傳媒產業融合對市場績效的影響分析

葉慧惠

（寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211）

一、引言

數字化經濟背景下，傳媒產業發展呈現出用戶數量激增化，產品使用便捷化、更新迅速化，傳播范圍廣泛化，回報收益率提高化等特點，改變了原有的產業定位和產業邊界，開拓了新的市場空間，創新了產品和服務，對傳媒產業發展產生了積極的影響。

傳媒產業這種基于技術進步的發展，離不開其與信息產業的逐漸融合。信息產業作為高技術產業的代表，在現代產業發展中起著舉足輕重的作用。國家也逐漸進行政策引導，如2015 年4 月，國家新聞出版廣電總局印發了《關于推動傳統出版和新興出版融合發展的指導意見》，要求推動傳統出版業和新興出版業融合發展；2017 年5 月中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《國家“十三五”時期文化發展改革規劃綱要》，要求推動媒體融合發展提高輿論引導水平；2018 年11 月14 日，中央全面深化改革委員會第五次會議審議通過《關于加強縣級融媒體中心建設的意見》，一大批廣電媒體的微信、微博、微視頻、客戶端、網站建設紛紛搭建。據清博大數據2016 年初發布的《中國傳統媒體新聞客戶端發展報告》數據顯示，截至2017 年，傳統主流媒體的新聞客戶端已達231 個，下載量達到10 萬級的新聞客戶端數量有15 個。傳媒產業融合成為傳媒產業發展的重大趨勢和重要研究課題。

傳統媒體與信息產業的融合發展已被上升到國家戰略的高度，相關領域的學者和從業人員也對傳媒產業融合進行了許多研究，但涉及的內容多數為宏觀方面對融合發展模式的設想，鮮見有關傳媒產業融合狀況的實際調研和產業經濟學方面的研究。本文在前人的研究基礎上，對我國傳媒產業與信息產業的融合情況，及這種融合對傳媒產業市場績效的影響進行分析。

二、文獻回顧

我國目前對產業融合的研究大多基于理論研究，實證研究較少，因此產業融合帶來的市場績效影響效應的研究中，實證研究的比例也比較低，其中多以SCP 模型作為研究范式。

在研究對象中，大多數學者選擇了制造業，具有代表性的制造業產業外融合對市場績效影響的研究有：徐盈之和孫劍（2009）[1]通過OECD28 個國家2006 年的投入產出表數據，研究發現我國信息產業與制造業的融合程度低于大多數發達國家，并用廣義最小二乘估計（FGLS）實證發現制造業的市場績效與該產業融合度呈明顯的正相關關系，為提高制造業市場績效提供了新的切入點；李曉鐘等（2017）[2]利用2005—2012 年浙江省微觀企業數據，發現浙江省信息產業與制造業的融合度總體趨于上升，并實證研究發現產業融合度對市場績效有明顯的正向作用，且這種正向作用在2010—2012 年明顯強于2005—2007 年，說明具有一定的時間異質性；王鑫靜等（2018）[3]利用投入產出法探討了1992—2012 年中國信息產業與制造業各子產業的融合趨勢，發現中國制造業與信息產業的融合度總體呈上升趨勢，不同制造業行業與信息產業的產業融合度差異較大，產業融合度與制造業各行業的產業績效總體呈正相關關系，但不同子產業之間存在明顯的異質性。

除制造業外，研究其他產業市場績效影響的代表性文獻有：孫會敏等（2018）[4]通過直接消耗系數法，對WIOD 投入產出數據進行實證分析，發現與農業融合度較高的主要是第二產業中的農產品加工、紡織服裝、醫藥、化工等產業，然后構建VAR 模型，通過脈沖響應分析和方差分解實證檢驗變量之間的相互作用。結果表明農業績效水平對來自農產品加工與農業、化工產業與農業融合的沖擊具有正向顯著的響應；綦良群和高文鞠（2019）[5]采用投入產出法刻畫了中國30 個省份裝備制造業與生產性服務業融合水平，并基于SFA 法研究裝備制造業市場績效水平，最后構建C－D 生產函數運用工具變量法，實證發現產業融合水平與裝備制造業績效水平間具備高度一致性并存在反向和循環促進關系；狄乾斌等（2020）[6]運用耦合協調度模型測算了2008—2017 年間長海縣海洋漁業與旅游業之間的融合度水平，并通過OLS 回歸方法發現長海縣海洋漁業與旅游業的融合對海洋漁業績效有明顯的促進作用。

通過以上文獻梳理不難發現，大多數研究結果都證實了產業融合能夠促進市場績效的提升，但由于直接研究傳媒產業與信息產業融合的文獻較少，因此這兩個產業融合對傳媒產業市場績效的具體影響情況還需通過本文實證結果進行分析。

三、傳媒產業與信息產業融合度測算

目前學術界還沒有確定統一的產業融合測度方法，較為常用的產業融合測度方法主要有投入產出法、專利技術法和赫芬達爾指數法。但是由于國家統計局網站發布的投入產出表每5 年發布一次，不利于后文實證檢驗數據的連貫性，部分省份的投入產出表數據難以獲得，且傳統傳媒產業與信息產業的彼此之間專利利用的數據難以獲得，因此本文最終選擇赫芬達爾指數法來測量傳媒產業的融合情況。赫芬達爾指數的計算公式是：

赫芬達爾指數的數學意義是指各部分變量值與總值比值的平方和。其中變量X主要選取產業專利數、投資額、產值等[7]。本文認為，傳統傳媒產業與信息產業的融合主要依賴于技術的進步與融合，但這種技術融合帶來的最終結果是市場的融合，如傳統傳媒產業中，傳統的紙質版新聞報紙的發行市場，逐漸被新興傳媒產業中互聯網新聞客戶端所代替。因此本文最終選用的指標為傳媒產業的主營業務收入，以市場的融合情況來衡量產業的融合情況。HHI值區間劃分結果如表1 所示。

表1 赫芬達爾指數劃分區間

可見，赫芬達爾指數越小，產業融合程度越高。由于本文計算赫芬達爾指數的時候使用的是宏觀數據，產業的劃分只有傳媒產業與信息產業兩類，即公式（1）中m的值為2，因此赫芬達爾指數最小值為0.5，即HHI指數越接近0.5，傳媒產業的融合度越好[8]。通過歷年《第三產業統計年鑒》傳媒產業與信息產業主營業務收入的數據對公式（1）進行計算，得到了中國總體2009—2018 年10 年間傳媒產業的融合情況，具體結果如圖1 所示。

圖1 2009—2018 年中國傳媒產業與信息產業融合度計算結果

從圖1 可以看出，中國傳媒產業與信息產業融合的赫芬達爾指數值從2009 年的0.79 逐年下降到2018 年的0.57，越來越接近臨界值0.5，說明中國傳媒產業與信息產業的融合是一個漸進的過程，且融合的程度越來越深。這種融合的速度在2009—2017年呈波動式下降的趨勢，但是2018 年的融合速度明顯放緩。

表2 是以歷年傳媒產業主營業務收入為權重，加權平均計算得到的各省2009—2018 年傳媒產業融合度情況：

表2 2009—2018 年各省傳媒產業融合度

表2 中可以看出2009—2018 年我國30 個地方省份之中，傳媒產業與信息產業融合度最高的三個省份分別是：上海市（0.500 1）、浙江省（0.500 7）與江蘇省（0.514 5），都屬于我國經濟發達且科技發展迅速的沿海省份；傳媒產業與信息產業融合度最低的三個省份分別是：青海省（0.870 0）、海南省（0.813 6）與內蒙古自治區（0.810 3），均屬于我國科技水平較為落后的省份。

由于中國各個地區傳媒產業與信息產業發展的情況不同，傳媒產業與信息產業融合情況差異也較大，本文最后對中國不同地區歷年的傳媒產業融合度進行了測算，這里僅列出2009 年、2014 年和2018 年的結果，如圖2 所示。

圖2 中國三大地區傳媒產業融合計算結果

從圖2 中可以看出，東部地區傳媒產業與信息產業的融合度最好，2018 年已經達到了0.66，中部與西部地區傳媒產業融合情況較為接近，均從2009年的0.8 以上下降到了2018 年的0.68 左右。

綜上所述，我國傳媒產業融合度總體較高，不同省份、不同地區之間有一定的差異。

四、傳媒產業與信息產業融合對傳媒產業市場績效影響的實證研究

（一）數據選取及變量說明

通過查閱相關文獻及數據資料，本文最終以中國30 個地方行政省份（西藏自治區由于數據缺失較多因而剔除）2009—2018 年10 年的面板數據定量研究傳媒產業與信息產業融合對傳媒產業市場績效的影響情況，具體的變量說明如下：

1.被解釋變量（Yi，t）

本文的被解釋變量為傳媒產業的市場績效，目前學術界對于市場績效的指標選取主要有：總資產貢獻率、勒納指數、產業科技發展水平、總成本費用利用率、比較勞動生產率等。本文選用總資產貢獻率作為傳媒產業市場績效的衡量指標，計算公式為：

其中平均資產總額指的是年度期初資產總額與年末資產總額的算數平均值。

2.核心解釋變量（Xi，t）

本文的被解釋變量為傳媒產業與信息產業的融合情況，采用的指標為赫芬達爾指數，具體的公式及計算結果參考本文第三部分。

3.控制變量

（1）勞動力水平（Li，t）。產業的勞動力水平可以衡量一個產業對于勞動要素投入的依賴情況。本文選用從業人數作為傳媒產業勞動力水平的衡量標準，單位為萬人，由于與其他指標數值上相差較大，故作對數化處理。

（2）政府干預程度（Gi，t）。政府干預程度可以衡量一個產業對政府的依賴程度，尤其當一個產業的壟斷色彩較重時，政府的影響力對該產業的發展有著重大的影響。本文的政府干預計算公式為：

CSi，t表示各省份當年的財政支出，CIi，t表示各個省份當年的財政收入，兩個指標均選擇使用當年的決算數。

（3）城鎮化水平（Ci，t）。一個地區的經濟水平往往對產業的發展有著重大影響，本文用城鎮化水平來衡量地區的經濟發展水平，并默認城鎮化水平較高的地區，經濟發展水平也較強。本文的城鎮化水平計算公式為：

本文的數據來源主要為各省相應年份的統計年鑒《第三產業統計年鑒》《中國廣播電視年鑒》《文化及相關產業年鑒》、EPS 數據庫等。各個變量的描述性統計如表3 所示。

表3 各個變量的描述性統計

從表3 中可以看出，所有樣本的數值大小均在（0～5.8）之間，數據差距很小，故而可以忽略極值對回歸結果的影響。

（二）模型設定及平穩性檢驗

參考盧福財和徐遠彬（2019）[9]的計量模型，基于SCP 產業分析框架[10]，本文實證檢驗產業融合度對市場績效影響的模型設定如下：

其中模型（1）為不考慮控制變量的情形，模型（2）為加入控制變量的情形。其中i表示省份，t表示年份，μi，t為省份固定效應；εi，t為隨機干擾項，各個指標的含義及描述性統計參考前文。

為了避免實證過程中出現偽回歸的情況，在具體的實證之前，需要對各個變量進行平穩性檢驗。本文選取LLC 檢驗和IPS 檢驗方法，具體的檢驗結果如表4 所示。

表4 各個變量的平穩性檢驗結果

從表4 可以看出，所有的5 個統計量都至少在10%水平下拒絕面板單位根的原假設，即各個變量都為平穩序列，因此不會出現偽回歸的現象，可以進行實證研究。本文實證部分采用的計量分析軟件均為STATA 15.0。

（三）總體實證檢驗結果

由于使用的是靜態面板數據，在對模型（1）和模型（2）回歸之前，使用固定效應還是隨機效應模型是一個基本問題，為此進行霍斯曼檢驗，檢驗結果由于P值為0.000，所以強烈拒絕原假設，故本文的實證部分采用固定效應模型，由于同一個省份不同期間之間的擾動項一般存在自相關，同時使用聚類穩健標準誤進行估計。回歸結果如表5 所示。

表5 總體實證檢驗結果

對比模型（1）與模型（2）的回歸結果可以發現，從主要解釋變量的回歸系數與模型擬合程度（R2）上看，模型（2）的結果均好于模型（1），說明本文選取的控制變量是有效的，即考慮了勞動力水平、政府干預程度、城鎮化影響之后，傳媒產業與信息產業的融合對傳媒產業的市場績效的影響會加劇。

從模型（2）各個變量的回歸結果來看，主要解釋變量傳媒產業融合的系數為0.268 5，且在10%的水平下顯著，說明傳統傳媒產業與信息產業的融合確實能促進總體傳媒產業績效的提高；控制變量勞動力水平的系數為0.145 8，但是并不顯著。主要原因在于傳媒產業并不是勞動力導向型產業，資本的投入與技術的升級對其影響更深刻，單純從業人數數量上的提高并不能顯著提升市場績效水平；政府干預程度的系數為-0.066 6，且在5%的水平下顯著，說明政府的干預對市場績效有較為顯著的負向影響；城鎮化水平的系數為0.380 9，在5%的水平下顯著，這說明城鎮化的水平也能顯著提高傳媒產業的市場績效，主要原因在于通過研究各個省份的傳媒產業績效時發現，中國經濟發達地區的傳媒產業往往也較為發達。

（四）地區異質性實證檢驗結果

由本章4.3 節發現，我國各個省份之間傳媒產業與信息產業融合情況差距較大，同時勞動力水平、政府干預程度、城鎮化水平的發展情況也不盡相同，為了研究不同地區之間傳媒產業融合對市場績效的影響情況，本節進行地區異質性實證檢驗，霍斯曼檢驗的結果顯示，地區異質性檢驗仍然適用于固定效應模型，各個地區對模型（2）的回歸結果如表6所示。

表6 分地區實證檢驗結果

從表6 中可以看出，總體上各個地區的主要解釋變量傳媒產業融合的系數均至少在10%的水平下顯著為正，說明傳統傳媒產業與信息產業的融合發生在中國的各個地區，且都對傳媒產業績效產生了不同程度的正向影響。比較各個地區傳媒產業融合的系數的大小和顯著性可以發現，東部地區的系數最大，影響最深，中部次之，西部最小，說明傳媒產業與信息產業的融合對傳媒產業市場績效的影響力從東部向西部逐漸遞減，與中國傳媒產業的發展情況基本保持一致。

從各個地區控制變量的回歸結果來看，基本與總體實證檢驗結果一致，即城鎮化水平促進了傳媒產業市場績效的提高，政府干預程度的加強阻礙了傳媒產業市場績效的增長。唯一有變化的是東部地區勞動力水平的系數為負，且在1%的水平下顯著，與總體回歸結果、中西部地區的結果都不相同，側面說明了東部地區傳媒產業發展情況領先全國，越來越不依賴勞動力的投入，甚至過度的低端勞動力供給會導致產業成本上升進而影響市場績效。

各個地區模型擬合程度也較好，且東部地區模型的擬合程度最好。

（五）時間異質性檢驗結果

本節對傳媒產業融合對市場績效的影響進行時間異質性檢驗。由于傳媒產業融合并沒有明確的突發時間點，因此本節時間間斷點在樣本時間范圍內選取“十二五”規劃（2011—2015 年）的起始和結束年份，與地區異質性霍斯曼檢驗的結果一致，時間異質性檢驗依然適用于固定效應模型，各個時間段對模型（2）的回歸結果如表7 所示。

表7 分時間段實證檢驗結果

從表7 中可以看出，主要解釋變量傳媒產業融合的系數都顯著為正，且隨著時間的推進，系數越來越大，說明傳媒產業內部的融合是一個一直發展、持續、漸進的現象與過程，且對市場績效的影響越來越深刻。各個控制變量的回歸結果與總體實證檢驗結果基本趨于一致，值得注意的是，勞動力水平的系數經歷了從正數顯著、到負數不顯著、最后到負數顯著的過程，這也說明了中國傳媒產業對勞動力要素投入的依賴越來越小，資本投入的增加與科技水平的進步是導致產業融合、市場績效提高的主要原因。

五、結論與對策建議

從本文的研究結果來看，中國傳媒產業融合程度從2009—2017 年逐漸加深，各個地區傳媒產業融合情況差異也較大，東部地區融合度最好，中部和西部地區融合情況較為接近，但是沒有東部地區融合得好。

從回歸結果來看，傳媒產業與信息產業的融合確實能促進傳媒產業績效的提高。資本的投入與技術的升級對傳媒產業融合的影響更顯著，從業人數數量上的提高并不能顯著提升市場績效水平，政府的干預對市場績效有較為顯著的負向影響，城鎮化的水平也能顯著提高傳媒產業的市場績效。

通過研究各個省份的傳媒產業績效時發現，中國經濟發達地區的傳媒產業往往也較為發達，傳媒產業融合對市場績效的影響力從東部向西部逐漸遞減。隨著時間的推進，中國傳媒產業對勞動力要素投入的依賴越來越小，資本投入的增加與科技水平的進步是導致產業融合、市場績效提高的主要原因。基于以上分析，本文提出如下具體建議：

1.傳媒產業要提高市場績效，則應進一步提高與信息產業的融合程度，推動傳統媒體和新興媒體互相轉化。傳統媒體的升級改造，應該運用云計算、大數據技術改進內容生產流程和傳播模式，在互聯網、物聯網的基礎上，向智能化、移動化方向發展，實現電視、電腦、手機的多終端跨屏傳播，以及以APP 等為代表的視聽新媒體節目形態的發展方向創新。

2.加大資金投入來加強網絡基礎設施和專用設施建設，促進網絡互聯互通和信息共享；優化企事業編制人員的工資考核制度，增加新業務的培訓學習，更加注重員工的工作效率而不是單純的從業人數的增加；逐步引導投資，優化資本利用效率；政府放松對傳媒產業的管制，降低傳媒產業的進入壁壘。