辽宁文化产业竞争力评价研究

2014-12-28孙琪恒

长春师范大学学报 2014年4期

孙琪恒

(营口理工学院经济管理系，辽宁营口115004)

近年来，文化产业作为新兴的朝阳产业，发展势头迅猛，在拉动区域经济增长中扮演着重要的角色。从世界范围来看，文化产业在世界经济结构的比重与日俱增，已经成为世界经济支柱产业之一。从全国范围来看，文化产业是国民经济中具有先导性、战略性和支柱性的新兴产业，在推动经济结构调整和转变经济发展方式中发挥重要的作用。从辽宁省具体情况来看，辽宁文化产业资源丰富、潜力巨大，文化产业增加值逐年递增，但与此同时，也存在一些不容忽视的问题。为了更好地实现文化产业的可持续发展，提升文化产业在全国的竞争力，有必要对辽宁各个城市的文化产业竞争力进行综合评价。

1 文化产业概念的界定

文化产业是一种新兴产业，到目前为止，国际社会对文化产业的概念尚未达成共识，2004年国家统计局制定了《文化及相关产业分类》［1］，将文化产业定义成为社会公众提供文化、娱乐产品和服务的活动，以及与这些活动有关联的活动的集合。文化产业的范围:(1)为社会公众提供可参与和选择的文化服务和休闲娱乐服务，如广播电视、电影、文艺表演、旅游体闲、网络、博物馆展览等服务;(2)为社会公众提供实物形式的文化产品和娱乐产品的活动，如书籍、杂志、报刊、音像制品、电子刊物制作、出版和发行等;(3)提供文化、娱乐产品所必須的设备、材料的生产和销售活动，如印刷设备、纸张、文具、光盘、磁带等生产经营活动;(4)提供文化娱乐服务时必需的设备和用品的生产和销售工作，如广播电视设备、电影设备、电视机、影碟机、录像机、音响设备、乐器、游戏器材、玩具等;(5)与文化、娱乐相关的其它活动，如工艺美术、设计等。

2 文献研究

目前，关于文化产业理论方面，国内外已经有相当多的研究成果，但关于文化产业竞争力评价的研究还很缺乏，评价方法大多有以下几种:一是运用因子分析法和聚类分析法相结合进行评价，比较有代表性的有徐萍从产业规模、投入和产出、成长能力等方面构建了17个指标，得出不同地区文化产业竞争力排名［2］，杨沂通过采用聚类分析法得出了陕西文化产业在全国的竞争地位［3］;二是采用竞争力指数法进行评价，如祁述裕采用计算竞争力指数对国际上15个有代表性的国家文化产业竞争力指数进行评价［4］;三是定性分析法，如李宜春采用定性评价法对安徽文化产业竞争力的整体水平进行评价［5］。可以看出，国内学者关于文化产业竞争力的评价，大多集中在国际或全国范围内，而针对一个省内各个城市的评价还不多见，对于辽宁省的各个城市的文化产业竞争力评价更是少之又少，因此本文在这方面开展研究。

3 文化产业竞争力评价指标体系的构建

从各个城市的横向角度比较，通过因子分析和回归模型来比较分析辽宁省各个城市的文化产业发展水平，以全省九个城市为样本。

3.1 评价指标体系的构建原则

为了使文化产业评价指标更加科学、合理，在构建指标体系时要考虑一定的原则:(1)综合性和代表性相结合的原则。所选用的评价指标既能尽量全面地反映一国或一个地区的实际情况，又能充分代表所要研究的问题;(2)协调性原则。在选取指标过程中，不仅要考虑文化产业比较有代表性的指标，还要考虑当地的经济基础、人力资源和相关产业等指标;(3)可操作性原则。评价指标要考虑数据获得的难易程度，如难以获得数据，则评价指标体系建得再科学合理，也计算不出评价结果。

3.2 指标体系的构建

在参考国内学者李瑞英、李宜春和刘泽琴关于文化产业竞争力的评价指标基础之上，对部分指标进行修改，共形成了8个三级指标，基本涵盖了文化产业比较重要的指标。具体指标如表1所示。

4 实证分析

4.1 数据来源

对辽宁各个城市的文化产业竞争力进行评价，但考虑到数据的可获得性，只选择了辽宁9个城市作为研究对象，分别是沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、阜新。并以2012年辽宁统计数据为研究依据，原始数据来源于2013年《辽宁统计年鉴》。

4.2 研究方法

研究中采用因子分析法，对数据的操作使用统计分析软件SPSS18.0。

4.2.1 原始数据的标准化处理

由于指标体系中大部分指标的单位是不统一的，在利用数据之前，应该对原始数据进行无量纲处理，处理方法大多采用Z标准化法，公式为xij=(xij－xj)/σ2，其中 xij为第 j项指标的第i个观测值，xj和σ2分别为第j项指标值的均值和方差。

4.2.2 考察原有变量是否适合进行因子分析

只有原有变量之间存在着一定的线性关系，才适合采用因子分析法，最常用的检验方法是采用相关系数矩阵、巴特利球度检验和KMO检验。分析结果如表2和表3所示。

表1 文化产业评价指标体系

表2 相关系数矩阵

表3 KMO和Bartlett的检验

表2是原有变量的相关系数矩阵。可以看出，大部分相关系数都很高，各变量之间存在较强的线性关系，适合做因子分析。表3显示的是巴特利球度检验和KMO检验结果，其中KMO值0.810，根据Kaiser给出的KMO度量标准，因此原有变量适合做因子分析。

4.3 提取因子

原始数据进行无量纲处理之后，将新得到的数据输入SPSS18.0软件进行计算，得到相关系数矩阵的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率(表4)。

表4 因子解释原有变量总方差情况

从表4可以看出，第一组数据项(第二至第四列)描述了初始因子解情况，第1个因子的特征根是6.575，解释原有8个变量总方差的86.244%，第2个因子的特征根是1.002，解释原有8个变量总方差的8.461%，累计方差贡献率为94.705%，超过累计方差贡献率为85%的标准。另外，表4中两个因子的特征值大于1，说明前两个公因子基本反映了样本的大部分信息，因子分析效果较理想。

4.4 采用最大方差法进行旋转

为了使因子具有可解释性，采用最大方差法对因子载荷进行了旋转，计算结果见表5。

表5 旋转成份矩阵

提取方法:主成份

旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法

从表5看出，公因子1在公共图书馆图书总藏量、高等院校在校人数、文体娱从业人员和文化传媒支出的因子载荷系数最大，表明这些因素和文化产业的发展直接相关，因此将第一个公因子命名为资源影响因子;公因子2在人均GDP、城镇居民人均可支配收入、第三产业增加值、入境游客人数的因子载荷系数最大，因此将第二个公因子命名为经济影响因子。

4.5 计算因子得分

因子得分计算最常用的方法是采用回归分析估计因子得分系数，根据表6可写出以下因子得分函数，其中Xi代表变量。

表6 因子得分系数矩阵

提取方法:主成份

旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法

F1= －0.301 X1－0.278 X2+0.227 X3+0.436 X4+0.449 X5+0.171 X6+0.220 X7－0.215 X8

F2=0.530 X1+0.497 X2－0.040 X3－0.285 X4－0.302 X5+0.024 X6－0.032 X7+0.429 X8

利用旋转平方和载入的方差贡献率作为公因子的权重，得出综合得分公式F=0.51819 F1+0.42886F2，计算结果如表7所示

5 结论

沈阳和大连的综合得分远远高于其他几个城市，这与实际相符，无论在资源影响和经济影响方面都远远好于辽宁省的其他城市，说明在引领辽宁文化产业发展中，它们已经成为中流砥柱。但沈阳和大连的综合得分相差较小，随着时间的推移，二者文化产业的竞争力还可能有变化，从具体指标来看，沈阳的资源影响因子得分较高，而经济影响因子得分较低，而大连正好相反，这说明沈阳文化产业的发展资源优势显著，而大连文化产业的发展更多的是由于经济影响的带动。

辽宁其他城市文化产业发展的资源影响力和经济影响力是不均衡的，例如阜新文化产业的发展，资源影响力具有相当大的优势，这与其高等学校在校人数和文体娱从业人员比部分城市略高有关，但受其经济影响力的制约，阜新文化产业不具有竞争力。