G20国家创意产业发展影响因素评价与研究

文 嫮，徐亚男

(湖南大学 经济与贸易学院，长沙410079)

0 引言

进入21世纪，作为朝阳行业的创意产业在世界范围内迅速兴起，引起了学术界的高度关注［1］。究竟哪些因素影响着创意产业发展?美国学者R.Florida提出的3T理论被奉为创意产业研究经典。他认为一个地区创意经济的发展主要取决于技术(technology)、人才(talent)和宽容(tolerance)这3个要素，缺一不可，相互依赖［2］。3T理论被国内外学术界广泛接受并运用于后续研究中［3-5］。在此基础上，学者们对影响创意产业发展的其他因素进行了研究。G.Hearn［6］等、D.M.Nonini［7］发现政府政策在各国创意产业发展过程中作用力度越来越强，尤其是有效的知识产权保护机制，成为创意产业发展的基本条件。G.Grabher［8］、N.Coe 等［9］、C.Chapain 等［10］、R.Wenting 等［11］的研究则强调，能为创意产业提供支持的配套设施和辅助机构，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、研究机构等对创意产业发展有积极的推动作用。谭娜等利用因子分析法对中国20个城市的截面数据进行分析，也发现城市基础设施是影响创意产业的关键因子［12］。

总体而言，人才、技术、宽容是现阶段学术界较为公认的创意产业发展的影响因素，同时，政府政策及基础设施对创意产业的影响也逐渐引起学者关注。在创意产业广受追捧的今天，各个国家创意产业影响因素的发育情况如何?这些因素在多大程度上对创意产业发展产生推动?重要程度又如何排序?这些问题都值得学术界深入研究。然而，全球有224个国家和地区，部分国家和地区统计资料存在严重残缺，难以搜集齐全每个国家的创意产业数据。而G20国家是由8国集团和11个重要新兴工业国家以及欧盟组成，其GDP总量占全球经济总量的90%，人口约占世界人口的2/3，贸易额占全球贸易额总量的85%，在全球经济中占有十分重要的战略地位。因此，本研究以G20国家为切入点，结合定性分析和定量分析，建立指标体系，开展全球层面创意产业影响因素的研究。

1 评价指标体系

不同国家和地区对于创意产业概念界定、分类标准存在着很大的差异。本研究参照联合国贸易发展会议(united nations conference on trade and development，UNCTAD)对创意产业的定义及分类标准［13］。UNCTAD认为创意产业是以创意和知识资本为基本投入所形成的产品和服务的制造、生产和销售的循环，是由具有创意内容、经济价值和市场目标的有形产品和无形的知识、艺术服务组成［13］。目前，在全球层面，关于产值、利润等衡量创意产业发展状况的数据存在严重的缺失。UNCTAD作为联合国常设机构，其每年发布的《创意经济报告》则是全球创意产业数据的最权威来源。《创意经济报告》以创意产品出口值(包含创意货物产品和创意服务产品2个部分)作为衡量各国创意产业发展水平的指标。这是由于创意产品消费具有显著的全球性特点，一个国家创意产品出口总值越大，反映这个国家创意产品生产越活跃，其发展程度越高。在UNCTAD《创意经济报告》中，创意货物产品主要涉及艺术与工艺、视听、设计、音乐、新传媒、出版这6个方面;创意服务产品包含:①广告、市场调研、民意调查;② 建筑、工程和其他技术服务;③ 视听和相关服务;④ R＆D服务;⑤ 个人、文化与休闲服务;⑥ 其他个人、文化和休闲服务;⑦知识产权。

1.1 指标评价体系建立

依据学术界已达成的人才、技术、宽容、政府政策及基础设施条件4项因素的内涵，并根据数据可得性、科学性、合理性、全面性的标准选取指标，建立指标评价体系(表1)，对G20国家创意产业的影响因素作出评价。其中，人才指标包括高等教育入学率(X1)、人均受教育年限(X2)、人才可得性(X3)、劳动生产率(X4);技术指标包括创新指数(X5)、最新技术可得性(X6)、每万人中居民专利申请量(X7)、人均高技术出口(X8);宽容指标包括净移民率(X9)、女性经济活动参与率(X10)、国家议会中妇女席位的比例(X11)、信息流动指数(X12);政府政策及基础设施指标包括研发支出占GDP的比重(X13)、经济自由度(X14)、产权保护指数(X15)、网络就绪指数(X16)、航空设施质量指数(X17)以及公路设施质量指数(X18)。

表1 G20国家创意产业影响因素评价指标体系Tab.1 The evaluation system of factors in G20 countries’cultural and creative industries

1.2 数据来源与数据处理

创意产品出口值源自UNCTAD发布的权威数据［13］，其他指标数据则主要来自世界发展指标数据库(WDI database)、世界银行等官方网站，部分数据来自于产业发展报告以及产业发展蓝皮书(表1)［14-16］。由于最新数据难以获得，采用2008年的数据。

18个原始变量数据间存在着数量级的差别，进行横向比较并不可取。因此，运用SPSS对各二级指标进行标准化处理，消除各变量值在数量级上的差异，以使各指标数据具备比较分析的基础。

1.3 指标权重的确定

采用变异系数法(coefficient of variation method)来确定各分项指标的权重，通过加权运算得到G20国家创意产业各一级指标得分。变异系数法是一种客观赋权的方法，其基本思想是:在指标评价体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，越能反映被评价单元的差距。例如，在某项指标上，如果G20各国差距明显，那么用该指标可以较好地反映各国创意产业影响因素条件差距，则该指标在打分时理应赋予较高的权重。反之，如若在某项指标上，各国的数值差别不大，那么该指标在衡量各国创意产业差距时作用便不甚明显，因此，在具体打分时赋予较小的权重，表明该指标对G20各国创意产业发展的作用有限。

标准差与平均数的比值为变异系数。各指标的变异系数与该组综合指标变异系数加权和的比值则为该指标权重。通过变异系数法计算得到G20国家各项二级指标权重(表2)。

表2 G20国家创意产业评价指标及权重Tab.2 The evaluation index and weight of G20 countries’cultural and creative industries

1.4 G20国家创意产业各项综合指标得分

通过变异系数法求得的各指标权重与SPSS标准化后的各项指标数值加权求和可以得到G20国家创意产业各综合指标得分。由于得分有正有负，为了便于比较，再次对各评价指标得分进行标准化处理，将各项综合指标得分数据转换到［0，1］内。公式如下:

Zi=(Xi-X min )(X max-X min)。

式中:Zi为转换后的得分值;X max为最大样本值;X min为最小样本值;Xi为原始得分值。用 A1，A2，A3，A4分别表示转换到［0，1］内的人才、技术、宽容、政府政策及基础设施得分(表3)。

表3 2008年G20国家创意产业影响指标得分Tab.3 Score of G20 countries’cultural and creative industries in 2008

1.5 指标得分评估结果

1.5.1 人才。在得分方面，美国、韩国、澳大利亚优势明显。美国拥有世界上最为发达的教育培训体制，其大学被誉为创意人才的梦工厂。韩国则专门确立“文化立国”的国家方针，每年都支持一大批游戏动漫专业的学生到国外学习，这些创意人才构成了韩国创意产业金字塔坚实的底座［17］。澳大利亚政府针对中学、高等教育、专业培训等推出了不同的创意人才扶持措施，大大推动了创意阶层的形成。从人才指标的构成来看，高等教育入学率以及劳动生产率的权重分别为0.344，0.378，而人均受教育年限以及人才可得性所占权重较小，分别只有0.177，0.101。作为人才得分最高的国家，美国的高等教育率为82.9%，劳动力年平均创造6.51万美元的财富，其人均受教育年限达到12.4年，人才可得性也高达5.5，各项指标均列G20国家前列。作为教育模范国的韩国，其高等教育入学率达到了98.1%，远高于其他国家。相比而言，中国、印度尼西亚、南非及印度等国在4项人才指标水平上都不是很理想。中国的高等教育入学率为22.69%，印度则低至13.49%，与韩国、美国等发达国家差距悬殊。中国的劳动力年均创造财富1.06万美元，印度尼西亚则低至0.99万美元。教育水平的差距直接影响到人才的培养，加之这些国家的人才可得性较低，难以获得丰沛的创意人才。

1.5.2 技术。在得分方面，韩国、日本、德国得分最高。文化元素与现代技术的有机结合造就了创意产业［18］。日本提倡“以设计增加附加值”，强化技术设计与研发，这使得日本动漫企业获得了极大的发展，由此日本也成为了世界上最大的动漫制作和输出国［19］。由于数码技术等新技术的广泛使用，韩国、德国的设计业以及网络游戏行业得到了快速的发展。从技术指标的构成来看，每万人中居民专利申请量所占权重为0.562，人均高技术出口量所占权重为0.339，创新指数和最新技术可得性所占的权重分别为0.058，0.041。2008年，韩国每万人中居民专利的申请量达到了25.97项，人均高技术出口额为2 298.04美元，远远高于其他国家，而其创新指数和最新技术可得性分别为4.76，5.90，体现出韩国的创新及技术优势。日本和德国同样在技术指标上颇具优势。相比而言，土耳其、印度、印度尼西亚、阿根廷等技术得分排名靠后的国家，在技术各项指标上与韩日等国差距明显。在权重最高的2项指标上，这些国家每万人中居民专利的申请量均少于1项，人均高技术出口额也极低，阿根廷为49.10美元，印度则低至5.46美元。从最新技术可得性指数来看，土耳其以5.3排在G20国家的第19位，印度尼西亚也仅有4.7，最新的技术在这些国家普遍较难获得。

1.5.3 宽容。在得分方面，澳大利亚、加拿大及欧盟位列前3位。澳大利亚对多元化的尊重和保护吸引了大量移民涌入，促使澳大利亚成为世界上最具生机和活力的国家［20］。加拿大是包容和文化多元化的典范，平均每年接纳大约24万来自世界各地的移民，其中有近15万的移民获得加拿大国籍［21］。欧盟将包容性作为经济发展的重要方向，通过各种文化战略和对外交流，为其创意产业发展注入了巨大活力［22］。从宽容指标的构成来看，净移民率权重为0.644，信息流动指数权重为0.204，其他2项指标权重较小。澳大利亚是典型的移民国家，其净移民率高达6.34，女性在经济及政治生活中的参与率也很高。加拿大信息流动指数较高，达到了0.76。欧盟国家议会中有23.63%的席位为女性，女性经济活动参与率达到了49.9%，女性的政治及经济权益得到了充分尊重和保护。相比而言，印度、印度尼西亚、墨西哥、沙特阿拉伯等国普遍缺乏包容的移民环境，移出移民远远多于移入移民。如墨西哥的净移民率为-3.84，沙特阿拉伯则低至-6.82，另外，这些国家女性经济活动的参与率都不高，女性政治地位低，加之信息流动程度普遍不高，这些国家往往缺乏创意与活力的注入。

1.5.4 政府政策及基础设施。在得分方面，德国、日本、美国位列前3位。德国政府每年对创意产业相关基础和配套设施的投资额在持续不断增长。日本政府近年来先后从电影、动漫以及动画的知识产权保护角度出发，制定了一系列完善的法律法规。美国拥有全球保护范围最广、相关法律规定最为详尽的知识产权保护法律体系。这为其创意产业的发展提供了良好的法律环境。从政府政策及基础设施指标的构成来看，研发经费占GDP的比重和产权保护指数权重分别为0.321，0.292，而其他4项指标所占权重均小于0.150。德国政府对音乐、文学以及影视等作品已形成良好的版权保护，其航空设施质量指数和公路设施质量指数分别以6.7，6.5居G20国家的第1，2位。日本2008年R＆D经费投入占本国GDP的3.44%，这一比重在G20国家是最高的。美国完善的知识产权保护体系及自由的经济环境是其创意产业发展的强大后盾。巴西、俄罗斯、阿根廷以及印度尼西亚的得分相对落后。在权重最大的指标上，巴西R＆D经费占 GDP的比重为 1.13%，俄罗斯为1.03% ，阿根廷和印度尼西亚分别为 0.51% ，0.05% ，这与排名靠前的国家相距甚远。另外，这些国家知识产权保护意识普遍滞后，盗版现象猖獗。在经济自由度方面，这些国家也普遍不理想。总的来说，这些国家基础设施建设相对滞后，加之政府对研发投入的忽视，经济自由度也不高，同时缺乏良好的知识产权保护体系，使其在此项得分上相对不具有优势。

1.6 G20国家创意产业影响因素的综合得分评估

标准化后的4项影响因素的综合指标得分都在［0，1］内，差异性不大，通过变异系数法取得权重及加权求和计算综合得分可能具有一定的局限性。为此，将18个原始变量通过主成分分析的方法进行处理。18个原始变量之间存在着一定的显著关系，部分变量之间直接的相关性比较强，这表明它们存在着信息上的叠加。主成分分析法实际上是一种“降维”方法，它考虑各指标间的相关关系，然后利用降维的思想把多个指标转换成几个互不相关的综合指标。通过主成分分析后生成的变量F1，F2，F3，F4是相互独立的变量，剔除了信息上的叠加。方差贡献率成为综合得分加权的权重，而生成的独立变量也有利于进一步进行回归分析(表4)。

从表4来看，前4个主成分包含了原来18个变量接近84%的信息，且特征值都大于1。这表明前4个主成分的数值变化可以基本代表指标体系中18个原始变量的绝大部分变化信息。所以，可以采用这4个综合变量作为18个原始变量的替代，并生成综合得分。

表4 主成分的特征值及其方差贡献率Tab.4 Principal component’s eigenvalue and its variance contribution rate

在主成分载荷系数大小的判定上以判定系数大于或接近于0.700为标准，则第一主成分在18个原始变量载荷 系 数 上 比 较 大 的 是 X5，X6，X12，X14，X15，X16，X17，X18，说明这些变量与第一主成分之间有着较强的相关关系。这8个变量中有5个为政府政策及基础设施方面的因素，这表明这类因素在第一主成分上的分布最为集中，且其载荷系数最高，为了讨论的方便，同时考虑第一主成分实际载荷系数分布特点，以政府政策及基础设施命名F1为第一主成分;第二主成分在X7，X13上的载荷系数比较大，即第二主成分在每万人中居民专利申请量、研发经费占GDP比重变量上的载荷系数较大，称F2为技术条件;第三主成分在X1，X4上的载荷系数较大，而这2个变量即高等教育入学率以及劳动生产率，反映了G20国家的人力资本及人才质量，所以称F3为人才条件。第四主成分在X9，X10，X11上有较大的载荷系数，无论是净移民率，还是女性经济活动参与率以及国家议会中妇女席位的比例，都体现着G20国家宽容开放的环境，所以将F4命名为宽容环境(表5)。

表5 前4个主成分的载荷系数Tab.5 Load factor of the first four principal components

以4个主成分对总信息量的方差贡献率ai为权重，可以计算得到G20国家创意产业的综合得分:

从综合得分结果(表6)看，美国、德国、加拿大的得分排名居前3位，沙特阿拉伯、俄罗斯、阿根廷以及印度尼西亚等国的得分较为落后。综合得分前10位的国家大部分是发达国家，后10位的国家则绝大部分是发展中国家，且主要是分布在亚非拉地区的新兴经济体。这与之前得出的人才、技术、宽容、政府政策及基础设施得分有相似的特点，即在分项指标得分以及综合指标得分上，发展中国家与发达国家的差距都十分悬殊。从UNCTAD公布的2008年全球156个国家创意产品的出口值也能看出这种差距。55.8%的创意产品出口额是由39个发达国家创造的，而数目多达117个的发展中国家则仅仅贡献了全球创意产品出口总额的44.2%。

表6 2008年G20国家创意产业影响因素综合得分Tab.6 Comprehensive score of G20 countries’cultural and creative industries in 2008

2 创意产业影响因素的回归分析

G20各国创意产业影响因素评价得分差异明显。在影响创意产业发展的各项条件上，欧美等发达国家明显优于发展中国家。在4项因素对G20各国创意产业发展的影响程度以及重要性排序方面，可将主成分分析所生成的F1，F2，F3，F4原始得分作为解释变量，以标准化后的G20国家创意产品出口值为被解释变量，通过EViews 6.0进行回归分析(表7)。

根据回归分析结果得到G20国家创意产业产品出口值与政府政策及基础设施、技术、人才、宽容之间的回归关系:

式中:Y为标准化后的G20国家创意产业产品出口值。

从回归结果来看，模型的判定系数R2为0.937 4，说明该回归方程可以解释原始数据的绝大部分信息，模型的整体拟合效果较好。从回归模型的显著性检验结果来看，Prob(F-statistic)为0.00 ＜ 0.05，模型通过了显著性水平为5%的F线性检验，该回归方程的线性关系显著。另外，从解释变量的显著性来看，F1，F2，F3，F4的 T检验Prob值均小于0.1，该方程的回归系数通过显著性水平为10%的T检验，解释变量政府政策及基础设施、技术、人才、宽容对被解释变量Y都具有显著影响。

表7 4个因素对G20国家创意产业发展影响的回归结果Tab.7 Regression analysis of four factors to G20 countries’cultural and creative industries

根据回归分析的结果，DW值为1.806 3，而进行异方差检验的结果显示，Obs*R2的P值为0.93＞0.05，说明不可以拒绝原假设(不存在异方差)，即接受原假设，所以，该回归方程并不存在异方差问题。

综合而言，得到的G20国家创意产业出口值与政府政策及基础设施、技术、人才、宽容之间的线性回归关系明显，该回归公式通过了模型的显著性F检验、解释变量的显著性T检验、异方差检验。因此，方程具有较为科学的说服力，较好地解释了各因素对G20国家创意产业发展的影响。

由回归结果可以看出，人才、技术、宽容、政府政策及基础设施对G20国家创意产业发展都存在着正向影响。其中，技术因素对G20国家创意产业发展的影响系数最大，其次为人才、政府政策及基础设施，最后为宽容。方程的截距为负，可以理解为当一个国家F1，F2，F3，F4基本为0时，其创意产品出口值为-0.322 4个单位。这表明一个国家若匮乏创意人才、无创意人才聚集的良好环境、缺乏有效技术的支撑、无政府政策上支持和基础设施辅助时，那么该国创意产业很难取得发展，其国内的创意产品消费主要依赖于进口。只有当其各项影响创意产业发展的因素得到较大程度提高时，本国的创意产业才会发展，民众对创意产品和服务的消费才有可能摆脱完全依赖于进口的局面。

从具体指标来看，技术因素的回归系数为0.075 6，这表明G20国家创意产业的发展在很大程度上依赖于技术的推动。技术为创意产业的发展提供有力的技术支撑，它降低了创意产品的生产成本，提高了创意企业的运行效率。进入21世纪以来，世界各国技术创新能力逐步提升、科学技术发展日新月异。与此同时，随着全球化进程加快，跨国公司驱动FDI在全球范围内流转迅速，大量的国家和地区融入全球生产网络，欧美发达国家之间的技术扩散以及欧美国家对发展中国家的技术转移快捷而频繁。技术的运用正极大地改变了产业组织模式、社会经济运行模式和人们的思维模式，对创意产业发展起到非常大的推动作用。纵观时下全球创意产业中发展最为迅速的影视传媒、动漫、网络游戏、娱乐等产业，它们无不与技术发展尤其是信息技术息息相关。具体表现在3个方面:第一，技术对创意产业组织模式变革产生很大的推力。数字化技术正以令人叹为观止的速度渗透到创意产业的各个子行业，使传统的摄影、动漫、电影和广播等产业纷纷迈向数字化新阶段。同时，数字化技术又不断创造新的创意产业，如网络游戏、MP3数字音乐产业等以创意为内容的数字新产品层出不穷。第二，技术加大了创意产品的个性化。创意产业保持竞争优势的关键在于差异化和个性化，信息技术的普及和改进能为创意产品的差异性提供更好的发展平台。尤其是那些涉及三维造型、图像和影像等多媒体文件的创意产业都需要借助计算机和网络进行个性化制作、设计和复制传播，从而更高效地服务于差异化群体。第三，技术进步大大降低了创意产品的生产成本。网上制作传播的影视剧、电子图书产品正成为传统的图书报刊和音像制品的一种替代形式，技术不仅革新了出版、音像等创意产品的制作工艺，提高了产品的传播效率，还将制作和销售融为一体，直接降低了生产和流通领域的经营成本，为创意企业赢得了竞争优势。人才因素的回归系数为0.071 6，略低于技术因素。创意产业是与文化、知识以及技术高度相关的一个产业，它源自于个人的创意、技巧及才华，其发展所涉及的每一环节都与创意人才息息相关。然而，本研究的结论与国外相关研究有所差别。如美国区域经济学家R.Florida认为，人才是影响美国创意产业发展的首要因素，只有创意阶层的崛起，才能从根本上推动创意产业的发展［2］。造成研究结果不同的原因可能是:创意产业在全球真正规模化发展的时间并不是很长，在很多区域，创意人才短缺的情况普遍存在，创意阶层处于培育和积累过程之中，创意人才效应还没有充分体现出来。政府政策及基础设施条件超过宽容因素成为了影响G20国家创意产业发展的第三重要因素，其回归系数为0.067 6。由此可见，政府政策支持和良好的基础设施能够促进创意产业的蓬勃发展。宽容环境的回归系数最低，为0.049 9，但是也不容忽视宽容环境在创意产业发展中潜在的作用。因为宽容环境能培养人才、吸引人才、留住人才，从而刺激着技术的创新和发展。

3 结论与展望

当今全球软实力竞争日益激烈，创意产业逐渐成为各国经济发展的热点。以2008年G20国家创意产业发展的截面数据为基础，从人才、技术、宽容、政府政策以及基础设施这4个层面构建了创意产业影响因素的指标体系，并对G20国家进行了评价。通过回归分析得出，人才、技术、宽容、政府政策以及基础设施条件对创意产业的发展存在着显著正向影响。技术是创意产业发展的首要影响因素，其次是人才，第三是政府政策以及基础设施，最后是宽容因素。这一分析结果表明，Florida的3T理论对于解释G20国家创意产业的发展具有一定的局限性。事实上，除人才、技术、宽容因素外，政府政策及基础设施条件在G20国家创意产业发展的过程中也发挥着十分重要的作用，其回归系数超过了宽容因素。

中国的创意产业发展可以吸取和借鉴各国的经验，因地制宜地提高创意产业的总体水平，探索出适合自身发展的途径。第一，从技术层面来看，中国应该积极学习韩国、日本、德国在促进技术发展方面的经验，将创新技术充分运用到创意产业中来，实现科技与创意的一体化;第二，从人才层面来看，美国、韩国、澳大利亚等创意强国的发展经验都强调受过良好高等教育的高素质人才对城市创意产业发展尤为重要，这些国家如何培养创意人才、留住创意人才、吸引创意人才的经验都值得我国借鉴;第三，从政府政策及基础设施条件层面来看，德国、日本、美国政府对创意产业支持的一个重要政策就是知识产权保护，只有建立完善的知识产权保护体系，才能鼓励创意思想的萌发、保证创意价值得以实现，这些国家的经验还肯定了基础设施建设对创意产业充分发展的作用;第四，从宽容层面来看，如何借鉴澳大利亚、加拿大等国家的经验，努力营造一个文化多元、开放、包容的环境，也是需要进一步思考的课题。

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