智慧工地施工人员不安全行为及其致因分析

崔庆宏，陈雨田，李 敏

(青岛理工大学 管理工程学院，山东 青岛 266525)

智慧工地作为一种崭新的施工现场一体化管理模式，是“互联网+”与传统建筑行业的深度融合，已逐渐成为国内施工企业建设推广的重点。与传统建造相比，智慧工地能通过对先进信息技术的集成应用，将安全理念全方位融入生产作业中[1]。但值得深思的是，在工地智慧化的同时，人的不安全行为越来越成为事故频发的主要原因。施工人员作为生产系统中的核心主体，对其不安全行为的管控是十分必要的。而对这类不安全行为管控的前提，是充分考虑施工人员不安全行为的发生要素。对这些行为的致因要素进行深入研究，对增强智慧工地安全管理具有重要意义。

一、文献综述

随着社会各界近年来对智慧工地的关注度不断加强，国内外学者也在智慧工地研究方面取得了一定进展。韩豫等提出智慧工地应遵循“问题导向，创新驱动”的发展策略，实现技术前瞻性与功能实用性的相互平衡[2]。丁小虎等认为要找准智慧工地建设着力点，深入理解智慧工地，完善相关政策提供发展空间[3]。李霞等引入GIS与物联网技术，融合工地位置与监测数据，建立了初步的智慧工地监管平台，为文明施工提供了依据[4]。贾美珊等基于ISM+AHP的方法对智慧工地建设影响因素进行分析，提出了完善施工现场网络设施与施工阶段的协同度等建议[5]。而在工地安全管理方面，Park C.S.等整合BIM技术、GPS以及AR等技术，建立SMVS的可视化安全管理系统[6]。基于三大模块，从规划、检查、教育三方面加强管理者与工人沟通，能有效识别风险因素并提高工人安全风险意识。目前学术界从宏观层面对智慧工地的技术应用与架构进行了一定的研究，但对智慧工地安全管理的研究相对匮乏，且鲜有研究智慧工地重要主体施工人员的不安全行为。

不安全行为的概念早在20世纪90年代就引起了学者的讨论。Reason认为不安全行为是指操作人员在实际操作过程中不遵守安全规定的表现[7]。刘志云认为不安全行为是指那些违反安全生产客观规律并可能导致安全事故及财产损失的行为[8]。张锦等认为不安全行为是可能提高系统风险性的人为错误[9]。综合上述学者对不安全行为的定义，本文将智慧工地施工人员的不安全行为定义为施工人员违背安全生产规律可能引发事故的人为错误，既涵盖可能直接导致事故发生的人为错误，也包含间接导致事故发生的人为错误。因此要想从根源上提高安全管理水平，对影响施工人员不安全行为致因要素及其作用路径的探究十分关键。

目前，诸多学者对煤矿工人、建筑工人、地铁工人不安全行为从不同视角进行了研究。阴东玲等综合运用HFACS与贝叶斯网络，系统分析了煤矿工人不安全行为致因及因素间的影响关系，为降低煤矿安全事故的发生提供更加准确、直接的控制措施[10]。杨振宏等基于传播理论，从示范模仿和感染从众两方面研究不安全行为的传播路径，研究发现个体易感度对两者的影响程度最大[11]。薛楠楠等基于文本挖掘技术和R语言，提出应重点管控政府安全监管职责不到位、安全教育培训缺失、隐患排查不彻底、检查不到位等4个关键影响因素[12]。已有研究多从宏观角度对各因素的相互作用关系进行梳理，对关键因素及其作用路径的研究相对匮乏，因素分析不够直观透彻，鲜有研究智慧工地施工人员的不安全行为。鉴于此，本文基于“人-机-管-环”框架，通过文献分析法、专家调研与灰色关联法收集筛选智慧工地施工人员不安全行为的致因因素，采用ISM模型梳理各因素之间的内在联系与层级结构，以期为有效管控智慧工地施工人员不安全行为以及控制人因事故提供依据。

三、研究设计

(一)研究理论

智慧工地施工系统由作业过程中涉及的材料、施工人员、管理人员、施工环境等要素构成，这些构成要素的相互作用会直接或间接导致安全事故的发生。Heinrich提出了多米诺事故致因理论[13]，用以阐明导致伤亡事故的各种原因及事故之间的关系，为安全事故理论的发展奠定了基础。国内外具有代表性的因果连锁理论、轨迹交叉理论、危险源理论、能量释放理论等为煤矿、航空、地铁等诸多领域研究事故致因并提出相应的控制措施给予了理论支持，也为深入研究智慧工地的安全管理提供了理论基础与科学指导。

(二)研究框架

对事故致因因素进行分类的“直接或间接致因”“人机环”“4M”划分法等均可对事故进行科学管理、指导与监督。其中“人-机-管-环”框架不仅阐明了事故发生的本质，更从人员、机械、管理与环境综合考虑事故致因。在理论上可用以指导预防和控制事故的发生，也有助于学者探究事故致因因素之间的相互作用，实现及时反馈和调整。“人-机-管-环”框架符合智慧工地施工人员不安全行为致因要素体系的合理性、可操作性、科学性等要求，并能对施工企业的安全管理起到科学引导作用。基于上述分析，本文从“人-机-管-环”四个方面构建智慧工地施工人员不安全行为致因因素体系，其具体内涵如表1所示。

表1 “人-机-管-环”框架的具体内涵

(三)研究方法

本文以智慧工地施工人员不安全行为作为研究对象，在综合考虑行为特征与智慧工地特征的基础上，基于“人-机-管-环”框架，采用文献研究、专家咨询对主要不安全行为致因因素进行识别。通过灰色关联法计算因素的权重，结合权重计算结果筛选关键因素，在此基础上利用ISM模型直观明晰致因因素的内在联系和层次结构。

1.灰色关联度分析。灰色关联(Grey Relation Analysis，GRA)是对事物或系统因素间描述其关系强弱、大小和次序的一种度量方法。由于此方法对样本量的大小与数据分析的规律性没有太高的要求，因此具有广泛的实用性[14]，所以可将其运用在本研究中计算不安全行为致因因素的关联度，进而筛选关联程度较大的因素进行后续分析。研究步骤如下：第一，确定参考数列，本文选择不安全行为致因因素中，受访者同意最多的选项作为参考数据列。将参考数据列记为x0，第m个影响不安全行为致因因素的值为x0(m)；将比较数据列记为xi(i=1,2,3,...,n)，第m个影响不安全行为致因因素的值为xi(m)。第二，计算参考数据列x0与比较数据列xi差值的绝对值，从而得到两级最小差与最大差。第三，根据公式

2.ISM模型。ISM(Interpretative Structural Modeling，解释结构模型法)原理是把复杂系统分解为若干子系统的过程，它通过系统结构的图形和数字表明系统各单元之间的相互关系[15]。通过对问题因素的提取，构建邻接矩阵和可达矩阵，从而将复杂系统分解为直观清晰的模型。

基于灰色关联法识别主要致因因素后，其研究步骤如下：第一，确定智慧工地施工人员不安全行为致因因素间的二元关系，构建初步关联矩阵。第二，量化关联矩阵得到邻接矩阵，其思路为：若Fi对Fj有直接作用，对应的Aij=1，Aji=0；若Fj对Fi有直接作用，对应的Aji=1，Aij=0；若Fi与Fj互有直接作用，对应的Aij=1，Aji=1；若Fi与Fj互不相关，对应的Aij=0，Aji=0。第三，计算可达矩阵并对其进行分解。将邻接矩阵通过多次布尔运算得到可达矩阵，再对其进行分解。先确定各因素的可达集R(Fi)与先行集Q(Fi)，然后再计算二者的交集I(Fj)，当R(Fi)=Q(Fi)时，即可确定第一层级因素。再将第一层级因素从可达集中去除，继续按照以上思路依次确定第二、第三层级等其他层级因素，结合分层结果绘制多层递阶结构模型图。

四、研究分析与结果

(一)因素识别

致因因素指一定程度上增加施工人员不安全行为发生进而导致安全事故产生的因素。对其进行识别是探究不安全行为作用路径的基础。基于“人-机-管-环”框架，在CNKI和万方等库中检索“智慧工地”“施工人员不安全行为”及“施工人员不安全行为致因”等关键词，对其中涉及智慧工地施工人员不安全行为致因要素的相关文献进行梳理后发现：每一因素体系都是智慧工地施工人员不安全行为致因体系的组成部分，致因程度的大小都会对生产过程中人的不安全行为产生诱发，伴随着时间和生产条件的变化影响程度也会随之变化。在结合相关文献及专家咨询意见基础上对相关研究成果中相近指标进行合并，最终得到智慧工地施工人员不安全行为在人员、机械、管理、环境方面的致因因素，如表2所示。

表2 智慧工地施工人员不安全行为致因因素列表

(二)因素确定

由于采用文献法得出的智慧工地施工人员不安全行为的致因要素较多，且各因素对不安全行为的影响程度不同，运用灰色关联分析法对各因素进行综合评价筛选出对智慧工地施工人员不安全行为影响较大的因素。

基于表2的因素列表，利用5分制Likert量表将施工人员不安全行为致因因素重要程度分为低、较低、中等、较高、高5个级别。邀请我国建筑施工企业中参与过智慧工地项目管理应用的企业管理者、项目部管理人员和技术人员以及高校从事智慧工地相关研究的群体(在读硕士、在读博士、教师)共计15位专家充分讨论后进行因素关联评分，得出15组数据。将这15组数据采用灰色关联分析计算各因素的关联度，结果如表3所示。

表3 不安全行为致因因素关联度及排序

由表3可以看出，组织投入、健康状态、安全教育三者排名位居前列，且整体来看除安全监督与反馈排名18外，管理维度的因素总体排名较靠前。管理层面的因素是项目维持安全生产，减少事故的必要条件，因此影响程度较大。人员维度除便捷感知与文化结构差异排名靠后，其涵盖的健康状态、专业技能、心理素质与过去行为都排在较前位置，分别位于第2、第4、第6与第8名。机械维度包含的因素除设备保养与维护排名第5外，整体排在靠中位置。环境维度除施工环境排名第7外，恶劣天气、政策制度、工友压力与管理者压力的排名较靠中后段。而在施工人员不安全行为的致因因素中，管理者压力与文化结构差异影响程度较小。当分辨系数ρ=0.5时，两者的γi值小于0.6，表明关联度较弱。管理者压力排名较后的原因可能是管理者注重对项目的组织协调，与施工人员并无过多的交流与沟通。文化结构差异排名较后的原因是施工人员的文化差异较小，更注重施工人员的实际经验、临场发挥与应急处理事故能力而不是文化水平高低。将对施工人员不安全行为影响较小的因素排除，得到18项主要的不安全行为的致因因素。

(三)ISM模型构建

由于扰动施工人员不安全行为的因素间联系冗杂，为理清智慧工地施工人员不安全行为致因因素之间的逻辑关系与作用路径，特借助ISM模型对这些因素分层以确定各影响因素的递阶结构。

1.确定因素间的二元关系。将上文得出的18项主要的智慧工地施工人员不安全行为的致因因素构建一个新的集合S={Fi|i=2,...,18}。其中F1为设备更新，F2为便捷感知，F3为设备保养与维护，F4为健康状态，F5为过去行为，F6为设备故障，F7为恶劣天气，F8为专业技能，F9为组织投入，F10为安全监督与反馈，F11为组织文化，F12为安全教育，F13为设备监管，F14组织制度，F15为工友压力，F16为心理素质，F17为政策制度，F18为施工环境。

因素并不是孤立存在的，往往相互作用。因此根据研究的具体情况及每个因素的特点，确定各因素的二元关系是构建模型的首要前提。邀请10位参与过智慧工地项目管理应用的企业管理者、课题研究人员、项目部管理人员组成本次研究的ISM小组。各位专家结合自身经验对18个关键致因因素的相互影响关系进行反复讨论，得到智慧工地施工人员不安全行为致因因素的关联矩阵。进一步将关联矩阵量化，最终关联矩阵就转化为了一个18×18的邻接矩阵A。

通过MATLAB对邻接矩阵进行多次布尔运算，最终得到智慧工地施工人员不安全行为致因因素的可达矩阵M。

2.可达矩阵分解。在得到可达矩阵后，需对其进行区间分解和级间分解，从而得知智慧工地施工人员不安全行为主要致因因素处于同一系统，故只需进行级间分解。第一层级因素分解如表4所示。

表4 第一级因素分解表

3.ISM分析。利用ISM模型对智慧工地施工人员不安全行为致因因素进行层级划分，最后得到七个层级。第一层级包含F4,F6,F7,F16；第二层级包含F2,F10；第三层级包含F9,F18；第四层级包含F5,F12,F15；第五层级包含F1,F3,F8,F11；第六层级包含F13,F14；第七层级包含F17。将七层关键致因因素分为直接因素组、间接因素组和深层因素组三组。其中，直接因素组包含第一层，第二层；间接因素组包含第三层、第四层和第五层；深层因素组包含第六层与第七层。

直接因素包含F4健康状态、F6设备故障、F7恶劣天气、F16心理素质、F10安全监督与反馈与F2便捷感知6个因素。作为影响施工人员最直观的因素，会直接导致不安全行为的发生。其中，健康状态是最重要的直接因素，施工人员健康状态好坏是生产作业最基本的条件，可见要想对施工人员不安全行为进行合理控制，加强对施工人员的人文关怀与健康检测极为重要。

间接因素包含F18施工环境、F9组织投入、F12安全教育、F5过去行为、F15工友压力、F8专业技能、F1设备更新、F11组织文化、F3心理素质9个因素。这些因素又可以划分为3级，间接因素作为中层因素，不仅依赖于深层影响因素的解决，并会向上传递给直接影响因素，间接影响着施工人员不安全行为的意愿。其中组织投入是最关键的间接因素，组织投入的高低不仅向上直接影响组织对施工人员行为的监督反馈、便捷感知等直接因素，也依赖于政策发展环境与科学的组织制度等深层要素。同时安全教育、过去行为与工友压力又位于间接因素中的中间因素，发挥着重要的承上启下作用。

图1 智慧工地施工人员不安全行为致因因素的ISM模型图

深层因素包含F13设备监管、F14组织制度与F17政策制度3个因素，其中，政策制度是最根本的深层因素，一方面会直接影响到组织制度的实施与机械设备监管，同时也会通过影响组织投入、施工环境等因素间接影响直接因素。这表明要想从根本上加强对不安全行为的管控，制定科学规范的政策制度并切实落实必不可少。另外，政府支持的力度和态度也会影响政策大环境，政府重视智慧工地发展，加大对施工企业应用智慧工地方面的投入与扶持，即产业政策越好，企业参与应用的积极性越高，相关规范也会越发完善。

五、结论与讨论

(一)结论

基于“人-机-管-环”的框架，构建了智慧工地施工人员不安全行为致因因素指标体系，运用灰色关联法对因素进行筛选。运用ISM法对智慧工地施工人员不安全行为致因因素进行剖析与探寻，并以多级递阶结构模型的形式直观地展现了其层次结构与内在机理。智慧工地施工人员不安全行为致因因素可划分为7级3阶的多级递阶结构。其中，政策制度是最根本的深层因素，组织投入是最承上启下的间接因素，健康状态是最重要的直接因素。

(二)讨论

从深层因素、中间因素以及直接因素三个层面出发，分别对增强施工人员不安全行为的把控提出如下发展对策。

1.增强深层因素，提升安全管控能力。政策制度作为降低不安全行为产生的根本，根据我国智慧工地应用特点推动管理机制更新十分关键。一方面，政府部门应根据智慧工地的需求制定并落实切实可行的激励政策，完善相关行为规范与行业标准，进行更为科学高效的宏观管控，推行智慧工地项目规范化操作和实施。另一方面，施工企业应落实好政府政策，严格遵守安全条例，结合项目发展程度建立健全各类人员的安全生产责任制，安全技术交底等与实际情况契合的组织制度，并制定完整规范的机械设备管理体系，定期对设备进行生命周期内检查与维护，保障设备的正常运行。

2.落实中间因素，保障安全投入与教育。影响施工人员不安全行为的间接因素众多，要从思想上减少不安全行为的产生，提升对行为风险的安全认知显得尤为重要。一方面，应加大组织投入，增加安全管理人员与资源配备。完善奖惩机制，加大安全表彰力度，给予安全行为的正面评价与反馈，同时对违反规章制度的行为应予以惩罚。另一方面，应加强安全教育培训，多渠道、多形式组织安全文化推广工作，组织学习安全生产法规与标准，定期进行安全教育考试与机械设备实操技能培训，提升施工人员安全与专业素养，从而有效减少安全事故发生。

3.重视直接因素，提升对工人群体的人为关怀。一方面要重视施工人员精神及身体状态，推动管理人员工作模式与态度的转变，增加对施工人员群体的亲和力与关怀，帮助排解因工作产生的不安全心理及生理状态，创造良好安全氛围。另一方面要建立规范化的恶劣天气作业规章，以人为本，关注施工人员的健康状态，做到重点监测与及时反馈，在保障施工人员人身安全的前提下确保项目生产的正常进行。