虽然创意人才对城市增长的重要性受到广泛强调，但南京市目前支持创意人才的相关政策仅仅针对极少数尖端人才，并没有形成面向所有创意人才的普遍政策。此外，为了满足创意企业的办公空间需求，南京市通过改造更新旧工业厂房和在郊区建造新的创意产业园的方式，建立了30多个创意产业园。创意企业的生存、繁荣和发展与充分的创意人才条件具有相互依存关系。......
2023-08-10
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2006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2010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2010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
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
有关创意产业时空过程模拟的文章
- 详细阅读
-
创意产业属性检验-创意产业时空过程模拟详细阅读
2010年，南京市从事软件设计和动漫设计的企业为1 221家，在这两个创意产业部门工作的创意工人人数大约为8.4万人。等比例缩小后，创意企业的数量约为164个，创意工人的数量则大约为11 268个。在真实系统中，企业数量和工人数量较为巨大，集聚效应明显。由于存在上述两个基本事实，模型模拟的创意企业和创意工人的数量大于实际数据是可以理解的。......
2023-08-10
-
创意产业空间集聚：投资建设信息共享平台促进时详细阅读
敏感性分析表明，当创意企业获得的备选地块的数量增加时，其达到相同的空间集聚水平所需要的时间会相对减少。此外，当备选地块数量增加时，无论是创意企业还是创意工人，在系统达到动态稳定时所展现的空间集聚强度都出现增强趋势。根据上文结论，在这一情况下，将加速创意企业和创意工人的空间集聚速度，也将提升其空间集聚的强度。......
2023-08-10
-
创意产业时空特征分析详细阅读
图6.24至图6.26分别记录了在3种情景下创意企业和创意工人的空间集聚的特征。这表明，在模型运行早期，创意企业和创意工人均经历大幅度的空间集聚过程。③ 通过这一自组织过程，创意企业和创意工人的空间集聚行为最终达到相对稳定状态。......
2023-08-10
-
外部有效性检验|创意产业时空模拟详细阅读
一般来说，外部有效性检验的基本方法就是将模型模拟的结果与真实数据进行比较以确定两者是否具有较好的一致性。在内部有效性检验过程中，已经证明创意产品的基准需求对整个系统的输出结果具有决定性影响，因此在进行外部有效性检验时，模型的基准需求设定为1.17亿元/月。表6.10外部有效性检验所采用的输入参数的取值......
2023-08-10
-
创意企业规模分布特征详细阅读
问卷调查结果显示，被抽样调查的企业的平均规模为93.1，标准差为175.99。这一数据表明软件设计与动漫设计企业总体上的企业规模分布存在较大不均衡。这一调查结果与根据南京市企业名录统计得出的结论具有高度一致性。在1 221家企业中，有超过1 083家企业的企业规模小于100人，占企业总数的88.7%。表4.2创意企业的企业规模分布图4.6软件设计与动漫设计不同企业规模的百分比构成进一步分析中小型企业的规模构成表明其中大部分为小型企业。......
2023-08-10
-
创意产业的源起和早期发展详细阅读
一般来说，“创意产业”的概念由“文化产业”演变而来，而“文化产业”的概念则源自1940年代提出的“文化工业”。由此，对城市决策者而言，则有必要建立相应的基础设施和合理安排城市空间，以培育创意产业的发展。随后，史密斯与其同僚正式提出“创意产业”的概念，取代早期的“文化产业”概念。然而，由于“创意产业”的文化源头及其内在的复杂性，有关其定义及其所包含的具体产业门类在不同国家和地区则多有不同。......
2023-08-10
-
创意产业推动经济增长和就业创造的潜力详细阅读
1998年，英国的DCMS提出创意产业概念，并宣称建立创意英国，这一举措使得上述发展思路广为人知。DCMS创意产业工作小组的领头人物史密斯宣称：创意产业具有无可限量的经济推进潜能和就业创造潜力，其必须获得全面的认可与国家支持。对地方政府而言，虽然文化认同与传统传承也具有重要意义，但由于GDP在城市发展评估中的重要地位，使得地方城市政府的重心多偏向于创意产业的经济潜能，而非其文化功能。......
2023-08-10
相关推荐