王 震 路增祥

(遼寧科技大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院,遼寧 鞍山 114051)

“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”是指礦山不具備安全生產(chǎn)條件時(shí),生產(chǎn)提前、超能力生產(chǎn)或未按正常流程生產(chǎn)的不安全行為。 這種不安全行為主要產(chǎn)生于礦山企業(yè)管理者和生產(chǎn)工人兩大群體中,是在逐利思想驅(qū)動(dòng)下發(fā)生的違背礦山正常生產(chǎn)規(guī)律與程序的行為。 經(jīng)營(yíng)管理層為使企業(yè)獲得更大的效益,工人為獲取更多的超產(chǎn)獎(jiǎng)勵(lì),難以避免地會(huì)產(chǎn)生各種“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”,形成礦山生產(chǎn)過程中的重大潛在風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而對(duì)礦山生產(chǎn)安全帶來較大威脅。 礦山安全管理者和作業(yè)工人心理素質(zhì)[1]、安全認(rèn)知水平和自我效能感[2]較低,是導(dǎo)致礦山企業(yè)因“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”發(fā)生安全事故的重要原因。 因此,分析礦山企業(yè)“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”的發(fā)生及其演化,研究預(yù)防“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”發(fā)生的對(duì)策,是提升礦山安全生產(chǎn)管理質(zhì)量的一項(xiàng)重要內(nèi)容。

不少學(xué)者[3-4]從不同角度、采用不同方法,對(duì)工人不安全行為產(chǎn)生機(jī)理和預(yù)防措施等進(jìn)行了大量研究,并取得了豐碩成果。 如張江石等[5]采用動(dòng)態(tài)演化博弈分析方法構(gòu)建成本收益矩陣,針對(duì)工人脫崗行為和企業(yè)監(jiān)管行為進(jìn)行了研究,得出了工人脫崗行為產(chǎn)生的原因。 韓帥等[6]采用心理學(xué)方法,將前景理論和心理賬戶理論引入到安全行為和監(jiān)管行為的演化博弈決策中,通過構(gòu)建前景收益感知矩陣并分析其收斂性,來判斷兩種行為是否處于理想狀態(tài),為工人不安全行為的監(jiān)管提出了相應(yīng)策略。 李停軍[7]構(gòu)建了工人和工人、工人和監(jiān)管者的博弈模型,在對(duì)模型定性、定量分析和求解的基礎(chǔ)上,研究了工人不安全行為的演化規(guī)律,為不安全行為防控提供了組合干預(yù)原則與方法。 蓋麗麗[8]在建立和分析安全監(jiān)管人員與工人間動(dòng)態(tài)博弈模型的基礎(chǔ)上,提出了具有累積特征的、以階段性獎(jiǎng)懲和安全積分管理為目標(biāo)的激勵(lì)約束機(jī)制,以有效控制工人不安全行為發(fā)生。 楊雪等[9]通過構(gòu)建“礦工情緒監(jiān)管—礦工不安全行為”的動(dòng)態(tài)博弈模型,研究了工人情緒引發(fā)的不安全行為所產(chǎn)生的潛在風(fēng)險(xiǎn)與成本,提出了通過人為干預(yù)提高工人情緒的監(jiān)管效率和減少不安全行為的措施。 生產(chǎn)班組是礦山企業(yè)生產(chǎn)實(shí)施的最小組織單元,班組長(zhǎng)同時(shí)具有本班組兼職安全員的職責(zé),對(duì)本班組的生產(chǎn)組織、實(shí)施與安全監(jiān)管起著重要作用。 班組長(zhǎng)的違章指揮是導(dǎo)致班組成員違章作業(yè)不可忽視的原因。 為實(shí)現(xiàn)對(duì)違章行為的有效約束[10],李琰等[11]基于價(jià)值感知理論,構(gòu)建了作業(yè)班組工人不安全行為與違章指揮、違章作業(yè)的博弈模型,得出了違章指揮和違章作業(yè)產(chǎn)生的主要原因。 上述基于博弈理論的不安全行為研究,為分析工人不安全行為產(chǎn)生原因,建立有效的約束機(jī)制與激勵(lì)措施[12-13]提供了有效方法。

礦山企業(yè)生產(chǎn)過程中,在礦產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)和企業(yè)全員逐利思想的雙重影響下,“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”能夠?qū)ζ髽I(yè)的安全生產(chǎn)狀態(tài)帶來重大影響。 分析與研究礦山“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”產(chǎn)生的原因,對(duì)由此引發(fā)的礦山安全事故進(jìn)行有效防控是十分必要的。 因此,本研究基于演化博弈理論,分析礦山“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”在工人群體產(chǎn)生的機(jī)理,為進(jìn)一步研究礦山安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)防控策略提供參考。

1 “生產(chǎn)冒進(jìn)行為”狀態(tài)函數(shù)構(gòu)建

“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”產(chǎn)生于礦山經(jīng)營(yíng)管理層與生產(chǎn)工人兩大群體。 對(duì)于工人而言,主要與工人的心理因素、認(rèn)知水平和自我效能有關(guān)。 當(dāng)這3 個(gè)因素處于較低水平時(shí),可認(rèn)為工人處于不穩(wěn)定狀態(tài),也即存在不安全行為產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。 以T(X)表示工人的不穩(wěn)定狀態(tài)函數(shù),則有:

式中,O為工人心理因素水平;S為工人認(rèn)知水平;Z為自我效能水平。

當(dāng)工人長(zhǎng)期處于不穩(wěn)定狀態(tài)或處于不穩(wěn)定狀態(tài)的工人占工人群體比例較大時(shí),很大程度上會(huì)導(dǎo)致不安全行為發(fā)生[14]。 因此,若工人處于不穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),記T(X)= 0,表示工人的“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”一定會(huì)發(fā)生;若工人狀態(tài)穩(wěn)定時(shí),記T(X)= 1,表示工人行為安全。 此時(shí),工人的“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”狀態(tài)函數(shù)γ(x) 可表示為

2 “生產(chǎn)冒進(jìn)行為”演化博弈模型

2.1 演化博弈模型構(gòu)建

2.1.1 “博弈”對(duì)象主體與假設(shè)條件

研究生產(chǎn)工人群體的“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”,涉及到工人“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”的發(fā)生與安全監(jiān)管者對(duì)冒進(jìn)行為的遏制兩個(gè)“博弈”對(duì)立面。 因此,構(gòu)建“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”演化博弈模型時(shí),研究對(duì)象為工人和安全監(jiān)管者。 模型建立時(shí),假設(shè)服從以下條件:

(1)當(dāng)工人處于不穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),即發(fā)生不安全行為。

(2)工人處于不穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),安全監(jiān)管者的管控起到了作用,無需采取其他風(fēng)險(xiǎn)控制措施。

(3)工人和安全監(jiān)管者均屬于有限理性個(gè)人[15],都是為實(shí)現(xiàn)自我利益最大化去尋求策略,雙方博弈策略有且僅有[安全行為,“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”]和[不監(jiān)管,監(jiān)管]兩種狀態(tài)。

2.1.2 博弈雙方策略

根據(jù)雙方博弈策略,本研究構(gòu)建的“工人—安全監(jiān)管者”博弈樹模型如圖1 所示。

由圖1 可知:安全監(jiān)管者存在監(jiān)管和不監(jiān)管兩種情形,而工人為實(shí)現(xiàn)自身利益最大化,可能選擇安全行為或“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”。 因此雙方博弈存在4 種情況,即情況1:[監(jiān)管,行為安全],對(duì)應(yīng)收益為[W1,V1];情況2:[監(jiān)管,“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”],對(duì)應(yīng)收益為[W2,V2];情況3:[不監(jiān)管,行為安全],對(duì)應(yīng)收益為[W3,V3];情況4:[不監(jiān)管,“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”],其對(duì)應(yīng)收益為[W4,V4]。

2.1.3 模型參數(shù)確定

依據(jù)礦山企業(yè)安全行為監(jiān)管情況[16],共設(shè)定9個(gè)主要模型參數(shù),具體含義見表1。

表1 模型參數(shù)及其含義Table 1 Model parameters and their meanings

根據(jù)表1 給出的9 個(gè)模型參數(shù)與工人和安全監(jiān)管者收益情況的關(guān)系[17],構(gòu)建的工人和安全監(jiān)管者收益矩陣,如表2 所示。

表2 工人和安全監(jiān)管者收益矩陣Table 2 Matrix for benefits for workers and safety regulators

2.2 模型分析

以Un表示工人的期望收益,其中U1表示工人行為安全的期望收益,U2表示工人“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”的期望收益。 根據(jù)表2 中工人行為收益與安全監(jiān)管者監(jiān)管策略的關(guān)系可知:當(dāng)工人行為安全時(shí),安全管理人員的監(jiān)管概率為y,不監(jiān)管概率為1-y,因此,可得出工人行為安全時(shí)的期望收益U1為

當(dāng)工人進(jìn)行“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”時(shí),對(duì)應(yīng)于安全監(jiān)管者的兩種監(jiān)管策略,可得出工人進(jìn)行“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”時(shí)的期望收益U2為

記工人行為安全的概率為x,“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”概率則為1-x,結(jié)合不同狀態(tài)下的工人收益U1和U2,可得出工人的平均期望收益A為

由于工人群體是理性的,因此在博弈中,工人會(huì)選擇有利于自身的博弈策略。 令工人行為安全的概率變化率為dx/dt,則工人群體收益復(fù)制動(dòng)態(tài)方程Ut可表為

記Kn表示安全監(jiān)管者的期望收益,則安全監(jiān)管者在監(jiān)管時(shí)的期望收益K1進(jìn)行如下計(jì)算:

不監(jiān)管時(shí)的期望收益K2可通過下式得出:

此時(shí),根據(jù)式(7)和式(8)可求得平均期望收益B(式9)和安全監(jiān)管者的期望收益復(fù)制動(dòng)態(tài)方程Kt(式10)。

通過對(duì)工人行為和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的效益動(dòng)態(tài)分析,可得到工人和安全監(jiān)管者的總體博弈復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為

3 工人不安全行為SD 博弈過程

3.1 SD 模型建立

為系統(tǒng)分析工人與安全監(jiān)管者的博弈演化機(jī)理,根據(jù)工人期望收益U1和U2以及安全監(jiān)管者期望收益K1和K2,并結(jié)合二者總體博弈復(fù)制動(dòng)態(tài)方程,采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)軟件,建立了含有2 個(gè)水平變量、2 個(gè)速度變量和13 個(gè)輔助變量的SD 模型,如圖2所示。

圖2 工人不安全行為演化博弈系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型Fig.2 Dynamic model of evolutionary game system of workers′ unsafe behavior

3.2 參數(shù)選取

(1)在滿足博弈過程限制條件的基礎(chǔ)上,選取進(jìn)行博弈的基礎(chǔ)參數(shù)見表3[18]

表3 參數(shù)賦值情況Table 3 Parameter assignments

。

(2)假設(shè)博弈過程持續(xù)100 周,則博弈初始時(shí)間為0,終止時(shí)間為100。 其中,安全監(jiān)管者以固定監(jiān)管頻率4 次/d 對(duì)工人進(jìn)行定期檢查,時(shí)間步長(zhǎng)為0.031 25。

(3)由于工人和安全監(jiān)管者均屬于理性個(gè)人,故在本研究中,工人行為安全概率和安全監(jiān)管者監(jiān)管概率均為0.5。

3.3 SD 模型仿真模擬

根據(jù)表3 給出的參數(shù)賦值,采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)軟件對(duì)8 種博弈狀況進(jìn)行模擬,分析參數(shù)變化對(duì)博弈雙方行為選擇的影響。 博弈模型隨P1、P2、P33 個(gè)成本參數(shù)的變化特征如圖3 所示。

圖3 初始參數(shù)和成本參數(shù)變化時(shí)的演化博弈過程Fig.3 Evolutionary game process during the variation of initial parameters and cost parameters

分析圖3 可知:

(1)當(dāng)工人為達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)所需付出的成本(P1)增加后,工人行為安全概率快速下降,使得“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”增多,安全監(jiān)管者為遏制生產(chǎn)事故發(fā)生,傾向于實(shí)施監(jiān)管行為。

(2)當(dāng)工人不穩(wěn)定狀態(tài)提高時(shí),安全監(jiān)管者付出的成本(P2)增加,安全監(jiān)管者和工人會(huì)根據(jù)各自收益變化情況進(jìn)行短暫的動(dòng)態(tài)博弈;當(dāng)工人行為安全的概率為1 時(shí),安全監(jiān)管者不進(jìn)行監(jiān)管。

(3)當(dāng)安全監(jiān)管者加大對(duì)不穩(wěn)定狀態(tài)工人的經(jīng)濟(jì)懲罰(P3)時(shí),工人在短期內(nèi)會(huì)減少“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”的發(fā)生,隨后由于安全監(jiān)管者的監(jiān)管概率下降,工人行為安全的概率也降低。 5 周后,根據(jù)收益情況,博弈雙方開始新的博弈。

博弈模型隨G1、G2、G33 個(gè)收益參數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)成本參數(shù)L的變化特征如圖4 所示。

圖4 風(fēng)險(xiǎn)成本和收益參數(shù)變化的演化博弈過程Fig.4 Evolutionary game process during the variation of risk cost and return parameters

分析圖4 可知:

(1)當(dāng)工人的不穩(wěn)定狀態(tài)提高,導(dǎo)致事故發(fā)生時(shí)工人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)成本(L)增加,使得動(dòng)態(tài)博弈過程變緩,工人的行為選擇和安全管監(jiān)管者的監(jiān)管選擇變化周期更長(zhǎng),安全生產(chǎn)狀況更穩(wěn)定。

(2)當(dāng)工人處于穩(wěn)定狀態(tài)的收益(G1)提高后,工人為尋求更高的收益,會(huì)規(guī)避“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”的發(fā)生,安全監(jiān)管者則相應(yīng)減少監(jiān)管行為。

(3)當(dāng)工人處于不穩(wěn)定狀態(tài)的收益(G2)提高時(shí),工人“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”增多,安全監(jiān)管者傾向于實(shí)施監(jiān)管行為。

(4)當(dāng)安全監(jiān)管者不進(jìn)行監(jiān)管時(shí)的收益值(G3)提高時(shí),工人和安全監(jiān)管者的行為會(huì)呈現(xiàn)明顯的波動(dòng)變化,二者為達(dá)到各自的收益最大化進(jìn)行反復(fù)動(dòng)態(tài)博弈,該種狀態(tài)不利于礦山安全生產(chǎn)。

3.4 模型參數(shù)的敏感度分析

為分析生產(chǎn)過程中不同影響因素對(duì)工人安全行為和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的影響,本研究引入經(jīng)濟(jì)學(xué)中敏感度的概念分析參數(shù)的敏感度[19]。 通過改變初始模型的參數(shù)賦值,分析不同參數(shù)下的工人安全行為和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的概率變化情況,從而得出各個(gè)因素的影響程度,結(jié)果見表4。

表4 各參數(shù)對(duì)工人行為安全和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的影響Table 4 Influence of each parameter on worker behavior safety and supervision behavior of safety regulators

由表4 可知:

(1)各參數(shù)對(duì)工人行為安全的影響特征表現(xiàn)為:① 工人處于穩(wěn)定狀態(tài)的收益(G1)對(duì)工人行為安全的影響最大,其敏感度為1.20,影響最小的是當(dāng)工人處于不穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),安全監(jiān)管者付出的成本(P2),其敏感度為0.22;② 各參數(shù)對(duì)工人行為安全的影響程度差別較小,僅當(dāng)參數(shù)G1變化時(shí),所得敏感度大于1。

(2)各參數(shù)對(duì)安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的影響特征表現(xiàn)為:① 工人處于穩(wěn)定狀態(tài)的收益(G1)對(duì)安全監(jiān)管者監(jiān)管行為影響最大,其敏感度為4.91,影響最小的是安全監(jiān)管者不進(jìn)行監(jiān)管時(shí)的收益值(G3),其敏感度為0.16;② 各參數(shù)對(duì)安全監(jiān)管行為的影響程度差別較顯著。

(3)從敏感度計(jì)算結(jié)果分析可知:對(duì)工人行為安全和安全監(jiān)管行為影響程度最大的均是工人處于穩(wěn)定狀態(tài)的收益(G1)。 工人層面的模型參數(shù)(P1、G1、G2、L)變化對(duì)工人行為安全和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的影響程度,普遍顯著于安全監(jiān)管者層面的模型參數(shù)(P2、P3、G3)。 因此,為更有效地減少礦山“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”發(fā)生,可依據(jù)上述規(guī)律進(jìn)行安全管控。

4 結(jié) 論

(1)運(yùn)用演化博弈理論,依據(jù)成本效益關(guān)系構(gòu)建了工人行為和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的動(dòng)態(tài)博弈矩陣模型。 該模型系統(tǒng)考慮了影響礦山“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”產(chǎn)生的主要因素,便于有效分析其產(chǎn)生機(jī)理,從而為礦山生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控提供參考。

(2)運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法,分析了工人行為和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的演化博弈過程,得出在一定范圍內(nèi),工人行為安全概率和安全監(jiān)管力度成正相關(guān),但隨著監(jiān)管力度加大,工人會(huì)傾向于實(shí)施“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”。 提高安全監(jiān)管者對(duì)不穩(wěn)定狀態(tài)工人的經(jīng)濟(jì)懲罰、增大不穩(wěn)定狀態(tài)導(dǎo)致事故發(fā)生時(shí)工人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)成本,有助于放緩工人和安全監(jiān)管者博弈過程,安全生產(chǎn)狀況更穩(wěn)定。

(3)采用敏感度理論,對(duì)影響工人行為安全和安全監(jiān)管者監(jiān)管行為的4 個(gè)成本因素和3 個(gè)收益因素進(jìn)行了敏感度分析,得出工人處于穩(wěn)定狀態(tài)的收益對(duì)工人行為和安全監(jiān)管行為的影響程度最大。 因此,礦山企業(yè)可根據(jù)不同因素的重要度排序,優(yōu)化獎(jiǎng)懲機(jī)制,從而降低“生產(chǎn)冒進(jìn)行為”的發(fā)生概率。