- · 《中国矿业大学学报》栏[09/07]
- · 《中国矿业大学学报》数[09/07]
- · 《中国矿业大学学报》投[09/07]
- · 《中国矿业大学学报》征[09/07]
- · 《中国矿业大学学报》刊[09/07]
一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风，提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说，必须加注说明。 二、不要超过10000字为宜，精粹的短篇，尤为欢迎。 三、请作者将稿件（用WORD格式）发送到下面给出的征文信箱中。 四、凡来稿请作者自留底稿，恕不退稿。 五、为规范排版，请作者在上传修改稿时严格按以下要求： 1．论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位（名称，省市邮编）等内容一份。 2．基金项目和作者简介按下列格式： 基金项目：项目名称（编号） 作者简介：姓名（出生年－），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，学位，研究方向。 3．文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯数字分级编号法，一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表，表格上方应注明表序和表名。 4．参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定，采用顺序编码制。
基于超效率模型的我国矿业非洲地区投资效率评(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：图2 我国在非洲各国投资矿产项目情况Fig.2 China’s investment in mineral projectsin African countries(资料来源：SNL) 2 研究方法及评价指标体系 2.1研究方法 DEA模型是运
图2 我国在非洲各国投资矿产项目情况Fig.2 China’s investment in mineral projectsin African countries(资料来源：SNL)
2 研究方法及评价指标体系
2.1研究方法
DEA模型是运用数学线性规划，首先运用传统DEA模型，计算相同投入产出指标的决策单元的相对效率[16-17]，综合技术效率(TE)=纯技术效率(PTE)×规模效率(SE)，其中综合技术效率(TE)=1即为有效的决策单元。传统的DEA模型综合技术效率最大值为1，无法区分多个有效单元[18-19]。基于此，笔者通过超效率DEA模型获得直接投资效率值，同传统DEA模型综合效率进行比对，对有效决策单元进行区分。
表1 2014年和2020年我国矿业在非洲主要国家投资情况Table 1 Investment status of China’s mining industry in major African countries in 2014 and 2020国家累计投资额/百万美元工业就业人数/万人权益资源量经济价值/百万美元国家矿业产值/百万美元2014年2020年2014年2020年2014年2020年2014年2020年刚果(金)7 055 12 666 237 300 92 800 97 943 3 691 7 694 厄立特里亚10 458 14 13 634 3 495 314 471 南非2 149 4 380 488 537 47 767 38 669 18 799 22 945 赞比亚534 2 545 65 83 96 773 64 831 1 169 2 212 纳米比亚3 051 4 506 13 16 39 025 200 6 369 763 1 108 1 764 塞拉利昂57 1 320 14 18 21 325 565 4 689 445 292 55
续表1国家累计投资额/百万美元工业就业人数/万人权益资源量经济价值/百万美元国家矿业产值/百万美元2014年2020年2014年2020年2014年2020年2014年2020年津巴布韦1 125 2 245 48 47 2 235 641 1 157 1 267 几内亚18 10 372 21 29 1 915 900 560 094 12 22 利比里亚2 093 2 600 21 23 1 113 500 529 720 0.50.5资料来源：SNL,世界银行,USGS,LME,《2019年非洲统计年鉴》,网络收集。
表2 截至2020年我国矿业在非洲投资矿产分矿种情况Table 2 China’s mining industry will invest in mineral resources in Africa by 2020矿种项目数/个占比/%投资额/百万美元占比/%权益资源量/百万t权益年产能/万t理想可生产年限/a铜7349.714 956 39.92 169 2 铁1610.914 245 38.021 188 3 金1812.21 520 4.1238 锌85.4314 0.841 铂族32.03 141 8.4382 铀64.12 814 7.5302 镧系32.0216 0.636 3897 锰 镍10.7124 0.32 385 其他149.5193 0.5---资料来源：SNL。
2.2评价指标及数据来源
2.2.1 评价对象及依据
综合项目数量、投资额等因素，选取刚果(金)、厄立特里亚、南非、赞比亚、纳米比亚、塞拉利昂、津巴布韦、几内亚、利比里亚9国作为评价对象。根据SNL数据统计，截至2020年10月我国对非洲矿业投资项目中，这9国投资项目数及投资额分别占我国在非洲投资总额的81.6%、91.6%，可以充分地反映我国对非洲直接投资的基本情况。同时，笔者选取2014年和2020年数据进行比对，判断2014年和2020年我国矿业非洲投资效率变化情况。
2.2.2 指标选取
为全面衡量我国对非洲矿业投资效率，本文参考田泽等[12]、许冬梅[13]指标选取标准，同时考虑到矿业投资评价区别于普通经济评价，具有很强的行业特性，构建投入-产出指标体系。具体指标如下：投入指标，投资额(百万美元)；东道国工业就业人数(万人)；产出指标：权益资源量经济价值(百万美元)，由于不同国家投资矿种不尽相同，不能简单地使资源量相加，因此采用其经济价值，既权益资源量经济价值=权益资源量×矿石价格；东道国矿业产值(万美元)，评价对象(DMU)个数大于投入、产出指标数量乘积的两倍[20-21]。
2.2.3 数据来源
我国在非洲地区矿业投资项目覆盖超过20个国家，考虑到主要投资项目及资金集聚性，以及数据的全面性、可获得性，本文最终选取刚果(金)、厄尔特里亚等9国进行效率测度。指标数据选取2014年和2020年数据，分别来源于SNL,《中国对外直接投资统计公报》,世界银行数据库,国际货币基金组织数据库等(表3)。
3 实证分析
本文综合运用 BASIC软件计算，采用Input orientated计算分析，计算结果见表4，得到9个国家的超效率值(STE)、综合技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)、规模效率(SE)和规模收益(RTS)。
3.1综合效率和超效率结果分析
2014年DEA有效(TE=1.000 0)的国家分别为厄尔特利亚、南非、纳米比亚和塞拉利昂，即这4个国家的投入产出规模相对最优；2020年DEA有效(TE=1.000 0)的国家仅剩南非和纳米比亚，其他国家投资效率处于中、低水平，投资效率的国别差异较大，各效率值从0.100 0～1.000 0分布不均(表4)。为进一步比较这些国家效率的高低，利用超效率DEA模型，运用 BASIC软件进行分析，2014年综合效率值依次为塞拉利昂9.528 2、厄尔特利亚3.779 7、纳米比亚1.226 2和南非1.174 3，2020年为纳米比亚1.314 1、南非1.081 0，其余国家相对非DEA有效的地市综合效率值不变(表5)。
文章来源：《中国矿业大学学报》 网址: http://www.zgkydxxbzz.cn/qikandaodu/2021/0224/500.html