基于SFA的我国文化产业效率及影响因素实证研1.doc
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1、 基于SFA的我国文化产业效率及影响因素实证研究摘要:文章利用2003-2008年省市数据,运用随机前沿生产函数(SFA)模型分析了我国文化产业效率,并分析了文化产业发展规模和环境两个方面的影响因素对文化产业效率的作用。分析结果表明:文化产业发展速度较快,但还没有形成规模经济的特点;居民生活水平的提高、文化事业单位的增加、社会资本、市场化进程等因素对我国文化产业生产效率的提高具有明显的正向作用,农村人均文化娱乐消费支出则会抑制文化产业效率的增长,而文化事业费占财政支出的比重、人力资本和信息化水平对文化产业效率的影响则还不是很明显;从区域发展来看,东部地区由于其独特的地理位置、丰富的资源、较快的
2、科技发展水平使得和其他地区相比具有较高的文化产业生产率水平和增长速度。关键词:文化产业;影响因素;随机前沿函数(SFA)中图分类号:F241; 文献标识码:AThe Empirical Research on the Efficiency of Culture Industry and its Influencing Factor in the Stochastic Frontier Analysis ModelAbstract:According to the data of culture industry in different provinces from 2003 to 2008,
3、the thesis analyzes the efficiency of culture industry and its influencing factors including scale of development and the environment,which is based on Stochastic Frontier Analysis(SFA) model.The results show that:the development speed of culture industry is fast,but not the characteristics of scale
4、 economy;the factors such as the improvement of living standards,the increase in cultural institutions,social capital,markets and so on,have obvious positive effect on the process of Chinese cultural industry efficiency,consumption expenditure per capita of rural culture and entertainment could inhi
5、bit the growth of the efficiency of the cultural industry,and the proportion of operating expenses of cultural industry in total fiscal expenditure,human capital,the level of information on the efficiency of cultural industry is not very clear;From the perspective of regional development,the eastern
6、 region compared to other regions has higher productivity and growth rate,because of its unique geographical location,rich resources,rapid technological development.Keyword: Culture Industry;Influencing Factors;Stochastic Frontier Analysis(SFA)一、引言近年来,文化产业作为各国经济发展的支柱产业之一,呈现出非常强劲的发展态势,已经引起了各个国家的广泛关注。
7、文化产业以其强大的生命力在世界经济舞台上展示了自己作为“朝阳产业”的无穷魅力,并迅速成为21世纪的支柱产业(欧阳有权,2006)。文化产业的发展能否以及如何促进经济增长也引起了大量学者的广泛兴趣。文化产业与经济增长之间存在着内在的相互关系,文化产业的发展不仅可以改变企业的投资模式,促进消费结构的升级(Allen,2004),而且能显著提高国家的就业水平,最终促进经济的增长(Dominic Power,2002)。文化产业往往具有明显的规模经济、范围经济的特征,适宜积聚式发展,而且在提高人力资本水平方面具有外部性,因此,对经济的拉动作用往往要远大于对GDP的贡献率(Kibbe,1982)。 文化
8、产业是市场经济条件下繁荣发展社会主义文化的重要载体,是满足人民群众多样化、多层次、多方面精神文化需求的重要途径,也是推动经济结构调整、转变经济发展方式的重要着力点。为了加快文化产业的快速健康发展,必须弄清楚文化产业增长的来源和影响因素。一般而言,经济增长的来源主要有三个方面:一是要素投入的增加,如劳动、资本等生产要素;二是技术的进步,如经济发展中新技术的引入和管理经验的提升,以及人力资本和科研水平的提升等;三是效率的提高,如经济改革中引起的资源的充分利用和优化配置等(王志刚等,2006)。因此,在加快文化产业发展的过程中,不仅要考虑到生产要素投入和技术的引进,还要考虑文化产业的生产效率及其影响
9、因素的作用。目前国内关于文化产业的讨论大多都还仅限于理论层面,而对文化产业效率的研究则更少。仅有候艳红(2008)和王家庭(2009)两人,其中候艳红运(2008)用DEA理论对我国24省市2006年文化产业效率进行了分析;王家庭(2009)则利用DEA三阶段模型对2004年我国31个省市文化产业进行了效率评估。本文采用SFA方法估算我国文化产业效率及其影响因素,主要是基于以下原因:我国文化产业区域发展和影响因素的差异较大,且几年来各省市文化产业发展一直处于不断的变革当中,因此,生产函数在个别年份的异常变化不应被视为文化产业效率的根本改变,SFA方法能在一定程度上识别并排除这种短暂的冲击;目前
10、关于文化产业数据的透明度较低,指标数据的统计范围比较模糊,这可能会造成较大的测量误差,SFA方法能够在一定程度上弱化数据的测量误差对估计结果的影响;运用DEA方法估计文化产业效率时,不能解释在选择投入和产出时相对价格的错误反应这类分配问题上的无效率,因而其分析结果往往缺乏权威性。本文采用的SFA方法可以弥补已有研究的不足,从而使得估计结果更加客观、准确。二、研究方法(一)随机前沿函数模型随机前沿函数(SFA)模型由Aigner,Lovell和Schmide(1977)以及Meeusen和Vabden Broeck(1977)提出。其基本原理是在构建随机前沿生产函数的基础上,将将生产率分解为技术
11、前沿和技术效率,前者描述一定投入要素组合与最大产出之间的关系,后者则为单个生产者的实际产出与前沿产出的差距,由随机扰动和技术非效率两个因素来解释。根据Battese和Coelli(1995)提出的模型,基本形式如下: (1)式中,为产出量,为投入向量,为待估向量,为随机变量,代表模型未考虑的因素所造成的偏误,独立同分布且,代表生产的非效率,服从零处截尾正态分布,即,、相互独立,为技术非效率函数,可以表示为: (2)为阶解释变量向量,为阶回归参数向量,反映解释变量对技术效率的影响。判断前沿生产函数和技术非效率函数的设定是否合理,可以分析(1)式中技术非效率项所占的比例,即,计算公式如下: (3)
12、的大小用来说明随机前沿函数的随机误差项中技术非效率的比重,越大,说明模型随机项中技术非效率的作用越大,模型(1)和(2)越合理。生产的技术函数可以表示为:,若,则,即处于技术效率状态,此时该生产单位的生产点位于前沿线上;若,则,即处于技术非效率,此时该生产单位的生产点位于前沿线下。(二)文化产业效率SFA模型假设我国各省市文化产业的生产函数服从Cobb-Douglas生产函数,则以2003-2008年的省市数据,建立文化产业随机前沿函数模型可以表示为: ; (4)其中,、分别是省第年的文化产业产出、资本投入和劳动投入, 、为资本和劳动的产出弹性;为第年文化产业的前沿技术进步水平,为基年的前沿技
13、术进步水平,为前沿技术进步速度。对(4)式取对数得:模型1: (5)为回归方程的随机扰动项;为文化产业的不可控因素造成的随机误差,;为第省第年的生产无效项,。本文分析的文化产业影响因素主要有两个方面:(1)反映文化产业发展规模的因素。参照王婧(2008)、王家庭等(2009)的观点,主要因素有:人均文化娱乐消费支出,该指标反映了文化产品和文化服务方面的支出,以体现文化产业需求;文化事业机构数,该指标反映了文化产业发展的基础设施和环境氛围;文化事业费占财政支出的比重,该指标反映了政府对文化产业发展的扶持程度。因此,验证技术效率的环境因素的技术非效率函数 的具体形式为:模型2: (6)其中,、分别
14、为城镇人均文化娱乐消费支出、农村人均文化娱乐消费支出、文化事业单位机构数、文化事业费占财政支出的比重,、分别为相应解释变量对技术效率的影响,表示解释变量对技术效率具有负的影响,表示解释变量对技术效率具有正的影响。(2)反映文化产业发展环境的因素。根据杨青青等(2009)的研究结论,当前影响我国服务产业规模的影响因素主要有人力资本、社会资本、信息化和市场化。考虑到文化产业是第三产业的主要组成部分,在发展过程中与第三产业具有一定的相似性,因此,本文选取人力资本、社会资本、信息化和市场化作为文化产业发展环境的影响因素,建立验证技术效率的规模因素的技术非效率函数,具体形式如下:模型3: (7)式中,、
15、分别为人力资本、社会资本、信息化水平、市场化水平,、分别为对应变量对技术效率的影响,表示解释变量对技术效率具有负的影响,表示解释变量对技术效率具有正的影响。根据以上模型设定,利用2003-2008年我国31个省市的面板数据,可以估计出我国文化产业的前沿生产函数并确定每个省份的技术效率。由此,全要素生产率可以分解为前沿技术进步和技术效率,计算公式为: (8)其中,为省在年的全要素生产率,为第年我国服务业的前沿技术进步水平,为省在年的技术效率。(三)数据处理 考虑到指标数据的可得性,本文研究的时间区间为2003-2008年,研究样本为我国大陆31个省市。(1)产出水平。本文采用文化产业增加值作为产
16、出水平的指标。数据来源于各年中国文化文物统计年鉴。(2)劳动投入。本文采用省市文化产业从业人员作为劳动投入指标。由于各地区文化产业从业人员数据无法获得,本文采用各地区城镇单位文化、体育和娱乐业从业人员来代替,数据来源于各年中国统计年鉴。(3)资本投入。本文采用各省市历年文化产业资本存量作为资本投入指标。计算方法采用永续盘存法,关于基年投资存量的确定,则采用Chou(1995)的方法,假设第一期的资本存量是过去投资的加总,文化产业投资数据来源于各年中国统计年鉴,投资时间序列可用下式近似表示: (9)对上式两边取对数,得到: (10)对式(10)进行回归分析可以得到和的值,然后得到第一期的资本存量
17、为: (11)然后可以得到历年的资本存量如下: (12) 式中,为资本折旧率,本文参照张军(2004)的方法选取。(4)文化产业发展规模影响因素。该部分指标中,以城镇人均文化娱乐用品和服务代表城镇人均文化娱乐消费支出,以农村人均文教娱乐用品及服务代表农村人均娱乐消费支出,以各地区艺术表演团体、艺术表演场馆、文化馆和群众艺术馆、公共图书馆和博物馆的总和作为文化事业单位数的指标,上述指标数据均来自于各年中国统计年鉴,文化事业费占财政支出的比重来自于各年中国文化文物统计年鉴。(5)文化产业发展环境影响因素。人力资本用受教育程度系数来衡量。按照边雅静等(2004)的方法,首先将不同受教育程度毕业生人数
18、进行加权求和,得到加权后的毕业生人数,权数按照小学、初中、高中、大学及以上依次确定为1:1.7:4:22,然后将第一步分省市的加权毕业生人数分别除以他们的最小值,从而得到受教育程度系数。数据来源于各年中国教育统计年鉴。社会资本用历年各省市社会团体数来衡量,数据来源于各年中国民政统计年鉴。信息化水平以每百人中固定电话用户数进行衡量,数据来源于各年中国统计年鉴。市场化水平采用樊刚教授主持的研究课题“中国各地区市场化进程相对指数”报告的市场化指数总得分来衡量,数据来源于中国市场化指数2009。三、实证分析根据上述数据,采用Frontier 4.1统计软件,得到模型的有关参数及检验结果见表1。表1 随
19、机前沿函数模型最大似然估计结果变量参数模型1模型2模型3系数值系数值系数值生产函数Constant1.7131.322.45412.431.6446.800.1546.400.09244.360.1043.710.2655.530.40811.450.2957.580.6054.690.3497.450.1602.87技术非效率函数Constant4.1954.93-0.6611.600.6971.72-0.6163.990.5700.768Constant3.4514.840.00180.33-0.356-2.810.2481.13-0.095-2.09残差估计0.3241.850.2201
20、2.520.16511.320.8077.780.5385.150.6793.44Log likelihood45.5685.2968.57LR test127.748.2443.75截面数313131年数665样本数186186155 注: 、分别表示在1、5和10的水平下显著。表1的估计结果中,模型1、2和3的估计结果中的分别为0.807、0.538和0.679,说明误差项主要来自于技术非效率的影响,本文的随机前沿函数设定较为合理,系数的值均通过了1%的显著性水平检验,这说明我国文化产业实际产出与既定经济和制度条件下的最大产出之间的差距存在技术非效率因素,即文化产业的非效率。单侧似然比检验
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