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长江经济带11省市动画产业竞争力评价

2018-02-03孙智君蒋含

关键词:集中度省市动画片

孙智君 蒋含

(1.江汉大学 武汉研究院,湖北 武汉 430056;2.武汉大学 经济与管理学院,湖北 武汉 430072)

现阶段,我国经济处于转型升级的关键时期,新兴文化产业受到市场和政府的高度重视。动画产业是文化产业中最具发展前景的细分行业之一,其以创意为价值原点,以动画、漫画为主要表现形式,集内容创意、制作、传播等一系列价值创造活动于一体,是拥有自主知识产权的高附加值产业。动画产业的发展将成为推动文化产业成为国家经济支柱产业的重要一极,也将成为推动长江经济带产业转型升级的重要力量。“十九大”报告提出要“推动文化事业和文化产业发展”,彰显了来自国家层面的发展动力。

针对这一新兴产业竞争力的学术研究,从不同视角分析了中国动画产业存在的问题,并提出相应对策思路。早期研究运用产业集群理论,提出中国必须培育动漫产业集群,以实现在全球价值链的升级(王缉慈等,2008)[1]。正是相关研究成果的政策化推动了中国动漫产业集群从无到有、从小到大、由少到多、由代工走向原创的转变,逐步形成各地区经济的新增长点;在推动文化产业结构升级、加快转变经济发展方式方面发挥了重要作用。但同时也导致各地方重复建设,资源浪费和错配。动画产业发展的现实问题引起更多学者的关注。譬如从产业政策视角,运用结构方程模型的研究指出,动漫产业政策及相应的财政金融政策工具对于中国动漫产业发展所产生的效应不够明显(黄德森、杨朝峰,2011)[2],未来还须综合地从培育原创人才、提升内容创作、延伸和拓展产业链以及加强技术创新等方面提高动画产业的竞争力(蒋莉莉,2011)[3]。更重要的是,基于动画产业的高创意特性,国家层面或区域层面创新平台的构建是动画产业提升造血能力的根本措施(黄学等,2013)[4]。

随着中国动画企业数量的不断增长,产业组织分析及行业内部的规模经济效益分析逐渐进入学术界视野。相关研究指出,动漫产业价值网的成功模式是以顾客价值为核心,以知识共享为基础,产业利益相关企业采用互补性协同创新与目标集聚策略,通过差异化的原创动漫产品、规模化的网络传播与产业链延伸,使价值网企业共同为顾客创造价值,从而实现以规模经济和范围经济为基础的整体产业价值网的报酬递增(高薇华,2013)[5];此外,体制和市场是中国动画产业运营中的两大根本性问题(苏锋、刘新,2014)[6]。

综上所述,对于中国动画产业竞争力的研究已经显示出初步的框架和分析思路,为后续研究奠定了一定基础。但是,已有研究成果存在三个主要问题。一是大多以描述性分析为主,较少运用数据和实证分析以检验结论的严密性;二是少数定量研究的时间段较早,研究结论对于目前中国动画产业发展的参考价值效应递减;三是针对长江经济带11省市动画产业竞争力的研究几乎为空白。笔者以长江经济带作为研究对象,深入评价2009~2016年间该区域总体及11省市动画产业竞争力,并对各省市动画产业发展模式提出对策建议。

二、理论基础、模型构建与数据来源

(一)理论基础与模型构建

现有产业竞争力研究的方法主要包括钻石模型(迈克尔·波特,1990)、偏离份额模型(杜恩)及主成分分析方法(卡尔·皮尔逊)等。在分析方法上参考戴俊骋等(2009)的研究成果,运用三角模型,从产量、产质和集中度三个角度评价中国不同类型城市的动画产业竞争力[7]。

理论上,动画产业以动画和漫画为主要表现形式,以创意、研发为其上游产业,以动画片、漫画书、报刊、电影、电视、音像制品、舞台剧和基于现代信息传播技术手段的动漫新品种等动漫直接产品的开发、生产、出版、播出、演出和销售为其中游产业,以与动漫形象有关的服装、玩具、电子游戏等衍生产品的生产和经营为其下游产业,从而形成一个庞大且错综复杂的产业链。实际上,中国动画产业自20世纪60年代起步,经过50多年发展,已经基本形成较完整产业链,但是,当前中国发展较为成熟的环节尚处于上游和中游环节,而上游和中游动画产业的竞争力主要体现为国家广电总局等权威机构认可并在相关电视台或媒体上播出的动画产品。笔者运用三角模型,从动画产业的产量、产质和集中度三个指标层面,考察长江经济带11省市动画产业竞争力。

首先考察产量。一般地,产量指劳动者或机器设备在单位时间内生产的产品数量。但动画产业的产品没有固定的物质形式,难以衡量具体数量。实践中,国家广电总局等权威机构一般用动画片的总片长,即某城市所生产动画片的部数与片长的乘积作为城市动画片的产量。本文运用该指标,设长江经济带11省市2009~2016年各自的动画产业产量为P,第i年动画产业产量为Pi,n为总的年数,则:

(1)

其次考察产质。顾名思义,产质指的是特定产品的质量或品质。动画产业作为文化产业的一个细分行业,一方面应该从市场需求方面考察其产质,另一方面需要从国家文化繁荣的角度考察。为繁荣国产动画片艺术创作,切实推进国产动画片精品工程,2004年12月31日广电总局发布《国家广电总局关于实行优秀国产动画片推荐播出办法的通知》,自2005年1月1日起,每年统一由省级广播影视管理部门、中直机关、部队系统制作机构的上级主管部门负责向广电总局推荐优秀动画片,每年分四批,每批推荐不超过3部。因此,在所有当年允许生产的动画片中,被推荐的动画片一定是在质量上取胜的作品。故本文的产质,即是长江经济带11省市2009~2016年被推荐为优秀动画片的部数与生产部数比的年平均值。设长江经济11省市动画产业的产质为Q,第i年被评为优秀国产动画片的部数为ni,该年动画片生产总部数为Ni,则:

(2)

最后考察集中度。从产业组织理论角度看,集中度是指产业内规模处于前几位的厂商的产值、销售额、资产或职工的累计数量占整个产业的比重。根据美国哈佛大学经济学教授贝恩于20世纪50年代作出的研究成果,即按照市场集中度大小进行特定产业市场结构的分类。譬如,如果特定产业内规模前四位企业的市场占有率(CR4)在30%~50%之间,则该产业为低集中寡占型市场结构。本文设特定城市的动画产业集中度为C,总产量为P,产量前4位的企业产量分别为p1、p2、p3、p4,则:

(3)

(二)数据来源

中国政府为加强对“动画制作”及“电视播出”这两个主要生产环节的控制,采取了一系列措施,包括“国产电视动画片发行许可制度”“国家国产电视动画片制作备案公示制度”和“优秀国产动画片推荐播出办法”等,并定期在国家广电总局网站公示。这是笔者数据的主要来源,原始数据基于省份进行统计。按动画片制作单位所在地确定城市,联合制作的取第一制作单位的所在城市。研究时间范围为2009~2016年,研究对象区域为长江经济带总体及所属11个省市。

三、基于三角模型的长江经济带动画产业竞争力评价结果与分析

(一)长江经济带动画片产量情况分析

从长江经济带总体产量来看,该区域产量在2009~2016年总体上呈波动中下降的趋势,见图1。在经历了2009年至2011年的高速上升后,产量由2011年的最高点120041.5min一直跌到2014年的64706min,产量萎缩了近46.20%。同年2014年,全国总产量也在最低点,为138,579min。2014~2015年,产量经历了一个短暂且小幅的回升后又继续下降。在制作部数上,2009~2011年制作部数呈上升趋势,2011年长江经济带制作总部数达215部,全国总产量435部,占全国总产量的49.43%。2011~2015年制作部数下降至118部,减少了约45.12%。随后,小幅上升。

图1 2009~2016年长江经济带11省市动画片总产量

从长江经济带分区域来看,2009~2016年该区域产量最大的前5个省市从高到底排序依次为江苏、浙江、安徽、上海、湖南,上述5个省市8年累计产量分别为272146min、241913min、86820min、38229.5min、37548.5min。从部数上看,这5个城市也稳居前列,8年总产量分别为477、346、146、114、63部。其余省市产量均不足10000min。

从时序上来看,2009~2016年江苏省和浙江市的产量均高于其余3省。但同时,江苏和浙江的产量在2010~2016年也下降最快。江苏省由2010年年产量52309min下降至2016年年产量8913min,下降了82.96%。浙江省由2010年45075min下降至2016年21783min,减少了51.67%。安徽省、上海市、湖南省在2009~2016年的产量没有随时间发生明显变化,较为平稳。除湖南省有小幅下降外,上海市和安徽省还有波动上升趋势。其余省市动画产业总产量未出现明显上升或下降,一直处于较低水平。

从长江经济带11省市各区域内部,对于动画产业发展起主导作用的城市来看,江苏省、浙江省和安徽省产量主要由几个经济发展较好的城市提供。如江苏无锡、苏州、南京和常州,浙江杭州和宁波以及安徽合肥和蚌埠。其中,无锡和苏州的产量超过省会城市南京,分别占江苏省总产量的39%和37%。浙江省和安徽省产量较高的两个城市中,省会城市均处于领先地位,分别占比59.21%和46.01%。江西、湖北、湖南、云南和四川这些省的产量80%以上都由省会城市提供,云南省和四川省几乎达到了100%。

(二)长江经济带动画产业产质分析

从产质来看,2009年至2016年,长江经济带作为一个整体区域的获奖率分别为14.53%、18.72%、19.53%、19.81%、15.66%、19.71%、25.64%、19.83%,波动不大,稳定在20%左右。

从长江经济带11省市分区域动画片的产质来看,在2009~2016年,湖南省产质最高,平均每年获奖动画片占35.50%。上海紧随其后,平均每年获奖动画片占30.7%。这两个城市在高产量的同时,也保证了高产质。在江苏、浙江、安徽、湖北、云南这五个省的产质在10%~20%。江西省、重庆市每年生产的动画片中优秀动画片占比极低,在10%以下。四川省、贵州省产质为0。

从长江经济带各区域起主要作用的城市来看,江苏省中常州产质最高,总获奖数占总产量的38.89%,无锡市和苏州市紧随其后,获奖率为14.73%和10.50%,南京市的获奖率为6.67%。浙江省中杭州市产质最高,总获奖数占总产量的28.17%,宁波为5.04%。其余省市的省会城市,除成都未有获奖作品外,获奖数占总产量的比例均在10%~30%。

(三)长江经济带11省市动画产业集中度分析

这里仅统计了各个城市获得许可播放证的企业数,但实际上,各个城市从事动漫产业的企业要大于这个数目。其中,江苏省的企业数最多,有151个企业,浙江省其次,84个,贵州省企业数最少,0个。其余省市的企业数均在0~50个。

集中度上,上海动画产业的集中度最高,为87%,重庆市和四川省位列第二和第三名,集中度分别为84.3%和82.5%。江苏省集中度最低,为33.4%。湖南省集中度在50%~65%,浙江省和湖北省集中度在40%~50%。江西省和云南省由于企业数未超过4个,所以集中度都为100%。贵州省没有获得播放许可证的企业,集中度为0。

(四)长江经济带11省市动画产业的三角模型分析

将产量与产质和集中度进行离差标准化后,与产质、集中度作为三角模型的三个指标,运用grapher进行综合测度,结果如下。

I类城市拥有较高产质和产量,低中寡占型的集中度。在产量上,江苏和浙江在保持较高产质的同时,产量也较高,为272146min和241913min。而上海和湖南选择的是低产量高产质的发展路线,产量在30000min左右。但综合来看,这4省的动漫产业都拥有丰富资源和强大实力,且产业结构合理,动画产业市场呈现蓬勃的生机,处于发展成熟状态。

II类城市产质中等,产量较低,中高寡占型集中度。三个指标综合来看,安徽省和湖北省在动画产业上还没有明显的优势,但安徽省的产量仅次于江苏和浙江,为86820min,湖北动画产业的市场结构较为合理,为40.48%。两省在某一指标上都有突出表现,有相当大的发展潜力,处于快速成长阶段。

III类城市产质较低,产量较低,集中度接近或等于100%,高度寡占,企业数少,文化多样性差。重庆市和云南省的动画产业从这3个指标上看都处于起步状态,生产力较为落后。

IV类城市产质非常低,产量也非常低,集中度接近或等于100%,尚处于萌芽状态。

四、结论与政策建议

通过上述分析,不难发现,长江经济带动画产业内部整体发展水平不高且差异化很大,未能实现协同发展,这无疑不利于中国文化市场的繁荣。随着中国人均GDP水平不断上升,可以预计到即将进入的“十四五”时期,中国人均GDP水平将突破1万美元,中国动画产业将面临快速增长的有效需求。在美国、日本和韩国等动画产业大国的强势竞争下,中国动画产业需要具备更多的创新与发展活力,才有可能满足国内市场需求,进而走出国门,形成国际竞争力。长江经济带作为中国经济的半壁江山,在动画产业发展过程中,应该找到其合适的发展模式。

针对长江经济11省市在目前所处的不同阶段,不同类型的地方政府需要因地制宜地寻找适合自己的动画产业发展模式。其中,江苏、浙江、上海、湖南这4个省内的Ⅰ类城市,具有现阶段相对最高的动画产质,以及一批动漫龙头企业和大量中小型企业,可以凭借丰富动画和人才资源,争做中国动画产业的创意源头和对外输出的领跑省市,并带动其他省份的协调发展;Ⅱ类城市应该大力发展自身具有优势的指标,并积极调整产业布局,在保证产质的同时提高产量;Ⅲ、IV类城市可以更多地培育或扶现阶段各省中发展较好的企业,将其作为龙头,带动动画产业在当地发展。最后,贵州政府应充分利用其优势资源,优先发展生态农业、绿色农业等基础性产业以保证经济增长,可暂且不考虑动漫产业的发展。

[1]王缉慈,梅丽霞,谢坤泽.企业互补性资产与深圳动漫产业集群的形成——基于深圳的经验和教训[J].经济地理,2008(1).

[2]黄德森,杨朝峰.基于结构方程模型的动漫产业影响因素分析[J].中国软科学,2011(5).

[3]蒋莉莉.基于原创力视角的中国动画产业研究[J].中国地质大学学报,2011(2).

[4]黄学,刘洋,彭雪蓉.基于产业链视角的文化创意产业创新平台研究——以杭州市动漫产业为例[J].科学学与科学技术管理,2013(4).

[5]高薇华.由价值链到价值网:动漫产业的内生增长模型[J].现代传播(中国传媒大学学报),2013(8).

[6]苏锋,刘新.新时期中国动画产业的“双重怪圈”———基于“时空压缩”的视角[J].福建论坛(人文社会科学版),2014(6).

[7]戴俊骋,周尚意.基于三角模型的中国城市动漫产业竞争力评价[J].经济地理,2009(10).

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