基于MLR模型文化产业影响因素的实证分析——以安徽省为例

周 莹，邓海云

（云南民族大学 a.云南省民族研究所，b.数学与计算机科学学院；云南 昆明 650500）

●安徽省情

基于MLR模型文化产业影响因素的实证分析
——以安徽省为例

周 莹a，邓海云b

（云南民族大学 a.云南省民族研究所，b.数学与计算机科学学院；云南 昆明 650500）

文章利用SPSS应用统计软件对安徽省文化产业增加值的影响因素进行多元线性回归分析，应用Stepwise方法，构建MLR模型。实证分析文化产业发展与经济因素、资源因素、技术因素和政策因素的相关性，找出其中相关性因素及贡献系数，并提供相关策略及建议。

文化产业；影响因素；增加值；相关政策；MLR模型

党的十八届三中全会提出“建设社会主义文化强国，增强国家文化软实力，必须坚持社会主义先进文化前进方向，坚持中国特色社会主义文化发展道路”，而我们只有从自身的影响因素分析起，才能构建独有的文化体制，形成具有特色的文化体系。近年来，国内外针对文化产业影响因素分析已有了较多的研究。其中国外学者Shahid Yusuf和Kaoru（2005）将文化产业从人力资源、市场差别、开放度及产业结构的差异等方面进行了分析［1］。王婧（2008）从经济基础、基础设施和政府扶持等方面对文化产业的经济贡献影响进行了回归分析［2］。王家庭和张容（2010）从文化事业机构数目、经营性文化产业机构数目、人均文化消费支出、政府文化事业财政支出和地区GDP等因素对中国文化产业发展进行了区域分析［3］。周锦和闻雯（2012）运用因子分析法从基础设施、文化人才、文化资源、相关产业及城市经济的发展等因素对文化产业进行了分析［4］。戴钰（2013）运用熵原理从要素禀赋、市场需求、关联产业和政府支持四个方面研究了湖南省文化产业的集聚［5］。章迪平（2013）运用灰色系统理论从经济因素、资源因素、技术因素和市场因素四个方面实证研究了浙江省文化产业的发展［6］。

纵观上述研究成果，学者们利用不同的研究方法和模型工具，得出了不同结论，并同时给出不同的政策建议。本文拟利用多元线性回归关系模型对安徽省文化产业增加值的影响因素进行相关性分析。选取经济、资源、技术和政策四个方面因

素作为影响因素，找出其中相关性因素及贡献系数，对比分析贡献系数差异，以期更加准确地认识和把握安徽省文化产业的发展现状，并在此基础上提供相关性政策及建议［7-8］。

一、相关工作和基础数据

根据2001-2012年“中国统计年鉴”和“中国文化文物统计年鉴”公布的数据［9］，筛选整理出2000-2011年共12年的文化产业增加值，以及相关影响因素：人均生产总值、城镇居民消费、R&D经费支出、文化事业费用支出、文化事业从业人员、文化机构、人均邮电业务量、教育费用支出方面的数据。图1是文化产业增加值及各影响因素值的走势。

图1 文化产业增加值及影响因素

二、MLR模型原理

（一）基本概念

设因变量为y，自变量为x1,…,xp，假设已得到n组独立数据（yi,xi1,xi2,…,xip）（i=1,2,…,n），并设它们之间具有如下线性关系：

其中，εi是随机变量，相互独立且满足E(ε)=0,D(ε)=σ2。上述关系式称为多元线性回归模型，βj(j=0,1,2,…,p)称为回归系数。

（二）假设检验

假设H0∶β0=β1=…=βp=0，H1∶βj不全为零。

（1）回归方程的显著性检验（F检验）

当H0成立时，

F其中，

S1称为回归平方和，

S2称为残差平方和。如果则拒绝H0,认为y与x1,…,xk之间显著地有线性关系；否则就接受H0,认为y与x1,…,xk之间线性关系不显著。

（2）回归系数的显著性检验（t检验）

当H0∶βj=0成立时，设

（3）回归方程的拟合优度检验（r检验）

三、数学模型构建

对安徽省文化产业增加值及影响因素的调查统计数据应用Stepwise方法构建MLR模型，找出其中相关性因素及贡献系数。以下是模型的具体构建过程及结果。

（一）MLR模型

利用数学软件SPSS对调查的基本信息进行多元线性回归分析。将2000-2011年的基本信息（人均生产总值、城镇居民消费、R&D经费支出、

文化事业费用支出、文化事业从业人员、文化机构数、人均邮电业务量、教育费用支出的数据导入数据表格）进行分析。以文化产业增加值作为应变量y，以人均生产总值、城镇居民消费、R&D经费支出、文化事业费用支出、文化事业从业人员、文化机构数、人均邮电业务量、教育费用支出作为影响因素，分别设为：x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8。

t=［人均生产总值、城镇居民消费、R&D经费支出、文化事业费用支出、文化事业从业人员、文化机构、人均邮电业务量、教育费用支出］

由t=［x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8］代替，y：文化产业增加值。

首先分析单个变量对因变量的相关性，如表1所示：

表1 单变量相关性分析表

由表1可知8个自变量中，与因变量具有较强显著相关性的单变量为：x1，x2，x3，x4，x5，x8。

接下来建立y与x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8的多元线性回归关系模型，应用Stepwise（逐步回归）方法［10］，结果如下：

表2 方差分析表

图2 标准化残差直方图

图3 标准化残差正态P-P图

表3 系数表

应用Stepwise（逐步回归）方法，建立多元线性

回归关系模型，由Coefficients（系数）表逐步回归可得Model 4，即模型结果如下：

由模型结果分析可知在调查的8个基本信息（影响因素）中：人均生产总值、文化事业费用支出、文化机构数、教育费用支出这四个因素是“文化产业增加值”的主要影响因素（即主要贡献参量）［11-12］。

同时可知，人均生产总值和文化事业费用支出起正相关作用，即增加人均生产总值和文化事业费用支出可以提高文化产业增加值，其中文化事业费用支出对其正相关作用非常大。文化机构数和教育费用支出起负相关作用，即增加它们的支出能降低文化产业增加值，并且教育费用支出比文化机构数起的负相关作用更大。

由上述MLR模型构建结果（1）式可知在8个自变量中，与文化产业增加值具有较显著相关性的变量为：x1，x4，x6，x8，而其余4个自变量与因变量相关性不显著，似乎与表1的相关性分析矛盾。故以下分析非相关性变量与相关性变量的单变量相关性，如下表4：

表4 相关性表

由上表中的pearson相关性及显著性可知非相关性变量中x2,x3,x5分别与相关性变量x1，x4具有较强显著相关性。故在构建MLR模型过程中非相关性变量的相关性影响便由相关性变量x1，x4替代，即相关性较强的自变量之间可以取代对因变量的相关性影响，同时可看出x7与4个相关性变量之间的相关性不显著，即x7对因变量的相关性影响不可由其他相关性变量替代。

（二）模型结果分析

首先由表1可知除x6，x7外，其余自变量对因变量都具有较显著的相关性。另外由MLR模型可知人均生产总值、文化事业费用支出、文化机构数和教育费用支出与文化产业增加值具有较强相关性。其中人均生产总值和文化事业费用支出起正相关作用，即增加这两因素的数据能够提高文化产业增加值，其中文化事业费用支出对其正相关作用非常大，同时文化机构数和教育费用支出起负相关作用，其中教育费用支出负相关作用较大，但是总体负相关作用的贡献系数都较小。最后由表4可知除x7外的其他非相关性变量x2,x3,x5对因变量的相关性影响均由相关性变量x1，x4替代，由上述分析得出了较吻合，较严谨的结论。

四、对策和建议

研究结果表明，首先，政策因素的影响程度最大。这反映出近几年来安徽省文化产业增加值持续五年年均超过30%的增幅主要依赖于政府资金投入和正确的投资导向，由于文化产业的特殊性，需要以丰富的资金作为经济基础，没有资金的投入，再伟大的文化创意也转变不成财富。

其次是经济因素。这表明地区经济发展水平的高低与地区文化产业的发展呈现强的正相关关系。经济发展往往先于文化产业的发展，当经济总量发展到一定程度后，人们对文化的需求会随着经济水平的提高而扩大，需求量的增加必然会带动文化产业的发展，而这种日益增长的精神文化需求将是安徽省文化产业发展的核心优势因素。

最后，文化事业单位机构数的扩大，对文化产业增加值会产生负相关影响。因为安徽省文化发展的主体一直是以宣传文化系统的事业单位为主，一部分文化企事业单位还拘泥于传统的管理模式，缺乏自我发展的内在动力，缺乏市场运营能力和竞争力，而这些体制的制约，严重束缚了文化生产力的发展，也使得一些经营性文化事业单位转制改企步伐缓慢。

综合上述结论，为进一步加快实现安徽省文化强省战略，提供以下参考建议：

（1）政府在进一步加大对文化产业资金投资力度的同时要完善政策法规，健全产业政策，完善文化管理体制和生产经营体制，为安徽省文化企业发展壮大提供雄厚的资金支持和市场影响力，从而使其能够获得更多的市场资源，实现收益最大化。

（2）大力推进文化企事业单位运营机制的创新能力，努力构建政府推动、企业主导、市场运作、社会参与相结合的对外文化交流机制，丰富安徽省文化产业的投资主体，优化文化产业结构。

（3）提高城乡居民的收入水平和消费能力，不断扩大文化市场的消费需求，重点挖掘中等收入户组的消费增长潜力，从而实现安徽省文化产业市场化的最大化运行。

（4）运用高新技术，大力发展徽州文化和戏曲文化的核心版权产业；实现省际之间联营，新旧媒体合作，提高文化的开放水平。

（5）充分利用安徽省的历史文化资源，使其成为优势产品和强势的文化产业，从整体全局的角度来整合文化资源，变资源优势为产业优势。

［1］Shahid Yusuf，Kaoru Nabeshima.Creative industries in East Asia［J］.Cities，2005，（2）：109-122.

［2］王婧.中国文化产业经济贡献的影响因素［J］.统计与决策，2008，（3）：111-113.

［3］王家庭，张容.我国文化产业发展影响因素及提升路径的区域分析［J］.统计与决策，2010，（2）：79-81.

［4］周锦，闻雯.基于因子分析的我国文化产业发展评价［J］.华东经济管理，2012，（2）：46-50.

［5］戴钰.湖南省文化产业集聚及其影响因素研究［J］.经济地理，2013，（4）：116-118.

［6］章迪平.基于灰色关联分析的文化产业发展影响因素研究—以浙江省为例［J］.浙江工商大学学报，2013，120（3）：92-97.

［7］邓海云，周莹，刘辉，等.基于GM（1，N）模型的农村居民消费价格指数的研究［J］.统计与决策，2013，389（17）：4-7.

［8］邓海云，周莹，和晓萍，等.基于MLR模型的我国城乡居民消费价格指数差异的研究［J］.贵州师范大学学报：自然科学版，2013，31（3）：95-100.

［9］中国国家统计局.统计数据——年度数据（2001-2012年）［EB/OL］.（2013-07-12）［2014-01-05］.http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj.

［10］罗应婷，杨钰娟.SPSS统计分析从基础到实践［M］.北京：电子工业出版社，2010：207-210，220-224.

［11］邓海云，熊良林，颜莉.基于SPSS助学金评选获评因素的MLR模型构建［J］.云南民族大学学报：自然科学版，2013，22（2）：119-123.

［12］Michela Addis.New technologiesand cultural consumption-edutainment is born［J］.European Joumal of Marketing，2005，39（7/8）：729-736.

An Empirical Research of the Influential Factors of the Culture Industry Based on MLR Model——Evidence from Anhui Province

ZHOU Yinga，DENG Hai-yunb
（a.Yunnan Provincial Institute for Ethnic Studies，Yunnan University of Nationalities，Kunming 650500，China；b.School of Mathematics and Computer Science，Yunnan University of Nationalities，Kunming 650500，China）

SPSS software was used to do the multivatiate linear regression analysis for the influential factors of the value added of culture industry in Anhui.A multivariate linear regression model was build by using the Stepwise method.It studies empirically the correlation，such as the economy，resources，technology and policy factors of culture industry development in Anhui province，and finds out the corresponding related expenditure and contribution coefficient.Based on this，it can provide relevant policies and suggestions.

culture industry；influential factors；value added；relevant policies；MLR Model

F26

A

1674-8638（2014）02-0048-05

［责任编辑：欧世平］

2013-10-12

云南省教育厅科学研究自筹项目（2013J119C）

周 莹（1988-），女，安徽桐城人，硕士研究生，研究方向：少数民族经济；邓海云（1988-），男，江西丰城人，硕士研究生，研究方向：偏微分方程。

10.13454/j.issn.1674-8638.2014.02.009