地鐵隧道施工人員不安全行為影響因素分析

摘要：施工人員是地鐵隧道施工安全風險的關鍵影響主體，但目前施工人員不安全行為與安全風險間的關聯尚不明確，理清施工人員不安全行為的影響因素對防控事故發生至關重要。為深入探究影響因素對不安全行為的影響，基于計劃行為理論，采用偏最小二乘法結構方程模型進行分析。結果表明：行為態度、主觀行為規范、知覺行為控制對城市地鐵隧道施工人員不安全行為具有顯著的正向影響；群體規范通過指令性規范對不安全行為產生影響。因此，完善管理制度、強化教育、樹立典型安全榜樣人物，有助于降低施工人員不安全行為意向，提升安全管理水平。

關鍵詞：不安全行為；城市地鐵；施工人員；計劃行為理論（TPB）;偏最小二乘法結構方程模型（PLS-SEM）

0 引言

隨著社會經濟的不斷發展，為滿足城市人口日益增長的交通出行需求，對地下空間進行開發和利用成為工程建設的重點之一。截至2022年底，我國共53個城市開通運營城市軌道交通線路290條，累計運營里程9584km。“十四五”報告中進一步將“城市軌道交通運營里程年均新增一千公里，2025年達一萬公里”納入現代綜合交通運輸發展規劃。城市軌道交通發展在未來將呈現更加集約發展的態勢^[1]。城市地鐵隧道施工是城市軌道交通建設過程中的重難點部分，施工工藝復雜，各工種交叉作業多，導致安全事故頻發。

地鐵隧道施工人員可分為施工管理人員與施工作業人員。施工人員作為施工活動的主體，是施工過程中安全風險的受害者與影響者^[2]。在地鐵隧道施工過程中，雖然標準化管理已經實施，但面臨“新工藝、新技術、新材料、新設備”工程或較為復雜的施工條件較為復雜時，不同的施工人員可能會為地鐵施工帶來不同的安全風險。對施工管理人員而言，施工方案安排不合理，安全教育不到位等，可能導致不安全行為增加，致使安全事故發生；對施工作業人員而言，若施工經驗不足、安全作業意識缺失，更易直接導致安全事故的發生。因此，探究施工人員不安全行為的產生原因及因素間的作用關系，對提高施工人員安全意識、降低不安全行為的發生概率具有重要意義。國內外學者針對隧道施工不安全行為展開了大量研究。

蔡茜等^[2]對鐵路隧道施工人員不安全行為與安全風險節點間的關系進行了探究，并構建了施工風險源表。

Wang等^[3]指出，地鐵隧道施工人員的不安全行為受到工作舒適性和施工效率等環境參數的影響。莫俊文等^[4]構建了HLM-BP模型，對高海拔隧道人員施工不安全行為進行預警，并探討了跨層次作用下不安全行為致因的作用關系。目前，對于地鐵隧道施工人員不安全行為的研究較多聚焦于不安全行為的形成機理與控制措施，在研究過程中較少從主觀認知與行為態度的視角對其影響因素進行探究^[6-7]。

本文將計劃行為理論（TPB）應用于地鐵隧道施工人員不安全行為研究，利用偏最小二乘法結構方程模型對各因素與不安全行為間的關系進行分析，并提出安全管理相關建議，以降低地鐵隧道施工人員不安全行為的發生概率，為隧道施工人員安全管理提供參考。

1 分析模型構建

1.1 分析框架構建分析

計劃行為理論由Ajzen于1991年正式提出，該理論認為人的行為基于行為意向形成，行為意向則受到行為態度、主觀規范和行為控制感知三個層面的影響。Cialdini等^[5]認為指令性規范和示范性規范作為主觀規范的構成部分，對不安全行為意向均具有直接影響。葉貴等^[8]通過研究進一步指出由于施工過程受勞動密集、施工人員親緣關系密切等因素影響，在使用TPB理論對該領域進行研究時，需引入群體行為規范、群體行為效能感和群體行為滿意度等因素進行分析。結合地鐵隧道施工人員密集、施工環境封閉、施工人員間關系密切的特點，以及現有研究基礎，構建分析假設框架，如圖1所示。

1.2 研究假設

1.2.1 主假設

地鐵隧道施工人員的不安全行為是基于不安全意向產生的。根據計劃行為理論，不安全行為意向主要由行為態度、主觀規范與知覺行為控制構成。Ajzen等^[9]

認為，個人的行為態度取決于特定行為結果的信念與對可能出現結果的度量，個體對于行為的預期會強化其行為意向。同時，行為人在對是否實行不安全行為進行決策時，會考慮家人、領導等可能存在的外部壓力的主觀規范影響，并結合自身對執行該決策所需要的機會，判斷是否會執行該行為^[10-11]。

因此，本文基于TPB理論做出如下假設：

H1：地鐵隧道施工人員不安全行為意向受行為態度影響。

H2：地鐵隧道施工人員不安全行為意向受主觀規范影響。

H3：地鐵隧道施工人員不安全行為意向受知覺行為控制影響。

1.2.2 群體行為滿意度與不安全行為意向

群體行為滿意度是指群體成員在工作完成過程中對完成任務的情緒反應，對后續的工作行為產生的影響。地鐵隧道施工人員在采取安全行為后，若沒有得到正向反饋，或采取不安全行為后，沒有引發安全事故，也沒有因此受到懲罰，那么他們在下一次行動時，會有更大的概率采取不安全行為。同時，該現象也會在施工人員間傳播，影響群體行為。基于此，本文提出如下假設：

H4：群體行為滿意度通過影響個體行為態度作用個體不安全行為意向。

1.2.3 群體行為規范與不安全行為意向

群體行為規范是群體對成員所預測和期望的行為。在群體行為規范的影響下，施工人員可以明確什么行為是被群體鼓勵的。因此，其會傾向于選擇與群體一致的行為。在群體行為規范中，其通過來自領導等上級的指令性規范，以及來自周圍施工人員的示范性規范，對施工人員的主觀規范產生影響，并作用于不安全行為意向。基于此，本文提出如下假設：

H5：群體行為規范通過示范性規范、主觀規范間接影響不安全行為意向。

H6：群體行為規范通過指令性規范、主觀規范間接影響不安全行為意向。

1.2.4 群體行為效能感與不安全行為意向

群體行為效能感是指地鐵隧道施工人員對自身在生產活動中群體行為的正確評估及能力的信念。在地鐵隧道施工中，施工人員在施工活動中相互溝通交流，對安全行為產生評價，從而對安全行為產生直接影響。基于此，提出如下假設：

H7：群體行為效能通過知覺行為控制作用于不安全行為意向。

2 研究設計

2.1 問卷開發

潛變量及觀測變量表見表1。

2.2 數據收集

本研究團隊在2023年9—12月，以地鐵隧道建設相關人員為調研對象，主要涉及施工單位、監理單位等。研究團隊通過實地調研與發放問卷的方式展開調研，本次調研共發放問卷350份，回收有效問卷309份，問卷有效率86.86%。調查人員基本信息統計表，見表2。

通過對問卷的初步統計，發現大多數被調查人員的工作年限分布合理，工作崗位、職稱等符合項目實際情況，數據合理，可以進行進一步分析。

3 地鐵隧道施工人員不安全行為影響因素分析

3.1 分析模型選擇

目前最常用的結構方程模型包括基于協方差的結構方程模型（CB-SEM）和偏最小二乘法結構方程模型（PLS-SEM），二者都具有其適用性與局限性^[12-13]。

由于本研究具有從預測角度測試理論框架、調研樣本量適中等特點，并不依賴模型擬合概念，因此，選取偏最小乘法結構方程模型（PLS-SEM）作為分析方法，使用SmartPLS 4.0軟件進行分析。

3.2 測量模型評價

3.2.1 模型信度評價

本文對測量題目內部進行一致性檢驗，以測量模型信度。通常情況下，當Composite Reliability（CR）值大于0.7，Cronboch’s α系數大于0.6時，即滿足要求，表明測量模型具有較好的信度。分析結果見表3。由表3可知，所有指標的CR值均大于0.7，Cronboch’s α均大于0.6，表明測量模型具有較好的信度。

3.2.2 模型效度分析

在PLS-SEM中，當因子負荷均大于0.5時，觀測變量可以較好地解釋潛變量，PLS模型信效度分析見表3，區別效度見表4。根據表3可以發現，因子負荷均滿足要求。此外，PLS-SEM通過平均變異萃取量（Average Variance Extracted，AVE）對模型的收斂效度和區分效度進行分析，AVE值需大于0.5。同時，異質-單質比率（HTMT）可以很好地反映指標間的區分性，HTMT值均小于閾值0.9。因此，研究數據滿足分析要求，指標間具有良好的區分效度^[14]。

在PLS-SEM中，共線性問題根據共線性系數（Variance Fnflation Factor，VIF）進行判斷，由表3可知，所有指標的共線性系數均低于3。因此，本研究沒有嚴重的共同方法偏差問題。

3.2.3 模型擬合度分析

目前，研究者大多認為CB-SEM中的評價指標在PLS-SEM中適應性較差。通常選用標準均方根殘差（SRMR）對PLS-SEM的適應性進行分析。本研究所建模型的SRMR值為0.052，小于0.08，表明滿足要求^[12]。

3.3 研究結果

模型的擬合效果好，因此，可對模型進行路徑分析，模型假設檢驗結果表見表5，地鐵隧道施工人員不安全行為意向分析結果如圖2所示。行為態度、主觀行為規范、知覺行為控制對不安全行為意向影響的路徑系數分別為0.177（t=3.014>1.96，p<0.01）、tYEo7TpoGlbEMqq4d4OaDx7WhaxH1j+Dqms++RdA7Wg=0.176（t=3.197>1.96，p<0.01）、0.149（t=2.623>1.96，p<0.01），說明H1、H2、H3成立，表明地鐵隧道施工人員的不安全行為意向影響因素包含行為態度、主觀行為規范和知覺行為控制，并且直接影響施工安全。群體行為滿意度路徑系數為0.068（t=2.594，p<0.01）通過行為態度正向顯著影響不安全行為意向；群體行為規范通過示范性規范路徑系數為0.011（t=2.008，p<0.05）與指令性規范路徑系數為=0.014（t=2.009，p<0.05）影響地鐵隧道施工人員的不安全行為意向；群體行為效能路徑系數為0.054（t=2.249，p<0.05）通過知覺行為控制間接影響鐵隧道施工人員的不安全行為意向，說明假設H4、H5、H6、H7成立。

4 結語

4.1 研究結論

（1）行為態度、主觀行為規范與知覺行為控制每變動1個單位，施工不安全行為意向分別變動為0.177、0.176、0.149個單位，說明在對地鐵隧道施工人員不安全行為意向進行控制的過程中，單獨對任意維度治理均難以取得較好的效果，在實際施工過程中，應從三個方面綜合治理。

（2）群體行為規范通過示范性規范對主觀規范的影響不顯著，但通過指令性規范對主觀規范的影響較為顯著，說明在對地鐵隧道施工不安全行為意向進行控制的過程中，應對管理制度進行規范，強化過程管理，提升對不安全行為的控制效果^[15-17]。

（3）群體行為滿意度每變動1個單位，行為態度變化0.383個單位，說明在對施工人員的不安全行為進行控制的過程中，需強化監督，尤其對于能提高效率的不安全行為也應一視同仁，強化管理，避免出現更大的事故^[18-20]。

4.2 對策建議

通過上述分析，提出以下3點建議：

（1）在地鐵隧道施工過程中，應完善管理制度，明確獎懲措施，形成制度化、規范化的操作流程，避免施工人員采取不安全行為^[21-23]。

（2）強化對施工人員的安全教育，引導施工人員形成正確的安全理念，提高主觀規范水平，充分發揮施工人員的安全主動性。

（3）評選并宣傳安全施工先進典型人物，強化榜樣作用，提高示范性規范作用，提升施工安全管理效果。

參考文獻

[1]方俊， 郭佩文， 朱科， 等. 基于結構方程模型-模糊認知圖的礦山法地鐵隧道施工安全風險分析[J]. 安全與環境學報， 2023，23（7）：2191-2202.

[2]蔡茜， 黃健陵， 唐曉瑩， 等. 鐵路隧道施工人員與安全風險節點映射關系模型設計及應用[J]. 鐵道科學與工程學報：2024，21（5）：2036-2047.

[3]WANG M， YAN G， YU L， et al. Effects of different artificial oxygen-supply systems on migrants’ physical and psychological reactions in high-altitude tunnel construction[J]. Building and Environment， 2019（149）：458-467.

[4]莫俊文， 王銳銳. 基于HLM-BP的高海拔隧道施工人員不安全行為預警研究[J]. 鐵道科學與工程學報， 2023，20（3）：1116-1126.

[5]CIALDINI R B， KALLGREN C A， RENO R R. A focus theory of normative conduct： a theoretical refinement and reevaluation of the role of norms in human behavior[J]. Advances in Experimental Social Psychology， 1991（24）：201-234.

[6]李樹天，馬斌，王聰.基于Cov-AHP與云模型的裝配式建筑施工安全風險評價研究[EB/OL].（2024-01-10）

[2024-03-16]

[2024-09-06].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/61.1294.N.20240109.1658.004.html.

[7]張晉勛，王春亮，劉學森.建筑工程施工項目安全風險管理體系研究[J].施工技術（中英文），2023，52（17）：106-110.

[8]葉貴， 陳夢莉， 汪紅霞. 建筑工人不安全行為意向TPB修正模型研究[J]. 中國安全科學學報， 2015，25（1）：145-151.

[9]JULIUS K， JüRGEN B. Action Control[M].Heidelberg：Springer Berlin，1985.SpringerLink1985.

[10]劉玉芩. 基于TPB/HBM整合的建筑工人職業健康行為研究[D].重慶：重慶大學，2021.

[11] AJZEN I. The theory of planned behavior， organizational behavior and human decision processes[J]. Journal of Leisure Research， 1991， 50（2）：176-211.

[12]COOK D R， FORZAIN L. On the role of partial least squares in path analysis for the social sciences[J]. Journal of Business Research， 2023 （167）：114132.

[13]HAIR J F， RISHER J J， SARSTEDT M. et al. When to use and how to report the results of PLS-SEM[J]. European Business Review， 2019， 31 （1）： 2-24.

[14]CHRISTIAN H， MARTIN K， ARND V.Handbook of Market Research[M]. Heidelberg： Springer， 2020.

[15]黃健陵，蔡茜，李瑚均，等.隧道施工人員安全風險雙網耦合模型設計及應用[J].鐵道科學與工程學報，2024，21（7）：2917-2931.

[16]宛子明，綦春明，馮世昌.基于SD-CIM對地鐵項目施工安全風險的仿真研究[J].項目管理技術，2024，22（2）：52-58.

[17]柳博洋，王杰.基于SEM的裝配式建筑施工安全管理影響因素研究[J].安徽建筑，2024，31（2）：175-176.

[18]周硯功.基于風險分級管控的公路建設安全管理研究[D]. 大連：大連海事大學，2023.

[19]唐瑞亮.黃土地區公路隧道施工技術及安全分析[J].大眾標準化，2024 （4）：55-57.

[20]薛楠楠.基于貝葉斯網絡的施工安全事故致因分析[D].武漢：華中科技大學，2020.

[21]李春雷.地方隧道管理規范化研究[D].長沙：中南大學，2012.

[22]肖亞平.基于信息化漫游的基坑圍護結構三維安全管理研究[D].武漢：武漢理工大學，2016.

[23]李超超.建設工程安全監督管理體系研究[D].濟南：山東師范大學，2013.

收稿日期：2024-05-16

作者簡介：

陳赟（1963—），男，博士，教授，長沙理工大學系統工程研究所所長，博士研究生導師，研究方向：工程項目管理。

王帥（通信作者）（1991—），女，工程師，研究方向：工程項目管理。