要素结构优化对中国纺织产业升级的影响

要素结构优化对中国纺织产业升级的影响王瑞荣1，李志彬2（1、绍兴职业技术学院，浙江绍兴3120002、绍兴文理学院，浙江绍兴312000）改革开放四十年来，中国纺织产业凭借劳动力、土地、原材料等低成本生产要素的比较竞争优势，快速融入全球价值链分工，并逐渐占领世界市场，成为世界上最大的纺织品服装生产国与出口国。

中国纺织工业总产值从1978年的473.2亿元增加到2017年的68935.65亿元，增长了145.6倍；出口总额从21.5亿美元增长到2745亿美元，增长了127.4倍，纺织品出口总额占世界纺织品贸易的1/3以上[1]。

然而，中国只是纺织大国，不是纺织强国。

中国的纺织产业迅猛发展主要是以牺牲环境为代价的粗放型增长，长期锁定于全球价值链中低端，在研发设计、品牌营销等高附加值环节发展严重滞后，显然已经不能适应愈演愈烈的世界纺织品服装市场的竞争。

一、文献综述要素结构优化的内在表现形式为生产要素的结构升级，其是促进经济增长的重要引擎，是促进产业升级的重要抓手[2]。

目前，国内外学者从不同角度对要素结构优化促进产业升级进行了有益的研究，这些研究成果主要包括以下两个方面：一是要素结构优化直接促进产业升级的研究。

主要体现在要素禀赋结构的优化可以提升产品的技术含量和附加值。

如Uzawa[3]（1965）、Findlay[4]（1970）、Grossman[5]（2000）、Reeve[6]（2006）、Foerster[7]（2011）、赵君丽[8]（2011）等的研究成果。

二是要素结构优化间接促进产业升级的研究。

其主要体现为要素结构优化导致需求结构的优化，进而间接促进产业升级。

如Loury[9]（1979）、Nautiyal[10]（1986）、Malerba[11]（2006）、Garavaglia[12]（2012）、陈万灵等[13]（2014）、贾晓峰[14]（2015）等的研究成果。

国内外学者对要素结构优化与产业结构升级进行了卓有成效的研究，为本研究提供了很好的借鉴，但仍存在以下不足：一是大多数研究视角都集中于产业升级整体视角，而基于纺织产业研究的成果很少，基于纺织产业细分行业的研究成果更是不多。

二是相关研究主要集中在制造业的产业发展现状、存在问题和升级过程及路径选择等方面，个别学者对要素结构优化有提及，但研究的不够深入，从要素结构优化视角进行定量的研究成果也不多。

因此，从要素结构优化的视角来分析纺织产业整体及细分行业升级问题，深入分析要素结构优化对纺织产业升级的影响，以及如何通过要素结构的优化来实现纺织产业优化升级，这对于促进我国纺织产业全球价值链攀升、实现纺织产业强国梦具有重要的理论意义和实践价值。

二、数据说明、变量选取与模型构建1、变量选取摘要：要素结构优化是实现纺织产业升级的重要引擎。

本文基于2004—2016年中国纺织产业的样本数据，实证分析了要素结构优化对纺织产业升级的影响。

结果显示：就单项要素分析而言，要素结构优化对纺织产业具有显著的正向效应，且技术创新、信息资源对纺织产业升级显著大于人力资本和物质资本；就四要素整体分析而言，要素结构优化对纺织产业呈现差异性，人力资本对纺织产业升级具有反向作用，但不显著，而物质资本、技术创新、信息资源对纺织产业升级具有显著影响；就细分行业分析而言，纺织业和纺织服装、鞋、帽制造业其要素结构优化对纺织产业升级的影响具有差异性。

纺织业要素结构优化对提升其产业升级的变动轨迹与纺织产业整体趋势一致，而纺织服装、鞋、帽制造业中，物质资本对其产业升级具有反向作用。

关键词：要素结构优化；纺织产业；产业升级基金项目：2017年度浙江省哲学社会科学规划课题，“互联网+”下浙江生产性服务业促进制造业升级：机理、路径与策略选择，编号：17NDJC148YB；2018年绍兴市哲学社会科学研究“十三五”规划课题，供给侧要素结构优化视角下绍兴纺织产业升级路径研究，编号：135J089；2017年浙江省教育厅科研计划项目成果，纳米Fe3O4的组装及其重金属离子吸附性能研究，编号：Y201737499。

（1）被解释变量。

对于测量产业升级的指标，目前学术界还没有达成普遍共识。

国内外学者主要采用劳动生产率、产品附加值、利税总额、工业利润率、全要素生产率、增加值率、产业结构变动指数、技术复杂度指标等方法衡量产业升级效果。

因为利税总额可以较好地衡量纺织产业盈利效果[15-16]，实现价值链攀升。

此外，为了验证检验结果的稳健性，有必要选取不同的变量，其中主营业务收入也可以反映制造业升级效果[17]，因此，本文采用规模以上纺织产业利税总额①和规模以上纺织产业营业务收入作为衡量纺织产业升级（Textile Industry Upgrade，用字母TIU表示）的指标。

数据来源于2005—2017年《中国统计年鉴》。

（2）核心解释变量。

由于本文主要从要素结构优化视角研究纺织产业升级，而要素结构优化体现为从初级生产要素向高级生产要素的演化过程。

本文引入劳动力、人力资本、物质资本、技术创新、信息资源五个要素，其中劳动力为初级生产要素；人力资本、物质资本、技术创新、信息资源为高级生产要素。

借鉴张永旺等[18]（2018）处理方法，要素结构优化采用人力资本、物质资本、技术创新、信息资源等要素与纺织产业劳动力的比值作为衡量指标。

劳动力（Labor，用字母L表示）：劳动力作为初级生产要素，在我国纺织产业发展过程中发挥着重要作用。

本文采用纺织产业规模以上工业企业平均用工人数表示纺织产业劳动力指标，数据来源于《中国工业经济数据库》。

人力资本（HC）：人力资本在企业创新活动中发挥着重要作用，可以促进产业升级[19-20]。

本文采用纺织产业规模以上工业企业R&D从业人员与纺织产业规模以上工业企业平均用工人数的比值表示。

数据来源于历年《中国科技统计年鉴》，由于2004年、2008年《中国科技年鉴》仅有规模以上工业企业科技活动人员，因此，采用2004年、2008年规模以上工业企业科技活动人员代替规模以上工业企业R&D人员。

2005—2007年、2010年《中国科技年鉴》未统计纺织产业规模以上工业企业R&D人员，因此，采用2005—2007年、2010大中型企业科技活动人员数据代替规模以上工业企业R&D人员。

物质资本（Material Capital，用字母MC表示）：借鉴戴翔等[21]（2015）处理方法，采用纺织产业人均新增固定资产投资（不含农户）作为物质资本的替代变量，因此，物质资本指标采用纺织产业人均新增固定资产投资（不含农户）与纺织产业规模以上工业企业平均用工人数的比值表示。

数据来源于《中国固定资产投资数据库》和《中国劳动经济数据库》。

技术创新是（Technological Innovation，用字母TI 表示）：技术创新是促进纺织产业升级的动力源泉，本文采用纺织产业规模以上工业企业R&D经费内部支出与纺织产业规模以上工业企业平均用工人数的比值表示。

数据来源于《中国科技统计年鉴》，由于2004年、2008年《中国科技年鉴》仅有为规模以上科技活动经费内部支出总额，因此，采用2004年、2008年规模以上科技活动经费内部支出总额代替规上工业企业R&D经费内部支出，2005—2007年、2010年大中型企业科技活动经费内部支出总额代替规上工业企业R&D经费内部支出。

信息资源（Information Resources，用字母IR表示）：与纺织产业产品生产、销售、消费直接或间接相关的信息、情报、数据和知识等信息资源是促进纺织产业升级的重要推动力。

本文采用互联网上网人数作为信息资源与纺织产业规模以上工业企业平均用工人数的比值。

数据来源于《中国宏观经济数据库》。

2、模型构建本文主要分析要素结构优化对纺织产业升级的影响，因此，基于上述分析，本文构建具体模型见公式（1）：lnTIU i=β0+β1ln HC itL it()+β2ln MC it L it()+β3ln TI it L it()+β4ln IR it L it()+εi+ωi+μi（1）在公式（1）中，i表示纺织产业整体及其细分行业，t表示时间，ε表示纺织产业细分行业的个体效应，ω表示时间效应，μ表示随机干扰项。

3、数据说明本文以纺织产业（主要含纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业两个细分行业）为研究对象，时间跨度为2004—2016年。

同时，由于相关价格变量都是采用当年价格计算，因此，实证分析中不再剔除价格因素。

对个别缺失数据，采用线性插值法进行补充。

此外，由于是时间序列数据，为了消除异方差，对其取对数。

三、实证结果分析由于存在多个解释变量，可能出现多重共线性问题，因此，在进行面板数据分析前，利用Eviews8.0对所有的解释变量进行相关性检验，结果显示相关系数绝对值均小于0.5。

同时，利用Eviews8.0对相关数据进行Hausman检验和F检验，结果显示适用于固定效应模型，本文利用Eviews8.0中的最小二乘法进行实证分析。

1、纺织产业整体检验结果分析表1是要素结构优化对中国纺织产业升级的整体表1纺织产业回归估计结果（注：（1）、（2）、（3）、（4）分别表示把ln （HC/L ）、ln （MC/L ）、ln （TI/L ）、ln （IR/L ）分别代入公式（1），（5）则是四个解释变量同时代入公式（1）。

∗∗∗、∗∗、∗分别表示在1%、5%、10%的水平下显著。

）解释变量（1）（2）（3）（4）（5）常数项12.7072***-0.5631-0.79623.9102***3.3616ln （HC/L） 1.1178*-0.1807ln （MC/L ）0.7898***0.1932*ln （TI/L ） 1.1396***0.1434*ln （IR/L ） 1.0250*** 1.2079***R-squaerd0.35090.87010.67360.97560.9811F3.6834473.68022.7032440.5370103.6821解释变量（1）（2）（3）（4）（5）常数项11.9488***-0.6089-1.38143.4616***1.6838lnHC 1.1114*-0.3787lnMC 0.7444***0.1798*lnTI 1.1131***0.1664*lnIR 0.8894*** 1.0666**R-squaerd0.41410.81930.64780.95120.9669F2.996349.881020.2492214.542958.3404表2纺织业回归估计结果（注：同表1。

）表3纺织服装、鞋、帽制造业回归估计结果（注：同表1。