安全投入对煤矿企业经济效益的门槛效应研究
2021-07-09黄骞
黄 骞
(重庆财经学院，重庆 401320)
对煤矿企业而言，经济效益是企业发展的根本，利润最大化是企业追求的目标。安全投入作为加强煤矿企业安全生产的重要措施，其对企业经济效益势必带来影响。一方面，增加安全投入将增加成本，减少利润，降低企业经济效益；另一方面，加大安全投入，企业可以采用更多先进的安全技术和装备，更新改造安全设备设施，以此提高煤矿防范安全风险的能力，减少因灾害事故造成的直接或间接经济损失，有利于企业经济效益的提高。此外，安全投入结构作为影响安全产出的重要因素，其在安全投入与经济效益关系中具有的调节作用有待研究。
国外对企业安全投入与经济效益之间的关系研究起步较早，但多集中在安全风险较高的航空运输、建筑、化工等领域，对煤炭领域中的研究较少。Linhard J B[1]从员工职业健康安全方面展开论述，认为安全投入的经济效益存在潜在性和滞后性；Azadeh A等[2]研究发现，安全投入对提高安全绩效、降低事故成本，以及提高员工生产力有积极影响；Bianchini A等[3]认为安全投入是影响煤矿企业经济增长的重要因素。
国内研究主要从安全投入产出的效率评价、安全投入与企业绩效的关系等方面展开。赵宝福[4]、任海芝[5]、高蕊[6]等研究认为合理的安全投入结构有利于企业的安全生产，提高安全绩效水平；董焱[7]认为煤矿安全投入对企业利润具有促进作用；梅强[8]、易俊[9]、魏瑞[10]等研究指出，安全投入对企业经济效益的影响存在最佳投入点；李红霞等[11]研究认为煤矿企业安全投入与短期绩效之间呈显著负相关关系，但与长期绩效之间呈显著正相关关系，并指出股权集中度会抑制安全投入对长期绩效的积极影响；闫绪娴[12]、曹富[13]等基于煤炭上市公司数据，验证了安全投入对经济效益的非线性影响，并得出安全投入对经济效益存在单门槛效应；张倩茹[14]研究了煤炭产量、劳动生产率和研发投入在安全投入与经济效益关系中的门槛效应。
综上所述，煤矿企业安全投入与经济效益的关系相对复杂，对其进行深入研究具有重要意义。现有研究多基于上市煤矿企业的情况展开，对非上市煤矿企业的研究相对较少。鉴于此，笔者基于山西、内蒙古、新疆的部分非上市国有煤矿的实际调研数据，对煤矿企业安全投入与经济效益的关系进行研究，并将安全投入结构作为门槛变量探讨其调节作用，以期找到合适的安全投入临界点，促进煤炭行业的持续健康与稳定发展。
1 研究方案
1.1 数据来源及处理方法
通过对山西省晋城、长治、阳泉，以及内蒙古乌海、新疆昌吉等地11家国有煤矿企业进行调研，获得了11家煤矿企业2015—2019年的安全投入与经济效益相关数据，形成由55个观测值组成的平衡面板数据。
调研的11家煤矿企业分别为山西王坡煤矿、高河煤矿、成庄煤矿、霍尔辛赫煤矿、长平煤矿、赵庄煤矿、余吾煤矿、新元煤矿，新疆宽沟煤矿和内蒙古黄白茨煤矿、五虎山煤矿，均为非上市煤矿企业。调研指标包括从业人员总数、大专以上学历人数、原煤产量、期末资产总额、期末负债总额、营业收入、净利润、安全设备设施投入、安全技术投入、职工教育培训投入、职业卫生投入和安全管理投入共12个方面。
文中数据的描述性统计分析、相关性分析、方差膨胀因子检验、F检验、Hausman检验和门槛效应检验均利用Stata15软件完成。
1.2 变量选取
1)被解释变量
企业经济效益通常采用财务指标进行定量评价，以体现企业经营发展状况、盈利和成长速度。于丽苹[15]指出总资产收益率代表企业全部资产的获利能力，净资产收益率反映股东权益的收益水平，二者是评价企业财务绩效的重要指标。由于研究对象为非上市企业，以企业总资产的获利能力来考核经济效益更有意义，故选取总资产收益率作为被解释变量。
2)解释变量
安全投入是指在安全生产活动中投入的所有人力、财力和物力资源的总和，即在安全生产过程中的投入总额[16]。对于煤矿企业而言，其安全投入主要包括为保障煤矿企业安全生产而投入的安全设备设施、安全技术、教育培训、安全管理、安全文化建设、职业卫生等各项总投入。在对上述11家煤矿企业开展项目调研时，分别获取了安全设备设施投入、安全技术投入、职工教育培训投入、职业卫生投入和安全管理投入五类数据，这五类数据之和即为煤矿企业安全投入总额，故将安全投入总额取自然对数作为安全投入形成解释变量。
3)门槛变量
一是将安全投入作为门槛变量，考虑自身的门槛效应；二是将安全投入结构作为门槛变量，检验其在安全投入与经济效益关系中的调节作用。煤矿安全投入结构是指在一定时期煤矿安全投入总量中，所含各要素的构成及其数量比例关系，可分为反映安全投入来源的投入结构和反映安全投入去向的投入结构[17]。安全设备设施投入作为一种实际投向，可将安全设备设施投入占比作为安全投入结构变量，在一定程度上反映安全投入结构。
4)控制变量
考虑到影响企业经济效益的因素较多，为使模型的计算更为精确，基于现有学者的研究，选取企业规模、经营能力、资本结构、劳动生产率和接受教育程度作为控制变量。
变量类型及其定义见表1。
表1 变量类型及其定义
1.3 模型构建
借鉴Hansen[18]的面板门槛模型，并结合所收集的数据，构建11家煤矿企业安全投入与经济效益的门槛效应分析模型，分为以下2种情况进行探讨。
1)将安全投入作为门槛变量时，门槛效应分析模型如下：
Yit=μi+β1I1,itW(I1,it≤γ)+β2I1,itW(I1,it>γ)+β3Sit+β4Mit+β5Pit+β6Cit+β7Eit+εit
(1)
2)将安全投入结构作为门槛变量时，门槛效应分析模型如下：
Yit=μi+β1I1,itW(I2,it≤γ)+β2I1,itW(I2,it>γ)+β3Sit+β4Mit+β5Pit+β6Cit+β7Eit+εit
(2)
式中：Y、S、M、P、C、E的定义见表1；I1,it为受约束的解释变量和方程(1)的门槛变量；I2,it为方程(2)的门槛变量；下标i表示样本个体,t表示观测时间；μi为企业的个体效应值；W(·)为示性函数，当括号中的条件成立时，取值为1，否则取值为0；β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7为待估系数；γ为门槛值，根据门槛变量与门槛值的大小关系，观察值被分割到不同的2个区间，在每个区间内解释变量对被解释变量的影响程度不同，分别表现在影响系数β1、β2上；εit为随机干扰项，相互独立，且都服从正态分布。
上述模型设定均为单一门槛的情况，同理也可获得双重门槛效应分析模型：
Yit=μi+β1I1,itW(I1,it≤γ1)+β2I1,itW(γ1
(3)
Yit=μi+β1I1,itW(I2,it≤γ1)+β2I1,itW(γ1
(4)
式中：γ1、γ2为门槛值，根据门槛变量与门槛值的大小关系，观察值被分割到不同的3个区间，在每个区间内解释变量对被解释变量的影响程度不同，分别表现在影响系数β1、β2、β3上；β8为待估系数。
2 实证研究
2.1 描述性统计分析
对所有变量进行描述性统计，统计指标包括均值、标准差、中位数、最大值和最小值，结果如表2 所示。
表2 描述性统计量
由表2可以看出，经济效益由总资产收益率表示，总资产收益率的最大值为1.06，最小值为-1.15，均值为0.05，标准差为0.34，说明所研究的 11家国有煤矿企业经济效益有一定波动，表现不平稳；安全投入是由安全投入总额取自然对数而得，其最大值10.82(ln 50 000≈10.82)对应的安全投入总额约为50 000万元，其最小值7.32(ln 1 517≈7.32)对应的安全投入总额约为1 517万元，其标准差为0.92，说明11家煤矿企业间的安全投入水平差距较大，这是因为样本煤矿企业规模不同，且处于不同省份，煤层赋存条件与开采条件均存在一定差异；安全投入结构方面，其最大值为0.90、最小值为0.32，中位数为0.71，标准差为0.15，说明安全设备设施投入整体占比较大，但个别企业对安全设备设施的投入较少。
2.2 相关性分析
使用Pearson和Spearman相关系数对解释变量和被解释变量进行相关性分析，结果如表3所示。
表3 主要变量相关性分析
由表3可见，经济效益Y与安全投入I1的Pearson和Spearman相关系数分别为0.345 2和0.472 7，且均在1%的水平上显著，初步显示安全投入与经济效益正相关。此外，为检验变量间是否存在多重共线性问题，对模型中的所有变量进行方差膨胀因子(VIF)检验，企业规模的VIF值最大为7.40，但均小于10，说明各变量间不存在严重的多重共线性问题。
2.3 模型选择
首先对模型进行F检验，结果显示在1%的显著性水平下拒绝原假设，说明可排除混合效应模型。经过检验，模型存在异方差和自相关问题，故采用基于bootstrap法的Hausman检验，进行500次bootstrap模拟计算，结果显示不拒绝原假设，说明应选择随机效应模型。检验结果如表4所示。
表4 F检验和Hausman检验
2.4 门槛效应检验结果
分别将安全投入I1、安全投入结构I2作为门槛变量进行门槛效应检验，同时确定门槛个数和门槛值。借助Hansen提出的bootstrap自抽样方法依次检验单一门槛和多重门槛效应的存在性，均进行 500次模拟计算，检验结果如表5、表6所示。
表5 门槛效应自抽样检验
表6 门槛值估计结果
由表5、表6可知，当安全投入I1作为门槛变量时，单一门槛和双重门槛检验均在5%的显著性水平上通过检验，说明存在2个门槛值，应采用方程(3)构建双重门槛模型，2个门槛值分别为8.274和10.080，对应的安全投入总额分别约为3 920.60万元(e8.274≈3 920.60)和23 860.99万元(e10.080≈23 860.99)；当安全投入结构I2作为门槛变量时，单一门槛在5%的显著性水平上通过检验，而双重门槛不显著，说明仅存在单一门槛值，应采用方程(2)构建单一门槛模型，门槛值为0.765。
2.5 门槛回归结果与分析
面板门槛回归模型系数的估计结果如表7所示，结果(A)为安全投入作为门槛变量时的回归结果，结果(B)为安全投入结构作为门槛变量时的回归结果。
表7 面板门槛回归估计结果
由表7可见：
1)从安全投入来看，当门槛变量I1≤8.274，即安全投入水平较低时，安全投入与企业经济效益在1%的显著性水平下显著正相关，系数值为0.048 7，表明安全投入每增加1个单位，煤矿企业经济效益将上升0.048 7个单位；当8.274
2)从安全投入结构来看，当门槛变量I2≤0.765，即安全设备设施投入占比≤75.6%时，安全投入与经济效益呈显著负相关关系，相关系数为-0.085 6，表明安全投入每增加1个单位企业经济效益将减少0.085 6个单位；当门槛变量I2>0.765时，安全投入与经济效益的负相关性不显著，有待进一步验证。结果表明，安全设备设施占比这一结构在煤矿企业安全投入与经济效益的关系中具有负向调节作用，但随着设备设施投入占比的增加，负向作用有减小的趋势。
3)控制变量S和P在结果(A)、结果(B)中均与经济效益Y在1%的水平上显著正相关，而控制变量M和E均与Y的相关关系不显著，表明企业规模和劳动生产率对煤矿企业经济效益有正向促进作用；控制变量C在结果(B)中对企业绩效有负向作用，并在5%的水平上显著，相关系数为-0.427 3，表明资产负债率每提高一个单位，企业经济效益将减少0.427 3个单位。
3 对策建议
鉴于研究的11家非上市煤矿企业分别位于山西、内蒙古、新疆等不同地区，其煤层赋存条件、开采条件存在差异，且煤矿生产规模有较大差异，因而企业的安全总投入有较大不同，安全投入结构也有较大差异，但研究分析得出的安全投入与经济效益的关系结果，对非上市煤矿企业具有一定启示意义。为此，给出以下对策建议：
1)煤矿企业应根据自身的开采条件和安全技术水平，在确保安全生产前提下，适当提高安全投入，确保企业安全稳定高效地生产；
2)煤矿企业应研究适合自身的安全投入结构，控制安全设备设施投入在安全总投入中的比重，重视安全技术投入，推动技术更新改造，并重视安全培训，建立安全生产考核与检查机制，强化人员安全意识[19]；
3)煤矿企业应提高劳动生产率、扩大企业规模，合理运用金融、财政及税收等手段获得支持[20]，提升企业整体发展活力，实现企业安全和效益双丰收，确保企业安全、持续、健康发展。
4 结论
基于11家非上市国有煤矿企业相关数据，借鉴Hansen面板门槛模型，对煤矿企业安全投入与经济效益的关系进行研究，得出如下结论：
1)分别将安全投入和安全投入结构设为门槛变量时，安全投入对煤矿企业经济效益的作用呈现非线性特征，其中安全投入在5%的显著性水平下存在双重门槛效应，安全投入结构在5%的显著性水平下存在单一门槛效应；
2)安全投入的门槛值为8.274和10.080，当安全投入大于10.080，即对应的安全投入总额大于 23 860.99 万元时，增加安全投入会使企业经济效益下降，故煤矿企业应控制安全投入水平；
3)安全设备设施投入占比这一安全投入结构，在安全投入与经济效益关系中具有负向调节作用，故应适当控制安全设备设施投入在安全投入中的比重，将安全投入合理分配到各个方面；
4)建议煤矿企业重视安全技术投入和安全培训，提高劳动生产率，合理运用金融和财政手段，实现企业的持续健康发展。
