面板数据分析

面板数据分析模型（Panel Data模型，又称时序与截面合成数据模型）能够同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间、不同单元的特性。面板模型通过综合利用样本信息，使研究更加深入，同时可以减少多重共线性带来的负面影响。我国地域辽阔，各地煤矿安全生产状况条件各异，本处利用计量经济学中的面板模型可以充分利用各地区数据来探讨地质条件、机械化程度、人员素质、生产能力紧张程度、煤矿产业组织等诸要素对煤矿安全生产的影响程度。

根据搜集到的各省、自治区、直辖市国有重点煤矿的有关数据，并进行数据匹配，得到22个地区2002～2005年国有重点煤矿的百万吨死亡率、回采工作面采煤机械化程度、年人均工资、原煤生产能力利用率，以及小矿井煤炭产量、煤炭总产量等数据，结合《中国统计年鉴》提供的全社会平均工资，可以计量煤矿机械化水平、从业人员相对素质、生产能力利用率、小矿井产量所占比重，以及地质条件等对煤矿百万吨死亡率的影响程度。仿照（1）、（2）式，构建如下安全生产影响因素综合模型（为书写简洁起见，省略时间、地区下标和随机项）：

即：Y = eλtJSαGXβSZγCZδeηDZ

（5）式中，Y表示百万吨死亡率，JS表示煤矿回采工作面机械化水平，SZ表示煤炭企业从业人员的相对素质（用当地煤矿从业人员平均工资除以当地全社会平均工资水平代替），GX表示煤矿生产能力利用率水平，CZ表示产业组织状况，这里用小煤矿产量占当地所有煤炭产量比重来显示。DZ是表示地质条件的虚拟变量，为简化起见，假设南方和北方的地质条件是不一样的，其中，北方地区取值为0，南方地区取值为1。t是时间变量，取值t=1，2，3，4，表示经济发展水平的提高、煤矿企业和生产工人安全意识的提高、企业从事安全生产管理经验的积累（学习效应）、国家对安全生产重视等其他未单独列示的变量因素对安全生产的综合影响。α、β、γ、δ、η、λ是待估参数。

（5）式影响因素综合模型可用图11-3表示如下：

图11-3　面板模型中变量之间的关系示意图

根据（5）式，利用表11-3中的数据，运用Eviews3.1软件，采用无截距、广义最小二乘法（消除地区差异产生的异方差）面板模型估计方法，得到如下回归方程：

R2=0.894，R2=0.888，F统计量=138.85。

上述各项参数均通过显著性水平为5%的t-检验，除参数a4外，其他所有估计参数还通过了显著性水平为1%的t-检验；F统计量为138.85，表明方程通过显著性水平为1%的F-检验；可决系数R2和调整后的可决系数R2都比较高，说明方程拟合得较好。可见，回归方程（6）可信程度高。

由（6）式可知，煤矿采煤机械化水平、从业人员的相对素质、生产能力利用率、小矿井产量所占比重、地质条件对煤矿百万吨死亡率都有显著性影响。其中，机械化采煤水平每提高1个百分点，可以降低百万吨死亡率0.54个百分点；从业人员相对素质每提高1个百分点，可以降低百万吨死亡率0.93个百分点；而煤矿生产能力利用率每提高1个百分点，则促使煤矿百万吨死亡率上升0.60个百分点；小煤矿产量比重每提高1个百分点，则促使煤矿百万吨死亡率上升0.275个百分点。与此同时，反映地质条件的虚拟变量DZ前的系数通过显著性检验，且为正数，可见，地质条件对煤矿百万吨死亡率有显著的影响，且由于地质条件的影响导致南方地区百万吨死亡率显著地高于北方地区（因为变量DZ在北方地区取值为0，南方地区取值为1）。时间变量t前面的系数为负数，说明随着时间的推移，在其他各种综合性因素的影响下，各地区国有重点煤矿的百万吨死亡率是下降的。

表11-3　面板模型的原始数据

续表

续表

注：①上海、天津、海南、西藏四省不产煤；福建、湖北、广东、广西、青海没有国有重点煤矿（数据）。②浙江的国有重点煤矿死亡率数据缺乏，用全国平均数据代替。③北京、浙江、云南的采煤机械化程度数据缺乏，根据其相应原煤全员生产效率推算，用全国平均水平代替北京、浙江的数据；用全国平均水平的一半代替云南的数据。④小型矿井产量所占比重是指统计中小型矿井和3万吨以下矿井之和占当地全部煤矿产量的比重。⑤虚拟数据是用来反映地质条件的，根据我国地质条件的实际状况，用南方、北方来区分地质条件（这里将江苏、河南定义为北方地区）。
资料来源：《中国煤炭工业统计资料汇编（1949～2004）》；《中国煤炭工业年鉴》（2003～2005年各期）；《中国统计年鉴》（2003～2006年各期）。

附面版模型Eviews3.1输出结果：

Dependent Variable：LOG（Y）？

Method：GLS（Cross Section Weights）

Sample：2002 2005

Included observations：4

Number of cross-sections used：22

Total panel（balanced）observations：88