中国铝资源供应安全预警系统研究＊

■ 郑明贵 王 萍 潘天阳

1.江西理工大学矿业贸易与投资研究中心 赣州 341000

2.中国科学技术大学管理学院 合肥 230026

0 引言

铝具有较好的延展性，在家电通讯、电力、机械制造、包装、交通运输以及建筑等行业应用较为广泛，其消费量仅次于钢铁，是中国工业化进程中必不可少的基础性材料。作为中国战略性矿产资源之一[1]，保障铝资源供应安全对国民经济发展、国家安全与社会稳定具有重要作用。随着经济的快速发展，铝资源需求不断增长，2017年中国铝土矿消费量达到13655万t；受制于资源禀赋，国内产量仅为6800 万t，对外依存度高达50.20%[2]，并将延续上升趋势。同时，铝资源进口来源国集中度过高，供应风险进一步加大[3]。因此，对铝资源供应安全进行预警研究有利于保障中国战略性矿产资源国家安全，推进大数据环境下国家矿产资源安全战略管理现代化研究进程，优化供应安全预警评价的相关理论、方法和应用。

1 文献综述

对矿产资源供应安全进行研究，应先明确其内涵。矿产资源供应安全的内涵一般包括：第一，供需平衡。一国（地区）可以在特定的时间和地点，持久地、不间断地和充足地获取所需的矿产资源[4]；第二，价格可承受。以消费者能接受的价格，可靠地提供日常所需的矿产资源[5]；第三，资源服务高效。有效率地提供能被社会广泛接受的资源服务，以达到社会福利最大化[6]；第四，动态均衡。在需求稳定的前提下，保证矿产资源持续供应，避免中断、延误和浪费[7]。综上，本文研究的铝资源供应安全，是指既能以合理的价格，充足、持久、经济和高效地供给铝资源，满足社会经济发展需要，又能对废旧铝资源进行回收利用，从而实现资源优化配置。

在矿产资源供应安全的研究中，大多数学者以亚太能源研究中心（Asia Pacific Energy Research Centre，APERC）提出的可用性（Availability）、可及性（Accessi‐bility）、可承受性（Afordability）、可接受性（Acceptabili‐ty）4A 体系为基础对评价指标体系进行扩展和完善，即从资源禀赋[8]、供需状况[9]、可持续发展能力[10]和国防保障能力[11]等方面构建矿产资源供应安全评价指标体系。从评价方法和模型来看，可分为定性和定量评价。定性评价根据专家意见和主观经验进行，主要采用德尔菲法[12]、层次分析法[13]和模糊综合评价法[14]等；定量评价运用数理统计方法进行，主要采用熵权法[15]和主成分分析法[16]等。为提高评价结果的准确性，向铮等[17]（2016）、余敬等[18]（2017）、Li等[19]（2017）结合定性和定量两种评价方法进行研究。

在矿产资源供应安全预警研究中，大多数文献运用部门分析法、灰色预测方法、能源消费弹性系数法和BP神经网络模型等方法进行预测，分别建立了煤炭[20]、石油[21]、天然气[22]、铜资源[23]、铬资源[24]等预警模型。为提高预测精度，部分学者将预测模型进行优化或组合，如任晓娟等[25]（2019）通过调节累加阶数来提高灰色预测模型精度；胡健等[26]（2019）在模糊积分、遗传算法和神经网络方法原理的基础上，构建了FI-GA-NN模型。

综上，矿产资源安全评价与预警研究虽已取得一定的进展，但仍存在以下不足：第一，主要集中在能源矿产领域，有关铝资源供应安全评价与预警的研究成果少；第二，对过去某一时间段资源安全状况进行评价的成果多，对未来长期供应趋势进行预警的成果少；第三，在矿产资源安全评价过程中，未根据极端指标值变化对指标权重进行调整；第四，在矿产资源安全预警过程中，预测精度可进一步提升。

为了有效应对上述问题，本文构建了以资源禀赋、供求状态、可持续发展能力和国防保障能力为一级指标的中国铝资源供应安全预警评价指标体系，运用常权和变权模型对2008-2017年中国铝资源供应安全进行评价，通过强化极端指标值的影响，提高了评价结果的准确性；引入二阶缓冲算子以改进GM(1,1)模型，结合BP神经网络模型对2020-2025年中国铝资源供应安全趋势进行预警，提高了预测结果的可靠性，同时为其它矿产资源供应安全预警研究提供借鉴。

2 供应安全预警评价指标体系

根据矿产资源供应安全的内涵，针对中国铝资源供不应求、对外依存度高、进口来源单一、资源勘探有待加强、二次回收水平低等特点[27]，参考王东方等[3]（2018）、任晓娟等[25]（2019）的研究，构建了中国铝资源供应安全预警评价指标体系。参考杨力等[28]（2013）的做法，利用熵权法分配各指标权重，各指标含义、权重和度量方法见表1所示。常权、变权模型、GM(1,1)模型和BP神经网络模型均基于此预警评价指标体系进行计算。（表1）

3 供应安全评价

3.1 评价指标分级

为避免指标量纲和数量级影响评价结果的准确性，需要分级量化各个二级指标至[1,10]。借鉴国际公认分级规则[30]，结合矿产资源安全评价相关文献[31]，对2008～2017年中国铝资源供应安全现状进行深入分析，得到每个预警评价二级指标在紧张或宽松局势下的极端参考值作为区间的上下限。（表2）

3.2 数据来源与指标分级

本文数据来源：中国铝土矿产量、出口量、消费量以及全球铝土矿储量来源于美国地质调查局（United States Geological Survey，USGS）[2]；中国铝土矿储量和人口总量来源于国家统计局[32]；中国铝土矿新增探明储量来源于中国矿产资源报告[33]；世界人口总量来源于世界银行[34]；伦敦金属交易所（London Metal Exchange，LME）铝土矿年均价格，铝土矿采矿、选矿和冶炼利用率，以及再生铝产量来源于中国有色金属工业年鉴[35]；中国铝土矿进口量来源于联合国商品数据统计库（Unit‐ed Nations Commodity Trade Statistics Database，UN Comtrade）[36]；中国铝土矿进口运输距离及所经岛屿与海峡数量来源于谷歌地图[37]；国家风险指数来源于国家风险指数指南（The International Country Risk Guide，ICRG）[38]。由此，整理得到2008～2017年中国铝资源预警评价指标数据。（表3）

由表3可知，2008～2017年中国铝资源新增探明储量、资源相对丰度、再生铝产量、运输安全程度皆处于上升趋势，国际市场价格波动趋于平稳，进口集中度下降，地缘政治风险减弱。但可以改善的指标有，储采比、资源应急保障年限、资源利用效率和对外依存度。其中，储采比从20.00%下降到14.01%，降幅达到29.95%；资源应急保障年限从11.46 下降到6.88，降幅达到39.97%；对外依存度从42.38%上升到50.20%，2017年突破50%的警戒线。

表1 中国铝资源供应安全预警评价指标体系

表2 中国铝资源供应安全预警评价指标分级规则

表3 2008～2017年中国铝资源供应安全预警评价指标数据

表4 2008～2017年中国铝资源供应安全预警评价指标分级值

根据表2和表3，得到预警评价指标分级值，见表4所示。

由表4可知，中国铝资源相对丰度、进口集中度、再生铝产量增长率、资源利用效率和地缘政治风险指标安全状况较差，分级值位于2～4 区间；储采比、资源应急保障年限、对外依存度和运输安全程度指标安全状况一般，分级值位于4～6区间；新增探明储量和国际价格波动率指标安全状况较好，但波动幅度较大，除特殊年份外，分级值位于6～10 区间。其中，2012年新增探明储量出现明显下降，原因是该时期矿产资源地质勘察工作进展略为缓慢[1]；2009～2012年铝资源国际价格波动较大，原因是该时期印度尼西亚对我国实施铝出口禁令[3]。

3.3 预警评价等级划分

根据表2和文献[30]，划分中国铝资源供应安全预警评价等级，见表5所示。

3.4 评价模型

在变权评价模型中，指标权重随极端指标值的变动而进行调整。依据评价对象变化情况，采取激励型或惩罚型变权，以强化极端指标值在实证分析过程中出现的负面影响。最早在综合决策过程中运用数学化表达变权思想与方法的是汪培庄[39]（1985）。后李洪兴[40]（1995）和刘文奇[41]（1997）在汪培庄研究的基础上，相继提出混合型、惩罚型和折中型变权。除理论研究外，部分学者将其运用到实践中。如胡翩等[42]（2012）建立变权赋值模型，以评价天然气管道风险；武强等[43]（2013）构建分区变权模型，以评价煤层底板突水风险；郑明贵、胡志亮[44]（2018）构造激励型变权模型，以评价海外矿业投资决策环境风险。综合上述研究成果，结合本文研究目标，采用惩罚型变权模型。其原理如下：

映射：

wj:(0,1)m→(0,1)， (x1,...,xm)→wj(x1,...,xm)(j=1,2,...,m)，

满足：

（2）连续性：wj(x1,...,xm)关于每个单元xk连续；

（3）惩罚性：wj(x1,...,xm)关于每个单元xk单调递减。

变权公式为：

式（1）中，wj(x1,...,xm)为预警评价指标权重，xj为预警评价指标分级值；α为参数。当0 ＜α＜1 时，式（1）为惩罚型变权公式；当α= 1 时，为常权公式；当α＞1 时，为激励型变权公式。

在选取α= 1 进行常权评价的基础上，参考谢为、郑明贵[45]（2013）做法，选取α=0.75 进行惩罚型变权评价，此时敏感性较好。变权重计算结果见表6所示。

表5 中国铝资源供应安全预警评价等级

计算变权综合评价值v*：

根据表1、表4及式（2）进行常权评价测算，再根据表4、表6及式（2）进行变权评价测算。常权与变权测算结果对比见表7所示。

由表7变权评价结果可知，2008-2017年中国铝资源供应安全评价值位于3.4～4.3的区间内，由黄色预警等级转至橙色预警等级，供应风险从一般升至较高状态。其中，2009年、2010年、2012年和2013年供应安全评价值降低，供应风险较高，皆处于橙色预警等级。这是因该时期逐渐摆脱金融危机影响，经济正在复苏，铝资源需求快速增长，进口量增加，对外依存度高，供应安全风险加大；2014年和2015年，加强了中非在地质矿产资源领域的合作，铝土矿勘查与开发取得新的进展，新增探明储量增加。因此，该时期供应安全评价值提高，供应风险减弱，处于黄色预警等级。但2016年和2017年，受国内铝资源限产政策影响，国内供给不足，供应风险进一步加大，转至橙色预警等级。

表6 2008～2017年变权重计算结果

表7 常权和变权评价对比结果

4 供应安全预警

4.1 运算步骤

第一，构建改进的GM(1,1)模型，预测2020-2025年中国铝资源供应安全预警评价指标值；第二，构建BP 神经网络模型，利用2008-2017年的样本数据进行网络训练；第三，将预警评价指标的预测值输入训练好的神经网络模型中，得到2020-2025年中国铝资源供应安全评价值。

5.2 改进的GM(1,1)模型

传统的GM(1,1)模型通过累加生成的方法，加工不规律的样本数据，得到规律分布的数列模型，运算简便，对短期预测有较大优势，但用于长期预测时则精度降低。对波动幅度较大的数据进行预测时，易出现较大偏差。因此，引入二阶缓冲算子改进GM(1,1)模型，对预警评价指标变化情况进行预估。具体步骤如下：

设初始化建模原始序列为X(0)={x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)}，经一阶累加生成后为X(1)={x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)}，建立线性微分方程如下：

通过最小二乘法解出待定系数α和μ的取值：

则预测模型的解为：

构造二阶弱化缓冲算子：设原始数据序列为X=(x(1),x(2),...,x(n))，令XD=(x(1)d,x(2)d,...,x(n)d)，其中则D 为一阶弱化算子，依此类推，求得XD2序列，可得二阶弱化算子D2。

根据表3中2008-2017年中国铝资源预警评价指标数据，利用改进的GM(1,1)模型得到2020～2025年预警评价指标数据。（表8）

由表8可知，2020～2025年中国铝资源资源新增探明储量和资源相对丰度均增加、进口集中度下降、地缘政治风险减弱。但值得注意的是，储采比和应急保障年限仍处于下降趋势，对外依存度仍处于上升趋势。

为检验模型的有效性，利用均方差比值C和小误差概率p检验模型的精度，预测精度等级判断[46]见表9。

本文预测模型精度见表10。

表8 2020～2025年中国铝资源供应安全预警评价指标预测数据

表9 预测精度等级

由表10可知，改进的GM(1,1)模型达到精度等级要求，且均在合理范围内，适合进行预测。

4.3 BP神经网络模型

本文建立BP神经网络模型如下：

（1）输入神经元（I）：包括储采比（I1）、资源相对丰度（I2）、资源应急保障年限（I3）、新增探明储量（I4）、对外依存度（I5）、国际价格波动率（I6）、进口集中度（I7）、再生铝产量增长率（I8）、资源利用效率（I9）、运输安全程度（I10）和地缘政治风险（I11）。

（2）输出神经元（O）：中国铝资源供应安全评价值（O1）。

（3）隐含层神经元数目（nh）：

其中ni、no分别表示输入和输出神经元数目。经测算隐含层数为3，预测精度最高，因此分别取nh1= 7，nh2= 11和nh3= 7。

运用Matlab2016a 对BP 神经网络进行训练。根据神经网络训练要求，输入和输出原始数据需要进行归一化处理，为使网络训练收敛较快，归一化后的数据应尽可能在0.1～0.9 之间。学习样本数目设置为10，输入层节点数设为11，输出层节点数设为1，隐含层数为3。根据前面计算第一、第二和第三层隐含层节点数分别为7、11 和7。设定最大学习步数为10 000 步，学习速率0.05，训练目标误差小于0.001。最后，对训练好的神经网络系统进行测试。以变权评价结果为参照，与预测值进行对比，网络测试结果分析见表11所示。

图1 2020～2025年中国铝资源供应安全预测评价值

由表11可知，训练后的BP 神经网络系统对中国铝资源供应安全的预测输出值与实际评价值平均相对误差为4.838%，效果较为理想。

将表8数据归一化后输入训练好的BP神经网络，预测2020～2025年中国铝资源供应安全评价值。结果见图1。

由图1可知，2020～2025年中国铝资源供应安全评价值位于3.5～3.9 区间内，皆处于橙色预警等级，供应风险较高。虽然受新增探明储量和资源相对丰度增加、进口集中度下降的影响，供应安全评价值总体呈现小幅回升态势，但供应风险水平仍较高。主要原因为：随着工业化进程日益加快、基础设施建设水平日益提升，未来一段时间内，在新材料、新产业领域，对铝资源的需求仍居高不下。同时，我国资源禀赋能力低，储采比和资源应急保障年限呈现下降趋势，国内供给压力大，进口量增大，对外依存度呈现上升趋势。再加上再生铝产量增长率较低，二次资源供应能力较差，因此该阶段铝资源供应安全状况不容乐观。

5 主要结论与政策建议

5.1 主要结论

（1）建立了中国铝资源供应安全预警评价指标体系，运用常权和变权模型对铝资源供应安全进行评价，结果表明2008～2017年中国铝资源供应安全评价值位于3.4～4.3 区间内，由黄色预警转至橙色预警等级，供应风险从一般升至较高状态。

表10 2020～2025年预警评价指标预测精度测试

表11 网络测试结果分析

（2）运用改进的GM(1,1)模型预测2020-2025年中国铝资源供应安全预警评价指标值，结果表明各项二级指标精度等级均在合理范围内；利用BP 神经网络模型预测2020～2025年中国铝资源供应安全预警评价值，发现预警评价值位于3.5～3.9 区间内，皆处于橙色预警等级，供应风险较高。

（3）通过分析预警评价指标历史数据和预测数据，发现中国铝资源面临储采比减小、资源应急保障年限下降和对外依存度上升等问题。

5.2 政策建议

（1）提高铝资源储采比、延长铝资源应急保障年限，减少铝资源供应风险。建议进一步加大铝资源勘探力度，提高资源开发水平，采用新技术、新方法、新理论，力争实现找矿重大突破，增加铝资源探明储量，从源头保障铝资源供应安全。

（2）提高铝资源开采与利用效率、加大再生铝产量。通过工艺技术的提升与装备设施的升级，提高铝土矿在采矿、选矿和冶炼过程中的资源利用率，保障铝资源的有序开发与合理利用；通过建立完整的二次回收体系，为废铝再次冶炼提供必要的保障，降低铝资源供应风险。

（3）建立铝资源国家战略储备体系、开拓国外铝资源市场。针对中国对外依存度及进口集中度过高所带来的风险，既要将铝资源纳入国家战略储备之中，又要加强与铝资源进口来源国的合作关系，保障铝资源进口供应需求；此外，还应加大与铝资源丰度高但开发程度低的国家或地区的资源勘探及开发合作，以筹备建立可靠、稳定的国外铝资源供应基地。