荀守奎，信國洪

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

引言

煤炭作為我國最主要的能源資源，為我國經(jīng)濟社會的持續(xù)健康發(fā)展提供了強有力的保障。但是煤炭的開采環(huán)境極其復雜，影響因素眾多，導致煤礦安全事故時有發(fā)生，嚴重威脅著礦工的生命安全和社會經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展。以安徽省為例，雖然近幾年煤礦安全事故鮮有發(fā)生，但個別年份仍有反彈，整體安全發(fā)展水平亟待提高。本文針對安徽省近些年宏觀經(jīng)濟指標和煤炭行業(yè)發(fā)展指標進行量化研究，總結(jié)出煤礦安全發(fā)展狀況，并提出相關(guān)建議。

1 文獻綜述

1.1 國外研究現(xiàn)狀

國外對煤礦安全發(fā)展水平的研究相對較早，這些研究大多是以提高煤礦企業(yè)經(jīng)濟效益的目的，研究成果主要集中在以下兩個方面。

1）安全投入效益的研究。C Starr 運用成本效益法研究企業(yè)內(nèi)部具體安全措施投資情況，在風險決策中側(cè)重企業(yè)安全投資的成本、效益和安全評估等方面的分析[1]。Scott Farrow運用邊際成本理論對安全效益最大化進行研究，并建立了“安全投入—產(chǎn)出”模型[2]。Joanne B.Linhard 圍繞健康、安全及環(huán)境的投資回報進行了分析，并最終找到了三者之間的內(nèi)在聯(lián)系，得出安全收益存在潛在性和持久性的特征[3]。

2）安全投入內(nèi)容的研究。Jimmie Hinze 通過調(diào)研全美建筑施工公司在建筑工程安全管理方面的投資，明確了檢驗、安全人員配備、安全培訓、個人保護裝備、安全委員會、事故調(diào)查、安全管理制度和安全獎勵計劃等八個方面的投資方向[4]。Keeler 研究發(fā)現(xiàn)，安全發(fā)展水平不僅受到安全投入的總量和結(jié)構(gòu)影響，還受到經(jīng)濟、技術(shù)等多方面因素影響[5]。

1.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

1）提升煤礦安全發(fā)展水平的研究。劉毅和樊劭通過分析英、美和波蘭三國煤礦安全發(fā)展水平的階段性特征，研究并提出了不同發(fā)展階段提高煤礦安全水平的具體措施[6]。周忠科基于煤炭行業(yè)安全的宏微觀因素和主客觀分析，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、法制環(huán)境、科技教育、科技政策和內(nèi)部管理等方面提出了實現(xiàn)我國煤礦安全生產(chǎn)長效機制的對策措施[7]。

2）經(jīng)濟發(fā)展對煤礦安全水平影響的研究。趙君和姚有利通過建立有序度評價指標體系，定量分析了煤礦安全與經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展關(guān)系[8]。穆秀珍基于遼寧省地區(qū)面板數(shù)據(jù)實證分析，得出煤礦安全事故與地區(qū)原煤產(chǎn)量、地區(qū)市場化有正向關(guān)系，與地區(qū)人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)所占比重成反向關(guān)系[9]。

上述研究成果反映了煤礦安全發(fā)展中的部分主要影響因素，在一定程度上證實了經(jīng)濟因素對煤礦安全發(fā)展水平的影響，但是并沒有進一步分析對煤礦安全生產(chǎn)的影響程度。本文以安徽省煤炭行業(yè)為例，通過綜合考量宏觀經(jīng)濟影響因素與煤炭生產(chǎn)安全部分影響因素，并綜合運用因子分析法，從變量內(nèi)部相互影響關(guān)系入手，用公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來表述原有的單項評價指標，以便于對所研究問題進行客觀綜合評估。

2 因子分析法的基本原理

2.1 基本模型

因子分析法是利用降維的思想從眾多的相關(guān)變量中抽取若干共同因素，使復雜的數(shù)據(jù)得以簡化，以最少的信息丟失把一些具有錯綜復雜關(guān)系的變量歸結(jié)為幾個少數(shù)綜合因子。通過探究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，找出那些真正相關(guān)的變量。因子分析法并不是對原有變量的簡單取舍，而是對原有變量的重新組構(gòu)，以反映原有指標的絕大部分信息，且不會產(chǎn)生重要信息的丟失，同時可以提取觀念因子。按照權(quán)重計算出綜合得分，再進行聚類分析。因子分析的一般模型為：

式1 中，x1、x2、…、xp為p 個原有變量，是均值為0、標準差為1 的標準化變量；F1、F2、…、Fm（m

式2 中：F 為公共因子；A 為因子載荷矩陣。

2.2 基本步驟

1）對數(shù)據(jù)進行標準化處理，避免多指標數(shù)據(jù)造成的量綱不一。

2）進行前提條件的檢驗，驗證原始變量是否有較強的相關(guān)性。若相關(guān)性較弱，則無法綜合出能反映某些變量共同特性的少數(shù)共同因子變量。相關(guān)性強弱主要通過Bartlett 球形檢驗和KMO 檢驗判斷。

3）根據(jù)樣本數(shù)據(jù)求出因子載荷矩陣A，并對其進行方差最大旋轉(zhuǎn)，這樣就能找到意義更加明確的公共因子。

4）將公共因子表示為變量的線性組合，得出評價對象在各個公共因子的得分，再以各公共因子的方差貢獻率占公共因子總方差貢獻率的比重作為權(quán)重，進行加權(quán)匯總，建立因子綜合得分函數(shù)。

3 實證分析

3.1 評價指標體系的建立及數(shù)據(jù)標準化

本文結(jié)合統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公告，選取了2011—2020 年安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、原煤產(chǎn)量、全省一次能源生產(chǎn)總量、采礦業(yè)固定資產(chǎn)投資及煤炭每百萬噸死亡率等6 項指標加以分析。

由于每項數(shù)據(jù)指標之間的數(shù)量級和量綱不同，不能直接在各指標之間進行綜合比較，因此需要對各項指標的原始數(shù)據(jù)進行處理，使其達到量綱統(tǒng)一。

式3 中：ui、σi分別表示各項指標的平均值和標準差。

對以上指標進行標準化處理，如表1 所示。

表1 標準化后的指標數(shù)據(jù)

3.2 因子分析可行性檢驗

利用SPSS 軟件對標準化后的6 項指標進行因子分析可行性檢驗，如表2 所示。

表2 KMO 和巴特利特檢驗

表2 給出了KMO 檢驗和Bartlett 球體檢驗結(jié)果。KMO 值為0.545，勉強可以進行因子分析；Bartlett 球體檢驗的p 值為0.000<0.050，適合進行因子分析。

3.3 因子載荷計算與主因子意義

對表1 標準化數(shù)據(jù)進行因子分析，得到各指標的特征根和方差貢獻率。由表3 可知，前兩個因子的累計方差貢獻率已達87.567%，提取兩個公因子即可。

表3 主成分總方差解釋

從下頁圖1 也可以看出，提取兩個公因子比較合適，因為到第三個公因子時，特征值已經(jīng)開始趨于平穩(wěn)。

為了使煤礦安全發(fā)展影響因子更加容易解釋，本文采用了方差最大化正交旋轉(zhuǎn)法，對因子載荷矩陣進行具有Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)變換，旋轉(zhuǎn)在3 次迭代后收斂。

由表4 旋轉(zhuǎn)成分矩陣可知，公共因子1 中對原煤產(chǎn)量、煤炭百萬噸死亡率、全省一次能源生產(chǎn)總量有很高的載荷系數(shù)，這三項指標反映的是煤炭行業(yè)市場發(fā)展水平，因此可以命名為煤炭市場發(fā)展因子，用f1表示；公共因子2 中全省地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值及煤礦業(yè)固定資產(chǎn)投資指標反映了煤炭產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟效益的協(xié)同關(guān)系，因此可命名為煤炭市場經(jīng)濟因子，用f2表示。

表4 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

3.4 煤礦安全發(fā)展主因子分析

提取兩個公共因子之后，利用具有Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法，構(gòu)成因子得分系數(shù)矩陣，如表5 所示。

表5 成分得分系數(shù)矩陣

構(gòu)建因子得分系數(shù)矩陣后，再對因子得分系數(shù)矩陣進一步分析，通過歸一化處理，構(gòu)建煤炭市場發(fā)展因子f1、煤炭市場經(jīng)濟因子f2的公共因子線性方程[10]。

由表3 可知，兩個公共因子的累計方差貢獻率為87.56%，煤炭市場發(fā)展因子f1的方差貢獻率為68.74%，煤炭市場經(jīng)濟因子f1的方差貢獻率為18.82%，綜合得分計算過程如下：

分別代入2011—2020 年的f1、f2，可以得到安徽省歷年煤礦安全發(fā)展綜合得分，如表6 所示。將煤礦安全發(fā)展影響因素的煤炭市場發(fā)展因子、煤炭市場經(jīng)濟因子得分進行對比排序，并與煤礦安全發(fā)展綜合得分F 進行對比分析。

表6 煤礦年安全發(fā)展綜合得分排名情況

3.5 煤礦安全發(fā)展綜合得分評價

根據(jù)表6 數(shù)據(jù)繪制各項因子得分分布圖，如圖2所示，可以較直觀地展示各項因子及綜合得分的變化規(guī)律。

由圖2 可知，f1得分波動幅度更小，總體呈下降趨勢。2011—2015 年為正值，2016—2020 年為負值，且波動范圍在-1.5～1.5 之間，表明安徽省煤炭市場發(fā)展走勢平穩(wěn)下滑，應該與當前“雙碳”政策有關(guān)。

f2得分波動范圍較大。2011—2015 年平穩(wěn)波動，2016—2017 年達到最低點，隨后兩年快速持續(xù)增長。但是，2019 年之后，f2又迅速下降，表明了當前的社會經(jīng)濟發(fā)展對煤礦安全發(fā)展水平的促進作用并不理想，煤炭市場有待進一步好轉(zhuǎn)。

2011—2015 年煤礦安全發(fā)展綜合得分F 呈現(xiàn)不錯的正效應，但卻呈波動下降趨勢。2016 年之后綜合得分一直處于負效應狀態(tài)，表明了安徽省煤炭安全發(fā)展綜合水平總體情況不容樂觀。

4 提高煤礦安全發(fā)展水平的建議

4.1 推動煤礦產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系建設

安徽省煤礦開采環(huán)境復雜，災害治理難度較大，各煤礦企業(yè)應根據(jù)實際情況，加大投入，推廣引進先進設備，例如瓦斯監(jiān)測、人工智能及事故預測等方面的新設備。同時鼓勵創(chuàng)新，對本領域做出突出技術(shù)創(chuàng)新突破的員工給予相應獎勵，轉(zhuǎn)變獎勵機制，將超產(chǎn)獎勵轉(zhuǎn)變?yōu)榘踩剟?。先進的技術(shù)和科學的管理理念不僅是提高煤礦安全水平的有效措施，還能給行業(yè)帶來更高的經(jīng)濟效益。

4.2 完善煤礦企業(yè)安全管理體系

合理完善的安全管理體系不僅可以有效保證煤礦安全生產(chǎn)，還可以提高管理效率，促進企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。為此，首先要提高煤礦企業(yè)員工從業(yè)門檻，根據(jù)受教育程度、安全意識、緊急避險能力認真篩選，再集中加強安全技能培訓，嚴格規(guī)范安全技能操作，考核不合格的員工禁止上崗作業(yè)。通過全面提高員工職業(yè)素質(zhì)和安全生產(chǎn)意識，有效避免煤礦安全事故的發(fā)生。同時企業(yè)內(nèi)部建立安全管理考核機制，對違反安全規(guī)定的員工依規(guī)處罰[11]。

4.3 加強煤礦企業(yè)安全監(jiān)管體系建設

政府的安全監(jiān)管和完善的法律法規(guī)對煤礦企業(yè)安全投入有著直接影響。雖然我國煤礦企業(yè)有專門的機構(gòu)監(jiān)督，但仍然存在若干問題，需要及時改進。因此，要加大對企業(yè)安全投入的監(jiān)管力度，完善煤礦安全生產(chǎn)法律法規(guī)監(jiān)管體系，將激勵和懲罰機制相結(jié)合，落實責任主體，實現(xiàn)全方位監(jiān)管，保證煤礦安全生產(chǎn)良好有序進行[12]。

5 結(jié)語

本文運用因子分析法對安徽省煤礦安全發(fā)展影響因素進行研究，得出煤炭市場發(fā)展因子f1的權(quán)重為68.74%，煤炭市場發(fā)展因子f2的權(quán)重為18.82%。這表明安徽省煤炭市場的起伏對煤礦安全發(fā)展水平起到主要影響作用，而社會經(jīng)濟發(fā)展對煤礦安全帶來的不確定性相對較小。

由綜合得分F 可知，近年安徽省煤礦安全發(fā)展水平呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢，應重視和加強煤礦安全發(fā)展的管理，進一步穩(wěn)定煤炭市場發(fā)展因子f1的波動，推動煤炭市場經(jīng)濟因子f2的穩(wěn)定增長。