中國有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型效率研究

屠年松，謝 冉，王 欣

(昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650000)

有色金屬產(chǎn)業(yè)包含礦產(chǎn)采選、礦材壓延加工等環(huán)節(jié)，涉及銅、鋁、鉛、鋅、鎳、錫、銻、鎂、海綿鈦、汞共10種礦種原料，具有產(chǎn)品種類多、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高、應(yīng)用領(lǐng)域廣的特點，是制造業(yè)的重要基礎(chǔ)之一，也是實現(xiàn)制造強(qiáng)國的重要支撐?！笆濉币詠?，在產(chǎn)業(yè)需求縮水、產(chǎn)能過剩嚴(yán)重和資源約束日益緊迫的形勢下，有色金屬產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到價格下跌、融資困難和出口受阻等不利因素的阻礙。2017年，10種有色金屬產(chǎn)量5 378萬t，同比增長3.0%；2018年1～11月10種有色金屬產(chǎn)量為5 043萬t，同比增長6.1%。2005～2016年礦采選業(yè)、冶煉及壓延加工業(yè)的利潤總額如圖1所示，冶煉及壓延加工業(yè)利潤額呈波動上升趨勢，且與礦采選業(yè)的利潤額差距逐年擴(kuò)大。銅、鋁、鋅、鉛五年價格走勢見圖2，從圖2中可以看出，這4種有色金屬價格都呈現(xiàn)出不同程度的“下跌—回升—下行”趨勢，2018年中國有色金屬產(chǎn)業(yè)的下行受中美貿(mào)易摩擦、美聯(lián)儲加息影響較大，因此，提高生產(chǎn)效率是有色金屬產(chǎn)業(yè)的迫切需求。

圖1 2005～2016年礦采選業(yè)、冶煉及壓延加工業(yè)利潤額Fig.1 Profit of mining stage,smelting and rollingstage from 2005 to 2016(資料來源：2006～2017年《中國有色金屬工業(yè)年鑒》)

圖2 銅鋁鋅鉛五年價格走勢圖Fig.2 Five-year price trend chart of copper,aluminum,zinc and lead(注：價格由14天均值算出；銅、鋁、鋅、鉛四種有色金屬產(chǎn)量占我國有色金屬總產(chǎn)量約96%，價格走勢基本代表了有色金屬行業(yè)的市場行情；資料來源：有色金屬價格網(wǎng))

2016年，工業(yè)和信息化部編發(fā)《有色金屬工業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016～2020年)》，指導(dǎo)有色金屬工業(yè)通過控制產(chǎn)能、提升效率、提升效益和質(zhì)量、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)調(diào)整，為“中國制造2025”貢獻(xiàn)力量。提升效率、促進(jìn)轉(zhuǎn)型的前提是明確當(dāng)前我國有色金屬產(chǎn)業(yè)的效率水平，因此，對于有色金屬冶煉過程的轉(zhuǎn)型效率及全要素生產(chǎn)率測算具有重要現(xiàn)實意義。

1 研究現(xiàn)狀

近年來，我國有色金屬產(chǎn)業(yè)效率問題得到國內(nèi)外學(xué)者越來越多的關(guān)注和研究。在生產(chǎn)效率方面，WANG等[1]和SHAO等[2]從碳排放的角度將有色金屬產(chǎn)業(yè)的子行業(yè)劃分為四種“排放效率”類型，對于促進(jìn)低效率產(chǎn)業(yè)向高效率產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變的政策決策提供了重要參考。WEI等[3]以DEA方法測算了我國有色金屬冶煉及壓延加工企業(yè)五年的技術(shù)效率。結(jié)果表明，2009年后除有限數(shù)量的大型領(lǐng)先企業(yè)，其他企業(yè)的技術(shù)和規(guī)模效率均處于低位。何維達(dá)等[4]從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度，用DEA方法測算了我國有色金屬工業(yè)的生產(chǎn)效率，實證表明我國有色金屬行業(yè)生產(chǎn)效率整體偏低，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩個因素的交相波動決定了整個行業(yè)的生產(chǎn)率水平呈波動上升態(tài)勢。在產(chǎn)業(yè)鏈理論方面，張建玲等[5-6]根據(jù)食物鏈網(wǎng)原理，構(gòu)建出有色金屬產(chǎn)業(yè)低碳反饋式循環(huán)模式，并以內(nèi)部集成化和外部協(xié)同化模式進(jìn)行供應(yīng)鏈管理。劉春學(xué)等[7]對有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈建立了兩階段(采選階段和冶煉及加工階段)DEA效率評價體系，對2014年我國26個省(區(qū)、市)的有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行了技術(shù)效率和規(guī)模效率評價。

根據(jù)已有研究，DEA是有色金屬產(chǎn)業(yè)效率較好的一種度量模型，它可以在生產(chǎn)函數(shù)不確定、量綱權(quán)重不統(tǒng)一的情況下確定多元投入多元產(chǎn)出系統(tǒng)的效率?，F(xiàn)有研究的不足在于，它們大都將整個生產(chǎn)鏈看做一個整體，采用單階段DEA進(jìn)行測度，沒有區(qū)分內(nèi)部子過程，存在整體效率評估偏差的可能。本文采用劉春學(xué)對有色金屬生產(chǎn)鏈的兩階段(礦采選階段-冶煉及壓延加工階段)劃分方式，利用我國26個省(區(qū)、市)有色金屬產(chǎn)業(yè)2005～2016年的面板數(shù)據(jù)，以網(wǎng)絡(luò)DEA模型和Malmquist指數(shù)相結(jié)合的方法，測度有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈整體和階段性的轉(zhuǎn)型效率、MPI變化情況及其影響因素。

2 計量模型與方法

2.1 基于松弛變量的DEA模型

傳統(tǒng)DEA方法以Farrell技術(shù)效率為理論基礎(chǔ)，可以確保生產(chǎn)前沿凸性，但常會被松弛變量影響決策單元效率的精確度。TONE[8]構(gòu)建了SBM模型，將松弛變量納入效率考察；TSUTSUI等[9]進(jìn)一步提出了DEA模型與SBM模型結(jié)合的動態(tài)模型?；赥ONE和TSUTSUI的模型，本文構(gòu)建了下面的動態(tài)模型以測度各省有色金屬產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效率。

(r=1,2,……，s;t=1,2,……，T)

(i=1,2,……，m;t=1,2,……，T)

(1)

1.3 生化指標(biāo)的測定 喂養(yǎng)8周時，在代謝籠中收集大鼠尿液，測定尿微量白蛋白(MAU)及肌酐(Cr)。尿MAU及Cr測定采用相應(yīng)大鼠ELISA試劑盒(美國GTX公司)，計算兩者比值(ACR)。

2.2 Malmquist全要素生產(chǎn)力指數(shù)

Malmquist全要素生產(chǎn)力指數(shù)(Malmquist Productivity Index)在生產(chǎn)率研究中至關(guān)重要，主要是考察排除各投入要素后技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效益等因素導(dǎo)致產(chǎn)出的增加問題。MALMQUIST[10]最先創(chuàng)造了Malmquist指數(shù)。CAVES等[11]開始將這一指數(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)效率變化的測算。FARE等[12]為考察MPI的變化引入了兩個相鄰時期(假設(shè)從時期t到s時期)展開研究。為避免強(qiáng)加的約束，F(xiàn)ISHER等[13]將MPI定義為t期和s期兩個Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)的幾何平均數(shù)，計算公式見式(2)。

M0(YS,XS,Yt,Xt)=

(2)

M0(Ys,Xs,Yt,Xt)=

EC×TC=

PTEC×TC×SEC

(3)

式中：M0>1表示受評估的決策單元生產(chǎn)力有所改善，反之生產(chǎn)力惡化；純技術(shù)效率PTEC衡量管理水平對相應(yīng)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)力，PTEC>1表示經(jīng)營管理優(yōu)良提升了決策單元的效率值；技術(shù)進(jìn)步TC>1表示跨期的技術(shù)進(jìn)步；規(guī)模效率SEC衡量生產(chǎn)投入對產(chǎn)出增加的貢獻(xiàn)程度，SEC>1表示增加要素投入和擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)?？梢蕴嵘?、增加產(chǎn)出。

3 階段劃分和指標(biāo)選取

3.1 階段劃分

有色金屬生產(chǎn)涉及采礦業(yè)和制造業(yè)，內(nèi)部產(chǎn)業(yè)鏈為“采礦-選礦-冶煉-粗加工-細(xì)加工”，其中“礦采選”和“冶煉及壓延加工”兩大環(huán)節(jié)為核心?？紤]到這兩個環(huán)節(jié)的重要地位和先后順序，本文將“礦采選”定為有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈的第一個階段，“冶煉及壓延加工”為第二個階段，從整體和分段共三個維度分析全國各地區(qū)有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈的效率變動，同時測度管理、規(guī)模和技術(shù)進(jìn)步三個效率變化因素，不僅可以了解不同階段產(chǎn)業(yè)效率的變化以及對整個產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型效率的影響，還可以追溯出效率值的內(nèi)部影響因素。具體流程圖見圖3。

圖3 有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)流程圖Fig.3 Structure flow chart of non-ferrous metal industrial chain

3.2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)處理

評價指標(biāo)選取中，整個產(chǎn)業(yè)鏈的投入指標(biāo)見表1。

4 轉(zhuǎn)型效率測算結(jié)果分析與評價

4.1 轉(zhuǎn)型效率整體分析

由表2和表3可以看出，礦采選階段2005～2016年平均轉(zhuǎn)型效率僅為0.513，且經(jīng)歷了提高之后又下降的趨勢，說明我國有色金屬礦采選業(yè)總體轉(zhuǎn)型效率偏低，且近幾年有惡化的趨勢。從各地區(qū)礦采選階段轉(zhuǎn)型效率看，湖南、云南、甘肅、安徽、貴州、廣西等省(區(qū))作為我國重要的有色金屬產(chǎn)地，效率卻偏低，與實際經(jīng)驗不符，這可能與沒有將各省區(qū)采、選礦廠的數(shù)量和規(guī)模納入考察有關(guān)；浙江、海南等省效率較高，可能是有色金屬產(chǎn)業(yè)在當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占比低，個別礦山高效導(dǎo)致整個行業(yè)呈現(xiàn)高效。從平均轉(zhuǎn)型效率動態(tài)趨勢來看，我國有色金屬礦采選階段無效率主要是由于各城市投入產(chǎn)出資源配置能力不足導(dǎo)致的，產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式固化不變使轉(zhuǎn)型效率處于相對停滯狀態(tài)，從而沒能實現(xiàn)內(nèi)生性增長和轉(zhuǎn)型效率的逐年提高，這也正是有色金屬礦采選業(yè)轉(zhuǎn)型當(dāng)前面臨的困境所在。

其次，冶煉及壓延加工階段2005～2016年平均總體轉(zhuǎn)型效率為0.886，一直保持著較高的水平，說明在這一時期中國有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)轉(zhuǎn)型基本上取得了較好的成效，總體轉(zhuǎn)型效率較高。由表2可知，江蘇省的轉(zhuǎn)型效率為1，即一直處于最優(yōu)前沿面上，轉(zhuǎn)型效率最高，除此之外，浙江、福建、山東、廣東和重慶等省(市)距離最優(yōu)前沿面較近，轉(zhuǎn)型效率也較高，甘肅、湖北等省效率較低。從平均轉(zhuǎn)型效率動態(tài)變化來看，我國有色金屬冶煉及壓延加工階段投入產(chǎn)出的資源配置能力普遍偏高，但因受近幾年中國宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境周期性波動和有色金屬市場持續(xù)疲軟的影響，近幾年轉(zhuǎn)型效率并沒有得到明顯改善。

表1 有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈指標(biāo)Table 1 Index of non-ferrous metal industrial chain

表2 礦采選階段和冶煉及壓延加工階段轉(zhuǎn)型效率結(jié)果(地區(qū))Table 2 Results of transformation efficiency in mining stage,smelting and rolling stage(regional)

表3 礦采選階段和冶煉及壓延加工階段轉(zhuǎn)型效率結(jié)果(時間)Table 3 Results of transformation efficiency in mining stage,smelting and rolling stage(time)

最后，從有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈的整體效率情況來看，2005～2016年平均轉(zhuǎn)型效率值為0.888，與冶煉及壓延加工階段平均轉(zhuǎn)型效率值趨近，說明第二階段主導(dǎo)了整體產(chǎn)業(yè)鏈的轉(zhuǎn)型效率。從各地區(qū)看，雖沒有達(dá)到1的效率值，但同第二階段一樣，江蘇、浙江、福建、山東、廣東和重慶等省(市)轉(zhuǎn)型效率值偏高且接近1，而甘肅和湖北等省偏低。

4.2 基于Malmquist指數(shù)的動態(tài)效率分析

從整個產(chǎn)業(yè)鏈和有色金屬礦采選、冶煉及壓延加工兩個階段以及技術(shù)、規(guī)模和技術(shù)進(jìn)步等三個效率變化因素這兩個維度來分析引起各地區(qū)各階段轉(zhuǎn)型效率值變化的原因。

從表4可以看出，2005～2016年全國26個省(區(qū)、市)有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈的MPI平均值為1.015，說明整個有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈全要素生產(chǎn)率是增加的，且轉(zhuǎn)型效率平均每年改進(jìn)1.5%，整個產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)力的提高主要是由技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率變動引起的，而純技術(shù)效率變動指數(shù)為0.995，綜合效率變動值為0.996，說明仍存在一些阻礙產(chǎn)業(yè)高效運(yùn)行的因素，如部分地區(qū)部分企業(yè)經(jīng)營管理模式落后、生產(chǎn)粗放、資源約束加緊、難以把握市場新形勢和國家新政策等，導(dǎo)致產(chǎn)出低效。

由表5可以看出，兩階段的MPI指數(shù)均值均大于1，但從具體數(shù)值來看，整個產(chǎn)業(yè)鏈全要素生產(chǎn)率能得以提高主要受第二階段冶煉及壓延加工業(yè)的影響較大。在礦采選階段，純技術(shù)效率變動和規(guī)模效率均值都不小于1，說明該階段實現(xiàn)了管理水平的提高和生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張(至少沒有縮張)，但技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為0.989，說明礦采選階段在技術(shù)引進(jìn)方面還有待加強(qiáng)，在冶煉及壓延加工階段，同產(chǎn)業(yè)鏈一樣，技術(shù)效率(效率變動)低的原因是由于純技術(shù)效率變化引起的，即管理水平落后于技術(shù)和規(guī)模的發(fā)展進(jìn)步，使純技術(shù)效率下降。

具體到各地區(qū)，表5中內(nèi)蒙古、江蘇、江西、山東、河南、廣東、廣西和青海的兩階段MPI指數(shù)均≥1，再結(jié)合表4可知這8省(區(qū))的產(chǎn)業(yè)鏈MPI指數(shù)也都是>1的，說明兩階段MPI值的增加導(dǎo)致整個產(chǎn)業(yè)鏈MPI指數(shù)的增加，即前者是后者的充分條件。

表4 有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)Malmquist指數(shù)及各項效率變動Table 4 Malmquist index and various efficiency changes of non-ferrous metal industrial chain system

表5 有色金屬產(chǎn)業(yè)礦采選階段和冶煉及壓延加工階段Malmquist指數(shù)及各項效率變動Table 5 Malmquist index and various efficiency changes in mining stage,smelting and rolling stage

對于表4中整個產(chǎn)業(yè)鏈MPI指數(shù)>1的遼寧、安徽、海南、重慶、四川和新疆，分別觀察其各階段MPI發(fā)現(xiàn)，至少有一個階段的MPI>1。此外出現(xiàn)表5中云南和貴州都存在一個階段MPI>1另一個階段MPI<1，而表4中相對應(yīng)城市產(chǎn)業(yè)鏈MPI<1的情況。由此表明，至少有一個階段MPI值增加是整個產(chǎn)業(yè)鏈MPI指數(shù)增加的必要條件。此外，這些省份無論是在第一階段、第二階段或者產(chǎn)業(yè)鏈MPI分解的效率指數(shù)均存在小于1的情況，只有山東、廣東和青海各方面指數(shù)均大于1，即在各個階段同時實現(xiàn)了技術(shù)的進(jìn)步、規(guī)模的擴(kuò)張和管理水平的提高。

接下來對各省份各效率值進(jìn)行分解，在技術(shù)進(jìn)步方面，表5中有12個省(區(qū)、市)在礦采選階段技術(shù)進(jìn)步變化≥1，第二階段除吉林、浙江、福建、湖南、貴州、云南、陜西和甘肅外的18個省(區(qū)、市)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都大于1，結(jié)合表4，除山西、浙江、福建、重慶、貴州、云南、陜西和甘肅8個省(區(qū)、市)外，其余18個省(區(qū)、市)的技術(shù)進(jìn)步均≥1，其中各階段技術(shù)效率都≥1的省份有9個，說明主要是冶煉及壓延加工階段影響著整個產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)進(jìn)步。在效率變動方面，結(jié)合表4和表5得出，22個省(區(qū)、市)在礦采選階段效率變動指數(shù)≥1，15個省(區(qū)、市)在冶煉及壓延加工階段效率變動指數(shù)≥1，而有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈效率變動≥1的的省份也有15個，且與第二階段的效率變動趨勢基本保持一致，變化幅度不同，所以，兩階段有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈效率變動受冶煉及壓延加工階段影響較大。在純技術(shù)效率變動方面，礦采選階段效率指數(shù)<1的只有黑龍江1個省，冶煉及壓延加工階段有10個省(區(qū)、市)，整個產(chǎn)業(yè)鏈中有12個省(區(qū)、市)，不存在各階段純技術(shù)效率都<1的省份，且出現(xiàn)了兩階段純技術(shù)效率均>1的省份，由此表明，冶煉及壓延加工階段純技術(shù)效率對整體產(chǎn)業(yè)鏈純技術(shù)效率影響較大。在規(guī)模效率變動方面，規(guī)模效率變動<1的地區(qū)礦采選階段有5個省(區(qū)、市)，冶煉及壓延加工階段有12個省(區(qū)、市)，有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈有6個省(區(qū)、市)，其中各階段都<1的省份有4個省(區(qū)、市)，同樣表明兩階段有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈在規(guī)模效率增加上起主導(dǎo)作用的是冶煉及壓延加工業(yè)。

5 結(jié)論和建議

5.1 結(jié)論

1) 12年間，我國有色金屬產(chǎn)業(yè)礦采選階段平均轉(zhuǎn)型效率偏低，僅為0.513，而冶煉及壓延加工階段平均轉(zhuǎn)型效率為0.886，總體轉(zhuǎn)型效率較高，有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈平均轉(zhuǎn)型效率值為0.888，主要受第二階段影響。

2) 整體來看，中國26個省(區(qū)、市)的有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈的MPI指數(shù)平均為1.015，技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率增長帶動了有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈全要素生產(chǎn)率的提升，而純技術(shù)效率的下降表明光靠技術(shù)和規(guī)模并不能有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，經(jīng)營管理水平、資源約束、政策導(dǎo)向等因素都會影響轉(zhuǎn)型效率，需要從多方位帶動有色金屬產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

3) 產(chǎn)業(yè)鏈MPI指數(shù)增加的充分條件是每個階段MPI指數(shù)都增加，至少有一個階段的MPI指數(shù)增加是整個產(chǎn)業(yè)鏈MPI指數(shù)增加的必要條件。

4) 冶煉及壓延加工階段是影響整個產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)進(jìn)步、效率變化、純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化的主要階段，有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈上每個效率變化起主導(dǎo)作用的均為冶煉及壓延加工業(yè)。

5.2 建議

1) 各地政府應(yīng)從冶煉及壓延加工業(yè)入手，提升各地區(qū)有色金屬產(chǎn)業(yè)鏈效率。在保護(hù)環(huán)境和高質(zhì)量發(fā)展的政策指導(dǎo)下，有色金屬采選業(yè)將面臨較大規(guī)模的落后產(chǎn)能淘汰過程，而冶煉及壓延加工業(yè)具有規(guī)模和技術(shù)上的優(yōu)勢，效率水平較高。因此，政府工作重點應(yīng)放在對冶煉及壓延加工等后續(xù)產(chǎn)業(yè)的投入上，為企業(yè)和科研院校搭建產(chǎn)研合作的橋梁，提高技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化率，在合理的產(chǎn)業(yè)鏈管理下，推動上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。

2) 部分地區(qū)部分企業(yè)應(yīng)進(jìn)一步提升綜合競爭力，提高對生態(tài)環(huán)境、市場環(huán)境和政策環(huán)境的適應(yīng)性。在規(guī)模效率擴(kuò)大和技術(shù)進(jìn)步的同時，純技術(shù)效率出現(xiàn)下行，提醒我國部分地區(qū)部分企業(yè)，在引進(jìn)技術(shù)和擴(kuò)大規(guī)模的同時，還應(yīng)注重成本控制、政策理解、人才培養(yǎng)、金融避險和市場開發(fā)等方面，以多元的方式帶動高效產(chǎn)出。以“低成本、高技術(shù)、高效益”戰(zhàn)略躋身“中國企業(yè)500強(qiáng)”的紫金礦業(yè)集團(tuán)股份有限公司就是一個學(xué)習(xí)范本。規(guī)模較大的企業(yè)應(yīng)注意建設(shè)產(chǎn)能，通過與上下游企業(yè)強(qiáng)強(qiáng)合作，實現(xiàn)對資源的深度整合；中小企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身特點，嘗試發(fā)展競爭較小的細(xì)分市場，實現(xiàn)盈利。