技术进步、技术效率与中国纺织服装业全要素生产率变化——兼论中国纺织服装业由东部向中西部转移的必要性

张家胜，姚梦妮



技术进步、技术效率与中国纺织服装业全要素生产率变化——兼论中国纺织服装业由东部向中西部转移的必要性

张家胜，姚梦妮

（武汉纺织大学 经济学院，湖北 武汉 430200）

以2000至2012年间的省级面板数据，利用DEA-Malmquist指数方法对中国纺织服装业的全要素生产率进行实证分析。研究表明，中国纺织服装业的全要素生产率年均增长9.5%，技术进步年均增长8.4%，是全要素生产率增长的主要源泉。中国全要素生产率的增长率呈现出一定的省际差异和区域差异，西部年均增长最大，中部次之，东部增长最小，这表明纺织服装业可以通过向中西部转移来提升竞争力。

DEA-Malmquist；技术进步；技术效率；纺织服装业；全要素生产率

一、问题的提出及文献回顾

随着人民币升值和国内劳动力成本上涨，我国东部地区原本具有极强比较优势的纺织服装业等劳动密集型产业能否通过向中西部转移来提升竞争力？本文利用2000至2012年间省级面板数据，在对中国纺织服装业的技术进步、技术效率及其全要素生产率的变化进行分析的基础上，试图揭示中国纺织服装业全要素生产率的省级差异、区域差异，进而探讨能否通过纺织服装业由东部地区向中西部地区转移来提升竞争力。

自Tinbergen和索罗于1942年开始研究经济增长理论以来，全要素生产率（TFP）的研究就得到国内外学者的广泛关注，关于全要素生产率的研究较为丰富。有研究区域全要素生产率的，有侧重于研究制造业的，也有专门研究纺织服装业的。郑京海、胡鞍钢对中国改革时期（1979-2001）省际生产率增长的变化进行了实证分析。刘云枫等采用DEA-Malmquist方法对北京1997-2006年的全要素生产率持续增长进行了研究。李春项研究了1998-2007年间我国制造业的全要素生产率。宫俊涛等运用非参数Malmquist指数方法考察1987-2005年间中国制造业省际全要素生产率的增长来源、差异与变化趋势。石磊等采用DEA评价方法，对2004-2008年上海市制造业35个行业全部国有及规模以上国有企业的技术效率和规模效率进行了分析。石奇等运用非参数的Malmquist方法，测算了江苏省2003-2009年制造业全要素生产的时序研究和空间分布的基本特征。陈彤、高伟、侯秉正（2009）运用 DEA 模型和2006年横截面数据测算我国30个省、市、自治区纺织业的效率差异、原因和2001-2006年的面板数据测算纺织业全要素生产率的变动情况及其决定性因素。叶茂升、倪武帆（2012）测算了纺织服装上市公司的DEA-Malmquist指数方法。

以上文献的研究成果为本文提供了有益的参考，本文运用DEA-Malmquist方法就2000-2012年间中国纺织服装业的技术效率、规模效率及全要素生产率的变化进行研究。

二、研究方法及数据处理

（一）研究方法

本文采用Fare等构建的基于DEA理论为基础的Malmquist方法。该方法是基于距离函数来定义Malmquist指数的，利用线性优化方法给出每个决策单元的边界生产函数的估算，对效率变化和技术进步进行测算，Malmquist指数变动值就是全要素生产率（TPF）变动值。在本文中，把中国各省市纺织服装业作为生产决策单元，对其效率变化、技术进步及全要素生产率进行测度。

DEA-Malmquist生产率指数的测度及分解公式为：

TE和TP分别表示技术效率的变化和技术进步的变化。

（二）数据来源及处理

数据来源于《中国纺织工业发展报告》2000-2012各期，数据处理采用DEA-xp2.1。

（1）分析的对象

本文以2000-2012年中国纺织工业发展报告中公布的31省、直辖市为对象，选取指标为规模以上工业企业。

（2）产出数据与投入数据

选取每个省市的纺织工业总产值（亿元）作为产出指标，这与石磊和石奇等人的做法一致。选取资产总额（亿元）与全部从业人员年平均人数（人）作为投入指标。工业总产值与资产总额经居民消费价格指数（以1978=100）进行了调整。

三、实证结果及分析

（一）中国纺织服装业技术效率、技术进步和全要素生产率的总体变化

表1是运用DEA-Malmquist方法对2000-2012年中国纺织服装业技术效率、技术进步及全要素生产率进行了测度，目的是为了反映纺织服装业总体层次上的全要素生产率的变化及其构成。

表1 中国纺织服装业全要素生产率变化及其按不同时期的分解

注：TFP变化率=技术进步×技术效率=技术进步×纯技术效率变化×规模效率

表1中的数据显示，从总体上看，2000-2012年间，我国纺织服装业全要素生产率以年均9.5%的速度增长，与当期我国国民经济增速相当，而且我国纺织服装业全要素生产率指数只在2002/2001和2012/2011是下降的，但下降的幅度不大。

总体来讲，我国纺织服装业全要素生产率增长的主要归因于技术进步，而技术效率是下降的，考察期间技术进步的年平均变化为8.4%，对全要素生产率增长的贡献最大，技术效率的年平均变化为1%，纯技术效率年平均变化为0.9%，规模效率年平均变化最小，仅为0.1%。规模效率的变化偏小可能表明我国纺织服装业可以通过扩到规模提升技术效率。

（二）我国纺织服装业的技术效率、技术进步与全要素生产率在不同省份的表现

表2是运用DEA-Malmquist方法对2000-2012年我国纺织服装业31个省市的技术效率、技术进步及全要素生产率进行了测度，目的是为了反映全国纺织服装业各地区全要素生产率的变化及其构成。

表2 我国纺织服装业全要素生产率按不同省份的分解

注：TFP变化率=技术进步×技术效率=技术进步×纯技术效率变化×规模效率

与表1一致，表2也表明在2000-2012年间我国纺织服装业TFP的增长主要来源于技术进步。一是技术进步较快的是青海、海南、宁夏，这三个地方技术进步年均分别增长13.3%、11.2%、11.0%，其他省市技术进步年均变化率比较接近，都没有超过10%。二是大多数省市技术效率得到了提升，只有山西、福建、江苏、广东、北京、浙江、天津、上海、海南、辽宁等10个省市是下降的。三是大多数省市达到了规模效率，没有达到规模效率的仅有安徽、福建、贵州、湖北、广东、江苏、浙江，而且浙江、江苏、广东规模效率呈下降趋势，这三个省规模效率年均分别下降2.1%、1.8%、1.7%。四是仅有辽宁省的全要素生产率是下降，辽宁省年均下降5.4%，全要素生产率增长最快的主要集中于西部地区，如西藏、宁夏、青海等，而福建、广东、江苏、北京、浙江、天津、上海、海南、辽宁等纺织服装发达省市的全要素生产率的增长较慢。

为了进一步探讨技术进步、（纯）技术效率、规模效率、全要素生产率是否存在区域差异，表3给出了我国东部、中部、西部三个区域的纺织服装业全要素生产率平均值。

表3 我国纺织服装业全要素生产率东部、中部与西部的比较①

从表3中不难看出，技术进步、（纯）技术效率、规模效率、全要素生产率东部、中部与西部的区域差别主要由以下几个特征：一是技术效率年均增长率分别为-3.2%、2.5%和4.2%，仅有东部地区技术效率是下降的；二是技术进步的差别不大，年均增长率分别为8.2%、8.2%和8.8%；三是纯技术效率方面也仅有东部地区是下降的，年均下降2.7%，而中部和西部地区纯技术效率年均分别增长2.6%和3.3%；四是规模效率方面仅有西部地区实现了规模经济增长，年均变化为0.9%，而东部和中部没有实现规模经济，东部地区的规模效率偏低，其原因可能是因为东部地区的纺织服装企业大多属于民营企业，民营企业规模通常偏小；五是东部、中部与西部的全要素生产率的年均增长分别为5.3%、10.8%和13.3%，全要素生产率的区域差异可能表明可以通过纺织服装业由东部向中西部转移来提升竞争力。

四、结论及政策建议

本文以2000-2012年间的省级面板数据为样本区间，就我国纺织服装业的全要素生产率及其构成进行了研究，结果发现：

第一，中国纺织服装业全要素生产率年均增长9.5%，全要素生产率增长的主要源泉是技术进步，技术进步年均增长8.4%。

第二，中国纺织服装业的全要素生产率呈现出一定的省际差异和区域差异。从省际差异来看，仅有辽宁省的全要素生产率是下降的，全要素生产率增长最快的集中于西部地区，如西藏、宁夏、青海，而福建、广东、江苏、北京、浙江、天津、上海、海南、辽宁等纺织服装发达省市的全要素生产率的增长较慢。从区域差异来看，东部、中部与西部的全要素生产率呈现明显的梯度态势，三个地区全要素生产率年均增长分别为5.3%、10.8%和13.3%。

第三，中国纺织服装业全要素生产率呈现出了一定的省级差异和区域差异，这可能表明纺织服装业可以通过向中西部转移来提升竞争力。

第四，东部地区纺织服装业发达省市，如浙江、江苏、广东，应在政策上促进我国纺织服装业做大做强，实现规模经济。

注释：

① 根据全国第一次经济普查的划分，将全国划分为三个地区：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。

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Total Factor Productivity, Technical Efficiency and Technical Progress of China's Textile and Garment Industry Change ——The necessity of China's textile and garment industry transfer from east to West

ZHANG Jia-sheng, YAO Meng-ni

(School of Economics, Wuhan Textile University, Wuhan Hubei 430200, China)

In this paper, the provincial panel data from 2000 to 2012 is analyzed, using the DEA-Malmquist index method to Chinese textile and garment industry total factor productivity analysis. Research shows that the total factor productivity of China's textile and garment industry achieved an average annual growth of 9.5%, annual growth of 8.4% in technical progress, is the main source of the total factor productivity growth. But China's total factor productivity growth rate showed a certain provincial differences and regional differences, with an average annual growth rate of the fastest is the westward, the middle part is the second，the eastern part of the slowest growing. This may indicate that the textile and garment industry can improve its competitiveness by transfer to the central and Western regions.

DEA-Malmquist; Technical progress; Technical efficiency; Textile industry; TFP

张家胜（1971-），男，教授，博士，研究方向：人民币汇率与中国国际收支、产业组织理论.

F0621.9

A

2095－414X(2014)01－0001－05