我国采矿用地时空分异及影响因素分析

罗世兴，周 伟

(中国自然资源经济研究院，北京 101149)

矿山开采改变地形地貌、破坏植被、压占损毁土地、容易引发生态环境问题，加上管理不协调等造成违法用地现象频出，集约节约水平不高。我国矿山占损土地修复历史欠账多，任务艰巨。《中国国土资源统计年鉴2017》数据显示，截至2016年底，我国矿山开采累计占用、损坏土地265.70×104hm2，但累计恢复治理面积仅52.72×104hm2。为绿色、高效利用采矿用地，形成节约高效、环境友好、矿地和谐的绿色矿业发展模式，助力生态文明建设，摸清全国采矿用地规模、分布及驱动因素十分必要。

一 文献回顾

目前，用地规模及影响因素的研究主要集中在城市建设用地领域，学者们主要从经济、社会和政策等角度，选取人均GDP、固定资产投资、工业产值、人口规模、政策导向等变量进行分析。黎云、屈宇宏等人研究发现人均GDP对建设用地扩张影响程度最大[1-2]。刘涛对中国626个城市的研究发现城市人口和产业规模的增长显著提高城市用地需求，经济发展水平和城镇化模式的影响并不显著[3]。陈玉福研究表明1996—2007年建设用地规模增加的主要动力源于地方政府对土地财政的严重依赖性和中国的快速城镇化，与产业发展和经济增长的协同性较弱[4]。俞振宁发现浙江省土地城镇化水平与地均固定资产投资、社会消费品零售总额、工业产值及实际利用外资金额等呈正相关[5]。庄会霞研究认为1981—2000年广东省建设用地规模与GDP、人口规模、固定资产投资额和年份四个因素存在显著的相关关系[6]。赵小风研究表明全国城市建设用地扩张主要受投资驱动的影响，还受到产业、人口因素的作用[7]。

对矿业用地的研究，学者们集中在定义与特征探讨[8-9]、问题与原因分析[10-11]、获取与退出机制完善[12-13]、节约集约利用[14-15]、复垦模式总结与国外经验借鉴[16-17]等方面，大多还停留在定性分析层面。量化分析方面，郑娟尔等[18]对我国采矿占损土地影响因素进行分析，发现采掘业固定资产投资的增加会对当年占损土地的增加起显著正向作用，现有治理资金无法对累计采矿占损土地面积的下降起显著作用。杨波[19]对湖南省花垣县铅锌矿采矿用地研究发现地质条件起决定性作用，经济社会因素是最直接、影响力最大的驱动力量，政策因素也起重要作用。饶昕[20]对资源型城市工矿用地退出影响因素的研究发现土地利用政策、二三产业发展以及企业经济实力是影响工矿用地退出的关键因子。

可见，目前缺乏对全国及重点区域尺度上采矿用地时空分布及影响因素的定量研究。本文运用集中度、基尼系数、不平衡系数和改进的灰色关联度模型对我国采矿用地的时空分异及影响因素进行分析，以期为我国采矿用地管理提供参考。

二 模型数据

(一) 模型公式

1.行业集中度

行业集中度是测度产业集聚水平最常用的指标，是指最大几个企业的资产、产值、就业等占整个行业的份额。本文运用其测度采矿用地的集聚程度，公式如下：

(1)

式中：CRn、xi、X分别表示前n个采矿用地面积最大的地区所占份额、第i个地区采矿用地面积和所有地区采矿用地总面积。

2.基尼系数

基尼系数是度量收入分配公平程度的重要指标。数值在0～1之间，数值越大，说明资源分配越不平均。本文运用其研究采矿用地与矿产资源开发利用工业总产值(下文简称矿业产值)的匹配程度。参考联合国标准：G<0.20，高度平均；0.20≤G<0.30，比较平均；0.30≤G<0.40，相对合理；0.40≤G<0.50，差距较大；0.50≤G，差距悬殊。参照孙才志等研究[21]，利用梯形面积法计算该系数，公式如下：

(2)

式中：G为基尼系数；xi为采矿用地的累计百分比；yi为矿业产值的累计比例，i为地区数。

3.不平衡系数

借鉴城镇化不平衡系数，提出采矿用地—矿业产值不平衡系数，测度区域采矿用地与矿业产值的协调程度，公式如下：

(3)

式中：I为不平衡系数；n为地区数；xi、yi分别为i地区采矿用地和矿业产值占全国的比重。以xi为横坐标，yi为纵坐标。两者差异越小，点(xi，yi)越靠近y=x，说明两者相对平衡程度越高；反之，则越不平衡。点(xi，yi)与直接y=x的垂直差异为：

(4)

式中：di的绝对值越小，说明第i地区采矿用地与矿业产值空间分布差异性越小。

4. 灰色关联度

灰色关联度是一种因素分析方法，是通过对比系列数据系列的几何关系分析系统中因素间的关联程度，即因素曲线的几何形状越接近，说明他们之间的关联程度就越大。目前，关联度量化模型很多，如邓氏关联度、B型关联度、T型关联度等。但这些模型存在不能反映负相关关系、值不具唯一性、对称性、可比性等不足，学者们进行了优化改进[22-23]。本文参照洪晓枝[24]对T型关联度模型的改进算法，具有体现负向、差异化权重等优点。假设两个量纲和意义相同的离散时间序列，X1={X1(t1)，X1(t2)，…，X1(tn)}，X2={X2(t1)，X2(t2)，…，X2(tn)}，两者之间灰色关联度计算步骤如下：

首先，计算增量序列。

ΔX1={X1(t2)-X1(t1),X1(t3)-X1(t2)，…，X1(tk)-X1(tk-1)}

(5)

ΔX2={X2(t2)-X2(t1),X2(t3)-X2(t2)，…，X2(tk)-X2(tk-1)}

(6)

其次，计算关联系数。

(7)

最后，计算关联度。

(8)

其中，r取值范围为[-1,1]。r小于零，两者负相关；r等于零，两者不相关；r为大于零，两者正相关；参考相关研究[25-26]，将r大小划分如下：|r|=0，不关联；0<|r|≤0.35，低关联；0.35<|r|≤0.65，中等关联；0.65<|r|≤0.85，高关联；0.85<|r|≤1.00，极高关联。

(二) 指标选取

采矿用地的规模受到多种因素的影响。结合现有研究，本文主要考虑以下影响因素：一是经济因素。主要是采矿业固定资产投资的增长(X1)及矿产资源开发利用工业总产值的增长(X2)。通常情况下，固定资产和矿业产值的增长将促进用地的扩张。由于固定资产投资的滞后效应，本文用滞后一年的数据；二是用地成本因素，主要是用地成本，由于无法直接获取采矿用地成本数据，本文采用国有建设用地平均出让价格(X3)替代。通常情况下，土地价格的上涨会提高企业用地成本，促使矿山企业控制用地规模，缓解资金压力。它也在一定程度上反映了用地市场供求情况；三是企业结构因素。主要是大中型矿山企业数量比重(X4)。该因素对用地扩张既有促进也有抑制作用，最终取决于两种作用的综合效果。大中型矿山企业一方面倾向于用自身规模优势，增加用地和人员投入，扩大生产。另一方面有利于规模化经营，提高土地节约集约利用水平；四是用地政策因素。主要考虑退出政策和违法用地政策执行。其中，前者用当年矿山恢复治理面积(X5)指标表征，后者以土地违法案件查处率(X6)反映。通常情况下，前者当年恢复治理越多，将利于采矿用地的退出，减少采矿用地存量。后者的提升将有效减少矿山企业非法用地规模，促进企业合法用地，进而增加矿业用地规模。

(三) 数据处理

采矿用地面积来源自然资源部土地调查成果共享应用服务平台(http://tddc.mnr.gov.cn)，目前该平台提供了2009—2016年全国土地调查数据(不含港澳台地区)，将万亩换算成104hm2，由各省汇总成七大区域和全国数据。采矿业固定资产投资来源于2010—2017年历年《中国统计年鉴》。矿产资源开发利用工业总产值、矿山企业数来源于2010—2017年历年《中国国土资源统计年鉴》，由油气矿产、非油气矿产开发利用相应指标求和所得。由于渤海、南海、东海等海域油气资源开发不在土地利用调查的采矿用地范畴，为保证一致性，本研究不包含海域油气资源开发利用工业总产值和油田数。国有建设用地出让成交价款、出让面积、当年矿山恢复治理面积、土地违法案件查处本年结案、本年未结案数据来源于2010—2017年历年《中国国土资源统计年鉴》。为消除物价变动的影响，按工业品出产价格指数(PPI)，以2009年为基期对固定资产投资、产值和成交价款进行平减，PPI来源于《中国统计年鉴2018》。各指标情况见表1。

表1 各指标具体情况

三 时空分异

(一) 总体情况

伴随着矿业经济的发展，我国采矿用地面积呈现扩张态势。截至2016年底，全国采矿用地面积达到236.10×104hm2，相比2009年增加了10.65×104hm2，年均增长0.66%。七大区域(1)全国七大地区划分如下：1.华北：京、津、冀、晋、蒙；2.东北：辽、吉、黑；3.华东：沪、苏、浙、徽、闽、鲁；4.华中：赣、豫、鄂、湘；5.华南：粤、桂、琼；6.西南：渝、川、贵、滇、藏；7.西北：陕、甘、青、宁、新。层面，截至2016年底，华北、华东和西北采矿用地面积排前三，分别占全国总量的22.11%、19.60%和18.48%。西北、西南和华北是我国采矿用地主要增长地区，分别贡献了全国增量的46.67%、25.16%和20.47%。仅华东地区呈现减少趋势，对全国增量的贡献率为-18.69%。华南地区表现出缓慢增加趋势，仅贡献了全国增量的2.82%，见表2。

表2 2009—2016年全国及七大区域采矿用地规模、结构及变化情况

省级层面，截至2016年底，河北、山东、新疆、辽宁、内蒙古是采矿用地面积最多的5个地区。增量上，新疆、内蒙古、四川、辽宁、陕西、甘肃是增长最多的6个地区，分别增加了2.83×104hm2、2.34×104hm2、1.17×104hm2、0.92×104hm2、0.69×104hm2和0.68×104hm2。山东、江苏、安徽减少面积最多，分别减少了1.10×104hm2、0.57×104hm2和0.32×104hm2。增速上，四川、贵州、内蒙古增速排前三，年均增速分别为3.07%、2.80%和2.19%。西藏、甘肃、宁夏年均增速超过2.0%。上海面积基数小，下降速度最快，年均减少7.04%。

资源型城市是采矿用地增长的主要贡献者。截至2016年底，126个地级行政区资源型城市采矿用地面积达到106.35×104hm2(成熟型54.37×104hm2、成长型23.07×104hm2、再生型19.72×104hm2、衰退型9.17×104hm2)，占全国的45.05%。相比2009年增加了6.71×104hm2，贡献了全国采矿用地增量的63.17%。其中，成长型增加2.88×104hm2，年均增长1.92%；成熟型增加2.22×104hm2，年均增长0.59%；再生型增加1.31×104hm2，年均增长0.98%；衰退型增加0.33×104hm2，年均增长0.52%。存量上，海西州、唐山、克拉玛依、大庆采矿用地面积排前四，2016年底分别达到8.28×104hm2、7.92×104hm2、5.87×104hm2和5.84×104hm2。增量上，盘锦、鄂尔多斯、呼伦贝尔、榆林、阿勒泰、广安增加最多，分别增加了0.59×104hm2、0.55×104hm2、0.44×104hm2、0.44×104hm2、0.39×104hm2和0.37×104hm2。徐州、临沂、济宁是减少最多的地区，分别减少了0.16×104hm2、0.10×104hm2和0.09×104hm2。

(二) 集中度

总体上看，采矿用地集中程度相对稳定。CR4总体上稳定在34%～35%，在2009—2012年出现小幅下降，2013—2016年维持在0.342左右，见图1。参考贝恩关于市场结构划分，CR4处于寡占V型(30%≤CR4<35%)，说明采矿用地分布比较集中。这主要因为采矿用地不同于一般的建设用地，具有阶段性、复杂性、偏远性等特征，加上矿山建设，开发周期较长，短期内不会出现大规模变动。2009—2016年全国各省(区、市)采矿用地面积大小排名十分稳定。河北在2012年超越山东成为采矿用地最多的省份。截至2016年底，河北(21.49×104hm2)、山东(21.33×104hm2)、新疆(21.03×104hm2)、辽宁(16.78×104hm2)保持面积最大的前四位。内蒙古排第五位，达到16.61×104hm2。采矿用地面积在6.67×104～13.33×104hm2的地区共有7个(苏、黑、豫、滇、青、晋、赣)，3.33×104～6.67×104hm2的地区共有12个，0.67×104～3.33×104hm2的地区共有3个(琼、藏、京)，0.67×104hm2以下的地区仅有1个(沪)。

(三) 基尼系数

2009—2016年，我国采矿用地基尼系数呈先升后降的“倒V”型，2015年达到最大值0.558 1，说明采矿用地与矿业产值的匹配程度由相对合理(2009—2011年)走向差距较大(2012—2014年)，再到差距悬殊(2015年)，差距较大(2016年)，见图1。在采矿用地保持相对稳定的情况下，主要是矿业产值发生波动引起。从各省矿业产值占全国矿业总产值比重的年度变化上看，比重变化超过1个百分点的地区个数2014年最多(10个)，且幅度最大(18.93个百分点)，其次是2015年(8个、16.57个百分点)，再次是2012年(4个，2.38个百分点)。各年度矿业产值比重变化最大的地区分别为山东(2010年)、山西(2011—2013年)、陕西(2014—2016年)。

图1 2009—2016年我国采矿用地集中度、基尼系数和不平衡系数

(四) 不平衡系数

2019—2016年，我国采矿用地与矿业产值不平衡系数呈现“倒V”型，与基尼系数走势一致，见图1。总体上，维持在0.02～0.06，其中，2009年最小，仅为0.02，2015年达到最大值0.05。从全国七大区域di值看，华北、西北地区矿业产值比重大于采矿用地比重。东北地区呈现阶段性特征，在2009—2012年矿业产值比重大于采矿用地比重，2013—2016年后者超过前者。华东、华中、华南和西南地区基本是采矿用地比重超过矿业产值比重。从di绝对值大小看，西南、东北地区采矿用地和采矿用地比重较为匹配，西北、华东等地区两者匹配度较差，且呈扩大趋势，见表3。

表3 2009—2016年全国七大地区di值

四 影响因素分析

(一) 计算过程

由于各变量量纲不同、各省的基础也不同，单纯比较绝对增量没有任何价值和意义。因此考虑比较各变量的增长率，也起到统一量纲作用。由于X4和X6本身就是比率指标，用下一年减去上一年计算变化情况才有意义。以全国层面数据为例，得到△Xi(tk)(表4)。

表4 全国采矿用地增速及影响因素变化情况

依据公式(7)计算各影响与采矿用地增速的关联系数，结果见表5。

表5 各影响因素与采矿用地增长的关联系数

为体现整体相似的贡献程度的关联度，依照公式(8)计算各影响因素的关联度，得到：

r1=0.79，r2=0.45，r3=-0.02，r4=-0.10，r5=0.44，r6=0.66。

(二) 结果分析

计算结果为r1>r6>r2>r5>r4>r3，即在全国层面，所选取六个因素对采矿用地增加的影响程度从大到小依次为采矿业固定资产投资的增长、土地违法案件查处率的提高、矿产资源开发利用工业总产值的增长、矿山恢复治理面积的增加、大中型矿山企业比重的提高、建设用地出让平均价格的上涨。

由此可见，经济因素是推动我国采矿用地扩张的最大因素。其中，固定资产投资的增长关联度达到高关联水平，促进作用显著。矿产资源开发利用工业总产值的推动作用居第三位，达到中等关联水平。用地政策因素是第二大促进因素。其中，土地违法案件查处率的提高的关联度达到高关联水平，说明对违法用地的打击能有效减少采矿用地非法用地，促使矿山企业通过合法手段获取和使用土地，从而增加采矿用地规模。当年矿山恢复治理面积的增加未起到减少采矿用地规模的作用，与采矿用地增加呈中度关联，主要原因包括：一是从恢复治理到采矿用地退出还存在时滞；二是还要结合当年新增占用、损坏土地情况综合分析。比如2009—2013年，每年全国恢复治理面积均小于当年矿业开采新增占用、损坏土地面积。其中，2012年全国恢复治理面积43 607.69 hm2，而开采新增占用、损坏土地面积高达144 694 hm2，后者是前者的3.32倍。企业结构因素、用地成本因素与采矿用地扩张呈负向低关联，说明两者起较弱的抑制作用。其中，大中型企业比重的提高并未大幅降低采矿用地规模，主要有以下原因：一是相比小型、小矿，我国矿山企业大中型企业的数量还是较少。2016年，我国非油气矿山企业中，大、中型企业10 551个，占非油气矿山企业总数的13.60%。加上陆地上不同类型的油气田数量，全国大中型矿山、油田共计10 886个，占总数的13.87%。二是矿产资源开发利用受到资源禀赋的客观限制，不同的禀赋采用适宜的开采工艺和方式，难以全部采用规模化、机械化方式作业。国有建设用地出让平均价格的上涨对采矿用地规模的扩张的作用有限，关联度仅为-0.02。主要有以下原因：一是采矿用地大多分布在比较偏远地区，用地价格本身较低，对整体矿山开采成本的影响有限；二是在矿产开发获利的情况下，即便用地成本有所上升，矿山企业也倾向于扩大规模，追求利润的增加。

五 结论与建议

(一)结论

对我国采矿用地时空分异及影响因素的分析，得出以下主要结论：

2009—2016年我国采矿用地呈现扩展趋势，共增加10.65×104hm2，年均增长0.66%。西北、西南和华北地区是主要增长地区，减少则主要来自华东地区。其中，新疆增加最多，山东减少最多，四川增长最快。126个地级行政区资源型城市采矿用地面积占全国的45.05%，贡献了全国增量的63.17%。其中，成熟型存量最大，成长型增量最大、增速最快，衰退型存量、增量最小且增速最慢。

2009—2016年我国采矿用地分布比较集中且相对稳定，CR4稳定在34%～35%。河北、山东、新疆、辽宁和内蒙古采矿用地面积排全国前五位。采矿用地基尼系数与不平衡系数呈先升后降的“倒V”型，与矿业产值的匹配程度由相对合理(2009—2011年)转为差距较大(2012—2014年、2016年)、差距悬殊(2015年)。西南、东北地区两者较为匹配，西北、华东等地区匹配较差，且呈扩大趋势。

经济因素是对我国采矿用地扩张的推动作用最大，其次是用地政策因素。企业结构因素、用地成本因素起较弱的抑制作用。六个指标中，固定资产投资增长的促进作用显著。土地违法案件查处率的提高有利于创造良好的用地环境，减少非法用地，增加采矿用地规模。矿业产值的推动作用居第三位。当年矿山恢复治理面积的增加未起到减少采矿用地规模的作用，呈正向中度关联。大中型企业比重的提高和国有建设用地出让平均价格的上涨与采矿用地扩张呈负向低关联，抑制作用有待进一步发挥。

(二)建议

一是推进矿产资源勘查开采“三去一降一补”，防止相应行业固定资产投资过快增长引发采矿用地大幅增加；二是进一步加大土地违法案件查处力度，规范矿产开发的用地政策，创造良好的用地环境和政策预期；三是提高矿山恢复治理资金投入，加强历史遗留和新增矿山环境的恢复治理，推进采矿用地的有序退出；四是鼓励规模化、集约化经营，提高矿山企业采矿用地节约集约利用水平。