数字文化产业集聚对区域经济增长的影响研究

张 肃，李鑫鹏

（长春理工大学科技创新与区域发展研究中心，吉林长春，130022）

一、引言

文化产业在我国经济发展的过程中一直扮演着重要角色，并且未来也将对我国“十四五”时期经济转型发挥重要的作用。在全球化的背景下，文化产业在国际综合国力竞争中的地位愈发凸显。进入信息时代，数字技术快速发展，文化产业也逐渐与数字化技术相结合，迈入了数字文化产业转型的全新时代。2017年4月，文化部《关于推动数字文化产业创新发展的指导意见》的出台，标志着我国第一次从国家政策维度上确立了数字文化产业的相关概念，并由此提出一系列系统性的指导意见。2020年11月，为贯彻落实党中央、国务院关于“十四五”期间实施文化产业数字化战略的决策部署，文化和旅游部印发《关于推动数字文化产业高质量发展的意见》，从多个方面提出2025年数字文化产业的发展目标。这些指导性文件的出台充分显示了新时代下国家对数字文化产业的高度重视，也在一定程度上充分说明了数字文化产业在我国今后经济发展中的重要地位。数字文化产业的集聚发展能更好地推动我国文化软实力的提升，同时由数字文化产业集聚所创造的高社会效益和经济效益也将成为连接人民幸福和国民经济增长之间的关键纽带。在此背景下，探究我国数字文化产业集聚水平与区域经济增长之间的关系具有较强的理论及现实意义。本文收集整理我国31个省市自治区（不包括港澳台）2013—2020年面板数据，结合空间计量方法，对数字文化产业空间集聚及区域溢出效应进行研究，以期为我国数字文化产业空间集聚研究提供参考。

与现有研究相比，本文可能的主要边际贡献在于：以各省市自治区的数字文化专利申请数量为主要指标构建区域熵，以此对数字文化产业集聚水平进行度量，进而研究其对区域经济增长的影响，以期为未来数字文化产业集聚相关研究提供借鉴。

二、作用机理分析

（一）数字文化产业集聚对区域经济增长的直接效应

随着我国科学技术的不断进步，文化与科技渗透融合已是时代的主流选择,文化创新价值驱动整体发展也随之而来。数字文化产业是一种以文化创意内容为基础要素，以数字技术为关键载体开展构思创作、设计生产、推广传播和服务提供的新兴产业，兼具传输安全便捷、绿色低碳、需求兴盛、渗透融合等特点，文化产业与数字技术相结合的发展方式正在成为助推新供给、新消费领域高速成长的主要结构要素，产品涉及众多行业领域，如网络游戏、动漫、数码艺术博物馆等。根据国家统计局发布数据显示，我国规模以上文化及相关产业企业2020年全年实现营业收入98 514亿元，其中文化新业态特征较为明显的16个行业小类实现营业收入31 425亿元。可见以数字技术为载体的文化产业提高了数字技术的边际收益，拓展了科技应用的边界，明显体现了文化创意在经济增长中的作用和影响。陈伟雄（2011）［1］认为，技术进步在推动文化产业价值链的重塑与优化升级、推进文化产业的结构转型与增强文化产业行业竞争力等领域具有显著作用。易华（2017）［2］提出，作为一种新兴经济形态,创意经济已然成为驱动国家经济发展的动力的源泉,而数字化技术与文化创意协同派生出的新商业模式也将成为推进产业结构优化调整的关键路径。

（二）数字文化产业集聚对区域经济增长的空间溢出效应

目前关于数字文化产业集聚及溢出效应的实证研究较少，主要集中在对数字文化产业发展的理论探讨。李凤亮和潘道远（2018）［3］认为，由于文化产业不只是直接进行文化艺术品生产的部门,同样还是能够通过人才、技术、知识、产品的溢出效应广泛传播和扩散文化创意,可以看出现今文化产业更是一种与其他各部门融合创造另一种生产形式和结构体系，撑持经济发展,助力和促动产业结构升级。张立波（2021）［4］从区块链赋能角度出发,指出可以依靠区块链技术重构数字文化产业的价值表达、加强多元主体之间的互信机制以及重梳不同商业架构的商业模式的价值理路,多元主体高效联动共促多区域经济发展。肖宇和夏杰长（2018）［5］通过对比数字文化产业发展较为发达的国家，认为数字文化产业的发展能够较为明显地提高产业带动力、区域辐射力，对区域经济发展起到很好的推进作用。

三、模型建立、变量说明和数据来源

（一）模型建立

为探究数字文化产业集聚对经济增长的影响，借鉴张娜等（2021）［6］的研究。构建如公式（1）所示的柯布道格拉斯生产函数：

因变量Y表示社会经济产出量，自变量A表示社会技术进步的效率函数，自变量K表示社会物质资本的投入量，自变量L表示社会劳动力资本的投入量，α和β为自变量K和L所对应的弹性系数。本文前提假设为C-D生产函数的规模报酬固定不变，由此将（1）式左右两侧分别除以L，则（1）式可重新表示为：

在（2）式的基础上参考胡安军等（2018）［7］的研究，假设（2）式中效率函数A是由多种其他关键要素共同构成，即：

其中，DCIA代表一个区域的数字文化产业集聚水平，Ai0代表可以改变该区域内经济增长水平的其他因素。将公式（2）（3）进行合并，并对合并后的公式左右两侧取对数，得到新计量经济模型，如下：

上述公式中，i表示相应的省市区，t表示相应的年份；被解释变量PGDPit表示不同地区在不同年份下的经济增长水平，DCIAit代表不同地区在不同年份下的数字文化产业集聚水平，Controls为控制变量的合集；β为变量的系数，ε为残差项。

同时，还需要考虑到不同区域内部各空间单元之间所产生的空间相关性会影响最终的测度效果。因此本文选用空间自相关分析方法，从整体和局部两个方位考察全国31个省市区数字文化产业集聚的空间分异格局，并建立简单空间权重矩阵如下：

其中，wij表示空间权重矩阵中不同地区在不同年份下对应的元素，ρ表示空间自回归系数，β和θ表示不同自变量与其各自空间交互项的系数，αi和λt分别代表个体效应和时间效应，εit代表随个体和时间而改变的误差项。

（二）变量说明

1.被解释变量

区域经济增长（PGDP）：本文采用各省市区人均GDP作为对区域经济增长形势的定量评估指标。为消除价格波动对结果的干扰，选择2013年各区域人均GDP指数作为基期，对名义人均GDP采取平减处理。

2.解释变量

目前学界主要是通过计算行业集中度、EG指数、HHI指数和区位熵等来度量区域内的产业集聚水平高低。而相较于其他指标而言，区位熵可以更好地体现出数字文化产业规模差异与地区差异因素。结合本文需求，最终选取区位熵作为数字文化产业的集聚水平的测度指标。区位熵的数值越大，表示区域内数字文化产业集聚现象越明显，集聚的程度也越高，反之同理。以下为区位熵的详细计算公式：

其中，DCIAij表示第i个省市区第j年的数字文化产业区位熵；qij表示第i个省市区第j年申请数字文化专利数，qj表示所有省市区第j年申请数字文化专利数；Qij表示第i个省市区第j年申请专利总数，Qj表示所有省市区第j年申请专利总数。

3.控制变量

（1）实物资本投入（INV）。古典经济增长理论充分证明实物资本投入是推动区域经济增长的关键影响要素，参考单豪杰（2008）［8］对物质资本存量计算，并以2013年为基期推算我国各省市自治区的物质资本存量。

（2）人力资本（HCL）。由内生经济增长理论可知，一个地区的人力资本数量和质量是支撑其区域经济持续增长的根本因素之一。人力资本指标的度量方式有很多种。本文主要参考杨建芳（2006）［9］的研究，受过高等教育的人力资本对经济增长的促进作用较为显著。最终选取各省市自治区每万人中的高等院校在校生数来反映该地区的人力资本水平。

（3）交通基础设施（TRA）。交通基础设施能为区域之间资源交换提供便利条件。刘学华等（2009）［10］研究表明，交通基础设施投资对推动区域经济增长作用明显。本文采用各省市区公路和铁路营业里程之和（公里）来反映该地区交通基础设施建设程度。

（4）政府财政参与度（GOV）。理论上一个新兴产业所能获得的资金支持大部分还是来源于政府的财政支出，政府财政支出越多，该行业获得发展的机会也越多，当地的经济也就更具有发展的活力。政府的财政参与对带动当地经济增长的作用十分明显。由此，采用地区公共财政支出占GDP的比重来衡量政府财政参与度。

（5）城镇化水平（URB）。推进城镇化发展建设是我国自改革开放以来为促进国内经济持续增长而采用的主要手段之一。尤其近年来，随着新型城镇化战略相继实施，中国城镇化水平的提高对区域经济增长发挥推动作用。基于此，借鉴蔺雪芹等（2013）［11］研究，选取各省市区城镇人口数与该区域年末总人口数的比值来反映其城镇化程度。

（三）数据来源

本文以2013—2020年中国31个省市区（不包括港澳台）的面板数据为样本。各项指标的原始数据来自《中国统计年鉴》以及各省市区历年统计年鉴，数字文化产业相关专利按照《战略性新兴产业分类（2018）》中的第8类数字创意产业选取，具体数据来自全球专利数据库（incoPat）。表1为各变量描述性统计的详细结果：

表1 变量描述性统计

四、实证分析

（一）空间相关性分析

首先从全局的角度出发对我国31个省市区数字文化产业集聚的Moran'sⅠ值进行测度，具体结果如表2所示。从测度结果来看，Moran's I值都处于较高水平且结果显著，充分体现出我国各省市区的数字文化产业带有比较明显的空间正相关性。从这些年整体的波动特征来看，Moran'sⅠ值除在2014年有较小的减弱情况外，其它大致都维持每年0.02左右的增长趋势，由此表明我国各省市区间的数字文化产业呈现出稳步集聚的良好态势。

表2 2013—2020年我国31个省市区数字文化产业集聚全局Moran'sⅠ值

为了能更加深入探究我国各省市区数字文化产业集聚的空间特征，本文运用Stata软件进行局部空间自相关分析（图1），同时运用GeoDa软件分别选取2013年和2020年为代表年份绘制出全国31个省市区数字文化产业的Moran's散点图和在1%显著性水平下的LISA集聚图（图2）。从图1的Moran's散点图看出，我国大部分省市区都位于一、三象限内，这表示我国数字文化产业集聚与区域经济增长之间主要呈现出H-H集聚和L-L集聚的特征，即整体来看数字文化产业的空间集聚特征较为显著。

图1 数字文化产业集聚局部Moran'sⅠ散点图

图2 2013年与2020年全国31个省市区数字文化产业LISA集聚图（不包括港澳台）

从动态演进趋向角度，2013—2020年间东部沿海地区和东北部地区数字文化产业集聚的空间格局发生了较为明显发展。2013年数字文化产业在H-H集聚区的省市区只有5个，主要位于我国东部沿海地区；2020年，H-H集聚区的省市区扩增至8个，且呈现出由东部沿海地区延伸态势，说明数字文化产业发展较快地区对周边其他地区产生了一定的空间溢出效应。从图2中我们可以清晰地看出，相较于2013年少数地区的数字文化产业，我国数字文化产业集聚发展的趋势相较于前几年有明显的提升。可能的原因是以浙江、上海、广东为核心的数字文化产业主要集聚区在自己不断吸收优势资源的同时，也带来人力资本和物质资本向周围邻近省份溢出的趋势，使得相邻省份（安徽、湖北、湖南等）的数字文化产业均出现了飞速发展的态势。

（二）回归结果分析

1.空间计量模型检验

表3列示了本文的空间计量模型选择的检验结果。针对空间误差效应的三个检验中，LMERR和MIERR拒绝了不存在空间自相关的原假设，而针对空间滞后效应的LMLAG和R-LMLAG检验全部拒绝了无空间自相关的原假设。这些结果表明，我们更应该进行空间计量分析。此外，Hausman检验在1%的显著性水平下拒绝了原假设，说明相比于随机效应模型，选择固定效应模型的拟合效果更优。

表3 空间计量模型选择检验结果

2.空间计量模型结果

采用偏误修正的最大似然估计方法估计2013—2020年我国31个省市区数字文化产业集聚对经济增长的影响（表4）。

表4 空间杜宾模型（SDM）固定效应模型估计结果

由表4可知，模型的整体拟合优度为0.848 1，可见该模型对各解释变量的确更具良好的解释能力。从相关系数来看，数字文化产业集聚对区域经济增长的影响系数显著为正，表明一个区域内的数字文化产业集聚程度越高，其对经济的拉动能力就越强，即数字文化产业集聚对区域经济增长产生了正向影响。主要控制变量的结果显示，对刺激我国区域经济增长发挥了关键且显著影响的分别为物质资本投入、政府财政参与以及城镇化水平。但人力资本、交通基础设施对区域经济增长的拉动效果不显著。从各个解释变量的空间滞后项相关系数来看，大部分解释变量的空间滞后项均从正向空间溢出的角度拉动了区域经济增长，但模型结果却表明物质资本和人力资本的投入对空间溢出效应起到了抑制的作用。

表5的数据表明：第一，数字文化产业集聚水平对区域经济增长的直接和间接效应均显著为正，但间接效应系数却小于直接效应，表明数字文化产业集聚直接提升当地经济水平的程度要大于其带动相邻省份经济发展的水平，数字文化产业区域间的联动性还有待加强。第二，物质资本投入对经济增长的直接效应正显著，表明区域资本投入的提高将显著推动区域经济提升，但将原本带有稀缺属性的物质资本向发达区域过度集中，也必然会对邻近地区的发展造成一定程度上的不利影响。由此我们便可以解释为什么在间接效应方面，物资资本的投入会对区域经济增长产生显著的负向影响。第三，人力资本投入对区域经济增长的间接效应显著为负，而直接效应为正却不显著，表明发达地区的人才过度集中会对该地区周边相邻区域的经济发展造成一定的负面影响。第四，交通基础设施对经济增长的间接效应显著为正，说明相邻省份之间交通的便利提升了区域间的资源溢出效应，进而提升了区域的经济增长水平。第五，政府财政参与度的直接效应显著为正，表明地方政府财政参与度的增加有助于直接带动当地经济的发展。第六，城镇化水平对区域经济发展的直接效应显著为正，表明区域城镇化水平的提升对该区域经济增长起到了明显的促进作用。同时，城镇化也意味着资源和优势的集中，而这样的集中也体现了我国集中力量办大事的思想，能有效地带动当地及其周边区域的经济发展。

表5 空间杜宾模型（SDM）直接效应、间接效应和总效应

五、结论与政策建议

本文采用区位熵指标，通过对2013—2020年我国31个省市区的面板数据进行计量分析，探讨我国数字文化产业集聚对促进区域经济增长的作用机制。研究结论如下：第一，我国数字文化产业集聚总体水平在样本期内逐步提高，主要来源集中在东部沿海地区，并由东部地区向中西部地区扩散发展。从空间上看，作为经济发达的东部地区，北京、上海、广东、江苏等地一直是我国数字文化产业的主要聚集地；而中西部地区作为欠发达地区，资源禀赋与东部相比有着明显差别，由此产生的数字文化产业集聚水平不足问题依然突出。第二，数字文化产业集聚所产生的空间溢出效应可以通过对人才、资本的流动转移，有力推动集聚区域内外的经济发展水平，这也从侧面反映出依托区域内数字文化资源的集聚效应仍然是现阶段我国带动区域经济增长的主要路径。

结合研究结论，对未来数字文化产业发展提出以下政策建议：

第一，深化经济转型。数字文化产业所依托的底层逻辑是技术思维，是通过运用先进技术来驱动传统文化产业的转型升级。我们必须以文化技术互融、产业协同创新的思想发展数字文化产业，以数字化赋能文化产品，增加文化产品的文化价值、艺术美感，提升文化产品的互动性、体验性等，最终达到提高我国数字文化产业国际核心竞争力的目的。

第二，加强人才培养。从某种角度来说，一个地区的数字文化产业发展水平与当地人才数量和素质密不可分。目前我国数字文化产业发展呈现出以北京、上海、广州等主要城市为中心集中分布的特点，人才缺口较大。为助力未来数字化技术发展，我国应加大人才培养力度，出台配套政策，鼓励优秀人才从事数字文化产业。

第三，重视版权保护。信息技术时代，人们获得信息的成本大大降低，物联网中纷繁复杂的消息能以极快的速度进行传播，文创产品在一瞬间就可以散播至不同地域、不同背景、不同层次的各类消费者手中。这种高效传播以及可复制性为抄袭、模仿和剽窃提供了便利条件。山寨产品以极低的成本和价格挤占原创作者的市场份额，侵害了原创作者的合法权益。版权保护问题仍然是困扰我国文化产业的一个痛点。目前文化产业较为发达的国家几乎都有一套较为完备的产权保护体系，我国也应该尽早完善相关法律法规，为我国数字文化创新和国际输出提供法律保障。