礦產資源勘查投資效益評估方法研究

一、前言

在全球經濟一體化進程加速的背景下，礦產資源作為支撐現代工業體系運轉的關鍵要素，其戰略地位愈發凸顯，從新能源汽車所需的鋰、鈷，到芯片制造依賴的稀土，各類礦產資源的供需平衡直接影響著國家經濟安全與產業競爭力。近年來，隨著全球資源勘探向深部、海洋等復雜區域拓展，勘查投資規模持續攀升，與此同時，勘查項目的高風險性與不確定性也隨之加劇。我國作為全球最大的礦產資源消費國和生產國之一，礦產資源勘查投資的科學決策尤為重要。據統計，我國每年在礦產資源勘查領域的投入超千億元，但因評估方法不當導致的投資失敗案例時有發生，造成嚴重的資源浪費，凸顯出研究和完善礦產資源勘查投資效益評估方法的必要性。國外在礦產資源勘查投資評估領域起步較早，已形成較為成熟的理論體系。自20世紀70年代起，實物期權法逐漸被引入勘查投資評估，有效解決了傳統方法難以量化不確定性價值的問題。相比之下，我國在該領域的研究雖取得一定進展，但在生態效益評估、動態風險量化等方面仍存在明顯短板。鑒于此，深入研究礦產資源勘查投資效益評估方法，不僅能為我國礦產資源勘查投資決策提供科學依據，還能助力實現資源開發與生態保護的協同發展。

二、礦產資源勘查內容及特殊性

（一）礦產資源勘查

礦產資源勘查是一個系統且復雜的過程，涵蓋從地質信息初步收集到資源儲量精確評估等多個階段。根據《固體礦產勘查規范總則》，勘查工作通常分為預查、普查、詳查和勘探四個階段。預查階段主要通過收集已有地質資料和開展少量野外踏勘，圈定找礦靶區。普查階段則采用地質填圖、物探、化探等綜合手段，大致了解礦體規模、形態和礦石質量。詳查階段需加密工程控制，對礦體進行更詳細地研究，為可行性研究提供依據。勘探階段則是在詳查基礎上，精確控制礦體邊界，確定礦石加工選冶性能，為礦山設計提供可靠的資源儲量數據。每一個勘查階段都伴隨著相應的技術手段和工作方法，例如，在深部找礦中，地球物理勘探技術如大地電磁測深、重力勘探等，可有效探測地下深部地質構造和礦體分布，地球化學采樣分析則能通過測定巖石、土壤、水系沉積物中的元素含量，追蹤礦化信息。這些技術的綜合應用，讓勘查人員得以逐步揭開地下礦體的神秘面紗。

（二）礦產資源勘查的特殊性

1.地質條件不確定性

地下地質構造的復雜性遠超想象，礦體的形態、規模、品位在三維空間上往往呈現出巨大差異。以金礦勘查為例，礦體可能呈脈狀、透鏡狀或囊狀產出，礦石品位在短距離內可能從幾克／噸驟升至幾十克／噸。這種不確定性使得勘查人員即便采用先進的三維建模技術，也難以完全精準預測礦體分布，一旦出現判斷失誤，就可能導致勘查工程布置不合理，大量資金投入卻無法獲取預期的勘查成果。

2.政策與市場雙重風險

礦產資源開發與國家戰略、環境保護政策緊密相連，近年來，我國陸續出臺了一系列嚴格的生態保護紅線政策，限制在自然保護區、水源地等區域開展礦產勘查活動。例如，某稀土礦勘查項目在完成大部分野外工作后，因項目區被劃入生態保護紅線而被迫終止，前期投入付諸東流。與此同時，礦產市場價格波動劇烈，以銅為例，近十年其價格在每噸3萬元至7萬元間大幅震蕩。市場價格的劇烈波動直接影響勘查項目的預期收益，使得原本看似可行的投資方案在價格下跌后變得無利可圖。

3.長周期性與不可逆性

礦產資源勘查從預查到勘探，通常需要5～10年甚至更長時間，漫長的勘查周期不僅導致資金長期占用，還使得項自面臨更多變數。而且，勘查過程中的一些工程活動，如鉆探、槽探等，會對地表植被、土壤結構造成一定破壞，這種破壞一旦形成，很難完全恢復，若勘查決策失誤，造成的生態破壞和經濟損失將難以挽回。

三、礦產資源勘查投資效益評估方法體系

（一）傳統評估方法

1.成本效益分析法（CBA）

成本效益分析法以貨幣為統一度量單位，對勘查項目的成本和效益進行系統量化和比較。在成本計算方面，涵蓋直接成本，如勘查設備購置、人員薪酬、鉆探費用等，間接成本則包括管理費用、稅費等，效益計算則依據預測的礦石儲量、品位和市場價格，估算未來礦產品銷售收入的現值。例如，某鉛鋅礦勘查項目，預計勘查成本為8000萬元，通過勘查預計可獲得鉛鋅金屬儲量50萬噸，按當前市場價格估算，未來礦產品銷售收入現值為1.5億元。通過計算凈現值（ ΔNPV= 效益現值-成本現值），若NPV大于0，則表明該項目在經濟上可行。然而，CBA法對未來市場價格和儲量的預測依賴歷史數據，難以應對復雜多變的市場環境和地質條件。

2.內部收益率法（IRR）

內部收益率法（IRR）作為礦產資源勘查投資效益評估中的重要工具，通過求解使項目凈現值（NPV）為零的折現率，構建起投資成本與預期收益之間的動態平衡關系。在實際應用中，該方法將項目全生命周期內的現金流入與流出進行貼現處理，當計算得出的IRR數值高于行業基準收益率時，意味著項目能夠創造超額價值，具備優先投資價值。以某鐵礦勘查項目為例，通過整合勘探設備購置、人工成本、后期開采收益等現金流數據，經迭代計算得出IRR為 18% ，而同期行業基準收益率為 12% ，這種數值差直觀反映出該項目在資金時間價值維度上的競爭優勢，為投資方提供了量化決策依據。然而，IRR法的應用存在固有局限性[1，當項自現金流出現多次正負交替時，會導致凈現值曲線與橫軸產生多個交點，進而出現多個內部收益率解，這種情況在礦產勘查項目中尤為常見。例如，前期勘探投入大導致現金大量流出，中期發現礦脈后產生階段性收益，后期因環境治理等支出再次形成現金流出，現金流的復雜波動使得IRR法可能出現多解或無解現象。此外，該方法隱含“再投資收益率等于內部收益率”的假設，這與現實中資本市場利率波動的情況不符，當實際再投資利率低于計算所得IRR時，會高估項目的真實收益水平。這種理論假設與現實條件的偏差，要求使用者在采用IRR法評估時，需結合凈現值法等其他工具綜合判斷，否則單一使用可能對勘查投資決策產生誤導。

3.投資回收期法（PP）

投資回收期法是指通過計算項目累計凈現金流量收回初始投資所需的時間，來評估項目的流動性和風險。對于資金周轉要求較高的企業來說，短投資回收期的項目更具吸引力。但該方法只關注投資回收速度，忽略了回收期后的收益，可能導致企業錯失長期收益較高但前期投入較大的優質項目。

（二）現代評估方法

1.實物期權法

實物期權法將勘查項目視為一系列期權組合，勘查權相當于擁有開發礦產資源的“選擇權”，與傳統金融期權類似，實物期權的價值受標的資產價值（礦體潛在價值）、波動率（礦體規模和市場價格波動）、執行成本（開發成本）等因素影響。以某鎳礦勘查項目為例，在普查階段，通過實物期權模型計算發現，盡管當前勘查投入較大且尚未探明儲量，但該區域鎳礦潛在價值高、市場價格波動大、期權價值為正，因此值得繼續投入資金開展詳查工作。實物期權法有效量化了勘查項目的不確定性價值，為投資決策提供了更科學的依據。

2.層次分析法（AHP） + 模糊綜合評價

層次分析法（AHP）與模糊綜合評價的結合，能夠全面評估勘查項目的經濟、社會和生態效益。運用AHP構建多層次評估指標體系，將目標層設定為投資效益綜合評價，準則層分為經濟效益、社會效益和生態效益，指標層細化為投資回報率、就業帶動人數、植被破壞面積等具體指標[2]。然后，通過專家打分確定各指標權重，再利用模糊綜合評價法，將定性指標（如社會影響）進行量化處理。例如，對于“項目對當地社區的影響”這一指標，通過設定“很好”“較好”“一般”“較差”“很差”五個等級，由專家進行評價，最終得出該指標的量化得分。

3.數據包絡分析（DEA）

數據包絡分析（DEA）是一種基于線性規劃的非參數效率評估方法，可用于評價多個同類勘查項目的相對效率。該方法將勘查項目的投入（資金、人力、設備等）和產出（探明儲量、預期收益等）作為變量，通過構建生產前沿面，判斷各項目是否位于前沿面上，位于前沿面的項目為相對有效，反之為無效。通過DEA分析，能直觀地發現各項目在資源配置上的優勢與不足，為優化投資決策提供參考。

（三）生態效益評估專項方法

在生態效益評估方面，目前主要采用環境成本內化和生態補償標準測算兩種方法。環境成本內化是將勘查活動造成的生態破壞成本，如水土流失治理費用、植被恢復費用等，納入項目成本核算。例如，某露天煤礦勘查項目，經評估，其生態破壞造成的環境成本為1200萬元，在項目效益評估時，需將這部分成本計入，從而更真實地反映項目的綜合效益。生態補償標準測算則依據生物多樣性損失、生態系統服務功能損害等指標，確定項目應支付的生態補償金額，通過建立生態補償機制，促使勘查企業重視生態保護，實現資源開發與生態保護協調發展。

四、礦產資源勘查投資效益評估方法應用中的問題與優化對策

（一）現存問題

1.數據獲取難題

礦產資源勘查數據因其特殊性，在獲取層面存在多重壁壘。一方面，勘查數據是企業核心資產，包含礦體定位、品位分布、成礦規律等關鍵信息，直接影響企業勘探布局與開發收益。企業為維護市場競爭優勢，往往將數據嚴格保密，即使項目結束也極少公開完整數據鏈。另一方面，政府雖掌握部分基礎性地質資料，但由于部門數據管理分散，缺乏統一平臺，涉及保密審查且利益協調機制缺失，導致數據開放共享進程緩慢。以深部找礦數據為例，三維地質建模、地球物理探測等高精度數據多沉淀于企業內部，研究機構難以獲取。這種數據封閉狀態直接制約評估模型構建，關鍵參數只能依賴經驗估算或歷史數據推演，致使評估結果與實際勘查情況存在較大偏差，無法精準反映項目潛在風險與收益，極大削弱了評估結論的科學性與指導價值。

2.指標體系缺陷

現行礦產資源勘查投資效益評估指標體系存在結構性失衡問題，經濟效益指標因數據易獲取、計算邏輯清晰，在評估體系中占據主導地位，而生態與社會效益指標長期處于邊緣位置。生態效益評估面臨標準不統一的困境：不同礦種開發對環境影響差異顯著，如金屬礦開采導致重金屬污染、煤礦開采導致土地塌陷與瓦斯排放等，缺乏標準的量化方法，加之區域生態系統敏感度不同，干旱區與濕潤區的生態修復成本差異可達數倍，難以形成普適性評估框架。社會效益評估同樣存在短板，現有指標多聚焦就業數量等顯性指標，忽視對社區文化傳承、居民生活方式改變、代際權益平衡等隱性影響的考量。這種指標體系缺陷使得評估結果難以全面衡量項自綜合價值，易導致資源開發與生態保護、社會發展之間的矛盾激化，無法為可持續投資提供有效支撐。

3.動態調整不足

傳統評估方法對市場與政策環境的動態適應性嚴重不足。礦產資源市場價格受全球供需格局、新能源技術突破等因素影響，波動劇烈且難以預測。例如，鋰礦價格在兩年內經歷三倍漲幅，傳統基于歷史價格趨勢的預測模型完全失效。而且，政策法規更新頻率加快，生態保護紅線劃定、碳減排政策實施、資源稅調整等政策變動，直接改變勘查項目的成本結構與收益預期，但現有評估模型多采用固定參數與靜態假設，缺乏數據實時更新機制與動態響應能力。當市場價格或政策發生突變時，模型無法及時修正收益預測、成本估算等關鍵參數，導致評估結論與實際情況脫節。這種滯后性使企業在投資決策時面臨“刻舟求劍”的困境，無法快速應對市場變化，增加投資失敗風險，削弱了評估工具對勘查項目全周期管理的指導效能。

（二）優化對策

1.構建多源數據共享平臺

構建礦產資源勘查多源數據共享平臺，需以政府為主導，整合企業、科研機構、行業協會等多方資源，形成協同共建機制。政府部門可依托自然資源管理系統，設立專門的數據管理機構，負責平臺的頂層設計與統籌協調，通過政策引導與資金扶持，推動企業、高校和科研院所參與數據共享生態建設。例如，對積極貢獻數據的企業給予稅收減免或財政補貼，鼓勵其開放部分非核心數據，對科研機構提供的數據資源，可通過設立專項課題等形式予以支持。在平臺建設方面，采用分級授權訪問機制是保障數據安全與合理共享的關鍵。按照數據敏感程度，將數據劃分為公開數據、受限數據和保密數據三級，公開數據如基礎性地質調查成果、區域成礦規律研究報告等，可面向社會公眾開放瀏覽與下載。受限數據如特定區域的地球物理探測數據、階段性勘查成果等，需經平臺審核并簽訂保密協議后，供符合資質的企業和研究機構使用。保密數據涉及核心礦權信息、儲量計算關鍵參數等，則僅限特定政府部門和授權機構訪問[3]。此外，引入區塊鏈技術可有效提升數據的可信度與安全性。利用區塊鏈的分布式存儲與加密算法，將數據的上傳、修改、訪問等操作記錄在不可篡改的鏈式賬本中，確保數據來源可追溯、操作可審計。例如，在勘查數據錄入環節，通過智能合約自動驗證數據的真實性與完整性，一旦數據上鏈即無法被篡改。在數據共享過程中，區塊鏈技術可記錄每次數據訪問的時間、主體和操作內容，防止數據泄露與濫用。

2.完善生態效益評估指標

完善礦產資源勘查生態效益評估指標體系，需組建由地質專家、生態學家、環境工程師、政策制定者等多領域專家組成的工作小組，開展專項研究與標準制定工作，通過實地調研、案例分析和文獻研究，梳理不同礦種、不同勘查區域的生態影響特征，形成科學合理的評估框架。在指標體系構建上，應建立差異化、層次化的評估指標，按照生態系統要素，將指標分為大氣環境、水環境、土壤環境、生物多樣性等一級指標，并根據不同礦種特點，細化二級指標。對于金屬礦勘查，除常規的廢水排放、廢渣處理指標外，增加重金屬（如鉛、鋅、鎘）在土壤和水體中的遷移擴散風險指標，以及尾礦庫潰壩對下游生態系統的威脅評估指標。對于煤礦勘查，增設土地塌陷深度、地表裂縫寬度、地下水位下降幅度等指標，同時考慮煤層氣抽采對區域地質穩定性和大氣環境的影響。此外，針對不同勘查區域的生態敏感性，設置區域調整系數，如在生態脆弱的干旱地區，提高植被破壞、土壤沙化等指標的權重，在生物多樣性豐富的地區，強化對物種棲息地破壞、珍稀動植物保護等指標的考核。

3.開發動態評估模型

開發具備動態更新能力的礦產資源勘查投資效益評估模型，需搭建多源數據采集與處理平臺，通過網絡爬蟲、API接口、物聯網傳感器等方式，實時采集市場價格、政策法規、地質勘查新成果等數據。例如，與大宗商品交易平臺合作，獲取礦產品價格的實時波動數據，與政府部門信息系統對接，及時獲取最新的資源開發政策、環保法規等文件，在勘查現場部署智能監測設備，收集礦體變化、工程進度等數據。采集的數據經清洗、轉換和標準化處理后，存儲在數據倉庫中，為模型更新提供基礎數據支持。基于大數據分析與機器學習算法，構建動態評估模型[4。采用時間序列分析方法，對礦產品價格走勢進行預測，利用自然語言處理技術，解析政策法規文件，提取關鍵政策變動信息，通過地質統計學與三維建模技術，整合最新勘查數據，更新礦體模型與儲量估算。當市場價格發生較大波動時，模型自動觸發重新評估機制，根據新的價格數據調整預期收益計算，重新評估項目的可行性。例如，若銅價在短時間內上漲 20% ，模型將同步調整銅礦石銷售收入預測，并重新計算項目的凈現值、內部收益率等核心指標。

五、結語

礦產資源勘查投資效益評估是一個復雜的系統工程，隨著技術進步和市場環境變化，評估方法也需不斷創新和完善。從傳統方法到現代創新方法，再到針對現存問題提出的優化對策，每一步都推動著評估體系向更加科學、全面的方向發展。未來，隨著數據共享機制的完善、生態效益評估的強化以及動態評估技術的普及，礦產資源勘查投資將實現更高效、更可持續的發展。后續研究可進一步探索人工智能技術在勘查數據預測和評估模型優化中的深度應用，為我國礦產資源開發保駕護航。

引用

[1]劉艾瑛.構建和諧礦業環境保障戰略性礦產資源安全[N].中國礦業報，2022-03-10（A1）.

[2]陳喜峰，陳秀法，陳玉明.日本全球非能源礦產資源勘查開發投資與項目布局分析[J].中國礦業，2020，29（08）：8-13+18

[3]張偉波，黃霞，陳秀法，等.我國礦產資源勘查開發“走出去”形勢分析[J].中國礦業，2019，28（12）：1 5+62 業

[4]王聯軍，孫貴尚.礦產勘查投資的經濟和社會效益預評估方法初探—以貴州省省級整裝勘查區為例[J].礦產勘查，2015，6（02）：193-196.

作者單位：山東省地礦工程勘察院（山東省地質礦產勘查開發局八O一水文地質工程地質大隊）