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中国有色金属产业链转型效率研究 被引量:4

Study on the transformation efficiency of China’s non-ferrous metal industrial chain
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摘要 受当前经济形势和资源约束的影响,我国有色金属产业迫切需要提升效率、加快转型。本文基于网络DEA模型和Malmquist指数相结合的研究方法,选取2005~2016年中国26个省(区、市)的面板数据,测算了有色金属冶炼过程的整体及分阶段转型效率和全要素生产率(MPI)变化情况。结果表明:我国有色金属产业链的技术进步、纯技术效率变化、规模效率变化均受冶炼及压延加工阶段的主导;在技术进步、规模效应增长的同时,产业链的纯技术效率下降。有色金属产业链转型效率主要受冶炼及压延加工阶段影响,仅靠技术和规模并不能有效促进产业转型,企业需要从多角度提升综合能力,促进高效发展。 Affected by the current economic situation and resource constraints,China's non-ferrous metal industry urgently needs to improve efficiency and accelerate transformation.Based on the research method of combining network DEA model and Malmquist index,panel data of 26 provinces in China from 2005 to 2016 are selected to calculate the overall and phased transformation efficiency and total factor productivity(MPI)changes in the non-ferrous metal smelting process.The results show that the technological progress,the change of pure technical efficiency and the change of scale efficiency of China's non-ferrous metal industry chain are all dominated by smelting and pressing stages.With the development of technology and the increase of scale effect,the pure technical efficiency of the industrial chain declines.It shows that the transformation efficiency of non-ferrous metal industry chain is mainly affected by the smelting and pressing stage.Only relying on technology and scale cannot effectively promote industrial transformation,and enterprises need to improve comprehensive capacity from multiple perspectives to promote efficient development.
作者 屠年松 谢冉 王欣 TU Niansong;XIE Ran;WANG Xin(Faculty of Management and Economics,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650000,China)
出处 《中国矿业》 北大核心 2020年第2期32-39,共8页 China Mining Magazine
基金 国家自然科学基金项目“基于边界效应视角的GMS空间经济一体化推进机制研究”资助(编号:41461026) 云南省院省校合作人文社科项目“云南传统工业产业转型升级的提升路径与支持政策研究:以黑色金属和有色金属产业为例”资助(编号:SYSX201709) 云南省哲学社会科学规划项目重点项目“区域价值链合作视角下云南省制造业价值链升级路径研究”资助(编号:ZD201904)
关键词 有色金属 产业链 转型效率 网络DEA-Malmquist模型 全要素生产率(MPI) non-ferrous metal industry chain transformation efficiency network DEA-Malmquist model total factor productivity(MPI)
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