基于多元线性回归理论的水电施工人员安全度模型研究

基于多元线性回归理论的水电施工人员安全度模型研究

杨光

中国电建集团国际工程有限公司北京100048

摘要：为提高水电施工安全管理的可靠度，本文基于事故致因理论对水电施工人员安全行为因素进行了研究。采用了多元线性回归分析，通过疏散演习获取实验数据，构建影响施工人员安全的指标，在水电施工人员安全度回归模型的基础上，结合SPSS软件的回归分析，建立了水电施工人员安全度的回归方程。结果表明：水电施工中人员的安全度主要受安全管理、安全施工环境、分包管理和安全教育宣传的影响，研究的成果可为水电施工人员施工安全管理设计和安全管理方案的制定、建立预案对策提供参考。

关键词：水电施工；安全管理；事故致因理论；回归分析

0引言

在我国经济快速发展的今天，水利水电工程业务范围也从国内到国际拓宽。由于水利水电工程施工具有施工环境恶劣，施工规模大，交叉作业多，人机物流动性大等鲜明特点，导致水电施工中事故频发，水电施工人员安全度的研究成便显得尤为重要。找到影响水电施工人员安全的致险因子并得出各因子的权重，从源头进行控制和预防才是解决水电施工人员安全度的关键举措[1]。国内与国外大量学者历年来对于水电施工环境的致险因子的影响做了很多研究：Kangari针对水电施工安全提出了古典模型和概念模型两种方法来进行风险评价[2]；GuoJianbin基于BP神经网络对水电施工安全问题进行建模解决了动态权重问题[3]；XiaoweiZhang利用多层次模糊决策模型对水电施工安全事故进行研究，利用二元比较法来确定各致险因子的权重[4]；周剑岚对影响水电施工中危险源的主要因素深入分析从而获得危险因子导致危险源的重要程度[5]。综上所述，目前国内外学者多是利用风险评价理论对致险因子的影响权重进行研究，并且目前利用风险评价工具过于理论化，且评价的致险因子数量多，不利于找到关键致险因子。本文从获取实验数据出发，用真实数据建立水电施工人员安全度模型，并基于事故致因理论基础和安全心理行为差异，研究得到影响水电施工人员安全度的因子有安全管理、安全生产、外分包管理和安全教育宣传等，并利用相关软件对这些致险因子与水电施工人员安全度进行分析，建立水电施工人员安全度模型，通过该模型能得到关键致险因子，从而增强水电施工人员安全模型的实用性，也提高了水电施工人员安全度模型的可信度。

1水电施工人员安全因子研究

1.1事故致因理论研究

对于事故致因理论，国内外诸多学者取得了大量研究成果，经文献研究发现大部分学者坚持事故的发生多是由两种及两种以上的致险因子造成，即常说的多致因因素引发[7]。本论文对水电施工人员安全模型的研究也认为是由于多种致因因素影响施工人员的安全度，不仅仅是常规的施工环境因素，还包括安全教育、分包管理等致因因素[8]。

影响水电施工人员安全因子的筛选，将在已有的事故致因模型的基础上，借鉴各事故致因模型的优点，结合水电安全施工中的实际案例，通过对事故的调查，并深入了解事故发生过程，作用机理等，找到符合水电安全施工管理研究的事故致因机理，从而不断完善水电施工事故致因理论。

1.2创建水电施工人员安全度影响因子指标

为创建水电施工人员安全度致险因子，本论文采取了两种方式，即问卷调查和安全事故疏散模拟演习。第一种方式为问卷调查，该问卷主要针对人群为参与水电施工作业人员，共下发500份问卷，最终收回有效问卷246份，获得有效数据1200个。第二种方式为安全事故疏散模拟演习，本次参与疏散演习的水电施工人员共240人，最终对影响水电施工人员安全度的施工环境，安全教育等进行评分，获得评分表180份。水电施工现场是一个施工环境复杂、封闭、危险、不确定因素多的地方，疏散演习主要研究在坍塌事故灾害情景时，施工人员安全度受哪些环境因子的影响。本次的疏散演习和调查问卷引用了事故致因理论、安全科学、心理学等知识理论，从水电施工安全事故的发生机理以及安全环境等来研究水电施工人员安全度的影响因子。本次调查问卷的效度都是经过水电施工安全管理方面的专家进行检验鉴定后反复修改后得到，并对访问结果进行信度分析，最终形成一份效度和信度均具有保证的调查问卷，对问卷中的影响因子进行深入的分析，并基于事故致因发生机理的研究成果[7]，得到了水电施工人员安全度的影响因子指标，如表1。

表1水电施工人员安全度的影响因子指标

水电施工人员安全度因子表现形式不安全危害

安全施工环境文明施工、施工设备、高危作业、安全标志、施工通道、安全防护、危险源施工通道堵塞和安全标志造成员工疏散不利，施工设备的安全运转以及安全防护不当引起施工事故几率大。

安全教育宣传安全知识培训、新员工培训、安全管理规章制度、组织机构及人员职责未参加安全培训和新员工培训的人员在出现安全事故容易慌张而引发事故。

现场安全管理施工组织方案、安全检查、现场监理、预案现场监理不严或无定期检查容易造成安全事故，若发生事故后无应急预案则容易造成无法挽救的损失。

生活与卫生生活卫生、卫生管理、职业健康、预防保健若施工中不注意生活卫生容易感染疾病。

劳保用品劳保用品发放，劳保用品使用、劳保用品的合规性劳保用品不正常使用会带来各种人身伤害。

健康预防职业病的预防、定期体检、危险健康因素排查如不及时发现疾病，到了晚期会不可治疗。

分包单位管理管理监控、持证上岗、安全资质、安全培训如分包单位不服从管理，或无证上岗带来的施工风险大增。

从表1可知影响人员安全度的影响因子主要包括安全施工环境因子、安全教育宣传因子、现场安全管理因子、生活与卫生因子、劳保用品因子、健康预防因子、分包管理因子七大指标，而这七大影响因子又表现出多种不同的形式，研究表明无安全管理规章制度、组织机构及人员职责不清、分包单位未执证上岗、现场监理不力、安全知识培训不到位的几大因素对安全事故引发造成危害较大，这类人群的疏散能力弱，所以不安全事故发生频率提高。

2水电施工人员安全模型研究

2.1水电施工事故发生机理

事故的形成需由承载体、致险因子、孕险环境三个条件作用：承载体，即受害的对象；致险因子，即引起事故遇险的客体；孕险环境，即引发灾害事故的施工环境。由此推导出水电施工人员的安全事故发生机理为：在一定的孕险环境下，承载体遭受到致险因子的迫害，产生了不合理事件的发生。详细发生机理如图1所示：

图1水电施工安全事故发生机理图

从水电施工安全事故发生机理图中可看出无论从外因还是内因分析，孕险环境是导致不安全行为从而引发事故的源头，从源头保证孕险环境的安全性，就可以杜绝事故的发生。

2.2水电施工人员安全度回归模型建立

水电施工人员安全度回归模型是研究水电施工人员安全度受哪些安全环境因子的影响，而线性回归分析正是研究因变量与多个自变量之间的线性关系，因此水电施工人员安全度回归模型基于回归分析理论基础建立是具有理论依据的。在建立模型前，我们需要研究水电施工人员安全度因变量y与多个施工环境因子x之间的散点图，研究散点图中的数据是否呈现显著的线性关系，若因变量与自变量之间呈显著的线性关系则可建立线性回归模型，由于施工环境因子为多个x，因此建立多元线性回归模型：，其中表示每当施工环境因子变化一个单位引起水电施工人员安全度y的变化量。

2.3数据处理与解释

在问卷调查和疏散演习中获得的有效数据基础上，筛选出了7个自变量分别是：安全施工环境、安全教育宣传、现场安全管理、生活与卫生、劳保用品、健康预防、分包管理。安全施工环境(X1)：安全施工环境好取值为“1”，安全施工环境好且有安全防护取值为“2”，安全施工环境差取值为“0”；劳保用品(X2)：使用劳保用品取值为“1”，不使用劳保用品取值为“0”；现场安全管理(X3)：现场安全管理全面取值为“1”，若现场安全管理好还有预案取值为“2”，现场安全管理不全面取值为“0”；生活与卫生(X4)：注意生活卫生取值为“1”，不注意生活卫生取值为“0”；安全教育宣传(X5):有安全教育宣传取值为“1”，无安全教育宣传取值为“0”；健康预防(X6)：有健康预防措施取值为“1”，无健康预防措施取值为“0”；分包管理(X7):分包管理好取值为“1”，分包管理不好取值为“0”；水电施工人员的安全度，则由经过疏散演习的人进行打分，实验数据见表2。

获取实验数据后，需要确保各环境因子自变量x之间不是呈线性关系的，即常说的多重共线性关系。如果各自变量间存在多重共线性关系则会影响结果的准确性。在SPSS软件回归分析中常用的几种筛选指标来判断多重共线性关系的分别为相关系数、容差(Tolerance)、方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)。而这几个指标的判断标准如下：①相关系数：找出各自变量间是否存在相关系数高的变量，如果相关系数大于或等于0.9我们可以判定该自变量间存在多重共线性，如果小于0.8则可判定该自变量间为非线性关系。②容差：即残差比例，该计算方式为从研究的环境因子自变量因子中选择一个变量充当因变量，再对该方程进行回归分析的残差比例，该值为1减去决定系数，如果残差比例小于0.1代表共线性强。③方差膨胀因子(VIF)：VIF值越大则表明各自变量间存在多重共线性关系的可能性越大。但只要保证VIF值小于2则保证各自变量间不存在多重共线性关系。利用SPSS分析得到各自变量间的相关性和容差、VIF值，通过这三个指标来判断各自变量间是否存在共线性关系，结果详见表3和表4。

从表5可以看出最终第四个模型中的所有变量的sig都小于0.05，则代表第四个模型中的各变量的回归系数是显著的，则也表明安全施工环境X1、现场安全管理X3、安全教育宣传X5、分包管理X7这四个变量与水电施工人员安全度之间是呈线性关系的。上表中的回归系数为：常数项0.105，自变量安全施工环境X1回归系数为0.198，现场安全管理X3回归系数为0.214，安全教育宣传X5回归系数为0.091，分包管理X7回归系数为0.121，最终可建立回归方程为：水电施工人员安全度y=0.105+0.198安全施工环境X1+0.214现场安全管理X3+0.091安全教育宣传X5+0.121分包管理X7。

表6对水电施工人员安全度的标准残差的极小、大值、均值、标准偏差进行分析，可得到其标准差均小于1，则我们得到的水电施工人员安全度模型是一个统计上无误的模型。

a.因变量：水电施工人员安全度y

左图2为水电施工人员安全度残差的直方图，从图中可知其数据分布呈现正态分布，没有极端值出现，软件生成的标准的正态分布曲线和实际数据的拟合程度几乎吻合，则表明该数据是可接受的。

图2水电施工人员安全度残差的直方图（左）和散点图（右）

右图2中可看出水电施工人员安全度与回归标准化预测值的散点图，图中呈现线性关系代表模拟值和现实值吻合，该模型数据可接受。

2.4水电施工人员安全度回归方程

通过以上线性回归分析数据得到，水电施工人员安全度的回归方程为：

y=0.105+0.198X1+0.214X3+0.091X5+0.121X7公式1

从公式1中可以看出安全施工环境好的比施工环境恶劣的人员安全度多0.198个单位；现场安全管理好则施工人员安全度提升0.214个单位；若有良好的安全教育宣传则水电人员安全度提高0.091个单位；若分包管理制度健全且管理较好则施工人员安全度提升0.121个单位；常数项为0.105。

3结论

1）本文从事故致因视角出发，识别出水电施工中的主要影响因素，得到四个关键因子指标为：安全施工环境、现场安全管理、分包管理和安全教育宣传。

2）本文基于多元线性回归分析，并利用SPSS软件进行逐步向后筛选得到四个影响因子的回归系数，最终建立了水电施工人员安全度与安全施工环境X1、现场安全管理X3、安全教育宣传X5、分包管理X7四个变量之间的函数关系，研究成果可供水电施工人员安全预案制定等提供参考。

3）本文的研究的事故和因变量较为单一，水电安全施工在实际生产中涉及的面很广，一旦引发安全事故其影响较大，因此是一个可持续研究的课题。关于水电施工人员安全度的方程优化设计需要涉及多领域的人才，特别是水利水电专业人才、安全科学研究专家、安全心理学研究学者等一起共同探讨，才能得到更具有价值和实践性的方程模型。

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