廖繼勝 劉志虹 鄭也夫

基于2012—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA及其擴(kuò)展模型以及Malmquist指數(shù)對(duì)文化制造業(yè)的科技金融支持效率進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)的測(cè)度，并利用Tobit模型對(duì)其影響因素做回歸分析，發(fā)現(xiàn)：（1）技術(shù)效率所反映的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)的科技金融支持效率總體上是DEA無效的，這是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率無效共同導(dǎo)致；（2）Malmquist指數(shù)所反映的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)科技金融支持的全要素生產(chǎn)率整體上呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，主要原因在于絕大多數(shù)省份文化制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步滯后；（3）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)科技金融支持的技術(shù)效率尤其是全要素生產(chǎn)率變化存在較為顯著的地區(qū)差異；（4）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模對(duì)文化制造業(yè)的科技金融支持效率產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用，而金融發(fā)展程度和政府支持力度對(duì)其具有顯著的正向作用。

一、引言

文化產(chǎn)業(yè)①被譽(yù)為21世紀(jì)的朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展水平已成為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)軟實(shí)力的重要標(biāo)志。2017年《國(guó)家“十三五”時(shí)期文化發(fā)展改革規(guī)劃綱要》（以下簡(jiǎn)稱《綱要》）明確提出：“圍繞‘一帶一路’建設(shè)、京津冀協(xié)同發(fā)展、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展等國(guó)家戰(zhàn)略，加強(qiáng)重點(diǎn)文化產(chǎn)業(yè)帶建設(shè)?！逼渲械拈L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶橫貫我國(guó)東中西三大區(qū)域，覆蓋11個(gè)省市，經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)高于全國(guó)平均水平，經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)作用強(qiáng)、輻射范圍廣，在我國(guó)發(fā)展大局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。大力發(fā)展文化產(chǎn)業(yè)，是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，堅(jiān)持走生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展之路的一項(xiàng)重要舉措?！毒V要》還提出：“依托國(guó)家級(jí)文化和科技融合示范基地，加強(qiáng)文化科技企業(yè)創(chuàng)新能力建設(shè)，提高文化核心技術(shù)裝備制造水平?！彪S著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，科技創(chuàng)新與文化產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度越來越高，科技含量在一定程度上決定著文化產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。在文化產(chǎn)業(yè)的三大類別②中，文化制造業(yè)③的R&D活動(dòng)最多、創(chuàng)新活力最強(qiáng)、科技含量最高。2017年，我國(guó)文化制造業(yè)實(shí)現(xiàn)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入54300.53億元，占全國(guó)文化產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的41.12%。根據(jù)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來看，文化制造業(yè)仍占我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的最大比重④。促進(jìn)文化制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，不僅對(duì)于實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)文化產(chǎn)業(yè)向現(xiàn)代文化產(chǎn)業(yè)的躍升意義重大，也是我國(guó)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略不可或缺的一部分。

實(shí)現(xiàn)文化制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，需要強(qiáng)有力的科技金融支持及相應(yīng)的政策支撐?？萍冀鹑谑且粋€(gè)具有中國(guó)特色的金融業(yè)態(tài)［1］，主要是指科技企業(yè)的整個(gè)生命周期中的融資過程，該過程包括融資工具、融資制度、融資政策以及融資服務(wù)，融資活動(dòng)的參與者包括政府、企業(yè)、市場(chǎng)、社會(huì)中介機(jī)構(gòu)以及其他社會(huì)團(tuán)體［2］?？萍冀鹑谑钦咝越鹑诤蜕虡I(yè)性金融的有機(jī)結(jié)合，廣義的科技金融包括政策性金融、商業(yè)性金融以及政策性金融與商業(yè)性金融相結(jié)合三個(gè)領(lǐng)域［3］。科技金融是實(shí)施科技創(chuàng)新的重要支撐條件，是促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化、催化創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)、培育戰(zhàn)略型新興產(chǎn)業(yè)的重要舉措?？萍冀鹑诓粌H僅通過融資促進(jìn)科技企業(yè)發(fā)展，更通過融資推動(dòng)科技創(chuàng)新并以此促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

但迄今為止，有關(guān)文化制造業(yè)的研究還較少，大致為以下兩類：一類是在研究文化產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展問題時(shí)論及文化制造業(yè)。如蔡旺春和李光明闡述了文化產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)的延伸融合、交叉融合與關(guān)聯(lián)融合三種類型，尤其是認(rèn)為關(guān)聯(lián)融合的方式更為直接，因?yàn)樗怯捎谖幕a(chǎn)品的生產(chǎn)過程而帶動(dòng)相關(guān)文化載體、文化用品、文化器材、文化產(chǎn)業(yè)道具、設(shè)備等文化制造業(yè)的發(fā)展與升級(jí)［4］；周錦認(rèn)為文化產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)之間的邊界日益模糊，并提出了分別以工業(yè)旅游、動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)園以及工業(yè)設(shè)計(jì)為主要表現(xiàn)形式的文化產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)融合發(fā)展模式［5］；顧江和李蘇南認(rèn)為文化產(chǎn)業(yè)利用高滲透性、高影響力和高輻射性，催生出一系列制造業(yè)新業(yè)態(tài)，“文化+制造”的新型業(yè)態(tài)改變了原有的居民消費(fèi)方式和消費(fèi)動(dòng)力，加速了消費(fèi)熱點(diǎn)的轉(zhuǎn)換［6］。國(guó)外有些學(xué)者就文化對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的影響或在產(chǎn)品生產(chǎn)中的應(yīng)用展開的研究大體上也可歸為此類，如Jassawalla和Sashittal研究發(fā)現(xiàn)，文化在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)過程中發(fā)揮著重要作用［7］；Peterson和Anand從技術(shù)、法律法規(guī)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、組織結(jié)構(gòu)、職業(yè)生涯和市場(chǎng)六個(gè)方面，對(duì)文化在產(chǎn)品生產(chǎn)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究［8］。另一類是從科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)集聚等角度對(duì)文化制造業(yè)進(jìn)行的一些專門研究，如韓東林等運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)我國(guó)中部地區(qū)文化制造業(yè)的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)和分析［9］；馬立平和鮑鑫利用三個(gè)測(cè)度指標(biāo)分析了文化制造業(yè)的集聚特征，并采用分位數(shù)回歸方法研究了文化制造業(yè)集聚水平與綜合技術(shù)效率的關(guān)系［10］。國(guó)內(nèi)外學(xué)者更多關(guān)注涵括范圍更大的文化產(chǎn)業(yè)，而從科技金融的視角研究文化制造業(yè)的文獻(xiàn)尤為缺乏。

有鑒于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要戰(zhàn)略地位，以及科技金融支持效率是衡量科技金融對(duì)文化制造業(yè)發(fā)揮支持作用的關(guān)鍵性指標(biāo)，因而本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份為研究樣本，以2012—2017年為樣本區(qū)間，運(yùn)用DEA及其擴(kuò)展模型（超效率模型）以及Malmquist指數(shù)對(duì)文化制造業(yè)的科技金融支持效率分別進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)的測(cè)度與差異分析，并利用Tobit模型對(duì)其影響因素進(jìn)行回歸分析，以便為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶提出相應(yīng)對(duì)策建議提供較為客觀的依據(jù)。

二、研究方法與指標(biāo)選取

（一）DEA方法與投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

1.DEA方法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（簡(jiǎn)稱DEA）方法是根據(jù)多項(xiàng)投入指標(biāo)和多項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)同類型決策單元進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的非參數(shù)方法。由于DEA方法的BCC模型可以分析弱效率或無效率決策單元的成因，并鑒于投入要素的控制易于產(chǎn)出要素的控制，因而本文首先采用投入主導(dǎo)型的BCC模型測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率。并且通過計(jì)算DEA有效決策單元的超效率值，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的技術(shù)效率進(jìn)行排序，以便更加清楚地了解各省份技術(shù)效率存在的差異。

由于DEA方法的BCC模型無法對(duì)連續(xù)時(shí)期進(jìn)行縱向分析，無法反映決策單元效率變化的情況，因而本文進(jìn)一步采用基于DEA方法的Malmquist指數(shù)模型分析2012—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率變化情況。Malmquist指數(shù)模型測(cè)度的動(dòng)態(tài)效率以及引起變化的因素更有助于查找決策單元的低效率環(huán)節(jié)，為決策單元的效率優(yōu)化提供依據(jù)。

2.投入產(chǎn)出指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說明。效率通常是指投入與產(chǎn)出或成本與收益之間的對(duì)比關(guān)系。因此，為全面準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率，應(yīng)從科技金融的投入和產(chǎn)出兩方面選取相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。根據(jù)指標(biāo)選取的整體性、客觀性、可測(cè)性及簡(jiǎn)明性原則，在科技金融的投入指標(biāo)方面，選取新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出（x1）、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（x2）及固定資產(chǎn)投資額（x3）⑤三個(gè)指標(biāo)，這三個(gè)指標(biāo)包括企業(yè)資金、銀行貸款、政府資金等科技金融投入資金的使用情況。其中，新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出是科技創(chuàng)新的重要支撐，固定資產(chǎn)投資額是科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的重要基礎(chǔ)。在科技金融的產(chǎn)出指標(biāo)方面，選取新產(chǎn)品銷售收入（y1）和專利申請(qǐng)數(shù)（y2）兩個(gè)指標(biāo)。其中，專利申請(qǐng)數(shù)是科技活動(dòng)成果的重要反映，新產(chǎn)品銷售收入是科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的重要體現(xiàn)。上述五個(gè)指標(biāo)能夠從投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面對(duì)這11個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率進(jìn)行較為全面和客觀的測(cè)度，涵蓋對(duì)科技活動(dòng)的研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化等主要階段的評(píng)價(jià)，且均為正向指標(biāo)，各指標(biāo)的定義如表1所示。

表1 指標(biāo)的選取與定義

利用SPSS20.0對(duì)所選指標(biāo)進(jìn)行Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各省份的投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)均大于0.8，表明兩者之間存在高度相關(guān)關(guān)系，因此所選取的投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)適用于DEA方法。

就長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶而言，2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的文化制造業(yè)、文化批發(fā)零售業(yè)、文化服務(wù)業(yè)分別實(shí)現(xiàn)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入24946.72億元、14620.09億元、24299.50億元，各占文化產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的39.06%、22.89%、38.05%。其中，規(guī)模以上文化制造業(yè)企業(yè)⑥共實(shí)現(xiàn)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入20640.43億元，占文化制造業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的82.74%。就全國(guó)而言，2017年我國(guó)規(guī)模以上文化制造業(yè)企業(yè)共實(shí)現(xiàn)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入46077.50億元，占文化制造業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的84.86%⑦。顯然，根據(jù)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來看，無論是全國(guó)還是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份，文化制造業(yè)均占文化產(chǎn)業(yè)的最大比重，而規(guī)模以上文化制造業(yè)企業(yè)又占文化制造業(yè)的絕大部分比重。

基于以上原因，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文對(duì)各個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)用規(guī)模以上文化制造業(yè)企業(yè)的相應(yīng)數(shù)據(jù)近似替代，全部數(shù)據(jù)來源于2013年至2018年的《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》⑧。由于科技金融的產(chǎn)出具有一定的滯后性，因此本文選取的產(chǎn)出指標(biāo)滯后于投入指標(biāo)一年，選取投入指標(biāo)的樣本區(qū)間為2012—2016年，產(chǎn)出指標(biāo)的樣本區(qū)間為2013—2017年。

（二）Tobit回歸分析與影響因素指標(biāo)選取

1.Tobit回歸分析。文化制造業(yè)的科技金融支持效率受到很多外部不可控因素的影響，考慮到文化制造業(yè)科技金融支持的發(fā)展特點(diǎn)，本文以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模、金融發(fā)展程度、政府支持力度四個(gè)影響因素作為解釋變量，以文化制造業(yè)的科技金融支持效率作為被解釋變量建立回歸模型。由于被解釋變量的取值范圍下限為0，數(shù)值被截?cái)啵瑸楸苊獬霈F(xiàn)OLS回歸導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)量有偏且不一致的問題，本文采用如下左歸并的Tobit回歸模型。

其中，yit為被解釋變量，表示第i個(gè)省份t時(shí)期文化制造業(yè)的科技金融支持效率；xit為解釋變量，x1t表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，x2t表示產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模，x3t表示金融發(fā)展程度，x4t表示政府支持力度；βT為模型所要估計(jì)的未知參數(shù)向量；ui為個(gè)體效應(yīng)；擾動(dòng)項(xiàng)。

2.影響因素指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說明。結(jié)合已有文獻(xiàn)研究成果，對(duì)于本文Tobit回歸模型中的被解釋變量，采用文化制造業(yè)科技金融支持的超效率值進(jìn)行衡量；對(duì)于作為解釋變量的四個(gè)影響因素，其衡量指標(biāo)分別作如下選?。海?）用地區(qū)生產(chǎn)總值衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，該指標(biāo)能全面反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體水平，而文化消費(fèi)需求是一種更高層次的需求，它與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與人民生活水平緊密相關(guān)；（2）用人均文化娛樂消費(fèi)支出衡量產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模，該指標(biāo)能反映人們?cè)谖幕a(chǎn)品和文化服務(wù)方面的支出水平，在一定程度上體現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)的需求規(guī)模；（3）用金融機(jī)構(gòu)存貸款余額衡量金融發(fā)展程度，該指標(biāo)能作為金融資產(chǎn)的一個(gè)窄的衡量指標(biāo)來揭示中國(guó)各地區(qū)的金融發(fā)展程度［11］，而金融業(yè)是文化產(chǎn)業(yè)的重要融資渠道；（4）用地方一般公共預(yù)算文化體育與傳媒支出占地方財(cái)政支出的比重衡量政府支持力度，該指標(biāo)能大致反映地方政府對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支持力度，而文化產(chǎn)業(yè)投資充滿著高風(fēng)險(xiǎn)性，它的發(fā)展離不開政府的大力支持。

以上各衡量指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于2014—2018年的《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒，其中金融機(jī)構(gòu)存貸款余額、地方一般公共預(yù)算文化體育與傳媒支出占地方財(cái)政支出的比重兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了適當(dāng)計(jì)算。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）效率靜態(tài)分析

本文采用DEAP2.1軟件分別計(jì)算得出在2012—2013 年、2013—2014 年、2014—2015 年、2015—2016年、2016—2017年五個(gè)時(shí)期（以下簡(jiǎn)稱五個(gè)時(shí)期）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份文化制造業(yè)科技金融支持的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模收益狀態(tài)，并利用EMS1.3軟件測(cè)算得到相應(yīng)的超效率，在五個(gè)時(shí)期效率的平均值如表2和圖1所示。由此可以將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份文化制造業(yè)科技金融支持的效率情況從靜態(tài)上進(jìn)行總體評(píng)價(jià)和個(gè)體差異分析，從而為其效率提升提供啟示。

1.技術(shù)效率和超效率分析。由表2可知，在五個(gè)時(shí)期，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率均值為0.779，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)的科技金融支持效率總體上是DEA無效的。從各省份來看，僅有四川的技術(shù)效率均值達(dá)到1，表明四川文化制造業(yè)的科技金融支持效率是DEA有效的；浙江和安徽的技術(shù)效率均值都位于〔0.9,1〕之間，接近DEA有效；湖南、重慶和上海的技術(shù)效率均值分別為0.894、0.873、0.825，雖然為DEA無效，但卻高于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率均值。此外，貴州、江西、江蘇、云南和湖北的技術(shù)效率均值均低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率平均水平，處于DEA無效的區(qū)間。

表2 2012—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率平均值

根據(jù)表2中的超效率及其排名作進(jìn)一步分析，排名前六位的省份依次為貴州、四川、浙江、重慶、安徽和湖南，這六個(gè)省份超效率均值都高于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶0.992的超效率平均水平。除浙江位于東部地區(qū)外，其余五個(gè)省份都位于中西部地區(qū)，反映出擁有豐富文化資源和良好生態(tài)的中西部地區(qū)省份發(fā)展文化制造業(yè)具有后發(fā)優(yōu)勢(shì)。其中，貴州是六個(gè)省份中唯一的技術(shù)效率均值低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均水平的省份，但是其超效率均值卻排名第一，上述反差尤其表現(xiàn)在貴州各個(gè)時(shí)期的超效率值的劇烈起伏上⑨。這可能是由于近年來貴州大力推進(jìn)多彩貴州民族特色文化強(qiáng)省戰(zhàn)略,著力將文化產(chǎn)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)培育的成效顯著，其文化制造業(yè)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，以電視機(jī)制造、包裝印刷、鞭炮焰火生產(chǎn)、雕塑為重點(diǎn)的文化制造業(yè)已成為全省規(guī)模以上文化產(chǎn)業(yè)的主體，同時(shí)又由于貴州文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，仍受到文化產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入等總量不足的瓶頸制約，使得其文化制造業(yè)發(fā)展的穩(wěn)定性和持續(xù)性還較為欠缺。四川、浙江、重慶、安徽和湖南五省市，其高于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均水平的超效率和技術(shù)效率離不開各自對(duì)文化制造業(yè)乃至文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大力推動(dòng)，對(duì)豐富文化資源的有效開發(fā)利用，以及對(duì)科技金融投入產(chǎn)出保持較為合理的規(guī)模。而江西、上海、江蘇、云南和湖北的超效率均值分別為0.863、0.856、0.626、0.535和0.405，皆低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的超效率平均水平，尤其是江蘇、云南和湖北的超效率均值，在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中不僅排名靠后且分值較低，表明這三個(gè)省份在文化制造業(yè)領(lǐng)域提升合理配置科技金融資源的能力和管理水平上面臨相對(duì)更大的緊迫性。江蘇文化制造業(yè)科技金融的投入產(chǎn)出規(guī)模在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份中是最大的，但從“文化+制造業(yè)”上看，江蘇文化大省與制造業(yè)大省優(yōu)勢(shì)沒有得到很好聚合，沒有真正融入制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的大循環(huán)中；云南以“金、木、土、石、布”為核心的特色文化產(chǎn)業(yè)增加值雖已占相當(dāng)比重，但與其他九大業(yè)態(tài)尚未形成齊頭并進(jìn)、多元發(fā)展的局面；湖北還存在文化產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)主體不多不強(qiáng)、規(guī)模不大、發(fā)展不平衡不充分等突出問題,與其在全國(guó)的經(jīng)濟(jì)地位及文化大省的地位不相適應(yīng)。此外，江西文化裝備生產(chǎn)、文化消費(fèi)終端生產(chǎn)等發(fā)展態(tài)勢(shì)較好，但發(fā)展平臺(tái)仍然薄弱，文化資源的轉(zhuǎn)化任務(wù)依然較重；上海的文化制造業(yè)在文化產(chǎn)業(yè)中的比重偏低，并且在文化制造業(yè)科技金融的投入產(chǎn)出規(guī)模上，上海遠(yuǎn)低于同屬于東部地區(qū)的江蘇和浙江，甚至還趕不上西部地區(qū)的四川，與其強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)、金融實(shí)力和文化產(chǎn)業(yè)規(guī)模顯得不太相稱。

2.純技術(shù)效率和規(guī)模效率分析。技術(shù)效率受純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同影響，技術(shù)效率的無效是由純技術(shù)效率或規(guī)模效率的無效引起的。由表2可知，從純技術(shù)效率來看，在五個(gè)時(shí)期，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的純技術(shù)效率均值為0.886，表明在既定的技術(shù)水平與科技金融投入規(guī)模下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)總體上科技金融資源尚未實(shí)現(xiàn)優(yōu)化組合和有效配置，科技金融要素利用程度還未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。從各省份分別來看，江蘇、浙江、四川和貴州四個(gè)省份的純技術(shù)效率均值都為1，表明這四個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融資源配置和要素利用均相對(duì)有效；安徽、湖南和重慶的純技術(shù)效率均值都位于〔0.9,1〕之間，接近DEA有效，表明這三個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融資源配置和要素利用也相對(duì)較為理想。純技術(shù)效率均值都高于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均水平的這七個(gè)省份，能夠較為有效地利用各種文化資源，將本地文化資源較好地進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化開發(fā)。江蘇的地域特色文化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型成效明顯，蘇州絲綢、南京云錦、宜興紫砂等走向時(shí)尚化、國(guó)際化；浙江以桐廬分水制筆業(yè)等為代表的文化制造業(yè)，在全國(guó)的優(yōu)勢(shì)地位突出；四川堅(jiān)持以藏、羌、彝民族文化資源的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)，加快資源整合，合理空間布局，打造各具特色、相互補(bǔ)充、相互融合的民族文化品牌；貴州利用紅色文化、白酒文化、少數(shù)民族文化、三線文化等多種文化資源，圍繞大數(shù)據(jù)、大旅游、大扶貧，通過一系列文化產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)大發(fā)展；安徽深入挖掘淮河文化、皖江文化和徽州文化等豐厚的文化資源，優(yōu)化文化要素供給，文化制造業(yè)主導(dǎo)地位突出；湖南文化產(chǎn)業(yè)以資源轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)整合為重點(diǎn)，醴陵陶瓷、長(zhǎng)沙湘繡、瀏陽(yáng)煙花爆竹等地方特色文化制造業(yè)運(yùn)行態(tài)勢(shì)良好，支撐作用強(qiáng)勁；重慶整合巴渝文化、開埠文化、抗戰(zhàn)文化等各種資源，尋求優(yōu)勢(shì)，打造獨(dú)具特色的文化產(chǎn)業(yè)品牌。而江西、上海、云南和湖北的純技術(shù)效率均值各為0.852、0.840、0.708、0.496，均低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的純技術(shù)效率平均水平，特別是云南和湖北的純技術(shù)效率均值，在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中不僅排名靠后且差距相對(duì)較大，表明這兩個(gè)省份文化制造業(yè)的科技金融資源配置效率和要素利用程度亟待提高。江西、云南和湖北三個(gè)省份的文化資源同樣十分豐富，但其文化資源優(yōu)勢(shì)尚未充分轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，在文化資源的創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新性發(fā)展方面顯得相對(duì)薄弱。上海則存在資金、技術(shù)、人才、管理等優(yōu)勢(shì)尚未轉(zhuǎn)化為科技金融支持的效率優(yōu)勢(shì)的問題。

從規(guī)模效率來看，在五個(gè)時(shí)期長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的規(guī)模效率均值為0.878，表明在既定的技術(shù)水平下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)的科技金融支持總體而言是規(guī)模無效的，科技金融投入規(guī)模還不夠合理，尚未與科技金融產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)最優(yōu)匹配。從各省份分別來看，只有四川的規(guī)模效率均值達(dá)到1，表明四川文化制造業(yè)的科技金融支持是規(guī)模有效的，這與四川加快建設(shè)文化強(qiáng)省，通過國(guó)家和省級(jí)文化產(chǎn)業(yè)扶持政策引導(dǎo)，使得文化產(chǎn)業(yè)對(duì)社會(huì)資本的集聚作用明顯增強(qiáng)，固定資產(chǎn)投資快速增長(zhǎng)，文化產(chǎn)業(yè)投資比重逐年提高有較大的關(guān)系；上海、浙江、安徽、湖南和重慶的規(guī)模效率均值都在〔0.9,1〕之間，接近規(guī)模有效，主要原因可能在于這五個(gè)省份在文化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的要求下，更加重視文化新業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式的培育和發(fā)展，從而促進(jìn)了規(guī)模效率的提高；而江西、湖北、云南、貴州和江蘇的規(guī)模效率均值分別為0.856、0.809、0.791、0.738和0.626，均低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的規(guī)模效率平均水平，處于規(guī)模無效的區(qū)間。中西部地區(qū)的江西、湖北、云南和貴州四個(gè)省份，其文化制造業(yè)發(fā)展普遍存在融資困難、渠道單一、投入不足等問題，因而有礙于科技金融投入規(guī)模的擴(kuò)大，從而不利于規(guī)模效率的提升。東部地區(qū)的江蘇則面臨工藝美術(shù)生產(chǎn)、文化用品制造等傳統(tǒng)文化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩、效益下滑等問題，因而影響了科技金融產(chǎn)出的增加，同樣導(dǎo)致了規(guī)模效率的降低。

進(jìn)一步從2016—2017年的規(guī)模收益情況看，除浙江、安徽、江西、四川和貴州的規(guī)模收益呈不變狀態(tài)以外，上海、江蘇和湖南的規(guī)模收益呈遞減狀態(tài)，表明其科技金融投入規(guī)模擴(kuò)大的比率大于科技金融產(chǎn)出增加的比率，科技金融產(chǎn)出有待增加；湖北、重慶和云南的規(guī)模收益呈遞增狀態(tài)，表明其科技金融投入規(guī)模擴(kuò)大的比率小于科技金融產(chǎn)出增加的比率，科技金融投入規(guī)模尚需加大。綜合比較看，江蘇、湖北和云南在提升規(guī)模效率上面臨相對(duì)更大的緊迫性。

因此，從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率均值、純技術(shù)效率均值和規(guī)模效率均值的對(duì)比看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體上的技術(shù)效率無效顯然是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率均無效共同導(dǎo)致的，尤其是后者的制約作用相對(duì)更大一些。由圖1可見，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在各個(gè)時(shí)期的各種效率均值都呈現(xiàn)先上升后下降再上升的N型波動(dòng)，尤其是2014—2015年以后更是同跌同漲，更加直觀地反映出純技術(shù)效率和規(guī)模效率對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)效率的影響關(guān)系。純技術(shù)效率無效的原因可能主要在于，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)領(lǐng)域由市場(chǎng)決定科技金融資源配置的機(jī)制總體來說尚未完全培育成熟，銀行資金、社會(huì)資金等科技金融資源未能充分參與文化制造業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)；而規(guī)模效率無效的原因可能是，隨著近年來我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，人們對(duì)文化制造業(yè)產(chǎn)品的消費(fèi)需求也不斷變化升級(jí)，然而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體上尚未實(shí)現(xiàn)文化制造業(yè)產(chǎn)品的有效供給，未能充分適應(yīng)和匹配新的市場(chǎng)需求，或者文化制造業(yè)所需的研發(fā)、新產(chǎn)品開發(fā)等資金還存在缺口。

（二）效率動(dòng)態(tài)分析

根據(jù)Malmquist指數(shù)的測(cè)算方法，本文采用五個(gè)時(shí)期的連續(xù)數(shù)據(jù)，利用DEAP2.1軟件得出2012—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份Malmquist指數(shù)平均值及其分解值（即技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)變化指數(shù)），結(jié)果如表3和圖2所示。由此可以將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份文化制造業(yè)科技金融支持的效率情況從動(dòng)態(tài)上進(jìn)行總體評(píng)價(jià)和個(gè)體差異分析，從而為其效率提升進(jìn)一步提供依據(jù)。

當(dāng)Malmquist指數(shù)小于1時(shí)，表明從t時(shí)期到t+1時(shí)期發(fā)生了全要素生產(chǎn)率的負(fù)增長(zhǎng)。由表3可知，在五個(gè)時(shí)期，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的Malmquist指數(shù)平均值為0.944，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，即文化制造業(yè)科技金融支持的全要素生產(chǎn)率整體上呈下降態(tài)勢(shì)。從各省份分別來看，湖北、江西、云南、貴州、四川、上海和浙江的Malmquist指數(shù)平均值分別為1.167、1.064、1.064、1.026、1.022、0.984和0.972，均高于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的Malmquist指數(shù)平均水平。尤其是作為中西部地區(qū)省份的湖北、江西、云南、貴州和四川，其Malmquist指數(shù)平均值都大于1，排名長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶前五位，增長(zhǎng)幅度分別為16.7%、6.4%、6.4%、2.6%、2.2%，表明這五個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)正增長(zhǎng)，即文化制造業(yè)科技金融支持的全要素生產(chǎn)率都趨于上升，主要原因可能是這五個(gè)省份在文化強(qiáng)省戰(zhàn)略的推動(dòng)下，文化產(chǎn)業(yè)取得了快速發(fā)展，文化投資和消費(fèi)水平也隨之提高，反過來又促進(jìn)了文化制造業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，從而帶來了全要素生產(chǎn)率的提高。而江蘇、安徽、湖南和重慶的Malmquist指數(shù)平均值分別為0.921、0.872、0.726和0.687，皆低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的Malmquist指數(shù)平均水平，表明這四個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。特別是同樣屬于中西部地區(qū)省份的安徽、湖南和重慶，其Malmquist指數(shù)平均值卻排名長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶后三位，主要原因可能在于這三個(gè)省份的文化產(chǎn)業(yè)逐漸從初級(jí)階段進(jìn)入到轉(zhuǎn)型升級(jí)的發(fā)展時(shí)期，文化產(chǎn)品創(chuàng)新能力不夠強(qiáng)、科技含量不夠高等深層次問題愈發(fā)顯現(xiàn)出來，成為制約其文化制造業(yè)乃至文化產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要因素，相應(yīng)地也影響了全要素生產(chǎn)率的提升。至于東部地區(qū)的上海、浙江和江蘇，雖然為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的三個(gè)文化大省，但同樣面臨上述問題的挑戰(zhàn)。結(jié)合前文所做的技術(shù)效率分析，可見長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)科技金融支持的技術(shù)效率尤其是全要素生產(chǎn)率變化存在較為顯著的地區(qū)差異：技術(shù)效率較低的湖北、江西、云南和貴州的全要素生產(chǎn)率已表現(xiàn)出提升勢(shì)頭，而技術(shù)效率較高的安徽、湖南和重慶反而出現(xiàn)比較明顯的全要素生產(chǎn)率下降的趨勢(shì)。

表3 2012—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的Malmquist指數(shù)平均值及其分解

由于Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)變化指數(shù)，因此從指數(shù)分解來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在五個(gè)時(shí)期的技術(shù)效率變化指數(shù)均值和技術(shù)變化指數(shù)均值分別為1.084、0.871。從技術(shù)效率變化指數(shù)看，除湖南和重慶外，其余9個(gè)省份的技術(shù)效率變化指數(shù)均值都大于1，包括長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的所有東部地區(qū)省份。湖南和重慶的技術(shù)效率呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)與其文化產(chǎn)業(yè)增速放緩密切相關(guān)，湖南文化產(chǎn)業(yè)增加值在“十二五”初期邁過千億元大關(guān)后增速放緩，重慶文化產(chǎn)業(yè)也面臨提速發(fā)展的現(xiàn)實(shí)要求。從技術(shù)變化指數(shù)看，僅有四川的技術(shù)變化指數(shù)均值大于1，這得益于近年來四川堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，全面提升自主創(chuàng)新能力，文化與科技融合發(fā)展，文化企業(yè)科技含量逐年提升?？梢?，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)科技金融支持的全要素生產(chǎn)率負(fù)增長(zhǎng)主要是由于絕大多數(shù)省份文化制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步滯后，反映出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在文化制造業(yè)領(lǐng)域科技創(chuàng)新還不足、技術(shù)水平仍不高，亟須穩(wěn)步加強(qiáng)科技創(chuàng)新和提升技術(shù)水平。由圖2可見，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在各個(gè)變化時(shí)期的Malmquist指數(shù)平均值呈倒N型波動(dòng)，特別是2013—2015年以后的年份，與呈倒V型走勢(shì)的技術(shù)變化指數(shù)均值頗為相似，而其余各效率變化指數(shù)均值大致呈正V型變動(dòng)，更加直觀地反映出技術(shù)進(jìn)步滯后對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)率負(fù)增長(zhǎng)的影響關(guān)系?？萍紕?chuàng)新不足和技術(shù)水平不高的原因主要在于文化制造業(yè)集中了較多采用傳統(tǒng)技術(shù)的子行業(yè)，因而現(xiàn)代科技尚未實(shí)現(xiàn)大范圍覆蓋，文化制造業(yè)產(chǎn)品科技含量不高。與此同時(shí)，技術(shù)效率變化對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了正向的推進(jìn)作用，反映出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在文化制造業(yè)領(lǐng)域合理配置科技金融資源的能力和管理水平總體上呈上升趨勢(shì)，但對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響尚未發(fā)揮主導(dǎo)作用。

由于技術(shù)效率變化指數(shù)是純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)的乘積，因此進(jìn)一步從技術(shù)效率變化指數(shù)分解來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的純技術(shù)效率變化指數(shù)均值和規(guī)模效率變化指數(shù)均值分別為1.048、1.035，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)的科技金融資源配置效率和要素利用程度總體上趨于上升，同時(shí)要素投入規(guī)模的合理化程度總體而言也正在提高。顯然，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率正增長(zhǎng)是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率的正增長(zhǎng)共同貢獻(xiàn)的，且前者的貢獻(xiàn)稍大。與靜態(tài)效率的有關(guān)分析相對(duì)應(yīng)，純技術(shù)效率正增長(zhǎng)可能主要由于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)領(lǐng)域總體來說由市場(chǎng)決定科技金融資源配置的機(jī)制愈發(fā)完善，各類科技金融資源參與文化制造業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)的程度越來越深；而規(guī)模效率正增長(zhǎng)則可能是因?yàn)殚L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體上文化制造業(yè)產(chǎn)品的有效供給正在增強(qiáng)，能更好地適應(yīng)和匹配不斷變化升級(jí)的市場(chǎng)需求，或者文化制造業(yè)投入資金的缺口問題正得到改善。

（三）文化制造業(yè)科技金融支持效率的影響因素分析

為了消除量綱不同和數(shù)量級(jí)的差異所帶來的影響，基于2013—2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，先對(duì)自變量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。然后運(yùn)用Stata14.0軟件對(duì)文化制造業(yè)科技金融支持效率的影響因素進(jìn)行Tobit回歸，結(jié)果如表4所示。

表4 Tobit回歸結(jié)果

首先，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)文化制造業(yè)科技金融支持效率的影響系數(shù)為-0.4160468，t值為-2.40，在5%的顯著性水平下顯著，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與科技金融支持效率呈負(fù)相關(guān)。這可能是由于高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平帶來的資金、技術(shù)、人才、管理等優(yōu)勢(shì)尚未轉(zhuǎn)化為科技金融支持的效率優(yōu)勢(shì)，而對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低的中西部地區(qū)省份而言，仍可以豐富的文化資源和良好的生態(tài)為基礎(chǔ)并發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)，獲得較高水平和較快增長(zhǎng)速度的科技金融支持效率，甚至超越經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的東部地區(qū)省份。

其次，產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模對(duì)文化制造業(yè)科技金融支持效率的影響系數(shù)為-0.2363901，t值為-3.05，在1%的顯著性水平下顯著，表明產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模與科技金融支持效率也呈負(fù)相關(guān)，可能的原因是隨著文化產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模的不斷擴(kuò)大，文化消費(fèi)需求愈發(fā)個(gè)性化、多元化，然而文化制造業(yè)的有效供給仍然不足，尚未充分滿足日益變化升級(jí)的文化消費(fèi)需求，從而相應(yīng)地減少了科技金融產(chǎn)出并導(dǎo)致科技金融支持效率的降低。從2016—2017年上海、江蘇兩個(gè)東部發(fā)達(dá)地區(qū)的規(guī)模收益卻呈現(xiàn)遞減看，上述解釋能在一定程度上得到印證。

再次，金融發(fā)展程度對(duì)文化制造業(yè)科技金融支持效率的影響系數(shù)為0.4106406，t值為2.00，在10%的顯著性水平下顯著，表明金融發(fā)展程度與科技金融支持效率呈正相關(guān)，原因可能在于金融發(fā)展程度越高，金融機(jī)構(gòu)和金融工具的種類、數(shù)量越多，就愈有可能為文化制造業(yè)提供更多的融資資源，從而愈加有利于增加科技金融產(chǎn)出。雖然從實(shí)踐看，文化制造業(yè)科技金融投入中企業(yè)自籌資金往往占最大比重，但來自于銀行等金融機(jī)構(gòu)的資金對(duì)文化制造業(yè)正發(fā)揮越來越重要的支持作用。

最后，政府支持力度對(duì)文化制造業(yè)科技金融支持效率的影響系數(shù)為0.0917179，t值為1.74，同樣在10%的顯著性水平下是顯著的，表明政府支持力度與科技金融支持效率也呈正相關(guān)，其中的原因可能是政府對(duì)于文化產(chǎn)業(yè)的支持力度越大，財(cái)政資金進(jìn)入文化產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域并轉(zhuǎn)化為科技金融投入越多，對(duì)文化制造業(yè)的研發(fā)和科技金融產(chǎn)出的支持作用就越強(qiáng)。財(cái)政資金對(duì)文化制造業(yè)的科技金融支持主要是起引導(dǎo)扶持作用，隨著各省份對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的政府支持力度不斷加大，財(cái)政資金對(duì)于科技金融支持效率的提升效應(yīng)已逐漸顯現(xiàn)出來。

四、結(jié)論與建議

從技術(shù)效率的靜態(tài)分析可知，在2012—2017年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)的科技金融支持效率總體上是DEA無效的，這是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率均無效共同導(dǎo)致，尤其是后者的制約作用相對(duì)更大一些，反映出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)總體而言不僅科技金融資源尚未實(shí)現(xiàn)優(yōu)化組合和有效配置，科技金融要素利用程度還未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，而且科技金融投入規(guī)模也不夠合理，尚未與科技金融產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)最優(yōu)匹配。

從Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析可知，在2012—2017年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)科技金融支持的全要素生產(chǎn)率整體上呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，這主要是由長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶絕大多數(shù)省份文化制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步滯后所導(dǎo)致，而技術(shù)效率變化對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了正向的推進(jìn)作用，但尚未發(fā)揮主導(dǎo)作用。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率正增長(zhǎng)是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率的正增長(zhǎng)共同貢獻(xiàn)，且前者的貢獻(xiàn)稍大一些。

由效率的靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析可見，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)科技金融支持的技術(shù)效率尤其是全要素生產(chǎn)率變化存在較為顯著的地區(qū)差異，其中東部地區(qū)省份相對(duì)居中，而中西部地區(qū)省份大致處于兩端，效率差異更為明顯。效率地區(qū)差異的存在反映出加強(qiáng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域協(xié)調(diào)合作的必要性。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模對(duì)文化制造業(yè)的科技金融支持效率產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用，而金融發(fā)展程度和政府支持力度對(duì)其具有顯著的正向作用。若僅從各自變量系數(shù)的絕對(duì)值大小看，則經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和金融發(fā)展程度對(duì)科技金融支持效率的影響程度相對(duì)更大；若僅根據(jù)是否呈正向作用考慮，顯然金融發(fā)展程度和政府支持力度是提高科技金融支持效率的兩個(gè)主要影響因素。

上述研究結(jié)論表明，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在文化制造業(yè)發(fā)展的科技金融支持過程中，仍存在規(guī)模效率水平不高、技術(shù)進(jìn)步滯后、區(qū)域效率失衡等突出問題。針對(duì)這些問題，并結(jié)合科技金融支持效率的影響因素分析所提供的啟示，本文提出建議如下。

一是加大文化制造業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革力度，不斷增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)有效供給。研究表明，為提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)的科技金融支持效率，特別需要從提升規(guī)模效率入手加以改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)科技金融投入規(guī)模與科技金融產(chǎn)出的最優(yōu)匹配。而提升規(guī)模效率的一個(gè)重要著力點(diǎn)，就是要增強(qiáng)文化制造業(yè)產(chǎn)品的有效供給。為此，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶應(yīng)切實(shí)加大文化制造業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革力度，完善科技創(chuàng)新人才激勵(lì)機(jī)制，通過技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新形成更高品質(zhì)且更具吸引力的文化制造業(yè)產(chǎn)品的有效供給，在日漸注重更高層次精神追求和情感體驗(yàn)的文化消費(fèi)市場(chǎng)中，不僅積極適應(yīng)消費(fèi)、滿足需求，而且主動(dòng)引導(dǎo)消費(fèi)、創(chuàng)造需求。

二是加強(qiáng)文化制造業(yè)科技創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化，促進(jìn)科技與產(chǎn)業(yè)深度融合。研究表明，技術(shù)進(jìn)步發(fā)展滯后，是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶絕大多數(shù)省份文化制造業(yè)科技金融支持過程中的一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)。為提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)科技金融支持的全要素生產(chǎn)率，應(yīng)重視以數(shù)字技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為代表的現(xiàn)代科技在文化制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，不僅要加大文化制造業(yè)科技創(chuàng)新投入，加強(qiáng)對(duì)各類文化制造業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)的扶持力度，而且要強(qiáng)化文化制造業(yè)科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化，充分釋放以高校和科研院所為主體的知識(shí)創(chuàng)新體系所蘊(yùn)藏的巨大潛力，促進(jìn)科技與文化制造業(yè)的深度融合，推動(dòng)文化制造業(yè)提高應(yīng)用先進(jìn)工藝、技術(shù)和裝備的能力，使其培育出更多具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的高新技術(shù)文化制造業(yè)產(chǎn)品。

三是強(qiáng)化區(qū)域協(xié)調(diào)合作，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和互利共贏。研究表明，區(qū)域效率失衡顯然不利于形成合力實(shí)現(xiàn)整體推進(jìn)，從而制約長(zhǎng)江文化產(chǎn)業(yè)帶的建設(shè)和發(fā)展。為共同打造長(zhǎng)江文化產(chǎn)業(yè)帶，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份應(yīng)自覺樹立“一盤棋”的發(fā)展理念，無論經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低，切實(shí)推動(dòng)和加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作，提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)發(fā)展的系統(tǒng)性和協(xié)調(diào)性，提高區(qū)域內(nèi)資源配置效率和要素利用程度，不僅充分發(fā)揮東部地區(qū)省份的資金、技術(shù)、人才、管理等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也充分利用好中西部地區(qū)省份的文化資源、生態(tài)等優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)實(shí)現(xiàn)東中西部?jī)?yōu)勢(shì)互補(bǔ)、互動(dòng)合作以及互利共贏，使區(qū)域文化制造業(yè)的科技金融支持效率得到整體提升，從而促進(jìn)長(zhǎng)江文化產(chǎn)業(yè)帶的建設(shè)，更好地發(fā)揮長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)和輻射作用。

四是加快推進(jìn)金融服務(wù)創(chuàng)新，著力提升金融發(fā)展水平。研究表明，金融發(fā)展程度是提高文化制造業(yè)科技金融支持效率的一個(gè)關(guān)鍵影響因素。強(qiáng)大的資本保障，有利于創(chuàng)造出高技術(shù)和高品質(zhì)的文化制造業(yè)產(chǎn)品，因而文化制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展迫切需要金融機(jī)構(gòu)的大力支持。雖然目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技金融資源主要來源于文化制造業(yè)企業(yè)的自籌資金，但從產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的需求看，需要不斷拓寬科技金融的資金來源渠道，在繼續(xù)重視政府財(cái)政資金投入的同時(shí)，特別需要大力開拓各類金融機(jī)構(gòu)的融資新渠道。為此，應(yīng)大力推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)尤其是銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)與文化制造業(yè)企業(yè)的合作，通過其信貸產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程、融資形式等多方面的金融服務(wù)創(chuàng)新，著力提升金融發(fā)展水平，切實(shí)增強(qiáng)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)發(fā)展的支持作用。

注釋：

①2018年5月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中宣部聯(lián)合發(fā)出《關(guān)于加強(qiáng)和規(guī)范文化產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)工作的通知》（國(guó)統(tǒng)字〔2018〕58號(hào)），要求各地區(qū)“繼續(xù)統(tǒng)一使用文化產(chǎn)業(yè)概念”。但實(shí)際上，上述文化產(chǎn)業(yè)是文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的簡(jiǎn)稱，它是指為社會(huì)公眾提供文化產(chǎn)品和文化相關(guān)產(chǎn)品的生產(chǎn)活動(dòng)的集合，《文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)分類（2018）》仍繼續(xù)沿用這一定義。因此，本文中的文化產(chǎn)業(yè)即指文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

②按照行業(yè)分類，文化產(chǎn)業(yè)可分為文化制造業(yè)、文化批發(fā)零售業(yè)以及文化服務(wù)業(yè)。

③根據(jù)《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒—2017》的分類，文化制造業(yè)包括以下16個(gè)子行業(yè)：工藝美術(shù)品的制造；園林、陳設(shè)藝術(shù)及其他陶瓷制品制造；印刷復(fù)制服務(wù)；辦公用品的制造；樂器的制造；玩具的制造；游藝器材及娛樂用品的制造；視聽設(shè)備的制造；焰火、鞭炮產(chǎn)品制造；文化用紙的制造；文化用油墨顏料的制造；文化用化學(xué)品的制造；其他文化用品的制造；印刷專用設(shè)備的制造；廣播電視電影專用設(shè)備的制造；其他文化專用設(shè)備的制造。

④2017年我國(guó)文化批發(fā)零售業(yè)、文化服務(wù)業(yè)分別實(shí)現(xiàn)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入27502.47億元、50251.47億元，各占全國(guó)文化產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的20.83%、38.05%。這些數(shù)據(jù)均依據(jù)《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒—2018》的相關(guān)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得出。

⑤根據(jù)歷年《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)，文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的資金來源按規(guī)模由大到小依次為自籌資金、國(guó)內(nèi)貸款、國(guó)家預(yù)算資金、其他資金、利用外資，但該年鑒未統(tǒng)計(jì)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的資金來源。參考近幾年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)，企業(yè)或規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的資金來源按規(guī)模由大到小依次為企業(yè)資金、政府資金、其他資金、國(guó)外資金。

⑥根據(jù)《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒—2018》的解釋，規(guī)模以上文化制造業(yè)企業(yè)是指《文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)分類（2012）》所規(guī)定行業(yè)范圍內(nèi)，年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入在2000萬元及以上的工業(yè)企業(yè)法人。

⑦除規(guī)模以上文化制造業(yè)企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入數(shù)據(jù)外，全國(guó)及長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的其余數(shù)據(jù)均依據(jù)《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒—2018》的相關(guān)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得出。

⑧全面反映我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的權(quán)威統(tǒng)計(jì)資料主要是自2013年起每年出版發(fā)行的《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，故本文研究的樣本時(shí)期以2012年為起點(diǎn)。

⑨根據(jù)實(shí)證結(jié)果，貴州在五個(gè)時(shí)期的超效率值分別為0.453、3.378、0.238、2.967、1.027，在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份中分別排第9、1、11、1、5名。