新疆机场（集团）乌鲁木齐国际机场分公司机务工程部 新疆乌鲁木齐 830000
摘要：为探究民航机务维修人员不安全行为的干预策略，以计划行为理论（TPB）为依据，探究不安全行为的形成机理和影响因素，采用系统动力学（SD）方法构建机务人员不安全行为干预模型。以S公司为例，用Vensim软件进行仿真模拟。结果表明，机务人员的不安全行为影响因素分为5类，包括心理、生理、能力、管理和环境。在干预策略的模拟中，仅仅加大作业环境安全专项投入虽然能够有效降低风险，但易使员工放松警惕；作业标准化能够显著干预不安全行为；加大惩罚力度能在短时间内干预不安全行为，但不利于建立不安全行为档案。
关键词：机务维修；不安全行为；干预策略
一、不安全行为形成机理及影响因素分析
1.机务人员不安全行为形成机理
根据计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）研究机务人员不安全行为的形成机理，不安全行为态度是影响不安全行为意向的关键因素，当员工判断实施不安全行为是有益时，就有可能形成实施意向。不安全行为态度依赖于机务人员对风险的感知情况，即通过收集信息，经过自身认知加工形成判断。不安全行为导致的结果主要包括事故和事件。
2.机务人员不安全行为的影响因素
根据梅耶S→O→R→A模式，人的不安全行为的产生受到自身的缺陷和外部环境的干扰。通过访谈航空公司机务部门的专家，统计整理专家所提出的影响不安全行为的因素清单以及关键变量，结合文献沉淀法进行辅助分析，归纳影响人的不安全行为的内部因素和外部因素。
1）内部因素。内部因素主要包括心理因素和能力因素。①心理因素包括员工的性格、安全意识、安全态度以及风险倾向。②生理因素包括疲劳、压力、作息制度及工作负荷。③能力因素是指员工能完成作业且不违反规章或操作手册的能力，主要包括业务技能熟练程度、知识水平以及与岗位职责的匹配程度。
2）外部因素。外部因素主要包括管理因素和环境因素。①管理因素包括安全氛围、奖惩制度、职工权益、绩效考核、承诺践诺、安全自我效能及安全监察。②环境因素包括安全防护、设备更新与维护等。
3.机务人员不安全行为的干预措施分析
基于人员不安全行为的5类影响因素，结合专家访谈结果，采用HOLTON提出的编码步骤方法，确定变量间的因果关系，提出针对性的干预措施。以工作负荷和惩罚为例，干预措施分析见表1
二、不安全行为SD干预模型
1.干预模型的构建
在上述干预措施分析的基础上，利用SD原理，引入状态变量、速率变量、辅助变量，应用Vensim软件构建机务人员不安全行为干预系统。
2.模型初始化条件
设置模型初始仿真时间为0，单位为年；仿真结束时间为10，时间步长为1。依据对S公司的问卷调研数据及专家实际打分情况，统计分析各状态变量的初值及主要辅助变量的参数值。
3.模型检验
运用Vensim软件的“Units Check”，模型通过量纲一致性检验。将专家打分结果输入Vensim 模型，以不安全行为数量、事故和事故征候数量为观察变量，观察以往15年的数据，行为模式曲线和实际数据进行对比。由模型曲线走向可知，仿真结果的行为模式与实际数据的曲线走向基本一致，因此，模型通过有效性检验。
三、不安全行为干预措施仿真分析
1.作业环境安全水平干预措施的选取和仿真分析
将安全专项投入作为政策调节变量，仿真模拟结果由打分表可知，安全专项投入力度的分值为0.65，笔者将安全专项投入力度分别提升为0.55（记作对照1）和0.75（记作对照2）。
由作业环境安全性趋势可知，安全专项投入对作业环境安全性的改善作用是很明显的。当安全专项投入力度为0.55时，作业环境安全性的提高比较缓慢，第30年作业环境安全水平达到0.62；安全投入力度为0.65和0.75时，第30年作业环境安全性分别达到0.66和0.71。安全专项投入的提高，增加了作业环境安全性，进而减少机务人员的不安全行为，但是增加作业环境的安全投入对机务人员不安全行为的作用不太明显，原因可能是作业环境安全性的提升，使员工依赖于硬件而放松警惕。因此，在加大作业环境安全投入的同时需要加强员工安全意识培训，同时提高设备与人的可靠性。
2.不安全生理因素干预措施的选取和仿真分析
将作业标准化作为政策调节变量，影响机务人员生理水平的主要因素是生理疲劳，而繁重的任务量、不合理的作息是促使员工产生疲劳的重要原因。根据机务人员普遍反映，机务工作量繁重，一线的工作人员时常加班，机务人员长期处于任务量大，作息时间不规律的状态。基础模拟中，作业标准化程度得分为0.65，笔者将得分分别上调到0.55（记作对照1），0.75（记作对照2）。
模型对生理因素初值的改变有一定的敏感性，相同条件下，作业标准化可以更有效地治理违章行为。作业标准化有助于提高机务人员的生理健康水平，机务人员的生理健康水平先下降后上升，拐点大约在第15—19年，出现这种情况的原因是由于业务量的增加，使员工的工作负荷逐年提高，但随着作业熟练程度以及标准化程度的提高，生理水平也将趋于上升。作业标准化程度的提高能够规范作业流程，减少不必要的工时浪费，促使作息时间更加合理。
3.不安全管理因素干预措施的选取和仿真分析
选取惩罚力度作为政策调节变量，在访谈中，绝大多数被访者都认为惩罚是最有效的干预。根据打分表，笔者选取惩罚力度为0.5分，笔者将惩罚力度分别下调为0.3分（记作对照1），上调为0.5分（记作对照2）。
在第1—6年间，惩罚力度越大不安全行为越少。但第6年之后不安全行为数量的下降趋势变缓，第19—30年惩罚力度越大不安全行为越多。原因在于惩罚力度过大容易导致上报率降低，员工担心受到组织的严厉的惩罚，对不安全行为隐瞒不报，从而影响组织对不安全行为的干预。因此，组织应制定合理的惩罚力度，在控制不安全行为的同时，也要重视对潜在危险源的识别与上报。
以民航机务维修人员不安全行为为研究对象，以TPB为依据，运用SD方法研究机务人员不安全行为的演化规律和干预策略，构建机务人员不安全行为干预模型，并得到如下结论。
1）设置作业环境安全专项投入、作业标准化以及惩罚力度3种干预手段的策略情境，结果表明，加大作业环境安全专项投入能够有效降低风险，但易使员工放松警惕，应在加大安全投入的同时，强化员工安全意识；合理控制维修人员的工作时间，通过标准化来提高工作效率，干预不安全行为；2）加大惩罚力度可以暂时缓解不安全行为，但不利于不安全行为档案的建立，无法及时控制潜在的危险源，应设置合理的惩罚力度，建立良好的不安全事件上报文化。
用SD模型能够进一步了解系统内部反馈机制，通过政策的模拟来预测管理者决策。此项研究的观测时间较短，只进行部分政策场景的模拟，对于其他因素的影响和干预措施还需进一步的研究。
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论文作者:夏虎
论文发表刊物:《基层建设》2018年第18期
论文发表时间:2018/8/6
标签：不安全论文; 机务论文; 作业论文; 因素论文; 人员论文; 环境论文; 变量论文; 《基层建设》2018年第18期论文;