地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用情況比較

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摘要：礦產(chǎn)資源是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，以礦業(yè)及其后續(xù)加工業(yè)為主體的資源經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)廣泛，波及效應(yīng)強(qiáng)烈，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著支撐作用。通過(guò)選取企業(yè)數(shù)、從業(yè)人員、工業(yè)增加值、銷售收入、利潤(rùn)總額這五個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用因子分析法對(duì)湖北省14個(gè)市（州）礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用情況進(jìn)行定量研究。

關(guān)鍵詞：湖北省各地區(qū)；礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用；因子分析法；定量

資源經(jīng)濟(jì)在湖北省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要的支撐作用[1]。湖北省一次性能源消費(fèi)90%以上是礦產(chǎn)資源，工業(yè)原料的80%以上來(lái)源于礦產(chǎn)資源，60%以上的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及30%的生活用水都來(lái)源于礦產(chǎn)資源[2]。湖北省礦業(yè)開(kāi)發(fā)為湖北冶金，磷、鹽、石油化工，建材及后續(xù)加工產(chǎn)業(yè)的形成與發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。然而，湖北省礦產(chǎn)資源保障形勢(shì)日趨嚴(yán)峻，資源勘探不足，開(kāi)發(fā)利用研究不足，供需缺口日益擴(kuò)大，自給程度在不斷下降[2]。通過(guò)對(duì)湖北省各地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用情況的定量研究，可以為湖北省礦產(chǎn)資源管理政策的制定提供基礎(chǔ)依據(jù)，從而優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改善市場(chǎng)秩序、提升企業(yè)效率和行業(yè)運(yùn)行質(zhì)量。

1礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立

礦山企業(yè)是礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用的主要表現(xiàn)形式，通過(guò)分析各地區(qū)的礦山企業(yè)數(shù)、從業(yè)人員、工業(yè)增加值、銷售收入、利潤(rùn)總額，可以了解各地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用情況。因此，本文選取礦山企業(yè)數(shù)、從業(yè)人員、工業(yè)增加值、銷售收入、利潤(rùn)總額這五個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)湖北省各地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用情況（表1）。

2地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用評(píng)價(jià)方法

通過(guò)上述指標(biāo)體系評(píng)價(jià)湖北省各地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用情況，評(píng)價(jià)計(jì)算方法如下：a.在建立評(píng)價(jià)指標(biāo)集矩陣和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上，計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣（R）；b.對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣（R）進(jìn)行向量?jī)?nèi)積求出特征值和特征向量；c.按照特征值的累積百分率確定主因子數(shù)，并計(jì)算主因子與各評(píng)價(jià)因子的R分析因子載荷量；d.求出地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用評(píng)價(jià)主因子等分[3]。

2.1數(shù)據(jù)獲取

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于《2018湖北省礦產(chǎn)資源年報(bào)》[2]。

2.2建立相關(guān)性矩陣R

對(duì)各地區(qū)的上述指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，為消除量綱對(duì)評(píng)價(jià)的影響，首先對(duì)原指標(biāo)集矩陣標(biāo)準(zhǔn)化，在標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上，計(jì)算各數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣R[3]。

2.3運(yùn)用主成分分析法分析相關(guān)性矩陣

2.3.1計(jì)算各因子的特征值及方差貢獻(xiàn)率在相關(guān)矩陣R的基礎(chǔ)上求特征值及方差貢獻(xiàn)率[3]求解特征值的公式=Rx=λx結(jié)果見(jiàn)表2。2.3.2選取主因子選取累積貢獻(xiàn)率達(dá)90%以上的成分作為主因子。由表2可知，因子1和因子2的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了92.65%，所以確定了兩個(gè)主因子。2.3.3計(jì)算因子載荷陣在得到特征值和特征向量后，就可以求出因子載荷：aij=√λilij（i=1,2；j=1,2，┄，13）其中λ為特征值，1為特征向量。在求出因子載荷矩陣后，為了簡(jiǎn)化對(duì)因子的解釋，運(yùn)用具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣[3]（見(jiàn)表3）。2.3.4主因子命名主因子1：主因子1對(duì)從業(yè)人員、工業(yè)增加值、銷售收入、利潤(rùn)總額有較大的相關(guān)系數(shù)，可以將主因子1命名為效益因子。主因子2：由表3可以看出，主因子2對(duì)礦山企業(yè)數(shù)有較大的相關(guān)系數(shù)，可以將主因子2命名為企業(yè)數(shù)因子。

2.4計(jì)算地區(qū)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用評(píng)價(jià)得分

2.4.1用原指標(biāo)的線性組合來(lái)求各主因子得分采用回歸估計(jì)法算出效益得分和企業(yè)數(shù)得分，結(jié)果見(jiàn)表4。2.4.2計(jì)算綜合得分以各主因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)，由各因子的線性組合得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)：綜合得分=主因子1得分*0.75833+主因子2得分*0.16817，結(jié)果見(jiàn)表4。

3結(jié)果分析

從表4可以看出，湖北省礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用綜合得分排名前三的分別是黃石市、宜昌市和襄陽(yáng)市。排名第一的黃石市具有多種礦產(chǎn)資源，其中金、銅、金、石灰石等礦產(chǎn)是黃石市的優(yōu)勢(shì)礦產(chǎn)，銅礦保有儲(chǔ)量占湖北省的90%以上，金礦保有儲(chǔ)量占全省的80%以上。排名第二的宜昌市磷礦列全國(guó)八大磷礦區(qū)第一位，是省內(nèi)富磷礦石主要產(chǎn)區(qū)；石墨礦是中南地區(qū)唯一的鱗片石墨大礦，在全國(guó)五大鱗片石墨礦中品位居第一位，儲(chǔ)量居第三位。玻璃用砂巖礦為全國(guó)四大優(yōu)質(zhì)硅砂礦之一。從表2可以看出，主因子2（企業(yè)數(shù)因子）的方差貢獻(xiàn)率只有16.817%，而主因子2（效益因子）的方差貢獻(xiàn)率為75.833%，因此影響一個(gè)地區(qū)的礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用情況主要因素還是效益。例如，黃石市的企業(yè)數(shù)得分很低，但是效益得分很高，所以排名仍是第一；恩施州的企業(yè)數(shù)得分很高，但是效益得分很低，所以排名只獲得第八。由以上分析可以得知，礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量是一個(gè)地區(qū)礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)利用的基礎(chǔ)條件，效益是評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)利用情況的主要指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1]葛振華等.全國(guó)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用形勢(shì)分析[J].國(guó)土資源情報(bào).2019(3).

[2]湖北省自然資源廳.2018湖北省礦產(chǎn)資源年報(bào).2019.

[3]趙慧琴等.如何用SPSS軟件計(jì)算因子分析應(yīng)用結(jié)果[J].統(tǒng)計(jì)與決策.2019(20).

作者：劉引迪 單位：湖北省自然資源廳