礦工不安全行為影響因素重要度分析

楊晨源，趙樹果,2，王福生,2，連紅軍

(1. 華北理工大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院，河北 唐山 063210；2. 河北省礦業(yè)開發(fā)與安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 河北 唐山 063210)

礦山安全始終是安全生產(chǎn)工作中的嚴(yán)峻問題，是安全生產(chǎn)工作的重中之重，近10年，我國共發(fā)生960起煤礦事故，造成大量人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失[1]。為保證礦山安全和高質(zhì)量發(fā)展，我國正大力開展安全專項(xiàng)整治工作，煤礦安全生產(chǎn)工作已取得明顯成效，但煤礦安全形勢(shì)依然嚴(yán)峻，2020年我國發(fā)生122起煤礦事故，造成225人死亡[2]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，煤礦重大事故中90%為人因事故[3]，因此，研究礦工不安全行為的產(chǎn)生原因仍是一個(gè)重要課題。

諸多學(xué)者采用不同的理論對(duì)不安全行為影響因素進(jìn)行了分析，程戀軍[4]、田水承[5]、張江石[6]等利用計(jì)劃行為理論(TPB)研究礦工不安全行為的形成原因；任玉輝[7]采用事故致因理論，結(jié)合煤礦事故統(tǒng)計(jì)提出礦工不安全行為影響因素集合；李磊[8]將礦工不安全行為影響因素分為內(nèi)因和外因；朱學(xué)軍[9]使用ABC行為分析法分析了礦工行為；在權(quán)重計(jì)算方面，如趙安新[10]運(yùn)用主觀賦權(quán)法——層次分析法(AHP)確定了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重大小；在客觀賦權(quán)法的運(yùn)用上，朱艷娜[11]等運(yùn)用SEM法分析礦工不安全行為的影響因素，得到設(shè)備設(shè)施是最主要的因素；王剛[12]等使用AHP-熵權(quán)法組合賦權(quán)分析巷道啟封中毒致因的重要度。

雖然已有學(xué)者對(duì)不安全行為的影響因素作了諸多分析，而礦工不安全行為的產(chǎn)生是多方面因素導(dǎo)致的結(jié)果，因此已有研究存在分析不夠完善、結(jié)果主觀性較強(qiáng)的問題。在權(quán)重的計(jì)算中，已有學(xué)者多采用單一的主觀或客觀賦權(quán)法，組合賦權(quán)法常采用線性組合方式，存在依靠專家打分造成的主觀性強(qiáng)和只采用客觀賦權(quán)法導(dǎo)致的結(jié)果脫離實(shí)際的問題，且線性組織中的組合系數(shù)難以把控。

該項(xiàng)研究在已有研究的基礎(chǔ)上，提出從組織行為學(xué)視角分析礦工不安全行為的影響因素，從管理學(xué)的角度更加系統(tǒng)地構(gòu)建礦工不安全行為影響因素指標(biāo)體系；基于AHP-改進(jìn)熵值法，構(gòu)建指標(biāo)分層賦權(quán)模型，結(jié)合主觀和客觀方法確定各指標(biāo)的組合權(quán)重，以此為煤礦制定安全管理措施提供理論基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)有效預(yù)防事礦發(fā)生的目的。

1基于OB的礦工不安全行為影響因素指標(biāo)體系構(gòu)建

組織行為學(xué)(Orgnanzational Behavior，簡(jiǎn)稱OB)是研究個(gè)體、群體和組織對(duì)人的行為影響的學(xué)科，其目的是理解和預(yù)測(cè)組織中的人的行為[13]。

以組織行為學(xué)為理論基礎(chǔ)，結(jié)合文獻(xiàn)研究從個(gè)體、群體、組織3個(gè)方面對(duì)礦工不安全行為產(chǎn)生原因進(jìn)行系統(tǒng)分析，初步確定礦工不安全行為影響因素，通過業(yè)內(nèi)專家座談的形式對(duì)初步確定的因素進(jìn)行討論，最終確定了38個(gè)影響因素，建立了包含3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、11個(gè)二級(jí)指標(biāo)和38個(gè)三級(jí)指標(biāo)的礦工不安全行為影響因素指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 礦工不安全行為影響因素指標(biāo)體系

2基于AHP-改進(jìn)熵權(quán)法的指標(biāo)權(quán)重分層賦權(quán)模型構(gòu)建

2.1 層次分析法(AHP)

層次分析法(AHP)是一種常用的計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的方法[14]，計(jì)算步驟主要包括：

(1)建立判斷矩陣；

(2)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重特征值；

(3)一致性檢驗(yàn)。

將層次分析法計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重記為Uj。

2.2 改進(jìn)熵值法

熵值法是利用熵值攜帶的信息進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，利用指標(biāo)信息熵計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的方法[15]。計(jì)算步驟如下：

(1)數(shù)據(jù)規(guī)范化處理

設(shè)礦工不安全行為影響因素有m個(gè)，收回的問卷樣本數(shù)有n個(gè)，Xij為第i個(gè)樣本中第j個(gè)指標(biāo)的得分。原始數(shù)據(jù)規(guī)范化處理后的值為Yij。

(1)

(2)計(jì)算信息熵

(2)

其中，

(3)

(3)傳統(tǒng)熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

(4)

(4)改進(jìn)熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

為解決這一問題，采用改進(jìn)后的熵權(quán)公式計(jì)算指標(biāo)權(quán)重值，計(jì)算公式為：

(5)

2.3 AHP-改進(jìn)熵值法組合權(quán)重

AHP為主觀賦權(quán)法，缺點(diǎn)是靠專家主觀判斷計(jì)算權(quán)重，主觀性較強(qiáng)；熵值法為客觀賦權(quán)法，是基于樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，可能會(huì)與指標(biāo)實(shí)際的重要性不符。該項(xiàng)研究運(yùn)用求和歸一化法，計(jì)算指標(biāo)的組合權(quán)重，該方法可以綜合主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果，計(jì)算公式如下[16]：

(6)

2.4 指標(biāo)權(quán)重分層計(jì)算

傳統(tǒng)的權(quán)重計(jì)算通常由專家對(duì)每一層的指標(biāo)分別打分，進(jìn)而計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，這樣計(jì)算增加了方法的主觀性。該項(xiàng)研究采用權(quán)重分層計(jì)算方法，至下而上逐層向上計(jì)算。通過AHP-改進(jìn)熵值法計(jì)算出的三級(jí)指標(biāo)層各指標(biāo)組合權(quán)重對(duì)三級(jí)指標(biāo)層各指標(biāo)得分進(jìn)行加權(quán)求和，得到二級(jí)指標(biāo)層各指標(biāo)得分，再通過AHP-改進(jìn)熵值法的組合賦權(quán)法計(jì)算二級(jí)指標(biāo)層的權(quán)重，一級(jí)指標(biāo)層權(quán)重計(jì)算同理。由此改進(jìn)傳統(tǒng)權(quán)重計(jì)算法帶來的主觀性過強(qiáng)的弊端。計(jì)算公式如下：

(7)

綜上所述，采用AHP、改進(jìn)熵值法和權(quán)重分層計(jì)算法，構(gòu)建基于AHP-改進(jìn)熵值法的指標(biāo)分層賦權(quán)模型，計(jì)算礦工不安全行為影響因素指標(biāo)體系中每一層級(jí)的指標(biāo)權(quán)重。該模型在一定程度上降低了主觀性，提高了權(quán)重計(jì)算結(jié)果的合理性。模型示意圖見圖1。

圖1 基于AHP-改進(jìn)熵值法的指標(biāo)分層賦權(quán)模型

3影響因素權(quán)重分析

采用李克特量表法，對(duì)礦工不安全行為影響因素的影響程度大小進(jìn)行分等級(jí)評(píng)分，設(shè)計(jì)并發(fā)放調(diào)查問卷800份，收回問卷669份，經(jīng)處理剔除不合理問卷64份，有效問卷比例90.4%，符合問卷占比要求。運(yùn)用SPSS23對(duì)問卷進(jìn)行信效度分析，采用Cronbach’sα系數(shù)作為信度分析指標(biāo)，通過KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)分析結(jié)構(gòu)效度，得到α系數(shù)為0.904，KMO值為0.915，Bartlett的球形度檢驗(yàn)的顯著性概率為0.000。根據(jù)信效度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)可知，該問卷信效度值都較高，表明問卷結(jié)果合理有效。將收集到的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)作為分析的數(shù)據(jù)來源。

(1)三級(jí)指標(biāo)層權(quán)重

通過指標(biāo)分層賦權(quán)模型計(jì)算得到三級(jí)指標(biāo)層各指標(biāo)權(quán)重，見表2。由表2可知在三級(jí)指標(biāo)層中，權(quán)重值排序前五的因素依次為：工作時(shí)間安排>安全教育與培訓(xùn)>工作劃分>安全投入>安全生產(chǎn)理念。工作時(shí)間安排是權(quán)重最高的因素，這一結(jié)果與井下工作時(shí)間長(zhǎng)、強(qiáng)度大的作業(yè)特點(diǎn)密切相關(guān)，因此礦山企業(yè)應(yīng)合理設(shè)置礦井工作制度，避免超負(fù)荷的井下作業(yè)對(duì)礦工心理及身體造成負(fù)面影響。安全教育與培訓(xùn)權(quán)重僅次于工作時(shí)間安排，因此礦山企業(yè)應(yīng)提高安全教育與培訓(xùn)的效率，及時(shí)檢驗(yàn)礦工學(xué)習(xí)效果并督促落實(shí)到工作行為上。

表2 三級(jí)指標(biāo)層權(quán)重表

(2)二級(jí)指標(biāo)層權(quán)重

通過指標(biāo)分層賦權(quán)模型計(jì)算得到二級(jí)指標(biāo)層各指標(biāo)權(quán)重，見表3。

表3 二級(jí)指標(biāo)層權(quán)重表

在二級(jí)指標(biāo)層中，權(quán)重值排序前三的因素依次為：安全激勵(lì)>工作滿意度>組織結(jié)構(gòu)。權(quán)重結(jié)果反映出安全激勵(lì)和工作滿意度可以有效提高礦工工作熱情，在工作中更加注重安全作業(yè)。因此，礦山企業(yè)應(yīng)建立完善且有效的安全激勵(lì)制度，從薪酬和福利上提高礦工對(duì)工作的滿意度；同時(shí)結(jié)合工人的特征分配最適合的崗位，制定更加細(xì)致的操作規(guī)范，提高礦工的作業(yè)安全率。

(3)一級(jí)指標(biāo)層權(quán)重

通過指標(biāo)分層賦權(quán)模型計(jì)算得到一級(jí)指標(biāo)層權(quán)重，見表4。

表4 一級(jí)指標(biāo)層權(quán)重表

在一級(jí)指標(biāo)中，權(quán)重值排序依次為：個(gè)體因素>群體因素>組織因素，表明人的因素是礦工產(chǎn)生不安全行為的主要原因，群體因素和組織因素權(quán)重差距不大。因此，在日常安全管理中，礦山企業(yè)及領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)更加關(guān)心礦工個(gè)體的變化，結(jié)合群體及組織中各項(xiàng)指標(biāo)制定管理措施，從而增強(qiáng)礦工安全意識(shí)，提高煤礦安全水平。

綜上所述，礦山企業(yè)在安全管理中要結(jié)合個(gè)體、群體、組織3個(gè)方面的影響因素，制定完善的管理措施，注重提高礦工個(gè)體素養(yǎng)、改善群體安全行為、營造健康的組織環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦工不安全行為的預(yù)控管理。

4 結(jié)論

(1)提出基于組織行為學(xué)視角分析礦工不安全行為產(chǎn)生原因，從個(gè)體、群體、組織3個(gè)方面構(gòu)建了包含3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、11個(gè)二級(jí)指標(biāo)、38個(gè)三級(jí)指標(biāo)的礦工不安全行為影響因素指標(biāo)體系，為礦山企業(yè)對(duì)礦工不安全行為的預(yù)控管理提供思路。

(2)為了避免線性組織賦權(quán)法組合系數(shù)難以確定及單一權(quán)重賦權(quán)法造成部分結(jié)果極端化的情況，建立了基于AHP-改進(jìn)熵值法的指標(biāo)分層賦權(quán)模型，且該模型優(yōu)化傳統(tǒng)熵值法信息熵差別不大但權(quán)重成倍變化的弊端。

(3)通過計(jì)算確定個(gè)體因素權(quán)重最高，占比為43.19%，表明礦工自身的心理、態(tài)度等狀態(tài)更容易導(dǎo)致不安全行為的產(chǎn)生。在安全管理中，應(yīng)該始終堅(jiān)持“以人為本”的安全生產(chǎn)理念，制定有力的管理制度，從源頭控制礦工不安全行為，提升礦山安全生產(chǎn)水平。