汪星辰

（贵州财经大学，贵阳 550025）

0 引言

2020 年全球疫情暴发，经济发展受阻，世界局势处于动荡之中，在如此环境下，对于中国经济而言，机会和挑战并存。安徽省早先以工农业粗放型产业和资源消耗型产业为主导产业，经济转型难度大，缺乏新的经济增长点，然而安徽省文化产业资源丰富，具有一定的资源禀赋优势，因此充分挖掘安徽省文化资源，加快安徽省文化产业发展对助推整体经济的平稳有序增长至关重要。另外，安徽省加快实施融入长三角一体化战略，对安徽省来说是重要的发展机遇，追赶发达邻近省市，缩小和同处于长三角一体化区域内其余两省一市的经济以及文化资源开发利用的差距，同样需要文化产业的快速发展作为支撑。

1 国内外文化产业效率研究现状

1.1 国外文化产业效率测评研究

英国政府早在1999 年从官方层面界定了测评文化产业和文化产业机构的效率测评标准，同时提出要重视相应模型的实际运用，推进公共文化机构的效率提升［1］。Marco-SerranoF（2006）对西班牙地区歌舞剧院进行了细致分析，并从定性和基于数据包络分析定量的角度进行了测度，测度结果显示西班牙歌剧院整体效率降低的主要因素是技术效率降低，规模效率并没有发生变化［2］。Last，wetzel H（2010）通过对德国的公共剧院的经营进行分析并在一定的时间维度上测算其效率，认为德国公共剧院的效率提升依赖于规模效率的提升［3］。Taheri H 等（2012）针对德黑兰地区的文化产业进行研究，从加强和改善资源分配效率的角度进行剖析原因，力图为提升地区文化机构运营效率做出参考借鉴［4］。

1.2 国内文化产业效率测评研究

张卫红（1999）在文化产业效率研究中，是把文化产业作为一个有机的整体来研究的，区别于将文化产业割裂开来分析的已有文献，系统地将投入产出的分析思想和分析方法运用到文化产业效率的测度上去［5］。随着文化产业领域研究成果的增多，研究方向也在细化，文化产业理论也在丰富。完善研究方式，丰富文化产业理论，王家庭和张容（2009）使用三阶段模型DEA 来衡量文化产业在2004 年对中国31 个省市的影响，其研究结论显示，每个省市的文化产业的技术都还有待完善，规模效率处于较低水平［6］。郭树芬（2014）使用以DEA-Malmquist 基础的动态指数方法来衡量中国31 个省市的文化产业的效率，最终得到在中国不同的地区间的文化产业的生产率各不相同的结论［7］。袁渊、于凡（2020）通过构建文化产业高质量发展水平测度指标体系，并且运用基于熵权TOPSIS法对我国东中西部地区的产业效率指数、文化创新指数进行了测度和评价，认为我国文化产业发展质量仍然为东高西低的空间格局，但是发展环境中部地区却是最低的［8］。

2 研究方法

数据包络分析（DEA）是由美国学者Charnes 等人于1978 年率先提出的数据分析方法。其核心思想是运用数学规划法，根据已有的数据得到相应的生产前沿，并基于此评价各决策单元相对效率的一种方法。其中CCR 模型假设有n个决策单元DMUk（k=1，2，…，n），其多投入多产出向量表示为xk（x1k，x2k…xmk）T，yk=（y1k，y2k，…ysk）T，其基本公式如下：

其中θ是表示各决策单元的相对效率值，以1 为判断标准，当其值为1 时表示为DEA 有效，小于1 时表示其投入产出相对低效或者无效，简言之，数值越小越不好，µk表示权重变量，r+和r-表示投入冗余和产出不足。在实际应用中，CCR 模型可以表示各决策单元某一时间点的相对效率，但是无法具体分析无效率单元是因为技术效率无效还是规模效率无效。因此BCC 模型加入新的约束变量，在CCR 模型基础上可以分析度量规模收益变化情况。

3 安徽省文化产业投入产出评价指标体系构建

在构建安徽省文化产业投入产出指标体系时需要遵照以上技术手段的要求，尤其是数据包络分析模型在对决策单元和投入产出指标数量上有所要求，符合实证规范。

3.1 投入指标的选取

人力投入。人力资源的投入对产业的发展具有重要的影响，部分发达国家人力资本投入直接影响3/4的国内生产总值。文化产业是知识密集型产业，创新型人才对产业的发展至关重要，是文化产业发展的决定因素。本文用文化及相关产业从业人员数表示人力资源投入。

资本投入。资本是产业发展中各类要素的黏合剂，利用资本进行资源的配置和整合。本文选用文化产业法人单位数表示文化产业规模，用文化及相关产业固定资产投资表示文化产业的自有投资，用文化事业费表示文化产业的政府投资。

3.2 产出指标的选取

经济效应。文化产业产出水平主要表现为经济效应。产业的经济效应直观地反映了该产业的发展情况及产业地位。文化产业的经济效应表现为文化产业创造的价值、提供的就业等，用文化产业增加值来表示。

社会效应。鉴于文化产业的特殊性，其拥有经济效应和社会效应两种属性，文化产业在创造经济价值的同时，有助于塑造社会价值观、提高人文素质等，故本文将考虑文化产业的社会效应。

4 实证结果分析

本文选择基于投入导向的DEA-BCC 模型，运用Deap 2.1 软件测算安徽省文化产业2011 年到2018 年各年份综合技术效率，同时基于规模报酬可变情形，对综合效率进行分解，分别测算出纯技术效率和规模效率。基于数据包络分析模型工作原理和数据的可得性，选择以全国各省区、市文化产业投入产出数据为基础构建生产前沿面，测算安徽省文化产业的效率。

综合技术效率可以分解为纯技术效率和规模效率，综合技术效率的高低由纯技术效率和规模效率决定。表1 所示，2011—2018 年，全国文化产业综合技术效率均值为0.570，效率偏低；根据表2 和表3 可知，全国文化产业纯技术效率均值为0.664，远低于全国文化产业规模效率均值0.864，可见纯技术效率相对有更大的提升空间。国家层面应该更加注重文化产业企业管理水平的提升，推广龙头文化企业管理模式，提高资源利用效率，在纯技术效率层面获得一个大的改进和提高；同时需注重产业规模的合理有序扩张，继续发挥规模效率优势，增强规模效应，实现经济和产业的协调发展。

表1 2011—2018 年长三角省市和全国文化产业综合技术效率

表2 2011—2018 年长三角省市和全国文化产业纯技术效率

表3 2011—2018 年长三角省市和全国文化产业规模效率

5 结论与建议

5.1 结论

安徽省文化产业各年份综合效率低于全国平均水平，不符合自身文化资源丰富、历史文化深厚的文化大省的地位。在年度文化产业排名榜中，安徽省文化产业综合影响力历年排名在第十名左右，位居全国中上游，然而文化产业效率却相对较低，产业综合效率制约了文化产业的进一步发展。同时随着长三角一体化战略的实施，安徽省在新的时代背景下需要抢抓机遇，充分利用好一体化战略政策利好，向邻近发达省市学习先进的经验和技术。

在文化产业生产规模上，安徽省文化产业发展和经济发展、技术水平进步相协调，在各年份文化产业效率静态测度中，文化产业规模效率接近上海市规模效率，高于江苏和浙江规模效率值，远高于全国平均水平，这表明安徽省在经济水平大力发展的背景下，文化产业规模扩大，文化产业生产和经营规模接近一定技术条件下的最佳生产规模，规模效率的提升带动了文化产业效率的提升，保障了文化产业的平稳发展。

5.2 建 议

5.2.1 大力发展地区经济，地区经济发展与文化产业繁荣相互促进

我国东部沿海地区文化产业发展较好，比如长三角地区除安徽省以外的两省一市，文化产业效率远远超过全国平均水平，超过安徽省文化产业效率水平。因此从宏观层面，安徽省应当继续大力发展当地经济，推动产业升级，增加居民人均可支配收入等，这些都对文化产业的发展起到了基础性支撑作用；同时，文化产业的繁荣发展也会对地区经济发展带来正向的效应，比如吸引更多资金和政策的支持，地区对人才吸引力提升，为当地经济发展蓄积人才，提升地方区域知名度，更可以直接带动地区经济的增长。

5.2.2 注重文化产业人才培养，引进高水平管理人才

安徽省文化产业效率不高的主要制约要素之一便是纯技术效率存在短板，纯技术效率又和文化产业企业的科学管理、规范制度等直接相关，因此从管理科学的源头出发，在文化产业人才培养方面加大力度，培养出一批适应现代化文化产业发展的合格人才。另外，安徽省文化产业发展绝不能孤立地静止化发展，应该充分利用好长三角一体化战略实施背景下与江浙沪联动协调发展机遇期，尤其要重视提高对人才的吸引力，利用地缘邻近优势、待遇优势等条件引进经验丰富的文化产业优秀人才，提高对安徽省文化资源利用的效率，助推产业效率上升，文化产业繁荣发展。

5.2.3 加大科学技术创新力度，促进文化产业效率提升

通过对安徽省文化产业全要素生产率的测度可知，技术进步是推动安徽省文化产业全要素生产率进步的主要原因，科技创新和专利应用对文化产业发展具有关键作用，必须注重提高文化产业技术进步意识，并加大对文化产业科学技术的创新力度。具体可完善基础设施建设，完善创新的外部环境，推动科技元素与文化产业的融合，尤其是数字化应用便利文化产业企业的生产和宣传，同时需要健全以市场为导向、以文化企业为主体、产学研相结合的文化科技创新体系，充分发挥以中科大为代表的高校的科研能力。