0 引言

建筑業(yè)是安全風(fēng)險最高的行業(yè)之一[1]，施工現(xiàn)場的安全管理一直是保障工人生命安全、提高施工效率和降低事故發(fā)生率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。盡管近年來建筑業(yè)在安全管理方面已經(jīng)采取了諸多措施，如安全教育與培訓(xùn)、安全監(jiān)督與定期檢查等，但安全事故的發(fā)生率仍然較高。根據(jù)統(tǒng)計，大約1/6的致命工傷事故發(fā)生在建筑行業(yè)[2]。建筑工人在安全管理中扮演著至關(guān)重要的角色，人為因素導(dǎo)致的不安全行為是事故發(fā)生的重要原因[3]。因此，深入理解工人的安全行為決策機制、探討影響其安全行為的外部環(huán)境和內(nèi)部心理因素，成為建筑業(yè)安全研究中的重要課題。

施工現(xiàn)場通常伴隨著復(fù)雜的風(fēng)險因素，不同等級的風(fēng)險環(huán)境在一定程度上決定了工人的安全表現(xiàn)和行為決策的異質(zhì)性。Han等4研究證明，現(xiàn)場風(fēng)險和任務(wù)復(fù)雜性等工作情景因素會顯著影響工人的安全認知。而施工環(huán)境的改善有助于工人做出正確的安全選擇[5]。因此，探究不同風(fēng)險情境下的針對性管理措施顯得尤為重要。行為科學(xué)和心理學(xué)研究表明，工人的安全行為不僅僅是對顯性規(guī)則的遵守，更是由感知到的風(fēng)險、個體的心理態(tài)度，以及工作環(huán)境等多種因素共同作用的結(jié)果。Zhang等通過模擬操作實驗證明，精神疲勞會促進工人的高危行為決策。An等[7]發(fā)現(xiàn)，工人的安全能力與心理驅(qū)動因素（包括行為態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制）呈負相關(guān)關(guān)系。Kim等[8]通過實證調(diào)查顯示了與跌倒風(fēng)險相關(guān)的不安全行為的現(xiàn)場圖像，證明了風(fēng)險承受能力的提高與不安全行為風(fēng)險增加的正相關(guān)性。李瑚均等[9]利用量表調(diào)研了隧道工人的不安全行為，采用回歸分析檢驗了認知偏差對工人不安全行為的影響，得到風(fēng)險感知負向影響不安全行為的結(jié)果。這些研究突出了心理因素在安全決策中的核心地位。同時，現(xiàn)有研究表明，同事間積極的安全氛圍會影響員工的風(fēng)險認知[10]。如果在施工群體中觀察到不安全行為，可能會引發(fā)從眾行為[1]。盡管現(xiàn)有研究在探討不安全行為的原因方面取得了一定的進展，但主要集中在宏觀視角下的靜態(tài)分析，忽視了施工現(xiàn)場這一復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)中的動態(tài)交互作用。

計算實驗方法作為一種研究復(fù)雜系統(tǒng)的有效工具，能夠模擬和分析施工現(xiàn)場中多主體之間的互動行為。例如，祁俊雄等[12]利用計算實驗?zāi)M了盾構(gòu)施工中的安全狀態(tài)；劉素霞等[13構(gòu)建了多主體參與安全生產(chǎn)的計算實驗?zāi)Ｐ汀Ｒ虼?，計算實驗?zāi)Ｐ涂蔀槔斫獍踩袨闆Q策提供動態(tài)和定量的視角。本研究結(jié)合安全認知過程、心理學(xué)理論、復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論和計算實驗方法，從工人心理認知角度構(gòu)建了一個計算實驗?zāi)Ｐ停骄渴┕がF(xiàn)場不同風(fēng)險環(huán)境與不同個體心理特征對建筑工人安全行為決策的影響。與現(xiàn)有靜態(tài)分析方法不同，該模型能夠動態(tài)模擬工人的行為決策過程，考慮心理因素、風(fēng)險情境、同事行為示范和事故后果修正等多重因素的互動，以更真實地模擬工人的行為決策過程。本研究旨在為建筑業(yè)提供一種新的思路，優(yōu)化現(xiàn)有的安全管理策略，并為未來的建筑施工現(xiàn)場安全管理提供理論支持和實踐指導(dǎo)。

1工人不安全行為計算實驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建

1.1基于安全認知過程的主體決策規(guī)則

1. 1. 1 風(fēng)險感知階段

工人主觀感知和評估環(huán)境危害，進而形成對風(fēng)險的感知，這是安全認知的第一個階段。作為有限理性的個體，他們在決策過程中會因為個體差異而出現(xiàn)對風(fēng)險的高估或低估。感知風(fēng)險公式如下

GF_i^t=g_i^tSF_i^t

式中， GF_i^t 表示工人的感知風(fēng)險； g_i^t 表示風(fēng)險感知系數(shù)； SF_i^t 表示工作場所的實際風(fēng)險，體現(xiàn)工作環(huán)境的潛在危害； FT_i^t 表示風(fēng)險態(tài)度，反應(yīng)工人的風(fēng)險傾向。

1. 1.2 風(fēng)險評估階段

風(fēng)險評估是工人安全認知的第二個階段，通過風(fēng)險評估可以生成風(fēng)險容忍度。風(fēng)險容忍度是主體可接受風(fēng)險的閾值，是風(fēng)險態(tài)度、主觀規(guī)范

和感知行為控制的函數(shù)[14]，公式如下

FR_i^ι=α₁FT_i^ι+α₂ZG_i^ι+α₃GK_i^ι+ε₁

ZG_i^t=(1-β_i^t)GN_i^t+β_i^tTN_i^t

式中， FR_i^t 為風(fēng)險容忍度； ZG_i^t 為主觀規(guī)范，代表他人行為對個體的影響； GK_i^t 為感知行為控制，代表工人實施不安全行為的信心水平； α₁，α₂ 和 α₃ 為風(fēng)險態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制的權(quán)重系數(shù)；ε₁ 為隨機影響因子，表示無法預(yù)測因素造成的隨機擾動; GN_i^t，TN_i^t 為工人 i 在 χ_t 時到感知到的管理規(guī)范和同事規(guī)范； β_i^t 為工人間的互動強度。

1. 1.3 行為決策階段

現(xiàn)實中的個體會根據(jù)歷史經(jīng)驗和策略預(yù)期相應(yīng)地調(diào)整自身決策。本研究基于經(jīng)驗加權(quán)吸引力（EWA）學(xué)習(xí)算法[15]，刻畫工人主體的學(xué)習(xí)性與智能性，通過將工人的安全行為意向和不安全行為意向各賦予一個吸引力指數(shù)，反映工人對策略的偏好。公式如下

A(t) =

式中， N(t) 表示經(jīng)驗權(quán)重； ρ 表示歷史經(jīng)驗折現(xiàn)系數(shù)； A_i^j(t) 表示工人 i 在 Φ_t 時刻策略 j 的吸引力指數(shù)；ω 表示上期吸引力指數(shù)的折現(xiàn)系數(shù)； π_i(s_i^j，s_-i(t)) 表示主體 i 在 χ_t 時刻采用策略 j 獲得的收益； ? 表示主體對該策略的重視程度； I(s_i^j，s_i(t) ）是特征函數(shù)，表示工人 i 在 χ_t 時刻是否采取了策略 j ，若采取則取值為1，否則取值為 0 。

個體在做出安全行為決策時考慮的兩個主要因素為感知風(fēng)險和可接受風(fēng)險[16]。當(dāng)感知風(fēng)險超過最大可接受風(fēng)險閾值時，表明工人無法承受該風(fēng)險，傾向于采取安全行為，以確保自身安全。

選擇安全行為意向的工人獲得的增益激勵為

選擇不安全行為意向的工人獲得的增益激勵為

本研究基于Logit反應(yīng)函數(shù)[15]，根據(jù)策略的吸引力指數(shù)計算工人策略選擇的概率，公式如下

式中， Prob_i^s(t+1) 表示工人 i 在 t+1 時刻選擇策略 j 的概率; ψ 表示敏感度。當(dāng) j=1 時，表示工人選擇安全行為意向；當(dāng) j=2 時，表示工人選擇不安全行為意向。

1. 1.4 行為執(zhí)行階段

在安全認知的背景下，工人選擇了安全行為意圖并不排除由于感知行為控制而導(dǎo)致行動失誤的可能性。工人的最終行動公式如下

式中， BX_i^t 表示工人的行為決策（ 0= 安全行為，1= 不安全行為）； IBX_i^ι 表示工人的行為意向（ 0= 安全行為意向， 1= 不安全行為意向）。

1. 2 主體交互規(guī)則

1.2.1 同事行為示范

同事的行為決策會通過示范作用影響工人主體的判斷和決策[17]。受從眾心理的影響，個體傾向?qū)⒆约旱男袨榕c群體規(guī)范保持一致。當(dāng)工作組內(nèi)出現(xiàn)安全行為的群體傾向時，主體會相應(yīng)降低自身的風(fēng)險容忍度，以降低犯錯風(fēng)險。相反，如果群體傾向于不安全的行為，工人可能會增加他們的風(fēng)險承受能力，從而接受更高的風(fēng)險。工人的同事規(guī)范公式如下

式中， TN_i^t 為工人 i 在 χ_t 時刻的同事規(guī)范； TS_ik^t 為同事的安全示范效應(yīng)； β_i^t 為工人的交互頻率， n 為班組內(nèi)工人數(shù)量； m 為工人記憶水平； BX_k^t 為同事 k 的行為（ 0= 安全行為， 1= 不安全行為）。

1. 2. 2 事故后果修正

當(dāng)工人不安全行為與不安全環(huán)境狀態(tài)相結(jié)合時[18]，可認為發(fā)生事故，否則將不會發(fā)生事故。事故的判斷公式如下

式中， SG_i^t 代表事故發(fā)生情況（ 0= 未發(fā)生事故，1Σ=Σ 發(fā)生事故）； SF_i^t 代表施工現(xiàn)場環(huán)境的實際風(fēng)險，該值越大表示越容易發(fā)生事故。工人會根據(jù)事故發(fā)生情況調(diào)整自身風(fēng)險態(tài)度，更新規(guī)則公式如下

式中， b₁ 和 b₂ 分別代表工人風(fēng)險態(tài)度的增加值和減少值。

1.3 實驗初始化

本研究采用NetLogo6.2.2軟件進行多智能體交互仿真。工人基于安全認知過程做出行為決策，與同事、管理者和環(huán)境進行互動。模型初始化后，創(chuàng)建所有主體及其屬性，仿真逐日推進，反映施工班組內(nèi)部的決策和交互。此過程一直重復(fù)，直到所有時間步驟都完成。參考Li等[19]的研究，在為期200天的施工現(xiàn)場模擬中，共模擬了10個班組，每組20名工人。模型相關(guān)變量的初始值設(shè)置見表1。

2 實驗結(jié)果與討論

本研究模擬并探討了不同施工現(xiàn)場風(fēng)險等級下個體心理因素對建筑工人不安全行為的影響，設(shè)計了一系列仿真實驗，探究相關(guān)因素影響下的建筑工人安全表現(xiàn)。不安全行為率定義為每個時間步（Timestep）的不安全行為占工人總數(shù)的比例，以此作為表征施工現(xiàn)場系統(tǒng)安全性能的主要指標(biāo)。為保證魯棒性，每次模擬運行100次后，對結(jié)果進行平均，為實驗分析提供有代表性的結(jié)果。不同風(fēng)險等級下工人心理因素組合的模擬結(jié)果如圖1所示。圖 1a 、1b和1c分別展示了低（ ?PF=0.2) 、中（ PF=0.5 ）和高（ PF=0.8; ）三種風(fēng)險情境下，工人心理因素組合（如LLL表示“弱風(fēng)險態(tài)度、弱主觀規(guī)范、弱感知行為控制”)對不安全行為率的影響。

在低風(fēng)險情境中，LLL組合的不安全行為率中值最低（0.916），但各種心理因素組合下的不安全行為率普遍較高，中值均超過 90% 。在中等風(fēng)險情境中，三種心理因素的強弱對安全績效影響顯著，LLL組合的不安全行為率中值最低（0.302），HHH組合最高（0.915）。高風(fēng)險情境中，模擬期間LLL組合的不安全行為率最低（0.250），HHH組合最高（0.286），此時的不安全行為率普遍較低，各組合的不安全行為率中值均在 30% 以下。

模擬結(jié)果表明，工人在低風(fēng)險環(huán)境中比在中高風(fēng)險環(huán)境中更容易違反安全規(guī)則，導(dǎo)致安全維護復(fù)雜化。當(dāng)施工現(xiàn)場環(huán)境風(fēng)險較低時，工人感知風(fēng)險往往低于其容忍度，低風(fēng)險感知會引發(fā)自滿心理，使工人低估潛在風(fēng)險，事故發(fā)生概率較低，使得工人傾向于接受更多的風(fēng)險，“成功的風(fēng)險追求”潛在地創(chuàng)造了一種消極的安全文化，增加了不安全行為的發(fā)生概率。當(dāng)施工現(xiàn)場環(huán)境風(fēng)險較高時，工人可能遇到超過其容忍水平的實際風(fēng)險，并且由于事故發(fā)生概率較大，促使他們調(diào)整風(fēng)險態(tài)度，更不容易做出背離安全準(zhǔn)則的行為。隨著風(fēng)險超過容忍水平，更多的工人開始遵守安全法規(guī)，突出了風(fēng)險感知、現(xiàn)場風(fēng)險水平和行為反應(yīng)之間復(fù)雜的相互作用。

值得注意的是，中等風(fēng)險環(huán)境代表了一種模糊和不確定的工作環(huán)境，這與以往研究一致[20]。此a）低風(fēng)險b）中風(fēng)險c）高風(fēng)險環(huán)境下，工人風(fēng)險態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制的強弱會對安全績效造成顯著影響，管理者更應(yīng)該注重對工人心理的干預(yù)。研究中，弱風(fēng)險態(tài)度意味著工人生成自身風(fēng)險容忍度時，較少受到個體不良風(fēng)險追求的影響；弱主觀規(guī)范則表明工人更注重管理規(guī)范和同事安全行為的示范作用，減弱了不良群體氛圍的影響；弱感知行為控制在營造較低風(fēng)險容忍度的同時，確保工人在行為執(zhí)行時較少犯錯，從心理角度培養(yǎng)工人的弱風(fēng)險態(tài)度，弱主觀規(guī)范和弱感知行為控制對于保持施工團隊良好的安全績效有著重要意義。當(dāng)具有強風(fēng)險態(tài)度、強主觀規(guī)范和強感知行為控制時，工人會在判斷時放大個體風(fēng)險傾向、群體冒險氛圍和執(zhí)行不安全行為的信心程度，這將不利于保障施工團隊的安全績效。

本研究模擬了環(huán)境風(fēng)險因素和個體心理特征共同影響下的工人動態(tài)安全績效，具有一定的理論和實踐貢獻。理論上，將復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論、認知心理學(xué)理論和計算實驗方法相結(jié)合，提供了對不安全行為認知機制的深人理解，為個體心理、群體互動和環(huán)境風(fēng)險如何共同塑造安全行為提供了一個全面視角，這一觀點在以往的研究中尚未得到充分發(fā)展。實踐上，從環(huán)境風(fēng)險與心理特征因素獲得的實驗結(jié)果，突出了管理者根據(jù)環(huán)境風(fēng)險和心理特征制定個性化管理策略的必要性。在低風(fēng)險情境下，管理者需要提高警覺，并采取積極的干預(yù)措施，如通過教育與培訓(xùn)，提高工人對潛在風(fēng)險的感知，降低其對風(fēng)險的容忍度。在高風(fēng)險情境下，工人的風(fēng)險態(tài)度易調(diào)整，應(yīng)采取更加嚴(yán)格的風(fēng)險控制措施，如增強監(jiān)督和引入安全技術(shù)手段，進一步降低工人的不安全行為，以防止事故發(fā)生。在中等風(fēng)險情境下，管理者應(yīng)注重通過心理干預(yù)和行為指導(dǎo)，削弱工人的過度風(fēng)險態(tài)度、過高的主觀規(guī)范及過強的感知行為控制，采取有效的行為矯正手段，提升工人的安全意識和自我控制能力，進一步優(yōu)化安全文化氛圍，從而提升安全績效。

3結(jié)語

本研究通過構(gòu)建一個基于安全認知過程的計算實驗?zāi)Ｐ?，探討了個體心理因素和工作環(huán)境風(fēng)險等級對建筑工人安全行為的影響。通過一系列仿真實驗，成功揭示了不同環(huán)境風(fēng)險和心理特征情境下工人安全行為決策過程的復(fù)雜性及其內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn)，工人的風(fēng)險態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制等心理因素對其行為選擇具有顯著影響，尤其在中等風(fēng)險情境下，工人的心理因素對安全績效的影響尤為突出。在低風(fēng)險情境下，工人往往低估潛在風(fēng)險，導(dǎo)致不安全行為較為嚴(yán)重。而高風(fēng)險情境則促使工人更加注重風(fēng)險控制，減少不安全行為的發(fā)生。本研究的模型為施工現(xiàn)場安全管理提供了一個有力的理論工具，能夠幫助管理者更精確地干預(yù)工人的不安全行為，進而提升施工現(xiàn)場的整體安全水平。然而，模型仍存在一些局限性。例如，外部環(huán)境僅僅考慮了整體的風(fēng)險因素，未能充分考慮環(huán)境的空間布局等物理條件的影響。未來研究可以進一步拓展模型的適用范圍，并結(jié)合新興技術(shù)（如BIM或GIS）構(gòu)建更為精準(zhǔn)的安全管理模擬系統(tǒng)。

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收稿日期：2025-02-14

作者簡介：

孟慶峰（1982—），男，博士，教授，博士研究生導(dǎo)師，研究方向：新基建項目管理、復(fù)雜工程管理、供應(yīng)鏈管理、社會科學(xué)計算實驗。

趙江濤（通信作者）（1999—），男，研究方向：工程安全、社會科學(xué)計算實驗。

李真（ ^1983-) ，女，博士，教授，博士研究生導(dǎo)師，研究方向：新基建項目管理、復(fù)雜工程管理、綠色與低碳供應(yīng)鏈管理。