江苏文化产业供给侧动力因素空间差异研究

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  摘 要:江苏是我国经济发展强省,亦是文化产业发展大省,各地市级文化资源丰富,且相互关联。因此,文化产业在不同地级市之间具有较强的空间依赖效应。从供给侧角度出发,对江苏13个地级市文化产业发展的动力因素进行空间计量研究。研究结果表明,一是江苏地级市之间具有较强的空间自相关,各市文化产业的发展受经济相近地区的影响;二是当地政府财政扶持、“文化+”旅游、“文化+”科技等新动力会促进本市文化产业的发展,经济相邻地区的人力资本和“文化+”科技新业态对本市文化产业发展也具有积极的推动作用。
  关键词:文化产业;供给侧动力;空间计量
  中图分类号:G124        文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2020)07-0027-02
  引言
  2016年“十三五”规划纲要首次提出,促进供给侧结构性改革,从供给侧为经济注入新动能,党的十九大报告再次强调要继续深入推进供给侧结构性改革。江苏经济发达,文化资源充沛,“十三五”发展期间,江苏文化产业全方位纵深发展,各市文化产业呈现体制创新、业态融合等新特点。然而江苏文化产业发展与北京、上海、广东仍然存在较大差距,亟须进行供给侧结构性改革,深入挖掘各市文化产业发展潜力,提高文化产业发展水平,创新各市发展联动机制,助力“强富美高”新江苏。
  一、文献研究
  文化产业最早出现在20世纪初Horkheimer和Adorno合著的《启蒙辩证法》一书之中,书中提到文化和工业是相对的,随着文化逐步被商品化,从而形成了文化产业。近年来,随着人民生活水平的日益提高,文化产业也呈现蓬勃发展之势,众多学者对影响文化产业发展的动力因素进行不同视角的研究与探索,尤其在2016年后,学者们开始重点关注文化产业的供给侧动力因素。
  在影响文化产业发展的动力因素方面,国内外学者们做了大量研究,主要集中在人力资本、财政政策、“文化+”融合新业态等方面。首先,在人力资本方面,Chuluunbaatar(2014)以蒙古马戏团为例,指出人才在文化创意产业的发展中的重大贡献;栾强等(2016)研究发现,文化产业生产率与高学历人力资本投入之间呈现“倒U型”关系;沈艳等(2017)研究指出,人口净流入会抑制当地文化产业的发展。其次,政府驱动与财税政策也是影响文化产业发展的重要因素。戚骥(2018)研究发现,政府加大财政扶持力度会推动当地文化产业的进步;周春波(2018)认为,政府要发挥在文化与旅游产业融合方面的积极作用;贺达等(2018)运用空间计量模型发现,我国各地方政府间文化财政支出具有竞争与挤出效应。“文化+”融合新业态是推动文化产业发展的重要动力。Richards(2011)、古冰(2017)、张肃等(2018)均研究指出,文化产业与旅游业融合可以增加文化产品有效供给,推动文化消费。李露(2018)提出,在科技的助推下,文化产业与金融供给侧改革协同发展;戴祁临等(2018)认为,促进多行业融合经营,提高文化产业科技含量对文化产业的发展产生正向效应。
  综上所述,学者们虽然从不同角度对影响文化产业的新动力因素进行分析,但在供给侧结构性改革动力探索方面的实证研究偏少,其深度和精密度不够,未能更有效地或更具有针对性提出江苏文化产业供给侧结构性改革动力模式与实现路径。笔者基于供给侧改革视角,运用空间计量模型,从人力资本、财政扶持、“文化+”旅游、“文化+”科技等动力因素着手,就如何推动江苏文化产业发展进行实证探索,从而提出江苏文化产业供给侧改革的路径,对释放文化市场活力、促进江苏文化产业升级提供理论参考与政策建议。
  二、模型选择与实证研究
  1.变量说明与数据来源。研究供给侧结构性改革下江苏省地级市文化产业的发展,故将13个市2013—2017年文化产业增加值作为被解释变量,将供给侧的新动能即人力资本、财政扶持、“文化+”旅游以及“文化+”科技作为解释变量,其中,用第三产业年末从业人员(万人)表示人力资本、用文化体育与传媒一般公共预算支出(亿元)表示财政扶持、用旅游收入×文化产业产值表示“文化+”旅游、用高新技术产业产值×文化产业产值表示“文化+”科技。同时,控制需求侧的经济发展、消费、投资与出口,其中,用人均GDP(元)表示经济发展指标、用人均文化消费支出(元)表示消费水平、用固定资产投资完成额(亿元)表示投资、用出口额出口额(亿美元)表示出口水平。选取江苏13个地级市2013—2017年的面板数据,原始数据主要来源各年的《江苏统计年鉴》。
  2.空间权重设定。江苏省发展一直具有地区差异性,苏南、苏中、苏北之间差异较大,空间联系紧密度也存在差异。通过比较邻接矩阵(0—1矩阵)和经济距离(人均GDP)矩阵,发现经济距离效果更佳,经济距离矩阵也在一定程度上反映地理距离差异,故选择经济距离权重矩阵来对江苏省13个地级市文化产业的空间效应进行客观分析。
  3.模型选择。为了研究经济相近地区的解释变量对于本地区被解释变量的影响,故将采用SDM模型来探究供给侧改革背景下影响江苏省文化产业的新动力因素,并在下文对模型进行验证,表达式如下:
  (1)式中,籽为空间自回归系数,啄为经济相近地区的解释变量对i地区被解释变量的影响,为经济距离权重矩阵,啄为相应的系数矩阵,着為误差项。
  4.空间自相关。在全局自相关方面,江苏省全局Moran’s I指数均大于0,意味着文化产业在江苏省各城市之间处于邻近扩散过程中,说明存在空间溢出效果。因此,与传统的测量方法相比,适合选用空间计量模型进行研究。在局部自相关方面,结果显示,在2013—2017年期间,南京、常州、苏州、镇江四个经济发展水平较高的苏南城市文化产业呈现高—高扩散态势;而文化产业态势呈现低—低扩散多以经济水平相对较低的苏中与苏北地区为主,值得注意的是,南通市扩散态势不稳定,而苏南城市无锡呈现低—高扩散趋势,与沈艳等(2017)研究结论相同。总体来看,经济发达城市的空间溢出趋势较为稳定,而经济水平较低城市的文化产业发展受到经济发展较高城市的挤出效应明显。   5.空间杜宾模型检验及实证结果。首先通过LR检验,结果显示,SDM模型要优于SAR与SEM模型,故选择SDM模型进行实证研究。同时,通过Hausman检验来比较固定效应与随机效应,得到的Hausman统计量为6.47,不拒绝原假设,故选择随机效应模型。空间杜宾结果显示,Spatial、lgt_theta与sigma2_e均通过显著性检验,说明江苏省13个市文化产业发展具有显著的空间效应。其次,模型的组内拟合优度为0.9946,组间拟合优度0.9607,总体拟合优度为0.9638,可知模型的总体拟合效果很好,在其他条件不变的情况下,所选取的解释变量可以较好地解释被解释变量,文化产业发展会受到经济相近地区人力资本、财政扶持、“文化+”旅游、“文化+”科技等核心变量的影响,所建立的空间模型是合理的。同时,LnX2、LnX3以及LnX4的系数均为正,说明政府财政扶持、“文化+”旅游、“文化+”科技的发展会助力本地区文化产业的发展,而LnX1的系数为负,说明人力资本对当地文化产业发展具有抑制影响,原因可能在于第三产业人口较多,劳动者素质存在一定差异,人力成本较高,而高素质专业文化人才较少,因此对文化产业发展存在一定的消极影响。而在空间溢出程度方面,政府财政扶持与“文化+”旅游融合新业态呈现负向溢出效应,说明政府财政支出是有限的,在各市之间存在政策竞争与偏重,而且经济相邻地区旅游业的发展对本地文化产业发展也存在挤出效应。但是,人力资本与“文化+”科技融合新业态的空间溢出效果不是特别显著。
  三、结论与政策建议
  通过探索江苏各地级市文化产业发展的空间增长效应,得出以下结论:一是江苏地级市之间具有较强的空间自相关,各市文化产业的发展受经济相近地区的影响。二是当地政府财政扶持、“文化+”旅游、“文化+”科技等新动力会促进本市文化产业的发展,经济相邻地区的人力资本和“文化+”科技新业态对本市文化产业发展也具有积极的推动作用。
  基于以上结论,提出供给侧改革视角下江苏文化产业发展的路径探索。
  1.发挥人力资源优势。各市出台人才政策,挖掘文化产业高素质专业人才,建立人才培养与激励机制,同时发挥教育大省的人才优势,形成以南京为中心的人才辐射机制,促进省内邻近地区以及经济发展相近地区文化人才的交流与合作,促进人才资源在各市的自由流动,充分发挥人力资源在全省的积极作用。
  2.建立健全财税政策扶持体系。各市要加大财政扶持力度,优化资金投入结构,明确财税政策扶持重点,引导文化企业进行技术创新,支持文化企业进行供给侧改革,鼓励文化企业跨行业兼并重组与整合产业链条,促进文化产业升级。同时财政政策要结合苏北、苏中、苏南各城市发展情况,均衡分配,扩大文化专项财政的覆盖面,惠及各市,完善财税政策体系。
  3.促进文化产业多方位融合。各市要积极利用“互联网+”技术,促进文化产业与科技、旅游、金融等相关产业的协同发展,将资源、产品、技术、市场等路径进行全角度融合。将各项动力要素渗透到江苏文化产业的供给侧改革之中,提高江苏省文化产业发展水平。
  4.充分利用文化产业空间效应。各市要结合自身文化产业发展现状,发挥自身文化优势,同时要注重与其他地区的交流与合作,建立文化科技创新与合作平台,为各市文化相关产业的深入合作提供载体,改善省内发展不平衡现象,同时发挥无锡国家数字电影产业园、常州创意产业基地的示范作用,构建苏北、苏中、苏南文化城市圈,促进江苏省文化产业协调可持续发展。
  参考文献:
  [1]  Horkheimer M.,Adorno T.Dialectics of Enlightenment[M].Philosophical Fragments Stanford Calif:Stanford University Press,2002:94-136.
  [2]  Chuluunbaatar E.,Ottavia,Luh D.B.,et al.The Role of Cluster and Social Capital in Cultural and Creative Industries Development[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2014,(109):552-557.
  [3]  栾强,罗守贵,方文中.文化产业生產率与高学历人力资本——基于上海市文化企业的实证研究[J].经济与管理研究,2016,(9):62-68.
  [4]  沈艳,陈广,顾江.本地社会网络、外部空间溢出与城市文化产业增长——基于江苏地级市的空间计量研究[J].经济问题探索,2017,(8):64-69.
  [5]  戚骥.支持文化产业发展的财政支出政策探析[J].宏观经济管理,2018,(7):59-65.
  [6]  周春波.文化产业与旅游产业融合动力:理论与实证[J].企业经济,2018,(8):146-151.
  [7]  贺达,顾江.地方政府文化财政支出竞争与空间溢出效应——基于空间计量模型的实证研究[J].财经论丛,2018,(6):12-23.
  [8]  Richards G.Creativity and Tourism:The State of the Art[J].Annals of Tourism Research,2011,(4):1225-1253.
  [9]  古冰.基于投入产出法及ANN模型的文化产业和旅游产业融合分析[J].商业经济研究,2017,(18):170-173.
  [10]  张肃,黄蕊.文化旅游产业融合对文化消费的影响[J].商业研究,2018,(2):172-176.
  [11]  李露.科技创新视角下文化产业与金融供给侧协同发展机制研究[J].科学管理研究,2018,(6):70-73.
  [12]  戴祁临,安秀梅.产业链整合、技术进步与文化产业财税扶持政策优化——基于文化企业生产与研发的视角[J].财贸研究,2018,(3):30-39.
  [责任编辑 吴高君]
  收稿日期:2019-09-19
  作者简介:吴甜(1994-),女,山西大同人,硕士研究生,从事国际商务与文化产业研究。
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