煤礦員工風(fēng)險(xiǎn)感知量表開(kāi)發(fā)與應(yīng)用*

李廣利

(湖南工學(xué)院 安全與管理工程學(xué)院，湖南 衡陽(yáng) 421002)

0 引言

風(fēng)險(xiǎn)感知是指?jìng)€(gè)體對(duì)于外界風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知，強(qiáng)調(diào)其受個(gè)體經(jīng)歷和主觀感受的影響[1]。煤礦井下作業(yè)環(huán)境復(fù)雜且惡劣，風(fēng)險(xiǎn)無(wú)處不在，若礦工對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有準(zhǔn)確的感知，可有效降低風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生[2]。礦工高風(fēng)險(xiǎn)感知水平是保證其安全作業(yè)的基礎(chǔ)。因此，測(cè)量并提升礦工的風(fēng)險(xiǎn)感知水平，提高個(gè)體對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知及應(yīng)對(duì)能力，對(duì)于保障煤礦安全生產(chǎn)具有重要意義。

很多領(lǐng)域都在研究風(fēng)險(xiǎn)感知，涉及到了安全[3]、環(huán)境[4]、醫(yī)學(xué)[5]等，研究?jī)?nèi)容集中在突發(fā)狀況下公眾的風(fēng)險(xiǎn)感知[6]、危機(jī)信息的公布與傳播對(duì)人的風(fēng)險(xiǎn)感知影響[7]、風(fēng)險(xiǎn)感知的個(gè)體差異性[8]、風(fēng)險(xiǎn)感知的影響因素[9]及風(fēng)險(xiǎn)感知與行為應(yīng)對(duì)[10]等方面。分析風(fēng)險(xiǎn)感知在我國(guó)煤炭行業(yè)的研究情況，發(fā)現(xiàn)研究風(fēng)險(xiǎn)感知文獻(xiàn)偏少，研究集中在風(fēng)險(xiǎn)感知對(duì)礦工不安全行為的影響上[11]，礦工風(fēng)險(xiǎn)感知影響因素[12]及影響機(jī)理[2]等，特別是影響風(fēng)險(xiǎn)感知的因素研究較多，而針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量量表的研究偏少。風(fēng)險(xiǎn)感知屬于心理學(xué)范疇，研究目的是為了預(yù)測(cè)個(gè)體在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的態(tài)度和行為[9]?，F(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)感知的測(cè)量研究，大部分基于心理測(cè)量范式[13]，采用問(wèn)卷形式評(píng)估公眾對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)和收益的感知，并以此提煉出恐懼風(fēng)險(xiǎn)和未知風(fēng)險(xiǎn)等2個(gè)影響風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的基本因素。例如Fischhoff等[14]認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重性、影響的長(zhǎng)期性、普遍的恐懼性及災(zāi)難性等影響個(gè)體主觀的風(fēng)險(xiǎn)判斷；Otway等[15]等也從非自愿性、恐慌性、可控制性、不確定性、風(fēng)險(xiǎn)管理的困難性等方面考量個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)感知。

在煤礦行業(yè)，針對(duì)如何測(cè)量礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平的研究較少，肖澤元等[3]僅通過(guò)個(gè)體對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)造成損失的可能性和風(fēng)險(xiǎn)造成損失的嚴(yán)重性2個(gè)指標(biāo)測(cè)量礦工的風(fēng)險(xiǎn)感知水平；馮冬梅等[9]從風(fēng)險(xiǎn)的可能性、可控性、危害程度和空間程度測(cè)量礦工地質(zhì)災(zāi)害公眾風(fēng)險(xiǎn)感知水平；韓曉靜[11]從風(fēng)險(xiǎn)的可預(yù)測(cè)性、風(fēng)險(xiǎn)的后果嚴(yán)重程度等方面測(cè)量礦工的風(fēng)險(xiǎn)感知水平?？梢?jiàn)，現(xiàn)有針對(duì)礦工風(fēng)險(xiǎn)感知的測(cè)量不統(tǒng)一，也不夠全面，基本都是借鑒國(guó)外的測(cè)量指標(biāo)，這些指標(biāo)是否適合我國(guó)的研究缺乏深入分析和探討。基于此，本文擬采用質(zhì)性研究和實(shí)證研究相結(jié)合的方法，研究可測(cè)量礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平的指標(biāo)體系，并形成測(cè)量量表，為測(cè)量礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平提供工具。

1 礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量指標(biāo)及量表開(kāi)發(fā)

1.1 礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量指標(biāo)提取

本文檢索國(guó)內(nèi)外煤炭行業(yè)和相近行業(yè)與風(fēng)險(xiǎn)感知研究相關(guān)的文獻(xiàn)，歸納并分析其中涉及到風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量的內(nèi)容，并設(shè)計(jì)訪談提綱，主要從礦工所做工作面臨的風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其可能的影響、對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度和行為、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的建議等方面了解礦工對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知。深入煤礦現(xiàn)場(chǎng)或采用電話訪談的形式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談。所有訪談均采用一對(duì)一或者多對(duì)一的形式，并征得訪談?wù)咄夂?，進(jìn)行錄音。訪談對(duì)象共36名，其中基層礦工21名，中層管理者10名，高層管理者5名。

采用文本內(nèi)容分析技術(shù)，邀請(qǐng)從事煤礦安全管理研究并熟悉該方法的5位編碼人員(3名博士研究生和2名碩士研究生)對(duì)訪談內(nèi)容進(jìn)行編碼，將訪談內(nèi)容拆分為351個(gè)獨(dú)立且有意義的分析單元。以指標(biāo)可測(cè)量性為基礎(chǔ)，通過(guò)多輪的篩選、歸納，結(jié)合文獻(xiàn)分析結(jié)果，形成礦工風(fēng)險(xiǎn)感知初始測(cè)量體系，見(jiàn)表1。

表1 礦工風(fēng)險(xiǎn)感知初始測(cè)量指標(biāo)

1.2 量表開(kāi)發(fā)

本文遵循Churchill[16]及郭愛(ài)芳等[17]的量表開(kāi)發(fā)流程。首先，確定初始量表。依據(jù)表1中的礦工風(fēng)險(xiǎn)感知初始測(cè)量體系，以現(xiàn)有學(xué)術(shù)研究成果為基礎(chǔ)，盡量參考已有研究對(duì)相關(guān)指標(biāo)的題項(xiàng)描述，結(jié)合煤礦實(shí)際情況進(jìn)行修訂，形成初始的11個(gè)測(cè)量題項(xiàng)，量表題項(xiàng)均采用李克特5級(jí)量表編制方法；其次，完善量表。邀請(qǐng)長(zhǎng)期從事煤礦安全管理、行為安全等方面研究的專(zhuān)家(2名教授，2名副教授)及煤礦工作人員(3名礦工，2名班組長(zhǎng)，3名中層管理者和2名高層管理者)考察量表題項(xiàng)描述是否易理解、有無(wú)歧義等，修訂量表題項(xiàng)的描述，初始測(cè)量題項(xiàng)見(jiàn)表2；再次，進(jìn)行小樣本測(cè)試，對(duì)測(cè)量量表的有效性進(jìn)行初步檢驗(yàn)；然后，進(jìn)行大樣本調(diào)查分析，檢驗(yàn)量表結(jié)構(gòu)與實(shí)際數(shù)據(jù)的擬合情況，并采用多群組分析功能，進(jìn)行測(cè)量模型不變形檢驗(yàn)；最終，形成正式測(cè)量量表。

2 小樣本測(cè)試分析

2.1 數(shù)據(jù)采集

采用現(xiàn)場(chǎng)紙質(zhì)量表的發(fā)放方式，在我國(guó)中西部2個(gè)國(guó)有煤礦共發(fā)放量表200份，回收量表175份，剔除掉多選、漏選、全部題項(xiàng)選擇同一答案等的無(wú)效問(wèn)卷后，得到有效問(wèn)卷162份，回收有效率為92.57%。預(yù)測(cè)試樣本中，年齡分布為：30歲以下共28人，30～39歲共72人，40～49歲共41人，50歲以上共21人；學(xué)歷分布為：初中或以下19人，高中62人，大專(zhuān)51人，本科及以上30人；婚姻分布：已婚139人，未婚23人；工種分布：采煤29人，掘進(jìn)33人，機(jī)電29人，運(yùn)輸35人，通風(fēng)36人；工作年限分布：5 a及以下共16人，6～10 a共52人，11～20 a共63人，20 a以上共31人。

表2 礦工風(fēng)險(xiǎn)感知初始測(cè)量量表

2.2 項(xiàng)目分析

項(xiàng)目分析是評(píng)估量表題項(xiàng)獨(dú)立的貢獻(xiàn)情況[18]。采用項(xiàng)目區(qū)分度的方法，將各個(gè)被試的量表得分求和，從高到低排序，以前27%被試數(shù)據(jù)為高分組，后27%被試數(shù)據(jù)為低分組，檢驗(yàn)2組樣本在每個(gè)題項(xiàng)上是否存在顯著差異；若存在顯著差異(P<0.05)，表明題項(xiàng)具有較好的鑒別力，保留題項(xiàng)，否則刪除[18]。分析結(jié)果見(jiàn)表3，所有題項(xiàng)的P值均小于0.05，說(shuō)明量表題項(xiàng)具有較好的鑒別力。

表3 項(xiàng)目分析結(jié)果(N=162)

2.3 探索性因子分析

將樣本進(jìn)行探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis，EFA)，首先通過(guò)KMO和Bartlett’s球形度檢驗(yàn)判斷數(shù)據(jù)是否適合因子分析，結(jié)果表明，KMO值為0.827，Bartlett’s球形度檢驗(yàn)值為436.274，P=0.000，表明數(shù)據(jù)適合因子分析。因子分析結(jié)果表明，題項(xiàng)X8(風(fēng)險(xiǎn)影響范圍)在2個(gè)因子上的載荷值較為接近，區(qū)分度較低，予以刪除。對(duì)剩余的題項(xiàng)繼續(xù)做因子分析，結(jié)果見(jiàn)表4。10個(gè)題項(xiàng)歸屬于2個(gè)維度，每個(gè)題項(xiàng)的因子載荷值均大于0.5，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為64.273%，大于60%。整體量表的Cronbach’sa系數(shù)為0.874，風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)及態(tài)度和風(fēng)險(xiǎn)后果認(rèn)知維度的a系數(shù)分別為0.795和0.792，均大于0.7，表明量表具有較好的可靠性?；谏鲜龇治?，可初步確定礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量體系的二維結(jié)構(gòu)。

表4 量表EFA結(jié)果及Cronbach’s a值

3 量表驗(yàn)證性因子分析

3.1 數(shù)據(jù)采集

驗(yàn)證性因子分析數(shù)據(jù)來(lái)自于我國(guó)中西部4個(gè)國(guó)有煤礦(不含小樣本測(cè)試中的煤礦)，共發(fā)放量表300份，回收量表271份，剔除掉多選、漏選、全部題項(xiàng)選擇同一答案等的無(wú)效問(wèn)卷后，得到有效問(wèn)卷226份，回收有效率為83.39%。驗(yàn)證性樣本中，年齡分布為：30歲以下共37人，30～39歲共82人，40～49歲共71人，50歲以上共36人；學(xué)歷分布為：初中或以下14人，高中80人，大專(zhuān)88人，本科及以上44人；婚姻分布：已婚185人，未婚41人；工種分布：采煤41人，掘進(jìn)44人，機(jī)電42人，運(yùn)輸47人，通風(fēng)52人；工作年限分布：5 a及以下共21人，6～10 a共78人，11～20 a共84人，20 a以上共43人。

3.2 驗(yàn)證性因子分析

驗(yàn)證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)結(jié)果見(jiàn)圖1。模型的df值為34，外顯變量和潛變量間的路徑系數(shù)和潛變量間的協(xié)相關(guān)系數(shù)均在P<0.001水平下顯著。整個(gè)模型呈現(xiàn)出較好的適配度：χ2/df值為1.899，小于2的標(biāo)準(zhǔn)；RMSEA=0.059，小于0.08；增值適配度指數(shù)GFI=0.940，AGFI=0.926，均大于0.9；增值適配指數(shù)IFI=1.000，TLI=0.971，均大于0.9；簡(jiǎn)約適配度指數(shù)PGFI=0.552，PNFI=0.647，PCFI=0.679，均大于0.5。以上數(shù)據(jù)表明，模型外在質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)值均在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量結(jié)構(gòu)驗(yàn)證性分析模型與數(shù)據(jù)擬合較好，礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量二維結(jié)構(gòu)進(jìn)一步得到驗(yàn)證。

圖1 礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量結(jié)構(gòu)CFA模型

3.3 量表效度檢驗(yàn)

從量表的內(nèi)容效度、聚合效度和區(qū)分效度等方面檢驗(yàn)量表的效度。首先，本文所構(gòu)建的礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量量表的題項(xiàng)編制參考前人的研究成果，形成的量表經(jīng)過(guò)專(zhuān)家和煤礦工作人員的審定，具有較好的內(nèi)容效度。其次，如圖1所示，測(cè)量指標(biāo)的因素負(fù)荷量在0.62～0.78之間，各題項(xiàng)的信度系數(shù)在0.38～0.61之間；如表5所示，量表二維結(jié)構(gòu)的組合信度(Composite reliability，CR)均為0.834，大于0.6的標(biāo)準(zhǔn)；平均方差抽取量(Average Variance Extracted，AVE)均為0.502，大于0.5的標(biāo)準(zhǔn)；各維度條目具有較好的聚合效度；然后，根據(jù)變量間的AVE值的算術(shù)平方根是否大于變量間的相關(guān)系數(shù)評(píng)判量表的區(qū)分效度[17]，若AVE大于潛變量間的相關(guān)系數(shù)，則表明量表具有較好的區(qū)分效度[19]。2個(gè)維度AVE的算術(shù)平方根均高于兩者的相關(guān)系數(shù)(見(jiàn)表5)，表明量表也具有較好的區(qū)分效度。

表5 量表聚合、區(qū)分效度檢驗(yàn)

3.4 測(cè)量模型不變性檢驗(yàn)

模型不變性檢驗(yàn)有2個(gè)目的：一是為了檢測(cè)不同礦工群體相對(duì)應(yīng)的潛變量與指標(biāo)變量間的因素負(fù)荷量是否有差異，若無(wú)差異，表明礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量量表適用于不同礦工群體；二是確定不同礦工群體的樣本分布偏差不會(huì)影響模型的穩(wěn)健性[20]。本文從年齡(分為30歲以下、30～39歲、40～49歲和50歲及以上4個(gè)群組)、學(xué)歷(分為高中及以下和大專(zhuān)及以上2個(gè)群組)、婚姻(分為未婚和已婚2個(gè)群組)、工種(分為采煤、掘進(jìn)、機(jī)電、運(yùn)輸和通風(fēng)5個(gè)群組)、工作年限(分為5 a及以下、6～10 a，11～20 a和20 a以上4個(gè)群組)5個(gè)區(qū)分層面檢驗(yàn)不同礦工群體的因素負(fù)荷量的不變性。

基于結(jié)構(gòu)方程模型原理，將預(yù)設(shè)2個(gè)模型：模型1為基準(zhǔn)模型，不設(shè)定模型參數(shù)，允許模型中的各個(gè)參數(shù)自由估計(jì)；模型2為限制模型，將不同群體間的指標(biāo)因素負(fù)荷量設(shè)為相等，為虛無(wú)假設(shè)，其余參數(shù)不加限制，可自由估計(jì)。通過(guò)限制模型與基準(zhǔn)模型的嵌套模型比較兩者卡方值差值(Δχ2)和自由度差值(Δdf)所對(duì)應(yīng)的P值是否顯著，若P>0.05，則接受虛無(wú)假設(shè)，即2個(gè)模型可視為相等，不存在差異；否則，可認(rèn)為2個(gè)模型具有不同的因素負(fù)荷量。但卡方值差異量與卡方值一樣，易受樣本大小變化的影響，Δχ2較容易達(dá)到顯著性水平，而拒絕虛無(wú)假設(shè)，此時(shí)應(yīng)綜合考慮2個(gè)模型的NFI，RFI，IFI和TLI的增加量，若增加量均小于0.05，也可接受2個(gè)模型因素負(fù)荷量相等的假設(shè)[21]，分析結(jié)果見(jiàn)表6。按照婚姻和工作年限分組的礦工群體，其嵌套模型比較的各項(xiàng)指標(biāo)均滿(mǎn)足接受虛無(wú)假設(shè)的條件；按照年齡、學(xué)歷和工種分組的礦工群體，雖Δχ2達(dá)到了顯著性水平，但ΔNFI，ΔIFI，ΔRFI和ΔTLI的增加量均小于0.05，也滿(mǎn)足接受虛無(wú)假設(shè)的條件。因此，礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量模型在不同的礦工群體間的因素負(fù)荷量相等，且未受樣本分布偏差的影響，該量表可適用于不同的礦工群體。

表6 測(cè)量模型不變性檢驗(yàn)結(jié)果

4 量表應(yīng)用

本文將使用礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量量表分析本次測(cè)量的某個(gè)國(guó)有煤礦礦工的風(fēng)險(xiǎn)感知水平。

4.1 整體風(fēng)險(xiǎn)感知情況

首先，對(duì)整個(gè)樣本群體的風(fēng)險(xiǎn)感知水平進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示，礦工整體風(fēng)險(xiǎn)感知水平的平均值為3.535，風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)及態(tài)度和風(fēng)險(xiǎn)后果認(rèn)知維度的平均值分別為3.692(SD=0.523)和3.380(SD=0.561)。由量表設(shè)置可知，得分越高，礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平越高，礦工風(fēng)險(xiǎn)感知整體和各維度水平均高于理論中間值3分，表明該煤礦礦工具有中等偏上的風(fēng)險(xiǎn)感知水平。

其次，采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)方法，對(duì)比礦工在2個(gè)維度上的風(fēng)險(xiǎn)感知是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，結(jié)果顯示t=5.69，P=0.000<0.001，表明該煤礦礦工的風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)和態(tài)度水平要顯著高于其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)后果的認(rèn)知水平。進(jìn)一步采用Friedman方法檢驗(yàn)礦工在各維度指標(biāo)上的風(fēng)險(xiǎn)感知差異性(見(jiàn)表7)。結(jié)果顯示，2個(gè)維度中的指標(biāo)差異性檢驗(yàn)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。進(jìn)行對(duì)比后可知，雖然該煤礦礦工具有中等偏上的風(fēng)險(xiǎn)感知水平，但是對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)后果的認(rèn)知偏弱，特別是風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)性認(rèn)知上偏弱，從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，很可能導(dǎo)致礦工對(duì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生無(wú)所謂等心理狀態(tài)，不利于煤礦事故控制，該煤礦應(yīng)該加強(qiáng)教育培訓(xùn)強(qiáng)化礦工對(duì)風(fēng)險(xiǎn)后果的認(rèn)知水平；此外，煤礦應(yīng)該優(yōu)化可識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的管理和技術(shù)上的措施，識(shí)別生產(chǎn)中的風(fēng)險(xiǎn)征兆(特別是隱性風(fēng)險(xiǎn))，提高礦工對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的察覺(jué)性。

表7 各維度指標(biāo)差異性檢驗(yàn)

4.2 子群體風(fēng)險(xiǎn)感知情況

采用Kruskal-Wallis方法檢驗(yàn)該煤礦樣本中不同工種、學(xué)歷、年齡和工作年限等子群體的風(fēng)險(xiǎn)感知水平，見(jiàn)表8。礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平在不同工種間沒(méi)有顯著差異，均處于中等偏上的風(fēng)險(xiǎn)感知水平。在不同學(xué)歷間呈現(xiàn)出顯著的差異性，隨著學(xué)歷的升高，風(fēng)險(xiǎn)感知的水平也在逐步升高。不同年齡間和不同工作年限間均呈現(xiàn)出顯著的差異性，且差異性具有相似性；年齡在30歲以下、工作年限在5 a及以下的礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平最高，進(jìn)一步查驗(yàn)該2個(gè)群體的特征，發(fā)現(xiàn)其學(xué)歷水平均偏高；而隨著年齡和工作年限的增長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)感知水平在下降，這可能與礦工的生理狀況和對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的心理狀況有關(guān)。因此，該煤礦應(yīng)該加強(qiáng)培訓(xùn)，著力提升礦工的文化知識(shí)，進(jìn)而提升礦工的風(fēng)險(xiǎn)感知水平。另外該煤礦也應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注年齡較大和工作年限較長(zhǎng)礦工的工作狀況，避免該礦工群體對(duì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生麻痹、無(wú)所謂等不安全心理狀況。

表8 不同子群體礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平差異性檢驗(yàn)

5 結(jié)果分析

本文所構(gòu)建的礦工風(fēng)險(xiǎn)感知最終測(cè)量體系包含2個(gè)測(cè)量維度和10個(gè)測(cè)量指標(biāo)(其中，X1，X2，X3，X5，X6屬于風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)及態(tài)度維度；X4，X7，X9，X10，X11屬于風(fēng)險(xiǎn)后果認(rèn)知維度)。該量表中體現(xiàn)的測(cè)量指標(biāo)是基于前人的研究成果，通過(guò)文獻(xiàn)和訪談研究等提取適用于礦工風(fēng)險(xiǎn)感知的測(cè)量。該量表具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，首先，可用于測(cè)量礦工即時(shí)風(fēng)險(xiǎn)感知水平，及時(shí)發(fā)現(xiàn)礦工感知風(fēng)險(xiǎn)的薄弱環(huán)節(jié)，可為煤礦提供提升礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平的方向，但無(wú)法提供提升礦工風(fēng)險(xiǎn)感知的具體途徑，研究者或企業(yè)可采用該量表測(cè)量礦工的風(fēng)險(xiǎn)感知水平，了解礦工對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知和態(tài)度，并結(jié)合礦工風(fēng)險(xiǎn)感知影響因素等制定提升礦工風(fēng)險(xiǎn)感知的策略；其次，以該量表為基礎(chǔ)，可探討礦工風(fēng)險(xiǎn)感知影響因素對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)感知的影響機(jī)制，也可探討礦工風(fēng)險(xiǎn)感知對(duì)安全績(jī)效的影響機(jī)制。最后，該量表對(duì)非煤礦山也具有一定的借鑒意義，未來(lái)可進(jìn)一步探討該量表在非煤礦山上的適用性。

本文也具有一定的局限性，樣本選取僅在我國(guó)的中西部國(guó)有煤礦進(jìn)行，樣本量不大，且未考慮地域和文化差異對(duì)結(jié)果的影響。未來(lái)研究中，應(yīng)增加調(diào)研樣本的地域范圍，增大樣本量，反復(fù)驗(yàn)證礦工風(fēng)險(xiǎn)感知的測(cè)量結(jié)構(gòu)，提高其有效性和穩(wěn)定性。

6 結(jié)論

1)構(gòu)建的礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量體系包含風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)和態(tài)度、風(fēng)險(xiǎn)后果認(rèn)知2個(gè)維度。其中風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)和態(tài)度包含風(fēng)險(xiǎn)察覺(jué)性、風(fēng)險(xiǎn)熟悉性、風(fēng)險(xiǎn)管理困難性、科學(xué)上關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)的把握和風(fēng)險(xiǎn)可控性等5個(gè)指標(biāo)；風(fēng)險(xiǎn)后果認(rèn)知包含風(fēng)險(xiǎn)致災(zāi)速度、風(fēng)險(xiǎn)心理承受度、風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重性、風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)性和風(fēng)險(xiǎn)累加異變性5個(gè)指標(biāo)。

2)構(gòu)建的礦工風(fēng)險(xiǎn)感知測(cè)量量表具有較好的信度、聚合效度和區(qū)分效度，可用于對(duì)礦工風(fēng)險(xiǎn)感知水平的測(cè)量。

3)后續(xù)可應(yīng)用本量表結(jié)合礦工風(fēng)險(xiǎn)感知影響因素，提出系統(tǒng)的礦工風(fēng)險(xiǎn)感知提升途徑。