李嘯然 謝中朋副教授

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 管理工程學(xué)院，北京 100070)

0 引言

近年來，隨著北京市安全管理力度的不斷加大，安全生產(chǎn)事故起數(shù)與死亡人數(shù)均呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，對《北京市應(yīng)急管理年鑒》的數(shù)據(jù)整理統(tǒng)計，事故起數(shù)從2004年1 798起降到2019年421起，降低了76.59%，死亡人數(shù)從2004年1 980人降到2019年448人，降低了77.37%。事故起數(shù)明顯下降，死亡人數(shù)銳減，安全形勢明顯好轉(zhuǎn)，深究內(nèi)在原因，不難發(fā)現(xiàn)安全生產(chǎn)形勢和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展有著較強的內(nèi)在聯(lián)系。眾多學(xué)者對兩者之間的聯(lián)動效應(yīng)進(jìn)行大量的實踐研究，趙代英等選取工礦商貿(mào)10萬就業(yè)人員生產(chǎn)安全事故死亡率作為安全生產(chǎn)指標(biāo)，利用多元回歸分析和彈性系數(shù)法得出經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)影響作用的重要性排序；汪崇鮮等選用人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、城市人口比重等7個經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)，利用主因子分析法建立億元產(chǎn)值死亡率與經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)的回歸模型，同時使用差分回歸法預(yù)測未來的億元產(chǎn)值死亡率；劉嚴(yán)萍等以北京市為研究對象，利用SPSS軟件非參數(shù)秩相關(guān)檢驗，得到億元GDP死亡率與各類學(xué)校在校生人數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)、每千人衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)等因素呈負(fù)相關(guān)，與高危行業(yè)占比呈正相關(guān)；黃盛初等運用多元回歸分析法建立經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)與10萬人死亡率的模型，得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和科技教育是影響我國安全生產(chǎn)較為明顯的因素；趙來軍等以上海市為研究對象，運用灰色理論和Winters模型對上海市工礦商貿(mào)死亡人數(shù)進(jìn)行預(yù)測，得出工礦商貿(mào)死亡人數(shù)與第二產(chǎn)業(yè)比重、GDP增長率及個體工商戶比例等指標(biāo)均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，死亡人數(shù)呈現(xiàn)波動下降歸于平穩(wěn)的趨勢。隨著社會發(fā)展，各類指標(biāo)值不斷變化，本文根據(jù)已有最新數(shù)據(jù)分析得到安全生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的相關(guān)性。

基于此，本文以北京市為研究對象，運用多元回歸分析法和彈性系數(shù)法，建立多元回歸模型，分析所選取的經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)與北京市安全生產(chǎn)狀況的聯(lián)動效應(yīng)程度，預(yù)測未來億元GDP死亡率，為有針對性地提高北京市安全生產(chǎn)水平提供科學(xué)依據(jù)。

1 安全生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)選取

1.1 安全生產(chǎn)指標(biāo)選取

目前，各國各地采用的安全生產(chǎn)統(tǒng)計指標(biāo)都不統(tǒng)一，其中，我國安全生產(chǎn)主要統(tǒng)計指標(biāo)包括：10萬人死亡率、億元GDP死亡率、百萬噸死亡率、重特大事故率、百萬工時死亡率、道路交通萬車死亡率等。

通過查詢2004-2020年《北京統(tǒng)計年鑒》《北京應(yīng)急管理年鑒》，這些年份的億元GDP死亡率數(shù)據(jù)相對詳實，資料較為完整，且可以直觀清楚地體現(xiàn)北京市的安全生產(chǎn)狀況，對分析結(jié)果有較好的支持性，所以本文選用億元GDP死亡率作為本文反映北京市安全生產(chǎn)形勢的統(tǒng)計指標(biāo)。

1.2 經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)選取

安全生產(chǎn)本質(zhì)上是受經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，按照國家相關(guān)文件標(biāo)準(zhǔn)，影響因素有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平：地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(元)、工業(yè)增長速度(%)等；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重：第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(%)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(%)、固定資產(chǎn)比重(%)等；社會發(fā)展水平：城市人口占總?cè)丝诘谋戎?%)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比重(%)、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比重(%)等；安全科技水平：每萬人擁有科技人員數(shù)(人)、科研投入占GDP的比重(%)；安全投入水平：安全投資總量；政府安全監(jiān)督。頒布《安全生產(chǎn)法》后，引入虛擬變量6大類反映經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境變化的指標(biāo)。

基于北京市具體情況，同時遵循資料數(shù)據(jù)的連續(xù)完整性，查詢各年《北京統(tǒng)計年鑒》《北京應(yīng)急管理年鑒》以及文獻(xiàn)分析后，從上述反映經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境變化的指標(biāo)類別中選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例、城市人口比重、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)個數(shù)以及全市各類學(xué)校在校生數(shù)量5類指標(biāo)作為分析的經(jīng)濟(jì)社會統(tǒng)計指標(biāo)，見表1。

表1 影響安全生產(chǎn)的主要經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)

2 多元回歸分析

為反映各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對安全生產(chǎn)的影響作用變化，即影響彈性系數(shù)，建立如下的函數(shù)模型：

Y

=

α

+

α

X

+

α

X

+

α

X

+

α

X

+

α

X

(1)

式中：

Y

—安全生產(chǎn)指標(biāo)，即億元GDP死亡率；

α

—多元回歸模型回歸系數(shù)，

n

=0,1,2,…,5。

根據(jù)各年《北京統(tǒng)計年鑒》《北京應(yīng)急管理年鑒》，查詢出2004-2019年各年的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例、城市人口比重、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)個數(shù)、全市各類學(xué)校在校生數(shù)量以及億元GDP死亡率數(shù)據(jù)，見表2。

表2 2004-2019年各類經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)匯總

利用Excel軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到億元GDP死亡率與

X

、

X

、

X

、

X

、

X

的多元回歸模型。該模型處理后得到

F

=676.962，滿足

F

檢驗，相關(guān)系數(shù)為0.999，呈現(xiàn)高度正相關(guān)性，復(fù)測定系數(shù)

R

=0.997>0.99，顯著性水平值遠(yuǎn)小于0.05的置信水平，通過檢驗且回歸效果較好，見表3。

表3 回歸方程總體信息

回歸方程其他參數(shù)均通過檢驗，其中人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城市人口比重、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)個數(shù)、全市各類學(xué)校在校生數(shù)量4類指標(biāo)顯著性水平較強，

P

值遠(yuǎn)小于0.05，第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例

P

值約等于0.05，顯著性一般，見表4。

表4 回歸方程參數(shù)估計及檢驗

根據(jù)各影響因素的回歸系數(shù)，經(jīng)過整理，可得到如下的函數(shù)模型：

Y

=2

.

222+8

.

397×10

X

-0

.

004

X

-0

.

016

X

-3

.

690×10

X

-3

.

431×10

X

(2)

3 經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)分析

3.1 重要性排序

常用的影響指標(biāo)重要性排序有偏相關(guān)系數(shù)法、偏回歸系數(shù)法、賦值法、彈性系數(shù)法等，不同的方法在不同模型中應(yīng)用效果也不一樣。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，彈性系數(shù)是在一段時間內(nèi)，2個具有內(nèi)在聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)增長速度的比值，是體現(xiàn)某一個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化幅度與另一個指標(biāo)變化幅度的相互關(guān)系。同時，彈性系數(shù)的表達(dá)方式以較為直觀的百分?jǐn)?shù)呈現(xiàn)并且與自變量單位無關(guān)，因此，本文選用彈性系數(shù)法作為比較經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)重要性的判斷方法。

(3)

式中：

β

—彈性系數(shù)；

α

—回歸系數(shù)；

根據(jù)表4中各指標(biāo)的回歸系數(shù)，以及表5中各類經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)和億元GDP死亡率均值，根據(jù)式(3)計算出各指標(biāo)的彈性系數(shù)及其排序，見表6。

表5 各類經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)及億元GDP死亡率均值

表6 各類經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)彈性系數(shù)

根據(jù)表6中彈性系數(shù)可以得出，該模型中經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)的重要性排序為：城市人口比重(-14.721)>醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)個數(shù)(-3.758)>第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例(-3.507)>全市各類學(xué)校在校生數(shù)量(-1.228)>人均地區(qū)生產(chǎn)總值(0.832)。以城市人口比重為例，彈性系數(shù)表示城市人口比重每增加1%，則使得億元GDP死亡率減少14.721%。

3.2 相關(guān)性分析

根據(jù)多元回歸模型，針對

X

、

X

、

X

、

X

、

X

5類經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)與億元GDP死亡率的散點圖，如圖1。

圖1 各類經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)與億元GDP死亡率相關(guān)性

從圖1的散點分布情況可得億元GDP死亡率與

X

、

X

、

X

、

X

、

X

均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，具體分析如下：

(1)人均GDP達(dá)到1萬美元左右時，工傷事故穩(wěn)定下降，北京人均GDP在2009年已經(jīng)超過人均1萬美元。隨著人均地區(qū)生產(chǎn)總值的增加，人們的生活水平不斷提高，對于安全的重視程度不斷加深，從而降低事故發(fā)生的概率，進(jìn)而證明人均GDP與億元GDP死亡率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(2)第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例的增加，使得一、二產(chǎn)業(yè)中高危行業(yè)從業(yè)人員比例減少，加之高危行業(yè)機(jī)械化、智能化水平不斷提高，事故發(fā)生的重要影響因素——人的因素得到控制，進(jìn)而證明第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例與億元GDP死亡率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(3)在城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn)的過程中，政府加大了農(nóng)村安全生產(chǎn)監(jiān)督管理力度，健全了農(nóng)村安全檢查機(jī)制，提高了農(nóng)村從業(yè)人員的安全意識，增強了企業(yè)安全管理能力，進(jìn)而證明城市人口比重與億元GDP死亡率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(4)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，醫(yī)療水平的不斷提高，醫(yī)療體系的不斷完善，使得安全生產(chǎn)事故發(fā)生后更便捷、更高效地展開醫(yī)療救助，降低事故人員傷亡率，進(jìn)而證明醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)個數(shù)與億元GDP死亡率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(5)學(xué)生群體是未來行業(yè)中的新生力量，隨著國家教育體系中關(guān)于安全生產(chǎn)知識的不斷擴(kuò)充，安全防護(hù)知識的學(xué)習(xí)提高了學(xué)生的安全意識，間接地強化了未來相關(guān)從業(yè)人員的安全意識，進(jìn)而證明北京市各類學(xué)校在校生數(shù)量與億元GDP死亡率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3.3 擬合效果檢驗及預(yù)測分析

基于上述分析，2004-2019年所有的經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)數(shù)據(jù)代入回歸方程，擬合曲線與實際曲線擬合程度較高，見表7、如圖2。針對該模型進(jìn)行預(yù)測分析，結(jié)果顯示：隨著時間推移，未來北京市億元GDP死亡率仍呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，如圖3。

表7 北京市億元GDP死亡率回歸預(yù)測值

圖2 多元回歸方程擬合效果圖

圖3 多元回歸方程預(yù)測

4 結(jié)論

(1)針對億元GDP死亡率和人均地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例、城市人口比重、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)個數(shù)、全市各類學(xué)校在校生數(shù)量所建立的多元回歸模型滿足

F

檢驗，相關(guān)系數(shù)為0.999，呈現(xiàn)高度正相關(guān)性，通過檢驗且回歸效果較好，回歸方程為：

Y

=2

.

222+8

.

397×10

X

-0

.

004

X

-0

.

016

X

-3

.

690×10

X

-3

.

431×10

X

。

(2)根據(jù)多元回歸方程擬合分析，預(yù)測未來幾年，北京市億元GDP死亡率仍將呈現(xiàn)下降趨勢，同時該模型中影響因素的重要性排序為：城市人口比重>醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)個數(shù)>第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例>全市各類學(xué)校在校生數(shù)量>人均地區(qū)生產(chǎn)總值。