北京市文化创意产业创新力研究

北京市文化创意产业创新力研究
摘要：文化创意企业的核心竞争力是文化企业保持持续竞争优势的关键，而创新力作为核心竞争力的关键要素对该产业愈发重要。

因此，本文欲用多元线性回归模型对文化创意产业的创新力进行评价，进而指出影响创新力的关键要素。

关键词：文化创意产业；创新力；多元回归模型
中图分类号：g124 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）15-0001-03
0 引言
伴随着社会经济的发展，文化创意产业的重要地位逐渐显现出来。

甚至在美国有“资本和技术主宰一切的时代已经过去，创意的时代已经来临”这样一句话来表现其重要性。

美国经济学家罗默（1986）在熊彼特（joseph alois schumpeter）、塞缪尔·亨廷顿（samnel huntington）研究基础上，详细地阐述了创意的作用及其重要性。

他指出创意不仅会催生出很多适应市场需求的新产品，而且还能增加更多创造财富的可能，他认为好创意是一个国家或地区经济增长甚至是社会发展的活水源泉。

对文化创意产业来说，它是通过其产品和服务来实现其价值的，而创意产品或服务要被市场接受，就必须有好的创意。

因此，一个适合市场需求的“好创意”即创新能力对该产业的发展具有决定性的意义。

影响企业核心竞争力的因素有创新能力、市场营销能力、人力资源等多种因素，但是大部分文献的研究结果显示创新对于文化创意产业的作用最为突
出。

本文从文化创意产业创新力的角度来分析影响创新力的主要因素，继而探讨提高文化创意产业创新力的战略对策。

表1是本文根据文化创意产业的创新力提出的相关指标，这四个评价指标可以很好的评价一个产业的创新力，同时也能取得可以定量评价的数据。

1 北京市文化创意产业创新力的回归分析
1.1 数据收集及整理本文在北京统计信息网的2012北京统计年鉴板块搜集到北京市2004年至2011年文化创意产业的增加值等相关数据。

由于影响文化创意产业创新力的因素多于两个，因此采用多元线性回归模型对其进行分析。

其中，核心技术使用日期间隔的相关数据很难取得，因此本文仅讨论其余三个变量（r&d的年投入资金、从事r&d的技术人员数以及拥有的专利数量）对文化创意产业增加值的影响。

文中字母y表示应变量或被解释变量，x表示解释变量。

其中下标i则指第i次观测值。

y代表北京市文化创意产业的2004-2011年的增加值，x分别表示北京市从事r&d的技术人员数、r&d的年投入资金以及拥有的专利数量。

1.2 作散点图根据北京市文化创意产业的增加值与其它影响因素的相关数据，分别做出研究与试验发展的人员数量、研究与试验发展的经费和专利授权量与文化创意产业增加值的散点图。

观察y 与x的三个散点图，可以发现样本点的分布在一条直线的周围，可
以说有比较好的线性关系，因此可以用多元线性回归模型来描述它们之间的关系。

1.3 计算结果及分析运用spss软件对相关数据进行计算。

如果使用逐步法，当概率小于等于0.05时，变量进入“线性回归模型”，而当大于等于0.1时，就需要将其从“线性模型中”剔除。

由于本例输入变量采用的是输入法，因此spss自动认为专利授权量，研究与试验发展人员，研究与试验发展经费三项均为影响因变量增加值的解释变量，增加值为因变量。

表4是回归模型汇总统计量：r代表相关系数；r 方代表相关系数的平方，也被称为判定系数，我们用它来判定回归模型中线性回归的拟合程度，也就是用解释变量分析预报变量变异的程度；调整r方代表调整后的判定系数；最后一列为估计标准误差。

其中，解释变量和因变量的复相关系数0.996、判定系数0.9993、调整的判定系数0.987、回归方程的标准估计的误差为57.43363。

同时，根据表4我们也可以检测多元线性回归模型对样本观测值的拟合程度。

由于该线性回归模型中有3个解释变量，因此我们需要再观测调整r方的数值。

由于其数值（0.987）极度接近1，因此我们认为多元线性回归模型对样本观测值的拟合程度很高，也就是说预报变量可以被该模型解释的程度极高。

表5为回归模型的方差分析表，模型1因变量的总离差平方和为1825548.429，回归平方和为1812353.941，均方为604117.980，残差及平方分别为13194.487和3298.622，f检验统计量的观测值
为183.143，其对应的概率为0.000a。

由以上数据可得，依据该表可进行回归方程的显著性检验。

如果显著性水平为0.05，由于概率p值小于显著性水平，表明回归极显著，即预测变量与3个自变量的线性关系十分显著，也就是说该模型的拟合度较高。

由表6可以看出，研究与试验发展经费与北京市文化创意产业增加值的相关性最大，达到0.994，相关系数的绝对值极度接近于1。

这说明两个变量的线性相关关系越强，它们的散点图接近一条直线，这时用线性回归模型拟合这组数据就相对更好，这也又一次印证了此时建立的线性回归模型是有意义的。

表7中数据量较大，因此此处仅针对研究与试验发展经费进行描述：偏回归系数b为3.532、偏回归系数的标准误差为0.717、标准化偏回归系数为1.498、回归系数显著性检验中统计量的观测值为4.926、对应的概率为0.008。

可以得出，显著性水平为0.05，研究与试验发展经费的回归系数显著性水平t检验的概率p值小于显著性水平0.05。

因此，我们可以认为自变量研究与试验发展经费与被解释变量增加值的线性关系显著，需将其保留在最终的多元线性回归模型中。

根据多元回归的一般模型：y=b0+b1x1+b2x2+b3x3，我们将表7
中“非标准化回归系数”第一列中的“b”列数据依次代入一般模型，最终得到多元线性回归方程（预报方程）：
y=-24.869-0.003x1+3.532x2-0.019x3
由于在上表中，研究与试验发展人员、专利授权量的回归系数显
著性水平t检验的概率p值大于显著性水平0.05，因此，需将此两项从回归模型中剔除。

而研究与试验发展经费的回归系数显著性水平t检验的概率p值小于显著性水平0.05，为0.008，因此保留在方程中，也就得到如下方程：y=-24.869+3.532x2
因此，影响北京市文化创意产业增加值的因素有r&d的年投入经费、从事r&d的技术人员数、核心技术使用日期间隔以及拥有的专利数量，其中r&d的年投入经费是影响增加值最大的因素。

也就是说影响文化创意产业创新力最大的因素是r&d的年投入经费问题。

通过对北京市文化创意产业增加值的影响因素进行分析，得知创新力是影响企业核心竞争力的决定性因素，然而如何提升创新力或者拿出更多的好创意，这才是问题的症结所在。

上面的多元线性回归模型给了一个很好的回答，那就是对科研的经费投入是必须和必要的。

2 战略对策
提高文化创意产业创新力可以从很多方面努力，包括创新内容、打造品牌、管理创新、完善产业链以及创意人才的培养等。

然而，由上一节的分析我们可以清晰的看出，影响文化创意产业创新力的最主要的因素就是r&d的投入，这也充分说明文化创意产业要想发展，资金的投入是必不可少的。

资本是逐利的，它不断在流动中寻找热点、利润和机会。

目前，北京市文化创意产业的主体基本上都是中小企业，因此，对于它们而言很多好创意都是由于资金的匮乏而被搁置。

一直以来，文化创意产业的资金来源渠道主要有财政投资和社会投资，在利用社会资本方面不尽人意。

首先，要消除观念障碍。

打消人们对社会资本“不安全”的陈旧认识，并积极引导、鼓励人们通过各种方式参与文化创意产业的实施和建设。

其次，成立创业投资基金。

可以将不同投资主体的资金放在一起，进行组合投资，从而获取类似基金形式的投资平均收益并畅通资本的退出渠道。

同时，发挥文化创意产业发展专项基金以及引导资金等政策的杠杆作用，继而增加社会资本的投资热情。

再次，政府进行担保。

先由政府设立一个可以使文化创意企业贷款的担保基金，然后让融资者从银行或者其他金融机构获得资金，从而为其开辟贷款的绿色通道。

最后，完善政策保障。

政府或者相关部门要加大对文化创意产业的扶持力度，进一步降低其进入市场的标准，对创意园区内表现良好的企业给予相应的补贴，为其创造一个宽松的发展环境。

总之，刚刚蓬勃发展的中国文化创意产业，若要收获创意的硕果，还需要尽一切力量开辟多种融资渠道，形成以企业投入、政府资金、银行贷款、文化基金等多种方式相结合的多元化投入机制。

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