感知、安全技能、安全氛围、工人心理素质、作业环境、工作强度、工作压力、安全管理、安全培训等因素都会影响建筑施工工人作出不安全行为，进而引起安全事故。因此，本文从个体因素、组织管理因素、周围环境因素分析建筑施工工人不安全行为的影响因素。

4.1.1 个体因素

个体因素主要关系到个人的心理状态、生理状态和技能水平，是以个人特性作为主要研究对象，探究个体特性与不安全行为之间的影响关系。例如，姚明亮等探究了工作负荷、工作满意度、安全心理及建筑施工工人不安全行为之间的相互关系。来延肖等利用结构模型构建了施工人员安全态度对行为的影响，结果表明安全态度对行为有影响，但是每个组分影响路径不同。王盼盼等通过构建施工人员安全能力模型来研究安全能力与不安全行为及事故间的关系。

4.1.2 组织管理因素

组织管理因素有两方面含义：一方面是安全氛围、群体、组织等，另一方面是涉及管理者的领导力、安全投入和培训等。例如，成家磊等运用问卷调查和结构方程模型研究了组织氛围与安全态度、不安全动机、安全能力的关系，结果表明组织氛围是原因影响因素，并据此提出改进措施。唐玲玲等根据调查数据和结构方程模型拟合验证，得出群体安全规范与群体压力相互影响，同时群体安全规范和群体压力对从众性不安全行为具有正向影响。

4.1.3 周围环境因素

周围环境因素主要包括作业环境和社会环境。作业环境有照明、温度、噪声等；社会环境有社会舆论监督、政府监管、家庭安全认知等。赵挺生等运用行为主义理论和问卷调查和结构方程模型，证明了工作环境和心理状态对地铁施工工人不安全行为影响最大。叶贵等针对影响不安全行为的因素运用ISM法建立结构模型，分析得到属于社会环境因素的国家治理监督因素影响权重较大。随着科技的发展，越来越多的智能设备、互联网技术、计算机识别技术等应用于建筑施工工人安全行为的监测预警方面。例如，元黎明运用图像识别技术来监测建筑工人不安全行为并形成预警信息，有效监督减少工人的不安全行为，减少安全事故的发生。Seo等运用计算机视觉技术来实现对施工工人的安全健康监测，如心率、血压等信息，以此形成专有数据库，并进一步自动关联可能产生的不安全行为趋势，实现识别、监测施工人员的不安全行为目的。

4.2 建筑工人不安全行为的形成机理

探究建筑工人不安全行为的形成机理的目的是明确产生不安全行为的根本原因及其影响路径，进而为接下来解决问题提供方向和思路。叶贵等从建筑工人个体视角出发构建不安全行为发生机理理论模型，揭示了安全认知和安全能力对不安全行为影响显著。杨鑫刚等运用演化博弈理论探究了建筑工人、企业高管、企业安全监督方对于建筑工人有意识不安全行为的博弈分析，结果表明，建筑工人有意识不安全行为与企业高层安全管理方、监管方投入多少有关。陈伟珂等运用行为主义理论探究地铁施工工人的不安全行为，结果表明工人所处情境环境影响其行为。张孟春等从心理学角度以计划行为理论揭示了组织因素可通过影响工人的认知来引起不安全行为。以上研究从不同的角度和理论探究了建筑施工工人不安全行为产生的机理，为解决不安全行为指明了方向。

4.3 建筑工人不安全行为的智能识别管控措施

由于建筑施工现场环境、工人自身原因等导致，施工工人不安全行为引起的施工安全问题一直存在，因此识别并控制建筑施工工人不安全行为具有十分重要意义。传统的针对工人不安全行为管控方法是依赖施工安全员等管理员的监督和提醒，不仅造成管控效率低下，而且管控效果不佳。传统的安全教育与培训在实践中一般流于形式，不能从根本上消除或降低施工工人不安全行为的发生。目前针对以上问题，已引入视频监控、智能穿戴设备、计算机可视化等数据化识别技术。例如，郭红领等为了降低不安全行为发生，构建了运用BIM和定位技术的施工工人不安全行为预警机制。郁润等运用监控摄像机和计算机视觉技术构建一种数据驱动的建筑施工工人不安全行为的管控方法。