安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的線性關(guān)系分析

(華北科技學(xué)院 北京 101601)

安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的線性關(guān)系分析

楊蘊(yùn)琪

(華北科技學(xué)院北京101601)

根據(jù)相關(guān)研究成果表明，安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著密切聯(lián)系，本文先使用偏相關(guān)性檢驗(yàn)和針對(duì)因變量10萬(wàn)人死亡率的P-P圖證明安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可以使用線性關(guān)系分析。然后選擇多元線性逐步回歸分析作為具體回歸方法，利用該方法可以得出指標(biāo)之間具有線性關(guān)系，并得出線性模型。

安全生產(chǎn)狀況；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；多元線形回歸

一、引言

根據(jù)國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局信息研究院的研究課題——《安全生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究》的研究結(jié)果表明，安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育和科技水平等密切相關(guān)，并呈一定的線性相關(guān)關(guān)系[1]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)主要有人均國(guó)民生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、城市人口比重、人均能源消費(fèi)等，與教育科技相關(guān)的指標(biāo)有中學(xué)生入學(xué)率、以及科研投入占GDP比重，而關(guān)于國(guó)家安全生產(chǎn)狀況的指標(biāo)選擇一項(xiàng)，即億元GDP死亡率。

二、多元線性回歸分析[2]

回歸分析是通過(guò)自變量X與因變量Y的均值之間的確定性關(guān)系y=f(x)研究X與Y之間的不確定性關(guān)系，雖然隨機(jī)因素ε的干擾使得X與Y之間的關(guān)系不確定，但從平均性質(zhì)來(lái)看，不確定性關(guān)系有向確定性關(guān)系y=f(x)回歸的趨勢(shì)?；貧w函數(shù)式是線性函數(shù)的回歸分析，且自變量是兩個(gè)以上的情況下為多元線性回歸。

在一般的實(shí)際問(wèn)題中，某一現(xiàn)象的影響因素往往不止一個(gè)，而是由多個(gè)影響因素共同影響產(chǎn)生結(jié)果，因此多元線性回歸應(yīng)用更廣泛，并且使用多元線性回歸后進(jìn)行預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也相對(duì)更強(qiáng)。

多元線性回歸主要有三個(gè)方面的內(nèi)容，首先在建立多元線性回歸模型之前，應(yīng)判斷該數(shù)據(jù)是否適合做線性回歸，對(duì)各變量使用相關(guān)性檢驗(yàn)和P-P圖進(jìn)行分析，相關(guān)性檢驗(yàn)說(shuō)明各自變量與因變量之間的關(guān)系，P-P圖說(shuō)明因變量是否適合進(jìn)行線性回歸分析；然后建立多元回歸模型，在對(duì)其進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和線性回歸方程的檢驗(yàn)，得出判定系數(shù)R2和sig值，判定是否能夠用該線性方程進(jìn)行預(yù)測(cè)。判定標(biāo)準(zhǔn)如下：R2越接近1則說(shuō)明回歸方程擬合程度越好，越遠(yuǎn)離1則說(shuō)明回歸方程擬合程度越差；若sig值小于顯著性水平認(rèn)為所有回歸系數(shù)與零存在顯著差異，被解釋變量y與解釋變量x的線性關(guān)系顯著，可以用線性模型描述它們之間的關(guān)系，反之則說(shuō)明不能用線性模型描述因變量y與自變量x之間的關(guān)系。這一過(guò)程都可以用SPSS完成數(shù)據(jù)分析。

三、數(shù)據(jù)分析

通過(guò)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，將全國(guó)2004至2014年近十年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)與2004年至2014年近十年國(guó)家安全生產(chǎn)狀況指標(biāo)作為此次多元線性回歸分析的樣本集。并設(shè)置y為安全生產(chǎn)狀況指標(biāo)，10萬(wàn)人死亡率；x1為人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(單位：元)；x2為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重(%)；x3為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重(%)；x4為城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?%)；x5為人均能源消費(fèi)量(單位：千克標(biāo)準(zhǔn)煤)；x6為科研經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重(%)；x7為高中升學(xué)率(%)；x8為城鎮(zhèn)登記失業(yè)率(%)，其中y為因變量，x1～x8為自變量。

(一)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及檢驗(yàn)。若要對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析，由于各類數(shù)據(jù)的單位不同，應(yīng)當(dāng)將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理為無(wú)量綱的數(shù)據(jù)，并對(duì)自變量和因變量的偏相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，各項(xiàng)檢驗(yàn)若滿足線性回歸的條件，則可以進(jìn)行線性回歸分析。

通過(guò)偏相關(guān)性檢驗(yàn)得出各自變量與因變量的偏相關(guān)系數(shù)說(shuō)明因變量與各自變量均具有相關(guān)性，結(jié)果見(jiàn)表2；以及使用SPSS軟件得出P—P圖(圖1)說(shuō)明10萬(wàn)人死亡率適用于線性回歸分析。

表2 自變量與各因變量偏相關(guān)系數(shù)表

圖1 10萬(wàn)人死亡率的P-P圖

(二)多元逐步回歸分析建模。對(duì)自變量與因變量的檢驗(yàn)分析后結(jié)果證明可以使用多元逐步回歸分析建模，通過(guò)SPSS的運(yùn)行，得到10萬(wàn)人死亡率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r有著密切的聯(lián)系。通過(guò)逐步剔除變量，最終模型只剔除了一項(xiàng)變量，即人均國(guó)民生產(chǎn)總值。得出最終的回歸分析結(jié)果：

擬合優(yōu)度檢驗(yàn)中=0.967，十分接近于1，說(shuō)明擬合程度非常高。通過(guò)觀察逐步回歸分析系數(shù)表，可以分析出模型8中各自變量的sig值大部分小于默認(rèn)的顯著性水平0.05，可以通過(guò)t檢驗(yàn)，說(shuō)明該自變量可以使用該系數(shù)表示，同時(shí)剔出了兩個(gè)自變量，即城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與人均國(guó)民生產(chǎn)總值。

通過(guò)對(duì)2005年-2014年的安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的線性回歸分析，可以得出在近十年內(nèi)安全生產(chǎn)狀況與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?、人均能源消費(fèi)量、科研經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重和高中升學(xué)率這六個(gè)變量有著密切線性關(guān)系。

人均能源消費(fèi)量是衡量一個(gè)國(guó)家能源消耗及能源利用率的重要指標(biāo)，若人均能源消費(fèi)量的上升則說(shuō)明我國(guó)的能源消耗較多，同時(shí)會(huì)增加事故發(fā)生的概率和事故死亡率，因此10萬(wàn)人死亡率與人均能源消費(fèi)量呈正相關(guān)關(guān)系。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾透咧猩龑W(xué)率都是一個(gè)相對(duì)總值的數(shù)據(jù)，近幾年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值相對(duì)減小，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值相對(duì)增加，但是從回歸方程可知第三產(chǎn)業(yè)對(duì)10萬(wàn)人死亡率的影響更大，因此10萬(wàn)人死亡率呈逐年下降的趨勢(shì)，同時(shí)隨著城鎮(zhèn)人口和高中升學(xué)率的相對(duì)增加，10萬(wàn)人死亡率也在相對(duì)減小，因此10萬(wàn)人死亡率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾透咧猩龑W(xué)率成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

四、結(jié)語(yǔ)

通過(guò)各指標(biāo)的分析，可以得出10萬(wàn)人死亡率與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的線性關(guān)系，但是通過(guò)與2000年和2001年的分析結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)每年的安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系都有著略微的改變，得出安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著線性關(guān)系，并建立了線性模型，可用于定性預(yù)測(cè)安全生產(chǎn)狀況。

[1]黃盛初,周心權(quán),張斌川.安全生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展多元回歸分析[J].煤炭學(xué)報(bào),2005,05:38-42.

[2]楊虎，劉瓊蓀，鐘波.數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].北京：高等教育出版社，2004.

[3]國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2005》-《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2014》[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2005～2014.

企業(yè)安全信用等級(jí)評(píng)價(jià)的SD方程建構(gòu)(3142017060)

楊蘊(yùn)琪(1993-)，女，碩士研究生，華北科技學(xué)院，安全管理。