省市区论文关于基于DEA的我国31个省市区文化产业投入产出效率论文范文参考资料

省市区论文关于基于DEA的我国31个省市区文化产业投入产出效率论文范文参考资料 【摘要】本文利用DEA的BCC模型，对xx年全国31个省市区的文化产业发展的投入产出效率进行分析，结果发现文化产业综合效率值低下主要是由纯技术效率值低下引起，而且我国区域文化产业发展极不平衡，中西部相对东部文化产业的发展较落后。因此，我国应从文化产业制度上提升管理和技术水平，支持中西部省市区文化产业发展，以期整体提高我国文化产业投入产出效率。 【关键词】DEA文化产业投入产出效率分析综合效率值 “十三个五年规划”提出要实现“公共文化服务体系基本建成，文化产业成为国民经济支柱性产业”的目标，这显示了我国对文化产业发展的格外关注及其在我国国民经济建设中的重要地位。近年来，文化产业飞速发展，文化产业增加值的增速要远超于GDP的增速，文化产业所容纳的新的就业人数在全国各行业中也是名列前茅。伴随着我国经济的快速发展，人们对于文化产品和服务的需求也会日趋增长，这也表明了未来文化产业市场有着巨大的潜力。然而，在看到我国当前的文化产业快速崛起的同时，也必须看到我国文化产业与发达国家的文化产业相比较仍存在较大的差距，并且我国目前文化产业整体质量有待提高，区域发展不平衡，东中西部差异较大，并存在文化体制不合理、文化市场不健全等结构性问题。 本文基于我国文化产业发展的现状，试图利用DEA数据包络分析法，从投入产出的角度，横向对比xx年全国31个省市区的文化产业的投入产出效率，并利用聚类分析法来研究全国各省市区文化产业发展的状况以及中国东部、中部和西部的文化产业发展的区域差异，并试图提出相应的对策。 目前学术界对文化产业投入产出分析的研究取得了大量非常有价值的成果，所有这些取得的成果对一省乃至一国文化产业的发展都具有重大的理论及实际意义。张迪平（xx）利用灰色关联度模型，通过对浙江省xxxx年文化产业投入产出数据进行实证分析，其结论是近年来浙江省文化产业的发展很大程度上得益于浙江迅速发展的经济的促进作用和信息、管理等技术在文化产业领域的普遍使用，而文化领域的消费不足和人才缺乏又极大程度地阻碍了文化产业的良好发展趋势。徐文燕、张玉兰（xx）利用DEA，通过对江苏省文化产业发展的效率趋势作了测算研究，结果表明利用快速发展的技术优化文化资源的配置并提高其使用的效率，并进一步取得文化产业投入产出的最好状态。阚大学、吕连菊（xx）用计量分析方法对xxxx年城市面板数据进行回归分析，从人力和资本的角度证实文化产业确实促进了江西省的经济发展，但这种促进作用相对比较小，江西省文化产业发展仍有可观的上升余地。 学者们从不同侧面的分析探究都在某种程度上证明了文化产业对于经济发展的明显作用，本文将对全国三十一个省市区的文化产业投入产出数据进行量化分析，对比全国各省市区文化产业发展状况，分析我国整体文化产业的发展状况及东中西部差异，并试图提出具有一定针对性的政策建议。 DEA为数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis），其为用数学规划模型来测度同种类型的多投入多产出的决策单位是否技术有效的一种非参数方法。DEA在分析具备可比性的决策单元的多输入、多输出的方面具有非常有利的条件，概括为以下三点：第一，可一次性兼容多指标输入和多指标输出的情况，不用预先设定各指标的权重系数，一定程度上能够确保其客观性；第二，DEA不用预先确定投入与产出之间的函数关系；第三，因为DEA模型的最优效率评价指数与输入、输出量的量纲选取没有关系，所以不用事先对数据进行量纲化，更加简洁方便。本文将采用DEA中的BCC模型对文化产业投入产出效率实行研究计算。 1.模型的建立。假设现在有n个决策单元，并且各个决策单元DMUj都有m种类型的输入和s种类型的输出，接下来输入变量以Xj表示，输出变量以Yj表示。Xij0代表第j个决策单元的第i种类型的输入值，同理Yrj0代表第j个决策单元第r种类型的输出值；对每一个决策单元，投入导向下对偶形式的DEA-CCR模型如下所示： 其中，为决策单元的有效值；s+、s-为松弛变量；为非阿基米德无穷小量。 上述模型若加上凸性约束条件（）时即为BCC模型，该凸性约束条件使得BCC模型规模报酬可变。BCC模型可区分每个决策单元的技术效率（TE,TechnicalEfficiency）,纯技术效率（PTE,PureTechnicalEfficiency）和规模效率（SE,ScaleEfficiency）。其中，技术效率指完成一定投入后的最大产出或产出一定下的最小投入的能力；规模效率指的是和规模有效点相对比规模经济性的表现程度；纯技术效率指的是除去规模因素之后的效率。用公式表达： TE=SEPTE(2) 以上模型（1）中，当=1且s+、s-均为0时，决策单元就是DEA有效，即说明决策单元的经济活动同时瞒足技术有效和规模有效；当=1且s+0或s-0，此时就表示决策单元是弱DEA有效，也即此时决策单元的经济行为不同时瞒足规模最佳和技术效率最佳；当1时，决策单元是DEA无效，这时决策单元的经济行为既不满足技术效率最佳，同样亦不是规模最佳。 2.指标体系的选取及建立。本文按照可比性、可得性、科学性等原则，选取文化产业固定资产投资、文化产业就业人员数、各地区文化机构数和出版物发行机构数这四个指标为文化产业投入指标，选取文化产业增加值、文化产业营业收入和各地区文化机构总收入为文化产业产出指标。 3.数据。本文数据于xx年中国统计年鉴、中国文化统计年鉴、中国文化文物统计年鉴等比较权威的统计年鉴和各省市区 _数据库。 1.BCC模型求解。应用Deap2.1软件对我国31个省市区的文化产业的技术效率水平和规模报酬状态进行分析，结果见表1. 从表中BCC模型的计算结果可以看出，xx年北京、天津、上海、江苏、浙江、广东、海南、西藏、宁夏这九个省市区的综合效率值达到1，所以他们是DEA有效，说明这几个地区文化产业的投入产出水平达到了相对而言的最佳利用状态，而剩余的22个省市区的综合效率值都在1以下，即表明这些省市区为DEA无效，他们有着投入冗余亦或是产出不足的问题。 从纯技术效率的角度看，北京、天津、内蒙古、上海、江苏、浙江、广东、海南、西藏、陕西、青海、宁夏这12个省市区的纯技术效率值为1，表明这些个省市区的文化投入资源得到了非常大限度的利用，几乎不存在浪费，也就是说在当前的文化产业产出水平之下实现了要素的最优投入。剩下的19个省市区都没有对他们的文化产业投入要素进行充分利用。 从规模效率的角度看，北京、天津、上海、江苏、浙江、广东、海南、西藏、宁夏的规模效率值是1，表明这9个省市区的文化产业规模已到达最优规模，而剩余22个省市区的规模效率值均小于1，即这些省市区规模效率无效。表2中，各省市区的规模效率的均值是0.943，纯技术效率的均值是0.85，故可看出我国文化产业综合效率的偏低更多地是由纯技术效率低下而引起的。 从表2中进一步可以看出，除了DEA有效的9个省市区以外，其余22个省市区中只有黑龙江和青海是规模效率递增的，其余省市区均为规模效率递减。黑龙江省和青海省文化产业的投入规模明显偏低，故应该增大他们的文化产业的规模，这样才能提高他们的投入要素使用效率。其余20个处于规模效率递减状态的省市区，他们的文化产业投入规模已很明显超出自身的最适宜水平，故宜进行适当的缩减。 以区域角度看，东部省份文化产业投入产出效率明显超过中西部的省份，其中DEA有效的9个省市区中有6个位于东部，从综合效率值的角度来看，中部地区的省市区要高于西部，这当然也有部分原因是东部地区发达的经济实力带动了其文化产业的率先发展，中部地区的经济发展程度也要好于西部地区，故其文化产业的发展也优于西部地区。 2.BCC模型求解结果做聚类分析。针对BCC模型求解得出的我国31个省市区文化产业综合效率值、纯技术效率值和规模效率值，参照欧氏距离法做聚类分析，利用SPSS18.0得出图一的谱系图，分析结果见表2。 从以上聚类分析表可以看出，总体上来说我国东部地区省市区文化产业投入产出效率明显高于中西部地区，且中部地区的省市区文化产业投入产出效率也要高于西部地区的省市区。我国绝大部分省市区的规模效率值均要高于纯技术效率值，而只有山西省的规模效率值明显低于纯技术效率值，这也意示着我国发展中西部文化产业时更应该具体了解每个省市区的具体情况，因地制宜发展文化产业。 本文通过对全国31个省市区的文化产业投入产出数据作绩效研究，结果表明全国文化产业综合效率偏低主要是由纯技术效率偏低引起，这说明我国应该注重提高文化产业发展的制度和管理水平，提高文化产业企业管理和