■ 鄭明貴 王 萍 潘天陽(yáng)

1.江西理工大學(xué)礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心 贛州 341000

2.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院 合肥 230026

0 引言

鋁具有較好的延展性，在家電通訊、電力、機(jī)械制造、包裝、交通運(yùn)輸以及建筑等行業(yè)應(yīng)用較為廣泛，其消費(fèi)量?jī)H次于鋼鐵，是中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程中必不可少的基礎(chǔ)性材料。作為中國(guó)戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源之一[1]，保障鋁資源供應(yīng)安全對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)家安全與社會(huì)穩(wěn)定具有重要作用。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，鋁資源需求不斷增長(zhǎng)，2017年中國(guó)鋁土礦消費(fèi)量達(dá)到13655萬(wàn)t；受制于資源稟賦，國(guó)內(nèi)產(chǎn)量?jī)H為6800 萬(wàn)t，對(duì)外依存度高達(dá)50.20%[2]，并將延續(xù)上升趨勢(shì)。同時(shí)，鋁資源進(jìn)口來(lái)源國(guó)集中度過(guò)高，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加大[3]。因此，對(duì)鋁資源供應(yīng)安全進(jìn)行預(yù)警研究有利于保障中國(guó)戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源國(guó)家安全，推進(jìn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下國(guó)家礦產(chǎn)資源安全戰(zhàn)略管理現(xiàn)代化研究進(jìn)程，優(yōu)化供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)的相關(guān)理論、方法和應(yīng)用。

1 文獻(xiàn)綜述

對(duì)礦產(chǎn)資源供應(yīng)安全進(jìn)行研究，應(yīng)先明確其內(nèi)涵。礦產(chǎn)資源供應(yīng)安全的內(nèi)涵一般包括：第一，供需平衡。一國(guó)（地區(qū)）可以在特定的時(shí)間和地點(diǎn)，持久地、不間斷地和充足地獲取所需的礦產(chǎn)資源[4]；第二，價(jià)格可承受。以消費(fèi)者能接受的價(jià)格，可靠地提供日常所需的礦產(chǎn)資源[5]；第三，資源服務(wù)高效。有效率地提供能被社會(huì)廣泛接受的資源服務(wù)，以達(dá)到社會(huì)福利最大化[6]；第四，動(dòng)態(tài)均衡。在需求穩(wěn)定的前提下，保證礦產(chǎn)資源持續(xù)供應(yīng)，避免中斷、延誤和浪費(fèi)[7]。綜上，本文研究的鋁資源供應(yīng)安全，是指既能以合理的價(jià)格，充足、持久、經(jīng)濟(jì)和高效地供給鋁資源，滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，又能對(duì)廢舊鋁資源進(jìn)行回收利用，從而實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置。

在礦產(chǎn)資源供應(yīng)安全的研究中，大多數(shù)學(xué)者以亞太能源研究中心（Asia Pacific Energy Research Centre，APERC）提出的可用性（Availability）、可及性（Accessi‐bility）、可承受性（Afordability）、可接受性（Acceptabili‐ty）4A 體系為基礎(chǔ)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行擴(kuò)展和完善，即從資源稟賦[8]、供需狀況[9]、可持續(xù)發(fā)展能力[10]和國(guó)防保障能力[11]等方面構(gòu)建礦產(chǎn)資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。從評(píng)價(jià)方法和模型來(lái)看，可分為定性和定量評(píng)價(jià)。定性評(píng)價(jià)根據(jù)專家意見(jiàn)和主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行，主要采用德?tīng)柗品╗12]、層次分析法[13]和模糊綜合評(píng)價(jià)法[14]等；定量評(píng)價(jià)運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行，主要采用熵權(quán)法[15]和主成分分析法[16]等。為提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，向錚等[17]（2016）、余敬等[18]（2017）、Li等[19]（2017）結(jié)合定性和定量?jī)煞N評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究。

在礦產(chǎn)資源供應(yīng)安全預(yù)警研究中，大多數(shù)文獻(xiàn)運(yùn)用部門分析法、灰色預(yù)測(cè)方法、能源消費(fèi)彈性系數(shù)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，分別建立了煤炭[20]、石油[21]、天然氣[22]、銅資源[23]、鉻資源[24]等預(yù)警模型。為提高預(yù)測(cè)精度，部分學(xué)者將預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化或組合，如任曉娟等[25]（2019）通過(guò)調(diào)節(jié)累加階數(shù)來(lái)提高灰色預(yù)測(cè)模型精度；胡健等[26]（2019）在模糊積分、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法原理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了FI-GA-NN模型。

綜上，礦產(chǎn)資源安全評(píng)價(jià)與預(yù)警研究雖已取得一定的進(jìn)展，但仍存在以下不足：第一，主要集中在能源礦產(chǎn)領(lǐng)域，有關(guān)鋁資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)與預(yù)警的研究成果少；第二，對(duì)過(guò)去某一時(shí)間段資源安全狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)的成果多，對(duì)未來(lái)長(zhǎng)期供應(yīng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)警的成果少；第三，在礦產(chǎn)資源安全評(píng)價(jià)過(guò)程中，未根據(jù)極端指標(biāo)值變化對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整；第四，在礦產(chǎn)資源安全預(yù)警過(guò)程中，預(yù)測(cè)精度可進(jìn)一步提升。

為了有效應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題，本文構(gòu)建了以資源稟賦、供求狀態(tài)、可持續(xù)發(fā)展能力和國(guó)防保障能力為一級(jí)指標(biāo)的中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用常權(quán)和變權(quán)模型對(duì)2008-2017年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)強(qiáng)化極端指標(biāo)值的影響，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性；引入二階緩沖算子以改進(jìn)GM(1,1)模型，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)2020-2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)警，提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，同時(shí)為其它礦產(chǎn)資源供應(yīng)安全預(yù)警研究提供借鑒。

2 供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)礦產(chǎn)資源供應(yīng)安全的內(nèi)涵，針對(duì)中國(guó)鋁資源供不應(yīng)求、對(duì)外依存度高、進(jìn)口來(lái)源單一、資源勘探有待加強(qiáng)、二次回收水平低等特點(diǎn)[27]，參考王東方等[3]（2018）、任曉娟等[25]（2019）的研究，構(gòu)建了中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。參考楊力等[28]（2013）的做法，利用熵權(quán)法分配各指標(biāo)權(quán)重，各指標(biāo)含義、權(quán)重和度量方法見(jiàn)表1所示。常權(quán)、變權(quán)模型、GM(1,1)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均基于此預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行計(jì)算。（表1）

3 供應(yīng)安全評(píng)價(jià)

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)

為避免指標(biāo)量綱和數(shù)量級(jí)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要分級(jí)量化各個(gè)二級(jí)指標(biāo)至[1,10]。借鑒國(guó)際公認(rèn)分級(jí)規(guī)則[30]，結(jié)合礦產(chǎn)資源安全評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)[31]，對(duì)2008～2017年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全現(xiàn)狀進(jìn)行深入分析，得到每個(gè)預(yù)警評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)在緊張或?qū)捤删謩?shì)下的極端參考值作為區(qū)間的上下限。（表2）

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)分級(jí)

本文數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)鋁土礦產(chǎn)量、出口量、消費(fèi)量以及全球鋁土礦儲(chǔ)量來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（United States Geological Survey，USGS）[2]；中國(guó)鋁土礦儲(chǔ)量和人口總量來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局[32]；中國(guó)鋁土礦新增探明儲(chǔ)量來(lái)源于中國(guó)礦產(chǎn)資源報(bào)告[33]；世界人口總量來(lái)源于世界銀行[34]；倫敦金屬交易所（London Metal Exchange，LME）鋁土礦年均價(jià)格，鋁土礦采礦、選礦和冶煉利用率，以及再生鋁產(chǎn)量來(lái)源于中國(guó)有色金屬工業(yè)年鑒[35]；中國(guó)鋁土礦進(jìn)口量來(lái)源于聯(lián)合國(guó)商品數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)庫(kù)（Unit‐ed Nations Commodity Trade Statistics Database，UN Comtrade）[36]；中國(guó)鋁土礦進(jìn)口運(yùn)輸距離及所經(jīng)島嶼與海峽數(shù)量來(lái)源于谷歌地圖[37]；國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)來(lái)源于國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)指南（The International Country Risk Guide，ICRG）[38]。由此，整理得到2008～2017年中國(guó)鋁資源預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)。（表3）

由表3可知，2008～2017年中國(guó)鋁資源新增探明儲(chǔ)量、資源相對(duì)豐度、再生鋁產(chǎn)量、運(yùn)輸安全程度皆處于上升趨勢(shì)，國(guó)際市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)趨于平穩(wěn)，進(jìn)口集中度下降，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)減弱。但可以改善的指標(biāo)有，儲(chǔ)采比、資源應(yīng)急保障年限、資源利用效率和對(duì)外依存度。其中，儲(chǔ)采比從20.00%下降到14.01%，降幅達(dá)到29.95%；資源應(yīng)急保障年限從11.46 下降到6.88，降幅達(dá)到39.97%；對(duì)外依存度從42.38%上升到50.20%，2017年突破50%的警戒線。

表1 中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2 中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)規(guī)則

表3 2008～2017年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)

表4 2008～2017年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)值

根據(jù)表2和表3，得到預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)值，見(jiàn)表4所示。

由表4可知，中國(guó)鋁資源相對(duì)豐度、進(jìn)口集中度、再生鋁產(chǎn)量增長(zhǎng)率、資源利用效率和地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)安全狀況較差，分級(jí)值位于2～4 區(qū)間；儲(chǔ)采比、資源應(yīng)急保障年限、對(duì)外依存度和運(yùn)輸安全程度指標(biāo)安全狀況一般，分級(jí)值位于4～6區(qū)間；新增探明儲(chǔ)量和國(guó)際價(jià)格波動(dòng)率指標(biāo)安全狀況較好，但波動(dòng)幅度較大，除特殊年份外，分級(jí)值位于6～10 區(qū)間。其中，2012年新增探明儲(chǔ)量出現(xiàn)明顯下降，原因是該時(shí)期礦產(chǎn)資源地質(zhì)勘察工作進(jìn)展略為緩慢[1]；2009～2012年鋁資源國(guó)際價(jià)格波動(dòng)較大，原因是該時(shí)期印度尼西亞對(duì)我國(guó)實(shí)施鋁出口禁令[3]。

3.3 預(yù)警評(píng)價(jià)等級(jí)劃分

根據(jù)表2和文獻(xiàn)[30]，劃分中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)等級(jí)，見(jiàn)表5所示。

3.4 評(píng)價(jià)模型

在變權(quán)評(píng)價(jià)模型中，指標(biāo)權(quán)重隨極端指標(biāo)值的變動(dòng)而進(jìn)行調(diào)整。依據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象變化情況，采取激勵(lì)型或懲罰型變權(quán)，以強(qiáng)化極端指標(biāo)值在實(shí)證分析過(guò)程中出現(xiàn)的負(fù)面影響。最早在綜合決策過(guò)程中運(yùn)用數(shù)學(xué)化表達(dá)變權(quán)思想與方法的是汪培莊[39]（1985）。后李洪興[40]（1995）和劉文奇[41]（1997）在汪培莊研究的基礎(chǔ)上，相繼提出混合型、懲罰型和折中型變權(quán)。除理論研究外，部分學(xué)者將其運(yùn)用到實(shí)踐中。如胡翩等[42]（2012）建立變權(quán)賦值模型，以評(píng)價(jià)天然氣管道風(fēng)險(xiǎn)；武強(qiáng)等[43]（2013）構(gòu)建分區(qū)變權(quán)模型，以評(píng)價(jià)煤層底板突水風(fēng)險(xiǎn)；鄭明貴、胡志亮[44]（2018）構(gòu)造激勵(lì)型變權(quán)模型，以評(píng)價(jià)海外礦業(yè)投資決策環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。綜合上述研究成果，結(jié)合本文研究目標(biāo)，采用懲罰型變權(quán)模型。其原理如下：

映射：

wj:(0,1)m→(0,1)， (x1,...,xm)→wj(x1,...,xm)(j=1,2,...,m)，

滿足：

（2）連續(xù)性：wj(x1,...,xm)關(guān)于每個(gè)單元xk連續(xù)；

（3）懲罰性：wj(x1,...,xm)關(guān)于每個(gè)單元xk單調(diào)遞減。

變權(quán)公式為：

式（1）中，wj(x1,...,xm)為預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，xj為預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)值；α為參數(shù)。當(dāng)0 ＜α＜1 時(shí)，式（1）為懲罰型變權(quán)公式；當(dāng)α= 1 時(shí)，為常權(quán)公式；當(dāng)α＞1 時(shí)，為激勵(lì)型變權(quán)公式。

在選取α= 1 進(jìn)行常權(quán)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，參考謝為、鄭明貴[45]（2013）做法，選取α=0.75 進(jìn)行懲罰型變權(quán)評(píng)價(jià)，此時(shí)敏感性較好。變權(quán)重計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表6所示。

表5 中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)等級(jí)

計(jì)算變權(quán)綜合評(píng)價(jià)值v*：

根據(jù)表1、表4及式（2）進(jìn)行常權(quán)評(píng)價(jià)測(cè)算，再根據(jù)表4、表6及式（2）進(jìn)行變權(quán)評(píng)價(jià)測(cè)算。常權(quán)與變權(quán)測(cè)算結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表7所示。

由表7變權(quán)評(píng)價(jià)結(jié)果可知，2008-2017年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值位于3.4～4.3的區(qū)間內(nèi)，由黃色預(yù)警等級(jí)轉(zhuǎn)至橙色預(yù)警等級(jí)，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)從一般升至較高狀態(tài)。其中，2009年、2010年、2012年和2013年供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值降低，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)較高，皆處于橙色預(yù)警等級(jí)。這是因該時(shí)期逐漸擺脫金融危機(jī)影響，經(jīng)濟(jì)正在復(fù)蘇，鋁資源需求快速增長(zhǎng)，進(jìn)口量增加，對(duì)外依存度高，供應(yīng)安全風(fēng)險(xiǎn)加大；2014年和2015年，加強(qiáng)了中非在地質(zhì)礦產(chǎn)資源領(lǐng)域的合作，鋁土礦勘查與開(kāi)發(fā)取得新的進(jìn)展，新增探明儲(chǔ)量增加。因此，該時(shí)期供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值提高，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)減弱，處于黃色預(yù)警等級(jí)。但2016年和2017年，受國(guó)內(nèi)鋁資源限產(chǎn)政策影響，國(guó)內(nèi)供給不足，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加大，轉(zhuǎn)至橙色預(yù)警等級(jí)。

表6 2008～2017年變權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表7 常權(quán)和變權(quán)評(píng)價(jià)對(duì)比結(jié)果

4 供應(yīng)安全預(yù)警

4.1 運(yùn)算步驟

第一，構(gòu)建改進(jìn)的GM(1,1)模型，預(yù)測(cè)2020-2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)值；第二，構(gòu)建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用2008-2017年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；第三，將預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)的預(yù)測(cè)值輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到2020-2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值。

5.2 改進(jìn)的GM(1,1)模型

傳統(tǒng)的GM(1,1)模型通過(guò)累加生成的方法，加工不規(guī)律的樣本數(shù)據(jù)，得到規(guī)律分布的數(shù)列模型，運(yùn)算簡(jiǎn)便，對(duì)短期預(yù)測(cè)有較大優(yōu)勢(shì)，但用于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)則精度降低。對(duì)波動(dòng)幅度較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，易出現(xiàn)較大偏差。因此，引入二階緩沖算子改進(jìn)GM(1,1)模型，對(duì)預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)變化情況進(jìn)行預(yù)估。具體步驟如下：

設(shè)初始化建模原始序列為X(0)={x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)}，經(jīng)一階累加生成后為X(1)={x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)}，建立線性微分方程如下：

通過(guò)最小二乘法解出待定系數(shù)α和μ的取值：

則預(yù)測(cè)模型的解為：

構(gòu)造二階弱化緩沖算子：設(shè)原始數(shù)據(jù)序列為X=(x(1),x(2),...,x(n))，令XD=(x(1)d,x(2)d,...,x(n)d)，其中則D 為一階弱化算子，依此類推，求得XD2序列，可得二階弱化算子D2。

根據(jù)表3中2008-2017年中國(guó)鋁資源預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的GM(1,1)模型得到2020～2025年預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)。（表8）

由表8可知，2020～2025年中國(guó)鋁資源資源新增探明儲(chǔ)量和資源相對(duì)豐度均增加、進(jìn)口集中度下降、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)減弱。但值得注意的是，儲(chǔ)采比和應(yīng)急保障年限仍處于下降趨勢(shì)，對(duì)外依存度仍處于上升趨勢(shì)。

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?，利用均方差比值C和小誤差概率p檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?，預(yù)測(cè)精度等級(jí)判斷[46]見(jiàn)表9。

本文預(yù)測(cè)模型精度見(jiàn)表10。

表8 2020～2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

表9 預(yù)測(cè)精度等級(jí)

由表10可知，改進(jìn)的GM(1,1)模型達(dá)到精度等級(jí)要求，且均在合理范圍內(nèi)，適合進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本文建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如下：

（1）輸入神經(jīng)元（I）：包括儲(chǔ)采比（I1）、資源相對(duì)豐度（I2）、資源應(yīng)急保障年限（I3）、新增探明儲(chǔ)量（I4）、對(duì)外依存度（I5）、國(guó)際價(jià)格波動(dòng)率（I6）、進(jìn)口集中度（I7）、再生鋁產(chǎn)量增長(zhǎng)率（I8）、資源利用效率（I9）、運(yùn)輸安全程度（I10）和地緣政治風(fēng)險(xiǎn)（I11）。

（2）輸出神經(jīng)元（O）：中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值（O1）。

（3）隱含層神經(jīng)元數(shù)目（nh）：

其中ni、no分別表示輸入和輸出神經(jīng)元數(shù)目。經(jīng)測(cè)算隱含層數(shù)為3，預(yù)測(cè)精度最高，因此分別取nh1= 7，nh2= 11和nh3= 7。

運(yùn)用Matlab2016a 對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練要求，輸入和輸出原始數(shù)據(jù)需要進(jìn)行歸一化處理，為使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂較快，歸一化后的數(shù)據(jù)應(yīng)盡可能在0.1～0.9 之間。學(xué)習(xí)樣本數(shù)目設(shè)置為10，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為11，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為1，隱含層數(shù)為3。根據(jù)前面計(jì)算第一、第二和第三層隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為7、11 和7。設(shè)定最大學(xué)習(xí)步數(shù)為10 000 步，學(xué)習(xí)速率0.05，訓(xùn)練目標(biāo)誤差小于0.001。最后，對(duì)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。以變權(quán)評(píng)價(jià)結(jié)果為參照，與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果分析見(jiàn)表11所示。

圖1 2020～2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值

由表11可知，訓(xùn)練后的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全的預(yù)測(cè)輸出值與實(shí)際評(píng)價(jià)值平均相對(duì)誤差為4.838%，效果較為理想。

將表8數(shù)據(jù)歸一化后輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)2020～2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值。結(jié)果見(jiàn)圖1。

由圖1可知，2020～2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值位于3.5～3.9 區(qū)間內(nèi)，皆處于橙色預(yù)警等級(jí)，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)較高。雖然受新增探明儲(chǔ)量和資源相對(duì)豐度增加、進(jìn)口集中度下降的影響，供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值總體呈現(xiàn)小幅回升態(tài)勢(shì)，但供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)水平仍較高。主要原因?yàn)椋弘S著工業(yè)化進(jìn)程日益加快、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平日益提升，未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，在新材料、新產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，對(duì)鋁資源的需求仍居高不下。同時(shí)，我國(guó)資源稟賦能力低，儲(chǔ)采比和資源應(yīng)急保障年限呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)供給壓力大，進(jìn)口量增大，對(duì)外依存度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。再加上再生鋁產(chǎn)量增長(zhǎng)率較低，二次資源供應(yīng)能力較差，因此該階段鋁資源供應(yīng)安全狀況不容樂(lè)觀。

5 主要結(jié)論與政策建議

5.1 主要結(jié)論

（1）建立了中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用常權(quán)和變權(quán)模型對(duì)鋁資源供應(yīng)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明2008～2017年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全評(píng)價(jià)值位于3.4～4.3 區(qū)間內(nèi)，由黃色預(yù)警轉(zhuǎn)至橙色預(yù)警等級(jí)，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)從一般升至較高狀態(tài)。

表10 2020～2025年預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)預(yù)測(cè)精度測(cè)試

表11 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果分析

（2）運(yùn)用改進(jìn)的GM(1,1)模型預(yù)測(cè)2020-2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)值，結(jié)果表明各項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)精度等級(jí)均在合理范圍內(nèi)；利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)2020～2025年中國(guó)鋁資源供應(yīng)安全預(yù)警評(píng)價(jià)值，發(fā)現(xiàn)預(yù)警評(píng)價(jià)值位于3.5～3.9 區(qū)間內(nèi)，皆處于橙色預(yù)警等級(jí)，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)較高。

（3）通過(guò)分析預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)鋁資源面臨儲(chǔ)采比減小、資源應(yīng)急保障年限下降和對(duì)外依存度上升等問(wèn)題。

5.2 政策建議

（1）提高鋁資源儲(chǔ)采比、延長(zhǎng)鋁資源應(yīng)急保障年限，減少鋁資源供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。建議進(jìn)一步加大鋁資源勘探力度，提高資源開(kāi)發(fā)水平，采用新技術(shù)、新方法、新理論，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)找礦重大突破，增加鋁資源探明儲(chǔ)量，從源頭保障鋁資源供應(yīng)安全。

（2）提高鋁資源開(kāi)采與利用效率、加大再生鋁產(chǎn)量。通過(guò)工藝技術(shù)的提升與裝備設(shè)施的升級(jí)，提高鋁土礦在采礦、選礦和冶煉過(guò)程中的資源利用率，保障鋁資源的有序開(kāi)發(fā)與合理利用；通過(guò)建立完整的二次回收體系，為廢鋁再次冶煉提供必要的保障，降低鋁資源供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。

（3）建立鋁資源國(guó)家戰(zhàn)略儲(chǔ)備體系、開(kāi)拓國(guó)外鋁資源市場(chǎng)。針對(duì)中國(guó)對(duì)外依存度及進(jìn)口集中度過(guò)高所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，既要將鋁資源納入國(guó)家戰(zhàn)略儲(chǔ)備之中，又要加強(qiáng)與鋁資源進(jìn)口來(lái)源國(guó)的合作關(guān)系，保障鋁資源進(jìn)口供應(yīng)需求；此外，還應(yīng)加大與鋁資源豐度高但開(kāi)發(fā)程度低的國(guó)家或地區(qū)的資源勘探及開(kāi)發(fā)合作，以籌備建立可靠、穩(wěn)定的國(guó)外鋁資源供應(yīng)基地。