浙江省丝绸出口特征及预测分析

周 捷， 李 健

(西安工程大学 服装与艺术设计学院，西安 710048)

丝绸是浙江省的传统优势产业，2017年真丝绸商品出口额达到8.16亿美元，占全国丝绸出口总额的22.67%[1]。然而，自2018年中美贸易摩擦加剧以来，受世界经济疲软、国际贸易保护主义抬头及越南等低要素成本国家激烈竞争等因素制约，浙江丝绸业将持续面临出口增长乏力的困局[2-3]。因此，研究浙江丝绸贸易现状及其未来趋势，分析存在的问题，寻求振兴浙江丝绸业的有效途径十分必要和紧迫。

准确预测是政府决策的前提和基础。近年来，大量学者侧重于外贸影响因素[4-5]和预测模型[6-8]的探讨，研究成果不仅能识别影响出口贸易的关键因素，而且实现了出口趋势的快速准确预测。然而，丝绸出口统计数据的充足性是一个非常严格的假设，在小样本条件下，无论采用什么方法，做出科学预测都将是巨大的挑战。实际上，丝绸贸易是一个多因素、多层次的复杂系统，以大样本为建模基础的传统分析方法难以进行数学表达[9]。针对其历史数据有限且信息缺乏的灰色不确定性特征，构建具有小样本学习特性的灰色预测模型是可行的[10-11]。同时，由于政策调整及经济环境的实时动态更新，早期信息对最新变化趋势的影响逐渐减弱，此时若仅应用基础模型则很难实现丝绸出口的准确预测。基于此，本文采用新陈代谢GM(1,1)模型，依据其不断地剔除旧信息、补充新信息的建模特性，对浙江省丝绸出口数据进行了实证研究。通过与GM(1,1)、离散GM(1,1)和新陈代谢离散GM(1,1)模型的验证比较，验证了本文方法的有效性，进而科学预测并为政府制定针对性的丝绸出口政策提供参考。

1 现状分析

1.1 市场环境

在后经济危机时代，受国际贸易大环境及产业结构转型升级的长期影响，浙江丝绸出口贸易明显呈回落态势[12]。以美国为例，美国是中国最主要的丝绸出口国家，具有典型代表性，2010—2017年美国市场丝绸商品出口情况如图1所示。图1显示，除2011年稍有增长外，中国对美国丝绸出口均为大幅降低。其中，2010年中美丝绸贸易额为6.89亿美元，并于2011年达到峰值6.95亿美元，但至2017年时则跌破4亿美元，仅相当于2011年的57.12%。以美国为代表的国际市场出口锐减，可能与近年来贸易摩擦冲击有关。

图1 2010—2017年美国市场丝绸商品出口情况Fig.1 Exports of silk products in the US market from 2010 to 2017

综观全球市场，中国丝绸市场份额受到来自欧盟和印度等国家的挤压，欧盟和印度已取代了中国丝绸出口的龙头地位。中国进口额正迅速扩大，而出口额在锐减[13-14]。尽管浙江丝绸企业“走出去”受“一带一路”国家政策支持，但整体出口环境仍不容乐观。

1.2 蚕茧生产情况

浙江作为中国丝绸出口大省，蚕茧产量也是名列前茅，见表1。表1显示，2010—2011年浙江蚕茧产量逐年增长，同比增长分别为5.40%和5.78%，并于2011年达到峰值50 886 t。2012—2017年则持续减少，年均跌幅达11.3%。其中，2017年产量为20 470 t，仅相当于2011年的40.23%。随着“东桑西移”的推进，蚕茧生产等逐渐向广西、四川和云南等中西部省份转移[15]，浙江排名下降的趋势可能难以逆转。

表1 浙江省桑蚕茧生产情况Tab.1 Silkworm cocoon production in Zhejiang province

1.3 主要产品及价格

浙江丝绸产品包括原料和丝绸制成品，整体处于价值链中低端。据国家统计局统计，2011—2017年，浙江生丝和真丝绸缎产量逐年下降，桑丝被产量则有回升迹象。表2显示，生丝产量排名稳定在第四位，真丝绸缎产量位于1～3名，而桑丝被产量排名在上升，于2017年高居第三位。除此之外，丝绸作为劳动密集型产业，近年来随着要素成本的不断攀升，丝绸产品的出口价格也水涨船高，这在一定程度上削弱了其价格优势。因而可以推测，浙江丝绸产量持续下滑将成为未来5年的新常态。

1.4 出口情况

受国际市场动荡的影响，2010—2017年浙江丝绸出口总体呈减少趋势(图2)。2010年，浙江丝绸出口额为13.53亿美元，2015年以后大幅下降，2016年首次跌破10亿美元，跌幅达14.48%，至2017年仅为8.16亿美元，创历史新低。不难发现，浙江丝绸的世界竞争力已大幅回落，探究和验证其演化趋势具备现实意义。

表2 浙江省丝绸主要产品的产量情况Tab.2 Output of major silk products in Zhejiang province

注：“*”表示数据未公布。

图2 2010—2017年浙江丝绸出口数据及波动幅度Fig.2 Silk export data and data fluctuation range in Zhejiang from 2010 to 2017

2 趋势分析

2.1 研究方法

GM(1,1)是灰色预测的核心模型，具有小样本建模、短期预测精度高的优势[16]。然而，经典GM(1,1)模型只在x(0)(n)后的第1、2个数据值预测效果较好，越往后发展，模型精度就越低[17]。为解决这个问题，学者在GM(1,1)模型的基础上不断更新信息，进一步构建新陈代谢GM(1,1)模型，模型的构建过程见文献[18-19]，限于篇幅，在此不再赘述。将该模型用于预测浙江省未来5年的丝绸出口贸易趋势，具有理论和现实意义。

2.2 维数确定

本文以图2中2010—2017年浙江丝绸出口数据构建原始序列。在灰色预测中，选择合适的数据序列长度n至关重要。若n<4，则不满足建模条件；若n太长，系统不确定因素增多反而会降低精度。鉴于GM(1,1)模型是灰色模型的基础，这里以GM(1,1)模型为例，探讨n的确定方法。

为筛选最优维数，分别以2010—2017年、2010—2016年、2010—2015年、2010—2014年和2010—2013年时间序列建立8～4维的GM(1,1)模型。本文以平均绝对误差值[20](mean absolute error，EMAE)为精度检验指标，EMAE越小，表示精度越高。不同维数GM(1,1)模型的模拟值和相对误差见表3。

表3 原始数据的模拟结果和相对误差Tab.3 Simulation results and relative errors of raw data

注：“—”表示数据未参与建模，下同。

表3显示：1)不同维数n的拟合效果不同，且EMAE均在5%以下；2)8～4维GM(1,1)模型的EMAE分别为4.74%、4.18%、1.35%、1.08%和0.99%，说明在n较小时模型具有较高精度，当n较大时精度反而下降；3)4维GM(1,1)模型对历史数据的拟合效果最好，即4维模型为最优模型。

2.3 模型比较

为筛选最优灰色模型，分别以GM(1,1)、离散GM(1,1)(DGM(1,1))、新陈代谢GM(1,1)及新陈代谢离散GM(1,1)(新陈代谢DGM(1,1))模型预测2010—2017年浙江省丝绸商品出口额，结果如表4所示。

表4 4种GM(1,1)模型的预测值和误差值Tab.4 Predicted values and error values for four GM(1,1) models

由表4可知：1)四类灰色模型仅需4个数据建模，EMAE均在6%以内，平均总误差在3%以内，体现了灰色理论的优势；2)GM(1,1)和DGM(1,1)模型在前几期拟合精度较高，随着时间的推移，预测精度也明显降低，表明常规灰色模型较适合短期预测；3)新陈代谢灰色模型的预测精度显著优于常规模型，且新陈代谢GM(1,1)模型为本文的最优模型，预测精度达到96.19%。这表明新陈代谢灰色模型预测稳定性更高，适合短期或中长期预测；4)DGM(1,1)模型是GM(1,1)模型的精确形式[17]，但精度并非任何情况下都优于GM(1,1)模型。本文中GM(1,1)和DGM(1,1)模型的精度相同，新陈代谢DGM(1,1)的精度甚至低于新陈代谢GM(1,1)模型。这是由于浙江丝绸出口数据并非单调序列(图2)，不适合DGM(1,1)模型建模。

为适应不同序列的建模需要，本文进一步探讨各种GM(1,1)模型的适用范围。图3为4种GM(1,1)模型对平均预测误差和平均总体误差的比较分析。由图3可知，新陈代谢GM(1,1)模型的总体平均误差和EMAE均最小，而GM(1,1)与DGM(1,1)模型的预测性能相似，但低于新陈代谢灰色模型。

因此，本文采用新陈代谢GM(1,1)模型预测2018—2022年浙江丝绸出口趋势。经计算，模型后验差比值C=0.094，小误差概率P=1，模型精度为一级[11]，适合建模预测。预测结果见表5。

图3 4种模型的平均预测误差和平均总误差比较Fig.3 Comparison of average prediction error and average total error of four models

年份出口额/万美元增长率/%201874776.64-8.33201967920.21-9.17202062077.21-8.60202156452.10-9.06202251500.99-8.77

从表5预测结果来看，未来5年浙江丝绸外贸年均增长率为-8.79%，结论与专家最新预测一致[1]。整体而言，浙江省丝绸出口形势依然严峻，其出口额持续负增长将成为新常态。基于研究结果，必须采取针对性较强的政策措施，才能实现浙江丝绸业的健康可持续发展。

3 对策建议

本文通过对浙江省丝绸出口特征及预测分析，发现浙江丝绸出口下行压力大，振兴浙江丝绸业任重而道远。

3.1 优化产业结构，增加丝绸产品附加值

浙江丝绸产品具有较高的竞争力，但竞争力已显著下降。浙江丝绸多以附加值较低的生丝、桑丝被和真丝绸缎为主，技术含量有限，更容易受到发展中国家的价格竞争及发达国家技术壁垒的冲击。随着“一带一路”政策的深入，世界丝绸消费也将呈现多元化。因此，浙江省应致力于丝绸产品深加工，鼓励产业转型，使丝绸出口从单一品类向多品种转变，提高浙江丝绸的国际竞争力[21]。目前，中国丝绸贸易的进口额同比增长超过出口，证实了加强自主创新、产业升级的必要性。同时，浙江省还应建立政府、行业协会与企业的三方联动机制，针对国际市场需求特点，重点扩大优势丝绸产品的出口，加快浙江丝绸企业“走出去”的步伐[22]。

3.2 降低成本，积极布局新兴市场

浙江是丝绸出口大省，但非丝绸强省，高成本的蚕茧生产方式已丧失价格优势。丝绸产品有质次价高的现状，使得近年来在传统出口国中贸易额迅速滑坡。基于对浙江省未来5年丝绸产品贸易额的预测数据，不难发现浙江丝绸业将危机四伏，迫切需要采取措施降低成本以提高产品竞争优势。在实践中，一方面应因地制宜，实现规模化生产，提高机械化水平，降低人工成本；另一方面，丝绸出口企业应积极布局“一带一路”沿线国家等新兴市场，向世界推广物美价廉的丝绸产品，以获得新兴市场的青睐。

3.3 建立预警机制，及时分析丝绸市场变化

随着2018年中美贸易摩擦的不断加剧，以环境、贸易壁垒为主的贸易保护主义正逐渐强化[23-24]。作为劳动密集型产业，贸易壁垒大大削弱了浙江丝绸出口的竞争优势，以致整个国际丝绸市场具有较高的风险和不确定性。面对来自美国、欧盟和日本等国的贸易壁垒，政府要健全贸易预警机制，让浙江丝绸出口企业及时应对市场变化，规避贸易风险。同时，企业自身必须积极应对，将国际标准推广到丝绸生产的各个环节，提高产品和服务质量，以获得设置贸易壁垒国家的认可[25]。

4 结 论

本文分析了浙江省丝绸出口特征，并采用新陈代谢GM(1,1)模型预测了浙江省丝绸贸易发展趋势，以期为政府制定贸易政策提供参考。

1)在时间有限且信息缺乏的情况下，与GM(1,1)、DGM(1,1)和新陈代谢DGM(1,1)模型相比，新陈代谢GM(1,1)模型具有更高的预测精度，更符合浙江省丝绸出口贸易的实际。提高了预测的精度与科学性。

2)2018—2022年，浙江丝绸出口额将以年均-8.79%的幅度下滑，浙江丝绸业迅速衰落将成为新常态。该结果对制定浙江丝绸出口贸易政策具有参考意义。

3)浙江丝绸出口贸易下行压力大，需采取提高丝绸产品附加值、降低生产成本和建立预警机制等具体措施，以促进浙江丝绸业的可持续发展。