矿业管理与经济
我国煤炭价格与煤矿安全事故实证分析：基于向量自回归模型(VAR)
王 军1,2,何 蕾1,徐 倩1
(1.华北科技学院，河北 三河 065201；2.首都经济贸易大学，北京 100070)
摘 要： 为了研究煤炭价格与煤矿安全事故之间的内在关系，本文选取煤炭开采和洗选业出厂价格指数作为煤炭价格指标，选取煤矿百万吨死亡人数作为煤矿安全事故指标，通过向量自回归模型、脉冲响应函数及方差分解方法，对2005～2016年煤炭价格与煤矿安全事故数据关联性进行分析。结果显示：煤炭价格与煤矿安全事故存在协整关系，煤炭价格对煤矿安全事故的影响是长期且稳定的；从脉冲响应函数结果可知，煤炭价格波动对于煤矿安全事故的正向冲击作用较为明显，煤炭价格的增长有利于煤矿安全事故的减少；从方差分解角度分析，煤炭价格在一定程度上对煤矿安全事故产生影响，但不是主要影响，而煤矿安全事故受自身影响因素影响较高。
关键词： 煤炭价格；煤矿安全事故；向量自回归模型(VAR)；脉冲响应函数；方差分解
0 引 言
2018年中国GDP总量是日本的2.5倍，印度的5倍，巴西的6倍，俄罗斯的8倍，甚至超过了整个欧元区，经济的快速增长也使得煤炭、石油、天然气的需求总量不断增加。煤炭是我国重要的基础能源与化工原料，在我国一次能源结构中占比达70%以上，在未来相当长的时间内，煤炭仍将是我国的重要基础产业。同时煤炭行业事故率仅次于交通事故率，位居全国事故率次席[1]。近年来，党中央国务院高度重视煤矿生产安全问题，在供给侧改革以及去库存、去杠杆、降成本、补短板的大背景下，国内产业不断升级，淘汰落后及过剩产能，煤炭行业到了改革的突破期，同时党的十九大报告中提出“特别是要坚决打好防范化解重大风险”的战略要求，煤矿生产安全问题在煤炭产业升级改革过程中依然严峻。因此，本文研究煤炭价格指数变动与煤矿安全事故的关联性，为合理预测和防控煤矿安全问题提供理论支持。
1 研究现状
将煤炭价格、煤矿安全问题作为单因素独立研究的文献资料较多，研究煤炭价格的文献有：丁志华等[2]采用VEC模型分析煤炭价格的影响因素，提出影响煤炭价格的主要因素有第二产业产值、国民生产总值、零售物价指数、煤炭成本和煤炭供给；丁志华等[3]基于计量经济模型和时变参数状态空间模型实证分析了煤炭价格对我国GDP的影响，指出煤炭价格波动与其对GDP影响的时变弹性之间具有非对称性；盛锐等[4]通过VAR模型，运用脉冲响应及方差分解方法提出煤炭价格对下游相关产业的影响呈现出非中性及非对称性特征的结论；张建英[5]利用2009～2012年煤炭价格月度数据，采用VAR模型分析煤炭价格主要受自身波动影响，其次受大宗商品价格、宏观经济指数及煤炭产量影响。分析煤矿事故问题的文献有：赵代英等[6]采用多元回归分析方法，筛选出影响我国安全生产的主要经济社会发展指标，并对工矿商贸就业人员十万人事故死亡率进行了预测；李贤功等[7]运用灰色预测模型等对煤矿事故死亡人数比重进行了分析；李红霞等[8]采用3次指数平滑分析法对煤矿事故死亡人数进行预测。只有少量文献用实证分析了煤炭价格与煤矿事故死亡人数的关联，其中，崔秀娟等[9]验证了煤炭价格与煤矿安全事故发生存在协整关系，且煤价是煤矿伤亡事故的致因；杨利峰等[10]发现煤炭价格和煤矿死亡人数存在显著的负相关性；朱岩坤[11]通过分析同样得出煤炭价格与煤矿百万吨死亡率之间存在统计学意义上的因果关系。
通过梳理文献发现对煤炭价格与煤矿事故死亡率关联的分析较少，方法较为单一。本文通过运用向量自回归模型、脉冲响应和方差分解方法研究二者关联，进而从经济学角度分析煤炭价格变动与煤矿安全事故间的关联度。
在28份判决书中，同样具有一份判决书涉及多个具体内容的情况，比如“鲁全营与泊头市医院医疗损害责任纠纷一案”[7]，医院侵害患者知情同意权的具体表现除未告知原告置入滤网后不能取出外，也没有说明不能取出后需要进行抗凝治疗，亦未说明其他替代医疗方案，进行统计时分别计入未说明替代性方案及未尽充分告知义务，因此表6数量总和不等于侵害患者知情同意权的判决书数量，亦不统计相应的比例。
2 煤炭价格与煤矿安全事故VAR模型建立
2.1 指标与数据选取
为研究煤炭价格与煤矿安全事故的关联，本文选取煤炭开采和洗选业出厂价格指数作为煤炭价格指标，选取煤矿百万吨死亡人数作为煤矿安全事故指标。因国家统计公报从2005年才开始将安全生产纳入统计指标，因此，指标时间序列数据选取范围为2005～2016年。为消除可能存在的异方差，降低数据波动获得平稳时间序列，对所有数据进行自然对数化处理(变量符号见表1)。文中所有数据均来自国民经济和社会发展统计公报及《中国统计年鉴》。
表1 变量符号表
Table 1 Variable symbol table
2.2 VAR模型构建
VAR模型是SIMS于1980年提出的向量自回归模型(vector auto regression model，简称VAR模型)，该模型是每个内生变量对系统中所有内生变量的滞后项进行回归来构建模型，构建的VAR(1)模型表达式见下式。
通过方差分解可以得出各个扰动项的条件对模型中的其他变量影响程度的大小，通过衡量每个结构冲击对内生变量的贡献程度，评价不同结构冲击的重要性。
本文建立VAR模型的目的是具体分析煤炭价格与煤矿安全事故之间的关系，基于脉冲响应函数冲击法是常用的政策时滞分析工具，本文对模型变量做10期脉冲响应函数，作为结论分析和政策建议的重要依据。
图4(a)所示为煤矿安全事故对煤炭价格的响应，LDOLL受到LCP一个标准差的正向冲击后开始快速下降并于第2期降到最低值，之后逐渐上升，于第3期达到最大值，随后冲击作用逐渐减弱，至第5期为0。图4(b)所示，煤矿安全事故受自身一个标准差单位正向冲击之后，立即产生一个强的反向反应快速下降，在第2期达到最低点后开始逐渐上升，并在第3期达到最高值，之后影响逐渐减弱，在第7期后维持在一定数值。表明煤炭价格的增长对煤矿安全事故有1期的滞后影响，这符合我国目前煤矿安全事故的现状，煤炭价格的增长会提高煤炭企业经营效益，企业有能力加大对安全的投入，进而降低煤矿事故发生概率及死亡人数。
3 实证分析
3.1 ADF平稳性检验及协整检验
通过表4和表5可知，迹统计、最大特征根统计在5%的显著水平下，拒绝原假设，表明煤炭价格与煤矿安全事故之间存在协整关系，可以对VAR(2)模型进行平稳检验和脉冲响应分析。
由表2可知，原数列为非平稳数列，在显著水平为5%的检验水平下，LCP和LDTOLL均为一阶单整，即I(0)。原数列经过一阶差分后数据为平稳序列，且两个变量具有相同单阶整数，可能存在长期稳定协整关系。
表2 ADF单位根检验结果
Table 2 ADF unit root test results
太阳能电池板通过螺栓固定在垃圾箱顶盖，垃圾箱顶盖与顶盖的支撑柱焊接固定，顶盖的支撑柱与垃圾箱焊接固定。垃圾箱顶盖通过螺栓固定有红外传感器、单片机、窄带物联网通信模块。空气质量检测器、异味传感器与单片机电连接，单片机与窄带物联网通信模块电连接，窄带物联网通信模块通过无线信号与云端服务器连接，云端服务器通过无线信号与移动终端连接。太阳能电池板通过导线与蓄电池连接，蓄电池通过导线与单片机、红外传感器、空气质量检测器、异味传感器、窄带物联网通信模块电连接。
由于大部分时间序列数据都存在随机趋势，其数据的生成过程可能是一个非平稳过程，若用非平稳数据进行分析，其结果很大程度上表现为“伪回归”现象。VAR模型在操作过程中，为避免数据不平稳带来的“伪回归”问题，首先要对数据的平稳性进行检验，目前常用方法是ADF(augmented dickey fuller)检验。
表3 模型滞后期选择结果
Table 3 Model lag period selection results
表4 非限制协整秩检验(迹)
Table 4 Unrestricted cointegration rank test (Trace)
表5 非限制协整秩检验(最大特征值)
Table 5 Unrestricted cointegration rank test(Maximum eigenvalue)
3.2 VAR(2)模型平稳性检验
脉冲响应函数描述的是煤炭价格与煤矿安全事故指标之间的冲击响应幅度，即冲击量给因变量和未来值所带来的动态响应，所以在对模型分析之前有必要先对模型稳定性进行检验。通过图1和图2可知，模型中所有特征根的倒数都小于1，在单位圆内部，因此本文所建立模型稳定，可以进行下一步研究。
在VAR模型建立过程中滞后期的选择非常重要，一般情况下，年度数据滞后期为1～2期，具体选择标准经常采用AIC和SC的值同时达到最小时，本文做了两期的检验，结果见表3，模型的最佳滞后期为1期，由此建立滞后1期的VAR(2)模型。同时采用Johansen协整检验办法对变量间协整关系进行检验。
图1 AR根图
Fig.1 AR root map
图2 AR根图分析报告
Fig.2 AR root map analysis report
3.3 脉冲响应函数分析
5)由于该矿石中褐铁矿的大量存在，再加上部分脉石矿物呈微细粒均匀嵌布于有用矿物中，运用重选工艺提纯不可行，使用其它选别方法成本更高，也不具有经济价值。
如图3(a)所示，当煤炭价格受自身一个标准差单位正向冲击之后，快速产生下降趋势，在第2期降到最低点，之后开始缓慢上升，到第3期后开始维持平稳延续，并稳定在一定数值。如图3(b)所示为煤炭价格对煤矿安全事故的响应，LCP受到LDOLL一个标准差的冲击后开始缓慢下降，并于第2期达到最低值，之后冲击作用开始缓慢回升，随后小幅度波动，较平稳发展，直至第9期为数值为0。这表明煤矿安全事故对煤炭价格的影响滞后1期，随后事故对煤炭价格影响能力减弱，即煤矿事故的产生会对煤炭价格增长在1个滞后期起到抑制作用。主要原因是煤矿事故后国家对煤矿安全生产重视度提高，煤炭行业进行安全检查和防范，煤炭产量受影响，市场供给减少，需求方预判煤价上涨提前采购储备煤炭或签订中长期合同锁定价格，造成第2期煤炭需求减少，煤炭价格下行，煤炭价格在1～3期内上下波动。
式中：Y t 是n 维内生向量；C 是VAR模型截距列向量；p 为滞后阶数；u t 为n 维随机误差列向量，本文模型所有操作在EViews9.0软件下实现。
图3 DLCP对LCP和LDOLL的响应
Fig.3 DLCP response to LCP and LDOLL
图4 LDOLL对LCP和LDOLL的响应
Fig.4 LDOLL response to LCP and LDLOL
3.4 方差分解
此因素对工程质量的影响主要体现在两方面，即材料质量和设备质量。材料是建筑质量的基础保证，若其未达到相关标准就被使用在施工中，会大大缩短建筑寿命。很多施工单位为牟取巨大的利润，在材料购买上通常只要求价格低廉，并未将其质量和实际施工联系到一起，有的建筑完工后不久，就会出现坍塌现象，严重影响住户的人身安全。机械设备是现代建筑施工的必备品，针对施工需求，近年来我国对机械设备的优化力度很大，施工水平也在稳步提升当中[2]。但在机械的自动化研究方面还存在很多不足，若能进一步提升建筑机械的自动化水平，施工效率和质量会有很大提升。
本文所做是对煤矿安全事故这一变量的方差分解，因为主要研究的是煤炭价格的变动对煤矿安全事故的影响，所以将模型中各变量对煤炭价格的影响部分略去。由图5可以看出，煤矿安全事故和煤炭价格二者对DOLL的解释程度差别非常大。煤矿安全事故最初可以解释自身变动方差较低，为80.57%;随着期数的增加，可解释程度逐渐提高，到第7期后逐渐达到平稳，最高解释程度为91%，这与现实情况是相符的，一旦煤矿安全事故高频率发生，尤其发生重大特大事故，政府层面必定加强安全生产监管，煤矿行业经自查或整顿后安全事故发生率逐渐好转。而煤炭价格变动对煤矿安全事故的解释程度并不高，最大值只能达到19.4%，并随期数的增加逐渐降低，到第7期后维持在9%左右。这说明煤炭价格的波动在一定程度上对煤矿安全事故具有一定的贡献，但贡献程度不高，该结果与脉冲响应函数的结论存在一致性。
图5 煤矿安全事故方差分解结果
Fig.5 Coal mine safety accidents variance decomposition results
4 结 论
1) 煤炭价格与煤矿安全事故存在显著协整关系，即两者存在长期稳定关系，煤炭价格对煤矿安全事故的影响是长期且稳定的，政府合理宏观调控煤炭价格对降低煤矿安全事故有重要作用。
2) 从脉冲响应函数结果来看，煤炭价格波动对于煤矿安全事故的正向冲击作用较为明显，煤炭价格的增长有利于煤矿安全事故的减少，可见煤矿行业效益对于煤矿安全生产至关重要，价格合理增长有利于煤炭行业整体盈收，进而加大对安全生产在资金、设备、人员以及科技创新等方面的投入，减少煤矿安全事故。
制度的界定，在学术界的探讨中是众说纷纭，在社会生活实践中的理解是各有千秋。但从制度的本义来说，一是社会交往关系和结构的稳定的客观存在，二是社会行为的规范性体系，中外学者大多是如此界定的。如罗尔斯将“制度理解为一种公开的规范体系，这一体系确定职务和地位及它们的权利、义务、权力、豁免等等”[1]。诺斯认为制度“是一系列被制定出来的规则、守法程序和行为的道德伦理规范，它旨在约束追求主体福利或效用最大化利益的个人行为”[2]。制度是历史性的存在物，随着生产方式的变化而变化；制度是关系性的存在物，在相关对象之间起着整合和中介的作用；制度还是规范性存在物，规范着人与人的社会关系，维护着特定的社会秩序。
3) 从方差分解角度分析，煤炭价格在一定程度上对煤矿安全事故有影响，煤炭价格与煤矿安全事故在一定程度上呈现反向关系，但不是主要影响，而煤矿安全事故受自身影响因素贡献率高，因此煤矿安全生产应从安全生产本身着手，务必切实按国家和行业标准完善安全生产软硬件的环境要求。但切不可忽视煤炭价格下行对煤矿安全事故的负面影响，切实保障煤炭价格在合理区间运行，保证煤炭行业的正当利润，这是煤炭行业在安全生产上的基础保障，对减少和降低煤矿安全事故发生概率及死亡人数，促进煤炭业真正健康、可持续发展至关重要。
参考文献
[1] 李树刚,成连平,景兴鹏,等.煤矿安全投入指标评价体系构建方法研究[J].中国安全生产科学技术,2009,5(5):93-96.
LI Shugang,CHENG Lianping,JING Xingpeng,et al.Study on construction method of evaluation index system for safety input of coal mine[J].Journal of Safety Science and Technology,2009,5(5):93-96.
[2] 丁志华,赵洁,周梅华.基于VEC模型的煤炭价格影响因素研究[J].经济问题,2011(3):45-48.
DING Zhihua,ZHAO Jie,ZHOU Meihua.Study on the factors affecting coal price based on VEC model[J].Economic Issues,2011(3):45-48.
[3] 丁志华,缪协兴,何凌云,等.基于动静态视角的煤炭价格波动对我国GDP影响研究[J].资源科学,2013,35(12):2467-2473.
DING Zhihua,MIAO Xiexing,HE Lingyun,et al.The impact of coal price fluctuation on China’s GDP based on static and dynamic perspectives[J].Resources Science,2013,35(12):2467-2473.
[4] 盛锐,李松森.我国煤炭价格与下游产业的关联研究[J].统计与决策,2014(17):106-109.
SHENG Rui,LI Songsen.Relationship between China’s coal price and downstream industry[J].Statistics & Decision,2014(17):106-109.
[5] 张建英.我国煤炭价格影响因素的VAR模型分析[J].经济问题,2016(1):108-112.
ZHANG Jianying.Analysis of VAR models affecting China’s coal price[J].Economic Issues,2016(1):108-112.
[6] 赵代英,何学秋.我国事故指标与经济社会发展指标多元回归分析[J].中国安全生产科学技术,2013,9(10):66-70.
ZHAO Daiying,HE Xueqiu.Multivariate regression of China’s accident indicators and economic and social development indicators[J].China Safety Science and Technology,2013,9(10):66-70.
[7] 李贤功,万猛,周晶,等.我国煤矿事故死亡人数组合预测及行业比较[J].矿业安全与环保,2015,42(4):109-112.
LI Xiangong,WAN Meng,ZHOU Jing,et al.Combination forecast and industry comparison of coal mine accidents in China[J].Mining Safety & Environmental Protection,2015,42(4):109-112.
[8] 李红霞,胡小帆,李琰.基于指数平滑法的煤矿事故死亡预测研究[J].煤炭技术,2016,35(3):312-314.
LI Hongxia,HU Xiaofan,LI Yan.Study on prediction of coal mine accident death based on exponential smoothing method[J].Coal Technology,2016,35(3):312-314.
[9] 崔秀娟,刘铁民.价格对中国煤矿事故的影响分析[J].中国安全生产科学技术:英文版,2006,2(1):50-54.
CUI Xiujuan,LIU Tiemin.Analysis of the impact of price on coal mine accidents in China[J].China’s Safety Production Science and Technology:English Edition,2006,2(1):50-54.
[10] 杨利峰,郭博.煤炭价格对煤矿事故死亡人数的影响[J].徐州工程学院学报:社会科学版,2015,30(5):63-67.
YANG Lifeng,GUO Bo.The influence of coal price on the number of deaths in coal mine accidents[J].Journal of Xuzhou Institute of Technology:Social Science Edition,2015,30(5):63-67.
[11] 朱岩坤.煤炭市场与煤矿安全生产关系探讨[J].中国安全生产科学技术,2016,12(S1):258-262.
ZHU Yankun.Discussion on the relationship between coal market and coal mine safety production[J].China Safety Production Science and Technology,2016,12(S1):258-262.
Empirical analysis of the relation between coal price and coal mine safety accidents in China based on VAR model
WANG Jun1,2,HE Lei1,XU Qian1
(1.North China Institute of Science and Technology,Sanhe 065201,China;2.Capital University of Economics and Business,Beijing 100070,China)
Abstract: In order to study the internal relationship between coal price and coal mine safety accidents,this paper selects factory price of coal mining and coal washing industry index as coal price index,selects the millions tons of coal mine deaths as the index of coal mine safety accidents.Vector auto regression model,impulse response function and variance decomposition method are applied to analyze the correlation between coal price and coal mine safety accidents in 2005-2016.The results show that the co-integration relationship between the coal price and coal accidents,and it is long-term and stable of the effect of coal price on coal mine safety accidents;according to the results of impulse response function,the positive impact of coal price fluctuation on coal mine safety accidents is obvious,the increase of coal price can reduce the coal mine safety accidents;according to the analysis of variance decomposition,coal price have the impact on coal mine safety accidents,but not the major,and coal mine safety accidents are affected by their own influence factors.
Keywords： coal price;coal mine safety accident;VAR model;impulse response function;variance decomposition
中图分类号： F407.21；TD771
文献标识码： A
文章编号： 1004-4051(2019)06-0013-05
收稿日期： 2018-05-09
责任编辑： 刘硕
基金项目： 河北省省级科技计划项目资助(编号：174576443)；中央高校基本科研业务费项目资助(编号：3142015033;3142018047)
第一作者简介： 王军(1984-)，男，河北安国人，博士研究生，讲师，主要从事创业管理、城市经济与战略方面研究。
引用格式： 王军,何蕾,徐倩.我国煤炭价格与煤矿安全事故实证分析：基于向量自回归模型(VAR)[J].中国矿业，2019，28(6):13-17.doi:10.12075/j.issn.1004-4051.2019.06.003
标签：煤炭价格论文; 煤矿安全事故论文; 向量自回归模型(VAR)论文; 脉冲响应函数论文; 方差分解论文; 华北科技学院论文; 首都经济贸易大学论文;