廖青虎，陳通，孫鈺，陶志梅

（1.天津商業(yè)大學(xué)　公共管理學(xué)院，天津 300134；2.天津大學(xué)　管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072）

公共文化服務(wù)設(shè)施的最優(yōu)投資管理模式選擇

廖青虎1，陳通2，孫鈺1，陶志梅1

（1.天津商業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，天津 300134；2.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072）

在建構(gòu)基于“適合度”的公共文化服務(wù)設(shè)施投資管理模式選擇方法的基礎(chǔ)上，以北京、西安、深圳以及杭州的372個(gè)公共文化服務(wù)設(shè)施6 532個(gè)數(shù)據(jù)為樣本，針對(duì)文化影響的彌散性，采用Tr-OEM算法檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)中的概念漂移現(xiàn)象，結(jié)合專家咨詢，探討了4個(gè)城市372個(gè)公共文化服務(wù)設(shè)施的最優(yōu)投資管理模式。研究結(jié)果表明：（1）理論分析顯示，文化對(duì)居民的影響效應(yīng)是不均勻的，調(diào)研所得的樣本數(shù)據(jù)中存在明顯的概念漂移，Tr-OEM算法可有效檢測(cè)數(shù)據(jù)的概念漂移并在后臺(tái)有效模擬與修改數(shù)據(jù)。（2）實(shí)證分析顯示，“政府—文化單位”模式是4個(gè)城市公共文化服務(wù)設(shè)施主要的投資管理模式，其次為“一臂之距”模式，最后為市場(chǎng)分散型模式。其中，北京、杭州適宜采用市場(chǎng)分散型模式的文化設(shè)施數(shù)量比較多，而西安、深圳適宜“一臂之距”模式的比較多。

公共文化服務(wù)設(shè)施；適合度；投資管理模式；概念漂移

十八屆三中全會(huì)通過的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》第一次明確提出了“公共文化服務(wù)體系”的概念。公共文化服務(wù)設(shè)施是公共文化服務(wù)體系的物質(zhì)載體，是現(xiàn)代公共文化服務(wù)體系構(gòu)建的基礎(chǔ)?，F(xiàn)代公共文化服務(wù)設(shè)施投資與管理中存在著供給與需求“對(duì)接”失敗的現(xiàn)象：文化單位在困惑“為什么社區(qū)的圖書館、博物館無人問津”，居民在抱怨“政府為什么不提供我們需要的文化產(chǎn)品”。目前，我國許多地方政府在公共文化設(shè)施的投資管理中實(shí)行政府“一言堂”，不考慮居民文化需求的多樣性，不考慮社會(huì)環(huán)境的變化、不做數(shù)據(jù)調(diào)研與專家咨詢等，這是不科學(xué)的，現(xiàn)代公共文化服務(wù)設(shè)施投資管理模式的選擇需滿足居民的文化需求，并能夠與當(dāng)?shù)厣鐣?huì)文化共生共存。

從現(xiàn)有學(xué)者的研究來看，Brown B和Corbett T （1997）［1］認(rèn)為公共文化設(shè)施投資管理應(yīng)從3個(gè)方面優(yōu)化：結(jié)構(gòu)、功能以及文化政策。Sang T L和Joung S L（2006）［2］提出現(xiàn)代公共文化設(shè)施應(yīng)從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境3個(gè)方面滿足居民的需求。Sawicki D（2002）［3］、Innes和Booher（2000）［4］以為現(xiàn)代公共文化設(shè)施的投資管理在于滿足居民的文化需求，不在于盈利，他們認(rèn)為公共文化服務(wù)設(shè)施最佳投資管理模式的選擇應(yīng)考慮居民的滿意度。Tabitha R W（2005）［5］以為現(xiàn)代公共文化服務(wù)設(shè)施的管理模式選擇應(yīng)綜合考慮4個(gè)方面的影響：文化與社區(qū)特征的契合性、區(qū)域?qū)ξ幕O(shè)施的認(rèn)同、區(qū)域的文化歷史、居民參加文化活動(dòng)意識(shí)。Johanne Turbide（2009）［6］通過調(diào)查問卷收集相關(guān)利益方的數(shù)據(jù)，提出公共文化設(shè)施投資管理模式的選擇需綜合考慮區(qū)域居民的藝術(shù)氛圍、居民對(duì)文化設(shè)施的滿意度、資金（捐贈(zèng)）籌措、文化單位職工的滿意度等方面。吳理財(cái)（2014）［7］提出公共文化服務(wù)設(shè)施的投資與管理必須滿足居民的“可及度”與“適合度”。Mikkonen和Pasanen（2010）［8］認(rèn)為現(xiàn)代公共文化設(shè)施管理模式的選擇必須建立在數(shù)據(jù)調(diào)研的基礎(chǔ)上。Dempster（2006）［9］采用擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)評(píng)估公共文化設(shè)施的管理模式選擇，Carole Neves（2007）［10］結(jié)合實(shí)地調(diào)研與實(shí)驗(yàn)觀察，分析公共文化服務(wù)設(shè)施投資管理模式選擇的可行性。姬新龍和周孝華（2014）［11］通過隨機(jī)波動(dòng)變量擬合投資者的意愿數(shù)據(jù)，用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法分析文化項(xiàng)目的投資決策。

文獻(xiàn)綜述表明，學(xué)者們普遍認(rèn)為公共文化服務(wù)設(shè)施的最佳投資管理模式的選擇須建立在數(shù)據(jù)調(diào)研與專家咨詢的基礎(chǔ)上，且應(yīng)考慮居民滿意度、轄區(qū)文化氛圍等。但是，一方面，以往學(xué)者在調(diào)研數(shù)據(jù)的處理中，都沒有考慮文化的“彌散性”。不同人群對(duì)文化的感受程度是不同的，使文化對(duì)居民的影響效應(yīng)具有不均勻性與非均等性，這種不均勻性反應(yīng)到調(diào)研數(shù)據(jù)上，就會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)的概念漂移——真實(shí)文化效應(yīng)的“隱性內(nèi)容”沒有通過數(shù)據(jù)反映出來，這就需要探討如何去除文化調(diào)研數(shù)據(jù)中的概念漂移。另一方面，還沒有學(xué)者系統(tǒng)研究過公共文化服務(wù)設(shè)施的最優(yōu)投資管理模式選擇模型與方法。基于此，本文首先分析現(xiàn)代公共文化服務(wù)設(shè)施的3種投資管理模式，建立公共文化服務(wù)設(shè)施的“適合度”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建基于“適合度”的投資管理模式選擇方法；其次，以北京、西安、深圳以及杭州4個(gè)城市的372個(gè)公共文化服務(wù)設(shè)施為樣本數(shù)據(jù)來源，采用Tr-OEM算法檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)中的概念漂移現(xiàn)象；最后，結(jié)合專家咨詢，探討372個(gè)公共文化服務(wù)設(shè)施的最優(yōu)投資管理模式。

一、公共文化服務(wù)設(shè)施的投資管理模式劃分

現(xiàn)階段我國現(xiàn)代公共文化服務(wù)設(shè)施的投資管理模式主要可以分為3種。

（一）“政府—文化單位”模式

建國初期，“政府—文化單位”在我國文化領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。1950年，國家政務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于調(diào)整省、市人民政府文化行政機(jī)構(gòu)的決定》，提出成立專門文化部門對(duì)公共文化進(jìn)行統(tǒng)籌和管理，按照行政隸屬關(guān)系，我國文化部和省級(jí)文化廳（局）之間形成了一種“自上而下”的垂直管理格局，直接管理全國的文化工作。這種自上而下模式的優(yōu)點(diǎn)是操作簡單可行，可充分發(fā)揮政府動(dòng)員全社會(huì)文化資源的能力，在較短時(shí)間內(nèi)為公眾提供給基本公共文化服務(wù)。但是，這種嚴(yán)格的“科層制”模式的行政干預(yù)性太強(qiáng)，忽視了文化生活需求的社會(huì)屬性，容易使政府的文化投資與居民的文化需求脫鉤。

（二）“一臂之距”模式

“一臂之距”（arms’length principle）是英國人發(fā)明的公共文化管理模式，這種模式的基本含義為：政府不直接管理文化機(jī)構(gòu)，二者之間保持“一定距離”，即“政府+市場(chǎng)+文化機(jī)構(gòu)”，將部分公共文化服務(wù)推向市場(chǎng)，由社會(huì)資本或者非盈利性的文化協(xié)會(huì)管理與運(yùn)營，但是政府與文化機(jī)構(gòu)之間又保持“一臂之距”，所以可監(jiān)督公共文化服務(wù)的運(yùn)營與管理，防止文化機(jī)構(gòu)的運(yùn)營偏離其文化公益性。這種模式適合具有一定的文化市場(chǎng)，可產(chǎn)生一部分經(jīng)濟(jì)效益的文化設(shè)施，例如杭州大劇院等。

（三）市場(chǎng)分散型模式

市場(chǎng)分散型模式對(duì)區(qū)域文化市場(chǎng)與文化交易平臺(tái)的要求比較高，政府將部分文化事業(yè)完全推向市場(chǎng)，并以文化政策與法規(guī)為其營造良好的文化生態(tài)，具體的運(yùn)營與管理則由非政府組織（nongovernmental organizations，NGO）或社會(huì)資本負(fù)責(zé)，此時(shí)政府與市場(chǎng)供給之間不僅僅是管制與被管制關(guān)系，而是以公共利益為核心的合作伙伴關(guān)系。采用這種模式的代表國家有：美國、加拿大、瑞士等。國內(nèi)代表城市有杭州、北京等。

二、基于“適合度”的公共文化設(shè)施投資管理模式選擇方法

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)

政府投資公共文化服務(wù)設(shè)施的目的在于滿足居民的文化需求，文化設(shè)施的投資須“適合”區(qū)域的文化氛圍，并對(duì)居民的文化素養(yǎng)具有引領(lǐng)作用，我們稱之為公共文化服務(wù)設(shè)施對(duì)居民文化需求的“適合度”。本部分將構(gòu)建“適合度”的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，辨識(shí)與抽象關(guān)鍵維度，并將關(guān)鍵維度轉(zhuǎn)換成可依據(jù)一定的效度和信度進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)觀察的指標(biāo)?！斑m合度”是衛(wèi)生學(xué)家 Luann A于 1974年提出來的，Thomas （2010）［12］將這個(gè)概念進(jìn)一步操作化為可獲得性、可接近性、可適合性、可承受性、可接受性5個(gè)方面的內(nèi)容。美國城市研究所2002年的研究將公共文化設(shè)施的“適合度”分為4個(gè)維度：存在（presence）、參與（participation）、影響（impacts）、支持（support）［13］。以文獻(xiàn)［12］、文獻(xiàn)［13］為基礎(chǔ)，考慮文化的動(dòng)態(tài)引領(lǐng)勢(shì)能，本文將公共文化服務(wù)設(shè)施分為4個(gè)維度：公共文化強(qiáng)度，公共文化耦合、公共文化距離以及公共文化勢(shì)能。

公共文化強(qiáng)度是項(xiàng)目層面上公共文化服務(wù)設(shè)施的整體能力表征，包括力度、幅度以及持續(xù)度3 個(gè)2級(jí)指標(biāo)，具體的3級(jí)指標(biāo)如表1所示。公共文化耦合度表示公共文化服務(wù)設(shè)施與周圍社會(huì)、環(huán)境的和諧適應(yīng)性，分為網(wǎng)絡(luò)耦合與環(huán)境耦合兩個(gè)2級(jí)指標(biāo)，3級(jí)指標(biāo)如表1所示。公共文化距離從兩個(gè)方面經(jīng)濟(jì)距離與功能距離表示了居民對(duì)公共文化服務(wù)的“可獲得性”與“可接近性”，具體的3級(jí)指標(biāo)如表1所示。公共文化勢(shì)能表示公共文化設(shè)施在引領(lǐng)和帶動(dòng)文化影響動(dòng)態(tài)發(fā)展的能力，用兩個(gè)2級(jí)指標(biāo)表示：自身的成長勢(shì)能、對(duì)所在轄區(qū)的文化引領(lǐng)勢(shì)能，具體的3級(jí)指標(biāo)如表1所示。在實(shí)證分析時(shí)，表1中的部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于《統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)必須通過問卷調(diào)研獲得。

（二）公共文化服務(wù)設(shè)施的“適合度”與投資管理模式選擇的結(jié)合

本部分需找到文化設(shè)施對(duì)居民的“適合度”與3種投資管理模式的結(jié)合點(diǎn)，具體方法如下。

表1　公共文化服務(wù)設(shè)施對(duì)居民文化需求“適合度”的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

首先，通過專家咨詢，按照百分制，將公共文化服務(wù)設(shè)施的3種投資管理模式劃分為不同的得分區(qū)間；其次，根據(jù)表1中“適合度”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在搜集樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過因子分析計(jì)算各個(gè)文化設(shè)施“適合度”得分；最后，根據(jù)樣本公共文化服務(wù)設(shè)施的得分?jǐn)?shù)值，與各個(gè)投資管理模式說對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)區(qū)間一一照應(yīng)，從而找到其最優(yōu)的投資管理模式。

3種投資管理模式的階段是通過專家咨詢而劃分，咨詢結(jié)果顯示：首先，市場(chǎng)分散性模式對(duì)文化與居民互動(dòng)的要求最高，該模式下，文化市場(chǎng)比較成熟，文化交易平臺(tái)比較健全，居民自覺參與文化活動(dòng)。經(jīng)過專家咨詢與課題組討論，我們將該模式所對(duì)應(yīng)的得分區(qū)間界定為60～100；其次為“一臂之距”模式，分?jǐn)?shù)區(qū)間為30～60；最后為“政府—文化單位”模式，對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)區(qū)間為0～30，具體如表2所示。

表2　公共文化服務(wù)設(shè)施3種投資管理模式所對(duì)應(yīng)的分值區(qū)間

將公共文化服務(wù)設(shè)施“適合度”得分與投資管理模式選擇結(jié)合之后，下面我們做的工作是根據(jù)表1中的公共文化服務(wù)設(shè)施對(duì)居民需求“適合度”的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過實(shí)地調(diào)研搜集數(shù)據(jù)，運(yùn)用Tr-OEM算法檢驗(yàn)樣本中是否存在數(shù)據(jù)概念漂移，并不斷修正數(shù)據(jù)，最后得到?jīng)]有概念漂移的樣本數(shù)據(jù)。根據(jù)樣本的得分情況，結(jié)合表2中各個(gè)模式對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)區(qū)間，選擇文化設(shè)施的最優(yōu)投資管理模式。

（三）數(shù)據(jù)來源

在公共文化服務(wù)設(shè)施投資管理創(chuàng)新方面，國內(nèi)的4個(gè)城市走在前列：北京、西安、深圳和杭州。早在2011年，北京市推出了《北京市公共文化服務(wù)》十大工程，用于提高北京市的居民的公共服務(wù)水平。同樣，西安、深圳以及杭州也分別提出了“文化立市”“文化強(qiáng)市”以及“保持低收入者文化權(quán)利”的口號(hào)，并采取了相應(yīng)的措施。我們以這4個(gè)城市各個(gè)區(qū)的公共文化服務(wù)設(shè)施為樣本搜集數(shù)據(jù)。具體來說，表1中的定量數(shù)據(jù)來自于2013年當(dāng)?shù)氐摹督y(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于城投公司以及國家開發(fā)銀行，表1中的定性數(shù)據(jù)是采用實(shí)地調(diào)研的方式獲得，采用liket5評(píng)分法。天津大學(xué)“基于和諧理性的公共文化服務(wù)設(shè)施評(píng)價(jià)及補(bǔ)償研究”項(xiàng)目組與國家開發(fā)銀行合作，在4個(gè)城市分別發(fā)放調(diào)研問卷300份，北京回收282份，西安回收254份，深圳與杭州分別回收248份、288份。剔除明顯不合格的問卷，經(jīng)過信度與效度檢驗(yàn)后，我們得到了實(shí)地調(diào)研的數(shù)據(jù)（因?yàn)槠南拗?，本文不再列出具體數(shù)據(jù)）。

三、概念漂移檢測(cè)方法

（一）概念漂移的特征分析

概念漂移通常是指一些文本的類別特征對(duì)該文本內(nèi)部所含有的“隱性內(nèi)容”有很大的依賴性，由于數(shù)據(jù)在時(shí)間與空間維度分布的不均勻，這些隱性內(nèi)容發(fā)生著讓人難以預(yù)知和察覺的細(xì)小變化，這些變化如果累積到一定程度，就會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)概念發(fā)生根本性的改變［14-15］。文化影響是彌散性的，而且是分布不均勻的：對(duì)內(nèi)，由于居民自身修養(yǎng)、教育、審美品味的不同，公共文化設(shè)施對(duì)不同人群的影響具有差異性，這就是公平性問題；對(duì)外，轄區(qū)內(nèi)公共文化設(shè)施與其它文化設(shè)施的文化影響之間存在或緊或疏、或互補(bǔ)或競(jìng)爭(zhēng)的相依關(guān)系。數(shù)據(jù)分析容易出現(xiàn)隱性內(nèi)容不容易被數(shù)據(jù)反映的情況，所以我們需要檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)中是否存在概念漂移的現(xiàn)象。

就本文的數(shù)據(jù)來看，筆者將4個(gè)城市以市轄區(qū)為單位，將數(shù)據(jù)分為不同的塊，北京市的數(shù)據(jù)分為16個(gè)區(qū)，深圳10個(gè)區(qū)，西安11個(gè)區(qū)，杭州8個(gè)區(qū)，分別記為：S1，S2，…，Sn，數(shù)據(jù)塊Si=｛A1，A2，…，Am，C｝。其中，Aj表示Si的真實(shí)屬性；C為分類變量；C=ck，k= 1，2，…，m。Ck，sn=｛X∈Sn，C（X）=ck｝，在概念漂移不存在的情況下，數(shù)據(jù)塊Sn中所包含的信息可表示為

（二）基于Tr-OEM算法的概念漂移檢測(cè)

文獻(xiàn)［16］至文獻(xiàn)［18］使用邊界元算法（boundary element method，BEM）檢測(cè)概念漂移，BEM往往用于處理時(shí)間動(dòng)態(tài)大樣本數(shù)據(jù)，不能處理本文的分塊小樣本數(shù)據(jù)?；诖?，本文使用文獻(xiàn)［19］至文獻(xiàn)［20］在BEM算法基礎(chǔ)上所提出的Tr-OEM算法，Tr-OEM算法以實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)為樣本，并在后臺(tái)根據(jù)已有數(shù)據(jù)的內(nèi)在分布規(guī)律與趨勢(shì)，對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，增大樣本的數(shù)量，減少文化輻射彌散性的影響。Tr-OEM算法的描述為

那么檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？也就是說何時(shí)概念漂移檢驗(yàn)才能結(jié)束？原則上，我們使用的值介于（0.01～0.09）之間為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，但是這樣的計(jì)算比較復(fù)雜。在概率理論與統(tǒng)計(jì)中，我們使用標(biāo)準(zhǔn)平均變化距離（AVD）即為虛擬數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的差異，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，我們通過對(duì)漂移概率和真實(shí)概率Pt（ωi）之間的差異度計(jì)算來表現(xiàn)，用式（3）表示二者之間的散度

根據(jù)式（3）的變化距離，我們定義平均變化距離AVD為

本文使用流數(shù)據(jù)概念漂移的準(zhǔn)確度 （AVD）作為概念漂移的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合處于（0.01～0.09）的概率范圍，當(dāng)我們運(yùn)用Tr-OEM計(jì)算的AVD處于（91%～99%）時(shí)，表示此時(shí)k個(gè)數(shù)據(jù)塊將公共文化服務(wù)設(shè)施的“隱性內(nèi)容”全部反映了出來，反映了真實(shí)的“隱性”內(nèi)容，正確處理了公共文化的彌散性與不均勻性，此時(shí)數(shù)據(jù)的科學(xué)性與真實(shí)性比較強(qiáng)。

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）樣本數(shù)據(jù)的概念漂移檢測(cè)

接下來，本文將對(duì)實(shí)地調(diào)研得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行概念漂移檢測(cè)。結(jié)合表1中指標(biāo)體系，得到的數(shù)據(jù)是一個(gè)三級(jí)問題數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集有4個(gè)指標(biāo)樣本（強(qiáng)度），每個(gè)指標(biāo)層下分別又有3、2、2、2個(gè)三級(jí)指標(biāo)層，三級(jí)指標(biāo)下又有不同的測(cè)量指標(biāo)，也就是應(yīng)該有4個(gè)二進(jìn)制指標(biāo)樣本，9個(gè)二進(jìn)制指標(biāo)層。在數(shù)據(jù)的分析過程中，不但每個(gè)數(shù)據(jù)要進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)，指標(biāo)樣本與指標(biāo)層也分別需要對(duì)比，這樣，整個(gè)數(shù)據(jù)庫表現(xiàn)出一個(gè)“山丘型”的特征，也就是一個(gè)顯著的可能存在概念漂移的截面數(shù)據(jù)塊集（ID2CV），那么我們可以用高斯分布N（1，3）、N（1，1）與N（0，1）分別生成數(shù)據(jù)集的3個(gè)分類級(jí)別，每個(gè)級(jí)別模擬生成1 500個(gè)樣例，按照式（2）與式（4）的概念漂移檢測(cè)方法，可以得到數(shù)據(jù)概念漂移的先驗(yàn)概率的曲線為圖1所示。

從圖1可以看出，先驗(yàn)概率的數(shù)據(jù)分布是不光滑的，也就是本文的數(shù)據(jù)中存在著概念漂移的現(xiàn)象，所以，我們需要通過上文中所模擬的數(shù)據(jù)，對(duì)原有的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，經(jīng)過反復(fù)試算，并求解AVD的值，我們可以得到7個(gè)循環(huán)之后最終得到的基于Tr-OEM算法的AVD值，具體如表3所示。

表37　次循環(huán)概念漂移檢測(cè)的AVD值（取C=9）　%

表3的數(shù)據(jù)分析表明，伴隨著流數(shù)據(jù)概念漂移檢測(cè)次數(shù)的增多，AVD的值越來越高。經(jīng)過7次循環(huán)檢測(cè)，我們最終可以得到的AVD的值要大于91%，而且AVD值伴隨著值α的增加先增大后減小，其最優(yōu)值為97.22%（α＝0.2）。

（二）公共文化服務(wù)設(shè)施最優(yōu)投資管理模式的選擇

通過7次概念漂移檢測(cè)并隨時(shí)剔除與修改數(shù)據(jù)后，本文可以得到最終的6 532個(gè)數(shù)據(jù)，通過10位專家的打分，我們可以將372個(gè)（北京127個(gè)，西安86個(gè)，杭州75個(gè)，深圳84個(gè)）公共文化服務(wù)設(shè)施的最優(yōu)投資管理模式進(jìn)行分類，具體的分類結(jié)果如表4所示。

表4　4個(gè)城市公共文化服務(wù)設(shè)施最優(yōu)投資管理模式的分類選擇

從表4可以看出：

1.適合采用市場(chǎng)分散性模式的公共文化服務(wù)設(shè)施數(shù)量與占比排名為：北京＞杭州＞深圳＞西安，這得益于北京與杭州深厚的文化底蘊(yùn)，較為完善的文化市場(chǎng)與交易平臺(tái)，其中北京應(yīng)采取市場(chǎng)分散性的公共文化設(shè)施集中在798藝術(shù)區(qū)。

2.適合采用“一臂之距”模式的公共文化服務(wù)設(shè)施數(shù)量排名：總量上，北京＞西安＞深圳＞杭州；占比上，西安＞深圳＞北京＞杭州，其中西安采取這種模式的公共文化服務(wù)設(shè)施主要集中在曲江池地區(qū)，包括曲江池管委會(huì)與金地地產(chǎn)等社會(huì)資本的合作。

3.傳統(tǒng)的政府投資管理模式仍然占有相當(dāng)?shù)谋壤?，總量上，北京＞深圳＞西安＞杭州，占比上，深圳＞杭州＞北京＞西安?/p>

總的來說，“政府—文化單位”傳統(tǒng)模式仍然是4個(gè)城市公共文化服務(wù)設(shè)施主要的投資管理模式，采用這種模式的文化設(shè)施數(shù)量占到總量的40%以上，其次為“一臂之距”模式，最后為市場(chǎng)分散型模式。其中，北京、杭州適宜采用市場(chǎng)分散型模式的文化設(shè)施數(shù)量比較多，而西安、深圳適宜“一臂之距”模式的文化設(shè)施比較多。

五、結(jié)論

十八屆三中全會(huì)提出，公共文化服務(wù)體系的建設(shè)是構(gòu)筑“國家軟實(shí)力”的基礎(chǔ)。公共文化服務(wù)設(shè)施是公共文化服務(wù)體系的物質(zhì)載體，其投資管理模式不能生硬的由政府決定，也不能“一刀切”，必須根據(jù)當(dāng)?shù)毓参幕?wù)設(shè)施與居民需求的“適合度”而采取與之匹配的最優(yōu)投資管理模式?；诖?，本文首先總結(jié)了現(xiàn)有的公共文化服務(wù)設(shè)施的3種投資管理模式，并構(gòu)建公共文化服務(wù)設(shè)施對(duì)居民文化需求的“適合度”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；其次，通過專家咨詢與實(shí)地調(diào)研，按照百分制，將公共文化服務(wù)設(shè)施3種投資管理模式劃分為不同的得分區(qū)間，從而將公共文化服務(wù)設(shè)施的“適合度”與其投資管理模式有機(jī)的結(jié)合；最后，在實(shí)證分析的數(shù)據(jù)分析中，考慮到文化的彌散性使文化影響與發(fā)展的不均勻性，本文提出了使用Tr-OEM算法剔除流數(shù)據(jù)中的概念漂移現(xiàn)象，經(jīng)過7次循環(huán)檢測(cè)、數(shù)據(jù)剔除與修改，最終得到不存在概念漂移的數(shù)據(jù)，并依此數(shù)據(jù)通過因子分析得到各個(gè)公共文化服務(wù)設(shè)施的得分，按照得分對(duì)照表2中的投資管理模式的得分區(qū)間范圍，找到各個(gè)設(shè)施最適宜的投資管理模式。

十八大后，政策制定者與理論研究者開始關(guān)注公共文化服務(wù)設(shè)施的供給，然而，過多的人將目光放在了公共文化服務(wù)設(shè)施的本體供給上，而忽視了公共文化服務(wù)設(shè)施“軟實(shí)力”的管理優(yōu)化。公共文化服務(wù)設(shè)施作用的發(fā)揮最終要落實(shí)在為人民服務(wù)這個(gè)根本點(diǎn)上，如果城市轄區(qū)內(nèi)的公共文化服務(wù)設(shè)施所提供的文化服務(wù)不是居民所感興趣的、需求的，得不到居民的認(rèn)可，這樣的公共文化服務(wù)設(shè)施就形同虛設(shè)，納稅人的錢被白白的浪費(fèi)。所以，公共文化服務(wù)設(shè)施不單單是一個(gè)建筑物，而是公共文化服務(wù)的物質(zhì)載體，在公共文化服務(wù)設(shè)施的前期可研與后評(píng)估階段，決策制定者應(yīng)根據(jù)公共文化服務(wù)設(shè)施在轄區(qū)內(nèi)的強(qiáng)度、網(wǎng)絡(luò)耦合度、文化距離以及文化勢(shì)能，使公共文化服務(wù)設(shè)施與轄區(qū)內(nèi)的環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、人文充分結(jié)合，將文化彌散作用發(fā)揮到最大。

［1］Brown B，Corbett T.Social indicators and public policy in the age of devolution［R］.Institute for Research on Poverty，1997.

［2］Sang T L，Joung S L.Host population perceptions of the impact of Mega-events［J］.Asia Pacific Journal of Tourism Research，2006，11 （4）：407-421.

［3］Sawicki D.Improving community indicator systems：injecting more social science into the folk movement［J］.Planning Theory and Practice，2002，3（1）：13-32.

［4］Innes J，Booher D.Indicators for sustainable communities：a strategy building on complexity theory and distributed intelligence［J］. Planning Theory and Practice，2000，1（2）：173-186.

［5］Tabitha R W，Ruth R.Toward a new understanding of the social impact of the arts［C］.Proceedings of the 8th International Conference on Arts&Cultural Management.Montreal：2005.

［6］Johanne Turbide，Claude Laurin.Performance Measurement in the arts sector：the case of the performing arts［J］.International Journal of Arts Management，2009，11（2）：56-70.

［7］吳理財(cái).縣域公共文化服務(wù)體系應(yīng)延伸到村社［N］.光明日?qǐng)?bào)（理論版），2014-9-13（12）.

［8］Mikkonen J，Katja P.Economic and socio-cultural impacts of two leading cultural festivals of Savonlinna［C］.Paper for Global Events Congress IV Leeds.England：2010，7：1-13.

［9］Dempster A M.Managing uncertainty in creative industries：lessons from jerry springer the opera［J］.Creativity and Innovation Management.2006，15（3）：224-233.

［10］Carole Neves.An evaluation of the national museum of natural history discovery room［R］.Washington，DC：Smithsonian Institution Office of Policy and Analysis，2007.

［11］姬新龍，周孝華.基于實(shí)物期權(quán)的文化產(chǎn)業(yè)最優(yōu)投資決策［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2014（1）：58-63.

［12］Thomas W Doylea，Ken W Kraussa.Predicting the retreat and migration of tidal forests along the northern Gulf of Mexico under sea-level rise［J］.Forest Ecology and Management，2010，259（4）：770-777.

［13］Maria Rosario Jackson，Joaquin Herranz Jr.Culture counts in communities：a framework for measurement［R］.New York：the Urban Institute，2002.

［14］Zhang Zhi-hao，Zhou Jie.Transfer estimation of evolving class priors in stream data classification［J］.Pattern Recognition，2010，43 （9）：3151-3161.

［15］陳照陽，黃上騰.流數(shù)據(jù)分類中的概念漂移問題研究［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2009，2（2）：254-256.

［16］Saerens M，Latinne P，Decaestecker C.Adjusting the outputs of a classifier to new a priori probabilities：a simple procedure［J］. Neural Computation，2002，14（1）：21-41.

［17］Zico K J，Marcus A M.Dynamic weighted majority：an ensemble method for drifting concepts［J］.Journal of Machine Learning Research，2007，8（8）：2755-2790.

［18］Li C Q，Ling TW，Hu M.Efficient processing of updates in dynamic XML data［C］.Proc of the 22nd Int Conf on Data Engineering. Washington DC：IEEE Computer Society，2006：13-22.

［19］Yang C，Zhou J.Non-stationary data sequence classification using online class priors estimation［J］.Pattern Recognition，2008，41 （8）：2656-2664.

［20］Li C Q，Ling T W，Hu M.Efficient updates in dynamic XML data：From binary string to quaternary string［J］.The Very Large Data Bases Journal，2008，17（3）：573-601.

The Optimum Selection Mode of Investment and Management for Public Cultural Service Facilities

LIAO Qinghu1，CHEN Tong2，SUN Yu1，TAO Zhimei1
（1.School of Public Management，Tianjin University of Commerce，Tianjin 300134，China；2.College of Management and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China）

This study is based on selecting the mode of investment management on constructing public cultural servicing facilities of “Propriety”，taking examples of 6532 data from 372 public cultural servicing facilities from Beijing，Xi’an，Shenzhen and Hangzhou，employing the concept drift phenomenon of testing sample data by Tr-OEM computation，aiming at the diffusivity of culturally influence in combination with expert consultation on the mode of the most optimum investment management of 372 public cultural servicing facilities of the four cities.The results are:First，theoretical analysis shows that the influences of culture on residents are not even and concept drift is obvious in sample data of investigation，while Tr-OEM computation can effectively test concept drift of data and imitate and modify data.Second，positive analysis shows that the mode of“government versus cultural unit”is the principal mode of investment management of public servicing facility in the four cities，while the second mode is Arm’s Length Principle and the last is mode of decentralized market.Of the three modes，the last mode is proper to cultural facilities of Beijing and Hangzhou while the second mode is proper to that of Xi’an and Shenzhen.

public cultural servicing facilities；propriety；the investment and management model；concept drift

C935；F224.9

A

1009-3370（2016）01-0096-07

10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0113

［責(zé)任編輯：宋宏］

2014-11-03

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（71272148，71273186）；高校博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目（20120032110039）

廖青虎（1985—），男，博士，講師，E-mail：liaoqinghu@163.com；陳通（1956—），男，教授，博士生導(dǎo)師，E-mail：ct88@tju.edu.cn；孫鈺（1965—），女，教授，博士生導(dǎo)師，E-mail：sunyuyao@163.com；陶志梅（1973—），女，副教授，E-mail：taotao@tjcu.edu.cn