基于灰色多元逐步回归的建筑施工安全分析

陈 光，杨同一，胡家乐，金家豪，韩笑龙，周天奇

（江苏建筑职业技术学院建筑管理学院，江苏 徐州 221116）

建筑业在我国国民经济的发展中占有重要地位。截至2018 年6 月底，我国具有施工活动的建筑企业共85 993 个，同比增长6.68%；从业人数4 429.24 万人，同比增长1.85%；按建筑业总产值计算的劳动力生产率为203 868 元/人，同比增长6.46%。建筑行业的快速发展，不仅促进了就业岗位的增加，而且对促进国民经济的发展起到了至关重要的作用。然而建筑行业体量庞大，施工过程复杂，影响因素众多，施工过程中存在危险性高、安全事故频发、伤亡人数多等问题，一旦发生安全事故，将会造成较多的人员伤亡和大量的财产损失，严重影响行业的健康持续发展，因此建筑施工安全一直备受社会关注[1]。

近年来，安全事故预测分析作为一种预防、减少建筑施工安全事故的重要手段，许多专家学者对其进行了研究。王丹等[2]基于过去10 年的我国建筑安全事故死亡人数，通过构建灰色GM （1,1）-RBF模型进行分析，得出该模型能够用于建筑事故伤亡人数的预测分析并具有较高精度；李晓霞[3]通过构建灰色马尔科夫改进模型对建筑安全生产事故发生数量进行预测，对比分析了实际值和预测值的变化趋势及影响因素，并提出了安全管理要求；黄慧鑫[4]对建筑施工安全事故的主要影响因素进行了灰色关联分析，提出了基于灰反向传播 （Back Propagation，BP）神经网络的多因素建筑安全事故预测的组合模型；梅牡丹[5]建立了建筑施工事故的灰色GM（1,1）预测模型，讨论了模型的建立、检验以及参数的求解，对建筑施工事故灰色预测的MATLAB算法进行了研究。

1 灰色多元逐步回归模型的建立

1.1 灰色多元逐步回归预测

灰色预测法是对部分信息已知、部分信息未知或不明确的系统进行预测的方法，灰色预测实质上是对在一定区域内变化的、与时间序列有关的灰色过程的预测，过程中的信息是不充分的、杂乱无章的，但是系统是有序的、有界的。因此，可以通过对数据的时间序列处理来发现系统中潜藏着的内在规律，并以此对系统进行预测[6]。建筑施工安全事故易发的五大类型事故为高处坠落、物体打击、起重伤害、坍塌和其他 （机械伤害、车辆伤害、触电、中毒窒息和火灾爆炸等）。每年的安全事故死亡人数都受各类型事故直接影响，各类型事故与事故的死亡人数之间必存在一定的关系，并随着年度的推移按某一个规律变化。然而如果利用多元逐步回归只分析各类型事故和事故死亡人数之间的关系，难以把握建筑施工各类安全事故随时间的基本变化趋势，更难以通过各类安全事故与死亡人数之间的关系对未来进行准确预测，因此多元逐步回归分析对预测具有一定的局限性，而基于灰色的多元逐步回归分析则可以有效地解决这一问题。

1.2 GM（1,1）灰色模型预测2019 年五大安全事故

若将每类房屋市政安全事故问题视作一个灰色系统，以不同时间点发生的每类事故作为灰色量，根据2010—2018 年每类建筑施工安全生产事故死亡人数建立GM （1,1）灰色模型，对2019 年每类建筑施工安全生产事故数进行预测[7]。

由于灰色系统数据为指数形态，则对2010—2018 年每类建筑施工安全生产事故数{x（0）（k）|k=1，2，…，9}（非负数据序列，其中k 为年序）进行1 次累加优化，生成序列{x（1）（k）|k= 1，2，…，9}，其中的均值生成序列{z（1）（k）|k= 1，2，…，n}，其中 z（1）（k）=0.5 [x（1）（k）+x（1）（k-1）]，k=1，2，…，9。 详细数据见表 1。

表1 2010—2018 年每类建筑施工安全生产事故数据优化表

运用MATLAB 求解灰色GM（1,1）预测模型为

通过求解可得2019 年每类建筑施工安全生产事故预测的数据，见表2。

表2 2019 年每类建筑施工安全生产事故数据预测表

2 基于灰色多元逐步回归的预测分析

只有明确2010—2018 年每年安全事故死亡人数不稳定变化主要受何类别事故的影响，才能较为准确地预测2019 年的安全事故死亡人数，仅运用简单统计分析难以把握其隐藏规律，因此，基于灰色预测的特点将其运用到多元逐步回归能够更好地进行预测和分析。

根据2010—2018 年全国建筑施工安全生产事故数据，以每年五大主要类型事故数为自变量，事故死亡人数为因变量，利用统计产品与服务解决方案 （Statistical Product and Service Solutions，SPSS）软件进行多元逐步回归分析。2010—2018 年每类建筑施工安全生产事故数据见表3。

表3 2010—2018 年每类建筑施工安全生产事故数据

利用SPSS 软件进行逐步回归分析，将五大类型事故数据作为解释变量逐个引入建筑施工安全生产事故模型，每引入一个解释变量后均进行F 检验，并对已经选入的解释变量逐个进行T 检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止，从而保证了最后所得到的解释变量集为最优，得出了影响安全事故死亡人数的主要形式。

多元逐步回归的模型为

将2019 年每类房屋市政工程生产安全事故灰色预测值带入逐步回归模型式 （2）中，可得2019年每类房屋市政工程生产安全事故死亡人数期望值约为873 人。

逐步回归分析最终结果见第89 页表4，通过对比可以看出，2010—2018 年每年安全事故死亡人数不稳定变化主要受高处坠落事故、坍塌事故和其他事故影响。从标准化系数可看出，高处坠落事故对安全事故死亡人数的贡献度为0.629，坍塌事故对安全事故死亡人数的贡献度为0.302，其他事故对安全事故死亡人数的贡献度为0.385。而物体打击和起重伤害对近年来安全事故死亡人数不稳定变化基本没有影响 （被检验剔除）。

回归结果显示，近年来主要影响房屋市政工程生产安全事故死亡人数的三大类型事故为：坍塌、高处坠落、其他。

坍塌事故：虽然安全事故与较大事故发生概率逐年缓慢降低，坍塌事故从2010 年的93 起，到2018 年已经降低到54 起，较大坍塌事故占比2018年已经降低到45%左右，但坍塌死亡人数依旧很高，表明事件危害度逐年变大，需引起重视。

表4 逐步回归分析最终结果

高处坠落事故：虽然较大事故占比一直很小，最高为2018 年仅仅占据9.1%，但从2010—2018年，事故数随时间大幅度上升，2018 年高处坠落事故已经近乎400 起，不得不引起重视。

其他事故：从2010—2018 年，事故数随时间大幅度上升，较大事故发生概率也大幅度上升。2018 年机械伤害、触电、中毒窒息、火灾爆炸等事故已经发生128 起，较大安全事故占比已经达到27.2%，这类事故将会成为未来的隐患。

3 结论与建议

3.1 结论

建筑业作为国民经济发展的重要组成部分，长期以来安全事故发生频率较高。探究建筑施工安全事故发生的潜在规律及关键因素，有针对性地做好事故预防措施，对改变建筑业当前高死亡率的现状、提高建筑安全管理水平具有重要作用。

基于灰色多元逐步回归的建筑施工安全分析有助于对建筑施工安全总体形势做出科学判断，为有针对性地开展建筑施工安全事故预防研究提供了理论支撑，对建筑业的安全发展起到了促进作用。

3.2 相关建议

一是总体重视程度层面。基于灰色多元逐步回归结果显示建筑施工安全死亡人数短期内仍将处于高位，行业安全生产总体态势依然严峻，需要行业上下进一步统一思想、共同努力，以期营造重视安全的行业文化和生命至上的社会氛围。

二是具体执行层面。新形势下，在完善并严格执行制度的基础上，应创新安全管理的适应性、针对性和可操作性，切实提升安全管理水平。应创新安全教育、安全交底形式，探索将建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）、虚拟现实（Virtual Reality，VR）等先进技术应用到相关领域，将传统安全教育、安全操作样板展示、传统安全交底与体验式安全教育、信息化安全交底结合起来，力求即深入人心又易于落实，以提高工作效率；应强化安全事前预警、过程控制，基于信息平台进行安全生产的实时监测和整改落实，实现安全责任的可追溯性；应加强安全监管，严格安全惩处，提升安全领域的违法违规成本，倒逼相关企业提升安全管理。