基于文化产业聚集的区域经济创新发展研究

马英娟

(兰州文理学院 经济管理学院，甘肃 兰州 730000)

一、引言

随着改革开放的不断深化，中国现代经济发展已经进入新的阶段，表现为产业结构不断优化、多样化的消费需求日益满足、创新性行业发展日新月异。自从习近平主席在2015年11月10日的中央财经领导小组会议上提出供给侧结构性改革以来，国内经济发展的着力点就在于不断提高供给体系的质量和效率，不断优化经济结构，提高资源配置效率，减少无效和低端供给，扩大有效和中高端供给，走内涵式发展的道路。而文化产业的发展是对经济结构不断优化、供给质量不断提高的重要体现。文化产业的创新发展，不断地丰富人民日益增长的多样化需求，提升供给与消费需求的匹配度，是供给侧结构性改革不断深化的重要体现。2016年中共中央颁布的《中华人民共和国国民经济与社会发展第十三个五年规划纲要》中明确指出：要将文化产业发展为国民经济的支柱性产业。2018年中国文化及相关产业实现增加值41171亿元，较2004年的3440亿元增长了11.97倍，占GDP的比重为4.48%，同时文化产业的快速发展也为吸纳劳动力就业提供了积极的推动作用，2018年底，中国文化及相关产业的从业人员达到2789.3万人，其中文化服务业的从业人数占文化及相关产业从业人数的59%，成为文化产业吸纳就业的重要领域。目前，中国经济发展进入“新常态”，文化产业逐步成为经济增长的新支点，如何加快文化产业的优化发展成为区域经济创新力提升的重要支撑。因此，基于产业聚集效应的视角深入分析和探究文化产业对区域经济创新发展的影响具有现实意义。

二、文献回顾

随着文化产业在国民经济发展中的作用逐渐显现，国内学者对文化产业发展的关注度不断提高，并从多个角度深入研究文化产业的发展问题。首先，文化产业的空间溢出效应方面的研究：孙智君(2015)[1](P173-183)等从产业层面和区域角度分析文化产业的发展优势与文化产业聚集对区域经济发展的影响力并产生溢出效应。魏和清等(2016)[2](P38-46)利用2013年全国31个省市区的截面数据通过空间计量方法分析得出文化产业聚集不仅能够促进本地区文化产业的发展，同时也带动了邻近区域的文化产业发展。车树林等(2017)[3](P27-36)通过对2005-2014年全国30个省市区的面板数据构建空间杜宾模型分析得出文化产业对区域绿色发展具有空间溢出效应。袁连升等(2018)[4](P75-87)从文化产业对区域经济增长促进作用的角度出发，对2000-2014年中国省际面板数据进行分析得出，文化产业对国内生产总值和人均国内生产总值具有明显的促进作用，同时文化产业还具有明显的空间溢出效应，并对邻近的地区经济增长有一定的促进作用。郭新茹等(2019)[5](P77-83)提出文化产业聚集及其所产生的空间溢出效应对区域创新能力提升具有重要影响。其次，文化产业效率方面的研究：何里文等(2012)[6](P71-77)运用 Malmquist 生产力指数模型对全国31个省市文化产业全要素生产率进行实证分析，指出东中西部文化产业发展的差异性。乐祥海等(2013)[7](P143-148)利用2000-2011年面板数据进行实证分析，中国文化产业技术效率相对偏低，并划分中国文化产业技术效率水平波动的三个阶段。王学军(2015)[8](P45-50)结合甘肃省14个市州的宏观统计数据进行三阶段DEA效率分析得出甘肃省各地区文化产业效率偏低，且区域差异明显。

基于对文化产业相关文献资料的梳理，可以看出国内学者对文化产业的相关问题研究已经取得了显著的成果，很多学者利用空间计量经济学的实证方法分析了文化产业发展对区域经济、绿色发展、邻近地区经济发展等的影响，同时也对文化产业自身发展效率进行实证分析。结果显示，文化产业发展不仅对本地区经济发展发挥着积极作用，对周边地区也会产生溢出效应。但是，对于文化产业聚集在区域经济创新发展中的影响缺少相应的研究。创新发展是经济新常态下的必选之路，因此深入分析文化产业聚集所产生的规模效应如何助力区域经济创新发展具有极为重要的意义。

三、文化产业聚集与区域经济创新发展

经济学家熊彼特提出的“创新”这一概念，其内涵就是创造了一种新的生产函数、一种新的要素组合、一种新的价值等。而经济发展的本质就是创新，创新驱动经济内部产业结构的变化、产品结构的变化以及消费质量的变化。随着社会主义市场经济发展的不断深化，文化产业对中国经济增长的贡献率逐年提高，2018年文化产业增加值占GDP比重升至4.3%，文化产业的贡献率相较于本世纪初期提高了2个百分点。文化产业是极具创新性、创意性的产业，其所生产的产品与服务主要满足消费者的精神需求。因此，在文化产业发展较快的地区，聚集效应不仅有助于本区域经济增长的提高，极大地推动本区域创新力的提升，并且通过知识外溢，对周边临近区域也能产生辐射带动的作用。

(一)规模经济与创新发展

产业聚集能够促进规模经济的形成，二者紧密关联。文化产业聚集就是文化及相关企业形成了一条比较完整的供应链，容纳文化产品的生产制造、批发零售与相关的文化服务业。而这些文化企业汇聚在同一个区域，缩小了企业间的空间距离，信息交互能力不断提高，不仅有利于文化企业内在规模经济的形成，同时可有效形成企业外在规模经济效应，促进技术创新，进而降低企业生产成本，提升生产效率。同时，文化产业聚集的深层机理就是不断地创新，聚集效应下的规模经济将会促进文化相关企业的产品创新、服务创新。(见图1)

图1 2017年规模以上文化企业数与专利申请量

由图1可见，文化企业聚集度较高的地区，专利申请数量也相对较高。2017年广东省规模以上文化企业8060家，当年广东省专利申请数量达到627834件，位居全国第一。其次是江苏，山东、浙江。诚然，专利申请的数量巨大不一定都是来自文化企业，但是文化产业聚集的规模效应为区域经济创新力提升发挥了积极的作用。

(二)资本积累与创新发展

传统经济增长理论认为资本积累是一国或地区经济增长的重要来源。文化产业聚集发展不仅促进企业规模经济效应的形成，随之而来的是企业不断增加的资本投入为企业创新发展注入增长的动力。创新是一个不断推陈出新的过程，需要投入充足的研发经费、引入高层次人才、构建完善的制度环境等，这些要素的合理有效地投入使用得益于一定程度的资本积累。文化产业聚集发展即可减轻单个文化企业完成资本积累的压力，通过企业之间的互联互动实现资源共享，促进企业创新力水平的提升。在知识外溢的影响下，文化产业聚集地区的结构创新、技术创新、产品创新、理念创新就能转化为区域经济创新发展的新动能。(见图2)

图2 2017年规模以上文化制造企业资产总额与新产品开发经费支出

图2是以文化产业中的规模以上文化制造业企业2017年资产总额与新产品开发经费支出的比较分析，不难看出东部地区的11个省市规模以上文化制造业的资产总额为25152.33亿元，占全国规模以上文化制造业企业资产总额的73.9%，用于新产品开发经费支出共计323.76亿元，占全国总量的56.5%。而中西部地区的规模以上文化制造业企业的资产总计与新产品开发经费支出相对较低。由此可见，文化产业聚集有利于区域经济的创新发展。

(三)人力资本与创新发展

随着科学技术对生产生活的影响不断深入，文化企业的发展更离不开与科技的融合，文化产业的内涵和外延正逐步多大，以满足不断增加的人民群众的精神消费需求。文化制造业、文化批发零售业和文化服务业都将面临升级转型，提供符合市场需要的文化产品和服务。而这一转型的关键离不开人力资本的投入。经济学家舒尔茨就曾通过对美国全要素生产率的分析发现，教育对全要素生产率提升的贡献超过50%，也就意味着在经济增长的要素投入中，人力资本发挥出重要的作用。人力资本投入的增加，极大地提升文化及相关产业的创新能力，并能通过知识外溢的效应对本区域经济发展的创新能力提升发挥积极作用，进而促进区域经济发展。

图3 2017年中国东中西部文化及相关产业从业人数与企业利润总额

通过对比2017年中国东中西部文化及相关产业的年末从业人数与企业利润总额，可以看出人资资本的规模对企业经济效益的增长具有正向推动的作用。进一步分析可知，企业利润的增加得益于企业不断地技术创新、产品创新和服务创新，而人力资本正是企业创新的原动力。东部地区的文化产业从业人数是中部地区的3.29倍，是西部地区的7.01倍；东部地区的文化企业的利润总额是中部地区的5.81倍，是西部地区的11.48倍。因此，人力资本越丰富的区域就越有利于促进区域经济创新发展。

四、实证分析

为了进一步说明文化产业聚集发展对区域经济创新发展的影响，本文以2012-2018年(1)本研究按国家统计局设管司发布的《文化及相关产业分类2012》为参照标准，数据选择起止年为2012-2018年。中国31个省(市、区)文化产业发展的面板数据进行实证分析，通过构建多元面板回归模型，分析文化产业聚集如何影响区域经济创新发展。

(一)假说的提出及模型的构建

1．理论假说

本文认为文化产业聚集发展程度主要体现在以下三个维度：一是规模以上文化及相关企业的数量；二是文化及相关产业的从业人数；三是文化及相关产业领域的企业年末所有持有的资产总额。不难理解，从事文化产业规模企业数量和从事文化产业的劳动力数量越多、文化产业资产越雄厚，文化产业领域内企业的正向空间聚集效应就越凸显，互通有无、互通互联的基础上势必降低文化企业的交易成本和生产成本，进而提高文化企业的生产经营效率，企业间可以充分捕获规模经济带来的有利影响。因此，提出本文的假说：从事文化产业规模以上企业的数量越多、劳动力数量越多、文化产业资产越雄厚越有利于区域经济创新发展。

2.指标选取、数据来源及模型构建

本文的被解释变量是区域经济创新发展，目前衡量区域经济创新发展的指标还不多见，仿照一般学者的做法，采用中国31个省市人均GDP来衡量，数据来源于2013-2019年《中国统计年鉴》。如上文所述，文化产业聚集发展主要体现在三个方面，因此，本文的解释变量分别为从事文化产业规模以上法人单位数、从事文化产业劳动力数量和文化产业资产总额。以上原始数据均来源于2013-2019年《中国文化及相关产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及相关网站。考虑到被解释变量和解释变量的数据均为绝对数量，为了实证结论的可比性和科学性，结合以上假说和指标选取，把模型设定为：

log(pc.gdp)it=β0+β1log(legal.p)it+β2log(employ)it+β3log(asset)it+εit

其中，pc.gdp表示人均国内生产总值，legal.p表示规模以上法人单位数(个)，employ表示文化企业年末从业人数(人)，asset表示文化企业的资产总额(亿元),i表示截面单元31个省市，t表示年份，εit表示随机误差项。表1报告了各经济变量的描述性统计结果。

表1 变量的描述性统计

(二)研究方法

比照面板数据和时间序列或者截面序列，发现面板数据既有时间维度也有空间维度，是一种混合数据，因此，面板模型有不同的类型特征。做实证分析的第一步就是要选择面板模型的类型和形式，模型设定不准确通常会导致最终的实证结论出现偏误。常用的面板模型类型选择的检验方法是F检验，若面板模型为非固定系数或变截距模型，还需就做Hausman检验，确定是固定效应还是随机效应。

已有的面板数据平稳性检验方法较多，比如：LLC检验和Breitung检验等，其前提条件和应用范围也不尽相同。面板数据平稳性检验主要看数据是否存在单位根，若经济变量的水平值接受了存在单位根的假定，则需进一步检验一阶差分的情况，如果一阶差分后拒绝原假设，就表示差分后是平稳的，若所有变量都是一阶差分后平稳，则可进行面板模型的协整分析，最后测算最终的实证结果。

(三)模型检验与回归结果分析

1.模型设定形式的检验

根据本文的样本特征，解释变量一共有三个：规模以上法人单位数、年末从业人数和资产总额。文章的样本数据是从2012年到2018年，时间跨度t为7年，文章样本截面单元涵盖了西藏在内的31个省市，截面样本容量为31。F统计量值的计算一般采用eviews软件中的@qfdist(d,k1,k2)函数，首先计算F2的临界值：F2a(0.95,7,31)=1.621和F2的临界值F1a(0.95,7,31)=1.694，然后根据F统计量的基本公式，得到它们统计量的值：F1=((S2- S1)/7)/(S1/31)=1.09，F2=((S3 -S1)/7)/(S1/31)=11.54，由于 F2的统计量值超过了临界值， F1的统计量值小于临界值，所以拒绝H2的原假设， 接受H1的原假设，面板模型为变截距形式，下文将对固定效应和随机效应进行检验。

2.Hausman检验

Hausman检验是豪斯曼本人在1978年提出的一种检验模型中个体影响与解释变量相关程度的方法，通过构建服从卡方分布的统计量，提出了面板模型为随机效应的原假设，如果接受原假设，模型为随机效应，反之，为固定效应。表2报告了Hausman检验结果。

表2 Hausman 检验

根据表2的结果可知，Chi-Sq. Statistic为10.896473，对应的p值为0.0123，小于5%的临界值，为小概率事件，因此，面板模型应为固定效应模型。

3.面板单位根检验

如上文所示，面板单位根检验方法很多，每一种检验方法都有自己优劣和适用范围，为保证结果的稳健性和科学性，文章报告了所有检验方法的检验结果。检验结果见表3。

表3 面板单位根检验结果

根据表3可知，当经济变量log(gdp)、log(legal.p)、log(employ)、log(asset)取水平值时，不管是LLC、IPS还是Fisher检验的结果都证实存在单位根，数据是非平稳的，但当被解释变量和全部解释变量的数据经过一阶差分后，一阶差分的数值拒绝了原假设，变成平稳性数据，满足了协整检验的基本要求，下一步对变量间是否存在协整关系进行检验。

4.面板数据协整检验结果

如上所示，面板模型协整检验的方法论基础来自于时间序列的Johansen和Engle-Granger两步法协整检验。由于本文数据是时间跨度短，截面单元多的短面板，因此采用Engle-Granger两步法为基础的Pedroni检验和Kao检验，检验结果见表4。

表4 协整检验结果

Pedroni检验和Kao检验的原假设均为经济变量之间不存在协整关系。由检验结果可知，在5%的显著性水平下，所有统计量的结果都接受了备择假设，验证结果表明，变量之间存在长期稳定的协整关系。

5.模型的估计结果

根据上文的F检验、平稳性检验和协整检验的实证结果，现对该模型的各解释变量与被解释变量的数量关系进行面板回归，结果报告在表5。

表5 模型的估计结果

由模型的估计结果可以看出，F-statistic的值为31.30508，说明方程整体显著性较强，调整后的R-squared为0.822378，说明方程整体的拟合程度较高。LOG(LEGAL.P)、LOG(EMPLOY)和LOG(ASSET)的t统计量的伴随概率分别为：0.0316、0.0447、0.0301，均小于5%的临界值，说明规模以上法人单位数、文化企业年末从业人数和文化企业的资产总额均是区域经济增长的显著影响因素。具体来看，在中国31个省区，平均来看，文化产业规模以上法人单位数的比重每增加1%，人均国内生产总值将增加0.08529%，文化产业年末从业人数每增加1%，人均国内生产总值将增加0.099868%。文化产业资产总和每提高1%，人均国内生产总值将增加0.041435%。由此可见，规模以上文化企业数和年末从业人员对区域经济创新发展的影响较为显著，而文化企业的资产总额的影响偏弱。

五、结论与建议

本文对中国31个省(市、区)2012-2018年的面板数据进行实证分析，研究结果表明：(1)文化产业的企业数量、从业人数及企业资产总额与人均国内生产总值满足一阶单整，具备长期稳定的协整关系；(2)文化产业聚集提升了区域经济创新发展水平，具体来看，规模以上文化企业数、年末从业人数和文化企业资产总额对区域创新都具有一定的影响，尤以文化企业数和年末从业人员对区域经济创新发展的影响较为显著，文化企业的资产总额的影响偏弱。随着供给侧结构性改革的不断深化，在中国经济发展步入“新常态”，经济结构的不断优化与供给质量的逐渐提升的背景下，文化产业聚集发展成为驱动区域经济创新发展的动力之一，因此加大对文化产业发展的扶持，营造良好的文化产业发展环境，给予文化及相关产业金融支持、人才引入、技术创新等方面的引导，深入发掘文化产业内在优势，激发文化产业聚集发展的规模经济效应，以强化文化产业在区域经济创新发展中的影响力。