我国十大城市群文化产业投入产出效率研究

何里文，袁晓玲，邓敏慧

（1.西安交通大学 经济与金融学院，西安 710061；2.桂林理工大学 管理学院，广西 桂林 541004）

0 引言

在当今世界上许多国家和地区，文化产业已经从经济生活的配角逐渐成为经济活动的核心。党的十八大报告中明确提出，“扎实推进社会主义文化强国建设。要将文化产业发展成为国民经济支柱性产业。要发展新型文化业态，提高文化产业规模化、集约化、专业化水平。”文化产业并因其高速增长性成为各地方拉动GDP增长的重要因素而日益受到地方政府的重视。各地区政府都加大了对文化产业的投入，以期在激烈的竞争中取胜。

文化产业的基础必须是一定的经济实力和消费水平，因而，文化产业更适合在经济发达的城市发展。另一方面，文化产业比传统产业更多表现为聚集效应、规模效应、文化消费示范效应等产业特性，都需要城市载体，城市文化发展状况更能代表其整体状况。近些年伴随着经济的快速发展，以城市为中心的发展模式，逐步形成了以京津冀、长三角、珠三角、山东半岛、辽中南、中原、长江中游、海峡西岸、川渝和关中为代表的十大城市群，城市群无可争议地成为经济、文化最发达的地区。城市群文化产业投入产出效率如何？是单纯的资源投入的结果，抑或是生产率提高的结果，或者二者兼具？在城市文化产业的发展效率变化怎样？城市文化产业增长的要素构成中，哪些是关键？这些问题的理论与实证分析，对区域文化产业资源配置和产业政策制定有着重要的参考意义。

1 研究方法

三阶段DEA方法是Fried等(2002)提出的一种新的效率评价模型，它的实质是将参数法与非参数法进行有机结合，它克服了非参数方法无法测量效率影响因素和参数法虽然影响因素函数的形式却无法剔除影响因素的缺憾。其构建和运用包括三个阶段。

第一阶段，传统的DEA模型

DEA方法的产生源于需要解决在评价投入产出模式下决策单元间的相对有效性。本研究模型首先构建地级市文化产业效率的生产标杆，通过计算与此标杆相比较来识别效率的相对高低。DEA模型初始阶段是基于固定规模报酬的CCR模型，但对文化产业而言固定规模报酬，是不符合现实情况的，本文选自可变规模报酬的BCC模型。BCC模型在CCR模型得出的技术效率的基础上，推导出纯技术效率和规模效率，即将技术效率分解为纯技术效率和规模效率，并且技术效率=纯技术效率×规模效率。鉴于篇幅其数学原理已相当成熟，故本文在此就不再赘述。需要说明的是第一阶段的效率值其影响因素是不确定的。

第二阶段，构建文化产业效率SFA模型

Fried等(2002)认为效率值的影响因素有环境因素、随机误差以及内部管理。第二阶段的任务需要将三种因素分解开来。模型的基本思想是第一阶段所得的效率值运用SFA模型进行分解。假设n个决策单元,每个决策单元均使用m种投入,有p个可观察环境变量对差额值产生影响,建立回归方程为:

2 指标数据

目前学者对文化产业的定义并没有达成一致意见。在产业范围界定上存在以下三种情况，第一种情况，采用是国家统计局发布的《2004年中国文化产业发展情况的报告》和《2008年中国文化产业发展情况的报告》，其统计口径是将文化产业分为文化服务和相关文化服务两大部类，包括80个国民经济行业中小类，分为三大层次、九大行业。三大层次分别为核心层、外围层和相关层。其中，文化产业核心层包括新闻服务，出版发行和版权服务，广播、电视、电影服务，文化艺术服务；文化产业外围层包括网络文化服务，文化休闲娱乐服务，其他文化服务；文化产业相关层包括文化用品、设备及相关文化产品的生产，文化用品、设备及相关文化产品的销售。第二种情况，是采用国家文化部编纂的历年《中国文化文物统计年鉴》。是根据各地区文化主管部门报送的文化与相关产业统计年报和文化部对外文化联络（港澳台）司的有关报表整理编印的文化、文物基础数据包括艺术业、图书馆业、群众文化业、文化娱乐业4个类别。第三种情况，是各城市统计年鉴，将文化产业定义为：“为社会公众提供文化、娱乐产品和服务的活动以及与这些活动有关联的活动的集合”，鉴于数据的时效性、全面性，笔者认为各地区政府网站发布的统计年鉴更具研究价值。

基于数据可得性考虑，本文以十大城市群2010年文化产业相关数据作为分析对象，数据来源于国家统计局网站、《中国统计年鉴2011》、《中国城市统计年鉴2011》、《中国文化文物统计年鉴2011》、城市政府网站以及公开出版的其他资料。

（1）投入产出的指标选择。对文化产业投入指标进行选择时，本文我们主要考虑人力和资本方面的投入，基于数据可获得性和有效性，选择投入指标为各地区文化部门文化产业单位年末固定资产原值、文化产业年平均从业人员数（考虑到数据可得性，本文用第三产业人数替代平均从业人数，因DEA模型是一种相对效率的测量方法，从后面的结果来看，替代指较好反映各决策单元效率关系）；文化产业投入指标，本文选择文化产业增加值作为文化产业的产出指标。

对十大城市群共计98座城市(因数据获得困难,济源、天门、仙桃、潜江、杨凌五座城市未进行计算,但因它们规模较小,对本文的研究影响不大)。同时各投入项与产出项之间必须符合“同向性”假设,即随着投入量的增加,产出量必须增加而不是减少。采用Pearson相关性检验,经计算得，文化产业增加值与年末固定资产原值、文化产业年平均从业人员数相关系数分别为0.89、0.87，上述相关系数通过了在1%显著性水平下的检验，可以认为具有显著的正相关关系，因此适合进行DEA效率分析。

（2）影响因素的指标选择。影响因素的考量，既要考虑文化产业的产业属性和更要考虑城市群的发展特点。借鉴蒋萍（2011）的处理方法，从经济发展、教育、文化体制、政府支持、科技水平等方面考虑样本客观不可控因素：经济发展因素选择人均GDP进行衡量，教育环境选择普通高等学校在校人数进行衡量，文化体制环境选择每百人公共图书馆藏书进行衡量，政府支持环境选择文化体育与传媒拨款占全部财政支出比重进行衡量，科技环境选择科技支出占财政支出比重衡量。以上数据均来源于《中国城市统计年鉴2011》、《中国统计年鉴2011》。

3 模型实证结果

3.1 原始投入产出数据下的文化产业效率分析——第一阶段DEA

文章应用DEAP2.1软件对2010年十大城市群98个城市文化产业投入产出效率进行分析，结果（见表1）显示，2010年我国十大城市群文化产业综合技术效率平均得分为0.64，文化产业纯技术效率平均得分为0.62，文化产业规模效率平均得分为0.80，这说明我国城市群文化产业效率整体不高，整体规模效率较好0.80，优于技术效率0.64。整体效率都接近前沿面1的有山东半岛城市群、珠三角城市群。综合技术效率较高城市群还有长三角城市群和海峡西岸城市群，其余各城市群的技术效率、纯技术效率和规模效率均存在较大的改进空间。另外，结合规模报酬来看，山东半岛城市群、珠三角城市群规模报酬不变外，京津冀城市群、上三角城市群、川渝城市群外表现为规模报酬递减，其他城市群均表现为规模报酬递增。总而言之，十大城市群文化产业效率呈现东高西的整体态势，这与我国的区域经济发展不平衡是对应的，其中综合技术效率较高的城市群多为东边沿海地区，如山东半岛城市群、珠三角城市群。效率较低的城市群则分布在经济处于相对落后的东北老工业基地辽中南城市群，以及西部川渝城市群等区域。

表1 第一阶段和第三阶段十大城市群文化产业投入产出效率值

以城市群核心城市间作比较对象，各个城市群核心城市的技术效率和规模效率都达到了较高水平,遥遥领先于群内的其他城市,各个城市群中有的是单个核心城市,有的城市群则表现为多个核心城市,本文在每个城市群中选取1～2个核心城市进行比较分析,具体数据见表2所示。从表2可以看到苏州、深圳和中山三座城市的文化产业效率无论是综合技术效率、纯技术效率、规模效率都处于生产前沿面,远远高于其他城市。在技术效率表现较高的城市北京、上海、青岛接近生产前沿面，其他城市则存在较大的改进空间。结合规模报酬来看，除了苏州、深圳和中山三座城市规模报酬不变外，其他城市都处于规模报酬递减趋势。从另一层面看，山东半岛城市群在十大城市群整体效率表现优异，但具体单个城市效率来看，明星城市效率表现并不突出，这反映其群内各城市文化产业效率发展较为均衡。

表2 核心城市文化产业投入产出效率值

3.2 第二阶段SFA回归结果

将第一阶段得出的决策单元中各投入变量固定资产原值、平均从业人员数两个松弛变量作为因变量,将上文中的五个环境变量进行对数化处理后作为自变量,运用Frontier4.1进行SFA回归，形成结果见表3。从回归结果上看,五个环境自变量对二种投入因变量的系数均通过显著性检验,这说明外部环境因素对城市群文化产业投入冗余存在显著影响，应用S FA进行回归分析是很有必要的。

具体分析结果如下：

（1）人均GDP。人均GDP与投入冗余变量均呈反向关系，意味着人均GDP的提高可以显著地减少各投入量。人均GDP的提高必然带来文化消费的需求的相应增加，另一方面人均GDP较高的城市可以为文化产业的发展提供完善的配套服务设施，减少产业中企业自身投入，两方面路径都会提升文化产业投入产出效率。

（2）在校人数。在校人数可以间接反映居民的受教育水平，从表3上可知，该变量与冗余变量也都呈负相关关系，即在校人数的增加可以导致文化产业投入量的减少，有利于提高投入产出效率。受教育水平的提高，是引致文化消费增加的关键因素，同时也为文化产业输送所需产业创意人才，从而带动文化产业效率提高。

（3）图书馆藏书。图书馆藏书量可以看作城市文化产业发展基础设施投入的间接反映。其与冗余变量呈正向关系。说明图书藏书量的增加对文化产业效率提升呈反向作用，究其原因图书馆藏书使用率不高，一方面电子图书对传统图书的强烈冲击造成的，另一方面图书馆的便捷性的下降也造成使用率低下。

（4）文化体育与传媒拨款。文化体育与传媒拨款反映政府对文化产业的支持程度，但改变量只进入固定资产原值冗余变量的回归模型，回归系数为负，说明政府的财政支持对文化产业的效率提高呈正向作用。

（5）科技支出。科技支出水平在一定程度反映城市科学技术水平，对冗余变量的回归系数为正，这说明科技支出水平对文化产业投入产出效率并没有起到应有作用，这可能是由于科技支出投向不合理所致。

综上所述，不同城市群受各环境变量的影响是不同的，可能面临较好环境或运气的城市群获得较好的效率，而一些面临较差环境或运气的城市群则造成较差的效率。因此，可以通过调整原投入变量，使得所有城市群面对相同的环境或运气，进而得到真实的效率水平。

3.3 第三阶段投入调整后DEA实证结果

根据第二阶段SFA回归的结果，按照式（3）对投入变量进行调整，然后再重复第一阶段数据处理方法，十大城市群文化产业投入产出效率调整后差异较大，综合技术效率由第一阶段0.64下降到0.41，纯技术效率由之前的0.62下降到0.52，而规模效率由之前0.80上升到0.86。因此，剔除环境影响后十大城市群文化产业综合技术效率下降明显，而规模效率有较大程度提升。

表3 第二阶段SFA回归结果

（1）综合技术效率。十大城市群文化产业综合技术效率数值调整后变化较大，全部低于调整前的文化产业投入产出效率。效率数值在总体上仍然呈现“东高西低”的空间分布格局，处于前列的城市群为山东半岛城市群,珠三角城市群、上三角城市群紧随其后。从引致效率高低原因来看，海峡西岸城市群受环境影响最大，调整前后效率值差额达到0.5，差额大于0.3的还有上三角城市群、京津冀城市群、关中城市群。

（2）纯技术效率。纯技术效率是衡量在规模既定的情况下文化产业发展水平的高低以及产业内规划的合理程度。大多数城市群纯技术效率没有明显改变，其中只有关中城市群由之前的0.99下降到0.11和海峡西岸城市群由1下降到0.56，呈现较大降幅。说明这两个城市群的效率值受环境因素尤其是受政府产业规划因素影响较大，是符合现实状况的。

（3）规模效率。规模报酬是衡量文化产业城市群目前的生产规模与最优生产规模的差距，如果数值越趋向于1说明生产规模越趋向于最优规模。十大城市群规模效率前后调整较小，均值由0.80上升至0.85。调整较大的只有中原城市群和关中城市群，上升幅度为0.38和0.32.

（4）规模报酬变化。调整前山东半岛城市群和珠三角城市群表现为规模报酬不变，其他城市群除了京津冀城市群、上三角城市群和川渝城市群外都表现为规模报酬递减。调整后十大城市都表现为规模报酬递减，这说明十大城市群文化产业目前发展仅重视量的增加，而忽略质的提升。

4 结论与启示

十大城市群投入产出效率自身管理因素亟需提升。运用三阶段DEA模型分析发现，剔除环境因素因素后，十大城市群投入产出数值都低于调整前的效率水平。

十大城市群投入产出效率数值在总体上呈现“东高西低”的空间分布格局，且差距较大。处于前列的城市群都为沿海经济发达地区，表现最好的是山东半岛城市群（0.93）,其次为珠三角城市群（0.74）、上三角城市群（0.56）。最差的关中城市群和中原城市群，其效率值仅为0.11和0.18。

影响文化产业综合技术效率的关键因素是纯技术效率。调整后的规模效率值0.85，而纯技术效率值仅为0.51，纯技术效率明显低于规模效率，这一结论与王家庭（2009）、蒋萍（2011）正好相反。

十大城市群投入产出调整后全部处于规模报酬递减状态，结合规模效率值来看，原因可能是目前地方政府对文化产业非常重视，但在发展过程，较多关注关注量的提高，对质的发展的重视不够，在数值上反映纯技术效率值均值较低仅0.51。

综上所述，我国十大城市群文化投入产出效率亟需提升。首先，重视城市群内部文化产业结构优化，依托城市群各自资源禀赋优势，形成个性化、集约化文化产业发展模式。其次城市群文化产业应当重视文化品牌培育，从战略规划、内容研发、产业定位等产业价值链通盘考虑品牌塑造。再次，优化产业环境，提升本区域的人力资源水平，同时加大科技创新力度，建设各种公共文化设施，但需注意度的把握，反对无节制的大搞文化形象工程。最后，重视中西部城市群文化产业投入产出效率的提升，改变目前东西部发展不均衡空间格局。

[1]何里文，袁晓玲等.中国文化产业全要素生产率变动、区域差异分析[J].经济问题探索,2012，（9）.

[2]王家庭，张容.基于三阶段DEA模型的中国31省市文化产业效率研究[J].中国软科学，2009，（9）.

[3]马萱，郑世林.中国区域文化产业投入产出效率研究综述与展望[J].经济学动态，2010，（3）.