资源禀赋与关联产业对金属矿产资源产业空间布局影响的实证研究

蒋 睿，刘春学，刘晓玮，李 江，谭铸达

(1.云南财经大学经济学院，云南 昆明 650221；2.云南财经大学城市与环境学院，云南 昆明 650221；3.云南省国土资源规划设计研究院，云南 昆明 650216；4.昆明市不动产权籍调查中心，云南 昆明 650228)

0 引 言

金属矿产资源产业是国家经济发展和人民生产活动中的重要基础产业，产业规模大，覆盖区域广，就业人数多，对上下游产业及其他关联产业具有显著的带动作用，其空间布局对国民经济发展具有重要的影响。矿产资源产业往往被认为对资源禀赋有较强的依赖[1]，而产业布局又受关联产业的影响[2-3]。在资源型产业布局[4]研究的基础上，本文主要分析金属矿产资源产业及其产业链内的金属采选业和金属冶炼加工业的空间布局与资源禀赋及关联产业的影响，为金属矿产资源的空间布局优化提供参考。

在资源型产业资源禀赋、关联产业和空间布局的相关研究中，矿产资源产业区域差异主要表现为专业化程度与资源禀赋不协调[5]。资源型产业的关联产业研究方面较少，有研究发现资源型产业的前向关联产业和后向关联产业存在一定的重合性，并形成循环发展关系[6]。在关联产业影响研究方面，产业关联与产业布局的关系不断受到关注[2]，产业投入产出关联是影响产业布局的重要因素[7]，产业演化对产业关联强度的依赖性更强[8]，区域上产业发展遵循路径依赖[9]而倾向于发展与原有产业关联性较强的产业。在资源型产业的空间布局研究方面，主要有针对钢铁产业的空间布局的研究[10-11]和黑色金属产业分布的影响研究[12]。

总体来说，我国金属矿产资源产业空间布局的变化以及受资源禀赋和关联产业的影响相关研究较少。本文针对金属矿产资源产业及其产业链内的金属采选业和金属冶炼加工业，运用空间杜宾模型对比研究资源禀赋和相同关联产业对金属矿产资源产业以及不同环节布局影响的差异性，为各地区差别化制定金属矿产资源产业结构优化政策提供借鉴。

1 金属矿产资源禀赋及产业空间布局特征分析

金属矿产资源产业按照不同标准覆盖的范围有所不同，本文选取《国民经济行业分类》(GB/T 4754—2002)和《国民经济行业分类》(GB/T 4754—2011)中涉及金属矿产资源产业的制造业下的4个细分产业，包括黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业。金属矿产资源产业可以划分为两个环节：金属采选业(包括黑色金属矿采选业和有色金属矿采选业)，金属冶炼加工业(包括黑色金属冶炼和压延加工业和有色金属冶炼和压延加工业)。

以我国31个省、自治区和直辖市(不包括港澳台)为空间单元，对2003年、2010年和2016年资源禀赋与金属矿产资源产业空间布局进行分析，主要指标有储量价值和销售产值。其中销售产值数据来源于中国工业经济数据库；金属矿产资源储量数据来源于《中国统计年鉴》和中国环境数据库；金属矿产资源价格数据来源于CBC金属网。由于2012年以后中国工业经济数据库未公布各产业总产值数据，本文对2003—2011年金属矿产资源产业的总产值占比与销售产值占比进行对比，发现差异基本控制在0.61%以内，故用销售产值占比代替总产值占比进行空间分布分析。

关于资源禀赋的表征指标选取，不同学者有不同认识[1]，考虑到各类金属矿产资源价格差异较大，且在不同时间同种矿产价格不同，矿产资源储量价值与其销售产值有着更为紧密的联系，需要对资源储量进行修正，可以采用金属矿产资源储量的当年价值来衡量金属矿产资源禀赋。选择《中国统计年鉴》中公布的11类主要金属矿产资源：铁矿、锰矿、铬矿、钒矿、原生钛铁矿、铜矿、铅矿、锌矿、铝土矿、菱镁矿和硫铁矿，计算出31个省(区、市)11类金属矿产资源在2003—2016年的总价值，把总价值在全国的占比作为金属矿产资源禀赋的指标。

选取其中2003年、2010年和2016年各省(区、市)金属矿产资源禀赋在全国占比指标，与金属矿产资源产业、金属采选业和金属冶炼加工业的销售产值在全国占比指标进行对比分析(表1)，存在以下特点。

1) 总体来看，金属资源禀赋、金属矿产资源产业以及各环节的主要分布地区(占比5%以上)具有一定相似性。2003年、2010年和2016年，资源禀赋主要集中在河北、山西、内蒙古、辽宁和四川，其中，河北和四川两省的资源禀赋全国占比均在10%以上、辽宁的占比在20%以上。金属矿产资源产业主要位于河北、辽宁、江苏、山东、河南等省，其中，河北和江苏两省的销售产值占比均在10%以上。金属采选业主要位于河北、内蒙古、辽宁、山东和河南等省(区)，其中，河北、山东和河南等省的销售产值占比均超过10%。金属冶炼加工业主要位于河北、辽宁、江苏、山东和河南等省，其中，河北和江苏两省的占比为10%以上。可以看出，金属资源禀赋和金属矿产资源产业主要集中在少数几个省份，尤其集中在河北和辽宁。虽然在不同年份，各省(区、市)资源禀赋和矿产资源产业各环节销售产值分布不同，但主要分布地区存在重叠。

2) 从金属矿产资源产业分布和资源禀赋分布的关联来看，2003年和2010年，两者在全国占比2%以上的地区基本没变，到2016年这类地区范围明显扩大，说明资源禀赋和金属矿产资源产业分布范围的变化趋势具有一致性，集中在少数几个省份的现象在减弱。资源禀赋主要分布在四川、安徽、山东、山西、河北、辽宁等省，以我国北部省份居多；金属矿产资源产业主要分布在河北、辽宁以南相邻省份。同时，资源禀赋和金属矿产资源产业的主要分布区域具有一定重叠性。

表1 2003年、2010年和2016年我国31个省(区、市)金属矿产资源禀赋及产业分布表Table 1 Endowment and industrial layout of metal mine resources in 31 provinces in 2003,2010 and 2016

3) 从金属矿产资源产业各环节布局来看，金属冶炼加工业的主要分布区与金属采选业存在一定的重合，但金属冶炼加工业不断向我国中东部延伸。金属采选业与资源禀赋在全国占比10%以上的省份相似度较高，且均呈现出范围扩大的趋势；金属冶炼加工业的主要分布于我国中东部和沿海省份，与资源禀赋的重叠地区较少。

通过金属矿产资源禀赋及产业布局的空间布局可以看出，资源禀赋、金属矿产资源产业整体以及各环节的分布集中在少数几个省份的现象在减弱，中东部的占比不断提高。从分布的主要区域的关联性可以看出，资源禀赋与金属采选业主要分布区域相似程度最高；资源禀赋对金属采选业的影响较强，而对金属矿产资源产业整体和金属冶炼加工业影响较弱。从空间布局特征能够看出资源禀赋和矿产资源产业主要分布区域的关联性，但资源禀赋是否存在对金属矿产资源产业、金属采选业、金属冶炼加工业的影响以及影响程度还需要通过计量模型进一步进行分析。

2 变量选取与模型构建

2.1 关联产业选择

运用投入产出分析法，根据2002年、2007年和2012年《中国投入产出表》42个部门的投入产出数据，选择对金属采选业和金属冶炼加工业影响较大的产业进行分析。完全消耗系数是全部直接消耗与全部间接消耗数量之和，在研究产业间的关联时，能够反映出金属矿产资源产业对其他部门的依赖程度[13]。分别计算金属采选业和金属冶炼加工业在这三个年份的完全消耗系数，并进行排序，选择这两个系数最高的前5位，除去自身，计算结果见表2。

表2 金属矿产资源产业完全消耗系数表Table 2 Complete consumption coefficient ofmetal mineral resources industry

由于《国民经济行业分类》在2012年才开始对水相关产业的生产和供应业进行统计，因此下面进行产业布局分析时剔除该产业。最终确定对金属矿产资源产业影响较高的4类产业，分别是石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学原料及化学制品制造业，通用设备制造业，电力、热力的生产和供应业。

2.2 变量的选取

采用我国31个省(区、市)2003—2016年的面板数据，对金属矿产资源产业整体、金属采选业、金属冶炼加工业布局受资源禀赋和关联产业布局的影响进行对比。分别以金属矿产资源产业整体、金属采选业和金属冶炼加工业销售产值占全国销售产值的份额作为被解释变量，构建出3个模型。解释变量主要包括资源禀赋布局和关联产业布局，其中，资源禀赋布局采用金属矿产资源储量当年价值占全国比重进行测度；关联产业布局采用选择出的4类产业的销售产值占全国比重进行测度。

由于金属矿产资源产业控制变量选择的相关研究较少，依据制造业等产业研究成果[14]和金属矿产资源特点，确定人均地区生产总值、交通设施水平、城镇化水平和就业人员平均工资作为控制变量。其中，人均地区生产总值、城镇化水平和就业人员平均工资数据来源于中宏数据库；交通设施水平数据来源于中国交通数据库。模型中设计的被解释变量和解释变量符号和含义见表3。

表3 模型中各变量的含义Table 3 The meaning of each variable in the model

2.3 空间计量模型的设定

金属矿产资源产业的空间分布并不是某一地区独有的经济现象，而是受周围地区影响，并且具有明显的空间依赖性，构建金属矿产资源产业的空间布局计量模型时可以引入解释变量和被解释变量的空间滞后项。模型设定为具有一般形式的空间杜宾模型[15]，再根据所研究问题对模型进行检验，考虑是否能够进一步简化[16-17]，空间杜宾模型(SDM)一般形式见式(1)。

Yn=λ0WnYn+Xnβ+WnXnθ+un

(1)

式中：λ0为空间回归系数；Wn为n×n阶空间权重矩阵；WnYn为被解释变量的空间滞后项；WnXn为解释变量的空间滞后项；un为随机误差项。

将控制变量引入上述模型，并将控制变量取对数形式，可以构建金属采选业空间布局分析的动态空间杜宾模型，见式(2)。

λ4ai3+λ5ai4+λ6lnresi+λ7lnpgdpi+λ8lnurbi+

(2)

式中：m1为金属采选业的空间布局；m2为金属冶炼加工业的布局；a1～a4分别为石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学原料及化学制品制造业，通用设备制造业，电力、热力的生产和供应业的空间布局；δ为金属采选业空间滞后项；ρ1～ρ12为所有解释变量和控制变量的空间滞后项系数。

金属冶炼加工业布局的空间杜宾模型构建与式(2)相似，m2作为被解释变量，m1作为解释变量，其他变量一致。金属矿产资源产业(m)包括金属采选业和金属冶炼加工业，其空间杜宾模型中，不包含m1、m2及其空间滞后项。

3 模型估计结果与分析

3.1 空间杜宾模型检验

本文对空间杜宾模型的检验过程如下所述。第一，对金属矿产资源产业、金属采选业和金属冶炼加工业空间布局进行莫兰指数检验，均呈现明显的正向空间相关性；第二，非空间面板情况下的Hausman检验结果为固定效应模型更适合本文中的模型；第三，构建邻接、逆距离和经济距离权重矩阵。由于经济距离权重矩阵主要用于经济关系较强的研究问题，而金属矿产资源产业分布与我国经济发展的关系不明显，使用经济距离权重矩阵构建模型的拟合效果不好；相比之下，金属矿产资源产业分布受地理位置的影响较大，使用逆距离权重矩阵拟合效果最优，本模型采用该权重矩阵进行分析；第四，构建SDM模型，并对模型进行Wald检验。检验结果为SDM模型无法简化为广义空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM)。最终确定SDM模型适合金属矿产资源产业布局的研究。

3.2 模型估计结果与分析

根据模型选择检验结果，采用修正过的极大似然方法得到参数点估计结果(表4)。点估计结果可以反映出资源禀赋和关联产业布局对金属矿产资源产业存在影响，但如果仅用点估计结果进行分析，可能会导致错误的结论[18]，需要进一步通过效应分解分析影响的方向和影响的程度(表5)。

模型主要解释变量包括资源禀赋和关联产业布局。从资源禀赋对金属矿产资源产业布局的影响来看，资源禀赋对金属矿产资源产业布局的直接效应和间接效应均不显著，说明资源禀赋对本地和邻近地区的金属矿产资源产业没有产生显著影响。分环节来看，资源禀赋对金属采选业的直接效应和间接效应全部显著为正，说明资源禀赋不仅在一定程度上推进了本地金属采选业，而且对邻近其他地区产生明显的空间外溢效应；资源禀赋对本地和邻近地区的金属冶炼加工业布局均没有产生显著影响。从金属矿产资源产业来看，本地和邻近地区金属采选业的发展依赖于资源禀赋，金属冶炼加工业布局与资源禀赋关系较小，由于其产业附加值高，在金属矿产资源产业销售产值中占比较大，故金属矿产资源产业整体上也没有表现出对资源禀赋的较强依赖。

表4 金属矿产资源产业各环节布局影响因素的SDM模型结果Table 4 SDM model results of influencing factors on distribution of metal mineral resources industry

续表4

从金属矿产资源产业链内两个环节布局的相互影响来看，金属冶炼加工业对金属采选业布局影响的直接效应在10%的水平上显著为正，金属采选业对金属冶炼加工业布局影响的直接效应在1%的水平上显著为正，两者的间接效应都不显著。由此说明，金属矿产资源产业中的这两个环节的布局相互影响，但仅在本地产生影响，对邻近地区均未产生空间溢出效应。在对金属矿产资源产业布局的优化中，应依据不同的产业环节进行考虑：在资源禀赋集中的地区可以先在当地发展金属采选业，并带动金属冶炼加工业的发展；在资源禀赋较匮乏的地区，可以依据当地金属采选业的发展情况，适度发展金属冶炼加工业。

从金属采选业和冶炼加工业以外的主要关联产业的影响来看，虽然金属矿产资源产业的供给受关联产业的影响，但并非主要关联产业布局均对金属矿产资源产业布局存在影响。石油加工、炼焦及核燃料加工业(a1)，化学原料及化学制品制造业(a2)，通用设备制造业(a3)，电力、热力的生产和供应业(a4)对金属矿产资源产业布局的直接效应显著为正，正向间接效应和负向间接效应均存在；对金属采选业直接影响为正向a3、为负向a1、不显著为a2和a4，而间接影响为正向a3、为负向a4、不显著为a1和a2。这些关联产业对金属冶炼加工业的直接和间接效应均不显著。从整体上看，关联产业对本地金属矿产资源产业整体布局主要产生正向影响，而对邻近地区正向影响和负向影响均存在；分环节来看，本地和邻近地区的金属采选业布局受关联产业布局的影响，而且正向影响和负向影响均存在；而金属冶炼加工业布局基本不受关联产业布局影响。究其原因，对金属矿产资源整体来说，金属冶炼加工业在金属矿产资源产业销售产值中占的比例更大，对资源禀赋依赖不明显，关联产业的发展促进了本地金属矿产资源产业的发展。对金属采选业来说，四个关联产业中，除a3以外全部是矿产资源型产业，相比于其他产业，对资源依赖程度较高，并且以生产原矿和初级产品为主，产业链延伸不长，集中在资源富集地区；而金属采选业本身受资源禀赋分布的影响，本地和邻近地金属采选业和矿产资源产业的发展中会产生资源的争夺和挤占，故正负向影响均存在；a3为非矿产资源型产业，可以很好地促进本地和邻近地的金属采选业的发展。对金属冶炼加工业来说，对资源禀赋依赖不强，主要集中在我国经济、交通条件较好的中东部地区；虽然关联产业的供给对金属冶炼加工业影响较大，但关联产业布局对金属冶炼加工业的布局没有实质性影响。

我国金属矿产资源产业的布局虽然在整体上没有产生资源依赖，受关联产业的带动不断发展，但从产业环节上来看，存在的问题主要有：①由于金属采选业和一些矿产资源产业对资源禀赋的依赖，没有形成协同发展效应，反而对本地或邻近地有一定的抑制作用；②金属采选业在金属矿产资源产业链中处于上游产业，为金属冶炼加工业和其他关联产业提供原材料，受影响的关联产业较多，金属冶炼加工业位于下游，受关联产业布局的约束较少；③由于矿产资源的稀缺性，金属采选业最容易在资源集中地区先发展起来，从而对周围或邻近地的金属矿产资源资源形成的挤占，产生了一定抑制作用。

表5 金属矿产资源产业各环节布局影响因素的效应分解Table 5 Effect decomposition of influencing factors onlayout of metal mineral resources industry

4 结论及建议

4.1 结论

1) 从资源禀赋与金属矿产资源产业空间布局来看，主要集中在少数几个省份，且呈现出金属矿产资源禀赋、金属采选业和金属冶炼加工业的主要分布地区不断扩大的趋势，金属冶炼加工业的主要分布区域向我国中东部和沿海省份延伸，金属资源和金属产业过于集中的趋势在减弱。

2) 从资源禀赋对金属矿产资源产业布局的影响来看，只有金属采选业对资源禀赋依赖较强，金属矿产资源产业整体和金属冶炼加工业受资源禀赋布局的影响均不显著。

3) 从关联产业的影响来看，本地的金属采选业和金属冶炼加工业相互促进，与邻近地区关系不大。关联产业布局对本地金属矿产资源产业整体产生正向影响；对本地和邻近地的金属采选业布局既有正向影响，也有负向影响；对金属冶炼加工业的布局不存在显著影响。

4.2 建议

1) 逐渐减弱金属采选业对本地资源的依赖。资源禀赋影响本地和邻近地区金属采选业的布局，金属采选业又会对本地金属冶炼加工业布局产生影响。逐渐减弱金属采选业对本地资源的依赖，可以改善资源型产业在发展中由于对资源的抢夺而产生的相互制约作用，使金属采选业逐渐从本地延伸到邻近地区。金属采选业的延伸又会带动本地金属冶炼加工业的发展，使全国矿产资源产业均衡发展。

2) 加强矿产资源产业的跨区域联动发展。本地和邻近地的金属采选业和其他矿产资源产业发展中会产生资源的争夺和挤占，在根据禀赋条件发展本地金属采选业时，还应统筹考虑带动周边地区的发展，做好金属采选业的跨区域发展，可以促进与金属冶炼加工业的联动和融合发展。产业的跨区域共同发展是未来的趋势，各地区需要不断降低矿产资源产业，尤其是金属采选业对资源的依赖，才能把部分阻碍作用不断转变为促进作用。