矿山企业资源获取关键因素的分析探讨_王志君.pdf

矿山企业资源获取关键因素的分析探讨 王志君 （五矿矿业 （安徽） 工程设计有限公司， 安徽 合肥 230601） 摘要对矿山企业决策者来说， 在进行矿山资源获取决策时通常将面对经济、 市场、 资源禀赋条件、 企业管控 能力、 国家政策等不确定性， 若过多地依赖于通过项目设计完成后的技经指标反馈再进行判断决策的这种传统方 法， 往往会错失优质资源获取的最佳时机。笔者结合多年资源开发获取的工作实践经验， 认为在影响决策判断的诸 多不确定性中， 企业能掌控和选择的只有管控能力和资源禀赋条件， 其余因素均不可掌控。而当企业管控能力恒定 时， 资源禀赋条件是决定项目成败的唯一因素。本文以模糊数学中的灰色理论为基础， 将构成资源禀赋条件要素中 的资源储量大小及埋藏深度、 矿石品位、 矿床涌水量大小、 矿岩稳固性、 矿石磨选性能这五项关键要素作为评价指 标， 构建一种快速、 便捷的矿山资源获取判断模型， 为企业决策者提供有效的决策依据。 关键词资源获取项目决策资源禀赋灰色理论判断模型 中图分类号TD853文献标志码A文章编号1001-1250 （2018） -12-061-06 DOI10.19614/ki.jsks.201812011 Analysis and Discussion on the Key Factors of Mining Enterprise Resource Acquisition Wang Zhijun （Minmetals Mining Anhui Engineering Co.， Ltd.， Hefei 230601， China） AbstractThere are some uncertainties such as economy，market，resource endowment condition，enterprise control ability and national policies when making decisions on mining resources acquisition for decision makers of mining enterprises. It maybe delay the best time for resource endowment when decision makers rely more on the traditional of judging and making decisions through feedback of technical and economic indicators after design is completed. It is considered that among the uncertainties affect decision-making and judgment，only the ability of control and resource endowment condition can be controlled and selected by enterprises， while other factors cannot be controlled， and the resource endowment condition is the main factor to judge the success or failure of the project when the enterprise management and control ability is constant based on the practical experience in resource development. The fast and convenient judgment model is constructed by the grey theo- ry on account of the five key elements of resource endowment conditions such as size of reserves and depth of burial，ore grade，the size of deposit′s water inflow，ore，rock stability and ore milling perance，were used as uation inds. It provides an effective decision-making basis for enterprise decision makers. KeywordsResource acquisition， project decision， Resource endowment， Grey theory， Judgment model 收稿日期2018-10-28 作者简介王志君 （1962） ， 男， 教授级高级工程师。 总第 510 期 2018 年第 12 期 金属矿山 METAL MINE Series No. 510 December 2018 矿产资源是不可再生的自然资源， 是发展工业的 重要物质前提， 与国民经济建设的关系至为密切 ［1］。 随着工业化进程的日益加快， 经济发展对钢铁、 有色 金属等工业基础材料的需求呈加速增长趋势， 产业 利润正逐步向资源开发端转移 ［2-4］。 在矿产资源的开发利用中， 一方面要求资源得到 更充分的开发， 提高资源的利用率； 另一方面要在投 入产出上追求经济效益的提高 ［5］。在需求推动下， 占 有优质资源的矿山企业能取得高额的利润。可观的 盈利预期， 导致逐利资本竞相进入矿业开发领域， 竞 争日益激烈。 矿产资源开发项目与一般项目相比， 具有地质资 源基础条件依附性强， 工程、 水文地质条件复杂多样， 建设周期长、 投资大等特点 ［6］。因此， 为增加矿山项目 建设工程的实际收益， 并兼顾存在的风险， 无论是企 业的决策者， 还是为企业提供决策信息的咨询单位， 61 ChaoXing 金属矿山2018年第12期总第510期 都应从各个方面对投资项目进行科学、 有效、 客观、 合理的分析和评价。这不仅直接影响企业的经营状 况， 甚至将间接影响当地的社会生活环境和国民经 济的运行质量。也会对项目投资、 施工条件、 运营效 果带来影响 ［7］。例如某矿山企业内蒙古赤峰项目， 资 源禀赋条件较差， 前些年市场利好的大环境掩盖了 项目抗风险能力差的不良现象， 决策者盲目投资建 设而造成目前彻底停产的窘境。 矿山项目存在很多不确定性 ［8-11］， 主要表现在 ①经济的不确定性， 主要体现为矿石价格、 资金的回 收周期以及回收率； ②资源禀赋条件的不确定性， 主 要体现为矿山的储量、 品位、 地质条件以及设计方面 的技术指标是否可行； ③市场的不确定性， 主要体现 在市场供需要求对矿石价格的影响； ④企业管控能 力的不确定性， 主要体现在矿山生产技术能力、 组织 协调能力、 生产经验以及生产成本控制方面； ⑤国家 政策的不确定性， 主要体现在国家政策对某些稀缺 或枯竭资源的影响和左右。这些不确定性使得矿业 投资极具风险性。 在上述众多不确定性因素中， 企业能掌控和选 择的只有企业管控能力和资源禀赋条件两个， 其余 因素均不可掌控。 因此， 本文试图构建一种便捷的矿山项目投资 判断模型， 为矿山企业决策层做出快速决策提供依 据。 1传统的项目判断方法及其评价 传统的矿山项目经济评价主要是对国民经济和 财务经济的评价 ［12-13］。国民经济评价主要是指计算 矿山项目的经济效益， 评价其在宏观经济上的合理 性； 财务经济评价是指基于我国当前的财税制度和 价格体系， 计算矿山项目的财务费用和效益， 分析项 目的清偿能力和盈利能力， 并评价项目在财务上的 可行性。 一般来讲， 决策者常采用例如静态投资利润率 法、 静态投资回收期法、 内部收益率法、 净现值法、 现 值指数法、 总费用现值比较法、 年费用比较法等， 以 及作为辅助的盈亏平衡分析、 敏感性分析、 概率分析 等方法 ［14-17］来进行项目决策， 看重的评价指标主要为 静态投资回收期、 净现值和内部收益率。 静态投资回收期计算简便， 但是没有考虑资金 的时间价值， 也不能全面完整地反映项目的经济效 果， 项目投资回收期以后的现金流无法客观体现。 净现值把项目当作一个整体来看待， 考虑了资 金的时间价值， 能够完整反映项目的经济效果， 但没 有考虑到各阶段的特点及各阶段间的相互关系， 且 其大小和行业的基准收益率或设定的折现率有关。 如果设定的折现率不当， 既可能使本来可行的项目 变成不可行的项目， 也可能使本来不可行的项目变 成可行的项目。 内部收益率能够把项目寿命期内的收益与其投 资总额联系起来， 指出这个项目的收益率， 便于将它 同行业基准投资收益率对比， 确定这个项目是否值 得建设。但内部收益率表现的是比率， 不是绝对值， 伴随着项目周期长、 投资多、 风险大的特点， 甚至出 现非常规现金流时， 一个内部收益率较低的方案， 可 能由于其资源优质、 管控得力而有较大的净现值， 更 值得建设。 2改进的项目判断方法及其评价 项目投资决策是个复杂的多目标决策问题， 针 对目前单一的采用静态投资回收期、 净现值以及内 部收益率等技术经济指标进行项目评价的短板， 张 雪梅， 马静， 黄生权， 刘朝马等 ［18-22］做了大量改进优化 工作， 采用实期权方法对投资项目中存在的不确定 性风险进行更准确地分析， 能够更合理地解释实际 投资行为。 燕秀琴， 张新立， 冯伟， 汤特等 ［23-28］将灰色系统理 论、 模糊数学理论引入到项目投资决策中， 产生了层 次关联分析、 灰色关联分布、 灰色局势决策以及模糊 综合评判等多目标决策方法。 但是应用这些理论体系中的方法进行多 目标决 策都有一定的使用条件， 过多倚重于项目设计完成 后的技经指标。在实际矿山项目决策中， 很多时候 需要当机立断， 漫长的设计过程往往延误了资源获 取的最佳时机。因此， 若能够归纳出具有代表性的 判断指标构建起一个 （种） 简易、 便捷的判断模型， 从 而指导矿山资源获取工作十分必要。 3资源获取关键因素选取及模型建立 笔者在长期的矿山资源获取实践中注意到 有 的项目， 当市场形势好的时候， 通过设计评估算账， 经济效益较好， 项目决策通过， 建设起来后， 市场形 势恶化， 赔的一塌糊涂； 而有的项目， 不管市场形势 好坏， 经营一直盈利， 市场好多盈， 市场差少盈； 还有 的项目， 大部分年份盈利， 只是在市场极度不好时稍 微亏损。 仔细分析上述情况， 会发现对于一个企业来说， 决定矿产资源项目盈亏的关键因素是矿产资源的自 然禀赋。包括资源储量大小及埋藏深度、 矿石品位、 矿床涌水量大小、 矿岩稳固性、 矿石磨选性能等等。 如果一个项目的资源禀赋性居于同类资源的上游， 而社会又需要该类资源， 那么一般地， 不管市场如何 62 ChaoXing 王志君 矿山企业资源获取关键因素的分析探讨2018年第12期 变动， 该项目在整个寿命期内全部年份或者大部分 年是盈利的。对于这样的项目， 即便是作决策时受 市场限制有些亏损， 也应该建设； 反之， 项目资源禀 赋性居于下游， 那么在整个寿命期内全部或者大部 分年是亏损的。对于这样的项目， 即便是决策时由 于市场较好而有些利润， 也应予否定。 上述分析显示出 对于一个具体的矿山企业来 讲， 企业的管控能力基本恒定， 资源禀赋条件是判断 项目成败的主要因素。一般情况下， 凭着企业资源 开发人员的经验， 面对一个具体的矿产资源项目， 对 关键要素进行评估， 结合企业面临的其他因素， 基本 上就能够快速地作出判断， 确定项目是否可行， 是否 可以进一步开展细致的工作。但是当资源开发人员 经验不足时， 则有可能判断失误。为了克服资源开 发人员经验的影响， 快速、 准确地做出判断， 应当借 助数学工具， 建立数学模型， 对获取矿产资源开发的 关键要素进行加工处理， 得出结论， 为企业决策者提 供快捷有效的决策依据。 矿产资源禀赋条件构成要素众多， 如图1所示。 结合笔者经验， 将下列5个要素确定为关键要 素 ①矿床储量， 储量大且形态集中为好， 反之为差； ②矿石品位， 高则好， 低则差； ③矿床涌水量， 大则成 本高、 投资大； 反之则成本低、 投资小； ④矿岩稳固性 及埋藏深度， 决定矿山建设成本高低； ⑤矿石磨选性 能， 决定选矿成本的高低。 表1中例举了国内比较大的优质生产铁矿山。 可以看出， 这些矿山中， 资源禀赋条件构成要素之间 是互为关联的， 并不会因为其中某一项因素较差而 造成项目的不可行。也不会因某一项因素优而造成 项目可行。构成要素之间是一种模糊的关系， 难以 做出非此即彼的判断， 亦不能由确切的经典数学方 式来实现。 因此本文将采用模糊数学中的灰色关联分析方 法来构建简易矿山判断模型。将选取的5个关键要 素作为本次建立模型的评价指标。 构造的评价指标矩阵为 A[A1,A2,A3,A4,A5] T .（1） 采用专家比较打分法对评价指标进行量化， 构 造判断矩阵 p ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ a1a2a3a4a5 b1 ⋮ b2 ⋮ b3 ⋮ b4 ⋮ b5 ⋮ n1n2n3n4n5 .（2） 并计算确定评价指标权重值 W[]w1,w2,w3,w4,w5.（3） 另根据业内专家对项目进行评分， 构造评分样 本矩阵 D ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ A1 A2 A3 A4 A5 ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ a1b1c1d1e1 a2b2c2d2e2 a3b3c3d3e3 a4b4c4d4e4 a5b5c5d5e5 .（4） 利用灰色关联分析法， 计算评价指标灰色关联 系数， 构造灰色权评价矩阵 U ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ u11u12u13u14u15 u21u22u23u24u25 u31u32u33u34u35 u41u42u43u44u45 u51u52u53u54u55 .（5） 结合指标权重值矩阵与灰色权评价矩阵， 共同 构造综合判断矩阵 P ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ w1 w2 w3 w4 w5 T■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ u11u12u13u14u15 u21u22u23u24u25 u31u32u33u34u35 u41u42u43u44u45 u51u52u53u54u55 .（6） 最后结合风险评估矩阵构造综合评价矩阵， 计 算结果并做出判断。 4模型验证案例 泥河铁矿位于安徽省庐江县城南25 km， 行政区 划隶属庐江县泥河镇、 罗河镇管辖。矿区地处江淮 之间南部的低山丘陵区， 地形相对高差不大。主体 以农田和水网为主， 属亚热带湿润气候区。全矿床 63 ChaoXing 储量1.84亿t， 平均品位30.99， 矿体埋藏深度在- 600～-1 200 m之间， 厚大规整， 矿床涌水量较小但矿 岩性质较为一般。 本研究以该项目为案例， 结合目前实际建成且 运行良好的国内最大地下矿山安徽开发矿业李楼 铁矿为比较模板， 进行模型验证工作。 首先邀请2位技术专家， 按照表2中的标准， 以 李楼铁矿为模板， 对评价体系指标进行赋值， 协助构 造判断矩阵。表2中未显现的偶数标准值则代表标 准值1和3， 3和5， 5和7， 7和9之间的值。 构建的判断矩阵如下 p■ ■ ■ ■ 45325 36334 . 利用方根法求出矩阵的特征向量和特征根， 具 有满足一致性的判断矩阵对应的特征向量各分量即 为指标层的权重。通过计算， 求得评价等级指标的 权重为 W[]0.184,0.290,0.159,0.130,0.237 . 另聘请5位资深技术专家， 按照从优至次的顺 序， 对评价项目指标分别赋予5分、 、 4分、 3分、 2分、 1 分的评价。 获得的该项目评价指标评分样本矩阵为 D ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ A1 A2 A3 A4 A5 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ 54545 23323 34433 34433 23233 . 对于评价等级指标分别进行5类灰色系数计算， 由于篇幅有限， 仅详细介绍指标A1计算过程。 U1A15-425-532， U2A15342211.5， U3A1534237.67， U4A1534245.75， U4A1534254.6， 因此，A1的总灰色系数为31.52， 可求得A1的灰色关联 系数矩阵为 UA1[]0.063,0.365,0.243,0.182,0.146 . 同理， 可以计算得到A2～A5的灰色关联系数， 构 造的灰色权评价矩阵为 U ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ 0.0630.3650.2430.1820.146 0.1070.3480.2320.1740.139 0.1210.3420.2280.1710.137 0.1210.3420.2280.1710.137 0.1070.3480.2320.1740.139 . 结合该项目评价指标评分样本矩阵得到综合判 断矩阵 P[]0.103,0.349,0.233,0.175,0.140 . 我们以投资项目5种风险等级构建评价矩阵， 原 则为极高5分、 高4分、 中等3分、 低2分、 极低1分， 见 表3。 构建的评价向量为 C[]1,2,3,4,5 . 因此， 最终评价结果为 QPC T 2.9 . 对比表3可以看出， 该项目最终评价值为2.9， 介 于低风险及中等风险评价之间， 属于较好的投资项 目， 与实际企业决策情况吻合， 说明了该模型较为适 应矿山资源开发的需要。 5结论 矿山项目投资决策对于矿山企业来说举足轻 重。能够快速、 准确地做出判断， 对矿山资源获取工 作十分重要。本文探讨的利用模糊数学构建起的判 断模型对于矿山企业获取资源项目十分重要， 具有 推广价值。 参 考 文 献 赵华中， 高开杰.矿产资源与国民经济建设的关系 ［J］ .地域研究 与开发， 1993， 12 （1） 59-60. 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