對中國煤礦安全規制波動的一種驗證

〔摘要〕本文利用2006年1月至2011年12月九個省市的面板數據，對中國煤礦安全規制進行了實證分析。本文以規制波動理論為基礎，沿用Clare和Thomas研究股票市場中過度反應的方法分析地方政府的規制波動。在對月度數據的實證分析中，地方政府存在安全規制波動的情況。研究還發現，在一年到兩年時間內，地方政府較強規制的周期傾向于保持不變，即較強規制的持續時間不變，但在下一年或兩年，較強規制的持續時間會有所變化，這可能與政府間的博弈以及安全投入產生效果具有滯后性有關。

〔關鍵詞〕煤礦安全；規制波動；規制周期

中圖分類號：F426.21；X936文獻標識碼：A文

章編號：10084096（2013）02001005

一、引言

中國是世界上煤炭產量最高的國家，也是世界上煤礦安全事故死亡率最高的國家。2010年中國原煤產量32.40億噸，占當年世界總產量的48.30%。其次為美國，占當年世界總產量的14%。目前中國政府出臺了一系列相關法律法規、規章及其他規范性文件，并且多次調整煤礦安全規制體制。這對遏制煤礦安全事故的發生起到了一定作用，從2002年開始，中國煤礦安全事故死亡人數逐年遞減。但與其他國家相比還存在很大差距，中國煤礦安全事故的絕對死亡人數遠遠高于美國。2010年4月5日美國西弗吉尼亞州煤礦爆炸事故致使29人遇難，成為近40年來最為嚴重的礦難，2009年美國煤礦事故死亡人數更是達到歷史新低的18人。按百萬噸死亡率來看，2010年中國為0.89，與前十年相比有了很大的進步，但是美國的16倍，南非的13倍，印度的7.70倍，煤礦安全形勢不容樂觀。因此，我們仍要密切關注煤礦安全事故，試圖找到進一步減少事故發生的方法。

目前研究煤礦安全規制波動的理論依據為中央政府與地方政府之間信息不對稱，大多采用委托代理模型進行分析，但大部分卻以國家作為研究對象，時間跨度多為年，與現實情況可能不符，地方政府對于煤礦安全事故的反應不一定要滯后一年。本文以規制波動理論為基礎，假設地方政府與煤礦企業存在合謀，但地方政府因為財政與政治雙重目標的存在，這種合謀具有不穩定性，通過運用研究股票市場的過度反應的計量方法分析地方政府在月度數據下的規制波動情況。 肖興志和陳長石將規制波動定義為地方政府在進行煤礦安全規制時，由于受所追求的目標函數變化的影響，對規制強度不斷進行調整的現象。

二、文獻綜述

煤礦安全規制，即政府為保障煤礦礦工在勞動過程中的安全和健康，在法律、技術、組織制度和教育等方面采取的各種措施，屬于社會性規制中的工作場所安全規制。煤礦安全具有生產上的正外部性，它不僅使礦工受益，還有利于維護社會穩定。但企業不能將煤礦安全收益完全內部化，其私人收益小于社會收益，私人成本與社會成本相偏離。企業從自身利益最大化出發提供的安全數量必然低于社會需求的最優數量，從而相對于社會需求，煤礦安全的供給不足，政府需要進行安全規制。

學者們從多方面對煤礦安全事故展開分析。張維迎[1]和朱忠厚[2]認為規制制度的模糊性以及所有權與使用權保障的缺失，使得煤礦企業在市場需求的沖擊下產生強烈的短視行為，這是導致煤礦安全事故頻發的一個因素。楊瑞龍[3]認為行政分權與財政分權使地方政府具有獨立的行為目標和行為模式，從而在向市場經濟的漸進過渡中成為主動謀取潛在制度收益的角色。在這種情況下，地方政府必須要依靠企業向中央政府展現實力，以謀求在與中央政府談判過程中獲取更大的話語權，于是地方政府就常常成為企業的代言人以及保護傘。而按照這一邏輯，中國目前所采用的地方政府激勵范式必然會造成地方政府在進行公共事務管理時出現不盡如人意的地方。聶輝華和李金波[4]將政府之間和政府與企業之間的激勵關系引入分析當中，認為煤礦安全問題本質上是地方政府在追求“高GDP”時所造成的“高成本”，而政企合謀是造成煤礦安全生產問題難以解決的根本原因。涉及規制波動問題的文獻大多集中于發生安全事故之前的低水平規制，僅有少數學者關注安全事故之后的高水平規制。Mendeloff[5]以及McGarity和Shapiro[6]等國外學者曾對這一情況的原因以及影響進行分析，認為規制過嚴是由規制機構采用高成本低收益的規制手段來達到規制目標造成的，并且進一步指出，過度的規制必然要求嚴格的規制政策，而嚴格的規制政策并不能達到保護工人和提升安全水平的目的。肖興志和陳長石[7]認為由于地方政府與中央政府之間存在信息不對稱，地方政府不一定按照中央政府的目標來規制煤礦企業。在未發生安全事故時，地方政府將選擇與企業進行合謀，通過放松安全規制的方式，刺激煤礦企業進行生產，并從中獲得額外收益。假設地方政府與企業之間存在一種不穩定的合謀關系，這種不穩定性是由地方政府雙重目標決定的，體現在事故發生后中央政府短暫介入期間，地方政府會與企業決裂，選擇高水平的安全規制。聶輝華和蔣敏杰[8]使用省級面板數據證明了地方政府與煤礦企業存在合謀，政企合謀的程度顯著影響了煤礦安全事故的發生，但所采用的數據為年度數據，合謀的持續時間也不確定，并且沒有解釋合謀期間，煤礦事故死亡人數呈現波浪形的原因。肖興志和陳長石[9]對煤礦安全規制與煤礦生產關系進行了實證研究，研究結論為：首先，停產整頓會造成死亡人數的增加；其次，解釋了當前煤炭產量與死亡率之間為何呈現負相關關系；最后，產權改革無法從根本上解決煤礦安全問題，所采用的數據為全國性月度數據。本文將地方數據與月度數據相結合，通過面板數據進一步的微觀分析，來實證研究是否存在規制波動的情況。亓永杰和杜振華[10]從動態調整視角研究中國電信業價格上限規制，得到合理的規制周期，從而在一定程度上能夠指導電信規制政策的制定。De Bondt和Thaler[11]在1985年發現對于先前業績相當好的股票，當它們經歷3—5年的較差業績后，會趨向于出現超常的業績，即出現過度反應。Clare和Thomas[12]通過抽取1 000個公司樣本，用計量的方法驗證了過度反應假說，這種呈鋸齒狀的數據分析方法，類似于規制波動，可以通過他們的分析方法來研究煤礦安全規制波動。

三、實證分析

假定地方政府的規制和當地煤礦企業的死亡人數存在某種關系。肖興志和陳長石[7]在2009年提出了規制波動，在地方政府實施較強的安全規制時，煤礦企業會更加注重安全生產，安全事故減少，死亡人數相對下降。但會進一步導致地方政府降低安全規制強度，以彌補上個階段的產量損失，事故發生次數和死亡人數增加。在中央政府的干預下，地方政府再次提高安全規制強度，事故發生次數和死亡人數減少，如此形成循環，體現了地方政府的規制波動。從上面的分析來看，我們可以通過煤礦安全事故死亡人數的變化，來判斷地方政府規制的具體情況。Clare和Thomas[12]在1995年研究英國股票市場的過度反應，即先前業績相對較好的股票，當它們經歷3—5年的較差業績后，會趨向于出現超常的業績。這意指平均來講，在收益方面成為“輸者”的股票接著會變成“贏家”。他們通過選取不同時間段，對各股票按平均收益由高到低排列，選出前20%與后20%的數據，進行相減，得到的數值對常數進行最小二乘法回歸，檢驗常數是否顯著為正值，以此判斷這段時間選定的股票是否存在過度反應。本文參考他們的做法，也通過最簡單的相減得到一個數值，拿這個數值對常數進行回歸，觀察常數是否顯著大于零，來推測這段時間政府規制情況，并進一步研究地方政府規制的周期。

在建立模型之前，先對數據進行處理，以使數據相互之間具有可比性。本文使用的數據是2006年1月到2011年12月中國九個省市關于煤礦安全事故死亡人數的面板數據，這九個省市包括黑龍江、遼寧、山西、河南、四川、湖南、貴州、云南和重慶。數據來源為國家煤礦安全監察局網站。2006—2011年這段時間能夠很好地反映中國近年來煤礦安全事故的情況，選取這九個省市的原因是因為在這段時間內，這九個省市的死亡總人數都超過了200人，并且死亡人數在各月沒有出現頻繁激增的情況，如在前六個月沒有煤礦安全事故發生，而接下來則發生超過150人的安全事故這種突變情況。

如果要用煤礦安全事故死亡人數來對地方政府規制情況進行比較，那么對于沒有安全事故發生和發生安全事故但沒有造成人員死亡這兩種情形，顯然應該加以區分。本文對此的處理方法為：若本地區本月沒有煤礦安全事故發生，記為-1；若本地區本月發生煤礦安全事故，但沒有人員死亡，則記為0；其他煤礦安全事故死亡人數不變。這樣做的目的是更好地通過煤礦安全事故死亡人數的相對變化來反映地方政府規制的強度。做完上述處理后，還不能直接用于模型的建立，因為數據是九個省市的面板數據，雖然這九個省市的煤礦安全事故頻發，但由于這九個省市的具體情況不盡相同，事故死亡人數的區間也就不同，所以數據之間不能直接進行橫向比較，還需要進一步做標準化處理。計量經濟學中，在進行回歸時，回歸元的單位會影響到回歸系數的截距，為了解決這個問題，我們假設R為原數據，為樣本均值，SR為標準差，Rs標準化后的變量，標準化變量的轉換如下：

Rs=R-SR（1）

我們也進行這樣類似的處理，對各省市單獨進行數據的標準化。這樣本地區在時間段內進行相互比較時，與原數據時間段內相互比較能夠保持結果不變，又能與其他省市進行橫向比較，找出相對差距較大的數據。具體操作如下：分別求出各省市在2006年1月至2011年12月的月度平均死亡人數（建立在上述數據處理方式下），并且求出各省市在樣本時間內的標準差。按照上述標準化的計量方法算出標準化后的數據。表1給出了這些省市在樣本時間段內的樣本均值與方差。到此為止，對于數據的處理經過了嚴格區分沒有安全事故和有安全事故但沒有死亡發生這兩種情況。為了對各省市進行橫向比較，又對數據進行了標準化處理，標準化后的數據我們稱為煤礦安全事故死亡指標，在進行了這兩步的數據處理后，我們就可以開始建立模型。

本文在地方政府安全規制波動假設前提下，檢驗煤礦安全事故死亡人數的變化情況。首先需要知道地方政府安全規制在哪一時間段較松，在哪一時間段較強，反映在煤礦安全事故當中，就是在哪一時間段死亡人數較多，哪一時間段死亡人數較少。我們仿照Clare和Thomas[12]研究股票過度反應的方法，將九個省市的煤礦安全事故死亡指標，按照縱向為時間、橫向為省市進行排列，在同一時間內，進行橫向間即各省市之間的比較，選出安全事故死亡指標相對較大的省市，對數據進行標記，這個過程稱之為數據生成階段，在下一個時間點，將生成的數據進行下一期的搜索，這個找尋時間點的數據的過程稱為數據跟蹤階段。通過比較生成階段與跟蹤階段的數據，來判斷這兩個階段地方政府規制的強弱程度。我們從九個省市的同一時間取出死亡指標最高的三個地區，對他們做數據跟蹤，因為時間間隔的選取會成為判斷規制變換速度的因素，所以在這里我們先選取一個月的時間間隔，這樣在樣本時間段內，單月選出死亡人數指標最大的三個省市，在它們的下一月份，對單月生成的數據進行跟蹤。單月生成的數據記為Dsit，i=1，2，…，9 ，t=1，2，…，36 ，雙月對上一月的數據進行跟蹤所生成的數據為Dfit，i=1，2，…，9 ，t=1，2，…，36 。其中i代表選取的九個省市，t代表時間，因為樣本的時間長度為72個月，實行間隔一個月的觀察，各生成36個數據，將它們相減，記為：

上述模型所描述的數據為108個，其中R1it有84個為正的數據，0數據為7個，正數所占比重達77.78%，僅從數量來說正數所占比重較大。從表3可以看出，R1it顯著為正，根據它的定義，我們知道在上一個月出現較嚴重的煤礦安全事故后，地方政府能夠迅速出臺一些政策，在下一個月，煤礦安全事故減少。地方政府對煤礦安全事故的處理可以在短短的一個月之內做出反應，不僅證明了地方政府對煤礦企業存在規制波動，而且也說明地方政府對煤礦企業擁有更多的信息，他們對煤礦企業能夠進行直接并且有效的規制。以上檢驗是在時間間隔為一個月的情況下所做的，地方政府的規制到底能夠持續到多長時間呢？一個容易想到的做法是將時間間隔擴展至其他月份，如兩個月的時間段。對樣本區間內第一個數據進行上述方法所要求的數據生成過程，隔兩個月對生成的數據進行跟蹤，然后再對下月進行數據生成，剩下的步驟一致，判斷生成階段數據與跟蹤階段數據的差分是否不再顯著為正。由于在進行實證研究時，如果我們做兩個月的時間間隔，將會忽略中間那個月對結果的影響，容易造成偏差，所以這種多個月份間隔的做法欠妥。那么應該如何判斷地方政府對企業的較強規制持續多長時間，即地方政府的規制周期？因為地方之間的差異，很可能各地方政府規制持續時間不同，那么我們將單獨對地方的數據進行分析來予以求解。

為了解決上述問題，一個較明確的思路是，確定政府突然加強規制的時間點，再按時間順序找出下一個最近的規制突然加強時間點，從這兩次的時間間隔就可以判斷出地方政府對煤礦企業進行安全規制的持續時間。

上述實證分析的結論具有全國普遍性，接下來的模型建立要充分考慮地區間的差異，即著重分析不同地方政府之間的情況，但單獨分析某一地區不能明確在什么時間點該省市的規制強度相對較強，因此還是要進行各地區之間的橫向比較。第一個模型，我們稱之為時間間隔模型，是通過各省市之間的死亡指標比較，選出具有最高指標的三個數據，然后進行數據跟蹤，得出煤礦安全事故在下一個月明顯減少的實證檢驗結果。假定煤礦安全事故與地方政府規制存在負相關關系，可以知道所跟蹤的數據在哪一時間點上應該屬于地方政府突然加強規制的時間。在時間間隔模型中（間隔為一個月），數據跟蹤階段，地方政府傾向于加強規制強度，我們找到新模型的數據位置，記為Ti，T代表時間順序，從1到72，i代表不同的省市，從1到9。通過對每個省市求出相鄰兩個Ti之間的值，求出的值大致可以反映地方政府規制的持續時間。通過對面板數據求解，我們發現各省市較強規制的持續時間在一年中基本不變，但在下一年，通常會產生變化，表3統計了2006—2011年九個省市較強規制的持續時間。

從表3可以看出，2007年山西的政府較強規制只能維持1個月，即當出現較嚴重的煤礦安全事故時，在下一月，煤礦安全事故明顯下降，但僅能維持這1個月，再下一個月，煤礦安全事故又明顯上升。四川能夠維持3個月。2008年山西的政府較強規制維持時間明顯增加，變為5個月，而黑龍江卻只能維持1個月。其他數據分析也是這樣。各省市傾向于在一年內的煤礦安全較強規制的持續時間不變，可能是中央政府與地方政府之間博弈造成的結果，也與煤礦企業的安全生產環境不能在短時間內發生實質性改變有關。當煤礦企業出現煤礦安全事故時，地方政府迫于中央政府的壓力和民眾的輿論，短時間內提高安全規制強度，如停產整頓這一典型的規制過度情況。通過時間間隔模型，我們知道下個月，煤礦安全事故迅速減少。地方政府為了確保地方財政收入等原因，有動機提高產量，減輕規制強度，煤礦企業的安全投入跟進狀況不同或者安全投入不能在短時間內產生作用，下一階段，煤礦安全事故又將增加，如此形成循環。

不同的地方政府在不同年份所產生的較強規制持續時間不同，這可能與各個地方的經濟發展狀況和煤礦安全的社會影響有關，也與煤礦安全投入（如加強煤礦工人的安全教育）在短時間內可能并沒有起到很好的作用有關。至于煤礦安全事故的次數和死亡人數的明顯減少，與煤炭產量的減少有著明顯的關系，肖興志和陳長石在《安全規制對煤礦生產影響的實證研究——基于平滑遷移模型的實證研究》中[9]對此做出解釋，強有力的規制如停產整頓短期能夠迅速地減少煤礦安全事故的發生。煤礦安全規制時間間隔的選取，與所造成的行政成本和帶來的社會效益有關，究竟什么樣的周期才是合理有效的，與各省市的經濟因素和社會因素是分不開的，對于我們所分析的安全規制周期，并不能很好地對其進行評價，但對于各省市的安全規制分析將起到一定的輔助作用。

四、結束語

頻繁爆發的煤礦安全事故和居高難下的煤礦死亡率成為中國當前公共治理的頑癥。煤礦安全規制所處的外部環境，尤其是強力的經濟激勵制度，造成地方政府的規制不足的原因，而中央政府及社會各界對煤礦安全問題的廣泛關注，又是事故發生后地方政府采取過度規制手段的重要原因，這種不足與過度的交替出現，導致了煤礦安全規制的波動，而規制波動又是導致煤礦安全問題難以有效解決的重要原因。

本文在規制波動理論的假定下，通過2006年1月至2011年12月份中國九個省市的面板數據，對煤礦安全規制進行檢驗。通過分析，我們發現各個地方政府在以月份為跨度的時間里，存在明顯的安全規制波動現象，這是由地方政府與中央政府之間的博弈造成的，但是地方政府的較強煤礦安全規制周期卻很不穩定，可能是因為安全投入不能及時到位或不能迅速發揮作用，而降低產量來保護礦工安全非長久之計。為了防治煤礦安全事故的發生，可以從短期和長期兩個方面進行改革，政策的核心就在于切斷地方政府和煤礦企業間的利益關系。短期內，中央政府在觀察不同地方政府的規制周期的基礎上，對沖規制水平波動所帶來的風險。長期內，根據不同地方的情況，加強中央政府的規制力度，避免規制水平的降低。同時，對地方政府的安全生產進行彈性的補償，并不斷提高補償力度，提高規制水平。

對此，政府規制部門應該根據地方的情況，適時調整規制政策，這樣有利于煤礦企業更好地改進技術，提高安全生產水平。此外，在保證規制政策穩定性的情況下，不能頻繁地改變規制強度，以節省成本與保證政府公信度。

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（責任編輯：孫艷）