劉 晴， 張海燕， 姜 慧， 許 娜， 潘雨欣

(1.徐州工程學(xué)院 土木工程學(xué)院，江蘇 徐州 221018；2.中國礦業(yè)大學(xué) 力學(xué)與土木工程學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

隨著建筑業(yè)高速發(fā)展，且行業(yè)具有高風(fēng)險(xiǎn)性和事故多發(fā)性特點(diǎn)，近年來，建設(shè)工程事故頻發(fā)不止。據(jù)住建部相關(guān)數(shù)據(jù)(圖1)顯示，房屋市政工程事故起數(shù)與死亡人數(shù)呈現(xiàn)逐年增長態(tài)勢(shì)，其中高處墜落、坍塌、起重傷害是房屋市政工程生產(chǎn)中應(yīng)著重預(yù)防的對(duì)象[1]。并且，2011—2019年坍塌事故在較大及以上事故中占比最高；坍塌事故平均死亡率(死亡人數(shù)與事故起數(shù)之比)為1.9，遠(yuǎn)高于所有事故的平均死亡率1.2[2]。事故頻發(fā)和高死亡率造成了消極的社會(huì)影響，引起了廣泛的社會(huì)關(guān)注。

圖1 2011—2019年房屋市政工程坍塌事故情況

目前，面對(duì)國內(nèi)嚴(yán)峻的事故現(xiàn)狀，相關(guān)學(xué)者從微觀角度對(duì)坍塌事故展開了相關(guān)研究。唐琳瑤等[3]通過構(gòu)建事故致因數(shù)據(jù)庫，挖掘塔吊坍塌事故致因鏈；張兵等[4]從人為視角定性定量地剖析高支模施工安全事故的組合因果關(guān)系；羅秋實(shí)等[2]建立、分析坍塌事故風(fēng)險(xiǎn)演化網(wǎng)絡(luò)，明確事故關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)并提出風(fēng)險(xiǎn)消減策略；王丹等[5]應(yīng)用事故致因“2-4”模型對(duì)模板坍塌事故進(jìn)行分析,定位事故發(fā)生的直接、間接原因和關(guān)系；Yikun Su等[6]利用案例推理模型實(shí)現(xiàn)建筑安全事故的事前控制和決策。

就各類型坍塌事故而言，此類研究立足于微觀視角，側(cè)重于從人、物層面分析導(dǎo)致事故發(fā)生的主要因果規(guī)律，為生產(chǎn)單位制定具體的事故預(yù)防措施提供科學(xué)的參考依據(jù)，但是從宏觀角度，為了解我國各地區(qū)坍塌事故發(fā)生情況，缺乏對(duì)事故演化規(guī)律和時(shí)空特征的挖掘。

現(xiàn)有關(guān)于建筑安全事故的時(shí)空特征分析所涵蓋的事故類型十分廣泛。鄭霞忠等[7]基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析博弈交叉評(píng)價(jià)法評(píng)估2012—2017年我國各省域建筑安全生產(chǎn)水平，探究其時(shí)空演變特征及影響因素；Shao Bo等[8]利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法分析2012—2016年建筑生產(chǎn)安全事故的類別、發(fā)生時(shí)段，指出提高建筑生產(chǎn)安全事故的主要監(jiān)控對(duì)象和時(shí)間段；孫磊等[9]采用泰爾指數(shù)、空間馬爾柯夫鏈方法來分析2007—2016年建筑業(yè)安全形勢(shì)的區(qū)域差異及區(qū)位分布的時(shí)空演變。其研究對(duì)象聚焦于工程事故整體，缺少坍塌事故的針對(duì)性研究。

本文收集我國31省(自治區(qū)、直轄市)2011—2019年房屋市政工程454起坍塌事故，借助ArcGIS、SPSS軟件，基于斯皮爾曼相關(guān)性原理、平均最鄰近指數(shù)、不平衡指數(shù)分析其時(shí)空特征和規(guī)律，以期從宏觀上把握事故發(fā)生的演變規(guī)律，科學(xué)衡量各區(qū)域間建筑安全水平的不均衡差異，為改善現(xiàn)行建筑安全管理模式提供參考。

1 數(shù)據(jù)和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究通過查詢中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、各省市應(yīng)急管理局和安全管理網(wǎng)站中的事故公告以及事故調(diào)查報(bào)告，收集整理了2011—2019年中國31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的454起坍塌事故，包括119起較大及以上坍塌事故。本研究根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》收集2012—2020年在宏觀上導(dǎo)致中國坍塌事故時(shí)空差異的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)?！吨袊y(tǒng)計(jì)年鑒》中數(shù)據(jù)更新到2019年，故下文的指標(biāo)分析時(shí)間跨度為2011—2019年。

1.2 研究方法

本文運(yùn)用SPSS對(duì)坍塌事故頻數(shù)與建筑業(yè)相關(guān)因子數(shù)值進(jìn)行相關(guān)性分析，利用ArcGIS對(duì)坍塌事故進(jìn)行空間格局分析。相關(guān)衡量指標(biāo)如下：

(1)平均最近鄰指數(shù)。平均最近鄰指數(shù)(ANNI)通過計(jì)算單個(gè)點(diǎn)與最近點(diǎn)之間的觀測(cè)平均距離和隨機(jī)模式下的預(yù)期平均距離之比，來比較與隨機(jī)分布的偏離程度[10]。本文采用ANNI判別我國坍塌事故分布的類型，計(jì)算公式如下：

式中：ANNO為坍塌事故發(fā)生的平均距離；ANNE為預(yù)期距離；N為事故總數(shù)；A為中國的面積；dij為任一事故發(fā)生地點(diǎn)與最鄰點(diǎn)間的距離。當(dāng)ANNI>1時(shí)，事故為離散分布；ANNI<1時(shí)，事故為聚集分布；ANNI=1時(shí)，事故為隨機(jī)分布。

(2)不平衡指數(shù)。不平衡指數(shù)反映了研究對(duì)象在不同層級(jí)或不同區(qū)域內(nèi)分布的齊全程度或均衡程度[11]。本文用其度量坍塌事故在全國各省區(qū)中的分布均衡狀況，采用羅倫茲曲線計(jì)算集中指數(shù)，公式如下：

式中：n為省區(qū)數(shù)量；Yi為各省區(qū)坍塌事故數(shù)量占總數(shù)從大到小排序后，第i位的累計(jì)百分比。不平衡指數(shù)S介于0～1之間，若事故平均分布在各省區(qū)中則S=0；若事故集中在一個(gè)省區(qū)中，則S=1。

(3)相關(guān)性分析。相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量因素進(jìn)行分析，從而衡量兩個(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。斯皮爾曼(Spearman)相關(guān)性系數(shù)計(jì)算公式如下：

式中：x為獨(dú)立變量；y為依賴變量。

2 坍塌事故時(shí)間格局分析

2.1 坍塌事故時(shí)間分布規(guī)律

根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2011—2019年事故總數(shù)在15～76起范圍內(nèi)波動(dòng)，依據(jù)事故主要類型[12]，將樣本進(jìn)一步劃分為模板、腳手架、土石方、基坑、作業(yè)平臺(tái)、拆除改造工程和其他建構(gòu)筑物坍塌七類。如圖2逐年變化的具體情況可知，2011—2012年事故總量較低，2012—2014年事故總數(shù)增長穩(wěn)定，2017年達(dá)到最高峰，2018年數(shù)量雖有下降，但事故起數(shù)時(shí)間序列未來變化趨勢(shì)均與過去總變化趨勢(shì)相同，呈現(xiàn)的下降趨勢(shì)不顯著[1]。

圖2 2011—2019年坍塌事故總數(shù)逐年變化情況

由2011—2019年各類型坍塌事故起數(shù)統(tǒng)計(jì)情況(表1)所示，在各類事故中，模板、腳手架坍塌事故于2013—2014年間出現(xiàn)小高峰后，事故起數(shù)明顯下降；土石方、基坑坍塌事故起數(shù)仍有小幅增長；施工過程中建筑物局部區(qū)域、堆載物或鋼筋、鋼梁等構(gòu)筑物引起的其他建構(gòu)筑坍塌事故起數(shù)增長明顯。

表1 2011—2019年各類型坍塌事故起數(shù)統(tǒng)計(jì)情況

坍塌事故逐月、逐時(shí)變化情況如圖3所示，具有明顯的時(shí)間性規(guī)律。從中發(fā)現(xiàn)1年12個(gè)月中5月、7—8月、11月—次年1月事故頻發(fā)，2月情況最為良好；1天24小時(shí)中，9:00—11:00和15:00—18:00兩個(gè)時(shí)段工程坍塌情況較為嚴(yán)重。

圖3 2011—2019年坍塌事故時(shí)相分析

2.2 原因分析

2.2.1 事故頻數(shù)年際波動(dòng)因素

事故頻數(shù)總體呈逐年上升趨勢(shì)。2011—2012年較為平穩(wěn)，2013年始，各類型事故分別出現(xiàn)頻發(fā)現(xiàn)象，2014—2015年保持穩(wěn)定，2017年達(dá)到峰值，2018年后增速放緩。其中，與土石方、基坑、其他建構(gòu)筑物坍塌事故相較，模板、腳手架坍塌事故頻數(shù)在2014年后得到明顯控制。

(1)政策因素：在工程質(zhì)量安全監(jiān)管方面，住建部組織嚴(yán)查重點(diǎn)地區(qū)，落實(shí)事故主體責(zé)任，自2013年深入開展預(yù)防施工起重機(jī)械、腳手架等坍塌事故專項(xiàng)整治工作以來，成效顯著。進(jìn)而在2014年，住建部依據(jù)《國務(wù)院安委會(huì)辦公室關(guān)于開展建筑施工預(yù)防坍塌事故專項(xiàng)整治“回頭看”的通知》深化做好坍塌事故預(yù)防工作。由于事故預(yù)防工作的合理化、有效化開展，2014—2016年事故頻數(shù)起伏平緩，模板、腳手架坍塌事故繼2013—2014年出現(xiàn)小高峰后，高發(fā)趨勢(shì)得以控制。

而在2015年5月，國家安全監(jiān)管總局在“國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局令”中對(duì)《〈生產(chǎn)安全事故報(bào)告和調(diào)查處理?xiàng)l例〉罰款處罰暫行規(guī)定》作出修改，并提出懲罰性條款“事故發(fā)生單位主要負(fù)責(zé)人遲報(bào)事故的，處上一年年收入60%～80%的罰款；漏報(bào)事故的，處上一年年收入40%～80%的罰款”；2016年6月，國家安全監(jiān)管總局、公安部、農(nóng)業(yè)部、質(zhì)檢總局和民航局聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于做好生產(chǎn)安全事故統(tǒng)計(jì)信息歸口直報(bào)工作的通知〔2016〕70號(hào)》，通知規(guī)定從2016年7月1日起，生產(chǎn)安全事故統(tǒng)計(jì)信息將全面實(shí)行安全監(jiān)管部門歸口直報(bào)。兩項(xiàng)文件的頒布使生產(chǎn)安全事故隱瞞不報(bào)、謊報(bào)及故意破壞事故現(xiàn)場(chǎng)、毀滅有關(guān)證據(jù)等違法行為得到有效遏制[13]，同時(shí)也暴露出2016年未上報(bào)的違法安全事故，事故頻數(shù)出現(xiàn)上升趨勢(shì)，2017年達(dá)到峰值。

(2)經(jīng)濟(jì)因素：根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，建筑業(yè)總產(chǎn)值情況如圖4a所示。將2011—2019年事故頻數(shù)和建筑業(yè)總產(chǎn)值線性擬合后得出圖4b，觀察發(fā)現(xiàn)兩者呈現(xiàn)正相關(guān)。換言之，隨著年建筑業(yè)總產(chǎn)值的上升，其事故頻數(shù)相應(yīng)增長。利用SPSS進(jìn)一步量化其相關(guān)性，驗(yàn)證得到相關(guān)性系數(shù)為0.946**(sig.=0.000，相關(guān)性顯著)。由此，2014—2015年建筑業(yè)總產(chǎn)值增速下降，事故總頻數(shù)幾乎未出現(xiàn)增幅；2016年隨總產(chǎn)值增速上升，事故頻數(shù)隨之增長；2017年達(dá)到近六年增速最高值，與該年事故頻數(shù)峰值特征相符。

圖4 2011—2019年建筑業(yè)總產(chǎn)值情況

2.2.2 事故頻數(shù)季節(jié)性變動(dòng)因素

坍塌事故發(fā)生在5月、7—8月、11月—次年1月較多；2月低谷期后又出現(xiàn)明顯增幅；6月事故頻數(shù)出現(xiàn)小幅下降。

(1)氣候因素：7—8月是夏季施工期；11月—次年1月是冬季施工期。鑒于建筑施工周期長且露天作業(yè)多，極端氣候條件下，工人在心理、生理以及精神狀態(tài)不佳時(shí)容易決策失誤，傾向于選擇影響自身和他人安全的行為[14]。

(2)節(jié)氣因素：2月多為春節(jié)期間。城市內(nèi)，建設(shè)行業(yè)從業(yè)人員外來人口居多，節(jié)氣返鄉(xiāng)后施工進(jìn)程延緩，因此，城市流動(dòng)人口的季節(jié)性遷徙是2月事故量少的深層次原因[15]。節(jié)后復(fù)工，工人處于狀態(tài)調(diào)整期，3—5月事故逐月頻發(fā)。

(3)監(jiān)管制度因素：每年6月為住房城鄉(xiāng)建設(shè)系統(tǒng)“安全生產(chǎn)月”。各地區(qū)住房城鄉(xiāng)主管部門加強(qiáng)對(duì)工程質(zhì)量情況的監(jiān)管、指導(dǎo)、總結(jié)，促使6月事故頻數(shù)有所下降。

2.2.3 事故頻數(shù)時(shí)相差異性因素

坍塌事故頻數(shù)在每日9:00—11:00，15:00—18:00時(shí)間段為多發(fā)，兩個(gè)時(shí)間段中的10:00，17:00最高。

(1)工人工作制因素：9:00—11:00和15:00—18:00處在工人正常的工作時(shí)間，是事故可能發(fā)生時(shí)間段。

(2)工人身心狀態(tài)因素：臨近午休和下班的10:00，17:00，施工工人精神疲憊、安全意識(shí)薄弱，是事故易發(fā)生時(shí)間點(diǎn)。

3 坍塌事故空間格局分析

3.1 坍塌事故空間分布規(guī)律

3.1.1 空間分布類型

各省市地區(qū)的較大及以上事故的發(fā)生情況對(duì)死亡人數(shù)起顯著影響。本文依據(jù)全國7大地理分區(qū)(不包括港澳臺(tái))，統(tǒng)計(jì)的2011—2019年坍塌事故地區(qū)分布情況見表2，其中華東區(qū)各項(xiàng)數(shù)值均為最高，死亡人數(shù)最多，事故頻數(shù)接近總數(shù)的1/3；西部地區(qū)事故頻數(shù)較少。整體而言，越往東南沿海地區(qū)發(fā)展，事故分布越集中且死亡人數(shù)越高。通過表格統(tǒng)計(jì)，判斷事故的地理分布在部分區(qū)域內(nèi)具有集中性。

表2 中國各分區(qū)坍塌事故分布

為精確地判別坍塌事故在全國范圍內(nèi)的分布類型，在ArcGIS中投影119個(gè)較大及以上事故地址，根據(jù)119個(gè)點(diǎn)要素測(cè)算平均最近鄰指數(shù)，得出平均觀察距離ANNO=87631.0726 m，平均預(yù)期距離ANNE=142014.3204 m,平均最鄰近指數(shù)ANNI=0.617058<1。因此，較大及以上坍塌事故在全國范圍內(nèi)屬于集聚型分布。

3.1.2 空間分布均衡性

在全國31個(gè)省市中，廣東、江蘇、山東坍塌事故頻數(shù)位居前三，與青海、內(nèi)蒙古、西藏等西北地區(qū)相比，事故發(fā)生率、死亡率大，較大及以上事故多，總體呈現(xiàn)“區(qū)域內(nèi)集中，區(qū)域間失衡”的分布情況。為此，如圖5所示，以坍塌事故總頻數(shù)為依據(jù)，考察坍塌事故在各省區(qū)分布的羅倫茲曲線，發(fā)現(xiàn)粵、蘇、魯、冀、湘、皖、豫、黑僅八個(gè)省區(qū)的事故頻數(shù)就達(dá)到了總數(shù)的一半以上。經(jīng)過計(jì)算，得出不平衡指數(shù)S=0.407，相應(yīng)表明坍塌事故在31個(gè)省區(qū)中地理分布不均衡。

圖5 各省市坍塌事故頻數(shù)羅倫茲曲線

3.2 原因分析

為進(jìn)一步探究事故地理分布“區(qū)域內(nèi)集中，區(qū)域間失衡”的影響因素，本文收集了建筑業(yè)相關(guān)因子數(shù)值，利用斯皮爾曼相關(guān)性原理在SPSS中進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表3。彼此顯著的正相關(guān)性表明，各省的地區(qū)GDP、建筑業(yè)總產(chǎn)值、增加值、從業(yè)人員、企業(yè)單位數(shù)是坍塌事故發(fā)生的主要因素。即若一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、建筑業(yè)越鼎盛、價(jià)值創(chuàng)造活力越強(qiáng)、從業(yè)人員和企業(yè)單位數(shù)越多，坍塌事故發(fā)生的頻次就相對(duì)越高。

表3 坍塌事故各因子相關(guān)性分析結(jié)果

3.2.1 地區(qū)GDP情況分析

地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接影響一個(gè)省市的安全事故防控人力、財(cái)力等資源的豐缺，以及建設(shè)單位的建設(shè)能力、事故預(yù)警能力、管理工具與技術(shù)的先進(jìn)水平，進(jìn)而影響安全事故的預(yù)防和管理水平。如圖6所示，海南、甘肅、寧夏、青海、貴州、黑龍江等省市年均GDP較低，而每單位GDP產(chǎn)出下事故頻次相對(duì)較高，安全形勢(shì)不容樂觀[16]。一般地，地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，建設(shè)單位所掌握的技術(shù)和工具水平越高，對(duì)坍塌事故預(yù)防和管理能力越強(qiáng)，單位GDP產(chǎn)出下事故頻次越低。

圖6 各省市年均單位GDP產(chǎn)出下事故頻數(shù)變化

3.2.2 建筑業(yè)總產(chǎn)值、增加值情況分析

建筑業(yè)年總產(chǎn)值和增加值能確切地反映地區(qū)建筑業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效果。以各省市年均總產(chǎn)值為依據(jù)，得出不均衡指數(shù)S=0.477，與事故頻數(shù)的不均衡指數(shù)(S=0.407)相近。并且，如圖7所示，2011—2019年各省市年均總產(chǎn)值、增加值與事故頻數(shù)總體趨勢(shì)基本一致。結(jié)合上述兩項(xiàng)分析，區(qū)域內(nèi)建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大、生產(chǎn)活力的提高均會(huì)增加事故隱患，區(qū)域間總產(chǎn)值和增加值的不均衡間接導(dǎo)致事故頻數(shù)表現(xiàn)出顯著的差異性。

圖7 建筑業(yè)總產(chǎn)值與事故頻數(shù)總體趨勢(shì)

3.2.3 建筑業(yè)從業(yè)人員、企業(yè)單位數(shù)情況分析

如圖8所示，將2011—2019年各省市年均企業(yè)單位和從業(yè)人員數(shù)量按地區(qū)匯總。明顯地，大量數(shù)據(jù)集中在東南沿海地區(qū)所涉及的省份，與這些區(qū)域的建設(shè)行業(yè)發(fā)展快、經(jīng)濟(jì)體量大密切相關(guān)；西北和東北區(qū)域企業(yè)分布和從業(yè)人員稀疏且數(shù)值小。因此，企業(yè)單位和從業(yè)人員分布的不均衡性間接導(dǎo)致坍塌事故頻數(shù)的地區(qū)差異性，各區(qū)域建設(shè)安全事故面臨的風(fēng)險(xiǎn)程度不一。

圖8 企業(yè)單位和從業(yè)人員數(shù)量地區(qū)分布

4 結(jié)論和展望

根據(jù)經(jīng)濟(jì)、地理、統(tǒng)計(jì)方面的相關(guān)知識(shí)和方法，從時(shí)間、空間兩個(gè)角度對(duì)我國2011—2019年房屋市政工程坍塌事故進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

(1)坍塌事故頻數(shù)呈現(xiàn)年際波動(dòng)性。隨著建筑業(yè)經(jīng)濟(jì)體量和整體規(guī)模的不斷擴(kuò)大，各類型坍塌事故頻數(shù)保持逐年增長態(tài)勢(shì)。緊跟著相關(guān)政策的出臺(tái)，模板、腳手架等坍塌事故專題預(yù)防工作落到了實(shí)處，對(duì)該類事故發(fā)生起到了顯著的遏制作用。但是，相關(guān)部門也應(yīng)當(dāng)及時(shí)地加強(qiáng)監(jiān)管，防止嚴(yán)格管制下出現(xiàn)過度反彈現(xiàn)象。本文揭示出建筑行業(yè)發(fā)展的兩面性，提出行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提升必須利用好政策的約束作用，形成“促進(jìn)-抑制”共同影響的局面。

(2)坍塌事故發(fā)生呈現(xiàn)季節(jié)性和時(shí)相差異性。事故頻數(shù)受氣候、工作規(guī)制等內(nèi)外部環(huán)境影響，逐月、逐時(shí)差異性明顯。如若在工程的現(xiàn)場(chǎng)管理方式上細(xì)化或創(chuàng)新，調(diào)整工人工作狀態(tài)，深化工人安全認(rèn)知，切斷部分危險(xiǎn)源，可以從根本上降低因氣候、工人、節(jié)氣等因素導(dǎo)致的事故風(fēng)險(xiǎn)。

(3)坍塌事故分布呈現(xiàn)地理分布不均衡性。在全國地理范圍內(nèi)，坍塌事故的分布類型為集聚型，主要集中在東南沿海地區(qū)，其建筑行業(yè)發(fā)展快，坍塌事故頻發(fā)且死亡人數(shù)多。然而，也因地區(qū)建筑業(yè)起步早、施工技術(shù)水平高、企業(yè)安全管理較為規(guī)范，并且在地區(qū)較高的經(jīng)濟(jì)水平支撐下，能夠針對(duì)坍塌事故預(yù)防和管理提供技術(shù)保障，一定程度抑制事故的過度發(fā)生。因此，在城市建設(shè)的過程中，建筑業(yè)應(yīng)當(dāng)注重工程安全技術(shù)的支撐和投入，進(jìn)行專題防控，減少坍塌事故的發(fā)生。

研究總結(jié)了我國近年來房屋市政工程坍塌事故的時(shí)間、空間規(guī)律，有助于管理部門把握各省經(jīng)濟(jì)、政策推動(dòng)下的事故演變狀況。但針對(duì)兩類建筑業(yè)發(fā)展情況不一的省份，例如甘肅和江蘇，如何精選事故樣本，對(duì)比事故變化差異，應(yīng)對(duì)不同經(jīng)濟(jì)體提出因地制宜的事故預(yù)防策略尚需進(jìn)一步研究。