中国文化产业全要素生产率时空分异及收敛性

2022-02-16 07:10钟韵珊王东方杨琬婷
武夷学院学报 2022年12期
关键词:测度文化产业要素

钟韵珊,王东方,杨琬婷

(1.武夷学院 马克思主义学院 闽北红色文化研究中心,福建 武夷山 354300;2.武夷学院 商学院,福建 武夷山 354300)

文化实力是一个国家或地区综合竞争力的重要组成部分,文化产业的高质量发展通过推动经济发展方式转变推动国家或区域经济的转型升级,提升区域经济发展质量。近年来的发展,我国逐步形成以文化内容为纽带、与关联产业关联度日益提升的庞大产业集群,为经济转型发展提供新动能。2012—2018 年文化及相关产业(以下简称为文化产业)增加值由18 071亿元增加到41 171 亿元,占GDP 比重由3.48%提高到4.48%。我国文化产业在快速发展的同时,尚未走出“高投入、低收益”的困境[1]。文化产业发展仍然呈现显著的要素驱动特征,技术创新等要素引领文化产业高质量发展的作用尚未充分显现。

全要素生产率(total factor productivity,TFP)和要素投入是产业发展的内在动因[2],是导致区域产业、经济发展差距的关键因素[3]。高质量发展是“十四五”时期中国文化产业发展的根本要求和战略定位[4],加快推进文化产业供给侧结构性改革,推动文化产业发展由要素投入驱动向创新驱动转变,实现发展动力变革,效率变革,提高全要素生产率,实现“集约式发展”,是实现中国文化产业高质量发展的关键。针对中国区域间文化产业发展差异,TFP 在不同区域文化产业异质性演化的过程中发挥的作用是否一致;如果文化产业全要素生产率(total factor productivity of cultural industry,CTFP)存在差异,随着时间的推移,TFP间的差异是呈扩大还是缩小态势?在刻画CTFP 时空演化特征的基础上,探究CTFP 的收敛性及其成因,以期为政府政策制定、企业战略决策提供参考。

1 文献综述

作为区域经济发展新动能的文化产业,中国文化产业效率问题受到广大学者的关注,大量文献研究文化产业效率,主要研究内容包括以下两个方面:一是文化产业效率的测度和效率演化特征,二是文化产业效率演化机制的研究。文化产业效率测度方面,王家庭等[5]、马萱等[6]、蒋萍等[7]、袁海等[8]、马跃如等[9]、王惠等[10]、雷宏振等[11]分别采用DEA、超效率DEA、三阶段DEA 等方法测度我国省级文化产业效率,研究发现我国文化产业效率整体处在较低水平且存在显著的区域差异。赵阳等[12]、王从春[13]等采用随机前沿模型测度我国省域文化产业效率并分析其影响因素,研究结论同采用DEA 测度方法研究结果一致。我国经济发展进入新常态阶段以来,很多研究开始关注文化产业高质量发展,开展CTFP 相关研究,王家庭等[1]、韩东林等[14]研究发现,我国文化制造业绿色TFP 处在较低水平且呈现显著的区域差异。郭兰平测度江西省11 个地级市CTFP 并分析其动态演化,研究发现样本城市CTFP 在研究期间改善不明显且呈现显著的城市间差异[15]。文化产业效率演化机制研究方面,赵阳等[12]、王从春等[13]研究发现区域经济发展水平、科技发展水平、政府财政支持对区域文化产业效率的提升有显著的促进作用[12-13]。

已有文献主要采用DEA 和SFA 方法测度文化产业效率并分析效率演化的内在动因,但对于TFP 在文化产业发展中所起的作用及TFP 演化趋势未做深入的研究,而深度揭示我国CTFP 演化特征及其敛散性特征,探究敛散性演化机制,对于政府制定推动文化产业高质量发展政策措施、企业制定发展战略具有重要的理论和现实意义。鉴于此,采用SBM-DEA 模型和Malmquist 模型测度2012—2018 年我国30 个省(市、区)CTFP,刻画CTFP 时空演化特征,探究CTFP区域收敛性特征并分析其内在机理。

2 模型选取及变量说明

2.1 模型选择

2.1.1 SBM-DEA 模型

SBM-DEA 模型是非径向、非角度基于松弛变量的效率评价模型,改模型在测度效率时允许投入或产出变量非同比例缩减或放大,能够更为准确的测度决策单元效率。

2.1.2 Malmquist-Luenberger 指数模型

为测算不同时期CTFP 的变化情况,借鉴Fare 等研究方法[16],在SBM-DEA 模型的基础上构造从t 时期到t+1 时期的Malmquist-Luenberger 模型,模型说明见相关文献;借鉴Song 等[17]、程惠芳等研究方法[18],将ML 指数转化为TFP。

2.1.4 收敛模型

(1)σ 收敛

σ 收敛是不同地区间相关指标的离差随时间推移而趋于减小的过程[19]。

(2)β 收敛

β 收敛是在新古典经济学经济趋同理论基础上由Barro 和Sala-I-Martin 提出的[20]。β 收敛是σ 收敛的必要条件,β 收敛包括绝对β 收敛和条件β 收敛。绝对β收敛通过构建横截面回归方程检验研究对象经过一段时间的发展,是否可以消除发展差距,达到某一稳态水平。条件β 收敛认为不同区域的发展呈现一定的路径依赖特征,最终不同区域收敛于各自的稳态水平,但发展水平先进和落后地区间的差异有可能长期存在。根据估计的β 值,可以测算CTFP 收敛速度和达到稳态水平所需的时间(收敛的半生命周期)。

2.2 变量说明

2.2.1 投入变量

在测度CTFP 时,借鉴王家庭等、王文姬等研究,投入变量从选择劳动、资本和产业规模三个指标[1,17],分别用文化及相关产业年末从业人员数、文化及相关产业资本存量和文化产业法人单位数来衡量。其中,借鉴单豪杰的方法,采用永续盘存法测算文化产业资本存量[21],其中,折旧率取值6%。初始资本存量根据公式Ki,2012=Ii,2012/(δit+gi)计算,gi为i 省市2012—2018年文化产业固定资产投资额平均增长率。

2.2.2 产出变量

采用文化产业营业收入作为反映区域文化产业产出水平的指标,文化产业营业收入包括规模以上文化服务业企业、限额以上文化批发和零售企业,分地区限额以上文化批发和零售企业收入总和。

2.2.3 控制变量

为进一步探究CTFP 收敛的内在动因,进一步考察宏观经济环境和产业发展情况等因素对CTFP 收敛性的影响,其中,宏观经济发展层面影响因素包括区域经济发展水平、对外开放水平、城镇化水平和人力资本水平,产业发展层面的影响因素包括文化产业创新能力和文化产业消费水平,控制变量定义及描述性统计见表1。

表1 变量定义及描述性统计Table 1 Variable definitions and descriptive statistics

2.2.4 数据来源

主要来源于2013—2019 年 《中国统计年鉴》《中国文化文物统计年鉴》《中国文化及相关产业统计年鉴》《中国文化产业统计年鉴》,以及各个省市的地方统计年鉴、统计公报等。本文选取中国30 个省(市、区)为研究样本。

3 实证分析

3.1 中国CTFP 时空差异分析

测度我国30 个省(市、区)文化产业2012—2018年的CTFP 并分解为技术效率和技术进步,CTFP 及分项指标平均值见图1。研究期间,我国CTFP 整体呈M型变化态势,由2013 年的0.916 下降到2018 年的0.886,降幅为3.28%,其中,技术效率呈波动上升趋势,增幅为1.76%,技术进步变化趋势同CTFP 一致,研究期内呈M 型波动下降态势,降幅为8.45%,以上结果表明,研究期内,中国CTFP 下降主要受技术进步的影响,技术效率带来的“增长效应”难以弥补技术进步水平的下降对CTFP 的负向效应。出现这种结果的可能原因是,研究期间,我国文化产业固定资产投资保持年均20%以上的增长幅度,但产业发展存在管理水平不高、技术应用能力和水平不足等问题,产业发展依然呈现粗放式发展特征,最终导致全要素生产率呈现波动下降的态势。

图1 2013—2018 中国CTFP 及其分项指标平均值Fig.1 Average values of CTFP and its sub-indicators from 2013 to 2018 in China

3.2 收敛性分析

前文研究结论表明,中国CTFP 存在显著的区域差异性,这种差异随时间推移呈现收敛还是扩散特征,通过收敛性分析检验中国CTFP 收敛特征及其影响因素。

3.2.1 σ 收敛

根据前文提到的方法测算CTFP、技术效率和技术进步指数σ 值,结果见图2 分别为全要素生产率、技术效率和技术进步指数σ 值),结果显示,我国、东部地区、中部地区和西部地区CTFP、技术效率和技术进步指数σ 值均呈现不同程度的增加,但区域间未出现σ 收敛特征,地区间差异呈扩大化态势。2015 年后,东部地区全要素生产率、技术效率和技术进步指数σ 值及增长幅度均远超中西部地区,东部地区各省(市、区)间CTFP 呈分散态势且区域间差距快速扩大。

图2 2013—2018 年分区域CTFP σ 收敛分析Fig.2 Regional CTFP σ convergence analysis from 2013 to 2018

3.2.2 绝对β 收敛

表2 结果显示,中国CTFP、技术效率和技术进步指数绝对收敛检验的回归系数均为正,说明中国CTFP 不存在绝对收敛特征,随着时间的推移,不同区域CTFP 不会收敛到同一个水平。

表2 中国CTFP 及其分解项的绝对收敛分析Table 2 The absolute convergence analysis of CTFP and its decomposition term in China

3.2.3 条件β 收敛

采用时间和个体双固定效应模型对条件收敛进行回归分析检验中国CTFP 是否存在条件收敛,结果见表3 和表4。表3 结果显示,条件收敛回归系数均为负且通过1%的显著性检验,说明中国CTFP 及分项指标均呈现条件收敛特征,收敛速度分别为10.384%、20.43%和6.65%,收敛的半生命周期分别为6.675 年、3.392 年和10.418 年,技术效率收敛速度远快于全要素生产率和技术进步指数。从影响因素来看,教育水平对CTFP、技术进步指数差异的回归系数为负,说明教育水平的提升有利于缩小各地区CTFP、技术进步的差异,教育水平的提升带动居民消费的增加,推动文化产业的发展。同时,教育水平的提高给文化产业带来更高质量的就业人员,增强文化产业发展的内生动力,教育水平提升对文化产业的推动作用在落后地区更为显著,进而推动CTFP 和技术水平更快的提升,缩小区域间全要素生产率及技术进步的差异。城镇化水平对CTFP、技术效率有显著负向影响,说明城镇化有利于缩小区域间CTFP、技术效率的差异。东部沿海地区城镇化水平较高,城镇化水平提升较慢,而随着中西部地区城镇化进程快速推进,大量人口转移到城市,带来大量文化产业的需求,进而提升中西部地区CTFP、技术效率的快速提升,缩小区域间全要素生产率、技术效率差异。市场开放水平对CTFP 差异的影响显著为正,说明市场开放水平扩大区域间全要素生产率的差异,可能的原因是市场开放水平越高的区域越容易吸收更多的外商直接投资,为文化产业带来更多的资金、技术,进一步提升这些区域CTFP。

表3 中国CTFP 及其分解项的条件收敛分析Table 3 Conditional convergence analysis of CTFP and its decomposition term in China

东、中、西三个区域CTFP、技术效率和技术进步条件收敛结果显示:条件收敛回归系数均为负且通过1%的显著性检验,说明东、中、和西部地区CTFP、技术效率和技术进步指数均存在条件收敛,从收敛速度看,中西部地区全要素生产率收敛速度快于东部地区,东、中和西部地区条件收敛的半生命周期分别为6.741、2.393和2.529 a,技术效率收敛速度远高于全要素生产率和技术进步。控制变量对不同区域CTFP 差异的影响具有异质性特征,详见表4。

表4 分区域CTFP 及其分解项的条件β 收敛分析Table 4 Conditional convergence analysis of subarea CTFP and its decomposition term

4 结论及政策建议

测度2012—2018 年我国CTFP 及其分解项时空演化,探究CTFP 及其分解项收敛性特征及影响因素。研究发现:(1)我国CTFP 呈M 型变化态势,技术进步指数下降是全要素生产率整体呈波动下降态势的主要原因;(2)全国、东部、中部和西部地区CTFP、技术效率和技术进步指数σ 值均呈现不同程度的增加,区域间未出现σ 收敛特征,地区间差异呈扩大化态势;(3)中国CTFP 不存在绝对收敛特征,但全要素生产率、技术效率和技术进步存在条件收敛特征,教育水平和城镇化水平能够缩小区域间全要素生产率差异。东、中和西部地区CTFP、技术效率和技术进步均存在条件收敛特征,但控制变量对不同区域CTFP 差异的影响具有异质性特征。

为进一步降低文化产业区域发展不平衡性,推动区域间文化产业高质量协调发展,提出以下建议:一是充分发掘中西部地区特色文化产业资源,改善文化产业发展基础设施硬环境和政策软环境,吸引人才、技术和资本等要素在中西部地区的集聚,挖掘中西部地区文化产业高质量发展内生动力,在此基础上,加强中西部地区与东部地区的文化产业的交流与合作,推进区域间文化产业协同发展。二是针对中西部地区文化产业技术效率下降和技术进步不足现状,深入开展供给侧结构性改革,重点围绕要素投入结构优化,转变文化产业发展方式,优化固定资产投资结构,强化技术引进和应用、管理和运营水平提升,强化科技创新对产业发展的引导作用,实现中西部地区文化产业发展动力变革、效率变革,通过技术效率和技术进步的双重作用提升中西部地区CTFP,持续缩小中西部地区同东部地区CTFP 差距。三是发挥教育水平、城镇化水平等因素缩小区域间CTFP 差距的作用,重点推动中西部地区教育水平提升,以专业人才有效供给引领文化产业要素投入结构优化,满足中西部地区城镇化进程快速推进带来的文化产业服务需求,强化中西部地区追赶效应,推动文化产业区域协调发展。

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