文化制造業(yè)的科技金融支持效率及其影響因素研究
——基于長江經(jīng)濟(jì)帶省際面板數(shù)據(jù)

廖繼勝 劉志虹 鄭也夫

基于2012—2017年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份的面板數(shù)據(jù)，運用DEA及其擴(kuò)展模型以及Malmquist指數(shù)對文化制造業(yè)的科技金融支持效率進(jìn)行靜態(tài)、動態(tài)的測度，并利用Tobit模型對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，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其具有顯著的正向作用。

一、引言

文化產(chǎn)業(yè)①被譽為21世紀(jì)的朝陽產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展水平已成為衡量一個國家或地區(qū)軟實力的重要標(biāo)志。2017年《國家“十三五”時期文化發(fā)展改革規(guī)劃綱要》（以下簡稱《綱要》）明確提出：“圍繞‘一帶一路’建設(shè)、京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展等國家戰(zhàn)略，加強(qiáng)重點文化產(chǎn)業(yè)帶建設(shè)?！逼渲械拈L江經(jīng)濟(jì)帶橫貫我國東中西三大區(qū)域，覆蓋11個省市，經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)高于全國平均水平，經(jīng)濟(jì)帶動作用強(qiáng)、輻射范圍廣，在我國發(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)，是長江經(jīng)濟(jì)帶推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，堅持走生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展之路的一項重要舉措。《綱要》還提出：“依托國家級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)的競爭力。在文化產(chǎn)業(yè)的三大類別②中，文化制造業(yè)③的R&D活動最多、創(chuàng)新活力最強(qiáng)、科技含量最高。2017年，我國文化制造業(yè)實現(xiàn)主營業(yè)務(wù)收入54300.53億元，占全國文化產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的41.12%。根據(jù)主營業(yè)務(wù)收入來看，文化制造業(yè)仍占我國文化產(chǎn)業(yè)的最大比重④。促進(jìn)文化制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，不僅對于實現(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，也是我國實施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略不可或缺的一部分。

實現(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€具有中國特色的金融業(yè)態(tài)［1］，主要是指科技企業(yè)的整個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)，融資活動的參與者包括政府、企業(yè)、市場、社會中介機(jī)構(gòu)以及其他社會團(tuán)體［2］。科技金融是政策性金融和商業(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)合三個領(lǐng)域［3］?？萍冀鹑谑菍嵤┛萍紕?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，更通過融資推動科技創(chuàng)新并以此促進(jìn)社會經(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，因為它是由于文化產(chǎn)品的生產(chǎn)過程而帶動相關(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［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、動漫產(chǎn)業(yè)園以及工業(yè)設(shè)計為主要表現(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方式和消費動力，加速了消費熱點的轉(zhuǎn)換［6］。國外有些學(xué)者就文化對產(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)生涯和市場六個方面，對文化在產(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)集聚等角度對文化制造業(yè)進(jìn)行的一些專門研究，如韓東林等運用DEA-Malmquist指數(shù)法對我國中部地區(qū)文化制造業(yè)的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了評價和分析［9］；馬立平和鮑鑫利用三個測度指標(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)，因而本文以長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份為研究樣本，以2012—2017年為樣本區(qū)間，運用DEA及其擴(kuò)展模型（超效率模型）以及Malmquist指數(shù)對文化制造業(yè)的科技金融支持效率分別進(jìn)行靜態(tài)、動態(tài)的測度與差異分析，并利用Tobit模型對其影響因素進(jìn)行回歸分析，以便為長江經(jīng)濟(jì)帶提出相應(yīng)對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（簡稱DEA）方法是根據(jù)多項投入指標(biāo)和多項產(chǎn)出指標(biāo)對同類型決策單元進(jìn)行相對有效性評價的非參數(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模型測度長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率。并且通過計算DEA有效決策單元的超效率值，對長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份的技術(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模型無法對連續(xù)時期進(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年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率變化情況。Malmquist指數(shù)模型測度的動態(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比關(guān)系。因此，為全面準(zhǔn)確地評價長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份文化制造業(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)的評價指標(biāo)。根據(jù)指標(biāo)選取的整體性、客觀性、可測性及簡明性原則，在科技金融的投入指標(biāo)方面，選取新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（x1）、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出（x2）及固定資產(chǎn)投資額（x3）⑤三個指標(biāo)，這三個指標(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)費支出和R&D經(jīng)費內(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）和專利申請數(shù)（y2）兩個指標(biāo)。其中，專利申請數(shù)是科技活動成果的重要反映，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)。上述五個指標(biāo)能夠從投入和產(chǎn)出兩個方面對這11個省份文化制造業(yè)的科技金融支持效率進(jìn)行較為全面和客觀的測度，涵蓋對科技活動的研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化等主要階段的評價，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對所選指標(biāo)進(jìn)行Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗，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。

就長江經(jīng)濟(jì)帶而言，2017年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份的文化制造業(yè)、文化批發(fā)零售業(yè)、文化服務(wù)業(yè)分別實現(xiàn)主營業(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共實現(xiàn)主營業(yè)務(wù)收入20640.43億元，占文化制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的82.74%。就全國而言，2017年我國規(guī)模以上文化制造業(yè)企業(yè)共實現(xiàn)主營業(yè)務(wù)收入46077.50億元，占文化制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的84.86%⑦。顯然，根據(jù)主營業(yè)務(wù)收入來看，無論是全國還是長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份，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，本文對各個投入產(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《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》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，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)值被截斷，為避免出現(xiàn)OLS回歸導(dǎo)致參數(shù)估計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個省份t時期文化制造業(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為模型所要估計的未知參數(shù)向量；ui為個體效應(yīng)；擾動項。

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；對于作為解釋變量的四個影響因素，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)能全面反映一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體水平，而文化消費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支出衡量產(chǎn)業(yè)需求規(guī)模，該指標(biāo)能反映人們在文化產(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)的一個窄的衡量指標(biāo)來揭示中國各地區(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文化產(chǎn)業(yè)的財政支持力度，而文化產(chǎn)業(yè)投資充滿著高風(fēng)險性，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《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份的統(tǒng)計年鑒，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政支出的比重兩個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了適當(dāng)計算。

三、實證結(jié)果及分析

（一）效率靜態(tài)分析

本文采用DEAP2.1軟件分別計算得出在2012—2013 年、2013—2014 年、2014—2015 年、2015—2016年、2016—2017年五個時期（以下簡稱五個時期）長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份文化制造業(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軟件測算得到相應(yīng)的超效率，在五個時期效率的平均值如表2和圖1所示。由此可以將長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份文化制造業(yè)科技金融支持的效率情況從靜態(tài)上進(jìn)行總體評價和個體差異分析，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，在五個時期，長江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率均值為0.779，表明長江經(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年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份文化制造業(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，這六個省份超效率均值都高于長江經(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。其中，貴州是六個省份中唯一的技術(shù)效率均值低于長江經(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)在貴州各個時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)效率離不開各自對文化制造業(yè)乃至文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大力推動，對豐富文化資源的有效開發(fā)利用，以及對科技金融投入產(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，在長江經(jīng)濟(jì)帶中不僅排名靠后且分值較低，表明這三個省份在文化制造業(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)模在長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份中是最大的，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)勢沒有得到很好聚合，沒有真正融入制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的大循環(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)、文化消費終端生產(chǎn)等發(fā)展態(tài)勢較好，但發(fā)展平臺仍然薄弱，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，在五個時期，長江經(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，長江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)總體上科技金融資源尚未實現(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、四川和貴州四個省份的純技術(shù)效率均值都為1，表明這四個省份文化制造業(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較為理想。純技術(shù)效率均值都高于長江經(jīng)濟(jì)帶平均水平的這七個省份，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、宜興紫砂等走向時尚化、國際化；浙江以桐廬分水制筆業(yè)等為代表的文化制造業(yè)，在全國的優(yōu)勢地位突出；四川堅持以藏、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)項目帶動地區(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，醴陵陶瓷、長沙湘繡、瀏陽煙花爆竹等地方特色文化制造業(yè)運行態(tài)勢良好，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，打造獨具特色的文化產(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，在長江經(jīng)濟(jì)帶中不僅排名靠后且差距相對較大，表明這兩個省份文化制造業(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、云南和湖北三個省份的文化資源同樣十分豐富，但其文化資源優(yōu)勢尚未充分轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，在文化資源的創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新性發(fā)展方面顯得相對薄弱。上海則存在資金、技術(shù)、人才、管理等優(yōu)勢尚未轉(zhuǎn)化為科技金融支持的效率優(yōu)勢的問題。

從規(guī)模效率來看，在五個時期長江經(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，通過國家和省級文化產(chǎn)業(yè)扶持政策引導(dǎo)，使得文化產(chǎn)業(yè)對社會資本的集聚作用明顯增強(qiáng)，固定資產(chǎn)投資快速增長，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省份在文化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的要求下，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)模效率上面臨相對更大的緊迫性。

因此，從長江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率均值、純技術(shù)效率均值和規(guī)模效率均值的對比看，長江經(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更大一些。由圖1可見，長江經(jīng)濟(jì)帶在各個時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，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)模效率對長江經(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，長江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)領(lǐng)域由市場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；而規(guī)模效率無效的原因可能是，隨著近年來我國文化產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，人們對文化制造業(yè)產(chǎn)品的消費需求也不斷變化升級，然而長江經(jīng)濟(jì)帶整體上尚未實現(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）效率動態(tài)分析

根據(jù)Malmquist指數(shù)的測算方法，本文采用五個時期的連續(xù)數(shù)據(jù)，利用DEAP2.1軟件得出2012—2017年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份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。由此可以將長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份文化制造業(yè)科技金融支持的效率情況從動態(tài)上進(jìn)行總體評價和個體差異分析，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，表明從t時期到t+1時期發(fā)生了全要素生產(chǎn)率的負(fù)增長。由表3可知，在五個時期，長江經(jīng)濟(jì)帶的Malmquist指數(shù)平均值為0.944，表明長江經(jīng)濟(jì)帶的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)負(fù)增長，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。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，排名長江經(jīng)濟(jì)帶前五位，增長幅度分別為16.7%、6.4%、6.4%、2.6%、2.2%，表明這五個省份的全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)正增長，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省份在文化強(qiáng)省戰(zhàn)略的推動下，文化產(chǎn)業(yè)取得了快速發(fā)展，文化投資和消費水平也隨之提高，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，皆低于長江經(jīng)濟(jì)帶的Malmquist指數(shù)平均水平，表明這四個省份的全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)負(fù)增長。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)平均值卻排名長江經(jīng)濟(jì)帶后三位，主要原因可能在于這三個省份的文化產(chǎn)業(yè)逐漸從初級階段進(jìn)入到轉(zhuǎn)型升級的發(fā)展時期，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，雖然為長江經(jīng)濟(jì)帶文化產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的三個文化大省，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。

表3 2012—2017年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份的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，長江經(jīng)濟(jì)帶在五個時期的技術(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個省份的技術(shù)效率變化指數(shù)均值都大于1，包括長江經(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定實施創(chuàng)新驅(qū)動發(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，長江經(jīng)濟(jì)帶在各個變化時期的Malmquist指數(shù)平均值呈倒N型波動，特別是2013—2015年以后的年份，與呈倒V型走勢的技術(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，更加直觀地反映出技術(shù)進(jìn)步滯后對長江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)率負(fù)增長的影響關(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，技術(shù)效率變化對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了正向的推進(jìn)作用，反映出長江經(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，但對于全要素生產(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，長江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率正增長是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率的正增長共同貢獻(xiàn)的，且前者的貢獻(xiàn)稍大。與靜態(tài)效率的有關(guān)分析相對應(yīng)，純技術(shù)效率正增長可能主要由于長江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)領(lǐng)域總體來說由市場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)新活動的程度越來越深；而規(guī)模效率正增長則可能是因為長江經(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的市場需求，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)量級的差異所帶來的影響，基于2013—2017年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份的面板數(shù)據(jù)，先對自變量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。然后運用Stata14.0軟件對文化制造業(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)勢尚未轉(zhuǎn)化為科技金融支持的效率優(yōu)勢，而對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低的中西部地區(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，獲得較高水平和較快增長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，文化消費需求愈發(fā)個性化、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的文化消費需求，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于文化產(chǎn)業(yè)的支持力度越大，財政資金進(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)。財政資金對文化制造業(yè)的科技金融支持主要是起引導(dǎo)扶持作用，隨著各省份對文化產(chǎn)業(yè)的政府支持力度不斷加大，財政資金對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更大一些，反映出長江經(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)出實現(xiàn)最優(yōu)匹配。

從Malmquist指數(shù)的動態(tài)分析可知，在2012—2017年間長江經(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，這主要是由長江經(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。長江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)效率正增長是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率的正增長共同貢獻(xiàn)，且前者的貢獻(xiàn)稍大一些。

由效率的靜態(tài)分析和動態(tài)分析可見，長江經(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其具有顯著的正向作用。若僅從各自變量系數(shù)的絕對值大小看，則經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和金融發(fā)展程度對科技金融支持效率的影響程度相對更大；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主要影響因素。

上述研究結(jié)論表明，長江經(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)模效率的一個重要著力點，就是要增強(qiáng)文化制造業(yè)產(chǎn)品的有效供給。為此，長江經(jīng)濟(jì)帶應(yīng)切實加大文化制造業(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的文化消費市場中，不僅積極適應(yīng)消費、滿足需求，而且主動引導(dǎo)消費、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薄弱環(huán)節(jié)。為提高長江經(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創(chuàng)新體系所蘊藏的巨大潛力，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，實現(xiàn)優(yōu)勢互補(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現(xiàn)整體推進(jìn)，從而制約長江文化產(chǎn)業(yè)帶的建設(shè)和發(fā)展。為共同打造長江文化產(chǎn)業(yè)帶，長江經(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，切實推動和加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作，提升長江經(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，同時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，促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)實現(xiàn)東中西部優(yōu)勢互補(bǔ)、互動合作以及互利共贏，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)長江文化產(chǎn)業(yè)帶的建設(shè)，更好地發(fā)揮長江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)帶動和輻射作用。

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)重視政府財政資金投入的同時，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，切實增強(qiáng)對長江經(jīng)濟(jì)帶文化制造業(yè)發(fā)展的支持作用。

注釋：

①2018年5月，國家統(tǒng)計局、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)計工作的通知》（國統(tǒng)字〔2018〕58號），要求各地區(qū)“繼續(xù)統(tǒng)一使用文化產(chǎn)業(yè)概念”。但實際上，上述文化產(chǎn)業(yè)是文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的簡稱，它是指為社會公眾提供文化產(chǎn)品和文化相關(guān)產(chǎn)品的生產(chǎn)活動的集合，《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)《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒—2017》的分類，文化制造業(yè)包括以下16個子行業(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年我國文化批發(fā)零售業(yè)、文化服務(wù)業(yè)分別實現(xiàn)主營業(yè)務(wù)收入27502.47億元、50251.47億元，各占全國文化產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的20.83%、38.05%。這些數(shù)據(jù)均依據(jù)《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒—2018》的相關(guān)統(tǒng)計計算得出。

⑤根據(jù)歷年《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》的統(tǒng)計，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、國內(nèi)貸款、國家預(yù)算資金、其他資金、利用外資，但該年鑒未統(tǒng)計文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的資金來源。參考近幾年《中國科技統(tǒng)計年鑒》的統(tǒng)計，企業(yè)或規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費內(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、國外資金。

⑥根據(jù)《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒—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)的主營業(yè)務(wù)收入數(shù)據(jù)外，全國及長江經(jīng)濟(jì)帶的其余數(shù)據(jù)均依據(jù)《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒—2018》的相關(guān)統(tǒng)計計算得出。

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

⑨根據(jù)實證結(jié)果，貴州在五個時期的超效率值分別為0.453、3.378、0.238、2.967、1.027，在長江經(jīng)濟(jì)帶11個省份中分別排第9、1、11、1、5名。