基于AMOS模型的智能建造项目安全绩效影响因素研究

摘 要：文章围绕智能建造项目安全绩效的影响因素展开探究。通过构建AMOS模型，对相关因素进行实证分析，得出人员的因素、技术的因素、管理的因素、环境的因素、材料与设备的因素以及智能技术信息这六个层面对于智能建造项目安全绩效具有显著影响的结论。这项研究为智能建造项目的安全管理提供了理论支持和实践指导，从而提高项目的安全性和绩效水平，促进智能建造行业的健康发展。

关键词：智能建造 安全绩效 影响因素 AMOS 模型

中图分类号：F061.3;TU196" 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2025）02-026-02

一、引言

在智能信息技术高速发展的背景下，智能建造项目已成为建筑行业的重要发展方向。近年来，得益于建筑安全管理体系的不断完善和优化，施工企业在安全事故的频发次数和伤亡人数方面均呈现出显著的降低趋势。然而，安全事故的潜在威胁仍然不可小觑，我们必须继续加强安全管理和防范措施，确保施工过程的平稳进行。在智能建造项目的实施过程中，尽管我们已经广泛运用物联网、人工智能、BIM技术、智慧工地等手段，并引入了先进的安全监控预警系统，但针对提高智能建造项目安全绩效的需求，深入研究其影响因素仍显得尤为必要。本文将采用AMOS模型，对智能建造项目安全绩效的影响因素进行实证分析，旨在为提高智能建造项目的安全绩效提供理论支持和实践指导。

二、智能建造项目安全绩效的影响因素

本文的数据来源于各省应急管理厅或市应急管理局官网上搜集到的事故调查报告，经统计，在2019—2023年的事故中，高处跌落、坍陷、物体撞击、触电、起重损伤、中毒窒息、车辆致伤、机械致伤、淹溺、火灾、爆炸、放炮这12种事故类型中，其中高处坠落事故数量最多，占比40.85%，坍塌事故占比13.85%，物体打击占比11.95%。通过深入剖析国内外众多关于建筑安全事故的研究文献，同时结合国内近五年建造项目建设安全事故的实际范例，进而辨析出影响智能建造项目建设安全绩效的因素中的潜在变量。亦即：人员的因素、技术的因素、管理的因素、环境的因素、材料与设备的因素、智能技术信息的因素等潜变量。

（一）人员的因素A

人员作为智能建造项目的核心要素，其素质与能力的高低会直接对项目的安全绩效产生重要影响。人员因素主要包含了多方面，其中人员的技术水平A1是项目顺利推进的关键，安全意识水平A2影响着人员在作业中的警觉性，安全知识水平A3决定了其对风险的认知与应对能力，而不安全行为A4则可能引发安全事故。人员的这些因素相互作用，共同影响着智能建造项目的安全状况。提高人员的素质和能力，减少不安全行为的发生，对于确保项目的安全绩效至关重要。

（二）技术的因素B

技术乃是智能建造项目的关键支撑，其可靠性与稳定性对项目的安全绩效起着直接的决定作用。技术因素着重体现在以下几个方面：施工前的准备情况B1，包括人员、物资等方面;施工组织设计的论证情况B2，确保其科学性与可行性;施工现场的监控与测量情况B3，及时发现并解决问题;施工专项方案的论证情况B4，保障方案的合理性和有效性;以及施工工艺和技术手段B5的先进程度和适用性能。这些技术因素相互关联、相互影响，共同决定着智能建造项目的安全绩效和实施效果，必须给予高度重视和有效管理。

（三）管理的因素C

管理在智能建造项目中充当着重要的保障角色，管理的科学性与有效性会直接对项目的安全绩效产生关键影响。管理因素主要包含以下几个方面：施工现场安全管理制度C1的完善程度;安全技术交底C2的细致与否;安全防护措施C3的落实情况;应急预案及事故预防C4的完备性;以及安全教育培训C5的开展效果。科学有效的管理能够确保各个环节的顺利进行，降低安全风险，提高项目的安全绩效，为智能建造项目的成功实施提供有力支持。

（四）环境的因素D

环境作为智能建造项目的关键外部条件，其具有的复杂性和不确定性会直接对项目的安全绩效造成显著影响。环境因素涵盖了多方面的内容，其中主要包括对现场施工环境的调查情况D1、周边施工环境的调查情况D2、工程地下环境的调查情况D3、自然环境和气候条件的调查情况D4。这些环境因素的状况和变化，都可能给智能建造项目带来不同程度的挑战和风险。

（五）材料与设备的因素E

智能建造项目的顺利开展必须借助各种材料和设备，它们的质量与性能会直接对项目的安全绩效产生重大影响。材料、设备因素牵涉诸多方面，主要涵盖了施工材料标识、使用、存储以及成品保护的规范程度E1;施工材料的质量以及检验的规范情况E2;机械设备安装、使用、防护和拆卸的符合规范程度E3;机械设备的安全、限位装置等的规范状态E4;机械设备进场验收程序的完整程度E5;还有机械设备的定期检测和保养情况E6。这些因素的优劣直接关系到智能建造项目的安全性、施工进度与质量，必须给予高度重视并严格把控。

（六）智能技术信息的因素F

智能建造项目的实施离不开各种智能技术的运用，而这些智能技术的可靠性和安全性在很大程度上直接决定了项目的安全绩效。智能技术信息因素涵盖了多个方面，其中主要包括物联网所提供的丰富信息F1、人工智能技术的准确度F2、BIM技术的可靠度F3，以及智慧工地和安全监控预警系统等信息的丰富度、准确度和可靠度。这些因素相互协作，共同作用于智能建造项目。它们的有效运行不仅能够提升项目的安全性和效率，还可以减少潜在的风险和失误。对于智能建造项目来说，充分理解和把握这些智能技术信息因素的特点和作用，是确保项目顺利进行、达到预期安全绩效的关键所在。

三、研究方法

（一）数据收集

本研究采用问卷调查的方式收集数据。问卷内容包括人员、技术、管理、环境、材料与设备和智能技术信息六个方面的问题。总计派发问卷300份，回收有效问卷计260份，有效回收率达86.7%。

（二）变量测量

本研究采用Likert量表对变量进行测量。其中，人员因素、技术因素、管理因素、环境因素、材料与设备因素和智能技术信息因素的测量量表均为5级量表，由“非常不重要”至“非常重要”依序赋予1至5分的分值，也就是“非常重要”给予5 分、“重要”赋予4分、“同等重要”设定为3分、“不重要”赋值2分、“非常不重要”定为1分。

（三）模型构建

本研究所运用的是AMOS软件来构建结构方程模型（如图1所展示），以用于对智能建造项目安全绩效的影响因素展开分析。模型包括人员因素、技术因素、管理因素、环境因素、材料与设备因素和智能技术信息因素六个潜变量。

四、结果分析

（一）模型拟合度检验

本研究运用AMOS软件执行模型的拟合度检验。其结果表明，该模型的拟合程度较佳，所有指标都达到了可接受的水准。人员的因素、技术的因素、管理的因素、环境的因素、材料与设备的因素以及智能技术信息的因素对于智能建造项目安全绩效皆具备显著的正向影响作用。

（二）效应分析

利用验证性因子分析方法来核验测量模型的效度，其实就是针对测量项目和潜在变量之间的相关性进行检验。这种方式主要依赖构建效度的两个关键类别，也就是通过求取收敛效度和区别效度，进而对测量模型的效度展开深入剖析。因子负荷量具体来说，它指的是在因子结构中，测量项目与潜在变量之间的相关联系。对于相同的潜在变量，与其相对应的测量项目的因子负荷量通常需要在0.5以上，如果能够大于0.7的话则会更加理想。因为较高的因子负荷量意味着测量项目能够更有效地反映潜在变量，从而提高测量模型的准确性和可靠性。结果表明，六个潜变量的因素负荷量均处于0.708至 0.878之间，这说明测量模型的因素负荷量较为理想。其中，人员因素对于智能建造项目安全绩效的直接效应最为显著，其次是技术的因素和管理的因素，而环境的因素、材料的因素、设备的因素以及智能技术信息的因素的直接效应相对较小。

五、结论与建议

本研究通过构建AMOS模型，对智能建造项目安全绩效的影响因素进行了实证分析。结果表明，人员的因素、技术的因素、管理的因素、环境的因素、材料的因素、设备的因素和智能技术信息的因素对智能建造项目安全绩效均具有显著的正向影响。其中，人员的因素对智能建造项目安全绩效的影响最大，其次是技术的因素和管理的因素，环境的因素、材料的因素、设备的因素和智能技术信息的因素的影响相对较小。基于以上发现，为进一步提升智能建造项目的安全绩效，建议采取以下措施进行优化：强化人员培训，通过提升人员的安全意识和技能水平，从根本上提高项目的安全性能;优化技术方案，确保技术的可靠性与稳定性，减少技术故障对安全绩效的潜在影响;完善管理制度，提高管理的科学性与有效性，确保各项安全措施得到有效执行。同时，加强环境监测，提升环境的适应性与安全性，为项目提供稳定的安全保障。此外，还需确保材料质量，强化材料的可靠性与稳定性，避免材料问题引发的安全隐患;加强设备维护保养，提高设备的可靠性与稳定性，确保设备在关键时刻能够正常运行。最后，提升智能技术应用水平，增进智能技术的安全性与可靠性，利用先进技术提升项目的整体安全性能。

[基金项目：湖南省教育厅科研项目——基于AMOS模型的智能建造项目安全绩效影响因素研究（23C0569）]

参考文献：

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[第一作者简介：冯建新（1987—），女，汉族，湖南湘乡人，硕士，讲师，主要从事土木工程研究。]

（责编：若佳）