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中国省域文化创意产业发展影响因素的空间计量研究
第34卷第2期2014年2月经济地理ECONOMICGEOGRAPHYVol.34,No.2Feb.,2014
收稿时间:
2014-02-10;修回时间:
2013-12-03
基金项目:
国家社会科学基金重大项目(11&ZD012;湖南省社会科学重点项目(12ZDB36;湖南大学“青年教师成长计划”资助项目
作者简介:
文嫮(1977—,女,湖南长沙人,博士,副教授。
主要研究方向为价值链视角下的地方创意产业网络发展。
E-mail:
wenhuhu@si-na.com。
中国省域文化创意产业发展影响因素
的空间计量研究
文
嫮,胡
兵
(湖南大学经济与贸易学院,中国湖南长沙410079
摘
要:
在考虑空间相互影响的前提下,分析中国省域文化创意产业发展的影响因素。
首先,以2009年中国31个
省、
自治区、直辖市的年度数据为样本,采用全局Moran指数和局部Moran散点图对中国省域文化创意产业发展进行空间分析。
然后,在文献回顾和梳理的基础上,利用空间计量模型分析了人才、技术、宽容、政策、基础设施这5个因素对省域文化创意产业发展的影响程度。
研究发现:
中国省域文化创意产业发展的空间作用主要是通过邻近省域间的溢出效应来体现,技术因素在推动当前中国省域文化创意产业发展中扮演重要的作用;其次是宽容和人才因素;而基础设施和政府政策这两个因素的影响力并不太显著。
研究结论与国外已有研究有一定差异性。
最后,就该研究结论展开了初步的讨论。
关键词:
文化创意产业;空间计量;影响因素;中国中图分类号:
F062.9;G124
文献标志码:
A
文章编号:
1000-8462(201402-0101-07
ASpatialEconometricStudyontheInfluenceFactorsofProvincial
CulturalandCreativeIndustriesDevelopmentinChina
WENHu,HUBing
(SchoolofEconomics&TradeHunanUniversity,Changsha410079,Hunan,China
Abstract:
ThedevelopmentofculturalandcreativeindustriesinChinahascausedtheextensiveattentionofacademia.Basedonconsideringthespatialinteraction,thepaperattemptstoanalyzetheInfluencefactorsofChineseprovincialculturalandcreativeindustriesdevelopment.First,
thepaperusesglobalMoranindexandlocalMoranscatterplotwithcrosssectiondataof31provincesin2009toassessthedevelopmentlevelofprovincialculturalandcreativeindustriesinChinawithspatiale-conometricmethod.Then,basedonliteraturereviewandcomb,thepaperusesspatialeconometricmodeltoanalyzetheInflu-encedegreeofthefiveinfluencefactors(thatistalent,technology,tolerance,policyandinfrastructuretoprovincialculturalandcreativeindustriesdevelopment.Thisstudyfoundsthat,
thespatialinteractionofthedevelopmentlevelofChinesepro-vincialculturalandcreativeindustriesplaysarolemainlythroughthespatialspillovereffectsoftheoutputofnearbyprovin-cialculturalcreativeindustry,technologyistheimportantelementinpromotingthedevelopmentofChineseprovincialcultur-alandcreativeindustries;followedbytoleranceandtalentrespectively;Andtheimpactofinfrastructureandpolicyarenotsignificant.Theconclusionsofthisstudyhavesomedifferenceswithinternationalrelatedresearchconclusion.Finally,thispapergivesfurtherdiscussionontheconclusion.
Keywords:
culturalandcreativeindustries;spatialeconometric;influencefactors
进入21世纪,作为朝阳行业的文化创意产业在
世界范围内得到迅速发展。
在全球金融危机蔓延的背景下,文化创意产业仍然以年均8.7%的增幅高速成长,成为保持世界经济平稳增长的重要力量。
一些文化创意产业发展较早的国家增长的速度更
快。
2010年,美国的文化创意产业年增长速度达
14%,英国则为12%。
而日本每年出口到美国的动漫产品收入已经超过了50亿美元,相当于日本对美
国钢铁出口收入的4倍[1]
。
在中国,文化创意产业的发展同样迅猛。
2010年,中国文化创意产业增加
值约为10000亿元,其增幅达到17%左右,同时文化创意产品出口近850亿美元,占全球市场20.8%[2]。
作为新时期战略性新兴产业,文化创意产业受到中央和各级地方政府的高度重视。
据统计,国家已命名的各类文化创意产业基地、园区广泛分布于全国31个省、直辖市、自治区。
伴随文化创意产业在全球范围内引人注目的崛起,它吸引了学术界高度的关注[3]。
究竟什么因素影响文化创意产业发展?
在这一问题上,国内外学者掀起一股研究热潮。
2002年,美国区域经济学家Florida吸取前人研究基础,通过对美国人口过百万的124个城市的统计数据分析,提出促进文化创意产业发展受三个关键因素的影响:
人才(Talent、技术(Technology、宽容的社会文化环境(Toler-ance[4],而人才因素在文化创意产业发展中最为重要。
该研究结论被命名为“3T”理论,并被国内外学术界广泛接受和运用于后续研究中[5-11]。
而另外一些学者在对欧洲、南美洲、亚洲多个城市开展深入的案例研究基础上,指出政府的政策、城市便利的基础和配套设施,这2个因素亦是影响文化创意产业发展的关键因素。
如,Nonini认为政策支持或者政府功能在各国文化创意产业发展中的作用力度越来越强,他通过研究新自由主义理论指出,发展中国家需要通过政府政策指导创意经济发展,必须由政府予以政策性引导和调整,为文化创意产业健康发展创造良好的制度环境[12]。
Grabher[13]、Coe[14]、Cha-pain[15]等人的研究强调,文化创意产业需要配套设施和辅助机构的支持,如密集的交通和通讯网络、教育和培训、金融机构、专门商业服务、零售业、观众、研究机构等,其对文化创意产业发展有积极推动。
国内对于区域文化创意产业发展影响因素的全局性分析相当缺乏,为数不多的研究都基于某个特定城市的个案(如北京、上海、深圳,采取定性的案例研究、问卷调查的方法探讨影响文化创意产业的原因[16]。
中国国土面积广大,与国外城市社会文化和经济环境差异明显。
国外已有理论提出的人才、技术、宽容程度、政策和基础设施,这5因素是否都是影响中国省域文化创意产业发展的主要因素?
如果是,它们的重要程度如何排序?
如果不是,现阶段究竟是哪些因素起最主要的作用?
本文试图在充分考虑31个省份文化创意产业发展的空间相互作用下,通过空间自相关指数Moran’sI判断空间集聚和空间溢出效应的影响程度,并对我国省域尺度的文化创意产业发展的影响因素进行基于空间计量的实证研究,从而进一步回答以上问题。
1文化创意产业影响因素的指标体系构建
根据目前国内外对文化创意产业的研究,国际上尚未形成关于文化创意产业的统一界定。
参考联合国教科文组织及北京、上海等地文化创意产业统计管理实践,本文认为文化创意产业是以创意、创新为本质,以文化的商业性开发为目的,通过知识产权的交易和消费,生产出高附加值产品,具有创造财富和就业潜力的产业。
结合国家统计局印发的《文化及相关产业分类》(国统字〔2004〕24号标准,文化创意产业具体包括文化艺术、广告会展、新闻出版、广电影视、动漫游戏、新媒体、设计服务、文化旅游等细分门类。
因此本文中的“文化创意产业”和《中国文化文物统计年鉴》中“文化产业”的统计范畴一致。
考虑数据的可获得性与可比性,以各省域文化创意产业增加值作为衡量文化创意产业发展水平的指标,即以文化创意产业增加值作为被解释变量,并根据前文文化创意产业理论机制分析,选取人才、技术、宽容、政策、基础设施5个因素综合分析文化创意产业的发展水平。
在影响因素的替代指标(表1的选取过程中,本文用我国各地区文化体育娱乐就业人员数量(X
11
和研究与开发机构人员数量(X
12
衡量人才资源的供应程度;专利申请数量及各地区高技术产业产值情况通常反映一个地区的科技实力,本文将专利申请授权数(X21与高技术产业产值(X22作为衡量地区技术水平的替代指标;本文采用地区流动人口数量(X31、社会公平指数(X32与社会包容指数
(X
33
衡量地区宽容程度。
因为,地区流动人口数量间接反映一个地区的开放性以及对外来事物的接纳程度,社会公平指数则能够体现地区公平公正的制度环境、合法高效的政务环境,而社会包容指数能大体上反映社会文化交融、互动以及对文化多元性的包容程度的情况;本文采用文化事业财政拨款(X41与人均文化体育娱乐固定资产投资(X42作为政策支持的替代指标。
因为,文化创意产业的财政拨款与固定资产投资能非常直观地反映地区政府对文化创意产业的支持力度;最后,本文采用互联网宽带接入端口数量(X51和人均高速公路线路长度(X52来衡量各个地区的文化创意产业基础设施供应状况。
因为,今天文化创意产业的发展离不开信息的快速传递和交流,互联网宽带和高速公路线路长度能在一定程度说明通讯、交通设施的便捷程度。
表1文化创意产业影响因素的指标体系
Tab.1Theinfluencingfactorsindexsystemofculturalcreativityindustry
影响
因素
指标数据来源
人才X11文化体育娱乐就业人数
量/个
《中国统计年鉴2010》X12研究与开发机构人员数
量/个
《中国科技统计年鉴2010》
技术X21专利申请授权数/件《中国科技统计年鉴2010》X22高技术产业产值/亿元《中国科技统计年鉴2010》宽容X31流动人口数量/个《中国统计年鉴2010》X32社会公平指数《城市竞争力蓝皮书2010》X33社会包容指数《城市竞争力蓝皮书2010》
政策X41文化事业财政拨款/千元《中国文化文物统计年鉴2010》
X42人均文化体育娱乐固定
资产投资/元
《中国统计年鉴2010》
基础设施X51互联网宽带接入端口数
量/万个
《中国信息年鉴2010》X52人均高速公路线路长
度/km
《中国统计年鉴2010》
2文化创意产业发展的空间相关性分析
空间自相关本质上表现为地理单元关于某一属性的空间集聚特征,反映研究对象的空间分布规律,是分散还是集聚,是自相关还是非自相关。
本文首先根据我国文化创意产业增加值这一属性值的空间分位图,研究整个文化创意产业发展的空间分布,再运用全局Moran指数、局部Moran散点图显示空间自相关程度、空间集聚强度。
2.1中国省域文化创意产业空间分布特征描述通过六分位图(图1可以看出,我国省域文化创意产业发展遵循一定的空间分布模式。
全国文化创意产业发展水平大体呈现从东、中、西依次梯度下降的趋势。
东部和部分中部省份发展水平较高,西部、西北部地区相对落后,整体上趋于集聚化发展。
2009年,以广州市、深圳市为核心的珠三角、以上海为核心的长三角、以北京为核心的京津冀地区已经成为我国文化创意产业发展水平最高的区域。
同时,中国文化创意产业的发展在空间上已初步形成六大特色鲜明的区域:
①以文艺演出、广播、影视、古玩艺术品交易等为优势行业的首都北京文化创意产业区;②以工业设计、室内装饰设计、广告策划等为优势行业,以上海为龙头城市,带动杭州、苏州、南京的长三角文化创意产业区;③以广告、影视、印刷、动漫等行业为特色产业,以广州、深圳为核心的珠三角文化创意产业区;④以影视、旅游、服装等行业为特色,以昆明、丽江和三亚为代表的滇海文化创意产业区;⑤以网络动漫游戏等产业为优势,以重庆、成都、西安为代表的川陕文化创意产业区;⑥以电视广播、新闻出版为优势产业,以湖南长沙为代表的中部文化创意产业区
。
注:
1.图1中颜色深浅表示分位等级区别,颜色越深等级越高;2.中括号数据表示文化创意产业增加值(单位为千元的取值区间;3.小括号数据表示处于某分位等级下省份的数量(我国台湾省除外。
图1文化创意产业增加值六分位图
Fig.1ThevalueaddeddistributiondiagramoftheCultural-Creativeindustry
2.2空间自相关测算
空间自相关性可以定义为地理事物或现象观测值的相似性与其在空间上的距离密切相关。
当相邻地区随机变量的高值或低值在空间上出现集聚倾向时为正的空间自相关,而当地理区域倾向于被相异值的相邻地区所包围时则为负的空间自相关[17]。
区域经济变量的空间相关性存在与否,通常由空间自相关指数Moran’sI定量判断,包括全局Moran’sI(GlobalMoranIndex和局部Moran’sI(LocalMo-ranIndex两种。
根据2009年中国省域文化创意产业增加值数据测算,全局Moran’sI=0.4362,表明中国省域文化创意产业发展在空间中存在较高的正相关性,集聚趋势明显。
全局Moran’sI从整体上对中国省域文化创意产业空间自相关程度进行了测算,但并未进一步揭示文化创意产业在具体省份之间空间自相关情况,不能反映出区域之间文化创意产业空间集聚的确切特征和模式。
为此,需利用局部Moran’sI作进一步分析。
根据局部Moran’sI的含义,可将
某省份及与其相邻省份之间的局部空间关联性质划
分High-High、Low-Low、Low-High、High-Low等4种类型
。
图2中国省域文化创意产业增加值局部Moran散点图
Fig.2TheaddedvalueofChina’sprovincialcultural-creativeindustrylocalMoranscatterdiagram
从图2局部Moran散点图可以看到,大部分的
省份都处于Ⅰ、Ⅲ象限,这表明现阶段中国省域文化创意产业发展呈现出明显的空间正相关性效应,即具有较高(较低产业发展水平的省域在地理上相对地趋向于与较高(较低产业发展水平的省域相
邻,
并且这种相关性非常明显。
具体来说,处于第I象限的区域为上海、浙江、江苏、山东、福建、安徽等6个省域,这些文化创意产业发展水平高的省份,被其它高发展水平省份所包围(HH,空间中这些省
份彼此集聚,
并存在积极影响,共同促进文化创意产业蓬勃发展;江西、广西、重庆、贵州4个省域位于第
II象限,为低—高的负空间自相关关系聚类(LH,这4个低发展水平的省份被其它高发展水平的省份所包围(LH,低水平省份受高水平省份极化作用影响,文化创意产业发展存在空间负相关;西藏、宁夏、青海、新疆、内蒙古、甘肃、吉林、黑龙江、云南、河北、山西、天津12个省域位于第III象限,是低—低的空间自相关关系聚类(LL,这12个低发展水平的省份被其它低发展水平的省份所包围(LL,空间中这些省份彼此存在消极影响,这导致文化创意产业发展停滞不前;北京、四川2个省域位于第Ⅳ象限,为高—低的空间自相关关系聚类(HL,这2个高发展水平的省份被周边低发展水平的其它省份所包围
(HL,空间中这些省份彼此存在影响,对高水平区
域是积极的,而对低水平省份却是消极的。
而广东、湖南、湖北、河南4个省份同时跨越了第I、第Ⅳ象
限,
辽宁、陕西2个省同时跨越了第III、第Ⅳ象限。
综上所述,全局Moran’sI=0.4362,表明我国省域文化创意产业发展确实存在着空间自相关性,具有明显的空间相互作用;同时,
局部Moran散点图以及空间关系聚类图的分布也进一步解析了省域之间文化创意产业发展空间效应的具体表象。
基于以上分析,本研究认为在分析影响中国省域文化创意产业发展的影响因素时,必要采用纳入空间相关性因素的空间计量经济模型。
3中国省域文化创意产业空间计量分析
本文以2009年中国31个省、直辖市和自治区(简称省域的年度数据为样本进行分析。
首先采用主成分分析(PCA,
将衡量每个影响因素的多个指标进行主成分提取,将得到的综合变量作为该因
素的替代指标。
并将经过主成分提取的人才
(X1、技术(X2、宽容(X3、政策(X4以及基础设施(X5这5个影响因素作为自变量,以中国省域
文化创意产业增加值(Y作为因变量,进行空间计量分析。
本文通过空间计量模型设定检验,比较空间滞
后模型(SLM、空间误差模型(SEM的检验结果,选取合适的模型估计各个因素对文化创意产业发展水平的影响程度。
为了对比不考虑空间自相关导致的后果,还报告了未考虑空间自相关的普通最小二乘回归(OLS估计结果。
3.1
空间计量模型设定及检验
空间计量经济学模型主要包括两种类型:
空间
滞后模型与空间误差模型[18]
。
空间滞后模型(Spa-tialLagModel,SLM主要是探讨各变量在一个区域对临近区域是否有溢出效应。
空间误差模型(SpatialErrorModel,
SEM主要探讨存在于扰动误差项之中的空间依赖作用,度量了邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。
通过对两种模型相关测算指标进行分析,择优选取合适模型。
表2中空间自相关Moran’
sI检验及区分内生空间滞后变量或空间误差冲击依赖性的拉格朗日乘
子误差(error、滞后(lag及其稳健性(Robust检验表明,基于rook空间权值矩阵的LagrangeMultiplier
(lag为5.9260,而基于rook空间权值矩阵的La-grangeMultiplier(error为0.2379,LagrangeMultipli-er(lag相对于LagrangeMultiplier(error更为显著,尤其是基于rook空间权值矩阵的LagrangeMultipli-er(lag及RobustLM(lag值(分别为5.9260和7.9963均基本能通过1%水平(分别约为1.49%和0.46%的显著性检验,因此空间滞后模型SLM更为可取。
表2基于rook空间权重矩阵的空间相关性检验Tab.2spatialcorrelationtestbasedonthe
rookspatialweightmatrix
检验指数统计量P值Moran’sI(error0.05991.07300.2832LagrangeMultiplier(lag5.92600.0149
RobustLM(lag7.99630.0046
LagrangeMultiplier(error0.23790.6257
RobustLM(error2.308
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