基于灰色多元逐步回歸的建筑施工安全分析

陳 光，楊同一，胡家樂，金家豪，韓笑龍，周天奇

（江蘇建筑職業技術學院建筑管理學院，江蘇 徐州 221116）

建筑業在我國國民經濟的發展中占有重要地位。截至2018 年6 月底，我國具有施工活動的建筑企業共85 993 個，同比增長6.68%；從業人數4 429.24 萬人，同比增長1.85%；按建筑業總產值計算的勞動力生產率為203 868 元/人，同比增長6.46%。建筑行業的快速發展，不僅促進了就業崗位的增加，而且對促進國民經濟的發展起到了至關重要的作用。然而建筑行業體量龐大，施工過程復雜，影響因素眾多，施工過程中存在危險性高、安全事故頻發、傷亡人數多等問題，一旦發生安全事故，將會造成較多的人員傷亡和大量的財產損失，嚴重影響行業的健康持續發展，因此建筑施工安全一直備受社會關注[1]。

近年來，安全事故預測分析作為一種預防、減少建筑施工安全事故的重要手段，許多專家學者對其進行了研究。王丹等[2]基于過去10 年的我國建筑安全事故死亡人數，通過構建灰色GM （1,1）-RBF模型進行分析，得出該模型能夠用于建筑事故傷亡人數的預測分析并具有較高精度；李曉霞[3]通過構建灰色馬爾科夫改進模型對建筑安全生產事故發生數量進行預測，對比分析了實際值和預測值的變化趨勢及影響因素，并提出了安全管理要求；黃慧鑫[4]對建筑施工安全事故的主要影響因素進行了灰色關聯分析，提出了基于灰反向傳播 （Back Propagation，BP）神經網絡的多因素建筑安全事故預測的組合模型；梅牡丹[5]建立了建筑施工事故的灰色GM（1,1）預測模型，討論了模型的建立、檢驗以及參數的求解，對建筑施工事故灰色預測的MATLAB算法進行了研究。

1 灰色多元逐步回歸模型的建立

1.1 灰色多元逐步回歸預測

灰色預測法是對部分信息已知、部分信息未知或不明確的系統進行預測的方法，灰色預測實質上是對在一定區域內變化的、與時間序列有關的灰色過程的預測，過程中的信息是不充分的、雜亂無章的，但是系統是有序的、有界的。因此，可以通過對數據的時間序列處理來發現系統中潛藏著的內在規律，并以此對系統進行預測[6]。建筑施工安全事故易發的五大類型事故為高處墜落、物體打擊、起重傷害、坍塌和其他 （機械傷害、車輛傷害、觸電、中毒窒息和火災爆炸等）。每年的安全事故死亡人數都受各類型事故直接影響，各類型事故與事故的死亡人數之間必存在一定的關系，并隨著年度的推移按某一個規律變化。然而如果利用多元逐步回歸只分析各類型事故和事故死亡人數之間的關系，難以把握建筑施工各類安全事故隨時間的基本變化趨勢，更難以通過各類安全事故與死亡人數之間的關系對未來進行準確預測，因此多元逐步回歸分析對預測具有一定的局限性，而基于灰色的多元逐步回歸分析則可以有效地解決這一問題。

1.2 GM（1,1）灰色模型預測2019 年五大安全事故

若將每類房屋市政安全事故問題視作一個灰色系統，以不同時間點發生的每類事故作為灰色量，根據2010—2018 年每類建筑施工安全生產事故死亡人數建立GM （1,1）灰色模型，對2019 年每類建筑施工安全生產事故數進行預測[7]。

由于灰色系統數據為指數形態，則對2010—2018 年每類建筑施工安全生產事故數{x（0）（k）|k=1，2，…，9}（非負數據序列，其中k 為年序）進行1 次累加優化，生成序列{x（1）（k）|k= 1，2，…，9}，其中的均值生成序列{z（1）（k）|k= 1，2，…，n}，其中 z（1）（k）=0.5 [x（1）（k）+x（1）（k-1）]，k=1，2，…，9。 詳細數據見表 1。

表1 2010—2018 年每類建筑施工安全生產事故數據優化表

運用MATLAB 求解灰色GM（1,1）預測模型為

通過求解可得2019 年每類建筑施工安全生產事故預測的數據，見表2。

表2 2019 年每類建筑施工安全生產事故數據預測表

2 基于灰色多元逐步回歸的預測分析

只有明確2010—2018 年每年安全事故死亡人數不穩定變化主要受何類別事故的影響，才能較為準確地預測2019 年的安全事故死亡人數，僅運用簡單統計分析難以把握其隱藏規律，因此，基于灰色預測的特點將其運用到多元逐步回歸能夠更好地進行預測和分析。

根據2010—2018 年全國建筑施工安全生產事故數據，以每年五大主要類型事故數為自變量，事故死亡人數為因變量，利用統計產品與服務解決方案 （Statistical Product and Service Solutions，SPSS）軟件進行多元逐步回歸分析。2010—2018 年每類建筑施工安全生產事故數據見表3。

表3 2010—2018 年每類建筑施工安全生產事故數據

利用SPSS 軟件進行逐步回歸分析，將五大類型事故數據作為解釋變量逐個引入建筑施工安全生產事故模型，每引入一個解釋變量后均進行F 檢驗，并對已經選入的解釋變量逐個進行T 檢驗，當原來引入的解釋變量由于后面解釋變量的引入變得不再顯著時，則將其刪除，以確保每次引入新的變量之前回歸方程中只包含顯著性變量。這是一個反復的過程，直到既沒有顯著的解釋變量選入回歸方程，也沒有不顯著的解釋變量從回歸方程中剔除為止，從而保證了最后所得到的解釋變量集為最優，得出了影響安全事故死亡人數的主要形式。

多元逐步回歸的模型為

將2019 年每類房屋市政工程生產安全事故灰色預測值帶入逐步回歸模型式 （2）中，可得2019年每類房屋市政工程生產安全事故死亡人數期望值約為873 人。

逐步回歸分析最終結果見第89 頁表4，通過對比可以看出，2010—2018 年每年安全事故死亡人數不穩定變化主要受高處墜落事故、坍塌事故和其他事故影響。從標準化系數可看出，高處墜落事故對安全事故死亡人數的貢獻度為0.629，坍塌事故對安全事故死亡人數的貢獻度為0.302，其他事故對安全事故死亡人數的貢獻度為0.385。而物體打擊和起重傷害對近年來安全事故死亡人數不穩定變化基本沒有影響 （被檢驗剔除）。

回歸結果顯示，近年來主要影響房屋市政工程生產安全事故死亡人數的三大類型事故為：坍塌、高處墜落、其他。

坍塌事故：雖然安全事故與較大事故發生概率逐年緩慢降低，坍塌事故從2010 年的93 起，到2018 年已經降低到54 起，較大坍塌事故占比2018年已經降低到45%左右，但坍塌死亡人數依舊很高，表明事件危害度逐年變大，需引起重視。

表4 逐步回歸分析最終結果

高處墜落事故：雖然較大事故占比一直很小，最高為2018 年僅僅占據9.1%，但從2010—2018年，事故數隨時間大幅度上升，2018 年高處墜落事故已經近乎400 起，不得不引起重視。

其他事故：從2010—2018 年，事故數隨時間大幅度上升，較大事故發生概率也大幅度上升。2018 年機械傷害、觸電、中毒窒息、火災爆炸等事故已經發生128 起，較大安全事故占比已經達到27.2%，這類事故將會成為未來的隱患。

3 結論與建議

3.1 結論

建筑業作為國民經濟發展的重要組成部分，長期以來安全事故發生頻率較高。探究建筑施工安全事故發生的潛在規律及關鍵因素，有針對性地做好事故預防措施，對改變建筑業當前高死亡率的現狀、提高建筑安全管理水平具有重要作用。

基于灰色多元逐步回歸的建筑施工安全分析有助于對建筑施工安全總體形勢做出科學判斷，為有針對性地開展建筑施工安全事故預防研究提供了理論支撐，對建筑業的安全發展起到了促進作用。

3.2 相關建議

一是總體重視程度層面。基于灰色多元逐步回歸結果顯示建筑施工安全死亡人數短期內仍將處于高位，行業安全生產總體態勢依然嚴峻，需要行業上下進一步統一思想、共同努力，以期營造重視安全的行業文化和生命至上的社會氛圍。

二是具體執行層面。新形勢下，在完善并嚴格執行制度的基礎上，應創新安全管理的適應性、針對性和可操作性，切實提升安全管理水平。應創新安全教育、安全交底形式，探索將建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）、虛擬現實（Virtual Reality，VR）等先進技術應用到相關領域，將傳統安全教育、安全操作樣板展示、傳統安全交底與體驗式安全教育、信息化安全交底結合起來，力求即深入人心又易于落實，以提高工作效率；應強化安全事前預警、過程控制，基于信息平臺進行安全生產的實時監測和整改落實，實現安全責任的可追溯性；應加強安全監管，嚴格安全懲處，提升安全領域的違法違規成本，倒逼相關企業提升安全管理。