论供给侧结构性改革对全要素生产率的影响——基于粤港澳大湾区9市纺织服装行业的经验证据

谢圣远 卢灿生

目前中国纺织服装行业发展质量整体不高，存在“需求增长缓慢、综合成本上升、国际竞争加剧、出口降幅不断加深等不利因素和下行压力”①夏令敏：《十三五”期间纺织产业集群定位与未来的工作重点》，搜狐网http://www.sohu.com/a/77320457_344924,2016-5-26.，行业亟待转型升级变革。党的十九大报告指出，经济发展“必须坚持质量第一、效益优先，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率”②习近平：《决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告》，北京：人民出版社，2017年，第24页。。这为纺织服装业高质量发展指明了方向。供给侧结构性改革的方法，就是从行业企业生产端入手，进行“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”。近年来，粤港澳大湾区9市纺织服装行业通过供给侧改革，取得了显著的成效，各项经济运行指标总体优于工业平均水平。分析和总结其改革实践和成绩，有助于加深对供给侧结构性改革重要意义的理解和认识。

一、相关文献的梳理

梳理国内外相关文献就会发现，纺织服装行业供给侧结构性改革是当前的研究热点，这一研究有以下几方面的特点：

一是从国家层面、区域层面和特定环节诠释纺织服装行业供给侧结构性改革。王祥等认为，“服装行业因同质和竞争激烈而导致库存过高”与出国买服装及高档面料的消费力外流现象并存，原因在于服装行业供给满足不了升级的需求。③王祥、唐可心：《“供给侧”纺织业如何改?》，《纺织报告》2016年第1期。李建强④李建强：《供给侧结构性改革视野下邵武市纺织服装行业的转型升级》，《科技咨询》2017年第10期。、陈金图⑤陈金图：《供给侧改革背景下泉州纺织服装产业的转型升级》，《管理工程师》2017年第12期。对福建纺织服装行业供给侧改革和转型升级进行了探讨。张迟昀针对广东实体服装产业在供给侧改革背景下的发展问题，提出要强化技术投入，引进培养人才，加大自主品牌创新，重视绿色环保服装。①张迟昀：《供给侧改革背景下实体服装产业的新发展——以广东省为例》，《商场现代化》2018年第10期。

二是用不同方法和不同数据研究纺织服装行业相关效率问题。其中有研究发展中国家纺织服装业的，如Chaffai等基于C-D函数分析突尼斯的纺织羽毛行业全要素生产率（TFP）及其较快增长趋势。②Chaffai M E A，Plane P，Guermazi D T.，“TFP in Tunisian Manufacturing Sectors：Convergence or Catch-Up with OECD Members?”，Middle East Development Journal，2009,01 (01).Joshi利用2002-2007年公司面板数据，基于DEA-MALQUIST指数生产率方法测度印度服装产业TFP，结果表明，印度服装行业TFP年增长率达到1.7%，技术效率改变对TFP增长起决定作用。③Joshi R N，Singh S P.，“Estimation of total factor productivity in the Indian garment industry”，Journal of Fashion Marketing ＆ Management，2010,14 (1).Vixathep利用DEA方法测算老挝服装产业效率和生产率，指出老挝在后多边纺织时代正在努力追赶中国和印度，其竞争力不断提高。④Vixathep S.，“Efficiency and Productivity Change in Lao Garment Industry：A Nonparametric Approach”，Journal of International Cooperation Studies，2011，19.研究中国纺织服装行业全要素生产率的有：张家胜等、⑤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》，《武汉纺织大学学报》2014年第4期。张艳艳⑥张艳艳：《纺织服装皮革业的全要素生产率变化分析——基于DEA-Malmquist指数法的实证研究》，《江苏第二师范学院学报》2015年第4期。分别利用省级面板数据和上市企业数据，以DEA-MALQUIST指数方法对中国纺织服装业2000-2013年TFP进行测度，结果表明TFP增长明显，年均增长率约6.46%，其中技术进步的贡献率为主。张雄化等基于省级面板数据，利用DEA-MALQUIST方法测度中国纺织服装行业2007-2016年的TFP，发现行业TFP增长速度已加快，技术进步的贡献率依然占主导。⑦张雄化等：《全要素生产率、技术进步与时尚贸易可持续发展——基于T ＆ C行业面板数据的实证分析》，《管理文摘》2019年第3期。也有学者针对纺织服装行业相关效率影响因素进行研究。如Kapelko等证实跨国纺织服装企业无形资产对技术效率存在正向影响。⑧Kapelko M，Lansink A O.，“Examining the relation between intangible assets and technical efficiency in the international textile and clothing industry”，Journal of the Textile Institute Proceedings ＆ Abstracts，2014，105 (5).

通过以上梳理可以看出，鲜有文献分析纺织服装行业供给侧改革与行业效率的关系，尤其缺乏供给侧改革对行业效率的影响机制及作用的定量研究。为弥补这一缺憾，本文拟重点探讨纺织服装行业供给侧改革对全要素生产率的影响，为科学评价供给侧改革的实践效果提供行业经验，并为大湾区纺织服装业转型升级和高质量可持续发展提供一定的理论依据。本文所研究的纺织服装行业包括纺织业、纺织服装服饰业、皮革毛皮羽毛制鞋业。

二、理论基础与模型构建

（一）理论基础

供给侧结构性改革通过作用于行业的投入端和产出端，进而影响行业的全要素生产率。定义供给侧结构性改革的内容包括“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”；DEA-MALQUIST效率模型的投入要素为资本、劳动力、能源、工资，产出要素为产值、产量。供给侧结构性改革因影响效率模型的投入产出要素必然影响全要素生产率（见图1）：一方面，“去产能”“去库存”“去杠杆”影响全要素生产率模型的投入端和产出端。具体来说，一是“去产能”注重有效产能利用率，强调利用高端产能，压缩低端产能，最终造成行业企业投入端减少原料投入，带来资本、劳动、能源等相关投入的精简，从而影响总要素投入，产出端精益产量必然影响产值。二是“去库存”强调提高企业存货周转率，注重“销货成本与平均存货余额比率”的提高，而“平均存货余额”与“企业总生产的产品余额”也呈高度相关，因而“去库存”与企业产出端产品产值高度相关。同时，去库存影响产值变化后，反过来影响生产端的要素投入。三是“去杠杆”强调财务的杠杆率下降，注重降低资产负债率，而资产与企业产出端产品产值高度关联。同时，去杠杆影响产值变化后，反过来也影响生产端的要素投入变化。另一方面，“降成本”“补短板”将影响全要素生产率模型的投入端。“降成本”表现为行业企业投入的资本、劳动力、能源、工资等成本的降低。“补短板”强调行业企业人力资本质量的提高、绿色能源的使用和能源利用率提高、行业技术改造与升级、管理协调投入要素合理分配等。因此，供给侧结构性改革通过“三去、一降、一补”作用于投入要素和产出要素，最终必然引致行业全要素生产率的变化。标准依据以上理论分析提出五个研究假设：

图1 供给侧结构性改革影响行业全要生产率的机理

H1：“去产能”正向影响纺织服装行业效率。中国服装行业去产能势在必行。一方面，在国内经济减速的形势下，居民服装边际消费倾向放缓；另一方面，国外中高档服装对中国服装市场形成一定挤压。正如刘世锦指出的，去产能本质上是提升资源配置效率，提升行业效率和竞争力。①刘世锦：《从去产能到提升资源配置效率》，《人民政协报》2016年7月26日。因此假定纺织服装行业去产能会正向影响其全要素生产率。

H2：“去库存”正向影响纺织服装行业效率。纺织服装行业进入门槛偏低，企业过度扩张和追求市场占有率，导致存货增加和存货周转率下降。②何婧唯：《我国服装类上市公司财务表现的实证研究》，东华大学硕士学位论文，2014。同时，库存和产能高度关联，化解库存能显著提高需求产能效率。③卢杰：《化解库存量对需求产能效率准确预测仿真》，《计算机仿真》2017年第9期。因此假定纺织服装行业去库存会正向影响其全要素生产率。

H3：“去杠杆”正向影响纺织服装行业效率。纺织服装企业资产负债率较高，2017-2018年服装上市企业季报显示，部分企业每股收益为负值。④新浪财经网数据库：https://finance.sina.com.cn/,2018.去杠杆可以通过提高企业资金利用效率达到提高企业生产效率的目的。⑤乔小乐、宋林、安磊：《去杠杆有助于提高企业资金使用效率吗——来自中国制造业上市企业的经验证据》，《山西财经大学学报》2018年第3期。因此假定纺织服装行业去杠杆会正向影响其全要素生产率。

H4：“降成本”正向影响纺织服装行业效率。研究表明，降低企业成本可以提高经济效益及国际竞争力。如吴滨等认为，实行“营改增”、税率调整和“五险一金”制度改革后，企业总体成本降低，经济效益改善。⑥吴滨、王宏伟：《降成本效果初显 调结构仍需努力》，《经济日报》2016年4月29日。冯喆主张，在供给侧结构性改革背景下，应鼓励企业联合进行贸易融资，以降低企业融资成本，提高企业国际竞争力。⑦冯喆：《供给侧改革下服装企业贸易融资探究》，天津工业大学硕士学位论文，2017年。因此假定纺织服装行业降成本会正向影响其全要素生产率。

H5：“补短板”正向影响纺织服装行业效率。中国纺织服装行业的短板主要是自主品牌少、品牌国际竞争力弱、绿色设计和生态服装欠缺、人才缺乏、核心技术和创新能力不足等，补短板有助于去产能、创需求。⑧罗能生、曾克强：《社会资本、区域差异与全要素生产率》，《河南师范大学学报（哲社版）》2018年第1期。卢小宾：《品牌发展的现实价值和战略意义》，《中国产经》2017年第5期。因此假定补短板会正向影响纺织服装行业全要素生产率。

（二）模型构建

基于综合纺织服装业供给侧结构性改革对全要素生产率的作用机制及影响假设，初步判断纺织服装行业全要素生产率受到行业“三去一降一补”供给侧结构性改革影响。这里构建纺织服装行业全要素生产率影响因素的取对数模型式：

其中，被解释变量efficiency表示行业全要素生产率；解释变量 output、stock、leverage、cost、weakness分别代表“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”；控制变量efficiency_1表示全要素生产率滞后项,output*stock、output*leverage、stock*leverage、output*stock*leverage代表解释变量交互项。i、t代表地区和年份；α0、αit、εit分别代表常数项、地区固定效应、随机误差项。变量设定及具体含义详见表1：

表1 模型变量具体设定

（三）数据来源及处理

2000-2016年纺织服装业的变量数据来源于前瞻数据库、统计年鉴分享平台及各市统计年鉴。考虑到统计中可能存在部分数据缺失，笔者考虑采用线性插值法补齐。并且对产值、固定资产投资和工资水平进行消费者物价指数平减，并以2000年为基期。

近五年纺织服装行业供给侧结构性改革效果存在区域和行业内部差异。以广深为例（见表2），第一，区域改革效果存在差异。深圳供给侧结构性改革效果总体好于广州。供给侧结构性改革富有成效的色块，深圳拥有20个，广州拥有16个。第二，行业内部改革效果存在差异。深圳纺织服装服饰行业改革优于其他两个分支行业，前者拥有8个色块，后两者分别拥有5个和7个色块；广州纺织业改革优于其他两个分支行业，前者拥有6个色块，后两者均含5个色块。第三，改革效果指标中，工资水平、创新能力和能源消耗的改善明显。深圳、广州分支行业的工资水平、创新能力的色块均被填满，能源消耗仅有1个色块未被填满。

表2 2016年相比2012年各项指标趋势：纺织服装行业供给侧结构性改革的直观效果

三、实证结果分析

（一）纺织服装行业效率及分解分析

广深纺织服装行业劳动生产率相对较高。第一，广州总劳动生产率较高。广州、深圳、东莞的全行业劳动生产率均值从高到低分别为115378.33元/人、113926.33元/人、83338.67元/人。第二，广州纺织服装服饰业劳动生产率明显高于深圳和东莞。广深莞纺织服装服饰业全要素生产率由高到低分别为119458元/人、84956元/人、79895.67元/人。第三，深圳纺织业和皮革毛皮羽毛制鞋业的劳动生产率优于广州和东莞。深广莞的纺织业劳动生产率均值依次为133596.33元/人、129198元/人、97202.67元/人，皮革毛皮羽毛制鞋业劳动生产率均值依次为94119.67元/人、88113.33元/人、58255.67元/人。

广深莞地区纺织服装行业劳动生产率上升与行业吸引力弱化现象并存。第一，区域劳动生产率排序为：纺织业＞纺织服装服饰业＞皮革毛皮羽毛制鞋业。纺织业和皮革毛皮羽毛制鞋业的劳动生产率为上升趋势，纺织服装服饰业为下降趋势。第二，区域纺织服装行业劳动生产率高于全国水平，低于地区全行业水平。从行业看，广深莞纺织服装业生产率具有些微优势，这一优势被全国生产率逼近；从区域看，广深莞纺织服装业生产率落后本区域生产率2倍以上，行业吸引力大幅落后其他行业。

参照Joshi对印度纺织服装业的研究，利用“DEA-MALQUIST指数分解法”，重点对广深莞纺织服装行业全要素生产率作了如下测算和分析：

第一，深圳各分支行业全要素生产率变化取决于技术变化（见表3）。纺织业10个跨年份中技术变化指数为大于等于1的有效值，最终均值为1.066，反映出纺织业全要素生产率进步，增长6.6%，且主要归因于技术进步。纺织服装服饰业9个跨年份中技术变化指数值均为大于1的有效值，最终均值为1.054，反映了纺织服装服饰业全要素生产率进步，增长5.4%，且主要受到技术进步的影响。皮革毛皮羽毛制鞋业中10个跨年份中技术变化指数值均为大于1的有效值，最终均值为1.010，反映了纺织服装服饰业全要素生产率进步，增长1%，且归因于技术进步。

表3 深圳纺织服装业全要素生产率及MALQUIST指数分解

第二，广州全要素生产率总体上不升反降。从上述分析可知，2000-2016年广州纺织业全要素生产率下降6.9%；纺织服装服饰业全要素生产率上升2.6%；皮革毛皮羽毛制鞋业全要素生产率上升1.8%。总体上，全行业全要素生产率下降2.5%。其原因在于纺织业技术进步没有实质发生，而其他分支行业技术进步缓慢。

第三，广深莞纺织服装行业全要素生产率内部分异较为明显。2000-2016年，区域纺织业TFP标准差为先扩大后缩小走势，终值收敛为0.339；纺织服装服饰业和皮革毛皮羽毛制鞋业TFP标准差为扩大走势，终值发散为1.552和4.329。因此，区域全要素生产率，纺织业为趋同走势，纺织服装服饰业和皮革毛皮羽毛制鞋业为趋异走势。

（二）供给侧要素对纺织服装行业效率的影响分析

利用粤港澳大湾区9市2000-2016年行业数据，以面板数据随机效应TOBIT模型，对影响行业效率的供给侧要素进行参数估计。卡方检验表明，随机效应TOBIT模型均通过显著性检验，各分支行业的供给侧结构性改革模型均较为适用（见表4）。

表4 分行业供给侧结构性改革影响因素的参数估计

通过以上参数估计可知：第一，纺织业效率受去产能和降成本因素的显著影响。一是去产能效果明显。纺织业去产能显著正向影响行业效率，弹性系数为4.15，通过1%显著性水平检验。二是降成本效果明显。纺织业降成本显著正向影响行业效率，影响系数为0.035，通过5%显著性水平检验。同时，降成本系数符号为负的结论与原假设不相同。这可能是因为行业注重增加经营方面的支出，如增加店面、增加线上销售平台、采用先进存货管理系统等，提高了行业技术含量及整体生产率。三是去库存、去杠杆和补短板的效果不明显。纺织业去库存负向作用于行业效率，去杠杆正向作用于行业效率，补短板正向作用于行业效率，但是作用系数均没有通过显著性水平检验。

第二，纺织服装服饰业效率受降成本因素的显著影响。一是降成本效果明显。纺织服装服饰业降成本对效率影响系数为0.058，通过1%显著性水平检验，同时，降成本系数为负值，与原假设不符合。这可能是因为土地、房租和人工等硬性成本较难下降，而增加技术进步性开支，可提升行业整体效率。二是去产能、去库存、去杠杆和补短板的效果不甚明显。虽然去产能、去库存、去杠杆和补短板对纺织服装服饰业的效率有影响，但是所有影响系数并未通过显著性水平检验。

第三，皮革毛皮羽毛制鞋业的效率受到去产能、去库存、降成本和补短板的显著影响。一是去产能对行业效率影响显著，弹性系数为7.861，通过5%显著性水平检验。二是去库存对行业效率影响较显著，影响系数为0.093，通过15%显著性水平检验。三是降成本对行业效率影响明显，影响系数为正值0.058，与原假设的负值不相符合，原因与纺织业、纺织服装服饰业的原因相同。四是补短板对行业效率影响较为显著，影响系数为0.045，通过15%显著性水平检验。另外，去杠杆对皮革毛皮羽毛制鞋业效率的影响不明显，影响系数为负值，但没有通过显著性水平检验。

第四，“三去一降一补”的综合作用对行业效率存在正向影响。一是纺织业去产能与去杠杆的交互项对行业效率有显著的正向影响，表现为其交互项系数为15.612，通过5%显著性检验，说明行业去产能与去杠杆的综合作用对行业效率影响明显。二是去产能与去库存的综合作用对皮革毛皮羽毛制鞋业的效率影响系数为-5.903，通过10%显著性水平检验；去产能与去杠杆的综合作用对行业效率影响系数为32.875，通过10%显著性水平检验；去产能、去杠杆和去库存三者综合作用对行业效率影响为-25.068，通过10%显著性水平检验。以上总影响系数之和仍为正，表明供给侧结构性改革的综合作用有助于提高行业效率。

四、结论与建议

本文基于粤港澳大湾区9市2000-2016年纺织服装业的面板数据，综合运用生产率指标法、DEA及MALQUIST指数分解法和随机效应TOBIT模型，研究区域性纺织服装业供给侧结构性改革对行业效率的影响，得出供给侧改革显著提高行业全要素生产率这一基本结论，对大湾区纺织服装业进一步推进供给侧结构性改革实现高质量发展具有指导意义。首先，纺织服装业供给侧结构性改革的成效存在区域和行业内部差异。深圳总体的改革效果优于广州，深圳在纺织服装服饰业的改革成效较佳，而广州在纺织业的改革成效较佳。深圳和广州纺织服装业“补短板”的效果一致，表现为工资水平上升，创新能力增强，能源消耗下降。其次，纺织服装业内部效率差异明显。供给侧结构性改革背景下，广州全行业劳动生产率最高，深圳纺织业和皮革毛皮羽毛制鞋业劳动生产率最高；广深莞区域纺织业劳动生产率最高。深圳和东莞各分支行业全要素生产率的提高取决于技术进步；广州除纺织业效率提高取决于管理进步所致的效率改善外，其他分支行业效率提高取决于技术进步；广深莞区域纺织业全要素生产率呈趋同态势，其他分支行业生产效率呈趋异态势。再次，供给侧结构性改革对纺织服装业效率提升确实产生影响。实证分析表明，纺织业去产能和降成本，纺织服装服饰业降成本，以及皮革毛皮羽毛制鞋业去产能、去库存、降成本和补短板，均对各自行业效率存在显著影响。此外，与原假设不一致的是，各分支行业成本增加反而提升行业效率；其他假设及结论与原假设一致。

基于以上结论，笔者提出粤港澳大湾区纺织服装业高质量发展的建议：

第一，发挥行业优势，提高行业生产率。深圳劳动生产率高的行业为纺织业、皮革毛皮羽毛制鞋业，全要素生产率高的行业是纺织服装服饰业，这反映出区域要素过多集聚在非比较优势行业。鉴于深圳已定位为国际化创新创意城市，纺织服装业产业应以纺织服装服饰业的前期价值积淀为基础，与国际接轨，转型升级于研发、设计、品牌和营销渠道等。同时，通过引进高层次人才和运用新工艺、新技术、新设备、信息化等手段，提高纺织服装服饰业的生产率及其行业工资待遇水平。同理，广州应该重点打造纺织业且同步提高其生产率及行业工资水平。

第二，发挥区域产业竞争优势，打造广深莞纺织服装行业创新走廊。粤港澳大湾区纺织服装行业自身效率改善主要来源于技术进步和广深莞纺织业全要素生产率呈现趋同态势这一总体优势，建议以纺织业为纺织服装行业串联线，构筑广深莞纺织服装行业创新走廊，整合广深莞三大服装城市，形成区域错位发展和总体协调发展的格局，使劳动密集型产业转向资本、技术、创意、创新型产业，规范产品质量标准，提升产业链并提高产业集群水平，宣传广深莞城市群品牌形象，发挥大湾区纺织服装行业较强大的国内外影响力及竞争力。

第三，利用供给侧结构性改革的机遇，发挥大湾区纺织服装行业的改革引领效应。本文的研究表明，不同行业的供给侧结构性改革内容及其实际效果存在差异。应该因地制宜和因业制宜，科学利用“三去一降一补”工具，践行中央对供给侧提出的“巩固、增强、提升、畅通”的新要求，促使粤港澳大湾区纺织服装行业的发展迈上一个新台阶，为其他传统产业转型升级树立样板，为粤港澳大湾区改革创新发展树立产业典范。