| 标题 | 环渤海地区文化产业技术效率及其影响因素实证研究 |
| 范文 | 王家庭+张浩若 [摘 要]通过对环渤海地区五省二市2005～2011年的面板数据构建了随机前沿生产模型和技术无效率影响因子模型，对该地区文化产业技术效率进行了估计，并对影响因素进行了实证检验，得出了具有较强现实意义的结论，并提出了相应的政策建议。 [关键词]环渤海地区；文化产业；技术效率 [中图分类号] F127；G124 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2014）02-0067-05 一、引 言 文化产业作为一个朝阳产业，在国民经济中正发挥着越来越重要的作用，2009年，国家出台了《文化产业振兴规划》，把文化产业提高到国家战略性新兴产业的高度，我国文化产业发展面临前所未有的机遇。文化产业在这几年取得了较快的发展，2004年全国文化产业增加值3 439亿元，2008年达到7 166亿元，2010年我国文化及相关产业增加值为11 052亿元，占国内生产总值（GDP）的比重为2.75%，相比之下，环渤海地区五省二市除了北京文化产业增加值占地区生产总值的比重为12.3%，大大高于国家比重之外，其余地区或者与全国比重持平或者低于全国比重，并且地区之间发展很不平衡，北京2011年文化产业增加值达到了2 000亿元，而山西2011年文化产业增加值才312亿元。整个环渤海地区文化产业虽然发展较快，但是离支柱产业的标准尚有一段距离，而在美国，各地区文化产业已经占到了GDP的10%以上。仅从环渤海地区五省二市而言，该地区文化产业仍然存在一系列的问题：总体规模小，效益不高；区域、城乡、结构发展不平衡；文化产业人才缺乏；市场化运作程度不高等。尤其是代表文化产业未来发展方向高技术、高知识密集型的创意性文化产业，更是发展滞后，需要引起我们高度的重视。 二、模型构建、数据来源与变量界定 （一）SFA模型 Dennis J.Aigner，C.A. Knox Lovell，and Peter Schmidt（1977）[1]和Meeusen ，Broeck （ 1977）[2]以及Battese， Corra （1977）[3]等人分别独立提出，这是一种利用参数法对技术效率进行测度的方法，与非参数的数据包络分析方法（DEA）正好相对应。其中，Battese和Coelli （1995）[4]对前人的研究进行了扩展，并引入了时间的概念，使得SFA可以对面板数据进行测度，具有更好的适用性。模型如下： yit=f（xit，β）exp（vit-uit），i=1，…N，t=1，…T （1） 其中，yit表示第i个决策单位（DMU）在t期的产出，xit表示第i个DMU在t期各种要素投入，β代表模型的待估参数，随即误差项εt被分成两个部分解释：vit表示随机扰动的影响，称为随机误差项，呈正态分析；uit表示技术的非效率，称为非负误差项，呈非负断尾正态分布，且满足uit=uiexp（-η（t-T）），参数η表示时间因素对技术非效率uit的影响，在η>0，η=0和η<0的情况下，分别表示技术效率（-uit）随时间变化而递增、不变和递减。 为了分析随机误差项εi中uit和vit各自的影响程度，Battese和Coelli（1995）设置了方差参数γ=■，很明显γ在0到1之间，如果γ=0，表示随机误差全部来自于vit，这时就不需要采用SFA方法，直接用最小二乘法即可，如果γ=1，此时随机误差线全部来自于uit，此时也不需要用SFA方法，用确定性前沿分析法即可。 Battese和Coelli（1995）将技术效率定义为： TEit=exp（-uii）= ■ （2） 当uit=0时，DMU位于生产前沿面上，为技术有效，如果uit<0，则位于前沿面下面，为技术无效率。TEit越大，表示技术效率越高，其倒数则表示在当前投入下产出扩张的程度。 如果对公式（1）两边取对数，即可得到线性方程：lnyit=lnf（xit，β）+ uit-vit （3） SFA利用极大似然方法估计各个参数值，并以技术无效率的条件期望作为技术效率值，与非参数方法的DEA相比，一般不会出现效率值均为一的结果，并且充分考虑了每个样本的信息，计算结果比较可靠。 本文分析五省二市 2006～2011年文化产业的前沿效率，采用Battese和Coelli（1995）的基本公式，并采用超越对数函数形式，因为超对数函数能够考虑资本和劳动的交互影响对于产出的影响，而柯布-道格拉斯函数则替代弹性固定为1[5]，同时，本文借鉴Yener Altunbas ， Ming-Hau Liu（2000）[6]等人在研究银行效率时表征技术变动的变量1+t+t2，具体模型如下： ln（yit）= β0+β1ln（kit）+β2ln（lit）+■β3（lnKit）2■β4（lnlit）2+ β5ln（kit）？鄢ln（lit）+β6t+β7t2+vit-uit （4） uit= δ0+δ1lnDistrict+δ2lnMarket+δ3lnOpen+δ4lnGDP+ δ5lnJG+δ6lnS+δ7lnCity+wit （5） （4）式表示超越对数随机前沿函数，（5）式表示无效率影响因子方程，式中变量如表1所示。 （二）数据来源及变量界定 由于国家统计局于2012年公布了最新的《文化及相关产业分类》，对2004年的分类进行了重大调整，取消了文化产业核心层、文化产业外围层和相关文化产业层的分类，而将文化产业分为“文化产品的生产”和“文化相关产品的生产”两个层次9大类，但是由于2005～2011年间各省均按照2004年标准进行统计，为了保证分析口径的一致，本文选取环渤海地区五省二市2005～2011年7年的数据，数据来源于国家统计局，《中国文化文物统计年鉴》、五省二市统计局。 对于影响随机误差项的因素，本文假设了7个因素，具体原因如下： 第一，地区差异影响前沿效率。在环渤海地区中，北京作为我国政治、经济、文化中心，其发展文化产业的条件可以说是得天独厚，并且其经济发展水平也远高于其他五省一市，因此可以设置0-1变量，将北京地区设为1，环渤海地区其他省市设为0，以检验地区差异对该地区文化产业前沿效率的影响程度。 第二，市场化程度与前沿效率正相关。市场化程度是表征市场机制起主要作用的经济范围，市场化程度越高，越能鼓励竞争、创新，促进企业提高效率，降低成本。本文使用樊纲[7]等学者编制的市场化进程指数①的对数反映各个地区的市场化程度对公司效率的影响。但是，该书只给出了1997～2007年间的数据，对于其余年份的指数，本文从采用董晓宇、郝灵艳[8]得出的中国市场化进程指数平均增长率予以线性平滑。 第三，对外开放程度影响前沿效率。对外开放程度往往意味着一个国家和地区对外接触的程度，开放程度高，文化产业也就有更多的机会走出去，参与国际竞争，从而获得先进的管理经验、创新思维和市场。但是否就对上市公司的前沿效率产生积极的影响，尚需进行实证。本文使用环渤海地区各年进出口总额占GDP比重表示各地区对外开放程度。 第四，地区GDP规模及其增长会对文化产品的需求产生正向的作用。一个地区GDP规模越大，增长越快，对于文化产业就会产生更多的需求，进而会促进文化类公司产出规模的扩大。本文使用各地区2006～2011年各地区GDP的对数，来分析经济规模对文化产业前沿效率的影响。 第五，各地区文化产业机构数量对前沿效率产生影响。一般来说，机构数量多，竞争激烈，会鼓励创新和成本节约，从而提高效率，但是过度分散的市场又会导致缺乏规模经济，带来无效率，因此本文通过对文化产业机构数量的对数来衡量规模效应对公司的影响是正向还是负向，从而判断文化类公司的适宜规模。 第六，文化产业从业人员中中高级职称比重会对前沿效率产生影响。文化产业从业人员中中高级职称比重代表了文化产业中真正具有创意和管理能力的人力资源，对于整个文化产业的发展具有直接和决定性的意义，一般来说，拥有中高级职称人员越多的地区，其文化产业发展更迅速，更具有创新意识和管理水平，对文化产业允许效率具有积极的意义。 第七，环渤海地区城市化率对前沿效率产生影响。城市化水平的高低对文化产品的需求具有重要的意义，城市化水平低，地区经济一般以一二产业为主，居民的精神产品需求不高，对文化产品的需求也不高；而城市化水平高，第三产业发达，居民对文化产品的需求就高，文化产业发展的市场空间更大。 当然这些影响因素仅仅是先验性假定，对于环渤海地区的前沿效率的影响到底如何，还必须进行实证检验。 上述数据来自于环渤海地区2005～2011年统计年鉴、2005～2011年《中国文化文物统计年鉴》、以及樊纲等人所著《中国市场化指数：各地区市场化相对进程2011年报告》。所有数据均已进行指数平减②，以2005年为基期。其中，内蒙古仅中部包含在环渤海地区范围内，但是由于数据统计的原因，仅能够得到全省数据，因此在分析时以全省数据计算。各个变量的描述性统计可见表2。 三、实证结果及分析 （一）随即前沿模型实证结果分析 本文使用Frontier4.1对上述随机前沿模型进行实证分析，下面分别给出了随机前沿生产模型各个自变量的估计值和成本无效率因子影响因素的参数估计值，其次对上述参数值进行解释，最后比较环渤海地区五省二市7年间的成本无效率的变动趋势（见表3）。 从表3可以看出，方差参数γ=0.7631，在1%水平上显著，这表明随机误差项ε中76%以上由技术无效率引起，而只有24%才是由不可控的纯随机因素造成。因此采用随机前沿分析方法是正确的。并且最大似然值为-79.7298，在1%的水平上显著，说明模型拟合较好。从各个变量的系数上来看： 第一，资本变量的系数为0.46，而其统计量在1%水平上显著，这说明资本投入和环渤海地区文化产业增加值是正相关的，资本投入每增加1%，可以带来文化产业增加值提高0.42%，并且，其二次方变量，β3的系数为正，并且统计量也在1%水平上显著，这说明资本带来产出增加的速度在上升。这反映了随着环渤海地区文化产业还处于投资高峰期，对资本的需求处于不断增加阶段，每一单位资本的增加可以带来额外的效率提高。 第二，劳动变量的系数为0.58，T统计量在1%水平上显著，这说明劳动力以及知识在文化产业中具有较资本更加重要的地位，对文化产业产出具有明显的促进作用。而且，劳动的产出弹性大于资本的产出弹性，这也正好说明了文化产业是一个知识密集型产业，而不是资本密集型。但是，β4同β3类似，也是系数显著的为正，这说明了随着时间的变化，劳动力提高文化产业上市公司产出的速度在上升，反映了随着我国对文化产业的重视和我国文化产业的规模不断增加，知识要素投入带来的高增长效应在逐渐增强。同时，lnk和lnl的系数之和为1.04，具有轻微的规模效应，这说明当前我国文化产尚未表现出明显的外部规模经济，主要原因有两个：一方面，文化产业作为一个知识和创意高度密集的行业，创意和品牌等规模以外的因素对于产出的影响往往更加明显；另一方面，环渤海地区文化产业总体的规模尚小，除北京以外的地区占GDP比重不足3%，文化产业的集聚尚未形成规模，也就难以表现出显著的规模效应。 第三，β5的系数为1.08，其T统计量显著，这反映了资本和劳动的复合对环渤海地区文化产业产出具有积极的作用，也就是说，资本和劳动同时增加或者减少，对文化产业产出也会产生增加或者减少的作用，如果二者反向变动，则需要根据二者各自变动范围确定影响。 第四，T的系数为0.21，统计量在1%的水平上显著，即每年因为技术进步的原因能使环渤海地区文化产业的收入提高17%，T2的统计量不显著，说明技术进步对文化产业产出的作用基本维持在一个稳定的水平上，没有随时间变化表现出明显的波动趋势。 （二）技术无效率因子分解模型实证结果分析 同时，通过在Frontier4.1中设置The Effects Model，本文也得出对技术无效率因素分解模型的参数估计值，如表4所示。 从表4可以看出，除了机构变量以外的各个变量均通过了1%的显著性检验，且基本符合本文在前面设定的先验性假设，具体分析如下： 第一，地区变量δ0的系数为-0.29，T统计量为85，通过1%的显著性检验，这说明了环渤海地区变量对文化产业技术效率有重要的影响，即如果该地区为北京，则北京地区的文化产业比环渤海地区其余五省一市低0.29个百分点。其主要原因是北京地区文化产业高度发达，相对于环渤海的其他地区具有很强的效率优势。 第二，市场化进程指数δ1系数为-0.013，这说明地区市场化水平对文化产业的技术效率具有积极的影响，市场化程度较高，则意味着技术无效率就较低，也即技术效率比较高。 第三，对外开放程度变量的系数δ3为-0.016。这表示对外开放程度提高对于提高技术效率是有积极影响的，对外开放程度高，往往可以带来国外先进的管理经验、引进国外人才，还可以打开国外市场，从而促进环渤海地区文化产业效率迅速提高。 第四，lnGDP的系数-0.03。这说明，地区经济规模及其发展速度对环渤海地区文化产业技术效率也具有积极的影响。 第五，lnJG反映文化产业竞争程度的机构数量，其系数为0.19，且未通过10%的显著性检验，这说明环渤海地区文化产业企业数量对技术效率的影响明显。 第六，lnS的系数为-1.02，这说明具有中高职称员工比重的地区，其文化产业技术效率明显低于其他地区。原因是很明显的，文化产业作为高知识密集型产业，高素质人才对于行业的发展和产业的增长具有非常重要的促进作用。 第七，lnCity的系数为-0.32，且通过了1%的显著性检验，这说明城市化的发展对于文化产业的效率提高具有积极的作用。一般而言，城市化率高，该地区对于文化产业产品的需求越强，文化产品的市场越大，越能吸引文化企业集聚，并通过相互的竞争和模仿促进产业的发展，从而提高了整个产业的效率。 四、结论及政策建议 本文通过对环渤海地区五省二市2005～2011年的面板数据构建了随机前沿生产模型和技术无效率影响因子模型，对该地区文化产业技术效率进行了估计，并对影响因素进行了实证检验，上述实证研究反映了环渤海地区文化产业具有如下特征： 第一，从生产模型来看。环渤海地区文化产业劳动的产出弹性显著大于资本的产出弹性，说明了高素质人才在文化产业发展过程中的重要作用，其对于上市公司产出的贡献都在随着时间的推移而不断增强，但是劳动和资本的弹性之和并没有表现出明显的规模效应，这并不符合文化产业作为一个朝阳产业所应该具有的快速发展和高增长的要求，也不利于我国的文化产业迅速形成规模，参与国际竞争。上述现象一个重要的原因是全国性的问题，即文化产业的高素质人才严重缺乏，据统计，我国2008年文化产业从业人员为1 182万人，占全国就业人员（77 480万人）的1.53%，其中拥有中级职称的高素质人员不到7%。相比之下，美国“核心版权”产业的就业人员为560万人，占美国就业人员总数的4.05%，如果是“总体版权产业”，这一比率达到了8.51%；而另一个文化产业大国英国，其相关产业就业人数也达到了总就业人员的4.1%；而且，发达国家文化产业中“创意性”劳动力比率已经达到了30%以上。创意性人才的缺乏，是当前我国文化产业发展最主要问题。 第二，从无效率模型和文化产业的技术效率值来看。环渤海地区文化产业技术效率总体不高，平均只有0.29，同时地区变量对文化产业技术效率的影响很大，北京地区和非北京地区的技术效率随着时间的推移表现出更大的差异性。其中，宏观经济状况、第三产业发展水平、中高级职称人员比重、对外开放程度和市场化进程指数对于技术效率具有积极作用。这些因素中，最重要的是中高级职称人员比重。这说明，文化产业中高级管理人才和高级创意人才对于文化产业效率的提高具有重要意义。 根据上述实证结论和当前我国文化产业发展的现状，本文提出以下政策建议： 第一，大力培养环渤海地区文化产业人才。鉴于创意性人才在当前文化产业发展中的重要作用，要促进环渤海地区文化产业实现跨越式发展，形成区域的特色，在国内外竞争中胜出，就必须大力培养、引进创意人才，通过制定相关政策破除不利于人才流动的限制，例如性别、年龄、地域等，促进人才聚集效应的产生；培育鼓励创新、宽容的文化氛围；对于鼓励高素质人才参与创业，给予资金、审批上的支持。 第二，进一步放开环渤海地区文化市场。要继续推进文化体制改革，放开环渤海地区市场，给予市场更大的自由度，让市场成为文化产业中资源配置的主体，将当前改革的重点从微观企业体制改革进一步推向宏观体制改革，包括加快政府职能转变，以政策调节、市场监管、社会管理和公共服务职能为主。同时要进一步放开环渤海地区文化产业的准入范围，鼓励民营资本、外资进入文化产业，通过竞争实现企业效率的提高。 第三，给予环渤海地区文化产业发展以政策支持。虽然我国于2009年制定了《文化产业振兴规划》，但是相比于各个行业具体的需求和问题来说，仍然不够。在环渤海地区内要对我国重点发展的行业如文化创意、影视制作、出版发行、印刷复制、广告等在产品结构、组织结构、所有制结构、技术结构以及区域结构等方面进行更进一步的规定和引导，促进产业整合，形成规模效应，在环渤海地区形成以“文化产业园区”为集聚区和增长点的产业发展模式。 第四，提高环渤海地区的对外开放水平。在环渤海地区文化产业发展中，要把中国民族文化与现代科技结合的产品推向世界，转变对外贸易的重心，成为文化和思想的输出大国，鼓励中国的文化企业走出去，参与国际文化交流，求同存异，获得发展的新思路和新市场，同时鼓励外资进入，形成鲶鱼效应，促进竞争，提供环渤海地区的对外开放水平，推动文化产业向高文化附加值和高科技附加值的产业结构转变。 （二）技术无效率因子分解模型实证结果分析 同时，通过在Frontier4.1中设置The Effects Model，本文也得出对技术无效率因素分解模型的参数估计值，如表4所示。 从表4可以看出，除了机构变量以外的各个变量均通过了1%的显著性检验，且基本符合本文在前面设定的先验性假设，具体分析如下： 第一，地区变量δ0的系数为-0.29，T统计量为85，通过1%的显著性检验，这说明了环渤海地区变量对文化产业技术效率有重要的影响，即如果该地区为北京，则北京地区的文化产业比环渤海地区其余五省一市低0.29个百分点。其主要原因是北京地区文化产业高度发达，相对于环渤海的其他地区具有很强的效率优势。 第二，市场化进程指数δ1系数为-0.013，这说明地区市场化水平对文化产业的技术效率具有积极的影响，市场化程度较高，则意味着技术无效率就较低，也即技术效率比较高。 第三，对外开放程度变量的系数δ3为-0.016。这表示对外开放程度提高对于提高技术效率是有积极影响的，对外开放程度高，往往可以带来国外先进的管理经验、引进国外人才，还可以打开国外市场，从而促进环渤海地区文化产业效率迅速提高。 第四，lnGDP的系数-0.03。这说明，地区经济规模及其发展速度对环渤海地区文化产业技术效率也具有积极的影响。 第五，lnJG反映文化产业竞争程度的机构数量，其系数为0.19，且未通过10%的显著性检验，这说明环渤海地区文化产业企业数量对技术效率的影响明显。 第六，lnS的系数为-1.02，这说明具有中高职称员工比重的地区，其文化产业技术效率明显低于其他地区。原因是很明显的，文化产业作为高知识密集型产业，高素质人才对于行业的发展和产业的增长具有非常重要的促进作用。 第七，lnCity的系数为-0.32，且通过了1%的显著性检验，这说明城市化的发展对于文化产业的效率提高具有积极的作用。一般而言，城市化率高，该地区对于文化产业产品的需求越强，文化产品的市场越大，越能吸引文化企业集聚，并通过相互的竞争和模仿促进产业的发展，从而提高了整个产业的效率。 四、结论及政策建议 本文通过对环渤海地区五省二市2005～2011年的面板数据构建了随机前沿生产模型和技术无效率影响因子模型，对该地区文化产业技术效率进行了估计，并对影响因素进行了实证检验，上述实证研究反映了环渤海地区文化产业具有如下特征： 第一，从生产模型来看。环渤海地区文化产业劳动的产出弹性显著大于资本的产出弹性，说明了高素质人才在文化产业发展过程中的重要作用，其对于上市公司产出的贡献都在随着时间的推移而不断增强，但是劳动和资本的弹性之和并没有表现出明显的规模效应，这并不符合文化产业作为一个朝阳产业所应该具有的快速发展和高增长的要求，也不利于我国的文化产业迅速形成规模，参与国际竞争。上述现象一个重要的原因是全国性的问题，即文化产业的高素质人才严重缺乏，据统计，我国2008年文化产业从业人员为1 182万人，占全国就业人员（77 480万人）的1.53%，其中拥有中级职称的高素质人员不到7%。相比之下，美国“核心版权”产业的就业人员为560万人，占美国就业人员总数的4.05%，如果是“总体版权产业”，这一比率达到了8.51%；而另一个文化产业大国英国，其相关产业就业人数也达到了总就业人员的4.1%；而且，发达国家文化产业中“创意性”劳动力比率已经达到了30%以上。创意性人才的缺乏，是当前我国文化产业发展最主要问题。 第二，从无效率模型和文化产业的技术效率值来看。环渤海地区文化产业技术效率总体不高，平均只有0.29，同时地区变量对文化产业技术效率的影响很大，北京地区和非北京地区的技术效率随着时间的推移表现出更大的差异性。其中，宏观经济状况、第三产业发展水平、中高级职称人员比重、对外开放程度和市场化进程指数对于技术效率具有积极作用。这些因素中，最重要的是中高级职称人员比重。这说明，文化产业中高级管理人才和高级创意人才对于文化产业效率的提高具有重要意义。 根据上述实证结论和当前我国文化产业发展的现状，本文提出以下政策建议： 第一，大力培养环渤海地区文化产业人才。鉴于创意性人才在当前文化产业发展中的重要作用，要促进环渤海地区文化产业实现跨越式发展，形成区域的特色，在国内外竞争中胜出，就必须大力培养、引进创意人才，通过制定相关政策破除不利于人才流动的限制，例如性别、年龄、地域等，促进人才聚集效应的产生；培育鼓励创新、宽容的文化氛围；对于鼓励高素质人才参与创业，给予资金、审批上的支持。 第二，进一步放开环渤海地区文化市场。要继续推进文化体制改革，放开环渤海地区市场，给予市场更大的自由度，让市场成为文化产业中资源配置的主体，将当前改革的重点从微观企业体制改革进一步推向宏观体制改革，包括加快政府职能转变，以政策调节、市场监管、社会管理和公共服务职能为主。同时要进一步放开环渤海地区文化产业的准入范围，鼓励民营资本、外资进入文化产业，通过竞争实现企业效率的提高。 第三，给予环渤海地区文化产业发展以政策支持。虽然我国于2009年制定了《文化产业振兴规划》，但是相比于各个行业具体的需求和问题来说，仍然不够。在环渤海地区内要对我国重点发展的行业如文化创意、影视制作、出版发行、印刷复制、广告等在产品结构、组织结构、所有制结构、技术结构以及区域结构等方面进行更进一步的规定和引导，促进产业整合，形成规模效应，在环渤海地区形成以“文化产业园区”为集聚区和增长点的产业发展模式。 第四，提高环渤海地区的对外开放水平。在环渤海地区文化产业发展中，要把中国民族文化与现代科技结合的产品推向世界，转变对外贸易的重心，成为文化和思想的输出大国，鼓励中国的文化企业走出去，参与国际文化交流，求同存异，获得发展的新思路和新市场，同时鼓励外资进入，形成鲶鱼效应，促进竞争，提供环渤海地区的对外开放水平，推动文化产业向高文化附加值和高科技附加值的产业结构转变。 （二）技术无效率因子分解模型实证结果分析 同时，通过在Frontier4.1中设置The Effects Model，本文也得出对技术无效率因素分解模型的参数估计值，如表4所示。 从表4可以看出，除了机构变量以外的各个变量均通过了1%的显著性检验，且基本符合本文在前面设定的先验性假设，具体分析如下： 第一，地区变量δ0的系数为-0.29，T统计量为85，通过1%的显著性检验，这说明了环渤海地区变量对文化产业技术效率有重要的影响，即如果该地区为北京，则北京地区的文化产业比环渤海地区其余五省一市低0.29个百分点。其主要原因是北京地区文化产业高度发达，相对于环渤海的其他地区具有很强的效率优势。 第二，市场化进程指数δ1系数为-0.013，这说明地区市场化水平对文化产业的技术效率具有积极的影响，市场化程度较高，则意味着技术无效率就较低，也即技术效率比较高。 第三，对外开放程度变量的系数δ3为-0.016。这表示对外开放程度提高对于提高技术效率是有积极影响的，对外开放程度高，往往可以带来国外先进的管理经验、引进国外人才，还可以打开国外市场，从而促进环渤海地区文化产业效率迅速提高。 第四，lnGDP的系数-0.03。这说明，地区经济规模及其发展速度对环渤海地区文化产业技术效率也具有积极的影响。 第五，lnJG反映文化产业竞争程度的机构数量，其系数为0.19，且未通过10%的显著性检验，这说明环渤海地区文化产业企业数量对技术效率的影响明显。 第六，lnS的系数为-1.02，这说明具有中高职称员工比重的地区，其文化产业技术效率明显低于其他地区。原因是很明显的，文化产业作为高知识密集型产业，高素质人才对于行业的发展和产业的增长具有非常重要的促进作用。 第七，lnCity的系数为-0.32，且通过了1%的显著性检验，这说明城市化的发展对于文化产业的效率提高具有积极的作用。一般而言，城市化率高，该地区对于文化产业产品的需求越强，文化产品的市场越大，越能吸引文化企业集聚，并通过相互的竞争和模仿促进产业的发展，从而提高了整个产业的效率。 四、结论及政策建议 本文通过对环渤海地区五省二市2005～2011年的面板数据构建了随机前沿生产模型和技术无效率影响因子模型，对该地区文化产业技术效率进行了估计，并对影响因素进行了实证检验，上述实证研究反映了环渤海地区文化产业具有如下特征： 第一，从生产模型来看。环渤海地区文化产业劳动的产出弹性显著大于资本的产出弹性，说明了高素质人才在文化产业发展过程中的重要作用，其对于上市公司产出的贡献都在随着时间的推移而不断增强，但是劳动和资本的弹性之和并没有表现出明显的规模效应，这并不符合文化产业作为一个朝阳产业所应该具有的快速发展和高增长的要求，也不利于我国的文化产业迅速形成规模，参与国际竞争。上述现象一个重要的原因是全国性的问题，即文化产业的高素质人才严重缺乏，据统计，我国2008年文化产业从业人员为1 182万人，占全国就业人员（77 480万人）的1.53%，其中拥有中级职称的高素质人员不到7%。相比之下，美国“核心版权”产业的就业人员为560万人，占美国就业人员总数的4.05%，如果是“总体版权产业”，这一比率达到了8.51%；而另一个文化产业大国英国，其相关产业就业人数也达到了总就业人员的4.1%；而且，发达国家文化产业中“创意性”劳动力比率已经达到了30%以上。创意性人才的缺乏，是当前我国文化产业发展最主要问题。 第二，从无效率模型和文化产业的技术效率值来看。环渤海地区文化产业技术效率总体不高，平均只有0.29，同时地区变量对文化产业技术效率的影响很大，北京地区和非北京地区的技术效率随着时间的推移表现出更大的差异性。其中，宏观经济状况、第三产业发展水平、中高级职称人员比重、对外开放程度和市场化进程指数对于技术效率具有积极作用。这些因素中，最重要的是中高级职称人员比重。这说明，文化产业中高级管理人才和高级创意人才对于文化产业效率的提高具有重要意义。 根据上述实证结论和当前我国文化产业发展的现状，本文提出以下政策建议： 第一，大力培养环渤海地区文化产业人才。鉴于创意性人才在当前文化产业发展中的重要作用，要促进环渤海地区文化产业实现跨越式发展，形成区域的特色，在国内外竞争中胜出，就必须大力培养、引进创意人才，通过制定相关政策破除不利于人才流动的限制，例如性别、年龄、地域等，促进人才聚集效应的产生；培育鼓励创新、宽容的文化氛围；对于鼓励高素质人才参与创业，给予资金、审批上的支持。 第二，进一步放开环渤海地区文化市场。要继续推进文化体制改革，放开环渤海地区市场，给予市场更大的自由度，让市场成为文化产业中资源配置的主体，将当前改革的重点从微观企业体制改革进一步推向宏观体制改革，包括加快政府职能转变，以政策调节、市场监管、社会管理和公共服务职能为主。同时要进一步放开环渤海地区文化产业的准入范围，鼓励民营资本、外资进入文化产业，通过竞争实现企业效率的提高。 第三，给予环渤海地区文化产业发展以政策支持。虽然我国于2009年制定了《文化产业振兴规划》，但是相比于各个行业具体的需求和问题来说，仍然不够。在环渤海地区内要对我国重点发展的行业如文化创意、影视制作、出版发行、印刷复制、广告等在产品结构、组织结构、所有制结构、技术结构以及区域结构等方面进行更进一步的规定和引导，促进产业整合，形成规模效应，在环渤海地区形成以“文化产业园区”为集聚区和增长点的产业发展模式。 第四，提高环渤海地区的对外开放水平。在环渤海地区文化产业发展中，要把中国民族文化与现代科技结合的产品推向世界，转变对外贸易的重心，成为文化和思想的输出大国，鼓励中国的文化企业走出去，参与国际文化交流，求同存异，获得发展的新思路和新市场，同时鼓励外资进入，形成鲶鱼效应，促进竞争，提供环渤海地区的对外开放水平，推动文化产业向高文化附加值和高科技附加值的产业结构转变。 |
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