基于ARMA模型的地质勘查投入影响机理研究

范继涛

（1.北京大学地球与空间科学学院，北京100871；2.中国国土资源经济研究院，北京101149）

基于ARMA模型的地质勘查投入影响机理研究

范继涛1，2

（1.北京大学地球与空间科学学院，北京100871；2.中国国土资源经济研究院，北京101149）

利用2001～2012年的时间序列数据，对我国油气和非油气固体矿产地质勘查投入、矿业产值间的因果关系进行了检验，建立了地质勘查投入的ARMA模型。研究表明，对勘查总投入和非油气固体矿产来说，矿产品产值是勘查投入的单向格兰杰原因；油气资源勘查投入和矿产品产值之间不存在格兰杰因果关系；对于非油气固体矿产来讲，前两个年度勘查投入对当年投入影响方向相反，程度不同。

地质勘查；ARMA模型；勘查投入；影响机理

地质找矿是高风险的经济活动，找矿成果的多少不仅与成矿地质条件、找矿理论和方法有关，与勘查投入的多少也直接相关。一方面，地质勘查作为基础性和前瞻性的工作，要求其投入独立于宏观经济变化，即保持地质勘查投入规模相对稳定或者随找矿难度的增加而增加。另一方面，地质勘查作为一种市场行为，勘查投入又受宏观经济的影响，表现为当矿产品价格上涨时，勘查市场火热、勘查投入增加，当矿产品价格下行时，勘查市场冷淡、勘查投入下降。因此，有必要开展地勘投入内在驱动机制研究，找出地勘投入的内在规律和影响机理，进而对年度投入做出预判，为勘查部署提供借鉴。

1 研究现状

近年来，国内学者围绕地质勘查投入机制开展了不同层面和角度的研究。姚华军等［1］（2005）分析了从1989年到2004年地勘投入情况，指出我国地勘经费投入总体呈增长趋势，从资金来源来看，企事业单位投入明显增加，能源矿产、贵金属和有色金属是勘查投入重点，其中能源矿产投入占比最大。程新等［2］（2012）研究发现，在矿业快速发展的形势下，地质勘查货币投入与其他要素投入之间存在不协调等问题。钟仁一（2003）［3］、谭章禄等（2007）［4］对地质勘查投入主体进行了分析，提出应逐步建立和完善矿业资本市场。方敏（2001）［5］以主要有色金属矿产为例，从单位储量、单个矿床和主要成矿区带单位面积勘查成本3个角度对勘查成果进行了分析，初步提出了地勘投入与产出之比。刘云忠等（2008）［6］、周进生等（2010）［7］采用投入产出法对投入绩效进行了分析。从已有文献看，当前国

内对地勘投入的研究主要集中在投入主体、投入过程和投入效果三方面，尚未对投入内在机理开展过研究。本文将首次采用计量经济模型，对地质勘查投入进行分析，揭示地勘投入的影响机理。

2 模型选择

自回归移动平均模型（ARMA模型，Auto-Regressive and Moving Average Model）是一种广泛应用于时间序列的研究方法，由自回归部分（AR模型）与移动平均部分（MA模型）组合而成。其基本原理是将预测指标随时间推移形成的数据看作是一个时间序列，这组序列不仅受自变量影响，其自身在时间上还存在延续性，即历史数据与当期数据有影响关系。

对于ARMA（p，q）模型，满足式（1）回归方程。

式中：c为常数；β1，β2，…，βp是P阶自回归系数；γ1，γ2，…，γq是q阶移动平均模型系数；εt是白噪声序列。如果还存在其他影响因素，则可在ARMA（p，q）模型基础上引入通过显著性检验的自变量。

从地质勘查工作实际来看，需要连续不断的投入人力、物力和技术等，经过预查、普查、详查、勘探四个阶段，最终找出可供开发利用的矿产资源。后一阶段是前一阶段工作的深化，前一阶段是后一阶段的基础，这就决定了年度勘查投入并不是孤立存在的，而是与前期投入息息相关的，这一特性恰好可通过ARMA模型进行刻画。

3 变量选取与数据来源

地质勘查是保障国民经济持续健康发展的重要基础性工作。一方面，勘查投入多、勘查成果丰富，可供开发的资源就越多，资源保障能力也就越强。另一方面，矿业形势对地质勘查投入也有反作用。当矿业形势好时，矿产品价格攀升，地质勘查的积极性就高，投入也就越多；形势不好时，矿产品供过于求，价格低迷，传导到勘查阶段就表现为勘查积极性不高、勘查投入下降。本文研究的是地质勘查投入的驱动机理，因此选取地质勘查总货币投入作为因变量指标；矿业总产值既包含了价格水平，又体现了矿产品销售总量，是一个反映矿业整体形势的综合指标，选取其作为自变量指标。由于我国油气资源勘查开发管理体制与其他矿种不同，因此对油气和非油气固体矿产分别进行分析。共有勘查总投入（kctr）、油气勘查投入（yqtr）、非油气固体矿产勘查投入（fytr）、矿业总产值（kycz）、油气总产值（qycz）和非油气固体矿产总产值（fycz）6个指标，数据来源于《中国国土资源年鉴》（2002～2014年），《中国矿业年鉴》（2002～2013年）。对原始数据取对数后，采用Eviews软件建模分析。

4 经济建模

4.1 格兰杰因果关系检验（Granger Causal Relation Test）

根据对应关系，分勘查总投入与矿业总产值、油气勘查投入与油气总产值、非油气勘查投入与总产值三组进行格兰杰因果关系检验。检验结果见表1。

表1 格兰杰因果关系检验

结果显示，在5%的显著性水平下，“矿业总产值不是地勘总投入格兰杰原因”零假设被拒绝，而“勘查总投入不是矿业总产值格兰杰原因”零假设不能拒绝，表明存在从矿业总产值向地勘总投入的单向格兰杰因果关系；油气总产值与油气勘查投入检验的零假设均不能拒绝，表明其间不存在格兰杰因果关系；同理，非油气固体矿产总产值是勘查投入的单向格兰杰原因。

4.2 ARMA模型拟合

4.2.1 勘查总投入拟合模型

当勘查总投入为因变量时，经比较以滞后1期矿业总产值和滞后1期勘查总投入为自变量的拟合模型最优，模型估计参数见表2。F-统计量的P值为0，表明模型显著；各参数P值均在1%显著性水平下显著，D-W统计量较为合理，不存在序列相关，拟合优度R2达到0.98，显示出较好的拟合结果。

写成方程形式见式（2）。

式中，Lkycz（-1）、ldktr（-1）分别为滞后1期的对数矿业总产值和勘查投入，回归系数意味着1个单位上年度对数矿业总产值增量将会带来约0.71个单位对数勘查投入增量，同时，1个单位上年度投入对当年影响为-0.73单位。

4.2.2 油气资源勘查投入拟合模型

经多模型比较，油气勘查投入是一个ARMA（1，1）模型，模型估计参数及统计量见表3。

F-统计量的P值为0，模型显著；AR（1）和MA（1）参数P值均在1%显著性水平下显著，D-W统计量接近2较为合理，不存在序列相关，拟合优度R2达到0.95，显示出较好的拟合结果。写成方程形式为：Lyqtr=16.99045+0.93542×lyqtr（-1）-0.997493×（-1）。模型表明，上年度1个对数油气勘查投入单位会引起当年度约0.93个单位的投入。同时，约等于-1的前期残差系数说明，当年实际投入具有矫正机制，当其脱离自回归内部规律时，会将偏离值全部纠正。

4.2.3 非油气固体矿产勘查投入拟合模型

经拟合，非油气固体矿产勘查投入模型为带有自变量的ARMA（2，1）模型，模型估计参数及统计量见表4。

表2 勘查总投入模型参数与统计量

表3 油气资源勘查投入模型参数与统计量

表4 非油气固体矿产勘查投入模型参数与统计量

5 结论与建议

经上述建模分析，就矿产资源勘查投入的影响机理可得出如下结论。

一是对勘查总投入和非油气固体矿产来说，存在单向的格兰杰因果关系，即矿产品产值是勘查投入的格兰杰原因。1999年以后，随着改革不断深

化，矿业权交易市场初步建立、勘查投入多元化格局初步形成，非油气固体矿产勘查主体对市场反应较为敏感、自主性不断提升。

二是油气资源勘查投入和矿产品产值之间不存在格兰杰因果关系。其原因主要与管理体制有关。油气矿产涉及国家能源安全，其勘查是国家战略，勘查开发也一直垄断在3大石油公司，无论市场如何变化，需要保证其投入，产值与投入相关性较小。

三是对于非油气固体矿产来讲，前两个年度勘查投入对当年投入影响方向相反，程度不同。上年度（去年）的影响为正向，而滞后两年度（前年）的影响为反向，这种影响方式从我国现行探矿权管理制度可得到很好解释。根据《国土资源部关于进一步规范探矿权管理有关问题的通知》（国土资发［2009］200号）文要求，新立探矿权有效期为3年，每延续一次时间最长为2年，并应提高符合规范要求的地质勘查工作阶段，对确需延长本勘查阶段时间的，应缩减勘查面积，每次缩减的勘查面积不得低于首次勘查许可证载明勘查面积的25%。根据实际，探矿权在设立后，需要进行勘查投入的前期准备，第一年的工作时间会无形缩短，第二年是一个完整的工作年度，因此第二年影响为正向且较大，进入第三年度，探矿权有效期即将届满，面对延期、缩减面积等不确定因素，投入积极性下降。

地质勘查是一项基础性工作，需要保证一定的投入和工作量，根据上述分析提出两个建议。一是加强非油气固体矿产的勘查投入的预测管理，通过对上年度矿业总产值的跟踪建模，预测下年度勘查投入可能出现的变化，尤其是在矿业形势下降时，提前做出应对。二是延长探矿权有效期，进而增加历史勘查投入正向影响的年份数量，扩大中间年份的正向带动作用。

［1］ 姚华军，王文，张润丽.地质勘查经费投入分析与建议［J］.中国国土资源经济，2005，18（9）：29-31.

［2］ 程新，王希凯.关于我国地质勘查投入若干问题的辩证分析［J］.中国矿业，2012，21（10）：30-32.

［3］ 钟仁一.矿业权融资的难点及对策［J］.中国地质矿产经济，2003，16（7）：26-27.

［4］ 谭章禄，徐亮.矿业资本市场融资问题研究［J］.煤炭经济研究，2007（12）：27-29.

［5］ 方敏，文志岳.地质勘查费用投入及其效果分析［J］.地质技术经济管理，2000，22（1）：26-33.

［6］ 刘云忠，尤孝才，高丽，等.公益性矿产地质工作投入产出与绩效评价研究［J］.中国国土资源经济，2008（6）：24-28.

［7］ 周进生，沙景华，李娟，等.运用投入产出法分析地质勘查业对国民经济的推动作用［J］.中国科技论坛，2010（1）：101-104.

2016年上半年全国评审备案储量报告同比减少12%

日前从国土资源部油气资源战略研究中心获悉，2016年上半年全国（部省两级国土资源主管部门）评审备案矿产资源储量报告1257份，较去年同期减少12%。

据悉，省级评审报告数量位居前列的省（区）依次为河南、辽宁、湖南、山东和宁夏，报告数量位居前五的矿种为煤炭、铁矿、金矿、石油、地热。上半年评审备案的储量报告中，达详查以上勘查工作程度的占79%，与去年同期持平；储量规模达大中型的占34%，同比提高5%；核查报告和勘查报告占84%，与去年同期持平；评审目的以申请采矿许可证和查明登记为主的占79%，比去年同期有所提高。

2016年上半年全国共完成矿业权价款评估报告612份，同比减少8.8%；评估值合计为136.4亿元，同比减少31%。在涉及的矿种中，位居前列的为煤炭、石灰岩、铁矿、铜矿。

Research into the impact mechanism of geological exploration investment based on ARMA model

FAN Ji-tao1，2
（1.School of Earth and Space Sciences，Peking University，Beijing 100871，China；2.Chinese Academy of Land and Resource Economic，Beijing 101149，China）

By using the time series data of 2001～2012，this paper test the causality between mineral exploration investment and mining industry production value，and establish the ARMA model of geological exploration investment.The results shows that for the total investment and non-oil solid mineral exploration，mineral production is one-way Granger cause of investment in exploration；there is no Granger causality between oil and gas resources exploration investment and mineral production；in terms of the nonoil solid mineral，the exploration investment of the first two years have different influence on to the current.

geological exploration；ARMA model；exploration investment；the impact mechanism

F407.137

A

1004-4051（2016）09-0057-04

2016-04-01

中国地质调查“矿产资源勘查开发综合区划项目”资助。作者简介：范继涛（1979-），男，北京大学博士后，副研究员，北京大学地球与空间科学学院。E-mail：fanjitao_2001@163.com。