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摘 要：自全球金融危机以来，江苏纺织服装企业出口额呈现疲软状态，出口额一度呈下滑趋势，2020年新冠肺炎疫情在全世界范围内的暴发使这一问题愈加突出。为此，根据2009—2018年江苏省纺织服装出口总额，构建江苏省纺织服装出口额的GM（1，1）模型，对未来5年江苏纺织服装出口额进行预测，根据存在的问题并结合后疫情时代江苏纺织服装企业面临的挑战，提出后疫情时代促进江苏省纺织服装出口增长的几点对策。
关键词：江苏省;纺织服装出口;后疫情时代;GM（1，1）模型
中图分类号：F752.8 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）24-0128-03
引言
江苏省作为纺织服装出口业大省，已形成了一大批纺织服装产业集群，但其中国内知名的服装品牌并不多，国际知名品牌几乎没有，且产品集中在加工和贸易的低附加值环节，很少涉及高增值环节[1]。面对纺织原料价格波动、人民币汇率上升、土地用工成本快速增加等一系列不利因素，江苏纺织服装产业面临前所未有的困境，出口形势不容乐观，其粗放型发展的模式已陷入困境，单纯靠价格取胜的时代已经过去。尤其2020年新冠肺炎疫情席卷全球，更是让江苏纺织企业“雪上加霜”。据国际纺织制造商联合会在4月下旬开展的第三次新冠疫情对纺织行业的影响调查报告披露，全球取消和推迟的订单数量从3月份地方8%上升至41%。据海关统计，2020年1—4月，江苏省服装出口降幅达到20.9%，江苏纺织服装业出口面临严峻形势。
一、GM（1，1）灰色预测模型
（一）数据来源
本文通过搜集2009—2018年江苏省统计年鉴，获得2009—2018年江苏省服装出口总额。数据显示，除2015年和2016年江苏纺织服装出口额呈现下降趋势外，其余年份出口额都呈现增长趋势，适用GM（1，1）进行建模，具体数据见表1。
（二）GM（1，1）模型的建立
设时间序列X（0）有个观察值，X（0）={X（0）（1），X（0）（2），…，X（0）（n）}，通过累加生成新序列X（1）={X（1）（1），X（1）（2），X（1）（3），…，X（1）（n）}，则GM（1，1）。模型相应的微分方程为： +aX（1）=？滋，求解微分方程，可得预测模型： （k+1）=X（0）（1）- e-ak+ ，k=0，1，2，…，n。
以2009—2018年江蘇省服装及配件出口的数据如表1所示，建立GM（1，1）灰色预测模型。利用最小二乘法，得到预测模型：
X（1）（t+1）=-2489810.009644e-0.197764t+2722722.400696，t=0，1，2，…，n
（三）模型检验
灰色预测模型检验一般有残差检验、关联度检验和后验差检验三种检验方式。
1.残差检验。按预测模型计算 （1）（k），并将 （1）（k）累减生成 （0）（k），然后计算原始序列X（0）（k）与 （0）（k）的绝对误差序列及相对误差序列。若相对误差控制在6%以内，则通过检验。
相对误差控制在6%以内，平均相对误差为0.241744444，残差检验通过如表2所示。
2.关联度检验。首先求出 （0）（i）与原始序列X（0）（i）的关联系数，设：
（0）（k）={ （0）（1）， （0）（2），…， （0）（h）}X（0）（k）={X（0）（1），X（0）（2），…，X（0）（n）}
关联系数定义为：
（k）=
在计算出 （0）（k）序列与X（0）（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值：r= （k），这个平均值r称为 （0）（k）序列与X（0）（k）序列的关联度。根据经验，通常当 =0.5时，关联度大于0.6便可行了。
用模型的拟合数据与原观测值做关联度分析r= （k）=0.5772，接近0.6，认为可以通过关联度检验。
3.后验差检验，具体有以下几个步骤。
一是计算原始序列标准差：
S1=
二是计算绝对误差序列的标准差：
S2=
三是计算方差比：C=
四是计算小误差概率：
P=p （0）（k）- （0）<0.6745S1，令ei= （0）（k）- （0），S0=0.6745S1，则P=p{ei<S0}。
P=1时，C=0.197764<0.35，后残差检验通过。
通过以上三项检验，认为生成的模型较好，可以做出比较精确的预测。
（四）模型预测
由模型预测2019—2023年江苏省纺织服装出口数量如表3所示。
根据预测值可以推测出，随着江苏省经济的不断发展，江苏纺织服装品出口量将会稳步提升。但值得注意的是，由于目前全球范围内“新型冠状病毒肺炎”态势尚未得到遏制，进出口贸易可能会受到影响。因此，为顺利实现江苏纺织服装数量稳定增长，保持经济的稳定发展提出以下对策思考。
二、促进江苏省纺织服装出口增长的对策思考
纺织服装出口一直是江苏经济发展的重要力量，为江苏省的出口贸易和企业开展“走出去”战略作出了不可忽视的贡献。但近年来，面对纺织原料价格波动、土地用工成本快速增加、国际形势不明等一系列不利因素，江苏纺织服装产业面临前所未有的困境，纺织服装出口市场处于疲软状态。纺织业出口形势不容乐观，其粗放型发展的方向已陷入困境，单纯靠价格取胜时代已经过去。若想要促进江苏纺织服装出口，结合纺织服装业出口影响因素，可以采取以下措施。 第一，把握“一带一路”机遇，建立先发优势。首先江苏纺织企业应洞见行业趋势，把握“一带一路”等重要机遇，建立先发优势。相对于“一带一路”沿线国家地区，江苏省拥有较完备的纺织服装产业鏈基础和配套体系，以及极具韧性的供应链快速反应能力。江苏省纺织企业应把握自身优势，建立先发优势。江苏纺织企业可以向“一带一路”沿线国家转移低端订单。
第二，推动数字化转型，提升运营效率。推动数字化转型，进行研发、生产、物流、运营全产业链各个环节的数字化转型，提升运营效率。鼓励企业运用大数据，区块链，物联网等新技术驱动整个产业链的生产效率，从研发端开始精准产出符合消费者需求的产品。
第三，加大研发投入力度，建立专业品牌。推动中小企业转型升级、聚焦主业，走“专精特新”的国际化道路。鼓励中小企业投入品牌研发，建立专业口碑来维护客户忠诚度，增加客户黏性。鼓励中小纺织服装企业大力投入生产研发，升级核心技术，不断推出新品建立品牌形象，维护产品口碑，由低端产品生产升级为高端产品研发。
第四，推动线上交易，带动电商发展。借助互联网高速发展的背景，积极推动线上交易的发展。在全球新冠肺炎疫情流行形势下，加工贸易出口受冲击最大，但跨境电商等贸易方式出口增长较快。江苏纺织服装企业可以推动线上交易的发展，通过包括跨境电商在内的新型贸易方式实现出口逆势增长。
第五，加大政府扶持力度，保障供应链稳定。加大政府对纺织服装出口企业的扶持力度，按照“六稳”和“六保”工作要求，以积极参与国际国内市场“双循环”为契机，帮助纺织服装出口企业渡难关、保市场、保订单，保障产业链供应链稳定。加快培育贸易竞争新优势，夯实贸易发展的产业基础，增强贸易创新能力，加快品牌培育，优化国际市场布局，一方面鼓励行业龙头企业逐步融入全球供应链、产业链和价值链，另一方面全力以赴推动纺织服装外贸促稳提质。
参考文献：
[1] 李桂付，曹林峰.“一带一路”背景下我国纺织服装业的价值提升——基于江苏纺织服装产业的发展现状[J].纺织导报，2015，（12）：28-30.
[2] 蔡济波，陈海波.基于GM（1，1）模型的我国R&D投入强度预测研究[J].科技管理研究，2010，（21）：14-17.
[3] 刘洁，陈海波.基于GM（1，1）模型的江苏省民间投资规模预测[J].统计观察，2005，（4）：47-48.
[4] 杨熙.重视全球疫情对纺织服装业的新冲击[J].浙江经济，2020，（4）：50.
[5] 陈晓，王婷婷.新形势下我国纺织服装出口贸易面临的困境及应对措施[J].对外经济贸易实务，2017，（5）：33-36.
[6] 王国秀，彭莉，陈家骥，李垚，凌微子，林佳珣，粟端，高圣淦.纺织服装、鞋、帽制造业——栉风沐雨[J].中国海关，2020，（10）：15-17.
关键词：江苏省;纺织服装出口;后疫情时代;GM（1，1）模型
中图分类号：F752.8 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）24-0128-03
引言
江苏省作为纺织服装出口业大省，已形成了一大批纺织服装产业集群，但其中国内知名的服装品牌并不多，国际知名品牌几乎没有，且产品集中在加工和贸易的低附加值环节，很少涉及高增值环节[1]。面对纺织原料价格波动、人民币汇率上升、土地用工成本快速增加等一系列不利因素，江苏纺织服装产业面临前所未有的困境，出口形势不容乐观，其粗放型发展的模式已陷入困境，单纯靠价格取胜的时代已经过去。尤其2020年新冠肺炎疫情席卷全球，更是让江苏纺织企业“雪上加霜”。据国际纺织制造商联合会在4月下旬开展的第三次新冠疫情对纺织行业的影响调查报告披露，全球取消和推迟的订单数量从3月份地方8%上升至41%。据海关统计，2020年1—4月，江苏省服装出口降幅达到20.9%，江苏纺织服装业出口面临严峻形势。
一、GM（1，1）灰色预测模型
（一）数据来源
本文通过搜集2009—2018年江苏省统计年鉴，获得2009—2018年江苏省服装出口总额。数据显示，除2015年和2016年江苏纺织服装出口额呈现下降趋势外，其余年份出口额都呈现增长趋势，适用GM（1，1）进行建模，具体数据见表1。
（二）GM（1，1）模型的建立
设时间序列X（0）有个观察值，X（0）={X（0）（1），X（0）（2），…，X（0）（n）}，通过累加生成新序列X（1）={X（1）（1），X（1）（2），X（1）（3），…，X（1）（n）}，则GM（1，1）。模型相应的微分方程为： +aX（1）=？滋，求解微分方程，可得预测模型： （k+1）=X（0）（1）- e-ak+ ，k=0，1，2，…，n。
以2009—2018年江蘇省服装及配件出口的数据如表1所示，建立GM（1，1）灰色预测模型。利用最小二乘法，得到预测模型：
X（1）（t+1）=-2489810.009644e-0.197764t+2722722.400696，t=0，1，2，…，n
（三）模型检验
灰色预测模型检验一般有残差检验、关联度检验和后验差检验三种检验方式。
1.残差检验。按预测模型计算 （1）（k），并将 （1）（k）累减生成 （0）（k），然后计算原始序列X（0）（k）与 （0）（k）的绝对误差序列及相对误差序列。若相对误差控制在6%以内，则通过检验。
相对误差控制在6%以内，平均相对误差为0.241744444，残差检验通过如表2所示。
2.关联度检验。首先求出 （0）（i）与原始序列X（0）（i）的关联系数，设：
（0）（k）={ （0）（1）， （0）（2），…， （0）（h）}X（0）（k）={X（0）（1），X（0）（2），…，X（0）（n）}
关联系数定义为：
（k）=
在计算出 （0）（k）序列与X（0）（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值：r= （k），这个平均值r称为 （0）（k）序列与X（0）（k）序列的关联度。根据经验，通常当 =0.5时，关联度大于0.6便可行了。
用模型的拟合数据与原观测值做关联度分析r= （k）=0.5772，接近0.6，认为可以通过关联度检验。
3.后验差检验，具体有以下几个步骤。
一是计算原始序列标准差：
S1=
二是计算绝对误差序列的标准差：
S2=
三是计算方差比：C=
四是计算小误差概率：
P=p （0）（k）- （0）<0.6745S1，令ei= （0）（k）- （0），S0=0.6745S1，则P=p{ei<S0}。
P=1时，C=0.197764<0.35，后残差检验通过。
通过以上三项检验，认为生成的模型较好，可以做出比较精确的预测。
（四）模型预测
由模型预测2019—2023年江苏省纺织服装出口数量如表3所示。
根据预测值可以推测出，随着江苏省经济的不断发展，江苏纺织服装品出口量将会稳步提升。但值得注意的是，由于目前全球范围内“新型冠状病毒肺炎”态势尚未得到遏制，进出口贸易可能会受到影响。因此，为顺利实现江苏纺织服装数量稳定增长，保持经济的稳定发展提出以下对策思考。
二、促进江苏省纺织服装出口增长的对策思考
纺织服装出口一直是江苏经济发展的重要力量，为江苏省的出口贸易和企业开展“走出去”战略作出了不可忽视的贡献。但近年来，面对纺织原料价格波动、土地用工成本快速增加、国际形势不明等一系列不利因素，江苏纺织服装产业面临前所未有的困境，纺织服装出口市场处于疲软状态。纺织业出口形势不容乐观，其粗放型发展的方向已陷入困境，单纯靠价格取胜时代已经过去。若想要促进江苏纺织服装出口，结合纺织服装业出口影响因素，可以采取以下措施。 第一，把握“一带一路”机遇，建立先发优势。首先江苏纺织企业应洞见行业趋势，把握“一带一路”等重要机遇，建立先发优势。相对于“一带一路”沿线国家地区，江苏省拥有较完备的纺织服装产业鏈基础和配套体系，以及极具韧性的供应链快速反应能力。江苏省纺织企业应把握自身优势，建立先发优势。江苏纺织企业可以向“一带一路”沿线国家转移低端订单。
第二，推动数字化转型，提升运营效率。推动数字化转型，进行研发、生产、物流、运营全产业链各个环节的数字化转型，提升运营效率。鼓励企业运用大数据，区块链，物联网等新技术驱动整个产业链的生产效率，从研发端开始精准产出符合消费者需求的产品。
第三，加大研发投入力度，建立专业品牌。推动中小企业转型升级、聚焦主业，走“专精特新”的国际化道路。鼓励中小企业投入品牌研发，建立专业口碑来维护客户忠诚度，增加客户黏性。鼓励中小纺织服装企业大力投入生产研发，升级核心技术，不断推出新品建立品牌形象，维护产品口碑，由低端产品生产升级为高端产品研发。
第四，推动线上交易，带动电商发展。借助互联网高速发展的背景，积极推动线上交易的发展。在全球新冠肺炎疫情流行形势下，加工贸易出口受冲击最大，但跨境电商等贸易方式出口增长较快。江苏纺织服装企业可以推动线上交易的发展，通过包括跨境电商在内的新型贸易方式实现出口逆势增长。
第五，加大政府扶持力度，保障供应链稳定。加大政府对纺织服装出口企业的扶持力度，按照“六稳”和“六保”工作要求，以积极参与国际国内市场“双循环”为契机，帮助纺织服装出口企业渡难关、保市场、保订单，保障产业链供应链稳定。加快培育贸易竞争新优势，夯实贸易发展的产业基础，增强贸易创新能力，加快品牌培育，优化国际市场布局，一方面鼓励行业龙头企业逐步融入全球供应链、产业链和价值链，另一方面全力以赴推动纺织服装外贸促稳提质。
参考文献：
[1] 李桂付，曹林峰.“一带一路”背景下我国纺织服装业的价值提升——基于江苏纺织服装产业的发展现状[J].纺织导报，2015，（12）：28-30.
[2] 蔡济波，陈海波.基于GM（1，1）模型的我国R&D投入强度预测研究[J].科技管理研究，2010，（21）：14-17.
[3] 刘洁，陈海波.基于GM（1，1）模型的江苏省民间投资规模预测[J].统计观察，2005，（4）：47-48.
[4] 杨熙.重视全球疫情对纺织服装业的新冲击[J].浙江经济，2020，（4）：50.
[5] 陈晓，王婷婷.新形势下我国纺织服装出口贸易面临的困境及应对措施[J].对外经济贸易实务，2017，（5）：33-36.
[6] 王国秀，彭莉，陈家骥，李垚，凌微子，林佳珣，粟端，高圣淦.纺织服装、鞋、帽制造业——栉风沐雨[J].中国海关，2020，（10）：15-17.