中西部承接紡織產業轉移后的集群經營效率評價研究

李軍訓，朱繁星

(西安工程大學管理學院，西安 710048)

從20世紀80年代末期開始，在我國東部沿海地區迅速崛起了一批高度集聚、高度專業化的紡織產業集群，主要集中在浙江、江蘇、福建、廣東等省份。中國紡織工業聯合會2013年底在對全國紡織產業集群試點地區進行復評時，確定全國試點地區為197個，其中近90%的集群分布在東部地區，只有部分紡織產業集群零星分布在河南、湖北、江西等中西部省份。但自2008年金融危機的以來，東部沿海地區的紡織產業集群發展速度逐漸放緩。相關研究發現，我國東部地區投資活動明顯減少，相比同期下降了31.62%，占整個紡織行業的比重也比2007年下降了6.4個百分點。而中西部地區紡織企業的新增固定資產投資卻呈現出了增長的態勢，在2008年達到了28.47%，中、西部地區占整個紡織行業的比重各自提高了4.86%和1.6%。到了2009年，中西部地區紡織業固定資產投資增速更加明顯。其中，湖南、河南、江西和安徽增長幅度較大，分別達到了15.56%、19.13%、30.25% 和 41.57%[1]。相對于東部地區有限的土地、能源和不斷提高的勞動力成本而言，中西部地區優勢明顯，因而紡織產業有向內陸地區轉移加速的跡象，紡織服裝業已由過去向沿海聚集轉變到向中西部擴散的現狀。從這些地區的產業聚集情況來看，生產效率已經有了很大提高，但各省份之間仍然存在很大不平衡性。因此，在這個中西部地區承接東部沿海地區紡織產業轉移的關鍵時期，如何分析和評價紡織產業轉移后中西部地區紡織產業集群的經營現狀顯得尤為重要。

一、研究綜述

產業集群的概念最早由邁克爾·波特提出[2]，但是最先關注工業集聚現象的學者是阿爾弗雷德·馬歇爾。他發現了外部規模經濟與產業集群之間的密切關系，提出了產業集群具有外部經濟效應。規模經濟使企業生產成本處于最優狀態，并且幫助無法享受內部規模經濟效應的單個企業通過與外部企業的合作獲得規模經濟[3]。國內關于產業集群定義具有代表性的是李雪梅的解釋:產業集群是產業發展演化過程中的一種地緣現象，即在某個領域內，相互之間有關聯的企業與機構在一定區域內集中在一起，形成上中下游配套完整、外部支持產業體系健全、具有機動性強等特點的有機體系[4]。

產業集群轉移是區域分工深化到一定階段的必然產物，它能將資金、技術以及先進的管理經驗由發達地區向欠發達地區引入。這既有助于遷出地推動產業結構的優化升級，又能促進遷入地的產業發揮關聯帶動效應，解決要素缺乏、技術落后和勞動力就業等問題。劉軍躍等認為，以轉移產業特性和不同區域發展狀況為基礎，深入拓展對產業集群轉移的實證研究具有很強的實踐意義[5]。

產業集群的績效評價理論是對集群在一定時期內的經營活動過程及其結果做出的一種綜合判斷，它通過合理地評價產業集群績效，總結發展的成功經驗，量化優勢和吸引能力，達到為產業集群提供科學的評判依據，界定所處的發展階段以及制定扶持政策的目標。近年來對產業集群的研究多涉及產業集群的競爭力和融資模式的問題，如:沈忱、李桂華、顧杰等從產業集群品牌的外顯和內隱兩個角度評判集群競爭力，采取定性與定量相結合的研究方法，構建產業集群品牌競爭力評價模型[6];張朝陽從河南省紡織服裝產業集群的分布入手，立足于中原經濟區的發展和產業轉移的特殊性，分析了河南省產業集群的競爭力，同時提出了提升產業集群競爭力的途徑[7];潘煜雙、陳芳等依據長三角地區和珠三角地區中小企業的微觀數據，建立面板數據模型，研究中小企業集群擔保行為對其財務情況的影響[8];郭令秀、蘇鵬飛認為提高自身融資素質是解決中小企業集群融資問題的關鍵，還可以通過拓寬融資渠道解決中小企業融資難的問題[9]。

對于紡織產業集群效率評價研究的文獻近年來也層出不窮，但其中運用DEA模型進行面板數據效率評價的并不多。何維達等從投入產出角度出發，建立了紡織產業安全分析的效率模型，并對2001—2007年我國紡織產業的安全度進行了評價，結論發現我國紡織產業安全度呈不斷上升趨勢[10]。葉茂升、周興建采用DEA方法，以23家紡織服裝上市公司數據為樣本，對我國紡織服裝企業在2008年金融危機前后的效率值進行比較分析，發現危機后樣本企業的DEA效率均值明顯降低[11]。狄彥波、周鐳將數據包絡分析法引入陜西棉紡織企業效率評價，建立了基于DEA的陜西棉紡織企業效率評價模型和指標體系，應用該模型對陜西省6個棉紡織企業經營效率進行對比分析，并提出建議[12]。

綜上，有關針對區域紡織產業集群特別是中西部地區紡織產業集群績效評價的研究還未發現。本文運用區位商法對中西部20個省份2011—2013年的紡織產業集聚度進行測量，利用DEA-Malmquist模型對各省份紡織產業集群的全要素生產率變化情況進行計算和分析，以此來評價中西部紡織產業集群的經營效率水平。

二、中西部地區紡織產業集群集聚度

為了更好地評價中西部紡織產業集群效率，首先對我國中西部各省份紡織產業的產業集聚度進行測量。按照國家發改委的解釋，我國中西部的區域劃分主要根據經濟發達的程度進行，中部是指經濟次發達地區，而西部則是指經濟欠發達的西部地區。目前，中部地區包括8個省級行政區，分別是黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區包括12個省級行政區，分別是四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古。如圖1所示。

圖1 我國中西部地區劃分圖

本文主要采用區位商法對集群的集聚度進行計算[13]。區位商是指一個特定區域的特定部門(產業)占區域總產值的比重與全國該部門(產業)總產值占全國總產值比重之間的比值，它能夠反映區域主要產業特性，并充分體現區域產業聚集程度與全國平均水平的比較，進而對不同地區產業聚集程度進行對比分析。區位商在實際應用時，可以選擇就業人數、總產值、銷售收入、企業數量、資產總額等指標分別進行度量[14]。本文采用工業總產值來計算區位商，因為工業總產值最能代表一個區域一個產業的發展水平和規模，同時代表了一個產業的生產能力和總產出，而且對于紡織產業來說，基本上都是生產型企業，用工業總產值來衡量是比較合適的。

具體計算公式:

其中，eij表示i省份規模以上紡織企業的總產值，ei表示i省份規模以上工業企業的總產值，Ekj表示全國規模以上紡織企業的總產值，Ek表示全國規模以上工業企業的總產值。若LQi＞1，則表明區域紡織產業聚集程度較高，具有良好的比較優勢，同時也顯示出該產業具有較強的競爭力，LQi值越大，則說明該地區該產業的比較優勢越顯著，競爭能力也就越強;若LQi＜1，表明該地區紡織產業布局分散，不具備比較優勢，產業專業化和集群度較低。

由表1可以清晰地看出，2011—2013年中西部紡織產業集群年均區位商呈遞增狀態，說明整體集聚效應逐年增強;寧夏和湖北兩省3年的區位商指數均大于1，說明這兩個地區存在明顯的產業集群現象，且表現穩定;江西在2012年和2013年出現了產業集聚的現象，說明江西的紡織產業得到快速發展;河南在2013年的區位商指數也達到了1以上，說明2013年河南承接東部沿海地區紡織產業轉移取得了很好的成果;其他省份2011—2013年區位商指數均未達到1，說明這些地區的紡織產業集群現象不明顯，產業集群程度較低。

從3年的均值上看，寧夏、湖北以及江西的區位商指數均達到了1以上，說明這3個地區近3年的紡織產業集群得到了良好的發展，整體水平穩定;區位商指數均值在0.5以上的(包含0.5)的省份達到了50%，說明中西部整體的紡織產業集群化趨勢明顯，其中中部地區省份有5個，占整個中部省份的67.5%，西部地區省份有5個，占整個西部省份的41.7%，這說明中部地區的集群化發展比西部地區更快。

表1 2011—2013年中西部各省份的紡織產業的區位商指數

由圖2可以看出，我國中西部大部分省份的紡織產業集群化程度呈逐年上升的趨勢，總體變化穩定，說明近年來中西部地區絕大多數省份紡織產業集群發展水平較之前有所進步，在全國的影響力不斷提升;但各個省份的集群化發展水平極度不均衡，這也導致中西部地區整體的紡織產業集群發展速度緩慢。

三、DEA評價指標設計與數據選取

(一)DEA-Malmquist生產率指數

本文采用Fare等構建的基于 DEA理論的Malmquist指數法[15]，應用 Shephard 距離函數將企業效率變動從技術效率變動、技術進步率變動等維度進行分解，從而將經營決策、要素配置活動產生的效率變化與技術創新活動產生的效率變化進行有效區分，更全面反映企業效率值的動態發展及其規律，該方法在以面板數據為樣本模型的效率評價方面被廣泛應用。DEA-Malmquist生產率指數的分解公式為:

式(1)中，pi，qi分別表示在第 i期的投入向量和產出向量;pi+1，qi+1分別表示在第i+1期的投入向量和產出向量。

圖2 2011—2013年中西部各省份紡織產業區位商指數趨勢

TE=PE·SC，表示在規模報酬可變的情況下技術效率TE進一步分解為純技術效率 PE和規模效率SC的乘積。

(二)投入和產出指標設計與數據選取

產業集群的優勢體現在產業鏈上下游企業間的聯系會更加緊密，企業的運輸成本、信息成本和交易成本等投入要素得到了有效地降低等方面，因此，本文研究所采用的是以投入為導向的DEA模型。

運用DEA方法測算紡織產業集群的經營效率需要輸入企業的投入和產出數據。因此，正確地設定投入和產出指標是運用該方法的關鍵。鑒于紡織行業自身的生產技術特征，為了更好地評價我國紡織產業集群的效率水平，本文結合相關參考文獻，選取工業銷售產值、利潤總額作為產出指標。工業銷售產值以實際的產品銷售總量為計算基礎。利潤總額以年末的利潤表數據為基礎。選取資產總額、員工人數分別作為資本和勞動的投入指標。資產總額以年末的資產負債表數據為基礎，員工人數以全部人員年平均數為計量基礎。樣本依據以上區位商指數的分析，選取我國中西部20個省份規模以上紡織企業的數據為投入、產出指標值進行紡織產業集群效率評價。樣本的期間為2011—2013年，所有數據均由《中國工業經濟年鑒》和各省的統計年鑒整理計算所得。

四、實證分析

表2是運用 DEA-Malmquist模型對 2011—2013年我國中西部20個省份的規模以上紡織企業面板數據的測度結果。從結果中可以直接得到紡織產業集群年度全要素生產率變化率(TFP)。

全要素生產率一般是指人力資源和資本的開發利用效率，廣義上講是技術進步、組織管理改善等無形要素發揮的作用。它增長的來源包括技術進步、組織創新、專業化和生產創新，而產業集群的優勢就體現在降低成本，提高效率，增強企業管理能力和技術創新能力方面，因此本文將全要素生產率作為判斷紡織產業集群經營效率和發展狀況的標準是合理的。

TFP變化率可以分解為純技術效率、規模效率、技術效率和技術進步。TFP變化率等于技術效率與技術進步的乘積，且技術效率等于純技術效率和規模效率的乘積。由于DEA-Malmquist方法得到的是全要素生產率及其分解后各項的增長率數值，所以計算后得到的是2011—2013年的全要素生產率變化率值。本文所用軟件是DEAP2.1，所得結果見表2。

表2 2011—2013年中西部各省份規模以上紡織企業全要素生產率情況

表2給出了2011—2013年中西部20個省份規模以上紡織企業的全要素生產率及其分解項變動情況。可以看出的是，考察期內中西部紡織產業集群整體上的全要素生產率年均增長14.7%，且完全依靠技術進步的上升所引起。圖3給出了各省份全要素生產率分解為技術效率和技術進步以后的趨勢影響情況。從圖上可以清晰地看出，幾乎所有省份的全要素生產率都呈正增長趨勢，且技術進步的增長是拉動各省份全要素生產率上漲的主要因素。而各省份的技術效率普遍呈下降趨勢，很大程度上制約了全要素生產率的提高。

圖3 2011—2013年中西部各省份紡織產業集群全要素生產率變動分解

具體而言，除貴州、河南和西藏3個省份的TFP 分別下降0.1%、1.8%和3.1%外，其余17 個省份的TFP都有所提升，總體說明這3年間中西部大多數省份的紡織產業集群經營效率都處于上升階段。各省份的技術進步都呈不同程度的上升趨勢，是各省份TFP增長的主要貢獻。其中陜西、黑龍江、甘肅、重慶、湖北、湖南、安徽、四川、吉林和河南等10個省份的技術進步提升了超過50%，占整個中西部地區省份數的一半。說明中西部地區紡織產業集群的經營效率好壞主要取決于技術研發和創新能力的變化。技術效率變動方面只有云南處于正增長狀態，達到了56.1%，其余省份除寧夏無變化外，技術效率都處于下降趨勢。其中，下降幅度超過30%的有湖北、重慶、湖南、安徽、四川、廣西、吉林、河南和西藏等9個省份，占所有省份的近半數，其中的湖北、河南、安徽、四川還屬于紡織產業集聚趨勢較好的省份，說明這些地方的紡織企業經營管理仍然存在要素投入比例不協調、資源配置結構不合理或產能過剩等問題，影響了紡織產業集群的整體效率。

圖4顯示了將20個省份紡織產業集群的技術效率分解為純技術效率和規模效率后的變動情況。從純技術效率上看，只有云南和湖北的年均純技術效率處于上升趨勢，分別為65.7%和5%，說明這2個省份的紡織產業總體上經營管理水平較高，資源和技術潛力得到了很好發揮;寧夏、內蒙古、江西、河南和西藏的純技術效率都為1，說明這5個省份紡織產業集群3年的整體經營管理水平停滯不前，對技術的使用能力未能進一步提高;其余13個省份的純技術效率變動均呈下降趨勢，下降幅度較大的四個省份分別是甘肅、重慶、廣西和吉林，分別達到了 22.7%、21.5%、22.1%和25.6%。

圖4 2011—2013年中西部各省份紡織產業集群技術效率變動分解

中西部各省份的年均規模效率除寧夏不變外，其他19個省份都處于遞減的趨勢，下降比例最高的是湖北、河南和西藏3個省份，分別達到了32.9%、35.6%、32.2%。規模效率普遍偏低是造成技術效率負增長的主要原因，這與紡織服裝行業這3年規模擴張加快，造成產能過剩、資源配置不合理有直接的關系。

為了進一步探討技術效率、技術進步、純技術效率、規模效率、全要素生產率的區域差異，表3給出了我國中部和西部兩個區域的紡織服裝業全要素生產率平均值。

表3 中部地區與西部地區紡織產業集群效率增長率對比

從表3可以清晰地看到，中西部地區的技術效率都處于下降趨勢，全要素生產率增長的主要貢獻都來自于技術水平的進步。中部地區的平均TFP變化率為1.086，處于上升的趨勢，幅度為8.6%，西部地區的平均TFP變化率也為正增長，但上漲幅度要高于中部地區14.5個百分點，這主要來自于技術效率的貢獻。將技術效率拆分開來看，西部地區的純技術效率和規模效率都高于中部地區，說明不管是管理水平，還是行業規模控制都比中部地區相對好一些。

五、結論及對策

(一)研究結論

從總體上看，2011—2013年中西部地區紡織產業集群集聚度在逐年上升，說明中西部地區紡織產業集群化建設正在逐步推進。但中西部紡織產業集群的集聚度仍然不夠，并且呈現各省份集群分布不均、地區差異較大的局面，除寧夏、湖北和江西形成產業集聚形態外，其他省份的紡織產業都沒有呈現出集聚效應;西部地區的集聚水平要明顯低于中部地區，這與“由東向中再向西”的紡織產業轉移政策有很大的關系。

2011—2013年中西部紡織產業集群經營效率總體呈上升趨勢，且主要靠技術進步的貢獻，說明這3年集群內的紡織企業越來越重視對新技術、新設備的研發以及科技創新能力的提升。但總體上的技術效率呈下降趨勢，且絕大多數省份的純技術效率和規模效率都為停滯或遞減狀態。說明中西部各省份的紡織產業集群發展水平比較低，且沒有充分地發揮產業集群的優勢，導致產業集群的布局和結構不合理，要素資源沒有高效利用。

西部地區紡織產業集群全要素生產率增長要高于中部地區，說明西部地區總體上經營效率要好于中部地區，發展增速較快。這主要源自與中部地區的技術效率低于西部地區，因此中部地區要從產業升級的角度著手，合理配置要素資源，提升經營管理水平和引進先進的技術設備;西部省份的技術進步增長幅度要小于中部省份，說明在新技術研發和自主創新能力方面還有待加強。

(二)對策建議

加大政策支持和保障力度，引導和支持產業發展。作為受國家經濟政策影響最大的行業之一，紡織行業需要各級政府在政策制定上的進一步扶持。為紡織企業提供更好的政策環境，這在相對落后的中西部地區更為迫切:一是要落實具體優惠政策。對于重點企業和新型紡織工業園區的項目建設和產業集群基礎設施完善，財政要給予支持。二是擴大信貸規模。資金不足是一直困擾紡織產業集群發展的重要因素，金融部門要簡化審貸、放貸的手續，擴大對企業的信貸額度。加快發展非信貸融資業務，積極推進紡織企業的上市步伐。三是加快紡織產業轉移進度，實現紡織產業的合理布局，充分發揮產業集群的規模優勢。四是重點培育龍頭企業，引導要素資源向大企業聚集。在集群地區中，中小企業的生存和發展要依托大企業的支持，而且在集群轉型升級過程中，大企業也將起到關鍵性的作用。

加快完善產業鏈配套，增進企業間互動交流。紡織產業具有產業鏈長和環節多的特點，往往在一個區域內，產業鏈越完整，采購運輸成本就越低，受外部市場的波動影響就越小。紡織產業集群正是一個上下游企業間銜接緊密、經濟基礎穩固的載體。在東部發達地區的紡織集群發展過程中，一個很典型的做法就是完善產業鏈。上游企業的產品往下游發展，下游企業的產品往上游發展，中間產品的企業往兩頭發展，整個產業鏈的發展日趨均衡，且整體實力不斷提升，使集群集聚度更高。

加快技術改造腳步，推進企業自主創新發展。西部紡織產業的技術進步相對于中部地區發展較為緩慢，因此要更多地借鑒東部地區的經驗:一是要加強產、學、研緊密融合。將高校和科研院所的創新能力與企業的資金優勢相結合，使創新成果能源源不斷地產生和得到應用。二是以設備的更新為著力點，推進技術進步。鼓勵企業加大技術研發的投入，建立以集群創新為目標的創新平臺。三是要提升產品檔次。通過設備和制造工藝的創新達到產品的創新，創造集群的品牌，將提高產品的品質作為提升競爭力的目標。

建設行業信息服務平臺，打造現代化產業集群。由于實際的需要和形式的發展，東部沿海成熟的紡織產業集群都建立了公共信息服務平臺，其內容十分豐富:國家相關的政策通告、行業的標準頒布、企業的數據庫檢索、商品的數量統計、市場的信息監測等等。有效地實施這些公共服務，為紡織產業集群地區提高經營管理水平創造了有利的條件，為提升集群整體競爭力奠定了良好的基礎。

推進集群與專業市場的協同發展，拓寬產品的流通渠道。中西部地區普遍存在產能過剩、規模效率下降的問題，原因主要來自缺乏與專業化市場的互動交流，難以獲知市場的真實需求。在同一個地域環境里，集群生產與專業市場共同造就了價值鏈的完整性，集群的產品可以通過專業市場迅速集散，而專業市場又可以迅速地反饋產品信息到集群企業，這套良性的循環模式促使兩者之間的關系更加緊密。中西部也有著廣闊的專業化市場和先進的物流渠道，這使得中西部地區承接東部地區的互動發展模式成為可能。

[1]姜鑄.中西部承接東部紡織產業轉移的五種力量模型[J].西安工程大學學報，2010(4):468 －474.

[2]PORTER M E.The Competitive Advantage of Nations[M].New York:Free Press，1990.

[3]MARSHALL A.Principle of Economies[M].London:Maemillan，1920.

[4]陳雪梅.中小企業集群的理論與實踐[M].北京:經濟科學出版社，2003.

[5]劉軍躍，王海云，汪樂，等.產業集群轉移研究綜述[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2015(4):42－47.

[6]沈忱，李桂華，顧杰.產業集群品牌競爭力評價指標體系構建分析[J].科學學與科學技術管理，2015(1):88－98.

[7]張朝陽.河南省紡織服裝產業集群競爭力提升路徑研究[J].紡織導報，2014(7):18－20.

[8]潘煜雙，陳芳，丁躍進.中小企業集群擔保與財務危機的關系研究——來自長三角和珠三角上市公司的實證[J].常州大學學報(社會科學版)，2015(1):8 －9.

[9]郭令秀，蘇鵬飛.中小企業集群融資問題探討[J].科技經濟市場，2014(11):15－16.

[10]何維達，賈立杰，吳玉萍.基于DEA模型的中國紡織產業安全評價與分析[J].統計與決策，2008(13):77－79.

[11]葉茂升，周興建.基于DEA模型的中國紡織服裝企業競爭力評價研究[J].武漢紡織大學學報，2013(2):5－9.

[12]狄彥波，周鐳.基于DEA模型的陜西棉紡織企業績效評價[J].紡織科學研究，2009(3):43－50.

[13]李軍訓，李祖香.基于區位商的產業集群集聚度研究——以我國紡織產業為例[J].南京審計學院學報，2013(1):1.

[14]藍英.西部地區產業結構與就業結構調整互動研究[J].重慶三峽學院學報，2013(2):24 －28.

[15]FARE R，GROSSKOPF S，NORRIS M.Productivity Growth，Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries:Reply[J].American Economic Review，1997(5):1040 －1053.