基于AHP的棉花加工產業區域競爭力評價與比較研究
——以“蘇浙魯贛皖新”六省為例

余 松，劉 濱，2，池澤新，楊露露

(1.江西農業大學 經濟管理學院，江西 南昌 330045；2.江西農業大學 “三農”問題研究中心，江西 南昌 330045；3.江西省農業科學院，江西 南昌 330200)

0 引言

紡織業作為我國的傳統產業與優勢產業，對穩定國民經濟平穩運行具有重要作用[1]。自加入WTO以來，我國紡織業飛速發展，目前，我國是世界上最大的紡織品服裝出口國，在世界紡織工業體系中占據舉足輕重的位置[2]。但近年來，我國棉紡織業競爭力不斷削弱，發展遭遇瓶頸，主要有以下2個方面原因：一是國際層面，發達國家“再工業化”和新發展中國家“低加工成本”等因素，一些跨國集團轉移到成本較低的地區，導致我國紡織業市場份額不斷下降，行業發展低迷[3]；二是國內層面，棉花生產成本不斷增加、棉花市場價格波動頻繁、政策扶植力度下降以及庫存積壓等，導致棉紡織業收益降低，發展艱難。面對國際、國內環境的雙重壓力，在農業供給側改革和鄉村振興戰略不斷推進，棉花產業鏈“三產”融合不斷深化的時代背景下，如何實現我國棉紡織業跨越式發展，提升產業競爭力，已成為我國經濟發展重點關注的問題。

關于提升棉花產業競爭力的研究，一直是專家學者們所探討的熱點問題。現有研究主要從4個層面展開。一是棉花產業現狀層面。崔小年[4]根據全球棉花生產布局的調整和紡織服裝工業中心的轉移以及中國棉花產業供需格局的變化，從價格機制、產業體系以及品牌策略等方面，思考提升我國棉花產業競爭力的有效路徑。二是理論模型構造層面。朱艷等[5]基于PAM理論構造了政策分析模型，對我國棉花產業的國際競爭力進行了分析，結果顯示我國棉花產業生產成本逐年增加，競爭力逐漸削弱，并據此提出建議；王太祥等[6]基于UN Comtrade數據庫數據，利用修正的CMS模型對我國棉花進出口波動成因進行了研究，結果顯示進出口波動是國內進出口引力和結果相互作用的結果，生產成本、市場機制體制是造成波動的根本原因，指出了提升我國棉花產業國際競爭力需從降低生產成本，健全市場機制體制以及完善市場信息檢測系統入手。三是棉花產業鏈層面。王志堅[7]基于新疆棉花產業鏈現狀，運用產業群理論和方法，從棉花產業群、延長棉花產業鏈以及“貿、工、農”經營一體化等方面，指出了提升新疆棉花產業競爭力未來發展方向；李豫新等[8]以新疆生產建設兵團為例，基于修正的顯性比較優勢(RCAP)指數，對棉花產業鏈中棉花、紗、布和服裝等生產環節的競爭力進行了實證分析，結果顯示兵團在棉花生產等低端環節表現出極強的競爭力，在服裝生產等高端環節處于相對劣勢狀態，并提出了相關建議。四是棉花產業競爭力評價體系層面。胡鳳玲等[9]從我國棉花產業發展現狀出發，結合國際慣例，應用要素分析，構建了科學有效的棉花產業競爭力評價指標體系；劉從九等[10]通過對安徽省棉花產業區域競爭力研究，構建了一套完善的棉花產業區域競爭力評價指標體系。

本文基于競爭優勢理論，從產業競爭優勢源于產品價值鏈的不同環節的視角，運用層次分析法，對江蘇、浙江、山東、江西、安徽以及新疆6省的棉花加工業產業競爭力進行實證研究，以期為提高我國棉花加工產業競爭力提供切實的政策啟示。

1 我國和部分省份棉花加工產品的現狀分析

1.1 紗、布產量的變化

表1為近10年以來我國和部分省份(江蘇、浙江、山東、江西、安徽和新疆，下同)紗總產量變化情況。我國紗產量2016年以前保持平穩上升趨勢，2016年以后有所下降，但總體來看，近10年來我國紗總產量呈現逐年上升的態勢，由2009年的2393.46萬t增加到2018年的2958.94萬t，增長了500多萬t，增加了24%。新疆、安徽和江西3省近10年來紗總產量呈現出逐年增加的趨勢：新疆增幅最大，上升趨勢最顯著，由2009年38.6萬t增加到2018年的184.5萬t，增長了140多萬t，增加了近4倍；安徽增速平穩，近年有所下滑，由2009年48.27萬t增加到2017年的109.65萬t，增長了60多萬t，增加了1倍以上；江西波動上升，近年來回落明顯，由2009年62.02萬t增加到2018年的140.28萬t，增長了近80萬t，增加了1倍以上。反觀浙江、江蘇和山東3省的紗產量近年來呈現下降趨勢：山東降幅最大，2017年以前平穩上升，2017年以后顯著下降，由2009年的668.78萬t減少到2018年459.3萬t，減少了200萬t，下降31%；江蘇波動下降，2014年以前呈現上升趨勢，2014年后逐年下降，由2009年的401.93萬t減少到2018年303.2萬t，減少了近100萬t，下降25%；浙江下降趨勢明顯，2013年以前平穩上升，2013年以后逐年下降，由2009年的195.63萬t減少到2018年173.17萬t，減少了20萬t左右，下降11%。

表2為近10年來我國和部分省份布總產量變化情況。我國布產量在2016年以前保持逐年增加的趨勢，2016年以后產量下降趨勢較為明顯，總體來看，近年來我國布總產量有所下降，由2009年的753.42億m減少到2018年的657.26億m，減少了近100億m，降幅為13%。新疆、安徽和江西3省近10年來布總產量是波動上升的：江西布總產量呈現上升的趨勢，在2016年以前，布產量平穩上升，2016年以后產量回落明顯，由2009年的6.77億m增加到2018年的7.79億m，增長了1億m左右，增幅達15%；安徽布產量上升趨勢較為顯著，在2016年以前，布產量平穩上升，2016年以后產量有所下降，由2009年的5.63億m增加到2018年的14.08億m，增長了8億m左右，增加了1倍以上；新疆布產量變化幅度最大，在2015年以前，布產量是波動下降，2015年以后產量顯著上升，由2009年的1.51億m增加到2018年的3.05億m，增長了1億m，增加了1倍左右。浙江、山東和江蘇3省布產量呈現下降的趨勢：山東和浙江布產量下降趨勢顯著，由2009年的129.26和139.22億m，減少到2018年的67.2和83.21億m，2省降幅達40%；江蘇省布產量波動下降，由2009年的78.97億m減少到2018年的69.4億m，減少了近10億m左右，降幅為12%。

表2 2009～2018年我國和部分省份布總產量的變化情況 億m

1.2 棉花加工產品出口總額的變化

表3為近10年來我國及部分省份紡織紗線、織物及其制品出口額的變化情況。總體來看，近10年來我國紡織紗線、織物及其制品出口額呈現出逐年上升的趨勢，由2009年的490.55億美元增加到2018年的1185.22億美元，增加了近700億美元，增長了1倍以上。江西、浙江、江蘇、山東和安徽5省的紡織紗線、織物及其制品出口額近10年來呈現出平穩上升的趨勢，部分年份略有起伏，平均增幅達1倍以上，其中江西省出口額增幅最大，由2009年的3.2億美元增加到2018年的9.8億美元，增加了6億多美元，增加了2倍左右。新疆紡織紗線、織物及其制品出口額下降趨勢較為明顯，近年來有所增加，由2009年的5.6億美元減少到2018年的4.8億美元，減少了近1億美元，降幅為15%。

表3 2009～2018我國和部分省份紡織紗線、織物及其制品出口額的變化情況 億美元

1.3 棉花加工企業的收入變化

表4為近10年來我國和部分省份紡織業主營業務收入變化情況。總體來看，近10年來我國紡織業主營業務收入呈現出逐年增加的趨勢，近年來有所減少，由2009年的22470.5億元增加到2018年的27836.1億元，收入增加了5000多億元，增幅達24%。新疆、江西和安徽3省紡織業主營業務收入近年來呈現上升的趨勢：新疆紡織業收入增加較為顯著，由2009年的92.2億元增加到2018年的436.8億元，增加了300多億元，增加了近4倍；江西、安徽2省平穩上升，部分年份略有起伏，平均增幅達1倍以上。浙江、山東2省紡織業收入呈現下降的趨勢：浙江紡織業收入下降趨勢較為顯著，由2009年的2186.4億元減少到2018年的436.8億元，減少了近1400億元，降幅為64%；山東省紡織業收入在2015年以前逐年增加，2015年以后總收入明顯下降，由2009年的4781.1億元減少到2018年的4216.3億元，減少了500多億元，降幅為12%。江蘇省紡織業收入，近10年來變化較為平穩，部分年份略有起伏。

表4 2009～2018年我國和部分省份紡織業主營業務收入的變化情況 億元

總體來看，近年來我國棉紡織行業發展態勢較好，紗、布產量穩步提高，紡織紗線等產品出口規模持續擴大，紡織業收入水平不斷提升，得益于以下幾點優勢：一是我國棉花單產水平位居世界第1位，年平均單產高達1384.8 kg/hm2，同時，棉花品種改良，適紡性明顯增強；二是棉花及產業扶植體系的不斷完善和優化，國家通過多個重要文件，對棉花產業的發展作出了全方位的規劃；三是我國融入世界紡織品產業鏈程度不斷加深，紡織品出口額年均增速達9%以上，出口遍布世界100多個國家以及地區，據不完全統計，2016～2019年我國紡織類企業對東南亞的直接投資額累計超過13億美元，占我國紡織類企業對外直接投資總額的23.6%[11]。棉紡織業整體發展態勢較好，但區域發展不協調，存在顯著差異。江蘇、浙江、山東等東部沿海發達地區由于生產成本較高、產業轉型升級以及環保壓力加重等因素，近年來紡織業發展趨于緩慢，產量、出口額以及企業利潤不斷減少；江西、安徽等中部省份憑借承接東部地區產業轉移，紡織業得到快速發展；新疆等內陸地區，受勞動力成本增加等因素影響，棉紡織業發展較為緩慢，競爭力不強。

2 棉花加工業產業競爭力評價指標體系的構建與結果分析

2.1 研究方法

2.1.1 模型方法 層次分析法(AHP)由美國運籌學家Satty T L在20世紀70年代提出[12]，是一種定性與定量相結合的多目標決策分析方法[13]。它將與決策相關的因素劃分為最低、中間以及最高3個層次，通過建立遞階層次結構模型、構造判斷矩陣和層次排序及一致性檢驗3個步驟，計算出各個方案的優劣次序[13]。

(1)建立遞階層次結構。將實際問題劃分為多個屬性不同的因素，再對這些因素進行分組和分層。層次分為最高、中間和最低3個層次。最高層也稱目標層，代指所要解決的問題；中間層也稱準則層，代指解決問題的方法措施；最低層也稱方案層，即解決問題的方案策略。

(2)構造判斷矩陣。構造判斷矩陣是一致性檢驗的前提和基礎[15]。判斷矩陣表示層次間相對因素的重要程度，并根據重要程度賦予各因素相對應的權重。Saaty T L給出“1～9尺度”方法，具體含義及賦值見表5。

表5 1～9尺度方法含義及賦值

表6 隨機一致性指標RI取值

2.1.2 模型構建 從空間維度視角看，產業競爭可分為國際和國內2個層面，前者指某國或某地區特定產業在國際市場上的競爭優勢，即產業的國際競爭力；后者指某國省份或區域特定產業在國內市場上的競爭力，即產業的區域競爭力[16]。產業區域競爭力主要指產業在生產效率、市場滿足率等方面所體現出來的競爭優勢，具體涉及生產要素、需求條件、相關與支持性產業、企業戰略與企業結構和同業競爭、機會和政府等要素[17]。

為此，本文從產業發展角度，遵循客觀性、可比性、相對性以及可行性等原則，根據數據的可獲取性，擬選取市場競爭力、資本競爭力、產業增長能力以及產業發展水平4類指標，對部分省份棉花加工產業競爭力進行綜合評價分析。為了便于衡量棉花加工產業競爭力，又將4類指標細分為以下9個指標(表7)。

2.1.3 權重計算 為了精準把控所選指標對產業競爭力評價模型的影響程度，避免主觀臆斷等因素的干擾，以發放設計問卷和走訪專家以及專業人士等方式，收集到真實可靠的數據資料。最后，通過專門軟件得出各層次指標的具體權重。

表8為產業競爭力模型準則層指標權重，從表中權重可以得出市場競爭力、資本競爭力、產業增長能力以及產業發展水平指標對產業競爭力的重要程度。通過計算得出λmax=4.2552，CI=0.0851，CR=0.0956，其中CR值小于0.10，通過一致性檢驗。表中市場競爭力指標B1權重值為0.6534，遠超其他同類指標，說明產業競爭力模型中，市場競爭力具有極其重要的地位。

表8 準則層指標權重

表9為產業競爭力模型方案層指標權重，從表中權重可以得出市場占有率、產業相對專業化系數以及產業外向度指標對市場競爭力的重要程度。通過計算得出λmax=3.0842，CI=0.0421，CR=0.081，其中CR值小于0.10，通過一致性檢驗。表中市場占有率指標C1權重值為0.5594，遠超其他同類指標，說明市場占有率對市場競爭力指標影響較大。

表9 市場競爭力指標權重

表10為產業競爭力模型方案層指標權重，從表中權重可以得出產業人均裝備率指標和資產負債率指標對資本競爭力的重要程度。通過計算得出λmax=2，CI=0，CR=0，其中CR值小于0.10，通過一致性檢驗。表中資產負債率指標C5權重值為0.7429，說明資產負債率指標對資本競爭力影響較大。

表10 資本競爭力指標權重

表11為產業競爭力模型方案層指標權重，從表中權重可以得出產業增長率和就業人員增長率指標對產業增長能力的重要程度。通過計算得出λmax=2，CI=0，CR=0，其中CR值小于0.10，通過一致性檢驗。表中產業增長率指標C6權重值為0.8333，說明產業增長率指標對產業增長能力影響較大。

表11 產業增長能力指標權重

表12為產業競爭力模型方案層指標權重，從表中權重可以得出產業平均規模和產業產值占總產值比重指標對產業發展水平的重要程度。通過計算得出λmax=2，CI=0，CR=0，其中CR值小于0.10，通過一致性檢驗。表中產業平均規模指標C8權重值為0.9，說明產業平均規模指標對產業發展水平影響較大。

表12 產業發展水平指標權重

2.1.4 評價模型 為了準確定位方案層指標在模型總體中的重要程度，對上述分層次的排序權重進行加權平均，得出方案層指標在產業競爭力綜合評價模型中的權重，具體權重數值見表13。

表13 產業競爭力各指標權重

由表13可知，產業的市場占有率對產業競爭力的影響最大，權重為0.2580。其次分別為資產負債率、產業專業化系數以及產業增長率，權重分別為0.1946、0.1349和0.1084。根據以上各指標的權重，建立產業競爭力綜合評價模型:Y=0.2580C1+0.1349C2+0.0787C3+0.0673C4+0.1946C5+0.1084C6+0.0539C7+0.0697C8+0.0345C9。

其中，市場競爭力指數=0.2580C1+0.1349C2+0.0787C3；資本競爭力指數=0.0673C4+0.1946C5；產業增長能力指數=0.1084C6+0.0539C7；產業發展水平指數=0.0697C8+0.0345C9。

2.2 競爭力的評價結果

2.2.1 數據來源 通過查閱《中國統計年鑒》(2018)、《江西統計年鑒》(2018)、《浙江統計年鑒》(2018)、《山東統計年鑒》(2018)、《新疆統計年鑒》(2018)、《江蘇統計年鑒》(2018)以及《安徽統計年鑒》(2018)中相關的數據資料，計算整理得出各省棉花加工業模型指標的數值，具體可見表14。

2.2.2 結果分析 將表14中9個指標的數值代入產業競爭力綜合評價模型中，得到江蘇、浙江、山東、江西、安徽以及新疆6省棉花加工業產業競爭力評價指數及排名，具體可見表15。

表15為全國部分省份棉花加工業競爭力排名。6個省份中，江蘇省棉花加工業的產業競爭力最強，綜合指數為1.8061，綜合指數高的原因在于市場競爭力指數和產業增長能力指數相對高于其他省，分別為1.02357和0.55232，而資本競爭力指數和產業發展水平指數優勢并不突出。其次是浙江省，棉花產業競爭力綜合指數為1.0289，綜合指數較高的原因在于市場競爭力指數較高，其他指數優勢不明顯，甚至產業增長能力指數為負數。然后是江西、安徽2省，棉花產業競爭力綜合指數分別為1.0289和1.0216，綜合指數相對較高的原因是產業增長能力指數相對其他省份較高。最后是山東、新疆2省，棉花產業競爭力相對較弱，其中，山東省市場競爭力指數為0.90806，在6個省份中處于前列，且遠高于江西、安徽2省，而產業增長能力指數為負數，導致棉花產業競爭力綜合指數偏低。

表14 棉花加工企業各主要省份8個指標的數值

表15 全國棉花主產省份棉花加工業產業競爭力評價指數及排名

綜合以上分析可得出以下結論：(1)浙江、山東等棉紡織產業增長能力有限的東部沿海省份應加強國際和國內的合作，充分利用兩種資源，不斷優化產業結構，實施產業轉移戰略，破解發展瓶頸。(2)安徽、新疆和江西等中西部省份應注重實施品牌戰略，加強與知名服裝品牌集團合作，打造具備本土特色的優質品牌，提高市場份額。(3)江蘇等資本優勢不突出省份，應拓寬融資渠道，爭取政府財政補助，同時加強國際合作，引進外資，不斷增強產業發展的內生動力。

3 提升我國棉花加工業競爭力的政策建議

3.1 市場角度

棉紡織企業應積極響應國家“一帶一路”號召，加強與中亞和非洲等地區的交流與合作，不斷拓展海外市場，同時與國內產業聯動布局，優化配置國內和國際資源，加速“互聯網+紡織業”“紡織業和現代服務業”融合等新型合作方式的創新，以匹配市場的需要；走集團化發展道路，通過并購及強強聯合等方式，打造具備較強國際競爭力的企業集團，擴大紡織企業規模，拓寬紡織企業發展路徑；引導紡織企業向產業鏈中高端環節發展，打造具有本土特色的高端品牌，不斷提升本省紡織企業的知名度和擴大本省紡織業的影響力。

3.2 政府角度

政府應注重培育紡織類國家級、省級與市級龍頭企業，不斷扶植中小型紡織企業的發展，打造世界級現代紡織產業集群；加大棉花種植補貼力度，繼續推行目標價格政策，充分調動棉農種植的積極性，提高種植效率，保障我國棉花生產，穩定棉花供給，為紡織業發展提供充足的原料補給；加強政府信息化服務平臺建設，及時發布棉花市場波動信息，引導紡織企業調控生產，避免產能過剩或產能空缺；積極發揮政府的宏觀調控作用，嚴格紡織業產品質量檢測標準，引導市場良性循環，提高我國棉紡織業產品質量，從而提高我國棉紡織企業的經濟效益，增強我國棉紡織企業的競爭力。