基于Meta分析的安全氛圍與安全績效的關系研究*

楊 雪，劉銀雙，宋愛峰，楊 娟，王世康

(華北水利水電大學 管理與經濟學院，河南 鄭州 450046)

0 引言

目前，世界各國企業(yè)的生產安全及員工人身安全仍深受生產安全事故影響。據國際勞動組織(2016)數據統計，全球每15 s就有153名員工發(fā)生與工作有關的安全事故。在這些驚人數字背后，還有許多未被統計或上報的事件，實際工作場所的安全事故率可能遠大于統計數字，而這些事故還可能導致大量直接或間接的經濟損失。事實表明，需要不斷減少工作場所的安全事故，并提出改善總體工作場所安全的策略。為此，企業(yè)越來越重視安全評估。傳統意義上，企業(yè)對安全的監(jiān)控往往是通過對“滯后指標(Lagging Indicators)”進行監(jiān)測評價，如回顧性措施：追溯安全事故數據。現在，企業(yè)對安全的監(jiān)控已轉向“領先指標(Leading Indicators)”，如預測性措施：測量安全氛圍[1]。對安全氛圍的評估可使組織在系統出現故障前主動監(jiān)控安全狀況并及時采取有效措施。因此，如何建立積極的安全氛圍，有效提高企業(yè)安全績效，降低生產安全事故率是十分重要亦亟待解決的難題。以往研究探討安全氛圍與安全績效間的關系較多，但對安全氛圍與安全績效、安全結果間的作用機制尚不清晰。由于已有各研究具有獨立性，采用的測量方法及樣本數量等不同，可能得到不同的研究結論，甚至是相反的。如Hoffmeister等[2]發(fā)現相比安全參與行為，安全氛圍對安全遵守行為影響更大，而葉新鳳等[3]的研究結果與其相反。

因此，本文采用Meta分析方法，基于安全氛圍與安全績效關系的現有文獻進行綜合分析，探討安全氛圍與安全績效各維度的關系；分析造成研究結果差異的潛在變量的調節(jié)作用。

1 變量界定與研究假設

1.1 安全氛圍

作為衡量員工安全、健康的重要指標，安全氛圍反映員工對工作場所安全的信念，是指導適當和適應性任務行為的參考框架[4-5]。安全氛圍與工作場所安全的價值、重要性和實際優(yōu)先級相關，Neal等[5]將安全氛圍定義為員工對政策、程序和實踐的看法。積極的安全氛圍可以為員工提供在工作場所支持、預期和獎勵安全行為的提示。根據期望價值理論，如果員工相信這些行為會為其帶來有價值的結果，則會有動力遵守安全規(guī)章制度并自愿參加安全相關活動。因此，積極的安全氛圍下，員工從事不安全行為的可能性極小。可見，安全氛圍是安全行為和安全結果的有力預測指標[6]。

1.2 安全績效

對于安全績效概念構成，學者們持有不同觀點。綜合而言，主要從行為、結果或2者相結合的視角來定義。張桂平[7]認為安全績效由安全行為和安全結果2個獨立概念構成，前者指員工的安全行為，即為保證生產活動安全進行，提升企業(yè)安全績效而做出的符合安全準則的行為；后者指安全事故造成的具體傷亡結果。Griffin等[8]將安全績效劃分為2個維度：安全遵守和安全參與，安全遵守是員工工作角色的一部分，指為保證工作場所的安全性員工遵守操作規(guī)程和正確配備個人防護設備等安全活動；安全參與強調的是自愿性，指員工主動承擔工作職責之外支持安全的行為。本文采用Griffin等[8]對安全績效的劃分來展開研究。

1.3 安全氛圍與安全績效各維度

眾多學者研究證實，積極的安全氛圍傳達了團隊成員重視和欣賞安全行為的信息，有利于員工接受并提高安全績效，降低安全事故率，而消極的安全氛圍下安全行為是否會受到其他團隊成員或領導的贊賞和重視具有不確定性，會削弱工作場所安全對員工安全績效的正向影響[9]。如Panuwatwanich等[10]通過安全氛圍和安全生產行為間關系的分析，得出如果感受到組織中積極的安全氛圍，員工會更傾向于服從命令，從而產生安全生產行為。此外，有研究證明，積極的安全氛圍可以促使維持安全相關行為，相比安全遵守，安全氛圍與安全參與的關系更強[11]。綜上，提出以下假設：

H1：安全氛圍與安全績效顯著正相關。

H1a：安全氛圍顯著正向影響員工的安全參與行為。

H1b：安全氛圍顯著正向影響員工的安全遵守行為。

H2：相比安全遵守行為，安全氛圍對安全參與行為的影響更強。

1.4 安全氛圍、安全績效與安全結果

將安全事故作為衡量安全結果的變量。安全氛圍與安全事故間關系的假設基于一定的前提條件，即安全氛圍為適當的組織行為提供指導，如對員工提出的安全建議進行反饋或認可。而消極的安全氛圍會通過消除提高安全性的誘因來加強不安全行為，如將生產目標置于安全之上。基于事故因果模型，這將導致安全事故的發(fā)生[12]。Liu等[13]通過調查發(fā)現不同的安全氛圍、安全行為和意外傷害之間顯著相關。基于社會交換理論，員工有義務對他人的積極對待回饋利益，積極的安全氛圍與員工對管理者價值觀及承諾的理解有關，因此，安全氛圍會通過社會交換理論的互惠原則來促進安全參與。Neal等[14]研究證明，安全事故與安全績效的關系強于與安全氛圍的關系。綜上，提出以下假設：

H3：安全氛圍與安全事故顯著負相關。

H4：安全績效與安全事故顯著負相關。

H5：安全績效對安全事故的影響強于安全氛圍對安全事故的影響。

1.5 潛在調節(jié)變量

安全氛圍與安全績效間的研究差異可能受潛在調節(jié)變量影響。一般來說，元分析中的調節(jié)變量可分為情境因素和測量因素2類。通過梳理樣本，總結出以下潛在調節(jié)變量。

1)安全氛圍的測量類型：最早進行安全氛圍研究時學者將其分為8個維度，后來學者根據研究行業(yè)特點加以修正，從單維到十二維不等。但多數學者將其分為多維度，多維度測量可以對影響安全氛圍的關鍵因素進行更加全面地分析，得出可靠的研究結果。

2)取樣地域的文化差異：樣本的生長環(huán)境不同價值觀亦不同，且不同國家對安全行為的監(jiān)督和管理方式存在差異。文化因素會影響員工的認知特征，進而影響安全行為。在中國運行的企業(yè)受中國文化影響，集體主義文化使員工傾向于對組織成員的行為進行模仿學習。而非中國的企業(yè)存在差異，如個體主義文化中員工對安全氛圍較不敏感。

3)樣本所屬行業(yè)的性質：不同行業(yè)中安全行為的重要性不同。具體來說，高危行業(yè)安全行為的測量及安全氛圍維度的劃分較為細致和專業(yè)，一般行業(yè)則較為普適。高危行業(yè)將安全問題置于生產目標之上，時刻關注可能引發(fā)安全事故的隱患并及時排查。

綜上所述，提出以下假設。概念模型，如圖1所示。

圖1 概念模型

H6：相對于單維度測量，多維度測量下安全氛圍與安全績效的相關性更強。

H7：相對于非中國文化，中國文化下安全氛圍對安全績效的影響更大。

H8：相對于一般行業(yè)，高危行業(yè)中安全氛圍對安全績效的影響更大。

2 研究設計

2.1 研究方法

元分析(Meta-analysis)又稱Meta分析或薈萃分析，是用統計的概念與方法對眾多現有實證文獻的再次統計分析。通過元分析不僅可以分析2個變量間的真實相關關系，還可以綜合分析眾多變量與某一變量間的真實相關關系，并且可以探索潛在調節(jié)變量的影響。

2.2 數據收集

為確保文獻的代表性和完整性，最大限度地減少出版偏誤，盡可能全面地檢索已發(fā)表和未發(fā)表的安全氛圍與安全績效關系的實證研究。通過以下步驟展開文獻搜索工作：1)以“安全氛圍”“安全行為”“安全遵守”“安全參與”“安全績效”“安全結果”“安全事故”等檢索詞在中國知網、萬方和維普等中文檢索數據庫進行檢索。2)以“safety climate”“safety behavior”“safety compliance”“safety participation”“safety performance”“safety outcomes”“safety accidents”等檢索詞在Web of Science，EI，EBSCO，Science Direct等數據庫進行檢索。3)手動檢索Safety Science，Journal of Safety Research和管理學報等國內外核心期刊。4)針對已獲得文獻，進行參考文獻檢索，最終獲得相關文獻2 622篇。

2.3 文獻篩選及編碼

對于初始獲得文獻按照以下標準篩選：1)必須是至少包含安全氛圍、安全績效或相關變量之一的實證研究；2)必須以員工個體為研究對象；3)需要報告變量間皮爾森相關系數、樣本量或可以轉換為相關系數的數據；4)對于多個文獻采用同一樣本的，只取其中一篇；5)重復發(fā)表文獻只取其中1篇。最終，納入元分析的文獻共54篇，獨立樣本55個。

為確保數據的準確性和可靠性，由2位編碼者對數據進行獨立編碼。數據編碼后，將2次編碼的結果進行對比，若有不一致的地方，進行討論改正直至所有編碼一致。

2.4 數據處理

采用軟件CMA2.0對樣本數據進行處理分析，選取皮爾森相關系數作為效應值。

3 實證分析

3.1 偏倚性檢驗

為盡可能較全面地將已有相關文獻納入，提升研究結果的可靠性，必須考慮是否存在出版偏倚問題。出版偏倚水平通常通過失安全系數和漏斗圖2種方法進行檢測。失安全系數為4 292，遠大于臨界值285，即需要再找4 292篇無效或不顯著的研究，才能使統計結果變?yōu)椴伙@著。漏斗圖，如圖2所示，從圖2中可以看出研究結果較對稱分布于漏斗圖頂部，故選取的文獻存在偏倚的可能性極小。

圖2 漏斗圖

3.2 異質性檢驗

異質性檢驗用于分析多個樣本間的差異程度。如果納入元分析研究的樣本間存在異質性，需選擇隨機效應模型來對其產生的影響進行修正。通常通過2個重要指標來檢驗是否存在異質性及異質性水平的高低：Q值和I2值。異質性檢驗結果如表1所示，Q值為1 982.151，遠大于自由度54，說明存在異質性問題。I2=97.276%>75%，表明存在嚴重的異質性問題。綜上，選用隨機效應模型進行分析。

3.3 主效應檢驗

由表1可知，安全氛圍與安全績效關系的統計結果顯著相關，相關系數為0.457。整體效應元分析結果，如表2所示。由表2可知，安全氛圍與安全遵守、安全參與行為的統計結果顯著相關，相關系數分別為0.420，0.422，假設H1、假設H1a、假設H1b及假設H2驗證成立。安全氛圍、安全遵守、安全參與與安全事故的統計結果顯著相關，相關系數分別為-0.176，-0.182，-0.211。因此，假設H3、假設H4、假設H5驗證成立。

表1 異質性檢驗結果

表2 整體效應元分析結果

3.4 調節(jié)效應檢驗

由上述分析可知，存在較大異質性，造成異質性的原因可能是潛在變量的調節(jié)作用。因此，采用亞組分析來驗證調節(jié)變量的影響。調節(jié)效應元分析結果，如表3所示。

由表3可知，樣本所屬行業(yè)性質具有調節(jié)效應，高危行業(yè)中安全氛圍與安全績效顯著相關，相關系數為0.501大于一般行業(yè)中的0.404(P<0.05)，假設H8驗證成立。其他調節(jié)變量均不顯著(P>0.05)，假設H6、假設H7不成立。

表3 調節(jié)效應Meta二元分析結果

4 結論

1)從整體效應分析結果來看：安全氛圍在確保安全遵守規(guī)章制度、程序規(guī)則等方面具有重要影響，但在促進員工承諾和安全參與方面起著更加重要的作用。這些發(fā)現突出強調企業(yè)應使用承諾導向的管理實踐來改善整體的安全性。另外，安全績效對安全結果的影響強于安全氛圍對安全結果的影響，表明安全氛圍對安全結果的影響還存在其他途徑。已有學者研究發(fā)現安全氛圍會通過對工作態(tài)度或參與安全計劃與否來間接影響事故風險。

2)從調節(jié)效應分析結果來看：安全氛圍測量類型、樣本文化差異對安全氛圍與安全績效間關系的調節(jié)作用不顯著。而樣本所屬行業(yè)性質對安全氛圍與安全績效間關系的調節(jié)作用顯著。可見，安全氛圍的影響會因職業(yè)環(huán)境而異。