摘要：針對塔機(jī)事故多發(fā)、安全投入不足等問題，構(gòu)建塔機(jī)租賃企業(yè)與政府間的演化博弈模型，找到最優(yōu)的獎(jiǎng)懲策略組合，以促進(jìn)塔機(jī)租賃企業(yè)全面有效地安全投入。結(jié)果表明：動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰（DR-DP）模式能更好地促進(jìn)企業(yè)落實(shí)安全投入和政府監(jiān)管；塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入行為也受政府獎(jiǎng)懲力度的影響。研究結(jié)果對引導(dǎo)政府制定塔機(jī)安全管理政策和優(yōu)化獎(jiǎng)懲機(jī)制具有重要意義。

關(guān)鍵詞：獎(jiǎng)懲模式；安全投入；塔機(jī)租賃企業(yè)；演化博弈

0 引言

2024年4月，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部發(fā)布的《關(guān)于開展房屋市政工程安全生產(chǎn)治本攻堅(jiān)三年行動(dòng)的通知》中，將健全施工安全事前預(yù)防機(jī)制放在首要任務(wù)，提出要從源頭提升危大工程安全管控水平。盡管國家層面對建筑安全的重視程度不斷提升，但由于市場競爭、資金短缺、企業(yè)安全意識淡薄等因素影響，建筑業(yè)安全投入存在嚴(yán)重不足，各類安全事故仍然層出不窮^[1]。

當(dāng)前，涉及塔機(jī)安全的文獻(xiàn)多集中于技術(shù)研發(fā)^[2-6]、事故統(tǒng)計(jì)^[7-8]及施工現(xiàn)場監(jiān)管^[9-10]等方面，很少有研究從風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防視角對安全投入進(jìn)行分析。盡管法規(guī)和政策對于塔機(jī)的安全保障工作有明確要求，但在實(shí)際操作中，這些法規(guī)和政策并沒有得到有效落實(shí)，部分塔機(jī)租賃企業(yè)對塔機(jī)安全重視不足，壓縮安全方面的投入，僅配置低于市場標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品來應(yīng)付政府監(jiān)管^[11]。因此，本文通過研究塔機(jī)租賃企業(yè)與政府的博弈行為，結(jié)合獎(jiǎng)勵(lì)與懲罰模式的動(dòng)態(tài)調(diào)整，以有效促進(jìn)塔機(jī)安全投入，進(jìn)一步保障塔機(jī)安全；同時(shí)，為促進(jìn)整個(gè)特種設(shè)備行業(yè)實(shí)現(xiàn)充分有效的安全投入提供了新的研究案例和管理思路，對促進(jìn)特種設(shè)備安全管理的創(chuàng)新與發(fā)展具有重要意義。

1 不同獎(jiǎng)懲模式下演化博弈分析

本文定義的塔機(jī)安全投入包括在設(shè)備上配置完備的塔機(jī)安全監(jiān)測系統(tǒng)，以及在管理上對塔機(jī)司機(jī)進(jìn)行正規(guī)培訓(xùn)、對閑置塔機(jī)進(jìn)行定期維護(hù)保養(yǎng)等各項(xiàng)人力、財(cái)力、物力投入。為方便表達(dá)，以下分別對4種獎(jiǎng)懲模式簡化命名：靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰模式（SR-SP）、動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)靜態(tài)懲罰模式（DR-SP）、動(dòng)態(tài)懲罰靜態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)模式（DP-SR），以及動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰模式（DP-DR）。

1.1 基本假設(shè)

塔機(jī)租賃企業(yè)作為塔機(jī)相關(guān)安全產(chǎn)品配置和塔機(jī)司機(jī)的提供方，在政府進(jìn)行塔機(jī)安全相關(guān)配置的監(jiān)管中負(fù)有主要責(zé)任^[12]。因此，本研究假設(shè)塔機(jī)安全投入主要涉及兩個(gè)博弈主體：塔機(jī)租賃企業(yè)和政府部門。塔機(jī)租賃企業(yè)有兩種策略選擇：一是嚴(yán)格按照國家塔機(jī)安全生產(chǎn)相關(guān)要求，如配置有效的塔機(jī)安全監(jiān)測產(chǎn)品，對司機(jī)進(jìn)行規(guī)范培訓(xùn)，對塔機(jī)進(jìn)行定期維護(hù)保養(yǎng)等;二是表面進(jìn)行安全投入來應(yīng)付政府部門的監(jiān)管，如配置性能低價(jià)格低的安全產(chǎn)品、無事故不維保等投機(jī)行為。因此，塔機(jī)租賃企業(yè)的策略空間為{安全投入，表面安全投入}?；陉愓追嫉?sup>[13]的研究，政府監(jiān)管的程度會顯著影響主體的行為選擇，因此，這里假設(shè)政府部門的策略空間為{強(qiáng)監(jiān)管，弱監(jiān)管}?；炯僭O(shè)如下：

（1）博弈過程中塔機(jī)租賃企業(yè)和政府部門都是有限理性的。政府部門對塔機(jī)安全投入進(jìn)行強(qiáng)監(jiān)管的概率為y，弱監(jiān)管的概率為1-y；塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的概率為x，僅進(jìn)行表面安全投入的概率為1-x。

（2）塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的成本為C1，表面安全投入的成本為C2，且C1＞C2。

（3）塔機(jī)租賃企業(yè)不按要求進(jìn)行安全投入導(dǎo)致塔機(jī)安全事故發(fā)生的概率為p，企業(yè)為此承擔(dān)的損失為Q。

（4）政府部門監(jiān)管成本為G3。當(dāng)塔機(jī)租賃企業(yè)選擇安全投入時(shí)，政府部門可以從企業(yè)安全行為中獲得收益為G1，包括政治收益（如政府安全聲譽(yù)提升）和經(jīng)濟(jì)收益（如企業(yè)安全投入提升，稅收增加，預(yù)期收益增加）。同時(shí)，由于施工事故的發(fā)生具有負(fù)外部性，因此對事故所造成的社會損失設(shè)為L。

（5）在政府進(jìn)行監(jiān)管時(shí)，如果企業(yè)進(jìn)行安全投入，則政府給予其獎(jiǎng)勵(lì)為K，如直接補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、低息貸款等；如果發(fā)現(xiàn)企業(yè)僅進(jìn)行表面安全投入（塔機(jī)安全配置等不合格），則政府對其進(jìn)行的處罰為R，如責(zé)令設(shè)備召回、罰款等，且R+G1gt;G3。塔機(jī)租賃企業(yè)與政府部門的收益矩陣見表1。

1.1.1 演化博弈模型均衡點(diǎn)

由表1可知，在強(qiáng)監(jiān)管情況下，塔機(jī)租賃企業(yè)選擇兩種策略時(shí)，政府部門的收益分別為－G3＋G1－K，－G3－pL＋R。在弱監(jiān)管情況下，塔機(jī)租賃企業(yè)選擇兩種策略時(shí)，政府部門的收益分別為G1和－pL。塔機(jī)租賃企業(yè)和政府部門各有一定的概率來選擇相應(yīng)的策略，所以塔機(jī)租賃企業(yè)的期望收益如下：

塔機(jī)租賃企業(yè)選擇進(jìn)行安全投入時(shí)的收益矩陣，公式如下

V11=y（-C1＋K）＋（1-y）（-C1）

塔機(jī)租賃企業(yè)選擇表面安全投入時(shí)的收益矩陣，公式如下

V12=y（-C2-pQ-R）＋（1-y）（-C2-pQ）

塔機(jī)租賃企業(yè)平均期望收益，公式如下

V=xV11＋（1-x）V12（1）

因此，塔機(jī)租賃企業(yè)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，公式如下

F（x）=dydt=x（1-x）［C2-C1＋pQ＋y（K＋R）］（2）

政府部門的期望收益，公式如下

V21=x（-G3＋G1-K）＋（1-x）（-G3-pL＋R）

V22=xG1＋（1-x）（-pL）

V=yV21＋（1-y）V22（3）

同理可得政府部門的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，公式如下

F（y）=dydt=y（1-y）［R-G3＋x（K＋R）］（4）

由式（2）和式（3）可得一個(gè)二維動(dòng)力系統(tǒng)I，公式如下

dydt=x（1-x）［C2-C1＋pQ＋y（K＋R）］dydt=y（y-1）［G3-R＋x（K＋R）］（5）

當(dāng)滿足0lt;C1－pQlt;K＋R且0lt;R－G3lt;K＋R時(shí)，可以得出系統(tǒng)I總共有5個(gè)均衡點(diǎn)，分別為：（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）、（x1，y1），其中（x1，y1）=（-G3＋RK＋R，C1-C2-pQK＋R）。

若要使政府的獎(jiǎng)懲措施發(fā)揮作用，需要滿足對進(jìn)行安全投入的塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)后得到的總效益大于對僅進(jìn)行表面安全投入的企業(yè)給予懲罰的總效益，因此需要滿足-C1＋Kgt;-C2-R-pQ。因此，下文將以此為初始條件，對模型進(jìn)行穩(wěn)定性分析。

1.1.2 均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析

演化系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性可以通過分析該系統(tǒng)的雅克比矩陣的局部穩(wěn)定性得到。對式（1）和式（2）依次求關(guān)于x，y的偏導(dǎo)數(shù)，公式見式（6）。

根據(jù)Friedman提出的思想，如果存在均衡點(diǎn)，同時(shí)滿足其所對應(yīng)在雅可比矩陣中的行列式，當(dāng)Tr（J）gt;0，Det（J）lt;0時(shí)則存在均衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)演化穩(wěn)定策略（ESS）。各均衡點(diǎn)所對應(yīng)的雅可比矩陣穩(wěn)定性分析結(jié)果，均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析見表２。

1.2 SR-SP模式下數(shù)值仿真

公式中參數(shù)值的設(shè)定參考《中華人民共和國特種設(shè)備安全法》《安全生產(chǎn)預(yù)防和應(yīng)急救援能力建設(shè)補(bǔ)助資金管理辦法》等政策性文件，以及課題組進(jìn)行企業(yè)實(shí)地調(diào)研獲取的相關(guān)資料和數(shù)據(jù)。設(shè)定參數(shù)值如下：C1=70，C2=30，G3=30，R=70，K=20，p=0.03，Q=100。根據(jù)各參數(shù)初始值，求得（x1，y1）=（0.556，0.411），因此設(shè)（x1，y1）為系統(tǒng)初始策略。隨之分別進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

當(dāng)塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率初始值x0=0.556時(shí)，分別取y0=0.2和y0=0.8作為初始值。當(dāng)政府強(qiáng)監(jiān)管概率初始值y0=0.411時(shí)，分別取x0=0.2和x0=0.8作為初始值。y0處于均衡點(diǎn)時(shí)塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率演化路徑、x0處于均衡點(diǎn)時(shí)政府監(jiān)管力度演化路徑如圖1和圖2所示。演化結(jié)果表明，當(dāng)把x和y的初始概率分別設(shè)置為平衡點(diǎn)時(shí)，雙方策略均無法自動(dòng)達(dá)到均衡點(diǎn)。因此，考慮通過動(dòng)態(tài)調(diào)整獎(jiǎng)懲措施來優(yōu)化原有策略，以達(dá)到雙方收益均衡的目的。

J=F（x）xF（x）yF（y）xF（y）y=（1-2x）［C2-C1＋pQ＋y（K＋R）］x（1-x）（K＋R）y（y-1）（K＋R）（2y-1）［G3-R＋x（K＋R）］（6）

1.3 DR-SP下演化模式下博弈分析

1.3.1 基本假設(shè)

根據(jù)《關(guān)于2022年進(jìn)一步強(qiáng)化金融支持小微企業(yè)發(fā)展工作的通知》等文件，政府鼓勵(lì)銀行等金融機(jī)構(gòu)支持傳統(tǒng)企業(yè)在設(shè)備更新、技術(shù)改造等方面的資金需求。因此，當(dāng)塔機(jī)租賃企業(yè)為了提高塔機(jī)安全進(jìn)行一系列安全投入而產(chǎn)生的投入金額較高時(shí)，政府可以根據(jù)其投入金額按一定比例給予補(bǔ)貼。如果塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入較低，政府給予的獎(jiǎng)勵(lì)則很少甚至沒有。因此，本文假設(shè)政府的獎(jiǎng)勵(lì)與塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的水平成正比。設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)K：k（x）=Kx。

此時(shí)，用Kx代替原式中的K，可得二維動(dòng)力系統(tǒng)，公式如下

dydt=x（1-x）［C2-C1＋pQ＋y（Kx＋R）］dydt=y（y-1）［G3-R＋x（Kx＋R）］（7）

1.3.2 數(shù)值仿真

DR-SP模式下雙方演化路徑如圖3所示。與SR-SP模式相比，隨著時(shí)間和博弈次數(shù)的增加，雙方的概率曲線震蕩幅度逐漸增大，說明雙方動(dòng)態(tài)演化過程也更加不穩(wěn)定。

政府可能隨著時(shí)間推進(jìn)，對不同的行業(yè)和企業(yè)制定不同的獎(jiǎng)勵(lì)政策和補(bǔ)貼力度。這種獎(jiǎng)勵(lì)力度的波動(dòng)導(dǎo)致塔機(jī)租賃企業(yè)和政府雙方在博弈過程中呈現(xiàn)不穩(wěn)定。同時(shí)，由于政府的補(bǔ)貼金額與企業(yè)的投入金額成正比，企業(yè)可能會在考慮投入安全方面的成本和利益時(shí)進(jìn)行優(yōu)化，并考慮如何配置資源和投資以獲得最大的補(bǔ)貼額。政府也會考慮企業(yè)的策略行為，以使政府的激勵(lì)效果最大化。這種相互影響可能會導(dǎo)致雙方在博弈過程中調(diào)整策略，使概率曲線產(chǎn)生不穩(wěn)定的震蕩和變化。

1.4 DP-SR模式下演化博弈分析

1.4.1 基本假設(shè)

政府對企業(yè)的懲罰與企業(yè)安全行為和安全投入力度有直接關(guān)聯(lián)^[14]。當(dāng)塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的概率較高時(shí)，事故發(fā)生與政府懲罰的概率較小。當(dāng)塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的概率較低時(shí)，事故發(fā)生與政府懲罰的概率較高。因此，本文假設(shè)政府的懲罰和塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的水平成反比。設(shè)置懲罰系數(shù)R，r（x）=R（1-x）。

此時(shí)，用R（1-x）代替原式中的R，可得二維動(dòng)力系統(tǒng)，公式如下

dydt=x（1-x）［C2-C1＋pQ＋y（K＋R（1-x））］dydt=y（y-1）［G3-R＋x（K＋R（1-x））］（8）

1.4.2 數(shù)值仿真

DP-SR模式下雙方演化路徑如圖4所示。雙方的概率曲線在波動(dòng)一段時(shí)間后逐漸形成一條較為平穩(wěn)的曲線路徑?？梢娫贒P-SR模式下，政府和塔機(jī)租賃企業(yè)隨著時(shí)間和博弈次數(shù)的增加達(dá)到理想的協(xié)同作用，并長期維持這一狀態(tài)。此時(shí)，政府監(jiān)管力度大約穩(wěn)定在0.38，塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率大約穩(wěn)定在0.58。

懲罰通常具有更強(qiáng)的強(qiáng)制性和威懾作用。企業(yè)面臨著遭到政府懲罰的風(fēng)險(xiǎn)和成本，這迫使企業(yè)在安全投入方面更加謹(jǐn)慎地進(jìn)行決策，促使其加強(qiáng)安全投入以減少事故的發(fā)生。同時(shí)，在此模式下，政府并不會付出更多的獎(jiǎng)勵(lì)成本，因此能促使其更積極地加強(qiáng)監(jiān)管。

1.5 DP-DR模式下演化博弈分析

1.5.1 基本假設(shè)

假設(shè)政府的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰都與塔機(jī)租賃企業(yè)的安全投入行為有關(guān)，分別用k（x）=Kx和r（x）=R（1-x）代替復(fù)制動(dòng)態(tài)方程中的K和R，公式如下

dydt=x（1-x）［C2-C1＋pQ＋y（Kx＋R（1-x））］dydt=y（y-1）［G3-R（1-x）＋x（Kx＋R（1-x））］（9）

1.5.2 數(shù)值仿真

DP-DR模式下雙方動(dòng)態(tài)演化過程如圖5所示。塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率和政府監(jiān)管力度隨著時(shí)間和博弈次數(shù)的增加也可以達(dá)到納什均衡，政府監(jiān)管力度大約穩(wěn)定在0.41，塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率大約穩(wěn)定在0.7。同時(shí)，與1.4章節(jié)的DP-SR模式相比，塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的概率和政府監(jiān)管力度都在提高，可見動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)態(tài)懲罰模式是最優(yōu)的策略組合。

2 其他參數(shù)變化對系統(tǒng)演化路徑的影響

由于前文研究結(jié)果表明DP-DR模式為最優(yōu)獎(jiǎng)懲策略組合，因此下文參數(shù)變化的仿真在該模式基礎(chǔ)上進(jìn)行。

2.1 獎(jiǎng)勵(lì)強(qiáng)度對塔機(jī)租賃企業(yè)和政府的影響

在保持其他參數(shù)不變情況下，隨著政府最高獎(jiǎng)勵(lì)K的增加，塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率和政府監(jiān)管力度均呈降低趨勢，并且當(dāng)K值過高時(shí)，雙方概率曲線又會形成上下震蕩的不穩(wěn)定狀態(tài)。獎(jiǎng)勵(lì)力度對塔機(jī)租賃企業(yè)的影響、獎(jiǎng)勵(lì)力度對政府的影響如圖6和圖7所示。

該結(jié)果的主要原因可能是隨著獎(jiǎng)勵(lì)的增加，企業(yè)增加安全投入的邊際收益逐漸減少。在初期，獎(jiǎng)勵(lì)可能足以激勵(lì)企業(yè)采取額外的安全措施，但若獎(jiǎng)勵(lì)程度過高，每增加1單位獎(jiǎng)勵(lì)所帶來的額外安全投入的效用會遞減。對于政府來說，一方面政府提高獎(jiǎng)勵(lì)成本會降低其監(jiān)管意愿；另一方面，政府可能認(rèn)為企業(yè)已經(jīng)獲得了足夠的補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)去進(jìn)行安全投入和自我監(jiān)管，便減少了其作為外部監(jiān)管的力度。但當(dāng)獎(jiǎng)勵(lì)達(dá)到某個(gè)閾值后，監(jiān)管的放松會導(dǎo)致安全問題的出現(xiàn)，進(jìn)而促使政府重新加強(qiáng)監(jiān)管，使概率曲線呈現(xiàn)震蕩狀態(tài)。

2.2 懲罰強(qiáng)度對塔機(jī)租賃企業(yè)和政府的影響

在保持其他參數(shù)不變情況下，隨著政府最高懲罰金額R的增加，塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率曲線和政府監(jiān)管力度變化曲線在經(jīng)歷短期的震蕩后，逐漸趨于穩(wěn)定，且隨著懲罰力度的提高，塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的概率升高，政府監(jiān)管的概率則降低。懲罰力度對塔機(jī)租賃企業(yè)的影響、懲罰力度對政府的影響如圖8和圖9所示。

政府在加強(qiáng)監(jiān)管方面可能受到資源限制的影響，導(dǎo)致政府難以全面覆蓋監(jiān)管領(lǐng)域。因此，政府可能會選擇在懲罰力度較高的情況下減小監(jiān)管力度，將有限的資源集中用于監(jiān)管最高風(fēng)險(xiǎn)的領(lǐng)域。同時(shí)，隨著政府最高懲罰金額R的增加，塔機(jī)租賃企業(yè)對違規(guī)行為的預(yù)期成本也會增加。企業(yè)會認(rèn)識到違反安全規(guī)定可能會導(dǎo)致更高的罰款或損失。因此，企業(yè)更傾向于進(jìn)行安全投入，以降低預(yù)期成本。

3 結(jié)語

本文運(yùn)用演化博弈方法建立了塔機(jī)租賃企業(yè)與政府的博弈模型，分析了在不同獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰模式下系統(tǒng)演化博弈及其平衡點(diǎn)穩(wěn)定性；討論了獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰力度對塔機(jī)租賃企業(yè)和政府演化穩(wěn)定策略的影響。本文結(jié)論如下：

（1）在SR-SP和DR-SP模式下，雙方不存在穩(wěn)定均衡策略；在DR-DP和DP-SR模式下存在穩(wěn)定均衡策略，并且DR-DP模式能夠更好地促進(jìn)企業(yè)落實(shí)安全投入和政府監(jiān)管。因此，政府應(yīng)根據(jù)塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的力度和積極程度對獎(jiǎng)懲方案進(jìn)行及時(shí)、科學(xué)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

（2）在改變獎(jiǎng)勵(lì)力度時(shí)，當(dāng)政府獎(jiǎng)勵(lì)強(qiáng)度過高，雙方策略會再次處于不穩(wěn)定狀態(tài)，并且獎(jiǎng)勵(lì)力度越高，塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入概率和政府監(jiān)管力度越低。同時(shí)，獎(jiǎng)勵(lì)越高也會給政府造成更高的監(jiān)管成本，從而造成政府監(jiān)管壓力過大，給企業(yè)逃避監(jiān)管提供了可乘之機(jī)。因此，政府應(yīng)根據(jù)企業(yè)實(shí)際情況推進(jìn)措施的實(shí)行。在進(jìn)行補(bǔ)貼時(shí)，政府應(yīng)對不同的企業(yè)采取不同的補(bǔ)貼方案，對于小微型困難企業(yè)，政府應(yīng)給予適當(dāng)補(bǔ)貼，并引導(dǎo)其進(jìn)行安全投入；而對于有能力進(jìn)行安全投入但抱有僥幸心理的大企業(yè)，政府應(yīng)加大懲罰與監(jiān)督力度，減少補(bǔ)貼。

（3）在改變懲罰力度時(shí)，當(dāng)政府懲罰強(qiáng)度增加，企業(yè)安全投入概率增加，政府監(jiān)管力度降低，監(jiān)管成本降低。因此，政府應(yīng)當(dāng)對塔機(jī)租賃企業(yè)安全投入不到位、不規(guī)范的行為加大懲罰力度，較大懲罰力度能夠產(chǎn)生較強(qiáng)威懾作用，不僅有利于增加塔機(jī)租賃企業(yè)進(jìn)行安全投入的概率，還可以降低政府的監(jiān)管頻率，降低政府監(jiān)督成本。

參考文獻(xiàn)

[1]謝友財(cái).高危行業(yè)企業(yè)安全投入與員工安全行為策略演化博弈分析[J].項(xiàng)目管理技術(shù)，2023，21（2）：106-111.

[2]張延年，張學(xué)峰，張明展，等.塔機(jī)安全施工可視化監(jiān)控系統(tǒng)[J].沈陽建筑大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，38（3）：559-564.

[3]何育民，韓瑩，周晶.基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法的塔機(jī)自適應(yīng)滑?？刂蒲芯縖J].工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào)，2023，30（3）：271-280.

[4]LARS P A，LINE N，THOMAS J，et al.Social identity，safety climate and self-reported accidents among construction workerse[J].Construction Management and Economics，2018，36（1）：22-31.

[5]張維，位尚萬.基于深度學(xué)習(xí)的塔機(jī)健康狀態(tài)實(shí)時(shí)診斷方法[J].工業(yè)建筑，2023，53（S2）：775-776.

[6]胡欣，王生輝，常婭姝，等.基于STM32的塔機(jī)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].儀表技術(shù)與傳感器，2024（4）：53-58.

[7]鄭霞忠，周佳麗，邵波，等.基于D-I的塔機(jī)作業(yè)物體打擊事故致因分析[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2021，31（6）：83-89.

[8]WEI Z，NANNAN X，JIANRONG Z，et al.Identification of critical causal factors and paths of tower-crane accidents in china through system thinking and complex networks[J].Journal of Construction Engineering and Management，2021，147（12）：244184185.

[9]YUN C，QIN Z，XIA Z Z，et al.Safety supervision of tower crane operation on construction sites：an evolutionary game analysis[J].Safety Science，2022（152）：105578.

[10]張振生.建設(shè)工程安全文明管理智慧化場景設(shè)計(jì)研究[J].項(xiàng)目管理技術(shù)，2024，22（3）：113-116.

[11]RONG D.Customized ERP design of tower crane leasing company based on smart construction siteconcept[D].Xuzhou：China University of Mining and Technology，2019.

[12]劉文華，韓俊虎，王善科.技術(shù)提升推動(dòng)建筑機(jī)械租賃企業(yè)發(fā)展[J].建筑機(jī)械化，2023，44（3）：7-10.

[13]陳兆芳，葛雪慧，黃文翰.風(fēng)險(xiǎn)偏好視角下塔式起重機(jī)施工安全監(jiān)管演化博弈分析[J].福建理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，22（3）：233-242.

[14]李智超，于翔，胡志平.從“亡羊補(bǔ)牢”到“未雨綢繆”：績效擠出、全過程安全規(guī)制與安全生產(chǎn)治理[J].中國行政管理，2023，39（4）：146-154.

收稿日期：2024-10-11

作者簡介：

張士彬（1986—），男，博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈管理、商業(yè)模式研究。

楊其瑩（通信作者）（1999—），女，研究方向：企業(yè)數(shù)字化，安全管理。

孫家坤（1973—），男，博士，教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：工業(yè)工程與制造業(yè)信息化。