矿工不安全行为风险因素的量化路径分析

"该研究主要探讨了矿工不安全行为的风险因素，通过定量和文献分析法，识别出矿工不安全行为的潜在变量，包括安全管理能力、安全作业能力、工作压力、工作氛围以及矿工不安全心理。利用问卷调查收集数据，并通过STATA12.0软件和结构方程模型（SEM）进行分析，构建了矿工不安全行为的结构模型，揭示了各个路径参数及其作用机制。基于这些路径计算结果，研究提出了改善矿工不安全行为的策略建议。" 这篇研究主要关注的是矿业领域的安全问题，特别是矿工在执行生产和处理安全隐患时可能出现的不安全行为。研究采用了混合方法，结合定量分析（如问卷调查）和定性分析（文献研究），以深入理解导致矿工不安全行为的各种因素。研究者识别出了五个关键的潜变量，这些因素可能直接影响矿工的安全行为： 1. 安全管理能力：矿工和管理层对安全规则的理解、执行和监督能力，如果不足可能导致违章操作。 2. 安全作业能力：矿工个人的安全技能和知识，如果缺乏可能导致操作失误或忽视安全规程。 3. 工作压力：高强度的工作负荷、时间压力或生产指标可能导致矿工冒险行为，忽视安全措施。 4. 工作氛围：如果工作环境中安全文化薄弱，或者同事间存在鼓励快速完成任务而不顾安全的行为，将增加不安全行为的发生。 5. 矿工不安全心理：包括侥幸心理、恐惧、疲劳等，可能促使矿工在面临危险时做出不理智决策。 通过STATA12.0统计分析工具和结构方程模型，研究者构建了一个矿工不安全行为的结构模型，这个模型揭示了各个因素如何相互作用，以及它们如何直接影响矿工的安全行为。这种模型有助于理解和预测不安全行为的可能性，从而制定预防措施。 基于模型的路径分析结果，研究者提出了针对性的改进建议，可能包括提升安全管理能力的培训、改善工作环境以减轻工作压力、强化安全文化、提高矿工的安全作业能力教育，以及关注和干预矿工的心理健康状态。这些措施旨在减少矿工的不安全行为，降低事故发生的概率，保障矿业生产的安全生产环境。