中国动漫产业的创新效率及影响因素——基于超效率DEA模型的分析

徐宇沛，李嘉欣，余吉安，2

(1.北京林业大学经济管理学院，北京 100083；2.清华大学互联网产业研究院，北京 100084)

1 问题提出

动漫产业是中国大力发展的重要文化产业之一，是中国文化产业发展强大、深远的推动力。中国的动漫产业起步较早，开始于20世纪五六十年代，最初的作品蕴含着浓厚的中国风，当时的水墨动画、剪纸动画具有极高的水平。但对于一个以创新为核心的产业来说，中国动画没能一直持续不断地创新创造，而逐步发展成了现今产业综合实力相对较弱的局面。

近年来，中国政府对动漫产业予以高度重视，时刻关注动漫产业的发展，相继出台多项政策对其予以扶持，并建立动漫产业基地与信息交流平台，促进产学研的结合，鼓励动漫产业相关投资。在国家“十一五”“十二五”和“十三五”规划纲要中，动漫产业成为了文化产业发展的重点，这对于促进文化与政治、经济、社会的全面协调发展有着重大意义。2006年4月25日，为了扶持动漫产业的发展，国务院办公厅转发财政部等部门《关于推动我国动漫产业发展的若干意见》的通知。2008年12月18日，文化部、财政部、国家税务总局共同发布了《动漫企业认定管理办法（试行）》，对国内动漫企业进行认定，并对认定后的动漫企业落实国家相关财税优惠等扶持政策。2019年，第一批通过认定的动漫企业就达100家，包括广州奥飞文化传播有限公司、成都精英设计制作有限公司、浙江中南集团卡通影视有限公司等。随后，2009年7月22日，国务院出台了中国第一部文化产业专项规划——《文化产业振兴规划》，这为动漫产业优化了发展环境，也极大推动中国动漫原创的发展。在国家颁布各项政策措施，不断加大对动漫产业的扶持之后，国内的一些一线城市结合了动漫及本地相关产业展开区域竞争，并相应采取了一系列扶持政策，其中上海、广州、杭州的成效较为突出，三地动漫产业基地、主题乐园等项目相继开始建设落成。

至今，随着中国经济增长方式转变、产业结构调整，中国动漫产业已经经历了萌芽期，进入了快速发展时期。根据2018年中国动漫游戏产业发展报告来看，中国动漫产业总产值不断增加，截至2018年年底，中国动漫产业产值达到1 712亿元，比2017年增长11.46%，对社会经济的拉动作用进一步加强，动漫产业增长势头强劲。在“大动漫”的背景下，动漫产业不断跨产业融合，出现了诸多成功的动漫产品，如3D日式和风回合制RPG手游《阴阳师》就突破游戏和动漫产业的边界，取得了现象级的成功。但是，国产动漫作品难以满足中国少年和成人的消费需求，从低龄化向“全龄化”的转变尚需时日。目前，中国动漫产品消费市场仍被大量的外国作品所占领，这与中国动漫原创作品不足、网络作品版权保护问题、授权市场运作尚不成熟等不无关系。

综上所述，虽然中国动漫产业的发展取得了一定的成果，但仍然存在自主创新差、缺少自主品牌、产业链脱节等问题。在国家进行大力扶持、投入大量资源的情形下，如何提高动漫产品的高质量产出，促进创意创新，改善动漫产业创新效率，成为摆在中国动漫产业面前的紧要课题。

2 文献综述

目前学术界主要运用传统数据包络分析（DEA）方法对中国动漫产业创新效率进行研究，且相关研究较少，如，张珊等［1］运用DEA-BCC模型和RDMalmquist指数法相结合的方法，对2013—2015年间中国27个省份的动漫产业整体创新效率进行了实证研究，结果表明中国动漫产业创新效率总体偏低但稳中提升，此外他们还将产业规模、从业人员素质、研发投入、地区文化消费水平作为自变量进行了影响因素研究；王从春等［2］基于区域差异，采用2011—2012年间中国26个省份的动漫产业投入产出数据进行效率评价，并选择研发力度、政府扶持力度、从业人员素质和专业水平作为影响因素，利用Tobit模型对26个省份及分为东、中、西的区域间数据进行了回归。

动漫产业是文化创意产业的重要组成部分，目前有关动漫产业创新效率的研究较少，主要集中于文化产业、文化创意产业等。朱伟等［3］筛选出资产、应付职工薪酬和主营业务收入作为评价文化创意产业效率的投入指标和产出指标，以中国148家文化创意上市公司为样本，探索京沪深三大文化创意产业先驱城市和东、中、西部三大区域之间的差异，并提出提高中国文化创意产业生产效率、缩减区域差异的建议措施。王家庭等［4］采用三阶段DEA模型对2004年中国31个省份的文化产业进行了实证研究，研究表明区域差异明显，东部表现最优、中部次之、西部最次。杨晓琳［5］采用三阶段DEA模型及超效率模型的方法对中国31个省份的文化产业投入产出效率进行实证研究，并将31个省份分为双优型、优中型、优低型、双中型进行区域分析和总体分析。郭淑芬等［6］运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对中国30家文化产业上市公司的投入产出效率进行综合分析，研究显示只有8家上市公司达到了DEA有效且仍有提升效率的空间，认为技术进步率下降是造成文化产业上市公司的全要素生产率在2011—2012年期间负增长的重要原因，应更加重视技术进步、加大研发投入、扩大企业规模。杨祖义［7］对影响文化产业的人力资本、经济发展水平、文化体制因素、文化产业集聚等因素进行研究。钟廷勇等［8］采用产业规模、经济发展水平、社会资本、信息化水平、科技水平、人力资本等影响因素对中国文化创意产业效率进行实证分析。高云虹等［9］认为文化产业效率受环境因素影响，选取国内旅游收入、专利授权数、区位熵等外部环境因素对中国西部各省份文化产业投入产出效率进行研究。

综上所述，中国学者在分析动漫产业创新效率时，多数采用传统的DEA模型进行测算，对于有效决策单元间的创新效率没有进行比较和研究，因此本文运用超效率DEA模型对中国动漫产业创新效率进行测算和排序具有一定的研究意义；同时，对动漫产业创新效率影响因素的已有研究主要集中于创新主体层面，较少关注外部环境层面的影响，因此动漫产业创新效率的外部环境影响因素值得被深入探讨。

3 动漫产业创新效率测度与评价

3.1 模型选择

数据包络分析方法是一种效率评价方法，由美国著名运筹学家Charnes等［10］于1978年首次建立。DEA利用线性规划技术测算效率，是用来评价一组具有多输入和多输出的决策单元(decision making units, DMU)之间的相对效率的数学规划方法，其基本模型分为可变规模报酬模式(VRS)下的BBC模型和不变规模报酬模式(CRS)下的CCR模型［11］。DEA具有无需设定指标权重、无需统一量纲等优势，适合于多投入指标、多产出指标的效率研究［12-14］。从DEA模型出现至今，众多的学者对其展开研究，DEA模型早已被广泛用于产业效率评价研究之中，成为管理科学领域的重要分析工具。随着研究的不断深入，学者们逐步注意到传统DEA模型只能进行有效和无效的划分，在达到效率值1即被“截断”时，便无法对有效的决策单元进行排序。由此，学者们为了区分已经处于效率前沿面的DMU 的相对效率水平，在各自的研究中对DEA模型进行了不断改进和深化。Andersen等［15］提出了超效率DEA模型（super-efficiency DEA），它可以避免传统DEA模型在效率达到有效时效率值全部为数字1的问题，更好地区分DEA前沿面上各决策单元的效率高低。超效率模型的数学表达式为：

3.2 指标体系与数据来源

3.2.1 指标体系的建立

创新活动——引进新产品和新工艺，包括获取知识、转化知识和开发的过程。这种过程是一个连续的，由多个相关联的子过程组成的链条，能够提高绩效［16］。动漫产业的创新活动是一个复杂的链条，既包括漫画、动画等的创作过程，也包括衍生产品的开发和销售过程，单以漫画作品为起点就可以形成漫画连载、单行本发售、制作动画、开发周边产品等的产业化链条。就中国而言，动漫产业的主要创新过程是从动漫企业、工作室、个人等主体创作漫画、动画等动漫作品，到宣传、传播、在各类平台播放，再到围绕动画漫画作品进行价值开发、生产销售相关衍生产品的过程，创新活动与这些过程紧密相关，且参与到从创作作品到商业化的每个过程中。为了测算中国各地区动漫产业创新效率，本文综合考虑到指标体系的全面性、代表性、科学性及学者们研究提出的DMUs数量应是投入和产出指标数量之和的3倍以上的建议，选取了7个指标进行衡量。其中，投入指标选取了动漫产业研究开发经费、动漫产业机构数、动漫产业从业人数来衡量，产出指标选取了原创动漫作品数量、自主知识产权动漫软件、营业总收入和自主生产动漫产品收入作为衡量指标。通过上述分析，本文构建的动漫产业创新效率衡量指标体如表1所示。

表1 动漫产业创新效率衡量指标体系

3.2.2 样本与数据的选取

本文对中国动漫产业创新效率及其影响因素进行研究，以各省份为基本决策单元，选择的考察期较长，考虑到历年数据的连贯性，剔除了统计数据缺失或异常的海南、西藏、云南、青海、内蒙古、宁夏和港澳台地区，最终只对25个省份（以下简称“样本”）进行了测算分析，时间跨度为2011—2016年。基于区域经济理论和《中国统计年鉴》的指标解释说明，本文采用的区域划分为：东部有10省市，包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东和广东；中部有8省，包括山西、安徽、吉林、黑龙江、江西、河南、湖北和湖南；西部有7省（区市），包括广西、重庆、四川、贵州、陕西、甘肃和新疆。本文的相关数据均来源于国家统计局网站及2012—2017年的《中国统计年鉴》《中国文化文物统计年鉴》《中国文化及相关产业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，并经过整理计算得出6年间的原始数据。

3.3 结果分析

本文利用EMS1.3软件对2011—2016年样本省份动漫产业的创新效率进行测算，具体结果见表2所示。

表2 2011—2016年样本省份动漫产业创新效率评价结果

3.3.1 省域分析

就单个省份来看，从表2的数据结果和投入产出指标的数值分析可知，样本省份中处于生产前沿面的有北京、上海、湖南、浙江、广州、重庆、四川、安徽等地。北京市一直专注于建设产业基地，推动动漫产业朝着品牌化、集约化发展。上海市作为中国动漫产品的主要消费城市之一，动漫产业市场十分庞大，动漫作品的创作、衍生品开发和市场营销能力都很完备。广州、上海、杭州市也高度重视动漫产业的发展，均在2014年和2016年出台了全新的动漫产业扶持和管理办法，旨在加强动漫产业的整体创新能力。湖南、浙江省自“十二五”起就一直投入大量资金推动地区动漫产业发展。安徽、重庆、四川等省市虽然在投入指标和产出指标上的数值都偏小，但是不影响其创新效率高效转化，在某些年份甚至超越了高投入的东部发达省份，这是因为这些地区的动漫产业尚未成熟完全，基本不存在投入要素冗余，所以在计算效率值时该个体同样位于效率前沿面，这与效率值的计算方法有关［2］。

3.3.2 东中西部地区比较分析

中国幅员辽阔，各个地区的经济发展不平衡，为了更清晰地展现全样本及东、中、西部地区动漫产业的创新效率变化情况，根据表2的数据结果绘制成图1，可以看出在考察期内中国动漫产业的创新效率总体呈现缓慢的下降趋势，2016年略有回升，在2015年低于有效值1的水平；东、中、西部的创新效率依次递减，各地区均值分别是1.87、1.48、1.24。首先，东部地区的创新效率在2011年出现下跌后，在之后的5年间总体保持着一个缓慢上升状态。东部发达省市的动漫企业和从业人员众多，研究开发经费投入巨大，原创动漫作品的产出也远多于大多数省份，国家级动漫产业基地的建设与实施也有望带来产业集群效应，这些因素都助力东部地区动漫产业的开发创新稳步提升，从而导致东部地区的创新效率较高。其次，中部地区的创新效率在考察期内呈现一个波浪式的变化，在2012年达到最高，2014、2015年降至拐点，其中2012年因安徽、湖南、黑龙江3省的高效率值产生的影响而达到最高值，但这3省的创新效率并不稳定，均呈现出波浪式的变化，这与中部地区动漫产业整体还不够成熟有关，这些省份的产业链尚不完善，培养高素质动漫人才的机制尚待建设，因此原创动漫作品的产出尚未形成稳定的态势。最后，西部地区的多数省份的创新效率与东部、中部地区相比还是处于较低水平，具有很大的提升空间，但是西部地区的动漫产业创新效率在2012、2013年高于全样本平均水平，原因可能有二，一是就效率值最高的重庆、四川等地来看，主要是因为这些地区开始发展动漫产业不久，尚不存在投入要素冗余，另外受国家西部大开发的战略影响，重庆、四川两地的高校资源丰富，能够为动漫产业输送所需的人才；二是就西部地区整体来看，可能因样本数据中剔除了云南、西藏等西部偏远地区，这在一定程度上直接提升了西部区域整体的创新效率。

另外，在图1中可以明显地看出，东中西部地区动漫产业创新效率在2011、2012年都呈现下降的走势，这可能是国家 “十二五”规划加强对动漫产业的扶持后，受政策效应衰弱的影响。国家“十二五”规划重点强调要推动动漫产业跨越式发展，为此，东中西部在资金、人才、政策等方面加强对动漫产业的关注和扶持，这些投入能够直接有效地提高效率值，但效果是短期的，动漫产业创新活动需要长期的扶持，且需要改善产业结构、加强知识产权保护等，囿于动漫企业在管理运营模式、品牌价值管理和业务类型拓展方面固有的局限，政府财政补贴的预期效益未能实现长期增长。

图1 2011—2016年全样本及分区域的中国动漫产业创新效率变化趋势

4 动漫产业创新效率影响因素分析

4.1 假设提出

在测算动漫产业创新效率的同时，考察其外部环境影响因素也具有重要意义。本文借鉴已有相关文献，将影响动漫产业创新效率的外部影响因素归结为第三产业进程、政府扶持力度、居民消费水平、对外开放程度、社会科技水平、地区经济实力6个方面并提出研究假设。

（1）第三产业进程与创新效率的关系。第三产业的发展进程与动漫产业的发展关系密切，处在不同发展阶段的产业对资金、人才、科技等拥有不同的要求，因此第三产业发展进程作为外部环境因素会对动漫产业创新效率产生影响。陈羽洁等［17］就自由市场模式下的创意产业进行了研究，认为第三产业的服务功能建设未有效匹配创意产业整体发展。因此，本研究提出以下假设：

H1：第三产业发展进程与动漫产业创新效率呈现负相关。

（2）政府扶持力度与创新效率的关系。政府对动漫产业的扶持必不可少，作为朝阳产业之一，中国政府对动漫产业提供了大量的资金支持，推出了税收减免、土地优惠和人才引进等政策扶持以促进动漫产业快速发展、提升动漫产业的创新效率，但是，政府提供的资金如何配置、人才引进政策如何实施都会直接影响动漫产业创新效率的增减。赵倩等［18］研究认为政府目前对文化创意产业的资金支持存在误配的情况，且应该降低对企业的直接干预程度。因此，本研究提出以下假设：

H2：政府扶持力度与动漫产业创新效率呈现负相关。

（3）居民消费水平与创新效率的关系。公众对动漫产品的需求是动漫产业发展的内在动力，一般来说，当一个地区的居民收入越高、消费水平越高时，居民的购买力就越大、需求就越大，进而形成强力的动漫产业产销市场。张珊等［1］认为地区的文化消费水平高说明其拥有充足的动漫产品产销市场，从而提高动漫产业的产出效率。因此，本研究提出以下假设：

H3：居民消费水平与动漫产业创新效率呈现正相关。

（4）对外开放程度与创新效率的关系。随着区域的对外开放程度越来越高，企业可借用国际间、省域间的网络互动关系进行交流与合作，降低了企业间的沟通成本，加强了产业的配置效率，减少资源浪费。宇文晶等［19］认为外开放程度高能够促进技术与经验的交流，有利于产业创新能力的提高；同时，陈羽洁等［17］认为区域的对外开放程度越高，越能形成宽松的社会环境，从而促进动漫产业的创意创新。因此，本研究提出以下假设：

H4：对外开放程度与动漫产业创新效率呈现正相关。

（5）社会科技水平与创新效率的关系。动漫产业需要创造力和想象力，科技能够将这些创意创新转化为生产力，先进的技术手段可以促进动漫产业在不同地域进行制作、传播和交流；良好的社会科技水平还可以改善动漫企业的经营管理水平，优化资金配置，并以此提高动漫产业的创新效率。科技创新可以转化为文化生产力，科技发展可以推动动漫产业实现跨越式发展。钟廷勇等［8］认为文化科技研发和创新的提升会影响文化创意产业的发展、传播等，并且通过各方面的技术关联效应和扩散效应影响产业生产函数。因此，本研究提出以下假设：

H5：社会科技水平与动漫产业创新效率呈现正相关。

（6）地区经济实力与创新效率的关系。人均地区生产总值（GDP）越高，意味着该地区的经济实力越强，经济发展水平高的地区拥有更好的基础设施、更优质的高校资源，能够吸引更多的高技术人才；并且，经济实力还会影响到地区的固定资产投资、文化产品需求等。杨祖义［7］认为经济发展水平扩大了对文化产品和服务的需求，并且有助于促进文化产业规模扩大，吸引更多的企业进入文化产业。因此，本研究提出以下假设：

H6：经济实力与动漫产业创新效率呈现正相关。

4.2 模型选择

为了解中国动漫产业创新效率差异的显著外部影响因素，本文采用一种“超效率DEA+Tobit模型”的两步法进行研究，即在运用超效率DEA模型获得效率值的基础上，采用Tobit回归模型来检验创新效率的影响因素。Tobit回归模型是因变量受到限制的一种模型，又称截断式回归模型；DEA模型测定出的效率值在0～1之间符合Tobit的因变量限制条件。在已有研究中，学者们将DEA分析得出的效率值作为Tobit回归的因变量，借助Tobit回归，将DEA模型未纳入的外生变量作为自变量，再加入控制变量，便可分析出作用于创新效率的影响因素。Tobit回归模型的具体形式如下：

4.3 指标体系与数据来源

动漫产业的创新活动是在一定的环境下开展的，必然受到了来自宏观环境——政治、经济、科技等的影响。如表3所示，本文根据上述影响机制分析和研究假设，选取下列外部环境因素进行探讨：（1）第三产业进程，采用各地区第三产业的产值占当地GDP的比值来衡量；（2）政府支持力度，选择各地区动漫产业中政府补助金额占营业外收入的比值来衡量；（3）居民消费水平，采用各地区居民消费水平来衡量；（4）对外开放程度，用进出口额占GDP的比重来衡量；（5）社会科技水平，选取各地区研发经费投入强度来衡量；（6）地区经济实力，采用各地区人均GDP来衡量。相关数据来源及区域划分与上文相同。

表3 动漫产业创新效率外部影响因素衡量指标体系

4.4 结果与分析

由于中国各省份在经济发展阶段、产业发展水平以及社会文化环境上具有不均衡性，各地区的创新效率会受到自身环境的影响［20］，因此根据当前发展的需求，本文运用Tobit回归模型，通过Stata14.0软件检验了样本省份动漫产业创新效率的显著外部影响因素。根据表4分析可知：

（1）第三产业发展进程对东部地区在10%的检验水平下显著正相关，与研究假设相反，这说明东部地区第三产业发展越合理，动漫产业的创新效率就越高，即第三产业的服务功能建设与动漫产业的发展需求有效匹配；在国家大力支持的情况下，政府相关服务部门、社会基础设施建设等方面均逐渐完善，但就其他地区来看，第三产业发展进程在10%的水平上不显著，这说明这些地区第三产业的企业和人员并未完全达到动漫产业发展的要求，并不能促进动漫产业的发展。

（2）在考察期内，各地区政府积极响应国家调整经济结构、转变经济发展方式的号召，大部分省份都加大了对动漫产业的扶持力度，为动漫企业提供了大量的资金补助，如2016年东部地区平均政府补助就高达2 658.33万元，这些资金支持在一定程度上解决了中小企业资金困难的局面，有效促进企业进行动漫作品的创新开发、产权申报、经济效益转化等过程，对提升地区动漫产业的创新效率有一定的正向影响。但是政府扶持力度对全样本和中、西部地区均有显著的负向影响，与本文的研究假设一致，这一结果表明并非政府补助金额越高，动漫产业的创新效率就越高，虽然政府为企业提供资金支持、税收减免、土地优惠政策和人才引进政策等帮扶，引导社会资源配置方向，但可能因为中部、西部地区的一些省份动漫产业发展相对较晚，产业结构尚不完整，相关的政府补助申请链条还不完善，认定动漫产业进行税收减免的政策还有待更进一步落实等原因，使得这些地区对动漫产业的政府资助并不能发挥有效的助力，政府的资助结构并不合理。

（3）居民消费水平对全样本在5%的水平上显著正相关。就现实来说，中国动漫市场发展潜力巨大，动漫受众人数庞大，是国际上重要的动画作品及衍生品销售市场，虽然国内动漫企业发展时间较短，自身竞争力尚弱，大部分本土动漫作品缺乏专业的营销、策划和运营机制，衍生品市场也待规范，但是庞大的市场需求刺激动漫企业投入资金和时间到动漫作品创新、自有动漫衍生品创新开发上。总的来说，居民消费水平高的省份凭借其拥有的公众需求和一个良好的、庞大的产销市场，为中国动漫作品的商业化带来正向的影响。

（4）对外开放程度高一般有利于在国际间、区域间进行先进技术和管理经验的交流，能有效提高资源配置效率，促进创新水平的提高。对外开放程度对全样本及东中西部地区均具有正向影响，且在全样本和东、西部地区均通过了显著性检验，与本文的研究假设一致，这说明对外开放程度越高，地区的动漫产业创新能力更高、更有效。对外开放程度能够促进人才聚集、知识共享、创新创意，一个地区的开放程度越高，外来人才进入的门槛就越低，就越能促进人才集聚；一个地区越开放，就越包容越多元，越能带来创新力，越能促使创意阶层跨越种族、性别和阶级地位来激发创新活动［21］，并最终推动以创新为源动力的动漫产业发展。

（5）社会科技水平对东部地区呈显著负相关。东部地区作为中国动漫产业发展的“领头羊”，大力建设动漫产业园区、促进产业集聚，尝试提升自身创新能力，这使得其对社会科技水平的需求和要求都较高；而目前国内的动漫产业整体科技化、技术化水平还较低，不能完全满足东部地区的现实需求，如缺乏对园区系统科学的专业规划使得投入成本过高而产业集聚作用不明显、科技创新转化为文化生产力的能力较差等，都使得东部地区投入较高而效率较低。与之相比，西部地区在在5%的检验水平下显著正相关，则说明西部地区的动漫产业尚处于发展初期，社会科技水平的提升尚能满足其对动漫作品的制作需求，如制作衍生品过程中的海报、玩偶、徽章等产品均不涉及太高的技术水平。

（6）地区经济实力对所有样本区域均呈现负相关，这与本文提出的研究假设相反。地区经济实力甚至对全样本通过了1%水平上的显著性检验，这说明并非地区的经济实力越强，就能够凭借硬软件基础设施推动动漫产业的发展，较高的经济水平可能只是使得投入冗余增加。经济实力的增加带给公众的收入增加可能有限，且这些收入可能更多地用于物质消费支出而非文化消费支出；此外，在中国多数地区尚没有拥有动漫产业发展相匹配的社会资本和基础设施时，经济实力增加带来的变化并不能改变技术人才流向发达地区，区域信息化程度相对较低等劣势甚至使得投入冗余增加，降低创新效率。

表4 样本区域动漫产业创新效率外部影响因素分析结果

5 结论与建议

5.1 主要结论

本文利用超效率DEA模型对2011—2016年中国省域动漫产业创新效率进行测度，并利用Tobit回归方法探索了第三产业进程、政府扶持力度、居民消费水平、对外开放程度、社会科技水平、地区经济实力对动漫产业创新效率的影响。研究发现：

（1）近年来，在政府的高度重视下，中国动漫产业发展较好，多数年份达到创新效率有效，但仍存在产业结构不完善、市场占有率不高等问题。首先，东部地区的经济发展水平、人才教育水平、居民消费水平、政府扶持力度均处于国内领先水平，动漫产业的专业技术水平和产业结构都升级更快、层次更高，从而导致东部地区的动漫产业创新效率在国内处于领先地位；其次，中部地区的动漫产业凭借《关于促进中部地区崛起的若干意见》《促进中部地区崛起“十三五”规划》等政策红利支持，正在不断缩短与东部地区的差距，但其发展较晚、资源投入相对较少，特别是高校资源不如东部地区丰富，导致其创新效率次于东部地区；最后，西部地区的动漫产业发展最晚，但依托于西部大开发战略和重庆、四川两个省市的快速发展，创新效率甚至在2012和2013年超越了东部地区整体水平。

（2）目前发展较好的有上海、北京、重庆、广州、四川等地，这些地区的动漫产业应采取产学研合作、组建产业技术创新联盟等方式来朝着规模化、集约化的方向发展，并在动漫产业园区建设中注意避免企业同质化竞争、配套设施不平衡等问题，增强区域集聚效应，提升产业园区带动作用，进而追随或引领动漫产业发展；目前欠发展的有河南、广西、贵州、甘肃等地，这些地区需要增强自身经济实力，创造自由、宽容和自信的文化环境，引进和培养动漫产业高技术人才并逐步改善产业结构，进而推动当地动漫产业的协调发展。

（3）外部环境影响因素对全样本及东中西部地区的动漫产业创新效率均影响显著。第三产业进程对东部呈显著正相关，这说明这些地区的服务功能建设符合动漫产业发展需求；政府扶持力度对全样本及中西部地区呈显著负相关，这说明并非政府投入越多则创新效率就越高；居民消费水平对全样本具有显著的正向影响，这说明公众对动漫作品具有需求，中国拥有良好的产销市场，这都刺激着动漫产业的商业化发展；对外开放程度对全样本和东西部呈显著正相关，这说明越开放越能刺激创新；社会科技水平对东部地区有显著的负向影响、对西部地区有显著的正向影响，这说明东部地区对科技水平要求更高，而西部地区尚可满足发展需求；地区经济实力对全样本及中部地区有显著的负向影响，这说明在社会资本、基础设施尚不匹配时，较高的经济水平可能只是使得投入冗余增加。

5.2 政策建议

根据以上结论，本文提出针对性的政策建议如下：

（1）培育和引进高端创新人才，打造开放的社会文化环境。目前，中国动漫产业模式不够成熟，创新环境欠缺，应专注于对动漫人才的长期培养和扶持，一要重视专业理论体系的建设，二要重视艺术教育的核心——创造力的培养和思考力的形成；从人才的角度提升动漫产业的核心竞争力——创意、创新能力，并加强与高校及科研机构的产学研合作，提供各类型的培训和进修机会，从根本上改善从业人员的创新思维，消化、吸收冗余研发投入。另外，创建一个宽容的、自由的、开放的社会文化环境对创新活动尤其重要，高端创新人才需要在这种环境中刺激和孕育其创造力，最后提升动漫产业创新效率。

（2）加强产业交流与合作，促进产业跨界融合。中国动漫产业经历了萌芽期，正处于发展期的重要阶段，逐步呈现出与经济发展相似的东中西部地区阶梯型局面，东部地区可凭借自身的科技优势和区位优势，加强国际间、省域间的交流与合作，吸收国内外的技术和人文经验，有甄别地推进先进管理技术和理念的应用，并与中西部地区进行技术互动，带动中西部区动漫产业协同发展。同时，产业融合是动漫产业发展的必经之路，通过实现融合化发展，可以突破条块分割，加强竞争合作关系，进而形成竞争优势，延伸动漫产业价值链，东部地区在激烈的竞争环境下不断尝试创新创造，对动漫产业的技术设备、技术知识等有了更高的要求，需要思考如何将科技与创新更深度地融合，进而影响创新效率的提升，促成动漫产业良好的创新机制，使科技发展真正实现价值。政府可加快出台推进动漫与旅游业、科技、金融等产业融合发展专项规划，深入开发原创动漫资源，明确融合发展的产业布局。

（3）改善政府资助结构，落实资金后期监督。政府扶持力度对动漫产业创新效率的影响为负，这与赵倩等［18］的研究结论一致，甚至认为政府对动漫企业采取的资金支持、政策优惠等措施存在着挤出效应。西部地区的大多数省域自身创新能力相对较弱，而政府投入资金却带来负向影响，形成了一个悖论，这些省域应调整与动漫产业相关的税收优惠、人才引进、土地优惠等政策；并且调整方向应以提高动漫产业创新能力为主，政府应在企业申请扶持时做到快速高效，且对资金后期的运用进行合理地引导、监督；此外要改善政府资助结构，让政府扶持实现其真正的价值，从而最终达到产业发展的良性循环。