中煤矿山建设集团有限责任公司孙学军纪光星——《矿建企业一线员工心理健康检测评估手段与干预对策研究》

该文荣获2025年中国煤炭经济研究优秀调研报告优秀奖

摘要：我国各类矿山安全生产事故频发，因员工心理健康问题引发不安全行为是事故发生的主要诱因之一。本文系统综述了近年来国内外关于从事矿山建设员工心理健康的影响因素、测评手段及干预方法的研究进展。首先，重点分析了影响员工心理健康的多维因素，涵盖个人特征、社会支持及工作环境等方面。其次，评述了当前员工心理健康检测与评估的方法现状，指出传统心理测评量表仍为主要手段，智能化技术在该领域的应用尚处于起步阶段。随后，概述了国内外矿建员工心理健康干预方法，涵盖心理健康教育、药物治疗等，强调人工智能等先进技术与心理健康干预的深度融合尚待加强。最后，本文提出充分利用新兴信息技术推动从事矿山建设员工心理健康的智能测评与精准干预，或将成为提升员工心理健康水平、有效降低安全事故发生率的关键策略，为矿建行业安全管理提供新的技术路径与理论支撑。

关键词：矿建员工，心理健康影响因素，心理健康检测评估，心理健康干预

0 引言

近年来，各类矿山建设安全生产事故频发不仅给矿建企业带来重大损失，也威胁着矿建员工的生命安全。据不完全统计，2021年至2023年我国矿建发生349起事故，事故共造成687人死亡[1]。2024年全国共发生矿建安全生产事故92起（煤矿90起，铜矿1起，金矿1起），共计造成141人死亡，下落不明6人，受伤27人。矿建员工在生产过程中的不安全行为是发生事故的主要原因之一。研究表明，我国80%以上的煤矿安全事故与矿建员工的不安全施工行为有关[2]，导致员工出现不安全施工行为的主要因素为员工情绪异常和心理健康状况较差[3]。从心理学角度分析，人的行为受其心理活动支配，人的不安全行为受其心理状态影响。多项研究表明，心理健康因素是发生不安全行为的主要内在根源[4-5]，从而导致安全事故发生率升高[6-7]。矿建员工在工作中面临任务繁重、竞争压力大、工作环境复杂等多种挑战，在生活中面临家庭责任以及个人发展的不确定性，员工的心理问题呈现出复杂性和多样性，极易产生焦虑、抑郁、偏执等心理健康问题[8]。近年来有许多学者聚焦于矿建行业员工心理健康状况检测和心理健康干预措施方面研究，旨在通过改善矿建员工心理健康水平降低矿建安全生产事故发生率。刘昶等人设计了一套煤矿企业员工心理健康平台，通过发布“压力评估量表”、“焦虑症评定量表”等量表评估煤矿员工的心理健康状况[9]。周应江等人利用生理信号采集设备实时采集煤矿员工进行心理量表测评过程中的生理参数（心电、心率、血压、呼吸等）和面部表情数据，对煤矿员工生理和心理状态进行评估[10]。陈铎等人研究发现，通过营造适宜工作交往环境，创造矿工与家人团聚机会，加强心理健康团辅活动，开展心理健康调查和心理辅导干预可改善矿建企业员工心理健康，从而促进安全生产[11]，建设本质安全型企业。

随着视频图像监测技术、非侵入式生理信号检测技术、人工智能技术等新技术发展，在矿建行业员工心理健康监护、干预领域应用越来越广泛，为了给相关研究人员提供参考，本文综述了近年来文献中应用于矿建行业场景下员工心理健康监测手段和干预措施。

1 影响我国矿建员工心理健康影响因素分析

1.1 个人特征与矿建员工心理健康的关系

个人特征包括：性别、工龄、性格、学历、身体健康状况、生活方式、工作环境、经济状态等，其中部分矿建员工个人特征会不同程度影响其心理健康状态。有研究表明，性格中的不良特质（如偏激、自卑）易引发心理问题，情绪不稳定或内向者心理问题更突出，罹患慢性疾病、不良生活习惯（如嗜酒、吸烟）会对个体心理健康产生不良影响，矿建员工的工伤经历同样会显著影响心理健康[12]。有研究认为，矿建员工的整体学历水平不高，高学历工人对工作环境、岗位及薪资有更高的期许，对于自身未来职业发展会考虑更多，使其容易出现心理问题[13-14]。矿建员工的工作环境偏远且缺乏娱乐活动，多数工人都有吸烟酗酒的不良嗜好，导致心理健康问题发生率提高[1 2]。李欣泽等人对1349名煤矿工人进行问卷调查，通过分析发现工龄长、学历高、井下作业、有饮酒嗜好是煤矿工人发生心理问题的主要危险因素[15]。

1.2社会支持与矿建员工心理健康的关系

社会支持（social support）是指个体在家庭、亲属、朋友等社会关系中获得的精神和物质援助，是衡量个体与社会联系紧密程度及质量的重要指标[16]。已有大量证据表明，优质的社会支持能够有效缓解个体对压力事件的感知敏感性，减轻由此引发的负面情绪反应，从而降低压力事件对身心健康的潜在危害[17-19]。相关研究采用《社会支持评定量表》对536名煤矿员工进行了描述性分析，结果显示该群体社会支持的利用度较低[20]。方敏等人利用基本信息量表、焦虑自评量表（SAS）、抑郁自评量表（SDS）对焦作市687名矿建员工进行测评分析，研究结果表明，焦作矿建员工的焦虑、抑郁标准受其家庭、婚姻状况较大[21]。由此可见，矿建员工普遍较低的社会支持使得矿建员工难以有效缓解工作、生活等方面压力，心理健康受一定影响。

1.3环境因素与矿建员工心理健康的关系

矿建井下生产环境复杂，具有粉尘多、噪音大、灯光暗、温度高、作业面狭窄等特点。有研究通过对淮南某矿50名井下工人开展访谈，对井下作业个人的安全心理影响因素进行分析，结果表明作业环境等因素对井下工人安全心理产生较大影响[22]。不少矿建员工受工作环境和生活环境影响长期无法保证充足睡眠导致心理健康水平较低[23]。有学者调研发现煤矿员工因受环境因素影响导致睡眠质量显著低于普通成年人，对比分析发现煤矿员工的睡眠质量与心理健康水平之间呈较强正相关[24]。综上所述，矿建员工的个人特征，社会支持和所处生活、生产环境与其心理健康状况具有显著相关性。

2 矿建员工心理健康检测、评估手段

2.1基于测评量表的矿建员工心理健康评估

症状自评量表（Self-reporting Inventory, SCL-90）对个体的精神症状具有良好的区分效度，被广泛用于评估我国矿建员工心理健康水平[25-27]。但SCL-90缺乏较强针对性和时效性，因此应用于矿建员工心理健康状态评估具有一定局限性[8]。抑郁自评量表（Self-Rating of Depression Scale，SDS）[28]常被用于测评矿建员工最近一周内抑郁状态的轻重程度[29]。焦虑自评量表（Self-Rating Anxiety Scale，SAS）[30]可反映具有焦虑倾向的矿建员工的主观感受[31]。中国心理健康量表（Chinese Mental Health Inventory, CMHI），我国研究人员基于SCL-90量表编制，该量表适用于我国成年人心理健康测评[32]。

2.2基于智能化手段的矿建员工心理健康监测

近年来，人体生理信号监测技术在矿建员工身心状态检测领域逐渐受到关注。周应江等人利用身心监测技术采集矿建员工进行心理测评过程中的生理参数（ECG、心率、血压、呼吸速率、血氧饱和度等）结合面部表情和量表测评结果分析矿建员工的心理健康水平[10]。此外，相关研究者构建了狂矿建企业员工心理健康管理平台，实现心理测评的在线化与实时监控，能够及时识别员工潜在的心理风险[9]。

有研究将大语言模型（Large Language Models, LLMs）应用于心理学测评问卷的生成和智能分析，该方法不仅提高了数据质量、分析效率，而且还可对个体/群体情绪、心理状态精准评估[33]。有国外学者设计了基于GPT-2的心理测量项生成器，该生成器在用户简单语言提示下可自动生成量表，在实际测试中表现良好[34]。

3 矿建员工心理健康干预方法

3.1矿建员工心理健康干预方法

在矿建员工心理健康干预的相关研究中，王战波等人提出将抗焦虑抑郁药物与常规治疗相结合，通过心理疏导、生活方式指导、合理的情绪行为疗法及个性化心理干预等综合疗法，有效提升干预效果[35]。庄玲俐在矿难后心理干预体系的研究中强调，建立长期的跟踪机制与实施个性化心理干预对于治疗创伤后应激障碍（ASD）具有重要意义[36]。聂百胜针对矿难幸存者的心理干预策略，提出通过认知干预技术、积极应对策略的建立以及必要的药物治疗，可有效预防和治疗长期应激创伤[37]。栗继祖和曹景萍等人将干预对象范围进一步扩大，主张将所有直接或间接受到事故影响的人群进行标准化分类，并从建立个人心理应激档案、构建社会支持系统、重塑应激认知策略、配合药物治疗等方面进行全面干预[38-39]。有学者从矿建行业工人心理压力来源入手，建议通过开展心理健康教育、加强沟通与管理、建立心理援助机制及创新干预模式等措施，系统缓解工人心理压力[40]。通过关注新生代矿工的心理特征其家庭状况，认为心理干预应以提升员工幸福感为出发点，强化职业认同，同时加强政治思想建设、人性化管理及安全意识培养[41]。田水承等人通过对矿工不良情绪影响因素的研究发现，环境因素的影响最大，其次依次为沟通交流、家庭因素、个人因素及组织管理，并据此提出应通过提升个人技能与职业素养、改善工作环境、加强沟通及优化组织管理来缓解情绪问题[42]。有研究发现，可通过关注工人的个体心理特征，完善激励机制、提升心理韧性和归属感，建立心理诊所为工人提供专业心理支持可有效改善矿建员工心理健康水平[43]。

3.2 人工智能技术应用于心理健康干预

近年来，随着大语言模型的飞速发展，国内外不少学者将大语言模型应用于心理健康或情感支持对话等场景中。Y Chen等人构建了一个大规模的心理咨询对话数据集，以ChatGLM-6B作为基础模型进行了微调得到灵心大模型，实验结果表明灵心大模型的共情、倾听和安慰能力与ChatGLM-6B等大模型相比得到了显著提高[44]。我国学者桑晨扬等人提出了一种基于大语言模型的情绪支持对话推理框架，提高了大语言模型的推理能力和共情能力[45]。国内学者提出基于提示模板学习和融合对比学习损失的BERT模型，设计心理咨询式人机对话系统[46]。有国外研究学者提出一种Emotion Prompt方法，通过利用心理学的知识引导大语言模型调节、操控情绪，并形成有效的情绪调节策略，该方法为干预情绪障碍提供了新的途径[47]。

4 结论

我国作为全球矿业生产和消费的重要国家，拥有数量庞大的矿建员工群体，但其心理健康水平整体偏低。综述现有研究表明，矿建员工的心理健康受多种因素影响，主要包括员工个人特征，社会因素，工作、生活环境等。目前，矿建员工的心理健康评估主要依赖于传统的心理测评量表，然而该方法在可操作性及实时监测方面存在明显不足。矿建员工的心理健康干预手段主要依赖于心理健康教育配合药物治疗，该干预方法效果十分有限，难以改善我国矿建员工心理健康现状。近年来，随着无感生理信号监测技术和人工智能大模型的发展，心理健康检测、评估、干预领域迎来了新的技术变革。尽管如此，将这些先进技术系统性、深度地融合应用于矿建人员的心理健康管理研究仍较为缺乏，相关工作尚处于起步阶段，缺乏系统性和深度探索性研究。未来，探究新兴技术在矿建员工心理健康测评与干预中的应用，有望显著提升测评的精准性和敏感性，配合安全管理创新措施，为改善我国矿建员工的心理健康水平提供坚实的科技与管理支撑，推动矿建行业员工心理健康管理工作迈上新台阶。

参考文献：

[1] 张盈盈,杨云,张景,等.2021—2023年我国煤矿事故统计分析及致因研究[J].矿业研究与开发,2024,44(11):224-231.