安徽省動漫產業投入產出效率及影響因素研究

韓東林 吳東峰

(安徽大學，安徽 合肥 230601）

一、引言

隨著經濟新常態這一理念的提出， 國家和地區日益重視新興文化產業的培育和發展。 在文化產業取得一定成績的同時， 正確認識產業投入產出效率及影響因素，對文化產業的高質量發展有重要意義。以安徽省動漫產業為例， 在安徽省政府的大力推動以及政策影響下，安徽省動漫產業穩步增長，發展迅速，但是在產業發展進程中，仍然存在缺乏創新、競爭力不高、追求數量和忽視原創性、動漫產業鏈有待完善等問題。 因此，在政府的大力支持與資源投入背景下，分析動漫產業的投入產出效率及影響因素，對于產業投入方式轉型、 提高安徽省動漫產業創新效率以及競爭力有重要作用。

目前學術界關于安徽省動漫產業投入產出效率的定量研究較少， 多以定性研究為主， 如王承（2016）[1]對安徽省動漫產業新發展的現狀進行分析，并提出具有針對性的發展對策；李勇、田世彬（2017）[2]從四個不同的教育層面探究安徽省動漫教育各層次人才培養現狀，以探究適合安徽省動漫產業發展需要的人才培養辦學方法；張治棟、賀曉宇（2012）[3]從產業創新系統理論視角出發，全面分析安徽省動漫產業的發展現狀，并在此基礎上提出改進建議。

目前有關不同主體效率評價的研究包括文化產業投入產出效率的評價[4-6]，科技創新效率評價[7-9]，高校科研效率研究[10-11]等。 而有關動漫產業效率的評價較少，如徐宇沛等（2020）[12]利用超效率DEA 模型評價2011-2016 年我國省域動漫產業創新效率， 并探索相關因素對創新效率的影響；王從春等（2016）[13]從區域差異的角度評價我國26 省市自治區的動漫產業效率，利用Tobit 模型分析研發力度、政府扶持力度、 從業人員素質和專業水平四個因素對產業效率的影響。張珊等（2018）[14]在研究我國動漫產業的創新效率中發現， 我國動漫產業創新效率總體偏低但穩中提升，而且就區域差異來看，中西部地區的效率低于東部地區的動漫產業效率。

根據安徽省建成文化強省的目標以及實現動漫產業更好發展的需要，基于現有研究的不足，本文從橫向和縱向兩個維度評價安徽省動漫產業的投入產出效率。 首先，運用Malmquist 指數法對2014-2018年我國28 省市的動漫產業效率進行動態分析，通過安徽省與其他省市的橫向對比， 明確定位安徽省動漫產業的發展情況； 其次， 利用DEA 模型對2012-2018 年安徽省動漫產業效率進行縱向分析。 在此基礎上， 本文對可能影響安徽省動漫產業效率的內部和外部因素進行回歸分析，得出相應結論，進而為安徽省動漫產業的發展提出有針對性的建議。

二、研究方法

（一）DEA-BCC 模型

數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis）是對每個決策單元（Decision Making Units，簡稱DMU）的相關效率進行評價的一種方法，該方法自Charnes等[15]學者提出后，在多種領域內運用廣泛，特別是在決策分析評價等領域。

DEA 方法在決策評價的過程中， 通常需要建立線性模型來獲得效率值， 其中最為常用的模型為：BCC 模型和CCR 模型，這兩種模型的區別主要在于前者屬于可變規模報酬（VRS），而后者則屬于不可變規模報酬（CRS）。 此外，該方法的主要優點在于投入和產出指標的權重向量是通過模型客觀賦予， 非人為主觀，且在未設定相關的生產函數前提下，利用基本DEA 模型，對多目標決策問題進行評價分析。 基于此，依據動漫產業的發展特點，本文通過BCC 模型對安徽省動漫產業的投入與產出效率進行評價。

假設存在一組決策單元，記作 DMUk，k= 1，2，…，n，且每一個 DMU 都包含 h 個投入 Xik(i=1，2，… ，h，k= 1，2，…，n)和 g 個產出 Yrk( r=1，2，…，g，k= 1，2，…，n)。 將向量 Xk= (x1k，x2k，…，xhk)T和向量 Yk= (y1k，y2k， …，ygh)T分別視為被觀察的決策單元 DMUk的投入向量和產出向量。 所以，DEA-BBC 模型表示如下：

其中，q 代表非阿基米德無窮小量，wr，ui是產出Yk和投入Xk的權重向量，記為wr= (w1k, w2k, …, wgk)T,ui= (u1k, u2k, …, uhk)T。 其對偶模型如下：

（二）Malmquist 指數法

Malmquist 指數也被稱為全要素生產率指數，該指數模型能夠測量決策單元在不同時期內效率的動態變化，具有較廣泛的應用性。 自Caves 等[16]學者將 Malmquist 指數應用于生產率的分析中后，Fα?re等[17]學者不斷發展此方法，提出了建立非參數線性規劃的方法。 近年來安徽省動漫產業快速發展，僅僅采用DEA-BCC 模型對其效率進行靜態評價不夠全面，所以，本文利用Malmquist 指數法對2014-2018 年我國28 個省市區的動漫產業效率進行動態分析， 從而明確安徽省動漫產業的效率水平。 基于上文，假設存在一組決策單元，同時有投入集合Xk= (x1k, x2k,…,xhk)T和產出集合 Yk= (y1k, y2k, …, ygh)T。 令 t 代表時期數，記為t = 1, 2, …, N，那么t 時期下的決策單元DMUk的投入向量和產出向量可以表示為Xkt和Ykt。Malmquist 指數表達式為：

此公式是指t 期到t+1 期的全要素生產率，其中含有距離公式D (x, y)。 且當出現M > 1，反映出全國各省市區的動漫產業總生產效率呈增長趨勢。 在可變規模的前提下， 技術效率=規模效率* 純技術效率， 因此， 全要素生產率 （TFPCH） 是由規模效率（SECH）、純技術效率（PECH）與技術進步(TECHCH)三者相乘得到。 基于以上分析，可以得到以下公式：

當EFFCH >1 時,可知效率有所提升，反之則下降；當TECHCH >1 時，可以看出動漫產業生產的技術進步，相反則表示產業的技術退步。 公式（3）也可以轉換為以下公式：

（三）Tobit 回歸模型

本文采用Tobit 回歸模型對影響動漫產業效率的因素進行實證分析。 Tobit 回歸模型與傳統回歸模型不同的是因變量的選取來自截尾數據，該模型也叫受限因變量模型。 由DEA 模型計算出的動漫產業效率值連續且取值為[0，1]，符合Tobit 模型對因變量的要求，這就克服了傳統回歸模型在受限因變量選取下不能得到一致估計量的缺點。 Tobit 模型表示如下：

其中，Yi是被解釋變量，Xi是解釋變量，βi表示回歸系數，ε 代表隨機誤差項，ε~N(0，σ2)。

三、指標和數據

（一）投入產出指標

動漫產業是圍繞動漫內容的生產制作所形成的產業，集文化產業與創意產業于一身的朝陽產業，創意是其發展核心。 本文在借鑒相關研究的基礎上，結合動漫產業的特征以及數據的可獲得性， 按照建立指標的全面性、科學性等要求，構建了安徽省動漫產業效率評價指標體系，如表1 所示。

表1 安徽省動漫產業效率評價指標體系

（二）影響因素指標

作為新興文化產業重要子行業的動漫產業，其發展會受到產業內部因素和外部環境的影響。 本文借鑒已有的研究， 結合動漫產業的發展特點和指標數據的可得性， 選取研發投入與從業人員素質作為影響動漫產業效率的產業內部因素， 外部環境因素包括政府扶持力度和人均文化消費支出。 本文選取2012-2018 年安徽省動漫產業的靜態效率作為因變量，選取研發投入（RD）、從業人員素質（PQ）、政府扶持力度（GS）和人均文化消費支出（PC）指標值作為自變量（如表2 所示）。 設定回歸模型如下：

表2 安徽省動漫產業投入產出效率影響因素指標

（三）數據來源

本文主要研究安徽省動漫產業效率及其影響因素，對安徽省動漫產業投入產出效率進行橫向和縱向評價，在進行橫向比較時，剔除數據缺失的省份，本文主要選取我國28 個省份（直轄市、自治區）的相關數據進行分析，研究時間跨度為2014-2018 年。在進行縱向比較時，本文主要根據2012-2018 年安徽省動漫產業投入和產出的數據進行實證分析。分析中所采用的數據主要參照《中國文化和旅游統計年鑒》①以及《中國統計年鑒》。

四、實證分析

（一）Malmquist 指數結果及分析

利用DEAP2.1 軟件， 計算得出2014-2018 年我國28 個省市動漫產業發展的全要素生產率（TFPCH）、綜合技術效率（EFFCH）和技術進步(TECHCH)等數值，具體結果及其構成如表3、表4 所示。

表3 2014-2018 年我國動漫產業效率Malmquist 指數及分解

表4 2014-2018 年我國各省動漫產業效率Malmquist 指數及分解

1.整體效率變動分析

由表3 可知，2014-2018 年我國動漫產業全要素生產率指數均值為1.025， 總體呈上升態勢， 雖然2016-2017 年間全要素生產率有所下降， 但是2014-2016 年和2017-2018 年這兩個時間段動漫產業全要素生產率表現出較好的發展態勢，使得生產率均值有所上升。 從指標分解來看，綜合技術效率上升-4%，技術進步上升6.8%， 說明全要素生產率的提高主要是通過技術進步實現的，表明我國動漫產品的生產技術水平有較大提升。 綜合技術效率上升-4%，表現為下降， 分別從規模效率和純技術效率兩個指標分析得知，純技術效率均值大于1，說明動漫產業在管理和技術方面有一定的提高，同樣，雖然規模效率在2015-2016 年度表現為上升，但其余年份的規模效率值小于1，且規模效率的平均值也小于1，這表明動漫產業內部存在規模不合理問題，需不斷完善產業結構。

2.各省份效率變化比較

由表4 可知，2014-2018 年安徽、河北、內蒙古、山西等十個省（自治區）的動漫產業全要素生產率指數小于1，其他18 個省份（直轄市、自治區）的動漫產業全要素生產率指數都不低于1。 其中，安徽省的動漫產業生產率排名19 位，較靠后，全要素生產率下降了1.2%， 并且低于生產率均值。 河南省排在第一位，全要素生產率增長62% ，甘肅省排在最后一位，其全要素生產率下降44.1%。 從指標分解來看，河南省全要素生產率的提升是綜合技術效率和技術進步共同發揮推動作用的結果； 而安徽省動漫產業的綜合技術效率值增長了1.6%， 技術進步值降低了2.8%，說明安徽省動漫產業缺乏創新，存在技術水平不高的問題， 這是安徽省動漫產業全要素生產率下降的原因。 從綜合技術效率指標的分解來看，安徽省動漫產業的綜合技術效率提升主要得益于純技術效率的提升，而規模效率值有所下降。 所以，安徽省在關注動漫產業的管理和技術水平方面， 也要注重動漫產業的規模優化。

（二）DEA-BCC 模型結果分析

利用DEAP2.1 軟件對2012-2018 年安徽省動漫產業的投入與產出進行效率測算， 具體的指標數值如表5 所示。

表5 2012-2018 年安徽省動漫產業效率值

1.從綜合技術效率值的角度看，2012-2018 年這一時期， 安徽省動漫產業綜合技術效率均值為0.829，未達到有效，說明在現有投入水平下，動漫產業效率仍有進步的空間。 其中，2013-2016 年的綜合效率值低于平均水平，2012 年和2017 年動漫產業投入產出呈現相對最優， 表明這兩個年份安徽省動漫產業投入與產出水平相對匹配，產業整體效率較高。通過數據對比可知， 安徽省動漫產業投入產出綜合效率呈現波浪式的變化。

2.從純技術效率值的角度看，2012-2018 年安徽省動漫產業純技術效率的均值為0.96， 規模效率的均值為0.87，規模效率值低于純技術效率值，說明動漫產業可能存在規模不合理的問題， 管理和技術水平也有待進一步的提高， 才能達到相對有效值。 其中，2012 年、2015 年和 2017 年純技術效率指標達到有效，而由于2015 年規模效率值小于1，動漫產業綜合效率值處于非DEA 有效。

3.規模效率可以顯示出安徽省動漫產業的投入與產出是否處于最佳規模狀態，2012 年和2017 年的規模效率達到最優，其余年份都是規模報酬遞減，表明安徽省動漫產業的規模配置不合理， 投入資源未得到合理利用， 可能的原因是，2011 年安徽省政府出臺相應政策，在這一時期資源投入以及政策支撐等多種因素的影響下，安徽省動漫產業取得一定成績，在本研究中體現在2012 年動漫產業的投入產出效率達到相對有效。 但是，與同時期發達地區相比，安徽省動漫產業市場需求的進一步擴大、消費能力的提升在短時間內很難迅速實現[18]，而由于動漫產品的受眾定位在幼兒群體，競爭同質化現象比較突出，使得市場進一步縮小[1]。即動漫產業在短時間內投入的大量資源與現有的市場規模、技術和管理水平出現不匹配現象，從而造成資源配置的階段性閑置，資源配置效率的下降。

4.由表6 可知，安徽省動漫產業在2013 年、2014年、2016 年和2018 年存在投入冗余的情況。 在現有的技術和管理水平下，應確定合理的資源投入規模，提高資源利用能力。

表6 2012-2018 年安徽省動漫產業投入與產出效率投影分析

基于以上分析，為達到投入與產出的匹配，提高安徽省動漫產業的效率，應該優化產業規模，避免資源浪費，提升規模效率。 同時，動漫企業要加大創新力度，開發具有影響力、有質量的精品力作，加強安徽省動漫產業基地之間的競爭與合作， 從而形成產業集聚和規模經濟。 此外，需要改進產業內部的經營管理水平和技術水平，增強資源配置能力，全面提高動漫產業的綜合效率。

（三）安徽省動漫產業投入產出效率影響因素分析

本文采用 Tobit 回歸模型， 利用 Eviews 9.0 軟件， 探討安徽省動漫產業效率的產業內部和外部影響因素，結果如表7 所示。

表7 安徽省動漫產業投入產出效率影響因素的Tobit 模型回歸分析結果

由表7 可知， 人均文化消費水平和政府扶持力度正向影響安徽省動漫產業的投入產出效率， 而研發投入和從業人員素質與安徽省動漫產業的投入產出效率之間存在負相關關系。

1.政府扶持力度（GS）對動漫產業效率的回歸系數為0.220,9，而且在1%的水平上顯著。說明政府扶持力度顯著正向影響動漫產業效率。 以打造動漫產業強省、提高動漫產業軟實力為目標，安徽省為動漫企業的發展提供了大量的資金和政策支持，這些資源的投入能夠為動漫產品的開發制作、產業鏈的運作起到積極作用，有利于提高安徽省動漫產業的效率。 同時，也要對補助資金后期的使用進行引導與監督，優化投資方向，真正發揮政府的扶持引導作用。

2.安徽省人均文化消費水平（PC）對動漫產業效率的回歸系數為0.000,4， 而且在0.1%的水平上顯著。 說明人均文化消費水平正向影響動漫產業效率，動漫市場需求前景較好，有利于動漫作品的商業化。

3.產業內的研發投入（RD）對安徽省動漫產業效率的回歸系數為-1.427,8， 而且在0.1%的水平上顯著。 說明研發投入過多可能會使安徽省動漫產業的投入產出效率下降。 產生這種現象的原因可能是，在研究時期內，安徽省動漫產業創新能力較低，缺少具有創新性發展的精品力作，原創能力較薄弱，市場定位不準確[19]，所以研發投入未能全部發揮價值。

4.從業人員素質（PQ）對安徽省動漫產業效率的回歸系數為-0.981,5，而且在0.1%的水平上顯著。 說明安徽省動漫產業效率與從業人員素質之間存在負相關關系， 但是并不能認為提高動漫產業從業人員的素質不利于產業投入與產出的相匹配，目前，行業內缺乏高端人才， 創新型人才的培養是動漫產業發展的關鍵及核心， 而創新能力與學歷高低之間無必然聯系。

五、結論與建議

（一）結論

本文在動漫產業投入產出數據的基礎上， 運用Malmquist 指數法對2014-2018 年我國28 省市的動漫產業效率進行動態分析， 橫向定位安徽省動漫產業的發展情況； 其次， 利用DEA 模型對2012-2018年安徽省動漫產業效率進行縱向分析， 并以效率的縱向評價結果值作為因變量，以研發投入、從業人員素質、 政府扶持力度和人均文化消費支出指標為自變量， 考察安徽省動漫產業投入產出效率的影響因素。 研究發現：

1.Malmquist 指數的動態評價結果顯示， 我國動漫產業全要素生產率總體呈上升態勢， 但是上升態勢并不穩定。 安徽省的動漫產業生產率在全國28 個省市區中排名較靠后，處于第19，其中，技術進步值的下降以及規模效率值的下降是安徽省全要素生產率指數小于1 的原因。 表明安徽省應優化動漫產業的規模，通過生產技術和技術設備的更新提高，提升技術水平。

2.從BCC 模型效率靜態評價看，在研究時期內，安徽省動漫產業的平均綜合技術效率、純技術效率、規模效率接近1，但未達到有效，說明動漫產業在資源配置、 經營管理以及規模合理化方面還存在改進完善的空間。

3.從安徽省動漫產業投入產出效率的影響因素研究中發現，政府扶持力度和人均文化消費水平與安徽省動漫產業效率之間存在顯著的正向關系，而研發投入和從業人員素質水平與動漫產業效率之間存在顯著的負向關系。

（二）建議

根據研究結論，本文提出以下建議：

1.利用安徽省豐富的文化資源，創作具有文化底蘊和競爭力的動漫作品。 動漫產業作為文化產業的子行業，文化特色是動漫作品富有內涵的重要體現，文化特征與動漫產業的雙向互動不僅有利于提高動漫作品的競爭力，也有利于發揚傳統文化的優秀精神。 將“徽文化”與動漫產業產品的開發制作相融合，提高動漫產品對傳統徽文化的開發深度和廣度，豐富動漫作品的選題和內涵，弘揚徽文化，增強產業的生產技術水平和原創能力，打造具有文化競爭力的本土動漫品牌。

2.培養創新型動漫產業人才，將安徽省打造為具有競爭力的動漫產業創新人才高地。 培養動漫企業內部的研發創作和經營管理人才， 提高從業人員的創作水平和創新能力，建設高質量、高層次的人才隊伍③。 完善高校專業設置，確定適合安徽動漫產業發展需要的人才培養辦學方法， 加強企業與高校之間的合作。 同時，相關部門要積極完善人才引進政策，創設有利于創新的環境， 吸引有能力的動漫產業人才，努力打造具有競爭力的動漫產業創新人才高地。

3.優化安徽省動漫產業的資源配置能力，提高產業創新效率。 提高動漫產業資源配置能力，確定合理的資源投入規模， 不能盲目追求產業規模，依靠技術進步來提高安徽省動漫產業的資源利用能力，使得投入與產出達到最佳匹配，進而提高動漫產業的發展效率。 另外，由于研發投入負向影響安徽省動漫產業的效率，相關企業應當建立有效的資金管理機制，不能一味追加投資，并且加強與不同部門機構的產學研合作，提升創新效率。

4.加強安徽省與其他地區、產業的合作交流，以實現產業內的協同發展。 加強不同地區、企業之間的合作交流，促進產業融合以及長三角區域文化產業的一體化發展，“長三角動漫產業合作聯盟”便為動漫企業提供了一個互相學習的平臺。 繼續發展合肥、蕪湖國家級動漫基地，大力推動一批省級、市級動漫產業基地（園區）的發展，加強產業基地之間的協同合作，以便形成產業集聚和規模經濟。 借鑒蕪湖方特主題樂園的經營模式，以品牌企業帶動相關產業的發展，促進產業之間的融合發展，形成一體化的動漫產業鏈。

5.完善政府的投入資金結構，優化動漫產業公共服務體系。 政府在對動漫產業的支持方面，應重點關注產業創新能力的培養， 打造動漫企業的優勢品牌，改善補助資金的結構，引導動漫企業合理運用政府補助資金，真正實現資金價值。 相關部門應為完善動漫產業鏈提供更廣闊的平臺空間和信息資源，不斷優化相關政策以及動漫產業公共服務體系， 從而促進安徽省動漫產業更好更快發展。

注釋：

①《中國文化文物統計年鑒》2019 年更名為《中國文化和旅游統計年鑒》。

②p<0.05 表示回歸系數在 5%的水平上顯著；p<0.01 表示回歸系數在1%的水平上顯著；p<0.001 表示回歸系數在0.1%的水平上顯著。

③安徽省文化廳2011 年4 月18 日印發：《安徽省“十二五”時期動漫產業發展規劃》。