基于DEA模型的中国纺织产业安全评价与分析

1、 基于DEA模型的中国纺织产业安全评价与分析 摘 要：纺织产业安全问题是我国纺织产业健康进展所不容忽视的重要主题之一。对此，论文依据得纺织工业系统的简洁性的特点，从投入产出角度动身建立了纺织产业安全分析的DEA模型，并对入世六年我国纺织产业的安全度进行了评价。评价结果表明我国纺织产业整体上产业安全度呈不断上升趋势。提高纺织产业竞争力、兼顾规模效益与技术有效性是纺织产业进展与安全并行的关键. 一、引言 20世纪90年月以来，产业安全理论渐渐受到国内专家的重视。国家经济安全系统、产业安全分析系统和产业损害系统等理论框架在分析宏观和中观经济安全运行时显示了强大的生命力。纺织产业作为中国传统的支柱产业

2、，产业安全问题早就引起相关政府部门和学者的关注，特殊是以美国和欧盟为代表的发达国家企图疼惜其没落的纺织工业，从而依据当时中国为加入世界贸易组织而制定的中国加入工作组报告书第242段对进入其市场的中国纺织服装产品进行特殊设限，由此引起的国际贸易摩擦频频发生。另外众多国内因素，如创新品牌缺失、产业集中度过低、产业竞争力低等一系列不利因素的存在，使得产业安全问题成为我国纺织产业健康进展所不容忽视的重要课题之一。 本文从系统的观点动身，将纺织工业系统视为一个多输入多输出的简洁系统，该系统在与外界不断能量交换中努力实现提高安全度的目的。同时，论文从系统投入产出角度应用DEA方法对纺织产业安全度进行评价，

3、以期论证目前和今后一段时间内的纺织产业安全状态，为相关决策部门制定纺织产业健康进展战略供应理论依据。 二、纺织产业安全评价的DEA模型构建 （一）DEA方法的基本思想与模型 DEA方法为数据包络分析（Data Envelopment Analysis的简称），由Charnes等于1978年创建。它是以相对效率概念为基础对同类多指标投入、多指标产出经济系统的相对有效性进行评价的一种方法。 本文应用DEA中的 模型分析纺织产业安全度评价问题，模型如下： （二）纺织产业安全评价的DEA模型构建 1.模型构建的基本思想。目前对纺织产业安全度的定量争辩较少，而综合相关领域争辩的评价方法，大体可包括模糊数

4、学综合评价方法、层次分析法、BP神经网络评价方法等。相对于本文的争辩目的，模糊数学综合评价和层次分析法的缺点是权重的设定主观性强；应用BP神经网络评价方法的难点在于，一是大量样本的取值较难获得，二是训练时需要输入的各个样本的产业安全度难以确定。 论文认为，从系统的观点动身，纺织产业系统可视为一个多输入多输出的简洁系统，它在与外界不断的能量交换中实现提高产业安全度的目的。而对于简洁产业系统的安全度评价而言，DEA不失为一种好的评价方法。由于它从系统的投入产出角度动身对各单元与部门进行相对效率评价，在评价时留意对每一个决策单元进行优化，所得出的相对效率是其最大值，所得出的权重也是最优的，评价只依靠

5、于投入与产出数据，从而有效地解决了评价的主观性以及纺织产业安全度难以衡量的困难。 2.模型构建。应用DEA方法在纺织产业安全度评价的应用示意图见图1。 图1DEA用于纺织产业安全度评价 （1）确定评价的目的 对于纺织产业系统而言，产业安全度高，意味着系统面对着国内外环境的变化，能用较少的代价（如市场、股权、对外依存度等）获得纺织产业国际竞争力较大的提高和产业的高速进展。用DEA的术语表达为：把外资、进口依存度和出口依存度等因素作为系统的输入，把纺织产业国际竞争力、进展速度等作为输出，纺织产业的DEA“效率评价指数” 即可用来衡量各时期的纺织产业安全状态。 值越大，表示纺织产业系统越能用较少的损

6、失换得纺织产业的较强的国际竞争力和较高的进展速度，因此，纺织产业安全度越高；反之，则产业安全度越低。因此， =1，表示产业进展处于安全状态； =0，表示产业进展处于危机状态； 越接近1，产业进展安全状态越好；反之，产业进展安全状态越差。 （2）输入、输出指标的选择 选择投入产出指标主要考虑以下方面：首先，所选择的指标能够满足评价的要求，客观反映评价对象的安全度；其次，从技术上尽量避开投入产出内部指标间具有较强的线性关系；依据评价目的和选择指标的要求，设置输入指标为：外资市场把握率、进口依存度、出口依存度；输出指标为：国际竞争力指数、产业进展速度4。 （3） DEA模型建立 本文选择需要评估的年

7、份作为决策单元，即2022-2022年作为6个决策单元，则评价第 个决策单元综合效率的具有阿基米德无穷小的 模型为： 三、中国纺织产业安全度评价 （一）数据预备 本文对入世六年来纺织工业的产业安全状况进行分析，即以2022-2022年的纺织产业安全状况作为评价对象，评价原始数据如表1所示5。 表1猜想输入输出指标一览表 其它年份省略。利用LINDO软件，我们求得如下结果，见表2。这样利用DEA模型就可得出2022-2022年的纺织产业度，见表2中所示。 （三）模型结果分析 1.安全度分析。从表2的评价结果可以看出，2022和2022年评价结果为DEA有效，即产业安全状态达到最优；其它年份的DE

8、A值均小于1，为非DEA有效，即产业处于非安全状态。总体来看，从2022-2022年这六年期间，我国纺织行业产业安全度水平呈不断上升的趋势。 2.投影分析。下面对表2中非DEA有效的单元我们做了投影分析并进行改进与调整，求出了投入的可缩减量和产出的可增加量，以供参考，见表3。 从对非DEA有效的单元进行调整，我们得出，我国纺织近几年的进展过程中，尤其是近几年对外贸易量不断增加，从1997-2022年平均速度在14.6%以上，同时外商对纺织的投资也呈明显的上升趋势。这在促进我国纺织经济进展的同时，也给我国纺织产业的安全问题带来了隐患。这从进展过程中纺织进出口依存度和三资企业固定资产的缩减量上就可

9、以看出。我国有丰富的纺织原料和劳动力资源，但是是我些并没有转化成明显的纺织产业竞争优势。所以目前适当的对外贸易和外资才有利于我国纺织产业的进展，表中的中的数据表明我国纺织行业要达到DEA有效，即达到产业安全，应削减其进出口依存度和外商对纺织的投资。 3.影子价格分析。影子价格可以用来测定非DEA有效的DMU的输入输出指标对效率值的影响程度。从表2中影子价格的大小，我们可以做出推断，要提高我国纺织产业安全水平应首先要考虑提高纺织产业对外贸易竞争力，其次是降低出口依存度，这样才能最快接近生产前沿面。 从整个行业面上来看，普遍的趋势是对外贸易的影子价格大于产业进展速度的影子价格，产业进展速度的影子价

10、格大于出口依存度的影子价格，而其它两个指标产业进口依存度和产业进展速度对产业安全度的影响相对较小，这说明我国纺织行业的经济活动的重点就如何提高我国纺织行业国际竞争力。 4.规模有效性分析。对表3分析可得：全部的非DEA有效的单元均为技术无效，说明各投入之间的组合没有达到最优，存在输入剩余或者输出亏空。从K的值我们可以看出全部年份的投入产出是规模效益递减，综合技术无效。依据微观经济学的生产三阶段理论，有效率的生产状态应处于其次阶段，即边际产量小于平均产量且边际产量大于零的阶段，此时规模收益递减。我国纺织行业处于收益递减阶段，但K值并不大，这表明其应稳定在现有规模内，避开盲目扩张。 四提高纺织产业

11、安全的对策和建议 通过构建指标体系和评价模型，我们对入世六年我国纺织产业安全状况进行了评价，并对纺织产业进展过程中投入产出的规模有效性、技术有效性等做出了具体的测算，也提出了在维护纺织产业安全中需要留意的关键点。因此，对于今后纺织产业安全的进展，及如何做到保持进展和经济安全并行，提出如下建议： 1.提高产业竞争力是纺织产业安全的关键。要加快技术进步和自主创新的步伐，提高技术装备水平，充分利用WTO给纺织产业进展带来的机遇降低生产成本和能耗，缩小在工艺、技术方面与国外的差距。提高纺织产业集中度，组建能够与国外大公司抗衡的大型纺织企业集团，形成规模经济，以提高纺织企业的竞争力。 2.可持续性是纺织产业安全的前提和基础。入世六年来，我国纺织产业在国内经济快速进展的良好环境下产业安全水平没有像入世前猜想的那样恶劣，但是在全球纺织品贸易的“后配额时代”，中国纺织业必需充分生疏到的一点，就是不行能期望在完全的自由贸易环境中依靠传统的数量外延增长方式高速扩大市场份额，同时，纺织产业作为我国传统的支柱产业，因进展至今，因布局分散而导致的种种弊端和环境方面的问题已暴露无遗，因此，转变增长方式、实现可持续进展是纺织产业安全的基础和前提。为此，要整合纺织产业链条，转变纺织行业的经济增长方式和出口增长方式，提高科技贡献率；同时，要加强节能减