矿山企业矿山环境治理成效影响因素分析.pdf

文章编号：1004-4051（2023）08-0048-07DOI：10.12075/j.issn.1004-4051.20230392矿山企业矿山环境治理成效影响因素分析王箫航，赵连荣（中国地质大学（北京）经济管理学院，北京 100083）摘要：我国矿山地质环境保护规定明确规定矿山企业是矿山环境治理的责任主体，但在具体实施中，矿山企业的矿山环境治理成效存在明显的差异。为探究差异背后的原因，以矿山环境治理成效为被解释变量，矿山环境治理投资为解释变量，构建随机效应模型，对我国三万余家矿山 20202021 年的面板数据进行回归分析，并进一步探讨其地区异质性。研究结果表明：除矿山技术水平、绿色矿山建设对矿山环境治理成效的影响不明显外，矿山环境治理投资、矿山环境压力、矿种、生产状况、开采方式均显著影响矿山环境治理成效。其中，矿山环境治理投资、矿山环境压力与矿山环境治理成效显著正相关。从矿种来看，能源矿山与金属矿山正向支撑矿山环境治理成效；从生产状况来看，停产矿山与关闭或闭坑矿山有助于矿山环境治理成效的提升；从开采方式来看，露天开采矿山正向影响矿山环境治理成效，地下开采矿山则对矿山环境治理成效具有显著负面影响。以上所有因素对矿山环境治理成效的影响均存在明显地区异质性。关键词：矿山企业；矿山环境；恢复治理；治理成效；影响因素中图分类号：TD167；X322文献标识码：AAnalysis on influencing factors of mine environmental managementeffect of mining enterprisesWANG Xiaohang，ZHAO Lianrong（School of Economics and Management,China University of Geosciences（Beijing）,Beijing 100083,China）Abstract：Regulations on the Protection of Geological Environment in Mines of China clearly stipulatethat mining enterprises are the main responsible parties for mine environmental management.However,in the specific implementation,it has been found that there are significant differences in the effect ofmine environmental management among mining enterprises.In order to explore the reasons behind thedifferences,takes the mine environmental management effect as the dependent variable,and theenvironmental management investment of mining enterprises as the independent variable,constructs arandom effect model,conducts regression analysis on the panel data of more than 30 000 mines in Chinafrom 2020 to 2021,and further discusses the regional heterogeneity.The research results indicate thatexcept for the unclear impact of mining technology level and green mining construction on the effect ofmining environmental management,investment in mining environmental management,miningenvironmental pressure,mineral types,production states,and mining methods all significantly affect theeffect of mining environmental management.Among them,there is a significant positive correlationbetween investment in mining environmental management,mining environmental pressure,and the 收稿日期：2023-05-31责任编辑：刘硕第一作者简介：王箫航（1999），女，汉族，河北沧州人，硕士，主要从事公共管理方面的研究工作，E-mail：。通讯作者简介：赵连荣（1965），女，汉族，河北保定人，博士，教授，主要从事公共管理方面的研究，E-mail：。引用格式：王箫航，赵连荣.矿山企业矿山环境治理成效影响因素分析J.中国矿业，2023，32（8）：48-54.WANG Xiaohang，ZHAO Lianrong.Analysis on influencing factors of mine environmental management effect of mining enterprisesJ.China MiningMagazine，2023，32（8）：48-54.第 32 卷第 8 期中国矿业Vol.32,No.82023 年 8 月CHINA MINING MAGAZINEAug.2023effect of mining environmental management.From the perspective of mineral types,energy mines andmetal mines positively support the effect of mine environmental management;from the perspective ofproduction states,discontinued mines and closed or closed pit mines contribute to the improvement ofthe effect of mine environmental management;from the perspective of mining methods,open-pit mininghas a positive impact on the effect of mine environmental management,while underground mining has asignificant negative impact on the effect of mine environmental management.And all of the abovefactors have significant regional heterogeneity in their impact on the effect of mine environmentalmanagement.Keywords：mining enterprise；mine environment；restoration and treatment；governance effect；influencing factor 0引言2009 年，原国土资源部颁布的矿山地质环境保护规定明确规定了矿山地质环境保护要坚持“谁开发谁保护、谁破坏谁治理、谁投资谁受益”的原则。矿山企业作为矿产开发的主体，承担着矿山地质环境恢复的主要责任。此外，矿山企业参与矿山地质环境保护，具有两方面优势。一方面，由于矿山地质环境是矿山企业在进行矿业活动中形成的，矿山企业对目前形成的矿山地质环境更加熟悉，且在矿山地质环境治理方面具有专业、技术与工程方面的优势。另一方面，矿山企业可以借助矿山地质环境恢复与治理，拓展业务领域，形成新的利润增长点。矿山环境治理成效是指矿区地面塌陷、地裂缝、崩塌、滑坡，含水层破坏，地形地貌景观破坏等环境问题的预防和恢复治理成效。影响矿山环境治理成效的因素有很多，其中最主要的是包括矿山地质环境治理恢复基金在内的矿山环境治理投资。此外，矿山环境压力、矿山技术水平以及矿种等矿山特征因素也会对矿山环境治理成效产生影响。基于此，利用随机效应模型，对矿山环境治理成效的影响因素进行分析，并进一步探讨其地区异质性，以期为提高我国矿山环境治理水平提供参考。1研究综述目前，有关矿山环境治理成效的研究主要集中于矿山环境治理成效评价与矿山环境治理成效影响因素两方面。1）矿山环境治理成效评价：一部分学者以矿山问题为导向，利用土地利用与复垦率以及矿区生态景观恢复等评价矿山环境治理成效1-4；还有一部分学者从社会效益、环境效益、经济效益、减灾效益等综合效益方面对矿山环境治理成效进行评价5-7。2）矿山环境治理成效影响因素：矿山企业的环境治理投资会直接作用于矿山环境恢复治理，提高矿山环境治理成效，但除矿山企业的环境治理投资外，还有矿山环境压力、矿山技术水平以及矿种等矿山特征因素影响其成效。第一，矿山环境压力。一般来说，在其他条件相同的情况下，自然环境良好、环境压力小的地区，环境保护的投资与紧迫性相对较小。与之相反，自然环境较恶劣、环境压力大的地区，对环境治理的需求就会更大8。第二，矿山技术水平。一方面，先进的开采技术、排水技术和补给技术不仅可以减少对矿山原始地貌的破坏，还可以减少滑坡及相关次生地质灾害的影响和破坏，减轻矿山环境治理的难度9。另一方面，适宜的消灾修复、工程治理、生态修复、生物修复技术可以通过加强地质结构、恢复生态系统等有效改善或缓解矿山环境问题和影响程度10-11。第三，矿种、生产状况、开采方式、绿色矿山等矿山特征因素。首先，矿种的不同直接影响了矿山环境的治理模式与治理难度。在金属矿产开采过程中，涉及到许多富含有金属硫化物的围岩和矿石，会在物理化学反应下形成富含重金属离子的酸性废水而污染当地的水生态环境。而非金属矿产开采过程中，暴露于空气中的非金属矿产则会造成比较严重的扬尘等空气污染问题12-15。其次，生产状况也会影响矿山环境治理成效。生产矿山在矿山环境治理过程中不仅要考虑过去开采活动对地层、地表的破坏，还要考虑现在以及将来的开采活动对矿山环境的影响。而停产或闭坑矿山可能由于长时间荒废或无主，生态环境破坏严重，次生灾害显现，且矿山恢复治理责任不清，修复难度较大16-17。再次，不同的开采方式也直接导致了不同的矿山环境问题与不同的矿山环境治理方式。露天开采会占用大量土地资源，且直接破坏地表植被，加剧水土流失与土地荒漠化。而地下开采会破坏岩层结构和水循环，大规模地下采空区的产生可能造成地面塌陷18-20。最后，绿色矿山本身就强调在矿产资源开采过程中充分考虑环境影响、资源消耗、科技水平、社区和谐等要素，其矿山环境治理成效自然比普通矿山高。不同地区矿山环境治理投资、矿山环境压力、矿山技术水平以及矿种等矿山特征因素对矿山环境第 8 期王箫航，等：矿山企业矿山环境治理成效影响因素分析 49 治理成效的影响也不同。例如，我国东部地区、中部地区、西部地区地域差异显著，地区之间自然生态环境条件、经济社会发展水平和面临的生态环境问题各不相同，即使矿山企业对矿山环境治理的投资相同，但矿山地质环境治理的成本不同，矿山地质环境治理利益相关方的权、责、利也不同，矿山环境治理成效自然也不同11-12。2研究方案设计 2.1变量选取 2.1.1被解释变量矿山环境治理成效是指因矿产资源勘查开采等活动造成矿区地面塌陷、地裂缝、崩塌、滑坡，含水层破坏，地形地貌景观破坏等的预防和恢复治理成效。因此，参照已有文献，选择矿山当年恢复治理面积来衡量矿山环境治理成效（EMit）21。2.1.2解释变量考虑到数据的可得性，选取矿山企业当年的矿山环境恢复治理投资额来衡量矿山企业环境治理投资（IMit）。2.1.3控制变量考虑到各矿山环境治理成效还会受到矿山自身条件与特征的影响，因此设置了六个控制变量。一是矿山环境压力（MEPit）。矿山环境治理成效与环境压力密切相关，以当年矿山应恢复治理面积来衡量这一指标。二是矿山技术水平（Tecit）。矿山技术水平是当前影响矿产资源利用效率与矿山恢复治理效率的关键因素，该变量以矿山技术人员占矿山从业人员的比重来衡量22。三是矿种（Typeit）。不同矿种的矿山环境治理难度不同，矿山环境治理成效也不同，因此设定虚拟变量 Type1 与 Type2。若矿种为能源矿产，Type1 取 1，若矿种不是能源矿产，则取 0；若矿种为金属矿产，Type2 取 1，若矿种不是金属矿产，则取 0。四是生产状况（Stateit）。矿山的生产状况也会对矿山环境治理成效产生影响，因此选取生产状况作为控制变量：若矿山为生产矿山，State1 取 1，若矿山不是生产矿山，则取 0；若矿山为停产矿山，State2取 1，若矿山不是停产矿山，则取 0；若矿山为关闭或闭坑矿山，State3 取 1，若矿山不是关闭或闭坑矿山，则取 0。五是开采方式（Methodit）。开采方式不同直接导致了矿山环境治理方式的不同，因此选取该变量作为控制变量：若矿山为地下开采，Method1 取 1，若矿山不是地下开采，则取 0；若矿山为露天开采，Method2 取 1，若矿山不是露天开采，则取 0；六是绿色矿山（Greenit）。2010 年国土资源部关于贯彻落实全国矿产资源规划发展绿色矿业建设绿色矿山工作的指导意见规定了国家级绿色矿山基本条件，对绿色矿山综合利用、环境保护、土地复垦等方面提出了硬性规定，如矿区环境优美、绿化覆盖率达到可绿化区域面积的 80%以上。这表明相较于其他矿山，绿色矿山的环境恢复治理成效会更好，因此选取绿色矿山作为控制变量，若矿山为国家级绿色矿山，Green1 取 1，若矿山不是国家级绿色矿山，则取 0。2.2数据来源与和变量处理变量的代表含义、测量方法及数据来源见表 1，其中，绿色矿山指标来自于截至 2021 年 1 月 11 日自然资源部公布的全国绿色矿山名录；其他数据均来自国土资源部矿产资源开发利用统计直报管理分析系统（非油气）。综合 2020 年和 2021 年矿产资源开发系统数据，得到共 38 921 家矿山企业有关治理面积、技术人员占比、矿山特征等数据，并进行四个步骤的处理：剔除有缺失值与错误值的矿山；剔除矿山土地使用面积为零的矿山；为了消除异方差与极端值的影响，对矿山环境恢复治理成效（EMit）、矿山环境治理投资（IMit）以及矿山环境压力（MEPit）进行取对数处理；对矿山环境恢复治理成效的对数（LnEMit）、矿山环境治理投资的对数（LnIMit）以及矿山环境压力的对数（LnMEPit）进行缩尾处理，最终得到了 30 954家矿山 20202021 年的面板数据。2.3模型构建在总结现有关于矿山企业环境治理投资与矿山环境治理成效关系研究的基础上，本文基于矿山环境恢复治理的实际，构建了适用于该矿山面板数据的随机效应模型，具体表达式见式（1）。LnEMit=1LnIMit+2Conit+ui+it（1）式中：LnEMit为 i 矿山第 t 年恢复治理面积的对数；LnIMit为 i 矿山第 t 年矿山环境恢复治理投资额的对数；Conit为一系列控制变量，包括矿山环境压力、矿山技术水平、矿种等矿山特征因素；1和 2为系数；ui为个体随机效应；it为误差项。3实证结果与分析 3.1描述性统计由表 2 可知，矿山环境治理成效（EMit）的平均值为 1.730，标准差为 13.134，这在一定程度上表明矿山环境恢复治理成效整体水平有待提高，各矿山当年恢复治理面积存在差异。矿山环境治理投资（IMit）的平均值为 78.332，标准差高达 1 349.320，而且最小值与最大值相差很大，说明近两年矿山企业矿山环境治理投资数额在矿山企业间存在较大差距。矿山 50 中 国 矿 业第 32 卷环境压力（MEPit）的平均值为 12.721，标准差为 87.155。由此可见，矿山应恢复治理面积仍然较大且各矿山差异明显，矿山环境的恢复任重而道远。矿山技术水平的平均值为 25.037，标准差为 21.825，表明矿山技术人员约占矿山工作人员的四分之一左右，但是不同矿山的技术人员占比差别明显。能源矿山Type1、金属矿山 Type2 的平均值分别为 0.109、0.176，这说明在 30 954 家矿山样本中，金属矿山与能源矿山只占样本的 30%左右，大多数矿山企业仍是非金属矿山。生产矿山 State1、停产矿山 State2、关闭或闭坑矿山 State3 的平均值分别为 0.514、0.367、0.010，这说明生产矿山占全国样本半数以上，停产矿山与关闭或闭坑矿山数量较少。地下开采矿山 Method1、露天开采矿山 Method2 的平均值分别为 0.299、0.664，这显示样本中露天开采矿山最多，占比 70%左右，与我国非金属矿山较多的实际情况相匹配。绿色矿山Green1 的平均值为 0.029，说明国家级绿色矿山占样本的极少数。3.2随机效应回归本文采用带聚类稳健标准误的个体随机效应模型，对矿山环境治理投资等影响因素进行回归。需要说明的是，各逐步回归模型中变量的 VIF 均小于10，因此模型不存在严重的多重共线性，具体的回归结果见表 3。由表 3 可知，列（1）至列（7）表示随着控制变量的逐步增加，模型的拟合优度有了明显改善。但无论控制变量是否增加，矿山环境治理投资与矿山环境治理成效之间都呈显著正相关关系，符合现实情况。且从列（7）可知，矿山环境治理投资每提高1 个单位，矿山环境治理成效就会显著增加 0.359 个单位，由此可见矿山环境治理投资的重要作用。此外，矿山环境压力也与矿山环境治理成效显著正相关，甚至比矿山环境治理投资的影响更大。这说明，我国高强度的矿山环境政策与历史遗留的矿山环境问题对矿山环境的恢复起到了更加强劲的促进作用。而矿山技术水平与矿山环境治理成效的关系并不显著，可能是因为选取技术人员占比并不能完全代表矿山环境治理的技术水平，矿山技术人员可能更擅于解决采选矿产方面的技术问题，但对于提高矿山环境恢复治理方面的技术水平则不能起到足够的促进作用。矿种、生产状况、开采方式等矿山特征也是影响矿山环境治理成效的重要因素。不同矿种的矿山环境治理成效显著不同，能源矿山 Type1 与金属矿山 Type2 虽均与矿山环境治理成效显著正相关，但能源矿山对其影响明显更大。不同生产状况的矿山环境治理成效也存在明显差异，生产矿山 State1 的回归 表 1 变量定义表Table 1 Variable definition table变量性质代表含义变量名称测量方法数据来源被解释变量矿山环境治理成效EMiti 矿山第 t 年恢复治理面积矿产资源开发利用统计直报管理分析系统（非油气）解释变量矿山环境治理投资IMiti 矿山第 t 年矿山环境恢复治理投资额控制变量矿山环境压力MEPiti 矿山第 t 年应恢复治理面积矿山技术水平Teciti 矿山第 t 年技术人员占比矿种Type1是否为能源矿产，是，取 1；否，取 0Type2是否为金属矿产，是，取 1；否，取 0生产状况State1是否为生产矿山，是，取 1；否，取 0，State2是否为停产矿山，是，取 1；否，取 0State3是否为关闭或闭坑矿山，是，取 1；否，取 0开采方式Method1是否为地下开采，是，取 1；否，取 0Method2是否为露天开采，是，取 1；否，取 0绿色矿山Green1是否为国家级绿色矿山，是，取 1；否，取 0全国绿色矿山名录 表 2 描述性统计Table 2 Descriptive statistics变量样本数平均值标准差最小值最大值EMit61 9081.73013.13401 373IMit61 90878.3321 349.3200306 000MEPit61 90812.72187.15504 747.606Tecit61 90825.03721.8250100Type161 9080.1090.31101Type261 9080.1760.38101State161 9080.5140.50001State261 9080.3670.48201State361 9080.0100.09701Method161 9080.2990.45801Method261 9080.6640.47201Green161 9080.0290.16901第 8 期王箫航，等：矿山企业矿山环境治理成效影响因素分析 51 系数虽然为正，但并不显著；而停产矿山 State2 与关闭或闭坑矿山 State3 却在 1%水平上显著为正，且关闭或闭坑矿山对其正向影响更加明显。对于不同开采方式，地下开采 Method1 在 1%水平上显著为负，露天开采 Method2 则在 5%的水平上显著为正，即地下开采矿山不利于矿山环境的治理与恢复，而露天开采矿山对矿山环境治理成效的提高具有正面影响。国家级绿色矿山对矿山环境治理成效的影响并不显著，可能是由于已经成为国家级绿色矿山的企业其矿山环境治理成效已经达到标准，只需维持。3.3地区异质性分析为研究不同地区矿山企业环境治理投资等因素对矿山环境治理成效的影响差异，本文分别对东部地区、中部地区、西部地区的矿山企业样本进行分组回归，回归结果见表 4。东部地区、中部地区、西部地区矿山环境治理投资对矿山环境治理成效的方向与显著性与全国样本一致，均在 1%水平上显著为正。其中，东部地区矿山恢复投资的回归系数高于全国与中部地区、西部地区。事实上，由于东部地区经济发展较快，产业结构更完整，具有较为健全的矿山环保设施与技术体系，因此在矿山治理投资相同的情况下，东部地区矿山环境治理成效更有可能高于其他地区。西部地区矿山环境压力对矿山环境治理成效的影响高于全国与东部地区、中部地区。可能由于西部地区矿山环境问题较东部地区、中部地区更为严峻，西部地区矿山环境压力对矿山环境的恢复治理有着更强的驱动。东 部 地 区 金 属 矿山 Type2、露 天 开 采 矿 山Method2 对矿山环境治理成效影响高于全国与中部地区、西部地区。因为我国东部地区主要矿产是金属矿产与露天开采的建材与砂石土矿，再辅以有针 表 3 随机效应回归分析Table 3 Random effects regression analysis变量（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）LnEMitLnEMitLnEMitLnEMitLnEMitLnEMitLnEMitLnIMit0.557*0.367*0.368*0.363*0.364*0.359*0.359*（0.006）（0.006）（0.006）（0.007）（0.007）（0.007）（0.007）LnMEPit0.452*0.453*0.451*0.453*0.441*0.441*（0.006）（0.006）（0.006）（0.006）（0.006）（0.006）Tecit0.0010.0010.0010.0000.000（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）Type10.139*0.143*0.609*0.609*（0.041）（0.041）（0.048）（0.048）Type20.0060.0130.374*0.375*（0.028）（0.028）（0.037）（0.037）State10.155*0.0720.073（0.046）（0.045）（0.045）State20.240*0.192*0.192*（0.048）（0.048）（0.048）State31.067*0.971*0.972*（0.114）（0.114）（0.114）Method10.479*0.479*（0.051）（0.051）Method20.105*0.105*（0.050）（0.050）Green10.024（0.049）_cons2.319*2.100*2.115*2.116*2.283*2.243*2.244*（0.023）（0.021）（0.024）（0.024）（0.050）（0.070）（0.070）N27 11623 21423 21423 21423 21423 21423 214adj.R20.301 20.523 80.523 90.524 20.526 60.533 60.533 6注：括号中为标准差；*、*、*分别代表 1%、5%、10%显著性水平。52 中 国 矿 业第 32 卷对性的环境政策，故目前东部地区金属矿山与露天开采矿山对矿山环境治理成效正向影响更加显著。西部地区能源矿山 Type1、停产矿山 State2、关闭或闭坑矿山 State3 的回归系数远高于东部地区、中部地区，地下开采矿山 Method1 的回归系数也更小，可能是因为我国能源矿山主要集中在西部地区，且能源矿山以地下开采为主。且在我国“十四五”历史遗留矿山生态修复行动计划指导下，西部地区首当其冲，进行了大规模环境修复工作，使其停产矿山、关闭或闭坑矿山的影响更加显著。值得注意的是，生产矿山 State1 对矿山环境治理成效的影响在全国样本回归中并不显著，但在东部地区和西部地区回归中，其在 5%水平上显著为正，且回归系数高于全国水平，可能与东部地区一些传统矿山依旧生产，以及西部地区新建生产矿山偏多有关，因此，东部地区、西部地区回归系数更高。3.4稳健性检验为确保回归结果的稳健性，本文进行了一系列稳健性检验，具体如下所述。检验一：加入遗漏变量矿山规模 Sizeit。在通常情况下，规模越大的矿山，资金流量和资本实力都更强，矿山会更有意愿与实力参与矿山环境的恢复与治理，有利于提高矿山环境治理成效，因此选取矿山规模作为遗漏的控制变量进行随机效应的回归。检验二：改变样本容量，从30 954 家矿山中随机抽取 4 397 个样本来测试回归结果是否稳健。检验三：改变估计模型，进行带聚类稳健标准误的混合回归（ols），来测试回归结果是否稳健。三个检验的结果均显示，除个别控制变量的显著性有所差异外，其他变量的显著性与系数和主回归基本相同，因此研究结论稳健可靠。4结论1）除矿山技术水平、绿色矿山建设对矿山环境治理成效的影响不明显外，矿山环境治理投资、矿山环境压力、矿种、生产状况、开采方式均显著影响矿山环境治理成效。其中，矿山环境治理投资、矿山环境压力与矿山环境治理成效正相关。按矿种划分的能源矿山与金属矿山、按生产状况划分的停产矿山与关闭或闭坑矿山以及按开采方式划分的露天开采矿山也有利于提高矿山环境治理成效。但地下开采矿山对矿山环境治理成效具有显著负面影响。2）矿山环境治理投资、矿山环境压力等正向因素对矿山环境治理成效的影响程度不同。其中矿山环境压力矿山环境治理投资，能源矿山金属矿山，关闭或闭坑矿山停产矿山生产矿山。3）地区异质性明显，东部地区矿山环境治理投资对矿山环境治理成效的正向作用最高。且相比于中部地区、西部地区，东部地区金属矿山、生产矿山、露天开采矿山更有利于矿山环境的恢复治理。而西部地区矿山环境压力、能源矿山、停产矿山以及关闭或闭矿矿山对矿山环境治理成效的正向影响更大，地下开采矿山更不利于矿山环境的恢复治理。基于此，我国不仅要继续加强政策支持，鼓励矿山企业加大环境治理投资，还需根据矿山环境压力、矿种等矿山特征以及所在地区对矿山地质环境进行分级、分类、分区治理，因地制宜、因时制宜、精准治理，提高矿山环境治理成效，努力实现矿山生态的有效恢复与矿业的绿色发展。此外，本文基于矿山环境以及矿山内部因素等，探讨其对矿山环境治理成效的影响，但实际上地区经济发展水平、地区环境政策强度以及公民意识等社会因素都会影响到矿山环境治理成效的高低，以待深入探究。表 4 分地区回归Table 4 Regional regression变量全国东部地区中部地区西部地区LnEMitLnEMitLnEMitLnEMitLnIMit0.359*0.449*0.346*0.348*（0.007）（0.016）（0.012）（0.010）LnMEPit0.441*0.346*0.449*0.466*（0.006）（0.016）（0.012）（0.009）Tecit0.0000.0000.0020.001（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）Type10.609*0.406*0.572*0.575*（0.048）（0.199）（0.090）（0.064）Type20.375*0.562*0.281*0.324*（0.037）（0.068）（0.066）（0.059）State10.0730.206*0.1150.134*（0.045）（0.104）（0.078）（0.065）State20.192*0.1470.0010.310*（0.048）（0.109）（0.080）（0.070）State30.972*0.615*0.654*1.203*（0.114）（0.228）（0.210）（0.156）Method10.479*0.314*0.445*0.590*（0.051）（0.103）（0.084）（0.080）Method20.105*0.182*0.1300.007（0.050）（0.094）（0.085）（0.078）Green10.0240.1250.0100.090（0.049）（0.079）（0.085）（0.087）_cons2.244*2.760*1.978*2.176*（0.070）（0.152）（0.121）（0.103）N23 2144 0087 00412 202adj.R20.533 60.528 20.549 20.530 8注：括号中为标准差；*、*、*分别代表 1%、5%、10%显著性水平。第 8 期王箫航，等：矿山企业矿山环境治理成效影响因素分析 53 参考文献（References）：郭玉斌,高牧寒,杨义炜.山西省矿山环境恢复治理年度监测与分析J.金属矿山，2020（8）：204-208.GUO Yubin,GAO Muhan,YANG Yiwei.Annual monitoring andanalysis of mine 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