模型有效性检验与情景分析：创意产业时空过程模拟结果

2023-08-10 理论教育版权反馈

【摘要】：1）模型有效性检验基于多主体建模的一个挑战就是如何证明模型的正确性与有效性。本书将模型有效性检验分成内部有效性检验和外部有效性检验两个过程。外部有效性检验就是要研究模型的模拟结果是否与真实系统的数据具有一致性。创意工人中的高收入群体将会选择城市CBD地区及其周边居住［这种情况与佛罗里达的相关结论吻合］，而相对低收入者则倾向于在城市内郊区居住以降低居住成本。

1）模型有效性检验

基于多主体建模的一个挑战就是如何证明模型的正确性与有效性。本书将模型有效性检验分成内部有效性检验和外部有效性检验两个过程。其中，内部有效性检验就是要确保计算机程序模型无论是在结构上，还是在逻辑上都准确地反映了模型设计的相关设定。外部有效性检验就是要研究模型的模拟结果是否与真实系统的数据具有一致性。

内部有效性检验着重展示3个内容：① 通过可视化的方法检验模型的城市空间是否得到准确生成；② 通过跟踪察看模型运行过程中某一个行为主体的属性变动，检验模型中行为主体的属性变动的正确性，通过跟踪考察模型运行过程中某一地块的属性变动，检验城市地块属性变动是否符合模型设计的逻辑和规定的细节；③ 采用局部敏感性分析方法，检验模型输入系统中各组参数对输出结果是否具有明显影响。内部有效性检验表明模型准确地描述和模拟了模型设计阶段的所有设计细节，同时模型中各组输入参数的敏感性分析表明：① 义城市空间的地理要素对系统中的行为主体的总量没有明显影响，但其对行为主体的空间布局和空间集聚特点具有明显影响；② 城市政府通过支持性政策可以有效引导创意企业发展特定的城市地段，但在此过程中城市政府必须对支持性政策的有效期进行合理规划，否则更多的支持可能等于更多的资源浪费；③ 模型中创意产品的基准需求几乎影响到模型输入的所有方面；④ 阈值参数的取值对模型输出结果的影响特点为：与创意工人行为相关的阈值主要影响创意工人的空间分布特点与空间集聚特点，与创意企业行为相关的阈值主要影响创意企业的空间分布特点与空间集聚特点，然而这并不排除两组阈值对对方的相关属性亦有不同程度的影响。

由于本模型并不是用来对真实系统进行预测（对真实系统进行预测的复杂系统模拟模型的典型代表为天气预报模型），因此在模型外部有效性检验过程中并不是检查模型的模拟结果与真实数据的绝对一致性，而是重点考察两者是否具有逻辑一致性与数据的类似性。为了使得真实数据在模型中具有一定的可比性，此过程对真实数据进行了等比例缩小（假设两个系统的地均生产力相同）。通过比较模拟数据与等比例缩小后的真实数据，得到如下结论：① 模拟结果显示的创意企业的数量发展轨迹与真实数据所展示的发展轨迹具有高度相似性；② 当模型达到稳定状态后，模型中的各地块的价格分布与真实数据之间表现出高度一致性，其中办公租金的差值比率为1.6%，而住房租金的差值比率为5.2%；③ 模型稳定后所包含的创意企业数量和创意工人数量与真实系统中两者的数量存在较大的差别（创意企业的数量的差别比率为20%，创意工人则为17.5%），形成这一结果的一个解释就是在真实系统中存在的规模效应在模型中没有，也很难定量化体现；④ 在行为主体的空间分布特点和空间集聚特点上，模拟结果与真实数据之间的差别比率的平均值大约在10%左右（具体细节参见第6章第6.3.4节）。

2）基于情景分析的基本结论

在确定了模型的有效性水平后，利用模型进行了情景分析，主要得到如下结论：

（1）在外部经济系统稳定不变的情况下（在模型中表现为产品的总需求保持不变），创意企业的数量表现出了一定的稳定性，然而创意工人的数量则波动较大。这表明，当把经济系统中所包含的各个经济利益主体的空间属性考虑在内时，在经济稳定的情况下，创意工人也将遭遇较大的生活与工作不确定性。

（2）在自由的市场竞争条件下（指城市政府不针对不同的企业实施不同的政策），大型创意企业的数量具有上升趋势，并且其最大值也具有明显的增大倾向，而小型企业也相应较多，但企业的平均规模上升非常微弱，这表明创意企业行业可能会形成大型企业引领、小型企业为其服务的分布局面。这一结果反映了这样一个事实：大型企业具有较强的融资能力并且具有广泛的国际合作渠道，小型企业则缺乏上述优势，但具有工作灵活性，可以通过为大型企业提供外包服务而生存。

（3）创意工人的工资水平有微弱下降趋势，并且创意工人内部的工资水平的差距有进一步扩大倾向。这些结论与南京所获得的真实数据具有高度一致性，同时也符合Okeda 和 Koike （2010）所揭示的日本动漫行业的情况。因此，我们认为佛罗里达（Florida，2002）的结论“创意阶层普遍享有很高的工资收入”不具有普遍性，甚至还具有一定的误导性（至少在中国范围内是如此）。

（4）在“区位效用最大化”这一基本假设条件下，创意企业、创意工人和城市政府三者之间的复杂互动最终使得创意企业和创意工人表现出较强的空间集聚特点，这也印证了创意集群（Creative Cluster）和创意社区（Creative Community）在世界范围内普遍形成的现实（Keane，2011；Musterd et al，2010；Hutton，2004）。两者之间的空间集聚明显不同在于系统达到动态平衡后创意工人的空间集聚依然表现出较大的波动，而创意企业几乎无波动。这表明在创意产业领域中创意工人对经济的不确定性具有更大的脆弱性（Banks et al，2009）；创意企业虽然也因为创意产品具有不稳定的价值（Volatile Value）而面临高度风险（Caves，2000），但其相对创意工人来说具有更大的适应性。

（5）模拟结果表明：对创意企业来说，最具有吸引力的城市分区是内市区和外市区，而非城市CBD和郊区，这是因为无论是从企业的数量分布上看，还是从企业空间密度分布上看，内市区和外市区均处于首位（内市区处于第一位，外市区处于第二位），这一结果与部分东欧城市案例具有一致性（Musterd et al，2010）。对创意工人来说，城市CBD具有一定的吸引力，但是并不具有绝对优势，这是因为从空间密度分布上看，城市CBD处于首位，但从创意工人的数量分布上看，城市内郊区则处于第一的位置。这一结果再次表明住房租金价格依然是影响创意工人住房区位选择的重要因素。创意工人中的高收入群体将会选择城市CBD地区及其周边居住［这种情况与佛罗里达（Florida，2002）的相关结论吻合］，而相对低收入者则倾向于在城市内郊区居住以降低居住成本。

（6）创意企业和创意工人对城市地价的影响也表现出空间的差异性。从办公租金价格的角度来看，其价格增幅最大的城市分区为内市区和内郊区。而从住房租金价格的角度来看，其价格增幅最大的城市分区为城市CBD及其周边地区。此外，在创意企业影响下的城市办公租金价格在系统平衡后没有明显波动，而创意工人影响下的住房租金价格则具有明显但幅度较小的波动。这反映出住房租赁市场的活跃程度高于办公市场的活跃程度。虽然办公租金价格和住房租金价格在系统运行过程中均表现出了各自的变动特点，但最终的结果显示，两个价格依然遵循一个基本规律：离城市中心越近，其价格越高。

模型有效性检验与情景分析：创意产业时空过程模拟结果

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