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摘 要：矿工的状态影响其作业的安全性，为有效评价矿工的状态是否处于安全状态，需要建立科学全面的评价指标体系。利用文献分析法从个体特征、生理、心理和能力水平4个维度构建了包括17项二级指标的矿工不安全状态评价指标体系，运用层次分析法（AHP）和熵权法确定各指标的综合权重，并利用该指标体系对某矿工进行评价。结果表明：一级指标权重排序为：生理因素（45.614%）>心理因素（22.768%）>能力水平（17.682%）>个体特征（13.936%），17个二级指标中，体力疲劳、风险感知能力、身体健康状况、安全认知、情绪指标的权重系数较大，对某矿工状态评价结果为中等水平，存在疲劳、负性情绪和不安全心理等状态，与实际情况相符，表明该指标体系能够科学有效地评价矿工的状态，煤矿企业应为状态处于中等水平以下的矿工提供及时的干预措施，防止其发生不安全行为。
关键词：矿工;不安全状态;评价指标体系;层次分析法（AHP）;熵权法;模糊综合评价
中图分类号：TD 79
文献标志码：A
文章编号：1672-9315（2021）03-0402-08
DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2021.0303
Abstract：The state of miners affects the safety of their operations.In order to effectively evaluate whether a miner is in a safe state，it is necessary to establish a scientific and reasonable evaluation index system.An evaluation index system of 17 secondary indicators of miners’ unsafe state was constructed by adopting the literature analysis method from 4 aspects，including individual characteristics，physiology，psychology，and ability.Based on the Analytic Hierarchy Process（AHP）and entropy method，each evaluation index was weighted，and this index system was used to evaluate a miner’s state.The results showed that the weights of the first-level indicators were ranked as followed：physiological factors（45.614%）> psychological factors（22.768%）> ability level（17.682%）> individual characteristics（13.936%）.Among the 17 secondary indicators，physical fatigue，risk perception ability，physical health，safety awareness，and emotional indicators had larger weight coefficients.The status evaluation result was at a moderate level in fatigue，negative emotions and unsafe psychology，consistent with the actual situation，indicating that the indicator system can scientifically and effectively evaluate the status of miners.And to impose timely intervention measures on those with poor state can prevent it from unsafe behavior.
Key words：miners;unsafe state;evaluation index system;analytic hierarchy process（AHP）;entropy method;fuzzy comprehensive evaluation method
0 引 言
当矿工长期处于井下恶劣复杂环境中，并伴随着繁重的体力、脑力劳动时，会导致矿工容易处于疲劳、不良情绪、感知失常等不安全状态，造成事故的潜在隐患。随着技术、设备的进步，其安全性日益提高，然而由于人在生理、心理和精神等方面的特点和极限，人的因素存在较大的差异、不稳定性和难控制性。因此，为了保证矿工的安全作业，需要对其状态进行综合评价，建立科学全面的矿工不安全状态评价指标体系是监测评估人员不安全状态的基础，是有效预防矿工发生不安全行为的重要途径。
近年来，众多学者针对煤矿领域人的因素做了很多研究。阴东玲等通过构建煤矿人员不安全行为影响因素的贝叶斯网络，发现个人准备状态差是导致其发生不安全行为的最直接原因[1]。WANG等认为个体内因主要包含个性气质、生理因素、心理因素、认知能力等11个因素[2]。邢宝君等通过建立安全注意力衰减的SEM模型，认为安全注意力配置与安全素质、工作年限、受教育程度、安全意识、安全心理、安全知识显著相关[3]。袁晓芳等认为矿工工龄、学历和是否历经过煤矿事故等因素等都会对应急反应能力产生影响[4]。人格特征影响着员工的心理状态[5]，刘晟等通过心理测量法掌握了矿山动力机械操控员工的核心心理素质构成状况，探讨了其心理水平的区分标准[6]。高志扬、林健等重点分析了矿工心理、生理状态，认为疲劳、侥幸心理、情绪心理对矿工的影响最为显著[7-8]。田水承、王新平、李乃文等均研究了疲勞对人的影响，认为疲劳是影响人员行为的重要因素[9-11]。 FANG，WANG等认为安全认知对员工的安全行为的影响更加重要，可以通过安全教育培训来提高人员的安全认知水平[12-13]。李国瑞发现矿工的智力节律低于其他行业人员，体力节律低潮期多且长，情绪节律易变且变化幅度大于体力节律[14]。综上所述，学者们主要是从个体素质、生理因素、心理因素和行为能力水平4个方面来探讨人的因素。个体内因是复杂繁多的，人员的不安全状态是由多种因素相互作用、相互影响产生的，目前大多数研究集中于单一因素的影响或者影响因素之间的联系，对于人的因素的研究不够全面系统，针对矿工自身状态的研究不够深入。因此，本研究通过文献分析法建立矿工不安全状态的评价指标体系，并结合层次分析法和熵权法确定了各指标的组合权重，利用该指标体系评价矿工的状态。
1 构建矿工不安全状态评价指标体系
1.1 不安全状态与不安全行为的关系
目前大多研究集中于人的不安全行为与物的不安全状态，所谓物的不安全状态就是曾经引起或者可能引起事故的物的状态，文中借用此概念并结合叶龙对于人的安全性評价的定义，文中认为人的不安全状态主要是指影响人员安全状况的生理、心理素质以及行为能力水平的状态[15-16]。人的状态对于是否发生不安全行为、能否及时识别作业区域的危险因素并进行针对性整改影响巨大。
人的不安全行为是造成大多数事故发生的直接原因[17]。不安全行为的实施主体是人，人的状态会影响人员的行为。外界因素的变化会使人的状态随之改变，使人员处于疲劳、不良情绪等不安全状态，从而产生不安全行为，如图1所示。
矿工的不安全状态先于人的不安全行为，它是导致其发生不安全行为的必要条件，也就是说，当矿工产生不安全行为时，其自身一定处于不安全状态。由此可见，人员的状态与不安全行为、事故之间存在着很大的关系，应该从人员状态的角度出发，去防止人员发生不安全行为。
1.2 评价指标提取
目前，针对矿工的不安全状态研究较少，对其不安全行为的研究较多。本研究主要是从行为主体自身角度出发，聚焦遗传特征、人格倾向性、安全知识、行为能力、心理与生理状态等方面，强调行为主体自身的属性对行为决策的决定性作用，文中所研究的不安全状态更偏向即时的矿工状态，它会导致矿工更容易发生冲动和无意识的不安全行为。因此，在选择矿工不安全状态的评价指标时，主要从不安全行为影响因素中人的因素入手讨论。
使用中国知网CNKI数据库检索文献，时间跨度从2015年至2020年，以“主题=（矿工and不安全行为）and主题=（影响因素or指标体系）”为检索式进行精确检索，包括博硕士论文及期刊文献，共有64条检索结果，删除重复及相关性不强文章后，共筛选出28篇文献作为研究对象，详细阅读这28篇文献，借鉴文献[18-23]中关于矿工个体因素的相应指标，并结合煤矿生产实际，整理出矿工不安全状态的评价指标集合。遵循指标设置的科学性、全面性、可测性和精简性原则，通过专家打分法完成了矿工不安全状态的评价指标的筛选，最终建立了包含4个一级指标，17个二级指标的矿工的不安全状态评价指标体系，如图2所示。
1）个体特征层面，包括：矿工年龄和工龄，影响矿工的生理状态和对于工作知识技能的熟练程度;性格，影响人员对自身不安全行为的控制能力;学历水平，影响矿工对安全知识技能的理解等。
2）心理因素，包括：情绪，主要指负性情绪，它是个体感受到的消极情感体验[24]，当矿工处于焦虑、恐惧、忧郁、沮丧等不良情绪时更易发生不安全行为[25];安全心理主要包括侥幸心理、从众心理、麻痹心理、逞能心理等;安全态度是指矿工在工作过程中对安全生产方面具有的价值判断和心理倾向，影响其对于安全规章制度的遵守;安全认知是指矿工对工作危险的认知，矿工的安全认知水平低下会导致其更容易发生无意识不安全行为。
3）生理因素，包括：体力疲劳，矿工工作常伴随着长时间的重体力劳动，极易产生体力疲劳;脑力疲劳，是指进行长时间复杂的脑力劳动，会导致生理功能低下，产生疲劳感;生理感知，五觉，在作业过程中影响较大的主要包括视觉和听觉;身体健康状况，仅指在身体健康方面的状况;生物节律，分为情绪、体力、智力周期，会从人体内部自动调节和控制人员的行为和活动。
4）能力水平，包括应急反应能力，指对突发安全状况的处置能力;风险感知能力，指对作业过程中风险的特征和严重性做出的主观判断;安全知识技能，指矿工对煤矿安全生产知识和工作技能的了解情况;行为能力，包括肢体协调能力、反应能力、空间感觉能力、注意力集中能力等。
2 评价指标的权重分析
本研究的评价对象是矿工的状态情况，能够得到的定量信息较少。综合考虑赋权方法的优势与局限性，采用主观赋权与客观赋权相结合的方法来确定各指标的权重。
2.1 层次分析法确定权重
层次分析法所需要的定量数据信息较少，能够从评价者的角度分析评价对象的本质，是一种主观赋权方法[26]。共选取10位从事煤矿安全管理方向的资深专家，要求各位专家结合自身的认知和经验对各评价指标进行打分，其中有3位专家是从事相关研究并且具有高级职称的高校老师，3位是具有丰富工作经验的安全管理人员，4位是具有10年以上煤矿工作经验的一线工作人员。选中的专家具有一定的代表性且具有丰富的工作经验。确定权重的步骤如下。
2.1.1 构造判断矩阵
由专家通过1～9标度法确定同层次指标的相对重要度之比，具体赋值见表1。首先完成一级指标元素组的两两比较，即U1，U2，U3，U4的两两比较;然后依次完成一级指标元素组内二级指标的成对比较，即可构造所有的判断矩阵。
2.1.2 一致性检验及指标局部排序
利用公式（1）、公式（2）分别计算判断矩阵的最大特征值λmax和一致性指标CR，当CR<0.1时，将最大特征值及对应的特征向量W进行归一化处理，即可得到该层次中所有评价指标相对重要性的权重值。 通过计算得到U1，U2，U3，U4的权重分别为0.091 3，0.245 8，0.609 5，0.091 3。
2.1.3 指标全局排序
将一级指标权重W1与二级指标相对于一级指标的权重W2相乘得到二级指标对于目标层的权重W，即W=W1*W2。
2.2 熵权法确定权重
熵权法是根据同一指标状态值之间的差异程度来对指标进行客观定权的方法，反映了该指标在评价过程中贡献有用信息的多少[27]。采用纸质问卷与电子问卷相结合的方式随机对100位煤矿及相关从业人员进行问卷调查，得到有效问卷96份，熵权法确定权重的步骤如下。
1）对原始数据进行标准化处理，将所有数据转化为0～1之间的数，消除物理量的影响。
2.3 组合赋权
使用AHP-熵权法对各指标进行组合赋权，能够确保权重的客观性。熵权层次分析法确定综合权重的计算公式
式中 CWj为第j项指标的综合权重;cj为第j项指标由AHP法确定的权重;
sj为第j项指标有由熵權法确定的权重。通过上述计算过程得到各评价指标对目标层的权重，见表2。
通过熵权层次分析法确定了矿工不安全状态各个维度和评价指标的权重，权重越高的指标在矿工不安全状态评价中所占比重越大，也就是在评价和监测人员状态时应重点监测和防控的关键性指标。根据表2的权重结果可得，生理因素的权重最大，而个体特征的权重最小，各一级指标对矿工不安全状态影响程度排序为：生理因素>心理因素>能力水平>个体特征。说明生理因素在评价人员状态时最重要，心理因素其次，与文献[28]研究结果相同。另外，矿工的生理和心理状态经常受到工作环境、家庭因素、突发事件、工作时长等的影响，容易发生变化，而个体特征和能力水平由先天性格、原生家庭、长期的教育培训等决定的，不易发生突变，这也是生理、心理因素权重较大，而个体特征、能力水平权重较小的原因之一。因此，为了预防人员发生不安全行为，在评价和监测人员状态时，应重点关注矿工的生理、心理状况。生理指标中体力疲劳、身体健康状况对矿工的状态影响较大，心理因素中各指标的权重相差不多，4项指标均需要重点监测，在个体特征和能力水平维度，只有风险感知能力具有较大权重，其余指标权重均较小，需要着重培养和提高矿工的风险感知能力。令人意外的是安全知识技能所占的权重仅为1.955%，众多研究均认为安全知识技能对于煤矿管理十分重要，文中认同该指标的重要性，只是对于矿工的即时安全状态的影响较小，只有通过长期的安全教育培训才能够提高矿工的安全知识技能，因此在监测和评价人员状态时安全知识技能所占比重较少。另外追溯原始问卷，发现安全管理人员及专家多认为安全知识技能很重要，而煤矿一线工人多认为不是很重要，这反映了矿工普遍存在侥幸、凭经验工作等不安全心理，更应该加强日常的安全教育培训。
3 实例分析
采用上述评价指标体系，以某一煤矿采煤机司机为例，参考文献[29]将评价结果分为5个等级，邀请8名熟悉矿工工作的安全管理者对其进行评价，被评矿工年龄为42岁，工龄15年，高中学历。统计每项指标在每个评价等级上的隶属度，计算结果见表3。
由表3可得，权重集合为
评价相对于指标集U的隶属度所构成的模糊评判矩阵为
该名矿工的不安全状态综合评价向量为
基于模糊评价法对各二级指标的评价结果，见表4。
该结果表明被测矿工的不安全状态评价结果为中等水平，观察专家对该名矿工的评分可以知道，该名矿工的生理状态较差，处于疲劳状态，另外存在一些不良情绪和不安全心理，说明该矿工需要进行一定的休息调整并且应该加强安全教育培训，消除不安全心理，才能保证作业的安全进行。该评价结果与实际情况有较高的一致性，应及时对二级指标评价结果和综合评价结果处于中等水平以下（不包含中等）的人员进行调节干预，可以有效预防不安全行为，提升工作安全水平，降低事故发生概率。
4 结 论
1）界定了不安全状态的内涵。结合前人对于人的安全性评价的研究成果及物的不安全状态的定义，认为人的不安全状态是指影响人员安全状况的生理、心理素质以及行为能力水平的状态。
2）建立了矿工不安全状态评价指标体系。首先定义了不安全状态，并从个体特征、心理因素、生理因素、能力水平4个方面建立了矿工不安全状态评价指标体系，结合AHP-熵权法确定各指标权重，认为煤矿企业应该更加重视矿工生理和心理状态的调节，其中，体力疲劳、风险感知能力、身体健康状况在评价人员的状态时占据决定性地位。
3）矿工不安全状态评价指标体系是科学合理的。结合模糊评价法进行实例分析，某矿工的状态评价结果为中等水平，生理状态处于较差水平，与实际情况符合，说明本研究建立的矿工不安全状态评价体系能够帮助煤矿企业筛选出处于不安全状态的人员。为了进一步提高矿工不安全状态评价的有效性，未来将从人体生理信号角度，更加客观、可靠的判断和预警人员的不安全状态，使该评价指标体系更加成熟广泛地应用于实际评价工作。
参考文献（References）：
[1] 阴东玲，陈兆波，曾建潮，等.煤矿作业人员不安全行为的影响因素分析[J].中国安全科学学报，2015，25（12）：151-156.
YIN Dongling，CHEN Zhaobo，ZENG Jianchao，et al.Analysis of factors affecting coal mine operators’ unsafe acts[J].China Safety Science Journal，2015，25（12）：151-156.
[2]WANG L L，CAO Q G，HAN C G，et al.Group dynamics analysis and the correction of coal miners’ unsafe behaviors[J].Archives of Environmental & Occupational Health，2020：1-22. [3]邢宝君，唐水清，李乃文，等.人因脆弱性对安全注意力衰减的SEM研究[J].中国安全生产科学技术，2017，13（10）：158-163.
XING Baojun，TANG Shuiqing，LI Naiwen，et al.SEM study on safety attention attenuation due to human vulnerability[J].Journal of Safety Science and Technology，2017，13（10）：158-163.
[4]袁晓芳，周垚，刘成，等.应急场景下矿工生理指标评估的试验研究[J].煤炭工程，2020，52（5）：167-171.
YUAN Xiaofang，ZHOU Yao，LIU Cheng，et al.Experimental study on evaluation of miners’ physiological indexes in emergency scenarios[J].Coal Engineering，2020，52（5）：167-171.
[5]STOLARSKI M，BITNER J，ZIMBARDO P G.Time perspective，emotional intelligence and discounting of delayed awards[J].Time and Society，2011，20（3）：346-363.
[6]劉晟，赵霞.深井作业矿工心理测量与心理资源的配置[J].中国矿业，2020，29（12）：212-216.
LIU Sheng，ZHAO Xia.Psychological measurement and allocation of psychological resources for miners working in deep wells[J].China Mining Magazine，2020，29（12）：212-216.
[7]高志扬，朱聪.心理学视角下的煤矿安全事故原因分析及对策研究[J].煤炭技术，2014，33（1）：108-111.
GAO Zhiyang，ZHU Cong.Reason of coal mine safety accident analysis and countermeasures of psychological perspective[J].Coal Technology，2014，33（1）：108-111.
[8]林健，栗继祖.复杂适应系统视角下矿工自制力影响因素研究[J].中国安全生产科学技术，2019，15（12）：163-168.
LIN Jian，LI Jizu.Study on influencing factors of miners’ self-control from perspective of complex adaptive system[J].Journal of Safety Science and Technology，2019，15（12）：163-168.
[9]田水承，乌力吉，寇猛，等.基于生理实验的矿工不安全行为与疲劳关系研究[J].西安科技大学学报，2016，36（3）：324-330.
TIAN Shuicheng，WU Liji，KOU Meng，et al.Relationship between miners’ unsafe behavior and fatigue based on physiological experiment[J].Journal of Xi’an University of Science and Technology，2016，36（3）：324-330.
[10]王新平，畅涛涛，孙林辉.体脑疲劳交互影响下煤矿工人作业改善研究[J].工业工程，2020，23（4）：148-153，182.
WANG Xinping，CHANG Taotao，SUN Linhui.Study on working improvement of coal mine workers under the influence of physical mental fatigue interaction[J].Industrial Engineering Journal，2020，23（4）：148-153，182.
[11]李乃文，刘孟潇，牛莉霞.疲劳对矿工心智游移影响的事件相关电位研究[J].中国安全科学学报，2019，29（2）：1-6.
LI Naiwen，LIU Mengxiao，NIU Lixia.An event-related potential study on influence of fatigue on miners’ mind wandering[J].China Safety Science Journal，2019，29（2）：1-6.
[12]FANG L F，ZHANG Z X，GUO H H.Cognitive mechanism and intervention strategies of coal miners’ unsafe behaviors：evidence from China[J].Revista De Cercetare Si Interventie Sociala，2018，61：7-31.
[13]WANG C，WANG J，WANG X，et al.Exploring the impacts of factors contributing to unsafe behavior of coal miners[J].Safety Science，2019，115：339-348. [14]李国瑞.矿工人体三节律对矿井安全生产影响程度探讨[D].西安：西安科技大学，2008.
LI Guorui.Discussion on the influence of miner’s human PSI to mine safety production[D].Xi’an：Xi’an University of Science and Technology，2008.
[15]叶龙，项芳芳，沈梅，等.人的安全性评价研究[J].中国安全科学学报，2003（10）：15-18，85.
YE Long，XIANG Fangfang，SHEN Mei，et al.Study on human safety evaluation[J].China Safety Science Journal，2003（10）：15-18，85.
[16]叶龙，张启超，单湘媛，等.基于能力和健康双维视角的高铁司机安全性评价与管理研究[J].中国铁路，2019（12）：16-21.
YE Long，ZHANG Qichao，SHAN Xiangyuan，et al.Safety evaluation and management of high speed railway driver based on double perspectives of capacity and health[J].China Railway，2019（12）：16-21.
[17]李琰，赵梓焱，田水承，等.矿工不安全行为研究综述[J].中国安全生产科学技术，2016，12（8）：47-54.
LI Yan，ZHAO Ziyan，TIAN Shuicheng，et al.Review of research on unsafe behavior of miners[J].Journal of Safety Science and Technology，2016，12（8）：47-54.
[18]廖国礼，王胜强，王鹰鹏，等.矿山企业从业人员安全态度调查设计与分析[J].中国安全生產科学技术，2014，10（12）：178-184.
LIAO Guoli，WANG Shengqiang，WANG Yingpeng，et al.Survey design and analysis on safety attitude of mine enterprise employees[J].Journal of Safety Science and Technology，2014，10（12）：178-184.
[19]佟瑞鹏，李春旭，李阳.煤矿安全管理行为评估方法研究[J].中国安全科学学报，2015，25（11）：129-133.
TONG Ruipeng，LI Chunxu，LI Yang.Research on method for assessing safety management behavior in coal mine[J].China Safety Science Journal，2015，25（11）：129-133.
[20]杨佳丽，栗继祖，冯国瑞，等.矿工不安全行为意向影响因素仿真研究与应用[J].中国安全科学学报，2016，26（7）：46-51.
YANG Jiali，LI Jizu，FENG Guorui，et al.Simulation research on factors influencing miners’ unsafe behavioral intention and its application[J].China Safety Science Journal，2016，26（7）：46-51.
[21]李月皎.煤矿事故中不安全行为风险评估及BBS预控管理研究[D].太原：太原理工大学，2016.
LI Yuejiao.Study on the risk assessment and BBS Pre-control management of unsafe behavior in coal mine accidents[D].Taiyuan：Taiyuan University of Technology，2016.
[22]李磊，田水承，陈盈.基于SEM-ANP的矿工不安全行为影响因素指标体系研究[J].西安科技大学学报，2017，37（4）：529-536.
LI Lei，TIAN Shuicheng，CHEN Ying.Influential factors index system of coal miners’ unsafe behaviors based on SEM-ANP[J].Journal of Xi’an University of Science and Technology，2017，37（4）：529-536.
[23]谷月.煤矿重大事故不安全行为风险评估及预控管理研究[D].淮南：安徽理工大学，2019.
GU Yue.Research on risk assessment and pre-control management of unsafe behaviors in major accidents in coal mines[J].Huainan：Anhui University of Science and Technology，2019.
[24]宋晓兰，唐孝威.心智游移[M].杭州：浙江大学出版，2012.
[25]田水承，郭方艺，杨鹏飞.不良情绪对胶轮车驾驶员不安全行为的影响研究[J].矿业安全与环保，2018，45（5）：115-119，125. TIAN Shuicheng，GUO Fangyi，YANG Pengfei.Research on the effect of bad emotion on unsafe behavior of drivers of rubber-tyred car[J].Mining Safety & Environmental Protection，2018，45（5）：115-119，125.
[26]LI F W，PHOON K K，
DU X L，et al.Improved AHP method and its application in risk identification[J].Journal of Construction Engineering and Management，2013，139（3）：312-320.
[27]遲鹏德，曹庆贵.基于未确知测度理论的矿工不安全行为风险评估[J].中国安全生产科学技术，2020，16（4）：120-125.
CHI Pengde，CAO Qinggui.Risk assessment on unsafe behavior of miners based on unascertained measurement theory[J].Journal of Safety Science and Technology，2020，16（4）：120-125.
[28]BRONKHORST B.Behaving safely under pressure：The effects of job demands，resources and safety climate on employee physical and psychosocial safety behavior[J].Journal of Safety Research，2015，55：63-72.
[29]余保华.煤矿井下作业人员安全行为能力评价及对策[D].淮南：安徽理工大学，2018.
YU Baohua.Evaluation and countermeasures of safety behavior ability of underground workers in coal mine[J].Huainan：Anhui University of Science and Technology，2018.
关键词：矿工;不安全状态;评价指标体系;层次分析法（AHP）;熵权法;模糊综合评价
中图分类号：TD 79
文献标志码：A
文章编号：1672-9315（2021）03-0402-08
DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2021.0303
Abstract：The state of miners affects the safety of their operations.In order to effectively evaluate whether a miner is in a safe state，it is necessary to establish a scientific and reasonable evaluation index system.An evaluation index system of 17 secondary indicators of miners’ unsafe state was constructed by adopting the literature analysis method from 4 aspects，including individual characteristics，physiology，psychology，and ability.Based on the Analytic Hierarchy Process（AHP）and entropy method，each evaluation index was weighted，and this index system was used to evaluate a miner’s state.The results showed that the weights of the first-level indicators were ranked as followed：physiological factors（45.614%）> psychological factors（22.768%）> ability level（17.682%）> individual characteristics（13.936%）.Among the 17 secondary indicators，physical fatigue，risk perception ability，physical health，safety awareness，and emotional indicators had larger weight coefficients.The status evaluation result was at a moderate level in fatigue，negative emotions and unsafe psychology，consistent with the actual situation，indicating that the indicator system can scientifically and effectively evaluate the status of miners.And to impose timely intervention measures on those with poor state can prevent it from unsafe behavior.
Key words：miners;unsafe state;evaluation index system;analytic hierarchy process（AHP）;entropy method;fuzzy comprehensive evaluation method
0 引 言
当矿工长期处于井下恶劣复杂环境中，并伴随着繁重的体力、脑力劳动时，会导致矿工容易处于疲劳、不良情绪、感知失常等不安全状态，造成事故的潜在隐患。随着技术、设备的进步，其安全性日益提高，然而由于人在生理、心理和精神等方面的特点和极限，人的因素存在较大的差异、不稳定性和难控制性。因此，为了保证矿工的安全作业，需要对其状态进行综合评价，建立科学全面的矿工不安全状态评价指标体系是监测评估人员不安全状态的基础，是有效预防矿工发生不安全行为的重要途径。
近年来，众多学者针对煤矿领域人的因素做了很多研究。阴东玲等通过构建煤矿人员不安全行为影响因素的贝叶斯网络，发现个人准备状态差是导致其发生不安全行为的最直接原因[1]。WANG等认为个体内因主要包含个性气质、生理因素、心理因素、认知能力等11个因素[2]。邢宝君等通过建立安全注意力衰减的SEM模型，认为安全注意力配置与安全素质、工作年限、受教育程度、安全意识、安全心理、安全知识显著相关[3]。袁晓芳等认为矿工工龄、学历和是否历经过煤矿事故等因素等都会对应急反应能力产生影响[4]。人格特征影响着员工的心理状态[5]，刘晟等通过心理测量法掌握了矿山动力机械操控员工的核心心理素质构成状况，探讨了其心理水平的区分标准[6]。高志扬、林健等重点分析了矿工心理、生理状态，认为疲劳、侥幸心理、情绪心理对矿工的影响最为显著[7-8]。田水承、王新平、李乃文等均研究了疲勞对人的影响，认为疲劳是影响人员行为的重要因素[9-11]。 FANG，WANG等认为安全认知对员工的安全行为的影响更加重要，可以通过安全教育培训来提高人员的安全认知水平[12-13]。李国瑞发现矿工的智力节律低于其他行业人员，体力节律低潮期多且长，情绪节律易变且变化幅度大于体力节律[14]。综上所述，学者们主要是从个体素质、生理因素、心理因素和行为能力水平4个方面来探讨人的因素。个体内因是复杂繁多的，人员的不安全状态是由多种因素相互作用、相互影响产生的，目前大多数研究集中于单一因素的影响或者影响因素之间的联系，对于人的因素的研究不够全面系统，针对矿工自身状态的研究不够深入。因此，本研究通过文献分析法建立矿工不安全状态的评价指标体系，并结合层次分析法和熵权法确定了各指标的组合权重，利用该指标体系评价矿工的状态。
1 构建矿工不安全状态评价指标体系
1.1 不安全状态与不安全行为的关系
目前大多研究集中于人的不安全行为与物的不安全状态，所谓物的不安全状态就是曾经引起或者可能引起事故的物的状态，文中借用此概念并结合叶龙对于人的安全性評价的定义，文中认为人的不安全状态主要是指影响人员安全状况的生理、心理素质以及行为能力水平的状态[15-16]。人的状态对于是否发生不安全行为、能否及时识别作业区域的危险因素并进行针对性整改影响巨大。
人的不安全行为是造成大多数事故发生的直接原因[17]。不安全行为的实施主体是人，人的状态会影响人员的行为。外界因素的变化会使人的状态随之改变，使人员处于疲劳、不良情绪等不安全状态，从而产生不安全行为，如图1所示。
矿工的不安全状态先于人的不安全行为，它是导致其发生不安全行为的必要条件，也就是说，当矿工产生不安全行为时，其自身一定处于不安全状态。由此可见，人员的状态与不安全行为、事故之间存在着很大的关系，应该从人员状态的角度出发，去防止人员发生不安全行为。
1.2 评价指标提取
目前，针对矿工的不安全状态研究较少，对其不安全行为的研究较多。本研究主要是从行为主体自身角度出发，聚焦遗传特征、人格倾向性、安全知识、行为能力、心理与生理状态等方面，强调行为主体自身的属性对行为决策的决定性作用，文中所研究的不安全状态更偏向即时的矿工状态，它会导致矿工更容易发生冲动和无意识的不安全行为。因此，在选择矿工不安全状态的评价指标时，主要从不安全行为影响因素中人的因素入手讨论。
使用中国知网CNKI数据库检索文献，时间跨度从2015年至2020年，以“主题=（矿工and不安全行为）and主题=（影响因素or指标体系）”为检索式进行精确检索，包括博硕士论文及期刊文献，共有64条检索结果，删除重复及相关性不强文章后，共筛选出28篇文献作为研究对象，详细阅读这28篇文献，借鉴文献[18-23]中关于矿工个体因素的相应指标，并结合煤矿生产实际，整理出矿工不安全状态的评价指标集合。遵循指标设置的科学性、全面性、可测性和精简性原则，通过专家打分法完成了矿工不安全状态的评价指标的筛选，最终建立了包含4个一级指标，17个二级指标的矿工的不安全状态评价指标体系，如图2所示。
1）个体特征层面，包括：矿工年龄和工龄，影响矿工的生理状态和对于工作知识技能的熟练程度;性格，影响人员对自身不安全行为的控制能力;学历水平，影响矿工对安全知识技能的理解等。
2）心理因素，包括：情绪，主要指负性情绪，它是个体感受到的消极情感体验[24]，当矿工处于焦虑、恐惧、忧郁、沮丧等不良情绪时更易发生不安全行为[25];安全心理主要包括侥幸心理、从众心理、麻痹心理、逞能心理等;安全态度是指矿工在工作过程中对安全生产方面具有的价值判断和心理倾向，影响其对于安全规章制度的遵守;安全认知是指矿工对工作危险的认知，矿工的安全认知水平低下会导致其更容易发生无意识不安全行为。
3）生理因素，包括：体力疲劳，矿工工作常伴随着长时间的重体力劳动，极易产生体力疲劳;脑力疲劳，是指进行长时间复杂的脑力劳动，会导致生理功能低下，产生疲劳感;生理感知，五觉，在作业过程中影响较大的主要包括视觉和听觉;身体健康状况，仅指在身体健康方面的状况;生物节律，分为情绪、体力、智力周期，会从人体内部自动调节和控制人员的行为和活动。
4）能力水平，包括应急反应能力，指对突发安全状况的处置能力;风险感知能力，指对作业过程中风险的特征和严重性做出的主观判断;安全知识技能，指矿工对煤矿安全生产知识和工作技能的了解情况;行为能力，包括肢体协调能力、反应能力、空间感觉能力、注意力集中能力等。
2 评价指标的权重分析
本研究的评价对象是矿工的状态情况，能够得到的定量信息较少。综合考虑赋权方法的优势与局限性，采用主观赋权与客观赋权相结合的方法来确定各指标的权重。
2.1 层次分析法确定权重
层次分析法所需要的定量数据信息较少，能够从评价者的角度分析评价对象的本质，是一种主观赋权方法[26]。共选取10位从事煤矿安全管理方向的资深专家，要求各位专家结合自身的认知和经验对各评价指标进行打分，其中有3位专家是从事相关研究并且具有高级职称的高校老师，3位是具有丰富工作经验的安全管理人员，4位是具有10年以上煤矿工作经验的一线工作人员。选中的专家具有一定的代表性且具有丰富的工作经验。确定权重的步骤如下。
2.1.1 构造判断矩阵
由专家通过1～9标度法确定同层次指标的相对重要度之比，具体赋值见表1。首先完成一级指标元素组的两两比较，即U1，U2，U3，U4的两两比较;然后依次完成一级指标元素组内二级指标的成对比较，即可构造所有的判断矩阵。
2.1.2 一致性检验及指标局部排序
利用公式（1）、公式（2）分别计算判断矩阵的最大特征值λmax和一致性指标CR，当CR<0.1时，将最大特征值及对应的特征向量W进行归一化处理，即可得到该层次中所有评价指标相对重要性的权重值。 通过计算得到U1，U2，U3，U4的权重分别为0.091 3，0.245 8，0.609 5，0.091 3。
2.1.3 指标全局排序
将一级指标权重W1与二级指标相对于一级指标的权重W2相乘得到二级指标对于目标层的权重W，即W=W1*W2。
2.2 熵权法确定权重
熵权法是根据同一指标状态值之间的差异程度来对指标进行客观定权的方法，反映了该指标在评价过程中贡献有用信息的多少[27]。采用纸质问卷与电子问卷相结合的方式随机对100位煤矿及相关从业人员进行问卷调查，得到有效问卷96份，熵权法确定权重的步骤如下。
1）对原始数据进行标准化处理，将所有数据转化为0～1之间的数，消除物理量的影响。
2.3 组合赋权
使用AHP-熵权法对各指标进行组合赋权，能够确保权重的客观性。熵权层次分析法确定综合权重的计算公式
式中 CWj为第j项指标的综合权重;cj为第j项指标由AHP法确定的权重;
sj为第j项指标有由熵權法确定的权重。通过上述计算过程得到各评价指标对目标层的权重，见表2。
通过熵权层次分析法确定了矿工不安全状态各个维度和评价指标的权重，权重越高的指标在矿工不安全状态评价中所占比重越大，也就是在评价和监测人员状态时应重点监测和防控的关键性指标。根据表2的权重结果可得，生理因素的权重最大，而个体特征的权重最小，各一级指标对矿工不安全状态影响程度排序为：生理因素>心理因素>能力水平>个体特征。说明生理因素在评价人员状态时最重要，心理因素其次，与文献[28]研究结果相同。另外，矿工的生理和心理状态经常受到工作环境、家庭因素、突发事件、工作时长等的影响，容易发生变化，而个体特征和能力水平由先天性格、原生家庭、长期的教育培训等决定的，不易发生突变，这也是生理、心理因素权重较大，而个体特征、能力水平权重较小的原因之一。因此，为了预防人员发生不安全行为，在评价和监测人员状态时，应重点关注矿工的生理、心理状况。生理指标中体力疲劳、身体健康状况对矿工的状态影响较大，心理因素中各指标的权重相差不多，4项指标均需要重点监测，在个体特征和能力水平维度，只有风险感知能力具有较大权重，其余指标权重均较小，需要着重培养和提高矿工的风险感知能力。令人意外的是安全知识技能所占的权重仅为1.955%，众多研究均认为安全知识技能对于煤矿管理十分重要，文中认同该指标的重要性，只是对于矿工的即时安全状态的影响较小，只有通过长期的安全教育培训才能够提高矿工的安全知识技能，因此在监测和评价人员状态时安全知识技能所占比重较少。另外追溯原始问卷，发现安全管理人员及专家多认为安全知识技能很重要，而煤矿一线工人多认为不是很重要，这反映了矿工普遍存在侥幸、凭经验工作等不安全心理，更应该加强日常的安全教育培训。
3 实例分析
采用上述评价指标体系，以某一煤矿采煤机司机为例，参考文献[29]将评价结果分为5个等级，邀请8名熟悉矿工工作的安全管理者对其进行评价，被评矿工年龄为42岁，工龄15年，高中学历。统计每项指标在每个评价等级上的隶属度，计算结果见表3。
由表3可得，权重集合为
评价相对于指标集U的隶属度所构成的模糊评判矩阵为
该名矿工的不安全状态综合评价向量为
基于模糊评价法对各二级指标的评价结果，见表4。
该结果表明被测矿工的不安全状态评价结果为中等水平，观察专家对该名矿工的评分可以知道，该名矿工的生理状态较差，处于疲劳状态，另外存在一些不良情绪和不安全心理，说明该矿工需要进行一定的休息调整并且应该加强安全教育培训，消除不安全心理，才能保证作业的安全进行。该评价结果与实际情况有较高的一致性，应及时对二级指标评价结果和综合评价结果处于中等水平以下（不包含中等）的人员进行调节干预，可以有效预防不安全行为，提升工作安全水平，降低事故发生概率。
4 结 论
1）界定了不安全状态的内涵。结合前人对于人的安全性评价的研究成果及物的不安全状态的定义，认为人的不安全状态是指影响人员安全状况的生理、心理素质以及行为能力水平的状态。
2）建立了矿工不安全状态评价指标体系。首先定义了不安全状态，并从个体特征、心理因素、生理因素、能力水平4个方面建立了矿工不安全状态评价指标体系，结合AHP-熵权法确定各指标权重，认为煤矿企业应该更加重视矿工生理和心理状态的调节，其中，体力疲劳、风险感知能力、身体健康状况在评价人员的状态时占据决定性地位。
3）矿工不安全状态评价指标体系是科学合理的。结合模糊评价法进行实例分析，某矿工的状态评价结果为中等水平，生理状态处于较差水平，与实际情况符合，说明本研究建立的矿工不安全状态评价体系能够帮助煤矿企业筛选出处于不安全状态的人员。为了进一步提高矿工不安全状态评价的有效性，未来将从人体生理信号角度，更加客观、可靠的判断和预警人员的不安全状态，使该评价指标体系更加成熟广泛地应用于实际评价工作。
参考文献（References）：
[1] 阴东玲，陈兆波，曾建潮，等.煤矿作业人员不安全行为的影响因素分析[J].中国安全科学学报，2015，25（12）：151-156.
YIN Dongling，CHEN Zhaobo，ZENG Jianchao，et al.Analysis of factors affecting coal mine operators’ unsafe acts[J].China Safety Science Journal，2015，25（12）：151-156.
[2]WANG L L，CAO Q G，HAN C G，et al.Group dynamics analysis and the correction of coal miners’ unsafe behaviors[J].Archives of Environmental & Occupational Health，2020：1-22. [3]邢宝君，唐水清，李乃文，等.人因脆弱性对安全注意力衰减的SEM研究[J].中国安全生产科学技术，2017，13（10）：158-163.
XING Baojun，TANG Shuiqing，LI Naiwen，et al.SEM study on safety attention attenuation due to human vulnerability[J].Journal of Safety Science and Technology，2017，13（10）：158-163.
[4]袁晓芳，周垚，刘成，等.应急场景下矿工生理指标评估的试验研究[J].煤炭工程，2020，52（5）：167-171.
YUAN Xiaofang，ZHOU Yao，LIU Cheng，et al.Experimental study on evaluation of miners’ physiological indexes in emergency scenarios[J].Coal Engineering，2020，52（5）：167-171.
[5]STOLARSKI M，BITNER J，ZIMBARDO P G.Time perspective，emotional intelligence and discounting of delayed awards[J].Time and Society，2011，20（3）：346-363.
[6]劉晟，赵霞.深井作业矿工心理测量与心理资源的配置[J].中国矿业，2020，29（12）：212-216.
LIU Sheng，ZHAO Xia.Psychological measurement and allocation of psychological resources for miners working in deep wells[J].China Mining Magazine，2020，29（12）：212-216.
[7]高志扬，朱聪.心理学视角下的煤矿安全事故原因分析及对策研究[J].煤炭技术，2014，33（1）：108-111.
GAO Zhiyang，ZHU Cong.Reason of coal mine safety accident analysis and countermeasures of psychological perspective[J].Coal Technology，2014，33（1）：108-111.
[8]林健，栗继祖.复杂适应系统视角下矿工自制力影响因素研究[J].中国安全生产科学技术，2019，15（12）：163-168.
LIN Jian，LI Jizu.Study on influencing factors of miners’ self-control from perspective of complex adaptive system[J].Journal of Safety Science and Technology，2019，15（12）：163-168.
[9]田水承，乌力吉，寇猛，等.基于生理实验的矿工不安全行为与疲劳关系研究[J].西安科技大学学报，2016，36（3）：324-330.
TIAN Shuicheng，WU Liji，KOU Meng，et al.Relationship between miners’ unsafe behavior and fatigue based on physiological experiment[J].Journal of Xi’an University of Science and Technology，2016，36（3）：324-330.
[10]王新平，畅涛涛，孙林辉.体脑疲劳交互影响下煤矿工人作业改善研究[J].工业工程，2020，23（4）：148-153，182.
WANG Xinping，CHANG Taotao，SUN Linhui.Study on working improvement of coal mine workers under the influence of physical mental fatigue interaction[J].Industrial Engineering Journal，2020，23（4）：148-153，182.
[11]李乃文，刘孟潇，牛莉霞.疲劳对矿工心智游移影响的事件相关电位研究[J].中国安全科学学报，2019，29（2）：1-6.
LI Naiwen，LIU Mengxiao，NIU Lixia.An event-related potential study on influence of fatigue on miners’ mind wandering[J].China Safety Science Journal，2019，29（2）：1-6.
[12]FANG L F，ZHANG Z X，GUO H H.Cognitive mechanism and intervention strategies of coal miners’ unsafe behaviors：evidence from China[J].Revista De Cercetare Si Interventie Sociala，2018，61：7-31.
[13]WANG C，WANG J，WANG X，et al.Exploring the impacts of factors contributing to unsafe behavior of coal miners[J].Safety Science，2019，115：339-348. [14]李国瑞.矿工人体三节律对矿井安全生产影响程度探讨[D].西安：西安科技大学，2008.
LI Guorui.Discussion on the influence of miner’s human PSI to mine safety production[D].Xi’an：Xi’an University of Science and Technology，2008.
[15]叶龙，项芳芳，沈梅，等.人的安全性评价研究[J].中国安全科学学报，2003（10）：15-18，85.
YE Long，XIANG Fangfang，SHEN Mei，et al.Study on human safety evaluation[J].China Safety Science Journal，2003（10）：15-18，85.
[16]叶龙，张启超，单湘媛，等.基于能力和健康双维视角的高铁司机安全性评价与管理研究[J].中国铁路，2019（12）：16-21.
YE Long，ZHANG Qichao，SHAN Xiangyuan，et al.Safety evaluation and management of high speed railway driver based on double perspectives of capacity and health[J].China Railway，2019（12）：16-21.
[17]李琰，赵梓焱，田水承，等.矿工不安全行为研究综述[J].中国安全生产科学技术，2016，12（8）：47-54.
LI Yan，ZHAO Ziyan，TIAN Shuicheng，et al.Review of research on unsafe behavior of miners[J].Journal of Safety Science and Technology，2016，12（8）：47-54.
[18]廖国礼，王胜强，王鹰鹏，等.矿山企业从业人员安全态度调查设计与分析[J].中国安全生產科学技术，2014，10（12）：178-184.
LIAO Guoli，WANG Shengqiang，WANG Yingpeng，et al.Survey design and analysis on safety attitude of mine enterprise employees[J].Journal of Safety Science and Technology，2014，10（12）：178-184.
[19]佟瑞鹏，李春旭，李阳.煤矿安全管理行为评估方法研究[J].中国安全科学学报，2015，25（11）：129-133.
TONG Ruipeng，LI Chunxu，LI Yang.Research on method for assessing safety management behavior in coal mine[J].China Safety Science Journal，2015，25（11）：129-133.
[20]杨佳丽，栗继祖，冯国瑞，等.矿工不安全行为意向影响因素仿真研究与应用[J].中国安全科学学报，2016，26（7）：46-51.
YANG Jiali，LI Jizu，FENG Guorui，et al.Simulation research on factors influencing miners’ unsafe behavioral intention and its application[J].China Safety Science Journal，2016，26（7）：46-51.
[21]李月皎.煤矿事故中不安全行为风险评估及BBS预控管理研究[D].太原：太原理工大学，2016.
LI Yuejiao.Study on the risk assessment and BBS Pre-control management of unsafe behavior in coal mine accidents[D].Taiyuan：Taiyuan University of Technology，2016.
[22]李磊，田水承，陈盈.基于SEM-ANP的矿工不安全行为影响因素指标体系研究[J].西安科技大学学报，2017，37（4）：529-536.
LI Lei，TIAN Shuicheng，CHEN Ying.Influential factors index system of coal miners’ unsafe behaviors based on SEM-ANP[J].Journal of Xi’an University of Science and Technology，2017，37（4）：529-536.
[23]谷月.煤矿重大事故不安全行为风险评估及预控管理研究[D].淮南：安徽理工大学，2019.
GU Yue.Research on risk assessment and pre-control management of unsafe behaviors in major accidents in coal mines[J].Huainan：Anhui University of Science and Technology，2019.
[24]宋晓兰，唐孝威.心智游移[M].杭州：浙江大学出版，2012.
[25]田水承，郭方艺，杨鹏飞.不良情绪对胶轮车驾驶员不安全行为的影响研究[J].矿业安全与环保，2018，45（5）：115-119，125. TIAN Shuicheng，GUO Fangyi，YANG Pengfei.Research on the effect of bad emotion on unsafe behavior of drivers of rubber-tyred car[J].Mining Safety & Environmental Protection，2018，45（5）：115-119，125.
[26]LI F W，PHOON K K，
DU X L，et al.Improved AHP method and its application in risk identification[J].Journal of Construction Engineering and Management，2013，139（3）：312-320.
[27]遲鹏德，曹庆贵.基于未确知测度理论的矿工不安全行为风险评估[J].中国安全生产科学技术，2020，16（4）：120-125.
CHI Pengde，CAO Qinggui.Risk assessment on unsafe behavior of miners based on unascertained measurement theory[J].Journal of Safety Science and Technology，2020，16（4）：120-125.
[28]BRONKHORST B.Behaving safely under pressure：The effects of job demands，resources and safety climate on employee physical and psychosocial safety behavior[J].Journal of Safety Research，2015，55：63-72.
[29]余保华.煤矿井下作业人员安全行为能力评价及对策[D].淮南：安徽理工大学，2018.
YU Baohua.Evaluation and countermeasures of safety behavior ability of underground workers in coal mine[J].Huainan：Anhui University of Science and Technology，2018.