矿工不安全行为预控模型的构建与研究

作者:安宇;张鸿莹;邵长宝 刊名:煤矿安全 上传者:彭旭

【摘要】为了寻求引起不安全行为个体因素之间的关系,采用《行为安全性测评量表》对某矿业公司员工进行测试,构建了不安全行为预控模型,并通过多种拟合指标的测试证实具有良好的拟合度。结果表明,技术水平、管理方式、隐患识别、隐患容忍等均直接作用于矿工行为;安全理念和管理方式还可通过改善矿工的隐患识别、隐患容忍,间接作用于矿工行为。管理方式对行为作用比较复杂,对行为直接显现为负作用,但对提升隐患识别和隐患容忍为正作用,所以进行不安全行为改善方案设计时,管理方式的选择需结合企业实际具体分析。

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海因里希的事故三角形法则在世界范围内广为承认和应用,可以推出,要预防重大事故,必须从小事故、小事件开始,从不安全行为的现象开始1。不安全行为是导致我国煤矿事故发生的重要致因。造成煤矿事故的不安全行为很多,但可归纳为个体风险认知、个体安全行为能力、人格与气质类型等,可通过量表、访谈、实验等方式研究。在国内,关于人的不安全行为分析提出的预防措施,主要是从人的心理和生理方面对人的不安全行为进行分析。从人的行为、动机和心理状态开始,研究产生人为失误而造成的不安全行为的主要原因。由于对矿工在特殊作业环境中的行为特征和影响机理十分模糊,实践中采取的预控不安全行为的措施必然受限,造成由类似的不安全行为一而再地诱发类似的煤矿事故。不同学者基于各自的研究思路,提出有不同的行为因素模型2-5和研究方法6,但针对矿工不安全行为开展的系统性研究还不够。在不安全行为预控方法上,煤矿依旧主要是以抓违章为主的惩罚手段,如能通过实验研究分析,明确矿工不安全行为特征和影响机理,将能提出更有效、组合式的不安全行为预控方法,从而降低煤矿安全生产事故。1实验对象选取选择某矿业公司作为研究对象。研究中共抽样140名员工进行,这些员工来自于井下辅助区队员工、井下一线区队员工、地面区队员工及科室人员。有效数据样本为134名员工,分别来自20多个不同区队由近50种不同工种组成,该次测试取样覆盖面广泛,涵盖了安全部、掘进工、抽放工、地测员、机电工、巷修工、运输工、注浆工、准备工、钻探工、采煤工、配电员、安装工、信号工、煤质化验员,以及工会、通风科、销售部等企业的大部分工种和科室,具有比较广泛的代表性。其中,年龄在20~30岁的年轻人55人(41%)和30~40岁的中壮年44人(33%),占据了整体人数的74%,可见受测群体大多数为青壮年;另外,40~50岁29人(22%);50岁以上6人(4%)。小学及以下学历1人(1%),初中文化46人(34%),高中文化46人(34%),大专及以上文化41人(31%)。3年以上的员工(1~3年27人,3~10年71人)占总受测人数的74%,因此,受测群体具有很强的代表性;1~3年10人(7%);1年以下26人(19%)。受测者中99名为普通员工(93%);18名班组长(14%);12名技术人员(9%);区队长以上管理层5名(4%)。2量表分析2.1项目分析在全体受测的134人中,取全量表总分最高与最低的各27%为极端组,进行平均数差异检验,数据显示,t检验未达到0.01水平者为H1题(t(73)=-2.520,p=0.014),显示此题无法有效鉴别高低分者。未达0.001显著水平的有G5题(t(73)=-2.824,p=0.006),R7题(t(73)=-3.031,p=0.003),显示这2题的鉴别度也较差。再进行试题的同质性检验时,发现全量表的同质性很高,内部一致性系数为0.880,显示出量表项目具有相当的同质性。但个别题目的同质性检验以相关系数<0.3或因素负荷量<0.3为标准,前者指标不够理想的题目有G5(0.2398),H1(0.130),R2(0.281),风险情况(0.239),后者指标不够理想的题目有风险情况(0.265),G5(0.204),H1(0.113)。2.2因素分析的适用性采用KMOandBartlett's法予以检验。因素分析取样的适用性用KMO(KMOandBartlett'sTest)法进行度量。结果表明:Bartlet检验值为1553.022,差异极其显著(P<0.0001),说明变量之间有共享因素的可能。KMO值为0.7

参考文献

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