我国纺织产业经济增长影响因素的实证研究qt20120207-1

张放军1，刘蕴莹2，薛文良2，钱竞芳2      1． 中国纺织工业协会，北京100742；2．东华大学，上海201620

收稿日期：2011-02-11 修回日期：2011-05-19

作者简介：张放军(1964-)，男，高级工程师。主要从事纺织行业科技管理、新技术推广工作。钱竞芳，通信作者，E-mail：qjf@dhu．edu．cn。

原载: 纺织学报 2011/11;143-146

 

【摘要】改革开放以来，我国纺织产业取得了巨大的成就，但与此同时，我国纺织产业所面临的问题也越来越多，劳动力等资源成本的上涨，使我国纺织产业发展陷入“瓶颈”。通过借助OLS估计等计量经济学方法，对影响我国纺织产业经济增长的因素进行了实证分析。研究结果表明，在我国纺织产业的发展中，劳动力投入与纺织工业总产值之间不存在长期稳定的均衡关系，而固定资产投资与纺织工业总产值之间存在着协整关系。从长期来看，固

定资产的投资对纺织工业总产值的增长具有促进作用，但这种促进作用具有2年的滞后性。此外，1999-2009年期间，我国纺织产业发展的主要源泉是资金和劳动力的投入。其中，固定资产投资对我国纺织产业经济增长的贡献率为74．71％ ，劳动力投入的贡献率为19．32％ ，而科技进步的贡献率仅为5．97％ 。这说明，尽管我国纺织科技水平获得了较大的进步，但科技进步对我国纺织产业的发展还没有产生明显的推动作用。

【关键词】纺织产业；经济增长；协整分析；贡献率；科技进步；劳动力投入；固定资产投资

【中图分类号】F 426    文献标志码：A    文章编号：0253-9721(2011)11-0143-04

 

一个国家或产业实现经济增长的途径主要有2种：一是增加投入，扩大规模；二是通过技术进步提高全要素生产率。目前，各国经济发展的成功经验已经证明，提高全要素生产率是国家经济或产业快速增长最重要的途径[1-3]。

改革开放以来，我国纺织产业取得了巨大成就。从1980年到2009年，我国纺织工业的总产值从885．4亿元上升到37 890．13亿元，翻了40多倍，我国已成为世界最大的纺织品服装生产国和出口国。但在我国纺织业迅速发展的同时，我国纺织业所面临的问题也越来越多，劳动力等资源成本的上涨，使我国纺织产业的发展陷入“瓶颈”[4]。本文希望通过对我国纺织产业经济增长影响因素的实证分析，深入了解和探讨我国纺织产业经济增长的主要源泉，分析各种生产要素(资本、劳动力、技术进步)对我国纺织产业发展的影响，从而为突破我国纺织产业发展“瓶颈”，为促进我国纺织产业协调、可持续发展提供有价值的参考[5-7]。

1   纺织经济增长影响因素的协整分析

1．1   数据的选取与整理

以纺织工业固定资产投资额、纺织工业年平均人数为自变量，纺织工业总产值为应变量，分析资金、劳动力投入对我国纺织产业经济增长的影响。考虑到数据统计范围的一致性，选取1998-2009年为样本区间，并根据工业品出厂价格指数(1985年为100％)、固定资产投资价格指数(1991年为100％)调整纺织工业总产值、固定资产投资额，以消除价格波动的影响。各统计数据见表1。

表1  1998-2009年我国纺织工业固定资产投资额、年平均人数及总产值

年份

纺织工业固定资产投资额(不变价)/亿元

纺织工业年平均人数/万人

纺织工业总产值(不变价)/亿元

1989

147.79

859

2265.52

1999

131.42

777.18

2518.56

2000

170.61

738.46

2934.52

2001

236.24

763.41

3117.12

2002

304.25

799.26

3659.97

2003

512.52

838.33

4322.85

2004

619.84

975.23

5251.78

2005

830.42

994.77

6195.15

2006

1014.92

1052.08

7324.73

2007

1232.79

1101.38

8768.65

2008

1215.44

1172.08

9355.10

2009

1407.30

1122.24

10607.54

注：根据1998-2009年的《纺织工业统计年报》和2009年的《中国统计年鉴》整理所得。

此外，在进行协整分析时，为消除变量的异方差性[9-10]，采用的是纺织工业总产值、固定资产投资额、年平均人数的自然对数值。lnY、lnK、lnL分别表示纺织工业总产值、固定资产投资额、年平均人数的自然对数值。

1．2  平稳性检验

应用传统回归分析方法进行评估与检验的前提条件是相关变量需具备平稳的特性，否则会造成虚假回归或者伪回归的现象，从而使回归模型的结果失去解释的意义。因此在对时间序列进行分析时，首要的问题就是判断它的平稳性[9-10]。各变量时间序列的ADF平稳性检验结果见表2。

表2 各变量ADF平稳性的检验结果

变量

ADF值

检验类型(c,t,k)

临界值(10%)

DW值

结论(在10%水平下)

InY

0.082 483

(c,0,0)

-2.7349

1.927 228

不平稳

DInY

-2.897 236

(c,0,0)

-2.7557

1.943 739

平稳

InK

-0.516 369

(c,0,0)

-2.7349

1.488 301

不平稳

DInK

-3.430 467

(c,0,0)

-2.7557

1.785 436

平稳

InL

1.186 207

(0,0,0)

-1.6321

1.104 556

不平稳

DInL

-2.139 235

(0,0,0)

-1.6337

2.024 571

平稳

注：①检验类型中的c和t表示常数项和趋势项，0表示无；k表示滞后阶数，0表示无；② 表中的临界值是由Mackinnon给出的数据计算出来的，表示10％显著性水平下的临界值；③ 变量名称前加字母“D”表示一阶差分后的变量。

从表2可知，原序列lnY、lnK、lnL都不是平稳序列，但对其进行一阶差分后都可以在10％水平下达到平稳，因此lnY,lnK、lnL都是一阶单整序列。

1．3  协整检验

由于lnY、lnK、lnL均为一阶单整序列，因此lnY与lnL之间、lnY与InK 之间可能存在协整关系[9-10]。考虑到固定资产投资对纺织工业总产值的影响可能存在着滞后性，因此分别讨论了lnYt与lnKt、lnKt一1、lnKt一2之间的协整关系。lnY与各自变量的协整回归方程见式(1)～(4)，各回归方程的残差平稳性检验结果见表3。

lnYt=4．687 +0．130×t+0．452×lnLt                     (1)

t=(4．935 0 19．610 1 3．141 31)

R2= 0．996 639   DW = 1．935 998   F = 1 334．561

1nYt=4．815 9+0．595 6×InKt                            (2)

t= (22．951 72 17．664 87)

R2 = 0．968 949   D = 0．907 529   F = 312．047 7

1nYt =5．034 l+0．580 7 X InKt-1                           (3)

t= (30．020 81 21．198 88)

R2 = 0．980 366  D = l|945 785  F = 449．392 4

lnYt =5．295 5 +0．559 1×inKt-2                          (4)

t= (41．308 41 26．233 74)

R2 = 0．988 509   D = 1．851 798   F = 688．208 9

表3  残差项的ADF检验

公式

ADF值

检验类型(0,0,0)

5%水平临界值Ca

R2值

DW值

结论

式(1)

-2.912 405

(0,0,0)

-4.6706

0.843 331

1.748 964

不平稳

式(3)

-3.870 546

(0,0,0)

-4.0242

0.606 112

0.956 350

不平稳

式(4)

-4.700 156

(0,0,0)

-4.0242

0.739 380

2.272 019

平稳

注：协整性检验的临界值Ca根据麦金农(Mackinnon)提供的协整检验临界值表计算得出。

从式(1)～(4)可以看到，式(2)存在自相关性，式(1)、(3)、(4)没有自相关性，具有统计学意义。此外，表3残差项的ADF统计值表明，在5％水平下，式(1)、(3)的残差序列不具有平稳性，式(4)的残差序列具有平稳性。这说明，劳动力投入与纺织工业总产值之间不存在协整关系，即不具有长期稳定的均衡关系，而固定资产投资与纺织工业总产值之间存在协整关系，从长期来看，固定资产投资的增长对纺织工业总产值的增长具有促进作用，但这种促进作用具有滞后性，滞后期为2 a。也就是说，当年固定资产投资增长1％ ，2 a后纺织工业总产值约可增长0．56％ ，且这个促进作用是长期的。

2   各影响因素贡献率的实证分析

根据索洛经济增长模型，经济增长速度y= +αk+βl ，技术进步对经济增长的贡献率E =y／Y×100％，资金投入对经济增长的贡献率E =αk／Y ×100％ ，劳动力投入对经济增长的贡献率E1 =βl／y×100％ 。式中：y为技术进步所带来的经济增长率；y、k、l分别为产出增长率、资金和劳动数量投入增长率；α和β为资金与劳动的产出弹性。

考虑到固定资产投资对纺织工业总产值影响的滞后性，本文在计算时对上述公式进行了变形，具体计算模型见式(5)～(8)。

yt=yt+ αkt-2+ βlt                                    (5)

EAt=yt／yt X 100％                                   (6)

Ekt=αkt -2／yt×100％                                (7)

Eh =βlt／yt X 100％                                  (8)

α、β可以通过柯布-道格拉斯(C-D)生产函数模型估计得到。根据C-D生产函数，Y=AKαLβ，假定规模报酬不变，即α+β=1，则C-D生产函数可以转换为：

image002.gif

式中：Y为产出；K为资金投入量；L为劳动投入量；A表示广义的技术进步；α 和 β为资金与劳动的产出弹性[10]。

同样考虑到固定资产投资对纺织工业总产值影响的滞后性，本文在根据表1中总产值y、固定资产投资额K、年平均人数L的时间序列数据估计α、β值时，对上述公式也进行了变形，具体计算结果见式(9)和表4。

image003.gif

t=(93．945 23 21．047 16)

R2 = 0．982 261   DW= 1．823 945   F = 442．983 0

表4  残差项的ADF检验

ADF值

检验类型（0,0,0）

5%水平临界值Ca

R2值

DW值

结论

-4.188 572

（0,0,0）

-4.0242

0.671 923

1.946 643

平稳

注：协整性检验的临界值Ca根据麦金农(Mackinnon)提供的协整检验临界值表计算得出。

从式(9)、表4可以看到：回归方程没有自相关性，具有统计学意义；在5％ 水平下，2个变量之间存在协整关系。资金产出弹性α／为0．447 9，劳动产出弹性β为0．552 1。

根据α、β值以及表1中的相关数据，1999年到2009年我国纺织产业技术进步所带来的经济增长率y、技术进步对经济增长的贡献率EA、资金投入对经济增长的贡献率Ek、劳动力投入对经济增长的贡献率El等计算结果见表5。

从表5可以发现，1999-2009年期间，我国纺织产业发展的主要源泉是资金和劳动力的投入，尤其是资金的投入，其对我国纺织产业经济增长贡献率的平均值高达74．7l％，而科技进步对纺织产业经济增长贡献率的平均值仅为5．97％ ，这说明科技进步对我国纺织产业的发展还没有产生明显的影响

表5  1999-2009年我国纺织工业年增长率及各生产要素贡献率

总产值年

增长率y

固定资产投资额年增长率k

年平均人数

年增长率l

Y

EA

Ek

El

15.17

24.31

2.67

0.18

5.97

74.71

19.32

3 结 论

在我国纺织产业的发展中，劳动力投入与纺织工业总产值之间不存在长期稳定的均衡关系，而固定资产投资与纺织工业总产值之间存在协整关系。从长期来看，固定资产投资的增长对纺织工业总产值的增长具有促进作用，但这种促进作用具有2年滞后性。也就是说，当年固定资产投资增长1％ ，后纺织工业总产值约可增长0．56％ 。

此外，尽管我国纺织科技水平获得了较大的进步，但对我国纺织产业的发展还没有产生有力的推动作用。由于长期以来我国纺织产业过度依赖于初级要素，习惯于通过资金的投入来获得更多的经济效益，忽略了技术进步的作用，因此在我国纺织产业的经济增长中，固定资产投资的贡献率高达74．71％ ，劳动力投入的贡献率为19．32％ ，而科技进步的贡献率仅为5．97％ 。粗放型的经济增长模式，使得我国纺织产业结构升级缓慢，抵抗外界风险的能力较弱。随着我国经济的发展，劳动力、资金等资源成本的上涨，我国纺织产业所面临的压力也必然越来越大，因此，加快科技进步步伐，提高企业自主创新能力，加快结构调整，推动产业升级，对促进我国纺织经济的发展具有非常重要的现实意义。

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