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    煤炭?jī)r(jià)格對(duì)煤礦事故死亡人數(shù)的影響

    2015-12-28 08:05:36楊利峰,郭博
    關(guān)鍵詞:格蘭杰因果檢驗(yàn)相關(guān)分析回歸分析

    煤炭?jī)r(jià)格對(duì)煤礦事故死亡人數(shù)的影響

    楊利峰1a,2,郭博1b

    (1.阜陽(yáng)師范學(xué)院 a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院;b.計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,安徽 阜陽(yáng)236037;

    2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,江蘇 徐州221116)

    摘要:煤礦安全管理是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的波動(dòng),煤炭?jī)r(jià)格的變化也引起了高度的重視。通過(guò)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格和煤礦死亡人數(shù)的年數(shù)據(jù)作統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)煤炭?jī)r(jià)格和煤礦死亡人數(shù)存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。文章對(duì)煤炭?jī)r(jià)格和煤礦死亡人數(shù)這兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分,發(fā)現(xiàn)差分后的兩組數(shù)據(jù)均是平穩(wěn)的,再通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)得出煤炭?jī)r(jià)格是煤礦死亡人數(shù)的致因,進(jìn)行回歸分析,最后對(duì)煤炭?jī)r(jià)格與煤礦死亡人數(shù)之間產(chǎn)生影響的原因進(jìn)行探討,并提出相關(guān)的政策建議。

    關(guān)鍵詞:煤炭?jī)r(jià)格;相關(guān)分析;格蘭杰因果檢驗(yàn);回歸分析

    收稿日期:2015-02-26

    基金項(xiàng)目:安徽省高等學(xué)校青年人才

    作者簡(jiǎn)介:楊利峰(1981- ),男,安徽阜陽(yáng)人,阜陽(yáng)師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師,中國(guó)礦業(yè)大學(xué)博士研究生,主要從事安全管理、智能計(jì)算研究;郭博(1981- ),男,安徽阜陽(yáng)人,阜陽(yáng)師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師,主要從事智能計(jì)算研究。

    中圖分類號(hào):TP183文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    一、問(wèn)題的提出

    近年來(lái),中國(guó)的煤炭礦工死亡率占全球的70%[1],中國(guó)煤礦安全事故多發(fā),死亡人數(shù)巨大,已經(jīng)引起社會(huì)各界和政府的高度關(guān)注。很多學(xué)者從事煤礦安全管理方面的研究工作,在已有的煤礦安全生產(chǎn)管理研究中,往往集中于煤礦安全監(jiān)管制度方面[2-3]和企業(yè)安全文化方面[4-5]。必須認(rèn)識(shí)到煤礦的安全生產(chǎn)不僅依賴于行業(yè)內(nèi)部的一些因素,行業(yè)外部的因素也應(yīng)該加以研究。

    煤礦安全生產(chǎn)管理中行業(yè)之外的因素逐漸被關(guān)注,黃盛初等討論了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展與煤礦安全狀況之間的關(guān)系[6];崔秀娟等研究了煤炭?jī)r(jià)格對(duì)煤礦安全的影響,討論了煤炭?jī)r(jià)格與煤礦安全事故數(shù)之間的關(guān)系[7];鐘笑寒通過(guò)數(shù)據(jù)分析指出煤炭安全事故死亡率與煤炭產(chǎn)量負(fù)相關(guān)[8]等。

    本文通過(guò)對(duì)最近二十年的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)煤炭?jī)r(jià)格年數(shù)據(jù)和煤礦死亡人數(shù)年數(shù)據(jù)不是平穩(wěn)的時(shí)間序列,并且煤炭?jī)r(jià)格與煤礦事故死亡人數(shù)的變化呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)。在后面的內(nèi)容中對(duì)煤炭?jī)r(jià)格年數(shù)據(jù)和煤礦事故死亡人數(shù)年數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的統(tǒng)計(jì)分析,在此基礎(chǔ)之上闡述兩者之間的相互關(guān)系。

    二、煤炭?jī)r(jià)格與煤礦事故死亡人數(shù)之間的關(guān)系

    近五年來(lái),中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格經(jīng)歷了大起大落,從2007年的平均427元/噸到2008年平均723元/噸,再到2009年平均599元/噸。因此煤炭?jī)r(jià)格以及煤炭行業(yè)的健康發(fā)展再度引起大家的關(guān)注。煤炭?jī)r(jià)格是煤炭行業(yè)安全發(fā)展的重要外部因素,在本文中我們收集了從1991年到2011年間中國(guó)煤炭的平均價(jià)格(扣除物價(jià)上漲因素的影響)煤礦事故死亡人數(shù)的數(shù)據(jù)[9],并將其曲線圖畫出,如圖1所示。

    通過(guò)圖1,發(fā)現(xiàn)煤炭?jī)r(jià)格呈現(xiàn)逐步增長(zhǎng)的趨勢(shì),而煤礦事故死亡人數(shù)呈現(xiàn)逐步下降的趨勢(shì)。

    (一) 相關(guān)分析

    為了更加清楚地知道兩組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。Pearson相關(guān)系數(shù)適用于測(cè)度兩數(shù)值變量的相關(guān)性。設(shè)兩隨機(jī)變量為X和Y,則兩總體的相關(guān)系數(shù)為:

    在上式中,cov(X,Y)是變量X和Y的協(xié)方差,var(X),var(Y)是變量X和Y的方差??傮w相關(guān)系數(shù)是反映兩變量之間線性關(guān)系的一種度量。相關(guān)性分析的結(jié)果如表1所示。

    圖1 兩組數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì) (a)煤炭?jī)r(jià)格折線圖,(b)煤礦死亡人數(shù)折線圖

    煤炭?jī)r(jià)格煤礦事故死亡人數(shù)煤炭?jī)r(jià)格Pearson相關(guān)1-0.906*P值(雙尾)—0.000N1616煤礦事故死亡人數(shù)Pearson相關(guān)-0.906*1P值(雙尾)0.000—N1616

    *表示在顯著性水平0.01上通過(guò)了檢驗(yàn)。

    通過(guò)表1可以看出煤炭?jī)r(jià)格與煤礦事故死亡人數(shù)之間存在高度的負(fù)相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為-0.906,即煤礦事故死亡人數(shù)隨著煤炭?jī)r(jià)格的增加而減少,并且在顯著性水平0.01上通過(guò)了檢驗(yàn)。

    (二) 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    時(shí)間序列的高度相關(guān)有時(shí)候僅是因?yàn)槎咄瑫r(shí)隨時(shí)間有向上或向下的變動(dòng)趨勢(shì),并沒(méi)有真正的聯(lián)系,這種情況就成為“偽回歸”。大多數(shù)時(shí)間序列是不平穩(wěn)的,在進(jìn)行回歸分析之前就需要檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性,防止出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。單位根檢驗(yàn)是對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)中經(jīng)常用到的方法,ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)被經(jīng)常用來(lái)進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

    表2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

    通過(guò)表2可以看出煤炭?jī)r(jià)格和煤礦死亡人數(shù)都不是平穩(wěn)序列,把煤炭?jī)r(jià)格和煤礦死亡人數(shù)進(jìn)行一階差分,經(jīng)過(guò)一階差分后兩組序列均通過(guò)了單位根檢驗(yàn),說(shuō)明煤炭?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)和煤礦死亡人數(shù)數(shù)據(jù)都是一階單整的,差分后數(shù)據(jù)的曲線如圖2所示。

    (三) 協(xié)整分析

    向量自回歸(VAR)用于預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)以及分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。兩個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)序列的線性組合可能是平穩(wěn)的,假如這種線性組合存在就認(rèn)為時(shí)間序列之間具有協(xié)整關(guān)系。運(yùn)用VAR模型,就要先確定模型最佳滯后階數(shù),在本文的數(shù)據(jù)分析中,VAR(1)是最穩(wěn)定的(見表3)。

    圖2 差分后的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì) (a)煤炭?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)差分后的折線圖;(b)煤礦死亡人數(shù)差分后的折線圖

    原假設(shè)特征值T值臨界值概率沒(méi)有0.585373.368249.65490.1677至多一個(gè)*0.459428.756031.27360.0308

    *表示在顯著性水平為0.05上通過(guò)了檢驗(yàn)。

    從表3結(jié)果中可以得出在原假設(shè)H0為兩者之間不存在協(xié)整關(guān)系,拒絕原假設(shè);在原假設(shè)H0為兩者至多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,接收原假設(shè),說(shuō)明兩者之間存在協(xié)整關(guān)系。

    (四) 格蘭杰(Granger)因果檢驗(yàn)

    格蘭杰因果檢驗(yàn)是可以用來(lái)分析變量之間因果關(guān)系的方法,通過(guò)前面的協(xié)整分析可以知道煤炭?jī)r(jià)格和煤礦事故死亡人數(shù)兩組數(shù)據(jù)之間具有協(xié)整關(guān)系,所以可以運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)來(lái)計(jì)算它們之間的因果關(guān)系(見表4)。

    表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

    *表示在顯著性水平0.05上通過(guò)了檢驗(yàn)。

    通過(guò)表4可以得出煤炭?jī)r(jià)格與煤礦事故死亡人數(shù)在滯后2期和3期時(shí)不存在因果關(guān)系,在滯后1期時(shí),煤炭?jī)r(jià)格是煤礦死亡人數(shù)的格蘭杰原因,而煤礦事故死亡人數(shù)并不是煤炭?jī)r(jià)格的格蘭杰原因。

    值得注意的是,格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性,而不一定是真正的因果關(guān)系。雖然可以作為真正因果原因的一種支持,但不能作為肯定或否定因果關(guān)系的最終根據(jù)。當(dāng)然,即使格蘭杰因果關(guān)系不等于實(shí)際因果關(guān)系,也并不妨礙其參考價(jià)值。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)意義上的因果關(guān)系也是有意義的,對(duì)于認(rèn)識(shí)經(jīng)濟(jì)規(guī)律仍然能起到很大的作用。

    (五) 回歸分析

    經(jīng)典的回歸模型是建立在平穩(wěn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的,對(duì)于非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)不能使用經(jīng)典回歸模型,否則會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”等諸多問(wèn)題。如果兩組數(shù)據(jù)之間有著長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系,即它們之間是協(xié)整的,則可以使用經(jīng)典回歸模型方法建立回歸模型。通過(guò)上文的分析知道煤炭?jī)r(jià)格與煤礦死亡人數(shù)之間存在著明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系,而相關(guān)關(guān)系是反映變量之間線性關(guān)系的一種度量,對(duì)煤炭?jī)r(jià)格與煤礦死亡人數(shù)兩組變量之間的線性回歸分析的結(jié)果如表5所示。

    表5 回歸分析結(jié)果

    *表示在0.01水平上具有顯著性意義。

    表5是線性回歸分析的結(jié)果,常數(shù)項(xiàng)為8190.942,回歸系數(shù)為-7.573,標(biāo)準(zhǔn)誤差為為0.827,T=-9.156,P=0.000,線性回歸系數(shù)具有顯著意義。

    三、致因討論

    首先,格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)論只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性,而不代表著煤炭?jī)r(jià)格上漲一定是煤礦事故死亡人數(shù)下降的真正原因。2006年以前由于經(jīng)濟(jì)的迅速成長(zhǎng),導(dǎo)致煤炭需求量過(guò)快增長(zhǎng),煤炭?jī)r(jià)格高企,但在這一時(shí)期,對(duì)煤礦安全生產(chǎn)規(guī)律認(rèn)識(shí)不足、安全意識(shí)淡薄、安全科技與安全裝備低下、安全管理嚴(yán)重滯后等因素導(dǎo)致的煤礦事故一直在高位波動(dòng),安全生產(chǎn)狀況十分嚴(yán)重,這是中國(guó)安全生產(chǎn)狀況最差的階段,或者說(shuō)這一階段是中國(guó)社會(huì)對(duì)煤礦安全的一個(gè)逐步認(rèn)識(shí)和警醒階段。隨著嚴(yán)重安全事故的發(fā)生,社會(huì)反響強(qiáng)烈,要求改進(jìn)煤礦安全生產(chǎn)現(xiàn)狀的呼聲越來(lái)越高,煤礦安全生產(chǎn)的社會(huì)壓力越來(lái)越大,使得煤礦安全生產(chǎn)狀況大幅改進(jìn),從而降低了煤礦事故的發(fā)生數(shù)和死亡人數(shù),所以表現(xiàn)出煤炭?jī)r(jià)格與煤礦死亡人數(shù)之間的負(fù)相關(guān)性。

    其次,中國(guó)的煤炭行業(yè)包括三類企業(yè):國(guó)有重點(diǎn)、國(guó)有地方和鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦。國(guó)有重點(diǎn)煤礦規(guī)模較大,技術(shù)較先進(jìn),安全設(shè)備比較完備。鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦規(guī)模較小且分散,技術(shù)原始,安全設(shè)施缺乏,鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦是煤炭行業(yè)中安全事故發(fā)生較高的一類企業(yè)。國(guó)有地方煤礦總體特征介于國(guó)有重點(diǎn)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦之間。近年來(lái)國(guó)家一方面為了加強(qiáng)對(duì)資源的開發(fā)利用,另一方面為了整頓煤炭行業(yè)盲目開采和非法開采的局面,著力推進(jìn)煤炭企業(yè)的兼并重組[9]。煤炭企業(yè)的兼并重組,一方面使得鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦越來(lái)越少,少數(shù)的國(guó)有重點(diǎn)企業(yè)在煤炭產(chǎn)出中占的比重越來(lái)越大,隨著煤炭生產(chǎn)的集中程度加深,少數(shù)國(guó)有重點(diǎn)企業(yè)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的影響力顯著增強(qiáng),煤炭?jī)r(jià)格逐步上漲;另一方面對(duì)煤礦的安全生產(chǎn)產(chǎn)生了積極影響,使得煤炭生產(chǎn)百萬(wàn)噸死亡率迅速下降。這兩方面的影響直接導(dǎo)致呈現(xiàn)煤炭?jī)r(jià)格與煤炭死亡人數(shù)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。應(yīng)該認(rèn)識(shí)到兼并重組和安全意識(shí)、安全技術(shù)、安全管理進(jìn)步是導(dǎo)致煤炭?jī)r(jià)格上漲和煤礦安全生產(chǎn)水平提升的原因[5,11]。

    另外,煤炭?jī)r(jià)格上漲是煤礦事故死亡人數(shù)下降的統(tǒng)計(jì)意義上的原因,煤炭?jī)r(jià)格上漲可以通過(guò)中介變量對(duì)煤礦安全生產(chǎn)產(chǎn)生積極的影響[8]。煤炭?jī)r(jià)格上漲會(huì)帶來(lái)企業(yè)安全投入的增加。研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的安全投入與安全事故發(fā)生率之間存在著函數(shù)關(guān)系[10]。煤炭?jī)r(jià)格的上漲以及社會(huì)與國(guó)家對(duì)煤礦安全事故的高度關(guān)注,使得煤炭企業(yè)獲得較高利潤(rùn)的同時(shí),對(duì)安全生產(chǎn)的要求也逐步提高,促使企業(yè)的安全投入不斷加大。通過(guò)安全投入的增加,企業(yè)的安全科技與安全裝備低下、安全管理嚴(yán)重滯后等問(wèn)題得到了有效的改善,使得2006年以來(lái)煤礦事故發(fā)生率和死亡率明顯下降。煤炭?jī)r(jià)格的上漲會(huì)導(dǎo)致煤礦職工收入增加,煤礦職工收入增加后對(duì)自身的安全要求提高了,這一方面表現(xiàn)為企業(yè)職工的安全意識(shí)的增強(qiáng),另一方面促使企業(yè)在安全生產(chǎn)方面增加投入。這兩方面的原因都會(huì)導(dǎo)致煤礦安全生產(chǎn)狀況的改善。

    四、結(jié)論及對(duì)策建議

    基于以上分析,得出結(jié)論如下:煤炭?jī)r(jià)格與煤礦事故死亡人數(shù)之間存在著高度的負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.906,并且在0.01的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)。煤炭?jī)r(jià)格的年數(shù)據(jù)與煤礦事故死亡人數(shù)的年數(shù)據(jù)均不是平穩(wěn)的,但是它們通過(guò)一階差分后通過(guò)了單位根檢驗(yàn),所以它們都是一階單整的。煤炭?jī)r(jià)格的年數(shù)據(jù)與煤礦死亡人數(shù)的年數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系,在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)煤炭?jī)r(jià)格是煤礦事故死亡人數(shù)的格蘭杰原因。利用煤炭?jī)r(jià)格與煤礦事故死亡人數(shù)兩組數(shù)據(jù)做回歸分析,回歸系數(shù)具有顯著性意義,得到了相應(yīng)的回歸方程。

    根據(jù)討論和研究結(jié)果提出以下建議。1.繼續(xù)推動(dòng)煤礦企業(yè)積極、有序的重組。通過(guò)煤礦企業(yè)的兼并重組,一方面提高了資源的開采率,避免了資源的浪費(fèi);另一方面帶來(lái)了煤炭安全生產(chǎn)狀況的改善。2.研究表明煤炭產(chǎn)量及鐵路運(yùn)輸能力對(duì)煤炭?jī)r(jià)格具有一定程度的影響[11]。建議控制煤炭開采總量,通過(guò)煤炭?jī)?chǔ)備調(diào)節(jié)煤炭供應(yīng)量,提高煤炭的鐵路運(yùn)輸能力,維持煤炭?jī)r(jià)格的總體穩(wěn)中有升的態(tài)勢(shì),這樣做不僅有利于煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn),而且有利于中國(guó)的環(huán)境保護(hù)。

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    The Impact of Coal Prices on the Number of Deaths in Coal Mine Accidents

    YANG Li-feng1a,2,GUO Bo1b

    (a.School of Economics; b.School of Computer and Information Engineering Fuyang Normal College,Fuyang 236037, Anhui, China;

    2.School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, Jiangsu, China)

    Abstract:The safety management of coal mines is a hot issue for researchers.With the fluctuation of Chinese economy,the changing prices of coal have received considerable concerns of the public.This study made a statistical analysis of the annual data of coal prices and deaths in coal mine accidents,which suggested that there existed remarkable negative correlation between them.In addition,it analyzed the two groups of data by using first-order difference and found that the post-data were steady.Moreover,the study employed co-integration test and Granger causality test to check the data and came to the conclusion through regression analysis method that coal prices were closely related to the death numbers in coal mine accidents.Then it discussed the causes about it and proposed some suggestions for policy-makers.

    Key words:coal prices; correlation analysis; Granger causality test; regression analysis

    (責(zé)任編輯孔凡濤)

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