江苏纺织产业集聚对全要素生产率影响的实证研究

傅渝舒

（江南大学，江苏 无锡 214122）

纺织产业作为国民经济的支柱性产业，关乎民生问题，长期以来对刺激内需增长、增加就业机会和促进社会稳定和谐发展等方面作出了巨大的贡献。

近年来，许多学者的研究聚焦纺织产业的集聚问题。宗成峰（2008）测定了2003年～2005年中国纺织产业整体集聚程度。丁美玲等（2010）研究发现，纺织业在空间上有集聚的趋向，突出表现在山东、江苏、浙江、广东4个省份。周笑等（2019）将中国纺织业发展特点归纳为“俱乐部趋同”，具体表现为不同时期的转移方向不同。大多数学者对中国纺织产业的产业集中度进行测算并分析发展趋势，但很少有研究分析纺织产业集聚与全要素生产率的关系。

本文着力于研究江苏省纺织产业集聚对全要素生产率的影响。从五方面展开：（1）统计测算并描述分析中国纺织业的集聚现状；（2）测算江苏省的纺织产业的区位熵指数；测算江苏省纺织产业的全要素生产率——基于曼奎斯特指数DEA模型；（3）实证分析江苏省纺织产业集聚对全要素生产率的影响——基于分布滞后模型，并得出结论——具有长期促进作用；（4）简要说明促进作用的传导机制；（5）提出结论与建议。

一、中国纺织业集聚现状

1.指标测算

产业集中度指标有很多，使用起来各有特点。为了充分考虑地区个数以及纺织产业的规模，本文主要采用HHI指数和CRn指数，来测算中国纺织业的集聚水平。

HHI指数全称是赫芬达尔-赫希曼指数，产业的集中程度可以准确地被该指数反映。计算公式为：

CRn行业集中度是由最大的n个地区的产业规模除以全国规模得到的，测算起来较为简单方便。计算公式为：

式（1）式（2）中，Xi代表当年各地区纺织业的工业销售产值；X用当年的全国纺织业的工业销售产值来衡量，单位均为亿元。从《中国统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》中，选取我国31个省级区域（2007年～2016）的数据作为样本。结果如表1所示。

表 1 中国纺织行业集聚程度（2007年～2016年）

2.集聚态势图

虽然指标各有优劣，单个指标值共同的特征及变化趋势可以反映该产业的集聚态势。根据指标测算结果，可绘制如下集聚态势图（见图1）。

图1 2007年～2016年中国纺织业的集聚态势

图1展现了纺织业的集聚水平和变化趋势。HHI、CR3、CR10指数反映的集聚趋势基本一致，即2007年～2016年期间中国纺织业的集聚程度较稳定。

3.中国纺织业集聚的区域变动分析

选取2008年、2010年、2012年、2014年、2016年的纺织业规模占前10位的省级地区，制作表格（如表2所示）。从表2中可以看出，产值前三位地区的产值之和占全国总产值的比例已经超过了50%，而产值前十位地区的产值之和占全国总产值的比例已达90%左右。这说明了中国纺织产业有着较高的集聚程度。江苏纺织业集聚程度一直排名前三，产值份额约占全国的20%，故下文将围绕江苏纺织业的集聚效应展开研究。

表2 中国纺织业集聚前十地区（2008年～2016年）

综上所述，2007年～2016年期间，中国纺织业一直保持着较为稳定的产业集聚水平。此外，由表2仍可以看出，江苏纺织业集聚程度一直排名前三，产值份额约占全国的20%，故下文将围绕江苏纺织业的集聚效应展开研究。

二、江苏纺织产业集聚与全要素生产率的测算

1.区位熵

当测算行业在各区域内的集聚程度时，区位熵是最常用的指标之一。计算公式如下：

式（3）中，用江苏省纺织行业的工业销售产值衡量；用全国纺织业的销售产值衡量；用江苏所有行业的总产值作为；选择全国的总产值衡量；单位均为亿元。

由测算结果可绘制图2：

图2 江苏省纺织业区位熵LQ

图2显示，江苏省纺织行业十年内的LQ均大于1，且保持在1.7以上，这体现了江苏省纺织产业长期以来较高的集聚水平。但是折线图呈现出下降的趋势，说明其纺织产业的集聚现象在减弱。这在一定程度上可以解释山东集聚水平近几年反超江苏的现象。

2.全要素生产率

经济学研究经常会用到全要素生产率，以此来计算资源利用效率、生产效率等。更进一步地，全要素生产率可以被细分，从三个方面具体理解——效率改善、技术进步和规模效应。

（1）测算方法

本文结合DEAP 2.1软件，选用数据包络分析曼奎斯特指数模型（DEA-Malquist）。相比于其他模型，它能够避免生产函数形式的假定，克服参数方程的各项严格。

TFP指数表示的是t+1时期与t时期的全要素生产率的比值，公式如下：

式（4）中，x和y分别代表各时期的投入和产出向量，如果Malquist指数大于1，则表明生产效率较前一时期有所提高；若Malquist指数小于1，表明t时期比t-1时期的生产效率低。同时，对全要素生产率代表的综合效率进行分解：

用技术效率和技术进步的乘积可以进一步理解TFPch。在要素自由配置、规模报酬不变的假设之下，对于每一个决策单元，Effch解释其实际生产与最大可能产出之间接近程度的变化；Tech，解释意味着最大产出的变化；Pech和Sech是对于Effch的进一步分解和说明。

（2）数据来源

数据均来自《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》（2007年～2016年），选取全国31个省级区域作为对象。模型共需两组input和一组output。横向比较各个统计值后，本文选用各地区固定资产净值来衡量Input2，选用各地区纺织行业就业人数年末均值来衡量Input2，选用各地区纺织业工业销售产值来衡量Output。

（3）测算结果

经过测算，得到了2007年～2017年江苏省纺织业的全要素生产率及其的分解，如表3所示。

表3 江苏省全要素生产率测算值（2007年～2017年）

结果显示，2007年～2008年，江苏省纺织业全要素生产率略小于1，主要归因于技术进步指数小于1；2008年～2011年，江苏省纺织业全要素生产率均略大于1，并且t时期各项值都高于t-1时期；继2011年～2014年全要素生产率持续下降后，2014年tfp值更是达到了新低；好在2015年有了较大的进步。

三、江苏纺织产业集聚对全要素生产率影响的实证分析

1.模型设定

本文基于江苏省2007年～2016年产业集聚及全要素生产率的测算数据，考虑到数据的可得性、全要素生产率受时间的影响，故本文采用有限分布滞后模型来估计江苏产业集聚对全要素生产率的影响。

模型可表示为：

2.滞后期长度的确定

采用Almon方法估计模型，将滞后3期和滞后4期的效果进行比较，结果如表4所示。

表4 Almon估计法滞后期的确定

表4显示，PDL（x，4，2）参数下的调整后的判定系数R2更大（1.61＞0.846）；与此同时其AIC和SC数值明显减小。这说明滞后4期的情况下的模型有更好的拟合效果。

3.模型估计结果

利用Eviews10软件可以得出估计的模型及相应参数，经过Almon法变化之后，可将模型整理为：

还原后的分布滞后模型为：

4.模型检验

图3显示，调整后的R2=0.8864，可以看出该模型的拟合程度较好。Xt-2前的系数t检验结果为5.04521，在α=0.025的显著性水平下仍然显著；Xt-3和Xt-4前系数通过显著性水平α=0.1的t检验。DW=2.287，较接近2，可以判定模型不存在自相关问题。

综上，可以判断模型估计结果较好。

5.滞后效应的乘数分析

由实证结果可得，江苏省纺织产业集聚对全要素生产率的短期乘数为-14.4268，滞后一期乘数为6.9266，滞后二期乘数为14.1828，滞后三期乘数为7.34194，滞后四期乘数为-13.5961，中期滞后乘数为0.4284。即当江苏省纺织业集中度增加1单位时，江苏省纺织业全要素生产率将在本期减少14.4268单位，下一期增加6.9266单位，滞后二期增加14.1828单位，滞后三期增加7.34194单位，之后四期减少13.5961，增加一单位的产业集中度在中期能够增加0.4284单位的全要素生产率。

6.实证总结

结果表明，根据2007年～2016年的数据，可以初步估计江苏省纺织业的产业集聚对纺织业全要素生产率在短期有负作用，但从中长期来看，江苏省纺织产业的集聚有利于其全要素生产率的提升。

四、促进作用机制分析

长期产业集聚对全要素生产率的促进作用显著，这主要得益于江苏省纺织产业集聚的突出优势。

一是集聚程度高，集群点各具特色。江苏省拥有多个纺织服装集群试点单位，且各具特色。集群单位的各具特色体现了它们较高的专业化水平，而专业化的产业集聚使得产业划分更加精细，有利于特定技术的提升，从而促进全要素生产率的提升。

二是区域结构调整取得突破。2007年～2016年这一时期，江苏省纺织产业在区域结构调整上有着较大的突破。许多苏南地区的纺织企业都在快速地向苏北和中西部地区转移纺织制造环节。这反映出产业集聚对产业布局结构的调整的积极作用，有利于提升纺织产业全要素生产率。

三是企业国际化步伐加快。江苏省部分龙头纺织企业能够合理地利用国内外资源，打造“中国+周边国家”的布局模式，这不仅能够促进企业自身发展，还能够推动企业的经营水平进一步国际化，从而带动整个行业的全要素生产率的提升。

四是绿色发展成效明显。江苏省在纺织产业的生产过程中更加注重节能减排，并采取了许多节能环保的措施。比如综合循环利用水资源和能源，减少纺织污染物的排放，使用一大批新技术、新工艺和新装备并进行推广。据此，江苏省纺织产业的绿色发展成效显著，能够以可持续发展的方式推动全要素生产进一步提升。

五、结论与建议

虽然江苏省纺织产业集聚有着十分明显的优势，但也同时面临着较为紧张的形势。因此，提出以下几点建议。

1.增强自主创新能力

江苏省纺织产业企业应当积极使用先进的技术、先进设备进行生产制造，大力研发纺织生产设计的关键技术，并尽快推广应用；同时可以抓住机会与关联企业合作，促进省内纺织业全要素生产率的进步。

2.加强绿色技术研发推广

绿色技术的研发与推广也应是政府与企业关注的焦点。江苏省企业应有意识地加强绿色环保、清洁生产以及节能减排方面的技术研发；政府应支持企业进行相关技术的改造，实现污染的有效预防。

3.推动区域结构合理化

苏南地区一直是江苏省内发展较快的地区，具有良好的经济发展环境与机遇。苏南地区企业可以依托国内外的优质资源进行自主创新；同时，政府要宏观协调省内地区间的产业协作，制定相应的政策，以苏南地区的各方面优势带动苏中和苏北地区纺织产业协调平衡、稳定发展。