我国纺织产业生产率影响因素

梁锦凯，张立杰,2

(1.新疆大学 经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830046；2.新疆大学 纺织与服装学院，新疆 乌鲁木齐 830046)

纺织产业是我国传统优势产业，自古以来扮演着提高国际竞争力、稳定民生、改善经济等重要角色[1]。2005年纺织品配额制度的取消给中国纺织产业带来了新的机遇，中国纺织产业发展潜能不断释放，国际竞争力日益提高。2018年，我国纺织产业规模以上企业达到1.91 万，平均用工人数331.8 万人次，占工业总人数4.2%，累计实现利润1 265.3 亿元，占工业利润总额1.9%[2]，为全面建成小康社会和宏观经济“稳增长”持续发力。

当前，我国纺织产业发展环境逐步严峻，国内生产成本不断攀升，减污压力持续加大，国际贸易摩擦、货币流动性收缩等不稳定因素仍然存在，纺织产业依靠要素驱动发展的传统方式亟待转变，提高生产率成为纺织产业做优做强的着力点。

本文以我国大部分地区纺织产业为研究对象，利用三阶段DEA-Malmquist指数模型及Tobit模型对我国纺织产业生产率增长因素进行分析，从纺织产业外部环境因素、产业内部因素两方面考察各类因素对纺织产业生产率的影响机制，从而推动我国纺织产业持续优化。

1 纺织产业生产率研究现状

1.1 生产率估算及影响因素

国外对“生产率”的研究起步较早，最初Solow[3]基于C-D 生产函数提出索罗余值，即产出增长中非要素增长带来的部分。在“要素规模报酬不变”和“完全竞争市场”假设前提下，索罗余值由我们无法测算的影响因素构成，可以近似理解为“技术进步”。随着研究深入，生产率[4]一词被提出，其反映每单位生产要素的生产能力，体现了资源配置状况、劳动者素质、技术水平等因素对生产活动的影响程度。基于算法得出的生产率不能包含所有与生产有关的因素，函数本身也依赖于各种前提假设，这均会造成误差，若要减小这种误差，必然要从影响因素和测度方法两方面不断优化。随后众多学者基于这个思路对生产率的研究进行不断拓展。Aigner等[5]提出的参数方法(SFA)构建了随机前沿面，将更多的影响因素考虑在内。Banker[6]构建的非参数DEA(BCC)模型考虑了多产出及要素规模可变性等问题。Fare等[7]将DEA与Malmquist指数结合起来测度生产率的动态变化(全要素生产率增长)，并进一步将其分解为技术进步和技术效率变化两部分。Fried等[8]提出三阶段DEA模型，剔除了环境因素和随机干扰因素的影响，进而测得更加客观的生产率。

综上所述，对生产率影响因素的处理是估算的重点，也是各种方法依赖的前提假设。产业发展既依赖于经济、政治、地缘等外部环境因素，又取决于产业属性、企业发展等内部因素，因此对产业生产率的研究必须把这些因素考虑在内。白重恩等[9]认为各因素对生产率的影响可以分为两方面，一方面表现为“名义”产出量不变情况下各因素对生产要素投入的增加或降低的影响。另一方面表现为各因素对投入要素生产力的增加或降低的影响，这种影响既可能源于技术进步对单位要素生产能力的提升，也可能来自技术效率提高对单位要素生产力的释放。基于以上两方面，通过对产业生产率影响因素进行有效处理，更能客观分析各地产业生产率差异，深入探讨各因素对生产率的影响机制。

1.2 纺织产业生产率研究进展

纺织产业生产率的稳步提高是产业健康发展的根本保证，为此众多学者对纺织生产率进行了测度。Bhaskaran[10]利用DEA模型对印度纺织产业生产率进行测度分析，并进一步探讨了印度4个纺织集群地区技术水平差异性。Kapelko等[11]利用Bootstrapped-Malmquist指数方法研究了1995—2004年全球纺织服装业的生产率变化，并进一步分解了技术进步、技术效率、规模效率对生产率的贡献。随着研究深入，国内外学者逐步把影响因素纳入到纺织产业生产率研究体系中。Kouliavtsev等[12]基于39 年数据对美国纺织产业绩效和生产率之间的关系进行了探讨，研究了要素替代弹性。Chaffai等[13]利用随机前沿模型对8个发展中国家的纺织产业技术效率影响因素进行了研究，发现有利的商业环境对纺织产业技术效率存在显著促进作用。付韶军[14]研究了出口、FDI对我国纺织服装业全要素生产率的影响效应，认为二者存在正向技术溢出效应，对全要素生产率的促进作用显著。吕明元等[15]运用DEA-Tobit 二阶段模型研究了纺织产业生态效率及影响因素，认为能源结构和环境规制对纺织产业生态效率存在显著影响。张建磊等[16]则对产业集聚和纺织产业全要素生产率进行了实证研究，认为产业集聚水平对纺织产业全要素生产率有正向作用，但是过度集聚会产生负向作用。

综上所述，纺织产业生产率的研究不断丰富，但仍存在一定的改进空间。首先纺织产业生产率的测度往往缺乏对外部环境因素的考虑，这显然存在一定偏颇。其次研究多局限于纺织产业生产率单一影响因素的分析，缺乏对生产率影响因素的系统讨论，各因素的影响机制有待探讨。基于此，参考白重恩等[9]的研究，本文从生产率影响因素分类角度出发，将纺织产业生产率影响因素分为外部环境因素和产业内部因素，结合各研究方法假设，选择三阶段DEA-Malmquist指数模型及Tobit模型对我国纺织产业生产率影响因素进行研究。

2 生产率研究方法与指标选取

2.1 研究方法

2.1.1 三阶段DEA模型

鉴于经济、政策等外部环境因素对纺织产业生产率存在较大影响，本文参考Fried等[8]的研究，利用三阶段DEA模型对干扰项进行剥离，模型构建如下：

第一阶段：传统DEA模型。考虑投入要素约束和环境保护等因素，本文构建投入导向DEA(BCC)模型对纺织产业生产率进行测度。DEA(BCC)模型十分成熟且比较常见，此处不再叙述。基于模型结果，本文求得各地纺织产业的目标(最佳)投入量，进一步计算得到实际投入量与目标投入量之差，即各地纺织产业投入松弛变量。

第二阶段：类似SFA模型。对纺织产业外部环境因素和随机干扰项的影响进行分析，模型见式(1)。

(1)

(2)

第三阶段：变量调整后的DEA模型。经过第二阶段调整，可以得出调整后的投入数据。再次利用DEA(BCC)模型对纺织产业进行效率测度。

2.1.2 Malmquist指数模型

为研究纺织产业生产率动态变化过程中的增长因素，本文结合Malmquist指数模型进行动态分析，模型见式(3)。

(3)

式中：Dt为决策单元参照t期技术水平的相对生产效率;M为生产率变动指数，当M>1时，决策单元生产率在t到t+1时期出现增长；当M=1时，保持不变；当M<1时，则出现下降。MEFFCH为技术效率变动指数，表示决策单元在t到t+1时期对生产可能性边界的追赶程度，当MEFFCH>1时，技术效率出现增长，即产生追赶效应。其中MEFFCH可以进步分解为纯技术效率变动指数和规模效率变动指数。MTECH为技术进步指数，表示t到t+1时期生产前沿面的移动程度，当MTECH>1时，则出现技术进步，即产生增长效应。

2.1.3 Tobit模型

考虑三阶段DEA模型测算的纺织生产率值介于0～1之间，本文构建Tobit模型对纺织产业生产率的影响因素进行回归分析，模型见式(4)。

(4)

2.2 指标选取

2.2.1 投入产出指标

作为传统制造业，纺织产业生产率依赖于资本和劳动要素的优化配置。本文在文献[17]的基础上，选取纺织产业固定资产净值、从业人员作为投入指标，选取纺织产业销售产值作为工业产出指标。纺织产业投入产出指标体系见表1。

表1 纺织产业投入产出指标体系

2.2.2 生产率影响因素指标

2.2.2.1外部环境影响因素

不同因素对纺织产业生产率的影响机制不同。纺织产业外部环境因素需满足“分离假设”[17-18]，即这些因素会对纺织产业生产率产生显著影响，但是其不在纺织产业主观可控范围内，其主要通过对纺织产业资本投入、劳动力投入进行干扰，间接地对纺织产业生产率产生影响。分析纺织产业发展环境及生产特点[19]，纺织产业生产率外部环境影响因素指标体系见表2。

表2 纺织产业生产率外部环境影响因素指标体系

①经济发展以人均生产总值来表示。地区经济越发达，金融市场越活跃，产业发展更易得到资本支持。另一方面，经济发展带来更多的工作机会，人力资本流动加速，产业竞争力将成为劳动力流入的主导因素。

②工业结构用第二产业生产总值与生产总值比值表示。地区发展对工业的依赖度越高，工业资本所占比重越大，工业发展更易受到资本青睐。另一方面，工业发达的地区对劳动力的容纳能力较强，工业生产过程中劳动力的投入相对容易。

③对外开放以外商直接投资总额占生产总值比值来表示。随着外商直接投资增加，资本市场逐步规范，资本投入将更加依赖于行业属性。另一方面，全球化深入给行业扩大规模提供机遇，劳动力投入状况将取决于规模扩张程度。

④环境规制以环境污染治理投资总额占生产总值比值来表示。政府环境规制会对产业发展提出更高要求，促使产业结构优化，资本投入将更具针对性。另一方面，环境规制会在短期内加大企业生产成本，倒逼企业精简人员，劳动力投入将会更加合理。

2.2.2.2产业内部影响因素

纺织产业内部因素聚焦企业层面，主要通过企业管理和技术应用对生产率产生影响，纺织产业生产率产业内部影响因素指标体系见表3。

表3 纺织产业生产率产业内部影响因素指标体系

①行业竞争以规模以上纺织企业个数表示。企业个数反映了产业集聚程度，又能反映行业进出难易程度，能够很好地反映行业市场竞争程度[20]。根据有效竞争理论，行业内充分的竞争有助于刺激企业加强管理和技术应用，从而提高技术效率。然而，因为地区和工业类型不同,市场竞争对资源配置效率及技术效率的提高作用必然存在显著差异。

②企业规模以规模以上纺织企业固定资产净值与企业个数比值表示。企业规模对生产率的影响体现在两方面，一方面工业生产存在显著的规模经济，扩大企业规模必然有利于发挥生产要素的边际效用，降低生产成本[21]。另一方面，当企业规模过大，会造成生产资源闲置，不利于生产率的提高。

③政府支持以规模以上纺织企业实收资本中政府资本所占比重表示。政府资本投入直接反映了政府对行业的金融支持，也间接反映了政府对行业的政策支持。考虑市场化程度和政府效率，地方政府产业政策对产业结构调整的影响程度不一[22]，政府支持对产业生产率的影响会存在明显差异。

④绩效水平以规模以上纺织企业利润总额与资产总计比值表示。绩效水平反映了企业的盈利能力，企业盈利愈多，愈有能力进行技术更新，从而提高企业生产率，但行业存在异质性，绩效水平较高的企业将通过多种方式提高企业竞争力，垄断和盲目扩大生产规模会降低生产率。

⑤技术装备以规模以上纺织企业流动资产与固定资产比值表示。工业生产依赖于投入要素与技术装备，技术装备水平越高，生产率越高[23]。考虑行业属性和产业生命周期，技术装备对产业生产率的促进作用会存在差异，流动资产与固定资产发挥的作用也必然存在差异。

⑥技术积累以各地区纺织产业滞后一年生产率表示。技术积累反映了该地区技术追赶的过程，技术积累愈佳，愈能实现高效生产。然而，技术追赶需要从技术和市场2个维度分析，不同地区技术积累对生产率的影响效应必然存在差异。

2.2.3 指标数据来源及处理

鉴于西藏地区数据缺失严重，本文对我国各省、直辖市、自治区(西藏除外)纺织产业生产率进行研究，其中纺织产业(不含纺织服装、服饰业)投入产出、内部影响因素数据来自《中国工业统计年鉴》(2006—2017)和部分地方年鉴。外部环境影响因素数据来自《中国环境统计年鉴》(2006—2017)和《中国统计年鉴》(2006—2017)。部分数据处理如下：以2005年为基期，利用固定资产投资价格指数对纺织产业固定资产净值进行平减，利用纺织产业出厂价格指数对纺织产业销售产值进行平减，分别得到纺织产业固定资产存量和产出数据。

3 纺织产业生产率分析

3.1 纺织产业生产率增长分析

为分析纺织产业生产率增长的主导因素，本文基于调整后的投入变量和原始产出变量，利用三阶段DEA-Malmquist指数方法对纺织产业生产率进行动态分析[24]。

时间方面，我国纺织产业各年份Malmquist指数及其分解见表4。

表4 我国纺织产业各年份Malmquist指数及其分解

12年间生产率平均增长9.6%，说明我国纺织产业整体发展日趋稳定，生产率逐步提高。分解可知纺织产业技术进步明显，年均增长11.1%，成为生产率增长的主导因素，表明我国纺织产业调整逐步发力，技术改造不断加速，增长效应显著。纺织产业技术效率年均下降1.4%，其中规模效率年均下降1.6%，导致技术效率的降低和波动，纯技术效率对综合技术效率的提高作用乏力。说明我国纺织产业发展不稳定性仍然存在，提高资源配置水平成为纺织产业发展的主要着力点。

地区方面，2005—2016年我国纺织产业Malmquist指数及其分解见表5。2005—2016年间，我国东部地区纺织产业生产率实现稳定增长，除北京、海南2地外其他东部地区生产率均出现增长。进一步分解可知，东部各地纺织产业均出现技术进步，年均增长多达11.3%，然而规模效率出现严重下降，进而导致技术效率年均下降3.4%。说明东部地区技术进步明显，规模效率不佳成为该地纺织产业生产率提高的主要障碍。中部地区12年间生产率平均增长9.6%，略高于东部地区，其中技术进步增幅略低于东部地区，规模效率相对东部地区较优，除山西、黑龙江、河南等地外其他地区技术效率均实现不同程度增长。说明中部地区纺织产业正在稳定发展，技术进步是该地纺织产业生产率提高的主导因素。西部地区生产率增长最快，平均每年增长高达14.1%，其中技术进步显著，年均增长多达11.1%，技术效率年均增长2.7%，纯技术效率和规模效率均出现不同程度提升。具体来看，只有甘肃省各方面效率出现轻微下降，其他地区各方面效率均呈现增长趋势，说明西部地区纺织产业发展态势良好，管理水平和资源配置水平出现不同程度提高，技术进步仍是生产率提高的主要动力。

表5 2005—2016年我国纺织产业Malmquist指数及其分解

3.2 纺织产业生产率影响因素分析

3.2.1 外部环境因素分析

三阶段DEA模型中的第二阶段类似SFA模型分析了环境因素对投入松弛变量的影响，环境变量系数为正，说明环境变量会增加投入松弛，不利于生产率的提高；反之，环境变量会减少投入松弛，有助于生产率的提高。为保证研究的科学性和严谨性，本文分别构建12个截面SFA方程进行分析，所得各年环境变量系数同向，以下仅以2016年结果为例进行分析，纺织产业生产率外部环境因素实证结果见表6。

表6 纺织产业生产率外部环境因素实证结果

①经济发展对纺织产业资本投入松弛量的影响显著为正，对劳动力投入松弛量的影响为负，但不显著。说明经济水平较高的地区更易受到资本青睐，纺织产业作为传统产业，市场比较稳定，资本投入也会相对容易，但会造成资本冗余。另一方面，随着经济水平的提高，居民对工作的期望会日益增加。纺织产业的工作环境具有一定的独特性，对劳动力吸引力日益减弱，从而造成劳动力投入冗余较小，劳动要素更能发挥边际效应。

②工业结构对纺织产业资本投入、劳动力投入松弛量存在正向影响，且均通过1%的显著水平。说明工业产值占比越高，地区发展对工业的依赖性越强，政府和市场更加青睐为工业发展提供服务。纺织产业作为我国传统优势产业，竞争力较强，更易得到资本、劳动力的投入，但是生产资源将会存在浪费和闲置，不利于纺织产业生产率的提高。

③对外开放对纺织产业资本投入松弛量的影响显著为负，对劳动力投入松弛量的影响显著为正。说明在对外开放水平较高的地区，纺织产业资本投入要求更高的回报率，资本冗余相对较小。另一方面，地区对外开放水平越高，越有利于学习先进的知识和技术。纺织产业技术水平也会相应提高，其对劳动力的需求会逐步减小，劳动力要素将会出现冗余。

④环境规制对纺织产业资本、劳动力投入松弛量存在负向影响，且均通过1%的显著水平。说明纺织发展对环境的依赖性较强，环境规制程度越高，地区纺织产业发展愈加规范，纺织产业结构更加科学合理，资本、劳动力投入将会更加高效，生产要素冗余会逐步减小，有助于纺织产业生产率提高。

3.2.2 产业内部因素分析

鉴于东、中、西部地区异质性，产业内部因素对纺织产业生产率的影响必然存在差异，本文采用Stata15.1软件分别对上述地区纺织产业生产率进行截断回归，其中纺织产业生产率为被解释变量，纺织产业内部因素为解释变量，经检验各地区均采用混合固定效应模型分析，纺织产业生产率产业内部因素回归结果见表7。

表7 纺织产业生产率产业内部因素回归结果

①行业竞争对中、西部地区纺织产业生产率在1%的显著水平下有明显提升作用，提升效果依次递增。中、西部地区纺织企业相对较少，尽管承接东部地区纺织产业转移，但是市场单一，行业竞争有利于激发市场活力，增加企业危机意识，迫使企业加大新技术应用，从而提高纺织产业生产率。

②企业规模对不同地区纺织产业生产率的影响存在显著差异。企业规模对东、中部地区纺织产业生产率提升存在显著阻碍作用，对西部地区生产率在5%显著水平下有提升作用。东、中部地区纺织企业发展迅速，但是企业规模过大反而存在资源浪费情况，不利于纺织产业生产率的提高。西部地区纺织产业起步较晚，企业规模相对较小，加大企业规模可以实现规模经济，从而有助于生产率提高。

③政府支持对中部地区纺织产业生产率提升在1%的显著水平下有抑制作用；对西部地区纺织产业生产率存在显著提升作用。中部地区纺织市场逐步成熟，地方政府给予大量支持，但是效率不高和过度支持产生部分负面影响，不利于纺织产业生产率的提高。西部地区纺织产业基础相对薄弱，政府支持能够明显优化纺织环境、增强产业配套能力，进而对纺织产业生产率起到显著提升作用。

④绩效水平对纺织产业生产率有显著提升作用。绩效水平对中部地区纺织产业生产率的提高作用最大，东、西部地区依次递减。东部地区纺织产业技术水平较高，企业盈利被更多的投入到研发创新方面，对生产率的促进作用存在滞后效果。中部地区纺织产业基础设施健全，劳动力优势尚且存在，企业盈利多用于加强管理和技术更新，对生产率的提升作用更加直接快速。西部地区纺织产业以粗加工为主，核心技术对外依赖性强，企业盈利多用于扩大规模，对生产率的提升作用相对较弱。

⑤技术装备对东部地区纺织产业生产率提升在1%的显著水平下存在抑制作用，对西部地区纺织产业生产率存在显著提升作用。东部地区纺织产业位于产业升级前沿，技术更新成为核心路径，固定资产更能发挥对生产率的促进作用。西部地区纺织产业起步较晚，技术应用和管理水平亟需提高，流动资产多用于新技术消化吸收，对生产率的提升作用更加显著。

⑥技术积累对纺织产业生产率提升作用显著，且明显高于其他因素。随着科技发展提速，纺织产业技术装备更新加快，新材料应用不断推广，纺织产业技术积累日益重要。当前，我国纺织产业技术水平达到新的高度，无论是东部地区产业转移，或是中、西部地区产业承接，稳定生产成为产业升级的根本保证，技术积累成为纺织产业生产率稳步提高的主导因素。

4 结束语

本文利用三阶段DEA-Malmqusit指数模型及Tobit模型对我国纺织产业生产率影响因素进行研究，得出以下结论：

①我国纺织产业生产率呈现增长趋势，其中东、中部地区纺织产业稳定发展，西部地区追赶效应明显，技术进步能够显著提升纺织产业生产率，规模效率下降会阻碍纺织产业生产率的提升。

②纺织产业外部环境因素方面，经济发展、工业结构、对外开放、环境规制会影响纺织产业生产过程中劳动力、资本的投入量，进而对生产率产生间接影响，各因素对不同投入要素的影响存在显著差异。

③纺织产业内部因素方面，行业竞争、企业规模、政府支持、绩效水平、技术装备、技术积累能够直接影响纺织产业生产率，其中行业竞争、绩效水平、技术积累能够显著提高纺织产业生产率。企业规模、政府支持、技术装备对东、中部地区纺织产业生产率提升存在抑制作用，对西部地区纺织产业生产率存在提升作用。

综上所述，不同因素对我国纺织产业生产率的影响效应存在差异。我国纺织产业生产率的提高应以加快技术进步为主。不同地区可以根据各因素影响效应差异制定针对性策略，稳步提高纺织产业生产率。