基于HFACS和AHP的建筑施工高处坠落事故人因分析

万 华，尚志通，刘纪昭

（深圳市城市公共安全技术研究院，广东 深圳 518048）

近年来，全国各地的城市化进程加快，一座座高楼拔地而起，一座座桥梁飞架南北。深圳市作为中国改革开改的前沿阵地，建筑工程施工非常活跃，城市面貌日新月异。根据相关统计数据，2018年1月至11月深圳市工矿商贸及其他 （含商贸制造、建筑施工、水上交通、渔业船舶、农业机械等行业领域）共发生生产安全事故195起，死亡176人，受伤49人。其中建筑业发生事故115起，死亡99人，建筑业事故起数占比60.0%[1]。建筑业生产安全事故中高处坠落事故为主要的事故类型。深圳市建筑业事故防控形势比较严峻。

目前，针对高处坠落事故的分析和研究中，白子利[2]从高处坠落事故的特点出发，对事故发生的原因和对策进行了分析；张洪等[3]运用 “2-4”模型对安全管理体系、安全知识不足和安全意识不高、不安全动作和不安全物态等方面进行了分类和分析；刘浩震等[4]采用事故树分析法对建筑施工现场的高处坠落、坍塌、触电和物体打击四种常见事故进行分析并提出预防措施；陶亮[5]对施工现场高处坠落事故的场所进行了定性分析，研究高处坠落事故预防措施和应急处置的必要性。这些论文均从自身的工作经历和收集的高处坠落事故数据出发，对高处坠落事故发生的原因和预防措施进行了有益的探索。通过对2014年至2018年深圳市建筑行业高处坠落亡人事故的各类因素进行分析，以HFACS模型和层次分析 法 （Analytic Hierarchy Process，AHP）为基础进行定性和定量分析，探索此类高处坠落事故发生的原因构成，为事故的防范提供依据。

1 建筑行业高处坠落事故人因分析的数据来源

笔者从深圳市各区原安全生产监督管理局网站收集到从2014年至2018年政府信息公开的建筑行业高处坠落事故调查报告188例，挑选出132例在事故发生经过、有无持证、是否使用劳保用品和有无培训交底等方面论述清楚的事故调查报告。该数据由深圳市各区相关政府部门组建的事故调查组在现场勘查的基础上发布在事故调查报告当中，具有权威性。

2 建筑行业高处坠落事故人因分析的分析方法

2.1 建立建筑行业高处坠落事故的HFACS模型

人因分析和分类系统 （Human Factors Analysis and Classification System，HFACS）模型是由美国联邦航空局专家Shappel和伊利诺斯州大学的Wiegmann提出，它的基础是Reason的 “瑞士奶酪”模型，该模型包括4个层次原因 （见第56页图1）：组织管理缺失、不安全的监督、不安全行为的前提、不安全行为[6]。

图1 “瑞士奶酪”模型

HFACS模型对 “瑞士奶酪”模型的4个层次原因进行了深化，并针对每个层次提出来了更具体的原因[7]。该模型最早应用于航空领域，现广泛应用于煤矿、航海、医疗、铁道等领域，使用该模型可以追溯事故发生的深层组织原因，是事故人因分析中应用最广泛的分析模型[8]。

笔者在132例高处坠落事故调查报告的基础上，对事故中的人因影响因素进行分析，融合HFACS模型的特点建立了2014—2018年深圳市建筑行业高处坠落事故HFACS模型。

2.1.1 事故触发行为

事故的触发行为是高处坠落事故HFACS模型的显性因素和直接因素，该因素包含有5个指标：个人防护用品使用失当、作业资质缺失、冒险作业、疲劳作业和生理机能差。

1）个人防护用品使用失当。132起高处坠落事故中有115起事故作业人员未使用安全带，17起事故使用了安全带，事故发生时作业人员未使用安全带的比例为71.2%。高处坠落坠落事故中，正确使用安全带和佩戴安全帽能够尽最大可能避免事故发生和减轻事故伤害。

2）作业资质缺失。132起高处坠落事故中有123起事故作业人员无高处作业证，9起事故作业人员持有有效的高处作业证，作业人员未持高处作业证的比例为93.2%。持证人员具备更多的高处作业专业知识，懂得安全防护要求和熟练使用安全带等安全防护用品。

3）冒险作业。132起高处坠落事故中有20起事故为冒险作业，冒险作业的比例为15.2%。作业人员缺乏基本的安全常识，冒险蛮干也是事故发生的重要因素。

4）疲劳作业。132起高处坠落事故中有9起事故作业时间为晚上7点至早上7点，疲劳作业时，作业人员精力不容易集中，作业更容易麻痹大意，作业人员在精神和身体疲劳状况下加大了发生事故的风险。

5）生理机能差。132起高处坠落事故调查报告中有死者年龄记录的事故有100起，该100起事故造成101人死亡。死亡人员的年龄构成为：40岁至44岁16人，45岁至49岁20人，50岁至54岁17人，55岁至59岁5人，60岁以上6人；40岁以上人员共计64人，占比63.4%；50岁人员共计28人，占比27.7%。作业人员年龄偏大，平衡能力不强和反应慢是高处坠落事故发生的生理因素。

2.1.2 物的隐患

物的隐患是高处坠落事故HFACS模型的隐性因素，它直接导致了事故的发生，研究物的隐患对事故的预防有重要的参考作用。该因素包含有3个指标：安全防护不足、个体防护缺失和质量问题。

2.1.3 管理失当

管理失当也是高处坠落事故HFACS模型的隐性因素，发生事故是结果，管理失当是导致结果的深层次原因。

“2-4”模型认为导致事故发生的根本原因是不健全的安全管理体系。安全管理体系的不健全影响作业人员的安全意识和行为习惯，导致发生事故触发行为和物的隐患 （直接原因）。分析安全管理体系的缺欠应从安全目标、安全组织架构、安全管理制度、安全操作规程、施工组织设计和安全技术交底等多方面综合考虑[9]。

该因素包含有9个指标：安全培训不到位、缺乏安全管理、安全管理不到位、安全技术交底不充分、隐患未整改、施工组织不当、应急资源不足、盲目赶工期和政府监督力度不足。

2.1.4 自然因素

HFACS模型的隐性因素中还有自然因素，自然因素具备偶发性的特点，容易被施工单位忽视，但它往往是部分高处坠落事故的诱因。该因素包含有2个指标：气候因素和光线不足。

改进的建筑行业高处坠落事故HFACS模型的准则层共包含4个事故致因因素，指标层包含19个指标，建立的HFACS模型见第57页图2，各指标定义见第57页表1。

2.2 运用AHP设定指标权重

2.2.1 AHP的概况

AHP是美国运筹学家Saaty T L在20世纪70年代初期提出的一种多目标决策法，AHP对定性问题进行定量分析，能够把复杂问题中的多种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，根据主观判断结构把专家意见和分析者的客观判断结果结合起来，利用数学方法计算反映每一层次元素的相对重要性次序的权值，通过相对权重的排序实现对复杂问题的定量描述。1982年层次分析法被介绍到我国以来，在我国社会经济各个领域内得到了广泛的应用[10]。

2.2.2 指标权重的计算

AHP层次分析法计算权重的步骤如下。

1）建立分层次的模型，分为目标层、准则层和指标层3个层次。

2）将准则层的4个因素进行两两比较，指标层的19个因素进行两两比较，根据因素重要性的两两比较进行标度，在此基础上构建判断矩阵。

图2 建筑行业高处坠落事故HFACS模型

3）由判断矩阵计算各个因素的权重。

表1 建筑行业高处坠落事故HFACS分析表

2.3 深圳市某大桥工地高处坠落事故实例分析

笔者对这一事故简要描述如下。2017年2月23日，深圳市某大桥新建工程工地发生一起高处坠落事故，造成1人死亡。作业工人在距离地面高约8 m的支架上进行工字钢的拆除作业，作业工人在切断工字钢后解开了安全带，站起来晃了晃靠外延一端的工字钢，工字钢突然掉落并碰到该名工人，致使其站立不稳坠落至地面。

2.3.1 事故致因识别

依照HFACS模型的影响因素，对该起高处坠落事故准则层和指标层的因素进行两两比较，并对两两比较的结果进行标度。最后利用Yaahp层次分析软件计算该起高处坠落事故的各个因素指标权重，详见第58页表2。CR均小于0.1，判断矩阵通过了一致性检验。

2.3.2 高处坠落事故案例结果分析

由表2分析可知，在深圳市某大桥工地高处坠落事故准则层中，事故触发行为权重为0.564 1，物的隐患权重为0.247 5，管理失当的权重为0.140 6，自然因素的权重为0.047 8，事故触发行为和物的隐患在该事故发生中占最重大的权重。指标层中，冒险作业的权重为0.258，作业资质缺失的权重为0.174 8，个体防护缺失的权重为0.115 4，涉事员工在高处作业过程中冒险解开了安全带系扣才导致了事故的发生，相应权重刚好反映出该事故的直接原因。

表2 深圳市某大桥工地高处坠落事故致因因素指标的权重表

3 结论

1）利用HFACS模型针对建筑施工高处坠落事故从事故触发行为、物的隐患、管理失当和自然因素四个方面进行事故人因分析，总结了19个建筑施工高处坠落事故的人因影响因素。

2）依据HFACS模型和AHP方法分析实际案例的准则层权重，证明建筑施工高处坠落事故的发生原因中事故触发行为和物的隐患影响最大。两者分别对应员工的安全意识和施工单位的安全隐患排查，从而证明施工单位安全培训和隐患排查工作任重道远，需落到实处。

3）该模型和分析方法可以具体案例具体分析，既可为施工单位发生高处坠落事故后寻找问题的根源提供帮助，从而发现安全管理上的漏洞，又可以为事故预防的侧重点提供方向，做到理论的支撑和依据。