某能源公司安全管理效率評價*

高樂紅，朱艷娜，董洪光

(安徽理工大學 經濟與管理學院，安徽 淮南 232007)

0 引言

美國管理學家羅賓斯認為，效率是管理極其重要的組成部分，它主要指投入與產出的關系[1]。由于投入資源具有稀缺性特點，因此每個企業都應想方設法提高資源使用效率。我國依靠井工開采的煤炭產量為煤炭總產量的85%左右[2-3]，煤炭井工開采受地下水、瓦斯、煤塵、頂板、沖擊地壓等多種潛在安全影響因素的干擾，煤礦企業生產過程中，安全投入資源種類多，數量大，周期長，因此加強煤炭企業安全管理效率研究顯得尤為必要。

某能源股份有限公司是我國上市煤炭公司我國大的煤炭生產商和供應商[4]，因此加強對該能源公司的安全管理效率研究意義重大。擬采用數據包絡分析法，構建安全管理效率評價模型，對該能源公司2007—2018年間的安全管理效率進行評價，以期為企業改進安全管理效率提供相關借鑒。

1 理論基礎

1.1 研究方法簡介

數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)要用于解決多輸入-多輸出的有效性評價問題。該方法的優點主要表現在關聯性、數量單位無需處理、評價結果客觀。關聯性主要體現在，DEA方法假定每個輸入都關聯到一個或者多個輸出，且輸入輸出之間確實存在某種聯系，但不必確定這種關系的顯示表達式。數量單位無需處理是指不需要對各投入產出指標進行無量綱化處理。評價結果客觀是指對投入產出指標無需權重假設，避免了評價結果的主觀性。由于DEA方法優點較多，因此在經濟效率評價、績效評價、風險評估等多個領域得到了廣泛的應用。

1.2 DEA模型劃分

依據規模報酬是否可變，可以將DEA模型劃分為CCR模型和BCC模型。

CCR模型：CCR模型假定生產過程規模報酬不變，即當各投入量以等比例增加時，產出量也等比例增加；CCR模型可以用于評價企業的綜合效率(TE)，綜合效率反映了在某一時期既定技術條件下的生產是否具有效率[5]。CCR輸入導向的數據包絡模型為

Minθ

(1)

λj≥0,?j

假設上述模型的最優值為θ*，表明第K個決策單元(DMUk)所有輸入要素的數量同時減少到原來的θ*倍，仍然可以獲得當前數量的產出。當θ*>1，各指標無松弛變量存在，表明決策單位是有效的；當θ*=1，各指標存在松弛變量時，表明決策單位是弱有效的；當θ*<1,表明決策單位是無效的。

BCC模型：BCC模型假定規模報酬可變，即當各投入量以等比例增加時，產出量不一定等比例增加，有可能規模遞減或規模遞增，BCC模型用于評價企業的規模效率。BCC輸入導向的數據包絡模型為

Minθ

(2)

λj≥0,?j

CCR效率、BCC效率、規模效率之間的關系：CCR模型默認決策單元的規模處在最佳的狀態，其所測量的效率為包含了技術效率和規模效率的綜合效率；BCC模型所測量的則為純技術效率。CCR效率、BCC效率、規模效率三者之間滿足表達式

TE=PTE×SE

(3)

BCC模型把綜合技術效率分解為純技術效率(PTE)和規模效率(SE)。純技術效率(PTE)反映了在現有既定投入的條件下評價對象獲得最大產出的能力；規模效率(SE)反映了評價對象是否在最合適的投資規模下運行[6]。

2 評價模型及指標的選擇

2.1 評價模型的選擇

評價某能源公司的安全管理效率，判斷企業是否在合適的規模上運行，進而提出提高安全管理效率的相關對策，可以為企業提高安全管理效率服務。因此，采用BCC模型進行研究。

2.2 輸入、輸出指標的選擇

相關文獻選取的指標：依據相關文獻[7-17]，近年來，學者們采用數據包絡分析方法對煤炭企業安全管理效率進行相關研究時，采用的輸入、輸出指標具體見表1。由表1可知，不同的學者針對不同的研究對象，采用的輸入、輸出指標也不盡相同。針對煤炭企業集團的研究，學者們多采用資產總額、員工人數、安全投入作為輸入指標，以煤炭產量、百萬噸死亡率作為輸出指標。

本文選取的指標：依據表1相關研究，本文選取的輸入指標為資產總額、員工人數、安全投入；選取的輸出指標為煤炭產量、百萬噸死亡率。由于百萬噸死亡率為非期望產出，不符合數據包絡分析法規定的正向指標條件，因此需要采用線性數據轉換法對數據進行轉換[18]，轉換函數形式為f(z)=1-z。

表1 煤礦安全管理效率相關研究輸入、輸出指標統計

3 效率計算與分析

3.1 數據來源說明

所有指標數據均來源于某能源公司2009—2018年間的《社會責任報告》。數據經整理，形成數據包絡分析的原始數據見表2。

3.2 結果分析及解決措施

計算結果：采用DEAP 2.1數據包絡分析軟件對某能源公司表2的相關數據進行分析，得到某能源公司歷年效率相關指標和各個指標改進值，具體見表3、表4。

表2 某能源公司安全管理效率研究基礎數據

表3 某能源公司2007—2018年安全管理效率統計表

結果分析：①由表3可知，2018年某能源公司的綜合技術效率、純技術效率和規模效率值均為1，表明目前該能源公司處于安全生產最佳狀態，即安全管理綜合效率、純技術效率、規模效率同時達到DEA有效水平，類似的年度還有2007、2008、2010、2012年；②綜合效率結果表明，2015年該能源公司安全管理綜合效率值最低(0.890)，表明在產出不變的情況下，安全各項投入等比例降低11%，完全可以實現當年同等的安全產出效果；③在研究的12年中，該能源公司安全管理無效年度有7年，占研究期間的58.33%，表明該公司安全管理效率整體有待提高；④2013—2017年該能源公司安全管理綜合效率值都小于均值(0.963)，表明2013—2017年，該能源公司安全投入資源沒有得到充分利用，存在較嚴重的浪費；⑤純技術效率分析表明，有5個年度是純技術效率值小于1且小于均值(0.983)，說明這5個年度純技術無效，企業對安全投入資源的組合能力較差，投入資源匹配性差，表3的投入改進值也印證了這個結論；⑥規模效率分析表明，企業安全管理綜合無效的7年中，都伴隨著規模無效的情況，因此規模無效是影響某能源安全管理綜合效率的最主要原因。

表4 某能源公司安全管理無效年度安全投入或安全產出需要改進的量

具體對策：由表4可知，為了提高安全管理效率，該能源公司各安全管理無效年度應采取的具體對策有兩方面。①2009年、2013年應等比例降低各項安全投入的規模至相應的比例規模，才能實現安全管理有效；②其余各年通過降低投資和百萬噸死亡率或提高原煤產量才能實現安全管理效率的提高；如2017年在產出不變的情況下，應將投入的員工人數、資產、安全生產費分別降低1 263.070人、71.737億元、2.716億元，或者在投入不變的情況下，原煤產量提高287.969萬t，百萬噸死亡率降低0.024的情況下，才能實現安全管理有效。

4 結論

(1)某能源公司近12年來安全管理綜合效率整體不高，安全管理無效年份占研究期間的58.33%，表明該公司安全投入的資源存在浪費現象。

(2)在安全管理無效的7年里，有5年是由于企業對投入的安全資源組合不合理造成的。即該能源公司各類安全資源的投入匹配性差，導致投入資源產出不高。

(3)安全投入規模不合理是造成該能源公司安全管理效率低下的最主要因素；經過近5年的調整，目前(2018年)該公司安全管理效率達到近年來最好水平。

(4)為改善安全管理效率，該能源公司應注意在安全投入資源組合的匹配性、安全投入規模的合理性兩個方面著手，才能實現企業安全管理效率的提升。