摘要：文化产业因其知识含量高、附加值高、效益高、一体化程度高、能耗低等优势成为支柱产业，现分析陕西省文化产业竞争力对该省经济发展的重要意义。根据文化产业竞争力的“钻石模型”，选取2010年—2022年影响陕西省文化产业竞争力的19个主要指标，通过自适应lasso算法对陕西省文化产业竞争力进行实证分析。结果表明，影响陕西省文化产业竞争力的主要指标为文化及相关产业固定资产投资、主要文化机构数、人均可支配收入、高等学校在校人数、文化企业数量、文化企业营业收入利润，且近年来陕西省文化产业竞争力总体在不断提升。
随着人类文明和科学技术的不断进步与发展，文化成了衡量国家实力的重要指标，现在评论一个国家是否强大不仅仅要看国家经济、国家防御、科技实力等“硬实力”，也要看文化“软实力”。
在国家经济结构转型、大力发展文化产业的背景下，2024年3月26日，全国文化和旅游产业发展工作会议在浙江省宁波市召开，重点强调了文化和旅游产业在稳增长、扩内需中的重要作用，并提出了加强政策规划引领、激发文化和旅游消费潜能等一系列措施。陕西省政府紧跟国家发展脚步，认真贯彻落实会议精神，不断解放和发展文化生产力，提升经济实力，更好地满足人民群众日益增长的精神文化需要，《陕西文化发展报告（2024）》在建立陕西文化强省方面提出了完善现代公共文化服务体系、持续推进实施重大文化产业项目带动战略、加强文化遗产保护利用工作三大发展方向，大力发展文化产业，提高陕西地区文化竞争力。而陕西省会西安作为十三朝古都，自身拥有丰富的文化资源、具备深厚的文化底蕴，陕西省文化产业增加值占陕西GDP的比重也在不断加大。
自1947年，“文化产业”这一概念首次提出以来，西方国家便展开了相应的研究，并产生了很多理论成果，如熊彼特的创新说、迈克尔·波特的竞争优势理论等。而国内的文化竞争力研究起步相对较晚，所以，国内的大部分研究结果是以学者自身领域结合国外理论基础构建相应竞争力评价模型。在波特“钻石理论”的基础上，于泽根据中国的实际情况进行了延伸，在影响因素中增加了三个核心因素，分别是创新能力、生产竞争力和产业影响力，以八个核心因素构建了新的文化竞争力评价体系。除此之外还有综合国力论、WEF和IMD的生产率增长论、管理文化论、政府政策论、劳工组织论等用于研究文化产业竞争力的理论。上述所有理论中又以“钻石理论”模型的影响力和应用率最大，因此，本文以此作为研究陕西省文化竞争力的理论基础。
关于文化产业竞争力的研究，定量研究方法是主流，定量分析模型中变量的选择是一个重要而且难以处理的问题。这是因为影响文化产业竞争力的因素非常多，且因素之间有相关关系的情况也比较严重，如果为了考虑较为全面的影响因素，分析模型则显得很臃肿，而且还可能因为变量之间相关关系的存在而影响模型参数估计结果的稳健性，但如果影响因素考虑过少，又可能会遗漏影响文化产业竞争力的重要信息，因此，变量的选择一直是研究该问题的核心内容之一。
Lasso方法是一种广泛应用于统计学领域的回归方法。它的核心思想是通过构造一个惩罚函数，使模型中的某些系数被压缩，甚至设置为零，从而实现变量筛选的目的。这样做不仅可以保留重要的变量，还能够提高模型的预测能力和可解释性。Adaptive-lasso则改进了经典lasso对所有系数惩罚都相同的设置，在正则项添加了系数，用较大的惩罚系数惩罚了回归系数较小的变量，用较小的惩罚系数惩罚了回归系数较大的变量，进一步凸显重要变量对回归结果的影响，解决了介于重要与不重要变量之间的变量选择困难问题。
本文根据产业竞争力评价体系的迈克尔·波特的“钻石模型”理论，结合陕西省文化产业发展现状，建立指标体系，通过Adaptive-lasso算法选取主要影响因素、估计模型参数，进而对陕西省文化产业竞争力发展进行分析。
文化产业竞争力的“钻石模型”
文化产业竞争力评价指标体系由多种要素综合组成，从不同角度考虑，便形成多种表现形式。在众多文化产业竞争力评价模型中，波特的“钻石模型”是最具备代表性的理论模型。该理论认为，文化产业竞争力的核心要素分为四个主要要素和两个次要要素，分别为生产要素、相关支持产业、需求状况、企业战略、机遇和政府行为，这六个因素互相影响，构成“钻石模型”，如下图所示。
图 钻石理论模型（作者自制）
Adaptive-Lasso算法
设有p个自变量χ1，χ2，…，χp和因变量y，回归模型为：
（1）
其中，α是常数项，β1，β2，…，βp是回归系数，ε则是随机扰动项。
Lasso方法中对回归系数和常数项的估计定义为：
（2）
其中，t≥1，当数据经过标准化处理，则â=0，公式（2）可整理为：
（3）
参数t的大小控制了整个系数估计结果的大小，t值越小，模型系数的估计值整体减小。选取适当的值则会使得一些估计参数等于0，从而达到变量选择的目的。
Lasso方法对其中所有估计量进行了相同程度的惩罚，并没有考虑变量重要性的不同。在此基础上，Zou在2006年提出了自适应Lasso算法（Adaptive-lasso）。
Adaptive-lasso在βj前增加权重系数ŵj，即：
（4）
其中，权重系数。因此，若初始估计量较大，则对应的惩罚相对较小。
指标体系的构建
文化产业竞争力受到国家和地区多种因素的影响，所以将波特的“钻石模型”与陕西文化产业发展的实际情况相结合，可将影响陕西省文化产业竞争力的影响因素主要分为生产要素（基础影响要素）、需求状况和企业实力（核心影响因素）、周边环境因素三大类别。
对于文化产业来说，生产要素有文化资源、资本资源、基础设施、生产能力。
政府行为除了相应的政策支持，便是对相关产业的资源投入进行调整，所以本文选取政府财政收入和文化事业费占财政收入百分比这两个指标，表示政府对文化产业资源投入的力度。
相关产业的定义是以某一产业为发展主体并对其进行投资，从而产生相应的经济效应，如果此经济效应辐射到了其他产业，那么就可以说他们是相关产业。而文化产业具备高整合性，信息时代，与信息技术相结合，能够与旅游、信息、教育等相关产业紧密联系，互为彼此提供正向支持。那么旅游产业可用接待入境游客数和国际旅游收入表示，信息产业可用互联网普及率和移动电话年末用户表示，教育产业可用高等学校在校人数表示。
对于需求条件这一因素，由于消费需求指的是作为消费主体的消费者对于被消费商品具备购买欲望，并且能够具有相应的购买能力中的经济基础和消费水平这两个环节，所以，可通过人均GDP和人均可支配收入表示经济基础，用人均文化娱乐消费支出和人均文化娱乐文化消费支出占消费支出的百分比表示消费水平。
文化产业的主体是文化企业，而衡量一个企业的实力是否强大，最直观的便是企业的规模是否庞大，所以通过选取文化企业数量、文化企业营业总收入和文化企业总资产，进而直观地体现文化企业的实力。
根据文化产业竞争力钻石模型，可确立影响文化产业竞争力的具体指标，如表1所示。
表1 文化产业竞争力评价指标
一级指标 二级指标 二级指标 指标名称
生产要素 人力资源 主要文化机构从业人员（人） X1
文化资源 文物藏品（件） X2
资本资源 文化及相关产业固定资产投资 X3
文化及相关产业占全社会固定资产比重（%） X4
基础设施 主要文化机构数（个） X5
生产能力 规模以上文化及相关企业研究与试验发展人员和经费支出情况（万元） X6
需求条件 经济基础 人均GDP（元） X7
人均可支配收入（元） X8
消费水平 人均文化娱乐消费支出（元） X9
文化娱乐消费支出占总支出比重（%） X10
旅游产业 接待入境过夜游客人数（万人） X11
国际旅游收入（万美元） X12
相关产业 信息产业 互联网普及率（%） X13
移动电话年末用户数（万户） X14
教育产业 高等学校在校人数（万人） X15
政府行为 政府实力 地方财政收入（亿元） X16
政府投入 文化事业费占财政支出比重（%） X17
企业实力 企业规模 文化企业数量（个） X18
文化企业营业收入利润（亿元） X19
基于Adaptive-lasso算法的实证分析
本文以2010年—2022年共13年的年度数据为样本，通过文化产业竞争力的相关理论选取了最具代表性的19个指标。本文数据主要取自陕西省统计局、陕西省发展报告、中商情报局以及百度文库等。由于相关数据中存在缺失值，数据都是时间序列数据，在本文中选择使用均值插补法对缺失值进行插补。
运用R软件，基于（4）式对模型（1）的19个变量进行系数估计，剔除13个系数为0的变量，即剔除X1，X2，X4，X6，X7，X9，X10，X11，X12，X13，X14，X16，X17。留下被选择变量如X3（文化及相关产业固定资产投资）、X5（主要文化机构数）、X8（人均可支配收入）、X15（高等学校在校人数）、X18（文化企业数量）、X19（文化企业营业收入利润）。对所留指标进行简单分类，如表2所示。
表2 所选指标分类
一级指标名称 变量名称 相关系数 t统计量 相关性 P-值
生产要素 X3 0.46815337 0.00 0.987 0.000
X5 -0.1616669 0.00 -0.888 0.000
需求条件 X8 0.31312681 0.00 0.872 0.000
相关产业 X15 0.27271763 0.00 0.814 0.002
企业实力 X18 0.36703101 0.00 0.988 0.000
X19 0.09131355 0.00 0.839 0.001
从表2可知，生产要素、需求条件、相关产业和企业实力是陕西省文化产业竞争力的主要影响因素，说明影响陕西省文化产业竞争力的主要因素是市场调节，次要是政府行为，所以良好的市场条件能够促进文化产业竞争力的发展。由此得到陕西省文化产业评价模型如下。
文化产业竞争力=0.46815337×文化及相关产业固定资产投资-0.1616669×主要文化机构数+0.31312681×人均可支配收入+0.27271763×高等学校在校人数+0.36703101×文化企业数量+0.09131355×文化企业营业收入利润
分析该模型可知，表2中所有的变量与y的统计检验p值基本均为0.00，表明所有的变量均与y之间有显著的线性相关关系；除X5以外其余变量的系数均为正数，表明除X5以外其余变量的系数与y是正相关关系，而X5与y是负相关关系。从表2的系数绝对值大小来看，X3的相关系数最大，为0.46815337，表示X3是所有主要影响因素中对y的影响最大的因素。影响大小依次递减是X18，X8，X5，X15，X19。
考虑到影响陕西省文化产业竞争力发展的指标众多，为了精准分析影响陕西省文化产业竞争力的主要指标，本文采用Adaptive-Lasso方法对各类指标进行了筛选。从实证分析的结果来看，这些主要指标有文化及相关产业固定资产投资、主要文化机构数、人均可支配收入、高等学校在校人数、文化企业数量、文化企业营业收入利润。
提高陕西省文化产业竞争力，需加大对文化及相关产业固定资产投资，即提高文化产业发展的资源条件、精简文化机构数量，过多的机构数量致使冗余，从而使发展变慢。提高人均可支配收入，只有人们具有更高的经济条件，才能满足人们对文化产业的消费需求，从而带动产业发展、提高教育条件。从结果得出，高等学校对文化产业的发展有推动作用、文化企业是文化产业的主体，所以文化企业数量和文化企业收入利润直接体现了文化企业的发展状况，所以，引进和培育更多具有良好发展前景的文化企业是提高陕西省文化产业竞争力的有效措施之一。
虽然政府行为是次要影响条件，但是政府的相关政策可以影响其他四个主要影响因素，所以，政府应该推行积极、精准的相关政策，以推动上述主要影响因素的发展，使文化产业得以更加高效地发展。
本文为陕西省教育厅青年创新团队建设科研计划项目（编号：21JP045）、陕西省创新能力支撑计划项目（编号：2019KRM159）。
（作者单位：西安财经大学数学学院）
