新常态下我国各省域纺织服装产业发展的本地市场效应研究

陈 晓 王婷婷

(新疆大学 经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830046)

新常态下我国各省域纺织服装产业发展的本地市场效应研究

陈 晓 王婷婷

(新疆大学 经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830046)

选取1997-2014年我国30个省(直辖市、自治区)纺织服装产业相关数据，利用Krugman提出的本地市场效应对我国各省市区纺织服装产业发展中所具有的的本地市场效应进行实证检验，结果发现：我国纺织服装产业东、中、西部地区的本地市场效应高低呈“凸”形分布，中部地区纺织服装本地市场需求效应最高，为其承接东部纺织服装产业转移提供了有利条件；省级层面上纺织服装产业具有本地市场效应的省份有东部地区的江苏、浙江和山东，中部地区的安徽、河南、湖南，总共6省。应根据各省市区纺织服装产业本地市场程度制定差别化的发展策略，优化纺织服装产业在全国的空间布局。

新常态；纺织服装业；本地市场效应；超常需求

一、引言

改革开放以来，我国经济取得了举世瞩目的成就。2001年，我国加入世界贸易组织以来，积极参与全球贸易分工，经济总量一跃成为仅次于美国的全球第二大经济体。2008年国际金融危机、欧债危机带来的外部环境震荡导致外部需求不振；同时，我国国内劳动成本的不断提高，原材料价格波动上扬等问题困扰着我国的纺织服装产业。在经济新常态下，我国经济增速放缓，这些内外部矛盾迫使纺织服装行业通过采取产业结构的调整等一系列手段，寻找从满足外部需求向扩大国内消费需求转变。我国纺织服装产业若要保持继续增长的势头，保持目前占有的全球市场份额，刺激和扩大国内市场本地需求势在必行。

目前，我国纺织服装产业发展是否得益于我国庞大的人口群体带来的庞大消费需求、是否得益于纺织服装市场需求的集中而带来的纺织服装产业的集聚、具有的潜在需求是否可成为我国纺织服装产业发展的最大动力均是笔者研究的出发点。为此，笔者以我国30个省(直辖市、自治区)纺织服装产业本地市场效应为研究对象，依据Krugman(1980)[1]提出的本地市场效应对其进行实证分析，希冀为我国制定纺织服装产业的发展策略提供决策依据。

二、研究背景

1. 文献综述

以赫克歇尔-俄林提出的要素禀赋理论为代表的传统贸易理论，从供给方向解释了贸易的原因，主要强调的是一个国家或地区本身的资源禀赋及要素投入，在两国具有相同消费偏好的假设下，贸易的产生是基于两国相对要素的差异。但是随着国际贸易的飞速发展，传统的贸易理论已经不能完全解释产业发展和国际贸易的原因。1961年，瑞典经济学家Linder最早开始从需求角度解释一国贸易的的构成，并且得出贸易的产生更倾向于要素禀赋相同的国家之间的研究结论。20世纪80年代，Krugman(1980)[1]在Linder假设的基础上提出，在一个存在报酬递增和贸易成本的世界中,那些拥有相对较大国内市场需求的国家将成为净出口国。此后，Davis和Weinstein[2]在Krugman(1980)提出的垄断竞争、规模报酬递增的新贸易理论框架得基础上，发展了一个识别标准——超常需求(Idiosyncratic Demand，笔者实证模型中的IDIODEM)，其带来的效果就是本地相对需求一定的增加将导致本地相对产出更大比例的增加，从而拥有超常需求的国家或地区将会成为该商品的净出口地。

国内学者关于我国生产和贸易结构的本地市场效应研究起步比较晚并且大都集中于实证检验，2000年以后我国涌现了大量的本地市场效应实证检验的文献，最早的相关研究是张帆和潘佐红[3](2006)使用1997年投入产出表数据验证了我国省间的本地市场效应。随后很多学者在此基础上对我国分省区工业行业(周国富和朱玲玲，2013)[4]、全国的制造业(钱学锋和黄云湖，2013)[5]、制造业出口(邱斌和尹威，2010[6]；李若兰，2012[7]；罗杨，2015[8])、服务业出口(毛艳华和李敬子，2015)[9]、服务贸易(涂远芬，2015[10]；阚大学和吕连菊，2015[11])、全行业(颜银根，2010)[12]以及产业发展(冯伟和徐康宁，2012)[13]、产业分布(范剑勇和谢强强，2010)[14]的本地市场效应进行实证检验，从不同的视角探讨了我国生产结构与贸易结构中的本地市场效应。

其中涉及纺织业、纺织服装鞋帽制造业的本地市场效应研究主要有：张帆和潘佐红(2006)使用1997年投入产出表数据基于全国产业层次领域发现我国纺织业具有显著的本土市场效应[3]；颜银根(2010)根据全国30个地区2002年截面数据得出，纺织业等劳动力密集型行业不存在本地市场效应[12]；冯伟和徐康宁(2012)使用2004-2009年五年的数据研究了我国产业发展中的本地市场效应时，分省层面进行检验时得出我国纺织服装鞋帽制造业在河北省、浙江省表现出明显的本地市场效应，而纺织业在我国各省区均未表现出本地市场效应[13]；彭继增和柯颖(2015)在对我国东部地区21个产业发展进行本地市场效应研究时，有3个产业有本地市场效应，在东部地区整体中纺织业中未发现本地市场效应[15]。

通过对相关文献进行梳理可知，虽然以上众多学者已从全国范围整体行业、产业或是分地区方面进行了本地市场效应检验，但也存在着一些不足之处，关于本地市场效应检验的方法以及变量的选取没有标准化的范式，因此存在相关学者所得结论不一致的情况。另一方面没有考虑各省市区的具体情况，这对于我国所具有的大国经济特征而言是不够深入的[12]。基于此，笔者从上述两个方面进行改善，希望能够对单个产业在全国各省市区发展的本地市场效应有更深刻的认识。纺织服装产业是我国经济新常态下最需调整转变的产业，目前国内学者关于纺织服装产业的研究主要涉及的是纺织服装产业升级、产业国际竞争力研究以及纺织服装产业由东部沿海向中西部地区转移研究，还没有学者专门从本地市场效应角度分析我国各省域的纺织服装产业结构的调整方向。因此，笔者将结合本地市场效应对纺织服装产业发展和布局趋势的影响，将其作为研究对象进行细致探讨。

2. 新常态下我国纺织服装产业的发展概况

自入世以来，我国的纺织服装产业乘着各项国家政策支持的东风以及具有充足劳动力的资源禀赋条件快速腾飞，出口量、出口额、生产量多项指标连续十几年全球第一，成为了全球纺织服装的生产基地。纺织服装产业的出口占全球出口的比重自2001年加入WTO之后开始不断攀升，2011年纺织品出口占比32%，成衣出口占全球份额37%，但是近几年随着东盟国家的崛起，我国纺织服装出口受到影响，份额有所下降。目前全球经济仍处低位徘徊，疲弱态势短期内难以得到改善，主要出口市场需求快速回升的可能性较低；国内经济步入L型的低速增长区间，GDP预计增速调低至6.5%。同时，生产要素成本提升和订单转移加速的现象仍将持续。因此，我国纺织品服装出口贸易在近几年将面临比较艰难的困境。

从区域布局来看，我国纺织业及纺织服装、鞋、帽制造业绝大部分分布在东部沿海地区，生产规模大的省份主要集中于东部沿海省份，中部和东北部地区有个别省份纺织服装生产规模较大，西部地区零星分布少量纺织服装企业，几乎不存在纺织服装产业集聚区[16]。我国纺织服装产业主要集中于江苏、浙江、山东、广东、福建五省，以上五省是纺织服装工业历史悠久的传统生产和出口大省。尤以江苏省最为显著，一个省份的工业销售产值就占有全国的五分之一。随着劳动力成本增加以及原材料成本上升的影响加深，我国纺织服装产业目前处于新的布局调整中，纺织产业由东南沿海地区向中西部地区转移，但是转移的进度远远低于预期，中部地区的河南、江西、湖南和安徽是承接东部地区纺织服装产业转移的主要地区，西部地区的新疆因临近原材料产地、用电成本低及政策支持等有利因素也在积极承接东部地区纺织服装产业转移。

由Krugman提出的以本地市场效应理论为代表的新贸易理论，将把产业所在区域的需求作为该区域产业发展和生产的动力源泉。在目前我国纺织服装产业出口贸易减速，产业布局发生位移以及赖以生存的劳动力优势逐渐减弱的情况下，发掘纺织服装新的动力机制势在必行。

三、纺织服装产业本地市场效应实证分析

1. 模型的选择及估计方法

在我国各个省份中，纺织服装产业是否具有本地市场效应值得我们探究。关于本地市场效应的实证分析方法一般采用习惯性的分析符号，从以下关系开始分析：

(1)

(2)

(3)

因为笔者在此只讨论我国省级层面纺织服装产业的本地市场效应，为此省略掉上标n，而得到如下的估计经验模型：

(4)

鉴于我国纺织业服装产业的发展主要受原材料产地、劳动力的显著影响，要素禀赋对于各省市区纺织服装产业产出的影响不言而喻，基于各省域相关数据的不可得性笔者就不在此分别讨论了，只考虑本地市场效应的影响因素，不再讨论要素禀赋对其的影响。

2.变量选取及数据来源

选取中国工业经济统计年鉴各省域1997-2014年数据进行实证检验。为更加细致的研究每个省份的具体情况，除西藏外，笔者对其余30个省(直辖市、自治区)1997-2014年的情况分别进行回归，不同省份进行具体分析。笔者的研究重点是中国省级层面纺织服装产业的本地市场效应，研究对象为中国30个省(直辖市、自治区)的纺织服装产业(其中西藏因数据缺失较为严重，无法回归，故不做讨论)。纺织服装产业的定义参照国家统计局的分类，按照工业总产值的标准，纺织业、服装业为整个纺织工业中最为重要的两个环节。其中，服装业归类在纺织服装、鞋、帽制造业中，因此，笔者所指的纺织服装产业包含纺织业和纺织服装、鞋、帽制造业。

(1)纺织服装业的产出

纺织服装业产出数据是指中国工业经济统计年鉴检验数据,主要源自1998-2015年间中国工业经济统计年鉴、2004年经济普查年鉴、各省市统计年鉴。其中纺织服装业产出数据1997-2001年使用的是各省市区纺织业和服装及其他纤维制品制造业工业总产值，1999年因未出版工业经济统计年鉴，使用插值法补充该年份各省域数据，2002-2012年间使用的是纺织业和纺织服装、鞋、帽制造业工业总产值之和，2013与2014使用的是纺织业和纺织服装、服饰业的销售产值与产成品中的存货之和代替各省市区纺织服装业总产值。西藏由于数据缺失严重，故笔者不考虑西藏地区的纺织服装产业。

(2)本地市场需求规模

(3)部门分类

参考张帆和潘佐红(2006)[3]的分类方法将我国制造业部门27个行业划分为非耐用品、材料相关品、耐用品三大部门。这种做法是基于在验证本地市场效应的过程中，会使用部门总产值这个指标。其中纺织服装产业隶属于第一部门，因此在计算部门总产值时使用表中所示的非耐用品部门中各行业总产值之和。

3.研究方法及检验

笔者主要研究的是我国30个省域的纺织服装产业本地市场效应，利用公式(4)根据30个省市区1997-2014年相关数据分别作最小二乘回归(OLS)，通过IDIODEM系数是否大于1来判定各省域纺织服装产业的本地市场效应存在与否。因统计数据的缺失、不完整以及统计口径的改变，有些年份统计而有些年份却未统计，使得数据不平稳性大大增加。在使用数据进行最小二乘回归的过程前，首先对各省的数据都进行了平稳性检验。经检验，均符合可以进行回归的条件。

4. 结果分析

利用公式(4)对30个省区市纺织服装业的本地市场效应进行多元线性回归分析测算，结果如表1所示：

表1 本地市场效应检验的结果

注：*、**、*** 分别表示在 10% 、5% 、1% 的统计水平上显著。

从表1可以看出：第一，我国纺织服装业本地市场效应从东、中、西地区层面来看，三个地区的分布表现出了明显的不均衡，本地市场效应高低呈“凸”形分布(见图1)：具有本地市场效应的省份主要分布在东部地区和中部地区，其中中部地区本地市场效应水平最高、东部地区次之、西部地区最低。从地区内部层面来看，纺织服装业本地市场效应强弱差距各不相同：东部地区内部本地市场效应差距较大，本地市场效应最强的江苏省其IDIODEM系数为1.164，与福建省的-0.076相差1.24。其中福建省和广东省出现负值，因为尽管两省为纺织服装、鞋帽生产大省，但更多的是代工生产，其产品主要供应两省之外的市场，因此其γ为负值，出现了逆向本地市场效应。中部地区从总体上来说，纺织服装的本地市场效应在三个地区中是最强的，内部差距也是最大的，河南省的IDIODEM系数高达1.901，与江西省的0.524相差1.377。另外中部地区河南、湖南保持着超高的本地超常需求，究其主要原因，一方面是基于中部省份处于我国地理中心位置，面临的市场更广阔；另一方面，人口的规模效应也是促使中部地区纺织服装业发挥出了其本地市场效应。西部地区纺织服装业的本地市场效应是三个地区最低，虽出现负值的省份只有广西一省，但西部地区整体本地市场效应水平都较低，说明西部地区的纺织服装业内部需求潜力有待开发[19]。

图1 我国各省域本地市场效应的IDIODEM系数

第二，从省级层面来看，我国东部地区纺织服装产业具有本地市场效应的有江苏、浙江和山东3省份，都是我国传统的纺织服装大省；中部地区有安徽、河南、湖南3个省份，而西部地区无一省份的纺织服装产业具有本地市场效应。以上6个省份纺织服装产业的布局更多地遵循需求和市场的分布而不是要素禀赋的分布，同时也证明了本地市场效应在这些省域纺服装产业专业化生产和产业聚集的重要作用。值得一提的是在笔者的统计和计算过程中，30个省域中，东部地区的浙江、江苏、山东三个纺织大省的纺织业均具有超常需求，即IDIODEM时间序列均大于0，而其余省份的纺织业在本地有超常需求的年份很少、甚至没有，因此可推断我国前三名纺织服装大省中，其本地超求需求发挥了相当重要的作用。根据张帆和潘佐红(2006)[3]的结论可知，本地需求高的行业具有较强的本地市场效应，那么这个产业从高需求地区向同等需求的地区转移就比较容易，而向低需求地区转移则是十分困难的。因此对于纺织服装产业由东部地区向中部地区转移较为容易，中部地区则可以深入开发纺织服装产业，进行产业升级，抓住纺织服装由东向内转移的机遇，而对于西部地区承接东部地区纺织服装就较为困难，但是西部地区(如新疆)可以借助其本地比较优势为承接那些本地市场效应较低的产业的转移做好基础性工作。

第三，从总体趋势来看，1997-2014年这17年里，我国30个省区市纺织服装产业发展程度差异较大，尤其是东中西各地区的省区市之间，但从时间演进的特性来看，大部分省份的纺织业均具有本地市场效应或具备潜在的本地市场效应，这些特征对于纺织服装产业利用国内市场需求发展具有重要意义。由于各省域经济发展所面临的资源禀赋条件和环境约束条件存在着较大的差异性，同时省际间还存在着较为严重的市场分割现象(陆铭和陈钊，2009)[20]，因而相较于省际层面而言，各分省层面的差异性更小，更能反映产业发展的特性。

所得出的结论与冯伟(2012)[13]年所得出的纺织服装、鞋、帽制造业存在本地市场效应的省份只有河北省和浙江省有所不同，一是因为本地市场效应测算本地市场规模时选取的指标数据有所不同，二是相较于其6年的数据平均进行的面板数据的回归，笔者所考虑的时间更长，分省进行单个产业的计算更能体现产业发展的纵向变化。

四、结论与建议

1. 结论

基于我国1997 -2014相关数据对我国30个省(直辖市、自治区)的纺织服装产业做本地市场效应的实证分析。根据实证结果可以发现，我国东、中、西部地区共有6个省域的纺织服装产业具有本地市场效应的特征，可以证明本地市场效应作为产业发展新的影响因素已经在我国纺织服装产业发展中存在并开始发挥作用。

2. 建议

随着我国经济步入中低速增长的“新常态”发展阶段，国内经济增长乏力，迫使我国经济增长方式从依靠外向出口拉动转向国内消费需求拉动，我国庞大的国内消费潜在市场为劳动密集型的纺织服装产业迎来了重大的历史发展机遇。因此对于纺织服装产业具有本地市场效应的地区(江苏、浙江、山东、安徽、河南、湖南)，应注重生产需求决定论，充分发挥出本地市场效应的作用，将本地市场利用到极致。对于本地市场效应不明显的地区，通过注重品牌建设对纺织服装产业的升级改造，培育本地区对其的需求：主要可以通过完善基础设施建设，助力企业实现规模效益并减少成本，从侧面发挥出其本地市场效应优势[21]。

从省级层面，针对各地区纺织服装产业的发展策略因地制宜。对于像浙江、江苏、山东等缝制服装产业具有本地市场效应的地区来说，应该继续发挥其本地市场优势，利用好本地具有的超常需求，借助本地优秀的电商平台推广其纺织服装产品。目前没有表现出本地市场效应的省份则可以利用周边市场的溢出效应形成本地市场需求规模。例如作为纺织原料大省的新疆则可以乘“一带一路”倡议的春风，发挥好丝绸之路经济带核心区的作用，利用与8国相邻的地理优势，开发周边国家或地区的纺织市场。其实我国国内纺织服装市场容量巨大并且具有非凡的潜力，但我国的纺织服装业厂商往往把眼光投向欧美等国际市场忽视了中国庞大国内市场。各地区要因地制宜定位好本地的纺织服装产业，避免盲目的集聚和低水平重复建设。

从空间布局层面来看，一方面，对于纺织服装产业具有超常需求的省域，如江苏、浙江、山东，可以在这些区域应树立满足当地超常需求的目标，为实现纺织服装产业的规模经济效益而进行更大规模的产业集聚；另一方面，对于不存在超常需求的省域可以对本地区的纺织服装产业适当进行转移，以期实现对资源的充分利用和纺织服装产业的升级改造。纺织服装产业的本地市场效应在不同的地区表现不同：中部地区纺织服装产业的本地市场效应最强，具有承接东部沿海地区纺织服装产业转移的先天优势；西部地区的纺织服装业只具有很弱的本地市场效应甚至是逆本地市场效应，由于加大纺织服装产业的聚集程度是加强本地市场效应的有效途径之一，因此在西部地区，可以进行资源的优化整合，形成规模较小的纺织服装产业聚集群，从而扩大市场规模和本地内部需求容量，提高本地市场效应。在发挥中国纺织服装巨大的市场规模进行产业布局调整时，要考虑到不同地区的不同表现，遵循产业布局调整的内在规律，充分发挥各个地区纺织服装产业不同的优势。

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(编辑：周亮；校对：余华)

Research on the Home Market Effect of Textile and Garment Industry In Different Provinces of China Under the “New Normal”

CHEN Xiao WANG Ting-ting

(SchoolofEconomicsandManagement,XinjiangUniversity,UrumqiXinjiang830046 )

This paper takes the textile and garment industry as the research object and selects 30 provinces(municipalities and autonomous regions) textile and garment industry related data during 1997-2014, and uses the home market effect theory that put forward by Krugman to conduct empirical studies. The results show that: China's textile and garment industry in the west, middle, east, the home market effect level with convex distribution, the central region textile and garment home market effect is highest, which can take advantage of new opportunities to undertake industrial transfer from eastern region. And there are 6 provinces have home market effect including Jiangsu, Zhejiang and Shandong in the eastern region, Anhui, Henan, Hunan of the central region.We should according to the regional market degree of textile and garment industry in various provinces to develop differentiated development strategy, and optimize the layout of the textile and garment industry in the country.

new normal; textile and garment industry; home market effect ; idiosyncratic demand

10.16546/j.cnki.cn43-1510/f.2017.04.013

2017-02-08

新疆科技厅国际科技合作项目“面向丝绸之路经济带俄语系国家的跨境电子商务平台实时沟通工具研究”(项目编号：20156018)

陈 晓(1970- )，女，陕西临潼人，新疆大学经济与管理学院教授，硕士研究生导师，研究方向：区域经济

F224;F424

A

2095-1361(2017)04-0097-08