当前，我国正处于金属资源消费峰值，金属资源需求量不断增大，金属矿产的进口量也在不断上升。以国家经济安全为目标，将城市矿产理念融入矿产资源开发中，是金属资源安全保障的有效途径。1相关研究目前，国内学者从多个角度对影响城市矿产资源开发利用的因素进行了探索，具有非常重要的意义。靳现凯等[1]认为回收和加工是城市矿产资源开发的两个阶段。回收是指将废弃金属收集整理后空间位置转移，整个过程无法产生价值，但会产生回收费用，回收费用需要加工产生的利润作为补偿。刘航[2]认为只有建立城市矿产资源回收共生网络才能使城市矿产资源开发再利用得到可持续发展，有效调动回收企业的积极性和参与度。王昶等[3]认为确定回收工厂的数量以及位置是回收网络构建的核心工作，科学的布局才能保证回收系统高效运行。舒元锋等[4]认为建立科学的回收网络非常重要，回收工厂位置、数量的设置，对回收网络中各合作方利益有着重要影响，在回收废弃物过程中，多表现为回收单价低而运输成本较高。何绪文等[5]认为在实际城市矿产资源开发与利用过程中，影响回收经济性的因素较多，其中运营费、废物转化效率、回收价格等为主要影响因素。刘孝奇[6]认为前期投资对回收工厂的影响较大，产品附加值和回收工厂的前期投资规模大小成正比。相关研究成果为城市矿产资源开发利用的进一步研究打下了坚实基础，综合来看，前期成果还有不足之处。定性分析较多，定量分析较少；影响因素并未在定量分析的基础上提出，相关成果大多基于理论研究过程进行总结。文章将借鉴现有研究成果，运用结构方程分析方法，对城市矿产开发利用影响因素进行分析，构建相应分析模型，从实证角度进行研究。2研究假设“城市矿产”与自然矿产相比，属于可循环利用资源。城市矿产在现代化建设进程中产生，属于“地上资源”，分布广泛且零散，收集整理周期长。城市矿产资源开发利用影响因素的概念模型如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.03.017.F001图1城市矿产资源开发利用影响因素的概念模型城市矿产资源的开发利用程度由开发主体自身功能条件决定，开发主体回收网络的优劣影响城市矿产资源开发利用的广度，开发技术影响城市矿产资源开发利用的深度。开发主体自身的能力和条件对城市矿产资源开发利用具有决定性影响。城市矿产资源开发利用既是国家战略又是企业行为，城市矿产资源的开发利用成本受多种因素影响，城市矿产资源开发成本影响城市矿产资源开发的效果。城市矿产资源开发利用作为新兴产业，需要政府的支持和高度关注，竞争环境也是城市矿产资源开发利用的影响因素之一。受管理方法、人员素质等因素的影响。针对城市矿产资源开发利用的特点，结合国内外现有的研究成果，文章将城市矿产资源开发利用回收网络、运营成本、开发技术、城市矿产资源产业竞争环境和城市矿产资源开发利用政策支持作为城市矿产资源开发利用的影响因素，即外生变量和内生变量，以此构建概念模型。根据城市矿产资源开发利用的研究成果，分析可行的研究思路，结合概念模型，在结构变量方面，对城市矿产资源提出假设：H1：回收网络对城市矿产资源开发利用程度具有正向影响；H2：开发成本对城市矿产资源开发利用程度具有正向影响；H3：开发技术对城市矿产资源开发利用程度具有正向影响；H4：产业竞争环境对城市矿产资源开发利用程度具有正向影响；H5：政策措施对城市矿产资源开发利用程度具有正向影响。3数据分析3.1问卷设计与数据收集城市矿产资源回收网络问卷如表1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.03.017.T001表1城市矿产资源回收网络问卷城市矿产资源回收网络评价等级你对本单位回收网络信息化程度评价1、2、3、4、5、6、7你对本单位回收网络标准化评价1、2、3、4、5、6、7你对本单位回收网络装备水平评价1、2、3、4、5、6、7注：1代表“非常差”；7代表“非常好”。文章针对影响因素、研究假设设计了相关调查问卷，制定了相关测度表，为潜变量设计了11组显变量，如潜变量城市矿产资源回收网络（ξ1）由显变量回收网络信息化程度（X1）、回收网络标准化（X2）、回收网络装备水平（X3）测度。对每一个显变量，设计3~5个相关问题进行测度，如回收网络信息化程度（X1），主要测定回收网点信息化覆盖面积、各回收网点之间的信息共享、各回收网点对信息的反应速度。根据实际调查，设定了7级选项供调查对象进行选择。文章以广西两家城市矿产资源开发公司、发改委、地质矿产勘查开发局为调研单位，以调研单位内部高、中、低三个层级的工作人员为基本单元，通过邮件、微信、电话等方式进行调查。调查自2021年12月起，2022年1月初结束，历时1个月。为了提高调查的准确性，累计发放问卷500份，问卷回收共计416份，调查问卷回收率为83%，符合问卷调查的要求。3.2问卷信度与效度检验问卷信度即问卷可靠性以及可信度，为了保证问卷的调查结果优良程度，在问卷正式开展前，需要对问卷进行信度和效度测试。Cronbach's Alpha是一种常用的检验信度方法，通过此方法进行检验，所有系数均在合理区间（0.724~0.819），即表明问卷具有较高信度。效度是指某一项研究的真实性和准确度的反映，文章采用内容效度比进行测量：CVR=ne-N/2N/2 （1）式中：ne——测量对象范围的人数；N——所有调查的人数。内容效度比测量结果基本范围-0.10~1.00。测量结果数值越大，效度越高。问卷调查选定了调研单位内相关专家、学者以及管理人员共28名，测量结果均在0.7以上，问卷效度较高。3.3结构方程模型路径图的辨识根据设计的模型以及各因素间的关系，构建的城市矿产资源开发利用影响因素结构方程模型路径如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.03.017.F002图2城市矿产资源开发利用影响因素结构方程模型路径由图2可知，设定需要参数（t），由潜变量指向显变量的路径系数λ（x）和λ（y）共计13个、显变量的残差δ和ε共计15个、潜变量之间的路径系数λ（ξ）和λ（η）共计5个，数据点数目有外生显变量（p）共计13个、内生显变量共计（q）2个。模型路径自由度：df=p+q×p+q+12-t （2）经计算得df=136-38=980。通过分析与表述，模型辨识度比较容易。3.4结构方程模型的拟合运用根据实际情况和城市矿产资源开发利用分析的需要，文章运用AMOS软件，对于受样本影响较小的卡方与自由度的比值（CMIN/DF）、近似误差均方根（RMSEA）、模型的拟合优度指数（GFI）、修正拟合优度指数（AGFI）、规范拟合指数（NFI）作为相应的评价指标，结构方程模型拟合系数如表2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.03.017.T002表2结构方程模型拟合系数指标拟合系数CMIN/DF1.685RMSEA0.069GFI0.813AGFI0.836NFI0.834当CMIN/DF2时，说明模型的整体效果良好。按照莱尔等学者的研究，当RMSEA0.08，GFI、NFI、ACFI的取值在0.8~0.9区间时，模型拟合效果较良好。3.5参数估计与检验运用AMOS软件对模型中的各因子载荷和路径系数进行分析，得到表3和表4。10.19301/j.cnki.zncs.2023.03.017.T003表3标准化因子载荷观察变量标准化因子载荷X1（ξ1）0.685 2X2（ξ1）0.595 2X3（ξ1）0.612 4X4（ξ2）0.812 5X5（ξ2）0.748 7X6（ξ2）0.769 4X7（ξ3）0.859 5X8（ξ3）0.879 8X9（ξ3）0.843 4X10（ξ4）0.565 3X11（ξ4）0.496 2X12（ξ5）0.689 5X13（ξ5）0.712 3Y1（η1）0.656 4Y2（η1）0.728 510.19301/j.cnki.zncs.2023.03.017.T004表4标准化路径系数潜变量路径标准化路径系数0.000 1水平下的显著性假设验证结果ξ1 η10.656 2显著支持H1ξ2 η10.713 3显著支持H2ξ3 η10.585 1显著支持H3ξ4 η10.735 2显著支持H4ξ5 η10.758 5显著支持H5因子载荷大于0.4是极大自然法的基本要求，表3中的系数均大于0.4，从实际结果分析，观测模型得到了各因子强有力的解释。分析数据结果，外生潜变量（城市矿产回收网络），观察变量X1（回收网络信息标准）的载荷最大，说明X2对第一个外生潜变量的贡献最大，其次为X3和X2；观察变量X4（加工投入）对第二个外生潜变量（城市矿产开发成本）的贡献最大，其次为X6、X5；观察变量X8（科技应用能力）对第三个外生潜变量（城市矿产开发技术）的贡献最大，其次为X7和X9；观察变量X10（行业约束机制）对第四个外生潜变量（城市矿产竞争环境）的贡献最大，其次为X11；观察变量X13（政策措施影响程度）对第五个外生潜变量（城市矿产政策措施）的贡献最大，其次为X12；观察变量Y2（开发利用深度）对第一个内生潜变量（城市矿产开发利用程度）的贡献最大，其次为Y1。由表4可知，潜变量之间的影响系数，外生潜变量ξ1、ξ2、ξ3、ξ4和ξ5对内生潜变量η1影响系数分别为0.656 2、0.713 3、0.585 1、0.735 2和0.758 5，表示城市矿产回收网络、城市矿产开发成本、城市矿产开发技术、城市矿产竞争环境和城市矿产政策措施每增加一个标准单量，会促进城市矿产开发利用的整体程度增加，其增量分别为0.656 2、0.713 3、0.585 1、0.735 2和0.758 5个标准单量。4结语城市矿产资源开发利用主要受到回收网络、开发成本、开发技术、竞争环境和矿产政策等方面的影响。影响效果由高到低依次为城市矿产开发技术、城市矿产开发成本、城市矿产政策措施和城市矿产回收网络、城市矿产竞争环境。结合成果分析，对我国城市矿产资源开发利用提出相应建议。（1）整合各种资源，推动开发技术创新。城市矿产开发技术对城市矿产开发利用程度的影响最大，城市矿产开发技术是提升城市矿产开发利用程度的关键因素。科技创新能力（X8）对城市矿产开发技术（ξ3）的整体载荷最大，科技创新投入（X7）的影响紧随其后。可见，提升城市矿产开发利用程度和城市矿产开发技术至关重要，而城市矿产开发技术的提升，关键是提升技术创新能力，强化科技创新投入，提升技术运用能力。（2）完善相关政策，强化制度保障。通过数据分析与对比，由表4可知，ξ5对η1的路径系数为0.758 5，表明城市矿产政策措施对城市矿产开发利用程度有着较为显著的影响。根据表3的数据，在城市矿产政策措施的几个显变量中，政策措施影响程度（X13）对潜变量ξ5的载荷最大，达到0.712 3，其次为政策目标完成程度（X12）。显然，制定相关城市矿产政策措施，应着重协调各部门之间的利益交集点、加强部门之间的业务协同，实现政策引导的真正的目，保证政策效益最大化。（3）提升网络信息化，促进回收网络科学化管理。城市矿产回收网络（ξ4）对应η1，路径系数低于ξ1、ξ2和ξ5，但通过对城市矿产资源利用链条的分析，城市矿产回收网络的影响力不能忽视。由表3可知，X10对ξ4的因子载荷最大，在提升城市矿产开发利用程度时，建成科学、畅通、系统化的城市矿产回收网络十分重要。问卷调查结果显示，建立健全城市矿产回收网络，应提高回收网络信息化程度，实现回收网点信息化管理，保证在最短时间内完成各类必要信息的收集和整理工作，并完成信息成果的功能转化；要根据实际需要，建立科学、合理、有效的回收网点分布体系，实现城市矿产回收信息资源标准化。