紡織產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率
——以新疆、江蘇和浙江為例?

張建磊，程隆棣，劉蘊瑩

(東華大學纖維材料改性國家重點實驗室,上海松江201620)

0 引言

產(chǎn)業(yè)集聚是產(chǎn)業(yè)集群形成的過程，是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要特點之一．作為重要的國民經(jīng)濟支柱行業(yè)，紡織產(chǎn)業(yè)的發(fā)展伴隨著大量產(chǎn)業(yè)集群的產(chǎn)生．目前我國已有29個紡織產(chǎn)業(yè)基地市（縣）、73個紡織產(chǎn)業(yè)特色名城、96個紡織產(chǎn)業(yè)特色名鎮(zhèn)，在我國紡織產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長的過程中發(fā)揮了很大的作用．

傳統(tǒng)觀點認為要素投入是經(jīng)濟增長的推動力量，紡織業(yè)同其他行業(yè)一樣依賴高投資和廉價勞動力實現(xiàn)了快速發(fā)展，然而要素投入會隨著邊際生產(chǎn)力的遞減而難以持續(xù)．紡織業(yè)的發(fā)展正面臨著一系列的壓力，嚴重制約著以勞動密集型企業(yè)為主的紡織業(yè)的持續(xù)盈利能力．只有效率驅(qū)動才是保持紡織業(yè)長期可持續(xù)增長的中堅力量．全要素生產(chǎn)率（TFP）是衡量經(jīng)濟增長效率的重要工具，是指經(jīng)濟增長扣除投入要素以后的技術(shù)因素和非技術(shù)因素，包含了技術(shù)進步、管理改善和制度創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻．

產(chǎn)業(yè)集聚具有外部性．同類或處于產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的企業(yè)聚集在一定地域，促使區(qū)域經(jīng)濟產(chǎn)生規(guī)模效應，降低生產(chǎn)成本和交易成本等；實現(xiàn)資源共享，如勞動力資源、基礎(chǔ)設(shè)施等；通過技術(shù)溢出效應相互學習；實現(xiàn)專業(yè)化分工生產(chǎn)，提高域內(nèi)企業(yè)的生產(chǎn)效率．學者們普遍認為，產(chǎn)業(yè)集群的形成基本是自發(fā)的或者說是市場主導的．我國的各種經(jīng)濟開發(fā)區(qū)也可視為特定的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，但這種集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)的關(guān)聯(lián)性與自然形成的集聚區(qū)相比仍然較弱．

梳理文獻發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的促進作用主要表現(xiàn)在通過外部經(jīng)濟效應、專業(yè)化分工[1?3]，技術(shù)外溢、優(yōu)化資源配置[4?6]，吸附勞動力資源[7]等方面，最終實現(xiàn)生產(chǎn)效率的提高．產(chǎn)業(yè)集聚程度的加深也會產(chǎn)生擁擠效應，對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生不利影響．擁擠效應主要表現(xiàn)為在一定區(qū)域內(nèi)要素的相對稀缺導致生產(chǎn)要素價格的上升，并導致生產(chǎn)效率的下降．已有學者注意到在一些行業(yè)，產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率增長的影響呈倒U型[8]，在拐點處將會出現(xiàn)擁擠效應和生產(chǎn)效率的下降．

紡織業(yè)是我國最先發(fā)展的行業(yè)之一，學術(shù)界對紡織產(chǎn)業(yè)集聚研究較多，相關(guān)的研究成果較為豐富；但對紡織產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)注比較少，取得的研究成果較為有限[9?12]；并且對紡織產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的綜合研究更是少之又少，僅有劉超[13]以江蘇紡織業(yè)為例研究了產(chǎn)業(yè)集聚與勞動生產(chǎn)率之間的關(guān)系，且缺乏全局性的數(shù)據(jù)對比研究．

中國紡織產(chǎn)業(yè)發(fā)展嚴重不平衡，產(chǎn)業(yè)規(guī)模差異巨大．東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚程度也遠大于中西部地區(qū)，甚至出現(xiàn)了一定程度的擁擠效應，僅靠要素投入難以維持行業(yè)整體經(jīng)濟效益，造成資源配置效率的下降．面對紡織業(yè)區(qū)域失衡的現(xiàn)狀，有必要進一步研究不同區(qū)域紡織業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，彌補這方面的研究空白，并為今后產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)區(qū)域轉(zhuǎn)移做出積極有效的實證與理論支撐．

江蘇與浙江是中國紡織產(chǎn)業(yè)發(fā)達地區(qū)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模大，集聚程度高，且面臨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的壓力，故選取江蘇與浙江作為東部沿海地區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)的代表．新疆是我國重要的棉花主產(chǎn)區(qū)，在一帶一路與國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的政策指導下承接了大量的東部沿海地區(qū)的紡織產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，紡織產(chǎn)業(yè)迎來了新的發(fā)展契機，故選取新疆作為中西部紡織產(chǎn)業(yè)的代表．利用新疆、江蘇、浙江三個省份紡織產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，來研究紡織產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響，并探討其中的區(qū)域差異．本文所研究的紡織業(yè)指的是按照國民經(jīng)濟行業(yè)分類中的紡織業(yè)，不包括紡織服裝、服飾業(yè)．

1 紡織產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的測算

1.1 產(chǎn)業(yè)集聚的測算

產(chǎn)業(yè)集聚的衡量指標主要有區(qū)位熵、基尼系數(shù)、E?G指數(shù)、行業(yè)集中度、赫芬達爾指數(shù)、H指數(shù)等．本文選取區(qū)位熵來衡量新疆、江蘇、浙江這三個地區(qū)紡織業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚水平，其計算公式如下：

其中，LQit為i省區(qū)在t時期的區(qū)位熵指數(shù)，它由i省區(qū)t時期紡織行業(yè)資產(chǎn)總額占比與t時期全國紡織產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)總額占比的比值得到，數(shù)據(jù)來源為2006—2015年新疆、江蘇、浙江和中國統(tǒng)計年鑒，資產(chǎn)總額選用的是紡織業(yè)和全部規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計這一指標．區(qū)位熵衡量了i省區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度，如果該指標大于1，表示該省區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)有集聚趨勢，且高于全國平均水平，反之則低于全國平均水平.測算結(jié)果見表1．

由表1可知，在2005—2014年間，新疆紡織產(chǎn)業(yè)集聚水平總體上呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，目前保持在0.7左右，不但遠小于江蘇的1.7與浙江的3.3，而且低于全國平均水平，揭示出東西部紡織產(chǎn)業(yè)集聚水平的巨大差異．江蘇紡織產(chǎn)業(yè)集聚水平呈緩慢下降的態(tài)勢，從最高的2.072降到目前的1.777，但仍高于全國平均水平．浙江紡織產(chǎn)業(yè)集聚水平是3個省區(qū)里面最高的，目前穩(wěn)定在3.34左右，遠高于全國平均水平，顯示了較高的發(fā)展水平，這也與其較大的紡織產(chǎn)業(yè)規(guī)模和較高的技術(shù)管理水平相適應．

表1 新疆、江蘇和浙江紡織產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和TFP指數(shù)

其中，同為紡織業(yè)發(fā)達省份的浙江，其紡織產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值始終略小于江蘇，但在產(chǎn)業(yè)集聚程度上卻相當于江蘇的2倍之多，主要是由于浙江民營企業(yè)發(fā)展較早、較快，這類企業(yè)更容易在一定區(qū)域內(nèi)集聚，通過技術(shù)溢出效應互相學習，吸取先進企業(yè)的技術(shù)與管理經(jīng)驗，共享區(qū)域內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施、人力資源市場等，更容易實現(xiàn)對集聚區(qū)域外同類企業(yè)的吸引，提高產(chǎn)業(yè)集聚程度．

1.2 全要素生產(chǎn)率的測算

全要素生產(chǎn)率的測算方法有增長核算法、生產(chǎn)前沿面法與指數(shù)法，其中非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析曼奎斯特（DEA-Malmquist）指數(shù)法使用最為廣泛．本文選取非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法分別測算新疆、江蘇和浙江紡織業(yè)的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)(簡稱“TFP指數(shù)”)，其優(yōu)點在于無需對生產(chǎn)函數(shù)的形式進行假定，也不需要滿足參數(shù)方程中各項嚴格的約束條件．

1.2.1 測算方法

非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法是在非參數(shù)DEA模型基礎(chǔ)上發(fā)展來的動態(tài)分析全要素生產(chǎn)率變動的方法．在給定技術(shù)前沿面下，通過計算兩期生產(chǎn)單元的Shephard距離函數(shù)比值來測算全要素生產(chǎn)率變動．為了避免參照技術(shù)前沿的隨意選擇，F(xiàn)¨are等構(gòu)造出t到t+1時期的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)（TFP指數(shù)）：

TFP指數(shù)表示的是t+1時期的全要素生產(chǎn)率相對于t時期的比值；若M0(xt,yt,xt+1,yt+1)大于1，說明從t時期到t+1時期的全要素生產(chǎn)率增長了；反之則說明下降了．

TFP指數(shù)可以分解為技術(shù)效率指數(shù)與技術(shù)進步指數(shù)的乘積，分別表示全要素生產(chǎn)率表動中的技術(shù)效率變化與技術(shù)變化：

式（3）右邊第一項表示技術(shù)效率指數(shù)（TE），第二項表示技術(shù)進步指數(shù)（TP）．其中，技術(shù)效率指數(shù)又可進一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PE）和規(guī)模效率指數(shù)（SE）．

故TFP指數(shù)的分解形式可表示為：

其中，

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

采用非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法計算TFP指數(shù)需要兩組投入數(shù)據(jù)，勞動力要素和資本要素，一組產(chǎn)出數(shù)據(jù)，有效產(chǎn)出變量．

由于發(fā)達國家常用勞動時間作為勞動力要素的衡量指標，但限于國內(nèi)統(tǒng)計體系的欠缺，常用在職勞動力數(shù)量或就業(yè)人員總數(shù)代替，本文選用省級紡織業(yè)年底在崗職工人數(shù)作為勞動力要素指標．

國內(nèi)外一般采用資本存量作為資本要素的衡量指標，廣泛使用永續(xù)盤存法進行測算．當期資本存量等于上一期不變價格的資本存量與當期不變價格的固定資本投資額之和減去不變價格的資本折舊量，其計算公式如下：

其中，kt?1與kt分別表示上一期與當期不變價格資本存量，δ為經(jīng)濟折舊率，I為當期不變價格固定資本投資額．

與大多數(shù)文獻類似，本文選取固定資本形成總額作為固定資本投資額，利用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平減調(diào)整為2004年價格．參考張軍對中國省際資本存量的估算[14]，本文選取9.6%為各省市固定資本形成總額的經(jīng)濟折舊率．參考曹躍群對服務(wù)業(yè)資本存量的研究[15]，本文選取基期即2004年的固定資本形成總額除以10%作為初始資本存量．本文選取紡織業(yè)的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值作為有效產(chǎn)出變量，并利用工業(yè)品出廠價格指數(shù)平減調(diào)整為2004年價格．

上述指標數(shù)據(jù)的時序長度為2005—2014年，其數(shù)據(jù)均來自于新疆、江蘇和浙江統(tǒng)計年鑒，數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計特征如表2所示．

表2 投入產(chǎn)出變量的描述統(tǒng)計特征（2004—2014）

1.2.3 測算結(jié)果

經(jīng)過計算，得到了2005—2014年新疆、江蘇和浙江三個省份的紡織業(yè)全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)，結(jié)果如表1所示．

從整體上看，2005—2014年間新疆、江蘇和浙江的全要素生產(chǎn)率年均增長率分別是10.45%、2.67%和-4.75%，表明全要素生產(chǎn)率對新疆紡織業(yè)的增長貢獻維持了強勁的上升勢頭，對江蘇紡織業(yè)的貢獻居中，但是對浙江紡織業(yè)增長的促進作用卻在逐漸減小，且明顯弱于新疆和江蘇．

新疆和江蘇紡織業(yè)均有3個年份全要素生產(chǎn)率比上一期有所下降，然而浙江紡織業(yè)有8個年份均在下降．新疆紡織業(yè)的全要素生產(chǎn)率整體維持了增長趨勢，這與新疆紡織業(yè)利用優(yōu)惠扶持政策，逐步淘汰落后產(chǎn)能、加速更新機械設(shè)備、提高職工勞動素質(zhì)與管理水平密不可分；僅在2008年出現(xiàn)了大幅下降，為上一年度的0.691，主要是金融危機導致的需求不足、投資下降所致．江蘇紡織業(yè)與之類似，但在2013與2014年全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了連續(xù)下降．浙江紡織業(yè)全要素生產(chǎn)率則呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，僅在2007與2013年出現(xiàn)了上升；顯示出浙江紡織業(yè)的發(fā)展遇到了一定的瓶頸問題導致全要素生產(chǎn)率增長乏力．

2 紡織產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率影響的實證分析

2.1 模型設(shè)定

由于面板數(shù)據(jù)模型具有樣本容量更大、參數(shù)估計更可靠、降低多重共線性的影響等優(yōu)勢，為了更準確地檢驗紡織產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，參考張公嵬等[16]構(gòu)建的模型后，本文構(gòu)建了如下面板數(shù)據(jù)模型．對面板數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計最常用的方法是固定效應和隨機效應模型，本文選取的是固定效應模型．

其中，i和t分別表示i省區(qū)和t時期.本文選取的被解釋變量TFPch為全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)（TFP指數(shù)），解釋變量LQ為區(qū)位熵，控制變量HR為就業(yè)人數(shù)，Y ARN為紗線產(chǎn)量．其中就業(yè)人數(shù)（HR）選取的是各省紡織業(yè)年平均從業(yè)人員數(shù)量，紗線產(chǎn)量（Y ARN）選取的是規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)本年度紗線產(chǎn)量，數(shù)據(jù)的時序長度為2004—2014年，取自于新疆、江蘇和浙江統(tǒng)計年鑒．

2.2 回歸結(jié)果及分析

表3 紡織產(chǎn)業(yè)集聚對TFP指數(shù)影響的估計結(jié)果

對表3的回歸結(jié)果進行分析，可以得到如下幾點結(jié)論：

第一，提高產(chǎn)業(yè)集聚水平能促進TFP指數(shù)增長；但出現(xiàn)擁擠效應時，繼續(xù)提高產(chǎn)業(yè)集聚水平會抑制TFP指數(shù)增長．新疆紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度目前僅為0.6，產(chǎn)業(yè)規(guī)模與技術(shù)水平均低于全國平均水平，有較大的發(fā)展空間．新疆在積極發(fā)展紡織產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，承接東部沿海地區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，獲取了先進的紡織生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗，通過技術(shù)溢出效應促進了本地區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率的快速增長．江蘇紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度目前為1.8左右，產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較高，眾多產(chǎn)業(yè)集群通過引進FDI的技術(shù)溢出效應，產(chǎn)業(yè)分工的協(xié)作效應，專業(yè)化生產(chǎn)帶來的規(guī)模效應等提高了紡織產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率．浙江紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度目前為3.4左右，遠高于新疆和江蘇，但是卻出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)集聚抑制TFP指數(shù)的現(xiàn)象，說明浙江紡織產(chǎn)業(yè)集聚已經(jīng)出現(xiàn)了擁擠效應．產(chǎn)業(yè)集聚對紡織產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不是簡單的正向作用，過度集聚會抑制TFP指數(shù)增長．

第二，過度集聚對TFP指數(shù)的抑制作用說明東部地區(qū)紡織業(yè)的發(fā)展遇到了一定的問題．通過對比新疆、江蘇和浙江紡織產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的作用可以發(fā)現(xiàn)，新疆的系數(shù)為0.523，大于江蘇的0.451，而浙江的則是-0.598，這不僅說明TFP指數(shù)出現(xiàn)較大差異，也說明過度集聚對TFP指數(shù)的抑制作用．全要素生產(chǎn)率反映了技術(shù)進步、管理改善和制度創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻．雖然東部地區(qū)紡織業(yè)發(fā)達省份，如浙江，經(jīng)濟體量大，紡織業(yè)總產(chǎn)值占比大，產(chǎn)業(yè)集聚程度高，但也面臨著勞動力成本急劇上升，土地供應日趨緊張、價格逐步攀升，技術(shù)進步、管理改善和制度創(chuàng)新對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻增長緩慢甚至逐漸萎縮的問題；這些問題可以歸結(jié)于產(chǎn)業(yè)過度集聚帶來的擁擠效應，不僅對當?shù)丶徔椘髽I(yè)的持續(xù)盈利能力造成了嚴重的挑戰(zhàn)，也勢必會抑制TFP指數(shù)的增長．

第三，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)集聚與TFP指數(shù)的巨大差異為東部地區(qū)的紡織產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移提供了新的發(fā)展思路與轉(zhuǎn)移動機．根據(jù)國際紡織產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)律來看，紡織產(chǎn)業(yè)向勞動力成本相對低廉、原料集中產(chǎn)地、土地供應充足地區(qū)轉(zhuǎn)移是必然趨勢，并通過技術(shù)創(chuàng)新以維持紡織企業(yè)的持續(xù)盈利能力．新疆、江蘇與浙江紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度與TFP指數(shù)的巨大差異提示我們可以通過承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移提高中西部地區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度，充分利用當?shù)刎S富的原料資源、勞動力優(yōu)勢，利用技術(shù)溢出效應、外部經(jīng)濟等促進紡織產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的增長；也能緩解東部地區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)過度集聚帶來的擁擠效應，減小土地、電力、原材料、勞動力價格上升帶來的生產(chǎn)經(jīng)營壓力，利用技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)化資源配置，調(diào)整產(chǎn)能結(jié)構(gòu)，促進全要素生產(chǎn)率的增長．這是在中國紡織業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡和自主創(chuàng)新能力不足的現(xiàn)狀下最實際的一種方式，但通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)紡織產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展仍然是未來的發(fā)展方向．

3 結(jié)論

本文利用新疆、江蘇和浙江紡織產(chǎn)業(yè)為樣本，運用固定效應面板模型，實證分析了產(chǎn)業(yè)集聚對紡織業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，得到了以下結(jié)論：

第一，提高產(chǎn)業(yè)集聚水平促進TFP指數(shù)的增長；但出現(xiàn)擁擠效應時，繼續(xù)提高產(chǎn)業(yè)集聚水平會抑制TFP指數(shù)的增長．新疆和江蘇紡織產(chǎn)業(yè)集聚外部效應提高了TFP指數(shù)的增長，浙江紡織產(chǎn)業(yè)集聚已出現(xiàn)過度集聚，進而導致?lián)頂D效應，抑制了TFP指數(shù)的增長．

第二，新疆紡織產(chǎn)業(yè)集聚對TFP指數(shù)的促進作用強于江蘇，更優(yōu)于浙江的抑制作用，提示我們應當繼續(xù)推進新疆紡織產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高產(chǎn)業(yè)集聚程度，促進全要素生產(chǎn)率的增長；同時關(guān)注江蘇紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度的發(fā)展，警惕可能出現(xiàn)的擁擠效應；積極調(diào)整浙江紡織產(chǎn)業(yè)的過度集聚，優(yōu)化資源配置，解決好擁擠效應帶來的效率損失．

第三，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)集聚與TFP指數(shù)的巨大差異為東部地區(qū)的紡織產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移提供了新的發(fā)展思路與轉(zhuǎn)移動機．通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移既能提高中西部地區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)集聚程度，促進全要素生產(chǎn)率的增長；也能緩解東部地區(qū)紡織產(chǎn)業(yè)過度集聚帶來的擁擠效應，改善生產(chǎn)效率．

綜上，通過對紡織產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的分析研究，把握其中的發(fā)展規(guī)律，利用好各地的資源、土地、勞動力、技術(shù)和管理水平優(yōu)勢，最終實現(xiàn)“一帶一路”與“供給側(cè)改革”背景下的紡織產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，區(qū)域協(xié)調(diào)平衡發(fā)展的目標．

參考文獻：

[1]舒輝,周熙登,林曉偉.物流產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長——基于省域數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].中央財經(jīng)大學學報,2014(3):98-105.

[2]陳捷,計冰燕.環(huán)渤海地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長——基于DEA-Malmquist指數(shù)[J].經(jīng)營與管理,2013(12):20-23.

[3]林春.產(chǎn)業(yè)集聚與中國金融業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于省域數(shù)據(jù)的GMM分析[J].證券市場導報,2016(6):19-26.

[4]陳柳.中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長[J].山西財經(jīng)大學學報,2010,32(12):60-66.

[5]郭悅,鐘廷勇,安燁.產(chǎn)業(yè)集聚對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的影——中國旅游業(yè)省級面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].旅游學刊,2015,30(5):14-22.

[6]吳明琴,童碧如.產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于中國制造業(yè)的證據(jù)[J].產(chǎn)經(jīng)評論,2016(4):30-44.

[7]周立新,毛明明.產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長——基于重慶制造行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].重慶大學學報（社會科學版）,2016,22(1):33-39.

[8]孫慧.中國資源型產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2016,26(1):121-130.

[9]陳彤,高偉,侯秉正.紡織產(chǎn)業(yè)效率和全要素生產(chǎn)率測算[J].江蘇商論,2009(10):151-152.

[10]張家勝,姚夢妮.技術(shù)進步、技術(shù)效率與中國紡織服裝業(yè)全要素生產(chǎn)率變化[J].武漢紡織大學學報,2014(4):8-11.

[11]張艷艷.紡織服裝皮革業(yè)的全要素生產(chǎn)率變化——基于Malmquist指數(shù)法的實證研究[J].江蘇第二師范學院學報(社會科學),2015(4):27-31.

[12]葉茂生,倪武凡.技術(shù)進步對我國紡織服裝產(chǎn)業(yè)競爭力影響及對策分析——基于DEA-Malmquist指數(shù)方法的微觀視角[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2012,228(10):71-77.

[13]劉超,路正南,王國棟.產(chǎn)業(yè)集聚程度與勞動生產(chǎn)率間關(guān)系的實證研究——基于江蘇省紡織業(yè)的數(shù)據(jù)[J].技術(shù)經(jīng)濟,2012,31(1):60-66.

[14]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算:1952-2000[J].經(jīng)濟研究,2004(10):35-44.

[15]曹躍群,劉冀娜.我國服務(wù)業(yè)資本存量地區(qū)差異及其成因——基于空間經(jīng)濟學的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2008(11):71-84.

[16]張公嵬,陳翔,李贊.FDI、產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長——基于制造業(yè)行業(yè)的實證分析[J].科研管理,2013,34(9):114-122.