安全生產狀況與經濟發展水平的線性關系分析

(華北科技學院 北京 101601)

安全生產狀況與經濟發展水平的線性關系分析

楊蘊琪

(華北科技學院北京101601)

根據相關研究成果表明，安全生產狀況與經濟發展水平有著密切聯系，本文先使用偏相關性檢驗和針對因變量10萬人死亡率的P-P圖證明安全生產狀況與經濟發展水平可以使用線性關系分析。然后選擇多元線性逐步回歸分析作為具體回歸方法，利用該方法可以得出指標之間具有線性關系，并得出線性模型。

安全生產狀況；經濟發展水平；多元線形回歸

一、引言

根據國家安全生產監督管理局信息研究院的研究課題——《安全生產與經濟發展研究》的研究結果表明，安全生產狀況與經濟發展水平、產業結構、教育和科技水平等密切相關，并呈一定的線性相關關系[1]。經濟發展水平的指標主要有人均國民生產總值、農業產值占GDP比重、城市人口比重、人均能源消費等，與教育科技相關的指標有中學生入學率、以及科研投入占GDP比重，而關于國家安全生產狀況的指標選擇一項，即億元GDP死亡率。

二、多元線性回歸分析[2]

回歸分析是通過自變量X與因變量Y的均值之間的確定性關系y=f(x)研究X與Y之間的不確定性關系，雖然隨機因素ε的干擾使得X與Y之間的關系不確定，但從平均性質來看，不確定性關系有向確定性關系y=f(x)回歸的趨勢。回歸函數式是線性函數的回歸分析，且自變量是兩個以上的情況下為多元線性回歸。

在一般的實際問題中，某一現象的影響因素往往不止一個，而是由多個影響因素共同影響產生結果，因此多元線性回歸應用更廣泛，并且使用多元線性回歸后進行預測的準確性也相對更強。

多元線性回歸主要有三個方面的內容，首先在建立多元線性回歸模型之前，應判斷該數據是否適合做線性回歸，對各變量使用相關性檢驗和P-P圖進行分析，相關性檢驗說明各自變量與因變量之間的關系，P-P圖說明因變量是否適合進行線性回歸分析；然后建立多元回歸模型，在對其進行擬合優度檢驗和線性回歸方程的檢驗，得出判定系數R2和sig值，判定是否能夠用該線性方程進行預測。判定標準如下：R2越接近1則說明回歸方程擬合程度越好，越遠離1則說明回歸方程擬合程度越差；若sig值小于顯著性水平認為所有回歸系數與零存在顯著差異，被解釋變量y與解釋變量x的線性關系顯著，可以用線性模型描述它們之間的關系，反之則說明不能用線性模型描述因變量y與自變量x之間的關系。這一過程都可以用SPSS完成數據分析。

三、數據分析

通過國家統計局公布的數據，將全國2004至2014年近十年經濟發展水平指標與2004年至2014年近十年國家安全生產狀況指標作為此次多元線性回歸分析的樣本集。并設置y為安全生產狀況指標，10萬人死亡率；x1為人均國內生產總值(單位：元)；x2為農業產值占GDP比重(%)；x3為第三產業產值占GDP比重(%)；x4為城鎮人口占總人口比重(%)；x5為人均能源消費量(單位：千克標準煤)；x6為科研經費支出占GDP比重(%)；x7為高中升學率(%)；x8為城鎮登記失業率(%)，其中y為因變量，x1～x8為自變量。

(一)數據標準化及檢驗。若要對相關數據進行線性回歸分析，由于各類數據的單位不同，應當將其進行標準化處理為無量綱的數據，并對自變量和因變量的偏相關性進行檢驗，各項檢驗若滿足線性回歸的條件，則可以進行線性回歸分析。

通過偏相關性檢驗得出各自變量與因變量的偏相關系數說明因變量與各自變量均具有相關性，結果見表2；以及使用SPSS軟件得出P—P圖(圖1)說明10萬人死亡率適用于線性回歸分析。

表2 自變量與各因變量偏相關系數表

圖1 10萬人死亡率的P-P圖

(二)多元逐步回歸分析建模。對自變量與因變量的檢驗分析后結果證明可以使用多元逐步回歸分析建模，通過SPSS的運行，得到10萬人死亡率與經濟發展狀況有著密切的聯系。通過逐步剔除變量，最終模型只剔除了一項變量，即人均國民生產總值。得出最終的回歸分析結果：

擬合優度檢驗中=0.967，十分接近于1，說明擬合程度非常高。通過觀察逐步回歸分析系數表，可以分析出模型8中各自變量的sig值大部分小于默認的顯著性水平0.05，可以通過t檢驗，說明該自變量可以使用該系數表示，同時剔出了兩個自變量，即城鎮登記失業率與人均國民生產總值。

通過對2005年-2014年的安全生產狀況與經濟發展水平的線性回歸分析，可以得出在近十年內安全生產狀況與農業產值占GDP比重、第三產業占GDP比重、城鎮人口占總人口比重、人均能源消費量、科研經費支出占GDP比重和高中升學率這六個變量有著密切線性關系。

人均能源消費量是衡量一個國家能源消耗及能源利用率的重要指標，若人均能源消費量的上升則說明我國的能源消耗較多，同時會增加事故發生的概率和事故死亡率，因此10萬人死亡率與人均能源消費量呈正相關關系。

農業產占GDP比重、第三產業占GDP比重、城鎮人口占總人口比重和高中升學率都是一個相對總值的數據，近幾年農業產值相對減小，第三產業產值相對增加，但是從回歸方程可知第三產業對10萬人死亡率的影響更大，因此10萬人死亡率呈逐年下降的趨勢，同時隨著城鎮人口和高中升學率的相對增加，10萬人死亡率也在相對減小，因此10萬人死亡率與農業產值占GDP比重、第三產業占GDP比重、城鎮人口占總人口比重和高中升學率成負相關關系。

四、結語

通過各指標的分析，可以得出10萬人死亡率與經濟指標之間的線性關系，但是通過與2000年和2001年的分析結果的比較，發現每年的安全生產狀況與經濟發展水平的關系都有著略微的改變，得出安全生產狀況與經濟發展水平有著線性關系，并建立了線性模型，可用于定性預測安全生產狀況。

[1]黃盛初,周心權,張斌川.安全生產與經濟社會發展多元回歸分析[J].煤炭學報,2005,05:38-42.

[2]楊虎，劉瓊蓀，鐘波.數理統計[M].北京：高等教育出版社，2004.

[3]國家統計局.《中國統計年鑒2005》-《中國統計年鑒2014》[M].北京：中國統計出版社，2005～2014.

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楊蘊琪(1993-)，女，碩士研究生，華北科技學院，安全管理。