大學校園安全氛圍量表設計與應用

陽富強，劉曉霞，朱偉方

(福州大學環境與資源學院，福建 福州 350116)

高校是培養未來精英的搖籃，除了應具備大量的教育資源和研究設施外，還需要提供一個高水平的安全學習場所[1]。隨著高校環境日益開放以及大規模的擴招，校園安全問題日漸突出，近年來發生了多起高校校園事故，在社會上引起了強烈反響。如2013年上海復旦大學研究生被舍友投毒不治身亡；2014年云南大學女生宿舍發生持刀傷人事件；2015年清華大學博士后在操作實驗時被炸身亡；2016年四川師范大學學生慘遭謀殺；等等。相關數據表明，由于學習、就業壓力的增加，10%～30%的高校大學生有著不同程度的心理健康問題[2]。鑒于大學校園的開放式管理，許多外來人員可以頻繁進出校園，給高校管理者帶來無法預知的安全高風險[3]。隨著高校校園環境的日益社會化，有必要依靠重塑校園安全氛圍解決此類問題。

安全氛圍主要指組織內部人員的安全態度、價值觀和信念等[4]。結合高校特點，可將高校安全氛圍定義為：大學生在高校中歷經的實踐性和交互性感知，在意識上形成相對穩定的關于高校安全重視度及實施現狀的個體性評價[5]。安全氛圍可以使組織詳細了解內部安全文化現狀，為組織制訂安全措施提供指導，因此普遍用于組織安全文化的定量研究，即可通過開發安全氛圍量表進行測評。當前國外安全氛圍量表內容的組成維度不完全相同，唯有管理承諾是共同因子，涉及的問題數量也不一樣，最少問題有20個左右，最多問題接近170個，但這些量表題項內容大多數是西方組織實踐中的內涵和經驗，無法直接使用。國內的安全氛圍量表主要有直接借鑒國外成熟的測量量表和依據國內組織特點設計的量表兩類，后者能夠反映我國組織的特點[6]。近年來，安全氛圍量表的研究集中在企業層面的理論與應用，主要運用于煤礦[7-8]、石油[9]、建筑[10]等行業，未見專門針對高校層面的安全氛圍相關研究報道。鑒于此，本文從大學生的角度出發，尋找高校安全氛圍影響因素，理清高校安全氛圍具體測量指標，并基于探索性因子分析和結構方程模型，通過調查問卷確定高校安全氛圍的維度與具體測量指標，設計出高校安全氛圍量表，運用于某高校的安全氛圍測量，旨在幫助高校重塑并提升內部安全氛圍，指導高校管理者做出最優決策，不斷提高校園安全管理水平，降低校園安全事故。

1 高校安全氛圍量表設計與測量指標

大學生的不安全行為往往是導致校園危險事故發生的直接原因，而高校環境、管理部門及執行部門監管的不安全狀態則是導致危險事故的間接原因，它們構成了高校安全氛圍的重要影響因素。高校安全氛圍量表設計是對這些引起高校安全事故的直接原因和間接原因進行梳理與規范，形成高校安全氛圍測量的有效工具。

國內外學者對安全氛圍量表測量指標的設置主要包括管理者的安全承諾、安全意識、安全溝通、安全培訓、風險識別等[10-13]。本文結合高校特點，從大學生、管理部門、校園環境和執行部門4個角度初步設置了高校安全氛圍的測量指標，同時為了保證測量指標的有效性和可操作性，選取富有經驗的專家和高校管理人員進行訪談，初步確定了高校安全氛圍29個測量指標[14-15]，具體見圖1。

圖1 高校安全氛圍初始測量指標Fig.1 Initial measurement indicators of safety climate in colleges and universities

2 數據獲取與研究假設

2. 1 調查問卷設計與回收

根據圖1設計調查問卷，了解某高校大學生對其所在校園安全情況的認識。由于高校安全氛圍的主體是大學生，因此調查問卷也是根據大學生主體對自身、校園環境、執行部門和管理部門的認識進行設計。調查問卷總共有兩部分，包括基本信息(2題)、高校安全氛圍(29題)。調查問卷涉及正向題目和反向題目，計分方式為Likert五點量表，得分越高說明其安全氛圍感知越好，反之亦然。本次利用某高校圖書館學生自習期間發放問卷，學生集中填寫，并現場回收問卷。刪掉無效問卷，總共回收有效問卷198份，有效回收率為94.3%。表1為被測試者的個人信息組成。

表1 被測試者的個人信息組成

2. 2 問卷信度和效度分析

信度可以反映測驗結果的一致性或可靠性程度[16]，本文利用SPSS 22.0軟件對問卷信度進行了檢驗，結果顯示：問卷的Cronbach′sα系數值為0.810，大于臨界值0.6，說明問卷的可信度較高。效度可以反映出測量指標有效性程度，本文對問卷進行探索性因子分析檢驗其結構效度，結果顯示：問卷的KMO值為0.808，大于0.8，且Bartlett球型檢驗的Chi-square統計值的顯著性概率小于0.01，說明數據相關性較高，可以做進一步的因子分析。

2. 3 安全氛圍量表維度篩選

由于確定的高校安全氛圍初始測量指標屬于主觀分類，故本文利用探索性因子分析中的主成分分析法對已經通過檢驗的數據進行具體分析[17]，去掉適當性量數小于0.50的“生理素質”、“生態環境”、“網絡通信環境”和“安全手冊制定”不適合因素分析的4項，并根據安全氛圍測量的方差累計貢獻率，選取前7個為主成分(特征值大于1)，即高校安全氛圍的7個維度，經過計算得到其方差累計貢獻率為60.545%，大于60%，說明萃取后保留的因素非常理想，表明這7個維度可以保留原始數據足夠多的信息。

表2為高校安全氛圍的旋轉成分矩陣(同列因子載荷系數大于0.5加粗標注，表示對應行的變量適合歸為一類因子)。

由表2可見，“安全設施”上的因子載荷小于0.5，但根據高校安全氛圍理論知識，“安全設施”對高校安全氛圍影響很大，不能剔除；第一維度中的安全投入、安全態度、安全教育、安全制度制定和應急管理反映了高校領導對安全的重視程度，簡稱“領導重視”；第二維度中安全價值觀、安全意識和心理素質反映了大學生對安全的自我認知，稱為“安全認知”；第三維度中風險識別、安全參與和安全關注反映了大學生對安全的態度，即“安全態度”；第四維度中安全監督、安全舉報、安全制度執行和安全檢查反映了執行部門對安全的監管，稱為“安全監管；第五維度中事故處理和違章處理反映了高校領導為促進安全工作開展而直接針對的懲罰措施，稱為“安全懲罰；第六維度中安全設施、治安環境、實驗室環境、飲食環境、交通環境和周邊環境反映了高校的校園環境，稱為“校園環境”；第七維度中信息交流和同伴行為反映了大學生個體之間的相互影響，稱為“個體影響”。

表2 高校安全氛圍的旋轉成分矩陣

2. 4 研究假設設計

結構方程模型[18](SEM)不僅能夠分析潛在變量之間的因果關系，也能同時表征多個變量間的關系，尤其適合中介效應的研究。本文構建高校安全氛圍初始結構方程模型的思路為：進入模型的潛變量即為探索性因子分析所得的7個維度，由安全氛圍維度之間的相互關系，提出11條假設，并利用AMOS 17.0軟件構建高校安全氛圍因果關系模型。

3 高校安全氛圍結構方程模型的構建與檢驗

3. 1 驗證性因子分析

本文采用AMOS 17.0軟件對領導重視、安全態度和安全認知等高校安全氛圍的7個潛變量因子進行了驗證性因子分析，結果表明潛變量因子適合構建高校安全氛圍系統的結構方程模型，具體結果見表3。

表3 高校安全氛圍驗證性因子分析的擬合指標

3. 2 結構方程模型構建

高校安全氛圍測量結果應是領導重視、安全態度、安全認知、安全懲罰、安全監管、個體影響和校園環境7個題項得分的總和。按照上述假設，經過反復修改調整，得到了高校安全氛圍結構方程模型，見圖2。

3. 3 模型假設檢驗

高校安全氛圍結構方程模型假設的檢驗結果，見表4。

由表4可見，11條因果關系路徑中，其中9個路徑的C.R.絕對值大于1.96，而且概率p<0.05，因此通過顯著性檢驗；而另外2個路徑的C.R.絕對值小于1.96，而且概率p>0.05，因此不能通過顯著性檢驗，即H6和H11兩個假設通過顯著性檢驗。

圖2 高校安全氛圍結構方程模型Fig.2 SEM standardized estimation of safety climate in the college

根據模型檢驗標準，高校安全氛圍結構方程模型的擬合效果相當理想。假設H1中安全認知與安全態度的路徑系數為0.71(最大)，說明安全認知對安全態度影響最大，這是因為大學生安全認知能促進其安全態度的培養，反過來安全認知也能改變其安全態度；領導重視、安全監管、校園環境對安全態度的路徑系數分別為0.60、0.63和0.59，這說明安全認知對安全態度的影響最大，其次是安全監管、領導重視和校園環境，因此改變大學生的安全態度應以安全認知、領導重視、安全監管和校園環境為主，其他為輔；假設H6和假設H11的路徑系數因為不顯著而被剔除，說明校園環境和個體影響對安全認知沒有直接影響,但校園環境對安全態度具有正向影響，說明校園環境對安全認知的影響是通過中介變量安全態度來產生效應的，因此假設H6部分成立；領導重視、校園環境、安全監管3個因子兩兩相互影響，呈正相關關系，其中領導重視與安全監管的相互影響較大(0.57)，說明安全監管過程應該以領導重視為主，校園環境與安全監管之間也存在顯著的相互影響(0.51)，說明高校的校園環境安全，則安全監管好，反之，安全監管好的校園環境安全，這符合現實情況。

表4 高校安全氛圍結構方程模型的檢驗結果

4 高校安全氛圍量表的應用與分析

本文將上述設計的高校安全氛圍量表應用于某高校的安全氨圍測量。高校安全氛圍的得分指數可以反映高校安全氛圍的總體狀況。高校安全氛圍得分指數的求解步驟如下：

(1) 確定指標權重。將高校安全氛圍每個觀測指標的路徑系數與其對應潛變量因子所包含的全部觀測指標的路徑系數之和作為商，最終可以確定觀測指標的權重。

(2) 確定每個潛變量因子的得分指數。由于問卷采用Likert五點量表積分，根據問卷中每個觀測指標的得分數進行加權平均，可以得到每個潛變量因子的得分指數[19]。

(3) 確定高校安全氛圍總體的最終得分指數。計算各潛變量因子的得分指數加權算術平均值，即為最終得分指數，具體計算結果見表5。

由表5可見，7個潛變量因子的得分指數均值從高到低排序依次為：安全懲罰(3.60)、校園環境

表5 高校安全氛圍因子指標的得分指數

(3.46)、領導重視(3.33)、安全監管(3.28)、安全認知(3.16)、個體影響(2.95)和安全態度(2.88)。其中，大學生安全態度和個體影響因子的得分指數較低，說明大學生安全態度和個體影響這兩個方面急需改進。此外，高校安全氛圍的總體得分指數為3.24，將其轉化為百分制，得分為64.8，小于80，說明該高校安全氛圍的總體狀況不佳，需要及時加以改進。

5 結論與建議

(1) 本文從高校大學生、管理部門、校園環境和執行部門4個角度，初步給出了高校安全氛圍測量指標，并基于探索性因子和驗證性因子分析了高校安全氛圍調查問卷，最終確定了7個維度、25個高校安全氛圍因子，同時利用SPSS22.0軟件求解了問卷的信度和效度，表明問卷及其因子的信度較高，適合進一步分析。

(2) 基于結構方程模型(SEM)建立了安全氛圍因子間的因果關系模型，根據模型假設檢驗，結果表明該高校安全氛圍系統的SEM擬合效果非常理想。在因果關系路徑中，H6和H11兩個假設未能通過顯著性檢驗;安全認知與安全態度的路徑系數為0.71，這說明安全認知對安全態度影響最大；大學校園環境對安全認知的影響作用主要是通過中介變量——安全態度來產生效應的；領導重視、校園環境、安全監管3個因子兩兩相互影響，呈正相關關系。

(3) 將設計的高校安全氛圍量表用于某高校的安全氛圍測量中，結果發現該高校大學生安全態度和個體影響因子的得分指數相對較低，需要采取相應的措施強化安全態度和個體影響；高校安全氛圍的總體得分指數為3.24，反映該高校安全氛圍總體狀況不佳，需要及時改進。

本文設計的高校安全氛圍量表考慮了各測量指標的權重問題，使得高校安全氛圍評估結果更為客觀，可為管理者開展高校安全管理工作提供指導。但由于高校安全氛圍測量指標是由校園環境、管理部門、執行部門和大學生組成的，而本文問卷調查對象僅為大學生，因此今后的研究應增加調研對象，以保證其科學合理性。

[1] Wu T C,Li C C,Chen C H,et al.Interaction effects of organizational and individual factors on safety leadership in college and university laboratories[J].JournalofLossPreventionintheProcessIndustries,2008,21(3):239-254.

[2] 劉煥春,于建新,王文靜,等.基于層次灰色理論的高校校園安全評價[J] .安全與環境工程,2010,17(6):43-46.

[3] 李澤波.安全領域的高校文化建設與教育研究——基于西南石油大學周邊復雜的社會環境[J].西南石油大學學報(社會科學版),2014,16(1):111-116.

[4] Mearns K J,Flin R.Assessing the state of organizational safety ― culture or climate[J].CurrentPsychology,1999,18 (1):5-17.

[5] 程戀軍,仲維清.安全監管影響礦工不安全行為的機理研究[J].中國安全科學學報,2015,25(1):16-22.

[6] 張江石,傅貴,郭芳,等.安全氛圍測量量表研究[J].中國安全科學學報,2009,19(6):85-92.

[7] 汪劉凱,孟祥瑞,謝振安,等.煤礦安全氛圍的溢出效應研究[J].中國安全科學學報,2016,26(3):139-144.

[8] 葉新鳳,李新春,王智寧.煤礦企業安全氛圍量表開發研究[J].統計與信息論壇,2013,28(5):107-112.

[9] 岑曉倩.石油企業班組安全氛圍測量指標體系研究[D].西安:西安科技大學,2012.

[10]季闖,韓冉冉,吳偉巍,等.建筑施工班組安全氛圍量表設計與應用[J].中國安全科學學報,2015,25(5):138-144.

[11]Pousette A,Larsson S,Torner M.Safety climate cross-validation,strength and prediction of safety behavior[J].SafetyScience,2008,46(3):398-404.

[12]張江石,傅貴,任翔,等.安全氛圍要素構成與重要性排序[J].安全與環境學報，2010，10(1):137-141.

[13]陸柏,陳培,傅貴.安全氛圍調查問卷的研究與設計[J].中國安全生產科學技術,2008,4(1):47-50.

[14]亓文濤,孫淑強,樊冰.基于信息化的高校實驗室安全文化體系構建[J].實驗室研究與探索,2016,35(2):295-299.

[15]陳浪城,嚴文鋒,劉貽新.“以人為本”建設高校實驗室安全文化[J].實驗室研究與探索,2015,34(7):285-288.

[16]馮國生,劉榮,呂振通,等.SPSS 統計分析與應用[M].2版.北京:機械工業出版社,2014.

[17]Cigularov K P,Adams S,Gittleman J L,et al.Measurement equivalence and mean comparisons of a safety climate measure across construction trades[J].AccidentAnalysis&Prevention,2013,51:68-77.

[18]吳明隆.結構方程模型——AMOS的操作與運用[M].重慶:重慶大學出版社,2010.

[19]楊辰飛,陳雪波,孫秋柏.企業員工安全意識影響因素的探索和分析[J].中國安全科學學報,2015,25(1):34-39.