文化创意产业指标体系及评价模型

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1、西安工程大学学报JournalofXi’anPolytechnicUniversity第25卷第1期(总107期)2011年2月Vol．25，No．1(Sum．No．107)文章编号:1674-649X(2011)01-0082-04文化创意产业指标体系及评价模型刘爱华，贺兴时，张文娟(西安工程大学理学院，陕西西安710048)摘要:在国内外创意指数相关研究的基础上，构建了我国文化创意产业指标体系．并在此基础上建立了基于因子分析方法的评价模型，进一步利用该模型对我国七大城市的创意指数进行了测度，最后针对分析结

2、果进行了排名．关键词:文化创意产业;指标体系;因子分析;评价模型中图分类号:F062．9文献标识码:A0引言多年前，相关经济学家或理论研究者就认为文化创意产业将成为21世纪的主导产业，然而在经历了全球性经济危机的背景下，文化创意产业的强势发展似乎印证了这句“预言”．目前，全世界文化创意产业每天创造约220亿美元的经济价值，并以5%的速度逐年递增，文化创意产业受到越来越多国家的重视，成为了转变经济增长模式、推动产业升级、提升国家“软实力”的重要方式．因此，定量评估文化创意产业［1］的发展已成为政府、专家学者面对

3、的首要问题．目前，文化创意产业发展的主要指标体系包括欧洲创意指数、香港创意指数等．2004年，卡内基梅隆大学教授查德·佛罗里达(RichardFlorida)与有关方面合作完成了《创意时代的欧洲》．报告中采用了“欧洲创意指数”，即人才指数(TalentIndex)、技术指数(TechnologyIndex)、包容性指数(ToleranceIndex)．欧洲创意指数是查德·佛罗里达对城市创意评估指标的改进，对研究创意产业、经济增长和区域竞争力之间的关系贡献巨大，对全球创意指数的制定也有指导作用和深远的意义，但关

4、于“欧洲创意指数”的评比仍［2-3］是基于静态的比较，并不能表现出文化创意产业发展的趋势．［4］在国内，虽然上海、北京等城市制订了城市创意指标体系，但国家层面上的文化创意产业评估指标体系尚未形成．本文借鉴北京、上海等城市建立创意指数的经验，构建我国文化创意产业的普遍性指标，并运用统计学方法对北京、上海、西安等7个城市文化创意产业进行评价对比．1文化创意产业评估指标体系的构建由于我国有些城市尚未建立文化创意产业的相关统计口径，数据无法获取，在现有的统计资料中，有着与它们相近的指标和统计数据，虽然不能直接反映创意

5、产业的发展情况，却是现实条件下的最佳替代，如文化创意产业增加值占全市GDP比重可以由文化产业增加值占全市GDP比重来代替;在相应的评估收稿日期:2010-11-24基金项目:陕西省软科学研究计划资助(S2009KR276)通讯作者:贺兴时(1960-)，男，陕西省富平县人，西安工程大学教授．E-mail:xingshi_he@163．com第1期文化创意产业指标体系及评价模型83对比过程中创意产业从业人口数据也可利用我国现行统计体系下的第三产业行业划分标准，考察信息传输、计算机服务和软件业，房地产业，科学研究

6、、技术服务和地质勘查业，教育、文化、体育和娱乐业4个行［5］业的从业人数指标来代替．本文借鉴北京、上海等城市建立创意指数的经验，遵循全面性、简要性、可比性、可操作性、产业特性五大原则，建立了文化创意产业普遍性指标，其主要包括产业规模、科技研发、文化环境、人力资源、社会环境等5类指标(表1)．2基于因子分析的城市文化创意产业评价模型2.1数据提取表1文化创意评价指标体系本文选取北京、上海、天一级指标二级指标津、广州、杭州、西安和重庆7文化产业增加值占全市GDP比产业规模个城市作为研究样本，利用人均GDP《200

7、8中国城市统计年鉴》及研究发展经费占GDP比值《2008中国创意产业发展报科技研发高技术产业拥有自主知识产权实现产值占GDP比重每百万人口所拥有发明专利数量告》中的数据，并基于上述文化创意产业指标体系对七大城民众文化消费占总支出的比重文化环境民众文艺活动参与次数市的创意指数进行计算．采用居民家庭文化消费占全部消费的比重因子分析的步骤包括构造原始总人口数据矩阵，数据标准化，求相关创意产业从业人员人力资源矩阵，求相关矩阵的特征值及普通高等学校在校人数特征向量，根据因子贡献率选普通中等学校在校人数取主因子，求正交因

8、子解，构造全社会生产率因子得分模型并实现样本综合人均绿地面积排名等．社会环境居民幸福感指数每万人拥有公共交通车辆2.2评价指标数据的分析每万人拥有卫生工作人员运用SPSS17.0软件首先将原始数据标准化，以消除指标之间量纲的不一致和数量级的差异，保证分析数据的一致可比性．通过KMO和Bartlett检验的结果，KMO值=0.7428＞0.6，Bartlett的P=0.000＜0.001，拒绝原假设，