Lithium resources safety assessment and early warning of China
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摘要:
锂是中国重要的战略性矿产资源,在锂资源需求快速增加、进口依赖严重的背景下,对中国锂资源安全进行评估与预警具有必要性和紧迫性。构建了以资源禀赋、进口安全、市场风险和地缘政治为一级指标的中国锂资源安全评估指标体系,利用常权和变权模型对2009—2021年中国锂资源安全状况进行了评估,采用ARIMA-BP组合模型对2022—2035年中国锂资源安全进行了预警。研究发现,①进口依赖度、进口集中度和运输通道风险对锂资源安全的影响最大;②2009—2021年中国锂资源安全等级由黄色—基本安全等级波动下降至橙色—不安全等级,资源禀赋和进口安全是导致锂资源安全等级较低的主要原因;③2022—2035年中国锂资源安全评分总体呈下降趋势,除2026年处于黄色—基本安全等级外,其余年份均处于橙色—不安全等级。
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关键词:
- 锂资源 /
- 安全评估 /
- 预警 /
- 变权 /
- ARIMA-BP模型
Abstract:Lithium is an important strategic mineral resource in our country, under the background of lithium resource demand to increase rapidly, relying on import seriously, to our country lithium resource safety early warning analysis is necessary and urgent. Resource endowments, import security, market risk and geopolitics are selected as first-level indicators to construct an index system for the security of China's lithium resources. The constant weight and variable weight models were used to evaluate the security of lithium resources in China from 2009 to 2021. The ARIMA-BP model was used to study the security of lithium resources in China from 2022—2035. The tudy results indicate that: ① External dependence, import concentration and transportation risk are the main factors affecting the security of lithium resources; ② From 2009 to 2021, the safety level of lithium resources in China fluctuated from yellow - basic safety level to orange - unsafe level, The resource endowments and the import security are the main reasons for the low level of resource security; ③ From 2022 to 2035, the security score of China's lithium resources continued to decline. Except for 2026, which were in the yellow -- basic safety level, the rest of the years were in the orange —— unsafe level.
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Key words:
- lithium resources /
- security assessment /
- early warning /
- variable weight /
- ARIMA-BP model
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表 1 中国锂资源安全评估指标体系
Table 1. Evaluation index system of security of lithium resources in China
一级指标 二级指标 计算方法 指标方向 资源禀赋 储采比 锂矿储量/锂矿产量 正向 储量指数 国内人均储量/世界人均储量 正向 新增探明储量 当年储量−上年储量 正向 进口安全 进口依赖度 锂资源年进口量/锂资源年消费量 负向 进口集中度 锂资源进口量排名前三的国家进口量之和/锂资源进口总量 负向 市场风险 生产垄断度 前五位锂资源生产国家产量总和/全球锂资源产量总和 负向 价格波动率 (当年碳酸锂年均价格−上年碳酸锂年均价格)/上年碳酸锂年均价格 负向 汇率 人民币对美元汇率(美元=100)(元) 负向 地缘政治 国家风险 利用国家风险指数(GWB)经产量份额(PCc)加权计算锂资源供应国整体风险,公式为: $ CR = \sum {(P{C_C}} \times GWB) $ 负向 运输通道风险 运输路程长短(L)及路途事故发生次数(T)经进口份额(Pi)加权计算,公式为: $ PR = \sum {{P_i}} ({W_1}{L_i} + $ $ {W_2}{T_i}) $ ,式中,$ {W_1} $ 表示运输路程长短权重,$ {W_2} $ 表示路途事故发生次数所占权重,权重由Critic法计算得出负向 注:表中的锂资源数据均使用碳酸锂数据代表,其中,进口数据为碳酸锂进口量加锂辉石精矿(澳大利亚)进口量折合的碳酸锂当量(LCE)。折算方法如下:进口锂辉石精矿产品按Li2O品位6%计算,并按照国内锂资源行业提锂现状(生产1 t 碳酸锂需约8 t 品位为6%的锂精矿),将锂辉石精矿进口量折算成碳酸锂当量数据,其中,锂精矿进口数据来源于中国海关 表 2 中国锂资源安全评估指标权重
Table 2. Weight of China lithium resource security evaluation index system
一级指标 综合权重 二级指标 主观权重 客观权重 综合权重 资源禀赋 0.252 储采比 0.078 0.118 0.098 储量指数 0.067 0.061 0.064 新增探明储量 0.083 0.099 0.091 进口安全 0.293 进口依赖度 0.171 0.137 0.154 进口集中度 0.109 0.111 0.110 市场风险 0.231 生产垄断度 0.092 0.078 0.085 价格波动率 0.101 0.075 0.088 汇率 0.096 0.098 0.097 地缘政治 0.224 国家风险 0.091 0.103 0.097 运输通道风险 0.112 0.12 0.116 表 3 中国锂资源安全指标分级规则
Table 3. Classification rules for indicators of lithium resources in China
分
级资源禀赋 进口安全 市场风险 地缘政治 储采比 储量
指数新增探明
储量/104 t进口
依赖度进口
集中度生产
垄断度价格
波动率汇率
(美元 = 1)(元)国家
风险运输通道风险 0 ~ 2 <20 <20% <5 ≥60% ≥80% ≥90% ≥40% ≥8.0 ≥8.0 ≥40 2 ~ 4 [20,30) [20%,50%) [5,10) [50%,60%) [60%,80%) [70%,90%) [30%,40%) [7.5,8.0) [7.0,8.0) [38,40) 4 ~ 6 [30,40) [50%,80%) [10,15) [40%,50%) [40%,60%) [50%,70%) [20%,30%) [7.0,7.5) [6.0,7.0) [36,38) 6 ~ 8 [40,50) [80%,110%) [15,20) [30%,40%) [20%,40%) [30%,50%) [10%,20%) [6.5,7.0) [5.0,6.0) [34,36) 8 ~ 10 ≥50 ≥110% ≥20 <30% <20% <30% <10% <6.5 <5.0 <34 表 4 中国锂资源安全等级划分
Table 4. Security assessment of lithium resources in China
安全评分 (0,2) [2,4) [4,6) [6,8) [8,10] 安全等级 很不安全 不安全 基本安全 安全 很安全 预警颜色 红色 橙色 黄色 蓝色 绿色 表 5 ADF检验结果
Table 5. Results of ADF test
检验统计量 一阶差分ADF
检验统计量测试临界值 1%置信水平 5%置信水平 10%置信水平 t 统计量 −6.189869 −4.420595 −3.259808 −2.771129 p值 0.0012 表 6 2022—2035年中国锂资源安全预警结果
Table 6. Early warning results of security level of lithium resources from 2022 to 2035 in China
年份 预警值 安全等级 预警颜色 2022 3.86 不安全 橙色 2023 3.61 不安全 橙色 2024 3.47 不安全 橙色 2025 3.89 不安全 橙色 2026 4.13 基本安全 黄色 2027 3.73 不安全 橙色 2028 3.71 不安全 橙色 2029 3.67 不安全 橙色 2030 3.73 不安全 橙色 2031 3.65 不安全 橙色 2032 3.54 不安全 橙色 2033 3.31 不安全 橙色 2034 3.28 不安全 橙色 2035 3.12 不安全 橙色 表 7 2022—2035年二级指标预警分级值
Table 7. Predicted value classification for level 2 indicators from 2022 to 2035
年份 储采比 储量
指数新增探明储量 进口
依赖度进口
集中度生产
垄断度价格
波动率汇率 国家
风险运输通道风险 2022 2 3 10 1 2 2 10 7 4 8 2023 2 3 10 1 2 2 9 7 4 8 2024 2 3 9 1 2 2 9 8 4 8 2025 1 3 9 1 2 1 9 8 4 9 2026 1 3 9 2 2 1 9 8 4 9 2027 1 3 9 2 1 1 9 8 3 9 2028 1 3 9 2 1 1 8 8 3 10 2029 1 3 9 2 1 1 8 8 3 10 2030 1 3 8 2 1 1 8 8 3 10 2031 1 3 8 2 1 1 8 8 3 10 2032 1 4 8 2 1 1 8 8 2 10 2033 1 4 8 2 1 1 8 9 2 10 2034 1 4 8 2 1 1 8 9 2 10 2035 1 4 8 2 1 1 8 9 2 10 表 8 预警结果与2022年部分实际指标数据对比
Table 8. The comparison of the forecast results with some actual index data in 2022
指标 2022年实际值 2022年预警值 相对误差 价格/(美元·kg−1) 7.180 6.997 −2.549% 汇率(美元 = 100)/元 675.360 656.650 −2.770% 进口集中度 0.985 0.994 −0.914% 锂资源消费量/104 t LCE 42.951 40.963 −4.629% 世界储量/104 t 2600.000 2480.000 −4.615% 中国储量/104 t 200.000 210.400 5.200% -
[1] APEC. 2007. A Quest for Energy Security in the 21st Century[R]. Asia Pacific Energy Research Centre: 5−12.
[2] USGS. 2022. Lithium statistics and information[EB/OL].https://pubs.usgs.gov/periodicals/mcs2023/mcs2023−lithium.pdf.
[3] 蔡艳龙, 李建武. 2017. 全球锂资源开发利用形势分析及启示[J]. 地球学报, 38(1): 25−29. doi: 10.3975/cagsb.2017.01.05
[4] 崔晓林. 2017. 中国锂矿资源需求预测及供需分析[D]. 中国地质大学(北京) 硕士学位论文.
[5] 范军. 2016. 我国锂矿资源开发及产业发展策略研究[D]. 中国地质大学(北京) 博士学位论文.
[6] 李康, 王建平. 2016. 中国锂资源开发利用现状及对策建议[J]. 资源与产业, 18(1): 82−86.
[7] 李颖, 陈其慎, 柳群义, 等. 2015. 中国海外矿产资源供应安全评估与形势分析[J]. 资源科学, 37(5): 900−907.
[8] 廖秋敏, 孙明浩. 2022. “逆全球化”背景下中国锂资源供应安全评估[J]. 矿业研究与开发, 42(4): 179−186.
[9] 龙如银, 杨家慧. 2018. 国家矿产资源安全研究现状及展望[J]. 资源科学, 40(3): 465−476.
[10] 屈金芝, 张艳松, 张艳, 等. 2021. 新形势下中国锂矿资源供应安全评估[J]. 中国矿业, 30(12): 1−7. doi: 10.12075/j.issn.1004-4051.2021.12.023
[11] 沈镭, 张红丽, 钟帅, 等. 2018. 新时代下中国自然资源安全的战略思考[J]. 自然资源学报, 33(5): 721−734. doi: 10.11849/zrzyxb.20180317
[12] 田郁溟, 琚宜太, 周尚国. 2022 我国战略矿产资源安全保障若干问题的思考[J]. 地质与勘探, 58(1): 217−228.
[13] 王伯安, 张德胜. 2010. 中国石油经济安全评估指标体系设计[J]. 科学学与科学技术管理, 31(1): 141−144.
[14] 王学评, 柴新夏, 崔文娟. 2014. 全球锂资源开发利用的现状与思考[J]. 中国矿业, 23(6): 10−13. doi: 10.3969/j.issn.1004-4051.2014.06.003
[15] 王翀. 2018. 基于模型组合法的我国能源消费需求趋势预测[J]. 统计与决策, 34(20): 86−89.
[16] 武强, 李博, 刘守强, 等. 2013. 基于分区变权模型的煤层底板突水脆弱性评估——以开滦蔚州典型矿区为例[J]. 煤炭学报, 38(9): 1516−1521.
[17] 邢佳韵, 彭浩, 张艳飞, 等. 2015. 世界锂资源供需形势展望[J]. 资源科学, 37(5): 988−997.
[18] 杨春风, 任雁飞, 王可意. 2019. 基于惩罚-激励变权的TOPSIS法边坡安全评估模型[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 38(2): 59−64.
[19] 余敬, 高思宇, 张龙. 2017. 重要矿产资源安全评估的集成算法与实证[J]. 统计与决策, (6): 59−61.
[20] 袁小晶, 马哲, 李建武. 2019. 中国新能源汽车产业锂资源需求预测及建议[J]. 中国矿业, (8): 61−65.
[21] 张吉军. 2005. 论我国矿产资源经济安全[J]. 科技进步与对策, (3): 44−46.
[22] 张泽南, 张照志, 吴晴, 等. 2020. 中国锂矿资源需求预测[J]. 中国矿业, 29(7): 9−15. doi: 10.12075/j.issn.1004-4051.2020.07.006
[23] 赵亚伟, 陈艳晶. 2016. 多维时间序列的组合预测模型[J]. 中国科学院大学学报, 33(6): 825−833.
[24] 郑明贵, 王萍, 曾健林, 等. 2022. “十四五”时期中国天然气国家安全预警分析[J]. 天然气工业, 42(3): 129−137.
[25] 郑人瑞, 唐金荣, 周平, 等. 2016. 我国锂资源供应风险评估[J]. 中国矿业, 25(12): 30−37. doi: 10.3969/j.issn.1004-4051.2016.12.007
[26] 周航, 廖昕, 陈仕阔, 等. 2022. 基于组合赋权和未确知测度的深埋隧道岩爆危险性评估——以川藏交通廊道桑珠岭隧道为例[J]. 地球科学, 47(6): 2130−2148.
[27] 周娜, 吴巧生, 薛双娇. 2020. 新时代战略性矿产资源安全评估指标体系构建与实证[J]. 中国人口·资源与环境, 30(12): 55−65.
[28] 周平, 唐金荣, 张涛. 2014. 全球锂资源供需前景与对策建议[J]. 地质通报, 33(10): 1532−1538. doi: 10.3969/j.issn.1671-2552.2014.10.009
[29] 周园园. 2019. 中国锂资源供需形势及对外依存度分析[J]. 资源与产业, 21(3): 46−50.
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