中國文化產業的行業效率比較及省域差異研究

郭淑芬，郭金花

(1.山西財經大學資源型經濟轉型協同創新中心，山西 太原 030006；2.山西財經大學管理科學與工程學院，山西 太原 030006)

中國文化產業的行業效率比較及省域差異研究

郭淑芬1,2，郭金花2

(1.山西財經大學資源型經濟轉型協同創新中心，山西 太原 030006；2.山西財經大學管理科學與工程學院，山西 太原 030006)

在區域經濟轉型的關鍵時期，文化制造業、文化批零業和文化服務業在各省市獲得了不同程度的發展。通過構建測度指標體系，運用SBM-DEA模型和Malmquist指數測算發現：①中國內地文化產業三大子行業綜合效率整體偏低，純技術效率偏低是主要原因。行業效率的提升仍需依賴技術水平與管理能力提升；②31省市文化子行業效率水平非均衡特征明顯：文化制造業綜合效率呈現“西低東高”階梯式分布，文化批零業和文化服務業則整體呈現“低集中—高分散”的空間分異特征。相比而言，多數省市文化制造業有了較好發展，這與中國制造業率先獲得發展相關；③2012—2013年，文化制造業、文化批零業及文化服務業行業效率增幅最大的依次是中部、西部和東部地區，這體現了中國產業轉移與文化產業差異化區域發展的階段性特征。

文化產業；行業效率；SBM-DEA；ArcGIS；省域差異

1 引言

文化產業作為一種兼具低碳、創意、高附加值產業特點的新興產業，被稱為知識經濟的引擎、其他產業和服務的助推器[1]。Allen J Scott在《城市的文化經濟》中指出文化是世界各國城市再生的基礎，文化生產對城市工業非常重要[2]。在英國，文化產業被看作刺激城市經濟的關鍵行業，其可以通過對其他行業的外溢效應拉動就業、提高工資水平[3]。Comunian R等分析了文化產業對歐洲區域經濟的重要價值，并指出區域政策、制度異質性對文化產業發展發揮重要作用[4]。目前中國正處在推進經濟轉型階段，文化產業對GDP的貢獻逐年提高，許多省市把文化產業列為當地重點發展產業。但受區域經濟發展階段、文化資源稟賦、細分行業異質性等差異影響，各省市文化產業及其子行業的發展程度不盡相同。區域文化產業的差異化發展，是區域經濟發展的必然結果[5]，而合理的文化產業結構有利于文化產業整體優化及區域經濟進一步發展，因此評價文化子行業效率具有現實意義。基于此，本文對中國內地31省市文化產業分行業效率進行了測度，重點從文化制造業、文化批零業、文化服務業三大子行業效率的省域差異、動態變化及分布特征方面展開研究。

在對文化產業效率探討上，DEA已成為學者們使用的重要方法。如王家庭等基于31省市截面數據，運用BCC-DEA測算發現，文化產業效率整體偏低，環境因素對各地文化產業效率影響顯著且區域差異明顯[6]；也有學者運用BCC-DEA、SFA模型基于面板數據分析發現，近年來文化產業效率穩步提升，技術效率對文化產業效率增長貢獻較大，且區域經濟發展對效率改進影響顯著[7-8]。這些研究推進了對中國文化產業效率問題的定量化研究，但多數文獻選用BCC-DEA模型進行效率測度，僅考慮了投入產出的比例改進，忽略了投入產出的松弛性問題，導致效率測度不夠準確。同時，已有文獻多側重效率的靜態分析，借助Malmquist指數等探討文化產業效率動態變化及驅動因素的研究相對較少[9]。而隨著文化產業的快速發展，從文化細分行業、文化上市公司以及文化產業集聚效應等方面探討文化產業發展差異開始成為學者們的關注視角[9-11]，然而尚無專門探討文化產業子行業發展效率方面的研究成果。文化產業子行業效率提升是整體效率改進的基礎，探討子行業效率變動與省域差異性可豐富對中國文化產業發展的研究。因此，本文主要運用SBM-DEA方法對中國內地31省市文化產業三大子行業效率的省域差異進行研究，以期服務于各省市文化產業效率的改進。

2 研究方法與數據說明

2.1 研究方法

(1) SBM-DEA模型。DEA模型可分為四種類型：徑向和角度的、徑向和非角度的、非徑向和角度的、非徑向和非角度的。徑向指投入或產出按一定比例縮減或放大以達到決策單元有效，角度指從投入還是從產出的角度進行分析。目前學者們多采用的BCC-DEA模型是基于投入等比例縮減或產出等比例擴大(即徑向角度)測算效率，沒有充分考慮到投入或產出變量松弛性問題，度量的效率值是有偏的[12]。Tone(2001)提出了非徑向、非角度基于松弛變量(Slack-Based Measure,SBM)的效率評價模型將投入和產出松弛量引入目標函數中：

(1)

(2)Malmquist指數。Malmquist指數能對生產率變動情況及技術效率和技術進步各自對生產率變動所起的作用進行分析。目前關于文化產業效率值測度的研究較多，而對不同時期效率變化及其驅動因素的分析較少，本文認為研究技術進步和效率改善等對文化產業效率變動的影響有益于推進文化產業效率研究。因此借F?reR(1994)等提出的Malmquist指數對2012—2013年文化產業效率變動測度：

M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=

(2)

式中：Malmquist指數分解為技術效率變化(effch)和技術進步(techch)，技術效率變化(effch)進一步分解為純技術效率變化(pech)和規模效率變化(sech)。即tfpch=effch×techch=pech×sech×techch。tfpch>1表示當期文化產業效率較前一期有了提高，pech>1表示純技術效率通過技術效率對文化產業效率增長有貢獻，sech>1表示規模效率通過技術效率對文化產業效率增長有貢獻；techch>1表示生產技術改進推進了文化產業效率提升。

2.2 數據說明與指標選取

國家統計局頒布的《文化及相關產業分類(2012年)》把文化及相關產業采用兩種分類方式分為三大子行業(文化制造業、文化批零業和文化服務業)和十個細分行業(新聞出版發行服務、廣播電視電影服務、文化藝術服務、文化信息傳輸服務、文化創意和設計服務、文化休閑娛樂服務、工藝美術品生產、文化用品生產、文化用品輔助生產及文化專用設備生產)。基于數據獲取問題，本文選擇三大子行業為研究對象。研究時間窗口期為2012—2013年，數據來源于《中國文化及相關產業統計年鑒》(2013、2014)。

參考已有文獻對投入產出指標的討論[6]，本文選取的投入指標有產業規模、人力投入、資本投入三項，結合三大子行業特點，用文化企業單位數、年末從業人員、資產總計3個可測度指標表征；選取的產出指標為經濟貢獻，用企業營業收入表征(見表1)。進一步考慮到進行DEA效率分析時要求所選的投入產出指標間應該具有顯著正相關關系，以避免出現某投入指標數量增加卻引起產出指標數量減少的情況。經SPSS16.0測算，文化制造業企業營業收入與年末從業人員、企業單位數、資產總計的Pearson相關系數分別為0.956、0.963、0.98；文化批零業對應的Pearson相關系數依次為0.774、0.636、0.958；文化服務業相應Pearson相關系數為0.94、0.919、0.976。上述相關系數均通過了1%顯著性水平下的檢驗，所選投入產出指標間顯著正相關，適合DEA進行效率分析。

表1 文化產業行業效率評價指標體系

注：*按《文化及相關產業分類(2012)》規定行業范圍：①規模以上文化制造企業是指年主營業務收入在2000萬元及以上的工業企業；②限額以上批發和零售業企業指年主營業務收入在2000萬元及以上的批發企業或主營業務收入在500萬元及以上的零售企業；③規模以上文化服務企業指從業人數在50人及以上或年主營業務收入在500萬元及以上的服務業企業。

3 三大子行業效率測度結果及比較

3.1 三大子行業總體效率表現

為消除隨機因素對實際效率值影響，使測度更具代表性，本文基于SBM-DEA模型利用Maxdea6.6軟件分別測度了2012年和2013年三大子行業效率并取其平均值作為效率比較值。同時，本文也基于CCR-DEA對相應分行業效率進行了測度。結果顯示，考慮投入產出松弛的SBM-DEA所測效率值均明顯低于CCR-DEA的測度結果。這說明CCR-DEA模型的測度結果可能高估了文化產業效率的真實水平，而SBM-DEA模型基于非徑向非角度的測度，不僅能很好區分效率值差異，而且能較準確反映出中國文化產業效率的現實水平。

SBM-DEA測度結果顯示：文化制造業綜合效率達到有效(即TE、PTE、SE均為1)的省份僅4個，分別是天津、海南、湖南和內蒙古；文化批零業三項效率均值均低于文化制造業，且無達到DEA有效的省市；文化服務業的規模效率均值較高，達0.956，但其綜合效率、純技術效率均值處在0.5左右相對較低水平，僅有北京和上海達到了DEA有效(見表2)。這說明31省市文化產業三大子行業效率水平整體偏低，同時，三大子行業各項效率水平的極差均在0.7以上，表明各省市子行業效率水平差距較為明顯。

表2 2012—2013年31省市三大子行業效率值

續表2

注：TE:綜合技術效率;PTE:純技術效率;SE:規模效率;TE=PTE×SE。

3.2 三大子行業效率分解研究

為充分反映純技術效率和規模效率對各省市三大子行業綜合效率的影響，本文繪制了表征三項效率間關系的散點圖1(由于三大類文化子行業繪制出的綜合效率—純技術效率、綜合效率—規模效率關系散點圖有類似特征，因此本文僅選文化制造業散點圖分析說明)。圖中文化制造業效率散點并不能與45°線實現很好匹配，說明文化制造業綜合效率受到兩項分解效率共同作用。相比較綜合效率 — 純技術效率散點圖1(a)，有更多由綜合效率 — 規模效率確定的散點偏離45°線的程度較大，反映了多數省市的規模效率較高，分解中的純技術效率對綜合效率值的制約能力強于規模效率。結合表2，文化制造業、批零業及服務業均表現為純技術效率均值小于規模效率均值，31省市中三大子行業純技術效率低于規模效率的省市依次有21、29、28個。這表明文化產業三大子行業的純技術效率整體處于較低水平，且純技術效率水平較低是導致各省市文化行業效率水平偏低的主要原因。

以文化制造業為例，共有19個省市純技術效率與規模效率均非有效，說明這些省市文化制造業DEA無效是規模無效和純技術無效共同導致的。要提高該類省市的綜合效率，不僅需要文化制造業企業調整其資源配置，也應引導企業選擇合理的經營規模以促進效率改善。另外，像江蘇、山東、廣東、四川等省份純技術效率值為1，但規模效率值小于1，這些省市文化制造業企業無效率主要是由于規模無效率帶來的。可通過調整文化企業經營規模，使其達到規模經濟以實現規模效率，從而改善其綜合效率。

4 三大子行業總體效率的省域特征分析

4.1 三大子行業間效率區域差異比較

從區域視角對三大子行業綜合效率橫向比較知，將近一半的省市呈現：文化制造業綜合效率較高、文化服務業次之、文化批零業較低的態勢。不同行業在研究期內又表現出一定的區域差異性(見圖2)。①文化制造業有15個省市綜合效率優于另兩子行業，這些省市多集中在中東部地區。其中，中部僅山西出現綜合效率遠低于均值0.594的狀況，這可能與山西長期依賴煤炭資源發展經濟，對歷史文化等優勢資源的開發利用程度較低有關。而在西部省市中，文化制造業并未凸顯出效率水平較高的特征，這可能與西部省市制造業整體水平較低有關。②文化服務業綜合效率水平的表現是，多數省市該子行業效率介于文化制造業和批零業之間，但也有部分省市的文化服務業效率表現優于其他子行業。如東部的北京、上海、廣東、浙江等地文化服務業效率最優，究其原因，除受地區經濟社會發展水平影響外，也與北上廣等地政策支持及對文化人才資源、旅游業、文化節會等的重視密切相關。而在西部的重慶、四川、云南、陜西、甘肅、寧夏、西藏、新疆等省市，文化服務業效率也優于其他兩個行業，但基本處于一種低水平下的略高狀態。③絕大多數省市的文化批零業綜合效率整體明顯低于文化制造業和服務業，僅安徽、青海的文化批零業綜合效率高于文化制造業和服務業。這表明各省市文化批零業效率水平整體相對較差。

圖1 散點圖

圖2 三大子行業綜合效率區域差異

4.2 Malmquist指數結果及三大子行業效率變動分析

本文進一步結合Malmquist指數對2012—2013年間三個行業效率變動的區域差異進行探析，結果整理見表3。①2012—2013年間，文化制造業在東部、中部和西部地區的全要素生產率(TFP)分別變化了6.1%，9.5%，-3.3%。顯然，東、中部地區文化制造業TFP為正增長且中部地區增速快于東部，這主要歸因于中部地區技術效率的增幅最高(東部4.5%，中部11%，西部-3%)。而西部地區文化制造業TFP平均水平降低了3.3%，是因相比2012年，技術效率降低了3%，技術進步率下降了0.3%；②文化服務業則只有東部地區的TFP水平(1.097)高于全國平均水平(0.936)。原因是東部地區技術效率和技術進步率分別上升了6.6%和2.1%，而其他兩個地區則均為負增長；③文化批發零售業三個地區的TFP均大于1，說明相比2012年，2013年文化批發零售業綜合效率獲得整體提升。進一步地，從技術效率和技術進步變動知，窗口期內三個地區的技術進步率均有大幅提升，這直接決定了文化批零業TFP的正向變動。

綜上知，三大子行業技術效率變化和技術進步率不同是這三個行業在不同地區發展呈現差異性的重要原因。研究期內，東部地區三大子行業TFP均呈現正增長，其中文化服務業TFP增幅最大，為9.7%；中部地區僅文化制造業、批零業呈正增長，且文化制造業增幅為9.5%，增幅最大；西部地區文化批零業增幅最大，為56.3%，而其他兩個子行業TFP均為負增長。

表3 2012—2013年各地區三大子行業Malmquist指數分解均值

4.3 三大子行業總體效率省域特征

基于31省市三大子行業綜合效率數值，本文借鑒楊清可對于非DEA有效地區的分類標準，將三大子行業綜合效率均值加減半個標準差作為分類依據[13]。31省市被劃分為DEA高效(包括DEA有效省市)、DEA中效和DEA低效三類，并運用ArcGIS10.2進行空間分析以直觀反映研究期內三大子行業效率的省域空間特征如圖3。

整體看，三大子行業綜合效率的省域空間特征差異明顯：

(1)文化制造業效率呈現出明顯的“東高西低”階梯狀空間分布格局。DEA高效和DEA中效省市絕大多數集中在中東部地區，依次為內蒙古、天津、山東、上海、湖南、江西、海南。除吉林、山西、浙江外，文化制造業效率偏低的省份(如新疆、西藏、甘肅、寧夏、云南等)均集中在經濟發展相對落后、文化產業起步較晚的西部地區。

(2)文化批零業DEA高效省市(即上海、山東、安徽、重慶、青海、廣東)在空間上呈點狀分布；DEA低效省市(如河北、河南、貴州、廣西、甘肅、寧夏、西藏等)呈現局部集中特點；DEA中效省市主要集中在東北和東南地區，也散在于西部的新疆、四川、云南等地。因此文化批零業整體分布呈現出“低集中—高分散”的分異特征，屬于較為突出的非均衡態。

(3)文化服務業DEA高效省市呈“補丁”狀分布于東部地區(北京、上海、浙江、廣東)和中西部地區(陜西、湖北、四川)，其中北上廣等地地理位置分散，空間集聚特征不明顯，而陜西、湖北、四川這些省份地理相鄰、文化旅游資源豐富，若能采取集群化發展模式，可能會進一步促進當地文化服務業效率改善。簡單統計發現，2012—2013年間全國77%以上的省市文化服務業綜合效率處于DEA中低效率水平，因此，文化服務業效率水平整體上仍有待于進一步提高。

圖3 三大子行業綜合效率省域空間分布

5 結論與啟示

(1)中國內地31省市文化產業三大子行業效率整體偏低，不同子行業達到DEA有效的省份較少，這說明中國文化產業整體效率有待于進一步改善。通過對綜合效率分解研究知，相比于純技術效率，多數省市三大子行業的規模效率處于相對較高水平，中國文化產業不同行業純技術效率仍存在較大提升空間。因此，多數省市(特別是中西部各省市)文化產業整體效率提升的關鍵在于整合配置現有資源、提升管理水平、采用新技術，以提高技術能力與純技術效率，而非盲目投資擴大規模、粗放開發與利用文化資源。

(2)文化產業三大子行業效率的省域分布非均衡化特征明顯，文化制造業總體效率呈現“西低東高”階梯式分布格局；文化批零業及服務業高效率省市較少且分布分散，整體上呈現“低集中—高分散”的分異特征。這在一定程度上啟示各省市在文化產業發展過程中要充分認識到文化產業發展的階段性特點和區域整體發展層級水平，把握各子行業在區域經濟中的地位和作用，選擇與本省產業基礎、發展水平相匹配的文化行業優先發展。

(3)基于三大子行業異質性，多數省市呈現文化制造業綜合效率較高、文化服務業次之、文化批零業較低的態勢。分析知，多數省市文化制造業整體發展相對更好。因此，繼續或優先充分發展文化制造業在文化產業中的基礎支撐作用不容忽視，通過文化用品生產等文化制造及銷售把區域文化符號化、表象化、規模化與實現遠距離可視傳達等。同時也要逐步加強推進文化服務業、文化批零業等子行業發展，重視文化服務業對當地文化制造業及關聯產業的拉動作用。

(4)就三大子行業2012—2013年間的效率變動來看，文化服務業全要素生產率增幅最大的是東部地區(9.7%)，文化制造業增幅最大的是中部地區(9.5%)，文化批零業增幅最大地區則是西部地區(56.3%)。且研究期內，三大子行業TFP在東部地區均呈現正增長，文化制造業、批零業在中部地區也均呈正增長，西部地區只有文化批零業外為正增長。這種行業內部結構的區域發展差異特征與中國整體上產業的梯度式發展特點相一致，體現了中國產業轉移與中西部差異化發展的階段性特征。因此，各省市應立足于現有資源和條件結合區域特色，鼓勵產業的差異化發展，以形成合理的地區分工。國家在引導中西部發展特色文化產業過程中，依然應重視對其進行技術輸入與支持。

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(責任編輯 劉傳忠)

The Comparison of Efficiency of Cultural Sub-industryand Its Provincial Differences in China

Guo Shufen1,2，Guo Jinhua2

(1.Cooperative Innovation Center of Resource-based Economies,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006,China；2.School of Management Science and Engineering,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006,China)

At the critical moment of regional economic transformation，the culture manufacture,retail and service industry in many provinces has developed diversely.The paper constructed an index system,and applied SBM-DEA and Malmquist model to measure the efficiency of cultural sub-industry.The results are as follows.①The comprehensive efficiency of sub-industry is low totally,and the low pure technical efficiency is the main reason.It relies on the improvement of technical level and management ability to promote efficiency.②Sub-industries efficiency exists unbalanced in spatial distribution：the culture manufacture shows“west low,east high”,and it has gotten development in many provinces，which relates to the prior development of manufacture.The retail and services sub-industries show“low concentricity but high dispersion”.③In 2012—2013,the sub-industry efficiency of culture manufacture,retail and service increasing most rapidly located in the central，west and east area in order,reflecting the phased characteristics of industrial transfer and differentiation of regional development.

Cultural industry；Efficiency of sub-industry；SBM-DEA；ArcGIS；Provincial differences

2016-07-26

郭淑芬(1970-)，女，山西長治人，山西財經大學資源型經濟轉型協同創新中心院長，教授，博士研究生導師;研究方向:產業創新與戰略管理。

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