后MFA全球产业网络重构中的中国纺织出口增长结构分析

摘要

21世纪的前十年见证了纺织全球产业网络(GPN)加速重组的过程：2001年中国加入了世界贸易组织(WTO)，使该组织真正具有世界性，代表WTO贸易自由化重要进程的《纺织服装协定》(ATC)进入关键性的最后五年，2005年《多种纤维协定》(MFA)正式消亡。中国作为世界第一大纺织出口国、生产国和潜在消费国，对在纺织全球产业网络和纺织贸易结构的调整产生深远影响，同时，在GPN重构语景中，中国自身纺织产业的发展也到全球纺织各种力量的影响。
　　 研究产业转型的结构变动特性是理解产业转移与产业升级及其相关的问题的基础，在特殊历史时期深入了解世界纺织产业与市场结构及其变化，诠释动态转变的规律，这对世界纺织业的均衡发展、对中国纺织业调结构转方式和可持续发展都具有重要的理论和现实意义。首先，改革开放后中国经济增长得益于制造业及其国际市场份额的增长，而纺织工业是我国对外贸易的重要产业，从全球化的视角审视经济发展和产业结构调整问题具有现实意义。其次，解析中国纺织在参与国际竞争、国际产业分工乃至全球产业网络中的动态结构变化，对确定我国产业调整和升级的基本路径、实现政策和体制创新大有裨益。第三，我国纺织产业粗放型的增长方式具有诸多缺陷，正确认识国际纺织产业转型的结构因素，对深度研究国际纺织产业转移和我国产业转型具有现实意义。第四、本文对中国纺织可持续的竞争力和增长前景作出预测，对“调结构、“转方式”方针，实现中国纺织“十二·五”及未来优化结构目标进行决策支持。
　　 本文在综合评论相关理论和研究成果的基础上，通过案头研究，以统计数据分析了2000年后世界纺织贸易结构的演变以及中国的地位与角色，讨论了MFA取消这一政策变动对GPN重构和中国纺织产业规模增长和竞争力的影响，本项研究基于情景-结构-行为-绩效(CSCP)的逻辑范式，应用马尔可夫转移矩阵(MTM)和定常数市场占有率(CMS)模型，以中国纺织为主要研究对象，以全球产业网络中其他重要的纺织供应者为比较对象，以纺织纤维(SITC26)、纺织制成品(SITC65)和服装(SITC84)为产品大类，以OECD市场为代表，研究2000年以后世界纺织贸易结构(市场，产品，供应者)的转变过程与机理，解析中国纺织在全球产业网络(GPN)中的地位转变和贸易增长结构。
　　 纺织服装市场是一个充满竞争的市场，出口国在国际市场上占有率的转变过程是各进口国(地区)无数消费者或买家的随机选择行为的结果。马尔可夫转移矩阵能够表现这个市场结构的转移特性与转移机理。为剔除全球金融危机影响以得到演变规律发生作用的稳定环境，本文采用2000～2008年数据，用最小绝对误差法分析得到中国、欧盟15国、东盟10+1以及世界其他国家在经合组织34国市场上的纺织制成品(SITC65)和服装(SITC84)的马尔可夫转移矩阵。模型具有精确的拟合度，准确揭示了研究对象的市场占有率的转折与总体趋势，且这种表达是稳定的和收敛的，因此本文用估算的纺织制品和服装的两个马尔可夫转移矩阵作为市场占有率预测模型，对2009～2015年的纺织业发展进行预测。从估算的纺织制品和服装的马尔可夫转移矩阵可以看出，中国的纺织制品在OECD市场上有最高的“忠诚度”，这验证了中国的纺织服装是OECD买家的首选，这个趋势仍在继续。
　　 本文采用定常数市场占有率模型(CMS)解析我国纺织出口增长中世界增长、市场、产品和价格竞争力贡献，并测定比较不同国家(地区)的竞争结构。计算结果表明，在2000～2008年期间，中国纺织贸易增长的贡献因素主要还是世界市场增长和价格竞争力，价格竞争力逐年在下降，产品结构的贡献和市场结构的贡献则相对少得多，此结果与本文案头研究中对中国纺织与世界纺织的协整分析结果相一致；EU15在OECD市场反映价格竞争力的参数为负且贡献不大，而世界市场增长的贡献并不小，这说明贸易自由化不仅对发展中国家有利，发达国家同样享受着贸易自由化带来的好处；在发展中国家和欠发达国家(如孟加拉等)，纺织服装仍是工业化跳板，MFA取消后东盟等围获得世界市场总体增长的好处，而其产品与市场贡献较差，这与实际情况完全吻合。本文运用CMS以终点为基准逐步逼近的计算法，这可视作区间求极限，由此可看出CMS模型参数的动态变化，这些参数变化可以得到相当一致的经济意义解释，这是本项研究很有价值的发现和对理论的证明。
　　 在方法应用方面，CMS和MTM都是有效的结构分析方法，但同时应用于对纺织服装GPN的结构重组和对中国等国家(地区)增长结构和竞争力的解析是新的尝试，并得到有意义的结果。在统一的范式下将CMS和MTM结合，得到相辅的结果。在应用算法上，CMS分析方法本质上是一个静态模型，在一个时间序列中，可以用CMS模型逐段计算得到动态的变化，本文以终点为基准逐步逼近，从数理上证明这类似在四维空间对时间逐步逼近。从相邻数据(即起点相邻年份)的差值，可以看出各项参数各年份的增值，也可从参数序列显示出迄今的动态变化，这种方法的CMS参数包含了诸多动态信息，除了上述有意义的分析，CMS结果参数明晰地表示出重要转折点，完全符合经济解释。