产业集群竞争优势的菱形模型——基于1997—2004年我国纺织产业的实证分析，本文主要内容关键词为：菱形论文,实证论文,竞争优势论文,产业集群论文,模型论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
大量相关或相似的企业和相关机构在特定区域聚集形成产业集群，表现出强劲的竞争优势，对区域经济起着重要作用[1]。关于产业集群及其竞争优势，国外学者进行了深入的研究。比如，马歇尔(Marshall,A.)的外部经济理论[2]、韦伯(Weber A.)的区域经济理论[3]、熊彼特(Schumpeter J.A.)的技术创新理论[4]、格兰诺维特(Granovetter)的社会网络理论[5] 和迈克尔·波特(Porter M.E.)的产业集群理论[6] 等。我国学者王缉慈等人的研究也取得了丰硕成果[7]。但这些研究主要从企业、区域或国家的角度，静态地、局部地研究产业集群及其竞争优势，而且理论描述多，实证分析少。
本文采用逆向思维的方式，以我国纺织产业集群为分析样本，从产业集群竞争优势的最终表现形式入手，通过多元线性方程回归，分析产业集群竞争优势的影响因素，建立产业集群竞争优势的菱形模型，试图打开产业集群竞争优势的“黑箱”，构建产业集群竞争优势分析框架。
一、实证分析的数据整理
(一)样本选择
本文以我国纺织产业集群为分析样本，主要基于以下考虑：一是我国纺织品服装的国际市场占有率从1986年的5.35％上升到2002年的15.4％；贸易竞争力指数除1996年外，均大于0.5；历年显示性比较优势指数(RCA)都大于3.5；以上数据充分说明我国纺织工业在激烈的国际竞争中具有较强的竞争优势[8]。二是我国纺织工业主要聚集在浙江、江苏等东南沿海地区，较其他产业而言，纺织产业的产业集群特征最为鲜明[9]。
(二)数据来源
纺织工业数据来源于纺织工业部或中国纺织工业协会公布的1997—2004年《纺织工业统计年报》；各省(市、区)基本数据主要来源于国家统计局的《中国统计年鉴》；其他数据查询了国家统计局(www.stats.gov.cn)、中宏数据库(www.macrochina.database.com.cn)和中国经济信息网(www.cei.gov.cn)，纺织品服装进出口数据来源于中国纺织品进出口商会，并经过作者的收集和整理。数据资料收集以及后面的分析，均未包括香港、澳门和台湾地区。
(三)数据期间
1978年以后，我国纺织工业经历了平稳发展期(1978—1989年)、高速发展期(1990—1995年)、结构调整期(1996—1999年)和跨越发展期(2000年至今)等四个阶段，实现了由幼稚产业向成熟产业的转变(图1所示)。根据我国纺织工业的发展轨迹，结合我国行政区划调整和统计事业的改革情况，本文研究的数据期间定为1997—2004年。
图1 我国纺织工业1978—2005年工业总产值曲线图
(四)统计单位
根据我国的实际情况，一方面，省(市、区)有相对独立的经济权利，有一定的调控自主权，而且纺织产业发展表现出明显的省级区域特点。另一方面，省(市、区)的统计数据相对齐全且便于收集，地(市)以下统计数据的收集难度非常大。为此，本文以省(市、区)为单位，进行纺织产业集群竞争优势的实证分析。这样既能较好地反映产业集群的发展情况，又便于数据的收集整理和计算分析。
(五)数据处理
由于统计事业的发展变化，空缺个别数据，采用常用的统计方法进行处理。①空缺1997年和2004年新产品产值，根据1998—2003年新产品产值数据变化规律，采用二项移动平均法补充修正，其计算公式为：
所有数据一般以全国数为基准数，以年为单位进行标准化处理，保留小数点后8位数，使量纲不同的指标值转化为可以直接进行分析的数值。之后进行相关分析，筛去相关性极高的指标，避免同一因素在评估中占有过大的份额，影响回归结果的科学性和合理性。如未特别标明，本文所选取数据均为纺织工业的数据；除天然纤维外，其余参数使用均等权重。
二、统计回归的模型设计
关于竞争力和竞争优势的评价体系，国际上比较有名的是世界经济论坛(WEF)的“世界经济竞争力理论”、瑞士洛桑国际管理发展学院(IMD)的“国际竞争力理论”和波特的“产业竞争力理论”；国内主要有国家计委宏观经济研究院产业发展研究所课题组、上海外国语大学朱建国、中国社科院金碚、中国社科院裴长洪和上海社会科学院陈晓生等人的研究成果[10]～[14]。借鉴国内外研究成果，结合我国纺织产业集群的实际情况，构建产业集群竞争优势的统计回归模型。
(一)自变量
1.劳动成本(LC) 纺织工业是劳动密集型产业，劳动力是其主要生产要素。与发达国家相比，我国劳动力成本低，素质高，有较强的竞争优势。随着经济全球化的加快，我国劳动力成本的优势受到了越南、印度和墨西哥等国家的挑战，而且国内劳动成本也呈现明显的区域差异。劳动成本可以用工资水平来衡量，其计算公式为：
劳动成本(LC)=省(市、区)本年应付工资总额/省(市、区)全部从业人员年平均人数×100％
2.集群原料(CM) 纺织工业的主要原料有天然纤维和化学纤维等两种纤维。这两种纤维的原料不同，性质和价值也不同。本文将天然纤维和化学纤维作为两个解释变量。
(1)天然纤维(NF)。天然纤维是一种初级生产要素，主要有棉花、羊毛、麻和蚕茧等四种原料，分别用各省(市、区)的产量占全国的百分比来反映。在纺织工业中，这四种原料的份量不一样，统计1997—2004年我国纺织工业的原料构成，走访有关专家，本文将棉花、羊毛、麻和蚕茧的权重设为65∶15∶10∶10。天然纤维的计算公式为：
天然纤维(NF)=省(市、区)的棉花产量/全国棉花总产量×65％+省(市、区)的羊毛产量/全国羊毛总产量×15％+省(市、区)的麻产量/全国麻总产量×10％+省(市、区)的蚕茧产量/全国蚕茧总产量×10％
(2)化学纤维(CF)。化学纤维是一种高级生产要素，技术含量大，工艺要求高，需要大量的投资和装备，化学纤维决定服装面料的质量，反映纺织工业的整体水平，在纺织工业占有重要的地位。化学纤维采用各省(市、区)的产量占全国的百分比来反映，化学纤维的计算公式为：
化学纤维(CF)=省(市、区)化学纤维产量/全国化学纤维总产量×100％
3.集群网络(CN) 各种生产要素和相关产业在特定区域聚集，形成集群网络。集群网络是生产网络、社会网络、创新网络和知识网络的统一，生产网络是集群网络的核心，一定程度上也能反映社会网络、创新网络和知识网络的状况。企业、从业人员、中介组织和科研机构等是产业集群竞争优势的外在表现，完整的产业链条才是产业集群竞争优势的内在基础。纱、布、印染布和服装等是纺织工业上、中、下游产业，构成完整的价值链条和产业链条。鉴于市场价格变化不一，本文用各省市区纱、布、印染布和服装的产量及其在全国的比重，反映集群网络的总体状况和发展水平。集群网络的计算公式为：
集群网络(CN)=(省(市、区)的纱产量/全国纱总产量×100％+省(市、区)的布产量/全国布总产量×100％+省(市、区)的印染布产量/全国印染布总产量×100％+省(市、区)的服装产量/全国服装总产量×100％)/4
4.集群资源(CR) 战略管理理论认为，资源的性质、规模和大小对产业集群的竞争优势起决定性作用。在一个产业集群中，聚集了各种各样的资源，既有无形资源，也有有形资源；既有物资资源，又有人力资源、知识资源和文化资源等。由于文化资源和知识资源等无法衡量，本文选用集群的物质资源、无形资产、人力资源和资产素质等指标，从数量和质量两个方面衡量集群资源，反映我国纺织工业的发展状况。其中，物资资源包括固定资产和流动资产等，用各省(市、区)纺织工业的资产总额(计)减去无形资产来衡量；人力资源主要是产业集群的人才结构，用各省(市、区)的专业技术人才数来反映；无形资源主要包括集群的品牌、商标、知识产权等；资产素质状况用工业增加值与生产经营用固定资产的比值来衡量。集群资源的计算公式为：
集群资源(CR)=(省(市、区)纺织工业物资资源/全国纺织工业物资资源×100％+省(市、区)工业增加值/省(市、区)生产经营用固定资产×100％+省(市、区)专业技术人才数/全国专业技术人员总数×100％+省(市、区)纺织工业无形资产数/全国纺织工业无形资产总数×100％)/4
5.集群创新(CI) 集群创新是一种集群式创新，其能力和水平直接影响到产业集群的竞争优势。但是技术创新不同于企业生产经营行为，具有共享性和溢出性等特点，某一种技术的创新对其他技术和相关产业的发展都有促进作用。由于统计的原因，不可能获得各省市区纺织工业技术创新的专门数据。考虑集群创新的特点，本文用各省(市、区)技术专利授权数说明创新的条件，各省(市、区)技术成果转让金额说明创新的水平，新产品产值占全国新产品产值的比重说明创新的绩效，构建集群创新的参数指标。集群创新的计算公式为：
集群创新(CI)=(省(市、区)专利授权数/全国专利技术授权数×100％+省(市、区)技术成果转让金额/全国技术成果转让金额×100％+省(市、区)新产品产值/全国新产品总产值×100％)/3
6.集群政策(CP) 从严格意义上讲，“集群政策”是一种“制度资源”，属于“集群资源”的范畴。我国是一个发展中国家，处于经济转型的关键时期，政策对经济发展的影响突出。为此，本文把集群政策单独作为一个影响因素进行分析。我国各级政府既通过财政补贴等直接方式扶持纺织产业发展，又通过改善基础设施和提供公共物品等间接方式支持纺织产业发展。参照通常的做法，本文用补贴收入(主要包括出口退税和棉花收购补贴等)衡量政府的直接扶持政策；等级公路里程反映基础设施状况；地方财政科教文卫支出反映公共事业发展水平；地方财政社会保障支出衡量社会管理水平和社会成本状况。其计算公式为：
集群政策(CP)=(省(市、区)纺织工业补贴收入/全国纺织工业补贴收入×100％+省(市、区)等级公路里程/全国等级公路里程×100％+省(市、区)科教文卫经费支出/全国科教文卫经费支出×100％+省(市、区)财政社会保障支出/全国财政社会保障总支出×100％)/4
7.国际贸易(CE) 无论是传统产业还是新兴产业，如果没有市场需求，就无所谓竞争优势。市场需求包括国际需求和国内需求等两个部分。在经济全球化的今天，任何国家的产业只有在国际竞争中拥有竞争优势，才是真正意义上的竞争优势。国际贸易既是竞争优势的表现，又是提升竞争优势的途径。我国纺织产业在价格、质量、技术和装备等方面，与发达国家存在较大差距，通过参与国际竞争，既为我国纺织产业发展获取了宝贵的资金、技术和管理经验，也对纺织工业缩短发展差距、培育竞争优势起到了重要的推动作用。国际贸易可从贸易规模和贸易能力等方面分析，具有不同的经济学意义，对纺织产业集群的影响也不同。
①贸易规模(ES)=省(市、区)纺织进出口值/全国纺织工业进出口总值×100％
②贸易能力(EA)=省(市、区)纺织贸易顺(逆)差值/全国纺织贸易顺(逆)差值×100％
(二)因变量
竞争优势的实质是有较强的获利能力；相同或相似的产业在特定空间的聚集形成产业集群，必然表现为较大的经济规模。由此可见，产业集群的竞争优势主要体现在两个方面，一是有较大的经济规模，二是有较强的获利能力。本文用经济规模和获利能力等两个指标作为因变量，进行统计回归分析。
1.经济规模(CS) 反映经济规模的统计指标有工业总产值、销售收入等。工业总产值反映一定时间内工业生产的总规模和总水平；产品销售收入指企业在报告期内生产的成品、自制半成品和工业性劳务取得的收入。在市场经济中，用销售收入更能体现产业集群的经济规模。省市区的销售收入占全国销售收入的百分比就是该省市区的市场占有率，市场占有率越高，经济规模越大。其计算公式为：
集群规模(CS)=省(市、区)纺织工业销售收入/全国纺织工业销售收入×100％
2.获利能力(CA) 反映获利能力的统计指标有毛利润率、资产贡献率和资产利润率等，由于各地扶持力度不一，税费减免的标准不一，成本费用也不一，用资产贡献率更能够准确反映产业集群的获利能力。总资产贡献率(％)=(利润总额+税金总额+利息支出)/平均资产总额×100％。公式中，税金总额为产品销售税金及附加与应交增值税之和。鉴于本文已将资产规模作为自变量分析，利润总额、税金总额和利息支出之和能够反映获利能力的大小，可直接作为因变量进行分析。其计算公式为：
利润总额(CA)=(省(市、区)纺织工业利税总额+利息支出)/(全国纺织工业利税总额+利息支出)×100％
(三)模型表达
根据以上分析，影响纺织产业集群竞争优势的主要因素，可以用数学方程式表达如下：
三、统计回归的结果分析
根据全国31个省市区1997—2004年的统计数据，形成248个样本观测值，采用最小二乘法，运用EViews5.0软件进行统计回归。
(一)以经济规模(CS)作为因变量回归
回归结果显示，对于被解释变量经济规模(CS)，劳动成本(LC)和贸易能力(EA)的回归系数显著性t检验的概率p值大于0.1，与被解释变量经济规模(CS)的线性关系不显著；化纤纤维(CF)、集群网络(CN)、集群资源(CR)、集群政策(CP)、贸易规模(ES)在0.01的水平上显著，天然纤维(NF)在0.05的水平上显著，集群创新(CI)在0.1的水平上显著，说明这些变量与经济规模(CS)的相关性较强，是影响经济规模(CS)的主要变量。
根据偏回归系数Coefficient的绝对值大小，按照影响程度排列，影响经济规模(CS)的主要变量依次是集群资源(CR)、化纤纤维(CF)、集群政策(CP)、集群网络(CN)、贸易规模(ES)、天然纤维(NF)、集群创新(CI)。
(二)以获利能力(CA)作为因变量回归
回归结果显示，对于被解释变量获利能力(CA)，天然纤维(NF)的回归系数显著性t检验的概率p值大于0.1，与被解释变量获利能力(CA)的线性关系不显著；劳动成本(LC)、化纤纤维(CF)、集群网络(CN)、集群资源(CR)、集群政策(CP)、贸易规模(ES)、贸易能力(EA)在0.01的水平上显著，集群创新(CI)在0.1的水平上显著，说明这些变量与获利能力(CA)的相关性较强，是影响获利能力(CA)的主要变量。
根据偏回归系数Coefficient的绝对值大小，按照影响程度排列，影响经济规模(CS)的主要变量依次是集群资源(CR)、贸易能力(EA)、贸易规模(ES)、集群网络(CN)、化纤纤维(CF)、集群政策(CP)、劳动成本(LC)和集群创新(CI)。
(三)回归结果的深入讨论
第一，劳动成本(LC)是一种重要的生产要素。我国劳动力资源丰富，劳动成本低，综合素质较高，是我国纺织工业在国际上具有竞争优势的重要原因。回归结果显示，劳动成本(LC)与经济规模(CS)相关性不显著，而且是负数，系数也很小，说明对经济规模影响不大；与获利能力(CA)虽呈正相关关系，但较之其他因素，影响程度也很小。这和我国东部地区劳动成本高，但经济规模大、获利能力强的客观现实相一致。由此可见，在市场机制作用下，由于劳动力的自由流动，劳动成本(LC)不是我国纺织产业集群竞争优势的影响因素。
第二，天然纤维(NF)和化学纤维(CF)是纺织工业的主要原料。在回归结果中，我们看到天然纤维(NF)与经济规模(CS)正相关，但影响系数很小；与获利能力(CA)相关性不强，而且系数是负数；说明天然纤维丰富的地区，经济规模(CS)呈扩大的趋势，但获利能力(CA)不强，没有形成竞争优势。化学纤维(CF)与经济规模(CS)和获利能力(CA)相关性强，影响程度大，对纺织产业集群竞争优势影响明显。由此可见，天然纤维(NF)等初级生产要素不是产业集群竞争优势的来源，化学纤维等高级生产要素才是影响产业集群竞争优势的重要因素。
第三，集群网络(CN)与产业集群的经济规模(CS)和获利能力(CA)都显著相关，是产业集群竞争优势的关键因素。浙江、江苏等省的纺织产业集群之所以具有竞争优势，正是围绕“纱—布—印染布—服装”的价值链条，大量的相同或相关机构在特定区域聚集，形成完整的集群网络，并以集群网络为载体，不断地进行管理创新、制度创新和技术创新，获取规模经济和技术溢出效应的结果。
第四，在所有的变量中，集群资源(CR)与经济规模(CS)和获利能力(CA)呈正相关性，影响最大而且作用明显，充分说明1997—2004年我国纺织工业处于投资驱动阶段，物资资源的投资、人力资源的培养、无形资源的积累和资产素质的提高对纺织产业发展至关重要。但是，集群资源尤其是物资资源规模过大会带来成本的提高，导致规模效益递减，需要引起高度重视。
第五，集群政策(CP)与经济规模(CS)和获利能力(CA)呈较强的负相关性，是产业集群竞争优势的重要影响因素。不同政策有不同作用和价值，为准确理解各项政策的影响，本文以集群政策的四个参数为自变量，与经济规模(CS)和获利能力(CA)再次进行回归分析，回归结果如图4、5所示。
图4所示，补贴收入(subsidy-income,SI)和公用事业(public utility,PU)与被解释变量经济规模(CS)和获利能力(CA)呈正相关性，说明纺织产业附加值低，需要政府加大财政支持，增加科教文卫投入，营造良好的环境，提升经济竞争的“软实力”。
图5所示，基础设施(foundation-establishment,FE)和社会保障(social security,SS)与被解释变量经济规模(CS)和获利能力(CA)呈负相关性，说明纺织产业属于劳动密集型产业，技术门槛较低，对基础设施和社会保障等要求不高。改革开放初期，我国纺织工业主要聚集于上海等大城市。1990年以后，纺织产业逐步从上海等大城市转移到附近交通便利的中小城市和县乡农村。即使发展纺织工业，上海等大城市也主要从事技术研究、服装设计、印染整理等高附加值产业环节。
第六，集群创新虽与经济规模(CS)和获利能力(CA)呈正相关，是我国产业集群竞争优势的影响因素，但影响系数非常小。说明我国纺织工业技术创新水平低，研发实力弱，特别是纺织工业的装备制造业落后，高档面料基本靠进口、经济增长方式粗放，与发达国家的差距较大，提升技术创新能力显得尤为迫切。这是我国纺织产业集群发展的真实反映。
第七，我国纺织工业的快速发展，离不开国际市场驱动。回归结果表明，经济规模(CS)与贸易规模(ES)正相关，与贸易能力(EA)线性关系不显著，说明我国纺织工业虽然贸易规模大，但贸易能力并不强；尤其是获利能力(CA)与贸易规模(ES)负相关且非常显著，充分说明我国纺织工业技术含量低，虽然贸易规模很大，但获利能力比较低，传统的资源和劳动力优势正逐步丧失，产业升级和结构调整成为纺织产业发展的关键所在。
四、实证分析的基本结论
通过上述分析，可以得出以下的结论：
第一，我国纺织产业呈现出由东部沿海向中西部转移的发展趋势。由于自然禀赋和历史传统等原因，我国纺织工业主要集中在上海和江浙等东部沿海地区。20世纪50年代以后，考虑到战备需要和经济带动等因素，国家相继在东北、西北和中部地区投资兴建大型纺织生产和装备制造企业，纺织工业呈现均衡发展格局。改革开放以后，东部沿海地区纺织工业快速发展，纺织工业布局发生急剧变化。1990年以后，纺织产业首先从上海等大城市转移到苏、浙、粤、鲁等东部沿海地区。1995—1999年期间，国家对纺织工业进行结构调整，苏、浙、粤、鲁、闽五省纺织业发展增速，并在特定区域快速聚集形成集群。2000年以后，由于生产成本增加等原因，纺织产业再次在苏、浙、粤、鲁等省内转移，转移到苏北、粤北、浙西和鲁西等欠发达地区。2003年前后，中部的安徽、江西等地成为纺织产业转移的主要承接地，西部的新疆、内蒙古等天然纤维丰富的地区发展势头良好。
第二，集群网络、集群资源、集群创新和集群政策是影响我国产业集群竞争优势的主要因素。在一个国家内部，生产要素自由流动，企业发展战略逐渐趋同，宏观政策和市场需求基本一致。与不同国家形态的产业集群相比，同一国家同一产业不同集群的竞争优势的影响因素不同。在综合国内外学者研究成果的基础上，笔者提出产业集群竞争优势的菱形模型[15](如图6所示)，认为产业集群是一个复杂的系统，集群网络是载体；集群资源是基础；集群创新是动力；集群政策是保障；以上四个影响因素相互作用，相互依赖，共同影响产业集群的竞争优势。
图6 产业集群竞争优势的菱形模型
第三，我国纺织产业正处在从投资驱动向创新驱动转型的关键时期。波特将产业国际竞争分为要素驱动、投资驱动、创新驱动和财富驱动等四个依次递进的阶段。改革开放初期，我国纺织工业处于要素驱动阶段，自然资源和丰富廉价的劳动力成为我国纺织工业竞争优势的主要来源，1992年以后，我国纺织工业进入投资驱动阶段，纺织产业的竞争优势主要由投资供给推动。但低水平初加工能力的扩张，纺织产品总量过剩和结构不合理的矛盾日益突出，经济效益开始下降。1993年国有纺织企业开始出现净亏损，纺织工业进入改革攻坚和结构调整阶段，直至1999年实现扭亏为盈。2000年以后，国内市场进入买方市场，开始由投资驱动阶段向创新驱动阶段过渡，发展中的问题进一步暴露，尤其生产要素的劣势刺激企业大量引进和运用国际先进技术，技术创新和产业升级成为我国纺织产业到达创新驱动阶段的关键。
第四，培育高级生产要素是我国纺织工业发展的必由之路。波特将俄林(Ohlin,B.G.)的要素禀赋理论加以发展，把生产要素分为初级要素和高级要素，认为一国真正的竞争优势，不是天然取得的，而是经过不断的、大量的投资、创新和升级所取得的高级要素[16]。在传统产业中，初级要素对企业竞争力有很大影响；科技进步使企业生产逐步摆脱了对自然资源的依赖，经济全球化使企业从国外获得生产资源。初级要素的重要性逐渐下降。与此相反，高级要素的重要性与日俱增，对产业竞争的影响力不断提高。回归分析显示，天然纤维对我国纺织工业影响有限，发展化学纤维等高级要素成为我国纺织工业提升竞争优势的关键所在。
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