民航安全狀況與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析*
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程 明，梁文娟
（中國民航大學(xué)民航安全科學(xué)研究所，天津300300）
摘要：為了分析中國民航的安全趨勢(shì)，基于中國民航1995 - 2014年安全生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)和民航安全運(yùn)行關(guān)系密切的26項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，利用因子分析、相關(guān)系數(shù)等數(shù)學(xué)方法，建立了多元線性回歸模型分析民航安全狀況與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的管理關(guān)聯(lián)性。該模型表明對(duì)民航安全具有顯著影響的社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括國民經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人員素質(zhì)。通過對(duì)比安全生產(chǎn)指標(biāo)的擬合值和實(shí)際值，分析民航安全趨勢(shì)的變化規(guī)律，并利用自回歸移動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2015 - 2018年民航安全生產(chǎn)指標(biāo)值。計(jì)算結(jié)果顯示該時(shí)間段內(nèi)民航安全生產(chǎn)指標(biāo)將處于歷史高位，且呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)。最后給出了針對(duì)行業(yè)安全監(jiān)管、安全運(yùn)行等方面的改進(jìn)建議。
關(guān)鍵詞：安全；民用航空；社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；多元線性回歸；ARIMA模型
中圖分類號(hào)：X951 doi: 10. 11731/j．issn．1673 -193x．2016. 01. 030
0 引 言
雖然從交通工具的可靠性、維護(hù)性、安全性、從業(yè)人員素質(zhì)、政府安全標(biāo)準(zhǔn)和事故率、死亡人數(shù)等全方位對(duì)比，航空運(yùn)輸?shù)陌踩赃h(yuǎn)高于鐵路、水路和公路運(yùn)輸。但是，隨著“馬航MH370”等事故的發(fā)生，民航安全已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略與安全層面問題。
近年來，中國民航安全記錄持續(xù)改進(jìn)，已經(jīng)接近世界一流水平。2010 - 2014年期間，中國民航運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量、旅客運(yùn)輸量年均增長率超過10%，而運(yùn)輸航空重大事故率（0. 07/百萬架次，0.03/百萬飛行小時(shí)）遠(yuǎn)好于全球平均水平（0. 39/百萬架次，0.2/百萬飛行小時(shí)），超過了世界民航發(fā)達(dá)國家美國（0. 19/百萬架次，0.1／百萬飛行小時(shí)）的安全記錄。
雖然安全記錄一流，但實(shí)際上在我國民航業(yè)高速發(fā)展中凸顯出的保障能力、基礎(chǔ)設(shè)施、關(guān)鍵人才隊(duì)伍和管理水平等薄弱環(huán)節(jié)，使得民航業(yè)未來的安全、運(yùn)行、發(fā)展面臨全方位的挑戰(zhàn)和限制。研究顯示，某一行業(yè)的安全宏觀與微觀形勢(shì)與其所處經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展環(huán)境關(guān)系密切�？梢灶A(yù)見“十三五”期間，隨著民航業(yè)規(guī)模的持續(xù)快速增長，安全的壓力將同步呈現(xiàn)增長的趨勢(shì)。因此為了進(jìn)一步提升民航安全水平，研究民航安全與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的關(guān)系具有重要的意義。
1 影響民航安全的社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分析
1.1 社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)篩選
已有研究成果表明，全球各國在不同發(fā)展階段的安全狀況與經(jīng)濟(jì)社會(huì)狀況存在相關(guān)性，如十萬人死亡率與國內(nèi)生產(chǎn)總值呈負(fù)相關(guān)或正相關(guān)。同理，民航的安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展也存在密切的關(guān)聯(lián)。參考國內(nèi)外社會(huì)學(xué)家對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的研究成果，選擇了7個(gè)大類45項(xiàng)反映經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的指標(biāo)，用于分析我國民航安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)社會(huì)在各個(gè)發(fā)展階段的內(nèi)在聯(lián)系和相互作用。通過散點(diǎn)圖、關(guān)聯(lián)分析等方法剔除與民航安全生產(chǎn)關(guān)系不密切的指標(biāo)之后，得到6個(gè)大類共計(jì)26項(xiàng)指標(biāo)，包括：
1)國民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：國家財(cái)政收入（億元）X1、國家財(cái)政支出（億元）X2、國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）X3、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（元）X4、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入（元）X5、城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)(%)X6、國際旅游外匯收入（億美元）X7。
2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)：第一產(chǎn)業(yè)增加值（億元）X8、第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）X9、第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）X10。
3)行業(yè)發(fā)展指標(biāo)：民用航空旅客運(yùn)輸量（萬人）X11、民用航空旅客周轉(zhuǎn)量（億人公里）X12、民用航空貨物運(yùn)輸量（萬噸）X13、民用航空貨物周轉(zhuǎn)量（億噸公里）X14、民用航空航線數(shù)（條）X15、定期航班航線里程（公里）X16、民用運(yùn)輸飛機(jī)架數(shù)（架）X17。
4)人員素質(zhì)指標(biāo)：普通本�？飘厴I(yè)生數(shù)（萬人）X18、研究生畢業(yè)生數(shù)（萬人）X19、航空運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)（人）X20。
5)科技水平指標(biāo)：研究與試驗(yàn)發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量（萬人年）X21、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出（億元）X22、高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)出口額（億美元）X23。
6)社會(huì)穩(wěn)定指標(biāo)：公安機(jī)關(guān)立案的刑事案件合計(jì)（起）X24、城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)（萬人）X25、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率(% )X26。
本文所采用的1995 - 2014年期間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)均來自中國國家統(tǒng)計(jì)局。
1.2 民航安全生產(chǎn)指標(biāo)篩選
事故數(shù)、事故征候數(shù)、事故征候率是民航運(yùn)輸飛行的主要安全指標(biāo)。隨著近二十年來中國民航的安全水平快速提升，民航運(yùn)輸飛行事故數(shù)量變得極為稀少，間隔多年才會(huì)出現(xiàn)一次。本文事故數(shù)將轉(zhuǎn)化為“事故災(zāi)變系數(shù)”，其定義為指定時(shí)間段內(nèi)有運(yùn)輸飛行事故發(fā)生時(shí)為1，無則為0。
本文收集從1995 - 2014年民航運(yùn)輸飛行的事故災(zāi)變系數(shù)(Y1)、事故征候數(shù)（Y2）、事故征候萬時(shí)率( Y3)。采用無量綱化的方法原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到[0，1]，其公式如下：
式中：Y norm為轉(zhuǎn)換后的數(shù)值，Y為原始數(shù)據(jù)，Ymax、Ymin分別為其中的最大值和最小值。隨后定義民航安全生產(chǎn)指標(biāo)(Y)為：
2 民航安全生產(chǎn)狀況與經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)多元回歸分析
2.1 影響民航安全生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)因子分析
由于影響民航安全生產(chǎn)的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)較多，難以直接進(jìn)行回歸分析，本文采用因子分析法，將社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分類提取公因子后再進(jìn)行回歸分析。因子分析結(jié)果如下：
國民經(jīng)濟(jì)因子：F1=0.154 6X1+0.154 4X2+0. 155 1X3+0.155 3X4+0.155 6X5 -0.113 0X6+0. 152 8X7
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子：F2=0.333 9X8+0.333 6X9+0. 333 7X10
行業(yè)發(fā)展因子：F3=0.146 7X11+0.146 6X12+0. 143 3X13+0.143 7X14+0.142 9X15+0.144 4X16+0. 146 6X17
人員素質(zhì)因子：F4=0.338 SX18+0.342 5X19+0. 334 0X22
科技水平因子：F5=0.335 9X21+0.334 8X22+0. 333 6X 23
社會(huì)穩(wěn)定因子：F6=0.339 SX24+0.349 1X25+0. 338 7X26
KMO檢驗(yàn)中，KMO>0.9結(jié)果極好，>0.7結(jié)果可接受，>0.6結(jié)果一般，0.5以則認(rèn)為不適宜進(jìn)行因子分析。KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，KMO最小值為0. 553，其余值均接近1，通過檢驗(yàn)。
2.2 多元線性回歸分析
采用向后刪除法篩選自變量。該方法通過從眾多變量中篩選顯著的變量，并建立回歸方程，是多元回歸分析法中能夠得到最優(yōu)方程的一種方法。該方法是按各變量F對(duì)y作用的顯著程度大小來決定是否引入或剔除。用以衡量“對(duì)y作用大小的量是F對(duì)y的貢獻(xiàn)，即顯著性（Sig）值。通過對(duì)1995 - 2014年我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展指標(biāo)和民航安全生產(chǎn)指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，可以確定影響我國民航安全生產(chǎn)的主要因素及其不同的影響程度。
2.2.1 計(jì)算結(jié)果分析
以Y為因變量，以Fi為自變量，采用向后刪除法進(jìn)行多元線性回歸，結(jié)果如表2～表4所示。
表2信息顯示4個(gè)模型R2均大于0. 90，表明各模型能夠解釋民航安全生產(chǎn)指標(biāo)90 %以上的變差，模型效果極好。
表3中，Durbin - Watson=2.143，與2接近，殘差與自變量獨(dú)立，通過檢驗(yàn)。
表4中，ANOVA檢驗(yàn)結(jié)果顯示，4個(gè)模型顯著性( Sig)值均小于0.05，說明其均有意義，且與民航安全生產(chǎn)指標(biāo)顯著相關(guān)。
表5結(jié)果清晰的顯示了自變量的刪除過程．除4以外，其他模型中的參數(shù)均存在非顯著性（Sig>0. 05)的自變量，這些自變量對(duì)于民航安全生產(chǎn)指標(biāo)(y)的影響并不顯著。最優(yōu)模型應(yīng)去除所有對(duì)y影響不顯著的F i，僅顯示對(duì)y影響顯著的F i。因此，最終確定模型4為最優(yōu)模型。
3.2.2 民航安全生產(chǎn)指標(biāo)回歸方程
民航安全生產(chǎn)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)主要影響因素的標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程：
y=0. 28 -5. 998F1+8. 039F2-1.737F4
將1995 - 2014年我國的經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)，代入回歸方程，結(jié)果顯示擬合曲線與實(shí)際曲線擬合程度較高，表明回歸方程解釋效果較好（如圖1）。
4 民航安全生產(chǎn)發(fā)展趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)
4.1 建立預(yù)測(cè)模型
計(jì)算結(jié)果表明差分自回歸滑動(dòng)平均法優(yōu)于灰色理論、趨勢(shì)分析預(yù)測(cè)等建模方法。本文預(yù)測(cè)模型使用時(shí)序預(yù)測(cè)中的ARIMA模型，對(duì)比不同P，d，g值后得到ARIMA(0，1，0)模型，結(jié)果如表6所示。
平穩(wěn)的R2=0. 659，R2=0. 878，Ljung - Box統(tǒng)計(jì)量的顯著性值Sig.=0.640>0.5。表6數(shù)據(jù)顯示，模型擬合情況良好，殘差序列是沒有自相關(guān)性的。
表7表明對(duì)民航安全生產(chǎn)狀況有顯著影響的指標(biāo)依次為：民用運(yùn)輸飛機(jī)架數(shù)(x17)、第三產(chǎn)業(yè)增加值(X10)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(X5)、研究與試驗(yàn)發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量(X21)、研究生畢業(yè)生數(shù)(X19)。以除X21的Sig．=0.066>0.05，其余指標(biāo)Sig.均小于0.05，可認(rèn)為模型各參數(shù)具有顯著性。同時(shí)，模型中的各指標(biāo)與現(xiàn)實(shí)中的情況高度吻合，即直接反映出行業(yè)增長（民用運(yùn)輸飛機(jī)架數(shù)）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整（第三產(chǎn)業(yè)增加值）、國民經(jīng)濟(jì)（城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入）、以及科技（研究與試驗(yàn)發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量）和教育（研究生畢業(yè)生數(shù)）對(duì)民航安全的直接影響。
預(yù)測(cè)2015 - 2018年安全生產(chǎn)指數(shù)（如圖2所示）。實(shí)際值與擬合值具有較好的重合度，趨勢(shì)完全一致，若能提升樣本數(shù)量模型的預(yù)測(cè)精度將更為理想。
4.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析
1)鑒于我國“十三五”期間經(jīng)濟(jì)仍然將保持較高增速，同時(shí)將處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的轉(zhuǎn)型階段，民航的事故、事故征候的總量很可能出現(xiàn)較大起伏，總體安全形勢(shì)嚴(yán)峻。
2)從預(yù)測(cè)結(jié)果看，2015 - 2018年期間，我國民航安全生產(chǎn)指數(shù)保持平穩(wěn)，雖緩慢上升趨勢(shì)，但是幅度極小。民航安全生產(chǎn)指數(shù)將保持在1. 13左右保持穩(wěn)定，但并不排除出現(xiàn)較大波動(dòng)的可能性。
5 結(jié)論
本文針對(duì)當(dāng)前我國民航業(yè)快速發(fā)展的形勢(shì)，結(jié)合中國民航近二十年來安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)，分析了影響民航安全生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)主要因素，相關(guān)結(jié)論如下：
1) ARIMA(0，1，0)模型預(yù)測(cè)結(jié)果顯示2015 - 2018年，民航安全生產(chǎn)指數(shù)將處于高位運(yùn)行，但在我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和科技進(jìn)步的大環(huán)境中，通過行業(yè)主管部門對(duì)主要安全因素進(jìn)行宏觀控制，能夠控制民航安全生產(chǎn)指數(shù)上升幅度并縮短上升期。
2)民用運(yùn)輸飛機(jī)架數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、研究與試驗(yàn)發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量和研究生畢業(yè)生數(shù)對(duì)于安全生產(chǎn)指數(shù)具有顯著影響。通過合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，民航業(yè)的增長速度、加強(qiáng)高級(jí)人才培養(yǎng)與增加科技研發(fā)投入，可有效的改善民航業(yè)安全形勢(shì)。
3)對(duì)民航安全生產(chǎn)指標(biāo)的影響程度從高到低依次為國民經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人員素質(zhì)。在我國“十三五”戰(zhàn)略規(guī)劃中，國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，國民素質(zhì)的提高已被列為了重點(diǎn)。國家與民航業(yè)戰(zhàn)略重點(diǎn)完全重合，這將為民航安全水平提供戰(zhàn)略層面的有力支撐。
4)民航安全生產(chǎn)還受到其他多種因素的綜合影響，要結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況，以及民航行業(yè)發(fā)展的形勢(shì)，持續(xù)推進(jìn)安全生產(chǎn)法制建設(shè)，健全完善民航安全監(jiān)管體系、安全管理體系，推進(jìn)積極主動(dòng)的安全文化建設(shè)。
