通过图6.20和图6.21，还可以进一步看到无论是在数量分布还是在密度分布上，CBD均排在倒数第二的位置，这表明对创意企业来说，城市CBD的吸引力与其他各区相比处于较低水平。图6.22和图6.23记录了创意工人的空间分布和密度分布的时空特点。直观上看，创意工人的空间分布和密度分布与创意企业相比，表现出了非常明显的不同。虽然如此，除了在个别时间段里，创意工人的空间密度分布依然遵循如下规律：离城市CBD越近，其密度越高。......
2023-08-10
创意产业时空特征分析
【摘要】：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。
在模型实现阶段，采用了两个变量来描述行为主体的空间集聚特征，分别为R和VMR（参见第5章第5.3.3节）。然而，在使用样方分析方法时（其相应统计量为VMR），定义的标准样方的大小对统计结果具有深刻影响。一般来说，该标准样方的最优大小（Soptimal）可以通过公式（6.5）估计：
Soptimal=2A/r （6.5）
其中，A表示研究范围的面积；r表示研究范围内的点对象的数量（Wang和Lee，2005）。在本模型中，研究范围的总面积为40 000单位（4万个方格，相当于400 km2），估计的创意企业的数量大约为200个，创意工人的数量为20 000人。因此，要分析创意企业的空间集聚特征，最优的样方大小应该为400单位；类似地，要分析创意工人的空间集聚特征，最优的样方大小则应该为4单位。为了简化计算机运行，在此模型中，最优样方采用了统一标准，也就是以1个单位为标准样方。这一处理方法也就预示着利用样方分析方法得出的统计量VMR的值将会面临不准确的问题。而采用最近邻分析方法则不存在这一问题，因此在情景分析过程中采用R（基于最近邻分析方法）统计量作为分析依据，而VMR仅作为参考。
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（统计量为R值）。一般来说，统计量R的值域为[0，2.14)，空间点对象的集聚强度与R值之间存在反相关关系，也即R值越小，点对象的空间集聚越强。3张图表现出的共同特点为：① 在模型运行早期（大约相当于第一阶段），无论是创意企业还是创意工人，其对应的R值均表现出下降趋势。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。② 随着集聚过程的加剧，集聚所能带来的相对益处被随之而生的高地价（办公价格和租房价格）所平衡，因此紧随其后，创意企业和创意工人在空间行为上表现出一定的离散趋势（因为R值有微弱上升趋势，其中R-f记录创意企业的R值，R-w记录创意工人的R值）。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。虽然两者均经历离散过程，但最终的稳定状态依然表现出较为强烈的空间集聚特征（因为在3种情景下R值均小于0.8）。虽然创意企业和创意工人均表现出如上3个特点，但两者之间也存在明显差异，主要表现在：当系统达到相对稳定状态时，创意企业的空间集聚表现出较为稳定的特点（R值变动较弱），而创意工人的R值则一直处于周期波动状态，并且具有明显的高低幅度差异，这表明在模型稳定后受到地价上升和就业竞争的影响，创意工人的空间移动依然较为活跃。从另一个角度理解，也表明创意工人面临着较大的生活与工作前景的不确定性。
在情景一（图6.24）中，创意企业允许每月尝试比较的最大办公区位个数（“maxtimes-officesearching”）为10，创意工人允许每月尝试比较的最大居住区位的个数（“maxtimes-housing-finding”）为30。在情景二（图6.25）中，“maxtimes-officesearching”的取值依然为10，但是创意工人允许每月尝试比较的最大居住区位的个数增加到了200。也就是说，在情景二中，创意工人每个月允许从200个潜在的居住区位中选择最优的区位迁入。通过比较两图之中的曲线“R-w”，可以得到如下结论：① 创意工人达到相同水平的集聚程度（相同的R值）时，在“maxtimes-housing-finding”的取值较高时创意工人所需要的时间较短（参见图6.24和6.25曲线“R-w”的起点及R值变动）；② 在创意工人允许尝试比较的数量较多时，创意工人达到相对稳定状态时的集聚水平较高（R值相对较低）；③ 在创意工人允许尝试比较的数量增加时，创意工人的空间集聚的波动幅度有所下降，这表明当创意工人每月能够比较的住房区位的数量增加时，空间集聚的不稳定性降低。
图6.24 创意企业和创意工人的空间集聚特征（情景一）
图6.25 创意企业和创意工人的空间集聚特征（情景二）
图6.26 创意企业和创意工人的空间集聚特征（情景三）
采取类似的方法比较图6.24和图6.25中的“R-f”曲线，可以得到如下结论：① 当每个企业每月能够尝试比较的办公区位的个数增加时，创意企业达到相同集聚强度所需要的时间大大降低；② 当“maxtimes-officesearching”取值较大时，系统稳定后，创意企业所表现出来的空间集聚程度更高（R值更小）。
在前文我们已经提到，“maxtimes-officesearching”和“maxtimes-housing-finding”的取值的实际意义，可以理解为创意企业和创意工人每个月能够掌握到的相关信息的数量。因此，根据上文的相关情景分析结果可以进一步作出如下判断：如果城市政府能够为创意企业和创意工人提供相关信息的共享平台，那么其将大大缩减创意企业和创意工人达到一定的空间集聚水平所需要的时间。如果我们承认地理空间上的集聚（邻近性）可以促进创意企业之间的合作关系的形成和产业集群的深化，同时也利于创意工人之间信息的交换与创意的产生，那么上述判断则可以进一步表述为：城市政府如果能够为创意企业和创意工人提供有效的信息共享（办公地产的市场信息和住房地产的市场信息），那么将大大提升创意产业的发展速度和生产效率。
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