房建工程事故行为致险链作用机理范文

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摘要：为了深入理解不安全行为对于事故的影响，通过复杂网络探究房建工程事故行为致险链的作用机理。结合房建工程相关标准规范等，形成不安全行为列表；收集近些年房建工程事故案例，提取行为致险链，利用Pajek软件构建网络模型；分析网络的度和累计度分布，描述网络特性。结果表明，入度值和出度值高的节点分别反映事故的常见直接和间接行为原因，行为致险链网络具有无标度网络的特性。研究揭示了房建工程事故的行为致险机理，在预防事故的发生和发展上具有理论和实践意义。

关键词：行为致险链；房建工程；事故预防；不安全行为；复杂网络

建筑行业的特有属性使其成为最危险的行业之一[1]。尽管各相关部门一直关注建筑工程安全问题，但事故仍然时有发生[2]，这些事故会造成人员伤亡，带来的经济和社会效益损失严重。预防事故的发生和发展需从源头做起，在事故致因理论中，有一个重要观点强调人的不安全行为对于事故的影响。Heinrich等[3]提出的“事故金字塔”法则说明事故由一系列人的不安全行为造成，美国杜邦公司一项10年的安全生产统计数据结果显示，期间高达96%的事故是由于人的不安全行为造成的[4]。近些年有一部分研究集中在从心理、组织和管理、环境以及综合因素层面探讨事故的行为致险机理[5~8]。但是，针对事故中不同行为因素之间的内在关联探讨不足。另外，Hosseinian等[9]指出事故预防理论发展趋势是找到可能发生的事故与施工活动中潜在风险源之间的相互作用关系，而目前虽有研究能够找到导致事故的关键不安全行为[10]，但是缺乏系统方法分析多种不安全行为的致险路径。因此，研究不安全行为的相互作用导致事故发生的致险机理具有重要意义。数据爆发时代，作为复杂系统的抽象和描述方式，复杂网络被广泛应用于互联网、疾病传播网络、社交网络以及运输网络等分析中，近年来在工程事故网络分析上的应用正在兴起。Zhou等[11]利用复杂网络分析地铁事故，结果反映网络具有小世界特性，并确定土体坍塌、电击、爆炸和机械倾覆4种需要重点控制的事故；徐青等[12]借助复杂网络理论，运用决策试验和评价实验室方法构建地铁深基坑施工事故致因网络模型，分析地铁深基坑施工事故致因因素之间的相互关系与重要性；Zhou等[13]通过复杂网络分析地铁施工未遂事故的时间特性，结果显示事故时间序列网络属于无标度网络，具有小世界和层次结构上高集聚的特点。反映出复杂网络能够描述事故中风险因素的致险机理及影响路径，尚未有单独研究不安全行为对于事故的影响。因此，本文提出行为致险链的概念，即按照一个工程事故中所涉及到的所有不安全行为在发生时间上的先后顺序形成链接关系，强调这些不安全行为在时间上的逻辑关系。选取房建工程作为研究对象，基于复杂网络进一步构建事故的行为致险链网络，通过计算节点度的拓扑参数描述网络特性，揭示工程事故的行为致险机理。

1不安全行为列表构建

不安全行为列表主体结构参考《企业职工伤亡事故分类标准》（GB6441-86），包括13个大类，涵盖49个具体的不安全行为。在此基础上，结合房屋建设过程中需要遵守的规范和操作规程，参考《建筑施工高处作业安全技术规范》（JGJ80-2016）、《建筑施工扣件式钢管脚手架安全技术规范》（JGJ130-2011）、《起重设备安装工程施工及验收规范》（GB50278-2010）等规定内容，另外结合以往的事故案例，最终形成19个大类，包括：操作错误、忽视安全、忽视警告；造成安全装置失效；使用不安全设备；用手代替工具操作；物体（指成品、半成品、材料、工具、切屑和生产用品等）存放不当：冒险进入危险场所；攀、坐不安全位置（如平台护栏、汽车挡板、吊车吊钩）；在起吊物下作业、停留；机器运转时加油、修理、检查、调整、焊接、清扫等工作；有分散注意力行为；在必须使用个人防护用品用具的作业或场合中，忽视其使用；不安全装束；对易燃、易爆等危险物品处理错误；“四口五临边”防护措施不到位；无许可上岗；设备的使用操作；构（配）件安装拆除违反要求；施工工序违反规范；其他，目前共包含73个具体的不安全行为。列表中编码以xxxx形式表示，前两位代表大类编号，后两位代表具体行为编号。如“未佩戴安全带”这一不安全行为属于第11大类“在必须使用个人防护用品用具的作业或场合中，忽视其使用”中的第6个不安全行为，所以其编号为1106。按照规则对所有行为进行编码，最终形成房建工程的不安全行为列表。表1列举了部分不安全行为。

2行为致险链网络形成

行为致险链网络的形成包括3个步骤：一是广泛收集包含行为致险因素的房建工程事故案例，形成事故案例库，初步分析行为致险事故的特点；二是提取案例库中的行为致险因素，形成行为致险链；三是通过Pajek软件将多条行为致险链构建成网络模型，实现房建工程事故行为致险链网络的可视化。

2.1房建事故案例收集

数据来源于我国住房和城乡建设部以及各省市安全生产监督管理局的官网，从中筛选2010~2017年间249起带有详细事故调查报告的房建事故案例，导致这些事故的原因中均包括工人的不安全行为，从而形成行为致险事故案例库。（1）按照《企业职工伤亡事故分类标准》（GB6441-86）对案例库中的事故进行分类。该标准中事故类别包括高处坠落、机械伤害、车辆伤害、起重伤害、坍塌、物体打击、淹溺、触电和其他。经过初步分析，案例库中高处坠落事故160起，所占的比例最大，为64.26%，其次是坍塌，有31起，所占比例为12.45%，物体打击事故26起，所占比例为10.44%，起重伤害事故19起，所占比例为7.63%，其余类型的事故所占比例较小。各种类别的事故所占比例如图1所示。（2）参照《生产安全事故报告和调查处理条例》第三条，依据生产安全事故造成的人员伤亡以及直接经济损失对案例库中的事故进行分类。该条例中事故的等级分为一般事故、较大事故、重大事故以及特别重大事故，经过初步分析，案例库中一般事故有218起，所占比例最大，为87.55%，较大事故有28起，所占比例为11.24%，重大事故有3起，所占比例为1.2%。上述分析结果反映了房建工程中行为致险事故的基本特点。从事故类别上看，分布在高处坠落、物体打击、坍塌和起重伤害上的事故较多，这与建筑工程中5种常见的事故类型吻合。从事故等级来看，行为致险事故多是一般事故，相较于由其余方面的风险因素（如环境）引起的事故更容易得到控制，这也反映出针对行为致险机理研究的必要性。

2.2行为致险链提取

通过复杂网络探究事故的行为致险机理，首先提取事故中的行为致险链。由于是按照不安全行为出现时间的先后顺序提取链接关系，因此行为致险链是单向链，链上节点代表事故中出现的不安全行为，链接单向边反映不安全行为的时序关系。案例库中的房建工程事故具有详细的事故调查报告，包括事故基本情况、发生经过、事故原因、事故性质以及责任认定等方面内容。提取行为致险链的过程，主要是对事故发生经过和事故原因两部分进行分析，找出事故中涉及的不安全行为，以及这些行为出现的时序关系。表2列举了某事故行为致险链的提取过程。 通过对事故经过和原因两方面的分析，提取所有涉及到的不安全行为，包括工人作业过程中未佩戴个人防护用品（安全帽和安全带）、脚手板未按要求铺设和设置的水平安全网间距不符合要求。将其转换成不安全行为列表中的规范描述，即未戴安全帽、未系安全带、未按规范搭设或拆除脚手架、未按要求设置安全网。在施工现场，这些行为的正确顺序为：作业前，先搭脚手架然后装设安全网，工人进入施工场地作业前，先佩戴安全帽，高处作业时系上安全带。再对前述的不安全行为按照发生时间上的逻辑关系建立链接，形成行为致险链，即未按规范搭设或拆除脚手架→未按要求设置安全网→未戴安全帽→未系安全带，对应的编号形式为1701→1402→1104→1106。由于文中探讨的是多个不安全行为对事故的影响，案例库中仅包括单个行为致险因素的事故未纳入分析范围，最终整理出了191条行为致险链。

2.3行为致险链网络构建

将上述过程整理得到的行为致险链构建成网络模型，作为复杂网络分析的基础。有研究表明，针对复杂网络的应用，合理构建网络模型是关键[14]。随着计算机软件的开发，利用软件建模越来越方便。另外，通过软件实现网络可视化有助于追踪和呈现网络的关系模式[15]，因此，本文选取Pajek（5.02a版）软件实现房建工程事故行为致险链网络的可视化，构建的网络模型如图2所示。该网络属于定向无权网络，模型中包含38个不安全行为节点，分别用列表中不安全行为的编码表示，节点之间用单向箭头连接，代表不安全行为之间的链接关系。由于Pajek软件的限制，未考虑边的权重，即不考虑重复的不安全行为链接关系的影响。

3行为致险链网络参数分析

网络可视图能够直观展示出模型的结构，但是复杂的链接关系难以直接看出。网络中不安全行为对于事故的作用机理尚待揭示，需要进一步分析网络的拓扑参数，本文选取网络的度和累计度分布进行分析。

3.1节点度分析

节点的度是指与节点相关联的边的条数，常用K表示。在定向网络中，节点i的度可表示为：式中，Ki代表节点i的总度，iniK代表节点i的入度，outiK代表节点i的出度。入度节点是事故行为链上后出现的不安全行为，代表影响事故发生和发展的直接行为原因；出度节点是事故的行为链上先出现的不安全行为，代表影响事故发生和发展的间接行为原因。通过Pajek软件分析，得到所有节点的出度、入度和总度如图3所示，平均度为8.105，说明每个不安全行为平均会与8个不安全行为存在链接关系。入度值按照从大到小排列的前5个节点如表3所示，代表事故中常见的5个直接行为原因。其中，节点0801（处于不安全位置）的入度值14最大，即网络中这个不安全行为存在14个前置发生的不安全行为，在施工过程中需要重点管控。尤其在现场管理工作中已经发现了这些前置不安全行为后，保证工人处在施工安全位置，能够及时切断行为致险链，抑制事故发生。出度值按照从大到小排列的前5个节点（见表3），代表事故中常见的5个间接行为原因。其中，节点1501（无许可证件从事特种作业）的出度值21最大，即网络中这个不安全行为存在21个后置发生的不安全行为，在施工过程中同样需要重点管控。此类行为在事故的发生和发展过程中发挥重要作用，通过控制能降低网络中不安全行为的传播和扩散效率，减少施工过程行为风险。总度值按照从大到小排列的前5个节点（见表3），综合考虑了出度和入度，既是导致事故发生的直接行为原因，也是导致事故发生或者促进事故发展的间接行为原因，因此在施工过程中同样需要重点管控。

3.2累计度分布

累积度分布是对度分布进一步处理后的函数，表示度不小于k的节点概率分布，属于概率统计中的累积分布函数。计算公式为：''()()kkpkpk（2）式中，p(k)为节点度值为k的概率。由于行为致险链网络收集的数据有限，为了减少尾部的噪点，使得数据呈现较好的统计分布效果，采用累积度分布描述网络的节点度分布情况。行为致险链网络的累积度分布如图4所示。累积度分布拟合幂律分布的近似曲线为p(x)~2.1675x-0.987（R2=0.7714），幂指数为0.987，具有偏离较大x值的幂律特征，说明行为致险链网络具有无标度网络的特性[16]。无标度特性说明新加入的节点与现有节点相连接的概率并不相同，它与原本就已经具有大量连接节点链接的概率更高，也就是说多数节点更倾向连接前面分析得到的重要节点（总度值高的节点）。因此，有针对性地控制度值高的不安全行为对于预防事故的发生和发展具有重要意义。网络中只有一小部分不安全行为节点（度大于10，约占全部节点的30%）具有较高的度值，包括节点1501（无许可证件从事特种作业）、节点1106（未佩戴安全带）、节点0801（处于不安全位置）、节点1401（临边防护措施不到位）等，其余节点的度值较低。这些度值高的节点存在使得该网络面对随机攻击具有鲁棒性，也就是说无针对性控制某些不安全行为对于预防事故的发生和发展的效果并不明显，这也解释了当前许多施工企业虽然开展行为安全管理，但仍存在事故发生的问题。如果度值高的节点同时受到攻击，就会使得整体网络裂变成一个个孤立的子网络。反映的现实意义是应需要协同控制网络中这些度值高的不安全行为。通过协同控制，能够影响网络的连通性，破坏导致事故的不安全行为之间的链接关系，减少事故发生，降低事故后果的严重性。

4结语

本文通过构建的不安全行为列表，从249起房建工程事故中提取了191条行为致险链，利用Pajek软件形成了定向无权的房建事故行为致险链网络。通过对网络节点度和累计度分布分析发现，入度值和出度值高的节点，分别反映了房建事故中一些常见的直接行为原因和间接行为原因。另外，网络具有无标度的特性，揭示了事故中行为致险的关键在于网络中度值高的不安全行为，降低事故发生概率和减轻事故后果需要协同控制这些不安全行为。从理论角度来讲，本研究促进了事故致因理论的发展。本文基于复杂网络构建和分析房建事故的行为致险链网络，通过历史数据揭示了事故的行为致险机理，丰富并发展了事故致因理论。从现实角度来讲，本研究有利于加强房建工程中不安全行为的控制。针对事前控制，行为致险链网络可以用于生成行为风险清单，根据网络中不安全行为节点的重要程度确定现场的重点管控行为；针对事后控制，行为致险链网络能够辅助理解事故发生的行为致险机理，为房建事故处理提供依据，从行为源头预防次生和衍生事故。本文仍存在一些不足，研究中事故案例数据有限，还有构建的房建事故行为致险链网络属于定向无权网络，并没有考虑节点之间的权重即不安全行为多次关联对事故的影响。下一步研究将考虑收集其他类型事故（如铁路、公路等）案例数据，扩展行为致险链网络的规模，对比分析不同网络的特性，深入理解不同类型事故的行为致险机理。

作者：周新宇 郭聖煜 单位：华中科技大学