产业集聚与环境依赖对文化产业效率的影响

黄辰洋，吕洪渠，程文思

（1.山东青年政治学院 现代服务管理学院，山东 济南250103；2.山东政法学院 商学院，山东 济南250014）

一、引言及文献综述

文化产业历经近20年的发展，已逐渐成为国民经济的重要组成部分。党的十八大、十九大报告均以大篇幅提及文化产业的发展与振兴，国家统计局公布的《战略新兴产业分类2018》中又将数字文化创意产业等部分文化产业新兴类别归入战略性新兴产业，其作为支柱产业的地位已毋庸置疑。随着新旧动能转换的部署在全国各地展开，文化产业已成为诸多省份动能转换战略的重要一环，在新旧动能转换这一特殊时期，只有把握文化产业生产效率的变化特征以及效率的影响因素，才能保证其实现高效增长，成长为国民经济发展的新动力。且产业发展本身存在惯性，是动能接续过程中必须重视的问题，这种惯性的一种表现是产业的效率水平与过去水平呈现序列相关，而产业发展是一个动态过程，空间上的相关性和时间上的滞后性都可能影响生产效率的测算。文化产业发展过程中是否存在产业集聚或空间异质性特征？文化产业的集聚水平是否影响产业效率的变化？新旧动能转换过程中文化产业效率是否存在时间上的接续性？这需要集合时间—空间的量化方法来进行研究。

目前，国内外诸多学者关注文化产业集聚程度对效率的影响。在文化产业地域特征及空间集聚性方面，沈艳等（2017）［1］用空间统计模型研究了城市文化产业增长的空间特征，并以江苏省为例分析了文化产业集聚的类型特征，研究表明，文化产业增长存在空间依赖性，江苏省文化产业呈现出同质性集聚（H-H）和异质性集聚（H-L）共存的特征；喻莎莎（2017）［2］研究发现，互联网媒体对文化产业集聚水平会产生影响，认为新媒体资源的建设有益于形成文化产业集聚区；薛东前等（2019）［3］运用西安市的数据研究发现，文化产业存在集聚特征，而且集聚水平明显受到地区传统商业和物流业等行业的影响；马立平和马鲍鑫（2019）［4］研究发现，国内各地区文化产业集聚水平存在明显差异，京、津、冀三省市属于文化产业高地，集聚水平明显高于其他省份；朱建等（2020）［5］通过构建空间滞后、空间误差及空间杜宾模型，实证分析金融集聚对文化产业发展的影响，其研究结果显示，我国文化产业发展在空间分布上具有较强的空间依赖性与集聚效应，金融集聚、城镇化和教育水平对文化产业呈现负向空间溢出效应，而公共支出和居民消费对文化产业产生正向空间溢出效应；雷宏振和李芸（2020）［6］采用2013—2017年省级面板数据，基于Super-SBM模型测算了全国文化产业发展效率及地区差异，其结果表明，文化产业集聚与其发展效率之间存在显著的相关关系，文化产业集聚性的表现之一就是文化企业或地区文化产业发展水平存在空间相关性。

文化产业效率及其影响因素也一直是国内外学者关注的问题。在文化产业发展效率方面，Marco-Serrano（2006）［7］测算了20世纪90年代中期西班牙文化休闲产业的综合效率值、纯技术效率值以及规模效率，研究表明，技术进步和规模效率的提高有益于文化休闲产业效率的提升；马跃如等（2012）［8］在研究我国文化产业效率及影响因素时利用了各省级面板数据，运用SFA模型进行分析并计算了各地区的文化产业技术效率；赵阳和魏建（2015）［9］以全国各省份15年的面板数据采用SFA模型计算了文化产业技术效率；王从春和陈敬良（2017）［10］用面板数据SFA方法计算区域文化产业技术效率；郝鹭捷和吕庆华（2016）［11］用SFA模型研究了海洋文化产业的效率问题。诸多学者运用随机前沿模型计算文化产业技术效率时，也同时研究影响文化产业效率的主要因素。赵阳和魏建（2015）［9］研究认为，地区需求差异、财政支出、城市化程度等因素对技术效率有显著影响；王学军（2017）［12］研究发现，西部文化产业受人力资本影响显著，此外还受到企业规模、企业业务水平等因素的影响。总结以往学者的观点，影响文化产业效率的众多因素中，市场环境、政府财政支持力度、地区经济环境、地理位置、资源禀赋等因素是比较重要的。

通过对大量文献的研读发现，研究方法方面，Tobit回归模型和Sys-GMM估计方法是当前较为主流的分析方法，而运用空间计量方法的研究较为缺乏；研究内容方面，部分学者已对文化产业发展效率及其与文化产业集聚程度之间的互动关系进行了一定的探索，而多数学者只是在研究文化产业发展效率影响因素时，将产业集聚程度作为众多影响因素中的一个，尚无基于产业集聚视角深入分析其对文化产业发展效率影响的相关论述。

在已有文献的基础上，本文关注的角度主要集中在以下几方面：①各省文化产业效率的测度及新旧动能转换过程中文化产业效率的变化规律，传统的随机前沿方法计算技术效率时忽略了文化产业空间分布情况和空间交互作用带来的空间溢出，这种溢出会影响技术效率的估计；②文化产业动能接续转换过程中的效率水平时间序列相关性，忽视这种相关性的存在也会影响技术效率的估计；③产业集聚及外生环境因素对文化产业发展和效率变化的影响。基于上述问题，本文考虑引入空间随机前沿方法以及带有时空滞后效应的时空随机前沿方法建立模型，对文化产业技术效率及其影响因素进行分析。

二、文化产业空间特征的理论分析与研究假设

（一）文化产业集聚对生产效率的影响

由于全国幅员辽阔的客观地理环境，经济资源禀赋存在显著区域差异，不同地区间在产业集聚的程度上亦存在比较显著的空间差异；与此同时，地区间在产业集聚引致的资源配置方面既存在相互协作又存在相互竞争的双重关系。因此，结合新经济地理学理论，将空间因素加入产业集聚—生产效率分析框架中，便于解析产业集聚对生产效率影响的空间效应。具体理论分析框架如图1所示。

图1 产业集聚、动能接续与文化产业集聚理论分析框架

文化产业作为一种特殊的产业形态，存在不同于其他类型产业的特殊性。文化产业聚集除了具有一般产业集聚影响生产效率的路径以外，还因其特殊性存在一定程度的差异，主要体现在以下几点：

（1）文化内在价值提升产品竞争力。不同于其他物质型产业，文化产业产品既具有一定有形的使用价值，又具有较高无形的文化价值（张曾芳和张龙平，2002；花建，2005；厉无畏和王慧敏，2006）［13-15］。在文化产业内，无形的文化价值能够提高产品本身的附加价值。由于文化价值具有的可替代性比其他物质型产业产品要弱很多，在同等外部市场环境下，文化产业这种特性引致本产品在市场中具有较高的差异性，其有利于提高文化产业内部产品的竞争力。

（2）文化创造力增强产业内竞争力。文化产业具有较强的文化创造力，在文化产业发展中所需资源主要是人力资源、信息资源，对物质资源依赖相对较低；当保证了文化产业投入要素的人力、资本的自由流动以及信息网络的畅通，便有利于文化产业的技术溢出，更有利于实现文化资源的高效共享。

（3）文化价值融合优化产业间结构。文化产业具有较强的文化价值融合力，比较容易融入其他产业的产品中；同时，文化价值的产品输出对地理条件的依赖性较低，特别是近年来随着信息高速公路的普及，互联网等新媒体能够更好地促进文化产品在不同产业间的输出，有利于优化产业间结构。因此，文化产业集聚还会通过其特有的优势，通过内部经济和外部经济增强对地区生产效率产生正效应，有利于提升产业集聚整体对地区生产效率的正效应程度，有利于在产业集聚方面解决动力变革问题，进而实现全国现阶段的动能接续。根据以上分析，本文提出假设1。

H1：文化产业集聚对文化产业生产效率提升起总体促进作用。

根据经济地理理论可以知道，文化产业专业化集聚程度的提高可以产生规模报酬递增，促进地区文化产业领域创新。文化产业专业化集聚加强了产业内创新合作，强化了地区企业间的分工协作能力，促使文化企业间的分工协作能力得以加快。文化产业要素的集聚降低了地区内文化企业要素获取成本，由于地区内文化企业存在集聚优势，文化企业与毗邻相关企业的联系更加密切，给文化产业的发展带来新的契机与活力。从而可以预测，产业集聚在文化产业发展过程中起到不断加成的作用，这种表现可以体现在文化产业不同程度的集聚对产业效率的影响不同。初等程度的集聚水平对文化产业效率的影响可能不显著，甚至是负向的，因为文化产业在开始集聚时受到产业内企业间制度、要素投入等异质性影响，难以形成合力，地区内文化企业数量有限，企业间近似于“垄断竞争”关系且竞争大于协作，故而可能对产业的发展影响较弱甚至阻碍产业的发展。在文化产业集聚达到一定水平时，对产业发展的促进作用开始显现，且由于集聚带来的多方影响因素（规模报酬、产业内合作、相关毗邻产业的发展与反哺）同时变化，加速推动了产业的发展，从而导致这种影响不是简单的线性影响。根据以上分析，本文提出假设2。

H2：文化产业集聚对文化产业生产效率提升起非线性作用。

（二）外部环境对文化产业发展的影响

空间经济学理论认为，产业集聚对产业外部经济环境存在依赖关系。优越的经济环境可以促进产业集聚，反之，不好的经济环境可以对产业的集聚效应产生阻滞，甚至导致已经集聚的产业走向衰败。本文将影响文化产业发展的经济环境分为融资环境、技术环境、市场环境和制度环境。融资环境变化会影响产业发展获取资金的数量和成本，进而直接影响文化企业的发展速度和生存能力。融资环境宽松程度可对文化产业资金使用产生导向作用，金融机构的贷款可以促使社会资金投入文化企业，有助于该类企业实现规模报酬递增，进而促使整个产业规模效率提高。市场环境反映一个地区市场的繁荣程度与开放程度，市场环境对文化产品的市场销售情况、新型文创产业中先进技术的开发与使用以及产业中科技人才数量都会产生直接影响，并对文化产业生产效率的提升产生间接影响。外部技术环境是整个社会的技术水平状态，有别于文化产业内部的技术水平。文化资源开发需要技术支持，文化企业的发展需要充分利用、依靠现代化技术，技术进步可以促进文化资源整合，提高资源的有效利用率。同时，技术进步有助于解放和发展文化生产力，从而提升整个产业的效率。制度环境主要是政府部门对文化产业的影响，政府干预包括财政干预和政府直接干预两部分内容。文化产业发展需要政府财政支持，政府财政支持为文化产业机构提供必要资金，发挥财政在文化产业中的杠杆作用。另外，从文化产业发展的进程来看，文化产业融资通常经历国家财政保障阶段、政策金融支持传统文化产业阶段、商业金融投资现代文化产业阶段。当文化产业发展所处的阶段越高，文化产业效率越高，但在发展的初级阶段，政府财政扶持的作用是不可或缺的。根据以上分析，本文提出假设3。

H3：经济环境的宽松对文化产业生产效率提升起促进作用。

三、模型设定与实证方法

（一）空间相关性与集聚效应检验

对文化产业空间相关性进行检验可以通过Moran'sI指数、Geary'C指数和Getis-OrdG指数。本文选择全局Moran'sI指数和全局Geary'C指数两种方法检验文化产业的空间相关性，两种指数的计算公式分别为：

其中：wij为空间权重矩阵中的i行j列元素；xi为待测空间关系的变量序列。Moran'sI指数通常取值在-1~1之间，大于0为正相关，表示空间集聚，小于0为负相关，表示空间分散；Geary'C指数取值在0~2之间，大于1表示负相关，小于1表示正相关。两个指数之间存在反向变动关系。

进一步计算各省份、地区文化产业的集聚程度。集聚度的测量常用指标有空间Gini系数、Hoover系数等，本文选择区位熵来测度地区文化产业的集聚程度。公式如下：

其中：qci为i地区文化产业增加值；qi为i地区生产总值；qc为全国文化产业增加值；q为全国所有产业增加值。区位熵越高的地区，文化产业集聚程度越高。

（二）文化产业随机前沿模型

技术效率代表了产业内对现有技术的市场推广和应用能力，而全要素生产率及其变化规律反映了整个产业技术进步、技术应用及要素配置的整体效率。文化产业发展可能受到空间相关性和时间滞后性双重影响，本文以随机前沿分析方法为基础，引入空间滞后变量和时间滞后变量构建时空面板随机前沿模型来分析文化产业的技术效率变化，并以技术效率为基础进一步计算文化产业全要素生产率的变化。考虑构建普通面板随机前沿模型、静态面板空间随机前沿模型、时空随机前沿模型三种模型，通过参数估计结果的检验和比较，选择模型的最优形式。模型形式如下：

面板随机前沿模型：

静态面板空间随机前沿模型：

时空随机前沿模型：

其中，lnY、lnk、lnl为文化产业增加值、文化产业投资总额和从业人员数的对数向量；v为双边随机扰动项；u为单边无效率项；WN为以全国省份相邻关系构建的空间权重矩阵；λ和ρ为空间回归模型中的空间自回归系数和空间误差自相关系数；π为时空随机前沿模型的时空滞后系数；Β为回归系数向量。空间随机前沿条件下计算技术效率需要加入空间权重，技术效率增长率表达式为：

技术效率增长率的非导数形式为：

运用Divisia生产率变化指数可以将相应的全要素生产率变化定义为：

其中：ẏ为产出增长率；Sj为要素j的成本份额；ẋj为要素投入增长率。

（三）集聚水平及外部环境对文化产业效率的影响

在准确估计随机前沿模型的基础上，运用估计所得的无效率项为被解释变量，用文化产业区位熵以及环境影响变量作为解释变量建立技术效率影响模型，模型形式为：

（10）式为普通模型，（11）式为门限模型。其中：uit为由随机前沿模型估计所得的技术无效率项；clusterit为各省份文化产业集聚程度；creditit为各省份融资环境变量；marketit为各省份市场化程度；techit为各省份技术环境指标；govit为各省份政府干预水平指标；expendit为各省份文化产业财政支持水平指标。（11）式中：I(·)为示性函数；clusterit为门限变量。参数βi(i=1,…,6)表示各影响变量对无效率项的影响，βi>0，表示解释变量对效率具有负向影响；βi<0，表示解释变量对效率具有正向影响。

（四）指标选择与数据来源

基于数据可得性和统计口径一致性原则，本文选取了文化产业及外部影响因素的若干指标，利用2012—2019年《中国统计年鉴》《中国文化产业年鉴》以及相关年份《中国分省份市场化指数报告》，经汇总整理得到2011—2018年全国31个省份（不包括港澳台地区）各变量面板数据。数据来源见表1所列，各变量描述性分析见表2所列。

表1 变量及所用指标数据来源

表2 各变量描述性分析

四、实证检验与结果分析

（一）空间相关性检验

近年来，我国文化产业整体上获得了较快发展。至2017年末全国文化产业从业人员数达到229万人，艺术院团数量达到7 321个，艺术院团全年总收入达196.9亿元。2018年，我国文化产业规模以上企业营业收入达到9.2万亿元，比上年增长10.8%。

据《中国统计年鉴》数据统计，各省份文化企业数量和文化从业人员数量指标中，企业和从业人员分布上东中西三大区域之间明显存在差异性，区域内部省份呈现相似性。数据显示，江苏、广东、浙江、山东、北京、上海、福建等东部地区省份集中了大量文化企业和相关的从业人员，中西部地区省份文化企业数和从业人员数明显低于东部地区。特别是西部地区，如新疆、内蒙古、宁夏、青海、西藏等省份虽然近几年文化产业也有了长足发展，但与东部地区相比还存在质的差距，与中部地区差距也很明显。2019年《中国统计年鉴》显示，江苏省企业单位数7 500余个、年末从业人员高达187万人；陕西省企业单位数仅900余个、年末从业人员仅20万人；而西藏企业单位数和年末从业人员数几乎为零。由此可以判断，目前国内文化产业主要集中在东部地区，中部地区次之，西部地区文化产业发展相对落后。

本文基于2011—2018年我国31个省份文化产业增加值计算全局Moran'sI指数和全局Geary'C指数，并测得检验的伴随概率如下，结果见表3所列。

表3显示,2011—2018年文化产业增加值的全局Moran'sI指数和全局Geary'C指数伴随概率均小于0.05，文化产业发展存在空间正相关。其中Moran'sI指数有逐年递增的趋势，Geary'C指数有逐年递减的趋势，2018年两种指数分别达到最大值0.417和最小值0.379，与两种指数通常所表现的规律一致。两种检验方法均显示全国文化产业增加值存在空间正相关，且相关性逐步增强。

表3 文化产业增加值之间的全局Moran's I指数和全局Geary'C指数

进一步运用文化产业从业人员数计算各省份文化产业2011—2018年从业人员区位熵，来检验产业局部集聚程度。全国多数省份文化产业从业人员平均区位熵在1以下，平均区位熵值大于1的省份为北京、广东、湖南、天津、上海、福建、江西、江苏、浙江9个省份，其中除湖南和江西2省外，其余7个省份均属于东部地区。平均区位熵最高的北京和广东2省达到了2以上，平均区位熵最低的省份为新疆、内蒙古、黑龙江、吉林、山西、贵州，这6个省份的平均区位熵值都在0.6以下，全部为中西部省份。从以上分布特征可以看出，全国文化产业集聚程度最高的地区为东部地区，集聚程度最低的地区为西部沿边地区，集聚方式基本为同质性集聚。

（二）模型估计

对（1）（2）（3）三种模型形式分别进行参数估计，并对估计结果进行比较。由空间相关性检验结果发现，中国文化产业增加值存在较强的空间相关性。空间交互作用的存在导致面板数据随机前沿模型的估计不够准确，因此本文仅在静态面板空间随机前沿模型与时空随机前沿模型之间进行比较。表4显示了静态面板空间随机前沿模型和时空随机前沿模型估计结果。其中，时空随机前沿模型由于存在时间、空间两个维度的内生性，选用Jarcobs等（2009）［16］提出的空间广义矩估计（GMM）方法进行估计，并用GMM距离检验的方法对估计结果进行检验。

表4显示了固定效应、随机效应静态面板空间随机前沿模型以及时空随机前沿模型的估计结果，静态面板空间随机前沿模型的Hausman检验接受随机效应模型。比较时空随机前沿模型与静态面板空间随机前沿模型的估计结果，可见两种模型形式均可通过显著性检验。其中，两类模型的空间自回归系数λ和空间误差自相关系数ρ估计值均可通过显著性水平为1%的显著性检验，验证了空间交互效应的存在。所有模型中两个参数的估计值均为正数，说明空间交互作用对文化产业发展起到促进作用。特别注意的是，时空随机前沿模型中时空滞后项的回归系数π也可以通过显著性水平为5%的显著性检验，说明了设定时空滞后项的合理性。时空滞后项的回归系数π的估计值也为正数，说明文化产业发展水平受其前期水平的惯性影响。

表4 静态面板空间、时空随机前沿模型估计结果

进一步对比几种模型的γ值可以看出，时空随机前沿模型的γ值更高，说明在此模型形式下，无效率项在复合误差项中占有更大的比重，接受随机前沿模型比接受回归模型更加合理。综合比较以上结果，时空随机前沿模型的估计结果可信度高于面板随机前沿模型和静态面板空间随机前沿模型。

由于产业集聚程度对产业效率的影响存在“激励”与“挤出”双重影响，表5显示了对集聚程度cluster进行门限效应检验的结果。文化产业集聚程度门限效应检验结果不支持三门限效应，存在双门限效应，且F值在5%的水平上显著。

表5 门限效应检验

鉴于时空随机前沿模型估计结果表现最好，直接用时空随机前沿模型的无效率项估计带有门限效应的技术效率影响模型，表6为估计结果。为与无效率项影响因素模型表达方式一致，各回归系数估计值仍然取相反数形式。

表6 门槛效应技术效率影响模型

当产业集聚程度大于门槛值-0.552时，其对文化产业效率呈负向影响；当产业集聚程度跨越该值时，其对文化产业效率呈现出正向影响；而当文化产业集聚程度达到门槛值1.785时，集聚程度对产业效率呈现出更强的促进作用。

比较表4和表6的估计结果，可以发现产业集聚水平对文化产业效率提升总体上起到了显著的促进作用，从而H1得以验证。产业集聚水平门限的存在以及产业集聚水平在各门限区域中表现出的不同作用，也证明了产业集聚水平对文化产业效率提升所起到的促进作用并非简单线性的。低水平的集聚程度下，由于文化企业间缺少协调的行为准则以及信息交流、资源共享难度较大，这些因素将对文化产业效率的提升起到一定的阻碍作用；但当产业集聚程度越过某个阈值后，文化产业集聚对产业效率的促进作用就会逐渐显现出来，且随着集聚水平的提高，这种促进作用表现会更加明显，估计结果验证了H2和H3。

对比表4和表6中其他几种无效率项影响因素的系数估计值可见，各因素的回归系数均可通过显著性水平为5%的显著性检验，所有影响因素均对技术效率产生显著影响。其中clusterit、creditit、marketit、techit、expendit5个变量的回归系数为负值，说明产业集聚程度、融资环境宽松程度、市场化程度、技术进步程度和文化产业财政支出对文化产业技术效率提高起到推动作用；变量govit回归系数估计值为正值，说明政府直接干预不利于文化产业技术效率提高。综合以上分析可见，产业集聚程度越高、经济环境越宽松，对文化产业生产效率的正向影响越明显。

（三）文化产业效率测算

根据时空随机前沿模型估计结果，运用JLMS方法计算各省份文化产业技术效率，并运用公式（6）测算2011—2018年文化产业全要素增长率，表7显示了2011年和2018年各省份文化产业技术效率值以及全要素生产率变化值。

表7 2011年和2018年各省份文化产业技术效率、文化产业全要素生产率变化

通过计算各省份平均技术效率可以发现，全国文化产业技术效率在2011年至2018年间整体上呈现下降趋势，2011年全国文化产业平均技术效率为0.948，2018年降为0.875。值得注意的是，全国31个省份中，东部地区11个省份的技术效率值下降更为明显，2011年东部地区有9个省份技术效率值在中位数以上，2018年降为6个。三大区域中，西部地区各省份技术效率始终处于全国低位，2011年技术效率在中位数以下的省份中西部地区占了9个，2018年西部地区仍然有8个省份技术效率位于中位数以下。相比之下，中部地区8个省份技术效率水平是比较分散的。

技术效率的下降意味着要素使用效率的下降，其中可能的原因有两个：一是某些地区新技术开发迅速，技术进步率较高，但新技术还未在文化产业领域得到充分转化，技术效率下降明显的东部地区可能属于这种情况；另一个原因是，某些地区文化产业业态陈旧，已显出增长乏力的态势，文化产业要素投入带来的产值增长逐步降低，中西部地区的集聚效率下降可能属于这种类型。

从全要素生产率的变化情况可以看出，与技术效率相比，8年间全国文化产业全要素生产率整体呈上升趋势，全国平均全要素生产率达到0.51，仅有贵州文化产业全要素生产率呈现了负增长。通过计算三大区域的文化产业全要素生产率可以发现，东部地区文化产业全要素增长率仅为0.4，而技术效率更低的中西部地区全要素增长率分别达到了0.93和0.72，这说明全国乃至大多数省份文化产业的增长主要依靠产业本身的技术进步来完成，属于“技术推动”型。尽管是这样，现有技术在文化产业中的作用也不可忽视。全要素增长率最高的几个省份如湖南、重庆、江西、黑龙江均是技术效率下降较少甚至略有增长的省份。

五、结论与启示

综上所述，产业空间布局、要素配置及地区资源禀赋等多种原因造成了文化产业发展过程中具有明显的地域特征。通过运用空间相关性检验方法及区位熵分析发现，文化产业发展过程中存在空间相关性和空间集聚性。从全局角度看，我国各省份文化产业发展呈总体正相关；从局部角度看，文化产业集聚表现为同质性集聚，即（H—H）型集聚和（L—L）型集聚。可见，产业集聚和空间正相关关系对文化产业的发展有一定促进作用。文化产业效率的提升还与产业集聚的水平有关，当产业集聚水平达到一定程度时，产业集聚对产业效率的助推作用功能显现出来，并且产业集聚水平越高对产业效率的助力就越大。

文化产业发展过程还明显受到自身前期水平的影响，表现为文化产业发展水平与前期发展水平呈现显著的正相关性。从效率变化的角度看，这并不意味着文化产业过去的发展水平对产业效率的提升有促进作用。相反，说明效率水平与前期效率水平存在过高的一致性，意味着产业效率惯性特征明显，效率水平不易改变。

文化产业发展过程中产业技术效率还受到多种外部环境因素影响，几种适宜的外部环境对文化产业技术效率的提升都有促进作用。通过技术效率影响因素分析发现，融资环境越宽松越有利于技术效率的提升；市场化程度越高，越有利于产业技术效率的提升；地区整体技术水平越高，越有利于产业技术效率的提升；政府财政支持力度越大，越有利于产业技术效率的提升。本文实证分析结果发现，政府的直接干预不利于文化产业技术效率的提升。

文化产业技术效率整体下降趋势反映了文化产业旧业态已经增长乏力，文化产业的增长更多依赖于技术进步，而对于传统行业占比较大的文化产业来说，技术进步更多地体现在业态形式的创新方面。文化产业作为多省份新旧动能转换战略的重点产业，在未来国民经济发展中会起着举足轻重的作用。文化产业仅依靠政府的政策扶持是不能获得长足发展的，新旧动能转换需要更多的创新元素和相对宽松的外部环境。政府除了要为文化产业发展提供适度的财政支持外，应该鼓励本地区技术创新和业态创新，促进地区整体技术进步；改善文化产业融资环境，拓宽产业融资渠道；优化本地区市场中的资源配置，改善市场环境，为本地区市场注入新的动力，促使新技术向市场转化，提高技术效率。政府除了重点扶持新兴文化产业外，还应该对文化产业传统业态给予更多关注，促进文化产业新旧业态的顺利衔接和动能的良性传递，使传统文化产业在未来经济发展中以新面孔、新模式出现，发挥更加积极的作用。