区域性文化产业集聚的影响因素分析方法和系统

摘要

本发明提供了一种区域性文化产业集聚的影响因素分析方法和系统，该方法包括：获取区域政府发布的与文化产业相关的数据；对区域政府发布的与文化产业相关的数据进行识别和分类，采集符合灰色关联度模型需求的目标数据；将目标数据输入灰色关联度模型中，得到目标数据中各个因素的关联度；对目标数据中各个因素的关联度进行排序，得到关联度排序结果；根据关联度排序结果，标记并显示出影响区域文化产业集聚发展的主要因素和次要因素。从而得到该区域的文化产业在未来发展中的合理定位，并且可以针对性的提出发展战略。该系统使得区域性产业发展方向更加清晰，通过定量分析的方法使得提供的建议更加科学化。

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体地，涉及区域性文化产业集聚的影响因素分析方 法和系统。

背景技术

随着经济社会的不断发展，文化需求也在逐步升级，区域性的文化产业集聚化已经成 为一种不可逆的趋势。

但是，我国文化产业发展仍处于不断发展的前进状态，仍有很大的进步空间。在该阶 段，有部分区域的文化产业由于自我定位不准确、未周全考虑自身发展条件等原因导致发展受阻，文化产业的发展还未走上正轨。这样的情况对于该区域文化企业本身与整体 文化产业环境都有一定程度的冲击。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种区域性文化产业集聚的影响因素分 析方法和系统。

第一方面，本发明提供一种区域性文化产业集聚的影响因素分析方法，包括：

获取区域政府发布的与文化产业相关的数据；

对所述区域政府发布的与文化产业相关的数据进行识别和分类，采集符合灰色关联度模 型需求的目标数据；

将所述目标数据输入所述灰色关联度模型中，得到所述目标数据中各个因素的关联度；

对所述目标数据中各个因素的关联度进行排序，得到关联度排序结果；

根据所述关联度排序结果，标记并显示出影响区域文化产业集聚发展的主要因素和次要 因素。

可选地，所述灰色关联度模型中构建有指标评价体系，所述指标评价体系用以评估文化 产业集聚的影响因子的指标；其中，所述指标评价体系包括：区域经济发展水平、政府支持 力度、科技与人才基础、市场需求水平、城市包容度。

可选地，将所述目标数据输入所述灰色关联度模型中，得到所述目标数据中各个因素的 关联度，包括：

提取所述目标数据中的各个影响因素，根据影响因素构建因变量序列和自变量序列；

将因变量序列作为参考序列X

将参考序列X

计算所述数字化的参考序列X

根据所述数字化的参考序列X

可选地，计算所述数字化的参考序列X

计算数字化的参考序列X

Δ

其中，Δ

计算两级最大差M和最小差m，计算公式如下：

计算关联度系统，计算公式如下：

ξ称为分辨系数，0<ξ<1，ξ

计关联度，计算公式如下：

i＝1,2,...,p

其中，γ

可选地，提取所述目标数据中的各个影响因素，根据影响因素构建因变量序列和自变量 序列，包括：

选取区域的区位熵作为因变量序列，选取24个影响因素指标作为自变量序列；其中，区 位熵用以表征产业集聚水平，计算公式如下：

其中，LQ

第二方面，本发明提供一种区域性文化产业集聚的影响因素分析系统，包括：

数据库，用于存储区域政府发布的与文化产业相关的数据；

数据识别采集模块，用于对所述数据库中的数据进行识别和分类，采集符合灰色关联度 模型需求的目标数据；

灰色关联度分析模块，用于将所述目标数据输入所述灰色关联度模型中，得到所述目标 数据中各个因素的关联度；

因子关联度排序模型，用于对所述目标数据中各个因素的关联度进行排序，得到关联度 排序结果；

显示模块，用于根据所述关联度排序结果，标记并显示出影响区域文化产业集聚发展的 主要因素和次要因素。

可选地，所述灰色关联度模型中构建有指标评价体系，所述指标评价体系用以评估文化 产业集聚的影响因子的指标；其中，所述指标评价体系包括：区域经济发展水平、政府支持 力度、科技与人才基础、市场需求说、城市包容度。

可选地，所述灰色关联度分析模块，具体用于：

提取所述目标数据中的各个影响因素，根据影响因素构建因变量序列和自变量序列；

将因变量序列作为参考序列X

将参考序列X

计算所述数字化的参考序列X

根据所述数字化的参考序列X

可选地，所述灰色关联度分析模块，具体用于：

计算数字化的参考序列X

Δ

其中，Δ

计算两级最大差M和最小差m，计算公式如下：

计算关联度系统，计算公式如下：

ξ称为分辨系数，0<ξ<1，ξ

计关联度，计算公式如下：

i＝1,2,...,p

其中，γ

可选地，所述灰色关联度分析模块，具体用于：

选取区域的区位熵作为因变量序列，选取24个影响因素指标作为自变量序列；其中，区 位熵用以表征产业集聚水平，计算公式如下：

其中，LQ

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明提供的区域性文化产业集聚的影响因素分析方法和系统，适用于测评各经济社 会因素对区域性文化产业发展的影响程度，该系统的应用可以帮助该区域进行较为科学 而精准的文化产业发展方向的定位，从而更好地在文化产业集聚的趋势之中找到自身发 展的优势条件，形成良好的互补合作关系，提升文化产业集聚化的发展效率，推进文化 产业集聚化向好发展。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的 和优点将会变得更明显：

图1为本发明实施例提供的区域性文化产业集聚的影响因素分析方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的区域性文化产业集聚的影响因素分析系统的原理框图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进 一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来 说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护 范围。

图1为本发明实施例提供的区域性文化产业集聚的影响因素分析方法的流程图，如 图1所示，本实施例中的方法可以包括：

步骤S101、获取区域政府发布的与文化产业相关的数据。

本实施例中，可以将区域政府发布的与文化产业相关的数据存储在数据库中。

步骤S102、对区域政府发布的与文化产业相关的数据进行识别和分类，采集符合灰色关 联度模型需求的目标数据。

本实施例中，灰色关联度模型中构建有指标评价体系，指标评价体系用以评估文化产业 集聚的影响因子的指标；其中，指标评价体系包括：区域经济发展水平、政府支持力度、科 技与人才基础、市场需求水平、城市包容度。

步骤S103、将目标数据输入灰色关联度模型中，得到目标数据中各个因素的关联度。

示例性的，可以提取目标数据中的各个影响因素，根据影响因素构建因变量序列和自变 量序列；将因变量序列作为参考序列X

示例性的，可以采用均值化法、初值化法、区间化法等去掉量纲，转化为纯数字序列和,以 便于统计计算与分析比较。

具体地，计算数字化的参考序列X

Δ

其中，Δ

计算两级最大差M和最小差m，计算公式如下：

计算关联度系统，计算公式如下：

ξ是M的系数或称权重，称为分辨系数，0<ξ<1，ξ

计关联度，计算公式如下：

i＝1,2,...,p

其中，γ

具体地，可以选取区域的区位熵作为因变量序列，选取24个影响因素指标作为自变量序 列；其中，区位熵用以表征产业集聚水平，计算公式如下：

其中，LQ

步骤S104、对目标数据中各个因素的关联度进行排序，得到关联度排序结果。

步骤S105、根据关联度排序结果，标记并显示出影响区域文化产业集聚发展的主要因素 和次要因素。

本实施例，结合了灰色关联分析方法(GRA，Grey Relational Analysis)进行多个维度下 文化产业集聚条件的具体评估，可为文化产业的发展提供科学的评估结果与更全面的分析， 帮助文化产业在成立之初找到科学而具体的定位，明确自身发展优势以及条件。在多维度的 评估系统中，文化产业可拥有更为综合的发展条件说明，以便其从各个角度获得所需要的信 息资源，便于在文化产业集聚中与周边相关文化产业进行优势资源合作与互补，以期双方达 到共赢。同时，本系统也可以帮助文化产业减少风险以及可能导致的损失，对文化产业环境 的健康向好发展起到了一定的促进作用，方便文化产业集聚化得到更加稳健的发展。

图2为本发明实施例提供的区域性文化产业集聚的影响因素分析系统的原理框图， 如图2所示，本实施例中的系统可以包括：数据库，用于存储区域政府发布的与文化产业 相关的数据；数据识别采集模块，用于对数据库中的数据进行识别和分类，采集符合灰色关 联度模型需求的目标数据；灰色关联度分析模块，用于将目标数据输入灰色关联度模型中， 得到目标数据中各个因素的关联度；因子关联度排序模型，用于对目标数据中各个因素的关 联度进行排序，得到关联度排序结果；显示模块，用于根据关联度排序结果，标记并显示出 影响区域文化产业集聚发展的主要因素和次要因素。

本实施例中，数据库所包含的数据、信息是由该区域政府所发布的有关文化产业相关数 据构成，并将数据传递至数据识别采集模块，数据识别采集模块是根据灰色关联模型中所需 数据对数据库中的数据进行分类识别，符合模型数据则留存，不符合则剔除，继而将识别分 类之后的数据传输至灰色关联度分析模块中，灰色关联分析模块是基于灰色关联分析方法所 建立的一个灰色关联模型，该模型将数据分为参考数列与对比数列，参考数列由该区域的文 化产业增加值和该区域的区位熵构成，对比数列由构建的文化产业集聚影响因素指标体系构 成，通过灰色关联度的分析模块处理后的数据输入至因子关联度排序模块中，因子关联度排 序模块是对由灰色关联度分析模块处理后的数据进行关联度排序并得到在该区域影响文化产 业集聚的各个因素中的主要因素和次要因素，随后发送显示单元进行显示，显示模块根据因 子关联度分析模块得到该区域文化产业集聚影响因素的分析结果。

本实施例中，参考序列选取为该区域区位熵进行量化，区位熵以测度产业集聚水平，用 某一地区的某一产业的行业指标值在该地区的所有产业的行业指标值中所占的比重除以全国 地区这一产业的行业指标值在全国地区所有产业的行业指标值中所占的比重得到的。

示例性的，灰色关联度分析模块中构建的影响因素指标。该指标根据迈克尔·波特在1990 年提出的“钻石模型”并结合佛罗里达于2002年所提出的创意经济发展的“3T”理论为基础搭 建起来的。包括五个一级指标，分别是：经济发展水平、政府支持力度、科技人才基础、市 场需求水平、城市包容度。并包含24个二级指标，如表1所示。

表1

如表1所示，该区域文化产业集聚影响因素指标体系根据“钻石模型”和“3T”理论构建， 包括五个一级指标，分别是：经济发展水平、政府支持力度、科技人才基础、市场需求水平、 城市包容度。以及文化产业从业人员数量、普通高等学校应届生数量、普通高等学校专任教 师总数、专利授权量、公共交通车辆运营数、全市人口数量、全市人均可支配收入、全市居 民人均文化娱乐消费支出、全市企事业单位数量、恩格尔系数、文化传媒企业上市公司数量、 文化事业费及占财政支出比重、一般公共预算文化体育与传媒支出、城市绿化覆盖率、人口 迁入率、城镇化率、就业人员受教育程度女性的比例、国际会展数量、全市人均GDP、文化 创意产业增加值24个二级指标。

进一步地，根据该区域区位熵情况与24个二级指标之间时间序列曲线的几何形状，用曲 线变化的幅度、方向和速度的接近程度来衡量该区域文化产业集聚的主要影响因素和次要影 响因素。

实施例1：

本实施选取上海市2014-2018年文化产业发展状况为样本，由于本发明研究的是产业集聚 程度，所以选取区位熵作为模型的参考序列，记为X

其中区位熵如表2所示。

表2

从区位 熵计算结果可得出，2014-2018年区位熵均大于1，可以看出上海市文化产业呈集聚现象。

进一步地，在《上海统计年鉴》、《中国文化及相关产业年鉴》、《中国社会统计年鉴》中 获得全市人均GDP(X1)、全市人均GDP增长率(X2)、恩格尔系数(X3)、上海证券交易 所市场上市公司数(X4)、文化创意产业增加值(X5)、文化事业费及占财政支出比重(X6)、 一般公共预算文化体育与传媒支出(X7)、城市绿化覆盖率(X8)、公共交通车辆运营数(X9)、 文化产业从业人员数量(X10)、普通高等学校应届生数量(X11)、普通高等学校教师总数(X12)、专利授权量(X13)、全市人口数量(X14)、全市人均可支配收入(X15)、全市居 民人均文化娱乐消费支出(X16)、全市企事业单位数量(X17)、人口迁入率(X18)、城镇 化率(X19)、上海非公有制经济生产总值占比X20)、新增就业岗位(X21)、离退休、退职 人员养老金(X22)、就业人员受教育程度女性的比例(X23)、国际会展个数(X24)。以上 24项指标所代表的数列作为模型的比较序列，记为X

其中X1～X5反映了上海市经济发展水平，X6～X9反映了上海市政府支持力度、X10～X13 体现了上海的科技与人才基础、X14～X17体现市场需求水平对于文化产业的影响、X18～X24 是城市包容度的体现。

进一步地，通过均值化去掉X

令γ

表3

研究结论：在以上海市为案例研究对象进行文化产业集聚程度关联分析之后得出上表分 析结果。分析结果可以得出，在对共24项因子进行分析之后，X6(文化事业费及占财政支 出比重＝0.8409)、X3(恩格尔系数＝0.797)、X11(普通高等学校应届生数量＝0.7847)、X21(新 增就业岗位＝0.7846)与X8(城市绿化覆盖率＝0.7731)与上海市文化产业集聚程度的关联性比 较高。也就是说，在24项因子数据中，以上五项对上海市的文化产业集聚影响较大。由此可 以说明，上海市的文化产业集聚程度与政府在此方面的财政支出力度、上海市经济发达程度、 上海市高等学校应届生数量与城市的包容度密不可分。该结果具有一定的针对性，也是对上 海市的客观数据使用科学的分析方法得出的结论。同样地，上述五点关联性较高的指标也可 以作为评估该市文化产业集聚程度的重要指标，亦可以为具有集聚倾向的新兴文化产业提供 一定的参考以便于其精准定位与发展。

需要说明的是，本发明提供的区域性文化产业集聚的影响因素分析方法中的步骤，可 以利用区域性文化产业集聚的影响因素分析系统中对应的模块、装置、单元等予以实现， 本领域技术人员可以参照系统的技术方案实现方法的步骤流程，即，系统中的实施例可 理解为实现方法的优选例，在此不予赘述。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各 个装置以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置 以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相 同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括 的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装 置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实 施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本 发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互 组合。