地铁隧道施工人员不安全行为影响因素分析

摘要：施工人员是地铁隧道施工安全风险的关键影响主体，但目前施工人员不安全行为与安全风险间的关联尚不明确，理清施工人员不安全行为的影响因素对防控事故发生至关重要。为深入探究影响因素对不安全行为的影响，基于计划行为理论，采用偏最小二乘法结构方程模型进行分析。结果表明：行为态度、主观行为规范、知觉行为控制对城市地铁隧道施工人员不安全行为具有显著的正向影响；群体规范通过指令性规范对不安全行为产生影响。因此，完善管理制度、强化教育、树立典型安全榜样人物，有助于降低施工人员不安全行为意向，提升安全管理水平。

关键词：不安全行为；城市地铁；施工人员；计划行为理论（TPB）;偏最小二乘法结构方程模型（PLS-SEM）

0 引言

随着社会经济的不断发展，为满足城市人口日益增长的交通出行需求，对地下空间进行开发和利用成为工程建设的重点之一。截至2022年底，我国共53个城市开通运营城市轨道交通线路290条，累计运营里程9584km。“十四五”报告中进一步将“城市轨道交通运营里程年均新增一千公里，2025年达一万公里”纳入现代综合交通运输发展规划。城市轨道交通发展在未来将呈现更加集约发展的态势^[1]。城市地铁隧道施工是城市轨道交通建设过程中的重难点部分，施工工艺复杂，各工种交叉作业多，导致安全事故频发。

地铁隧道施工人员可分为施工管理人员与施工作业人员。施工人员作为施工活动的主体，是施工过程中安全风险的受害者与影响者^[2]。在地铁隧道施工过程中，虽然标准化管理已经实施，但面临“新工艺、新技术、新材料、新设备”工程或较为复杂的施工条件较为复杂时，不同的施工人员可能会为地铁施工带来不同的安全风险。对施工管理人员而言，施工方案安排不合理，安全教育不到位等，可能导致不安全行为增加，致使安全事故发生；对施工作业人员而言，若施工经验不足、安全作业意识缺失，更易直接导致安全事故的发生。因此，探究施工人员不安全行为的产生原因及因素间的作用关系，对提高施工人员安全意识、降低不安全行为的发生概率具有重要意义。国内外学者针对隧道施工不安全行为展开了大量研究。

蔡茜等^[2]对铁路隧道施工人员不安全行为与安全风险节点间的关系进行了探究，并构建了施工风险源表。

Wang等^[3]指出，地铁隧道施工人员的不安全行为受到工作舒适性和施工效率等环境参数的影响。莫俊文等^[4]构建了HLM-BP模型，对高海拔隧道人员施工不安全行为进行预警，并探讨了跨层次作用下不安全行为致因的作用关系。目前，对于地铁隧道施工人员不安全行为的研究较多聚焦于不安全行为的形成机理与控制措施，在研究过程中较少从主观认知与行为态度的视角对其影响因素进行探究^[6-7]。

本文将计划行为理论（TPB）应用于地铁隧道施工人员不安全行为研究，利用偏最小二乘法结构方程模型对各因素与不安全行为间的关系进行分析，并提出安全管理相关建议，以降低地铁隧道施工人员不安全行为的发生概率，为隧道施工人员安全管理提供参考。

1 分析模型构建

1.1 分析框架构建分析

计划行为理论由Ajzen于1991年正式提出，该理论认为人的行为基于行为意向形成，行为意向则受到行为态度、主观规范和行为控制感知三个层面的影响。Cialdini等^[5]认为指令性规范和示范性规范作为主观规范的构成部分，对不安全行为意向均具有直接影响。叶贵等^[8]通过研究进一步指出由于施工过程受劳动密集、施工人员亲缘关系密切等因素影响，在使用TPB理论对该领域进行研究时，需引入群体行为规范、群体行为效能感和群体行为满意度等因素进行分析。结合地铁隧道施工人员密集、施工环境封闭、施工人员间关系密切的特点，以及现有研究基础，构建分析假设框架，如图1所示。

1.2 研究假设

1.2.1 主假设

地铁隧道施工人员的不安全行为是基于不安全意向产生的。根据计划行为理论，不安全行为意向主要由行为态度、主观规范与知觉行为控制构成。Ajzen等^[9]

认为，个人的行为态度取决于特定行为结果的信念与对可能出现结果的度量，个体对于行为的预期会强化其行为意向。同时，行为人在对是否实行不安全行为进行决策时，会考虑家人、领导等可能存在的外部压力的主观规范影响，并结合自身对执行该决策所需要的机会，判断是否会执行该行为^[10-11]。

因此，本文基于TPB理论做出如下假设：

H1：地铁隧道施工人员不安全行为意向受行为态度影响。

H2：地铁隧道施工人员不安全行为意向受主观规范影响。

H3：地铁隧道施工人员不安全行为意向受知觉行为控制影响。

1.2.2 群体行为满意度与不安全行为意向

群体行为满意度是指群体成员在工作完成过程中对完成任务的情绪反应，对后续的工作行为产生的影响。地铁隧道施工人员在采取安全行为后，若没有得到正向反馈，或采取不安全行为后，没有引发安全事故，也没有因此受到惩罚，那么他们在下一次行动时，会有更大的概率采取不安全行为。同时，该现象也会在施工人员间传播，影响群体行为。基于此，本文提出如下假设：

H4：群体行为满意度通过影响个体行为态度作用个体不安全行为意向。

1.2.3 群体行为规范与不安全行为意向

群体行为规范是群体对成员所预测和期望的行为。在群体行为规范的影响下，施工人员可以明确什么行为是被群体鼓励的。因此，其会倾向于选择与群体一致的行为。在群体行为规范中，其通过来自领导等上级的指令性规范，以及来自周围施工人员的示范性规范，对施工人员的主观规范产生影响，并作用于不安全行为意向。基于此，本文提出如下假设：

H5：群体行为规范通过示范性规范、主观规范间接影响不安全行为意向。

H6：群体行为规范通过指令性规范、主观规范间接影响不安全行为意向。

1.2.4 群体行为效能感与不安全行为意向

群体行为效能感是指地铁隧道施工人员对自身在生产活动中群体行为的正确评估及能力的信念。在地铁隧道施工中，施工人员在施工活动中相互沟通交流，对安全行为产生评价，从而对安全行为产生直接影响。基于此，提出如下假设：

H7：群体行为效能通过知觉行为控制作用于不安全行为意向。

2 研究设计

2.1 问卷开发

潜变量及观测变量表见表1。

2.2 数据收集

本研究团队在2023年9—12月，以地铁隧道建设相关人员为调研对象，主要涉及施工单位、监理单位等。研究团队通过实地调研与发放问卷的方式展开调研，本次调研共发放问卷350份，回收有效问卷309份，问卷有效率86.86%。调查人员基本信息统计表，见表2。

通过对问卷的初步统计，发现大多数被调查人员的工作年限分布合理，工作岗位、职称等符合项目实际情况，数据合理，可以进行进一步分析。

3 地铁隧道施工人员不安全行为影响因素分析

3.1 分析模型选择

目前最常用的结构方程模型包括基于协方差的结构方程模型（CB-SEM）和偏最小二乘法结构方程模型（PLS-SEM），二者都具有其适用性与局限性^[12-13]。

由于本研究具有从预测角度测试理论框架、调研样本量适中等特点，并不依赖模型拟合概念，因此，选取偏最小乘法结构方程模型（PLS-SEM）作为分析方法，使用SmartPLS 4.0软件进行分析。

3.2 测量模型评价

3.2.1 模型信度评价

本文对测量题目内部进行一致性检验，以测量模型信度。通常情况下，当Composite Reliability（CR）值大于0.7，Cronboch’s α系数大于0.6时，即满足要求，表明测量模型具有较好的信度。分析结果见表3。由表3可知，所有指标的CR值均大于0.7，Cronboch’s α均大于0.6，表明测量模型具有较好的信度。

3.2.2 模型效度分析

在PLS-SEM中，当因子负荷均大于0.5时，观测变量可以较好地解释潜变量，PLS模型信效度分析见表3，区别效度见表4。根据表3可以发现，因子负荷均满足要求。此外，PLS-SEM通过平均变异萃取量（Average Variance Extracted，AVE）对模型的收敛效度和区分效度进行分析，AVE值需大于0.5。同时，异质-单质比率（HTMT）可以很好地反映指标间的区分性，HTMT值均小于阈值0.9。因此，研究数据满足分析要求，指标间具有良好的区分效度^[14]。

在PLS-SEM中，共线性问题根据共线性系数（Variance Fnflation Factor，VIF）进行判断，由表3可知，所有指标的共线性系数均低于3。因此，本研究没有严重的共同方法偏差问题。

3.2.3 模型拟合度分析

目前，研究者大多认为CB-SEM中的评价指标在PLS-SEM中适应性较差。通常选用标准均方根残差（SRMR）对PLS-SEM的适应性进行分析。本研究所建模型的SRMR值为0.052，小于0.08，表明满足要求^[12]。

3.3 研究结果

模型的拟合效果好，因此，可对模型进行路径分析，模型假设检验结果表见表5，地铁隧道施工人员不安全行为意向分析结果如图2所示。行为态度、主观行为规范、知觉行为控制对不安全行为意向影响的路径系数分别为0.177（t=3.014>1.96，p<0.01）、tYEo7TpoGlbEMqq4d4OaDx7WhaxH1j+Dqms++RdA7Wg=0.176（t=3.197>1.96，p<0.01）、0.149（t=2.623>1.96，p<0.01），说明H1、H2、H3成立，表明地铁隧道施工人员的不安全行为意向影响因素包含行为态度、主观行为规范和知觉行为控制，并且直接影响施工安全。群体行为满意度路径系数为0.068（t=2.594，p<0.01）通过行为态度正向显著影响不安全行为意向；群体行为规范通过示范性规范路径系数为0.011（t=2.008，p<0.05）与指令性规范路径系数为=0.014（t=2.009，p<0.05）影响地铁隧道施工人员的不安全行为意向；群体行为效能路径系数为0.054（t=2.249，p<0.05）通过知觉行为控制间接影响铁隧道施工人员的不安全行为意向，说明假设H4、H5、H6、H7成立。

4 结语

4.1 研究结论

（1）行为态度、主观行为规范与知觉行为控制每变动1个单位，施工不安全行为意向分别变动为0.177、0.176、0.149个单位，说明在对地铁隧道施工人员不安全行为意向进行控制的过程中，单独对任意维度治理均难以取得较好的效果，在实际施工过程中，应从三个方面综合治理。

（2）群体行为规范通过示范性规范对主观规范的影响不显著，但通过指令性规范对主观规范的影响较为显著，说明在对地铁隧道施工不安全行为意向进行控制的过程中，应对管理制度进行规范，强化过程管理，提升对不安全行为的控制效果^[15-17]。

（3）群体行为满意度每变动1个单位，行为态度变化0.383个单位，说明在对施工人员的不安全行为进行控制的过程中，需强化监督，尤其对于能提高效率的不安全行为也应一视同仁，强化管理，避免出现更大的事故^[18-20]。

4.2 对策建议

通过上述分析，提出以下3点建议：

（1）在地铁隧道施工过程中，应完善管理制度，明确奖惩措施，形成制度化、规范化的操作流程，避免施工人员采取不安全行为^[21-23]。

（2）强化对施工人员的安全教育，引导施工人员形成正确的安全理念，提高主观规范水平，充分发挥施工人员的安全主动性。

（3）评选并宣传安全施工先进典型人物，强化榜样作用，提高示范性规范作用，提升施工安全管理效果。

参考文献

[1]方俊， 郭佩文， 朱科， 等. 基于结构方程模型-模糊认知图的矿山法地铁隧道施工安全风险分析[J]. 安全与环境学报， 2023，23（7）：2191-2202.

[2]蔡茜， 黄健陵， 唐晓莹， 等. 铁路隧道施工人员与安全风险节点映射关系模型设计及应用[J]. 铁道科学与工程学报：2024，21（5）：2036-2047.

[3]WANG M， YAN G， YU L， et al. Effects of different artificial oxygen-supply systems on migrants’ physical and psychological reactions in high-altitude tunnel construction[J]. Building and Environment， 2019（149）：458-467.

[4]莫俊文， 王锐锐. 基于HLM-BP的高海拔隧道施工人员不安全行为预警研究[J]. 铁道科学与工程学报， 2023，20（3）：1116-1126.

[5]CIALDINI R B， KALLGREN C A， RENO R R. A focus theory of normative conduct： a theoretical refinement and reevaluation of the role of norms in human behavior[J]. Advances in Experimental Social Psychology， 1991（24）：201-234.

[6]李树天，马斌，王聪.基于Cov-AHP与云模型的装配式建筑施工安全风险评价研究[EB/OL].（2024-01-10）

[2024-03-16]

[2024-09-06].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/61.1294.N.20240109.1658.004.html.

[7]张晋勋，王春亮，刘学森.建筑工程施工项目安全风险管理体系研究[J].施工技术（中英文），2023，52（17）：106-110.

[8]叶贵， 陈梦莉， 汪红霞. 建筑工人不安全行为意向TPB修正模型研究[J]. 中国安全科学学报， 2015，25（1）：145-151.

[9]JULIUS K， JÜRGEN B. Action Control[M].Heidelberg：Springer Berlin，1985.SpringerLink1985.

[10]刘玉芩. 基于TPB/HBM整合的建筑工人职业健康行为研究[D].重庆：重庆大学，2021.

[11] AJZEN I. The theory of planned behavior， organizational behavior and human decision processes[J]. Journal of Leisure Research， 1991， 50（2）：176-211.

[12]COOK D R， FORZAIN L. On the role of partial least squares in path analysis for the social sciences[J]. Journal of Business Research， 2023 （167）：114132.

[13]HAIR J F， RISHER J J， SARSTEDT M. et al. When to use and how to report the results of PLS-SEM[J]. European Business Review， 2019， 31 （1）： 2-24.

[14]CHRISTIAN H， MARTIN K， ARND V.Handbook of Market Research[M]. Heidelberg： Springer， 2020.

[15]黄健陵，蔡茜，李瑚均，等.隧道施工人员安全风险双网耦合模型设计及应用[J].铁道科学与工程学报，2024，21（7）：2917-2931.

[16]宛子明，綦春明，冯世昌.基于SD-CIM对地铁项目施工安全风险的仿真研究[J].项目管理技术，2024，22（2）：52-58.

[17]柳博洋，王杰.基于SEM的装配式建筑施工安全管理影响因素研究[J].安徽建筑，2024，31（2）：175-176.

[18]周砚功.基于风险分级管控的公路建设安全管理研究[D]. 大连：大连海事大学，2023.

[19]唐瑞亮.黄土地区公路隧道施工技术及安全分析[J].大众标准化，2024 （4）：55-57.

[20]薛楠楠.基于贝叶斯网络的施工安全事故致因分析[D].武汉：华中科技大学，2020.

[21]李春雷.地方隧道管理规范化研究[D].长沙：中南大学，2012.

[22]肖亚平.基于信息化漫游的基坑围护结构三维安全管理研究[D].武汉：武汉理工大学，2016.

[23]李超超.建设工程安全监督管理体系研究[D].济南：山东师范大学，2013.

收稿日期：2024-05-16

作者简介：

陈赟（1963—），男，博士，教授，长沙理工大学系统工程研究所所长，博士研究生导师，研究方向：工程项目管理。

王帅（通信作者）（1991—），女，工程师，研究方向：工程项目管理。