全国纺织业高质量发展水平综合评价

文/费伟

1 引言

纺织业是我国重要的民生产业，不仅可以创造大量的劳动力岗位，带动区域就业率，提高人民收入；同时纺织业是实体经济的代表之一，是我国轻工业体系的重要组成部分。中国是世界上最大的纺织品生产国和出口国，产量也超过全球的50%，纺织品服装出口额常年超过全球的三分之一。

随着经济社会的发展，生活水平的提高，居民对纺织产品提出了更高的要求，同时我国纺织业也迅速高质量发展。近年来，我国纺织产业不断优化升级，在产业创新、人才培养，结构优化、品牌打造等多方面取得了不同程度的进步，自主创新能力不断增强，质量同步提高，开始趋于高端化、品牌化。但是中国纺织产业同时存在很多问题，区域发展不充分、不平衡尤为严重，其资源要素分布、竞争优势变化与多年发展形成的产业区域格局并不充分匹配。因此，合理评价各地区纺织业高质量发展水平，从而进一步发挥各地区优势，推动生产要素优化流动是同样是目前的重点问题。由于纺织业高质量发展涉及到经济、科技、环保等多个方面，且指标之间存在相关性，为了提取指标中的主要信息，提高评价指标的科学性、客观性、合理性，采用以主成分分析为基础的降维方法，通过构建纺织业高质量发展评价体系，用主成分分析法来对全国各地区纺织业高质量发展进行综合评价。

2 方法介绍和实证研究

2.1 方法介绍

主成分分析是一种基于特征值分解的有效降维方法，通过保留主要主成分来反映矩阵中的大部分信息，从而起到降维的目的。对于主成分分析所用到的数据矩阵

X

、

X

、……、

X

(

m

×

p

)而言，通过坐标变换，能够很清楚地发现，数据在变换后的正交坐标系中主要依赖于哪些向量，这些向量就是特征值对应的特征向量。对于方程（1）所示的线性变化而言，满足：（1）

F

与

F

互不相关，即cov(

FF

)=0 ，并有Var(

F

)=

a'

Σ

a

，其中Σ为

X

的协方差矩阵 ；（2）

F

是

X

、

X

、……、

X

的一切线性组合中方差最大的，即

F

是与

F

、

F

、……、

F

都不相关的

X

、

X

、……、

X

的所有线性组合中方差最大者，以此类推，Var(

F

)≥Var(

F

)(

i

≤

j

)。以

F

、

F

、……、

F

(

m

≤

p

)构造的新变量指标也就是原变量指标的第一、第二、……、第

m

个主成分。

2.2 指标评价体系

通过主成分分析来衡量中国各地区纺织业发展水平，在建立指标体系时，从质量指标、产量指标、创新保障指标、绿色资源指标四个方面进行考虑，在参照了邓奕文构建纺织业高质量发展评价指标体系的基础上，根据指标选取原则，结合各地纺织业发展状况和数据获取情况，对指标进行增减，构建三层次纺织业高质量发展评价指标体系，由1个目标层、4个二级指标、13项具体指标组成，具体见表1。

表1 纺织业高质量发展水平评价指标体系表

2.3 实证分析

先对相关数据进行检验，得到KMO值。KMO值取值范围居于0到1之间，当KMO值小于0.5时，不适合主成分分析；KMO值大于0.7，用主成分分析能够取得良好的效果；本文的KMO值为0.747，适合主成分分析。从表2可以得出，3个主成分的特征值大于1，它们的累计方差贡献率大于80%，已经能够提取全部指标主要信息。3个特征根分别是7.754、 1.427、1.323。所以选取这3个主成分构建评价模型，得到纺织业高质量发展评价模型如式（1）。

表2 总方差解释表

表3结果表明了13项指标和组合成的3个主成分之间的相关程度。纺织业总资产、纺织业营业利润、纺织服装、服饰业资产总额、化学纤维产量、布产量这6个指标与第一主成分相关度最大，这个主成分主要反映的是投资效益状况，所以把第一个主成分称为投资效益因子（

F

）。纺织服装服饰业营业利润、规模以上企业发明专利数、制造业城镇单位就业人员这3个指标与第二主成分相关度最大，体现了有关纺织业创新保障方面的相关信息，所以把第二个主成分称为创新保障因子（

F

）。棉花产量、废水治理投资、废气治理投资、人均水资源这4个指标与第三主成分相关度最大，主要体现纺织业主要污染治理投资及资源相关信息，将其命名为绿色资源因子（

F

）。

表3 正交旋转后的主成分矩阵

从表4中可以发现浙江、江苏、福建、山东纺织业总体发展水平居于全国前列，并且遥遥领先其他各个省份，在投资效益、创新保障、绿色资源等方面都有优异的表现。观其特点，皆处于沿海地区，海上贸易发达，区位优势明显；同时在纺织业发展上，都提供了良好的后勤工业保障，使其高效持续发展，从而形成良性循环。对于安徽等中部地区及新疆等自然资源丰富地区，纺织业发展良好，中部省份主要是承接了沿海地区的部分纺织业产业链，同时人口众多，市场广阔，原材料获取方便；新疆等地区虽地广人稀，但自然资源丰富，且处于“一带一路”枢纽位置，对其纺织业发展促进作用明显。京津冀与东北地区纺织业发展水平处于全国较低位置，主要是由于北方长期是中国重工业基地，轻工业发展停滞；同时水资源短缺，纺织业投资环境、保障措施一般，企业竞争力不强。

表4 各省排名得分表

3 结论建议

3.1 结论

总体而言，中国各地纺织业高质量发展水平仍处于高位，但发展不充分、不平衡的情况仍较为严重。江浙等沿海地区纺织业发展水平较高，但品牌效应较低，利润率同样没有达到国际先进水平。对于全国中部省份而言，纺织业高质量发展水平处于中游位置，但以下问题普遍存在，一是产品质量不高，二是创新原动力不够强，三是产业链配套不够完善，四是高素质人才缺乏。新疆等部分地区拥有良好的自然资源、优异的区位条件，但并没有充分发挥其优势，纺织业的高质量发展水平仍然有较高的提高空间。北方地区纺织业发展水平位于全国低位，其各个方面都有待提高。

3.2 建议

中国纺织业的未来不在于扩大产能，而在于科技研发和绿色创新。市场上产品缤纷繁盛，消费者选择余地很大，全国乃至全球每个地区逐步形成了自己特有的喜好，这时，企业研发者就要根据全球每个地区的国际环境、历史文化、气候环境、生活习惯来针对性开发，加大对区域品牌的研究，打造全国一流品牌、全球优势品牌。开发型企业必须培养起专业的开发团队，不断优化产品，与时俱进，直至引领全球潮流。

江浙等区域纺织业高质量发展水平位于全国前列，但和国际一线仍有差距，目前国内纺织业正处于产业升级的重要阶段，稳固区位优势，打造国内顶级、国际一流品牌刻不容缓。加强科技创新、绿色创新，是纺织产业升级的必要条件，目前中国纺织行业科技创新已经从“跟跑”进入“跟跑、并跑、领跑”并存阶段。但是，在纤维材料、绿色制造、纺织机械等领域仍存在相当的技术难题有待突破。安徽等中部地区及新疆等自然资源丰富地区，应立足当下，充分发挥自身优势，提高自身产品质量，积极引进纺织业专业人才，增强纺织业创新能力，同时完善和优化纺织业产业链结构。北方地区纺织业发展水平相对较低，可以主动承接江浙、山东沿海区域纺织产业链，构建具有原料、区位优势的特色纺织新产业，开展产业集群区域品牌建设活动，支持纺织业与电商平台采取充分有效合作等方式提高自身产业发展水平。