王海濤 賈旭璠

(中國礦業(yè)大學(北京)管理學院，北京市海淀區(qū)，100083)

由于煤礦生產(chǎn)過程復雜、開采環(huán)境惡劣，具有較高的潛在危險因素，我國煤礦安全問題一直是煤礦企業(yè)的工作重點。近年來，我國煤礦安全形勢持續(xù)好轉(zhuǎn)，死亡人數(shù)由2004年的 6027 人降到 2018 年的 333人，降低了 94.47%；百萬噸死亡率從 2004 年的 3.08 降到 2018 年的 0.093，降低了96.98%，但與發(fā)達國家煤礦安全狀況相比，仍存在差距。我國煤礦安全形勢的好轉(zhuǎn)離不開安全投入，但隨著長期、不斷的煤礦安全投入，煤礦安全管理已經(jīng)進入了不單單追求“量”的投入，同時重視“質(zhì)”和“效”的管理階段。

近年來，對于煤礦企業(yè)安全效率問題的研究一直是行業(yè)熱點，特別是對影響因素的分析較為關(guān)注，如企業(yè)安全氛圍、安全文化、領導類型、企業(yè)員工的心理狀態(tài)、安全態(tài)度與安全行為等影響因素；同時，現(xiàn)有研究成果還集中在安全效率定量評價方法上，使用的方法有數(shù)據(jù)包絡分析方法(DEA)、DPSIR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法、多元聯(lián)系數(shù)集、多理論組合決策模型、平衡記分卡、馬爾科夫鏈預測性功能、灰色關(guān)聯(lián)投影法及變異系數(shù)法等?？傮w上，基于投入和產(chǎn)出視角的煤礦安全效率管理評價影響因素研究還不充分，同時由于煤礦間生產(chǎn)條件、生產(chǎn)工藝、管理方法的差異性，煤礦生產(chǎn)過程存在不確定性和隨機性，難以建立統(tǒng)一的煤礦安全評價標準和方法。鑒于目前研究現(xiàn)狀，本文擬從煤礦安全投入和產(chǎn)出兩大維度構(gòu)建煤礦安全效率評價基礎指標體系，并以伊犁地區(qū)某煤礦為研究對象，根據(jù)其歷年安全數(shù)據(jù)運用因子分析方法對基礎指標進行降維，提煉該煤礦的投入和產(chǎn)出關(guān)鍵因子，在投入和產(chǎn)出關(guān)鍵因子的基礎上基于DEA建立時間維度的煤礦安全效率水平評價模型。

1 煤礦安全投入產(chǎn)出效率評價模型

1.1 煤礦安全投入產(chǎn)出評價指標篩選

煤礦安全效率水平受到多種因素的交互影響，本指標體系從煤礦安全投入和安全產(chǎn)出兩個維度出發(fā)，從人員、設備、研發(fā)、環(huán)境等多種影響因素中提取了25個二級指標，覆蓋了全礦安全水平的各種影響因素。為方便數(shù)據(jù)的獲取，選取的指標均為可量化指標，提高了數(shù)據(jù)的可靠性。煤礦安全效率評價基礎指標見表1。

表1 煤礦安全效率評價基礎指標

1.2 基于因子分析法提取煤礦安全投入、產(chǎn)出因子

因子分析法是一種簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法，可以簡化評價指標體系、降低評價指標維度，其基本思想是將樣本數(shù)據(jù)間的相關(guān)性大小表示為幾個未知公共因子的線形組合模型。

本文運用因子分析方法的降維思想提取了煤礦研究期內(nèi)安全數(shù)據(jù)的主要信息(即關(guān)鍵因子)，分別根據(jù)投入基本指標數(shù)據(jù)和產(chǎn)出基本指標數(shù)據(jù)提取為安全投入因子和安全產(chǎn)出因子，用于DEA 的投入和產(chǎn)出指標。

由于煤礦安全效率評價指標體系中存在逆向指標，因此在進行因子分析之前，需要對指標進行趨向統(tǒng)一。設：

式中：xij——第i個變量的第j個數(shù)據(jù)；

ximax——第i個變量中最大可能取值；

1.3 基于DEA的煤礦安全投入、產(chǎn)出效率評價

數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)是根據(jù)一組關(guān)于輸入-輸出(投入-產(chǎn)出)的觀察值來估計有效生產(chǎn)前沿面，通過用線性規(guī)劃來判斷決策單元對應的點是否位于有效生產(chǎn)前沿面上來判斷是否有效，即判斷煤礦安全效率的有效性。根據(jù)DEA的理論，評價過程如下。

1.3.1 初始數(shù)據(jù)處理

極差法將所有的數(shù)據(jù)標準化到[0，1]區(qū)間上，將每一年的安全投入因子或安全產(chǎn)出因子數(shù)據(jù)作為一個決策單元。

式中：yij——第i個決策單元的第j項指標正向值；

xij——第i個決策單元的第j項指標原始值；

ximax——第i個決策單元的第j項指標最大值；

ximin——第i個決策單元的第j項指標最小值。

1.3.2C2R和C2GS2模型有效性評價

C2R和C2GS2模型是兩個最基礎的DEA模型，其中C2R模型用來研究多輸入、多輸出的DMU(決策單元)，同時是“規(guī)模有效”與“技術(shù)有效”的理想方法；C2GS2模型可進行純技術(shù)的有效性評價及投影分析。

設有n個同一類型的評價單元，對于第j個評價單元DMUj(j=1,2,…,n)，其m個投入指標構(gòu)成的投入向量Zj=(Z1j.Z2j,…,Zmj)T>0，r個產(chǎn)出指標構(gòu)成的產(chǎn)出向量Yj=(Y1j，Y2j,…,Yrj)T>0，s+、s-分別為投入和產(chǎn)出的松弛變量。

(1)C2R模型

式中：θ——安全效率水平的評估結(jié)果；

λj——輸出指標的權(quán)系數(shù)。

若θ=1，且s+、s->0，則稱DMU為弱DEA有效；若θ=1，且s+、s-=0，則稱DMU有效；若θ<1，則稱DMU為DEA無效。

(2)C2GS2模型

若θ*=σ*，當且僅當DMU0為規(guī)模收益不變；

若θ*≠σ*，則有k*<1 當且僅當DMU0為規(guī)模收益遞增；

若θ*≠σ*，則有k*>1 當且僅當DMU0為規(guī)模收益遞減。

2 煤礦安全投入產(chǎn)出效率評價模型應用分析

選取內(nèi)蒙古伊犁地區(qū)某煤礦為研究對象，通過現(xiàn)場調(diào)研和專家咨詢獲取了2012-2017年的安全投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，先利用SPSS軟件進行因子分析的降維計算，再利用歷年的投入和產(chǎn)出公共因子數(shù)據(jù)基于Matlab進行C2R和C2GS2模型優(yōu)化求解，具體計算過程如下。

2.1 提取公共因子

首先將基礎數(shù)據(jù)進行正向化并利用SPSS軟件進行因子分析，選取特征值大于1的變量作為公共因子，投入數(shù)據(jù)中計算得到t1、t2兩個公共因子，產(chǎn)出數(shù)據(jù)得到c1、c2兩個公共因子，然后運用方差極大法對因子進行旋轉(zhuǎn)，根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷對變量命名。根據(jù)該煤礦歷年的安全基本數(shù)據(jù)，安全投入因子t1確定為生產(chǎn)環(huán)境投入因子，表示與生產(chǎn)環(huán)境相關(guān)的安全投入指標的集合；安全投入因子t2確定為技術(shù)管理投入因子，表示與技術(shù)、管理相關(guān)的安全投入指標的集合；產(chǎn)出因子方面，確定為廣義安全產(chǎn)出因子(c1)和安全事故產(chǎn)出因子(c2)，分別表示與系統(tǒng)內(nèi)的人員、機器、組織、環(huán)境等相關(guān)的安全產(chǎn)出指標及安全事故相關(guān)的產(chǎn)出指標。公共因子分析結(jié)果見表2。

表2 公共因子分析結(jié)果

2.2 DEA有效性分析

將該煤礦2012-2017年提取的t1、t2作為投入指標數(shù)據(jù)，c1、c2作為產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)，建立C2R模型、C2GS2模型。DEA效率評價結(jié)果見表3。由表3可知，C2R模型中該煤礦6年中有4年是DEA有效的，分別是2012年、2013年、2016年和2017年；非有效性方面，2014年和2015年安全效率水平分別為0.37和0.53，非有效單元處于中間年份且效率較低，經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)是由于這兩年的勞動作業(yè)環(huán)境投入、環(huán)境破壞治理投入、隱患整改專項治理投入增加明顯，大強度的集中投入造成了不有效。而在DEA技術(shù)有效性方面，僅有2014年為非技術(shù)有效的，2015年則實現(xiàn)了技術(shù)有效，主要是由于2015年安全事故產(chǎn)出因子得分大幅提高(達到歷年最高)，可能得益于2014年增加的安全投入，也說明安全投入的產(chǎn)出作用具有一定的延遲性。

表3 DEA效率評價結(jié)果

DMU的規(guī)模收益性分析與DEA有效的結(jié)果相似，該煤礦在2012年、2013年、2016年及2017年的規(guī)模收益不變，說明這4年里其安全產(chǎn)出的增長幅度與安全投入的增加幅度是同比例的。而2014年和2015年的收益規(guī)模遞減，即增加安全投入不能帶來同規(guī)模的安全產(chǎn)出的增長。通過有效“投影”面分析，可得到2014年的理論優(yōu)化目標為設備環(huán)境因子投入降低0.63，管理技術(shù)因子投入降低0.15，整體投入降低63.11%。2015年的優(yōu)化目標為設備環(huán)境因子投入降低0.41，管理技術(shù)因子投入降低0.34，產(chǎn)出綜合因子提高0.54，整體投入降低47.28%。

總體上，在該煤礦2012-2017年安全投入和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)的基礎上，利用提取的生產(chǎn)環(huán)境和技術(shù)管理投入因子及廣義安全和安全事故產(chǎn)出因子進行DEA分析，可以得到合理的投入產(chǎn)出效率評價結(jié)果，驗證了方法的可行性。

3 結(jié)語

通過利用因子分析方法對煤礦的安全效率評價指標進行降維，提取主要信息成分，不但可以簡化DEA方法分析計算，規(guī)避決策單元少于投入產(chǎn)出指標的DEA分析條件限制，同時，提取的投入和產(chǎn)出公因子體現(xiàn)了煤礦主要的獨有特征，可以實現(xiàn)基于煤礦基礎數(shù)據(jù)的差異性研究，即通過各煤礦基礎數(shù)據(jù)的差異性體現(xiàn)在投入產(chǎn)出公因子的差異性上；而提取公因子時都基于本文構(gòu)建的煤礦安全基礎指標體系實現(xiàn)，可以保證DEA分析標準的統(tǒng)一性和可比性。

本文提出的方法是針對煤礦時間維度的安全投入產(chǎn)出的效率評價，而對于區(qū)域內(nèi)或集團企業(yè)的多家煤礦安全投入產(chǎn)出效率集成分析還有待進一步研究；此外，本文在應用案例分析中發(fā)現(xiàn)，當出現(xiàn)集中大規(guī)模投入時一般會造成決策單元DEA非有效，對安全投入需要具體分析，如果出現(xiàn)固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)等投入時，應在使用周期內(nèi)折舊或攤銷到各年更加合理。