物质流视角下稀土企业全产业链发展仿真研究
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Simulation Study on Development of the Whole Industrial Chain of Rare Earth Enterprises from the Perspective of Material Flow
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通讯作者:
收稿日期: 2023-04-15 修回日期: 2023-07-09
基金资助: |
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Received: 2023-04-15 Revised: 2023-07-09
作者简介 About authors
刘贻玲(1982-),女,江西九江人,副教授,从事资源经济与管理研究工作
关键词:
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刘贻玲, 钟一霞.
LIU Yiling, ZHONG Yixia.
目前,战略性矿产资源的争夺日益加剧,各国政府纷纷制定相关的战略报告以抢占发展主动权和话语权。稀土是我国关键战略性矿产资源,为国防建设与尖端科技产业的发展作出了重要贡献,其对于国家的重要性不言而喻。近年来,我国政府出台了相关政策以保障稀土产业可持续发展,如:2019年,工信部等十二部门联合发布《关于持续加强稀土行业秩序整顿的通知》;2022年,党的二十大报告明确指出要重视能源资源安全等。然而,我国稀土前端产业链开采废渣处理不当、冶炼分离所采用的堆浸工艺破坏了土壤酸碱平衡,带来了耕地面积减少、水质污染等环境负外部性问题;稀土后端产业链未向高附加值产业转变,使得稀土矿产品在国际贸易中处于逆差状态,我国稀土资源安全保障形势愈加严峻。因此,改善稀土前端产业链环境污染与经济增长冲突问题,推动稀土后端产业链转型升级,打通稀土全产业链绿色开采、选冶分离和材料加工应用等难点,对于推进我国稀土全产业链高质量发展及优化稀土资源配置具有重要意义。
鉴于此,本文构建了稀土企业全产业链物质流框架及评价指标体系,在此基础上,整理出影响稀土企业全产业链发展的重要因素,运用系统动力学梳理重要因素之间的因果关系,建立稀土全产业链发展模型,并通过模型仿真分析,找到延伸稀土全产业链的有效途径,从而促进稀土产业高质量发展。
1 文献综述
随着稀土资源的战略地位越来越显著,国内外学者对稀土资源供应安全展开了一系列研究。稀土企业全产业链活动基本上可划分为开采、冶炼、加工和应用4个环节,通常将开采和冶炼环节划分为产业链前端;将加工和应用环节划分为产业链后端(赖丹等,2014)。中国稀土资源储量丰富,稀土产业链前端具有较大的规模优势,但稀土全产业链仍面临着严峻挑战。例如,稀土产业链前端生产过程带来了严重的环境污染问题;同时稀土产业链前端产品价格上涨幅度大于后端产品,使得稀土产业利润“倒挂”,稀土产业链前端效率高后端效率低,前后端的差距不断扩大,不利于稀土全产业链延伸发展(吴一丁等,2020)。以往研究集中在稀土企业全产业链效率测度和比较(罗翔等,2021)以及战略竞争分析(刘建伟,2022)等方面,鲜有学者对稀土企业全产业链活动进行系统研究。
近年来,物质流分析法被广泛应用于铀、铝、铜和钢铁等矿产资源的物质转化效率及污染物排放分析(陈润羊等,2015;高天明等,2017;贾冯睿等,2018;钟维琼等,2018),为矿产资源的可持续发展管理提供了重要支撑。在稀土物质流核算框架研究方面,Du et al.(2011)针对稀土元素物质流分析,提出了基于存量流量模型和稀土全生命周期物质流核算框架;在指标研究方面,以往研究大多聚焦于国家或区域尺度,结合“投入—产出”(岳强等,2019)和生态足迹(赵卉卉等,2012)等研究工具来构建物质流评价指标,仅有少数学者在微观视角下构建某资源型企业物质流评价指标(郑忠等,2021)。此外,刘三红(2018)还将“物质流—价值流”相结合,量化了企业生产过程中负制品的损失成本及污染物对环境的损害成本,为企业提升循环经济潜力提供了思路和数据支持。
物质流研究涉及的环节繁多、流向复杂且难以进行仿真验证,从而限制了模型的应用。系统动力学理论与方法可对存在错综复杂关联的系统进行建模(Forrester,1994),清晰地展现出各系统的因果关系及内在逻辑。将物质流分析与系统动力学相结合的研究成果有:黄宁宁等(2013)结合系统动力学方法对中国汽车行业钢铁物质流代谢进行情景仿真研究;Choi et al.(2016)利用动态物质流方法分析不同情景下铟的供需情况、库存和流量等。在稀土全产业链影响因素研究方面,多数学者选择的因素集中在技术创新(李新慧等,2017)、研发支出(戚兆坤等,2020)、财政支持(董娟等,2021)和稀土矿产品价格(罗翔等,2022)等方面,比较常用的方法有DEA(罗翔等,2021)、系统动力学(苏和,2019)和层次分析法(王炯辉等,2016)等。但研究影响因素之间相互作用和全产业链协同升级的文献并不多,应采取定性与定量相结合的研究方法,探索稀土全产业链升级机理以及协同升级路径(陈玮等,2022)。
综上所述,以往关于稀土物质流核算框架的研究聚焦于稀土元素,鲜有学者研究稀土全产业链物质流核算框架,而运用物质流分析法研究稀土企业的文章多数是基于成本会计视角,基于物质流从产业链视角研究稀土企业的文献比较少;此外,鲜有学者结合物质流分析和系统动力学探究稀土产业链升级机理。因此,本文结合物质流和系统动力学等跨学科交叉分析的方法,通过分析稀土产业链发展水平与各影响因素之间的关系,探寻阻碍稀土产业链发展的关键因素,对打通中国稀土产业链高质量发展的堵点具有重要意义。
2 稀土企业全产业链物质流框架及评价指标构建
2.1 稀土企业全产业链物质流框架构建
物质流分析是研究稀土企业能源消耗及环境污染等问题的有效工具(Hendriks et al.,2000),根据质量守恒定律,可以理清稀土资源从开采、冶炼、加工、应用到环境治理的全产业链流动,揭示稀土资源在全产业链各个环节的转化效率,帮助发掘稀土企业全产业链活动中存在问题的根源。结合稀土企业的特征及全产业链活动过程,构建的物质流分析框架如图1所示。
图1
图1
稀土企业全产业链物质流分析框架图
Fig.1
Framework diagram of material flow analysis of the whole industry chain of rare earth enterprises
2.2 稀土企业全产业链物质流评价指标构建
表1 稀土企业全产业链物质流评价指标及计算公式
Table 1
一级指标 | 二级指标 | 计算公式 | 单位 |
---|---|---|---|
资源消耗指标 | 资源消耗量(陈玮等,2022) | 开采量+进口量+循环利用量 | 投入/万t |
单位产值水耗(曾绍伦等,2009) | 用水总量/企业产值 | 投入/(t·万元-1) | |
资本投入指标 | 营业成本(罗翔等,2021) | 主营业务成本+其他业务成本 | 投入/万元 |
研发费用 | 研发费用 | 投入/万元 | |
环境成本 | 社会环境成本+企业环境成本 | 投入/万元 | |
资源产出指标 | 资源产出率(廖文梅等,2016) | 企业产值/主要资源消耗量 | 产出/% |
生产产出指标 | 营业收入(罗翔等,2021) | 主营业务收入+其他业务收入 | 产出/万元 |
循环利用指标 | 固废综合利用率(员学锋等,2018) | 固体废物综合利用量/固体废物排放量 | 产出/% |
环境保护指标 (廖文梅等,2016) | 单位产值废水排放 | 废水最终排放量/企业产值 | 产出/(万t·万元-1) |
单位产值固体废物排放 | 固体废物最终排放量/企业产值 | 产出/(万t·万元-1) | |
单位产值废气排放 | 废气最终排放量/企业产值 | 产出/(万m3·万元-1) |
3 稀土企业全产业链系统动力学模型
3.1 数据来源
文章涉及的数据主要有3种来源:(1)稀土企业公布的《年度报告》和《ESG报告》等;(2)文献数据、中国稀土网、CBC金属网数据定制和国泰安数据库;(3)统计分析推算缺失部分数据。
3.2 模型构建
(1)因果反馈分析
目前稀土全产业链发展水平研究大多基于静态定性和定量分析,而产业链发展是一个长期持续且不断变化的过程,系统动力学适用于处理高阶非线性的复杂问题,能够清晰反映出系统内部各影响因素之间的因果反馈关系。如图2所示,稀土企业全产业链发展水平主要因果反馈关系有:一方面,随着技术创新不断加快,固体废物综合利用率提高,环境成本降低,稀土企业发展水平提高,营业收入增加,研发投入加大,进而促进技术创新;另一方面,随着营业收入增加,稀土产业财政支持效率提高,财政支持强度加大,稀土企业发展水平提高。
图2
图2
稀土企业全产业链发展水平因果关系图
Fig.2
Causal relationship diagram of the development level of the whole industrial chain of rare earth enterprises
(2)系统流图建立
图3
图3
稀土企业全产业链发展水平简化模型
Fig.3
Simplified model of the development level of the whole industrial chain of rare earth enterprises
(3)参数设置
基本参数:初始时间为2017年,最终时间为2027年,模拟步长为1,以年为单位。
假设企业在2017—2020年的固体废物综合利用率为0.67、0.72、0.77和0.82,“三废排放量”按该企业稀土业务收入占总收入的比例分配。
参考马国霞等(2017)的数据,设置单位废水治理成本为74元/t;单位固体废物冶炼废渣的治理成本分别为29元/t;另外,假设单位废气治理成本为2 500元/t。运用虚拟治理成本法(王爱云等,2017),计算出“三废”的治理成本,公式如下:
式中:C为虚拟治理成本;
稀土企业全产业链综合效率与企业规模、营业成本、固体废物综合利用率、环境成本、财政支持强度、研发投入强度、专利授权量、单位产值废气、废水以及固体废物排放量的关系通过STRIPAT模型获得,构建的表达式为
式中:S为稀土全产业链发展水平;K为常数;L和C分别为企业规模和营业成本;R为固体废物综合利用率,E为环境成本;F为稀土产业财政支持效率;I为研发投入强度;T为专利授权量(件);O、W、D分别为单位产值废气、废水和固体废物排放量,单位为t/万元。利用SPSS软件的非线性回归操作求解弹性系数α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8、α9、α10及常数K的值,分别为1.036、-0.022、0.81、-0.203、1.003、0.988、0.418、-0.468、-0.001、-0.112和0.09。
为使数据运行结果更贴合实际,在稀土企业全产业链系统动力学模型中大量运用表函数,如专利授权新增率和固体废物综合利用量等变量都是通过表函数输入;同时,利用历史数据求算术平均值,并利用发展趋势推算法按一定比例外推等。
3.3 模型检验
厦门钨业拥有从稀土开采、冶炼分离到深加工应用的完整产业链,是国务院批复的六大稀土牵头集团之一,在稀土领域具有较高的影响力,且可获取的数据资料较其他稀土企业而言更全面,因此选取厦门钨业作为研究对象,选取稀土业务营业成本和环境成本来检验模型的仿真效果。如表2所示,变量的误差控制在5%以内,说明模型仿真效果较好,可进行下一步预测。
表2 仿真值与真实值的对比
Table 2
年份 | 环境成本/元 | 稀土营业成本/元 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
仿真值 | 真实值 | 仿真值 | 真实值 | |||
2017 | 62 482 000 | 62 481 970.28 | 1 894 590 000 | 1 894 592 017 | ||
2018 | 85 720 400 | 85 720 419.33 | 2 214 420 000 | 2 214 422 018 | ||
2019 | 167 923 000 | 167 922 980.3 | 2 180 120 000 | 2 180 123 600 | ||
2020 | 88 656 200 | 88 656 240.24 | 2 641 670 000 | 2 641 672 020 |
3.4 模型灵敏性分析
图4
图4
单个变量各自变化的灵敏性分析图
Fig.4
Sensitivity analysis chart of individual variable changes
图5
图5
多个变量同时变化的灵敏性分析图
Fig.5
Sensitivity analysis chart of multiple variables changing meanwhile
4 稀土企业全产业链系统动力学模型仿真分析
4.1 仿真模拟
为寻找影响稀土企业全产业链发展的关键因素,进而有针对性地提出对策,对模型中的变量进行一定的变化,根据各变量对稀土企业全产业链发展水平的影响程度来判别关键变量。其中,为使变量的变化具有可比性和便捷性,在保持其他变量不变的情况下,分别模拟环境成本、专利授权新增率和政府补助分别提高30%之后,稀土企业全产业发展水平的变化趋势;由于已经假设固体废物综合利用率在2020年时为82%,故模拟固体废物综合利用量提高10%之后,稀土企业全产业发展水平的变化趋势,同时以提高研发投入合计10%作为对比项,模拟结果如图6所示。由图6(a)可知,各变量在同比例变化30%的情况下,政府补助和专利授权新增率对稀土企业全产业链发展水平的影响为正向。其中,政府补助的前期影响较为显著,后期影响程度有所变缓,专利授权新增率的影响程度则是在后期越来越显著。另外,值得注意的是,环境成本对稀土企业全产业链发展水平的影响为负向。由图6(b)可知,研发投入和固体废物综合利用量对稀土企业全产业链发展水平的影响为正向,且研发投入的影响更为显著。仿真结果与实际情况吻合度较高,说明本文构建的稀土企业全产业链发展水平模型适用性较好。
图6
图6
各变量变化对稀土企业全产业链发展水平的影响趋势图
Fig.6
Trend chart of the influence of each variable changes on the development level of the whole industry chain of the rare earth industry
4.2 方案设计
(1)方案一:基础仿真模拟,其他变量不进行任何变化。
(2)方案二:“十一五”至“十四五”规划中均提到,要加快稀土关键领域核心技术创新应用,因此,为保障有充足的资金投入技术研发,进而增加专利数量,提高稀土企业技术创新能力,设置稀土业务营业收入、研发投入合计和专利授权量同时提高20%。
(3)方案三:包头市于2018年出台的《关于支持稀土新材料产业园区发展十条政策》,从原料供应和资金投入等方面给予支持,因此,在方案二的基础上,再设置稀土企业的政府补助增加20%。
(4)方案四:国家发改委在2021年颁布的《“十四五”循环经济发展规划》中提到要全面提高资源利用效率、引导再生资源加工利用项目聚集发展;科技部于2022年颁布的《“十四五”东西部科技合作实施方案》中提到要推动“稀土资源绿色低碳转型”,因此,在方案三的基础上,设置固体废物综合利用率增加10%,同时环境成本下降20%。
4种方案主要指标仿真值对比如表3所示。
表3 4种方案下主要指标仿真值对比
Table 3
方案 | 年份 | 发展水平 | 研发投入/万元 | 政府补助/万元 | 环境成本/万元 | 稀土营业收入/万元 |
---|---|---|---|---|---|---|
2021 | 0.4443 | 127 575 | 19 155.3 | 14 860.1 | 469 724 | |
方案1 | 2024 | 0.5801 | 214 776 | 38 321.9 | 21 151.5 | 744 233 |
2027 | 0.7537 | 277 600 | 46 339.7 | 27 591.7 | 975 859 | |
2021 | 0.5867 | 153 090 | 19 155.3 | 14 860.1 | 563 668.8 | |
方案2 | 2024 | 0.8299 | 257 731 | 38 321.9 | 21 151.5 | 893 079.6 |
2027 | 1.1589 | 333 120 | 46 339.7 | 27 591.7 | 1 171 030.8 | |
2021 | 0.7044 | 153 090 | 22 986.36 | 14 860.1 | 563 668.8 | |
方案3 | 2024 | 0.9964 | 257 731 | 45 986.28 | 21 151.5 | 893 079.6 |
2027 | 1.3915 | 333 120 | 55 607.64 | 27 591.7 | 1 171 030.8 | |
2021 | 0.7962 | 153 090 | 22 986.36 | 11 888.1 | 563 668.8 | |
方案4 | 2024 | 1.1263 | 257 731 | 45 986.28 | 16 921.2 | 893 079.6 |
2027 | 1.5728 | 333 120 | 55 607.64 | 22 073.3 | 1 171 030.8 |
4.3 建议
基于仿真和方案结果,结合稀土企业产业链现状,提出如下对策建议:
(1)提高技术创新能力,突破稀土关键领域技术关卡。加强供给侧调整,市场需求决定经济导向;深化产学研结合,加强稀土企业技术创新力度。一方面,提高技术创新能力可使稀土前端企业的资源利用率提高,减少环境污染;另一方面,提高技术创新能力可使稀土后端企业专利授权量增加,进而缩小我国与其他国家在稀土关键领域专利数量上的差距。
(2)加强财政支持力度,政府补助适当向技术研发倾斜。政府补助对稀土企业全产业链发展具有正向作用,但政府补助若没有投入到稀土产业链关键环节,可能会使得投资财政资金的效率大打折扣,而关键影响因素技术创新需要研发投入资金,因此,政府补助适当向技术研发倾斜,将有利于稀土后端企业往稀土新材料和稀土永磁等延伸方向发展。
(3)减少环境污染,降低稀土企业环境成本。稀土企业排放的污染物给生态环境造成破坏的同时,增加了生态环境治理和恢复成本,阻碍了稀土产业链的发展。因此,稀土企业有必要提高处理污染物和废弃物的技术能力,促进稀土企业绿色健康发展。此外,稀土企业可考虑建立健全环境成本核算体系,从源头上找出影响环境成本的关键所在。
5 结语
鉴于稀土资源在我国具有显著的战略地位以及稀土产业链前端、后端发展不平衡问题,通过对稀土全产业链研究文献进行梳理,分析出稀土全产业链研究的“蓝海区”。根据稀土行业特点,探索性地构建了稀土企业全产业链物质流框架及评价指标,在此基础上将系统动力学引入稀土全产业链系统结构分析的研究领域,结合系统动力学反馈动态性分析的原理,分析影响稀土全产业链发展水平的各因素,构建了一个集环境、资源、技术和政策等各子系统串联起来的动态稀土全产业链发展动态仿真模型。以一家稀土企业为例,对该模型进行仿真分析,并根据仿真结果提出相关政策建议,以期为促进稀土全产业链高质量协同发展提供新思路。
http://www.goldsci.ac.cn/article/2023/1005-2518/1005-2518-2023-31-5-835.shtml
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