高處墜落習(xí)慣性行為結(jié)構(gòu)方程模型研究

彭糧波 陸明剛 高煜淇

摘要：在近年來的建筑行業(yè)中，高處墜落是危險性和發(fā)生概率都極大的，且一旦發(fā)生其傷害性和造成的損失都是極大的。為減少傷亡損失，探究事故發(fā)生路徑和原因，根據(jù)應(yīng)為安全“2-4”模型，建立起了習(xí)慣性行為機理模型。研究表明：1、安全知識、安全意識對安全意向均呈顯著正相關(guān)。2、安全習(xí)慣越好，不安全習(xí)慣性行為出現(xiàn)的越少。3、具備的安全意向越強烈，不安全習(xí)慣性行為出現(xiàn)的越少。

關(guān)鍵詞：行為安全“2-4”模型;高處墜落;不安全習(xí)慣性行為;結(jié)構(gòu)方程模型

1研究背景

近年來針對高處墜落的研究愈發(fā)重視，通過調(diào)研分析發(fā)現(xiàn)，針對不安全行為防控措施的研究更多地集中于前期的教育培訓(xùn)或者現(xiàn)場監(jiān)督與檢查，若只糾正改善不安全動作，那么并不能從根本上完全遏制事故的發(fā)生，必須研究其動作發(fā)生原因。

因此，探討高處墜落習(xí)慣性行為的內(nèi)在機理并建立具體模型[1][2][3][4][5]，對于增強相關(guān)研究的科學(xué)性及提出其改善措施具有一定理論意義。

2 高處墜落習(xí)慣性行為變量及研究假設(shè)

2.1高處墜落習(xí)慣性行為變量

為了確定高處墜落事故習(xí)慣性行為影響因素，筆者在行為安全“2-4”模型[6][5]的基礎(chǔ)上，對近幾年的150起完整高處墜落事故調(diào)查報告進行分析，總結(jié)和提取了7類習(xí)慣性行為[6]原因及32項不安全動作。不安全動作從三方面具體體現(xiàn)習(xí)慣性行為，分別為安全知識、安全意識以及安全習(xí)慣。

2.2研究假設(shè)

通過事故分析以及結(jié)合實際調(diào)研數(shù)據(jù)，提取高頻不安全動作，制作安全知識、安全意識和安全習(xí)慣的影響因素指標(biāo)集：

安全知識：1、缺乏相關(guān)的防護用品的使用知識2、對于作業(yè)前如何設(shè)置腳手架的知識缺失3、未取得安全作業(yè)的相關(guān)資格證書，以至于不具備安全操作的知識4、錯誤的設(shè)置安全防護裝置，不具備其正確設(shè)置的知識。

安全意識：1、作業(yè)前未對作業(yè)環(huán)境進行隱患排查2、未在施工現(xiàn)場進行監(jiān)督檢查3、冒險進入危險場所作業(yè)。

安全習(xí)慣：1、習(xí)慣性平日不穿戴或私自脫下安全防護措施2、經(jīng)常性隨意拆除設(shè)置的安全防護裝置3、多次的進入或接觸危險場所進行違規(guī)冒險作業(yè)。

根據(jù)上述分析，即可以做出假設(shè)：H1：安全知識對安全意向正相關(guān);H2：安全意識對安全意向正相關(guān);H3：安全習(xí)慣對不安全習(xí)慣性行為具有負(fù)相關(guān);H4：安全意向?qū)Σ话踩?xí)慣性行為具有負(fù)相關(guān)。

3樣本數(shù)據(jù)分析

本問卷以建筑行業(yè)相關(guān)人員為此次的主要調(diào)查對象。問卷總共分為兩大部分：第一部分為被調(diào)查人員的一些個人基本信息，第二部分為問卷核心部分，其中有有關(guān)安全知識、安全意識、安全習(xí)慣、安全意向和不安全習(xí)慣性行為五個變量的題目，問卷采用Likert五點評定法。

樣本信息結(jié)果顯示：填寫問卷的人員中據(jù)男性占大多數(shù)，女性只占有極少數(shù)，這也是由于行業(yè)中女性少的緣故，被調(diào)查人員的年齡多在31-40歲。樣本數(shù)據(jù)信度與效度檢驗結(jié)果如下所示。

安全知識：Cronbach’s AIPha系數(shù)：0.813，KMO系數(shù)：0.714;安全意識：Cronbach’s AIPha系數(shù)：0.784，KMO系數(shù)：0.689;安全習(xí)慣：Cronbach’s AIPha：0.763系數(shù)，KMO系數(shù)：0.665;安全意向：Cronbach’s AIPha系數(shù)：0.701，KMO系數(shù)：0.607;不安全行為：Cronbach’s AIPha系數(shù)0.731，KMO系數(shù)：0.734;總體：Cronbach’s AIPha系數(shù)：0.831，KMO系數(shù)：0.753。

結(jié)果顯示：此次建立的模型潛變量Cronbach’s AIPha系數(shù)和組合信度兩者都高于0.7，這代表著模型有著較高的可靠度;且其潛變量KMO系數(shù)和組合效度兩者也大于0.7，認(rèn)定模型的結(jié)構(gòu)效度、內(nèi)斂效度、判別效度較好。

4發(fā)生機理模型分析

4.1初始SEM的擬合評價

運用AMOS23.0軟件，將各個變量的實際測量值與理想值主相比較，所有的實際測量值都在理想值內(nèi)。結(jié)果表的明模型適配度較高，擬合結(jié)果也是較為理想，模型與數(shù)據(jù)契合度較好。

CMIN/DF（卡方自由度）：1.714（實測值）<3（理想標(biāo)準(zhǔn)）;RMSEA（近似誤差均方根）：0.048（實測值）<0.08（理想標(biāo)準(zhǔn)）;GFI（擬合優(yōu)度指數(shù)）：O.906（實測值）>0.9（理想標(biāo)準(zhǔn)）;AGFI（調(diào)整擬合優(yōu)度）：O.913（實測值）>0.9（理想標(biāo)準(zhǔn)）;NFI（賦范擬合指數(shù)）：0.931（實測值）>0.9（理想標(biāo)準(zhǔn)）;RFI（相對擬合指數(shù)）：0.927（實測值）>0.9（理想標(biāo)準(zhǔn)）;IFI（增量擬合指數(shù)）：0.914（實測值）>0.9（理想標(biāo)準(zhǔn)）;SRMR（標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根）：0.046（實測值）<0.05（理想標(biāo)準(zhǔn)）。

4.2結(jié)果與假設(shè)分析

通過AMOS23.0軟件對不安全習(xí)慣性行為模型進行反復(fù)擬合，具體模型及參數(shù)如下。其中F1為安全知識、F2為安全意識、F3為安全習(xí)慣、F4為安全意向、F5為不安全習(xí)慣性行為，e1～e16為殘差項。

1）安全習(xí)慣和安全意向與不安全習(xí)慣性行為之間的路徑系數(shù)分別為-0.132，-0.783且與不安全習(xí)慣性行為的關(guān)系均在在0.05水平下，這表示其是顯著的，即H3、H4得到驗證。

2）安全知識與安全意向之間的路徑系數(shù)為0.461，在0.05水平下，這表示其是顯著的，即H1得到驗證。

3）安全意向與安全意向之間的路徑系數(shù)為0.504，在0.05水平下，這表示其是顯著的，即H2得到驗證。

4）安全知識是否充足、安全意識高低對安全意向的影響明顯;安全知識、安全意識顯著的間接影響不安全習(xí)慣性行為;安全習(xí)慣與安全意向?qū)Σ话踩?xí)慣性行為的影響主要表現(xiàn)在直接效應(yīng)。

由此得到如下啟示與建議：企業(yè)單位在工作中應(yīng)更注重安全知識和安全意識的培養(yǎng)，對于一線工人的作業(yè)資質(zhì)需要嚴(yán)格審查以保證工人具備足夠的安全知識，良好的安全意識;從管理者到一線工人要從上而下的形成安全的企業(yè)文化，從根本上遏制高處墜落事故。

5結(jié)論

安全知識越全面、安全意識越高，那么在安全方面的意向就越強烈，不安全習(xí)慣性行為就會隨之減少;平日作業(yè)時的安全習(xí)慣越良好，不安全習(xí)慣性行為就會越少，即重視知識學(xué)習(xí)和更新、應(yīng)急能力全體一起提升。

參考文獻

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[2]陳夢璐，張桂賢. 基于結(jié)構(gòu)方程模型的鐵路旅客滿意度研究[J]. 現(xiàn)代交通技術(shù). 2020，17（06）.

[3]徐超.基于結(jié)構(gòu)方程模型的紅色文化教育功能研究[J]. 黃岡職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報.2020，22（04）7-12.

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[6]傅貴，殷文韜，董繼業(yè). 行為安全“2-4”模型及其在煤礦安全管理中的應(yīng)用[J]. 煤炭學(xué)報. 2013，38（07）：1124-1129.