基于SEM的装配式建筑施工安全影响因素研究

刘光忱，李 爽，李科达

(沈阳建筑大学管理学院，辽宁 沈阳 110168)

与发达国家相比，我国装配式建筑起步较晚，缺乏较为完善的安全管理体系[1]，全面识别安全风险并区分重点影响因素方面的能力较薄弱，导致装配式建筑施工过程中安全事故频繁发生，造成许多经济损失以及人员伤亡[2]。如今我国大力提倡绿色、健康、可持续发展，装配式建筑因此逐步占领我国建筑业市场，替代传统现浇的生产方式已成为必然的发展趋势，而如何对装配式建筑施工过程进行有效的安全管理已成为一个亟待解决的问题[3]。

一、装配式建筑施工安全影响因素

1.装配式建筑施工风险特性

与传统的施工方法相比，装配式建筑的施工场所除了施工现场，还包括工厂。它采用工厂集中生产零部件，然后运到施工现场进行组装的方法，大大缩短了施工周期。与此同时，由于装配式构件成品多，预制的精度要求高，现场的吊装、拼装、焊接以及高空作业多，施工过程的风险隐患较多。因此，在建立装配式建筑施工安全影响因素清单时，应紧密结合其施工特点，尽可能涵盖施工过程中存在的安全影响因素[4]。

2.制定施工安全影响因素清单

笔者通过知网收集大量有关装配式建筑施工安全的研究资料，在前人已有理论研究的基础上进行了系统的分析整理，从人员、材料、机械、技术4个方面概括总结出装配式建筑施工安全的影响因素，并列出装配式建筑施工安全影响因素清单(见表1)。

二、数据收集与分析

1.调查问卷的设计与分析

调查问卷主要分为两部分，目的是收集调查对象个人信息及装配式建筑施工安全影响因素的测度信息。调查对象运用李克特五级量表对各指标进行打分，1～5依次代表其影响装配式建筑施工安全的不同程度。

表1 装配式建筑施工安全影响因素清单

问卷以电子问卷形式发放，共发放300份。在调查过程中利用了相关的校友平台，目标群体主要是从事装配式建筑或相关研究的人群。剔除部分无效问卷后，有效回收率为61.6%，有效问卷共计185份。

2.信度、效度检验

运用SPSS20.0软件对收集的数据进行信度及效度检验是AMOS 22.0软件数据读取的前提，收集到的数据只有通过了信度、效度检验，才可以进行接下来的相关数据分析工作。

进行信度分析时，笔者采用目前运用最为广泛的克隆巴赫系数来衡量数据内部的一致性和稳定性，通过SPSS20.0软件计算得到的问卷数据的克隆巴赫系数为0.825，大于0.80，说明所设计的问卷具有较高的稳定性，满足信度分析的要求。进行有效性分析时，使用KMO(Kaiser Meyer Olkin)值和巴特利(Bartlett)球体检验来反映数据是否适合作因子分析，经SPSS20.0分析后得到的KMO值为0.818，大于0.8，同时，Bartlett在P=0.000的水平上显著，因此适合用因子分析检验数据的有效性，问卷满足有效性的标准。

三、基于结构方程的影响因素模型构建

1.结构方程模型简介

结构方程建模是一种基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的综合统计方法，又称协方差结构分析。

许多难以直接准确测量的变量统称为潜变量，如智力、学习动机、家庭地位、社会经济水平等，只能通过一些显性指标间接地衡量潜在变量[5]。传统的统计方法不能有效地处理这些潜变量，而结构方程模型可以同时处理潜变量及其指标。因此，笔者利用一些观测变量并结合结构方程模型，将难以直接、准确测量的人员、材料等潜变量对装配式建筑施工安全的影响程度，通过间接的方式反映出来，从而识别并控制关键影响因素，实现更好的装配式施工安全管理[6]。

2.结构方程模型的构建

(1)模型研究假设

笔者通过对装配式建筑施工安全影响因素相关文献进行整理总结，并结合结构方程模型，提出如下相关假设。

H1：人员因素对装配式建筑施工安全具有显著的影响；

H2：建筑材料因素对装配式建筑施工安全具有显著的影响；

H3：机械设备因素对装配式建筑施工安全具有显著的影响；

H4：技术因素对装配式建筑施工安全具有显著的影响。

(2)模型构建

笔者基于数据信度、效度检验以及针对模型研究假设，通过AMOS 22.0软件建立装配式建筑施工安全影响因素模型。AMOS 22.0内置的极大似然估计法是一种具有一致性和无偏性的优良的估计方法，在各个领域的使用也最为广泛。因此，将经过检验具有较高可靠性及有效性的数据导入结构方程模型，进行参数估计和显著性检验，最后得到初始的装配式建筑施工安全影响因素的结构模型(见图1)。

3.模型评价与拟合

(1)正态性检验

正态分布时的偏度系数和峰度系数都要接近于0，偏度系数大于3，峰度系数大于8时，就应当引起研究人员的注意，本研究中，偏度系数小于3，峰度系数小于8(见表2)，二者均满足相应的区间要求。

图1 装配式建筑施工安全影响因素的结构模型

表2 正态性检验

(2)拟合度检验

结构方程模型拟合的原理是比较实际数据得到的变量相关系数矩阵与假设理论模型得到的变量相关系数矩阵之间的差值。如果差值小于分析设定的显著性极限值，则认为假设模型与实际数据的拟合程度较好[7]。拟合试验的目的是研究模型和原始数据之间的拟合程度，通过拟合结果确定是否需要进一步修正模型，采用相对卡方(见表3)、残差均方根、拟合优度指数(见表4)、规范拟合指数、增值拟合指数、比较拟合指数、非规范拟合指数(见表5)、 近似误差均方根(见表6)几个国际通用的拟合度评价指标对本模型的拟合度进行检验[8]。笔者运用AMOS22.0软件得到模型的相关拟合指标(见表7)。

表3 卡方值

表4 拟合优度指数

表5 拟合优度测量

表6 近似误差均方根

表7 拟合指标

由表7可知，模型具有较高的拟合优度，假设的理论模型可以匹配数据，从适配度来看不需要对模型进行进一步的修正。

(3)显著性检验

未标准化的回归系数以及显著性检验如表8所示，其中，*为P<0.05，**为P<0.01，***为P<0.001，即在0.001水平上显著[9-10]。在模型的显著性方面，人员因素、材料因素、机械因素、技术因素的标准化路径为0.95，0.93，0.87，0.62，4个潜变量与装配式建筑施工过程中安全风险存在关系且显著，即最初的假设得到了验证，最初模型通过了适配度以及显著性检验。

表8 未标准化回归系数及显著性检验

4.指标权重的确定

式中：Wi为潜变量的权重系数；F为潜变量的标准化路径系数；n为模型中潜变量的个数。同理可得相应的观察变量的权重系数，再对模型中的潜变量和观测变量的权重系数进行汇总。

由此可以看出各潜变量对装配式建筑施工安全影响由高到低的排序为：材料因素(0.281)>人员因素(0.256)>机械因素(0.228)>技术因素(0.225)，各个潜变量对应的观测变量对装配式建筑施工安全影响由高到低的排序为：构件运输及存放(0.259)/临时支撑系统(0.259)>构件生产(0.257)>专业施工工具(0.224)；从业人员质量与安全教育培训(0.359)>从业人员专业程度(0.336)>操作人员技术水平(0.305)；安全防护设施(0.385)>机械设备的选择与安拆(0.332)>机械设备的维护与保养(0.282)；施工组织设计及方案(0.510)>结构及节点安装技术成熟度(0.490)。

表9 权重系数

因此，装配式建筑施工安全管理过程中应重点关注材料因素可能引起的安全问题，同时，材料因素对应的观测变量中构件的运输及存放、临时支撑系统更易引起施工过程中的安全事故。人员因素中从业人员质量与安全教育培训也应该引起相关管理人员的高度重视。

四、结 语

管理人员应该对可能引起装配式建筑施工安全问题的所有因素都予以关注，然而在实际工程管理过程中，受到成本、进度等因素的限制，很难真正做到对影响因素的全面管控，导致施工过程中的安全事故频繁发生，造成大量的经济损失及人员伤亡。笔者确定并分析了装配式建筑施工安全的主要影响因素，有助于相关从业人员从中获得启发，更好地完成装配式建筑施工安全管理工作。