張應(yīng)語副教授 劉 琳

（曲阜師范大學(xué) 管理學(xué)院，山東 日照 276826）

0 引言

煤礦在全球范圍內(nèi)被公認(rèn)為高風(fēng)險行業(yè)[1-2]。與其它領(lǐng)域相比，煤礦工人面臨更危險的工作環(huán)境[3]。近年來，中國煤礦安全取得了長足進步，百萬噸死亡率逐步下降。但中國煤礦安全形勢仍然非常嚴(yán)峻，從1993～2010年每年因煤礦事故導(dǎo)致的死亡人數(shù)超過2000人，一直到2011年死亡人數(shù)才首次低于2000，達到1973人。這一數(shù)字要遠高于世界其他主要產(chǎn)煤國，如美國、俄羅斯、南非、印度等[4-6]。特別重大煤礦事故一直被認(rèn)為是中國最嚴(yán)重的社會問題之一，嚴(yán)重影響煤炭生產(chǎn)，以及整個經(jīng)濟和社會的可持續(xù)發(fā)展。研究中國特別重大煤礦事故的致因及影響機理具有重大理論和現(xiàn)實意義。

在煤礦安全領(lǐng)域，許多學(xué)者對事故的發(fā)生及其影響因素進行了研究。傳統(tǒng)的事故原因模型認(rèn)為事故是事件的結(jié)果，例如設(shè)備故障或操作者的不安全行為[7]。Chen等（2012）通過對2001～2011年發(fā)生的1900起煤礦事故的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，人為因素占94.09%，其中，故意違規(guī)，管理不善和缺陷設(shè)計分別占35.43%、55.12%和3.54%[8]。在特別重大事故研究方面，楊濤和顧建華（2009）從人的不安全行為和“物”的不安全狀態(tài)兩個方面，歸納出14項特重大事故原因，并得出了管理因素是造成特別重大事故的根本原因的結(jié)論[9]。趙淳宇和羅宏森（2014）選取2007～2012年發(fā)生的90起重大特大煤礦事故為樣本，歸納出12項影響因素，使用灰色關(guān)聯(lián)方法計算得出影響各因素間的關(guān)聯(lián)度[10]。

近幾十年來，一系列基于系統(tǒng)分析的事故致因模型被提出，作為調(diào)查和分析工業(yè)事故的方法和工具[11]。一些眾所周知的方法如Reason（1990,1997）提出的SCM（Swiss Cheese Model）[12-13]、Rasmussen（1997）開創(chuàng)的AcciMap模型[14]、Shappell和Wiegmann（2001）發(fā)展的HFACS（Human Factors Analysis and Classification System）[15]和Leveson（2004）創(chuàng)建的STAMP（System Theoretic Accident Modeling and Process Model）[16]。HFACS是被廣泛用于調(diào)查和分析煤礦事故的方法之一。Patterson和Shappell（2010）使用HFACS方法，對澳大利亞昆士蘭州508起煤礦事故進行分析，發(fā)現(xiàn)基于技能的錯誤是最常見的不安全行為[17]?；贖FACS，Lenne等（2012）分析了2007～2008年澳大利亞263起重大采礦事件，發(fā)現(xiàn)部分事故因素頻繁出現(xiàn)：組織過程（65%），基于技能的錯誤（64%），違規(guī)（57%）和物理環(huán)境問題（56%）[18]。陳兆波等（2013）以2組調(diào)查報告為樣本，采用HFACS方法，開展了煤礦瓦斯事故的人因分析和調(diào)查[19]。本研究采用國內(nèi)外流行的HFACS研究框架，識別特別重大煤礦事故的致因因素，度量事故致因因素間的相互作用關(guān)系，給出事故致因因素影響關(guān)系路徑圖。而這些路徑正是特別重大煤礦事故的發(fā)生“軌跡”。同時，結(jié)合研究發(fā)現(xiàn)給出預(yù)防特別重大事故的對策。

1 HFACS框架

大約70%～80%的事故與人為錯誤有關(guān)[15]。Reason（1990,1997）提出了SCM模型，強調(diào)事故的組織和人為因素。SCM模型描述4個層級的失效，包括不安全行為、不安全行為的前提條件、不安全監(jiān)督和組織影響[12-13]?；赗eason（1990, 1997）的潛在失效（Latent Failures）和活躍失效（Active Failures）理念，Shappell和Wiegmann（2001）又進一步發(fā)展出HFACS模型。對于事故調(diào)查和分析人員，識別和分類事故致因是相當(dāng)困難的。HFACS的應(yīng)用是提供了一個基本的分析框架，將事故致因（Contributory Factors）分類為因果類別（Causal Categories），給出了具體的分類方法[15]。Reinach和Viale（2006）改進了初始HFACS框架，最高類別的第五個層級，即“外部因素”（Outside Factors）被引入，以進一步優(yōu)化各相關(guān)因素[20]。

本研究使用的HFACS框架包含5個層級的失效：①不安全行為，這也是過去事故調(diào)查的焦點，分為兩個類別：錯誤和違規(guī)，共16個指標(biāo)。②不安全行為的前提條件，包括3個方面：人員管理、物理條件和環(huán)境條件，共6個指標(biāo)。③不安全監(jiān)督，跟蹤監(jiān)督層級的事件因果鏈，它被分為3個類別：監(jiān)督不足、未能糾正問題和監(jiān)督違規(guī)，共8個指標(biāo)。④組織影響，描述了高層管理者決策：資源管理、組織氛圍和組織過程，共10個指標(biāo)。⑤外部因素，側(cè)重于外部監(jiān)管者和地質(zhì)條件，共8個指標(biāo)。本研究使用的致因類別和指標(biāo)主要來源于初始HFACS，由17個類別和95個指標(biāo)構(gòu)成。這些分類和指標(biāo)對于航空事故的調(diào)查和分析是適宜的[21-22]。然而，某些分類和指標(biāo)對其它行業(yè)事故是不合適的。因此，本研究根據(jù)煤礦事故的特點和一些煤礦安全的研究結(jié)果對某些分類和指標(biāo)進行了重新提煉和修改。

2 數(shù)據(jù)采集與層級分類

2.1 數(shù)據(jù)收集

本研究共收集來自4個來源的94起特別重大煤礦事故：國家經(jīng)濟貿(mào)易委員會安全生產(chǎn)局主編的《特別重大事故案例匯編（1997-2000）》、國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局主編的《特別重大事故案例匯編（2000-2003）》、國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局（現(xiàn)應(yīng)急管理部）主編的《特別重大事故案例匯編（2004-2005）》和全國安全生產(chǎn)教育培訓(xùn)教材編審委員會主編的《特別重大生產(chǎn)安全事故案例匯編（2007-2011）》。需要說明的是，我們未找到公開出版的2006年特別重大煤礦事故案例。另外，本研究選用的事故案例均為特別重大煤炭事故，即造成30人以上死亡，或者100人以上重傷（包括急性工業(yè)中毒），或者1億元以上直接經(jīng)濟損失的事故。特別重大事故發(fā)生后，國務(wù)院及各省、自治區(qū)和直轄市會組織相關(guān)部門人員和專家組成事故調(diào)查小組，形成專門事故報告。本研究選用的事故報告均來自正式事故報告。因此，本研究的樣本具有很強的權(quán)威性。而在2012年之后，尚未發(fā)現(xiàn)有公開出版的特別重大事故案例匯編。因此，本研究只選取了1997～2011年的特別重大煤礦事故作為樣本。

2.2 事故致因編碼

編碼方案由來自大學(xué)和煤炭企業(yè)的研究團隊和兩個編碼員進行討論。特別重大煤礦事故的致因因素分為5個層級，14個類別和48個指標(biāo)，見表1。類別由X1，X2……X14表示，具體指標(biāo)再加上后綴a，b，c表示，如X1a，X1b，X1c……等。

3 結(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計

94起特別重大煤礦事故共造成死亡4959人，受傷1033人，失蹤28人，直接經(jīng)濟損失143379萬元。從地域分布看，94起事故分布在19個省、自治區(qū)和直轄市，其中，山西省19起，河南省17起，黑龍江省9起，貴州省9起，陜西省6起，吉林省5起。這6個省份在某種程度上可被視為中國煤礦事故重災(zāi)區(qū)。94起事故中，瓦斯事故56起，水災(zāi)事故15起，火災(zāi)事故10起，放炮事故8起，頂板事故1起，運輸事故1起，其他事故3起。瓦斯事故是中國特別重大煤礦事故的主要類型。各類事故造成的傷亡和經(jīng)濟損失，見表2。

表2 各類事故造成的傷亡和經(jīng)濟損失匯總Tab.2 Summary of casualties and economic losses caused by various accidents

3.2 事故致因頻率統(tǒng)計

本研究的一個目標(biāo)是分析特別重大煤礦事故的致因因素，從5個層級、14個類別和48項指標(biāo)的頻數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，見表1。5個層級中，“不安全行為”的頻數(shù)（261）最高，占總頻數(shù)（959）的27.2%，“外部因素”的頻數(shù)也高達257次。14個類別中，“監(jiān)管不力”的頻數(shù)最高，占總頻數(shù)的23.8%，緊隨其后的是“違規(guī)”（22.6%）、“組織氛圍”（11.7%）。48項指標(biāo)中，“對違法行為失察或制止不力”（58）最為突出，平均每次事故中涉及0.62次，“違規(guī)組織生產(chǎn)”（0.60次）和“安全生產(chǎn)責(zé)任落實不到位”（0.50次）也需重點關(guān)注。

“不安全行為”包含“錯誤”（61）和“違規(guī)”（200）兩個類別。在所有94起事故中有93起事故涉及一個或多個“不安全行為”指標(biāo)（平均每次事故2.96次）。兩個類別包含16項指標(biāo)，發(fā)生頻率最高的是“違法違規(guī)組織生產(chǎn)”（56），平均每次事故涉及0.60次，其次是“違規(guī)放炮”（0.29次）和“不使用防護工具或使用不當(dāng)”（0.28次）。

“不安全行為的前提條件”聚焦3個方面：“人員管理”（53）、“物理條件”（28）和“環(huán)境條件”（68），總頻數(shù)為149。3個類別共包含7項具體指標(biāo)，“通風(fēng)不良”（42）的發(fā)生頻率最高，平均每次事故涉及0.45次，其次是“瓦斯等危險氣體超標(biāo)”（0.28次）。

表1 事故致因分類及頻數(shù)統(tǒng)計Tab.1 Classification and frequency statistics of accident causes

“不安全監(jiān)管”包含3個類別：“監(jiān)督不力”（35）、“未能糾正問題”（43）和“監(jiān)管違規(guī)”（21），總頻數(shù)為99。3個類別包含8項指標(biāo)，頻率發(fā)生最高的是“未及時發(fā)現(xiàn)事故隱患或不夠重視”（24），平均每次事故涉及0.26次。

“組織影響”包含“資源管理”（50）、“組織氛圍”（112）和“組織過程”（31）3個類別，總頻數(shù)為193。9項指標(biāo)中，最嚴(yán)重的問題是“安全生產(chǎn)責(zé)任落實不到位”（47），平均每次事故涉及0.50次，其次是“安全制度不健全或執(zhí)行不力”（0.34次）和“管理者安全生產(chǎn)觀念淡薄”（0.26次）。

“外部因素”包含“監(jiān)管部門”（228）和“地質(zhì)條件”（29）兩個類別，總頻數(shù)為257。7項指標(biāo)中，發(fā)生頻數(shù)排在前三位的依次是“對違法行為失察或制止不力”（58）、“未貫徹落實有關(guān)煤炭安全生產(chǎn)方針政策”（46）和“對煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)督、指導(dǎo)不夠”（42），平均每次事故分別涉及0.62次、0.49次和0.45次。

3.3 事故致因因素間的作用關(guān)系與影響路徑

本研究的另一個目標(biāo)是考察煤礦事故致因因素間的相互作用關(guān)系，分析上一層級對下一層級的影響以及各個層級之間的影響路徑。表3、表4、表5和表6顯示了與下一層級指標(biāo)（第二列）相關(guān)的上一層級（第一列）指標(biāo)的所有統(tǒng)計學(xué)意義上顯著相關(guān)的ORs和95%置信區(qū)間（CI）。

外部因素→組織影響?！癤12監(jiān)管不力”可以預(yù)測“X9資源管理”、“X10組織氛圍”和“X11組織過程”。例如，當(dāng)監(jiān)管部門對煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)督指導(dǎo)不夠時，就意味著“組織的安全生產(chǎn)責(zé)任落實不到位”（OR=1.674，p＜0.005）和“管理者安全生產(chǎn)觀念淡薄”（OR=1.099，p＜0.05）?！癤14地質(zhì)條件”可以預(yù)測“X11組織過程”。例如，“X14a煤層具有突出危險性或構(gòu)造復(fù)雜”可能會導(dǎo)致“X11a弄虛造假”（OR=1.386，p＜0.005），詳細信息，見表3。

表3 層級五與層級四致因因素間的ORsTab.3 The ORs between the contributing factors of level 5 and those of level 4

組織影響→不安全監(jiān)督。組織影響層級中的兩個類別（“X9資源管理”和“X10組織氛圍”）與不安全監(jiān)督層級中的兩個類別聯(lián)系在一起（“X6監(jiān)督不力”和“X7未能糾正問題”）。例如，當(dāng)組織的安全生產(chǎn)責(zé)任落實不到位時，就意味著“X6a未提供作業(yè)規(guī)程”（OR=1.099，p＜0.005）、“X6b監(jiān)督檢查不力”（OR=1.674，p＜0.005）和“X7b沒有及時糾正違章行為或糾正不力”（OR=1.674，p＜0.005）。另外，“X10c安全制度不健全或執(zhí)行不力”也具有很強的預(yù)測價值，詳細信息，見表4。

表4 層級四與層級三致因因素間的ORsTab.4 The ORs between the contributing factors of level 4 and those of level 3

不安全監(jiān)督→不安全行為的前提條件。不安全監(jiān)督層級中的“監(jiān)督不力”和“未能糾正問題”可以預(yù)測“人員管理”、“物理條件”和“環(huán)境條件”。例如，“X6b監(jiān)督檢查不力”與“X4a裝置缺乏”（OR=1.674，p＜0.005）、“X5a通風(fēng)不良”（OR=0.793，p＜0.05）和“X5b瓦斯等危險氣體超限”（OR=1.386，p＜0.005）存在顯著關(guān)聯(lián)關(guān)系?！癤7b未及時糾正違章行為或糾正不力”則可預(yù)測“X3b員工培訓(xùn)”（OR=1.253，p＜0.005）和“X5b瓦斯等危險氣體超限”（OR=0.916，p＜0.05），詳細信息，見表5。

表5 層級三與層級二致因因素間的ORsTab.5 The ORs between the contributing factors of level 3 and those of level 2

不安全行為的前提條件→不安全行為。不安全行為的前提條件層級有3個類別，即“X3人員管理”、“物理條件”和“環(huán)境條件”與不安全行為層級中的“X1錯誤”和“X2違規(guī)”都存在顯著關(guān)聯(lián)。例如，“X3a無證上崗”與“X1c使用不安全的設(shè)備和工具”（OR=1.386，p＜0.005）、“X2c無風(fēng)或微風(fēng)作業(yè)”（OR=0.750，p＜0.05）和“X2f冒險進入危險區(qū)域”（OR=0.750，p＜0.05）?！癤4a裝置缺乏”則可以預(yù)測“X1c使用不安全的設(shè)備和工具” （OR=0.770，p＜0.05）、“X2a不使用防護工具或使用不當(dāng)”（OR=2.197，p＜0.001）、“X2k違規(guī)違法組織生產(chǎn)”（OR=1.009，p＜0.005）和“X2l使用非正規(guī)的方法”（OR=0.770，p＜0.05），詳細信息，見表6。

表6 層級二與層級一致因因素間的ORsTab.6 The ORs between the contributing factors of level 2 and those of level 1

將事故致因因素間的作用關(guān)系進行匯總，可得影響關(guān)系路徑圖，如下圖。從外部因素層級的“監(jiān)管不力”開始，到不安全行為層級的“錯誤”和“違規(guī)”結(jié)束，存在多條特別重大煤礦事故的影響路徑。例如，監(jiān)管不力→資源管理→監(jiān)督不力→物理條件→錯誤，監(jiān)管不力→組織氛圍→未能糾正問題→人員管理→違規(guī)，等。這些路徑也就是特別重大煤礦事故的發(fā)生“軌跡”。

圖 特別重大煤礦事故致因因素間的影響關(guān)系路徑Fig. The paths of relationships among contributing factors of special major coal mine accidents

4 討論與政策建議

不安全行為是各類事故致因模型研究的重點。HFACS模型將“不安全行為”分為兩類：“錯誤”和“違規(guī)”。本研究的實證結(jié)果表明，“違規(guī)”要比“錯誤”嚴(yán)重的多?！斑`規(guī)違法組織生產(chǎn)”是造成中國特別重大煤礦事故的最主要的“不安全行為”，平均每起特別重大事故要發(fā)生0.6次，需要引起我們的高度重視?！斑`規(guī)放炮”和“不使用防護工具或使用不當(dāng)”也需要引起高度關(guān)注。

瓦斯事故的發(fā)生比例占中國特別重大煤礦事故（1997～2011）的近60%?！巴L(fēng)不良”和“瓦斯等危險氣體超標(biāo)”的發(fā)生頻率分別高達42次和26次。危險氣體超標(biāo)，再加上通風(fēng)不良，瓦斯事故的發(fā)生也就不難理解。“通風(fēng)不良”可被認(rèn)為是特別重大煤礦事故最可怕的“前提條件”。我國大多數(shù)煤礦煤層瓦斯含量高、滲透率低[23]，政府、企業(yè)需在“瓦斯”上多下力氣，嚴(yán)防特別重大事故的發(fā)生。

所有的監(jiān)督者，包括高級的和基層的，都應(yīng)提供指導(dǎo)、培訓(xùn)、領(lǐng)導(dǎo)和激勵。然而，這些角色不適用于某些煤炭企業(yè)。良好的專業(yè)指導(dǎo)和監(jiān)督是組織成功的基本要素。在本研究中，“不安全監(jiān)督”包括兩個嚴(yán)重的問題：“員工培訓(xùn)”和“未及時糾正違章行為或糾正不力”。培訓(xùn)在任何組織中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。煤炭企業(yè)應(yīng)關(guān)注煤礦安全生產(chǎn)的法律法規(guī)、安全概念、技能和案例研究，大力提升員工的知識和素養(yǎng)。如果監(jiān)督人員不能及時糾正違章行為，就勢必造成違規(guī)現(xiàn)象的“蔓延”。

組織高層管理人員的決策直接影響監(jiān)督行為。HFACS將組織氛圍視為影響員工績效的重要變量。一般而言，企業(yè)決策圍繞兩個明確目標(biāo)：安全和成本效益?？杀氖?，在許多事故企業(yè)中，后者通常比前者更重要?！鞍踩a(chǎn)責(zé)任落實不到位”和“安全制度不健全或執(zhí)行不力”在事故企業(yè)中表現(xiàn)的尤為突出，需要煤炭企業(yè)常抓不懈。

對外部因素，尤其是監(jiān)管部門對特別重大煤礦事故的影響是本研究的一個重要發(fā)現(xiàn)。政府相關(guān)部門的監(jiān)管不力在所有的致因類別中是發(fā)生頻率最高的，在本研究的所有事故案例中均有“監(jiān)管不力”的“影子”。提高監(jiān)管部門的監(jiān)管水平是政府需要認(rèn)真考慮的重大現(xiàn)實需求。

HFACS的分類特征是該模型的一個重要特性。相比其他系統(tǒng)方法，如AcciMap，該方法可能更適合應(yīng)用于安全管理系統(tǒng)。HFACS的另一個重要特性是通過大量事故案例分析，可以發(fā)現(xiàn)事故的普遍規(guī)律和發(fā)展趨勢。因此，HFACS非常適合于大量事故案例分析?；谙到y(tǒng)的事故分析方法已被應(yīng)用于大多數(shù)安全關(guān)鍵領(lǐng)域，以確定因果因素，并建議適當(dāng)?shù)南到y(tǒng)改革和事故對策?；谙到y(tǒng)思想的事故致因理論認(rèn)為，事故代表了一種復(fù)雜的系統(tǒng)現(xiàn)象，因為事故因素存在于復(fù)雜社會技術(shù)系統(tǒng)的各個層級，并且相互作用。實證結(jié)果表明，特別重大煤礦事故的致因因素不僅存在于“不安全行為”層級，而且存在于“外部因素”、“組織影響”、“不安全監(jiān)督”和“不安全行為的前提條件”等所有層級。HFACS所“倡導(dǎo)”的上一層級因素會對下一層級因素產(chǎn)生影響的“準(zhǔn)則”已經(jīng)被本研究的實證結(jié)果再一次證明。綜合這些影響關(guān)系，可以得到特別重大煤礦事故致因因素間的影響關(guān)系路徑圖，這為遏制和預(yù)防特別重大煤礦事故提供了“路線圖”。

5 結(jié)論

本研究基于HFACS模型，以94起特別重大煤礦事故（1997～2011）為研究對象，得出的主要結(jié)論如下：在層級層面上， “不安全行為”的發(fā)生頻率最高；在類別層面上，“監(jiān)管不力”的發(fā)生頻率最高；在指標(biāo)層面上，“對違法行為失察或制止不力”的發(fā)生頻率最高。借助OR技術(shù)，計算得出上一層級對下一層級指標(biāo)的影響關(guān)系，并得到了一系列致因因素間的影響路徑，這為遏制和預(yù)防特別重大煤礦事故提供了“路線圖”。