例如，在日本，创意产业包含了12个产业门类，而中国香港则界定了11个产业门类。英国的DCMS则包含13个门类，重点强调文化的商业化及其财富创造的潜能。在这一总体框架下，联合国贸易和发展会议将创意产业分成9个组，每个组包含不同的产业门类。......
2025-09-29
创意产业空间分布和集聚特征的检验
【摘要】：观察表6.13中的创意工人的标准误差百分比，可以看出其在空间分布上也表现出了一定的不稳定性。表6.13行为主体的空间分布特征的模拟结果与真实数据的比较在模型中，为了描述行为主体的空间集聚特征，在模型实现阶段采用了两个统计变量。而创意企业的空间集聚的模拟R值与真实R值之间的差值比率则更是高达72.5%。
在2025年，南京市政府开始正式大力发展文化创意产业，以期复兴城市衰败地区，并重启老工业厂房的活力和土地价值。因此到2025年为止，大量原被用作传统工业但目前已经被遗弃的工业厂房得到了改造更新，并吸引了大批文化创意产业的入驻，推进了文化创意产业的繁荣。为了进一步推进创意产业，特别是软件设计产业的发展，南京市自2025年后开始大力推进创意产业的郊区化发展策略，也就是在郊区建立大量新型的创意产业园，将在大量分布于市区的创意企业引导到郊区，一方面扩大规模，促进产业集群的形成，另一方面也为市区的土地再利用和价值提升腾出空间。考虑到上述现实状态，在本模拟研究中，城市政府的政策包配发的重点地区（“prior-area”）设定为内郊区（“inner suburb”）。
由于真实系统和模拟系统包含的行为主体的绝对数量存在巨大差异，因此无法通过直接比较两个系统所包含的行为主体的绝对数量来判断两个系统是否具有一致性。为了比较行为主体的空间分布特征，可以比较行为主体在5个城市区范围内的分布比例。通过表6.13可以看到创意企业的空间分布与真实数据具有较好的一致性，但是创意企业在各区的分布数量的标准误差百分比（SE）有部分超过了10%，这表明模型模拟的结果在创意企业的空间分布上表现出较小的不稳定性。
观察表6.13中的创意工人的标准误差百分比，可以看出其在空间分布上也表现出了一定的不稳定性。与此同时，模拟的创意工人的空间分布与社会调查中获得的真实数据也存在较大的差异，主要差别表现在：社会调查的数据显示大部分创意工人分布在内市区（占总数的41.0%），而模拟的结果则显示有43.5%的创意工人分布于城市郊区。形成这一结果的原因可能是模型运行的时间不仅包括当前情况，还有一部分涉及系统未来的发展，因此模拟结果包含了部分未来的信息，也就是未来的发展趋势，表现为：受到内市区住房租金价格上涨的影响，大量新生的创意工人将选择在城市郊区居住。
表6.13 行为主体的空间分布特征的模拟结果与真实数据的比较
(https://www.chuimin.cn)
在模型中，为了描述行为主体的空间集聚特征，在模型实现阶段采用了两个统计变量（VMR和R，参见第5章第5.3.3节）。本节中仅使用统计变量R来检验模拟结果与真实数据之间的一致性。这是因为一方面R统计变量可以通过ArcGIS内置函数计算真实数据的空间集聚程度，另一方面也因为在本模型中与VMR相比较，R更能准确地描述模型中各行为主体的空间集聚强度（具体细节请参考本章第4.3节相关阐述）。利用第4章建立的ArcGIS数据库并使用ArcGIS中的空间统计分析功能，计算得到真实数据所对应的R值如表6.14所示。从表中数据可以明显看到模拟数据与真实数据存在较大差距。其中，关于创意工人的模拟R值与真实R值的差值比率为25.6%。而创意企业的空间集聚的模拟R值与真实R值之间的差值比率则更是高达72.5%。但从标准误差的变动百分比可以看到，模拟结果相对稳定。
产生上述R的真实值与模拟值差距较大的原因可能为：① 在真实数据中，创意工人的样本不够多，但创意企业的样本较为充分。具体来说，在真实数据中，创意企业的样本基本涵盖整个母体（根据企业名录统计得出），而创意工人的样本依据的是社会调查的结果（问卷结果），总量为310个（母体大约为84000个）。虽然从普通数理统计意义上来说，此抽样样本满足基本的置信度需求，但从空间统计抽样角度来看这一样本数量则相对不足，这就使得统计所得的企业集聚程度相对较高，而创意工人的统计表现结果相对较低。② 在模拟结果中，情况与此正好相反：创意企业的样本数量相对较少，仅仅有200个左右，而创意工人的数量相对较大，达到了15000个左右。这一现实情况就使得在真实数据中反映创意工人空间集聚特征的R值会相对变大，反映创意企业空间集聚特征的R值则相对准确；而在模型中的情况则是反映创意企业空间集聚的R值（因样本数量不够充分）有增大趋势，反映创意工人空间集聚的R值相对较准确。因此，受到数据的局限，我们无法充分证明两者存在明显差异或一致性。要解决这一问题，一方面需要进一步加大模拟规模，另一方面也需要更多的真实数据，特别是关于创意工人的空间分布的数据。
表6.14 行为主体的空间集聚特征的模拟结果与真实数据的比较
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