中国纺织业和跨境电商集聚的耦合协调发展研究

聂爽爽,朱伟芳,李生校

(1.绍兴职业技术学院 范蠡商学院, 浙江 绍兴 312000; 2.绍兴文理学院 商学院, 浙江 绍兴 312000)

纺织业是中国国民经济的传统支柱产业,也是中国市场化程度最高、竞争最充分、经济带动作用大的产业之一。目前中国纺织业产业集群明显,高度集中于江苏、浙江、山东、广东、福建等沿海发达省市,但是附加值低、劳动密集型的特性使得中国纺织业长期处在微笑曲线的最低端。近些年受国内外宏观形势复杂严峻及多重超预期因素影响,中国纺织业供需两端压力叠加,发展压力更加突出,亟需转型升级。

随着经济全球化和数字技术进步,跨境电子商务(简称“跨境电商”)已成为对外贸易和传统产业转型升级的重要路径。相较于传统贸易,跨境电商能够有效突破地理距离的限制,缩减贸易中间环节,显著降低国际贸易参与门槛和贸易成本,使得跨境电商成为驱动传统产业转型升级的重要推手。近些年,中国跨境电商发展迅速,2022年中国跨境电商出口商品总额达1.55万亿元,较2021年同比增长11.7%[1]。据2022中国出口跨境电商白皮书显示,跨境电商发展过程中也逐渐呈现出集群式发展[2]。传统纺织业产业集群与纺织业跨境电商是否耦合协调发展,对于传统产业集群所在地区判断当地跨境电商发展水平以及制定相关跨境电商和贸易政策非常重要。

在跨境电商促进产业集群和传统产业发展方面,毛园芳[3]提出了电子商务提升产业集群竞争优势的机制,通过案例研究发现,电子商务有助于产业集群扩大市场容量,提升集群企业的协作水平与竞争强度;钊阳等[4]提出跨境电商的迅猛发展可以带动中国中小企业的创新,为中国制造商品在海外市场塑造品牌形象创造了便利条件;张晓冬等[5]认为传统成熟产业集群的国际化和转型升级就是要形成跨境电商产业国际集群品牌,传统成熟产业集群也是发展到高级阶段的产物,可见跨境电商对传统产业集群高质量发展的重要性;张诚等[6]对跨境电商对制造业升级的作用机制进行实证分析发现,跨境电商可通过消费升级和技术创新2个路径有效助推中国制造业升级,且跨境电商市场规模和制造业升级水平均呈增长趋势。传统产业的企业非常认可跨境电商业务的必要性[7]。王利荣等[8]运用67个城市2001—2019年的面板数据,评估了中国设立的第1批和第2批跨境电商综合试验区的经济效应,得到跨境电商综合试验区的成立能够促进当地的对外贸易水平。刘晋飞[9]利用2016年珠三角760家制造业跨境电商企业的调查数据实证分析,证实了电子商务采纳对制造业跨境电商企业成长有显著正向影响。

跨境电商和产业集群的协同融合发展研究方面,Wang等[10]利用数据科学证明跨境电商贸易与产业集群之间存在明显的正相关关系;李芳等[11]对272家产业集群内跨境电商企业开展问卷调查,通过构建结构方程模型证实了跨境电商与产业集群的协同发展可促进产业集群与对外贸易的转型升级;张晓冬[12]基于35个跨境电商综合试验区的实证研究证实跨境电商的生存与发展极大地依赖于传统产业经济的持续性供给,同时跨境电商发展又可进一步促进传统产业经济的发展;张夏恒[13]认为跨境电商的线上线下集成特性将会打破单个企业生产的分工状态,企业的生产经营模式将会得到重组,传统产业集群通过跨境电商可实现全产业链集聚发展,推动中国传统产业转型升级、培育世界级先进产业集群;赵志田[14]对河南省206家制造企业的实证分析表明,当前跨境电商与制造业融合程度总体水平较低。

国内大部分学者都认为无论产业层面还是企业层面,跨境电商可以促进产业、传统产业以及企业的发展。大多数学者都证实了跨境电商与产业集群的协同发展可以推动中国传统产业和对外贸易转型升级,但只有个别学者对于跨境电商与传统制造业协调融合进行了实证分析,而且结论不一。整体来说,对于传统产业与跨境电商的耦合协调分析的实证研究数量较少;现有相关研究多将产业集群、制造业作为一个整体来研究跨境电商促进其高质量发展的影响,鲜有学者基于制造业细分行业的差异性,研究跨境电商对某一具体行业产业集群的耦合协调发展效应。鉴于此,本文以中国制造业中的传统优势产业——纺织业为例,研究纺织业和跨境电商集群分布情况,并对传统纺织业和纺织业跨境电商产业发展的耦合协调发展情况展开分析,以期为制定相关跨境电商和贸易政策提供重要依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 产业集聚测度

现有对产业集聚水平的测算方法主要有空间基尼系数、熵值法、EG指数、区位熵指数、赫芬达尔指数等,其中区位熵指数是测度区域产业集聚的主要方法。本文使用区位熵方法计算传统纺织业和纺织业跨境电商的集聚度,计算公式如下:

Lit=(mit/mt)/(Git/Gt)

(1)

式中:Lit表示第i个省市第t年传统纺织业的区位熵,即表示第i个省市第t年传统纺织业集聚度;mit表示第i个省市第t年纺织品产量;mt表示第t年全国纺织品产量综合得分;Git指第i个省市第t年的国内生产总值(GDP);Gt表示第t年的全国GDP。

LQit=(qit/qt)/(Qit/Qt)

(2)

式中:LQit表示第i个省市第t年纺织行业跨境电商的区位熵,即表示第i个省市第t年纺织行业跨境电商的集聚度;qit表示第i个省市第t年纺织业跨境电商新增规模;qt表示第t年全国纺织业跨境电商新增规模;Qit指区域范围即该省市第t年跨境电商新增规模;Qt表示全国第t年的跨境电商新增规模。

PLi=(Lit-Li0)/Li0×100%

(3)

式中:PLi表示第i个省市第t年传统纺织业的区位熵的增长指数。

PLQi=(LQit-LQi0)/LQi0×100%

(4)

式中:PLQi表示第i个省市第t年纺织行业跨境电商的区位熵的增长指数。

1.1.2 耦合协调度模型构建

耦合协调度模型用于分析事物之间的耦合关联程度和协调发展水平。在物理学中,耦合的概念是指2个或2个以上的系统或运动形式通过各种相互作用而彼此影响的现象。耦合度是对系统之间关联程度的一种度量,描述系统或要素之间彼此相互影响、相互作用的强弱程度。协调度指耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小,它可体现出2个系统协调状况的好坏。

构建传统纺织业产业集群和纺织业跨境电商发展的耦合协调度模型,反映二者之间作用强度的大小和协调情况。耦合度C及耦合协调度D的计算公式如下:

(5)

式中:n为耦合的系统数,本文研究传统纺织业集聚和纺织业跨境电商集聚2个系统的耦合度,因此本文中n=2;U1、U2分别代表传统纺织业集聚子系统和纺织业跨境电商集聚发展的综合水平;C值为二者的耦合度,介于0～1之间,一般来说C值越大,耦合度越高,基于文献[15]可知,当0

(6)

式中:D值为传统纺织业集聚和纺织跨境电商集聚间的耦合协调度,介于0～1之间,D值越大,协调效果越好,基于文献[16]可知,耦合协调度D分为4个阶段,当0

T=αU1+βU2

(7)

式中:T值为耦合协调发展水平的综合评价指数;α和β为权重调节项,由于传统纺织业产业集群和纺织业跨境电商发展同等重要,因此α=β=0.5。

1.2 数据来源与指标体系

1.2.1 数据来源

纺织业集聚测度的数据来源于国家统计局,获取2012—2021年省市布、纱、化学纤维的产量为样本数据。由于纱、化学纤维都是“万吨”为单位,布以“亿米”为单位,因此本文进行正向化归一化的无量纲化处理,并利用熵值法[17]计算各省市地区的纺织业产量的综合得分。

纺织业跨境电商数据来源于励销云平台上收录的31个省市(港澳台除外)入驻阿里巴巴国际站的企业数据。选取2012—2021年新注册并入驻阿里巴巴国际站的企业数量作为本文研究的“新增跨境电商企业数量”,并作为全国跨境电商新增规模分析的样本;选择企业所属子行业“纺织业”,得出各省市的纺织业企业数量数据,以其作为本文研究的“纺织业新增跨境电商企业数量”,并作为纺织业跨境电商新增规模分析的样本。由于港澳台与海南数据难以获得,所以不纳入本文研究范围。

1.2.2 指标体系

产业集聚规模是衡量产业集聚发展程度的一个重要指标。本文主要通过集聚规模的角度研究传统纺织业和纺织业跨境电商发展的耦合协调情况。介于数据的可获取性,确定指标体系如表1所示。

表1 传统纺织业和纺织业跨境电商产业发展耦合协调系统指标体系Tab.1 Index system of coupling coordination system for traditional textile industry and textile cross-border e-commerce development

传统纺织业集聚子系统的综合评价指标为传统纺织业规模和传统纺织业区位熵,用来代表传统纺织业系统发展的综合水平,其中纺织业规模用各省市布、纱、化学纤维的产量数据表示;纺织业跨境电商集聚子系统的综合评价指标为纺织业跨境电商规模和其区位熵,用来代表纺织业跨境电商发展的综合水平。

2 纺织业和跨境电商集聚综合发展水平分析

2.1 中国传统纺织业集聚度测量

利用SPSSAU软件综合评价中的熵值法,根据各省市地区的纺织业产量求出各省市地区的纺织业产量综合得分,如表2所示。中国的纺织业发展极度不均衡,呈现高度集中态势。从2012—2021年的平均值看,占比超过3%的省份为浙江省(18.8%)、江苏省(15.3%)、山东省(12.8%)、福建省(12.5%)、湖北省(7.5%)、河南省(6.6%)、河北省(5.0%)。传统纺织业产业集群的发展基础为跨境电商提供优势产品和产业支撑,与纺织业跨境电商的耦合发展高度关联,并构建了良好的产业发展氛围。

表2 熵值法得出的各省市地区的纺织业产量综合得分Tab.2 Composite scores of textile production of regions obtained by entropy method

计算得出全国传统纺织业的区位熵,一般来说,若某地区的区位熵大于 1,说明纺织业在该地区的集聚程度较高,专业化程度超过了全国整体地区;区位熵值小于1,则相反。但是区位熵指数大于 1,并不一定反映某区域有产业集聚的发生,还应该对产业规模(即该区域该产业产值与全国该产业总产值的比值)做一个最低限定。如果产业规模过低,即使区位熵指数较高,也没有太多意义。本文按照纺织业规模平均值占比超过3%或者纺织业跨境电商规模平均值超过1%,仅保留江苏、浙江、河北、湖北、福建、山东、安徽、河南、广东、上海等10省市,其区位熵情况如表3所示。

表3 2012—2021年10省市传统纺织业区位熵及增长指数Tab.3 Location entropy and growth index of traditional textile industry in 10 provinces or cities from 2012 to 2021

从表3可以看出,传统纺织业平均集聚度大于1的省市分别是福建省、浙江省、湖北省、山东省、江苏省、河北省、河南省,说明这些省在2012—2021年中纺织业集聚较明显,其中最高的是福建省,而且集聚度还在呈上升趋势;其次是浙江,浙江相对来说较平稳,2019年开始集聚度又呈现平缓上升;之后是湖北省、江苏省,集聚度相对平稳;集聚度下降最快的是山东省和河北省,山东省从2012年的2.27下降到2021年的1.06,河北省从2012年和江苏基本持平的1.52下降到2021年的0.57;广东省和上海市的集聚度在10个省市中排最后。增长指数PLi是指2021年的区位熵指数相较于2012年的增长情况。从表3的增长指数可以看出,福建省的增长指数最高,高达98.66%,其次是浙江省12.02%;而河北省和山东省下降最多,分别达到-62.27%和-53.36%,说明近些年这2个省的传统纺织业产业集群的优势越来越不明显。

2.2 纺织业跨境电商产业集聚度测量

通过对纺织业跨境电商新增规模计算,得到各省市2012—2021年纺织业跨境电商新增规模占比情况。表4为规模平均值超过1%的省市,其中浙江省平均纺织业跨境电商新增规模位于全国首位,高达30.5%,江苏省第二,高达19.5%;其次是广东省(17.9%)、山东省(12.3%)、福建省(4.6%)、河北省(4.3%),6省之和总共占比89.1%,可见纺织业跨境电商发展较集中,区域性强。这些地区产业集群的产业基础、相关跨境电商政策的支持、跨境电商人才的引育以及集群内的企业电子商务采纳,使得跨境电商通过产业链、供应链、服务链,推动原有纺织业产业集群的转型升级、提质增效,并促进了纺织业跨境电商产业集群的形成,形成了产业集群内生性增长。

表4 2012—2021年10省市纺织业跨境电商新增规模占比情况Tab.4 Proportion of newly increased cross-border e-commerce in textile industry in 10 provinces or cities from 2012 to 2021 %

表5为2012—2021年10省市纺织业跨境电商区位熵及增长指数,可以清晰地看出,江苏省、浙江省、河北省、山东省、湖北省5个省2012—2021年平均区位熵均大于1,说明这些地区的纺织业跨境电商存在明显的产业集群现象。

表5 2012—2021年10省市纺织业跨境电商区位熵及增长指数Tab.5 Location entropy and growth index of cross-border e-commerce in textile industry in 10 provinces or cities from 2012 to 2021

从表4和表5可以看出,浙江省虽然纺织业跨境电商区位熵平均值为1.43,低于江苏省(1.99)和山东省(1.78),但是近些年浙江省纺织业跨境电商规模占比呈较明显上升趋势,2021年纺织业跨境店铺数量占比31.1%,居于全国首位,说明浙江省纺织业跨境电商产业集群极为显著且发展态势良好;江苏省在10省中,区位熵最高,但是无论其跨境电商整体还是纺织业跨境电商,规模上都不及浙江省,但其产业集聚趋势不容小觑。

虽然广东省纺织业跨境电商区位熵小于1,但是跨境电商规模占比全国第一,其无论是跨境电商规模占比还是纺织业跨境电商占比均在增加,纺织业跨境电商平均值高达17.9%,仅次于浙江省,而且其纺织业跨境电商产业区位熵呈现增长趋势,集群仍较为明显;福建省2019年区位熵虽为0.98,但纺织业跨境电商规模占比整体呈上升趋势,纺织业跨境电商产业集群正在逐步扩大。安徽省、河南省、上海市等地的区位熵也都均大于0.5,纺织业跨境电商产业集群现象也已初步显现出来。

从增长指数PLQi看,江苏省、安徽省、河北省、广东省2021年纺织业跨境电商区位熵较2012年都有明显的提升,山东省则大幅度下降,山东省的区位熵虽然仍大于1,但是呈现快速下降趋势。

2.3 传统纺织业与纺织业跨境电商发展综合评价

利用表1传统纺织业和纺织业跨境电商产业发展的耦合协调系统指标体系,通过SPSSAU软件进行正向化归一化的无量纲化处理,利用熵值法测算2012—2021年10省市传统纺织业集聚子系统U1和纺织业跨境电商集聚子系统U2,具体结果如表6所示。

从传统纺织业综合发展水平看,浙江省整体最高且较稳定,除了2018和2019年略低于福建省外,10年内平均值和其他年份都处于全国第1;其次是福建省,整体上升趋势较为明显,2018和2019年甚至超越浙江省,2020年开始又稍有回落,2020—2021年稳定在全国第2;再次是江苏省,整体较为平稳;山东省和河北省2018年开始大幅度下降,排名分别从2012年排名全国第2和第5下降到2021年综合发展水平排名全国第5和第9;河南省也有下滑趋势;湖北省整体发展较为平稳;广东省和上海市传统纺织业综合发展水平较低。

从纺织业跨境电商产业综合发展水平看,浙江省整体最高,且逐年处于明显上升趋势;其次是江苏省,发展整体较高且呈缓慢上升趋势;山东省发展较为平稳;广东省虽然纺织业跨境电商产业综合发展水平整体还未很高,但是其逐年处于明显上升趋势;河北省、福建省、湖北省整体一般,河北省、福建省整体稍有上升趋势;安徽省、河南省、上海市纺织业跨境电商产业综合发展水平发展较低。

3 传统纺织业和纺织业跨境电商发展的耦合协调度分析

3.1 耦合度分析

按照耦合度的计算模型,得到2012—2021年10省市的传统纺织业与纺织业跨境电商产业二者各年份的耦合度,其结果如表7所示。10个省市中,传统纺织业与纺织业跨境电商产业之间耦合度普遍较高,其中浙江省、江苏省、山东省耦合度平均值分别高达0.99、0.99、0.98,河北省、上海市、湖北省、安徽省、广东省耦合度平均值也均高于0.8,呈现高度耦合状态;耦合度平均值最低的是河南省,但其耦合度也达到0.59,处于较高耦合状态,说明传统纺织业与纺织业跨境电商产业发展存在较强的相互作用。

表7 2012—2021年10省市的传统纺织业与纺织业跨境电商发展的耦合度Tab.7 Coupling degree of cross-border e-commerce and traditional textile industry in 10 provinces or cities from 2012 to 2021

3.2 耦合协调度分析

按照耦合协调度的计算模型,得到2012—2021年10省市的传统纺织业与纺织业跨境电商产业二者各年份的耦合协调度,其结果如表8所示。传统纺织业与纺织业跨境电商产业发展耦合协调度整体上较好。从2012—2021年平均值看,10省市中浙江省、江苏省2省呈极度耦合协调,山东省、福建省、湖北省3省呈高度耦合协调,河北省、广东省、河南省3省呈中度耦合协调,安徽省和上海市呈低度耦合协调。

表8 2012—2021年10省市的传统纺织业与纺织业跨境电商发展的耦合协调度Tab.8 Coupling coordination degree of cross-border e-commerce and traditional textile industry in 10 provinces or citiesfrom 2012 to 2021

浙江省的协调耦合度最高,从2012—2021年始终呈现极度耦合协调状态,而且耦合协调度不断呈上升趋势;其次是江苏省,协调耦合度整体呈平稳上升趋势,从2014年开始从高度耦合协调变为极度耦合协调,说明浙江省、江苏省传统纺织业与纺织业跨境电商产业之间相互作用又相互促进。具体表现为跨境电商转化为创新要素内生性增长动力,促进原产业集群高质量发展,产业集群高质量发展为跨境电商提供更强有力产业支撑,从而打造跨境电商全产业链“闭环式”生态圈。

福建省协调耦合度上升趋势明显,从2013年开始变为高度耦合协调;山东省下降趋势明显,从2012年的0.82下降到2021年的0.63,但仍呈现高度耦合协调;湖北省整体趋势较平稳,逐步从中度耦合协调上升到高度耦合协调,说明福建省、山东省、湖北省传统纺织业与纺织业跨境电商发展实现良性协调发展。

河北省2017年前呈现逐步上升趋势,从中度耦合协调变为高度耦合协调,但是2018年后下降趋势明显,耦合协调度快速下降到2021年的0.41,从较高度耦合又变成中度耦合协调;河南省整体趋势较平稳,呈中度耦合协调;广东省虽然呈现中度耦合协调,但是耦合协调度逐年增加;安徽省耦合协调度2014年增加明显,但依然在低度耦合协调徘徊;上海市也一直呈低度耦合协调。耦合协调度数值较低,说明传统纺织业与纺织业跨境电商发展之间耦合协调度较低,河北省、广东省、河南省、安徽省、上海市未能实现协调发展的动态关联关系。

4 结 论

根据产业经济理论,结合2012—2021年纺织业的产量和阿里巴巴国际站店铺数据,测度传统纺织业和纺织业跨境电商的产业集聚度,对二者发展进行综合评价,并进行耦合协调分析,实证研究结果表明:

①中国传统纺织业主要集中在浙江省(18.8%)、江苏省(15.3%)、山东省(12.8%)、福建省(12.5%)、湖北省(7.5%)、河南省(6.6%)、河北省(5.0%)7个省,占比全国78.4%,其中福建省、浙江省、湖北省、山东省、江苏省、河北省、河南省集聚度大于1,集群较明显。

②中国纺织业跨境电商产业主要集中在浙江省(30.5%)、江苏省(19.5%)、广东省(17.9%)、山东省(12.3%)、福建省(4.6%)、河北省(4.3%),占比全国89.1%。江苏、浙江、河北、山东、湖北5个省集聚度大于1,集群较明显。除了山东省集聚度持续下降外,江苏、安徽、河北、浙江、广东5省集聚度呈现螺旋式上升发展态势。

③整体上纺织业跨境电商和传统纺织业基本都是高度耦合状态,说明二者间存在很强的相互作用;耦合协调度整体较好,福建、山东、湖北都呈高度耦合协调,说明这些地区2者相互促进;浙江省、江苏省呈现正向极度耦合协调。

本文对传统纺织业和纺织业跨境电商产业集聚度以及二者耦合协调度进行了时间维度的分析,但对它们全面的时空格局演变及影响因素分析仍需进一步充实,仍需从要素配置、技术创新、价值链整合与分解、产业集聚4个方面进一步研究跨境电商推动中国纺织制造业和相关生产性服务业的耦合协调发展,并以此提升国际竞争力,攀升全球价值链中高端。