我国纺织业竞争力及其效率关系研究

■ 刘 镜（河南工程学院工商管理学院 郑州 451191）

引言

经济合作与发展组织认为，竞争力是“面对国际竞争，支持企业、产业、地区、国家或超国家区域在可持续性发展的基础上进行相对较高的要素收入生产和较高要素利用水平的能力”。一个地区产业竞争力的强弱与资源、地方政府投入、政策倾斜等多种因素有关，但在以竞争为导向、以利润为目标的规则下，多数纺织企业忽视了对资源的利用率、环境污染、科技创新和社会效应等问题的关注。在产出为导向前提下，技术效率是衡量在同等投入下实际产出与最大可能产出之间的比率（Leibenstein，1966）。本文采用技术效率作为纺织行业效率的替代变量来衡量在给定各种投入要素条件下的最大产出能力。当前我国不同地区纺织业既存在竞争力强度的差别（李创，2008），又存在地区纺织业竞争力与资源利用效率之间不匹配的状态。基于此，本文对纺织业竞争力的构建指标中融入可持续发展因素，通过矩阵式的结构对纺织业竞争力与效率进行综合研究，以期为我国纺织业的发展提供参考意见。

文献综述

目前国内外对纺织产业竞争力的研究，已有文献是从技术进步（高顺成，2011）、环境竞争力（倪武帆、叶茂升，2011）等角度，从纺织行业或企业层面对其竞争力进行研究。从研究方法来看，层次分析法、模糊综合评判方法、专家评价法和SWOT分析法在研究纺织业竞争力时被较多采纳。为了避免人为因素对评价结果的影响，部分学者们采用熵值法（高顺成，2011）和数据包络分析法（叶茂升等，2012）等进行研究。在构建纺织业竞争力指标体系方面，李创（2008）从区域层面，从资源、管理、环境、市场和相关产业角度出发建构指标体系。但是，当前存在的问题是缺乏对竞争力与效率之间的匹配关系的研究。基于此，本文对我国不同地区纺织业竞争力及其运行效率进行研究。

研究设计及模型选取

（一）指标体系构建及数据来源

本文以2011年天津等17个省、直辖市作为研究样本，在构建评价纺织产业竞争力的指标体系时，采用已有的研究成果（李红艳，2010；段文平，2010；李红艳2012）（见表1），并对指标Y2、Y3、Y4、Y10进行修正，该指标是基于可持续发展的理念，统筹考虑经济、社会、环境和科技发展等因素。本文数据来源于《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、中国驰名商标网、同花顺数据库和李红艳（2012）研究报告。

（二）纺织产业竞争力及其效率的评价模型

1.本文中对纺织业竞争力的综合衡量采用熵值法。它通过判断指标的离散程度对变量赋值，是一种比较科学权重赋值方法。熵值法的计算过程如下（高顺成，2011）：首先需要对逆指标进行正向化处理，使得Xij=X`ij。并对X`ij进行归一化处理，计算Xij指标值的比重：

计算指标信息熵：

其中，K>0，k=1/lnm，并计算信息熵冗余度：

对指标进行归一化处理：

并根据所计算求得的权重计算单个指标Tij的得分，即：

2.运用DEA方法对各地区纺织业效率进行研究。对于第j个决策单元DMUj，根据DEA方法可建立CCR模型（Charnes，1978）：

在BC2模型中，DMU作为一个决策单元，若θ=1，S-=S+=0时，则 DMU有效；若 θ=1，S-、S+≠0，则DMU为弱有效，若 θ<1，则DMU为无效。技术效率、纯技术效率和规模效率三者之间的关系为：θcrste=θvrste*θscale。

实证分析

（一）熵值法分析

由表2可知，资源投入指标（M1）中，浙江得分最高，其次为江苏、福建和新疆。在基础设施投入指标（M2）中，河北得分略高于其它地区，其次是安徽和江西。在基础设施投入方面，天津的得分显著高于其它地区。能源消耗投入指标（M3）中，天津和江西得分较高，但该指标是逆指标，表明这些地区的能源消耗量较大。在科技投入指标（M4）中，山东和江苏和广东的投入显著高于其它地区。

在经济效益产出指标（N1）中，江苏、山东和广东得分排列前三，而山西得分最低。社会效应产出指标（N2）中，福建得分显著高于其它地区，江苏、浙江和河北得分较高，而四川、山西、安徽得分较低。环境污染产出指标（N3）中，天津、上海和新疆得分较高，但由于该指标是逆指标，表明这三个地区在环境污染产出方面超过了其它地区。在科技创新成果产出（N4）中，天津和福建的得分显著高于其它地区。从各地区纺织业的综合排名来看，福建、浙江、江苏、新疆得分较高，综合竞争力得分最低的是四川。

（二）DEA结果分析

熵值法的一级指标由于熵的赋权性质，在使用DEA模型分析时，可能会失去部分关键因素的信息，因此，借鉴李红艳（2012）所使用的PCA-DEA研究方法，运用主成分析法对Y1-Y11提取“污染产出”、“经济效益产出”、“社会效益产出”和“科技产出”四个产出主成分，其KMO值为0.488，卡方值为93.576，能解释81.146%的方差变动，在1%的显著性水平下通过检验。另外，对X1-X11提取“基础设施投入”、“物质人力投入”、“科技投入”和“能源投入”四个投入主成分，其取“污染产出”、“经济效益产出”、“社会效益产出”和“科技产出”四个产出主成分，其KMO值为0.573，卡方值为84.937，能解释77.348%的方差变动，在1%的显著性水平下通过检验。之后将主成分数据作为DEA模型中投入与产出单元进行分析。由于主成分得分存在负值，需要将指标进行正向化，之后选用BC2模型。

由表3可知，除了湖北、湖南和四川之外，其余地区的技术效率、纯技术效率、规模效率均为1，规模收益保持不变。并且湖北、湖南和四川的规模收益都处于递增的状态。从各地区投入指标的松弛度来看，均没有出现冗余。在产出指标方面，湖南科技产出方面还有继续改进的空间，为31.8%；在环境产出方面，按照投入产出模型湖南还有5%的提升空间，表明湖南的环境污染相对较轻。由于环境污染后治理的巨大成本，还是应该减少环境污染产出。四川在社会效益和科技产出方面还有社会效益和科技效益方面还分别有13.8%和9.8%的提升空间（见表4）。

表1 投入产出指标

表2 熵值法各一级指标得分及竞争力排名

表3 BC2模型中 2011年17个省市的效率分析

研究结论

由图1可知，地区竞争力的强弱与其效率之间存在着不完全一致的现象（图1中的数值是将熵值法计算的竞争力数据与技术效率数值标准化之后得到），通过图2中3*3的矩阵中将二者关系予以体现。对竞争力强弱的判断依据表2中17个省份纺织竞争力排名，将其由分数高低分为强（T>0.07）、中（0.6

表4 四川、湖南2个省份纺织业投入改进参考值

图1 各地区竞争力与效率（技术效率）之间的关系

图2 竞争力与效率关系矩阵

在（3，3）上，竞争力和效率呈现“双高”状态，以天津、江苏、浙江、福建、新疆为代表。从区位属性来看，江苏、浙江位于东部沿海的长三角，天津和福建也是区域纺织业发展的中心，沿海的贸易便利条件和产业集群的发展使这几个地区的纺织业在竞争力和效率都处于领先地位。由表2可知，江苏省在科技投入方面优势明显，天津的能源效率较高，浙江在基础设施投入方面优势明显，福建在名牌产品和产业集群的建设方面具有明显优势，新疆资源投入较多但污染产出较少。新疆是近年来在产业转移的政策倾斜下，并且注重对产业和产品的研发投入，产业竞争力呈现明显上升趋势。

在（3，2）上，技术效率高且竞争力处于中等状态，以河北、上海、安徽、江西、山东、广东为代表。河北和安徽的基础投入方面优势明显，上海和陕西的污染产出低，山东和广东的科技投入优势明显。并且这些地区处于规模报酬不变阶段，因此，可以通过技术创新和管理创新等方式来增强产业可持续竞争力。

在（3，1）上，竞争力低而效率高，以山西、河南和陕西为代表。河南、陕西随着产业升级，物流业等其它行业在政府的政策扶持下发展更快，纺织业的竞争优势不明显。这些地区纺织业的各项指标总体均没有显著优势，因此，需要注重产业集群的优势，加大对科研创新投入，提高资源的利用效率。

在（2，2）上，竞争力和效率均处于中等水平，以湖北为代表。该地区处于规模报酬递增阶段。湖北的纺织业投入和产出方面均未出现冗余，但是规模效率也没有达到最优，因此需要继续扩大规模，增加规模收益。

在（1，2）上，竞争力低而效率中等，以湖南为代表。湖南在环境污染产出和科技创新产出方面出现的冗余，因此，一方面可以在一定范围内使用所需要的能源，另一方面需要加大劳动生产率，提高纺织产业的科技含量，增加科技成份在行业经济发展内的贡献率。

在（1，1）上竞争力和效率处于双低状态，以四川为代表，该地区DMU技术效率为0.64，由表4可知，该地区的综合投入产出浪费率较高，因此需要提高各种投入资源利用率。

对策建议

（一）通过纺织产业集群提升规模经济

产业集群必须有相应的配套设施才能通过聚集效应整合更多优质资源，并通过累积因果效应和涓滴效应促使不同地区纺织业的发展达到高效与均衡，要通过科学决策来对纺织产业集群设置的可行性及效益做出评价，减少或避免出现地区内产业投入与产出冗余，效率低下的问题。

（二）不同的区域要选择合适的产业链生长模式来提高纺织产业的社会效益

在当前纺织业同质化趋势严重的局面下，追求大而全的产品种类来组织生产经营必然会削弱自身的核心竞争力。因此，要在区域生产要素禀赋结构、静态比较优势的基础上延长纺织业产业链，通过品牌的社会效应，占领价值链高端（何青松等，2013）。

（三）避免严重依赖公共资源并提高行业技术效率

地区经济发展水平较好、纺织业综合竞争力强的地区并不一定效率最高，相反一些经济发展相对较慢的地区却达到最优效率。因此，要结合企业能源使用状况进行科研投入与技术创新，通过能源技术的正向变动提高纺织产业资本收益率，进而以能源技术创新为手段促进产业结构调整（刘亦文、胡宗义，2014）。

1.高顺成.中国纺织服装业技术创新能力的区域差异研究— 基于省际层面的实证分析[J].地域研究与开发，2011，30（3）

2.倪武帆,叶茂升.基于SWOT量化的我国东西部纺织产业环境竞争力比较分析[J].工业技术经济，2013，241（11）

3.李红艳.纺织业可持续发展能力评价指标体系研究[J].科技管理研究，2010（3）

4.李创.区域产业竞争力评价模型及其应用研究—以纺织产业为例[J].当代经济管理，2008，30（11）

5.李红艳.河南省纺织业可持续竞争力评价及路径研究[R].河南省科学技术厅，2012

6.段文平.纺织业可持续发展的影响因素分析[J].科技管理研究，2010（3）

7.Charnes,A.,W.W.Cooper and E.Rhodes.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research.1978,2(6)

8.刘亦文，胡宗义.能源技术变动对中国经济和能源环境的影响—基于一个动态可计算一般均衡模型的分析[J].中国软科学，2014（4）

9.Banker,R.D.,A.Charnes and W.W.Cooper.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science.1984,30

10.Leibenstein H.Allovative Efficiency VS ”X-efficiency”[J].The American Economic Review,1996，56

11.何青松，王继东，李湛.延长产业链发展战略的普适性问题研究—以绍兴纺织产业为例[J].地域研究与开发，2013，32（4）