前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了文化產業全要素生產率的動態演化范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

[摘要]利用2000-2015年江西11個設區市文化產業投入產出的面板數據，應用DEA-Malmquist指數方法，對江西文化產業全要素生產率的動態演化進行了實證研究。結果顯示：江西文化產業全要素生產率變化具有波動性，但整體呈增長態勢，其中技術進步是增長的主要源泉，而技術效率在整個考察期間的增長總體維持在較低水平；此外，江西各設區市文化產業全要素生產率及其分解值的改善幅度并不均衡，具有明顯的地區差異特征。據此，應繼續深化文化體制改革，通過加大金融對江西文化產業發展的支持力度，并在人才引進、土地供給和稅收等方面給予文化企業以政策優惠；同時立足本地，大力培育和打造特色文化品牌，努力縮小江西各設區市文化產業之間的差距，以進一步提高江西文化產業全要素生產率。

[關鍵詞]文化產業；全要素生產率；DEA-Malmquist

一、引言

文化產業是一個國家和地方競爭力“軟實力”之一，在21世紀更彰顯出巨大的潛力和發展空間，特別是在當前我國經濟發展受到環境污染約束和產能過剩困擾的情況下，文化產業對拉動地方經濟增長的作用更加突顯，使其越來越受到地方政府的重視。為此，各省市區都結合區域性特色制定了各自的文化產業發展戰略，一方面不斷加大對文化產業的投入，另一方面通過引進戰略投資者的方式來培育本區域的文化產業骨干企業，以繁榮文化市場和增強各自本區域的競爭力。當前，江西省文化產業體系已初具規模，但整體實力并不強，還存在著區域發展不平衡、集約化程度不高和競爭力較弱的問題，尤其在全要素生產率（TotalFactorProductivity，TFP）增長上，無法與東部發達省市相比，文化產業產值占全省GDP比重依然較低。因此，如何提升江西省文化產業全要素生產率，增強整體競爭實力就成為當前發展戰略的重點，是一個亟需深入研究的現實課題。隨著文化產業的快速發展及其對國民經濟貢獻度的提升，各國學者加大了對文化產業全要素生產率的研究力度，并取得了一定的研究成果。其中，BishopandBrand（2003）運用隨機前沿生產函數方法，利用調查問卷數據，測度了英格蘭西南地區博物館的技術效率。研究表明：英格蘭整個西南地區博物館的技術效率均值水平較低，同時認為公共基金支出過多以及志愿者活動過于頻繁，會顯著地負面影響博物館效率[1]。Marco-Serrano＆Yrausell-K覿ster（2006）對上世紀90年代中期西班牙文化和休閑產業的生產率及其分解值進行了測度，結果顯示：技術進步和規模經濟效率的提升，是這一期間生產率增長的主要源泉[2]。Last＆Wetzel（2011）運用隨機前沿方法，對1991-2006年期間德國公共劇院全要素生產率的變化進行了研究，認為其生產率提升的源動力是規模效率；不過，隨著單位勞動成本的上升以及由于規模過大而帶來的無效率，使得整個抽樣期間的生產率平均下降了8%[3]。我國的文化產業長期處于計劃管理體制中，整個產業的低效率一直被人們所詬病，對此問題已有學者進行了初步研究。其中，王家庭和張容（2009）運用三階段DEA模型，利用中國各省市區文化產業的投入產出數據對其效率進行了研究，發現中國文化產業技術效率偏低，尤其規模效率更低，并表現出明顯的地區差異[4]。馬萱和鄭世林（2010）則認為中國文化產業效率的地區差異正在逐步縮小，但整體偏低，其中純技術效率低下是其偏低的主要原因[5]。蔣萍和王勇（2011）也認為我國文化產業的效率整體較低，并受環境因素影響較大，特別是西部更為明顯，還發現規模效率低下是文化產業投入產出效率低下的主要原因[6]。鄭世林和葛珺沂（2012）則研究了文化體制改革三階段中國文化產業全要素生產率及其分解值的變動情況，結果表明，深化文化體制改革的著力點在于提高文化產業技術效率[7]。何里文等（2012）則研究了中國分區域的文化產業全要素生產率變化情況，結果顯示，相比于中、東部地區，西部地區文化產業發展還處于相對落后階段[8]。王家庭(2013)研究了我國農村文化產業全要素生產率的動態變化，發現我國農村文化產業全要素生產率基本呈上升趨勢，且具有明顯的地區差異；總體來看，我國農村文化產業還處于增長階段，但技術進步動力不足[9]。上述文獻對于本文的研究具有重要的參考價值和現實意義，但以上研究主要考察的是技術效率問題，而較少考慮技術進步因素。另外，這些研究還不夠全面深入，主要表現在樣本的時間跨度較短且數量較小。更主要的是，這些文獻中沒有基于省級各設區市文化產業全要素生產率的研究。有鑒于此，本文利用2000-2015年江西省各設區市文化產業投入產出數據，實證分析江西文化產業全要素生產率及其分解值的動態演化。

二、研究方法、數據和變量說明

（一）研究方法

全要素生產率也被稱為綜合要素生產率，是指生產活動在一定時間內的效率，是衡量經濟增長領域中資源開發利用的生產率指標，可以理解為資本、勞動等各投入要素之外的技術進步和能力實現等導致的產出增加，是剔除要素貢獻后的殘差。人們通常把全要素生產率的增長視作科技進步的指標。文化產業全要素生產率就是指一定時間內文化產業生產中資源開發利用的效率，可計算為文化產業總產出與各種要素總投入的比值。全要素生產率的測度方法通常分為參數方法和非參數方法。參數方法包括生產函數方法和隨機前沿生產函數方法；非參數方法主要指的是指數方法。指數方法又包括代數指數法、TFP指數法和Malmquist指數方法。本文采用了基于數據包絡分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）的Malmquist指數方法。Malmquist指數最初是由Malmquist在上世紀50年代提出并用于分析消費問題[10]。后來Caves（1982）、F覿re（1994）等學者擴展了該指數的應用領域[11－12]。Caves（1982）將該指數最先應用于測算生產率的變化[11]，并在此后與Charnes等人(1978)建立的數據包絡分析（DEA）理論相結合，把其擴展成基于成本、不變規模報酬以及規模效率的Malmquist指數模型[13]。不過，學者們在實證研究的時候慣常采用F覿re（1994）等構建的基于數據包絡分析（DEA）的Malmquist指數模型，該方法實際上是通過兩個不同時刻的距離函數的比值來定義Malmquist生產率指數，并借助線性規劃方法對每一決策單元（DecisionMakingUnit，DMU）的邊界生產函數進行估算，從而測算出效率變化和技術進步，Malmquist生產率指數變動值，即為全要素生產率變動值[12]。F覿re（1994）給出的基于產出為導向的Malmquist生產率指數可表示為[12]：MI=TE(CRS)×TP(CRS)（1）上式中，TE是綜合技術效率變化指數，TP為技術進步指數，表明全要素生產率增長的源泉來自兩個部分：效率變化和技術進步。如果TE1>1，則表明被評價的決策單元的生產更加靠近生產前沿面，效率得到改善；反之，則表明效率惡化。這一指數主要反映決策單元的經營管理方式是否有效，管理層的決策是否正確。如果TP1>1，則表示整個生產前沿面向上發生了移動，說明被評價的決策單元出現了技術進步或創新；反之，則認為技術出現了衰退趨勢。上述DEA-Malmquist指數是基于規模報酬不變（CRS）的假設前提得到的，而實際中生產通常會經歷規模報酬遞增、規模報酬不變和規模報酬遞減等不同階段。因此，更具現實意義的研究應該是以規模報酬可變（VRS）的假設為前提。當以可變的規模報酬假設作為研究的前提時，式（1）DEA-Malmquist指數中的綜合技術效率變動部分就可進一步分解為規模效率變動和純技術效率變動。因此，在可變規模假設下全要素生產率變動的DEA-Malmquist指數就可表達為：MI=SEC×PEC（VRS）×TP（CRS）（2）上式中，SEC表示規模效率變化；PEC表示純技術效率變化。當SEC>1時，意味著規模效率是增長的，進而引致了綜合技術效率的增長，并最終作用于生產率的增長；反之，當SEC<1時，意味著規模效率是下降的，進而妨礙了綜合技術效率的增長，并最終影響了生產率增長。當PEC>1時，表示純技術效率是增長的，進而引致了綜合技術效率的增長，并最終作用于生產率增長；反之，當PEC<1時，意味著純技術效率是下降的，進而妨礙了綜合技術效率的增長，并最終妨礙了生產率增長。同其他的產業一樣，歸屬于第三產業的文化產業也存在著投入與產出關系。當不同地區的文化產業被看作一個個決策單元時，就能找到生產的最佳生產前沿面。這樣，就可以利用DEA-Malmquist指數方法來測算這些決策單元與最佳生產前沿面之間的距離。因此，運用DEA-Malmquist指數方法，不但可以測算出江西省文化產業全要素生產率的變化，還可以進一步把生產率的變化進行細分，有利于人們了解全要素生產率變化的源動力。

（二）數據和變量

本文選取的江西文化產業投入產出面板數據涵蓋了全省11個設區市，時間跨度為2000-2015年。原始數據主要從2001-2016年歷年的《中國文化文物統計年鑒》里獲取，并利用2001-2016年歷年的《中國統計年鑒》中的價格指數進行了平減。鑒于數據的可得性以及變量的投入產出關系，本文選取勞動和資本作為投入變量。對于投入變量之一的勞動，本文利用文化產業從業人員數來衡量。盡管在《中國文化文物統計年鑒》中無法查閱到各地區文化產業從業人員總體數，但是，可以從中找到分產業的從業人員數。因此，本文根據文化產業分產業的從業人員數加總計算出各地區的從業人數。關于測算生產率時使用的資本變量，有不少學者是通過采用永續盤存法計算得到的。不過，考慮到我國文化產業統計數據的局限性，缺乏各地區文化產業資本和固定資產投資額的初始值，故借鑒王家庭、張榮（2009）的做法，把文化產業總資產作為替代變量來取代文化產業資本存量[4]。對于產出變量，文中選取的衡量指標是文化產業的增加值，這主要是考慮到總產出中包含了中間投入的轉移值，因此，用增加值來衡量文化產業的產出更為準確。特別需要說明的是，上述從《中國文化文物統計年鑒》中得到的變量數據，都是省級層面的數據。因此，本文進一步以2001-2016年歷年的《江西統計年鑒》中的各地區生產總值、各地區固定資產投資和各地區文化事業單位數為權重，加權計算出各設區市的文化產業增加值、文化產業總資產和文化產業從業人數。經過處理后的數據盡管會有一定的誤差，但總體還是能反映出江西各市的文化產業全要素生產率及其變動情況。

三、實證結果分析

采用經過處理后的江西各設區市文化產業投入產出數據，利用MAXdea軟件，運用產出導向（output-oriented）的DEA-Malmquist指數計算方法，測算了江西各設區市文化產業2000-2015年期間的全要素生產率，

（一）江西文化產業全要素生產率的總體特征

2000－2015年期間，整個江西省文化產業全要素生產率的年變化均值為25.8%，這說明相比于2000年，2015年江西文化產業全要素生產率改善幅度達到了25.8%。這其中技術進步的改善幅度年均為23.3%，而綜合技術效率的改善幅度年均只有2%。這一結果說明，江西省文化產業在2000-2015年期間得到了較大發展，其全要素生產率有了比較明顯的改善，這其中以技術進步的貢獻為主，而技術進步的關鍵環節最可能是要素配置結構的調整。同時還可看出，江西文化產業綜合技術效率的增長總體維持在較低水平，對江西文化產業全要素生產率增長的貢獻度不高。在把江西文化產業的綜合技術效率進一步分解為純技術效率和規模效率后發現，2000-2015年江西文化產業的純技術效率年均增長僅3.7%，而規模效率則年均下降1.6%。這個結果表明，2000－2015年江西文化產業綜合技術效率一直處于較低水平，主要是受到了規模效率下降的拖累；當然，就年均增長僅3.7%的純技術效率而言，其對綜合技術效率增長的貢獻也非常有限。可能的解釋是，我國的文化產業領域并沒有出現與經濟領域同步的市場化改革，當經濟領域的改革風起云涌并取得巨大成就的時候，文化產業領域才迎來改革的試點工作；并且基于文化產業在意識形態領域中的特殊作用，使得在改革試點和推廣的過程中政府過份重視文化的事業性質，因而，并不真正愿意讓文化產業按市場化模式運營；此外，大多數的文化單位本身也習慣并向往體制內的諸多好處，而不愿從真正地向市場化轉型。總之，我國的文化產業在運營模式和經營理念上都還受到計劃體制的束縛，具有濃厚的行政壟斷色彩。特別是江西地處我國中部，相比處于改革開放前沿的東部省市而言，其文化產業的轉型進度更加遲緩，運營和管理效率也更加難以提高，這自然導致了江西文化產業的綜合技術效率長期得不到改善。據此，也充分說明：要進一步提升江西文化產業的生產效率，就必須進一步深化江西的文化體制改革，加快江西文化產業的轉型發展。全要素生產率呈現了動態波動特征，在2002年到達谷底后開始走高，但在受到2008年國際金融危機的影響后又開始走低，這種下降趨勢持續到2013年，隨后又開始上行。2013年以后的上行，可能與國家層面的文化產業發展戰略有關。黨的十八大前就把“文化立國”確立為文化產業的發展戰略，并提出要把文化產業作為支柱性產業來發展，提出要把我國建設成文化強國。可見，江西文化產業全要素生產率在2013年以后出現的反彈，在很大程度上是受到了國家在文化領域的發展戰略影響，其分解值之一的技術進步與全要素生產率的變動趨勢較為一致。而另一個分解值綜合技術效率則總體維持在較低水平，甚至在2010年以后出現持續下降，說明江西文化產業整體效率還沒有釋放出來。

（二）江西文化產業全要素生產率的區域特征

可以看出在11個設區市中，撫州、新余和宜春的全要素生產率值排名靠前，吉安和鷹潭的全要素生產率值排名靠后，其中排名最靠前的撫州與排名最靠后的鷹潭之間相差0.512，前者比后者高出44.02%，說明2000-2015年期間江西各設區市文化產業全要素生產率的改善幅度并不一致，而是存在較大的區域差異。對全要素生產率分解值之一的綜合技術效率變動值來說，新余、撫州的綜合技術效率排名較高，而贛州、吉安和鷹潭的綜合技術效率排名較低，其中排名首位的新余與排名末位的鷹潭之間相差0.269，前者比后者高出30.15%。從中可以看出，2000-2015年期間江西各設區市文化產業綜合技術效率的改善幅度同樣存在較大的區域差異。而在技術進步方面，撫州、鷹潭和贛州的技術進步最快，景德鎮和萍鄉的技術進步則最為緩慢。但是，在全省各設區市的技術進步均值中最小的都有1.163，說明其全要素生產率的增長主要受到技術進步的影響。因此，通過引進和消化國內外先進的文化產業技術，必將加快江西省文化產業的創新步伐。進一步分解綜合技術效率后發現，贛州和鷹潭的純技術效率是所有11個設區市中最低的，其純技術效率值都小于1。當然，其余各設區市的純技術效率值也不高，說明整個江西文化產業的技術水平仍停留在傳統技術范圍內。而在規模效率方面，吉安、景德鎮、九江、萍鄉、上饒和鷹潭的規模效率都較低，其規模效率值都小于1，其余幾個設區市的規模效率雖然大于1，但都非常接近1，這說明江西全省11個設區市的文化產業規模優勢較弱，缺少集團性、區域性的大型文化企業。

四、結論及啟示

通過利用2000-2015年的面板數據，運用DEA-Malmquist指數方法，研究了江西省11個設區市的文化產業全要素生產率的動態變化，得到如下結論和啟示：

（一）結論

1．2000-2015年江西省文化產業全要素生產率增長的均值為25.8%，整體表現良好，競爭力顯著提升。2．2000-2015年江西文化產業全要素生產率分解值之一的綜合技術效率增長均值為2%，總體維持在較低水平，甚至在2010年以后出現持續下降。在對綜合技術效率進一步分解后發現，2000-2015年期間江西文化產業的純技術效率年均增長僅3.7%，而規模效率則年均下降1.6%，說明這一期間江西文化產業綜合技術效率一直處于較低水平主要是受累于規模效率的下降。當然，就年均增長僅3.7%的純技術效率而言，其對綜合技術效率增長的貢獻也非常有限，這表明江西文化產業整體效率還有很大的提升空間。3．2000-2015年江西文化產業全要素生產率分解值之二的技術進步增長均值為23.3%，說明江西這些年在文化產業技術方面的引進、吸收和消化能力得到較大的提升，取得了較好的效果。4．2000-2015年江西各設區市文化產業全要素生產率及其分解值的改善幅度并不均衡，具有明顯的區域差異特征，其中整體偏低的規模效率表明，江西各設區市文化產業的規模優勢普遍較弱。

（二）啟示

為了進一步提高江西文化產業全要素生產率，促進文化產業的快速發展，可以從以下幾個方面著手:1．繼續深化文化體制改革，盡快制定出臺促進文化產業發展的政策法規，從制度上為江西文化產業的發展提供保障。充分把握文化產業的“產業”這一本質特征，逐漸減少文化產業發展過程中的行政壟斷，剝離政府作為文化產業的創辦主體功能，最終實現文化產業政企分離、管辦分開、產權明晰，以便能更多地運用市場化的手段來優化管理，提高文化產業的管理和運營效率。2．促進金融業與文化產業的融合，加大金融對江西文化產業發展的支持力度。通過在金融業與文化產業之間建立協調溝通的平臺，以幫助金融資本便捷地與文化產業項目對接；允許非國有經濟進入到文化產業，特別是要引導民間資本進入到文化產業，創造多元化的投資競爭格局。地方政府要鼓勵有潛質、有市場前景的文化企業到資本市場上市融資，激發文化企業的市場活力。同時，利用金融支持布局打造文化產業集群，促使江西各設區市的文化產業做強做大，實現規模化、集約化經營，以便發揮其規模優勢，提升其規模效率。3．發揮政策優勢，尤其要在人才引進與使用、土地供給和稅收等方面給予文化企業以優惠，以便創造一個良好的用人環境和投資環境。在文化產業專業人才的培養方面，可以依托省內高校開設的相關專業進行本土化培養。同時，出臺相關政策鼓勵文化企業優先錄用。通過機制體制的創新和產業政策的優化，來引進和吸收國內外先進的文化產業技術，以實現江西文化產業技術的更大提升和全要素生產率的進一步增長。4．努力縮小江西各設區市文化產業之間的差距。生產率相對落后的地區應該向先進地區學習文化產業發展的經驗，并在加大自身文化產業投資力度的同時，盡可能出臺優惠政策把先進地區的文化產業吸引過來進行投資，以使江西各設區市文化產業全要素生產率得到均衡提高。5.立足本地，發揮本地特色文化資源的優勢，大力培育和打造特色文化品牌。其中南昌、吉安、贛州、上饒、萍鄉等設區市為紅色文化產業聚集區，可以著力打造紅色文化產業品牌；而廬山、龍虎山、三清山、明月山等所在設區市則可以利用秀美的山川資源打造生態文化品牌；還可以把婺源、樟樹的古村落群、景德鎮的陶瓷、臨川文化、廬陵文化、客家文化等打造成傳統文化產業品牌；甚至可以把廬山東林寺、宜春的禪宗、龍虎山天師府等打造成宗教文化產業品牌。做強和優化特色文化品牌，以進一步提升江西文化產業的全要素生產率。

參考文獻：

[1]BishopP,BrandS..TheEfficiencyofMuseums:aStochasticFrontierProductionFunctionApproach[J].AppliedEconomics,2003,35(17)：1853-1858.

[2]Marco-SerranoF,Yrausell-K觟ster.ProductivityAnalysisintheSpanishCulturalandLeisure[J].EstudiosDeEcononíaAplicada,2006,24(2):699-722.

[3]LastA,WetzelH..BaumolˊsCost-Disease,Efficiency,andProductivityinthePerformingArts:AnAnalysisofGermanPublicTheaters[J].JournalofCulturalEconomics，2011，35(8):185-201.

[4]王家庭，張容.基于三階段DEA模型的中國31省市文化產業效率研究[J].中國軟科學，2009，（9）.

[5]馬萱，鄭世林.中國區域文化產業效率研究綜述與展望[J].經濟學動態，2010，（3）.

[6]蔣萍，王勇.全口徑中國文化產業投入產出效率研究———基于三階段DEA模型的分析[J].數量經濟與技術經濟研究，2011，（12）.

[7]鄭世林，葛珺沂.文化體制改革與文化產業全要素生產率增長[J].中國軟科學，2012，（10）.

[8]何里文，袁曉玲，鄧敏慧.中國文化產業全要素生產率變動、區域差異分析[J].經濟問題探索，2012，（9）.

[9]王家庭.我國農村文化產業全要素生產率的動態研究[J].嶺南學刊，2013，（3）.

[10]MalmquistS..IndexNumbersandIndifferencesurfaces[J].TrabajosdeEstatisticaydeInvestigacionOperativa,1953,4(3):209-242.

[11]CavesDW,ChristensenLR,DiewertWJ..TheEconomicTheoryofIndexNumbersandtheMeasurementofInput,OutputandProductivity[J].Econometrics,1982,50(6):1393-1414.

[12]FareR,GrosskopfS,LovellCAK..ProductivityChangeinSwedishPharmacies1980-1989:aNonparametricMalmquistIndexApproach[J].JournalofProductivityAnalysis,1992,3(2):85-101.

[13]CharnesA,CooperWW,RhodesE..MeasuringtheEfficiencyofDecisionMakingUnits[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,1978,2(6):429-444.

作者:郭蘭平 單位:宜春學院經濟與管理學院