我国数字文化产业竞争力省际差异及对策研究

韩东林，钱琪妍

本刊核心层次论文

我国数字文化产业竞争力省际差异及对策研究

韩东林，钱琪妍

(安徽大学 商学院，合肥 230601)

本文以钻石模型为基本框架，结合数字文化产业发展特点，综合评价了全国29个省市的数字文化产业竞争力水平。结果显示：29个省市数字文化产业竞争力存在显著差异，呈现出东部地区综合竞争力水平较高,中西部地区竞争实力相对落后的局面，最后以综合得分排序为依据将各省市归类为由强到弱四个层级的地区。据此提出提升各省市数字文化产业竞争力的对策，为实现全国数字文化产业发展水平的整体提升以及可持续发展提供理论支持。

数字文化产业；竞争力；因子分析

数字文化产业，是以创意内容为主要核心来进行创作、以新兴现代化数字技术为载体进行传播的生产性服务业，作为文化和数字媒体技术创新融合发展的成果，具有低能耗、高创收等优点。数字文化产业的快速发展不仅有效地提升了我国文化软实力，其带来的高经济效益更是成为了整个国民经济增长的关键推动力之一。2017年文化部发布了《文化部关于推动数字文化产业创新发展的指导意见》，首次界定了“数字文化产业”的概念，并对我国数字文化产业的整体发展进行了系统性的指导和规划，发展数字文化产业已成为推动我国经济发展的重要战略性部署。2019年8月发布的《中国数字文化产业发展趋势研究报告》显示：2017年我国数字文化产业增加值已超过1.03万亿元，涨幅可观，行业发展已进入快车道，整个产业将会随着5G技术的新一轮革命而发生颠覆式的改变。我国数字文化产业竞争力虽然在不断提升，但各地区发展水平参差不齐，规模不一的问题仍然存在。鉴于此，本文将构建数字文化产业竞争力新钻石模型，分析和比较各省市数字文化产业竞争力现状，因地制宜施策以提升国家整体数字文化产业竞争力。

一、文献回顾

由于数字文化产业概念在全球范围内出现的时间较短，理论界目前对数字文化产业的研究成果较少，大多是对文化创意产业、数字内容产业等进行的研究。从国际上看，学术界针对文化创意产业的研究多是聚焦于对其概念的界定，如创意城市、创意指数等，以及文化创意产业与其他经济领域关系与增长分析等。在英国政府于1997年创新提出“创意产业”这一理念后，创意产业热潮迅速席卷全球。与此同时，学者们也纷纷投入该领域的研究，其中较为典型的有FLORIDA[1]所著的《创意阶层的崛起》，将人才因素、技术因素和包容性因素纳入考虑，创新性地构建出3T创意指数框架，得出结论：具有开放性和包容性的创意中心会迎来高科技产业阵容的扩大和较高的经济增长。FLORIDA和TINAGLI[2]所提出的“欧洲创意指数”对全球范围内文化创意产业竞争力的相关理论研究则是有着更进一步的指导意义。BOOYENS[3]认为城市的经济基础由制造业逐渐转向知识密集型产业和服务业，其中创意产业的增长能够带来一定的经济发展并创造大量的就业机会。KATARINA、ANNA和KAMILA[4]以3T创意指数为研究工具，通过对斯洛伐克共和国的八大区域的创意能力进行分析，提出中小微企业创新型发展、教育设施建设以及人才培养有助于城市创意能力的提升。

由于我国数字文化产业发展起步较晚，国内学者针对数字文化产业的研究大多基于理论层面。王学琴和陈雅[5]分析了英、美、日、韩四国的数字文化产业内涵的区别和联系，对我国如何更好地建设和发展数字文化产业提出了针对性的建议。周庆山和罗戎[6]从企业创新能力、科技和文化融合成果、文化消费水平和数字产业联动发展等四个角度客观分析了我国数字文化产业的发展现状，以及对体制、法规等方面存在的问题提出了相应的规制策略。而刘超[7]认为数字文化业态虽然在“互联网+”时代下有良性发展趋势，但其产业内部的理念、技术、人才、机制等因素仍具束缚，应加快进一步创新以推动产业发展。韩东林和吴瑞等[8]通过建立VAR模型考察了数字技术应用在文化产业发展中的影响，分析得出二者融合发展仍有进一步空间。解学芳[9]基于数字文化产业的内在发展需求，指出区块链技术的变革能为数字文化产业创新发展提供新契机和新平台。

国内文化创意产业和数字内容产业等相关产业的实证研究框架已趋于成熟：杨秀云和郭永[10]以波特钻石模型为研究基础，从产业资本、产业运作、产业支撑、需求条件、政府行为和机会六个层面来构建文化创意产业竞争力模型，对包括中国、美国等共七个国家的创意竞争力进行了评估；鲍枫和沈颂东[11]利用因子分析法测度了我国各地区文化创意产业竞争力和集聚水平，指出文化产出和人力资源是影响竞争力强弱的关键因素。黄德俊[12]基于关联度分析得到电子信息产品贸易对数字内容产业发展有较大拉动效应。而熊励等[13]在对上海数字内容产业竞争力的实证研究中，得出行业技术创新能力是推动上海数字内容产业快速发展的最核心作用力。蓝庆新和窦凯[14]通过建立逐步回归模型从多个变量中最终选出7个指标，研究得出数字文化产业开放度的作用最为显著，最后有针对性地提出相关政策建议。

二、指标体系构建及数据处理

（一）基于钻石模型的评价指标体系的构建

迈克尔•波特[15]创新性地提出波特钻石理论模型，此理论的主要观点为：产业竞争优势的形成可从四大基本要素和两大支持要素来分析。基本要素即生产要素、需求条件、相关与支持性产业和企业战略、结构与同业竞争，其中生产要素包括天然资源、人才资源等各项基础资源，需求条件主要指本国市场需求，四个基本要素之间彼此联系，具有双向作用。两大支持要素是对基础要素的支撑：包括政府行为和发展机遇。以上六要素相互强化和作用，形成完整的钻石体系，最终体现为产业整体竞争优势。

数字文化产业作为新兴产业，一是与传统成熟产业相比，其边界较为模糊，是文化创意产业和信息技术服务业融合的产物，二是产业内部涉及多领域的交流与融合，结构仍待完善[16]。鉴于此，具有清晰结构、完整范式的钻石模型是梳理数字文化产业竞争力脉络结构的最适用模型，同时综合考虑到数字文化产业自身特点，以及数据的真实完整和可查找性，最终分别从基础竞争力、显性竞争力、潜在竞争力三个层面进行考察，以此构建了我国数字文化产业竞争力评价指标体系，如表1所示。

1. 基础竞争力指标。一是生产要素。波特认为产业初始优势由基本要素提供，而高级要素能进一步使优势扩大。数字文化产业的生产要素中，高级要素占比偏大，主要分为文化资源、人才资源和资本资源三大要素，由数字文化产品和从业人员数量以及数字基础设施完善度来体现。二是需求因素。消费者需求是促使产品质量高标准化和刺激技术革新的重要力量，该层面所涵盖指标主要体现的是大众的文化消费水平以及数字文化消费在日常生活中的普及度。基础竞争力指标主要反映了数字文化产业竞争力的最核心资源状况，影响并支撑着其他要素的发展[17]。

2. 显性竞争力指标。一是产业支持。钻石模型指出，具备竞争优势的关联辅助性行业对一个行业占据国际竞争的有利地位有至关重要的作用，主要途径即生产要素优势的向外扩溢。互联网科技是数字文化产品研发和传播的主要载体，互联网和移动电话的广泛普及是数字文化产业发展取得竞争优势的关键所在。二是产业规模。由于各部门对于数字文化产业产值总额尚未有明确统计，因此选择范围稍广的文化及相关产业发展状况来替代，以间接反映数字文化产业的发展态势。三是竞争态势。数字文化企业作为行业下具体的经济单位，能于更基础层面体现行业的发展现状。显性竞争力指标侧重反映数字文化产业的当前所获成果和发展效益，较为直观地体现产业发展实力。

3. 潜在竞争力指标。一是政府战略。钻石理论强调了政府在产业资源整合、渠道开放和平台搭建等企业无法行动的领域需要发挥重要作用。政府提供的支持与帮助是数字文化产业健康发展的必要保证和有力支撑，指标包括数字文化企业获政府补助、文化事业费占财政支出比重和数字经济环境指数。二是创新潜力。发展机遇来源于产业创新，创新是行业发展的第一动力，可以实现知识技术外溢效应。创意是数字文化产业发展的核心，科技的创新和人才的培养对数字文化产品和服务的创造具有重要意义。政府行为和发展机遇作为钻石模型中的两大支撑要素，对产业发展有不可或缺的作用，因此，潜在竞争力指标最能体现数字文化产业的可持续发展能力。

表1 数字文化产业竞争力评价指标体系

一级指标二级指标 三级指标单位代码 基础竞争力生产要素运营网络文化产品数个X1 数字文化产业从业人员数人X2 数字文化产业资产总计亿元X3 传统数字基础设施指数点X4 新型数字基础设施指数点X5 需求因素居民人均可支配收入元X6 居民人均文化娱乐消费支出元X7 数字文化企业注册用户数个X8 显性竞争力产业支持电信运营企业资产总额亿元X9 互联网用户普及率%X10 移动电话用户普及率%X11 产业规模数字经济产业规模指数点X12 文化及相关产业增加值亿元X13 文化及相关产业增加值占GDP比重%X14 竞争态势数字文化企业数个X15 数字文化企业营业利润亿元X16 潜在竞争力 政府战略数字文化企业获政府补助亿元X17 文化事业费占财政支出比重%X18 数字经济环境指数点X19 创新潜力数字文化企业知识产权总数种X20 文化及相关产业专利授权总数个X21 规模以上文化制造业企业中R&D经费投入强度%X22 规模以上文化制造业企业中R&D人员折合全时当量人年X23

注：4、5、12、19来源于中国电子信息产业发展研究院《2019中国数字经济发展指数白皮书》。

（二）数据来源和研究方法

研究结果的可信度取决于数据来源所具有的权威性、真实性和实效性。数据均来自《国家统计年鉴2019》《中国文化和旅游统计年鉴2019》《中国文化及相关产业统计年鉴2019》及《2019中国数字经济发展指数白皮书》等。由于在数据整理过程中，西藏和云南存在较为严重的相关数据缺失，因此将两者予以剔除，以其余29个省市确定为最终研究对象。此外，数据整理过程中仍存在个别数据缺失，本文基于往年数据利用线性插值法将缺失值予以补齐。

三、实证分析

（一）因子分析过程

1. 因子分析检验

首先对标准化后的数据进行KMO检验和Bartlett球形度检验，以KMO取值结果来判定所整理出的数据是否满足进行因子分析的标准。检验结果如表2所示，样本数据的KMO取值为0.631，超过一般标准0.6，Bartlett检验中Sig结果为0.000<0.01，由此可推翻各变量具备独立性的原假设，表明原有数据适合进行下一步分析。

表2 KMO和Bartlett检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0.631 Bartlett检验近似卡方1 139.990 df276 Sig0

2. 主成分分析

利用主成分法对原始变量数据进行因子提取，前四位主成分的方差贡献率依次分别为58.596%、14.406%、6.556%和4.880%，且累计方差贡献率为84.438%，已经超过80%，即最终可提取出4类主因子（即1、2、3和4），这4个主因子已经足够代替原始变量，能充分概括原始数据的主要信息，以此来客观评价各省市的数字文化产业竞争力水平。

随后采用了方差最大法的正交旋转，更为极端的成分系数使得各主因子的意义易于解释。结果显示，运营网络文化产品数、数字文化产业从业人员数、电信运营企业资产总额、数字文化企业营业利润等指标在第一个主因子1上有较高载荷，主要展现了地区数字文化产业的发展基础即资源拥有状况，以竞争基础因子作为1的命名；数字文化产业资产总计、居民人均可支配收入、数字文化企业注册用户数、居民人均文化娱乐消费支出、互联网用户普及率、移动电话用户普及率、数字文化企业数、文化及相关产业专利授权总数等指标在第二个主因子2上有较高载荷，主要反映了地区经济发展水平对数字文化消费产生的影响，可命名为竞争动力因子；传统数字基础设施指数、新型数字基础设施指数、文化及相关产业增加值、数字文化企业知识产权总数、文化及相关产业增加值占GDP比重和规模以上文化制造业企业中R&D人员折合全时当量在第三个主因子3上有较高载荷，从微观层面和宏观层面上反映了数字文化产业发展规模，可命名为竞争规模因子；数字经济产业规模指数和数字经济环境指数在4上载荷较大，因此以竞争环境因子作为4的命名。

3. 计算因子得分及综合得分

四个主因子得分由回归法自动生成。1、2、3和4的得分函数分别为：

1=0.165*1+0.062*2+0.054*3+…+

0.023*21-0.159*22-0.016*23（1）

2=0.006*1+0.035*2+0.131*3+…+

0.309*21-0.068*22-0.038*23（2）

3=-0.053*1+0.070*2-0.025*3+…-

0.104*21-0.020*22+0.095*23（3）

4=-0.089*1-0.121*2-0.114*3+…-

0.327*21+0.037*22-0.100*23（4）

各省市综合得分为各主因子得分乘以权重后之和，其中权重是各主因子方差贡献率在总方差贡献率中所占百分比，即综合得分越高，表明该省市的数字文化产业竞争力相对越强，反之则说明该省市的数字文化产业竞争力相对越弱。

得分公式为：

综合得分=28.915/84.438*1+24.911/84.438*2+21.808/84.438*3+8.803/84.438*4（5）

（二）实证结果分析

综合得分排序结果显示：从总体上看，全国29个省市数字文化产业发展水平不一，空间异质性明显。地区之间差距较大，断层明显，我国东部地区的数字文化产业竞争力综合得分居领先水平，东北地区、中部地区的得分排名大多分布在中游，且得分与东部地区存在一定落差，西部地区的综合得分排名则相对靠后。为使分析结果进一步明晰，本文按照最终综合得分及排序将29个省市分为四类地区，如表3所示，综合得分>0.4为Ⅰ类地区（数字文化产业竞争力强）；0.4>综合得分>-0.1为Ⅱ类地区（数字文化产业竞争力较强）；-0.1>综合得分>-0.3为Ⅲ类地区（数字文化产业竞争力一般），-0.3≥综合得分≥-0.5为Ⅳ类地区（数字文化产业竞争力较弱），按照层级划分和综合排序得分结果，逐一评价29个省市数字文化产业竞争力水平：

表3 29个省市数字文化产业竞争力分类情况表

分类数量地区竞争力 Ⅰ类地区5广东、北京、浙江、上海、江苏强 Ⅱ类地区5福建、四川、山东、辽宁、天津较强 Ⅲ类地区9湖南、湖北、河南、安徽、重庆、陕西、河北、江西、山西一般 Ⅳ类地区10内蒙古、广西、海南、黑龙江、吉林、贵州、宁夏、新疆、甘肃、青海较弱

1. Ⅰ类地区

Ⅰ类地区包括广东、北京、浙江、上海、江苏。这5个省市的各具体指标数值在全国范围内均领先，从发展规模、环境支撑方面来看，具备强大的经济实力，产业优势突出，发展势头强劲。其中，广东、北京和上海为经济极发达地区，具有丰富且先进的互联网技术资源和技术人才，当地消费群体具有较高的数字文化消费能力，充分带动了高技术含量的创意文化产业发展以及资本密集型的数字文化产业集聚。广东的运营网络文化产品数和数字文化产业资产总额居全国第一，生产要素丰富，且各项数字经济相关指数较高，产业支持能力强，投入产出效率高。北京是我国政治和文化中心，资源禀赋方面有较强的资本和人才优势，其竞争动力因子排名第一，竞争基础因子得分也较高，居民数字文化消费增长快、需求高，市场机制较为完善，产业成熟度高。上海作为长三角地区的中心，在数字经济效益和文化消费方面已经占据显著优势，当地高新技术产业、服务业发展较为迅速，地区内行业数字化应用广泛，产业支撑环境较为优越。浙江和江苏均为沿海地区，享有海陆空交通便利，生产要素集聚力强。浙江的四项主因子排名均靠前，文化产业数字化和信息化程度高，为数字文化产业发展提供了极大的技术支持，文化事业费占财政支出比重居全国之首，政策扶持力度不容小觑，数字文化产业的进一步发展有更大潜力。江苏的竞争规模因子排名第一，信息服务业较为发达，规模以上文化制造业企业中R&D人员折合全时当量仅次于广东，产业发展具备较高创新潜力。

2. Ⅱ类地区

Ⅱ类地区包括福建、四川、山东、辽宁、天津。这些省市的数字文化产业发展居第二梯队，数字文化产业竞争力较强，拥有较优越的经济环境和产业环境，产业发展仍有进步空间。福建四项主因子得分均为正，整体表现平稳，技术条件和经济外部环境都没有太多短板，产业发展呈现良性趋势。四川的竞争基础因子和竞争规模因子排名较靠前，具有一定优势，但竞争动力因子得分为负，这说明其地区数字文化消费活力还未得到最大的释放，仍有提升空间。山东的竞争规模因子得分排名第二，从数据来看，文化业制造业R&D经费和人才投入大，因此其创新潜力较大。辽宁和天津的竞争动力因子得分较高，居民文化娱乐消费需求旺盛，但竞争基础因子得分均较低，说明生产要素优势较弱，数字文化产品输出受限，因此，综合竞争力水平未达到最优。

3. Ⅲ类地区

Ⅲ类地区包括湖南、湖北等共9个省市，大多分布在我国中部一带，数字文化资源相对缺乏，技术较为落后，数字文化产业发展规模效应不明显，产业发展环境仍待完善。

湖南和湖北各项因子排名居中等位次，具有一定要素优势但未充分利用，地区数字化服务发展水平可观。河南、安徽的竞争规模因子得分较高，可说明当地在数字化资源要素方面有一定优势，数字经济环境较为优越，为数字文化产业的良性发展提供了技术支持，而竞争基础因子和竞争动力因子得分均较靠后，一是经济发展水平欠发达，人们高品质文化消费需求较低；二是文化业经济溢出效应不明显导致文化事业费投入比例较低，政策环境仍有优化空间。重庆综合竞争力得分居于中等位次，各项指标优势均不突出，整体来看数字文化产业发展动力不足：一是尚缺充足的数字技术应用和人才供给，二是政策激励措施不足、产业发展无有效规划等。与数字文化强省相比，陕西、河北、江西、山西等省市综合竞争力水平均为中等偏下，数字文化产业发展中存在不容忽视的短板效应，与其余省市相比不具有生产要素优势，产业规模较小，创新活力未得到进一步释放。

4. Ⅳ类地区

Ⅳ类地区包括内蒙古、广西等共10个省份，经济发展节奏与其余省市相比较为缓慢，产业基础薄弱，数字文化产业还处于初步兴起状态，竞争力水平较低。海南位于我国东部地区，数字文化产业发展远弱于该地区其他省份，源于经济实力不够雄厚，文化消费层次较低等问题。黑龙江和吉林两省位处我国东北地区，其余7省份均处于我国西部一带，两个地区的各项指标数据均处于弱势地位，各项主因子得分排名均较靠后，这说明这些地区经济基础落后，创意文化产品数量少，文化消费结构单一且需求低，技术型人才匮乏，信息基础设施相对滞后，技术环境较差，数字文化资源较为稀缺，政策红利不明显，未能营造良好产业发展环境。

四、结论及建议

（一）结论

本文以因子分析方法为研究工具，综合评价了29个省市的数字文化产业竞争力水平。评价结果显示：首先，从综合竞争力水平来看，我国数字文化产业区域发展不平衡问题突出，省际差异明显，东部发达地区数字文化产业竞争力较强，而东北地区和中西部地区数字文化产业发展相对落后。其次，从各主因子得分来看，由于各地区拥有的优劣势不尽相同，且均能对当地数字文化发展实力强弱产生一定程度的影响，在多种因素共同作用下，各省市数字文化产业竞争力水平呈现较大异质性。最后，综合原始数据和因子分析结果可知，数字文化产业竞争力水平受两个因素影响最为显著：一是由经济发展来刺激当地数字文化消费需求增长，二是由信息基础设施建设对数字文化消费市场环境提供关键支撑。

（二）建议

1. 加强文化科技融合，深入挖掘数字文化潜力

要发掘品牌特色，准确把握市场需求，培养一批具有自主研发能力的数字文化企业及服务品牌，带动产业集群发展。在高新技术产业发展迅速的良好环境下，应进一步加强数字文化产业和高新技术产业协调融合发展，使规模效应得到最大发挥。同时积极引进文化创意创作人才、高新技术人才等，注重技能和创意的结合，完善人才培养体系，以提升数字文化产业发展的创新潜力[18]。

2. 优化产业发展环境，释放数字文化创新活力

应对数字文化产业发展支撑环境加大关注，如通过多渠道对市场主体予以政策资金扶持，帮助新兴数字文化企业渡过发展初期资金难筹的难关，尤其是传统文化和高科技相结合的企业。创意的涌现是数字文化产业发展的源动力，对企业知识产权的保护要引起足够关注。此外，还要对相关企业的正常运行和数字文化市场消费继续加强统一规范化的管理，维护好数字文化创作环境和消费环境，重点支持有潜力的企业，推动市场自由发展，释放创新活力。

3. 制定合理发展战略，提升数字文化整体竞争力

各个地区应根据经济技术水平差异现状，充分把握自身数字文化资源优势，兼顾经济效益和社会效益，制定合适的数字文化产业发展战略，重点突破，发挥地方特色。Ⅰ类地区、Ⅱ类地区可继续利用多资本、多人才等优势大力发展成长性好、附加值高的高端创意产业，且作为数字文化产业发展的增长极，生产要素优势可向周边地区扩散，以带动区域数字文化产业集聚发展。Ⅲ类地区可利用制造业发达和文化资源丰富等优势，有针对性地弥补发展过程中的自身缺陷，走文化资源和创意相结合的数字文化产业之路。Ⅳ类地区在进一步投入资金来改善信息基础设施和环境建设的前提下，重点开发具有地方特色的数字文化产品，同时要加大与周边数字文化产业发展较强地区的交流和互动，以加快自身发展环境的改善。最后，各个区域之间应融合互动发展，实现产业资源的合理配置和利用，促进数字文化产业的跨地区协作，以改善区域发展不平衡问题，实现我国数字文化产业发展水平的整体稳步提升。

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10.15916/j.issn1674-327x.2021.06.006

G124

A

1674-327X (2021)06-0022-06

2021-01-15

国家统计局全国统计科学研究重点项目(2018LZ37)

韩东林(1968-)，男，安徽霍邱人，教授，博士。

(责任编辑：许伟丽)