面板数据下基于TOPSIS和因子分析的区域文化创意产业竞争力评价

周婷 刘勇

摘 要：区域文化创意产业发展对区域软实力的提升具有重要作用。本文借鉴波特钻石模型，以兼顾江苏省13地级市的区域创意产业面板数据作为研究样本，构建基于TOPSIS和因子分析的江苏省区域文化创意产业竞争力评价模型。研究结果表明：信息技术维度和旅游产业维度对提高区域创意产业竞争力发展具有显著的正向作用;江苏省区域创意产业地区分布上总体较好，但是仍具有“比较弱”“非常弱”的样本，导致整体水平难以向更好层次发展。最后，结合研究结果，对江苏省区域创意产业竞争力发展提升给出对策建议。

关键词：文化创意产业;产业竞争力;TOPSIS;因子分析

中图分类号：F715.3  文献标识码：A文章编号：1674-9448 （2019） 01-0081-010

Abstract： The development of regional creative industries plays an important role in the improvement of regional soft power. This article uses the diamond model and takes the regional creative industry panel data of 13 prefecture-level cities in Jiangsu Province as a research sample to construct a TOPSIS-improved factor analysis model to evaluate the competitiveness of regional creative industries in Jiangsu Province. The research results show that the dimension of information technology and the dimensions of tourism industry have a significant positive effect on improving the competitiveness of regional creative industries. Jiangsu's regional creative industries generally have a better distribution of space-time characteristics， but they still have "weak" and "very weak" samples， making it difficult to develop the overall level to a better level. Finally， based on the results of the research， we give some suggestions for the development of regional creative industries in Jiangsu Province.

Key words：  regional creative industry; industrial competitiveness; TOPSIS; factor analysis model

一、引言

区域文化创意产业是在全球产业结构调整和升级的背景下发展起来的，强调创意对经济的支持与推动的新兴理念、思潮和经济实践，目前全世界创意经济每天创造 220 亿美元的经济价值，并以每年百分之五的增幅高速发展[1]。因此，有必要对城市创意产业的竞争力进行评价，并提出发展策略，以实现城市创意产业的发展目标。目前对区域创意产业竞争力相关研究主要从竞争力评价影响因素识别、区域创意产业竞争力评价指标体系设计、评估区域创意产业竞争力测度方法三个方面展开。

（1）区域创意产业竞争力的概念方面。相关研究主要集中在依据竞争力的定义界定文化创意产业竞争力。Robert（2005）将一个经济体的知识竞争力定义为：“创造新的想法、思想、程序和产品，并且把它们转化为经济价值的财富的生产力和能力。它不仅包括提出的新的创意的能力，还包括开发其经济价值的能力”[2];花建（2005）将竞争力分为微观、中观和宏观竞争力三个层次，文化产业属于中观层次的竞争力，他把文化产业竞争力定义为：在一定市场环境下，文化企业通过对生产要素和文化资源高效配置和转换，不断地对文化产品进行创新，提升其价值的能力[3];芮明杰（2006）结合迈克尔波特的“钻石模型”，用以标志培育产业竞争优势的4个“关键要素”，“新钻石模型”在原有模型的基础之上，增加了“知识吸收与创新能力”一项，能够更完整地说明参与国际产业分工体系的过程[4];徐萍（2006）将文化产业竞争力定义为：文化产品的生产企业在一定的市场环境下，掌握文化资源、开发核心产品、迅速占据市场以获得经济效益和社会效益的能力[5];顾乃华，夏杰长（2007）将文化产业竞争力分为现实的和潜在的竞争力，现实竞争力指的是文化产业所表现出来的经营效率和占据市场的能力，潜在竞争力指的是文化产业未来的可持续发展能力[6];王颖（2007）将产业竞争力与文化竞争力两个概念结合起来理解文化产业竞争力，认为一国文化企业通过生产和销售文化产品，提供各种文化服务，占有市场和持续获取利润的能力就是文化产业竞争力[7];康保苓（2013）在分析内生动力和外部动力作用的机理的基础上，构建了多维立体的文化创意产业竞争力提升机制模型[8];方燕，冯雨菲（2016）对北京市文化创意产业的竞争力进行评价，发现发展时间不同，各区县的文化创意产业发展水平也存在差异显著[9]。

（2）区域创意产业竞争力指标体系设计。主要从投入、产出、支持环境、政策等方面，构建不同类型区域创意产业竞争力评估指标体系。其中，祁述裕（2005）依据波特的钻石模型，提出以企业战略为核心，包括生产要素、消费者需求、政府调控和产业集聚 5个要素组成的文化创意产业竞争力“钻石”，并将5大要素具体分解为 17个竞争面、67个竞争力评价指标[10];李宜春（2006）也做了类似的分析。波特的“钻石模型”是从宏观角度研究国家竞争力问题的，对产业竞争力的研究产生广泛的影响，但它缺乏文化特征，在对不同区域的文化创意产业竞争力研究还需改进以增强其客观性[11];花建（2005）基于对竞争力的分层处理，结合不同层面竞争力的内容和特点，引入两个维度，建立了以文化创意产业市场拓展能力、成本控制能力、整体创新能力和可持续发展能力四大核心能力为一级指标;以产业实力、效益、关联、资源、能力、结构和环境七大竞争力板块为二级指标，涵盖30个具体指标的文化产业竞争力综合指标体系[3];徐萍（2006）的文化创意产业评价指标体系包括文化产业规模、市场占有、创新能力、成长能力、文化需求、产业投入等一级指标，在此基础上分别19项二级指标[5];赵彦云等（2006）在测度中国36个省（市）文化创意产业竞争力的水平中，设计了由文化实力竞争力、市场收益竞争力、文化产出竞争力、公共文化消费竞争力、人才和科研创新竞争力、政府文化竞争力以及文化资源和基础设施竞争力7个要素的一级指标和27个二级指标[12];顾乃华，夏杰长（2007）对我国9个主要城市进行了文化产业竞争力比较研究，并建立了由 3个模块、12个竞争面、14个竞争力评价点共同组成的综合评价指标体系[13];叶丽君，李琳（2009）将文化创意产业竞争力分为现实竞争力和潜在竞争力，并以此为一级指标，以反映文化创意产业现实竞争力的市场占有、产业规模、生产效率及经济贡献，以及反映文化创意产业潜在竞争力的成长能力、创新能力、文化需求基础和产业投入作为二级指标构建区域文化产业竞争力评价指标体系[14];张洁（2011）通过构建产业绩效衡量框架来研究我国各地区的文化创意产业绩效[15];郑峰（2014）从SCP产业组织理论视角对上海文化创意产业发展进行了研究[16];李伟娟，魏振香（2016）以黄河三角洲文化创意产业作为研究对象，借鉴钻石模型，结合熵值法和生态位理论构建竞爭力评价模型[17];刘如新，周升起（2018）通过熵值法构建“综合竞争力指数”对比金砖四国的创意产业国际竞争力水平，得出中国创意产品贸易基本位列第一且发展水平稳定的结论[18]。通过梳理区域文化创意产业竞争力评估指标体系设计相关文献，可以发现，其大多将区域文化创意产业竞争力看作一个整体进行研究，对不同区域间的投入、政策支持和创产出的差异性、文化创意产业技术发展过程的阶段性有所忽略，对区域文化创意产业竞争力动态发展趋势及其能力评价的研究都相对较少，且指标体系尚不完善，可行性不强。

（3）区域文化创意产业竞争力评价评估方法选择与应用。通过梳理相关文献，可知，评估区域文化创意产业竞争力主要采用灰色关联模型（Yao， Peng， 2011）[19]、因子分析法（高秀艳，邵晨曦，2013）[20]、主成分分析法（邹艳春，2014）[21]、结构方程模型（黄天蔚，刘容志，2016）[22]、TOPSIS（姚杰，等，2016）[23]、层次分析法（邹樵，2017）[24]、系统动力学模型（曾涛，等，2018）[25]展开评估和测度区域创意产业竞争力，指出区域文化创意产业发展存在的问题与优势，给出应对策略。但是这些方法的选择和应用上过于单一，主观性较强，包含较大的人为因素，难以有效挖掘区域文化创意产业发展面板数据所蕴含的信息，使得评价结果不够客观。

纵观国内外广义虚拟经济视角下区域文化创意产业植入机制与培育模式的相关研究，虽然取得了丰硕成果，但也暴露了一些问题。从研究方法上看，研究方法以定性分析为主且缺乏综合创新。对于区域文化创意产业和广义虚拟经济的研究大多采用定性方法，且所用方法往往比较单一，缺乏定量模型和综合创新。 从研究视角看，研究视角相对片面狭窄，整体性和系统性不强。目前的研究仍基于传统经济理论与方法，从创意产业的某个方面就某一问题展开，缺乏整体性和系统性，不能充分考虑影响区域文化创意产业发展的物质和非物质因素，难以满足创意产业研究的实际需要。

为全面反映区域文化创意产业竞争力，充分挖掘和提取其存在的差异信息，本文在前人的基础上，结合区域文化创意产业发展的阶段性特征，从生产要素、微观基础以及相关支撑产业三方面来设计区域文化创意产业竞争力评估指标体系，并根据面板数据所呈现的特征与规律，构建基于TOPSIS和因子分析的文化创意产业竞争力评价模型，运用因子分析法对每年的截面数据进行分析得出各地市的因子综合得分及排序，并在此基础上以每年的因子综合得分的最大值、最小值作为TOPSIS综合评价法的理想解和负理想解并计算出每个地市因子综合得分与理想解的贴近度，以模型与理想解的贴近度来描述各个地市的创意文化产业发展状况，有效地克服了传统评价方法过分依赖主观观念的缺点，以评估和提取区域文化创意产业竞争力与其差异性，揭示区域文化创意产业发展存在的优势和不足，为政府更好地规划和发展区域文化创意产业提出相应的政策建议。

二.区域创意产业竞争力评价指标体系

（一） 指标体系构建原则

对某一地区的文化产业竞争力展开综合评价，就要确定一套可以量化的指标体系，选取的指标不但要体现文化产业竞争力的基本特征，还要反映文化产业的主要内容和影像文化产业发展的主要方面。在选择构建指标体系的指标时遵循如下原则：

（1）可比性原则

为了便于地区间文化产业竞争力的比较，所选取的指标应该在口径和时序上保持一致，只有这样的比较结果才能更好地诠释区域间的差距和发展差异，才能有更强的说服力，还能为学习借鉴其他区域好的经验和做法提供可参考的依据和方向。

（2）可操作性原则

所选取的指标应该具有清晰的概念，最好是一些常用的指标，若必须使用调查数据，则要考虑数据取得的便利性、可靠性和获得成本。

（3）简明实用原则

指标体系不能过于复杂，要容易理解，尽可能选取少量的指标来反映研究的对象，另外，指标体系还要便于操作和分析理解。综合评价指标体系不可能做到面面俱到，因此，在构建指标体系时遵循必要的指标选取原則，有利于构建一个高效、系统的评价指标体系[7]。

（二） 指标体系构建

关于竞争力评价的分析最具影响力的理论是美国经济学家Peter（1990）提出“钻石模型”，指出生产要素、需求状况、相关与支撑产业和、企业战略机遇和政府行为是影响产业竞争力 的主要因素，如图1所示。

虽然波特的“钻石模型”从一定程度上对传统竞争理论起到了弥补作用，但在实际运用过程发现该理论依然有很多不足。从逻辑角度而言，钻石模型仅仅对研究对象进行了定性分析，却难以开展更深一步的定量观测;从分析视角考察，该模型无法概括一般性均衡的全部，只能采取局部性均衡方法对研究对象进行非全面性分析。此外，“钻石”模型更多适应于第一和第二产业竞争优势的研究当中，对于第三产业尤其是文化创意产业而言，模型整体缺乏对地区社会价值、可持续发展以及特色资源等潜移默化因素对竞争优势影响的考量。因此，对于发展中国家和一些特定产业，譬如文化创意产业来讲，不能简单地套用钻石模型进行研究与分析，而是要对其理论进行因地制宜的修正后使用。

（三） 指标体系构建

基于“钻石模型”提取的一级指标是从全产业竞争力的高度出发得到的，因此指标的选取具有全面性、系统性、科学性。生产要素状况、微观基础状况、支撑产业状况这三个基本要素。本文将钻石模型作为根据，构建区域文化创意产业竞争力评价理论模型。并建立江苏省区域创意产业的评价指标体系，具体来说，包括3个一级指标、8个二级指标和12个三级指标，客观地反映了江苏省区域创意产业的发展状况。具体如表1所示。

三.面板数据下改进因子分析模型

区域文化创意产业竞争力的概念并不是一成不变的，它是多层次、多视角和动态性的综合体现，因而本文从面板数据的角度来研究竞争力内涵，如图2所示。

根据相关性的大小将变量分组，使得同组内变量间的相关性较高，不同组的变量间的相关性较低，目的在于从一些有错综复杂关系的问题中找出少数几个主要因子对复杂问题进行分析和解释。具体内容如下： 设有n个样本品，每个样本品有p个观测对象，X=（X1，X2，…，Xp）是可观测的额随机变量，F=（F1，F2，…，Fm）是不可观测变量，ε=（ε1，ε2，…，εm）与F相互独立，则模型为Xi=ai1F1+ai2F2+…+aimFm+εi，其矩阵形式可以表示为X=AF1+ε，其中F为公因子，A=aij为因子载荷矩阵，ε为特殊因子，求得公共因子根据公式 利用回归方法可求得因子得分模型，进而利用线性关系可求得因子综合得分。

通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好，否则不为最优。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值。最劣解的各指标值都达到各评价指标的最差值。本文基于因子分析法的TOPSIS评价步骤如下：

四.实证分析

（一）  数据来源和说明

区域创意产业竞争力评价是一项复杂的工作，应以客观、准确的统计数据作为基础。本文选取的数据来源于《中国统计年鉴》（2012—2017年）、《中国城市统计年鉴》（2012—2017年）和《江苏省统计年鉴》（2012—2017年），选取了江苏省13个地市区域创意产业的相关数据进行分析。

（二） 数据预处理

在运用因子分析法前需要对数据间的相关性进行检验，如果变量之间彼此独立，则无法提取公因子进行因子分析，并需要用KMO检验变量间的偏相关系数，一般认为统计量检验结果大于0.5果较好，本项目对2011-2016年截面数据的检验结果如下，由表2可知每一年度的截面数据KMO检验结果均大于0.5的Bartlett检验零假设，说明选取的指标数据适合进行因子分析。

由于KMO>0.5时适合做因子分析，越接近于1越适合;Bartlett球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，2012—2017年中，所有的Sig=0.000<0.01，拒绝H0，认为相关系数矩阵不为单位阵，说明原变量间存在相关关系，适合做因子分析。

（三）  实证分析结果

表3所示为2012-2017年样本数据采取因子分析法得到的前2个成分特征值大于1即公因子且累计方差贡献率大于80%的数据结果，说明通过该方法提取的前2个因子可以解释创意文化产业发展水平，而其它因子的影响可以忽略不计。

为了能够合理地解释各公因子的含义，本项目对2012-2017年度每年的截面数据初始因子载荷矩阵进行方差最大化旋转，虽然每年各指标的具体载荷量不同，但每年载荷量的不同并不影响各公因子的具体分类和解释，本项目仅以2017年数据进行解释。从表4可以看出，第二个公因子在X3、X4即在公共图书馆数、每万人拥有公共交通车辆上具有较大的因子载荷量，而公共图书馆数和每万人拥有的公共交通车辆均反映了创意文化生产要素的基础设施综合实力;第一个公因子在X6、X7、X8即在人均GDP、城市居民人均可支配收入、互联网用户上具有较大的因子载荷量，这3个指标反映了一个地区消费水平和旅游发展能力。

（四） 区域文化创意产业竞争力评价结果分析

从表6可以归纳得出表7和表8。从表中可以清晰的看出，从2012年到2017年六年间，地区文化创意产业前两名全部由南京、苏州这两市所包揽，不同的仅是这两市在历年中的排名相继交替，苏州市连续四年稳居第一;在后两名中，六年间，倒数第一名和倒数第二名分别被淮安、宿迁、连云港所包揽。2012—2017年，前两名地区均为苏州和南京，纵观这两个地区，除了具有非常高的知名度外，在地区经济发展的整个过程中始终保持并发挥着领头羊的带动作用，所以这两个地区的文化创意产业竞争力最强，在13个地区竞争力排名中属于A类旗舰领头型。而倒数两名的地区在6年的竞争中长期居于末尾，发现排在最后的三个地区（宿迁、淮安、连云港）无论是经济状况、地区开放程度，还是市场消费、自然环境方面基本都处于完全的恶劣地位。而且这些地区中，全部地处江苏北部，这一区域自然条件恶劣，地广人稀，市场空间狭小，而且人才流动基本呈负流动趋势，这对文化创意产业的发展几乎呈致命性影响。故这三个地区在13个地区竞爭力排名中归类为E类停滞垫底型。

其次，根据表6和表7对比可以得出，无锡、常州、镇江这3个地区在2012—2017年六年中，文化创意产业竞争力的排名基本稳定在第三至第五名之间，但整体来看，这3个地区的文化创意产业竞争力较强，隶属于B类高速发展型;扬州、南通、徐州这3个地区在2012—2017年六年中，文化创意产业竞争力的排名基本稳定在第六名至第八名之间，故这三个地区的文化创意产业竞争力一般，隶属于C类中速发展型;泰州、徐州、扬州、连云港、盐城、淮安这6个地区在2012—2017年六年中，发展速度降低，竞争力也较弱，故这7个地区划分在D类低速发展型较为合适。

（五） 基于TOPSIS综合评价法的区域文化创意产业竞争力综合评价

通过前文对TOPSIS综合评价法的描述，对因子分析的综合因子得分运用Excel软件处理，可以得出每一个地级市2012—2017年这一区间创意文化产业发展水平的综合评价结果及排名。如表9，由此可以看出江苏省苏南经济发达省份 （贴近度）较高，综合评价结果靠前，苏北地区创意文化产业综合发展水平最差。这一结论与上文因子分析法的结果相似，这一结果反映的是整个样本期间各地级市创意文化产业发展水平的综合排名。

（六） 聚类分析结果

聚类分析的思想就是根据数据自身的信息来进行分类统计，按照“距离”（或相似度）的远近将数据分成不同的组，以保证组内的差异最小，组间的差距最大。本文选择聚类分析的指标是各城市与最优因子的贴近度 的单指标，选取系统聚类法中Ward法（离差平方和），度量标准选用欧式距离（ Euclidean Distance），并对原始数据进行标准化处理，聚类方案范围设定在3～5组，利用SPSS 24.0软件进行实证分析，聚类后的结果见图3。

从图3的树状图可以直观地看到，南京的综合评价得分虽然与苏州有较大差距，但与位列第三的无锡相比还是有较大优势的，在经过4次运算后，和苏州归为一类，与苏州的区域创意产业竞争力较为相似，同属江苏区域创意产业竞争力第一梯队。在第二梯队中，无锡与常州更为相似，南通、镇江更为相似，这两组内部均只经过1次运算便被归为一类，组间也只经过了第2次运算即被归为一组，说明这4个城市的区域创意产业竞争力在江苏省内较为相似。苏北4市和苏中的泰州市仅仅只经过1次运算就被归为一类，说明这5个地市的区域创意产业竞争力属于同一个层次，同属第三梯队。第二梯队和第三梯队间经过第8次运算被归为一类，显示这两类之间已经存在明显的差异，这两个梯队在经过第25次运算后，才与第一梯队归为一类，这说明苏州与南京的区域创意产业竞争力水平与其他11个地市有着质的区别。

五.对策与建议

针对江苏省创意文化产业竞争力评估问题，运用2011—2016年江苏省13个地市面板数据，运用TOPSIS改进的因子分析模型，以9个创意文化产业发展评价指标为基础，得出各地市创意文化产业发展水平的差异性问题。发现：江苏省各地级市创意文化产业发展水平在2011—2016年之间表现出强烈的不平衡性，苏南地区（排名1～5名）与理想解的贴进度较大，苏东地区次之，而苏北地区发展最差且明显落后于苏南地区。因此得出如下结论：

（1）一个区域的创意文化产业发展水平主要与创意文化产业生产要素、创意文化产业微观基础、创意文化产业支撑产业综合因素相关，三者在2016年对整体的解释方差分别为64.793%、12.624%。

（2）创意文化产业发展水平较高的地级市具有明显的发展差异性。南京创意文化产业生产要素因子得分最高，苏州创意文化产业相关支撑产业因子得分最高，无锡市创意文化产业微观基础因子得分最高，表明其他落后地级市应该努力提高各项落后因素。

（3）各地级市对创意文化产业生产要素和微观基础使用程度的不同表现出各地方的创意文化产业发展各具特色。对创意文化产业的支撑产业利用较高的地区对创意文化产业生产要素的依赖较低，而对创意文化产业生产要素依赖较高的地区对创意文化产业生产要素的绩效较低，表明各地级市并没有充分利用地域内创意文化产业发展依托工具以提高创意文化产业发展水平。

因此，政府应该从产业需求培育、产业要素集聚、产业政策引导等方面采取有效措施，推动区域创意产业又好又快发展。其一，丰富群众精神生活，注重文化需求的培育，开拓思路“创造”和宣传旅游文化。其二，加大区域创意产业引导资金和相关基金规模，疏通区域创意产业融资渠道，吸引银行资本和社会资本。其三，建立全面的区域创意人才培养和引进机制，在高校设立相关专业、举办区域创意类展览及比赛，提供良好的人才培养环境，帮助企业建立人才培训机制，通过财政补贴吸引高端创意人才。其四，完善区域创意产业基础设施和环境建设，建立区域创意产业公共服务平台，降低区域创意类中小企业和民营企业的风险和成本。

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