宋少卿　韓建軍

摘要：為確定建筑施工高處墜落事故發(fā)生的主因，基于人因失誤理論框架（HFACS），提出了高處墜落致因集體系，揭示事故樣本因子與事故致因因子之間的對應(yīng)關(guān)系。首先分析高處墜落事故發(fā)生條件，建立事故致因框架;根據(jù)事故與致因因素之間的因果關(guān)系，確定事故樣本與致因因素列聯(lián)表。應(yīng)用對應(yīng)分析原理，對樣本因子與致因因子進(jìn)行多元統(tǒng)計分析，在二維平面描述樣本點與致因點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。依據(jù)樣本點集聚趨勢，利用圓覆蓋法建立典型樣本點識別函數(shù)，確定典型樣本點，進(jìn)而基于致因點與典型樣本點對應(yīng)關(guān)系，提出高處墜落事故主因判斷準(zhǔn)則，確定高處墜落事故的主要成因。最后，收集建筑工程施工高處墜落事故報告20例，應(yīng)用上述方法進(jìn)行實證研究。結(jié)果表明，教育培訓(xùn)不充分、班組管理差等7類致因因素為高處墜落主成因。該方法可為制定精細(xì)化高處墜落事故預(yù)防措施提供指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：建筑施工;高處墜落;對應(yīng)分析模型;圓覆蓋法;主因分析

中圖法分類號：TV512

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.03.031

隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國建筑工程項目的規(guī)模和數(shù)量呈現(xiàn)增長趨勢[1]。在交叉作業(yè)頻繁、作業(yè)人員眾多及作業(yè)環(huán)境惡劣等條件下，建筑施工事故頻發(fā)[2-3]，。高處墜落事故是最常見的建筑施工事故類型，居“五大傷害”（高處墜落、物體打擊、機(jī)械傷害、觸電、坍塌）之首[4]。僅2017年，房屋建筑工程生產(chǎn)安全事故中高處墜落事故331起，占事故總數(shù)的47.83%[5]。因此，開展事故致因研究，挖掘高處墜落事故產(chǎn)生的主要成因，對預(yù)防高處墜落事故，提高建筑施工安全管理水平至關(guān)重要。

高處墜落事故作為建筑施工重要的事故類型，國內(nèi)外學(xué)者對事故的致因、預(yù)防等展開了較多研究。早期對高處墜落事故的研究以事故統(tǒng)計為主，馬彬等[6]通過統(tǒng)計1995～2001年安全事故檔案資料，確定了高處墜落事故的高頻發(fā)生部位，同時建立預(yù)測模型，估計事故發(fā)生數(shù)量;為了揭示高處墜落事故發(fā)生的成因，黃國耀等在統(tǒng)計事故的基礎(chǔ)上，對事故進(jìn)行分解，統(tǒng)計事故的致因頻率[7];同時，也有大量學(xué)者基于專家系統(tǒng)，在識別致因因素的基礎(chǔ)上，應(yīng)用AHP[8]、AHP-Fuzz-y[9]、故障樹[10]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型[11]等方法對高處墜落的致因展開研究;事故致因因素之間并不是相互獨立，Zheng等[12]應(yīng)用HFACS框架，依據(jù)專家系統(tǒng)，判定不同因素之間相互影響，利用證據(jù)理論融合專家之間意見分歧，進(jìn)而確定最主要的致因因素;Chi等[13]以利用故障網(wǎng)絡(luò)樹，同時考慮事故因素之間影響關(guān)系，計算各因素對事故形成的影響程度，進(jìn)而確定最重要致因，并提出防護(hù)建議;鄭霞忠等[14]在事故分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)專家判斷結(jié)果，應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)模型，確定高處墜落事故最重要因素，并揭示事故的形成路徑，并提出干預(yù)措施。

當(dāng)前對高處墜落事故成因的研究主要集中在事故分析與專家判斷，基于事故分析的研究思路具有客觀性。然而，研究過程中未考慮事故本身是否具有典型特征，過于依賴專家意見，造成研究結(jié)果受偶然因素影響較大。因此，本文基于人因失誤理論框架（HFACS），提出了高處墜落致因集體系，揭示事故樣本因子與事故致因因子之間的對應(yīng)關(guān)系，識別典型樣本，進(jìn)而確定事故主成因，提出干預(yù)措施，以期降低建筑施工高處墜落事故發(fā)生率。

1高處墜落致因集構(gòu)建

根據(jù)《高處作業(yè)分級》（GB/T3608-2008）規(guī)定，凡在墜落高度基準(zhǔn)面2m以上（含2m），有可能發(fā)生墜落處進(jìn)行的作業(yè)，均稱為高處作業(yè)，由此引發(fā)的安全事故，稱之為高處墜落事故。高處墜落事故是建筑工程中最頻發(fā)的事故類型，事故發(fā)生存在嚴(yán)重的共因失效現(xiàn)象[15]。①企業(yè)管理層面，主要存在企業(yè)管理人員對施工安全未能足夠重視，企業(yè)安全文化淡薄，安全責(zé)任不明確現(xiàn)象;②安全監(jiān)督層面，安全管理人員在執(zhí)行安全監(jiān)督任務(wù)的過程中存在監(jiān)督不充分，管理違規(guī)，發(fā)現(xiàn)隱患未及時整改等問題;③作業(yè)環(huán)境方面，建筑施工環(huán)境一般較差、當(dāng)技術(shù)措施不到位時，發(fā)生高處墜落的可能性增加;④作業(yè)人員層面，作業(yè)人員是施工的重要部分，作業(yè)人員發(fā)生感知錯誤、操作違規(guī)及技能不高均是發(fā)生高處墜落的直接原因。

通過上述分析可以知道，高處墜落事故的發(fā)生是企業(yè)、管理、環(huán)境及作業(yè)人員共同作用的結(jié)果。HFACS框架從人因的角度出發(fā)，涵蓋了事故致因的眾多因子，是建立事故致因集合的重要參考[16]。加之，HFACS框架在事故致因分析方面的運用比較成熟[17]。因此，本文在借助HFACS框架的基礎(chǔ)上，參考現(xiàn)有研究成果，結(jié)合建筑施工高處作業(yè)特點，構(gòu)建建筑施工高處墜落致因集合。該致因集合中包括4個一級指標(biāo)，共13個二級指標(biāo)，具體集合組成如表1所示。

2高處墜落致因?qū)?yīng)分析模型構(gòu)建

對應(yīng)分析是一種多元統(tǒng)計分析方法，其思想核心是高維空間的向量點向低維空間投影，從而揭示變量間及變量與樣本間的相關(guān)關(guān)系及相關(guān)程度，具有直觀、簡單、方便、判別力強(qiáng)、節(jié)省運算時間等優(yōu)點[18]。為客觀刻畫事故與致因之間關(guān)系，確定事故發(fā)生的主要成因，本文構(gòu)建事故樣本與成因的列聯(lián)表，基于對應(yīng)分析原理，建立對應(yīng)分析模型，確定致因點和樣本點之間關(guān)系。

2.1事故樣本列聯(lián)分解

事故的發(fā)生是眾多因素共同作用的結(jié)果，但是，針對某一具體高處墜落事故，只會涵蓋部分或者全部致因因素。因此，針對每個事故案例，均可以通過事故報告與致因集合進(jìn)行匹配，分解事故報告，提取事故發(fā)生的主要信息，確定事故致因[19]。

設(shè)事故致因集合為F，元素fj代表一種事故致因因素，即

公式

;事故樣本集合為S，元素si代表一種事故樣本，則

公式

式中，xij表示事故樣本和致因因素之間包含關(guān)系的列聯(lián)表。

2.2事故致因因子分析

在針對實際問題中，由于變量的量綱不同以及樣本與變量數(shù)量級相差很大，需要對變量作標(biāo)準(zhǔn)化處理，然而這種標(biāo)準(zhǔn)化處理是按照各個變量的列進(jìn)行，沒有考慮樣本之間的差異性，因此，這對于變量和樣本而言是非對等的。為了使兩者具有對等性，需要構(gòu)建過渡矩陣zij。

公式

式中，Z=（zij）mxn是表示事故樣本和致因因素對應(yīng)關(guān)系的過渡矩陣，同時

公式

。在此基礎(chǔ)上，便可分別計算致因因子及樣本因子的協(xié)方差矩陣ER及EQ。

公式

通過上式可以發(fā)現(xiàn)，協(xié)方差矩陣ER及EQ具有相同的非零特征根，記為λ≥λ2≥…≥λt，其中0

公式

將上式兩端同時乘以Z，則有：

公式

Vi表示EQ對應(yīng)λi的特征向量。上式便確定了由因子分析和樣本分析之間的對應(yīng)關(guān)系，這說明樣本因子和致因因子之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以通過二者之間的對應(yīng)關(guān)系互推結(jié)果，進(jìn)而為挖掘事故發(fā)生的主因提供可能。非零特征根個數(shù)表明了可以將原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)降低到多少維，換言之，用低維信息空間解釋原有高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但由于每個特征值對總體的解釋能力不同，可定義每個特征根為慣量，而前k個慣量的整體解釋能力定義為累計慣量解釋百分比Ωk。

公式

當(dāng)Ωk≥75%時，說明降維后可以用h個維度對上述樣本因子和致因因子之間的關(guān)系進(jìn)行刻畫。此時，可通過特征根求解ER的特征向量U1，U2，…，Uk，便可計算致因因子荷載矩陣A。

公式

式中，u1k、u2k等為特征向量Uk的元素。

在獲得致因因子特征向量U1，U2，…，Uk的基礎(chǔ)上，便可根據(jù)兩者之間的關(guān)系，依據(jù)式（8）中ZUi=Vi，確定Q型因子特征向量V1，V2，…，Vk，設(shè)v1k、v2k等為特征向量v：的元素，進(jìn)而可以確定Q型因子荷載矩陣B。

公式

2.3模型收斂性優(yōu)化

通過上述分析可知，h不會大于特征根總數(shù)t，因此，對應(yīng)分析模型從一定程度上簡化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，明確了不同數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)系，更有利于分析事故產(chǎn)生的主要原因。但k的取值如果過大，表明最后用于解釋的維度過多，也不易發(fā)現(xiàn)挖掘因子的內(nèi)部規(guī)律，因此，最理想的解釋維度是2。換言之，模型收斂性最優(yōu)的判斷條件為

公式

式中，Ω2表示前2個慣量的整體解釋能力，定義為累計慣量解釋百分比。為達(dá)到模型收斂性最優(yōu)條件，需要采取逐步消除法對，上述模型進(jìn)行優(yōu)化，具體步驟如下

（1）通過剔除致因因素fj，形成剩余n-1個因素和m個樣本的列聯(lián)表。

（2）計算此時累計慣量解釋百分比Ω2（fj）。

公式

（3）致因點fj對累計慣量解釋百分比的影響定義為△Ω2（fj）。

公式

（4）通過判斷△Ω2（fj）的大小，便可以確定致因因素fj對模型收斂性的影響。為了使模型具有較好收斂性，可剔除該致因點，重新計算Ω2，直至滿足收斂條件。

2.4樣本致因?qū)?yīng)關(guān)系描述

通過對模型的收斂性進(jìn)行優(yōu)化，便能在二維坐標(biāo)系中描述事故致因點和樣本點之間的對應(yīng)關(guān)系。假設(shè)在優(yōu)化階段剔除的致因點數(shù)目為n，則剩余致因集合元素數(shù)目為n-n'，此時致因因子和樣本因子荷載矩陣為A'、B'。

公式

通過上式便可以發(fā)現(xiàn)，每個荷載矩陣均是兩列，這就表示可以在二維平面上將致因因子和樣本因子分別表示出來。由于每個荷載矩陣包含的特征根是一致的，因此，這就建立起了統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn)。若以第一列為橫坐標(biāo)，第二列為縱坐標(biāo)，因子在每列上的荷載值作為坐標(biāo)值，便可以在二維坐標(biāo)平面上做出致因因子和樣本因子的對應(yīng)關(guān)系圖。

3高處墜落主成因判斷

事故致因和事故樣本之間的關(guān)系圖，表明了事故和樣本之間存在聯(lián)系，僅僅據(jù)此還無法判斷事故發(fā)生的主因。因此，在對應(yīng)分析圖的基礎(chǔ)，確定代表性事故樣本點。根據(jù)樣本點和致因點的對應(yīng)關(guān)系，判定高處墜落事故發(fā)生的主成因。

樣本，點在對應(yīng)關(guān)系圖上的分布主要取決于樣本包含哪些致因因素，當(dāng)事故分布未出現(xiàn)集聚特征時，很難找到典型事故集。本文定義的典型事故是指分布較為集中的事故樣本集合，能夠代表大多數(shù)數(shù)據(jù)特征。

根據(jù)荷載矩陣的坐標(biāo)表達(dá)，可以將樣本點si坐標(biāo)記為

公式

。觀測樣本點的分布情況，以樣本點的集中趨勢確定典型事故集合個數(shù)0。針對某一個典型事故集合，本文給出樣本點元素的定量確定方法。

針對某密集區(qū)域，由于坐標(biāo)原點不具有偏向性，用該密集區(qū)域樣本點和坐標(biāo)原點之間的距離doi;表示樣本點偏移程度。

公式

在所有該區(qū)域樣本點到原點的距離中，最大距離為（doi）max，對應(yīng)坐標(biāo)為

坐標(biāo)

，最小值是（doi）min，對應(yīng)的坐標(biāo)為

坐標(biāo)

。因此，可用上述兩點作為直徑端點，以兩點距離作為直徑構(gòu)建圓，利用圓覆蓋法確定典型事故樣本點。設(shè)圓的圓心坐標(biāo)為（cx，cy），直徑為dc。

公式

則該覆蓋圓可表示為

公式

可構(gòu)建典型樣本點判斷函數(shù)：

公式

則對于任意的該區(qū)域樣本節(jié)點

坐標(biāo)

，是否為典型樣本點的判斷標(biāo)準(zhǔn)如下：

當(dāng)該樣本點是典型樣本，則

公式

當(dāng)該樣本點不是典型樣本，則

公式

由于樣本點和致因點對應(yīng)圖表明二者存在關(guān)聯(lián)，但樣本點存在分布散亂的可能。通過確認(rèn)典型樣本點，便可以將二維圖形中樣本點進(jìn)行集中化處理，剔除較為分散的樣本點，獲得典型樣本集合能夠代表事故的特征且較為集中。

致因點和樣本點趨勢一致，說明在此基礎(chǔ)上，便可判斷致因點是否在圓覆蓋范圍內(nèi)，其判斷機(jī)理和確定典型樣本點機(jī)理類似。針對任意致因點

坐標(biāo)

，當(dāng)該致因點是主成因，則

公式

當(dāng)該致因點不是主成因，則

公式

針對每個集中區(qū)域，運用上述方法，逐一求解確定所有典型樣本集合。在次基礎(chǔ)上，判斷每個致因點是否為高處墜落事故的主成因。

4實證分析

4.1數(shù)據(jù)收集

根據(jù)《生產(chǎn)安全事故報告和調(diào)查處理條例》規(guī)定，在事故發(fā)生后，相關(guān)單位必須組織專家對事故的經(jīng)過、直接原因、間接原因進(jìn)行調(diào)查，并對事故責(zé)任進(jìn)行認(rèn)定，進(jìn)而形成事故報告。因此，事故報告是事故發(fā)生后最具有可信度的事故材料，能夠涵蓋事故發(fā)生各種信息，是進(jìn)行事故致因分析的重要資料[21]。本文收集建筑工程事故報告20例，通過事故報告分解，并與事故致因集合進(jìn)行匹配，便可構(gòu)建事故樣本與致因因素間的列聯(lián)表，如表2所示。

4.2樣本致因?qū)?yīng)關(guān)系描述

列聯(lián)表描述了事故樣本與致因因素之間的對應(yīng)關(guān)系，但由于致因元素較多，僅僅利用列聯(lián)表很難看出事故發(fā)生的主要原因。因此，在獲得列聯(lián)表的基礎(chǔ)上，對事故的樣本因子和事故的致因因子進(jìn)行對應(yīng)分析。依據(jù)式（2）～（9）的原理，應(yīng)用SPSS軟件的對應(yīng)分析模塊，計算出致因因子協(xié)方差矩陣的特征根及累計解釋慣量百分比Ωk：，結(jié)果如表3所示。

通過觀察表4可以發(fā)現(xiàn)，Ω2=0.540<0.75，這表明對應(yīng)分析模型并未達(dá)到最優(yōu)收斂。因此，依據(jù)文中提出的模型收斂性優(yōu)化方法，逐步剔除致因因素fj，計算△Ω2（fj），其結(jié)果如表4所示。

通過表4的累計慣量解釋百分比偏差排序可知，致因因素A2、A3、B1及C3對模型的收斂性影響較大。因此，本文按照影響從大到小的順序逐個剔除致因因素，即第一次剔除A3，第二次剔除A3、A2，以此類推，直到滿足模型收斂性要求。

當(dāng)同時剔除A2、A3、B1及C3時，本文建立的模型滿足收斂性要求，此時依據(jù)式（15）～（16），可求得致因點和樣本點在二維解釋空間上的荷載，即可確定剩余致因點和樣本點的坐標(biāo)，結(jié)果如表5所示。

以因子荷載值作為坐標(biāo)，便可在二維平面，上描述.上述樣本點和致因點位置，其結(jié)果如圖1所示。

4.3主成因判定及結(jié)果分析

通過觀察致因點和樣本點對應(yīng)圖可以發(fā)現(xiàn)，第一象限只有致因點D2，且與事故分布距離較遠(yuǎn)，因此，第一象限的可以認(rèn)為不存在典型樣本點。除此之外，致因點主要分布在第二、四象限，樣本點主要分布在二、三、四象限。因此，可在二、三象限及三、四象限分別運用圓覆蓋法確定兩個典型事故集，然后在確定事故發(fā)生的主要成因。

在二、三象限，通過計算可以確定0、的兩個端點為s6（-0.135，-0.175）及s5（-0.931，0.422），可以確定圓心坐標(biāo)為0，（-0.533，0.123），直徑為dc1=0.996。由式（21）可以確定O1的方程及典型樣本點判斷函數(shù)（x，y）。

（x+0.533）2+（y-0.123）2=0.996;

（x，y）=（x+0.533）2+（y-0.123）2-0.996

可判斷典型樣本點為s1、s2、s5、s6、s9、s10、s11、s13、s19、s20。同時按照式（24）的判斷準(zhǔn)則可知該典型樣本集合的主因為：B3、C1、C2。同理可判斷三、四象限的典型樣本集合的主因為：A1、B2、C4、D3，具體結(jié)果如圖1和圖2所示。

通過上述分析可以知道，高處墜落事故發(fā)生的主因為：安全生產(chǎn)投入不足、安全監(jiān)督檢查及驗收不充分、教育培訓(xùn)不充分、班組管理差、技術(shù)措施不到位、人員基本情況差操作規(guī)違。在事故樣本中，產(chǎn)生事故多是由于安全生產(chǎn)投入不足，安全帶質(zhì)量不高，護(hù)欄高度不夠;作業(yè)人員安全教育不充分，安全意識薄弱，違規(guī)使用安全帶，而安全監(jiān)督人員“視而不見”等。因此，本文得到的結(jié)論與實際事故安全凸顯的直接結(jié)論相吻合。同時，通過上述方法得到的結(jié)果表明，雖然建筑工程施工環(huán)境較為惡劣，但是造成事故的主要原因還是安全管理的不足，這與現(xiàn)有研究具有一致性[22]。這也說明，為降低高處墜落事故的發(fā)生概率，提高人的可靠性是一種有效的途徑。

5結(jié)論

（1）基于事故與致因列聯(lián)表，應(yīng)用因子分析方法，構(gòu)建事故樣本與致因因素的對應(yīng)分析模型，描述樣本點與致因點間的對應(yīng)關(guān)系，建立典型高處墜落事故判別函數(shù)，進(jìn)而確定高處墜落事故主要成因。

（2）實證分析表明，高處墜落事故發(fā)生的主因為：安全生產(chǎn)投入不足、安全監(jiān)督檢查及驗收不充分、教育培訓(xùn)不充分、班組管理差、技術(shù)措施不到位、人員基本情況差、操作規(guī)違。該結(jié)論與事故報告反映的規(guī)律一致。

（3）高處墜落事故的發(fā)生受眾多因素影響，各因素之間關(guān)系密切，不同的致因因素涉及不同的利益主體，這種交互關(guān)系如何影響高處墜落事故的發(fā)生，是今后的研究方向。

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Analysis on main causes of falling accidents in high buildingsconstruction based on correspondence analysis model

SONG Shaoqing，HAN Jianjun

（College of Cwil Enginering，Henan University of Technology，Zhengzhou 450001，China）

Abstract：In order to determine the main causes of falling accidents in high building s construction，we put forward a causationset system for falling accidents based on HFACS，and reveal the corresponding relations between accident sample cases and causations.We determined some prerequisite conditions for flling accidents and built a causation framework;then constructed acontingency table between accident samples and some causative factors based on causal relationship between accidents and causes.Applying the principles of CAM，we described relationship between sample points and causes after carrying out multivariatestatistical analysis on sample cases and causative factors of a two-dimensional plane.According to the clustering characteristic ofsample points，a typical sample point identification function was established using Circular Cover Method（CCM）to ascertaintypical sample points;and we further put forward criteria for determining the main causes and conducted an empirical study ac-

cording to the corresponding relationship between causal points and typical sample points.We chose twenty cases from construction falling accidents report，and they were all verified by CAM.The results show that there are seven factors（e.g.insufficienteducation and training，poor team management）contributing to falling accidents in building construction.

Key words：building construction;falling accident;correspondence analysis model;circular cover method;main cause analysis