下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
随着我国文化产业的快速发展，许多地方政府和企业正在投入大量资源培育文化产业集群（产业园区）。然而，在具体实践中，由于缺乏科学的理论指导，尤其是对文化产业集群生成和发展的影响因素缺乏较深刻的认识，致使在文化产业集群发展过程中产生了不少盲目行为，既浪费了大量资源，又制约了文化产业的持续发展。本数以我国八个知名文化产业集群为研究对象，运用因子分析法对相关数据进行定量分析，以期总结和验证影响文化产业集群生成和发展的主要因素。
（一）国外文献综述
对于产业集群生成和发展影响因素的研究最早可追溯到马歇尔。马歇尔在古典聚集理论中提出了五个影响工业集聚现象发生的因素，即：专业知识的交流和协同创新的环境、辅助工业、专门的劳动力市场、区域经济发展、顾客便利性。
韦伯在《工业区位论》中，将马歇尔提出的这五个影响因素归纳为区域因素和位置因素，并在此基础上，增加了当地政府行为的因素。
美国加利福尼亚大学教授阿伦·斯科特在《文化产业：地理分布与创意领域》一文中，提出：影响文化产业集群生成和发展的影响因素有文化资本方面的因素、人力资本方面的因素以及经济资本方面的因素。
哈佛大学的迈克尔·波特教授在《国家竞争优势》（1990）中，提出了著名的“钻石模型”理论，认为生产要素、需求条件、相关支持产业和厂商结构、企业战略与竞争这四个因素是衡量产业集群竞争力的重要方面，也是影响产业集群生成和发展的重要因素。
德国学者Claus Steinle和Holger Schiele（2002）归纳了文化产业集群生成和发展的必要条件和充分条件。其中必要条件包含流程可分性和产品可运性，充分条件包含长价值链、多样化竞争、网络创新和市场易变性。
Herald Bethelt（2002）通过对德国莱比锡文化产业集群的研究，总结了文化产业集群的生成和发展的“五个维度”：水平关系、垂直关系、制度维度、外部集群维度以及权力关系。
（二）国内文献综述
近年来，国内学术界对文化产业集群生成和发展的影响因素做了不少的研究，主要观点有：
朱康对（1999）等认为，产业集群生成和发展的内生因素主要有：区域的地理环境因素、资源禀赋因素以及历史文化传统因素，尤其是当地政府、企业和居民的文化创新精神；外生因素主要有：外在制度条件、经济机遇因素和外商投资因素。
王缉慈教授（2001）认为区位与空间因素、文化因素、产业组织与经济方面的因素影响着产业集群的生成和发展。
刘蔚（2007）把影响文化产业集群生成和发展的因素分为：文化市场需求因素，资本支持因素，劳动力因素，信息交流与沟通、知识共享、文化资源因素，产业之间的关联因素。
刘宝昌（2008）把文化产业集群生成和发展的构成条件分为：文化产品或服务方面的生产条件、文化市场消费需求条件、规模化辅助产业支持条件、较为适宜发展的外界条件。
陈建军（2008）认为影响文化创意产业集聚的重要因素包含发展环境方面的因素、人才素质因素、文化以及制度方面的因素。
（三）研究评价
综上所述，迄今为止，国外对于文化产业集群主要是根据案例分析的方法来进行研究，然后对于文化产业集群的生成原因、基本特点、生成机理、发展机制以及对区域经济发展的作用进行分析。总体来讲，这些研究成果在解释文化产业集群现象，深入对文化产业集群发展规律的认识方面提供了大量的理论分析框架。但是，从现有的文献来看，国内外关于文化产业集群生成和发展影响因素的研究还不够深入，尚未形成一个较为完整成熟的理论框架。因此，有必要开展进一步的探讨。
（一）评价方法
因子分析法运用的是选取少量的因子去描述大量的指标或因素之间的关系，也就是说，把相关性较高的变量归为一类构成一个公共因子，然后用少量几个因子去反映原资料的大量信息。
因子分析法的数学模型：
其中， x 1 ， x 2 ， x 3 ，…， x p 为p个原有变量，是均值为零、标准差为 1 的标准化变量， F 1 ， F 2 ， F 3 ，…， F p 为m个因子变量，m小于p，表示成矩阵形式为：
其中F为因子变量或公共因子，可以将它们理解为在高维空间中互相垂直的m个坐标轴。 A为因子载荷矩阵， a ij 为因子载荷，是第i个原有变量在第j个因子变量上的负荷。如果把变量看成是m维因子空间中的一个向量，则 a ij 为 x i 在坐标轴 F j 上的投影。 ε 为特殊因子，表述原有变量不能被因子变量所解释的部分。
因子分析法的基本步骤是：
（1）原始数据的标准化处理；
（2）统计检验，用以确定原始变量是否适合因子分析；
（3）构造因子变量；
（4）主因子的重命名；
（5）计算因子得分。
（二）评价的指标体系
综合我国文化产业集群生成和发展的实际情形以及国内外学者对于相关影响因素的分析总结，并考虑到数据获得的可能性和政府的相关作用，构建了评价文化产业集群生成和发展影响因素的指标体系。具体包括：5 个一级指标、11 个二级指标、22 个三级指标（表 2-2）。
表2-2 文化产业集群生成和发展影响因素的评价指标体系
（一）数据来源
本文选取我国知名度较高的文化产业集群为样本，统计和收集西安曲江文化产业园、上海张江文化产业园、深圳华侨城文化产业园、沈阳棋盘山开发区文化产业园、北京 798 文化产业园、曲阜新区文化产业园、麓湖山文化产业园、横店影视产业实验区共计 8 个文化产业园（产业集群）2011 年度的 22 项数据，对文化产业集群生成和发展的影响因素进行分析。这些数据主要来源于各产业园官方网站、产业报告、规划方案、相关地区的统计网站、统计年鉴等，其中一部分数据是经过加工处理过的。原始数据见表 2-3。
表2-3 文化产业集群的具体数据
续表
（二）数据分析
1. 信度和效度分析
判断因子是否能够进行因子分析的前提就是进行信度和效度的检验。信度检验一般是运用变量之间偏相关性的KMO统计量和Bartlett’ s Test of Sphericity（Bartlett’s球形检验）测度。一般来讲，KMO越接近 1，这说明量表越是适合进行因子分析，只要大于 0.5，理论上说来也都是可以进行因子分析的。然而检验各个变量之间是否相互独立则一般运用的是Bartlett’s球形检验。假如结论是不拒绝此项假设，则可以说明这些变量之间没有联系，并且在各自独立提供信息方面有一定可能性。表 2-4 所示，检验变量之间偏相关性的KMO统计量数值是 0.753，可见各个变量之间的相关程度无差异，这些数据是可以进行因子分析的。 Bartlett’s球形检验结果是拒绝原假设，可见各个变量之间并不是相互独立，在取值方面是有一定相关性的。
表2-4 KMO统计量和Bartlett’s球形检验结果
2. 对因子变量进行构造
（1）因子负荷矩阵
因子负荷矩阵的行信息指示的是原始变量和公共因子之间相关性的联系，然而因子负荷矩阵中的列信息是指其中一个公共因子对原始变量信息量的描述。
表2-5 因子负荷矩阵
续表
表 2-5 是最后所得的因子负荷矩阵A，通过分析表 2-5 能够得出以下的因子分析模型：
X ＝ AF ＋αε
表示出来就是：
（2）进行因子的旋转分析
因为根据因子分析所得到的原始因子负荷矩阵在一定程度上不够全面确切的阐述各个指标之间所存在的结构关系，为了使初始因子变量更加准确的解释各指标间存在的结构性关系，因此往往需要对初始因子的负荷矩阵进行因子的旋转分析。因子的旋转方法分为正交与斜交旋转，运用方差极大的正交旋转法对因子进行分析，得出如表 2-6 所示的旋转后因子的负荷矩阵。
表2-6 旋转后因子的负荷矩阵
续表
3. 主因子的重命名与及其分析
通过因子在旋转前后所得到的负荷矩阵的数据可知，因子旋转后对所抽取的5 个主要因子解释比较清晰，于是将根据各个因子包含的变量对这些公共因子进行命名并加以说明。
第一个公共因子是在变量 1（区域GDP）、变量 2（与中心城市的距离）、变量 3（交通运输客运量）、变量 4（交通运输货运量）、变量 16（人均GDP）、变量 17（人均文化消费支出占总消费支出的比重）存在较大的负荷系数。上述指标分别从不同层面对文化产业集群生成和发展中社会经济方面的影响因素进行反映，也就是说文化产业集群生成和发展的过程中区位条件、经济发展情况对其产生的影响，所以将第一个公共因子称作社会经济因子。
第二个公共因子是在变量 11（政府对于科研教育投入）、变量 21（政府部门科研机构的数量）、变量 22（政府对于文化事业财政补助）存在较大的负荷系数。上述指标分别从不同层面对文化产业集群生成和发展中政府行为方面的影响因素进行反映，也就是说文化产业集群生成和发展的过程中政府行为的作用对其也产生一定的影响，所以将第二个公共因子命名为政府行为因子。
第三个公共因子是在变量 8（专业技术人员的数量）、变量 9（文化产业从业人员占全社会从业人员的比重）、变量 10（专利授权项目数）、变量 20（科学家工程师等专业人才的数量）存在较大的负荷系数。上述指标分别从不同层面对文化产业集群生成和发展中创新方面的影响因素进行反映，也就是说文化产业集群生成和发展的过程中创新程度对其产生的影响，所以将第三个公共因子归纳为创新环境因子。
第四个公共因子是在变量 12（文化企业的数量）、变量 18（与其相关行业的总收入）、变量 19（高等学校及培训机构数量）存在较大的负荷系数。上述指标分别从不同层面对文化产业集群生成和发展中集群内部各机构合作方面的影响因素进行反映，也就是说文化产业集群生成和发展的过程中相关支持性产业和机构对其产生影响，所以将第四个公共因子总结为集群合作因子。
第五个公共因子是在变量 5（实际利用外资的金额）、变量 6（金融机构的数量）、变量 7（金融机构所提供的贷款金额）、变量 13（文化经营型企业总资产）、变量 14（文化企业资产报酬率）、变量 15（文化企业成本利润率）存在较大的负荷系数。上述指标分别从不同层面对文化产业集群生成和发展中资本的影响因素进行反映，也就是说文化产业集群生成和发展的过程中资本投入对其产生的影响，所以将第五个公共因子视为资本因子。
4. 因子得分情况
（1）因子得分系数矩阵
明确社会经济因子、政府行为因子、创新环境因子、集群合作因子以及资本因子对文化产业集群的生成和发展产生影响以后，通过SPSS19.0 的统计软件依照回归算法将 22 个因子的得分系数矩阵计算出来。表 2-7 即是因子得分系数矩阵。
表2-7 因子得分系数矩阵
续表
通过表 2-7 因子得分系数矩阵，能够总结出 5 个公共因子的得分函数。
（2）因子协方差矩阵
从表 2-8 协方差矩阵得知，各不同因子相互之间协方差互为 0，所以可认为五个不同公共因子互为不相关性的关系。
表2-8 协方差矩阵
（3）综合因子得分情况
因为五个公共因子影响文化产业集群生成和发展的程度不同，所以将主因子的贡献度作权数，用以明确综合因子的得分情况，以下是具体计算公式：
∑ F ＝ 0.38099 F 1 ＋ 0.1909 F 2 ＋ 0.12903 F 3 ＋ 0.08235 F 4 ＋ 0.05203 F 5
（4）文化产业集群影响因素得分情况
通过综合因子得分具体的计算公式能够求得八个文化产业集群各因子的得分情况。结果如表 2-9 所示。
表2-9 文化产业集群影响因子的得分情况
（一）文化产业集群的排名情况
依照表 2-9 对国内八个文化产业集群的五个主要因子及其综合得分进行排名，具体排名如下表 2-10。
表2-10 文化产业集群影响因子排名情况
续表
（二）文化产业集群排名情况的解释
根据表 2-9 文化产业集群影响因子的得分情况以及表 2-10 文化产业集群影响因子排名情况显然可见，社会经济因子、政府行为因子、创新环境因子、集群合作因子以及资本因子对各个文化产业集群都有影响，但是由于经济文化背景以及地域位置等多方面的影响使这五个因子对文化产业集群的影响作用程度产生差异。具体分析如下：
1. 社会经济因子
上海张江文化产业园、深圳华侨城文化产业园、北京 798 文化产业园排名居于社会经济因子影响因素的前三位，说明上述三个文化产业群生成和发展的过程中社会经济因子对其影响比较大。2011 年上海区域GDP是 20101.33 亿元，张江文化产业园就位于上海市浦东新区的位置，交通运输客运量为 13.52 亿人，交通运输货运量为 9.33 亿吨，人均GDP为 85033 元，人均文化消费支出占总消费支出的比重是 19.84％，这些都表现了上海作为经济文化中心对上海张江文化产业群的生成和发展在社会经济方面奠定了良好的基础。
2. 政府行为因子
西安曲江文化产业园、北京 798 文化产业园、横店影视产业实验区排名居于政府行为因子影响因素的前三位，说明上述三个文化产业园生成和发展的过程中政府行为因子对其影响比较大。西安曲江文化产业园政府在科研教育方面的投入是 18.07 亿元，政府方面所拥有科研机构的数量是 44 个，政府对其文化事业财政补助是 1.53 亿元，这些均表现出政府行为对西安曲江文化产业园生成和发展有巨大的扶持作用，西安曲江文化产业园的生成和发展受政府行为作用的影响很大。
3. 创新环境因子
上海张江文化产业园、麓湖山文化产业园、深圳华侨城文化产业园排名居于创新环境因子影响因素的前三位，说明上述三个文化产业园生成和发展的过程中创新环境因子对其影响比较大。上海张江文化产业园拥有专业技术人员的数量为 17.15 万人，文化产业从业人员数量占全社会从业人员数量的比重是 0.20％，专利授权项目的数量是 9142 项，科学家工程师等专业人才的数量是 218 人，这些指标都反映了上海张江文化产业园的生成和发展离不开良好的创新环境，创新环境越是优越，文化产业集群就越容易得到生成和发展。
4. 集群合作因子
沈阳棋盘山文化产业园、上海张江文化产业园、北京 798 文化产业园排名居于集群合作因子影响因素的前三位，说明上述三个文化产业园生成和发展的过程中集群合作因子对其影响比较大。沈阳棋盘山文化产业园所拥有的文化企业的数量是 3234 个，与其相关行业的总收入为 679.86 亿元，拥有高等学校及培训机构的数量是 106 个，这些指标反映了集群内部良好的沟通与合作对沈阳棋盘山文化产业园的生成和发展有不可小觑的影响作用。
5. 资本因子
深圳华侨城文化产业园、麓湖山文化产业园、上海张江文化产业园排名居于资本因子影响因素的前三位，说明上述三个文化产业园生成和发展的过程中资本因子对其影响比较大。深圳华侨城文化产业园实际能够利用外资的金额是 4.60亿美元，所拥有金融机构的数量为 242 家，金融机构所提供的贷款金额是 1571 亿元，文化经营型企业总资产为 787.66 亿元，文化企业资产报酬率是 19.87％，文化企业成本利润率为 49.52％，这些指标体现出深圳华侨城文化产业园的生成和发展离不开资本要素的支持，拥有良好的资本环境对于文化产业集群的生成和发展有巨大的促进作用。
（三）文化产业集群生成和发展的影响因素模型
根据以上对国内八个文化产业集群的分析，可以得出以下基本结论，即：在文化产业集群生成和发展的过程中，社会经济、政府行为、创新环境、集群合作和资本因素发挥了重要作用，据此构建文化产业集群生成和发展的影响因素模型（图2－2）。
图2-2 文化产业集群生成和发展的影响因素模型
1. ［美］迈克尔·波特. 国家竞争优势［M］. 李明轩，邱美如译，北京：华夏出版社，2002.
2. 向勇. 北大文化产业前沿报告（第二辑）［M］ . 北京：北京大学出版社，2005：199－200.
3. 欧阳友权. 文化产业通论［M］. 长沙：湖南人民出版社，2006：127.
4. 美理查德·弗罗里达. 创意经济［M］. 方海萍，魏清江译. 北京：中人民大学出版社，2006.
5. 蒋三庚. 文化创意产业研究［M］. 北京：首都经济贸易大学出版社. 2006（09）.
6. 刘蔚. 文化产业集群的形成机理研究［D］. 广州：暨南大学，2007.
7. 陈建军，葛宝琴. 文化创意产业的集聚效应及影响因素分析［J］ . 当代经济管理，2008（09）.
8. 王纬，梁嘉骅，孙亚芳. 产业集群形成因素分析［J］. 山西经济管理干部学院学报，2007，15（01）.
9. 王缉慈. 创新的空间：企业集群与区域发展［M］. 北京：北京大学出版社，2001：13.
10. Edward M. B. ＆E. J. Feser. Industrial and Regional Clusters ： Concepts and Comparative Applications ［R］. 2001.
11. Adorno， T. W，The Culture Industry ：Selected Essays on Mass Culture， London： Routledge，1991.
12. Arthur，W. B. ，Silicon Valley Location Cultures： When do Increasing Returns Imply Monopoly，Mathematical Social Sciences 19，1990.
13. Marshall，A. ，Principles of Economics. London：Macmillan，1919.
14. M. E. Porter， Clusters and the new economics of competition， Harvard Business Review，1998.
15. Scott，A. J. ，The Cultural Economy of Cities，International Journal of Urban and Regional Research，1997，21：323-339.
16. Scott，A. J. ，Multimedia and Digital Effects：An Emerging Labor Market，Monthly Labor Review，1998，（March）30-38.