杜高熊
(西藏自治區測繪院)
我國礦產資源面臨的問題主要表現在儲量,我國已查明的礦產資源儲量相對于全球來看比較好,但主要礦產資源儲量比例較低,礦產資源消耗量也將逐漸增大,礦產資源供給與需求的矛盾會更為顯著。全國礦產資源年增長率逐漸放緩,但是地區分布不均衡,對礦產資源的開發利用存在一定差距。為此,對區域礦產資源可持續發展進行研究,對其動態演進過程及影響因素進行分析,有利于更好地認識礦產資源可持續發展的區域性特征,為省域礦產資源可持續發展提供一定的理論與實踐指導。
礦產資源是經過長期不斷積累逐漸形成的資源,是社會經濟發展的基礎物質。目前國內外眾多學者對礦產資源可持續發展進行了大量的研究,從宏觀、微觀等視角切入,研究涵蓋了國家層面、地區角度和行業視角等方面。本研究將礦產資源與可持續發展相結合,從省域的角度對礦產資源可持續發展進行研究,并給出相應的政策建議。
礦產資源區域可持續發展差異較大,為更好的探究礦產資源可持續發展地區差異的動態演變過程,本研究選擇了2005、2008、2011、2015年全國19個礦產資源大省可持續發展的效率值進行核密度估計,計算結果如圖1所示。
由圖1(a)可知,從曲線總體分布形態看,礦產資源可持續發展的綜合效率值由“雙峰”分布逐漸轉變為“單峰”分布,2005—2011年呈現“雙峰”分布,說明效率值較高的省份與效率值較低的省份之間礦產資源可持續發展差距逐漸增大,區域差異程度變大,2015年趨于“單峰”分布,說明礦產資源可持續發展的差異梯度有降低趨勢,發展模式從兩極化逐漸向均衡化發展。
效率值大于1的地區核密度估計見圖1(b),從分布的總體形態上看,核密度曲線波峰并未出現明顯的移動,但波峰高度呈劇烈上升—逐漸下降。在2005—2008年,核密度估計曲線的波峰峰值出現劇烈上升,且寬度明顯縮小,這說明效率值大于1的各省份礦產資源可持續發展在考察期內區域差異明顯變大;在2008—2015年,核密度曲線的波峰峰值逐漸下降,且寬度逐漸增加,說明效率值大于1的省份礦產資源可持續發展的區域差異在逐漸降低,總體看來效率值大于1的各省份礦產資源可持續發展正從多極化向均衡化發展。
效率值大于0.5小于1的地區核密度估計見圖1(c),礦產資源可持續發展核密度估計曲線在考察期內變化較小,說明各省份礦產資源可持續發展差距逐漸增大;總體來看效率值大于0.5小于1的地區礦產資源可持續發展趨于差異化。效率值小于0.5的地區核密度估計曲線見圖1(d),曲線峰值呈逐漸上升—劇烈下降,且寬度劇烈增加;在2005—2011年,核密度估計曲線波峰的峰值在逐漸上升,但寬度變化不大,說明效率值小于0.5的各個省份礦產資源可持續發展存在一定的差異;在2011—2015年,核密度估計曲線峰值突然下降,且寬度變大,說明河南、山西、新疆等地區的礦產資源可持續發展差異程度在不斷增強,由于地區的資源稟賦、開發程度不同等原因,使區域差異在逐步擴大,而波峰的劇烈降低說明各省份礦產資源可持續發展正逐步從多極化向均衡化轉變。

經過對我國礦產資源可持續發展效率的測算及動態演進分析,我國各省域礦產資源可持續發展差異化比較大,且整體需要進一步提升,而從哪些方面入手來提高礦產資源可持續發展尤為重要。
礦產資源的影響因素有很多,研究人員從各種角度對其進行研究,張其春等[1]構建城市礦產開發績效影響因素的研究框架,從微觀組織素質、中觀網絡屬性、宏觀環境特征3個方面進行研究;賈祥英等[2]應用復雜網絡模型對全球大宗礦產資源的影響因素進行初探,得出礦產品價格上漲并不會對礦產品貿易產生明顯的負面影響;基于DPSIR模型[3],從驅動力—壓力—狀態—影響—響應5個方面選取影響因素,選擇2005—2015年的面板數據進行影響分析。
表1 為礦產資源可持續發展影響因素指標所做的描述性統計,所有指標采用2005—2015年19個省域的數據。人均主要礦產資源占有量均值為50.12%,最大值為278.47%,最小值僅為1.55%,很明顯地反映出了地區人均礦產資源占有量差距較大,這與地區的所處的地理位置和資源環境有著較大的關系。礦業固定資產投資均值為411.47億元,最大值為948.44億元,最小值為89.29億元,表明各地區對礦業發展的投入有所不同。主要礦產資源資源消耗量均值為14 922億t,最大值為354 346億t,最小值為171.21億t,表明各地區對礦產資源的消耗量不盡相同。同時各地區對污染物的排放也有所不同,廢水排放量均值為171 278萬t,最大值為417 071萬t,最小值為21 064萬t;廢氣排放量均值為864 674萬t,最大值為1 722 123萬t,最小值為143 113萬t;固廢排放量均值為10 583萬t,最大值為30 360萬t,最小值為2 206萬t。
礦產資源聚集度反映礦產資源的現存狀態,均值為0.71,最大值為6.24,最小值為0.02,表明各地區礦產資源的現狀差異比較大;“三廢”綜合處理率反映對于地區污染治理的情況,均值為0.22,最大值為0.37,最小值為0.13,總體來看各地區區域差距較小;植被覆蓋率可以直接反映出一個地區的環境狀態,均值為26.03%,最大值為46.66%,最小值為3.72%,直接顯示出各地區的環境狀態各不相同;礦業就業率、礦業就業人員人均收入、礦業利潤額直接反映出一個地區礦業產業的狀況;礦業就業人員人均收入均值為42 672元,最大值為61 213元,最小值為27 695元;礦業利潤額均值為302.52億元,最大值為1 959.09億元,最小值為9.99億元,礦業利潤額各地區差異較大。本研究主要從教育、科技、環境3方面進行改進,科技從業人員占比均值為0.005,最大值為0.008,最小值為0.002;教育投資占GDP比例均值為0.05;環境從業人員占比均值為0.003,最大值為0.006,最小值為0.002;環境投資占GDP比例均值為0.002,最大值為0.004,最小值為0.000 9,由數據顯示各地區礦產資源可持續發展影響因素差異較大,發展趨于不同。

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針對上述分析可知,各省份礦產資源可持續發展的效率值差異較為明顯,但各指標對礦產資源可持續發展的影響程度需要進一步探究,為此,根據礦產資源可持續發展的效率值以及指標的原始數據,運用STATA軟件Tobit模型進行回歸分析[4-5],本研究的相關指標數據來自于《中國統計年鑒》《礦業統計年鑒》《煤炭工業年鑒》。所得結果如表2所示。
驅動力指標中,人均主要礦產資源占有量、礦業固定資產投資對提高礦產資源可持續發展的促進作用不顯著,礦產資源消耗量、對礦產資源可持續發展具有顯著的阻礙作用,廢水排放量、廢氣排放量對礦產資源可持續發展的具有抑制作用,固廢排放量對礦產資源可持續發展影響不大;狀態指標中,礦產資源聚集度對礦產資源可持續發展影響不大,礦業產值占GDP比重對礦產資源可持續發展具有促進作用,“三廢”綜合處理率對礦產資源可持續發展的抑制作用不明顯,礦業就業率、礦業就業人員人均收入、人均GDP對礦產資源可持續發展具有顯著的促進作用,礦業利潤額對礦產資源可持續發展的促進作用不明顯;響應指標中,科技從業人員占比、教育投資占GDP比例、環境從業人員占比對礦產資源可持續發展有抑制作用,教育從業人員占比、環境投資占GDP比例對礦產資源可持續發展并無很大影響。此回歸分析從數據角度顯示出響應指標對提高礦產資源可持續發展水平的效果并不明顯,但是從長遠來看,對科技和教育的投資與人才的培養屬于滯后現象。

注:*、**、***分別表示10%、5%、1%的水平上顯著。
本研究在前人相關研究的基礎上,選擇了2005、2008、2011、2015年全國19個礦產資源大省可持續發展的效率值,運用核密度估計對區域差異進行動態演進分析,不僅可以對有效的決策單元進行排序,還可以進一步分析其動態變化趨勢。結果表明人均主要礦產資源占有量、礦業固定資產投資等影響因素對提高礦產資源可持續發展的促進作用不顯著,人口自然增長率對礦產資源可持續發展并無直接影響,“三廢”綜合處理率對礦產資源可持續發展的抑制作用不明顯,科技從業人員占比、教育投資占GDP比例、環境從業人員占比對礦產資源可持續發展有抑制作用。