市場規模的比較

波特認為，如果大型的國內市場對產業的競爭力有利，是因為這會鼓勵企業大量投資大規模的生產設備，發展技術、提高生產率。那如何判別一國的市場規模呢？李仲生（2007)在《人口多，市場就大嗎？》一文中認為市場規模的大小既取決于人口數量的多少，更取決于人口的收入水平和消費能力。因此必須用一個國家或地區的國民生產總值或國內生產總值來表示，人均國內生產總值或人均國民收入，也是經濟發展水平和市場規模的重要指標。從表6-1看出，中國的人口數量第一，國內生產總值低于德國和美國，而人口數量和國內生產總值可以看成是市場的數量規模，因此，從市場的數量規模看，中國市場規模巨大。人均國內生產總值、人均國民收入、人均最終消費支出這三個指標可以反映市場的質量規模，中國的市場質量規模則很小。產業發展的初期，往往得到的是市場數量規模的支持，而產業的更高層次競爭力的形成，則需要更多的市場質量規模的支持。

表各國市場規模的比較2_

國建設報》2006年7月27日的報道，國家統計局統計顯示2006年1-5月份，中國家具行業實現銷售收入約65億元，同比增長28.13%，實現利潤約26億元，高于去年同期的約20億元，行業實現工業總產值約677億元，同比增長28.65%。

進入21世紀，中國政府提出加快城市化和小城鎮化建設步伐。黨的十六大提出，全面繁榮農村經濟，加快城鎮化進程，以便進一步拉動消費市場，擴大消費領域。國家這一舉措，將進一步促進中國的住宅建設，因而會使與住宅相關的行業得到發展。由于住宅產業化的發展，住宅作為一種商品進入市場，為各類家具和配套產品提供了發展空間。根據中國建設部住宅產業化促進中心的統計，中國每年基本建設竣工量有12億平方米，是全歐洲一年建設竣工量的6倍。其中，城鎮住宅建設大約有5億平方米。按每戶100平方米計算，可以為500萬戶提供住宅。也就是說，每年有500萬戶住宅要進行家具的配置，需要大量的經濟適用的各類家具，因此說中國家具行業有著巨大的市場潛力（朱長嶺，2005)。

全國第五次人口普查數據顯示，中國大陸31個省、自治區、直轄市共有家34857庭戶萬戶。按照每十年更換一次家具計算，相當于每年有3483萬戶更新家具；按照每戶平均1000元計算，每年更新家具總額可達到348億元。隨著城市化建設的加快，“十五”期間平均每年新建住宅6億平方米，如果遷新居用戶有80%購買新家具，每平方米用家具按100元計算，中國城鎮每年新建住宅刺激家具消費將有480億的容量。農村市場家具消費按照城鎮的20%計算，需求量大約為100億元（侯勝田，2007)。

中國家具行業“十一五”發展規劃上的數據表明，中國有13億人口，每年有2000萬人進入婚育年齡。新建家庭和人口的增長，特別是取消農業稅，城鄉居民收入增加，會使民用家具消費繼續增長。

目前中國人均家具消費僅8美元，即使是人均收入最高的上海、北京、廣東，人均家具消費也僅32美元、24.5美元和13美元。而人均家具消費最高的德國達到了371美元，亞洲地區人均家具消費最高的新加坡達到了233美元，中國香港地區和中國臺灣地區分別達到了80美元和54美元，即使菲律賓和馬來西亞也有美元和美元，相對于這些國家和地區，中國人均家具消費明顯偏低，隨著經濟的髙速發展，中國家具市場極具發展前景。

快速的內需成長，可以鼓勵廠商投資、勇敢而果斷地引進科技、更新設備、并興建更大型、更有效率的廠房。但從2007年下半年開始，房地產銷售旺盛的市場形勢發生逆轉，持幣觀望情緒彌漫樓市，有些地方出現價跌量減，房產市場的萎靡將會減少家具的需求。

從市場需求質量方面看，中國人均GDP2000美元帶來消費結構不斷升級，消費市場總體空間進一步擴大，將為中高檔家具市場帶來巨大的需求，促進產業結構的調整和升級；同時也會擴大內行而挑剔的顧客數量，他們是本國家具廠商追求高質量、完美的產品造型和精致服務的壓力來源，激發家具企業的競爭優勢。
       6.2挑剔性顧客的比較

波特認為，內行而挑剔的客戶是本國廠商追求高質量、完美的產品造型和精致服務的壓力來源，既能有助于維持廠商的競爭優勢，更是創造競爭優勢的動力。從各國的木質家具產品顧客的挑剔性來比較，中國家具的國內客戶的挑剔性較差，這從以下三個方面可以體現出來：一是由于美國、德國和加拿大等發達國家的國民生活水平高和環境保護意識很強，對木質家具產品的環保質量標準也十分嚴格，而中國目前國民收入水平較低、環境保護意識也較弱，對木質家具產品的環保標準要求也較低；二是中國的市場經濟法制建設還不完善，消費者權益還難以得到較好的保護，產品的質量監督難以有效實施，使得消費者要表達對產品的要求不僅缺少渠道而且成本過髙，結果也導致了消費者缺少表達要求的動力；而美國、德國和加拿大等發達國家的市場經濟發達，市場監督機制也較健全，法制建設完善，消費者的維護自身權益意識濃厚，消費者的維權成本也較低，因此供應商所提供的木質家具產品的質量也要有較高的保證；三是從不同國家的文化傳統來看，中國的文化強調“以和為貴”和“中庸”，用戶的挑剔性較弱，而如德國人嚴謹的作風、德國人對任何工作細節的關注，使得其用戶的挑剔性也較高。總之，這些方面原因決定了中國木質家具產品的顧客對供應商的要求不可能太高，更談不上過分挑剔，國內家具客戶還沒有成長為內行而挑剔的客戶，這對提高木質家具的產業國際競爭力是不利的。

             國內需求轉移

利用國內需求帶動國際需求的方法，是將國內需求轉移或教育在外國客戶身上。國內需求市場的國際化，可以自然而然地將本國產品和服務推向國際市場，從而有助于提升該產業的國際競爭力。一般而言，一國消費者的需求層次的變化是與經濟發展水平和消費者的收入變化是密切相關的，經濟發展水平越高，消費者的收入水平越高，其消費需求層次也越高。因此，美國、德國、加拿大等發達國家、高收入國家的消費者對木質家具產品的需求將最有可能成為預示性的未來世界性的需求，這對這些國家的木質家具產業國際競爭優勢的提升是有幫助的。

國內需求國際化的途徑較多，包括吸引國外客戶訓練觀摩、發展觀光旅游事業、海外直接投資、技術標準國際化、國家之間的政治聯盟、國家之間的經濟援助等途徑。

從技術標準的國際化進行分析，歐盟家具標準體系較為完善，包括辦公家具、戶外、野營、家用家具等多類標準，以辦公家具——辦公桌為例，EN527-1：2000，EN527-2：2002，EN527-3：2003分別對辦公桌的尺寸、機械安全性要求及測試方法進行了規定，中國的國家標準中沒有專門的辦公桌標準，只有輕工行業標準QB/T2384-1998木質寫字桌標準。歐盟辦公桌標準與中國木質寫字桌輕工業行業標準的主要區別在于力學性能的測試要求不相同，具體見表6-2

從上述表中可知，歐盟辦公桌標準與中國木質寫字桌標準在力學性能及其測試要求方面存在較大的差異。歐盟標準要求對桌面水平靜載荷、桌腿跌落試驗、桌面垂直耐久性、打開抽屜狀態下桌子穩定性進行檢測，而中國的木質寫字桌標準無這方面的要求。同時，在檢測要求方面，歐盟與中國存在差異，桌面水平耐久性的測定，用力的大小不相同。

中國的木質家具企業面對不同測試標準存在一個學習調整適應新標準的艱苦過程，將會產生機器設備更新、技術工藝改進、員工培訓等的成本，這將導致中國木質家具產品的制造成本的增加，降低中國木質家具產品出口的價格優勢，這對中國木質家具產業國際競爭力的提升是不利的。

表6-3各國國際旅游和國外直接投資比較

從各國居民出國旅游人數和國外直接投資情況進行比較分析（詳見表6-3)，中國居民出國旅游人數和出國旅游支出從1995年到2006年的十年期間增長很快，在2006年高于加拿大和馬來西亞，但低于德國和美國，出國旅游人數超過了意大利，但國際旅游支出卻小于意大利。中國是世界第二大的外國直接投資輸入國，但是中國國外直接投資輸出相對較少，僅為輸入的1/4弱，但漲幅驚人，由上世紀的年平均2195百萬美元增加到2007年的22469百萬美元，增長了9倍，充分說明中國企業走出去的腳步在加快。

6.4國內需求條件與木質家具產業國際競爭力：基于中國數據的協整分析6.4.1協整理論

傳統的經濟計量方法運用變量的水平值研究經濟現象之間的均衡關系，容易導致括回歸（SpuriousRegression)現象。20世紀70年代，Grange、Newbold研究發現，造成“偽回歸”的根本原因在于變量的時序序列的非平穩性。他們用MonteCarlo模擬方法表明，如果用傳統回歸分析方法對彼此不相關聯的非平穩變量進行回歸，r檢驗值和A²值往往會傾向于顯著，從而得出“變量相依”的“偽回歸結果”。如何防止“偽回歸”有兩種方法：一種是采用變通的方式避免回歸方程中出現非平穩項。例如，傳統的做法是對非平穩變量進行差分，使得差分序列變成平穩序列，然后對差分變量進行回歸。這種做法可以消除變量非平穩性可能帶來的偽回歸問題，但卻會損失變量間長期關系的信息。另一種方法是接對非平穩變量進行回歸，但需要采用新的方法探測變量間是否真的存在相依關系，以建立起能反映水平變量間真實關系的回歸方程。這種新的方法就是協整分析。

所謂協整，是指多個非平穩經濟變量的某種線性組合是平穩的。也就是說，盡管各個經濟變量具有各自的長期波動規律，每一個序列的矩會隨著時間而變化，但它們的某種線性組合卻存在穩定的矩，從而表現出這些非平穩經濟變量之間存在著一個長期穩定的關系。協整概念的提出對于用非平穩變量建立經濟計量模型，以及檢驗這些變量之間的長期均衡關系非常重要。

如果多個非平穩變量具有協整性，則這些變量可以合成一個平穩序列。這個平穩序列就可以用來描述原變量之間的均衡關系。

當且僅當多個非平穩變量之間具有協整性時，由這些變量建立的回歸模型才有意義。所以協整性檢驗也是區別真實回歸與偽回歸的有效方法。

具有協整關系的非平穩變量可以用來建立誤差修正模型。由于誤差修正模型把長期關系和短期動態特征結合在一個模型中，因此既可以克服傳統計量經濟模型忽視偽回歸的問題，又可以克服建立差分模型忽視水平變量信息的弱點。

檢驗協整的方法從檢驗的對象上可分為兩種：

一種是基于回歸殘差的協整檢驗（EG檢驗)，這種檢驗也稱為單一方程的協整檢驗，際上可分為兩個步驟：第一步是利用最小二乘法先作變量間的回歸（稱為協整回歸）；第二步是對回歸的殘差作單位根檢驗。如果殘差序列是平穩序列，則回歸方程就是協整方程，比較適合兩個變量之間的協整檢驗。另一種是基于回歸系數的協整檢驗（Johansen檢驗），它是Johansen發展的檢驗非平穩時間序列向量是否存在協整關系的方法，比較適合于多變量之間的協整關系的檢驗。當變量間存在協整關系時，說明變量間存在一種長期均衡關系。從直觀角度看，這些變量之間將受到一種“引力約束”，使它們協調一致而不至于分道揚鑣，它們會象一個整體一樣同向變動，呈現出一種均衡狀態。就短期而言，這些變量之間可能不協調而存在偏差，但這種偏差會在以后時期得到校正。具體分為以下四個步驟。

6.4.1.1單位根檢驗

在進行協整關系檢驗之前，必須確定每個序列是否為單整序列，即要進行單位根檢驗。如果序列存在單位根，則序列為非平穩序列；反之為平穩序列。單位根檢驗的方法有Dickey-Fuller(DF)、增廣DF(ADF)檢驗和Phillips-Perron(PP)檢驗。

其中DF檢驗法是Dickey和Fuller在上個世紀70-80年代提出的，在一階自回歸模型：中，|廠|<1時，序列乃是穩定的。若/0=1，則序列％非穩定，存在單位根。DF檢驗法的步驟：

                                                          建立假設：H_0:     p=l,H_r.\p\<l；

              計算檢驗統計量：(6.1)

h

式6.1中，々為/o的最小二乘估計值，I為>3的標準差。

              做出判斷：對于給定的樣本量《和顯著性水平cr,若統計量（的實際值小

于臨界值，則拒絕原假設，即序列為平穩的；若統計量^的實際值大于或等于臨界值，則不能拒絕原假設，表明序列是非平穩的。

增廣DF(ADF)檢驗將DF檢驗法推廣到一般的單位根過程，用于檢驗是否服從有單位根的階自回歸過程，其中的隨機干擾項服從一穩定過程。而PP檢驗法是Phillips和Perron于1988年提出的一種針對序列有可能存在高階相關情況的單位根檢驗方法，其通過對一階自回歸項系數?統計量進行修正來解決誤差項的高階序列相關問題，不再嚴格要求誤差項是獨立同分布的。

6.4.1.2協整檢驗

對常用的檢驗協整關系的方法有兩種：一是E-G兩步法，即基于回歸殘差的平穩性檢驗；二是Johansen和Juselius的似然比檢驗方法，以下簡稱JJ檢驗，主要用來分析諸多變量組成的VAR系統，借助典型相關理論在VAR模型基礎上使用似然比檢驗進行協整檢驗的同時確定協整關系。前者盡管比較簡單實用，但由于存在諸多缺點而逐漸被淘汰。JJ檢驗相對前者復雜很多，但它檢驗功效更大且重要的是它能夠估計和檢驗多重協整關系，還允許對協整關系和速度調整系數施加約束進行檢驗，這些都是前者所不及的，因此JJ檢驗在實證中得到了廣泛的應用，具體做法如下（趙松山等，2002)：

設一個/«維_模型如下：

Y_t=B_lY_l_₁+B₂Y_l_₂+-+B_pY_l__p+U_t，                                                                                                                   (6.2)

(6.2)式中：1；為m維隨機向量，(i=l,2,…，p)為mxm階參數矩陣。U,□IID(0,T),將(6.2)式變為

AJ^=|；O_iA^_I.+cD^+t/_/                                                                                                 (6.3)

式（6.3)•向量誤差修正模型（FECM),即一次差分的_模型加上誤差修正項。設置誤差修正項的主要目的是將系統中因差分而更喪失的長期信息

引導回來。O_f.——(/—B_x~B₂—'—B)，O=—(/—B_l—B₂----------- B_p)o參數矩陣O,.

和①分別是對變化的短期和長期調整。/nx/n階矩陣O的秩記為/•，則存在三種情況：

              r=m,即O是滿秩的，表示}；向量中各變量皆為平穩序列；

                r=0,表示O為空矩陣，向量中各變量無協整關系；

                    0<r<m-\,在這種情況下，®陣可以分解為兩個mxr(滿列秩）矩陣a和夕的外積：

O=a/3’，

其中a表示對非均衡調整的速度，#為長期系數矩陣（或稱協整向量矩陣），即#的每一行漢是一個協整向量，秩r是系統中協整向量的個數。盡管a和夕本身不是唯一的，但P唯一地定義一個協整空間，因此，可以對a和;0進行適當的正規化。協整向量的個數可以通過考察O的特征根的顯著性求得.矩陣的秩等于非零特征根的個數，若矩陣O的秩為r,說明矩陣O有r個非零特征根，按大小排列為毛，特征根的個數可通過下面兩個統計量來計算：

(6.4)

i=r+\a

^=~TW-K_+X)                                                                                                                  (6.5)

式（6.4)稱作跡檢驗，H_0:r<m；H_t：r=m。式（6.5)稱作最大特征根檢驗，H₀ir=q,q=0,1，2，…，m;H_x：r<q+lo零假設隱含著/^₊₁=>^₊₂=…==0,表不此系統存在m-r個單位根，最初先設零假設有w個單位根，即r=0，若拒絕//。，表示;^>0，有一個協整關系；再繼續檢驗有（m-1)個單位根，若拒絕％，表示有兩個協整關系；依次檢驗直至無法拒絕％為止。Johansen和Juselius在蒙特卡羅模擬方法的基礎上測算了兩個統計量的臨界值，目前大多數計量經濟軟件都直接報告出檢驗結果。

                  變量的選擇與數據來源

根據前面的分析，我們選擇中國木質的木質家具出口總額（exv)對數logexv，人口數量（ppu)表示國內市場需求的規模指標，人均GDP(gdpp)代表國內市場需求的質量指標，時間跨度為1992-2006。木質家具出口額數據來源于UNCOMTRADE；人口。數據來源于UNDESAPopulationDivision，WorldPopulationProspects：The2006Revision和WorldUrbanizationProspects：2007；GDP(國內生產總值）來源于UNDESAStatisticsDivisiondata，GDPP=GDP/PPU,需要說明的是我們并沒有對木質家具出口額（exv)和國內生產總值進行不變價格調整，主要是基于以下兩點：（1)他們采用的是億美元單位，本身數值都不大，GDP除以人口數量得到的人均GDP值更小，木質家具出口總額（exv)取完對數后數值也變得更小（2)有人主張用消費者價格指數或其他價格指數對木質家具出口額進行調整，我們認為不妥，原因是木質家具出口價格的定價權不在我們手中，而是以國際市場價格為參照。故基于以上兩點認識，我們沒有對exv和gdpp兩個變量消除價格影響。原始數據如下：

表6*4出口額、國內生產總值、人口數、人均GDP數據

                   實證結果分析

                                               平穩性分析

由于直接對非平穩的時間序列進行回歸分析，可能會造成虛假回歸等問題，因此需要首先判斷序列的平穩性。圖6-1顯示了logexv、ppu、gdpp的變化變化趨

勢，為了使三變童在同一坐標下具有可比性，采用E_Views6.0中的標準化處理。可以看出三個變量以近似的斜率呈現出上升的趨勢，可能具有非平穩性。

@]6-2¹⁽^叫、PP^U'、二階差分序列

Fig6-2Sccood-orderdiflereoccscriesoflogexv*ppuandgdpp

為了從理論上驗證直觀觀察的結果，并進一步確定序列平穩的階數，故對三個變量序列進行單整性分析，即單位根檢驗。常用ADF檢驗方法來驗證是否平穩，我們只對模型2(含有常數項而沒有趨勢項）進行檢驗，如果檢驗模型中ADF值小于麥金農單側臨界值，則可以認為該序列沒有單位根，是平穩的序列。運用Eviews6.0對logexv、ppu和gdpp的單位根檢驗結果可從表6-5反映出來。

由上表可知，除變量logexv—階差分在a=5%和a=10%水平上ADF值小于臨界值（表中標有*號）外，其余兩個變量在三個顯著性水平上均不平穩；因此有必要進行二階差分；所有變量經過二階差分ADF值均小于所有水平的臨界值，拒絕了存在單位根的原假設，達到顯著性水平99%以上的平穩性，即認為三個時間序列logexv、ppu及gdpp是I(2)的單位根過程，因此可以進行協整檢驗。6.43.2協整檢驗

由于本文含有3個變量，因此我們采用第二種方法，即JJ檢驗方法。經過反復的實驗，我們采用的線性趨勢且協整方程僅含有截距項的模型。通過分析得到以下結果（表6-6)：

從表6-6可以看出，logexv>ppu和gdpp在a=5%的顯著性水平上，拒絕了不

存在協整關系的原假設，他們之間存在著一個協整方程，說明他們之間存在著一個穩定的長期的均衡關系。并且標準化協整關系系數如表6-7: