煤炭安全生產與經濟發展水平關系研究
——以安徽省為例

荀守奎，段 杰

(安徽理工大學 1.經濟與管理學院；2.金融科技研究所，安徽 淮南 232001)

作為煤炭資源大省，安徽省煤炭資源分布具有極大的不均衡性。而且，伴隨著煤炭資源被不斷地開采，煤礦自然災害風險也有所加劇，煤炭安全形勢十分嚴峻。因此，對煤礦安全事故需要采取相應對策，盡可能實現煤礦行業安全生產，從而帶動安徽省地區經濟良性發展。本文主要基于煤炭安全事故與經濟發展相關性角度，以安徽為例，探究兩者之間的關系，并提出解決對策。

一、文獻綜述

1.國外研究現狀

一些學者研究發現經濟發展水平和煤炭安全事故發生率呈現正相關。Michael Wallace(1987)使用多元時間序列分析方法對美國煤炭行業進行分析，得出了經濟發展水平和煤炭安全事故發生率呈正相關。R.pastorino(1995)獲取了意大利1890—1989年煤炭行業安全事故和經濟發展水平的相關數據，發現經濟增長速度越快安全事故的發生率越高，認為經濟發展促使了事故的發生。

但是，也有學者發現經濟發展與事故的發生率呈現負相關，Klinische(2007)研究澳大利亞地區的安全事故與經濟發展之間的關系，發現煤炭安全事故的發生率隨著社會經濟發展水平提升而不斷降低[1]。Vilanilam(1980)研究印度煤炭安全事故與經濟發展水平的相互關系，發現隨著經濟的不斷增長，煤炭事故的發生概率反而下降，得出經濟增長會減少事故發生率。Barth(2007)等人研究了國內生產總值與職工安全事故的關系，通過分析統計年鑒中的相關數據，發現國內的生產總值數值越高，職工事故發生率就會越低，得出了經濟增長會導致安全事故減少的結論[2]。

當然，也有學者認為安全事故發生率與經濟發展之間的關系主要取決于選取的指標，不同的指標可能會得到不同的結果。Anna Maria Mouza 和 Antonis Targoutzidis(2010)研究了歐洲六個國家的經濟增長和安全事故關系，得出社會經濟發展狀況與安全事故發生的概率需要在不同的國家進行分析，不可以一概而論[3-4]。

2.國內文獻綜述

一些學者研究得出經濟發展水平和煤炭安全事故發生率呈現正相關。張明麗(2005)實證分析了經濟發展與煤礦安全事故之間的關系，發現在社會經濟發展繁榮和社會高度就業時，煤炭事故發生的概率就會一定程度的升高，而在經濟蕭條時會降低，得出了經濟發展與安全事故發生之間呈現正相關趨勢[5]。趙君、姚有利(2012)以山西省為研究對象，建立了煤炭安全發展與經濟協同發展的有序度評價體系，認為經濟發展會降低煤礦安全系數，對山西省煤炭行業的安全生產有著重要的意義[6]。

另一些學者研究得出經濟發展水平和煤炭安全事故發生率呈現負相關。鄧聿文(2004)通過研究中國近50年以來的安全事故與社會經濟發展之間的關系后發現，當中國經濟增長速度非常快時，事故的發生概率就會下降；當經濟發展低迷，事故發生概率就會一定程度地增加。因此，認為事故的發生概率與經濟發展之間存在著負相關的關系[7]。戚安邦、顧靜(2011)繪制中美二個國家幾十年來煤炭安全事故百萬噸死亡率與各自經濟發展水平的曲線，發現百萬噸死亡率與整個國家的宏觀經濟水平呈現負相關關系[8]。周忠科(2011)使用灰色關聯度方法，建立了煤炭安全事故與國內生產總值的多元回歸模型，得出了二者存在著明顯的負相關關系[9]。

還有一些學者研究得出經濟發展水平和煤炭安全事故發生率的關系不是固定不變的。段偉利、陳國華(2008)以廣東省為例，研究不同時間段內煤炭事故發生率與經濟發展之間的關系，發現在一定時期內，事故發生率與經濟發展存在著正向關系；而在其他時期內，事故發生率又與經濟發展存在負向關系。因此，得出了事故發生率與經濟增長之間的關系與其所在的時期有關[10]。宋利、何學秋和李成武(2010)通過研究經濟增長與煤炭安全之間的關系，發現真正影響事故發生率的是經濟周期而不是經濟規模，即經濟周期越短，事故的發生率就越高，而經濟規模的大小對事故的發生率沒有影響[11]。

3.國內外文獻綜述的評價

綜上所述，國內外關于煤炭安全與經濟發展關系的主要評價有兩類：一是煤炭安全發生率與經濟發展水平呈現正相關和負相關不同結論，二是這些研究大多選擇了國家宏觀經濟發展與煤炭安全事故之間的關系，對于某一區域性經濟發展與煤炭安全事故關系的研究比較少。因此，本文選擇以安徽省為研究對象研究二者之間的關系。

二、煤炭安全事故與經濟發展相關性實證分析

1.研究方法和指標體系的構建

(1)研究方法

采用相關分析、多元回歸分析、殘差統計分析、因子分析等方法。

相關分析主要研究二個變量之間存在的一種不確定的數量關系，pearson相關系數可以分析出兩數值變量之間的相關性。多元回歸分析是通過數學表達式把多個變量相互聯系起來的一種統計分析方法[12]，其數學基本模型如式(1)所示。

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+βPXP+ε

(1)

式(1)中X1到XP為解釋變量，Y為被解釋變量，ε是表示誤差，β0是指常回歸系數，β1到βp是指偏回歸系數。

殘差是指觀測值與預測值之間的差，即實際值與估計值的差，殘差統計分析即通過殘差來分析數據之間的真實可靠性。因子分析基本原理是分解原始變量，從研究原始變量相關矩陣出發，簡化、探測數據的基本結構，進而從復雜變量中歸納出公共因子[13-14]。因子分析的一般模型如式(2)所示。

(2)

式(2)中X1到XP為P個原有變量，f1到fm為m個因子變量，m小于P，aij表示相關系數，ε1到εp表示殘差。

(2)指標體系的構建

雖然國內外對安全生產和經濟發展之間關系的研究文獻眾多，但迄今還沒有形成一套完整的評價指標體系。基于社會經濟發展相關理論，借鑒前人研究的成果，根據系統性、動態性、有效性和數據可得性原則，對安徽省煤炭行業安全事故和經濟發展狀況評價指標體系進行選取及優化，并分別對各自的指標體系進行分類；最終構建煤炭安全事故與經濟發展評價體系，其中包括3個一級指標，9個二級指標，如表1所示[15]。

表1 指標體系的構建

(3)指標的選取

結合安徽省煤炭安全監察局、安徽省能源局的煤炭安全事故數據和安徽省2005—2019年度的經濟發展數據，參考相關文獻[16]，對上述指標體系評價如表2所示。

表2 2005—2019年指標數據

2.實證分析

(1)相關性分析

百萬噸死亡率是煤炭行業中衡量安全事故最常用的指標，反映出企業安全生產能力的高低；人均GDP是衡量經濟發展水平最普遍的宏觀經濟指標，反映出社會經濟運行狀況。通過R軟件畫出散點圖和進行皮爾遜相關性檢驗來觀察二者之間的關系，進而反映煤炭行業的安全事故與經濟發展程度之間的關系，如圖1所示。

圖1 安徽省人均生產總值與百萬噸死亡率散點圖

從圖1可以看出，2005—2019年之間，隨著人均生產總值的提高，煤炭行業安全事故的百萬噸死亡率呈下降趨勢，事故安全系數在不斷升高。這說明安徽省煤炭行業的事故發生率與社會經濟發展之間存在著反向的關系，社會經濟發展程度越高，煤炭安全事故的發生概率就越低，如表3所示。

表3 相關系數表

表3結果顯示煤炭安全事故發生率Y與8個影響因素X1-X8之間的相關系數幾乎都大于0.7，sig單側檢驗后的概率都非常接近于0，說明安徽省煤炭百萬噸死亡率與8個影響因素變量之間存在著一定的相關性。

(2)多元回歸分析

使用R軟件對上述數據進行線性回歸分析，同時選擇逐步回歸分析，由軟件輸出得到以下數據，如表4所示。

表4 模型分析結果摘要

從表4可以看出R2的值為0.9834，調整后的R2的值為0.9613，數值均接近于1，并且通過了著名的Durbin-Wat檢驗，說明模型的擬合程度較好。

模型分析結果回歸系數如表5所示。

表5 模型分析結果回歸系數

表5為回歸系數表，表中顯示了影響煤炭安全生產的各項因素，以及各自的偏向關系數、t檢驗值、顯著水平等數值，得到了有關于煤炭死亡事故的回歸方程，如式(2)所示。

Y=5.439-18.842X1-12.405X2-1.167X3+13.956X4+

9.311X5-16.848X6-71.341X7-3.748X8

(2)

從表5中數據可以看出，經濟發展水平指標X1、X2、X3、X4、X5、X6對煤炭安全事故的總影響超過80%。人口結構指標X7、X8對安全事故的總影響不到20%，說明安徽省經濟發展水平對煤炭行業安全事故的發生率有著重大的影響。

(3)殘差統計分析

使用R軟件對表1中的數據進行殘差統計分析，結果如表6所示。

表6 模型分析結果殘差統計量

表6為殘差統計量表，顯示了(標準)預測值、(標準)殘差值的統計數據等，根據3σ原則殘差最大值為2.010<3，說明樣本數據中沒有奇異數據。

使用R軟件對表1中的數據進行回歸標準化殘差分析，結果如圖2所示。

圖2 回歸標準化殘差的正態P-P圖

圖2為回歸標準化殘差的正態P-P圖，從圖中顯示出的數據來看，散點大致呈現出一條直線，可以很大概率的反映出殘差服從正態分布，說明經濟發展與安全事故的擬合度較好。

(4)因子分析

使用R軟件對影響經濟發展的8個因素進行因子分析，得出的結果如表7所示。

表7 因子分析表

通過表7(Difference)可以看出，Factor1影響因素比其他影響因素要大，即X1為其中的主影響因素，說明社會經濟發展水平對煤炭行業安全事故發生率有著重要的影響。

3.安徽省百萬噸死亡率預測

(1)回歸模型預測

將安徽省2005—2019年的煤礦安全事故的百萬噸死亡率、事故發生次數以及死亡人數進行平滑處理，使用R軟件對模型進行曲線回歸分析，得出結果如表8所示。

表8 回歸模型報告及參數估計

經過計算得出百萬噸死亡率的R2為0.896，死亡人數的R2為0.765，均接近于1，說明二者的擬合程度較好，并且參數都得到了驗證。根據回歸方程的判定系數，綜合考慮安徽省百萬噸死亡率、事故死亡人數對社會經濟發展變化的影響規律，確定了各自的預測模型，由于百萬噸死亡率的調整后R2的數值更接近于1，同時F統計量的數值也比死亡人數要高，因此回歸系數的方程要更精確。

Y1=2.818-0.972LnX1

(3)

Y2=163.576-49.805LnX2

(4)

式(3)、式(4)中X1和X2均為預測的年份，Y1為百萬噸死亡率，Y2為死亡人數。

(2)路徑預測分析結果

由式(3)和式(4)對安徽省2000—2024年百萬噸死亡率和死亡人數進行預測，并計算出絕對誤差，結果如表9所示。

表9 安徽省百萬噸死亡率和煤炭事故死亡人數預測

由表2和圖1發現，百萬噸死亡率和人均生產總值有著相反的趨勢；而且，隨著人均生產總值的增加，百萬噸死亡率有降低到0的可能性。

根據表3百萬噸死亡率Y和GDPX1、人均GDPX2的相關系數要高于其他相關系數，sig單側的系數稍低于其他變量的系數并且接近于0，說明因變量百萬噸死亡率Y與GDPX1及人均GDPX2有著很強的相關性。

根據表4、表5以及最后的回歸方程可以看出，t檢驗值和sig顯著性水平全部通過了檢驗。經濟發展水平指標占總影響的80%以上，人口結構指標占總影響的20%不到，說明煤炭行業安全生產與社會經濟發展水平、人口結構調整都有關系，與社會經濟發展水平的關系更為密切。

根據表6和圖2得出煤炭安全和經濟發展統計數據中沒有出現奇異數據，說明了模型假設的合理性及數據的可靠性。

根據表7，經濟發展水平X1與煤炭安全事故的相關系數最大，說明經濟發展水平對煤炭安全事故產生了很大的影響。

根據表8、表9，回歸模型的百萬噸死亡率在2018年之后就趨向于0，死亡人數也在不斷降低，最終死亡率可能會達到0，最終死亡人數到2024年時可能會降低到3人左右。這說明隨著安徽省經濟的不斷復蘇，人均國民GDP在不斷上升，煤礦安全事故的發生率會不斷降低。

通過上述回歸分析模型可以看出，煤炭安全事故的發生率與經濟發展水平有著很強的關系，提升安徽省的經濟發展水平可以減少安徽省煤炭安全事故的發生概率，對煤炭行業安全生產有著很大的促進作用。經濟發展水平和煤炭行業安全事故發生率是辯證統一的，煤炭行業安全生產有利于經濟發展水平的提升，經濟發展水平的提升可以給與煤炭行業更多的物質保障，進而減少煤炭行業安全事故的發生率。在加強社會經濟發展水平的同時，也需要加大安全教育投入，強化煤炭行業安全生產文化，改進生產技術水平，確保安全生產。

三、加強煤炭安全生產的對策建議

1.優化和調整經濟產業結構

從皮爾遜相關性和線性回歸方程可以看出，第三產業產值占GDP的比重對煤炭安全事故的發生率有著顯著的影響。相關政策制定者需要對安徽地區宏觀經濟因素進行調節，其中包括提升地區整體GDP水平、人均GDP水平，增加第三產業產值、貨物出口產值和公共教育經費產值，實現地區經濟平穩增長，進而促進煤炭行業的安全生產。在現實生活中，第三產業在人們生活中的影響也在不斷地增加，逐漸成為了人們生活中不可以缺少的一種產業和服務。因此，可以給予第三產業一定程度的政策扶持和優惠，積極鼓勵發展產業創新，主動地引進外資、人才和資金。

2.加強煤炭行業安全監管

由于煤炭安全事故與經濟發展水平有著密切的關系，煤炭安全事故的發生會導致人力資源和物力資源的損失，進而對經濟發展水平產生一定的影響。監管部門應該加大對煤炭行業安全生產的把控和指導，制定煤炭行業事故統計指標體系，優化行業產業結構，更準確的預測煤炭行業事故的發生規律，促進安全、和諧生產，減少事故的發生概率，促進安徽地區經濟平穩發展。

3.提高人口素質，加大公共安全教育

公共安全教育在國民經濟中的投入比例在一定程度上影響人民的綜合素質能力。加大政策上教育經費的投入，提升政策扶持力度，可以有效地提升工人對煤礦安全事故的認識程度，從而可以有效地降低事故的發生概率，企業也應該經常性地開展一些安全事故的講座，提高工人對事故的認識能力和處理能力。