基于数据包络分析的煤矿安全管理效率评价

李紫韵，杨 力

(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001)

0 引言

安全管理对于煤矿企业至关重要，而掌握企业不同阶段的安全管理效率并做出有针对性提升更是对实现安全生产具有重要的意义。基于安徽省2015～2019年间的统计数据，借助数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)评估模型对17个样本煤矿企业进行煤矿安全管理效率评价。由于数据包络分析模型仅能对某一年的样本企业安全管理效率进行横向评估，因此再借助数据包络分析模型中的动态指数模型对样本企业的安全管理进行动态分析，从静态和动态两方面进行评价，并提出针对性建议。

1 国内外文献综述

1.1 国外现状

如何提升安全管理效果逐渐成为国外安全管理研究的热点问题。大数据应用于安全科学研究的方法、原则与前景[1]一文讨论了大数据挖掘在煤矿安全管理研究中的优越性，并通过理论基础、典型与特殊的研究方法证实了这一想法。气候变化脆弱性评估的纵向方法[2]提出了安全氛围在生产过程中会对影响生产的各方面因素均起到协调的积极作用。利用数据挖掘技术研究西班牙采矿事故[3]通过对西班牙2003～2012年煤矿事故的安全分析挖掘出事故发生的规律，并提出了改进政策以减少采矿职业的危害率。数据挖掘在矿井通风系统评价中的应用[4]提出了利用粗糙集算法可以构建出处理矿井通风产生的大量数据的综合预警系统，以此来辅助煤矿管理者做出安全决策，尽量降低煤矿事故的发生。

1.2 国内现状

近年来，国内学者也纷纷开始了安全管理效率影响因素的研究。煤矿安全管理效率及其制约因素研究[5]提出了一个数学模型以识别煤矿安全管理效率的制约因素，并给出了具体的案例应用。新时代煤矿安全监察人员教育培训需求分析[6]对全国26个省级煤矿安监局及所属分局和国家煤矿安监局机关各司室工作人员进行了调查研究，并提出了加强煤矿安全监察人员教育培训工作的对策建议，为进一步加强煤矿安全监察队伍建设提供了参考。 安全变革型领导与员工安全绩效[7]认为在企业管理者变革中，安全管理效率与安全变革型管理者有关，并提出安全角色的认同度可以通过安全型领导与员工进行安全互动来保证。组织氛围对航运人员安全绩效影响的研究[8]讨论了管理风格、员工敬业度等因素是对航运人员安全管理绩效的影响，并通过组织氛围的角度进行了探讨。基于组织文化、矿工满意度和安全绩效关系的研究[9]提出矿工的安全生产效率可以通过调节组织安全文化、员工满意度与安全生产效率的关系来提高。面向建筑工人的安全投入对工人安全绩效的影响[10]提出了可以提高建筑工人工作效率的几种途径，并发现这些途径对增强员工个人安全意识和提高安全技术水平都有显著的积极作用。

国内安全管理体系改进方面的研究大多分为以下几个方面：①技术角度：基于三维可视化危险源的煤矿风险预控手机管理系统设计[11]提出可以将计算机技术及普遍使用的智能手机灵活应用于煤矿安全管理工作中，当员工发现安全隐患后，在安全的前提下，可以直接拍下照片并上传，减少上报及人工检查的时间，有效提高煤矿安全管理效率；②理论体系角度：煤矿岗位标准作业流程在精益化与风险预控管理体系中的应用[12]提出推广标准化的作业流程能够有效应对煤矿企业的精益化管理及风险预控管理；③数据挖掘角度：基于地质数据挖掘和信息融合的煤与瓦斯突出预测方法[13]提出了煤与瓦斯突出的具体预测方法，并做出了相应的仿真模型进行了实证研究；以上理论和应用研究都为煤矿安全风险预控管理效率研究奠定了良好的理论基础，但目前大多数研究侧重于对煤矿企业整体安全状况的评估，而专门针对煤矿安全管理效率评估的方法却少之又少。因此，从“数据+模型”混合驱动的视角出发，对当前煤矿企业的自身情况，分别借助DEA模型和动态指数对煤矿安全管理效率进行横向评估和纵向比较，找出提升途径和策略。

2 构建煤矿安全管理效率指标体系

2.1 决策单元的选取

随着国内煤炭行业产量过剩，核定生产能力较低或安全级别较低的煤矿已逐步关闭或停产。近几年的国家能源局统计数据显示，未来国内的煤炭企业大多会集中在年生产能力百万吨以上的国有煤矿企业中。

因此，以安徽省为例，样本条件设置为煤矿年产量100万吨以上，且国有煤矿优先，最后选取了安徽省内的13家国有煤矿及4家私企煤矿作为实证样本，依次是淮南市的顾桥煤矿、张集煤矿和潘三煤矿；淮北市的临涣煤矿、任楼煤矿、邹庄煤矿、朱庄煤矿、童亭煤矿和青东煤矿；宿州市的钱营孜煤矿、祁南煤矿、祁东煤矿、朱仙庄煤矿、桃园煤矿和芦岭煤矿；阜阳市的谢桥煤矿以及毫州市的许疃煤矿。将每一个煤矿作为1个单位，对各煤矿安全管理效率进行调查和分析。

由于煤矿行业安全管理类数据的敏感性，多数企业并不愿意提供内部资料，导致样本选取大大受限，但所选的17家煤矿企业能够满足当前的计算需求。

2.2 评价指标的选取

DEA评估模型并没有特定的输入与输出指标选取准则，从现有的煤矿安全管理类研究成果来看，煤矿安全管理效率的指标选取应满足可获得、准确客观、全面等条件。成本型指标应作为输入指标的首选，其中包括企业从业人数、培训次数、隐患数量等；而效益型指标应作为输出指标的首选，其中包括年生产能力、安全事故和死亡人数最小化等。

通过对之前文献的总结分析，依据样本企业自身特点及样本数据的可获得性，选取的各煤矿企业安全管理效率评估的DEA指标分别为：培训次数(次)、从业人数(人)为模型输入指标；事故次数(次)、伤亡人数(人)和年产量(万吨)为模型输出指标。

由于DEA运算模型的输入指标值越小越好、输出指标值越大越好，为了保证指标方向的一致性，需要将事故次数和伤亡人数进行倒数处理。同时，2个输入指标、3个输出指标与17个单位也可满足DEA评估模型自由度的要求，即符合输入输出指标之和的2倍小于单位的数量。具体的指标内容见表1。

表1 煤矿安全管理效率输入输出指标

在数据的时限范围上，选取了 2015～2019 年共计五年的数据，数据主要来源于国家能源网、中国煤矿安全网以及各煤矿企业内部资料等。

2.3 运算模型构建

首先，选取DEA运算模型对煤矿安全管理效率进行静态分析，具体模型如下：

(1)

(2)

其中，X为投入变量，Y为产出变量，n是决策单元个数，S-为投入松弛变量，S+为产出松弛变量，θ为决策单元的有效数值。当θ=1 时，说明DEA模型结果有效；当θ<1 时，说明DEA模型结果无效。

其次，再利用动态指数进行动态分析。具体模型如下：

M(xt+1,yt+1,xt,yt)

(3)

=EFFch*TECHch=PEch*SEch*TECHch=TFPch

其中，Dt(xt+1，yt+1)和Dt(xt，yt)分别表示以t期为技术参考时t期和t+1期的评价对象的决策单元距离函数。其中TFPch表示的含义为全要素生产率指数，EFFch为综合技术效率，TECHch的含义为技术进步效率，PEch为纯技术效率，SEch为规模效率。最后将输入输出指标带入选取的DEA运算模型，并利用deap2.1软件求解。

3 实证分析

3.1 基于DEA的安全管理效率结果评估与分析

3.1.1 综合技术效率

将选取的17家煤矿企业的5个输入输出指标代入软件deap2.1内进行处理，运行5次，可以依次得到2015～2019年的各煤矿综合技术效率值、平均值及管理有效数量，具体数值见表2。

表2 17家煤矿企业安全管理效率汇总

针对表2中整体数据可知，17个样本煤矿企业2015～2019年间生产效率的评估值分别为0.617、0.658、0.689、0.766和0.740，前四年呈上升趋势，最后一年略有下降，数据的区间范围大致在[0.60，0.80]区间。按照DEA方法的一般分析原则，样本企业评估值全部小于1并且每年安全管理效率处于有效状态的企业数量仅为 6、5、4、4、5，有效状态的企业数量不到总体数量的40%，说明样本企业的综合技术效率评估水平一般，处于中等水平，存在较多的投入冗余，资源利用有待提高。

3.1.2 纯技术效率

其次，对所有单位的纯技术效率值进行分析，具体数据见表3。

表3 17家煤矿企业技术效率汇总

由表3中整体数据可知，17家煤矿企业的纯技术效率在五年间的评估值分别为0.684、0.902、0.899、0.914、0.879，数值分布在[0.65，0.95]区间，其中第二年涨幅明显，后几年变化幅度较小，呈波动状态，说明样本企业的纯技术效率水平整体在中上游水平，应注意保持，防止出现明显下降或震荡趋势。

3.1.3 规模效率

最后，对所有单位的规模效率进行分析，具体数据见表4。

表4 17家煤矿企业规模效率汇总

续表

在2015～2019年，17家煤矿企业的规模效率呈现出小幅度的增长趋势，其平均值处于[0.75，0.85]区间，有效管理数量分别为6、5、4、6、5。说明这些煤矿企业的规模效率水平总体处于中等偏下的水平，多数企业还没达到最优的规模效益，仍然有很大的改进空间，需要采取对应措施刺激或者更改企业安全管理方式。

3.2 基于动态指数模型的煤矿安全管理效率评价与分析

DEA评估模型对煤矿安全管理效率的评价为煤矿企业安全决策提供了一定的依据，但其仅是针对单一年份进行横向评估，并没有从时间序列层面纵向比较安全管理效率的变化趋势，属于静态模型。因此，尝试结合DEA评估模型中的动态指数分别从总体概况和年均动态变化状况两方面具体分析样本企业安全管理的动态变化，找出当前阻碍煤矿安全管理效率提升的主要原因，为后续建议的提出提供更可靠的依据。

3.2.1 煤矿安全效率动态变化总体分析

借助DEA模型的动态指数对2015～2019年间样本企业安全效率动态变化指数进行计算，得到的结果见表5。

表5 2015～2019年17家煤矿企业安全管理效率动态变化指数

续表

由上表五个指标评估结果可以看出：①在2015～2019年，17家样本企业的平均全要素生产率为 1.026，大于1，说明这17家煤矿企业的安全管理效率总体处于进步阶段；②技术进步效率变化指数平均值为 1.018，总体达标，但从具体的技术步指数企业数量来看，共有8家煤矿企业技术进步指数小于1，占到总样本数量的 47%，还需要进一步提高安全技术水平；③煤矿安全技术效率指数平均值为1.083，说明2019年的总体技术水平相较于2015年增长较为明显，还需继续保持，未达到1的煤矿仅有三家，需要重点提高；④纯技术效率与规模效率的平均值分别为1.033与1.046，纯技术效率未达到1的煤矿仅有两家，规模效率未达到1的煤矿仅有三家，这些煤矿还需加大煤矿安全培训力度，提高企业的自身技术水平。

3.2.2 年均安全管理效率动态变化结果

利用软件deap2.1还可以对2012～2017年间的煤矿安全管理效率动态变化状况进行分解，以所选数据初始年份(2015年)作为基期数值进行运算，观察相邻年份之间全要素生产率变化、技术效率变化、技术进步变化、纯技术效率变化以及规模效率变化的情况，具体如图1所示。

图1 2015～2019年煤矿安全管理效率变动及年均分解表

从 5个年份区间的均值来看，全要素生产率增长幅度为6.4%，技术效率变化增长幅度为 7.9%，两者主要的增长年份区间都是来源于2015～2016年及2017～2018年间；技术进步变化减少幅度为 2.6%，除了2017～2018年间为增长状态，其余年份区间均在减少；纯技术效率变化增长幅度为2.18%，规模效率增长幅度为4.5%，增长幅度最大的年份区间分别为2015～2016年和2017～2018年间。

4 效率提升建议

基于上述对煤矿安全管理效率的评价与分析，提出对应的效率提升建议。

4.1 预防阶段

近些年煤矿企业接连改革，用工形式已发生了巨大改变，操作技能纯熟或经验丰富的操作工逐步退休，导致高技能的一线工人出现了断层现象，因此，煤矿企业的安全培训力度还应继续加大，增加企业安全培训次数，并保证培训落实到个人。可以考虑对参加培训的人员进行授课和考试工作，通过考试或取得专业操作资格证的人员，才能安排到所属岗位进行操作。

4.2 事故发生后

事故发生时，被困现场工人应当立即自救或互救，并上报矿调度室；调度室应当立即按照应急救援预案启动应急响应，组织涉险人员撤离险区，通知应急指挥人员、矿山救护队和医疗救护人员等到现场救援，并上报事故信息。救援活动后，企业应深刻剖析事故发生原因、造成的后果及相应的安全分析，吸取经验教训。

4.3 日常监管方面

员工角度，应提高自身的安全认知能力，每次操作前都要自查，必须做好安全防护工作，严格按照规章制度、安全生产知识操作，要真正认识到安全管理的严肃性、严厉性，拒绝经验主义。企业角度，应结合实际，先建立起完善的规章制度监督员工可以安全有效地保证生产任务的有序进行，接受实际生产的检验，并定期做好隐患排查工作，防患于未然。员工与企业都应提高自身执行力，严格按照生产标准操作，并长期的贯彻到生产的各个环节中，杜绝安全隐患。

5 结论

(1) 静态分析结果表明样本企业的综合技术效率、纯技术效率、规模效率均处于‘中等偏上或偏下’水平，仍有很大的进步空间，需要采取对应措施刺激或者更改企业安全管理方式；

(2) 动态分析方面，样本企业2015～2019年总体处于进步状态，但进步率大多处于降低状态。

(3) 在此基础上，有针对性地提出了‘加大员工培训力度，查明事故原因并及时吸取教训，员工自查，加大执行落实力度等’建议，有助于提升安全管理效率。