本处利用前述的影响因素综合模型，利用国有重点煤矿企业的序列数据，计量各因素对安全生产的影响程度。之所以采用国有重点煤矿作为研究对象，是由于数据的原因。我国有相对完整的国有重点煤矿统计数据，但地方国有煤矿和乡镇煤矿数据很不完整。
选择全国国有重点煤矿序列数据的时间段是1980～2005年。选择计量的变量主要是采煤生产技术JS、煤炭供需状态GX、劳动力队伍素质SZ，其他变量如资源地质条件、安全投入产业组织、安全管理、监管体制等或者由于缺乏数据、数据质量有问题，或者在计量过程中由于多重共线性或其他原因使变量估计出来的系数不显著而不单独列示，而是整合成一个代表性的时间变量t，时间序列条件下国有重点煤矿安全生产影响因素示意图如图11-2所示。
如图所示，根据（1）、（2）式，将国有重点煤矿企业安全生产影响因素综合模型表示如下（为书写简洁起见，省略时间下标和随机项）：
图11-2 时间序列分析中变量之间的关系示意图
即：Y=eλtJSαGXβSZγ
（3）式中，Y表示百万吨死亡率，JS表示煤矿回采工作面机械化水平，GX表示煤炭供需紧张程度即煤矿生产能力利用率水平，SZ表示煤炭企业从业人员的素质。t是时间变量，取值t=1，2，…，26，表示其他所有未单独列示变量，包括经济发展水平的提高、煤矿企业和生产工人安全意识的提高、企业从事安全生产管理经验的积累（学习效应）、国家对安全生产重视，等等。α、β、γ、λ是待估参数。
采用（3）式有一个好处，就是很容易知道单独列示的变量对死亡率的影响程度，即自变量每变动一个百分点，可给因变量带来多少百分点的变动，也就是弹性系数的大小，式中α、β、γ分别表示JS、GX、SZ对Y的弹性系数。
（3）式中，变量JS和GX的数据都可以从《中国煤炭工业年鉴》和《中国煤炭工业统计资料汇编（1949～2004）》中直接得到，而反映煤矿从业人员素质的变量SZ的数据不能直接得到。根据前面有关章节的分析，尽管工人找工作时都希望有一个舒适的工作环境，但社会竞争均衡的结果是：高素质人员获得的是高回报与高安全、高舒适的工作，而低素质人员获得的是低回报与安全程度欠佳的工作。因此，可以用煤矿从业人员平均工资水平与当地全社会平均工资水平的比较来反映煤矿工人的相对素质。当煤矿的经济效益较好时，如果能给工人提供超过当时全社会平均水平的劳动工资，且有条件提供较安全、舒适的工作条件和工作环境时，煤矿吸引的是高素质的劳动力；反之，当煤矿经济效益下降甚至亏损，煤矿难以正常支付工人工资，也无能力搞安全投资，为工人提供有安全保障的工作环境和工作条件时，煤矿就不可能留住高素质的工人，只能吸引低素质的工人（比如，吸收更多的没有多少文化的农民工）。所以，此处反映工人素质的指标SZ是一个相对指标，其值是相应年份重点煤矿职工平均工资除以全社会职工平均工资的值。
根据（3）式，利用表11-1中的数据，运用Eviews3.1软件，采用最小二乘法估计方法，得到如下回归模型：
R2=0.936，R2=0.928，D.W统计量=1.684。
上述各项参数通过了显著性水平为10%的t-检验，参数a1、a3还通过了显著性水平为1%的t-检验，D.W统计量为1.684，比较接近2，表明消除了时间序列中的自相关，可决系数R2和调整后的可决系数R2接近1，说明方程拟合得较好。可见，回归方程（4）可信程度较高。
由（4）式可知，煤矿采煤机械化水平、煤炭供需紧张程度即生产能力利用率高低、从业人员的素质对煤矿百万吨死亡率都有显著性影响。其中，机械化采煤水平每提高1个百分点，可以降低百万吨死亡率1.445个百分点；从业人员相对素质每提高1个百分点，可以降低百万吨死亡率0.534个百分点；而煤矿生产能力利用率每提高1个百分点，则促使煤矿百万吨死亡率上升1.541个百分点。与此同时，时间变量t前面的系数为负数，说明随着时间的推移，在其他各种综合性因素的影响下，我国国有重点煤矿的百万吨死亡率是下降的。
进一步考察煤矿百万吨死亡率、采煤机械化程度、员工素质的变化趋势可以发现，1980～2005年，国有重点煤矿百万吨死亡率总体是下降的趋势，年均下降6%左右；采煤机械化是呈上升趋势，年均上升3.36%；员工素质是呈下降趋势，年均下降约1.6%。根据（4）式计算的结果，采煤机械化的弹性系数是-1.445，员工素质的弹性系数是-0.534，则1980～2005年采煤机械化对降低百万吨死亡率的平均贡献率约为80%；而员工素质对降低百万吨死亡率的贡献平均约为-14%；另外，所有其他因素对煤矿百万吨死亡率的贡献率为34%。[2]
表11-1 全国国有重点煤矿序列数据
资料来源：《中国煤炭工业统计资料汇编（1949～2004）》；《中国煤炭工业年鉴》（2003～2005年各期）；《中国统计年鉴》（2003～2006年各期）。
由此可见，在过去的25年间，我国国有重点煤矿安全状况如果说有所好转的话，主要贡献归功于采煤技术的进步和采煤技术的应用，而与此同时，由于国有煤矿内部人才的流失和低素质员工的不断积聚，则阻碍了煤矿企业安全生产状况向好的趋势发展。
附时间序列分析Eviews3.1的输出结果：
Dependent Variable：LOG（Y）
Method：Least Squares
Sample：1980 2005
Included observations：26
附加说明：
在做上述计量计算时，作者试图将反映煤矿安全生产状况不同阶段的虚拟变量单独加入，测试不同阶段有没有显著性差异，但是结果不显著。这说明，煤矿安全生产是一项长期的、艰巨的、累积性的工作，并不因一些外在的政策因素的影响而发生突然改变，比如，1986～1990年实行煤炭全行业投入产出总承包、1992年开始的建立社会主义市场经济体制改革、1999年成立国家煤矿安全监察局都不会对煤矿安全生产产生明显的直接影响，而只能是长期的逐渐的改进。
作者还搜集到了与安全生产有关的吨煤利润和吨煤维简费数据，但是，把这两个因素单独加入上述方程中，不能通过显著性检验。考察这两个因素与百万吨死亡率的相关关系，结果如表11-2所示。
表11-2 国有重点煤矿死亡率与吨煤利润、维简基金相关系数
表11-2显示，吨煤利润与百万吨死亡率呈现出较高的正相关关系，这是耐人寻味的。这里的原因主要有：第一，我国国有重点煤矿主盈利时期在20世纪80年代初及以前，而从80年代中期直到2002年主要以亏损为主；第二，煤矿利润与安全生产呈现出一种辩证的关系，从长期看，企业利润的提高有利于企业搞好安全生产，但是，从短期看，安全生产与利润则是一种矛盾关系，企业可以通过牺牲一点当前的安全投入而获得企业当期的利润。所以，当年的吨煤利润与当年的煤矿百万吨死亡率呈现的是正相关关系，而不是负相关关系。
表11-2显示，国有重点煤矿中吨煤维简基金与百万吨死亡率呈现出较高的负相关关系，这很好理解。因为安全生产费用与维持简单再生产费用有比较大的重合性：一方面，国有重点煤矿安全生产投入的资金部分来源于维简费（另外部分或直接在成本费用中列支，或财政支持）；另一方面，维简费的使用范围较广，只是其中的一部分用于直接的安全投入。这就说明，维简费的提高有利于煤矿安全生产，但是，若将维简费作为安全生产资金投入的替代指标，则不一定能够通过回归方程的显著性检验。
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