普惠金融对文化产业发展的提升效应及其区域差异研究

吴丹 陈孝明 梁小燕

（1.华南理工大学经济与金融学院 广东 广州市 510006；2.广州大学经济与统计学院 广东 广州市 510006）

一、前言

文化产业被誉为21 世纪的朝阳产业，在全世界范围内受到高度重视，而各国文化产业发展的经验实践也表明，一个国家的经济发展离不开文化产业。我国出台多项支持文化产业的政策措施，并明确把文化产业当作支柱产业发展。然而，由于文化产业内部企业规模小、集中度不强、无形资产占比大等群体性特征，导致传统金融服务体系尚不能完全契合其特殊的融资需求（陆岷峰和张惠，2012）。国家层面也很早注意到了这一问题，中国人民银行等九部委联合发布《关于金融支持文化产业振兴和发展繁荣的指导意见》，缓解文化产业融资困境。很多学者也就金融支持文化产业开展了广泛研究，最初主要为规范研究。例如，有学者认为，文化产业相对于传统产业的投资风险更大，风险特征更强（Power 和Scott，2004；金元浦，2014）；文化企业规模普遍偏小，没有形成一定市场规模以及成熟稳定的经营模式（Higgs et al.，2008；李华成，2011）；文化企业无形资产占比大，缺乏厂房、固定设备等抵押物（Bustamante，2004；魏鹏举，2019）；固有的群体性特征放大了文化企业融资风险，导致其难以与传统金融市场有效对接（陈孝明和田丰，2013；Cloonan，2016）。后来进一步发展为实证研究，例如，有研究通过省际或文化上市公司的数据发现，金融发展能够缓解文化产业融资约束，从而推动文化产业发展（熊正德等，2014；魏鹏举，2016），而金融资源错配会对文化产业全要素生产率产生显著的抑制作用（顾江等，2018），政府的财政支持能够有效地提高文化企业获取融资的机会（向阳和童馨乐，2015；顾海峰和卞雨晨，2021）。

普惠金融（inclusive finance）称为包容性金融，是指能够广泛获得金融服务且没有价格、非价格方面的障碍，能够为社会所有阶层和群体提供合理、便捷、安全的金融服务的一种金融体系（李涛等，2016）。普惠金融以小微企业、农民、低收入群体等弱势群体作为重点服务对象，以可承担的成本提供符合其需求的金融服务，这一服务宗旨恰好契合了文化产业的群体性融资特征，为破解融资困境带来了新途径。在国家的大力推动下，国务院出台 《推进普惠金融发展规划（2016-2020 年）》，那么普惠金融又如何区别于传统金融来推动文化产业发展，其作用效果如何，是目前值得探讨的一个重要问题。

在科学合理测度我国各省普惠金融发展水平的基础上，本文分析了普惠金融影响文化产业发展的具体作用机理，并考虑我国东部、中部和西部的巨大差异，进一步讨论金融生态环境对这种影响的调节效应，同时利用我国2009-2018 年普惠金融和文化产业的省级面板数据进行实证分析。本文对依靠普惠金融破解文化产业融资困境进行了理论探索，为我国文化金融体制改革和金融支持实体经济提供新思路，为拓展和丰富普惠金融和文化产业融资等研究提供一定的参考。

二、中国普惠金融发展水平的测度

（一）普惠金融发展水平测度

参照普惠金融国内外的相关研究（Sarma和Pais，2010；马彧菲和杜朝运，2016；张晓玫等，2021），采用能够代表普惠金融的三个维度六个指标，用D表示每个指标的观察值，其指标见表1。特别指出，在理论上，互联网金融也是普惠金融发展的重要影响因素，但是还不能获取互联网金融的相关数据，所以本文没有考虑用互联网金融来测度普惠金融。

为了体现不同指标对普惠金融发展的影响程度，采用变异系数法来确定各个指标的权重w。变异系数计算公式为：

各个指标权重的公式为：

从表1 可以看出，在地理维度的服务渗透性下的两个指标权重最大，而存款、贷款服务使用情况的两个指标权重次之，人口维度服务可得性指标权重最小。在计算各指标权重后，将各指标进行归一化处理并与相应的权重相乘，得到指标d（i=1，2，…，6），其公式为：

表1 中国普惠金融的指标体系及各指标权重

根据归一化的反欧几里得距离，普惠金融发展指数的计算公式为：

由于d的取值范围为[0，w]，因此IFI 的取值范围为[0，1]。如果IFI 的取值为0，则普惠金融发展程度最差；如果IFI 取值为1，则普惠金融发展程度最好。

（二）普惠金融发展指数解析

由于篇幅有限，仅列出2018 年各省份普惠金融发展指数，见表2。可以发现，普惠金融指数排名第一的省份上海与排名最后的省份新疆，指数相差43 倍，说明我国各省份普惠金融发展水平差异较大；2018 年普惠金融指数排名前十的省份中，东部地区占9个，普惠金融发展水平最高，而中部地区排名次之，西部地区排名最后，说明我国普惠金融发展水平与各地区经济发展水平相契合。

表2 2018 年我国各省份普惠金融发展指数

三、理论分析与研究假设

文化产业在国家的大力推动下，取得了一定的发展成效，但文化产业得不到高效的金融服务是当前的发展瓶颈。普惠金融的高速发展为破解文化产业融资困境提供了一个新的途径，由于我国区域差异较大，已有文献研究表明普惠金融对中国经济的影响呈非线性，有显著的门槛效应（刘亦文等，2018）。本部分首先分析普惠金融提升文化产业发展水平的作用机理，并考虑不同区域的异质性，接着分析金融生态环境对普惠金融提升文化产业发展水平的调节效应，在此基础上得出三个有待检验的假说。本文逻辑框架见图1。

图1 本文逻辑框架图

（一）普惠金融对文化产业发展的影响

目前文化产业面临融资困境主要有以下三个方面的原因：一是从文化企业的角度看，由于文化企业具有规模小、固定资产少、无形资产比重大等群体性特征，没有形成一定市场规模以及成熟稳定的经营模式，导致文化企业融资困难，在金融市场上受到较大金融排斥（Higgs 等，2008；李华成，2011）。二是从金融机构的角度来看。金融资本的逐利性导致针对文化企业特点推出的金融产品和服务严重不足，进一步加剧了其融资难度（杨向阳等，2015），开展无形资产抵押贷款，降低版权、专利等融资门槛等创新措施不足（魏鹏举，2010；Kwon 和Kim，2014）。三是从金融中介服务角度来看，为了更好的实现文化产业与金融业的有效对接，需要建立有利于金融支持文化产业发展的配套机制，包括信用担保体系、无形资产评估机构、信用评级机构以及文化保险机构等（魏鹏举，2019）。我国相关中介服务发展不完善，而普惠金融在新一代信息科技的帮助下，正好能够契合文化产业上述三个融资困难的原因，其作用机理如下：

首先，文化企业符合普惠金融服务的群体目标特征。文化产业中存在大量的中小型企业，多数文化企业有财务体系不完善、产品竞争力不足、获利能力不确定等特点，传统金融机构需要花大量的资金与人力调查文化企业的信贷能力，削弱了其为文化企业提供贷款的积极性（陈孝明和田丰，2015）。普惠金融面向的群体是小微企业、农户、城镇低收入人群，致力于为弱势群体提供平等的、可持续的、可负担成本、有效的金融服务。普惠金融服务要求在设计金融服务产品时，就利用互联网、大数据等技术深入调查研究文化企业信贷市场，根据不同类型、不同规模、不同发展阶段的文化企业需求特点，研发各类创新型的金融服务和金融工具，满足文化企业个性化需求。因此文化企业能够在普惠金融的发展下，享受到匹配群体性特征、价格合理、适合自身发展的金融服务，从而推动文化产业更进一步发展。

其次，普惠金融依靠互联网技术的融入，提高了金融机构支持文化产业的积极性。由于数字金融的触达性更广，使得大部分拥有手机或接触互联网的居民都可以享受数字金融带来的便利，推动了中国普惠金融的发展（张勋等，2019）。同时，普惠金融机构也融入了不少互联网技术，使得金融机构为客户提供的服务从线下转变到了线上，通过互联网大数据和人工智能服务更多的客户，降低金融机构人工参与度，提高了金融服务效率，减少金融机构的线下运营成本。金融机构或互联网公司利用云计算，可以大大降低支付成本。不断发展的普惠金融使得金融机构的整体服务成本降低，金融服务覆盖率提高。此外，普惠金融机构除了为文化企业提供融资服务以外，还提供了储蓄、转账结算、投资等全面、完善、多元的金融服务。

最后，普惠金融依靠数字技术让文化企业信用得到合理评估，产生中介服务效应，促进文化产业发展。大多数文化企业的产品体现在知识与创意服务上，这类产品有着难以计量与评估的特点。传统金融机构与其存在极大的信息不对称，文化企业的知识产权难以评估价值，知识产权无法立即为企业创造现时经济效益，未来创造的价值无法预估。而我国相关评估无形资产价值的专业机构匮乏，无形资产也难以在企业的财务报表上精确体现，因此文化企业的抵押品不足。金融机构或互联网公司提供金融服务离不开对风险的甄别，而风险甄别需要进行信息收集和处理，普惠金融机构利用大数据、云计算等数字技术进行数据收集和处理，提高了风险甄别的效率，使得金融机构或互联网公司得以建立真实、全面、有效的征信系统。完善的征信系统减少了信贷产生的风险，使得文化企业的信用得到有效真实的评估，减少金融机构与文化企业之间的信息不对称问题，使得文化企业的贷款融资需求能够在有效的平台上得到满足，从而促进文化产业发展。

总体而言，普惠金融的发展使得金融服务经营成本减少，提高了金融机构的风险控制能力，降低享受金融服务的门槛，同时普惠金融积极主动向小微企业等弱势群体提供金融服务，使得文化企业能够享受金融机构提供多元、特色、个性化的金融服务，让文化企业获得准确、有效的授信额度，满足其金融服务需求。综上所述，文章提出以下假设：

H1：普惠金融对文化产业发展有正面的提升作用。

我国不同地区发展水平差异比较大，除文化产业发展水平存在差异，各个地区文化产业发展受到的融资约束也不同，更重要的是，不同地区的普惠金融发展程度也不同。由上文普惠金融水平的测度可知，我国东部地区的普惠金融发展水平最高，而中部地区次之，西部地区排名最后。东部地区是我国经济最发达的地区，北京、上海、深圳、广州等地区拥有完备的基础建设，科技互联网公司众多，使得更多的金融机构能够更有效地利用互联网、大数据、人工智能等技术，让金融服务更加便利，文化机构在东部地区创业、发展获得普惠金融服务的可能性高于中部、西部地区。此外，由于地理区位、历史积累以及经济发展水平等因素的影响，东部地区的金融发展水平高于中部，中部又高于西部，这导致不同地区文化产业融资也会随金融发展水平的上升而降低，导致不同地区的文化产业发展水平存在差异，由此提出以下假设：

H2：不同地区的普惠金融对文化产业发展的影响存在差异。

（二）金融生态环境对普惠金融与文化产业发展之间关系的调节效应

外部金融环境是一个地区金融发展的必要条件，而良好的外部金融环境更能推动地区普惠金融的良性发展，所以普惠金融对不同金融环境下的文化产业发展的作用也具有差异性。实际上，普惠金融和文化产业的发展都与金融生态环境有着非常密切的联系，金融生态环境发展比较好的地区文化产业受到的融资约束比较少，文化产业发展也会比较好。金融生态环境比较好的地方，普惠金融发展水平也相对较高，并且普惠金融对文化产业的促进作用主要是通过缓解产业融资约束来实现，因此金融生态环境好的地方，普惠金融促进作用相对会更小。金融市场的稳定程度会受到信息不对称、外部性和规模经济的影响，而完善的法律法规和市场机制有利于金融市场的发展（Stiglitz，1993），如前文分析所述，普惠金融作用与文化产业发展，有赖于缓解信息不对称、外部性等因素的影响。例如，马微和惠宁（2018）通过研究发现，受外部金融环境作用，金融结构与技术创新之间会产生门槛效应，金融结构对自主创新的正向影响只有在金融环境超过某个门槛时才能发挥。普惠金融对文化产业的正向影响也必然存在非线性关系，只有在金融生态环境超过某个门槛时才会发生作用。基于上述分析，提出以下假说：

H3：普惠金融对文化产业的提升作用具有门槛效应，受到金融生态环境的影响，金融生态环境越好，提升作用效果越好。

四、模型设定与数据说明

（一）模型设定

为证实我国普惠金融发展对文化产业发展的的影响，借鉴杨玉玲和郭鹏飞（2017）、尹志超和张栋浩（2020），建立如下面板数据模型：

其中，因变量CUL为文化事业费用，反映文化产业的发展水平，文化事业费用越多表示文化产业发展水平越高。核心解释变量IFI为普惠金融发展指数，表示普惠金融发展的水平，选取上文构建的普惠金融指数进行衡量。下标i 代表省份，t 代表时期，μ为地区固定效应，ε是随机误差项。

根据杨玉玲和郭鹏飞（2017）、尹志超和张栋浩（2020）、王小鲁等（2019）的研究成果，其他控制变量主要包括：公共文化设施INF，地区完善的公共文化设施可以促进更多文化活动开展，从而使文化产业得到发展，采取每万人拥有公共文化基础设施面积来衡量，公共文化基础设施包括了图书馆以及其中的文化基础设施；经营性文化机构数INS，根据对我国文化产业发展影响因素的研究，经营性文化产业机构数越多，文化市场越活跃，文化产业发展水平越高；金融生态环境ENV，采用《中国分省份市场化指数报告（2018）》中的“中国分省份金融业的市场化”指数来衡量，ENV 值越大，说明金融生态环境越好。

上述所有变量的名称、代码、说明见表3。

表3 变量描述与解释说明

（二）数据说明

本文利用我国2009-2018 年的省级面板数据构建模型，实证分析普惠金融对文化产业发展的影响。主要数据来源于历年《中国文化文物统计年鉴》、各地区《金融运行报告》、国家统计局数据以及作者收集整理。

表4 为主要变量的描述性统计结果。从描述性统计结果来看，各个变量的平均值均在合理范围，但普惠金融发展指数的指标最大最小值相差较大，说明不同地区的普惠金融发展水平有所不同。各个变量的标准差都在合理范围内，说明选取的样本数据是可靠的，实证结果具有真实性、科学性。

表4 主要变量的描述性统计结果

五、实证检验及分析

（一）普惠金融对文化产业发展的影响效应分析

考虑到中国文化产业同时具有持续性和时变性特征，采用固定效应和随机效应模型进行综合比对，并在前文计算普惠金融指数的基础上逐渐添加其他控制变量，以观察核心解释变量的稳健性特征。Hausman 检验显示，采用固定效应模型更为合理，说明区域文化产业发展差异更多由持续发展所主导，需要体现各个省份之间的差异。

表5 的回归结果显示，普惠金融发展指数IFI 的系数为正数，且在1%水平下显著，说明普惠金融发展对文化产业发展具有正向促进作用，符合假设的预期。普惠金融的发展更加精准地解决了文化产业固定资产少、无形资产占比大等融资瓶颈。控制变量公共文化设施INF，都在1%水平下显著，符合上文阐述的经济学含义，说明公共文化设施越完备，文化产业的发展水平越高。对外开放水平OPEN 在1%水平下显著，但系数为负，说明对外开放水平越高，反而抑制了文化产业的发展，表明文化产业有别与普通制造业，有一定的区域特色，形成文化折扣。而经营性文化机构INS 的系数为正，但系数不显著，当前我国推动深化文化体制改革，支持企业完成公司制改制、文化“走出去”等重大任务，鼓励支持文化企业做大做强，打造文化龙头企业，此举推动让经营性文化机构减少，让更多的优质文化企业涌现，说明文化产业发展水平在提高。上述4 个模型中，变量的系数变化不大，且系数符号保持相同，支持了本文的观点。

表5 全样本面板数据回归估计结果

（二）普惠金融对文化产业发展影响效应的区域差异分析

通过表2 我国普惠金融发展指数可以看出，我国三大地区普惠金融发展指数存在较大差异。为了进一步研究普惠金融对不同地域文化产业发展的影响，把31 个省份划分为东部、中部和西部三大地区。首先对三个地区面板模型进行Hausman 检验，Prob＞Chi2 的p 值均接近0.0000，拒绝模型为随机效应的假设，选择固定效应模型，随机效应模型的结果则不展示。基于上文的模型选择，对三个地区进行面板数据回归，回归结果见表6。

表6 三个地区面板数据回归估计结果

可以发现，普惠金融对东部、中部、西部的文化产业发展影响存在一定的差异性。

东部地区普惠金融指标IFI 的系数为正，且在1%水平下显著，说明普惠金融对东部省份的文化产业影响显著，存在促进作用；但控制变量公共文化设施INF 系数为正，且在1%水平下显著，说明在东部地区，公共文化设施越完善、覆盖率越高，市场化水平越高，文化产业发展活跃，利于文化产业发展；另外在东部地区，对外发展水平OPEN 和经营性文化机构数INS 对文化产业发展影响不显著。模型的拟合度高达0.7945，说明东部地区的模型比较稳健。

中部地区普惠金融指标IFI 系数为正，且在1%水平下显著，说明普惠金融对中部地区文化产业发展影响有促进作用，符合预期设定。但三个控制变量都不显著，说明公共文化设施INF、对外开放水平OPEN、经营性文化机构数INS 对中部地区文化产业影响不明显。同时模型的拟合度为0.7083，说明中部地区的模型拟合度较为稳健。

西部地区普惠金融指标在5%水平下显著，且指标的系数为正，说明普惠金融对西部地区文化产业影响较为显著；但三个控制变量却不显著，说明公共文化设施INF、对外开放水平OPEN、经营性文化机构数INS 对中部地区文化产业影响不明显。同时模型的拟合度为0.7647，说明西部地区的模型比较稳健。

从上文普惠金融发展指数解析可知，东中西部地区的普惠金融发展水平相差较大，东、中、西部地区平均发展水平为0.217、0.061 和0.035，东部地区平均发展水平是西部地区的6.2 倍。但是从普惠金融对文化产业发展影响大小来看，东、中、西部呈现62.01、792.8 和927.4 依次递增的情况，可以预计存在某种因素影响普惠金融对文化产业发展的效果发挥，导致普惠金融发展水平对地区文化产业的促进作用存在差异。

（三）稳健性检验

为检验上述研究结论的稳健性，避免模型出现内生性问题，将解释变量CUL 以及控制变量INF、MAR、INS 进行滞后一期，对假设重新进行检验。此外，剔除2009 年和2018年两年的样本后，采用2010—2017 年31 个省份的面板数据再次进行回归。结果发现，除变量的显著性水平发生了些许变化以外，得出的结论基本与上文相契合，即普惠金融对文化产业发展具有促进作用。总体而言，文章设定的模型具有较高的稳健性，研究结论具有较高的可信度。

六、普惠金融对文化产业发展影响效应的进一步探讨

（一）理论模型构建

依据前文实证结果可以发现，地区普惠金融对文化产业发展的影响具有区域差异性，所以有必要考虑门槛效应。马微和惠宁（2018）通过研究提出受外部金融环境的作用，金融结构对自主创新的正向影响只有在金融环境超过某个门槛时才能发挥其作用。所以本文认为普惠金融对不同金融环境下文化产业发展的作用可能会产生门槛效应。借鉴面板数据的门槛模型，将金融环境视作门槛指标，进而检验不同金融生态环境约束下普惠金融对于文化产业影响的非线性特征，可构建如下计量模型：

其中，I（*）为指示函数，若* 为真取1，反之取0。IFI 为普惠金融发展指数，ENV 是金融环境，β 是待估门槛的数值，INF、OPEN和INS 为前述提到的控制变量。

（二）门槛效应检验与结果分析

对样本运行Hausman 检验，验证结果显示，模型仍然拒绝H，运用固定效应模型的结果较好。表7 列示了Bootstrap P 值、F 值，以及在1%、5%和10%显著性水平下的临界值。

从表7 可以看出，全国、东部地区和中部地区的金融生态环境门槛变量均在5%或10%的显著性水平下通过了单门槛和双门槛检验，全国、东部地区和中部地区的三门槛检验则不显著，西部地区所有门槛检验都不显著。因此，可以认为普惠金融对文化产业发展的提升效应存在门槛效应，且存在较大的区域差异，选用门槛效应模型对我国普惠金融与文化产业发展的非线性影响进行分析。经过门槛检验后，进一步对门槛估计值进行估计和检验。表8 显示了以金融生态环境为门槛变量的全国、东部地区和中部地区的门槛参数值和95%的置信区间。全国的门槛1 和门槛2 的估计值分别为9.03 和1.14，置信区间分别为[8.99，9.17]和[0.28，1.72]；东部仅一个门槛值为9.18，置信区间分别为[9.08，9.23]；中部地区的门槛1 和门槛2 的估计值分别为5.76 和5.82，置信区间分别为[5.64，5.78]和[5.62，5.86]；西部地区无门槛效应。

表7 门槛效应自抽样检验

表8 门槛估计值和置信区间

依据上述结果，考虑金融生态环境的制约，将门槛效应和区域差异纳入实证检验当中。结合Hausman 和门槛检验的结果，采取固定效应的门槛模型对（6）式进行估计，其中，全国和中部地区为双门槛模型，东部地区为单门槛模型，西部为无门槛固定效应模型，估计结果见表9。

表9 基于金融生态环境门槛的模型估计结果

从全国层面来看，双门槛模型依据金融生态环境，将样本分成了三个显著不同的区间，普惠金融对文化产业发展的提升效应也明显不同，呈现非线性影响。当金融生态环境小于第一门槛值（ENV≤1.14）时，普惠金融对文化产业发展呈负面影响，且在1%的水平下显著，说明此区域由于金融生态环境不佳，导致金融资源配置不能有效支持文化产业发展。当金融生态环境位于1.14-9.03之间时，普惠金融对文化产业的影响转为正向，当金融生态环境大于第二门槛值9.03时，普惠金融对文化产业的影响仍为正向，且系数大于第一与第二门槛值，说明金融生态环境越好，普惠金融对文化产业发展的提升作用就越大。

就东部地区而言，检测出来的单门槛将样本分成了2 个区域，普惠金融对文化产业发展的提升效应也有较大差别，呈现非线性影响。当金融生态环境小于第一门槛值9.18时，普惠金融对文化产业发展呈正面影响，且在1%的水平下显著，系数为62.78，当金融生态环境大于第一门槛值9.18 时，普惠金融对文化产业发展呈正面影响，且在1%的水平下显著，系数增大为154，这进一步验证了前文结论，即金融生态环境越好，普惠金融对文化产业发展的提升作用就越大。

中部地区的情况与全国的情况接近，双门槛模型依据金融生态环境，将样本分成了三个显著不同的区间，普惠金融对文化产业发展的提升效应也明显不同，呈现非线性影响。与全国不一致的是，当金融生态环境小于第一门槛值（ENV≤5.76）时，普惠金融对文化产业发展也呈正面影响，且在1%的水平下显著。当金融生态环境位于5.76-5.82之间时，普惠金融对文化产业的影响为正向，当金融生态环境大于第二门槛值5.82时，普惠金融对文化产业的影响仍为正向。与预期一致的是，三个区间的影响系数在依次增大，说明普惠金融对三个区间文化产业的提升作用随着金融生态环境的变好而增强。

西部地区未检测到门槛效应，一个可能的解释为西部整体金融生态环境要落后于东中部地区。总体而言，普惠金融对文化产业的影响受金融生态环境的制约呈非线性关系，主要与文化产业和普惠金融相关。一方面，文化产业由于自身主要从事版权等业务的经营活动，除少数文化制造业外，大多在金融市场受到较大歧视，非传统优质客户，尽管国家出台了一系列的金融支持措施，其本质未能转变，因此普惠金融的支持效果很大程度上受到金融生态环境的制约，只有金融生态环境良好，文化产业面临的金融歧视才会减轻。另一方面，普惠金融本身就受到金融生态环境的影响较大，依据前文对普惠金融的分析，普惠金融同样受到金融生态环境的制约，只有金融生态环境越好，普惠金融才能发展更好。

七、结论与政策建议

本文利用2009-2018 年我国省份文化产业以及普惠金融数据，通过构建面板数据模型检验普惠金融对文化产业的影响，并将样本分为东部、中部、西部三个地区进行地区影响研究，得到了以下结论：一是总体而言，普惠金融的发展对促进文化产业发展具有显著促进作用；二是普惠金融对不同地区的文化产业都具有正向提升效应，但不同区域影响存在差异，从普惠金融对文化产业发展影响大小来看，东、中、西部呈现依次递增的情况。三是普惠金融对文化产业发展的提升效应受到金融生态环境的制约，只有金融生态环境跨越一定的门槛时，积极正面效果才比较显著，并且金融生态环境越好，提升效果越明显。四是普惠金融对文化产业发展的门槛效应也存在空间异质性，全国层面和中部地区表现一致，有两个门槛值，东部地区有一个门槛值，西部地区没有呈现门槛效应。研究结论表明，文化产业的发展有赖于普惠金融和金融生态环境的提升，据此提出以下政策建议：

第一，大力发展普惠金融。我国数字金融的飞速发展将普惠金融服务变得更加切实可行，为更多的小微企业、弱势群体等提供方便、快捷、有效的金融服务。普惠金融服务弱势群体，作为有着小微企业特点的文化企业自然得到了不少普惠金融服务，金融机构可进一步深入研究文化企业的融资服务需求，设计符合其需求的金融服务产品。注重区域平衡发展，重点支持西部地区的普惠金融发展，国家在制定金融政策时，应适当向西部倾斜，在防控金融风险的基础上，鼓励西部地区大力发展信息技术含量高的科技金融。

第二，优化金融生态环境。各级政府部门要提高金融相关部门的治理水平，发挥市场在金融资源配置中的基础性作用，将市场作为金融发展的推动力。促进金融机构与文化企业有效对接，为银行和中小文化企业合作创造更多机会，支持银行等推广普惠金融服务理念。打击非法金融活动，对以普惠金融为幌子实施金融诈骗活动的，要坚决给予打击，维护全社会金融环境的稳定运行。依靠云计算、人工智能等金融科技手段，提升金融基础设施的服务能力，为经济实体发展提供优质高效的普惠金融服务。

第三，增强文化企业自身经营管理能力。优化经营管理结构，完善企业财务体系。文化企业融资难的一大原因是文化企业自身的经营管理不规范，财务体系不完善，使得文化企业的经营风险过大，导致银行等金融机构对文化企业的信心较低，文化企业难以获取其资金支持。因此文化企业必须积极优化自身经营管理结构，建立完善的财务体系，提高企业产品质量，让金融机构更乐意给中小文化企业提供普惠金融服务。文化企业自身要主动学习普惠金融方面的融资程序与要求，结合自身产品与发展特点，积极寻找适合自身需求的融资方，提高融资机会。