我國煤炭價格與煤礦安全事故實證分析：基于向量自回歸模型(VAR)

王 軍,何 蕾,徐 倩

(1.華北科技學院，河北 三河 065201；2.首都經濟貿易大學，北京 100070)

0 引 言

2018年中國GDP總量是日本的2.5倍，印度的5倍，巴西的6倍，俄羅斯的8倍，甚至超過了整個歐元區，經濟的快速增長也使得煤炭、石油、天然氣的需求總量不斷增加。煤炭是我國重要的基礎能源與化工原料，在我國一次能源結構中占比達70%以上，在未來相當長的時間內，煤炭仍將是我國的重要基礎產業。同時煤炭行業事故率僅次于交通事故率，位居全國事故率次席[1]。近年來，黨中央國務院高度重視煤礦生產安全問題，在供給側改革以及去庫存、去杠桿、降成本、補短板的大背景下，國內產業不斷升級，淘汰落后及過剩產能，煤炭行業到了改革的突破期，同時黨的十九大報告中提出“特別是要堅決打好防范化解重大風險”的戰略要求，煤礦生產安全問題在煤炭產業升級改革過程中依然嚴峻。因此，本文研究煤炭價格指數變動與煤礦安全事故的關聯性，為合理預測和防控煤礦安全問題提供理論支持。

1 研究現狀

將煤炭價格、煤礦安全問題作為單因素獨立研究的文獻資料較多，研究煤炭價格的文獻有：丁志華等[2]采用VEC模型分析煤炭價格的影響因素，提出影響煤炭價格的主要因素有第二產業產值、國民生產總值、零售物價指數、煤炭成本和煤炭供給；丁志華等[3]基于計量經濟模型和時變參數狀態空間模型實證分析了煤炭價格對我國GDP的影響，指出煤炭價格波動與其對GDP影響的時變彈性之間具有非對稱性；盛銳等[4]通過VAR模型，運用脈沖響應及方差分解方法提出煤炭價格對下游相關產業的影響呈現出非中性及非對稱性特征的結論；張建英[5]利用2009～2012年煤炭價格月度數據，采用VAR模型分析煤炭價格主要受自身波動影響，其次受大宗商品價格、宏觀經濟指數及煤炭產量影響。分析煤礦事故問題的文獻有：趙代英等[6]采用多元回歸分析方法，篩選出影響我國安全生產的主要經濟社會發展指標，并對工礦商貿就業人員十萬人事故死亡率進行了預測；李賢功等[7]運用灰色預測模型等對煤礦事故死亡人數比重進行了分析；李紅霞等[8]采用3次指數平滑分析法對煤礦事故死亡人數進行預測。只有少量文獻用實證分析了煤炭價格與煤礦事故死亡人數的關聯，其中，崔秀娟等[9]驗證了煤炭價格與煤礦安全事故發生存在協整關系，且煤價是煤礦傷亡事故的致因；楊利峰等[10]發現煤炭價格和煤礦死亡人數存在顯著的負相關性；朱巖坤[11]通過分析同樣得出煤炭價格與煤礦百萬噸死亡率之間存在統計學意義上的因果關系。

通過梳理文獻發現對煤炭價格與煤礦事故死亡率關聯的分析較少，方法較為單一。本文通過運用向量自回歸模型、脈沖響應和方差分解方法研究二者關聯，進而從經濟學角度分析煤炭價格變動與煤礦安全事故間的關聯度。

2 煤炭價格與煤礦安全事故VAR模型建立

2.1 指標與數據選取

為研究煤炭價格與煤礦安全事故的關聯，本文選取煤炭開采和洗選業出廠價格指數作為煤炭價格指標，選取煤礦百萬噸死亡人數作為煤礦安全事故指標。因國家統計公報從2005年才開始將安全生產納入統計指標，因此，指標時間序列數據選取范圍為2005～2016年。為消除可能存在的異方差，降低數據波動獲得平穩時間序列，對所有數據進行自然對數化處理(變量符號見表1)。文中所有數據均來自國民經濟和社會發展統計公報及《中國統計年鑒》。

表1 變量符號表Table 1 Variable symbol table

2.2 VAR模型構建

VAR模型是SIMS于1980年提出的向量自回歸模型(vector auto regression model，簡稱VAR模型)，該模型是每個內生變量對系統中所有內生變量的滯后項進行回歸來構建模型，構建的VAR(1)模型表達式見下式。

式中：Yt是n維內生向量；C是VAR模型截距列向量；p為滯后階數；ut為n維隨機誤差列向量，本文模型所有操作在EViews9.0軟件下實現。

3 實證分析

3.1 ADF平穩性檢驗及協整檢驗

由于大部分時間序列數據都存在隨機趨勢，其數據的生成過程可能是一個非平穩過程，若用非平穩數據進行分析，其結果很大程度上表現為“偽回歸”現象。VAR模型在操作過程中，為避免數據不平穩帶來的“偽回歸”問題，首先要對數據的平穩性進行檢驗，目前常用方法是ADF(augmented dickey fuller)檢驗。

由表2可知，原數列為非平穩數列，在顯著水平為5%的檢驗水平下，LCP和LDTOLL均為一階單整，即I(0)。原數列經過一階差分后數據為平穩序列，且兩個變量具有相同單階整數，可能存在長期穩定協整關系。

表2 ADF單位根檢驗結果Table 2 ADF unit root test results

在VAR模型建立過程中滯后期的選擇非常重要，一般情況下，年度數據滯后期為1～2期，具體選擇標準經常采用AIC和SC的值同時達到最小時，本文做了兩期的檢驗，結果見表3，模型的最佳滯后期為1期，由此建立滯后1期的VAR(2)模型。同時采用Johansen協整檢驗辦法對變量間協整關系進行檢驗。

通過表4和表5可知，跡統計、最大特征根統計在5%的顯著水平下，拒絕原假設，表明煤炭價格與煤礦安全事故之間存在協整關系，可以對VAR(2)模型進行平穩檢驗和脈沖響應分析。

表3 模型滯后期選擇結果Table 3 Model lag period selection results

表4 非限制協整秩檢驗(跡)Table 4 Unrestricted cointegration rank test (Trace)

表5 非限制協整秩檢驗(最大特征值)Table 5 Unrestricted cointegration rank test(Maximum eigenvalue)

3.2 VAR(2)模型平穩性檢驗

脈沖響應函數描述的是煤炭價格與煤礦安全事故指標之間的沖擊響應幅度，即沖擊量給因變量和未來值所帶來的動態響應，所以在對模型分析之前有必要先對模型穩定性進行檢驗。通過圖1和圖2可知，模型中所有特征根的倒數都小于1，在單位圓內部，因此本文所建立模型穩定，可以進行下一步研究。

圖1 AR根圖Fig.1 AR root map

圖2 AR根圖分析報告Fig.2 AR root map analysis report

3.3 脈沖響應函數分析

本文建立VAR模型的目的是具體分析煤炭價格與煤礦安全事故之間的關系，基于脈沖響應函數沖擊法是常用的政策時滯分析工具，本文對模型變量做10期脈沖響應函數，作為結論分析和政策建議的重要依據。

如圖3(a)所示，當煤炭價格受自身一個標準差單位正向沖擊之后，快速產生下降趨勢，在第2期降到最低點，之后開始緩慢上升，到第3期后開始維持平穩延續，并穩定在一定數值。如圖3(b)所示為煤炭價格對煤礦安全事故的響應，LCP受到LDOLL一個標準差的沖擊后開始緩慢下降，并于第2期達到最低值，之后沖擊作用開始緩慢回升，隨后小幅度波動，較平穩發展，直至第9期為數值為0。這表明煤礦安全事故對煤炭價格的影響滯后1期，隨后事故對煤炭價格影響能力減弱，即煤礦事故的產生會對煤炭價格增長在1個滯后期起到抑制作用。主要原因是煤礦事故后國家對煤礦安全生產重視度提高，煤炭行業進行安全檢查和防范，煤炭產量受影響，市場供給減少，需求方預判煤價上漲提前采購儲備煤炭或簽訂中長期合同鎖定價格，造成第2期煤炭需求減少，煤炭價格下行，煤炭價格在1～3期內上下波動。

圖4(a)所示為煤礦安全事故對煤炭價格的響應，LDOLL受到LCP一個標準差的正向沖擊后開始快速下降并于第2期降到最低值，之后逐漸上升，于第3期達到最大值，隨后沖擊作用逐漸減弱，至第5期為0。圖4(b)所示，煤礦安全事故受自身一個標準差單位正向沖擊之后，立即產生一個強的反向反應快速下降，在第2期達到最低點后開始逐漸上升，并在第3期達到最高值，之后影響逐漸減弱，在第7期后維持在一定數值。表明煤炭價格的增長對煤礦安全事故有1期的滯后影響，這符合我國目前煤礦安全事故的現狀，煤炭價格的增長會提高煤炭企業經營效益，企業有能力加大對安全的投入，進而降低煤礦事故發生概率及死亡人數。

圖3 DLCP對LCP和LDOLL的響應Fig.3 DLCP response to LCP and LDOLL

圖4 LDOLL對LCP和LDOLL的響應Fig.4 LDOLL response to LCP and LDLOL

3.4 方差分解

通過方差分解可以得出各個擾動項的條件對模型中的其他變量影響程度的大小，通過衡量每個結構沖擊對內生變量的貢獻程度，評價不同結構沖擊的重要性。

本文所做是對煤礦安全事故這一變量的方差分解，因為主要研究的是煤炭價格的變動對煤礦安全事故的影響，所以將模型中各變量對煤炭價格的影響部分略去。由圖5可以看出，煤礦安全事故和煤炭價格二者對DOLL的解釋程度差別非常大。煤礦安全事故最初可以解釋自身變動方差較低，為80.57%;隨著期數的增加，可解釋程度逐漸提高，到第7期后逐漸達到平穩，最高解釋程度為91%，這與現實情況是相符的，一旦煤礦安全事故高頻率發生，尤其發生重大特大事故，政府層面必定加強安全生產監管，煤礦行業經自查或整頓后安全事故發生率逐漸好轉。而煤炭價格變動對煤礦安全事故的解釋程度并不高，最大值只能達到19.4%，并隨期數的增加逐漸降低，到第7期后維持在9%左右。這說明煤炭價格的波動在一定程度上對煤礦安全事故具有一定的貢獻，但貢獻程度不高，該結果與脈沖響應函數的結論存在一致性。

圖5 煤礦安全事故方差分解結果Fig.5 Coal mine safety accidents variance decomposition results

4 結 論

1) 煤炭價格與煤礦安全事故存在顯著協整關系，即兩者存在長期穩定關系，煤炭價格對煤礦安全事故的影響是長期且穩定的，政府合理宏觀調控煤炭價格對降低煤礦安全事故有重要作用。

2) 從脈沖響應函數結果來看，煤炭價格波動對于煤礦安全事故的正向沖擊作用較為明顯，煤炭價格的增長有利于煤礦安全事故的減少，可見煤礦行業效益對于煤礦安全生產至關重要，價格合理增長有利于煤炭行業整體盈收，進而加大對安全生產在資金、設備、人員以及科技創新等方面的投入，減少煤礦安全事故。

3) 從方差分解角度分析，煤炭價格在一定程度上對煤礦安全事故有影響，煤炭價格與煤礦安全事故在一定程度上呈現反向關系，但不是主要影響，而煤礦安全事故受自身影響因素貢獻率高，因此煤礦安全生產應從安全生產本身著手，務必切實按國家和行業標準完善安全生產軟硬件的環境要求。但切不可忽視煤炭價格下行對煤礦安全事故的負面影響，切實保障煤炭價格在合理區間運行，保證煤炭行業的正當利潤，這是煤炭行業在安全生產上的基礎保障，對減少和降低煤礦安全事故發生概率及死亡人數，促進煤炭業真正健康、可持續發展至關重要。