矿工不安全行为涌现性建模研究

佟瑞鹏，赵辉，张娜，王伟，安宇

中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院，北京 100083

煤炭在我国能源消费体系中占据着重要位置[1]，但在煤矿生产过程中所发生的安全事故却给我国经济和社会带来了巨大的损失。2007年至2016年期间，我国共发生煤矿重特大事故148起，死亡2 823人。随着煤矿安全管理与安全生产技术等多方面水平的提升，煤矿安全形势虽然近年来略有好转[2]，但仍达不到国家和社会的期待水平[3]。

不安全行为是事故发生的主要原因，这是国内外学者的一致观点[4]，宋陈澄、满慎刚等[5-6]的分析均证实了这一观点。对于不安全行为的产生原因，学者们持有不同的观点。傅贵等[7]认为，安全习惯、安全意识与安全知识的缺失是导致不安全行为与物的不安全状态的共同原因；Choudhry等[8]认为安全认知、安全态度、个人压力、心理因素等都与不安全行为有关；佟瑞鹏等[9]认为不安全行为受个人因素、环境因素、管理因素、教育培训因素等的共同影响。上述研究从不同角度对不安全行为的影响因素进行了分析，但少有对不安全行为影响因素的交互模式进行研究。

鉴于此，本文拟引入涌现性观点针对矿工群体研究其不安全行为影响因素及其交互规律，通过事故统计与集成DEMATEL/ISM法对矿工不安全行为影响因素进行分析，并对不安全行为涌现性进行建模，分析各影响因素间的交互关系，以期为煤矿安全管理提供指导。

1 矿工不安全行为涌现性

矿工不安全行为的涌现过程，指的是在煤矿行为安全管理系统中矿工个体与管理者、组织等在反馈机制的作用下，基于自适应性改善了自身内部的安全要素与结构，并通过关联交互作用引发系统整体的宏观结构、功能与行为改变的过程。其表现在矿工因素之间、机器设备及环境因素与矿工因素之间、组织管理人员与矿工之间等。

矿工个体作为社会属性的人，可以作为一个复杂系统，比如人的动机具有多样性、情绪容易波动多变、生理因素易受环境等相关因素影响。此外，从众心理会影响矿工的行为选择。总而言之，每个矿工个体都是内部具有动态因素且存在作用关系同时又受外界环境因素影响的开放性动态系统。在煤矿生产作业活动中，机械设备扮演着至关重要的角色，机械设备的技术性与多样性也要求矿工具备一定的操作技能与经验，同时对人的安全意识也提出了更高的要求，以保证矿工在工作中保持更高的警惕性与安全注意力，使生产活动安全运行。另一方面，作业环境恶劣，空间狭小、粉尘与噪声又充斥于作业环境中，这些不利因素时刻都影响着矿工的作业心态，从而影响矿工行为。在煤矿行为安全管理系统中，组织管理人员与矿工各司其职，各自携带的信息也会出现交叉，信息得以互换交流，两者都担当较为重要的组成要素的角色[10]。自身内部的因素会影响行为与意识的选择与变化，这些关系的变化将会影响机械设备、整体的生产环境，某种程度上也会影响整体生产安全水平。

基于上述几个方面的分析，可将煤矿行为安全管理系统看作是由矿工个体层面、管理者层面、组织层面与环境层面所组成的系统，同时这些层面之间具有交互作用，从而带来了系统的复杂性，也就带来了复杂系统的一般特性，即涌现性。

2 不安全行为影响因素分析

2.1 初始因素提取

针对矿工不安全行为的影响因素，基于涌现性分析，以我国2009—2018年间发生的144起各类重特大煤矿事故作为样本数据，采用查阅相关事故报告与文献的方式寻找事故致因，并从中提取出与不安全行为有关的主体(矿工个体、管理者、组织与环境)的影响因素[11-13]。

(1) 矿工个体层面的影响因素，包括[14]：矿工性格(b1)，影响着其个人对自身不安全行为的控制能力；情绪稳定性(b2)，指矿工抵抗外界刺激和干扰的能力；工作疲劳程度(b3)，指矿工长时间作业后的注意力和体力状况及其恢复水平；安全知识水平(b4)，体现出矿工对相关领域安全知识的掌握情况；安全技能(b5)，指经过安全培训获得的应对突发安全状况的能力；承压能力(b6)，指抵抗高强度工作压力和生活压力的能力；矿工的受教育能力(b7)，一定程度上影响着煤矿企业安全生产状况；安全意识水平(b8)，影响其对安全规则和操作规程的遵守；高水平的安全注意力(b9)，有助于对生产中的危害因素进行预控。

(2) 管理者层面的影响因素，包括[15]：人格特质(b10)，影响安全管理策略的制定和实施；安全领导力(b11)，影响下属对安全的关注程度；安全价值观(b12)，对提高矿工整体的安全意识有重要影响；安全监督水平(b13)，决定着安全管理工作执行效率；安全奖惩水平(b14)，对规范矿工不安全行为有重要作用。

(3) 组织层面的影响因素，包括[16]：组织凝聚力(b15)，通过影响安全政策实施影响企业安全目标的实现；安全承诺水平(b16)，主要影响到矿工工作绩效、出勤率、迟到率及工作变换等方面；组织安全规范(b17)，指既定的正式规范和矿工间普遍认同的非正式行为准则；应急水平(b18)，反映组织面临事故时能够做出科学合理的决策的水平；安全投入水平(b19)，影响安全教育培训、安全设备设施、安全防护设施的质量。

(4) 环境层面的影响因素，包括[17]：作业环境舒适度(b20)，容易影响矿工的生理心理情况；安全文化氛围(b21)，能够反映矿工对其职业行为中安全指导相对重要性的知觉；机械设备安全性(b22)，影响人机协同性、工作效率及矿工工作心理状态和行为表现等；人际交往(b23)，会产生积极或消极心理进而影响矿工的不安全行为；相关政策法规(b24)，对矿工产生约束力，防止不安全行为的发生。

2.2 关键因素分析

以上针对矿工不安全行为影响因素的分析较为全面，但过于全面的影响因素会导致模型更加复杂，不利于后续的分析，故引入集成DEMATEL/ISM法[18]来寻找关键影响因素，确定各组分所包含的属性(图1)。

图1 集成DEMATEL/ISM方法流程Fig.1 DEMATEL/ISM methods flowchart

(1) 为准确描述各因素间的作用关系，选取 0～3共四个分数分别表示“无、较弱、中度、强度”的影响关系，构建直接影响矩阵X。

(2) 对矩阵X进行规范化处理获得规范化直接影响矩阵C，然后将矩阵C转化为综合影响矩阵T。

(1)

(2)

(3) 根据综合影响矩阵T计算各致因因子的影响度fi和被影响度ei，进而求得中心度Mi和原因度Ni。

(3)

(4)

Mi=fi+ei，i=1，2，…，n

(5)

Ni=fi+ei，i=1，2，…，n

(6)

(4) 绘制展示各要素重要性的因果图，其中各致因因子的中心度为横坐标，原因度为纵坐标，如图2所示。

图2 影响因素因果图Fig.2 Graph of cause-effect factors

(5) 导出因子之间的综合影响矩阵T，并计算出整体影响矩阵H，设定阈值λ计算出可达矩阵K。

H=E+T

(7)

hij≥λ(i，j=1，2，…，n)，则kij=1

(8)

hij<λ(i，j=1，2，…，n)，则kij=0

(9)

λ值直接影响可达矩阵的数值和层次结构的划分，经多次取值后，最终选取λ=0.06。

(6) 根据可达矩阵K，可以计算各个要素的可达集合Ri、先行集合Si，如满足

Ri∩Si=Ri

(10)

则可以绘制出要素的多级递阶结构模型，如图3所示。

图3 影响因素多级递阶结构模型Fig.3 Multi-level step-up structural model of factors

2.3 因素分析结果阐释

结合中心度、原因度分析结果及因素多级递阶结构模型，可对因素的重要性程度进行划分。中心度反映其重要性程度，中心度越大，该因素对矿工不安全行为的影响程度越大。原因度表示该因素与其他因素间因果逻辑关系程度，原因度大于0，为原因因素，反之为结果因素。在因素多级递阶结构模型中，处于L1层的为表层致因因素，L2层为中层致因因素，L3层为深层致因因素，L4层为根源致因因素。

在矿工个体层面中，安全意识水平、安全知识水平、安全注意力水平有较高的中心度，因而具有较好的关键性。工作疲劳程度和受教育程度为原因因素，因而也被选为关键性因素。然而，由于矿工的性格、情绪稳定性及承压能力存在较大的差异性，每个矿工都具有自己较为独特的性格，矿工个体的情绪稳定程度也较为多变，承压能力也因人而异，不具良好的关键性，因而被排除。虽然安全技能有较高的中心度，但原因度最小，也并不具有良好的关键性，因而也被排除。从多级递阶结构模型来看，b2、b5为表层致因因素，而b6也为表层致因因素且为独立因素，并无其他因素与之相连，因此这3个因素也被排除。

通过筛选得到关键影响因素：矿工个体层面有工作疲劳程度、受教育程度、安全知识水平、安全注意力水平、安全意识水平；管理者层面有安全领导能力、安全价值观、安全监督水平与安全奖惩水平；组织层面有组织凝聚力、组织安全承诺水平与安全投入水平；环境层面有作业环境舒适度、安全文化氛围与设备安全水平。将关键影响因素进行汇总分级，结果如图4所示。

图4 关键影响因素层级Fig.4 Hierarchy of key factors

3 不安全行为涌现性建模

3.1 建模过程

有约束产生过程模型(Constrained Generating Procedure Model，CGP)最初是由美国科学家Holland提出的，主要用于涌现性研究。

CGP模型的基本思想是：系统是由一些基本元素构成的，元素之间的相互联系、相互作用与相互制约的关系缩小了系统的可能状态集，其状态的演化过程就是系统的发展及相关现象涌现的过程。该种建模方法更加注重历程，在生成新属性的过程中强调了个体要遵循的某些规则与约束。为更好地阐释矿工不安全行为涌现现象，研究应基于理论与实际相结合的思路(图5)。

3.1.1 确定有关主体及其属性

一个复杂系统多数情况下是由多个个体组成的。影响矿工不安全行为的因素来源于矿工个体、管理者、组织与环境4个层面，相应的影响因素也就是每个层面的属性，其取值范围参考相关文献综述及文献中实地调研的结果数据。假设仿真实验步长m=1(单位为天)，步数n=30，相当于每天观察1次，观察周期为1个月。

图5 CGP模型建立过程Fig.5 Establishment of CGP model

(1) 矿工个体层面。矿工个体的属性包括5个方面，即工作疲劳程度X1、受教育程度X2、安全知识水平X3、安全注意力水平X4、安全意识水平X5。其中，受教育程度X2的取值范围为 [1，10]。

设疲劳增长率为bm，随着后续时间的逐渐推移，疲劳程度的增长率也发生变化，故设bm的取值为1%～2%，则相应疲劳程度的取值范围为

(11)

式中，ε1为余项。

矿工不安全行为涌现程度F(Xi)受工作疲劳程度、受教育程度、安全知识水平、安全注意力水平与安全意识水平的综合影响为

(12)

式中，αi为Xi与F(Xi)之间的相关程度；w1为余项。

(2) 管理者层面。管理者的安全管理能力在一定程度上决定了矿工个体的行为安全性，其属性包括安全领导能力Y1、安全价值观Y2、安全技能水平Y3、安全奖惩水平Y4。其中，管理者的安全价值观取值范围为[1，10]。

安全奖惩水平指管理者为有效管理矿工的行为，采取奖励或处罚的措施的效果。其处罚力度与矿工不安全行为后果(次数、后果严重性)呈正相关，定义cm为处罚力度的平均增长率，其取值范围为1%～5%，则

(13)

式中，ε2为余项。

管理者的安全管理能力F(Yi)受安全价值观、安全领导能力、安全技能水平与安全奖惩水平影响：

(14)

式中，βi为Yi与F(Yi)之间的相关程度；w2为余项。

(3) 组织层面。组织层面重要的属性包括组织凝聚力Z1、组织安全承诺水平Z2、安全投入水平Z3与安全氛围塑造水平F(Zi)。其中，组织安全承诺水平的取值范围界定为[1，10]。

不同企业的安全投入水平是不同的，故有

(15)

式中，jg和jh均为安全投入增长率，jg∈[2%，3%]，jh∈[-1%，5%]；ε3为余项。

安全氛围塑造水平受组织凝聚力、组织安全承诺水平与安全投入水平影响：

(16)

式中，λi为Zi与F(Zi)之间的相关程度；w3为余项。

(4) 环境层面。矿工不安全行为的涌现模型是置于系统的环境之中，并以矿工的作业情境为主要体现，其属性包含作业环境舒适度S1、安全文化氛围S2与设备安全水平S3。其中，Si∈[1，10]。

环境限定为矿工的工作环境。工作环境安全水平F(Si)受作业环境舒适度、安全文化氛围与设备安全水平的影响：

(17)

式中，θi为Si与F(Si)之间的相关程度；w4为余项。

3.1.2 定义连接方式

基于主体间以确定的交互函数等方式来架构彼此之间的连接桥梁，可使系统连接成网络，即涌现的CGP 模型。

(1) 矿工在接受来自管理者的安全处罚后，安全注意力水平会得到提高，且与安全知识水平和组织的安全承诺水平有关，即

(18)

式中，μm为安全注意力的增长率，其取值范围为[1%，2%]；di(i=1，2，3)为与Y4、X3、Z5的相关系数。

(2) 安全价值观、安全投入水平、矿工安全意识都会在一定程度上对安全文化氛围构成影响，即

S2=aY2+bZ3+cX5

(19)

式中，a、b、c分别为Y2、Z3、X5与S2的相关程度。

(3) 要想维持作业环境的舒适度S1与设备的安全水平S3，组织需要不断进行安全投入。

(20)

(4) 安全价值观、组织安全承诺水平、矿工安全知识水平、安全文化氛围会对管理者的安全监督水平产生影响，有

Y3=dZ2+eY2+fX3+gS2

(21)

式中，d为Z2与Y3的相关程度；e为Y2与Y3的相关程度；f为X3与Y3的相关程度；g为S2与Y3的相关程度。

3.1.3 定义系统整体的状态

由于元素之间的交互作用，系统的属性会随之发生变化。这时系统的状态将展现出微观层面到宏观层面的跃进，系统整体的状态要以全部个体加成果显示的状态来表示，即系统涌现性。对应到煤矿行为安全管理系统中，管理者、组织、环境与矿工个体之间均因存在交互影响，使得各个主体的属性发生了改变，从量变到质变从而拥有了新的属性或功能、行为。

3.1.4 定义高层次的主体

因涌现具有层次性的特征，历经涌现的系统将再次奔进高层级的涌现。基于此可对高层次的主体进行定义，并以此分析系统产生的涌现现象。对应于煤矿行为安全管理系统中，矿工不安全行为的选择可被看作其在某种特定的环境因素的作用下的一种涌现现象。

3.2 模型运行过程及分析

矿工不安全行为被视为由多个主体交互影响而产生的一种复杂系统的涌现现象，为更好地研究这种涌现现象，需要着重分析对不安全行为形成涌现性有关的主体间的相互作用[19]。具体实现模拟的过程包括：① 根据前述对各类型主体属性的描述，将矿工个体、管理者、组织及环境的属性进行初始化设置；② 基于管理者与矿工个体、组织与矿工个体、环境与矿工个体之间的相互作用，检测估量矿工的有关属性将如何影响不安全行为涌现的发展趋势；③ 进一步估量出矿工个体的有关属性对不安全行为涌现的影响程度。

根据相关文献对矿工不安全行为影响因子之间关系研究的数据，估算主体建模与交互中的权重与系数见表1、表2。

表1 CGP模型仿真权重

表2 CGP模型仿真变量系数

选取Netlogo作为仿真平台，该软件可以通过设定不同参数研究不同条件下仿真动态结果，并对比不同情况下的涌现现象。

矿工受教育程度、管理者的安全价值观、组织安全承诺水平、环境的安全状况对矿工不安全行为的影响与作用如图6所示。

(1) 对变量组合(X2，Y2，Z2，S1，S2，S3)赋值(5，5，5，5，5，5)，将仿真结果[图6(a)]作为后续分析的比较基准。观察基准模式下系统的输出图的总体走势发现，各变量的变化曲线波动都比较小。随着时间推移，矿工不安全行为涌现程度呈缓慢下降趋势，而管理者安全管理水平、安全氛围塑造水平与环境安全水平的曲线缓慢上升。整体趋势表明，在当前的安全管理模式下，组织的安全承诺水平受限于煤矿行业整体经济形势的影响，因而组织安全氛围塑造水平增长迟缓。管理者的安全价值观代表着管理者对安全的重视程度，因受外界相关事故刺激，管理者在工作中会逐渐提升对安全的重视程度，相应的安全管理水平也会有意识地逐步加强。安全文化氛围会直接影响环境安全水平，也间接影响管理者的安全监督水平，在某种程度上，通过提高安全监督水平能够促进安全氛围的塑造，因而在良好的安全氛围与管理者较强的安全管理能力下，环境安全水平不断提升，且安全氛围与管理者安全管理能力的逐渐增强，又进一步增强了环境的安全水平(图5)，在三者的合力作用下，矿工不安全行为的涌现程度不断缓慢下降。

基于基准模式状态调节相关主体属性参数，可得到分析模式下的系统仿真的输出效果。

(2) 增大受教育程度X2属性的系统输出。调整受教育程度X2的取值，得到输出结果[图6(b)]。

1—管理者安全管理水平；2—环境安全状况；3—安全氛围塑造水平；4—矿工不安全行为涌现程度图6 Netlogo仿真输出Fig.6 Output of Netlogo simulation

提升矿工的受教育程度以后，矿工的不安全行为涌现程度发生了一定幅度的下降，反映了提升教育程度相当于对低学历的矿工进行安全教育、引进高学历的矿工。提升矿工整体的安全知识水平和安全意识水平，在煤矿安全生产活动中能够时刻保持高度的安全注意力，故而矿工的不安全行为减少，矿工的不安全行为涌现程度也随之下降。另外，矿工受教育程度高，安全知识与安全意识水平高，无形中影响身边的同事矿工，这种影响不断积累上升反馈到组织主体，一定程度上能够增强组织的安全氛围塑造水平。另一方面，管理者为稳固自己的领导者地位，增强自身对矿工在安全管理方面的专业话语权威，迫于矿工受教育程度的提高，也会敦促自身去不断提高安全技能水平，从而增强自身的安全管理能力，使管理者的安全管理能力曲线呈现上升趋势。可见，要降低矿工不安全行为涌现程度，管理者要招聘高素质的人才，并加强对矿工进行安全专业知识的培训提升，同时辅以安全文化宣传等措施，为矿工营造良好的安全文化氛围，使之对矿工不安全行为的减少产生作用。

(3) 提升管理者安全理念，即增大管理者安全价值观Y2的值[图6(c)]。与基准模式相比较，矿工不安全行为的涌现程度总体上呈下降趋势。因为管理者对矿工有管理职权，当管理者的安全管理水平与安全价值观提升后，管理者通过安全管理职权影响矿工的安全意识与安全态度，从而使矿工不安全行为的涌现程度得到了一定幅度的降低。管理者在发挥组织功能方面很有影响力，其职权所赋予的号召力促使组织成员之间的关系愈加紧密有效。受此影响，矿工易于养成良好的行为习惯，从而遏制不良涌现的产生。矿工之间架构起的这种抑制不良涌现的关系与矿工安全意识及安全知识等指标逐步积累，促使在模拟的中期与后期，矿工的不安全行为的涌现呈现急速减少趋势。另外，模拟结果也表示提高管理者的安全价值观对提升安全氛围的塑造与环境安全状况有较大影响。另外，在仿真模拟的后期，系统内各主体的行为举动对矿工个体有反馈作用，因而其安全知识与安全注意力水平得到了一些提高，图中也显示出后期不安全行为的涌现程度显著降低。

(4) 提高组织安全承诺水平，增大Z2的值。由图6(d)可以看出，在组织的安全承诺水平得到改善与提高以后，安全氛围塑造水平即得到了相应的提升。因为组织安全承诺水平直接影响环境的舒适度、设备安全性以及管理者的安全监督水平，从而带动了环境的安全状况与管理者的安全管理水平的上升。组织安全承诺水平代表了组织对安全方面的投入水平，积极投入能够彰显煤矿企业对安全的重视程度，能够提高矿工对自身不安全行为的注意与约束，进而降低矿工的不安全行为的出现概率。同时，通过提高管理人员的安全管理能力增强安全氛围，矿工的安全意识则相应得到提升。在这几方面的综合作用下，相比基准模式，矿工不安全行为的涌现程度下降。

(5) 提升环境安全状况，将S1、S2及S3的值增大[图6(e)]。与基准模式相比较，矿工不安全行为涌现程度呈不断下降趋势。这说明当煤矿作业环境舒适度得到优化、设备安全性不断提高以及营造的安全文化氛围越浓厚时，矿工的不安全行为涌现的可能性越弱。改善矿工的作业环境，对于缓解矿工的工作疲劳程度和增强矿工的主动安全动机有很大的帮助。改善劳动作业环境能从感官上影响矿工的安全行为，并促进组织改善安全投入水平。比如，详细、易懂、有亲和力的安全宣传标语有利于减轻矿工心理压力，提高矿工的安全性，从而使安全行为更易涌现，管理者的安全管理效率得到提升，相应安全管理能力也得到反馈促进。设备设施的安全性进一步提升以后，从本质安全上提高了安全水平，避免了设备本身的缺陷对不安全行为造成的影响。当然，安全文化氛围的提高也能带动组织的安全氛围塑造水平。

4 结 论

(1) 矿工不安全行为涌现性的关键影响因素共有15个：矿工个体层面的工作疲劳程度、受教育程度、安全知识水平、安全注意力水平和安全意识水平，管理者层面的安全领导能力、安全价值观、安全监督水平、安全奖惩水平，组织层面的组织凝聚力、组织安全承诺水平、安全投入水平，环境层面的作业环境舒适度、安全文化氛围、设备安全水平。

(2) 所构建CGP模型阐释了矿工不安全行为涌现性所产生的过程和各个主体对涌现现象的影响，不仅描述了与涌现现象有关的各个主体及其属性，还定义了各个影响因素间的交互规则，相关的数据为仿真对比模型分析提供了支撑依据。

(3) 依据Netlogo平台，在不同参数变化下仿真结果对比表明，矿工个体的受教育程度、管理者的安全理念、组织的安全承诺水平与环境的安全状况都会对矿工不安全行为的涌现产生抑制作用，可将此作为制定矿工不安全行为干预措施的依据。