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摘 要：利用数据包络分析方法（DEA）中的BCC模型与Malmquist指数，测度我国2003-2012年的文化科技创新效率。BCC模型计算结果显示，2007-2011年整体创新效率较高，平均达到91.7%，2003-2008年的纯技术效率都大于0.9，说明创新资源投入是接近于最优组合的，但规模效率相对要小，同时说明过程管理缺乏效率，产出不与投入成正比，而2005-2011年规模效率规模递增，说明资源投入存在较大不足。指数计算结果显示，Malmquist每年以1.3%的速度递减，这表明技术效率虽然以每年3.3%递增，但无法抵消技术退步带来的影响。Malmquist指数在2010-2011年呈现高速增长趋势，主要由技术变化所贡献，技术效率却增长缓慢。该指数在2003-2010年期间又出现持续衰退，技术效率出现4%-22.5%不同幅度地增长，而技术以5.5%-20.2%不同速度退步，技术效率增长无法抵消技术退步导致的负面影响，带来总生产率的下降。
关键词：文化科技创新；DEA；BCC模型；Malmquist指数
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：16723198（2015）03000202
1 文化科技创新
李克强总理在2014年1月22日主持召开的国务院常务会议，部署推进文化创意和设计服务与相关产业融合发展。时隔半年的8月18日，习近平主席明确要求坚持先进技术为支撑、内容建设为根本，推动传统媒体和新兴媒体的深度融合。不管是文化创意和设计服务与相关产业融合发展，还是传统媒体和新兴媒体融合发展，其本质反映出来的都是文化与科技的融合发展。随着科技革新的迅速发展，产业融合正日益成为经济发展中的重要现象。作为一种新的产业发展范式，文化与科技融合是两大产业全部价值活动的有效组合，即通过对这些价值活动所涉及的全体利益方进行优化整合而实现的有效制度安排集合的总和，是文化产业与科技产业之间互相渗透、互相融合而使彼此的边界模糊化，出现兼具二者特征的新型产业业态的过程，为文化产业发展和转型注入了新的动力，有助于促进科学技术的扩散和渗透，提高文化产业的生产效率，加速文化产业的升级改造。因此，深入研究文化与科技产业融合理论对推进我国文化产业结构的优化升级，实现发展方式的转变具有重要的现实意义。为此，十七届六中全会在全党高度和全国范围空前突出了文化与科技融合发展在社会主义现代化建设中的地位和作用。十八大报告进一步提出促进文化和科技融合。“文化与科技融合创新”成为今后一个时期我国文化产业发展的主导模式和攻坚方向。
实际上，产业融合作为未来发展趋势，引发了产业之间的大规模收购兼并，并呈现出集团化发展的特征。对于文化产业而言，融合要求管理政策借助内部组织创新，使其朝着适应融合带来的动态市场竞争环境方向转变，从而帮助企业在复杂的竞合中形成强劲持久的竞争优势。同时，政府手上拥有的政策工具也会影响企业结构、战略、竞争者形态及产业环境，对市场的影响也很微妙。一言概之，文化科技融合就是要组织文化领域技术攻关，推动科技成果在文化产业中的转化应用，具体而言，主要依靠创新主体研发、创造并拥有自主知识产权的成果和标准，并将其转化为新产品，产生经济效益。所以，我国文化科技创新效率直接体现在文化科技创新资源的利用效率，即文化科技创新的投入产出比例上。本文即运用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法，测度文化科技创新效率。DEA方法是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。这种方法通过明确地考虑多种投入的运用和多种产出的产生，来比较提供相似服务的多个单位之间的效率。
2 指标选取与数据来源
运用DEA方法评价创新效率的关键在于选择投入与产出变量和指标，指标的选取需遵循合理性、数据可得性等基本原则。指标选择见表1。
文化科技创新投入强度从文化科技研发经费支出和文化科技创新人员投入两方面来测度。文化科技研发经费支出可在一定程度上反映文化科技研发的规模及成果数量。文化科技创新人员投入表明文化科技创新所有相关活动的人员投入量，反映了区域文化科技创新活动能力的大小。
文化科技创新产出从技术市场交易额和文化科技成果登记数两方面来测度。文化科技成果登记数是文化科技创新的最直接成果体现，具有较强的说服力；而技术市场交易额是文化科技创新成果商业化应用的结果，是实物产出，能从经济层面反映出文化科技创新成果状况。
从《中国科技统计年鉴》、《中国文化文物统计年鉴》、《中国文化产业统计年鉴》等中搜集整理出我国2003年到2012年数据的平均值，并以北京市数据为基准进行分析。
3 创新效率的横截面分析——BCC模型
通过使用DEAP 2.1作（投入-BCC）分析，计算得到我国文化科技创新的整体技术效率、纯技术效率以及规模效率结果，见表2。
从表2得知，我国2007-2011年期间的文化科技创新的整体效率平均值为91.7%，较高，说明创新过程管理与创新资源利用状况普遍良好。其中，2009年相对最低，仅83.4%。此外，技术效率可进一步分解为规模效率和纯技术效率，且技术效率=规模效率×纯技术效率。从表2还可知，造成我国2003-2012年期间文化科技创新的整体创新效率较高的原因主要是由规模效率与纯技术效率共同导致的。当然，也有纯技术效率占主要原因的部分。如2003-2008年期间文化科技创新的纯技术效率都大于0.91，甚至接近于1，这说明这段时间的文化科技创新的资源投入接近最优组合，而规模效率相对较小，说明过程管理缺乏效率，导致文化科技创新的产出不与投入成正比。规模效率方面，2005-2011年期间我国文化科技创新效率成规模递增，说明创新资源投入方面存在较大不足，导致创新产出有限，改善这个问题需要通过扩大文化科技企业的生产经营规模来有效提升规模效率。 4 创新效率的面板分析——Malmquist指数
通过对我国文化科技创新的横截面数据的效率分析可得到导致创新效率非有效的原因，但无法判断创新效率随时间变化的情况，为此，需要进行Malmquist指数分析。该指数的计算结果如表3所示。
从表3得知，我国文化科技创新的平均Malmquist指数以每年1.3%的速度递减，原因主要在于技术退步，虽然技术效率以每年3.3%的速度递增，但仍无法抵消技术退步所造成的负面影响。从不同时间段的对比来看，Malmquist指数在2010-2011年期间呈现出高速增长趋势，这主要是由技术变化带来的贡献，而技术效率相比而言却增长缓慢。在2003-2010年长达八年的时间里面，Malmquist指数出现了持续衰退，但该时期的技术效率出现了4%-22.5%的不等幅度的增长，而技术却以5.5%-20.2%不等的速度衰退，表明技术效率增长不能抵消技术衰退带来的负面影响，并最终导致总生产率的下降。而在2010-2012年期间，技术虽取得显著进步，但效率却在衰退，并导致总生产率下降。据此可以判断，我国文化科技创新虽然增加速度不快，但平均生产率有逐年上升趋势，且技术变化是生产率变化的主导原因。得到这个结论的依据主要有两点：首先，通过数据分析发现，我国文化科技融合每年在加大创新资源投入，说明文化科技创新在我国所受重视程度正日益提高，但与此同时，在创新资源安排合理性及管理规范性上尚存在一定问题，创新效率还有较大的提升空间；其次，文化科技创新不同于简单的物质生产活动，它具有长期积累性、创新困难性及产出偶然性等独特特点。因此，虽然近年来我国文化科技融合工作在创新资源投入方面实现了快速增长，但创新产出尚未与创新资源投入成正比关系，后续的路还很长。
5 结论
用DEA方法中的BCC模型与Malmquist指数衡量了我国2003-2012年的文化科技创新效率。BCC模型计算结果显示，我国2007-2011年我国整体的文化科技创新效率较高，平均值达到91.7%，其中，2009年的整体效率相对最低，仅83.4%。说明我国文化科技融合工作中的创新过程管理与创新资源利用方面状况普遍良好。导致我国整体创新效率较高的原因主要由规模效率与纯技术效率共同造成的。2003-2008年
接近最优组合，而规模效率相对要小，说明文化科技创新的过程管理缺乏效率，导致其产出不与投入成正比。
而在规模效率方面，2005-2011年成规模递增，说明我国在文化科技创新资源投入方面存在不足，导致创新产出有限，未来需要通过扩大文化科技企业的生产经营规模来有效地提升规模效率。Malmquist指数计算结果显示，我国文化科技创新活动的平均Malmquist指数以每年1.3%的速度递减。递减原因归就于技术退步，虽然技术效率以每年3.3%递增，但无法抵消技术退步带来的影响。从不同时间段来看，全国文化科技创新的Malmquist指数在2010-2011年期间呈现高速增长趋势，主要是由技术变化带来的，技术效率相比而言则增长缓慢。在2003-2010年长达八年的时间里，Malmquist指数出现了持续衰退，但与此同时，这段时间的技术效率分别出现4%至22.5%不同幅度地增长，而技术分别以5.5%至20.2%不等速度衰退，因此，技术效率的增长无法抵消技术衰退带来的负面影响，导致总生产率下降。而2010-2012年间，技术虽得到进步，但效率却衰退，导致总生产率下降。
实际上，“文化与科技融合”在某种意义上就是文化与科技的交互影响。自从文化与科技融合作为一项创新性的重大课题在2012年正式提出，需要我们着眼于拓展文化与科技融合的广度深度，更加注重运用高新技术改造传统文化产业，培育新的文化业态，增强文化产品的表现力、吸引力和感染力，努力把科技进步的最新成果贯穿文化事业文化产业发展的各个方面。作为新的经济发展方式，也作为新的文化建设理念，文化与科技融合的意义正是在于融合创新和协同发展。
参考文献
[1]吴义杰.产业融合理论与产业结构升级[J].江苏社会科学，2010，（1）：248251.
[2]李美云.基于价值链重构的制造业和服务业间产业融合研究[J].广东工业大学学报（社科版），2011，11（5）：3440.
[3]曹宇.基于钻石模型的文化产业融合研究[J].西南民族大学学报（人文社科版），2012，（10）：161163.
[4]彭翊.推进高新区文化和科技的深度融合发展[J].中国高新区，2013，（3）：3032.
[5]胡慧源，顾江，吴建军.文化科技企业服务平台：实践意义与结构创新[J].科技与经济，2013，（2）：8690.
[6]张祖群.基于文化与科技融合的北京文化产业路径研究[J].北京理工大学学报（社会科学版），2013，15（4）：149153.
[7]乐祥海，陈晓红.中国文化产业技术效率度量研究：20002011年[J].中国软科学，2013，34（1）：143148.
[8]肖劲松.科技促进文化产业的集群化发展[J].中国高新区，2013，（3）：3335.
[9]Gary P. Pisano.The governance of innovation： Vertical integration and collaborative arrangements in the biotechnology industry[J].Research Policy，1991，20（3）：237249.
[10]杜娟.基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析[J].科技进步与对策，2013，30（8）：8285.
关键词：文化科技创新；DEA；BCC模型；Malmquist指数
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：16723198（2015）03000202
1 文化科技创新
李克强总理在2014年1月22日主持召开的国务院常务会议，部署推进文化创意和设计服务与相关产业融合发展。时隔半年的8月18日，习近平主席明确要求坚持先进技术为支撑、内容建设为根本，推动传统媒体和新兴媒体的深度融合。不管是文化创意和设计服务与相关产业融合发展，还是传统媒体和新兴媒体融合发展，其本质反映出来的都是文化与科技的融合发展。随着科技革新的迅速发展，产业融合正日益成为经济发展中的重要现象。作为一种新的产业发展范式，文化与科技融合是两大产业全部价值活动的有效组合，即通过对这些价值活动所涉及的全体利益方进行优化整合而实现的有效制度安排集合的总和，是文化产业与科技产业之间互相渗透、互相融合而使彼此的边界模糊化，出现兼具二者特征的新型产业业态的过程，为文化产业发展和转型注入了新的动力，有助于促进科学技术的扩散和渗透，提高文化产业的生产效率，加速文化产业的升级改造。因此，深入研究文化与科技产业融合理论对推进我国文化产业结构的优化升级，实现发展方式的转变具有重要的现实意义。为此，十七届六中全会在全党高度和全国范围空前突出了文化与科技融合发展在社会主义现代化建设中的地位和作用。十八大报告进一步提出促进文化和科技融合。“文化与科技融合创新”成为今后一个时期我国文化产业发展的主导模式和攻坚方向。
实际上，产业融合作为未来发展趋势，引发了产业之间的大规模收购兼并，并呈现出集团化发展的特征。对于文化产业而言，融合要求管理政策借助内部组织创新，使其朝着适应融合带来的动态市场竞争环境方向转变，从而帮助企业在复杂的竞合中形成强劲持久的竞争优势。同时，政府手上拥有的政策工具也会影响企业结构、战略、竞争者形态及产业环境，对市场的影响也很微妙。一言概之，文化科技融合就是要组织文化领域技术攻关，推动科技成果在文化产业中的转化应用，具体而言，主要依靠创新主体研发、创造并拥有自主知识产权的成果和标准，并将其转化为新产品，产生经济效益。所以，我国文化科技创新效率直接体现在文化科技创新资源的利用效率，即文化科技创新的投入产出比例上。本文即运用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法，测度文化科技创新效率。DEA方法是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。这种方法通过明确地考虑多种投入的运用和多种产出的产生，来比较提供相似服务的多个单位之间的效率。
2 指标选取与数据来源
运用DEA方法评价创新效率的关键在于选择投入与产出变量和指标，指标的选取需遵循合理性、数据可得性等基本原则。指标选择见表1。
文化科技创新投入强度从文化科技研发经费支出和文化科技创新人员投入两方面来测度。文化科技研发经费支出可在一定程度上反映文化科技研发的规模及成果数量。文化科技创新人员投入表明文化科技创新所有相关活动的人员投入量，反映了区域文化科技创新活动能力的大小。
文化科技创新产出从技术市场交易额和文化科技成果登记数两方面来测度。文化科技成果登记数是文化科技创新的最直接成果体现，具有较强的说服力；而技术市场交易额是文化科技创新成果商业化应用的结果，是实物产出，能从经济层面反映出文化科技创新成果状况。
从《中国科技统计年鉴》、《中国文化文物统计年鉴》、《中国文化产业统计年鉴》等中搜集整理出我国2003年到2012年数据的平均值，并以北京市数据为基准进行分析。
3 创新效率的横截面分析——BCC模型
通过使用DEAP 2.1作（投入-BCC）分析，计算得到我国文化科技创新的整体技术效率、纯技术效率以及规模效率结果，见表2。
从表2得知，我国2007-2011年期间的文化科技创新的整体效率平均值为91.7%，较高，说明创新过程管理与创新资源利用状况普遍良好。其中，2009年相对最低，仅83.4%。此外，技术效率可进一步分解为规模效率和纯技术效率，且技术效率=规模效率×纯技术效率。从表2还可知，造成我国2003-2012年期间文化科技创新的整体创新效率较高的原因主要是由规模效率与纯技术效率共同导致的。当然，也有纯技术效率占主要原因的部分。如2003-2008年期间文化科技创新的纯技术效率都大于0.91，甚至接近于1，这说明这段时间的文化科技创新的资源投入接近最优组合，而规模效率相对较小，说明过程管理缺乏效率，导致文化科技创新的产出不与投入成正比。规模效率方面，2005-2011年期间我国文化科技创新效率成规模递增，说明创新资源投入方面存在较大不足，导致创新产出有限，改善这个问题需要通过扩大文化科技企业的生产经营规模来有效提升规模效率。 4 创新效率的面板分析——Malmquist指数
通过对我国文化科技创新的横截面数据的效率分析可得到导致创新效率非有效的原因，但无法判断创新效率随时间变化的情况，为此，需要进行Malmquist指数分析。该指数的计算结果如表3所示。
从表3得知，我国文化科技创新的平均Malmquist指数以每年1.3%的速度递减，原因主要在于技术退步，虽然技术效率以每年3.3%的速度递增，但仍无法抵消技术退步所造成的负面影响。从不同时间段的对比来看，Malmquist指数在2010-2011年期间呈现出高速增长趋势，这主要是由技术变化带来的贡献，而技术效率相比而言却增长缓慢。在2003-2010年长达八年的时间里面，Malmquist指数出现了持续衰退，但该时期的技术效率出现了4%-22.5%的不等幅度的增长，而技术却以5.5%-20.2%不等的速度衰退，表明技术效率增长不能抵消技术衰退带来的负面影响，并最终导致总生产率的下降。而在2010-2012年期间，技术虽取得显著进步，但效率却在衰退，并导致总生产率下降。据此可以判断，我国文化科技创新虽然增加速度不快，但平均生产率有逐年上升趋势，且技术变化是生产率变化的主导原因。得到这个结论的依据主要有两点：首先，通过数据分析发现，我国文化科技融合每年在加大创新资源投入，说明文化科技创新在我国所受重视程度正日益提高，但与此同时，在创新资源安排合理性及管理规范性上尚存在一定问题，创新效率还有较大的提升空间；其次，文化科技创新不同于简单的物质生产活动，它具有长期积累性、创新困难性及产出偶然性等独特特点。因此，虽然近年来我国文化科技融合工作在创新资源投入方面实现了快速增长，但创新产出尚未与创新资源投入成正比关系，后续的路还很长。
5 结论
用DEA方法中的BCC模型与Malmquist指数衡量了我国2003-2012年的文化科技创新效率。BCC模型计算结果显示，我国2007-2011年我国整体的文化科技创新效率较高，平均值达到91.7%，其中，2009年的整体效率相对最低，仅83.4%。说明我国文化科技融合工作中的创新过程管理与创新资源利用方面状况普遍良好。导致我国整体创新效率较高的原因主要由规模效率与纯技术效率共同造成的。2003-2008年
接近最优组合，而规模效率相对要小，说明文化科技创新的过程管理缺乏效率，导致其产出不与投入成正比。
而在规模效率方面，2005-2011年成规模递增，说明我国在文化科技创新资源投入方面存在不足，导致创新产出有限，未来需要通过扩大文化科技企业的生产经营规模来有效地提升规模效率。Malmquist指数计算结果显示，我国文化科技创新活动的平均Malmquist指数以每年1.3%的速度递减。递减原因归就于技术退步，虽然技术效率以每年3.3%递增，但无法抵消技术退步带来的影响。从不同时间段来看，全国文化科技创新的Malmquist指数在2010-2011年期间呈现高速增长趋势，主要是由技术变化带来的，技术效率相比而言则增长缓慢。在2003-2010年长达八年的时间里，Malmquist指数出现了持续衰退，但与此同时，这段时间的技术效率分别出现4%至22.5%不同幅度地增长，而技术分别以5.5%至20.2%不等速度衰退，因此，技术效率的增长无法抵消技术衰退带来的负面影响，导致总生产率下降。而2010-2012年间，技术虽得到进步，但效率却衰退，导致总生产率下降。
实际上，“文化与科技融合”在某种意义上就是文化与科技的交互影响。自从文化与科技融合作为一项创新性的重大课题在2012年正式提出，需要我们着眼于拓展文化与科技融合的广度深度，更加注重运用高新技术改造传统文化产业，培育新的文化业态，增强文化产品的表现力、吸引力和感染力，努力把科技进步的最新成果贯穿文化事业文化产业发展的各个方面。作为新的经济发展方式，也作为新的文化建设理念，文化与科技融合的意义正是在于融合创新和协同发展。
参考文献
[1]吴义杰.产业融合理论与产业结构升级[J].江苏社会科学，2010，（1）：248251.
[2]李美云.基于价值链重构的制造业和服务业间产业融合研究[J].广东工业大学学报（社科版），2011，11（5）：3440.
[3]曹宇.基于钻石模型的文化产业融合研究[J].西南民族大学学报（人文社科版），2012，（10）：161163.
[4]彭翊.推进高新区文化和科技的深度融合发展[J].中国高新区，2013，（3）：3032.
[5]胡慧源，顾江，吴建军.文化科技企业服务平台：实践意义与结构创新[J].科技与经济，2013，（2）：8690.
[6]张祖群.基于文化与科技融合的北京文化产业路径研究[J].北京理工大学学报（社会科学版），2013，15（4）：149153.
[7]乐祥海，陈晓红.中国文化产业技术效率度量研究：20002011年[J].中国软科学，2013，34（1）：143148.
[8]肖劲松.科技促进文化产业的集群化发展[J].中国高新区，2013，（3）：3335.
[9]Gary P. Pisano.The governance of innovation： Vertical integration and collaborative arrangements in the biotechnology industry[J].Research Policy，1991，20（3）：237249.
[10]杜娟.基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析[J].科技进步与对策，2013，30（8）：8285.