2006—2016年我国工亡率趋势变化及其地区差异研究——基于工伤保险数据*

刘 辉

(浙江财经大学 工商管理学院，浙江 杭州 310018)

0 引言

工亡率是非常重要的安全生产指标，国际和国内通常用工矿商贸十万人死亡率(以下简称十万人工亡率)来统计[1]。据国际劳动组织[2]数据，各国的十万人工亡率差别较大，其中印度为116.8(2007年)、巴西为7.4(2011年)、埃及为11.2(2014年)、德国仅为1.8(2010年)，美国3.4(2014年)。其中，发达国家因较好的预防措施和较成熟的工业化程度，其职业伤害的数量在减少，工亡率较发展中国家明显低[3]。

在我国，虽然相应的数据基础较为薄弱，但部分学者仍围绕国内十万人工亡率进行了相关研究，主要是对全国整体和各地情况进行统计分析。贾明涛等[4]和刘祖德等[5]侧重分析我国经济发展与安全生产的协调度，指出在不同的经济社会发展阶段或工业化发展阶段，安全生产状况呈现出不同的发展特点；颜峻[6]发现十万人工亡率变化趋势具有明显的分阶段波动特征，死亡率序列均为趋势平稳过程；邵志国等[7]、王鸿鹏等[8]分别分析了省、市、自治区间十万人工亡率的差别，发现四川、贵州、广西、云南、重庆、黑龙江等省市较高。这些研究在一定程度上展示了全国和各省、市、自治区工亡率的基本概况，但也存在需要进一步探讨的地方。一是所依据的指标数据有一定的局限性，是由来源于不同部委的统计数据合并计算得到，造成统计口径上不完全对应，未能被国际劳工组织采用，又缺乏连续的历年分省数据，与国内工伤保险数据差距较大，例如，统计出的2016年十万人工亡率，《中华人民共和国国民经济和社会发展统计公报》统计数据为1.70，而工伤保险数据则为10.25；二是对全国和各省市的工亡率分析偏于静态分析，对其长期波动和彼此间差距的变化都缺乏分析，不利于掌握其变化规律。

值得注意的是，工伤保险数据在许多国家都是工亡率指标的重要来源之一，具有较好的客观性和系统性，通常工亡发生后，企业和职工家属都有积极性向工伤保险方报告，通过认定得到充分的保险支付补偿[9]。据《中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报》，截至2017年底，我国已有超过2.27亿的职工参加了工伤保险，积累了大量的工亡统计数据。国际劳工组织已认可了部分国家保险机构提供的职业伤害统计，参考若干国际研究经验[10-12]，本文将采用我国工伤保险数据来计算十万人工亡率，选用泰尔指数分析法对2006—2016年全国及各省、市、自治区(不含港澳台，下文同)的十万人工亡率变化及相互差距情况进行研究，探索分析其变化规律，为宏观管理提供科学依据。

本文研究数据主要来源于国家人力资源和社会保障部网站和历年《中国劳动统计年鉴》《中国统计年鉴》。工伤保险中，用于度量职业伤害的主要指标有一至十级伤残统计和工亡统计，本文运用工伤保险制度统计中的年度工亡人数除以年度工伤保险参保总人数，得到当年十万人工亡率，作为工亡率指标进行分析。工亡率可较为直观地反映职业伤害水平，国际上已有相当多的国家采用这类统计数据，这也使得本文研究结论有较好的国际可比性。

1 2006—2016年全国及各地区十万人工亡率的变化趋势

首先，对十万人工亡率数据进行筛查，发现2008年四川的数据86.83存在异常，原因是：2008年5月12日(星期一)14时28分，四川汶川发生强烈地震，截至2008年9月18日12时，共造成69 227人死亡，374 643人受伤，17 923人失踪。地震发生正值工作日，按照规定，参加工伤保险的员工因自然灾害导致的职业伤害可申请职业伤害补偿，这就造成该年度四川工亡率急剧上升，也影响到全国工亡率。四川省2008年工亡人数剧增到4 034人，与其前后年份数据(2007年630人，2009年932人)存在巨大差异，达到了前一年工亡人数的6倍之多，同时导致2008年全国工亡数据达19 483人，与2007年数据12 675人相比有一个较大幅度的上升，所以有必要对四川省2008年工亡人数进行插值处理，在此针对该工亡人数，运用缺失点处的线性趋势法得到替代数据840，而相应的2008年全国工亡人数也做相应调整，由19 483人下调到16 289人，其十万人死亡率由原来的14.13下调到11.81，四川省十万人工亡率替代数据调整为18.08，这些数据将用于下文做进一步分析。

从变化趋势来看，2006—2016年全国十万人工亡率(系工伤保险来源数据，下同)变化特征分为2个阶段(图1)：2006—2010年呈现上下波动上升阶段，低点在2007年的10.41，高点在2010年的12.05；在2011年及以后呈现较明显下降趋势，下降到2016年的10.25。整体呈现波动变小、数值明显下降的走向。

图1 2006—2016年全国十万人工亡率趋势Fig.1 Trend of occupational mortality rate per 100 000 workers in China from 2006 to 2016

考虑到经济社会发展水平的差异，将全国(不含港澳台)划分为东部(北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南)、中部(山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南)和西部(广西、云南、四川、重庆、贵州、西藏、陕西、甘肃、青海、内蒙古、宁夏、新疆)，对这三大地区的工亡率进行比较研究。由图2可以看出，相较而言，西部地区十万人工亡率始终保持最高水平，除了2006—2008年存在波动状态外，其余年份的水平呈现逐渐降低的趋势，2016年降低到13.77，这个水平接近中部地区的最高水平13.87；中部地区十万人工亡率排在第2位，呈现起伏动荡状态，波动区间在10.31～13.87间，2013年后呈现下降趋势，相对2015年，2016年下降更明显；十万人工亡率水平最低的地区是东部地区，且11年来变化不大，先有略微上升趋势后逐渐下降，在8.68～10.15间波动，最低点为2015年的8.68。

图2 2006—2016年间我国东中西部地区十万人工亡率变化Fig.2 Change of occupational mortality rate per 100 000 workers in eastern, central and western regions of China from 2006 to 2016

观察这11年间各省、市、自治区的情况(图3)，可以得到如下结论：多数省份十万人工亡率水平较为稳定，如上海、江苏、浙江等省；有的省份呈现缓慢下降趋势，如山西、重庆、贵州；有的省份稍有上升，如西藏(2006和2007年西藏无统计数据，按缺失值估计)；个别省份数据在上、下起伏中变动较大，不太稳定，如青海；另外，个别省份如四川省在2008年有一个巨大跃升，经过前述奇异值处理，数据走向变得平缓了。

2 历年来我国不同地区工亡率差异测算

2.1 测算工亡率区域差异的泰尔指数模型

从上节研究可以发现，我国各地区的工亡率之间的差异很大，说明全国安全生产管理有一定程度的发展不平衡，本文对不同地区的工亡率差异进行研究，选择泰尔指数来衡量工亡率的区域差异。

图3 2006—2016分省十万人死亡率变化趋势Fig.3 Change trend of provincial occupational mortality rate per 100000 workers from 2006 to 2016

泰尔指数是广义熵(GE)指标体系的一种特殊形式，最初用来计算国家间的收入差异，之后被广泛应用于研究不同层次区域的收入差异和其他指标差异。泰尔指数最大的优点在于可以将区域间的总体差异分解为组内差异和组间差异2部分，从而为观察和揭示组内差异和组间差异各自变动的方向和变动幅度，以及各自在总差异中的重要性及其影响提供了方便。泰尔指数为0～1，数值越小，说明地区差异越小；数值越大，则说明地区差异越大。参考Bourguignon[10]和Shorrocks[11]对泰尔指数及其结构分解的方法论述，将工亡的泰尔指数及其结构分解的测算公式确定如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：T为工亡率总体泰尔指数；Ta为区域内部工亡率泰尔指数，Tb为区域间工亡率泰尔指数，反映区域间工亡率差异；D为全国工亡人数；Di为第i省工亡人数；Dj为第j区域工亡人数；i为省份，下文计算取值是全国31个省份的数据，边界值为1～31；j为区域，下文取值是东、中、西3个区域，边界值是1～3；Dji为第j区域中第i省的工亡人数；X为全国工伤保险参保人数；Xi为第i省工伤保险参保人数；Xj为第j区域工伤保险参保人数；Xji为第j区域中第i省的工伤保险参保人数。

为进一步研究区域间差异和区域内差异对总体差异贡献的大小，分别定义区域内贡献率和区域间贡献率，Ca代表区域内贡献率，为区域内泰尔指数与总体泰尔指数的比值，反映区域内差异对总体差异的影响(式5)；区域间贡献率为区域间泰尔指数与总体泰尔指数的比值，用Cb表示(式6)；Cj代表各子区域的贡献率，为加权后各子区域的泰尔指数与总体泰尔指数的比值，反映各子区域差异对总体差异的影响。

(5)

(6)

(7)

2.2 全国工亡率总体差异测算及结果分析

按照式(1)测算2006—2016年全国31个省份(不含港澳台)的工亡率总体泰尔指数，结果列于表1。图4直观描述了泰尔指数的演变态势。

表1 全国工亡率的泰尔指数：2006—2016年Table 1 Theil index of occupational mortality rate in China from 2006 to 2016

图4 2006—2016全国工亡率泰尔指数的演变趋势Fig.4 Evolution trend of Theil index of occupational mortality rate in China from 2006 to 2016

通过测算结果可以看出，我国工亡率地区差异较为明显。最大和最小地区差异分别出现在2007年和2014—2016年，泰尔指数分别为0.18和0.06。总体看来，差异由强到弱的趋势明显。

2.3 东、中、西部地区差异的三区域分解

测算工亡率的东、中、西部区域内和区域间的泰尔指数及其泰尔指数贡献率，得到工亡率泰尔指数演变趋势，如图5所示。从三大地区泰尔指数来看，2008年之前的工亡率泰尔指数起伏波动都比较大，特别是中部地区(2007年)有1个波峰出现，相比较而言，东部地区则较为平缓。2009年之后的东、中、西部地区的泰尔指数起伏变化不大，都有逐渐下降的趋势。

图5 东中西部工亡率泰尔指数演变趋势Fig.5 Evolution trends of Theil index of occupational mortality rate in eastern, central and western regions from 2006 to 2016

除2006—2007年外，东部地区泰尔指数均大于中西部地区，其次是西部地区，中部地区2009年后处于较低水平。说明东部地区工亡率差异最大，而中部地区最小。

从三大区域泰尔指数对全国泰尔指数的贡献率来看(见表2)，东部地区泰尔指数介于0.23～0.63之间，中部地区0.02～0.28之间，西部地区0.08～0.17之间；除了2006年与中部地区的贡献率持平外，其他年份都是东部地区贡献率最大，其次是西部地区(除了2006—2008年外)，中部地区贡献率最小。这说明东部地区工亡率差异对全国总体差异影响最大，其次是西部地区，最后是中部地区。

表2 按东中西部划分的工亡率泰尔指数贡献率Table 2 Contribution rates of Theil index of occupational mortality rate divided by eastern, central and western regions

从区域内与区域间泰尔指数看(见图6)，区域内泰尔指数介于0.04～0.15间，波动中呈缩小趋势，2015年达到0.04；区域间泰尔指数介于0.01～0.06间，总体呈收敛趋势，2016年仅为0.01。区域内泰尔指数大于区域间泰尔指数，这说明我国工亡率区域内差异远大于区域间差异。

图6 区域工亡率泰尔指数演变趋势Fig.6 Evolution trends of regional Theil index of occupational mortality rate

从表2中的区域内与区域间泰尔指数贡献率来看，区域内泰尔指数对总体贡献率在62%以上，其中2008年高达90%，这说明就目前划分的区域而言，工亡率区域内差异更大，区域间的差异相对不大。也就是说，中、西、东部的区域内管理水平的差异较区域间的整体差异要大。

3 讨论与分析

通过上文对全国及各个地区的工亡率数据分析以及相关泰尔指数的计算，对我国各个层面的工亡率发展规律有了一定程度的认识，作者认为，实现工亡率的有序管控，保障经济社会的均衡发展，当前应着重注意以下3点：

1)我国正在进入人均GDP达1万美元的经济发展阶段，这是国际上相关研究确认的职业伤害进入下降的转折阶段。我国职业死亡事故经过多年努力已出现较明显的减少趋势，工亡率已基本稳定在稍高于10的水平。在设定各类管控工亡率指标时要有新的思路，可选择更高水平的国际对标体系，注重追求从质上的进步。

2)全国安全生产管理基础工作在一定程度上已得到全面加强，各地管理能力都有所提高，但各地工亡率水平变化及差异还不平衡。这种不平衡不仅体现在东、中和西部之间，更明显地出现在3大地区的内部。今后应更强调管理的科学化、精细化、长期化，减少工亡率波动与差异变化。更具体地说，从当前改进空间看，在东部省市中，部分省市需进一步缩小与同地区其他省市工亡率上较明显的差距，可努力向先进省市就近交流学习，找出差距和原因，制定办法和措施；而西部地区则要更注重采取措施，在科学发展观的指导下，处理好安全和生产的关系，在大力发展经济的同时努力降低工亡率。

3)尽快实现安全生产伤亡报告信息化标准，加快与国际标准接轨。如果不积极探索完整准确的基础统计，就会妨碍客观地了解工亡率等核心指标水平，影响安全生产宏观决策的制定和执行。可通过电子政务信息共享平台，推进安全生产管理部门与工伤保险部门的密切合作，加快信息共享。从源头规范统计信息录入，形成国家、省、市、县4级职业伤害数据统计体系[12]，重点保障工亡统计的准确与及时，为生产安全大数据全面应用打下基础，从而提升我国职业伤害危险源监测、隐患排查、风险管控、应急处置等方面的综合水平。