分布异质视角下产业集聚与文化产业增长研究
——基于分位数面板回归的经验证据
2017-03-28熊建练王耀中
熊建练,王耀中
(湖南大学 经济与贸易学院,湖南 长沙,410079)*
·经济管理·
分布异质视角下产业集聚与文化产业增长研究
——基于分位数面板回归的经验证据
熊建练,王耀中
(湖南大学 经济与贸易学院,湖南 长沙,410079)*
基于分布异质视角,依据2003-2011年省域面板数据,利用分位数面板回归模型,考量产业集聚与文化产业增长。结果表明:随分位水平的提高,各因素的作用不一。文化产业集聚对文化产业增长的正向边际贡献呈现递增趋势。因此,应遵循文化产业增长的内在规律,因地制宜,合理规划文化产业集聚区,推进文化资源、要素与资本市场的对接,调整文化消费结构,促进文化产业的可持续增长。
产业集聚;文化产业增长;分布异质性;分位数面板回归模型
一、引 言
作为优化产业空间配置的一种表现,文化和创意产业集聚日益显著,在我国的一些大中城市不断有文化和创意产业集群的发展。从城市的区位情况看,除北京、上海、深圳等一线城市和长沙等少数省会城市外,文化企业总量和规模仍均较小,绝大部分省份和城市的文化产业对经济的贡献水平偏低。那么,产业集聚是否有效推动了文化产业的发展,并且产业集聚这种生产组织模式对不同文化产业发展水平的地区是否有着一致的作用?其作用机理如何?从实践来看,管理部门还应从哪些方面积极切入来推动文化产业的发展,这在我国当前实施“推动文化产业成为国民经济支柱性产业”的国家基本战略过程中,是亟待解决的重要问题。
二、文献综述
1.文化产业对经济增长的影响。基础研究方面,Throsby (2004) 利用投入产出分析方法以及CGE模型研究了文化产业的运作方式,提出了一种解释文化产业发展影响经济和社会的实证模型[1]。在应用研究上,文化产业对经济增长的影响,较多的研究集中在就业、工资、消费方面。Power (2009)利用1970-1999年的时间序列数据,证实了文化产业的发展有助于提高瑞典就业水平,推动经济增长[2]。国内学者李增福等 (2011) 利用新古典经济增长模型对文化产业中投资、劳动和创新对经济增长的影响进行了测度,认为文化产业对经济增长有较大的影响力,文化产业对第三产业的带动作用尤为明显[3]。杜传忠等 (2014)基于2001-2011年我国省域面板数据,研究得到文化产业发展对我国经济增长呈现出越来越明显的拉动作用[4]。湖南省文化产业还具有较大的发展空间[7]。
2.文化产业集聚机理。褚劲风 (2009) 研究认为地方、社会和文化经济的互相关联性、地缘空间等是形成文化产业地理临近的关键要素[5]。任英华等 (2015)从要素禀赋、关联性产业、区位优势和产业政策等方面,结合空间计量方法,从理论和实证两方面考察了文化产业空间集聚的形成机制[6]。
3.文化产业集聚对经济增长的影响研究。曹清峰等 (2014)基于中国31个省份的面板数据,利用空间面板计量模型实证研究了文化产业集聚的区域经济增长效应,研究认为文化产业集聚对区域经济增长存在显著的推动作用,但在考虑了空间相关性之后,文化产业集聚的市场规模效应下降,而专业化分工效应和产业结构效应得到增强[7]。Zheng和Chan(2014)针对文化产业集聚,分析了上海创意产业集聚对文化产业发展的影响,研究表明虽然创意产业集聚区起到了一定的功能集聚效应,但还并未起到显著影响[8]。
通过对已有研究的梳理发现,由于我国文化产业集聚发展仍处于起步阶段,文化产业集聚对文化产业发展的影响研究仍有待进一步深入。在方法上,现有研究大多采用均值回归模型,忽视被解释变量条件分布的两端。而在现实中,政策制定者往往对文化产业发展水平较低或者较高的那部分省份更为关注,是什么因素导致某些省份的文化产业发展水平较发达,而又是什么因素导致某些省份的文化产业发展水平较差?通过定义不同的分位水平,分位数回归模型可以很好地回答这些问题。为此,本文在考虑个体和变量分布异质性的基础上,拟选取我国31个省份2003-2011年的相关数据,构建分位数面板回归模型实证研究文化产业集聚对文化产业发展的作用机制,剖析在不同的文化产业发展水平下,文化产业集聚等影响因素对文化产业发展的影响。
三、研究设计
(一)模型设定
分位数面板回归模型结合了分位数回归理论和面板数据模型的优点,可以同时刻画分布引起的异质性和个体异质性,本文建立如下回归模型:
Qyit(τ|αi,xit)=αi+β1τLQit+
β2τCULCONit+β3τFINLOADit+
β4τCLUEXPit+β5τGDPit+β6τCLUINVESTit
(1)
其中,yit为人均文化产业增加值,用于代表文化产业发展水平;LQ表示区位熵(以文化产业就业人数计算),用于代表文化产业集聚水平;同时,为了不遗漏重要变量,依据相关文献的经验,选取人均GDP代表当前的经济发展水平;CULCON为人均文化消费支出;FINLOAD为金融机构贷款占GDP的比重;CLUEXP代表文化事业费占财政支出的比例;CLUINVEST为文化体育固定资产投资。αi表示个体固定效应。个体固定效应用于控制不随时间改变因素的影响。
(二)数据说明与描述
为了减弱异方差影响,文中所用变量均为对数形式。由于我国2012年新修订了《文化及相关产业分类》,文化产业增长值的口径在2012年发生了较大的变化(与往年不可比),故本文只采用2003-2011年31个省(区、市)的面板数据。鉴于数据的可得性,不包括中国香港、中国澳门和中国台湾等地区数据。指标数据来源于《中国统计年鉴》、《中国文化文物统计年鉴》和各省的统计年鉴。
文化产业集聚是本文的关键变量,表1给出了我国31个省2003-2011年的文化产业区位熵LQ的描述统计。可以看到,我国文化产业集聚水平存在区域差异,2005年标准差最大(3.23);2003-2011年文化产业集聚水平区域差异先增后减。2011年西藏、北京、海南的文化产业集聚水平位居前三。
表1 我国31个省2003-2011年文化产业 区位熵LQ的描述统计表
四、回归分析
(一)分位数面板回归模型估计结果
为了进行对比分析,在报告分位数面板回归模型结果之前,本文报告了普通面板数据回归模型估计结果(见表2的最后一列)。传统均值回归结果表明,产业聚集水平和经济发展水平的提高能促进文化产业的发展;文化体育固定资产投资系数在10%水平下显著为负,说明文化体育固定资产投资对文化产业的发展有负向的作用。人均文化消费支出、金融机构贷款占GDP的比重及文化事业费占财政支出比例均不显著为正,说明这些变量对文化产业的发展作用不明显。显然,传统均值回归得到的只是解释变量对被解释变量的平均影响大小,无法全面刻画解释变量与被解释变量两者之间的关系。
为分析文化产业发展水平的不同,在条件分位水平下,文化产业发展水平主要的影响因素可能存在的差异,估计分位数面板回归模型的结果如表2所示,表中列示了11个分位水平下的参数。
1.文化产业集聚在分位回归中的特征:可能的解释。由表2可知,在不同的条件分位水平下,衡量文化产业聚集水平的区位熵系数显著为正,说明产业聚集水平的提高对文化产业发展有正向的促进作用,然而作用大小并不一致。在10%分位水平下,文化产业集聚对文化产业水平作用最小,为0.522。随着分位水平的提高,文化产业集聚的边际贡献呈现递增的趋势。从50%分位开始,其作用系数已经开始大于均值回归的系数(0.654);在95%分位,系数达到1.061的最大值。这表明随着文化产业的发展,产业集聚对产业发展的促进作用会越来越大,而这也会导致产业集聚贡献率在高分位回归中比较高。在现实中,这也不难理解,文化企业和相关机构在某地集聚后,通过内部和外部有效的激励和密切联系,不仅可以提高文化产业的生产技术能力和影响力,进而也通过劳动生产率的提升提高了文化产业发展水平。
表2 基于Koenker(2004)法的分位数面板回归模型估计结果
注:括号内为t值;***,**,*分别表示在1%,5%和10%水平下显著。
2.人均GDP与金融机构贷款占GDP的比重在分位回归中的特征:可能的解释。与普通最小二乘回归估计结果一致的是,人均GDP对文化产业发展的作用在5%显著性水平下是显著的。但我们还观察到,从各分位点的系数看,人均GDP的边际效应呈递降趋势,这说明随着文化产业发展水平的提高,经济基础的边际贡献却是越来越小的,尽管递降的速度是很慢的。
金融机构贷款占GDP的比重对文化产业发展水平的影响在不同分位水平下并不一致。在高分位和低分位水平下,该变量不显著;但在10%分位至90%分位,绝大多数系数是显著的,这说明金融机构贷款占GDP的比重对文化产业发展水平的影响存在特定的门限。只有当文化产业发展在某一特定水平时,金融机构贷款占GDP的比重对其发展有正向的作用。
对这一结果的解释,本文认为创新文化体制机制,推进文化产业的转型升级是当前我国文化产业发展的整体趋势。但无论是传统特色的文化资源,还是娱乐、动漫、广告会展等现代文化产业,均需要一定的经济基础和各类资本的投资。因此,经济基础与金融的支持是文化产业初期发展的重要推动力量,但随着产业的发展,其作用的边际效应并不一定增加。因为文化产业后期的发展更依赖于其内在引擎——人们对文化产业的消费需求。
3.人均文化消费支出、文化事业费占财政支出比例与文化体育固定资产投资在分位回归中的特征:可能的解释。人均文化消费支出及文化事业费占财政支出比例的系数在不同分位水平下均不显著,这可能与我国人均文化消费的不足,文化事业费占财政支出比例偏小有着直接的关联。尽管我国人均文化消费支出总体呈增长趋势,但增长较缓,并且区域差异较大,仅北京、上海、江苏、浙江等省市人均文化消费支出较高(2013年均已超过2000元),其他省市的人均文化消费支出还在千元以下。《中国文化消费指数(2013)》显示,2013年底,我国文化消费潜在规模为4.7万亿元,而实际消费仅为1万亿元左右,缺口超3万亿元。国家统计局的抽样调查显示,我国城乡居民人均文化消费支出占人均消费支出的比重偏低,2014年人均文化和娱乐消费支出为671元,仅占总消费支出的4.6%,低于10%~12%的发达国家一般水平。
文化体育固定资产投资系数在不同分位水平下表现出差异性,除了95%分位水平不显著之外,在其余分位水平下,其系数显著为负。但从不同分位水平下系数值的大小来看,随着文化产业发展水平的逐步提高,文化体育固定资产投资对其负向影响逐渐减弱,直至不显著。以上结果似与现实有较大的差距,一个直接的解释是:从固定资产投资规模看,我国文化体育固定资产投资总体偏小,其作用有待提升。以 2011年为例,全国文化、体育和娱乐业固定资产投资完成3148.2亿元,同比增长21.3%,其投资完成额占同期全国城镇投资完成总额仅1.04%。此外,与其他产业相比,文化体育固定资产投资更多是来自公共财政的预算支出,主要是用于提供人们精神和娱乐消费的文化娱乐或体育设施,其公益性较强,因此文化体育固定资产投资的经济效益往往具有一定的滞后性。
表3 基于Canay(2011)法的分位数面板回归模型估计结果
注:括号内为t值;***,**,*分别表示在1%,5%和10%水平下显著。
(二)估计结果的稳健性分析
为了验证估计结果的可靠性,本文进一步运用分位数面板回归固定效应模型。表3结果表明,模型主要变量的系数和显著性未发生显著改变。例如,在不同的条件分位水平下,衡量文化产业聚集水平的区位熵系数显著为正,说明产业聚集水平的提高对文化产业发展有正向的促进作用;人均GDP的系数在5%水平下显著,表示经济发展水平的提高能有效的提高该地区文化产业的发展。这也进一步验证了前一结果的稳健性。
考虑到文化产业集聚变量可能存在的内生性问题,即文化产业的发展可能又会影响文化产业集聚水平,下文取文化产业集聚的滞后一阶进行稳健性分析(如表4所示),结果表明,所有变量的系数均表现出较强的稳定性,说明文化产业集聚水平在本文的实证中不存在内生性问题。
表4 文化产业集聚的内生性结果检验
注:括号内为t值;***,**,*分别表示在1%,5%和10%水平下显著。
五、结论与政策启示
传统的均值回归只能估计文化产业增长的条件均值如何受到各种因素的影响,本文则利用分位数面板回归模型将注意力集中在文化产业增长的条件分布如何受到各种因素的影响。研究表明:(1)在不同的分位水平下,文化产业聚集水平的提高对文化产业发展有正向的促进作用,但边际贡献不一。从总体趋势看,随着分位水平的提高,文化产业集聚的边际贡献呈现递增的趋势;高分位回归得到的产业集聚贡献率要明显高于低分位回归的结果。(2)经济基础和金融的支持是文化产业初期发展的重要推动力量,但文化产业后期的发展更需要其内在引擎——人们对文化产业的消费需求所决定。(3)而当前人均文化消费支出及文化事业费占财政支出比例对文化产业发展的作用均不显著。这与当前我国文化消费市场不发达,文化事业费占财政支出比例总体偏小有着直接的关联。(4)文化体育固定资产投资主要是公益性的,主要作用在于满足人们的精神与文化娱乐需求,其对文化产业增长的经济作用往往具有一定的滞后性。
以上分位数回归结果对各地区加快发展文化产业,规范文化产业集聚区建设,促进区域经济协调发展具有重要的政策含义。
首先,在产业规划的路径选择上,应遵循文化产业动态变化的内在规律,针对文化产业发展水平不同的地区,制定不同的文化产业集聚政策,合理规划文化产业集聚区建设。如针对文化产业水平较低的地区,应该调整文化产业资源的配置,积极引导文化产业集中布局,资源集约利用,构建产业集聚区;针对文化产业水平较发达的地区,应通过提高产业集聚度,强化产业集聚对产业发展的融合作用,以增强文化产业集聚的推动作用。
其次,在文化产业发展的要素培育上,应促进文化资源、要素与资本市场的对接,破除行业和地区的限制,培育一批具有竞争力的文化企业,提高文化产业集中度;要充分利用各地区经济发展条件,提高文化事业费在财政支出项目中的比例,增加文化体育固定资产投资的比例,积极加强文化基础设施建设;推进文化与信息技术、数字技术融合,积极发展新型文化产业,促进文化产业结构升级。
第三,调整文化消费结构,合理布局文化物质消费与文化精神消费的生产供给,建立完善的文化消费市场。文化消费始终是文化产业增长的基石,文化产品和文化服务的需求量决定着文化产业的生产能力和发展规模。根据城乡和区域的居民文化消费习惯,分层次扩大与引导文化消费,实现文化消费需求向多层次、多样化转变,不断刺激文化消费需求增长。
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(责任编辑:钟 瑶)
The Heterogeneity Effect of Cultural Industry Cluster:Evidence from Panel Quantile Regression Model
XIONG Jianlian,WANG Yaozhong
(SchoolofEconomicsandTrade,HunanUniversity,Changsha,Hunan410079,China)
After controlling for the individual and distributional heterogeneity, this paper investigates the impact of various factors on the conditional distribution of cultural industry development using the China provincial panel data over the years 2003 -2011. The study shows that, with the increase of the level of points, the roles of various factors are different. The marginal effect of cultural industry cluster on cultural industry development is larger at high quantiles than low quantiles. Our empirical results indicate that the policy maker should follow the intrinsic law of cultural industry development.We should formulate different development policy for regions at different development level. Meanwhile, one should promote the docking of cultural resources, elements and capital market, adjust the structure of cultural consumption, and promote the sustainable growth of cultural industries.
industry cluster; cultural industry growth; distributional heterogeneity; quantile panel data regression model
2016 -11 -12
国家社会科学基金重点项目(14AJL012)
熊建练(1970—),男,湖南湘乡人,湖南大学经济与贸易学院博士研究生,研究方向:文化产业发展;王耀中(1953—),男,湖南益阳人,经济学博士,湖南大学经济与贸易学院教授,博士生导师,研究方向:服务经济理论。
G124
A
1003 -7217(2017)02 -0117 -06