创意产业时空模拟: 区位效用函数

2023-08-10 理论教育版权反馈

【摘要】：在本书中，我们将关注的重点集中于这些行为主体之间的互动及其对城市土地利用的影响，其中所包含的行为主体的学习能力尚未考虑。但是后者所涉及的区位效用，并不存在现有可用的量化标准。公式（3.5）能够有效量化包含多个因素的区位效用，但在本书中还有一个问题需要考虑，也就是时间维度对区位效用的影响。

在基于多主体的模型中，对每一个行为主体而言，都有一套行为规则定义和约束其与其他行为主体、行为环境的互动关系。理论上，每一个行为主体都可以赋予一个唯一的行为规则集合。但是，在实际操作过程中，为了简化模型和降低计算机运算时间，一般来说同一类的行为主体服从统一的行为规则。本书涉及四种行为主体，分别是创意企业、创意工人、城市政府与城市居民，每一种行为主体都遵循同一行为规则。不过，社会调查的数据表明城市居民对于创意产业发展与城市空间结构变动的影响没有显著性（更多细节请参考第4章），因此，为了简化模型，本书建立的模型最终只包括创意企业、创意工人与城市政府这三类行为主体。

在定义行为主体的行为规则时，可以赋予这些行为主体“学习能力”。一旦这些行为主体被赋予了学习能力，在模型运行的过程中，他们的能力和性质则有可能发生变化（Heppenstall et al，2007）。例如，在模型中，有一个学者S拥有知识A，我们可以赋予其信息收集与吸收能力。假设当这个学者在接触三个或三个以上的同领域的学者后，这名学者就可以掌握其原来没有掌握的知识B。到这一阶段，学者S的知识结构就变成了A+B，这也预示着其有能力从事更多种类的研究工作。在本书中，我们将关注的重点集中于这些行为主体之间的互动及其对城市土地利用的影响，其中所包含的行为主体的学习能力尚未考虑。

行为规则的定义一般形式为“当 A 条件成立时，行为主体将采取行动B”。一般来说，对每一类行为主体而言，其行为规则包括多个方面。换句话说，行为主体在模型运行过程中会执行多个行为。在本书中，城市政府这一行为主体主要执行三项行动：① 如果系统设定有政策支持，那么他们将对各种政策进行打包设计并且进行空间分配；② 当政策包的服务期结束时，他们将停止该项政策服务，并重新安排；③ 当系统设定有新的城市更新（或土地征用）计划时，他们将实施相应的城市更新（或土地征用）工程。创意企业这一行为主体主要完成两项基本行动：① 如果其当前状态为没有办公用地状态，那么其将努力找寻办公区位；② 如果创意企业目前有工作岗位空缺，那么其将努力招募新的创意工人。类似地，创意工人这一行为主体也需要完成两项基本行动：① 如果其处于无住所状态，那么其将努力找寻居住区位；② 如果其处于失业状态，那么其将努力在创意企业中找寻工作机会。

在本书中，我们假设：① 创意工人会选择能够给其提供最高工资的创意企业作为其工作单位；② 创意企业在选择办公地点时，会选择能给其带来最大区位效用的办公地段。类似地，创意工人在选择居住地点时，也选择能给其带来最大区位效用的居住地段。要定义执行第一个行动所需要的条件相对来说比较简单，这是因为工资是以定量化的货币的形式存在，其大小可以直接比较。但是后者所涉及的区位效用，并不存在现有可用的量化标准。因此，在建模前，有必要对此作出量化定义。

本质上讲，区位效用就是某一区位对某一行为主体的某种目的而言能够产生的益处。在早期，区位效用主要考虑的是经济效益（McCann，2002）。在此情况下，主要分成两种情况：一种情况是考察成本并使其最小化；另一种情况是考察收益并使其最大化（Harrington et al，2002）。然而，随着区位理论的研究方法的发展，新的区位要素不断被融入，例如空间关联关系、顾客（行为主体）的行为以及基础设施的空间覆盖问题等。因此，现今的区位理论所指的成本或收益已远超出经济效益的概念，其还可能包括心理满意程度或者正面外部性或负面外部性等（Eiselt et al，2011）。

在第2章中，我们已经得出结论：创意企业与创意工人的区位行为不仅受到经济要素的影响，还受到社会、文化、政治等要素的影响。一般来说，要量化包含不同性质、不同量纲的区位效用，首先要将各个区位要素产生的效用进行标准化，然后将所有标准化后的数据求和以表示总体区位效用。例如，Charypar和Nagel （2005）在计算居民一天出行活动所能带来的效用时，其将某一个活动计划的效用定义为：

Uact=Udur+Uwait+Ulate.ar+Uearly.dep+Ushort:dur+Utravel　（3.4）

其中，Uact表示执行某一活动机会的总体效用；Udur 表示参与到某一项活动中所能获得的益处（内心满足）；Uwait 表示参与活动中等待时间所产生的负效用；Ulate.ar 和Uearly.dep 分别表示晚到活动现场和提早离开所产生的负效用；Ushort:dur表示允许行为主体参与活动的时间过短所带来的负效用；Utravel则表示到活动现场所花费的交通时间产生的负效用。Horni 和 Scott 等（2009）根据上述量化方法，对个体的一天中的购物与娱乐活动的区位选择行为作了模拟分析，取得较好效果。不过，他们在采用公式（3.4）时，另外还增加了两个变量：活动地点的场地大小以及该地段此类活动场地的密度。

根据这一量化方法的基本思路，本书对某一地块所能产生的区位效用定义过程如下：假设有n个区位要素决定创意企业的办公区位选择（或创意工人的居住区位选择），每一个地块在这n个区位要素上表现的得分分别记为{m1，m2，m3，…，mn}。由于每个创意企业（或创意工人）对各个区位因素的重要性持有不同观点，因此我们假设某一个创意企业（或创意工人）对这n个区位要素赋予的权重不同，分别记作{w1，w2，w3，…，wn }。基于此，某一地块所能产生的区位效用（U）可表示为：

U=m1×w1+m2×w2+m3×w3+...+mn×wn　（3.5）

与公式（3.4）类似，公式（3.5）中也包含一些要素会产生负效用。例如，在其他条件一定的情况下，创意企业（或创意工人）倾向于选择具有较低的办公租金（或住房租金）的地段集聚。因此，在其他条件一定的情况下，一个地块如果其价格（租金）越高，则其区位效用将越低。

公式（3.5）能够有效量化包含多个因素的区位效用，但在本书中还有一个问题需要考虑，也就是时间维度对区位效用的影响。为此，我们引入另一个变量：地块的建筑质量（从是否衰败的角度考虑，不考虑其他审美、历史等因素），用Q来表示。其基本考虑是：如果一个地块处于全新状态，那么我们认为该地块的建筑质量最高（赋予质量值1），如果该地段建成后已经经历了一段时间，那么我们假设其质量小于1。当该地段的建筑已经垮塌或者荒废到不可用的程度，那么我们认为其建筑质量为0，将无任何吸引力。这样一来，在模型运行过程中，地块的建筑质量将会经历自然衰减过程。但是，如果衰败地段能够获得城市更新，那么该地段的建筑质量将恢复到较高水平。基于这一考虑，某一地块的区位效用最终定义为：

U=( m1×w1+m2×w2+m3×w3+...+mn×wn )×Q　（3.6）

创意产业时空模拟: 区位效用函数

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