以下分两个部分分别进行讨论：首先讨论用OLS、FE、GMM、OP四种方法计算的TFP是否能有效地规避内生性问题，并挑选出最优的TFP值；然后根据基于价值链的文化产业效率影响因素评价指标体系，提出各因素对TFP的影响，围绕最优方法计算得到的TFP值探讨各影响因素蕴含的信息和原因。

为了更好地分析四种方法估计得到的TFP，先讨论C-D生产函数的估计结果，比较劳动和资本对于企业产出的贡献情况（见表7-5）。

表7-5　基于四种方法计算TFP的劳动和资本系数比较

注：括号中的数字表示t值。∗∗∗、∗∗、∗分别表示1%、5%、10%水平上显著。

在上述四种方法中，FE方法估计的资本投入弹性系数是-7.66%，数值为负且不显著，因此估计结果不佳。根据以往经验，满足规模报酬不变的方程能够准确估计TFP，即劳动和资本投入弹性系数之和不超过1，而OLS方法和GMM方法的劳动和资本要素投入的系数和分别为1.309和1.148，呈规模报酬递减，因此不是最佳方法。相较而言，OP方法估计最为准确，其要素投入系数之和为0.909，接近1，满足规模报酬不变。以上四种方法一致表明，文化产业的劳动投入弹性要明显大于资本投入弹性，说明了文化企业中人力资本的重要性，相较于传统行业更专注积累由人才产出的创意等无形资产，与我国的文化产业知识密集的特点吻合。同时，较传统OLS方法，OP方法估计的劳动投入要素减小，这个结果与Olley & Pakes（1996）、Biesebroeck（2005）以及Loecker（2007）等的结论相一致。另外，从原理上分析，OP方法也是四种方法中解决内生性问题更好的一个。因此，下文研究基于价值链的文化产业效率影响因素，主要围绕OP方法计算的TFP来探讨。

下文的回归分析基于价值链的文化产业效率影响因素，从创新能力、知识产权、客户价值、人力资本、财务支持和政府扶持六个方面、共七个具体指标为自变量，并加入控制变量——滞后一期的TFP（TFP_i,t-1）、体现营销状况的企业上下游公司所在地（business）、所属行业（industry）和所有制类型（ecotype），研究它们对企业TFP的贡献大小，结果如表7-6所示。由于回归方法中需要数据的多期滞后，且原始样本为非平衡面板数据，因此，回归结果中观察值将少于原始样本数。

表7-6　基于价值链的文化产业效率影响因素与TFP的回归结果

注：括号中的数字表示t值。∗∗∗、∗∗、∗分别表示1%、5%、10%水平上显著。

从表7-6的回归结果可以发现，该模型对企业TFP具有较好的拟合优度，OP法计算的全要素生产率——65.6%，归因于文化产业效率影响因素所提出的变量。以下就各核心影响因素进行逐一分析。

（1）创新能力。R&D人力投入对TFP具有显著正向影响。从模型结果来看，R&D人力投入对四种TFP回归，所得的系数均显著为正，OP方法系数为24.3%。这与一般的判断相一致，一切创新源于人才。周锦、顾江（2013）认为文化产业创新的内部动力机制包括文化创新引领、技术创新推动和人力资本带动；雷原等（2015）基于68家上市公司的实证研究发现，文化创意企业产出依赖劳动要素投入，其次是市场推广与研发投入，这与我国文化创意产业发展初期需要创意人才，并通过创意产品树立品牌形象的事实相吻合。(www.daowen.com)

R&D资本投入对TFP具有显著正向影响。R&D资本投入对TFP的回归系数均为正，OP方法算得人均R&D资本投入弹性系数达到0.217%。通常认为，研发投入能显著提高企业绩效，是影响生产力的重要因素（宋吟秋、吕萍，2013）。据测算，研发资本投入对TFP的影响系数约为15%，研发的产出弹性达10%～13%（Sharma, 2012）；臧志彭（2015）使用2011～2013年161家文化产业上市公司面板数据，实证发现当期企业研发投入促进公司绩效，但由于存在生命周期或倒U模型，滞后期研发投入与公司绩效关系不显著。

（2）知识产权。文化企业的知识产权并未显著作用于企业TFP，当期的发明专利件数对四种方法计算的TFP系数均都未通过显著性检验。一般认为，企业获得的专利和知识产权会促进企业产生的绩效（Carolan, 2008）。然而本章的回归结果出乎意料，可能缘于我国文化产业仍处于模仿阶段。孙斌（2013）分析文化创意产业运作机理时认为，模仿吸收也能形成知识积累。因此，企业不仅需要自主创新，还需吸收消化外溢知识；陶厚永等（2010）提出并分析了目前普遍存在的山寨模式，发现山寨多存在于没有进入壁垒、同时市场需求大的产业，该模式具有盗版、模仿、抄袭的特点，仅在功能、外观等略有创新；刘显辉（2012）具体探讨了山寨手机存在成本和价格双低的优势，却常在商标权、专利权等知识产权方面打擦边球。因此，我国文化产业目前的自主创新主要还停留在吸收引进，并存在模仿现象，还未达到能够产生知识产权的程度，故而知识产权未能对企业效率做出贡献。尽管如此，长期来看，企业仍需继续研发投入，争取以自主创新为主，辅以消化吸收，积累知识产权和品牌效应，不断提高企业的核心竞争力。

（3）客户价值。客户价值与文化企业效率之间呈正向相关关系。回归结果可见，企业收入增长率对四种方法计算的TFP系数均为正，且满足显著性检验，对OP方法计算的TFP贡献率达到0.137%，说明企业对客户创造较高的价值，客户满意度上升，进而继续在该企业消费，通过提高企业收入的增长和盈利进一步促进企业的生产力，这与Heskett et al.（1994）的分析和实际情况相吻合。

（4）人力资本。探究人力资本对文化企业全要素生产率的影响，分别从企业R&D人员投入和企业硕士及以上人员占比两方面着手，两者得到的回归结果并不一致。在创新能力中已有分析，企业R&D人员投入显著正相关于企业效率，即增加企业研发人员投入可提高企业生产率，这与文化企业“创意为王”和重创新的特点相一致。

然而，硕士及以上人员占比却与TFP显著负相关。从模型结果来看，硕士及以上人员占比对TFP的回归系数均为负，OP方法算得系数为-56.8%。一般而言，提高员工受教育程度有助于企业进步（王鹏，2006；郭杜刚，2013；马箭、陈子华，2014），但本次回归结果与我们的预期相左，高学历的从业人员并未促进企业生产率的提高。这可能是由于资源错配，即企业的人力资本投资的过度，也就是说，社会或个人所拥有的人力资本超过企业的现实需求，存在就业与教育的不匹配（Carnoy, 1995）。文化产业中的某些部门不同于其他产业——如金融部门和制造业中的高技术部门等依赖高学历人才资本，它对人才要求的特殊性在于需要员工具有独创性和对文化的判断解读能力（郑雅元，2014）。在实证方面，刘飒和王强（2009）选用1997—2007年数据，利用灰色关联法研究发现：相对于受高等教育的人才，人力资本中受中等教育的人才更有助于文化产业的发展。而在实际工作和研究中这一点经常被忽略。文化企业的核心人才多出自艺术类或设计等相关专业，此类院校以艺校或职校为主，如果一味追求高学历人才，使得人才专业与工作内容不相符，会导致专业性人才缺失，最后只会产生文化产业人力资源的无效投资。

（5）财务支持。文化企业的财务支持从成长性和盈利能力两个角度反映其对企业生产力的影响。回归结果表明，优质的企业财务状况对企业的效率提高有支持作用。在上述客户价值分析中已得出，收入增长率与文化企业全要素生产率呈显著正相关，用OP方法得到的系数达到0.137%，也就是企业收入的增长速度提高有益于企业全要素生产率。本数据主要的研究对象是上海的文化企业，从规模上看中小型数量较多，从生命周期来看大多处于成长阶段，因此，收入增长在反映客户满意度的同时，也体现了企业的发展速度，成长势头良好的文化企业可以高效地生产并提高企业自身价值。

财务指标中，盈利能力对文化企业TFP具有显著的正向影响。回归结果表明，销售净利润率对四种方法计算的TFP的系数均显著为正，OP方法的系数为5.56%，说明能够顺利获取利润的文化企业也具有良好的生产效率，这可能归因于企业自身高效的经营管理能力，因而能够吸引更多资金和资源协同发展。实际运营中，财务状况是对外展示企业运作情况和基本实力的有力证据，不论是成长性和盈利能力的理论支撑还是回归结果均一致认为：良好的财务能够支持企业更有效地发展。

（6）政府扶持。政府支持可以显著促进文化产业效率的提高。是否为高新技术企业对OP和FE方法计算的TFP的回归系数显著为正，OP方法得到系数22.9%，说明对于评为高新技术企业的文化企业来说，在政府的税收减免、技术和资金的扶持下，能够有效地促进自身全要素生产率的提高。现有文献主要从政府财政扶持解决融资难（毛坚，2014）、税收优惠政策的动机和途径（曹芳，2014；解学芳、臧志彭，2015）着手分析。