矿工不安全行为影响因素概念模型构建及验证

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2026.08.1906

中国安全科学学报 ›› 2026, Vol. 36 ›› Issue (8): 37-45.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2026.08.1906

矿工不安全行为影响因素概念模型构建及验证

刘娇¹^,²(), 孟煜晖³, 郝立敏², 王露露⁴^,⁵, 佟瑞鹏¹^,^**()

¹ 中国矿业大学(北京) 应急管理与安全工程学院, 北京 100083
² 中国职业安全健康协会《中国安全科学学报》编辑部, 北京 100029
³ 黑龙江省财政厅农业农村处, 黑龙江哈尔滨 150006
⁴ 中石化安全工程研究院有限公司, 山东青岛 266104
⁵ 中石化管理体系认证(青岛)有限公司, 山东青岛 266104

收稿日期:2026-03-10 修回日期:2026-06-16 出版日期:2026-08-28
通信作者:
**佟瑞鹏(1977—),男,黑龙江穆棱人,博士,教授,主要从事行为安全管理、职业心理健康、环境风险评估等方面的研究。E-mail:tongrp@cumtb.edu.cn。
作者简介:
刘娇 (1987—),女,山西晋中人,博士研究生,编辑,主要研究方向为行为安全。E-mail:495357635@qq.com。
郝立敏高级工程师
王露露工程师
基金资助:
国家自然科学基金资助(52074302)

Construction and validation of conceptual model of influencing factors of miners' unsafe behaviors

Liu Jiao¹^,²(), Meng Yuhui³, Hao Limin², Wang Lulu⁴^,⁵, Tong Ruipeng¹^,^**()

¹ School of Emergency Management and Safety Engineering, China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing 100083, China
² Editorial Department of China Safety Science Journal, China Occupational Safety and Health Association, Beijing 100029, China
³ Agriculture and Rural Affairs Division, Heilongjiang Provincial Department of Finance, Harbin Heilongjiang 150006, China
⁴ SINOPEC Research Institute of Safety Engineering Co., Ltd., Qingdao Shandong 266104, China
⁵ SINOPEC Management System Certification (Qingdao) Co., Ltd., Qingdao Shandong 266104, China

Received:2026-03-10 Revised:2026-06-16 Published:2026-08-28

摘要/Abstract

摘要：

为有效预防矿工因职业倦怠引发的不安全行为(UB),提升矿工安全生产水平,基于刺激-机体-反应(SOR)理论框架,采用混合研究法系统分析矿工UB的成因及防控策略。首先,结合深度访谈与问卷调查数据,从个体、设备、作业环境与组织管理4个维度,解析职业倦怠与风险感知对UB的作用机制;然后,构建包含上述4个维度、职业倦怠、风险感知及UB的理论模型;最后,利用智能偏最小二乘法软件进行结构方程建模,依据实证结果向监管机构、企业及矿工群体提出针对性防治建议,并验证职业倦怠与风险感知对矿工UB具有显著的正向预测作用。结果表明:职业倦怠构成风险感知影响UB的关键传导机制,其4个维度的作用均完全通过此中介变量实现,而设备、作业环境与组织管理亦通过风险感知的中介效应间接作用于UB(p < 0.05);个体、设备、作业环境与组织管理不仅直接影响职业倦怠,还通过职业倦怠的中介作用间接影响UB;同时,设备、作业环境与组织管理既直接影响风险感知,又通过风险感知的中介路径间接作用于UB。

关键词: 矿工, 不安全行为(UB), 职业倦怠, 风险感知, 刺激-机体-反应(SOR)理论

Abstract:

To effectively prevent UB among miners caused by occupational burnout and enhance mine safety production levels, this study employed a mixed-methods approach based on SOR theoretical framework to systematically analyze the causes and prevention strategies of miners' UB. First, integrating in-depth interviews and questionnaire survey data, the mechanisms through which occupational burnout and risk perception influenced UBs were examined from four dimensions: individual, equipment, work environment, and organizational management. Subsequently, a theoretical model was constructed incorporating these four dimensions, occupational burnout, risk perception, and UB. Finally, structural equation modeling was conducted using Smart PLS 4.0 software, and targeted prevention recommendations were proposed for regulatory agencies, mining enterprises, and miners based on the empirical results. The findings indicate that occupational burnout acts as a critical mediating channel through which risk perception affects UB, and all four dimensions of job burnout exert their impacts on UB entirely via this mediator. Individual factors, equipment, work environment and organizational management not only directly predict job burnout, but also indirectly affect UB through the mediating path of job burnout. Meanwhile, equipment, work environment and organizational management can directly affect risk perception and further exert indirect effects on UB through the mediating effect of risk perception (p < 0.05).

Key words: miner, unsafe behavior (UB), occupational burnout, risk perception, stimulus-organism-response (SOR) theory

中图分类号:

X936

刘娇, 孟煜晖, 郝立敏, 王露露, 佟瑞鹏. 矿工不安全行为影响因素概念模型构建及验证[J]. 中国安全科学学报, 2026, 36(8): 37-45.

Liu Jiao, Meng Yuhui, Hao Limin, Wang Lulu, Tong Ruipeng. Construction and validation of conceptual model of influencing factors of miners' unsafe behaviors[J]. China Safety Science Journal, 2026, 36(8): 37-45.

图/表 8

图1

表1

表2

表3

图2

图3

表4

表5

参考文献 20

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变量名称	变量维度	Cronbach's α系数	项目个数
职业倦怠	情绪耗竭	0.956	5
	去个性化	0.945	4
	低成就感	0.934	6

维度	情绪耗竭	去个性化	低成就感	个体因素	设备因素	作业环境	组织管理	风险敏感性	风险应对倾向	UB
情绪耗竭	1	—	—	—	—	—	—	—	—	—
去个性化	0.887^**	1	—	—	—	—	—	—	—	—
低成就感	0.342^**	0.328^**	1	—	—	—	—	—	—	—
个体因素	-0.358^**	-0.362^**	-0.824^**	1	—	—	—	—	—	—
设备因素	-0.192^**	-0.208^**	-0.836^**	0.782^**	1	—	—	—	—	—
作业环境	-0.324^**	-0.338^**	-0.865^**	0.808^**	0.821^**	1	—	—	—	—
组织管理	-0.298^**	-0.312^**	-0.876^**	0.839^**	0.855^**	0.861^**	1	—	—	—
风险敏感性	0.682^**	0.695^**	-0.368^**	0.342^**	0.428^**	0.392^**	0.385^**	1	—	—
风险认知评估	0.124	0.126	-0.806^**	0.709^**	0.783^**	0.761^**	0.786^**	0.603^**	—	—
风险应对倾向	-0.286^**	-0.304^**	-0.883^**	0.806^**	0.858^**	0.854^**	0.870^**	0.388^**	1	—
UB	0.918^**	0.916^**	0.284^**	-0.291^**	-0.158	-0.270^**	-0.252^**	0.689^**	-0.256^**	1

维度	Cronbach's α	rho_A	CR	AVE	项目个数
个体因素	0.836	0.837	0.884	0.657	5
设备因素	0.845	0.846	0.891	0.623	4
作业环境	0.872	0.873	0.905	0.612	6
组织管理	0.913	0.914	0.928	0.588	7
职业倦怠	0.785	0.849	0.875	0.634	12
风险感知	0.823	0.892	0.894	0.568	18
UB	0.942	0.943	0.951	0.698	9

影响路径	初始样本	样本均值	标准差	t统计量	p值	假设	接受/拒绝
个体因素→风险感知	0.018	0.016	0.058	0.310	0.757	H₆	拒绝
个体因素→职业倦怠	-0.342	-0.345	0.098	3.490	0.002^**	H₁	接受
设备因素→风险感知	0.428	0.430	0.055	7.782	0.000^**	H₇	接受
设备因素→职业倦怠	0.438	0.443	0.115	3.809	0.000^**	H₂	接受
作业环境→风险感知	0.262	0.260	0.057	4.596	0.000^**	H₈	接受
作业环境→职业倦怠	-0.412	-0.412	0.105	3.924	0.000^**	H₃	接受
组织管理→风险感知	0.251	0.253	0.063	3.384	0.001^**	H₉	接受
组织管理→职业倦怠	-0.281	-0.277	0.128	2.195	0.048^*	H₄	接受
职业倦怠→UB	0.928	0.930	0.025	37.120	0.000^**	H₅	接受
风险感知→UB	0.312	0.308	0.025	12.480	0.000^**	H₁₀	接受

影响路径	初始样本	样本均值	标准差	t统计量	p值	假设	接受/拒绝
个体因素→职业倦怠→UB	-0.317	-0.312	0.091	3.484	0.001^**	H_11a	接受
个体因素→风险感知→UB	0.006	0.005	0.018	0.333	0.739	H_12a	拒绝
设备因素→职业倦怠→UB	0.406	0.412	0.107	3.794	0.000^**	H_11b	接受
设备因素→风险感知→UB	0.134	0.132	0.017	7.794	0.000^**	H_12b	接受
作业环境→职业倦怠→UB	-0.382	-0.383	0.097	3.938	0.000^**	H_11c	接受
作业环境→风险感知→UB	0.082	0.080	0.018	4.556	0.000^**	H_12c	接受
组织管理→职业倦怠→UB	-0.261	-0.258	0.119	2.193	0.028^*	H_11d	接受
组织管理→风险感知→UB	0.078	0.078	0.020	3.900	0.000^**	H_12d	接受

矿工不安全行为影响因素概念模型构建及验证

Construction and validation of conceptual model of influencing factors of miners' unsafe behaviors

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