中国煤化工产业区域竞争力评价

程春艳，周凤英，连文威，高天明，陈子瞻

(1.中国地质科学院矿产资源研究所，北京 100037；2.中国地质科学院全球矿产资源战略研究中心，北京 100037)

近年来，我国以煤制油、煤制气、煤制烯烃、煤制乙二醇为主的现代煤化工产业在工程示范和产业化推广方面均取得了积极进展，产业规模稳步增长，已成为全球第一煤化工产业大国[1]。由于对煤化工产业布局的区域竞争力评价不够重视，部分地区和企业无视资源和环境承载能力不足而盲目规划、违规建设，进而导致煤化工产业无序发展、市场供需矛盾加剧、环境治理难度加大等后果[2]。因此，开展煤化工产业区域竞争力研究，在对不同区域煤化工产业竞争力进行量化基础上，评判出最适合布局煤化工项目的区域并提出有益于我国煤化工产业发展的建议，具有十分重要的战略意义和现实意义。

随着煤化工产业发展取得突破性进展，有关煤化工产业的研究呈逐年增长趋势。在煤化工产业竞争力研究方面，现有研究则主要聚焦于定性分析或者聚焦技术路线、产品以及企业的竞争力分析，如王强等[3-4]从战略性、环保水平、水资源利用、经济性等方面分析煤化工产业竞争力，张彩丽等[5]、陈乐等[6]对煤制油、煤制乙二醇、煤制气等主要产品工艺路线竞争力进行比较分析，王孝峰等[7]、张媛媛等[8]对煤制甲醇、煤制烯烃、煤制油等产品竞争力进行系统比较分析等。相对而言，煤化工产业区域竞争力方面的研究不多，本文通过构建区域煤化工产业竞争力评价指标体系，对全国31个省(区、市)进行全面系统分析，明确了优先发展区域，支撑政府决策和企业规划。

1 评价指标和评价方法选择

1.1 评价指标

波特的“钻石模型”对区域产业竞争力优势度作了比较完善的解释，是产业竞争力研究的理论基础。在借鉴波特“钻石理论”基础上，结合煤化工产业自身特点，本文选取资源禀赋条件、市场竞争力、基础设施、经济效益、环境影响程度和政策扶持等6方面作为二级指标，资源储量规模、煤质等12个因子作为三级指标，构建起省域煤化工产业竞争力评价指标体系[9-10](表1)。

1) 资源禀赋(N1)：“资源储量规模(P1)”与“水资源保障程度(P3)”是从满足煤化工生产需求和条件的基础方面考虑；“煤质(P2)”基于中国地质科学院全球矿产资源战略研究中心建立的煤化工用煤评价指标体系，以各省份之间适合煤化工用煤的基础储量区分优先级。煤化工是资源导向型产业，大型煤化工项目应有足够的煤炭资源量保障，至少要保证所建项目的煤炭资源供给量超过50年[11]，同时也关注炉型选择与煤质煤类的匹配关系[9]。煤化工项目属于高耗水，中国煤水逆向分布，使得水资源保障已经成为直接关系煤化工战略布局的重要资源制约因素。

2) 市场竞争力(N2)：指影响煤化工产业在充分市场条件下的竞争力情况。“煤炭生产成本(P4)”是煤炭生产的全成本，取该地区不同矿山煤炭全成本的均值，其价格高低与煤化工产业的成本高低呈现正相关关系，较大程度上影响着整个煤化工产业的成本及竞争力；“市场区位条件(P5)”指生产地与消费市场之间的距离，生产地距离市场近且经济发达，则有利于降低煤化工企业的运行总成本，反之则增加。

3) 基础设施(N3)：“交通便利度(P6)”重点以铁路通车里程及公路运营里程作为考察的指标；“电力保障程度(P7)”主要考虑该地区电力剩余量；“工矿业基础(P8)”体现的是区域内工矿企业的发展程度。基础设施的完善程度决定煤化工企业投资需要的基建成本，交通、电力、工矿企业基础等设施越完善，企业的基建成本就越低，成本优势就越明显。

4) 经济效益(N4)：考虑的是各区域内煤化工产业对当地经济发展所起到的作用及贡献。“产业集聚程度(P9)”在一定区域内煤化工企业及其配套愈集中，则集群效应越强，越有利于提高煤化工产业的规模效应，该地区此项指标分值越高；“就业税收贡献(P10)”更多的体现在煤化工产业或煤炭产业对当地经济的贡献情况，直接影响地方政府发展煤化工产业的态度。

5) 环境影响程度(N5)：主要考虑其“环境容量(P11)”，考察的是煤化工企业所在地的自然环境容量，包括保护区面积占比以及人口密度等因素。煤化工污染物排放高于石油化工，区域环境容量决定煤化工项目排放空间。

6) 政策扶持(N6)：主要是针对目前对煤化工产业有无政策倾斜等来确定对发展煤化工产业的影响程度。政府在煤化工产业布局中发挥主导作用，地方法规是否支持煤化工发展是煤化工产业布局的前置条件。

表1 省域煤化工产业竞争力评价指标体系Table 1 Evaluation index system of competitiveness ofcoal chemical industry in provinces

1.2 评价方法

1.2.1 层次分析法

层次分析法是一种定性与定量相结合的决策分析方法，比较适用于目标因素结构复杂且缺乏必要数据的问题研究。其基本思路是把复杂问题分成若干有序层次和若干因素，通过建立起一个描述系统功能或特征的内部独立的层次结构(即模型树)，然后根据对某一客观事物的判断，就每一层次的相对重要性做出定量表示，以这个矩阵的最大特征值及其相应的特征向量，在通过一致性检验的前提下，确定每一层次中各元素的相对重要性次序的权重；通过对各层次的分析，进而导出对整个问题的分析，即总排序权重[12]。

1) 构建判断矩阵。判断矩阵是以上一层的某一要素作为判断准则对下一层要素进行两两比较来确定矩阵元素值。判断矩阵元素的值反映了人们基于客观实际对各因素相对重要性的主观认识与评价，通常可取1，3，……9及其倒数作为标度，2，4，6，8为上述相邻判断的中值，其含义见表2。

2) 运用幂法计算各判断矩阵的最大特征值和特征向量，然后对特征向量进行归一化，得到权重排序，并依据各个层次的权重排序，得出权重总排序。

3) 对权重向量进行一致性检验。由于客观事物的复杂性或对事物认识的片面性，通过所构造的判断矩阵求出的特征向量权值是否合理，需要对判断矩阵进行一致性和随机性检验，其标准化步骤如下所述。

①计算一致性指标CI，计算公式见式(1)。

CI=(max-n)/(n-1)

(1)

②计算平均随机一致性指标RI。RI是多次重复随机判断矩阵特征值的计算后取算术平均值的结果，表3给出了1～10维的RI取值。

③计算CR。CR=CI/RI，当CR<0.1，认为判断矩阵具有较好的一致性。

表2 标度含义Table 2 Label meaning

表3 RI的取值Table 3 The value of random consistency index

1.2.2 数据的标准化处理

影响煤化工产业竞争力的各项指标计量单位不统一，所以在使用它们计算综合得分之前，需要对其进行标准化处理，将指标从绝对值转化为相对值，并令xij=|xij|，进而解决各项不同质指标值的同质化问题。并且，由于正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好，因此，对于高低指标采用不同的计算方法进行数据标准化处理。其具体方法如下所述。

正向指标，其计算见式(2)。

(2)

负向指标，其计算见式(3)。

(3)

由标准化得出所选区域的相对指标数据矩阵B，见式(4)。

(4)

1.2.3 计算综合得分

向量A×矩阵B所得矩阵C，即为不同区域各项指标分数矩阵，见式(5)。

(5)

2 实证分析

2.1 数据搜集及标准化处理

资源禀赋条件中资源储量规模P1数据从《资源储量报告》中获得，适合煤化工生产的煤质保有储量P2数据依托于“全国特种煤资源综合评价与信息系统建设”项目数据获得，水资源保障程度P3经查阅各区域水资源数据获得；市场竞争力中煤炭生产成本P4“我国煤炭资源对2020年、2025年和2030年国民经济建设保障程度论证”项目数据获得，区位条件P5依托反映各地区经济发展状况的GDP进行排位评分，数据来自国家统计局；基础设施条件中交通便利度P6、电力保障程度P7、工矿业基础P8数据均来自国家统计局；经济效益条件中产业聚集程度P9通过统计目前各区域煤化工及相关项目获得，就业税收贡献P10通过查阅各地市统计局数据获得；环境影响程度涉及的环境容量P11数据采取当地森林覆盖率与剩余废气、废水排放量的加权和衡量，数据来源于国家统计局；产业政策P12相关数据根据各区域煤化工产业政策力度进行定量化处理，具体标准见表4。

通过上述途径搜集全国31个省域数据并进行标准化处理，得到表5。

表4 政府产业政策评分标准Table 4 Government industrial policy scoring criteria

表5 标准化处理后的指标数据得分Table 5 Index data score after standardization

续表5

地区资源储量规模P1煤质P2水资源保障P3煤炭生产成本P4区位商条件P5交通便利度P6电力保障程度P7工矿业基础P8产业集聚程度P9就业税收贡献P10环境容量P11产业政策P12天津8.06.00.02.044.291.029.066.957.05.010.013.3海南3.02.088.01.04.756.048.010.216.00.05.026.9西藏0.00.0100.00.02.24.049.06.413.00.00.032.7上海0.00.00.00.050.093.016.023.014.08.02.012.7北京33.08.00.05.026.083.018.013.411.00.05.07.0

2.2 确定指标权重

基于波特“钻石模型”分析框架，建立我国煤化工产业区域竞争力评价指标体系，在充分调研和专家访谈的基础上，利用前文判断矩阵对煤化工产业区域竞争力各项指标进行处理，并对权重向量进行一次性检验，为各级指标赋予权重，见表6。

表6 区域煤化工产业竞争力指标权重Table 6 Index weight of regional coal chemicalindustry competitiveness

2.3 评价指标计算结果

结合表5和表6利用式(5)计算全国31个省域综合得分并进行排名，所得分数为相对分数，体现31个省域煤化工产业竞争力的相对差异，详见表7。

2.4 结果分析

根据表7的省域煤化工产业竞争力评价结果，竞争力很强省有2个：内蒙古、陕西，应当优先布局；竞争力较强省有4个：新疆、安徽、山西、贵州，可适当布局；竞争力一般省有4个：河南、云南、四川、山东，应进行控制；竞争力较弱省有13个：辽宁、黑龙江、河北、江苏、吉林、湖南、宁夏、福建、湖北、甘肃、江西、浙江、重庆，原则上不进行布局；竞争力很弱省有8个：广西、广东、青海、天津、海南、西藏、上海、北京，应当严格禁止布局。内蒙古、陕西、新疆、安徽、山西、贵州6个省的煤化工产业发展条件较好，相对其他25个省的竞争优势较明显，包括煤炭资源储量规模较大、煤质适合发展新型煤化工产业、电力保障程度较高、工矿业在就业和税收中有比较大的贡献等。

表7 省域煤化工产业竞争力评价结果Table 7 Evaluation results of provincial coal chemicalindustry competitiveness

虽然内蒙古、陕西、新疆、安徽、山西、贵州6个省综合竞争力得分较高，但也存在一定的制约因素。在生产成本方面，内蒙古、新疆的煤炭生产成本较低，而安徽、贵州的煤炭生产成本较高。在区位条件方面，除山西、安徽外，其余省较差，尤以新疆为甚，是新疆煤化工产业发展的最大制约。在交通条件方面，新疆、内蒙古两个自治区地广人稀，路网密度较低，多集中于城市及周边地区，而城市间的物流多为铁路或公路运输，运输成本较高，交通便利程度方面竞争力不强。在环境容量方面，陕西、山西、贵州和安徽等地人口密度较高，缺乏环境容量将成为阻碍上述区域布局煤化工项目的首要因素。在产业政策方面，内蒙古的产业政策较积极，从自治区发展和改革委到各盟市政府均将现代煤化工视作煤炭产业升级发展的重要途径。

3 建 议

3.1 区域用水指标向煤炭规划区倾斜，鼓励跨区域的产业协作

中国煤水逆向分布，在许多煤炭规划区，水资源短缺是最主要的制约因素。通过上调煤炭规划区的用水额度，适度扩大煤炭规划区煤化工产业的布局规模，推动煤化工产业的基地化和规模化。进一步提高区域内水资源利用水平、优化利用结构，如废水综合利用尤其是矿井水综合利用，与农业用水的水权置换等。鼓励煤炭资源丰富区与水资源丰富区进行产业协作，变“调水”为输煤，以期实现水、煤资源跨区域优化组合。

3.2 完善煤化工产业基础设施，推动与现有管网的互联互通

鉴于内蒙古、新疆煤等煤化工布局的主要省区地广人稀，且远离主要的经济发达消费地，建议在这些区域加大基础设施投资，加强与其产品运输方式相配套的铁路、油气管道等项目建设，进一步完善煤化工产业基础设施。另一方面，也应充分利用已有基建资源，克服企业间和区域间的障碍，推动与现有管网的互联互通。

3.3 区划产品市场，协调区域间的产品结构，避免重复建设

现煤化工产品市场情况下，煤制烯烃和煤制乙二醇具有经济优势，但各区域不能一哄而起，应在国家层面进行不同区域的产品结构协调。确定煤化工目标产品的过程中，既要考虑选择市场价格较高、生产成本较低的目标产品，以获得尽可能大的利润空间，更要考虑选择市场前景好、国民经济发展长期需求的长线目标产品，以保证企业获得较高利润的持续性。因此，国家要结合各区域的资源、基础市场等竞争优势，协调区域间的产业规模和产品结构，避免重复建设。