中國省域數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的測算及影響因素分析

張佳琪

（同濟大學(xué)人文學(xué)院，上海 200092）

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)中心、云計算、5G、物聯(lián)網(wǎng)等“新基建”日漸完善，數(shù)字技術(shù)的賦能作用進一步增強，大量的新業(yè)態(tài)、新場景不斷涌現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為產(chǎn)業(yè)升級新的機遇和方向。文化產(chǎn)業(yè)也加速了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，由“量”向“質(zhì)”轉(zhuǎn)換躍升，步入了以數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)為主的新時代。數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)是以文化創(chuàng)意內(nèi)容為核心，依托數(shù)字技術(shù)進行創(chuàng)作、生產(chǎn)、傳播和服務(wù)的新型文化產(chǎn)業(yè)形態(tài)。數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)意內(nèi)容緊密結(jié)合的新型文化業(yè)態(tài)構(gòu)成了數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的主體，具體涵蓋了動漫游戲、網(wǎng)絡(luò)視聽、數(shù)字出版、線上演播等細(xì)分產(chǎn)業(yè)。作為文化和科技深度融合的集中體現(xiàn)，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)將深度利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)建全新的內(nèi)容生產(chǎn)模式與產(chǎn)業(yè)運轉(zhuǎn)模式，逐漸從初步的“互聯(lián)網(wǎng)+”演進為基于新產(chǎn)業(yè)鏈節(jié)點的全場景創(chuàng)新生態(tài)圈。國家宏觀政策規(guī)劃為數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指明了方向。從2017 年《文化部關(guān)于推動數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的指導(dǎo)意見》（文產(chǎn)發(fā)〔2017〕8號）中強調(diào)創(chuàng)新在文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的核心地位，提出“培育數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)新型業(yè)態(tài)”；到2020 年《文化和旅游部關(guān)于推動數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》（文旅產(chǎn)業(yè)發(fā)〔2020〕78 號）中明確提出“實施文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略，推動數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”；再到2022 年的《關(guān)于推進實施國家文化數(shù)字化戰(zhàn)略的意見》，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的重要性不斷凸顯。然而，不同地區(qū)由于資源稟賦等差異，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展不平衡不充分，部分地區(qū)存在數(shù)字化水平不高、資源配置管理能力不足、知識產(chǎn)權(quán)保護不夠、專業(yè)人才有待培養(yǎng)等問題。創(chuàng)新效率是產(chǎn)業(yè)核心競爭力的集中表現(xiàn)，因此，全面了解我國數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率水平，對于數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展、筑牢文化強國“數(shù)字基石”具有重要意義。

當(dāng)前圍繞數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的研究成果頗豐，主要聚焦在兩個層面。一方面，從微觀角度分析了數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的概念內(nèi)涵和表現(xiàn)形式。數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的核心發(fā)展資源是數(shù)字技術(shù)[1]，具有文化價值實現(xiàn)多元化[2]、消費體驗場景化[3]、業(yè)態(tài)創(chuàng)新數(shù)據(jù)化與智能化[4]等特征；另一方面，學(xué)者們從宏觀角度對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展約束、優(yōu)化路徑進行了探討[5—7]。在實證研究方面，對于文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的測度主要采用隨機前沿分析法（SFA）[8]與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）[9]兩種方法。但現(xiàn)有研究的視角仍局限于傳統(tǒng)文化產(chǎn)業(yè)，如韓東林等（2018）[10]、劉兵兵（2019）[11]分別運用傳統(tǒng)DEA 模型、三階段DEA 模型對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進行了測度分析。現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從理論層面出發(fā)，探究數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的重要性與現(xiàn)存問題，缺少對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的實證研究，尚未形成完善的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價體系。因此，本文將研究問題聚焦于數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，采用三階段DEA 模型更為客觀、全面地衡量各地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率水平，深入分析其區(qū)域差異性，進而探索實現(xiàn)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的有效途徑。

1 研究設(shè)計

1.1 研究方法

三階段DEA模型是Fried等（2002）[12]提出的一種效率評價方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)指標(biāo)自動賦權(quán)，在復(fù)雜生產(chǎn)關(guān)系的效率分析方面具有優(yōu)勢。鑒于數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率涉及多投入和多產(chǎn)出，本文采用三階段DEA 模型對其進行評價，在考慮規(guī)模報酬可變的基礎(chǔ)上，將其轉(zhuǎn)化為等價的線性規(guī)劃問題。

1.1.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA模型

選擇投入導(dǎo)向的DEA-BCC模型對每一個決策單元的原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行初始效率評價。模型如下：

其中，j=1,2,…,n表示第j個決策單元，θ為決策單元的效率評價值，X、Y分別代表投入、產(chǎn)出變量，S-、S+分別代表投入松弛變量、產(chǎn)出松弛變量。通過該模型計算出來的效率值為綜合技術(shù)效率（TE），可以進一步分解為規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)效率（PTE），TE=SE*PTE。

1.1.2 第二階段：SFA回歸

決策單元的績效受到管理無效率、環(huán)境因素和隨機噪聲的影響[12]，而傳統(tǒng)DEA 模型無法區(qū)分三種因素的影響，由此測得的效率并不準(zhǔn)確。因此，需要利用SFA方法分離環(huán)境變量和隨機噪聲的影響，構(gòu)建回歸模型：

其中，Sni表示省份i第n項投入松弛值；Zi是環(huán)境變量，βn是環(huán)境變量的系數(shù)；νni是隨機誤差項，ν~N(0,)；μni是管理無效率項，μ~N+(0,)。

對原始投入值進行調(diào)整的步驟如下。

首先，分離管理無效率項[13]：

然后，計算隨機誤差項：

最后，調(diào)整投入變量：

其中，是調(diào)整后的投入，Xni是調(diào)整前的投入，是外部環(huán)境因素項，[max(νni)-νni]是隨機誤差調(diào)整項。

1.1.3 第三階段：調(diào)整后的DEA模型

將第二階段調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)再次代入BCC 模型，重新測算效率。此時得到的效率值剔除了環(huán)境因素和隨機誤差影響，能較為客觀地反映相同水平下的創(chuàng)新效率。

1.2 指標(biāo)選取

數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新是一個內(nèi)生因素和外生因素共同作用的過程。本文在考慮創(chuàng)新主體之間關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上，遵循數(shù)據(jù)可獲取性和系統(tǒng)完整性原則，從創(chuàng)新的投入、產(chǎn)出和環(huán)境三個維度構(gòu)建數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系（見表1）。

表1 數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系

1.2.1 投入、產(chǎn)出指標(biāo)的選擇

創(chuàng)新投入一般從人力和資本投入的角度衡量。考慮到數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑尚未完善，而數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)已成為文化產(chǎn)業(yè)的重點領(lǐng)域，因而選取文化產(chǎn)業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)量作為人力投入指標(biāo)。由于資金具有積累和時滯效應(yīng)，前期的投入會作用于當(dāng)期及后期的知識產(chǎn)出，故采用存量指標(biāo)反映資本投入，通過永續(xù)盤存法計算文化產(chǎn)業(yè)資本存量。創(chuàng)新產(chǎn)出則主要分為知識成果與經(jīng)濟效益兩個維度。其中，由于專利申請到完成授權(quán)具有一定的時滯性，參照葉丹和黃慶華（2017）[14]的做法取滯后期1年。考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，選取文化產(chǎn)業(yè)營業(yè)收入直觀地反映經(jīng)濟產(chǎn)出。

1.2.2 環(huán)境指標(biāo)的確定

良好的創(chuàng)新環(huán)境是區(qū)域創(chuàng)新主體進行創(chuàng)新的基礎(chǔ)和前提，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率也受創(chuàng)新環(huán)境的影響。本文考慮到數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點及利益相關(guān)者，選擇經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新主體素質(zhì)[15]、政府支持力度、科技創(chuàng)新能力、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施這五個關(guān)鍵影響因素。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取我國31個省份（不含港澳臺）作為數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價決策單元，對各省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展情況進行實證研究，研究時間跨度為2015—2021年。數(shù)據(jù)來源于2016—2022 年《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

2 實證分析

2.1 第一階段傳統(tǒng)DEA效率分析

31個省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)初始創(chuàng)新效率水平測度結(jié)果顯示，2015—2021年數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合效率均值為0.516，整體處于較低水平。其中，純技術(shù)效率均值為0.620，規(guī)模效率均值為0.854。具體來說，北京、上海、廣東連續(xù)7年綜合效率值為1，處于效率前沿面上。相較而言，北京的版權(quán)合同登記數(shù)、文化產(chǎn)業(yè)專利申請授權(quán)總數(shù)這些產(chǎn)出成果尤為突出，使得創(chuàng)新效率顯著；上海的勞動力、資金投入相對較少，而產(chǎn)出成果豐富；廣東則是高投入、高產(chǎn)出的代表。

2.2 第二階段回歸結(jié)果

SFA 回歸結(jié)果顯示（見表2），γ趨近于1，表明管理無效率是造成投入冗余的主要因素[16]。環(huán)境變量的SFA 回歸系數(shù)大多通過了1%水平的顯著性檢驗，說明環(huán)境因素對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)各投入要素的冗余存在顯著影響。在考察環(huán)境變量對投入松弛變量的影響時，若回歸系數(shù)為負(fù)，則代表環(huán)境變量值的增加會引起投入松弛變量的降低，產(chǎn)出提高；反之則代表環(huán)境變量與投入松弛變量同向變化，造成資源浪費或產(chǎn)出減少。

表2 數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率受環(huán)境因素影響的回歸結(jié)果

在表2的基礎(chǔ)上，結(jié)合其他年份的回歸結(jié)果進一步分析各環(huán)境因素的影響，結(jié)果顯示：

（1）經(jīng)濟發(fā)展水平。經(jīng)濟發(fā)展水平對人力投入與資本投入的影響由減少冗余變成增加冗余。2015—2021 年，人均GDP與投入松弛變量之間的回歸系數(shù)從負(fù)數(shù)變?yōu)檎龜?shù)，說明經(jīng)濟發(fā)展水平的提升對兩種投入松弛變量的減少從不顯著的促進作用逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的負(fù)面效應(yīng)。經(jīng)濟發(fā)展水平的提高意味著數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)需求量的擴大及總量的提升，刺激了大量的從業(yè)人員、固定資產(chǎn)投資等創(chuàng)新資源投入，使得資源堆積，造成龐大的冗余，不利于數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提高。2015年經(jīng)濟發(fā)展水平對投入松弛變量的影響沒有通過顯著性檢驗，但方向為負(fù)，表明即使經(jīng)濟實力雄厚，如果不能合理配置資源，那么就不能有效激勵數(shù)字文化企業(yè)進行自主創(chuàng)新。

（2）創(chuàng)新主體素質(zhì)。創(chuàng)新主體素質(zhì)對人力投入與資本投入的影響逐漸由增加冗余變成減少冗余。2015—2021年，平均受教育年限與投入松弛變量的回歸系數(shù)從負(fù)數(shù)變?yōu)檎龜?shù)，這從側(cè)面反映出數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的勞動者素質(zhì)越高，資源的利用程度就越高，從而促進整個產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提高。

（3）政府支持力度。政府增加對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的資金支持會減少勞動力投入與資金投入冗余。除2019 年之外，政府支持力度與投入松弛變量顯著負(fù)相關(guān)，表明政府支持力度對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出具有促進作用。2019 年，政府支持力度與文化產(chǎn)業(yè)資本存量松弛變量之間的回歸系數(shù)由負(fù)數(shù)變?yōu)檎龜?shù)，說明政府對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的資金支持在實踐中存在一些問題，對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的資金投入產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，不利于其創(chuàng)新效率的提升。這表明現(xiàn)有的政府支持逐漸無法滿足數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升的需求，這與發(fā)展現(xiàn)狀相符，僅有上海等少數(shù)省份有專項資金支持。

在課堂上，教師每教一個知識點或?qū)W習(xí)策略等，就要讓學(xué)生及時牢固地掌握，只有這樣才能真正提高教學(xué)效率。要讓學(xué)生將老師教的知識內(nèi)化為自己的知識，這需要一個過程，必須讓學(xué)生參與學(xué)習(xí)活動之中，學(xué)練結(jié)合，否則學(xué)生就囫圇吞棗，不甚了了。

（4）科技創(chuàng)新能力。科技進步會減少人力投入與資本投入的冗余。R&D經(jīng)費內(nèi)部支出對投入松弛變量影響的回歸系數(shù)均為負(fù)值，這表明科技創(chuàng)新能力越強，越有利于調(diào)動數(shù)字文化企業(yè)創(chuàng)新的積極性，降低資本、勞動力的冗余。科技進步是提高創(chuàng)新效率直接而有效的手段。科技創(chuàng)新能夠促進創(chuàng)新要素融通聚合，激發(fā)創(chuàng)新主體的內(nèi)在潛力，全方位多層次優(yōu)化資源配置，從而有效降低數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)從創(chuàng)意、生產(chǎn)、傳播到衍生品開發(fā)整個產(chǎn)業(yè)鏈的成本，增強數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系整體效能。

（5）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的增加會提高人力投入與資本投入的冗余。互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)與投入松弛變量呈顯著正相關(guān)，說明2015—2021 年數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的投入變量而言不是有利因素。近年來，隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，對于千兆寬帶、5G 等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的投資急速增長，但是基建項目投資規(guī)模大、建設(shè)周期長、回報見效慢，大量增加基礎(chǔ)設(shè)施只會產(chǎn)生更多的投入冗余，從而降低數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。

2.3 第三階段調(diào)整后的DEA效率分析

本文根據(jù)原始產(chǎn)出值和剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響后的投入值，再次測算2015—2021 年31 個省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率，結(jié)果如下頁表3所示（限于篇幅，僅展示2021年的測度結(jié)果）。

2.3.1 綜合技術(shù)效率

由表3 可知，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率總體水平不高，綜合技術(shù)效率均值僅為0.389。從創(chuàng)新效率結(jié)構(gòu)來看，純技術(shù)效率均值最高，且遠(yuǎn)高于規(guī)模效率均值，說明規(guī)模效率不高是制約數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升的主要因素。北京、上海、廣東的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率在研究期內(nèi)處于DEA 有效，這些省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)資源配置、管理及技術(shù)水平均處于較佳狀態(tài)。經(jīng)過調(diào)整后，浙江的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率在2015 年、2020 年達(dá)到效率前沿面，說明環(huán)境因素的存在導(dǎo)致其創(chuàng)新效率被低估。盡管在部分年份浙江的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率未達(dá)到DEA 有效，但始終大于0.965，維持了高水平。這是因為浙江在全國率先制定了省域?qū)用娴摹皵?shù)字浙江”“文化浙江”戰(zhàn)略，提出了數(shù)字內(nèi)容打造計劃、文化新興業(yè)態(tài)促進計劃等數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，2016年啟動的“浙朵云”大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺為數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)端提供了數(shù)據(jù)支撐，并且浙江匯聚了阿里巴巴、網(wǎng)易等不同所有制、不同體量的數(shù)字文化企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈上、下游協(xié)作，制度創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)創(chuàng)新三者共同構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的核心優(yōu)勢。2017 年陜西的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率大幅下降，由DEA 有效變?yōu)镈EA 無效。這是因為陜西的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，在產(chǎn)業(yè)競爭日趨激烈、政策環(huán)境并不具備優(yōu)勢的情況下，無論是純技術(shù)效率還是規(guī)模效率均不及許多后來居上的省份。

剔除環(huán)境、隨機因素影響后，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率發(fā)生了較明顯的變化（見圖1）。經(jīng)過調(diào)整后，江蘇、浙江、河南等11個省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率均有提高。其中，山東提升的幅度最大，為25.8%，這是因為山東大力發(fā)展數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)，吸納的從業(yè)人員數(shù)量位居全國前列，文化投資遠(yuǎn)超全國平均水平。海南、吉林、黑龍江等17 個省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率降低，且青海、寧夏、新疆等西部地區(qū)省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率下降幅度較大，表明其數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)原有的資源配置及管理能力較差，這些省份需要抓住“一帶一路”“兩新一重”等重大政策和戰(zhàn)略機遇，把握產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的變革契機，發(fā)展新型文化業(yè)態(tài)。

此外，創(chuàng)新綜合技術(shù)效率發(fā)展趨勢出現(xiàn)一定分化現(xiàn)象。2015—2021年除北京、上海、廣東保持不變外，西藏的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)由于基數(shù)小，綜合技術(shù)效率上升幅度最大，山東、四川的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率呈波動上升趨勢，于2017年分別達(dá)到峰值0.792、0.852，且整體水平位于全國前十。這兩個省份均重視數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，持續(xù)優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)。山東以經(jīng)濟文化強省為目標(biāo)，將文化產(chǎn)業(yè)視為新舊動能轉(zhuǎn)換重大工程十大重點產(chǎn)業(yè)之一；同時，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)持續(xù)走強，因而具有促進數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率提高的基礎(chǔ)和資本。四川先后出臺多項相關(guān)政策，扶持“文化+”融合創(chuàng)新重點產(chǎn)業(yè)，培育新興文化業(yè)態(tài)，且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展成效與優(yōu)勢顯著，建立了全國第一個數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)園。黑龍江、山西等省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率呈下降趨勢，其中，陜西、青海、內(nèi)蒙古的下降幅度較大，分別為77.2%、75.7%、63.9%。這些省份的數(shù)字技術(shù)和人才支撐明顯不足，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)缺乏競爭優(yōu)勢。

圖2顯示，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)整體的純技術(shù)效率處于較高水平。調(diào)整前，11個省份一年或多年的純技術(shù)效率為1，達(dá)到效率前沿面；調(diào)整后則有13 個省份達(dá)到效率前沿面。71.0%的省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新純技術(shù)效率高于0.7，且調(diào)整后各省份間的差距變小，標(biāo)準(zhǔn)差從0.24縮小到0.14。

圖2 2015—2021年數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新純技術(shù)效率均值

這得益于全國對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)投入要素增加、技術(shù)進步等多重因素，促進了整體生產(chǎn)要素配置效率、創(chuàng)新效率的提高。80.7%的省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新純技術(shù)效率經(jīng)調(diào)整后明顯提高，包括山西、廣西、甘肅等25個省份，這說明大部分省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率受制于環(huán)境因素和隨機因素而被低估，其數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力不足、新業(yè)態(tài)發(fā)展不充分。具體來看，山西純技術(shù)效率提高的幅度最大，達(dá)到了133.8%，這是因為山西作為傳統(tǒng)能源大省，對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展理念的認(rèn)知不充分，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、人才儲備相對不足，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新基礎(chǔ)薄弱。青海、西藏、寧夏的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新純技術(shù)效率降低，降幅分別為21.7%、17.4%、9.8%，這是因為環(huán)境和隨機因素使其數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率被高估，頂層設(shè)計直接影響著數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢；當(dāng)前這3個省份抓住“新基建”契機促進文化新業(yè)態(tài)發(fā)展，但尚未真正形成數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)體系，各類要素潛能有待激活。

從發(fā)展趨勢來看，除北京、黑龍江、上海、廣東的純技術(shù)效率保持不變之外，廣西、內(nèi)蒙古、河北等省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新純技術(shù)效率呈現(xiàn)上升趨勢，且均于2021 年達(dá)到峰值。表明這些省份重視數(shù)字文化技術(shù)創(chuàng)新需求，不斷引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與高級化，提升生產(chǎn)要素配置效率和利用效率，從而提高產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率。陜西、江蘇等省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新純技術(shù)效率呈直線下降趨勢，這些省份創(chuàng)新資源較為充裕，但投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化出現(xiàn)錯位，說明數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)需要通過合理配置創(chuàng)新資源來提高創(chuàng)新效率，而不是單純增加資本、人力等創(chuàng)新要素的投入。雖然大部分省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)效率逐年遞增，但是技術(shù)有效的省份仍是少數(shù)，我國的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)亟待實現(xiàn)創(chuàng)新能力突破，需要多元且成熟的商業(yè)模式創(chuàng)新、關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新，合理有效地運用文化資源；將豐富的文化資源、數(shù)字資源轉(zhuǎn)化為數(shù)字文化產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)勢，進而提升整個數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，以達(dá)到最優(yōu)化的資源配置效果。

2.3.3 規(guī)模效率

圖3顯示，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率整體呈現(xiàn)前高后低走勢，且出現(xiàn)了兩極分化現(xiàn)象。58.1%的省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率大于0.5，均值為0.824；41.9%的省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率處于0 至0.5 之間，均值為0.240。對于這部分省份而言，提高數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)鍵在于提升規(guī)模效率。數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率有效的省份由調(diào)整前的12 個減少到調(diào)整后的5 個。從圖3可以發(fā)現(xiàn)，調(diào)整后山西、海南、西藏等25個省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率降低，其中，西藏的下降幅度最大，從0.693 下降到0.090；此外，有41.9%的省份降幅大于50%。這說明在沒有剔除環(huán)境因素和隨機因素的情況下，其規(guī)模效率被嚴(yán)重高估，這些省份的數(shù)字文化企業(yè)“小、散、弱”，新業(yè)態(tài)基礎(chǔ)有待加強，規(guī)模效應(yīng)還未形成，制約了數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)整體的創(chuàng)新效率。僅江蘇、浙江、山東數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率均值小幅度提高，這些省份的數(shù)字基礎(chǔ)良好，相關(guān)從業(yè)人員規(guī)模較大，數(shù)字文化新業(yè)態(tài)層出不窮，有利于規(guī)模效率的提升。

圖3 2015—2021年數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率均值

數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)尚未凸顯。從規(guī)模收益狀態(tài)來看，經(jīng)過調(diào)整后，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率遞增的省份由19 個上升到26 個，規(guī)模效率遞減的省份由3 個減少到2個。環(huán)境因素和隨機因素掩蓋了這些省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率的真實情況，最終影響了對其綜合效率的評價。經(jīng)過調(diào)整后，除北京、上海、廣東規(guī)模收益不變之外，83.9%的省份處于規(guī)模效率遞增狀態(tài)，說明大部分省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)尚未達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模。江蘇、浙江處于規(guī)模效率遞減狀態(tài)，說明數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入已達(dá)到飽和，需要縮減資源投入規(guī)模以減少冗余，同時應(yīng)進一步提高管理水平。由此可知，未來數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可能會進入存量競爭的狀態(tài)，出現(xiàn)增速放緩和規(guī)模效應(yīng)縮減的現(xiàn)象。

2.3.4 區(qū)域差異

由于戰(zhàn)略導(dǎo)向、資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境等不同，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率、發(fā)展質(zhì)量空間分異明顯。數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率最高與最低的省份之間的差額高達(dá)0.99，說明省份間數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率水平差距較大。根據(jù)2015—2021年31個省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新第三階段綜合技術(shù)效率均值，通過SPSS 軟件將其劃分為高效率、中效率和低效率地區(qū)共三類。第一類地區(qū)中，北京、上海、浙江、廣東領(lǐng)跑全國，綜合技術(shù)效率大于0.95，這些省份經(jīng)濟發(fā)達(dá)且數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)總體創(chuàng)新能力較強。第二類地區(qū)中，江蘇、山東、四川、福建、天津、陜西、安徽、江西、湖北、河南、重慶、湖南、河北、黑龍江、廣西、遼寧、云南分列第5至21名，綜合技術(shù)效率在0.3至1之間，這些省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源并不缺乏，但由于技術(shù)水平較低和人才儲備不足，創(chuàng)新資源配置能力不強，因此造成了資源的浪費和冗余。第三類地區(qū)中，貴州、新疆、吉林、海南、山西、內(nèi)蒙古、甘肅、西藏、寧夏、青海這10個省份的綜合技術(shù)效率均小于0.3。從區(qū)域分布來看，達(dá)到效率前沿面的中心省份周邊地區(qū)的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率普遍高于非周邊地區(qū)。因此，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率整體呈現(xiàn)多極化、區(qū)域輻射的特征，地區(qū)集聚效應(yīng)顯著。

此外，2015—2021 年數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)東高西低的階梯發(fā)展格局。東、中、西部地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率存在差距，東部地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，且高于全國平均水平；中部地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新純技術(shù)效率最低，且低于全國平均水平；西部地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合技術(shù)效率最低，主要是由較低的規(guī)模效率所致。造成區(qū)域差異的主要原因是，東部地區(qū)創(chuàng)新生態(tài)更優(yōu)越，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施完善，擁有大量的數(shù)字人才儲備，更容易形成知識技術(shù)的溢出效應(yīng)。東部地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率長期處于高位，中西部地區(qū)較低的創(chuàng)新效率必然難以吸引創(chuàng)新資源和要素的流入，嚴(yán)重阻礙了中西部地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

3 結(jié)論與建議

本文運用三階段DEA 模型對2015—2021 年我國31個省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進行測度，比較了各個省份、各區(qū)域之間的創(chuàng)新效率差異，并且分析了五種環(huán)境因素對創(chuàng)新效率的影響，得出以下結(jié)論：

（1）從創(chuàng)新效率測度結(jié)果來看，我國31個省份數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率總體水平不高，規(guī)模效率低下是主要制約因素。純技術(shù)效率呈現(xiàn)先降后升的變化趨勢，規(guī)模效率呈現(xiàn)前高后低走勢，表明我國數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)逐漸從高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型。

（2）從影響因素分析結(jié)果來看，環(huán)境因素對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率存在顯著影響，且影響方向和程度均有差異。經(jīng)濟發(fā)展水平的影響由減少冗余變成增加冗余，說明創(chuàng)新資源堆積會阻礙數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升；創(chuàng)新主體素質(zhì)的影響則逐漸由增加冗余演變?yōu)闇p少冗余，說明勞動者素質(zhì)提高能促進創(chuàng)新效率的提升；政府支持對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出有促進作用；科技創(chuàng)新能力越強，越有利于降低人力投入與資本投入的冗余；大量增加數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施只會造成更多的投入冗余，降低數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。

（3）從區(qū)域?qū)Ρ确治鼋Y(jié)果來看，31個省份的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有空間差異性，呈現(xiàn)明顯的區(qū)域輻射特點，集聚效應(yīng)顯著，北京、上海、浙江、廣東周邊地區(qū)的創(chuàng)新效率普遍高于非周邊地區(qū)。同時，數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)東高西低的階梯發(fā)展格局。

根據(jù)上述結(jié)論，提出如下建議：

（1）聚焦產(chǎn)業(yè)升級，以規(guī)模效應(yīng)助推創(chuàng)新發(fā)展。當(dāng)前北京、上海、浙江、廣東等省份創(chuàng)新能力較強，創(chuàng)新水平較高，以其為核心在長三角、珠三角、京津冀等區(qū)域打造數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集群，能夠發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)帶動創(chuàng)新發(fā)展。加快構(gòu)建“雁陣”式數(shù)字文化企業(yè)發(fā)展格局，強強聯(lián)合、以大帶小，合理擴大數(shù)字文化中小企業(yè)的規(guī)模，提升數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模效率。加強上、下游協(xié)同，以垂直整合、出售外包、開放平臺等方式，提升企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中的地位，通過彼此共通與價值互補形成規(guī)模效應(yīng)以提升管理水平。

（2）強化環(huán)境支撐，以創(chuàng)新生態(tài)激發(fā)創(chuàng)新活力。在創(chuàng)新主體素質(zhì)方面，加強高素質(zhì)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新人才的發(fā)掘、集聚和引進。對于個人創(chuàng)意者、專業(yè)創(chuàng)意組織以及創(chuàng)新型的數(shù)字文化企業(yè)，除了提供資金、渠道、培訓(xùn)及相關(guān)公共服務(wù)之外，還應(yīng)鼓勵內(nèi)容原創(chuàng)、加強版權(quán)保護。在政府支持方面，針對當(dāng)前政策受惠面不廣等問題，進一步完善與數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)有關(guān)的財政、稅收、金融政策，采取財政補貼、稅收減免、貸款優(yōu)惠等方式，加強對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的引導(dǎo)和扶持力度。在科技創(chuàng)新能力方面，進一步深化技術(shù)與數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)融合，促進數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的業(yè)態(tài)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新，加快推動產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級。

（3）優(yōu)化資源配置，以協(xié)同發(fā)展平衡區(qū)域差異。在數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率前沿的省份，總結(jié)出可復(fù)制的發(fā)展經(jīng)驗向其他地區(qū)推行，開展東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的技術(shù)合作、資源流動與項目對接，擴大數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的輻射和帶動能力。除了加大線下的區(qū)域協(xié)同發(fā)展紅利，支持產(chǎn)業(yè)集聚之外，還要充分發(fā)揮線上的信息平臺優(yōu)勢，推進數(shù)字文化“企業(yè)上云”進程。推動線上、線下的創(chuàng)新資源合作共享，避免優(yōu)質(zhì)資源過于集中，從而帶動中西部地區(qū)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力提升，整體提高數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。