一种基于DEA的煤矿安全文化评价模型作为世界上最大的产煤国，近些年我国发生了很多煤矿事故，而且重大事故屡屡不断。原因有多种，但安全文化的不健全是其中非常重要的原因。早在1980年，Zohar就对与环境有关的安全行为知觉评价进行了研究。自国际原子能机构(IAEA)的国际核安全咨询组(INSAG)于1986年在《切尔诺贝利事故后审会议总结报告》中首次引出“安全文化”(safetyculture)一词以来，安全文化引起了广泛的重视和兴趣。根据IAEA的安全报告丛书INSAG-1的定义，安全文化是指存在于单位和个人中的种种特性和态度的总和，它建立一种超出一切之上的观点。俞峰等人将煤矿安全文化的综合水平定为评价的总体目标;将安全精神文化、安全制度文化和安全物质文化作为准则层，运用AHP方法和模糊认为(Fuzzy)评判理论建立了煤矿安全文化的AHP-Fuzzy综合评价模型，为煤矿安全文化的系统分析和综合评价提供了一种科学实用的定量方法。吴友军等人提出煤矿企业安全文化建设应由组织承诺、管理参与、工授权、奖惩系统、报告系统、素质培养六个指标来评价。但这些指标体系并不太健全，而且评价方法也偏重于绝对评价，很难作到客观有效。因此本文将建立新的评价指标体系，采用数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA)对安全文化进行评价。该方法可以评价不同的煤矿企业在相同的投入下其安全文化的有效性，从而可通过与其他企业的对比来检验某一个企业的安全文化建设是否有效。一、煤矿企业的安全文化指标体系煤矿企业的安全文化指标体系包括能反应安全文化有效性的各个方面，经过慎重选择、多方考虑，本文建立的指标体系如表1所示。二、基于DEA的煤矿安全文化的评价模型1.DEA模型的基本概念和原理1978年，著名的运筹学家、美国得克萨斯大学教授Charnes、Cooper和Rhodes在“欧洲运筹学杂志”上发表了一篇重要论文“Measuringtheefficien2cyofdecisionmakingunits”(决策单元的有效性度量)，正式提出了有效性评价的一种新方法：数据包络分析法。数据包络分析法是在Farell测度基础上以相对效率概念为基础发展起来的一种非参数统计方法，主要用来评价相同类型部分(或者单元)中各个成员间的相对有效性。这样选取的被评价部门或者单元成为决策单元(DecisionMakingUnit，简记为DMU)，模型要求决策单元具有相同的投入和产出，例如类型相同的大学、纺织企业等。DEA的基本思路是将一项活动或一个动态系统看作是该系统在一定范围内，投入一定数量的“生产要素”并产出一定数量的“输出”过程。通过对投入产出数据的整体分析，得出评价每个DMU综合效率(包括反映投入产出结构的技术效率和总体规模的规模效率)的数量指标，据此确定各个DMU是否为DEA有效。从另一个角度来看，DEA方法是采用数学规划方法将每个DMU投影到有效前沿面上，通过比较它们偏离前沿面的程度来评价相对有效性。DEA模型主要有三个突出特点：一是可以处理多输入—多输出的有效性评价问题；二是评价指标可以包含人文、心理、社会等领域中的非结构化因素；三是模型中选取指标的量纲可以不同，不同的度量单位对DEA模型的结果并无影响。2.DEA的基本模型在对DEA模型有所了解的基础上，本文结合煤矿企业安全文化的具体情况构建DEA模型。因为每个煤矿企业在安全文化方面的投入和效果衡量指标基本一致，所以可以把每一个煤矿企业看作是类型相同的评价决策单元。设有n个煤矿企业(即DMU)，对应每个煤矿企业都有m个输入变量和输出变量，Xj=(x1j，x2j，...xmj)T，Yj=(y1j，y2j，...，ysj)T，其中，xij表示第j个煤矿企业对第i个输入变量的投入；yrj表示第j个煤矿企业对第r个产出变量的产出(j=1，2，...，n;i=1，2，..，m;r=1，2，...，s)。定义v=(v1，v2，...，vm)T和u=(u1，u2...，us)T分别为输入变量和输出变量的权重向量，则第j个煤矿企业的效率指数为(可以选择适当的权系数使其小于等于由此建立对第j0个决策单元进行效率评估的最优化模型(为了简化形式,以下模型中均按下标0代替利用CharnesandCooper变换和线性规划的对偶理论,可以得到对偶规划模型(已引入松弛向以上得到的就是DEA模型中著名的C2R模型。假设通过线性规划求解，此模型的最优解为λ•...
