黃河流域采礦業集聚的時空演化特征與驅動力研究

宋 梅，郝旭光，李丹丹，常力月

(中國礦業大學(北京) 管理學院，北京 100083)

黃河流域煤炭、石油、天然氣和有色金屬等礦產資源豐富，是我國重要的能源、化工、原材料和基礎工業基地[1]。在我國七大江河流域中，黃河流域能源資源具有種類齊全、儲量大、開采條件優越等特點，形成了上游水電、中游煤炭、下游石油的分布格局，黃河流域因此也被稱為“能源流域”[2]。采礦業作為黃河流域經濟社會發展的重要支柱產業，在全國能源和原材料供應方面具有重要的戰略地位。自黃河流域生態保護和高質量發展上升為重大國家戰略以來，學者圍繞黃河流域礦產資源開發利用開展了大量研究。研究涉及礦區生態修復[3]、礦產開發空間布局[4]、綜合能源效率[2]、資源型城市轉型[5]等。黃河流域礦產資源豐富，但流域內資源分布并不均衡，礦業集聚特征明顯。現有關于產業集聚的研究主要包括集聚測度和影響因素分析。產業集聚測度的方法有區位商、空間基尼系數、赫芬達爾指數和EG指數等。董雯等[6]采用區位商等方法研究烏魯木齊資源型產業的演變特征，毛熙彥等[7]借助空間基尼系數、頡茂華等[8]采用赫芬達爾-赫希曼指數和EG指數分別研究了我國市域和省域資源型產業集聚的時空特征。在測度產業集聚程度的基礎上，金煜等[9]將影響工業集聚的因素分為經濟地理、新經濟地理與經濟政策三類并進行面板回歸分析，賀燦飛等[10]采用Tobit模型發現資源稟賦、歷史基礎、交通通達性、市場規模等對資源密集型產業分布影響顯著，朱俏俏等[11]對比研究了我國資源型產業和制造業的集聚態勢和影響因素。

綜上所述，現有關于資源型產業集聚的研究多從全國尺度開展，黃河流域礦產資源豐富，目前較少有文獻從流域視角定量研究其采礦業集聚的時空特征。本文基于1999—2018年黃河流域90個地級行政區采礦業從業人員數據，借助ArcGIS工具的可視化優勢，綜合運用區位商、空間基尼系數、探索性空間數據分析、標準差橢圓分析，對近20年黃河流域采礦業集聚的時空演化特征進行分析，并運用地理探測器模型從全域和局域兩個視角探測其核心驅動因素，以期為優化黃河流域礦產資源開發布局，推動能源行業高質量發展提供決策參考。

1 研究范圍、方法與數據來源

1.1 研究范圍

黃河流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東九省區，但四川全省已劃入長江經濟帶，蒙東五盟市(呼倫貝爾市、興安盟、通遼市、赤峰市和錫林郭勒盟)已納入《東北振興規劃》。因此，本研究將黃河流域的空間范圍界定為青海、甘肅、寧夏、內蒙古(不含蒙東五盟市)、山西、陜西、河南、山東八省區，共90個地級行政區。參考趙明亮等[12]的研究，將青海、甘肅、寧夏、內蒙古所涉及城市均歸為黃河上游，陜西、山西全部城市歸為黃河中游，河南、山東全部城市歸為黃河下游。本研究中采礦業的范圍與《國民經濟行業分類》(GB/T 4754—2017)中的劃分保持一致，包括煤炭開采和洗選業、石油和天然氣開采業、黑色金屬礦采選業、有色金屬礦采選業、非金屬礦采選業、開采專業及輔助性活動以及其它采礦業。

1.2 研究方法

1.2.1 區位商

區位商是衡量單一行業在特定區域專業化與集聚水平的一項指數，該方法操作簡單易行，應用廣泛，適用于測度研究區域內特定產業在各地理單元的集聚程度。區位商越大，表明產業集中度越高。其計算公式為：

其中，LQij為地理單元i產業j的區位商，Lij為地理單元i產業j城鎮單位從業人員數，Li為地理單元i全部產業城鎮單位從業人員數，Lj為全國產業j城鎮單位從業人員數，L為全國所有產業城鎮單位從業人員數。

1.2.2 空間基尼系數

基尼系數最初被用來衡量收入不均等程度，后來國外學者將其應用于區域產業空間分布問題的研究。Krugman在研究美國制造業集聚問題時提出了空間基尼系數，該系數的取值范圍為[0，1]，值越大表示該產業在地理上的集聚程度越高。空間基尼系數考慮了不同地區地理單元面積大小的差異對產業集中度的影響，同時考慮了全部行業的地理分布，這使得不同行業的空間基尼系數的計算結果具有可比性。因此，本文采用空間基尼系數從全局角度測度黃河流域采礦業的集聚程度。參考Krugman[13]的研究，空間基尼系數的計算公式為：

其中，Gj為研究區域產業j的空間基尼系數，Sij為地理單元i產業j城鎮單位從業人員數占研究區域產業j城鎮單位從業人員數的比重，Zi為地理單元i城鎮單位從業人員數與研究區域城鎮單位從業人員數的比重。

1.2.3 探索性空間數據分析

空間自相關作為有效檢驗空間單元屬性值關聯程度的度量方法，分為全局和局域兩類[14]。采用全局Moran’s I分析黃河流域采礦業集聚程度在空間上的相似性。全局Moran’s I的范圍為[-1，1]，越接近1，說明探索數據在空間上表現出明顯的正相關性；越接近-1，說明探索數據在空間上表現出明顯的負相關性。全局Moran’s I的計算公式為：

采用局部Moran’s I分析黃河流域某一地理單元與其臨近地理單元采礦業聚集程度之間的相似性。Anselin等提出局部空間自相關方法來衡量某一區域與周圍地區之間的空間差異程度及顯著性，并結合LISA聚集圖等研究空間分布規律。LISA集聚圖中城市可分為“高-高”“高-低”“低-高”“低-低”四種類型，“高-高”類型是指城市自身的采礦業集聚度高同時相鄰城市的采礦業集聚度也高，“高-低”類型是指城市自身的采礦業集聚度高而相鄰城市的采礦業集聚度較低，“低-高”類型是指城市自身的采礦業集聚度低而相鄰城市的采礦業集聚度較高，“低-低”類型是指城市自身的采礦業集聚度低同時相鄰城市的采礦業集聚度也較低。局部Moran’s I的計算公式為：

在特定的置信水平下，局部 Moran’s I大于0時，存在局部空間自相關性，表示相似值發生聚集；局部 Moran’s I小于0時，存在負的局部空間自相關性，表示不相似的值發生聚集。

1.2.4 標準差橢圓分析

標準差橢圓是分析空間分布方向性特征的經典方法，采用標準差橢圓分析黃河流域采礦業產業重心遷移與展布態勢。標準差橢圓主要元素的計算公式為：

1.2.5 地理探測器

地理探測器是探測空間分異性以及揭示其背后驅動力的一組統計學方法[16]。與傳統方法相比，該模型具有三個優勢：從異質性視角探究影響因子的空間分異特征；對多自變量共線性免疫，并能較好地避免自變量和因變量互為因果的內生性問題；不僅能探測定量因子，也能對多種類型的定性驅動因子進行識別分析[17]。因子探測模型如下：

其中，L為自變量的分類；Nh和σh分別為層h內的單元數和方差；N和σ分別為研究區整體的單元數和方差。q的取值范圍為[0，1]，值越大說明自變量對因變量的解釋力越強。

產業集聚的影響因素相當復雜，參考金煜等[10]的研究，將影響采礦業集聚的因素分為傳統的經濟地理因素、新經濟地理因素和經濟政策因素三類，選擇10個候選因子對黃河流域采礦業集聚時空分異的驅動力進行探測，黃河流域采礦業集聚的探測因子見表1。

表1 黃河流域采礦業集聚的探測因子

1.3 數據來源

黃河流域90個地級行政區采礦業城鎮單位從業人員數據及探測因子數據來源于《中國城市統計年鑒(2000—2019》、黃河流域各省份歷年統計年鑒及各地市統計公報，部分年份缺失的數據通過插值法補齊。

2 黃河流域采礦業集聚的時空演化格局分析

2.1 時序演化特征分析

圖1 1999—2018年黃河流域采礦業與制造業空間基尼系數

1999—2018年黃河流域采礦業與制造業空間基尼系數如圖1所示，黃河流域采礦業空間基尼系數呈“N”型變化趨勢，集聚程度總體呈先上升、后波動下降、再快速上升的發展態勢。受1998年去產能政策的影響，1999—2002年黃河流域采礦業集聚程度提升明顯；2003—2012年黃河流域采礦業集聚程度呈波動下降態勢，究其原因，2003年全球資源型產業進入繁榮期，各地大力發展采礦業，產業集聚程度持續下降，受2008年全球金融危機影響，資源型產品需求低迷，大量煤礦關停，礦業集聚程度有所提高，2010年以后隨著經濟的復蘇，各地煤礦生產開始恢復，礦業集聚程度又出現了下降；2013年資源市場繁榮期結束，煤炭產能過剩嚴重，為了化解過剩產能，2016年我國煤炭行業開始實施供給側改革，出臺了一系列去產能政策[19，20]。伴隨著我國西南、東部等地區落后煤炭產能的退出和黃河流域優質煤炭產能的釋放，黃河流域礦業集聚程度快速提高。對比采礦業和制造業的基尼系數發現：黃河流域采礦業的空間聚集程度遠高于制造業，一定程度上反映出制造業更易于通過交通、資源來源的替代性擺脫空間約束，而采礦業由于生產投入要素在空間上存在不可移動性，因此更容易形成空間集聚。

2.2 空間演化特征分析

2.2.1 空間異質性分析

圖2 黃河流域采礦業集聚的空間分布格局

為明晰黃河流域市域采礦業集聚的空間異質性，借助ArcGIS10.3對采礦業區位商進行分級可視化，如圖2所示，不同等級區位商的空間分布穩中有變，中上游地區采礦業集聚程度明顯高于下游地區。LQ≤1說明該城市的采礦業集聚水平低于或接近全國平均水平，此類城市數量基本穩定，約占黃河流域城市的50%。LQ>1說明該城市采礦業集聚水平高于全國平均水平，特別是當LQ>3時，表現出較高的集聚水平，此類城市表現為中游帶狀集中、上下游零星點狀分布的空間特征，數量由1999年的18個增加到2018年的30個，此類城市基本全部為《全國資源型城市可持續發展規劃(2016—2020)》確定的資源型城市。當LQ>5時，表現出極高的集聚水平，此類城市逐步向中游地區集中，且以成熟型資源型城市為主。

2.2.2 空間關聯特征分析

借助GeoDa軟件，對1999—2018年黃河流域采礦業區位商進行全局空間自相關分析，黃河流域采礦業區位商全局Moran’s I指數見表2。由表2可知，黃河流域采礦業區位商的Moran’I指數均大于0，且總體上通過了10%的顯著性水平檢驗，說明黃河流域采礦業集聚存在顯著的空間自相關性。研究期內黃河流域采礦業區位商全局Moran’s I呈波動增長態勢，空間關聯性逐步增強。

全局Moran’s I只能總體判斷黃河流域采礦業的空間關聯特征，為了檢驗局部地理單元采礦業集聚與其周邊地理單元的關聯性，繪制黃河流域采礦業LISA集聚情況如圖3所示。由圖3可知，不同關聯類型城市的數量和變化趨勢均有較大差異。具體來看，“高-高”類型城市集中分布在山西省和陜西省，空間范圍不斷擴大，由1999年的山西臨汾逐步增加為山西臨汾、忻州、呂梁、太原、晉中、長治和陜西的榆林和延安；“低-低”類型的城市空間格局中下游相對穩定，中上游逐步減少；“低-高”類型的城市由忻州市和安陽市變為運城市；“高-低”類型的城市數量最少，僅平頂山和東營在2018年表現為此類特征。

表2 1999—2018年黃河流域采礦業區位商全局Moran’s I指數

圖3 黃河流域采礦業LISA集聚情況

2.2.3 產業重心遷移與展布態勢

根據黃河流域90個城市的地理坐標和采礦業區位商，運用 ArcGIS10.3軟件計算黃河流域采礦業重心及標準差橢圓，并對其進行疊加比較，從而得到不同時期黃河流域采礦業產業重心遷移路徑與標準差橢圓趨勢，如圖4所示。

圖4 黃河流域采礦業產業重心遷移與標準差橢圓趨勢

產業重心遷移路徑方面，黃河流域采礦業5個觀察年份的產業重心均落入山西省境內。黃河流域采礦業產業重心在南北方向變化不明顯，東西方向有明顯的遷移，1999—2018年黃河流域采礦業產業重心總體往西北方向偏移，僅2003年出現了向東南方向偏移的趨勢，這很可能與當時資源產業進入繁榮期，中下游城市發展采礦業有關。

標準差橢圓趨勢方面，1999—2018年方向角范圍為89.24°～94.73°，基本保持東—西方向。黃河流域采礦業在主軸方向上呈現出持續收縮—快速擴張—逐步收縮的階段性特征。1999—2008年主軸由683km減至645km減小了38km，2008—2013年，主軸擴張了54km，2013—2018年，主軸減少了10km。黃河流域采礦業在輔軸方向上呈現出持續收縮的態勢，輔軸由1999年的298km下降至2018年的286km，年均收縮0.6km。長期來看主軸和輔軸均呈收縮趨勢，進一步說明黃河流域采礦業在空間上更加集聚，產業集中度不斷提高。

3 黃河流域采礦業集聚的驅動力解析

3.1 全域因子探測結果分析

因子探測結果見表3，各因子對黃河流域采礦業集聚均有一定的驅動作用。全域視角下，黃河流域采礦業集聚的核心驅動因素是礦產資源稟賦、政府干預、經濟發展水平和下游產業需求。

礦產資源稟賦的q值遠大于其他因子，對黃河流域采礦業集聚起到決定性作用。一方面，比較優勢引導產業區位，采礦業的發展高度依賴礦產資源，豐富的礦產資源是采礦業集聚的先決條件；另一方面，資源稟賦初始差異導致采礦業后續的投資與技術積累將集中在特定區域。

政府干預對黃河流域采礦業集聚有顯著的影響。大型資源型企業的布局是國家早期建設時期為發展基礎產業而做出的戰略安排，我國很多資源型城市是在中央政府的支持下建成的，這樣的政府行為至今仍然主導著采礦業的地理格局。此外，采礦業稅收貢獻大，政府對城市產業發展干預較高，經濟發展圍繞資源型產業，由于路徑依賴和擠出效應強化了以采礦業為核心的資源型產業的空間集聚。

經濟社會發展水平對黃河流域采礦業集聚的作用顯著。根據配第-克拉克定理，隨著經濟的發展和國民收入水平的提高，勞動力會逐步由第一產業向第二產業和第三產業轉移。對于黃河下游地區，其經濟社會發展水平較高，產業結構整體處于第二產業主導向第三產業主導的轉換階段，在資源枯竭和環境規制等因素的共同作用下，采礦業向中上游轉移。而中上游地區經濟社會發展相對落后，產業結構高級度相對較低，礦產資源豐富，當地政府有發展采礦業的主觀意愿和客觀條件，使得黃河流域中上游采礦業集聚程度較高。下游產業需求對黃河流域采礦業集聚有明顯的驅動作用。企業前后向關聯導致的產業外部性使企業集聚在其他企業周圍。資源型產品大多是面向本地市場，相比于勞動密集型產業的產品，資源型產品具有更高的內向度。市場大的地方更容易形成規模經濟效應，帶來大的市場需求，有利于大型資源密集型企業的發展。

3.2 局域因子探測結果分析

黃河流域采礦業集聚驅動因子的探測結果見表3。由表3可知，局域視角下各因子對黃河流域上、中、下游對采礦業集聚的驅動作用存在顯著的差異。上游采礦業集聚的核心驅動因素為經濟社會發展水平、政府干預、勞動力成本、礦產資源稟賦、環境規制和勞動力素質。上游礦產資源稟賦較好而經濟欠發達的地區，農牧業占比較高，當地政府希望通過增大采礦業固定資產投資發展資源型經濟來帶動區域經濟發展。與此同時，較低的勞動力成本和受教育程度，為這些地區采礦業的發展提供了豐富的低成本勞動力，加之較低環境規制強度，促進了采礦業在這些地區的集聚。

表3 黃河流域采礦業集聚驅動因子的探測結果

中游采礦業集聚的核心驅動因素為礦產資源稟賦、水資源、環境規制、下游產業需求、勞動力成本、經濟發展水平和勞動力素質。黃河中游地區礦產資源豐富，但處于干旱區與半干旱區，水資源匱乏，生態本底脆弱。與上游和下游地區相比，除礦產資源稟賦和勞動力成本等因素外，水資源約束和環境規制對黃河中游采礦業的集聚表現更強的驅動作用。

下游采礦業集聚的核心驅動因素為經濟發展水平、下游產業需求、礦產資源稟賦和勞動力成本。黃河下游地區經濟發展水平較高，資源型地區產業轉型不斷加快，采礦業在地區經濟發展中的比重日益減少。與此同時，下游地區靠近資源型產品的消費市場，能源消費的增加和裝備制造等下游關聯產業的快速發展，強化了采礦業的集聚。在考慮以上兩個因素的基礎上，礦產資源稟賦較好，勞動力生產成本較低的下游地區采礦業集聚程度更高。

4 結論與政策建議

4.1 結論

1)黃河流域采礦業空間基尼系數呈“N”型變化趨勢，采礦業集聚程度總體呈先上升、后波動下降、再快速上升的發展態勢。1998年和2016年兩輪去產能政策實施后黃河流域采礦業集聚水平顯著提升，在2003—2012年資源市場的繁榮期黃河流域采礦業集聚水平出現一定程度的下降，期間2008年全球金融危機引起了短期波動。

2)黃河流域采礦業不同等級區位商的空間分布穩中有變，中上游地區的采礦業集聚水平高于下游地區，流域內采礦業空間相關性顯著且關聯性逐步增強。“高-高”類型城市集中分布在山西和陜西兩省，空間范圍不斷擴大；“低-低”類型的城市空間格局中下游相對穩定，中上游逐步減少；“低-高”類型的城市由忻州市和安陽市變為運城市；“高-低”類型的城市數量最少，僅平頂山和東營在2018年表現為此類特征。

3)研究期內黃河流域采礦業產業重心均落入山西省境內，產業重心總體往西北方向遷移。黃河流域采礦業空間布局方向性明顯，方向角范圍為89.24°～94.73°，基本保持東—西方向。主軸方向上呈現出持續收縮—快速擴張—逐步收縮的階段性特征，輔軸逐漸減小。長期來看主軸和輔軸均呈收縮趨勢，說明黃河流域采礦業在空間上更加集聚。

4)各探測因子對黃河流域采礦業集聚均有一定的驅動作用，但各區段探測結果存在顯著差異。全流域的核心驅動因素是礦產資源稟賦、政府干預、經濟發展水平和下游產業需求，上游的核心驅動因素為經濟社會發展水平、政府干預、勞動力成本、礦產資源稟賦、勞動力素質，中游的核心驅動因素為礦產資源稟賦、水資源、環境規制、下游產業需求、勞動力成本、經濟發展水平、勞動力素質，下游的核心驅動因素為經濟發展水平、下游產業需求、礦產資源稟賦、勞動力成本。

4.2 政策建議

1)生態優先，有序開發礦產資源。黃河流域礦產資源豐富，隨著國家大型煤炭基地建設、“西氣東輸”、“西電東送”等重大工程的實施以及煤炭、鋼鐵、水泥等行業供給側結構性改革的深入推進，黃河流域特別是中上游地區采礦業集聚程度日益提高。但該區域水資源短缺，生態本底脆弱，礦產資源開發與資源環境特別是水資源的矛盾日益突出。黃河流域未來應堅持環境保護優先，綜合考慮地區資源環境承載能力、礦產資源稟賦、開發利用條件和資源對國家安全的重要程度，有序開發礦產資源。

2)因地制宜，推動礦業集聚區經濟高質量轉型發展。采礦業高度集聚容易形成路徑依賴，經濟發展對資源型產業過度依賴可能導致“資源詛咒”，一旦資源枯竭或資源市場進入蕭條期，礦業集聚區經濟社會發展將會出現停滯甚至倒退。黃河流域礦業集聚區，特別是礦業“高-高”集聚區，應以“云大物智移”技術的興起為契機，推動智能礦山建設，升級傳統主導產業，培育戰略性新興產業，提高經濟韌性，規避“資源詛咒”。

3)分級分類，加快推進退出礦井(區)生態修復與資源開發利用。黃河流域采礦業集聚時空演化的背后蘊含著大量新礦井的建設和老舊礦井的退出。隨著資源的枯竭和去產能政策的實施，黃河流域有大量礦井(區)關閉退出。廢棄礦井(區)仍賦存一定程度的可利用資源，如工業廠房、地下空間、礦井水、旅游資源等。應盡快建立退出關閉礦區可利用資源潛力評價和利用標準，按照典型示范、分類指導、分級治理、逐步推進的原則，兼顧生態、社會與經濟效益，加快推進退出礦區生態修復與資源開發利用。