武汉时尚产业与新媒体产业的融合协调性研究

罗玉洁 金婕 金勇

【摘要】本文运用主成分分析法和协调度发展模型，构建了时尚产业和新媒体产业发展水平评价指标体系，以全国具有代表性的15个城市为研究对象，对各个城市的时尚产业和新媒体产业进行综合评价，并且通过协调度发展模型对15个城市的时尚产业发展水平和新媒体发展水平协调度进行分析。研究发现，武汉时尚产业和新媒体产业的融合协调性属于中度协调发展型，与深圳、广州等城市具有一定的空间差异性，整体协调度中等。

【关键词】时尚产业；新媒体产业；主成分分析法

一、引言

时尚产业作为现代都市的活力标杆，是文化与传统制造业的结合体，逐渐成为社会经济发展的重要动力，纺织服装、服饰业作为时尚产业的内核产业最能体现这一点。随着互联网的不断发展，以互联网、移动媒体端（微博、微信）、数字电视为信息载体的新媒体产业，以其迅猛丰富的信息传播形式，在时尚设计、营销领域拥有重要的话语权。

目前，时尚产业（服装业）集聚地主要分布在北京、上海、天津、辽宁、山东、江苏、浙江、广东、安徽、福建等省市。武汉作为我国时尚产业（服装业）的集聚地之一，基于新媒体对时尚产业的现实影响力，大力发展时尚产业，研究二者的融合关系，重构时尚产业链，促进第二产业和第三产业协同发展，对武汉建设国家中心城市、提高城市软实力的具有重要的指导意义。

二、时尚产业与新媒体产业协调评价方法

（一）指标选取

时尚产业与新媒体产业的融合协调性发展水平能否全面、合理、真实、科学地评价出来，取决于指标体系建立的科学性。因此，本文构建评价指标体系主要遵循以下：第一，可操作性原则，为保证数据资料的可获得性，方便数据的统计和计算，更好地设计指标体系。本文通过查阅《中国城市年鉴2015》、《中国商品交易市场统计年鉴2015》及各城市2015统计年鉴相关统计资料来获取数据。第二，代表性原则，根据武汉市的实际情况，需要有针对性地选择具有代表性的指标和地区，以保证指标体系的科学性。本文根据数据的可获得性，选择北京、上海、天津、广州、深圳、无锡、常州、宁波、温州、青岛、淄博、泉州、大连、芜湖、武汉等15个代表城市作为实证分析的对象。第三，有效性原则，设计的评价体系要能够反映时尚产业和新媒体产业两者之间的协调性，充分考虑指标的层次性、综合性和动态性、协凋一致性。因此，本文综合上述原则，分别对时尚产业和新媒体产业指标进行界定，构建了具体包含2个复合系统和25个指标的融合协调性水平的指标体系（见表1），其中时尚产业子系统体现了经济环境指标、规模指标、效益指标、潜力指标；新媒体产业子系统体现了互联网的应用、新媒体的效益指标、潜力指标、规模指标。

（二）实证分析

本文各个系统发展水平指数运用主成分分析法来计算。主成分分析运用降维的思想来精簡变量，就是用少数几个因子去描述原始变量之间的联系，其转换的理念是让原始变量指标的线性组合的变异程度达到最大，仅利用几个重要的主成分就能解释原始数据大部分的差异，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，以较少的几个主成分反映原始变量的大部分信息。各因子的权重确定是由综合评价的贡献率来确定的，这样就使得各个因子权重的确定更加客观、科学，不受主观因素的干扰。原始变量与主成分之间具有如下关系：（1）原始变量的线性组合构成了主成分。（2）主成分数目比原始变量数目要少。（3）原始数据的绝大多数信息保留在主成分中。（4）每个主成分之间是相互独立的、不相关的。上述指标较为分散且变量之间具有一定的相关性，因此，本文运用统计软件——SPSS SLaeistic 19.0，运用主成分分析法对上述25个指标进行降维，实现对武汉时尚产业和新媒体产业指标的测度。采用主成分法提取因子，并根据特征根大于1，累计贡献率达80%以上的两个基本原则。依次提取反映时尚产业和新媒体产业二个系统层发展水平的主成分，得出各系统层主成分得分的方差与方差累计贡献率（见表2）。可以将原始的12个指标降维为4个主成分来反映时尚产业发展水平，将原始的13个指标降维为4个主成分反映新媒体产业发展水平，各指标主成分得分系数矩阵（见表3）。

根据SPSS 19.0软件运用主成分分析法得到的数据结果，以主成分综合得分为变量，以因子的方差贡献率占4个因子总方差贡献率的比重作为权重，分别构建时尚产业和新媒体产业发展水平得出综合指数计算公式：

其中，Sl代表时尚产业发展水平指数，S2代表新媒体产业发展指数，时尚产业的4个主成分得分值分别用f.、f2、f3、I4代表，新媒体产业的4个主成分得分值分别用fs、f6、f7、f8代表。fi（i=l，2，3……8）数值分别由主成分得分系数矩阵得到。如

通过S1和S2计算可得出各城市时尚产业和新媒体产业发展水平综合得分（见表4）

由表4可以看出，时尚产业综合发展水平（S1）从高到低依次为：上海>深圳>广州=北京>天津>无锡>宁波>泉州>青岛>常州>武汉>温州>淄博>大连>芜湖；新媒体产业综合发展水平（ S2）从高到低依次为：广州>深圳>北京>上海>泉州>武汉>温州>宁波>芜湖>常州>大连=无锡>青岛>淄博>天津。

（三）时尚产业和新媒体产业的融合协调度评价

协调度是体现系统从无序走向有序的过程，是度量两个子系统之间及两个系统内各要素关系的一个重要特征。它所追求的是一种优化发展。因此，时尚产业和新媒体产业之间存在一种重要联系，我们可以通过衡量它们之间的定量匹配关系来研究时尚产业和新媒体产业的协凋度，为使时尚产业和新媒体产业之间有一种协调关系，描述二者之间的耦合状态，建立协调度模型，本文引入协调度计算公式：

其中，C（i）为i地区的协调度，设整个系统有2个子系统，因此子系统分别为S1，S2。S.和S2为上文中所计算得出的各子系统综合发展水平。

由于综合水平得分存在负值，根据协凋发展度分类标准的要求，方便计算出协调度，需要对数据进行转换，全部变为正值。本文对数据进行最大一最小规范化变换，将原数据列进行线性变换映射到区间[ 0.1，0.9]上，形成新的数据列。公式为：

其中，X”为规范化处理后的数据，X为原数据，minX和maxX分别为原数据列的最小值和最大值，minX和maxX分别为新数据列的最小值和最大值。

计算结果如表5所示，协调度的划分标准类型如表6所示。

三、结论

（一）从时尚产业和新媒体产业发展水平上看，时尚产业的发展水平和新媒体发展水平并不相一致，时尚产业综合发展水平最高的是上海，新媒体产业综合发展水平最高的是广州。时尚产业综合发展水平相对较高的城市有上海、深圳、广州、北京、天津、无锡。新媒体产业综合发展水平相对较高的城市有广州、深圳、北京、上海、泉州和武汉。武汉的新媒体产业发展水平排名靠前，位居第6，但是时尚产业发展水平却相对落后，排名第11。

（二）结合表5表6判定标准可以得出，15个城市的时尚产业和新媒体产业的融合协调度地区差异显著。深圳、广州、上海、北京的协调度分别为0.928、0.913，0.887、0.861属于优质协调发展型；泉州、宁波、武汉、无锡、温州、常州的协调度分别为0.776、0. 698、0.686、0.648、0.647、0.619属于中度协凋发展型；青岛、淄博、天津的协调度分别为0.590、0.534、0.417属于濒临失调衰退型；芜湖和大连的协调度分别为0.395、0.389属于中度失凋衰退型。武汉（0. 686）的协凋度相对于深圳（0.928）、广州（0.913）、上海（0. 887）、北京（0.861）还有一定的差距。

（三）为了继续分析武汉协调度不高的原因，需要分别分析构成系统Sl、S2内部分项得分。时尚产业系统内部的主成分得分呈现出差异性，由旋转成分矩阵从大到小排序：f4（0.952》f1（0.891）>f2（ 0.886》f3（ 0.838）。其中f，由居民人均可支配收入、人口密度、社会消费品零售总额（万元）构成反映经济环境指标。I2由纺织服装、服饰业的资产总计、利润总额构成反映效益指标。f3由纺织服装、服饰业的流动资产比、产值区位熵、利润率构成反映潜力指标。f4由服装市场总摊位数、服装市场营业面积构成反映规模指标。从中可以看出，最能反映时尚产业发展水平的指标是由服装市场总摊位数和市场营业面积构成反映的规模指标。综上所述，武汉在重构时尚产业链中不仅要向上游的服装设计延伸，提高产业核心竞争力，还要向下游的生产能力拓展，扩大时尚产业市场规模，加强时尚产业基地、园区建设，打造一条完整的时尚产业链。

（4）新媒体产业系统内部的主成分得分呈现出差异性从大到小的排序：f5（0.906）﹥f8（ 0.899）﹥f6（0.877）>f7（0.891）。其中f5由电商应用指数、电商发展指数、电商服务指数构成反映的互联网的应用。f6由互联网指数、信息经济指数、数字生活指数、互联网普及率构成反映的新媒体的效益指标。f7由社会消费品零售额、电信业务收入、互联网宽带接入用户构成反映的经济环境指标。f9由万人中在校大学生数构成的潜力指标。从中可以看出，最能反映新媒体产业发展水平的是由电商应用指数、电商发展指数、电商服务指数构成反映的互联网的应用。

综上所述，新媒体产业作为时尚产业与大众之间的重要桥梁，武汉应该以更加丰富的传播方式，大力拓展时尚營销范围，提高武汉人民的时尚意识，普及相关时尚知识，这对武汉整个时尚产业的发展具有极为重要的作用。

参考文献：

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