礦工疲勞與不安全行為的SEM 研究

田水承，趙釗穎，范彬彬，蔡欣甫，孫 雯，高 玲

（西安科技大學 安全科學與工程學院，陜西 西安 710054）

煤礦行業屬于高危行業，安全事故頻發。事故統計分析表明，90%以上的煤礦事故是人的不安全行為引起的，人的不安全行為又受到疲勞等不安全狀態的影響。Fang 等[1]、高紅麗等[2]、王越等[3]分別對建筑工人、汽車駕駛員、煤礦工人的疲勞與不安全行為進行研究。Guo 等[4]基于一種可穿戴技術，收集并分析工人的心理數據與生理數據，進一步識別工人在現場的不安全行為。礦工疲勞可能直接也可能間接影響其不安全行為，因此，選取生理、心理2 個直接影響因素和安全意識、工作壓力、班組氛圍3 個間接影響因素，構建疲勞與不安全行為的結構方程模型。研究礦工的不安全行為與疲勞之間的關系，可以有效減少由于疲勞引發的煤礦事故，對煤礦行業的安全健康發展有重要意義。

1 研究假設與理論模型

1.1 礦工疲勞劃分

礦工處于復雜危險的作業環境中，生理和心理均承載一定的負擔。田水承等[5]構建生理疲勞與不安全行為的測量系統，得出礦工疲勞易產生不安全行為。Agnieszka 等[6]研究得出心理風險越低的礦工，工作起來會更好。基于此提出以下假設：H1A 礦工的生理疲勞對不安全行為呈正影響；H1B 礦工的心理疲勞對不安全行為呈正影響。

1.2 中介變量

礦工疲勞會通過中介變量間接影響不安全行為，基于文獻調研，從個人和環境2 方面，選取安全意識、工作壓力和班組氛圍作為中介變量進行研究。

1）安全意識。安全意識有助于礦工準確識別出煤礦作業中的安全隱患，從而及時采取相應措施去預防可能發生的煤礦事故。安宇等[7]構建TPB 事故致因模型得到，安全意識是礦工不安全行為的一個非意向性影響因素；Thangavelu 等[8]實證研究表明，安全意識會對事件績效產生影響。基于此，提出以下假設：H2A 礦工的生理疲勞對安全意識呈負影響；H2B 礦工的心理疲勞對安全意識呈負影響；H2礦工的安全意識對不安全行為呈負影響。

2）工作壓力。煤礦工人面臨的工作壓力可能會影響礦工的安全績效。燕勇等[9]、禹敏等[10]認為安全壓力對安全行為產生正影響。基于此，提出以下假設：H3A 礦工的生理疲勞對工作壓力呈正影響；H3B礦工的心理疲勞對工作壓力呈正影響；H3 礦工的工作壓力對不安全行為呈正影響。

3）班組氛圍。班組氛圍是一種隱形的優勢資源，可增強礦工間的信任和溝通。李妙慧等[11]提出，營造輕松愉悅的班組氛圍可以規避不安全行為意向的產生。Muharrem 等[12]研究證明，安全氛圍與員工不安全行為呈負相關。基于此，提出以下假設：H4A 礦工的生理疲勞對班組氛圍呈負影響；H4B 礦工的心理疲勞對班組氛圍呈負影響；H4 班組氛圍對不安全行為呈負影響。

1.3 理論模型構建

基于以上研究假設，構建的礦工疲勞對不安全行為影響的理論模型如圖1。

圖1 礦工疲勞對不安全行為影響的理論模型Fig.1 Theoretical model of influence of fatigue on miners’unsafe behaviors

2 研究方法

2.1 問卷調查

在煤礦共計發放小樣本預試問卷80 份，有效回收72 份；對回收后的小樣本預試問卷進行可靠性檢驗，修正部分不合理選項，形成正式問卷。問卷基本信息包括：年齡、教育程度、工齡、婚姻狀況、來源地等。正式問卷調查針對鳳凰山煤礦和紅柳林煤礦的一線員工，發放問卷300 份，收回問卷292 份，有效率為97.3%，符合數據分析要求。

2.2 研究工具

結合礦工工作特點，編制的礦工疲勞與不安全行為的測量量表見表1。量表適用于李克特5 級量表，用1～5 分表示非常不同意到非常同意，測量變量不安全行為Z 中的4 個題項采取反向計分法。

表1 測量變量及測量指標Table 1 Measurement variables and measurement indicators

3 數據分析

3.1 信效度分析

采用SPSS25.0 對問卷調查數據進行信效度分析，運用信度系數克隆巴赫Alpha 檢驗各個測量指標的信度，結果顯示，該問卷各個變量的信度系數Cronbach’a 均＞0.7，說明該問卷數據的可信度在可接受范圍內，符合信度檢驗標準。

運用KMO 和巴特利特球形度檢驗各個測量指標的有效性，結果顯示，該問卷總體檢驗結果的巴特利特球形檢驗近似卡方值為4 798.316，顯著性水平為0＜0.005，KMO 值為0.913，各個變量的顯著性水平均＜0.05，說明問卷變量之間具有一定的相關性；KMO 值均＞0.7，說明問卷適宜做因子分析。各變量的信度系數和KMO 值見表2。

表2 信效度分析Table 2 Reliability and validity analysis

3.2 相關性分析

皮爾遜相關系數廣泛用于度量2 個變量之間的相關程度，系數值＞0 表示正影響，系數值＜0 表示負影響。各變量之間的相關系數p 值見表3，根據數據結果可以初步支持變量間的假設關系。

表3 相關系數p 值Table 3 Correlation coefficient p values

4 模型檢驗

4.1 模型擬合

采用AMOS24.0 建立礦工疲勞與不安全行為的結構方程模型。為分析各變量之間的擬合度，構建5個備選模型，即M1（X1，X2，Y1，Y3，Z＋Y2）、M2（X1，Y1，Y3，Z＋Y2＋X2）、M3（Y1，Y3，Z＋Y2＋X2＋X1）、M4（Y1，Y3＋Z＋Y2＋X2＋X1）、M5（Y1＋Y3＋Z＋Y2＋X2＋X1）與基本模型（X1，X2，Y1，Y2，Y3，Z）對比，選取卡方值X2/df、近似誤差均方根RMSEA、比較擬合指數CFI 和非規范擬合指數TLI 作為評價指標。

驗證性因素指標參考標準：χ2/df＜2 表示模型擬合良好，χ2/df＜5 表示模型擬合合理；RMSEA＜0.05 表示模型接近擬合，RMSEA＜0.08 表示模型擬合合理；CFI 和TLI 均＞0.9 時認為模型擬合較好。模型擬合度分析見表4，該模型整體擬合程度較理想。

表4 模型擬合度分析Table 4 Model fitting analysis

4.2 模型路徑分析

模型驗證后的結果見表5，可得各個路徑系數值均＜0.05，表明模型中的所有路徑通過顯著性檢驗。模型路徑分析如圖2，e1～e29為各因素對應的誤差項。

圖2 模型路徑分析Fig.2 Model path analysis

表5 模型路徑檢驗系數Table 5 Model path test coefficients

4.3 模型結果分析

1）礦工疲勞對不安全行為的直接影響。礦工的生理、心理疲勞之間的標準化影響系數為0.64，說明生理和心理疲勞在一定程度上會相互影響、轉化。生理、心理疲勞對不安全行為的標準化影響系數分別為0.24、0.21，說明礦工的生理疲勞對不安全行為的正向影響較大于心理疲勞。

2）中介效應分析。礦工的生理疲勞對安全意識、工作壓力、班組氛圍的標準化影響系數分別為-0.21，0.34，-0.31，絕對值均小于心理疲勞，說明心理疲勞對中介變量的負向影響大于生理疲勞。安全意識、工作壓力、班組氛圍對不安全行為的標準化影響系數分別為-0.13、0.41、-0.14，說明安全意識與班組氛圍對不安全行為呈負影響，其中班組氛圍的負向影響程度較大；工作壓力對不安全行為呈正影響。綜合對比可得，工作壓力的間接影響程度最大。

5 結 語

以安全意識、工作壓力、班組氛圍為中介變量，構建礦工疲勞與不安全行為的結構方程模型。結合直接因素和間接因素，有效說明礦工疲勞對不安全行為產生影響的差異性。通過問卷調查山西、陜西某煤礦的一線員工，得到礦工疲勞對不安全行為有顯著影響。一方面，生理疲勞、心理疲勞會直接正向影響礦工的不安全行為；另一方面，疲勞會通過中介變量間接影響礦工的不安全行為。不安全行為的產生與其影響因素，工人對疲勞等不安全狀態的感知，以及不安全狀態與不安全行為的影響機理，仍是今后研究的重點方向。