基于量化方法的中国资源型地区界定研究

【摘 要】 现行研究中所称的“资源型地区”多为研究者的主观认识、或是援引政府文件中的对应规定，缺少统一的、可供学术界进行量化和横向比较的判定标准。由于资源型地区是一个动态概念，藉由政府文件的指定显然不适合。同时本文研究的是包括不同尺度的资源型地区，而现有界定多围绕“资源型城市”展开，因此本文提出了资源型地区判定体系，并进行了相应分类界定。结果表明该方法具备可操作性和可信度，适宜推广到使用并作为学界对资源型地区研究的基础公识。

【关键词】 资源型地区 量化方法 产业经济

1. 问题的提出

资源型地区作为以本地区矿产、森林等自然资源开采和初加工为主导产业的类型区域，是国家基础能源和重要原材料的供应地。长期以来，为国家的经济和社会发展做出了突出贡献，但其发展中也积累了不少矛盾和问题，严重制约了自身的可持续发展，特别是在矿竭油枯、当地失去支柱产业之后，将带来一系列经济社会问题。在学界和政界关注资源型地区转型与可持续发展问题的同时，我们遗憾地发现现行研究中对资源型地区的认识较为混乱和模糊，缺少统一的、可供学术界进行量化和横向比较的判定标准。因此本文以量化方法着手，旨在通过现有的统计数据和各地产业形态，依据发生学的原则进行资源型地区的界定。

2. 国内资源型地区界定的研究进展

在资源型地区的判定问题上，沈镭（2005）提出从用“质”和“量”两个指标来界定资源型地区，包括主导产业研判和资源产业产值、就业等量化数字[1]；于言良（2006）从文献梳理着手，按照现有政策文件梳理界定出全国共有130座资源型城市和60座资源枯竭型城市[2]；徐向国（2006）提出了衡量资源型城市转型所处阶段及转型成功与否的指标体系[3]，为资源型地区的判定提供了动态视角；蔡飞等（2010）引入区位熵指数对我国主要省份资源型产业进行了定量排序，并据此判定何为资源型地区[4]，但该研究以省级为空间尺度，可能存在着范围过广造成小尺度地区判定失真等问题。其它研究论文中对资源型地区的判定问题也多有涉及，总的来说目前呈两类观点：以构建评价体系、建模推演测算为主的“认定派”和以政策梳理、政府公告收集为主的“归纳派”，前者利用AHP法、德尔菲法、主成分分析法、灰色关联分析、实证分析等各类管理学工具进行指标体系设计，后者通过对国家现有的各类文件、政策的归纳汇总，从找梳理出经由国家层面认定的资源型城市及地区。公允来看，上述两类方式分别具备不同的研究价值，但以实证分析的认定法为主、规范分析的归纳法为辅的资源型地区判定方式是可行的。当然在具体操作时仍需要根据研究主体有针对性的进行选取，否则仅仅为判定某地区是否属于资源型地区、而非解决其相关问题的话意义不大。从现行的资源型地区判定方式上，以该地区资源型产业的产值在区际间是否具有相对优势与资源型产业所用劳动力在区际间的相对比重进行判定的思路[4]是值得尝试的，尽管该方法需要由于上述问题需要进一步改进。

3. 资源型地区界定思路

李东霖（2011）尝试提出了资源型地区的界定和评价体系，但缺乏量化指标体系作为支撑[5]，蔡飞（2010）基于区位熵理论从资源型产业生产总值和劳动力两方面对我国省级行政单位进行了资源型地区判定[4]，但该方式指标体系略显粗糙，尤其是未能区分先导性指标和滞后性指标，因此无法对资源型地区所处的发展阶段做出判定，不利于资源型地区之间的横向比较和纵向认识。

在资源型地区的判定思路上，本文秉持如下原则；

（1）发生学原则：即该地区的生产和发展与资源开发有密切关系，且该地区未来的发展也与当地资源利用关系紧密。但要注意，这里的资源型地区强调该地域当地资源的关系，对于从外地尤其是国外获取（进口）资源并发展其下游产业的地区而言，显然不能归为此类。

（2）动态原则：即考察资源型地区既要看它的过去，更要看它的现在与未来，即作为一个全过程来考虑。因为存在着资源型地区在长期转型后资源性产业在当地经济中所占比重很小的情况，这类地区在过去某个时段可称之为资源型地区，但转型后已不再是了，因此这里需明确资源型地区是一个具体时段内的定义。

（3）定性与定量相结合原则。仅从定性角度去确定资源型地区，主观因素太多，也易于陷入地方政府对“贫困县”、“贫困地区”称谓划分时争抢戴帽、导致事与愿违等情形，难以做到科学、准确；而仅从定量角度去确定资源型城市，过于机械，难以将很多不宜用数据表示的复杂因素进行综合考虑，难免偏离现实。需考虑利用量化分析工具，如熵指数等，以及定性问题定量化的评价工具，如AHP（层次分析法）等。

本文采用量化方法刻画出资源型地区的优势产业，并综合考虑处于不同生命周期时的具体特征。为此笔者引入“区位熵指数”的概念。

区位熵又称专门化率，熵指的是“比率的比率”。它由哈盖特（P.Haggett）首先提出并运用于区位分析中。区位熵在衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面，是一个很有意义的指标，能够排除由于产业所在地区经济模式差异导致区域比较优势产业判定失真等问题。

区位熵计算公式为

上式中，Q为区域的经济区位熵， Q越大说明当地主导产业在全国范围内越具备比较优势，S和P分别为该地区GDP和人口数占全国的比重。

一般说来，在早期以矿业等资源的开发采掘为主，即体现为“城因矿兴”，此时主要体现为短期流入的劳动力均以采掘业和初等加工业为主，体现为P值较高、S值较低、Q值较低；即可将随着资源型地区逐步发展，将由采掘业逐步向矿业冶炼、加工制造业、衍生服务业等拓展，此时体现为资源型产业劳动力比重（而非劳动力数量）逐步降低、资源型产业GDP比重逐步提高，即P值较低、S值较高、Q值较高。按照上述思路并结合当地资源余量能够对能够划分资源型地区不同生命周期，但需确定具体指标的临界值。本研究中选用H.J.Nelson的判定标准[6]，即在计算出各区位熵的均值（M）和标准差（S.D）基础上，以高于“均值加1个标准差”作为区域优势产业的标准。

4. 资源型地区界定体系

一般而言，资源型地区的主导产业即采掘业和原材料加工业，根据不同地区优势资源的不同，也存在如煤炭型资源型地区、有色金属型资源型地区等不同提法。在本文中，在蔡飞（2010）[4]等的研究基础上，添加了强调资源余量的指标，用于考察其发展阶段，共同组成资源型地区判定体系。因此本文共构建了下述三个指标：

S1（资源产业地区GDP区位熵），代表该地资源产业的产值占该地GDP的比重与全国资源产业占全国GDP比重二者之比，用于反映某地资源产业在全国范围内是否具有比较优势。按上节判定思路，即有：

上式中，S1代表该地资源产业的地区GDP区位熵，P1代表该地资源产业产值占当地GDP的比重，Q1代表全国资源产业占全国GDP比重。

S2（地区劳动力区位熵），代表该地资源产业的劳动人口占总劳动人数的比重与全国资源产业劳动人口与全国总劳动人口的比重二者之比。用于反映该地资源产业所用劳动力是否相对其它行业比重较大。即有：

上式中，S2代表该地资源产业的劳动人口区位熵，P2代表该地资源产业劳动力占当地总劳动力的比重，Q2代表全国资源产业劳动人口占全国劳动人口比重。

R（当地资源余量区位熵），代表资源未来的可用水平，即现有的资源地区在未来各期内能否可持续发展。上文中就An资源丰度难于测算和横向比较等问题提出了计算流量的思路，即将资源产业细分为以开采、采选、挖掘等为主的资源初次获取，以及在初次获取基础上对资源进行再加工的冶炼、提炼等二次利用。

5. 我国资源型地区界定分析

基于上述公式我们进行了测算，其中原始数据取自2011年中国工业经济统计年鉴，并进行了汇总和筛选。按照上述思路和公式测算了各类区位熵，形成的最终结果如表1所示。

按判定思路所选用的H.J.Nelson的判定标准，即在计算出各区位熵的均值（M）和标准差（S.D）基础上，以高于“均值加1个标准差”作为区域优势产业的标准。故对上述数据进行了计算，结果如下： 据此计算出的分省资源区位熵作为优势产业值为1.420292496，即大于该值的省份视为在产值方面以资源型产业为优势，即具备资源型地区的条件之一；同理，就业人数区位熵的优势产业之为1.744784045，即大于该值的省份视为在就业方面以资源型产业为优势。

当地资源余量区位熵代表资源未来的可用水平，设计了基于流量的计算思路。即将资源产业细分为以开采、采选、挖掘等为主的资源初次获取，以及在初次获取基础上对资源进行再加工的冶炼、提炼等二次利用，然后考察各省在初次获取和二次利用之间的产值比率，在资源型地区发展初期，体现为开采为主、加工为辅的产业格局，随着资源型地区的不断发展加工比重逐步提高，而在资源型地区的晚期，将出现开采快速下降、加工比重逐步下滑的局面。因此我们利用初次获取和二次利用两方面产值之比可近似刻画出资源型地区所处阶段，结合其他两类区位熵，能够更有效地给出清晰地判定分析结果.下表中计算了深度加工和初次开采的产值及其比值、以及分省加工深度区位熵（即各省深度加工与初次开采产值比Di与全国深度加工与初次开采产值比D0二者之比）.见表3

按判定思路所选用的H.J.Nelson的判定标准，即在计算出各区位熵的均值（M）和标准差（S.D）基础上，以高于“均值加1个标准差”作为区域优势产业的标准。故对上述数据进行了计算，如表4所示。 据此计算出的分省加工深度区位熵作为优势产业值为15.7498，即大于该值的省份资源型产业加工深度远高于全国平均水平，是重要的资源加工地区，可借助其他指标共同判定该地区是否属于资源型地区、该资源型地区处于何种发展阶段。

6. 我国资源型地区界定与分类

根据上述测算的各类区位熵以及判定标准，我们使用数据筛选等方式对资源产业产值区位熵、资源产业就业区位熵、资源产业加工强度区位熵进行了梳理，结果如表5所示：

由于资源型地区的界定按照本文的思路较为严格，且包含有多维度刻画，故我们取资源产业产值区位熵、资源产业就业人数区位熵任居其一的判断标准，即只要在这两方面中存在至少一个方面在全国处于优势产业地位，即认定该地区为资源型地区。按照表2-7的归纳，判定的资源型地区包括山西、内蒙古、辽宁、青海、天津、甘肃、河北等7个省级行政区。

在认定资源型地区之后，为深化对其的认识，我们需要对其按照优势资源产业的不同种类进行分类。大体来看，可将资源分为有色金属、黑金属、非金属矿、煤炭、石油天然气等五大类型，相应的，若某资源型地区上述资源产业在全体资源产业中占据优势地位，则可将其分类为诸如有色金属资源型地区、黑金属资源型地区，等等。

依然使用纳尔逊临界值判定方法，我们计算出各类资源的作为不同优势产业的分类标准，如表6：

在界定出临界值基础上，我们就本研究所划分出的7个省级资源型地区代入，逐一进行各指标的对比你和分类，结果如下表所示。其中红色加粗字体为高于纳尔逊法所计算出的临界值，代表该产业产值、就业人数等指标显著具有优势，即能够将其划分为以其所对应资源种类为主的资源型地区，蓝色粗体部分是该省在各类资源种类上均未有超出“均值加一个标准差”的种类，因此从便于分类角度考虑，对其各资源种类在本省的相对竞争优势予以标明。见表7

根据上表的标注和划分，可将我国资源型地区进行如下分类：即辽宁、河北属以黑色金属和有色金属为主的资源型地区，其中辽宁在非金属、石油天然气等资源种类上也有很强的优势；天津、甘肃属以石油天然气为主的资源型地区，其中甘肃的石油天然气资源在本省内具备相对优势；内蒙古属以有色金属和煤炭为主的资源型地区；山西属于以煤炭为主的资源型地区；青海属于以有色金属为主的资源型地区，在本省内具备相对优势。

小结

本文按照发生学原则对资源型地区进行的判定分类，其结构与我国现状较为贴合，从方法论意义上具有客观、高效、动态等优点，适宜作为资源型地区研究的公认基础性界定标准。

同时，本研究对资源型地区的判定与分类形成了完整严密的体系，能够利用栅格数据或其他经济地理数据的组合推广到按照流域范围、山脉走向范围、地级市范围等不同尺度、不同标准的地区之中，这里的“地区”作为区划概念能够更为灵活高效，从而进行更为实用的资源型地区划分与认定。

注释：

①包括有色金属、黑色金属、非金属矿产、石油天然气等主要资源类别，数据源自2011年中国工业经济统计年鉴

参考文献：

[1]沈镭. 我国资源型城市转型的理论与案例研究. 中国科学院研究生院（地理科学与资源研究所），2005.

[2]于言良. 资源型城市经济转型研究. 辽宁工程技术大学，2006

[3]徐向国. 黑龙江省资源型城市转型进程与测度体系的研究. 东北林业大学，2006

[4]蔡飞，金洪. 基于区位熵理论的中国资源型地区判定研究. 技术经济与管理研究，2010（02）：142-144

[5]李东霖. 资源型地区界定及可持续发展评价研究. 中国地质大学（北京），2011

[6]Howard J. Nelson. The Form and Structure of Cities： Urban Growth Patterns. Journal of Geography，1969，68（4）

作者简介：尹建军：男，身份证号：310107196705165439单位：河南现代交通道路科技有限责任公司，职务：董事长。