文化傳媒行業的技術創新效率評價

2022-12-27 13:42:47梅明麗蘇暢

新聞研究導刊 2022年22期

梅明麗蘇暢

摘要：文章運用數據包絡分析方法，對我國文化傳媒上市公司2017—2021年五年內的技術創新效率進行變化趨勢分析和行業差異分析，從純技術效率和規模效率分析技術創新效率的影響因素。結果發現，我國文化傳媒行業在近五年內，技術創新效率呈波動上升趨勢，行業內部發展差異明顯；技術創新效率低的主要原因是規模效率的不足，各行業普遍存在資源冗余、資源結構不平衡、規模報酬遞減的情況。基于實證結果，提出調整創新資源投入結構；優化規模效應，拓寬融資渠道；打通行業溝通渠道，加強溝通等建議，為文化傳媒行業提高創新能力和技術創新效率提供一定的發展建議和具體的發展路徑，以便文化傳媒行業更快地融入創新發展戰略，實現文化產業數字化轉型。

關鍵詞：技術創新；效率評價；文化產業；文化傳媒公司；數據包絡分析

中圖分類號：G124 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2022）22-0042-03

一、概述

黨的十八大以來，我國一直將創新作為發展的第一動力，已逐漸邁入創新型國家行列。文化傳媒行業承擔著文化產業數字化轉型的重要責任，也應提高自身的創新能力，以適應創新基因在各行業的植入和落地。如何最大化地利用現有技術資源和創新投入，實現企業正常盈利和技術創新，是文化產業急需關注和探索的重要問題。

企業技術創新是經濟轉型背景下，傳統企業保有市場競爭力、后發企業進行追趕的重要方式。人力和資金投入以及二者的有效配置，在一定程度上決定企業的技術創新水平，也為實證研究在投入和產出選擇上提供了基本思路。在模型和工具選擇上，相關研究使用數據包絡分析進行技術效率估算的文章較多；在指標的選取上，投入指標的選擇較為相似，產出指標的選擇差異較大，專利申請數、新產品銷售收入、技術市場成交額、主營業務收入、高新技術企業的增加值、企業價值、勞動生產率等都曾被作為產出指標進行研究[1-2]。

聚焦于文化傳媒領域的研究相對較少，但更有針對性。國內有學者嘗試以我國30家文化傳媒類上市公司為樣本，構建文化傳媒類企業技術創新效率評價指標體系[3]。羊晚成（2020）認為我國出版傳媒上市公司生產效率整體下降，原因在于技術水平的降低[4]。針對影響因素分析的研究認為，GDP的增長和政府扶持力度的加大對文化傳媒領域的經營效率具有一定消極作用，居民消費水平的提高則具有積極作用[5]。

對相關研究進行歸納可以發現，研究技術創新投入或技術創新影響因素的文章較多；以中觀視角出發，研究各個行業公司數據差異的較多，但以各公司發展差異為契機，探究行業發展差異和特征的研究較少。

二、模型及指標選擇

（一）DEA方法及模型選擇

數據包絡分析法（DEA）是一種評價決策單元相對有效性的線性分析方法，分為規模報酬不變的CCR模型和規模報酬可變的BCC模型[6]。由于文化傳媒行業各公司的創新投入是不斷變化的，故選擇BCC模型進行分析。

（二）指標體系設計

表1為指標的具體情況，具體分類如下：

投入指標共分為五類。創新基礎環境是指文化產業上市公司提供給研發、技術人員進行創新的內部物質環境；創新主體指標反映了內部創新人員的規模和能力，以研發人員占員工總數的比重衡量研發人員規模，以碩士及以上文化程度的員工占比衡量整體受教育水平；資源投入程度反映了企業資金支持程度，以研發投入占營業收入的比重來衡量。上述指標均選擇比值而非絕對值，以避免因公司規模差異而造成結果誤差。

產出指標的選擇上，將直接比較各企業創新投入的資源管理水平及盈利變現能力。以營業成本率衡量資源的管理、使用效率；以營業利潤率衡量創新能力變現的水平。

三、文化傳媒行業的技術創新效率評價

本文選取2017—2021年文化傳媒上市公司的相關數據，篩除ST狀態及凈利潤為負值的公司，建立DEA模型，對新聞和出版業、廣播電視電影和影視錄音制作業（以下簡稱廣播電視電影行業）、文化藝術業共34家公司進行技術創新效率評價，歸類得出文化產業中三個行業的表現差異，用綜合效率描述技術創新效率情況。綜合效率為1，則為有效；越趨近1，效率越高。

（一）技術創新效率變化趨勢

圖1說明了近五年間，文化產業技術創新效率呈整體增長、年際波動明顯的特征，綜合效率由0.626波動增長到0.723。新聞和出版業效率變化不大，維持在0.73左右；廣播電視電影行業綜合效率小幅度增長，從0.624增長為0.717；文化藝術業增幅最明顯，從0.38增長為0.727，從低于行業均值的低效率階段發展到超過整體水平的較高效率階段。

（二）行業效率差異分析

在衡量三個行業的技術創新效率差異時，將主要使用2021年的數據而非五年數據均值，以最大程度保證分析結果的時效性和價值。

表2反映了2021年文化產業的技術創新效率具體情況，按降序排列分組。綜合效率等于1，記為DEA有效；高于平均值但小于1，記為較高效；低于平均值，記為低效。

表3反映了三個行業技術創新效率的差異情況。

三個行業綜合效率值均處于0.7左右，由高到低依次為新聞和出版業、文化藝術業、廣播電視電影行業，但各行業內部表現各有不同。新聞和出版業效率平均水平較高，達到DEA有效的公司數量比位于三個行業首位，為43%，但公司間發展差距最大，極差為0.798；廣播電視電影行業超過一半的公司仍處于低效發展階段，但發展水平差距相對較低，極差最小，為0.589。

（三）低效率原因分析

DEA模型中，綜合效率=純技術效率×規模效率，純技術效率、規模效率反映了影響決策單元效率未達到有效的因素。將2021年34家公司的效率具體數值按行業進行分類計算均值，得出三個行業的綜合效率、純技術效率和規模效率均值情況，如圖2所示。

1.純技術效率分析

純技術效率可以用來衡量創新資源管理能力和技術水平對效率的影響。2021年，我國文化產業三個行業的純技術效率均處于相對高效的狀態，均值約為0.92，行業間整體差距較小，說明各公司的技術能力和管理水平能夠較好匹配現階段的創新需求。

2.規模效率分析

規模效率可以用來衡量規模配置水平對效率的影響。2021年，我國文化產業三個行業規模效率均值約為0.77，廣播電視電影行業規模效率相對較低。規模效率普遍低于純技術效率，說明相較于純技術效率，規模效率低下是現階段文化產業綜合效率未實現有效的顯著原因。如出版傳媒、讀者傳媒、中南文化和中國電影這4家公司，他們的純技術效率均為1，但規模效率不同程度的低效限制了其綜合效率的提升。

此外，DEA模型還可以分析決策單元的規模效益趨勢，記為規模效益遞增（irs）和規模效益遞減（drs）。如表2，當前所有未達到綜合效率有效的21家公司均呈規模效益遞減趨勢，說明這些公司均存在不同程度的資源投入過剩問題。