陳 芳，衛(wèi) 微，張 迪

(中國民航大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300300)

0 引言

據(jù)統(tǒng)計，2017年全年運輸航空百萬小時重大事故率10年滾動值為0.014 7，人為責(zé)任原因事故征候萬時率達(dá)0.027 4[1]。飛行員作為航空器的直接操作者，其不安全行為已經(jīng)成為造成飛行事故的重要因素[2-3]。組織因素是導(dǎo)致不安全事件發(fā)生的深層次原因，是事故發(fā)生的潛在威脅[4]。因此，在深入分析組織因素對飛行員不安全行為演化規(guī)律的基礎(chǔ)上，制定綜合有效且有針對性的干預(yù)策略，已經(jīng)成為提升飛行安全的關(guān)鍵所在。

對飛行員不安全行為形成機(jī)理的研究中，大多從事故案例、實證分析和致因模型等角度或通過事故調(diào)查對飛行員不安全行為的形成機(jī)理進(jìn)行研究與推理[5-7]，定性地提出飛行員不安全行為的演化規(guī)律。目前，我國民航對于飛行員不安全行為采取的干預(yù)措施多為加強培訓(xùn)、強化意識、正確認(rèn)識自身技術(shù)情況與情景意識、加強信息管理、合理懲罰等[5,8]。然而，以上研究僅從靜態(tài)角度分析飛行員不安全行為的形成機(jī)理與干預(yù)對策，為了探究飛行員不安全行為的動態(tài)演化規(guī)律，學(xué)者從違章角度對飛行員的不安全行為進(jìn)行了探究，但未考慮飛行員差錯的影響作用[9]；從差錯和違規(guī)角度對管制人員的不安全行為進(jìn)行了動態(tài)干預(yù)研究[10]，但其動力學(xué)模型未考慮天氣的突變性和復(fù)雜程度對飛行員的行為的影響。隨著對人的不安全行為影響因素的研究，學(xué)者發(fā)現(xiàn)組織因素對不安全行為的干預(yù)效果最為明顯[11]?；诖耍簧賹W(xué)者探究組織因素對不安全行為的靜態(tài)影響關(guān)系[12-13]；但有研究表明組織因素對不安全行為存在著直接和間接的影響，各組織因素間也存在影響關(guān)系[14-15]。為了探究組織因素的動態(tài)影響作用，學(xué)者從組織因素中的組織資源、組織經(jīng)驗、駕駛員錯誤3個層面構(gòu)建地鐵自動化系統(tǒng)風(fēng)險的控制動力學(xué)模型[16]；也有學(xué)者從飛行安全角度，研究了組織因素中的安全文化、交流溝通、教育培訓(xùn)、組織結(jié)構(gòu)等因素對系統(tǒng)安全形勢、安全過程控制能力和組織學(xué)習(xí)能力的動態(tài)影響關(guān)系[17]，但以上模型中組織因素的劃分具有通用性，不能體現(xiàn)飛行員職業(yè)的特點。

系統(tǒng)動力學(xué)(System Dynamics，SD)能夠從系統(tǒng)的角度分析各因素的相互作用和反饋影響，進(jìn)而達(dá)到改善系統(tǒng)的目的[11-12]，能夠呈現(xiàn)出組織因素對飛行員不安全行為的動態(tài)關(guān)系及各因素間的作用關(guān)系。因此，本文基于飛行員的職業(yè)特點，運用SD理論將航空公司的飛行部層面的組織因素分為組織制度、組織監(jiān)管和不安全行為前提3個子系統(tǒng)，建立組織因素對飛行員不安全行為的干預(yù)模型，以期提出有效而有針對性的干預(yù)策略，降低飛行員的不安全行為。

1 組織因素對飛行員不安全行為干預(yù)模型的構(gòu)建

飛行員不安全行為是指飛行員在執(zhí)行任務(wù)過程中背離組織和自身意圖或預(yù)期的行為[18]。按照動機(jī)和意圖將飛行員不安全行為劃分為差錯和違規(guī)，其中差錯是指飛行員未能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)的非故意行為，違規(guī)則是飛行員違反規(guī)章制度的故意行為[18]。根據(jù)人因分析與分類系統(tǒng)(Human Factors Analysis and Classification System，HFACS)，飛行員不安全行為的形成機(jī)理包括組織影響層面、監(jiān)管層面、不安全行為的前提條件和不安全行為4個層面[7]，組織因素滲透在組織制度、監(jiān)管、不安全行為前提3個層面。結(jié)合系統(tǒng)動力學(xué)原理，引入狀態(tài)變量、速率變量、輔助變量，應(yīng)用VENSIM軟件構(gòu)建組織因素對飛行員不安全行為的SD干預(yù)模型，共分為組織制度層面、組織監(jiān)管層面和不安全行為前提條件3個子模型，子系統(tǒng)各自運行演化，子系統(tǒng)之間互相作用反饋，形成復(fù)雜的動態(tài)飛行員不安全行為模型。

1.1 組織制度層面

組織制度層面即飛行員不安全行為演化的深層動力因素。航空公司通過制定一系列的制度與管理措施，對飛行員產(chǎn)生的不安全行為從獎勵、懲罰、安全投入、報告制度和人員與SOP匹配程度5個方面進(jìn)行管控。其中，通過對飛行員職務(wù)晉升、累計安全記錄考核與設(shè)置節(jié)油獎等獎勵手段，對飛行員差錯行為起到較大的負(fù)反饋影響；對飛行員違規(guī)行為進(jìn)行懲罰，則對其違規(guī)行為的產(chǎn)生起到抑制作用[10]。飛行員差錯行為與違規(guī)行為數(shù)量直接對不安全行為數(shù)量產(chǎn)生影響，而組織的不安全行為數(shù)量直接作用于組織現(xiàn)有的安全狀態(tài)[16]，當(dāng)安全狀態(tài)不佳時，促使安全投入力度增加[5,8]，進(jìn)而對不安全行為的出現(xiàn)產(chǎn)生抑制作用[10]，需要考慮安全投入的有效性問題[17]。組織制度層面子模型如圖1所示。

圖1 組織制度層面子模型Fig.1 Submodel of organizational system level

1.2 組織監(jiān)管層面

組織監(jiān)管層面即飛行員不安全行為演化的中層防護(hù)因素。組織通過對飛行員進(jìn)行技術(shù)訓(xùn)練與安全培訓(xùn)、增大監(jiān)管力度使飛行員操作符合度提升，進(jìn)而降低差錯行為的產(chǎn)生，同時通過增大監(jiān)管力度對飛行員違規(guī)行為進(jìn)行抑制[5,8]，自愿報告系統(tǒng)有助于提高飛行風(fēng)險管理水平，進(jìn)而影響組織監(jiān)管。組織監(jiān)管層面子模型如圖2所示。

圖2 組織監(jiān)管層面子模型Fig.2 Submodel of organizational supervisory level

1.3 不安全行為前提條件層面

除以上提到的組織因素中的組織制度、監(jiān)管層面，還包括不安全行為前提條件層面，即飛行員不安全行為演化的促發(fā)因素。不安全行為的前提條件包括物理環(huán)境(如駕駛艙照明、復(fù)雜天氣)、技術(shù)環(huán)境(如操作界面自動化)[7]、機(jī)組資源管理(如雙人制機(jī)組搭配協(xié)調(diào))[19]、個人生理狀態(tài)(如疲勞、工作負(fù)荷)[9]、個人心理狀態(tài)(如安全意識)[6-7]和能力局限(如操作技能)[10]等，這些因素作為飛行員不安全行為的促發(fā)因素，包括組織因素中的機(jī)組資源管理、安全培訓(xùn)、人機(jī)匹配程度等對飛行員的注意力、飛行員疲勞程度、安全意識等造成影響，導(dǎo)致不安全行為數(shù)量的變化，且飛行員的疲勞程度受到現(xiàn)有航班數(shù)量和航班運行延誤的影響[3,10]。不安全行為前提條件子模型如圖3所示。

1.4 組織因素對飛行員不安全行為的干預(yù)模型

通過以上組織因素對飛行員不安全行為干預(yù)策略的3個層面的分析可以看出，組織制度層面為飛行員不安全行為產(chǎn)生的深層促進(jìn)，監(jiān)管層面為中層防護(hù)，不安全行為前提條件層面為促發(fā)因素，3個層面相互抑制，

圖3 不安全行為前提條件子模型Fig.3 Submodel of precondition of unsafe behaviors

交互反饋，得出飛行員不安全行為動態(tài)演化模型，如圖4所示。

2 組織因素對飛行員不安全行為干預(yù)策略模型的驗證

2.1 模型方程及變量初值設(shè)置

以S航空公司為例，設(shè)置模型初始仿真時間為2015年，仿真結(jié)束時間為2030年，時間步長為1，單位為a。依據(jù)對S公司的問卷調(diào)研數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)收集及專家實際打分情況，得到各狀態(tài)變量的初值及方程參數(shù)，并通過層次分析法確定各變量間的影響系數(shù)，輸入VENSIM軟件，運用VENSIM中的數(shù)據(jù)處理功能模塊建立模型方程，主要變量及方程見表1。

2.2 模型檢驗

為了檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?，使用VENSIM軟件對模型進(jìn)行歷史重現(xiàn)檢驗。將2005—2015年的飛行員不安全行為數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，設(shè)定模型檢驗的時間為2005—2015年，模擬步長為1 a，對比如圖5所示。飛行員不安全行為的仿真值和統(tǒng)計值的平均相對誤差為11.09%，范圍在5%～15%之內(nèi)[20]，模型通過檢驗。

圖4 組織因素對飛行員不安全行為的干預(yù)模型Fig.4 System model of organizational factors on pilots’ unsafe behaviors

變量變量方程飛行員不安全行為數(shù)量/件INTEG(不安全行為數(shù)量的增加-不安全行為數(shù)量的減少,飛行員不安全行為數(shù)量初值)安全目標(biāo)差距/萬架次率IF THEN ELSE(飛行年度安全目標(biāo)≤實際安全狀態(tài), 實際安全狀態(tài)-飛行年度安全目標(biāo),0 )總值勤時間/hIF THEN ELSE(航班運行延誤≤0, 執(zhí)勤頻率×執(zhí)勤時間,執(zhí)勤頻率×執(zhí)勤時間+2×航班運行延誤 )飛行與SOP符合程度/%復(fù)雜天氣×0.2+人機(jī)界面匹配程度×0.1+飛行員勝任力×0.5+飛行注意力×0.2安全投入所占比例/%IF THEN ELSE(安全目標(biāo)差距>0, 安全目標(biāo)差距×100×平均安全投入比例, 最低安全投入比例 )現(xiàn)有航班數(shù)量/架次新增航班需求數(shù)量×新增航班審批通過率GDP/元((2005,14 185),(2006,16 500),(2007,20 169),(2008,23 708),(2009,25 608),(2010,30 015),(2011,35 198),(2012,38 459),(2013,41 908),(2014,46 531),(2015,49 228),(2016,49 351),(2017,62 506),(2018,66 665),(2019,71 001),(2020,75 514),(2021,80 201),(2022,85 059),(2023,90 085),(2024,95 274),(2025,100 620),(2026,106 116),(2027,111 754),(2028,117 525),(2029,123 419),(2030,129 425),(2031,135 530),(2032,141 721),(2033,147 984),(2034,154 304),(2035,160 663),(2036,166 663))

3 組織因素對飛行員不安全行為的干預(yù)策略模擬

通過專家訪談和文獻(xiàn)分析，從組織制度層面、組織監(jiān)管層面與不安全行為前提條件3個層面提出的干預(yù)措施按照不同的力度進(jìn)行組合，從而確定干預(yù)措施的最佳組合。以同時調(diào)節(jié)組織因素中的安全記錄考核獎勵程度、副駕駛轉(zhuǎn)正/機(jī)長升職力度、監(jiān)管力度、罰款力度和飛行技術(shù)訓(xùn)練強度5個變量為例，綜合干預(yù)飛行員的不安全行為，具體調(diào)節(jié)政策如表2所示。

表2 干預(yù)措施的調(diào)節(jié)政策Table 2 The policies of intervention measures

注：干預(yù)強度即為措施實施的力度，其取值范圍為0～1，隨著賦值的增大，干預(yù)強度越大。

按照正交試驗的原理，將每個干預(yù)措施及其不同力度進(jìn)行搭配組合，觀察2015—2030年不安全行為數(shù)量的變化趨勢，部分干預(yù)策略的模擬結(jié)果如圖6所示。

圖5 模型實際條件與模擬條件的演化對比Fig.5 Graph of evolution trend in actual and simulative condition

圖6 干預(yù)策略模擬結(jié)果Fig.6 Simulation result of intervention strategies

從圖6中可以看出，策略A2B2C2D2E3和A2B3C2D2E2干預(yù)效果較好，A1B1C1D1E1和A3B1C3D3E1的干預(yù)效果較差。在2015—2020年，干預(yù)策略A2B3C2D2E2的干預(yù)效果最佳，平均可降低26%的不安全行為，但在2020年之后，A2B2C2D2E3的干預(yù)效果更好，平均可使不安全行為降低51%。這可能是因為飛行技術(shù)訓(xùn)練強度的提高存在時間延遲，相比較獎勵與懲罰來說，達(dá)到最佳干預(yù)效果的年限較靠后；而獎懲政策可以實現(xiàn)在短期內(nèi)提高飛行安全，減少不安全行為數(shù)量，但隨著時間推移，一成不變的獎懲政策容易產(chǎn)生心理疲勞，因此后期干預(yù)效果不如前期明顯。

根據(jù)以上2種策略的優(yōu)點與缺點，將二者相結(jié)合，利用VENSIM軟件中的GAME功能對飛行員不安全行為實施動態(tài)調(diào)整：在2015年開始使用干預(yù)策略A2B2C2D2E3，當(dāng)模擬到2020年時加入干預(yù)，將干預(yù)策略換為A2B3C2D2E2。根據(jù)模擬結(jié)果，GAME策略既能保障2015—2020年短期內(nèi)不安全行為數(shù)量平均降低25%，又能實現(xiàn)長期干預(yù)，使得2030年不安全行為降低54%。

4 結(jié)論

1)構(gòu)建了組織因素對飛行員不安全行為動態(tài)演化的干預(yù)模型，包括3個子循環(huán)：組織制度環(huán)、組織監(jiān)管環(huán)、不安全行為前提環(huán)。

2)組織因素對飛行員不安全行為的干預(yù)策略方面，組合干預(yù)策略A2B3C2D2E2(安全記錄考核獎勵程度為0.5、副駕駛轉(zhuǎn)正/機(jī)長升職力度為0.7、監(jiān)管力度為0.5、罰款力度為0.5和飛行技術(shù)訓(xùn)練強度為0.5)，短期干預(yù)效果最佳，在2015—2020年平均可降低不安全行為26%，但長期干預(yù)效果不如策略A2B2C2D2E3(安全記錄考核獎勵程度為0.5、副駕駛轉(zhuǎn)正/機(jī)長升職力度為0.5、監(jiān)管力度為0.5、罰款力度為0.5和飛行技術(shù)訓(xùn)練強度為0.7)，在2020—2030年平均可減少51%的不安全行為。采用GAME功能將干預(yù)策略進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，結(jié)合2個策略優(yōu)點，在2015年開始使用干預(yù)策略A2B2C2D2E3，到2020年時換為A2B3C2D2E2，既能保障短期內(nèi)降低26%的不安全行為數(shù)量，又能實現(xiàn)長期干預(yù)，使得不安全行為數(shù)量在2030年降低54%。