中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率度量研究:2000－2011年

樂(lè)祥海，陳曉紅

(中南大學(xué)商學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙410083)

一、引言

文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平是衡量一個(gè)國(guó)家和地區(qū)軟實(shí)力的重要標(biāo)志。阿多諾和霍克海默(1990)首次提出“文化產(chǎn)業(yè)”概念，認(rèn)為文化產(chǎn)業(yè)是一種標(biāo)準(zhǔn)化、復(fù)制化、大批量的工業(yè)化生產(chǎn)，并從藝術(shù)和哲學(xué)價(jià)值評(píng)判的雙重角度對(duì)文化產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了否定性的批判。文化產(chǎn)業(yè)越來(lái)越受到社會(huì)各界的重視，在宏觀經(jīng)濟(jì)的大形勢(shì)下我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率到底如何，是政府決策者和投資者所共同關(guān)注的問(wèn)題。因此，通過(guò)財(cái)務(wù)分析、價(jià)值評(píng)估等手段對(duì)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)十分必要。

技術(shù)效率是指生產(chǎn)者的實(shí)際產(chǎn)出在等要素投入條件下最大產(chǎn)出中所占百分比，是由Farrell(1957)［1］和Afriat(1972)［2］最早提出的。技術(shù)效率的測(cè)算在經(jīng)濟(jì)和管理領(lǐng)域中具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。測(cè)量技術(shù)效率的方法主要包括非參數(shù)方法和參數(shù)方法。非參數(shù)方法首先根據(jù)樣本中所有個(gè)體的投入和產(chǎn)出構(gòu)造一個(gè)能夠包容所有個(gè)體生產(chǎn)方式的最小生產(chǎn)可能性集合，然后在給定個(gè)體產(chǎn)出的基礎(chǔ)上，和生產(chǎn)可能性集合中生產(chǎn)等產(chǎn)量的要素投入量相比，測(cè)算其投入可以節(jié)約的余地。余地越大，說(shuō)明該企業(yè)的技術(shù)效率越低。非參數(shù)方法無(wú)需估計(jì)企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)，從而可以避免因錯(cuò)誤的函數(shù)形式帶來(lái)的問(wèn)題，但是需要大量的個(gè)體數(shù)據(jù)，且對(duì)算法的要求很高，同時(shí)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程沒(méi)有任何描述。相對(duì)而言，在實(shí)踐中，人們更傾向于使用參數(shù)方法來(lái)測(cè)算技術(shù)效率。這個(gè)方法首先估計(jì)一個(gè)生產(chǎn)函數(shù)，然后考慮到誤差項(xiàng)的復(fù)合結(jié)構(gòu)及其分布形式，根據(jù)誤差項(xiàng)的分布假設(shè)不同，采用相應(yīng)的技術(shù)方法來(lái)估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)中的各個(gè)參數(shù)。參數(shù)方法通過(guò)估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行了描述，從而對(duì)技術(shù)效率的估計(jì)得到了控制。

隨機(jī)前沿分析(stochastic frontier analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)SFA)技術(shù)是參數(shù)方法中最常用的技術(shù)效率測(cè)算方法。研究者們一致認(rèn)為Meeusen和Broeck(1977)［3］、Aigner和Lovell及Schmidt(1977)［4］、Battese和Corra(1977)［5］這3篇論文標(biāo)志著SFA技術(shù)的誕生。隨后，Jondrow等(1982)［6］提出一種新方法測(cè)算企業(yè)的技術(shù)效率。但是這些方法都是建立在橫截面數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，不能同時(shí)得到多個(gè)企業(yè)的技術(shù)效率。后來(lái)，Schmidt和Sickles(1984)［7］將固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型應(yīng)用于對(duì)企業(yè)技術(shù)效率的估計(jì)，得到了不同企業(yè)的技術(shù)效率，然而該模型假定每個(gè)企業(yè)的技術(shù)效率是固定不變的。為彌補(bǔ)這一不足，Cornwell，Schmidt，and Sickles(1990)［8］(CSS)、Kumbhakar(1990)［9］、Battese和Coelli(1992)［10］(BC)分別建立了不同的測(cè)算模型對(duì)企業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行估計(jì)，得到了不同企業(yè)在不同時(shí)期的技術(shù)效率水平。此后，SFA技術(shù)在技術(shù)效率測(cè)算中得到廣泛發(fā)展與應(yīng)用。Kneip、Sickles和Song(2009)［11］提出一種新的測(cè)算模型(簡(jiǎn)稱(chēng)KSS)對(duì)企業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行估計(jì)。Kutlu(2010)［12］利用工具變量法(簡(jiǎn)稱(chēng)BCE)消除了BC估計(jì)模型中的內(nèi)生性問(wèn)題。

中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率的估計(jì)及趨勢(shì)探究在理論和實(shí)踐兩個(gè)層面都有著十分重要的意義。上述分析表明，隨機(jī)前沿分析方法可以很好的測(cè)算中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率，同時(shí)，學(xué)者們圍繞計(jì)算精度和內(nèi)生性等問(wèn)題，對(duì)隨機(jī)前沿分析方法進(jìn)行了一系列的研究。另一方面，隨機(jī)前沿分析技術(shù)在國(guó)內(nèi)起步較晚，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要采用BC模型進(jìn)行實(shí)證研究［13－14］。目前國(guó)內(nèi)采用的BC模型存在兩個(gè)缺陷:第一是用固定的指數(shù)函數(shù)刻畫(huà)技術(shù)非效率項(xiàng)，容易造成測(cè)算結(jié)果的偏差;第二是忽略了模型本身存在的內(nèi)生性問(wèn)題，導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)不一致，測(cè)算結(jié)果可信度低下。正是基于這兩個(gè)方面，本文運(yùn)用CSSW、CSSG和KSS模型對(duì)中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算，實(shí)證研究中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率變動(dòng)趨勢(shì)，并分析了文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率估計(jì)的內(nèi)生性問(wèn)題。

二、理論模型以及技術(shù)非效率處理的比較

本文采用的技術(shù)效率測(cè)算模型見(jiàn)表1。

表1 本文采用的技術(shù)效率測(cè)算模型

考慮如下隨機(jī)前沿分析模型:

其中，yit為因變量;xit為k×1維自變量;β為k×1待估計(jì)的參數(shù)向量。隨機(jī)前沿分析技術(shù)將誤差項(xiàng)εit分為兩部分:第一部分vit∈iid并服從N(0，分布;第二部分uit，它反映技術(shù)效率損失的非負(fù)隨機(jī)因素。此外，vit和uit相互獨(dú)立。

4種技術(shù)效率測(cè)算模型的差別主要體現(xiàn)在對(duì)技術(shù)非效率項(xiàng)的處理及估計(jì)方法上，具體參見(jiàn)表2。

表2 4種測(cè)算模型的差異

隨機(jī)前沿分析技術(shù)根據(jù)誤差項(xiàng)的復(fù)合結(jié)構(gòu)將其拆分為技術(shù)非效率項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)，因此技術(shù)非效率項(xiàng)的函數(shù)形式對(duì)于技術(shù)效率測(cè)算的準(zhǔn)確度至關(guān)重要。對(duì)比四種測(cè)算模型對(duì)技術(shù)非效率項(xiàng)的處理可知:BC、CSSW、CSSG測(cè)算模型假定技術(shù)非效率項(xiàng)是關(guān)于時(shí)間t的指數(shù)函數(shù)和二次函數(shù)，相當(dāng)于KSS測(cè)算模型在L=1且g1(t)=exp(－η(t－T))和L=3且g1(t)=1，g2(t)=t，g3(t)=t2時(shí)的特殊情形;KSS測(cè)算模型對(duì)技術(shù)非效率項(xiàng)的處理更加靈活多變，且利用數(shù)據(jù)對(duì)g1(t)，g2(t)，…，gL(t)進(jìn)行估計(jì)，避免了固定函數(shù)形式造成的技術(shù)效率估計(jì)偏差。比較四種測(cè)算模型的估計(jì)方法，根據(jù)其是否能夠克服模型內(nèi)生性可以將其分為兩類(lèi):第一類(lèi)是BC、CSSG測(cè)算模型，不能處理模型的內(nèi)生性;第二類(lèi)是CSSW、KSS測(cè)算模型，可以有效地處理模型的內(nèi)生性。本文基于對(duì)數(shù)型柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，利用這四種測(cè)算模型對(duì)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平的變遷進(jìn)行了測(cè)算。具體的前沿生產(chǎn)函數(shù)為:

其中，yit，Lit，Kit分別表示各企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入、員工總數(shù)和資產(chǎn)總計(jì);β1和β2為待估計(jì)的參數(shù)。

三、中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的測(cè)算與分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2001－2011年期間，在滬深兩市的上市公司作為研究對(duì)象，包括華僑城A(000069)、ST傳媒(000504)、大地傳媒(000719)等21家上市公司，數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)計(jì)算結(jié)果與分析

根據(jù)上述數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB R2010a對(duì)上述模型進(jìn)行了估計(jì)。參數(shù)估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

從模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，CSSW和KSS測(cè)算模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果相差不大，而CSSG和BC測(cè)算模型則與前兩者差距很大。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示，營(yíng)業(yè)收入與員工總數(shù)、資產(chǎn)總計(jì)之間互為因果關(guān)系，同時(shí)Hausman－Wu檢驗(yàn)結(jié)果也顯示模型存在內(nèi)生性。這些共同表明利用CSSG和BC模型對(duì)我國(guó)區(qū)域技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算是不可取的，自然而然結(jié)果可信度較低。同時(shí)考慮到CSSW和KSS測(cè)算模型能夠克服模型的內(nèi)生性，因此其參數(shù)估計(jì)更加可靠。由KSS參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知，勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性和資本產(chǎn)出彈性約為0.241和0.545，即公司總?cè)藬?shù)增加1%，可促進(jìn)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)0.241%;資產(chǎn)總量增加1%，可促進(jìn)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)0.545%。對(duì)比可知，資本投入在我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)的進(jìn)程中仍然起著不可替代的主導(dǎo)作用，這一結(jié)論與目前的主流看法一致。模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4，中國(guó)技術(shù)效率水平的變動(dòng)趨勢(shì)見(jiàn)圖1(其中，CSSW和CSSG測(cè)算結(jié)果相差很小，發(fā)生重疊)。

表3 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

圖1 我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果

從模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，BC測(cè)算模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果與CSSW和KSS測(cè)算模型的參數(shù)估計(jì)相差很大，而CSSW和KSS之間則相差不大。這些表明直接利用BC測(cè)算模型在對(duì)中國(guó)技術(shù)效率水平進(jìn)行估計(jì)是不恰當(dāng)?shù)?，也?yàn)證了CSSW和KSS測(cè)算模型在內(nèi)生性處理上的有效性。

KSS測(cè)算結(jié)果顯示，整體來(lái)看中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率仍處于低下水平，2001－2011年中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)，且大致可以分為三段:2001－2004年，中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)，但是增幅隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)遞減趨勢(shì);2004－2009年，中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，降幅逐漸減小，2009年達(dá)到最小值0.04，原因可能是2009年金融危機(jī)的影響，我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)受到嚴(yán)重沖擊;2009－2011年，中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平扭轉(zhuǎn)下降的局面，顯示出了強(qiáng)勁的上升趨勢(shì)，2011年達(dá)到0.09，并呈現(xiàn)進(jìn)一步上升的趨勢(shì)。

從隨機(jī)誤差項(xiàng)的折線(xiàn)圖、密度函數(shù)圖以及QQ圖可以看出，BC、CSSW及KSS測(cè)算模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)均服從正態(tài)分布。但是，BC模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)期望值是負(fù)值，這表明BC測(cè)算模型估計(jì)結(jié)果并不可信，而CSSW和KSS模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)服從均值為0的正態(tài)分布，反映了CSSW和KSS測(cè)算模型在內(nèi)生性處理上的有效性。

四、研究結(jié)論

我國(guó)之前的學(xué)者在采用隨機(jī)前沿方法估計(jì)技術(shù)效率時(shí)均采用BC測(cè)算模型，而該模型存在兩個(gè)明顯不足:第一是用固定的指數(shù)函數(shù)刻畫(huà)技術(shù)非效率項(xiàng)，容易造成測(cè)算結(jié)果的偏差;第二是忽略了模型本身存在的內(nèi)生性問(wèn)題，導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)不一致，測(cè)算結(jié)果可信度低下?；谶@樣一個(gè)角度，本文采用CSSW、CSSG、BC及KSS4種模型對(duì)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平進(jìn)行了測(cè)算，主要結(jié)論包括以下3點(diǎn)。

第一，Hausman－Wu檢驗(yàn)結(jié)果顯示，利用對(duì)數(shù)型柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)對(duì)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算時(shí)模型本身存在內(nèi)生性，利用BC和CSSG模型對(duì)其進(jìn)行測(cè)算是不恰當(dāng)?shù)?，需要采用CSSW和KSS模型進(jìn)行估計(jì)，且由于在內(nèi)生性及技術(shù)非效率項(xiàng)處理上的完備性，KSS模型是目前測(cè)算中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率相對(duì)準(zhǔn)確的模型。

圖2 4種測(cè)算模型隨機(jī)誤差項(xiàng)正態(tài)分布檢驗(yàn)

第二，由KSS參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知，勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性和資本產(chǎn)出彈性約為0.241和0.545，即公司總?cè)藬?shù)增加1%，可促進(jìn)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)0.241%;資產(chǎn)總量增加1%，可促進(jìn)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)0.545%。對(duì)比可知，資本投入在我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)的進(jìn)程中仍然起著不可替代的主導(dǎo)作用，這一結(jié)論與目前的主流看法一致。

第三，2001－2011年中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)，且大致可以分為3段:2001－2004年，中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)，但是增幅隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)遞減趨勢(shì);2004－2009年，中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，降幅逐漸減小，2009年達(dá)到最小值0.04，原因可能是2009年金融危機(jī)的影響，我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)受到嚴(yán)重沖擊;2009－2011年，中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平扭轉(zhuǎn)下降的局面，顯示出了強(qiáng)勁的上升趨勢(shì)，2011年達(dá)到0.09，并呈現(xiàn)進(jìn)一步上升的趨勢(shì)，這可能與中國(guó)2010年對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的提振政策有關(guān)。

從以上結(jié)論可知，中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率水平仍舊處于低下水平。結(jié)合實(shí)際情況，可以從以下幾個(gè)層面來(lái)提升文化產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率水平:第一，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，優(yōu)化文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷增長(zhǎng)，一方面可以使文化產(chǎn)業(yè)的環(huán)境條件更為有利，市場(chǎng)機(jī)制更為完善，技術(shù)水平更先進(jìn);另一方面人們?cè)谖镔|(zhì)方面得到滿(mǎn)足之后，將提高文化需求，增大文化方面產(chǎn)出，有利于文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和規(guī)模擴(kuò)大。第二，調(diào)整文化產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。目前中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)普遍存在的文化企業(yè)數(shù)量過(guò)多，規(guī)模過(guò)小，反而會(huì)阻礙文化產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，降低文化產(chǎn)業(yè)資源的配置效率。因此，必須不斷調(diào)整文化產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，加大企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)。第三，改革文化體制。當(dāng)前文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向缺位嚴(yán)重，無(wú)法為文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供政策性保障作用，導(dǎo)致政府對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支出無(wú)法促進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的提高。因此，加快文化體制的改革，對(duì)于文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

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