高長春，周 琦

（東華大學 旭日工商管理學院，上海 200051）

一、引 言

黨的十八大開啟了我國城市建設(shè)新時代，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)由此邁向加速與高質(zhì)量發(fā)展階段。創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)域伴隨著城市化進程實施一系列根本性、開創(chuàng)性和長遠性的工作［1］，到十九大時城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)高質(zhì)建設(shè)已取得初步進展［2］。城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚作為推進城市產(chǎn)業(yè)區(qū)域建設(shè)的新趨勢和新方向，在提升城鎮(zhèn)建設(shè)實效、完善深層次空間構(gòu)建和實現(xiàn)高質(zhì)量區(qū)域創(chuàng)新等方面具有重要的時代價值。鑒于創(chuàng)新已成為改革開放深水區(qū)的加速劑，也成為引領(lǐng)經(jīng)濟社會發(fā)展的第一動力［3］，因而當前亟須完善城市空間集聚指標創(chuàng)新體系，以促進產(chǎn)業(yè)組織管理、營造創(chuàng)意空間環(huán)境、保障城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)高效運轉(zhuǎn)。本文的理論貢獻在于：通過研究城市創(chuàng)意空間集聚驅(qū)動效度的指標要素，改善城市空間認知結(jié)構(gòu)、深化空間集聚關(guān)聯(lián)、進而提升城市創(chuàng)意空間集聚發(fā)展水平。

（一）文獻評述

國內(nèi)外學者針對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的綜效體系做了大量深入而細致的研究工作：城市創(chuàng)意經(jīng)濟空間集聚源自經(jīng)濟活動在某一地理區(qū)域內(nèi)相對集中的創(chuàng)意現(xiàn)象（Porter，1998）［4］；Krugman（1991a）［5］、Krugman&Venables（1995）［6］將空間因素納入傳統(tǒng)經(jīng)濟學分析中，試圖從新的角度解釋經(jīng)濟集聚對創(chuàng)意空間的正外部性和經(jīng)濟活動分布的空間集聚規(guī)律，其中正外部性也被稱為空間集聚的促進效應(yīng)；由于驅(qū)動效度，經(jīng)濟集聚效應(yīng)被很多學者證明可以影響城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)域空間的緊湊性（Ciccone，2002；Brülhart&Mathys，2008；范劍勇，2006；孫浦陽等，2013）［7-10］。由此可見，城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的空間集聚所帶來的正負外部性，同時取決于其驅(qū)動效度和影響機制的共同作用。

在空間集聚的指標評估研究中：徐漢明、周箴（2017）［11］基于環(huán)境效度影響因素分析下的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)評估指標體系，提出了基于環(huán)境驅(qū)動下構(gòu)建創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)評估指標體系的若干建議與對策，對評估指標的多樣性及實用性做了總結(jié)；姜玲、王麗齡（2016）［12］通過研究評估了大多數(shù)文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)總體上能夠產(chǎn)生正效益，但某些組織的集聚卻會出現(xiàn)負變化；馮根堯（2014）［13］提出應(yīng)充分發(fā)揮其高融合性、高集聚性、高輻射性的特征，通過形成新的組織驅(qū)動產(chǎn)業(yè)鏈，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；陳建軍、葛寶琴（2008）［14］依據(jù)城市空間產(chǎn)業(yè)集聚原理，評估了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園的空間集聚可以提升組織的外部經(jīng)濟性和規(guī)模收益性，具有提高創(chuàng)新能力以及降低風險的作用；楊勇、李素文、包菊芬（2015）［15］通過空間測度方法對科普產(chǎn)業(yè)空間集聚度及驅(qū)動模式進行識別；董秋霞、高長春（2010）［16］對影響創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)競爭力的組織驅(qū)動因素進行系統(tǒng)性分析，構(gòu)建了評估指標體系。以上對組織驅(qū)動的研究主要聚焦于環(huán)境、產(chǎn)業(yè)鏈、價值風險等的層面，對于驅(qū)動模式與空間的集聚關(guān)聯(lián)較少，涉及驅(qū)動效度與空間集聚的動因關(guān)系沒有定論。

在影響機制因素及模型研究中：Mytelka Lynn（2000）［17］認為城市區(qū)域資源和制度背景對于區(qū)域經(jīng)濟增長具有決定性的作用，便利的交通系統(tǒng)和完善的指標設(shè)施是影響創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素；褚勁風（2009）［18］以上海市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出值作為輸出變量，建立了多元線性回歸模型，得到影響機制各指標對產(chǎn)出的影響關(guān)系；譚娜、彭飛（2016）［19］認為文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)對地區(qū)文化性因素、經(jīng)濟實力因素、城市開放程度和技術(shù)性形成有利影響因素；宗利永、李元旭（2015）［20］通過文化創(chuàng)意類眾包社區(qū)發(fā)包方參與動機研究，確立了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)企業(yè)開展專業(yè)服務(wù)眾包的指標；陳前（2016）［21］提出了空間創(chuàng)意類專業(yè)培養(yǎng)模式的指標；馬仁峰（2011）［22］通過構(gòu)建多元回歸模型揭示了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)演化與大都市空間影響因素指標的關(guān)系。這些研究通常以區(qū)域資源、創(chuàng)意產(chǎn)值、文化技術(shù)因素等作為影響指標，針對影響因素指標的全面性及相關(guān)性研究較少。

綜上，當前研究對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚在驅(qū)動效度與影響機制的指標關(guān)聯(lián)性方面存在以下不足：第一，現(xiàn)有文獻主要側(cè)重于驅(qū)動效度的單一指標對空間集聚的影響，對城市發(fā)展新階段中驅(qū)動效度與影響機制指標的相關(guān)性考慮欠缺；第二，缺乏創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的驅(qū)動效度與影響機制指標的關(guān)聯(lián)性分析。由于被解釋變量是驅(qū)動效度、影響機制類指標，只有深入研究其相互作用及關(guān)系，才能提出適合現(xiàn)今城市創(chuàng)意空間發(fā)展的政策建議?；诖耍狙芯康哪繕耸牵菏紫然隍?qū)動效度與影響機制指標進行扎根過濾；其次構(gòu)建指標關(guān)系框架，形成城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚指標體系；最后得出創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚度指標結(jié)構(gòu)模型，并進行了指標相關(guān)權(quán)重檢驗。

（二）研究前提

學者 Caves和 Heur［23-24］首次提出：在區(qū)域整體范圍內(nèi)，文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)在地理空間上通常表現(xiàn)為集聚性。Scott［25］認為，城市從創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間的集聚獲取了創(chuàng)意來源，增強了創(chuàng)意輸出，從而提升了創(chuàng)意效率。城市在經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢、經(jīng)濟增長方式、空間演化形式、結(jié)合空間要素的需求性、文化沉淀的歷史性、人才行為的多樣性等方面均構(gòu)成了影響城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的重要驅(qū)動效度，這些驅(qū)動效度內(nèi)因與外因相互組合、交互影響。綜合以上研究發(fā)現(xiàn)，驅(qū)動效度與影響機制是有內(nèi)在關(guān)系的，具體表現(xiàn)在驅(qū)動條件合適的空間范圍內(nèi)產(chǎn)生影響因素，影響因素直接形成了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間的集聚。因此，本文需要從影響機制和驅(qū)動效度兩個方面來探討創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的關(guān)聯(lián)特征和指標體系。

二、系統(tǒng)流程

研究流程如下：①基于文獻調(diào)查法對驅(qū)動指標和影響機制指標進行扎根理論（Grounded theory）［26］初始譯碼研究；②對開放式譯碼、主軸譯碼、選擇性譯碼進行空間集聚指標的初始構(gòu)建；③借助QSR NVivo12軟件［27］進行譯碼統(tǒng)計分析；④對指標體系進行實證檢測［28］；⑤形成城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚指標理論模型。具體研究流程如圖1所示。

圖1 城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚指標研究流程

三、扎根質(zhì)性分析

（一）調(diào)研數(shù)據(jù)來源

1.客觀數(shù)據(jù)

關(guān)于客觀數(shù)據(jù)的第一項來源，以“驅(qū)動效度”“影響因素”為關(guān)鍵詞，共收集從2018-2019年共計350份原始文本資料。搜集文獻資料的途徑包括但不限于：東華大學圖書館相關(guān)文獻資料、世界學術(shù)網(wǎng)站、百度文庫、知網(wǎng)、相關(guān)新聞報道、行業(yè)資訊、各類相關(guān)的期刊等。為了保證本文收集的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚相關(guān)研究數(shù)據(jù)的相關(guān)性、真實性和有效性，又進一步對所收集的資料進行內(nèi)容排查篩選，將本文的研究對象所屬行業(yè)歸為驅(qū)動效度、影響因素等208份無重復文本資料，再次從中篩選出68份核心資料用于研究。

關(guān)于客觀數(shù)據(jù)的第二項來源：①2018年迄今學界高層訪談報告分析記錄；②2018-2019年國際創(chuàng)意管理大會的專題專訪、企業(yè)年報及紙質(zhì)文獻記錄；③文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)文獻等資訊；④2018年迄今創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)意商品、創(chuàng)意消費、創(chuàng)意服務(wù)等四個相關(guān)方面的文獻資料。其中，60份用于譯碼分析，剩余8份用于描述性統(tǒng)計和信度效度檢驗。以上數(shù)據(jù)的獲取路徑由課題組討論后得出。

2.訪談設(shè)計

關(guān)于訪談設(shè)計的來源，主要采用深度訪談和開放式問卷調(diào)研的方法，對所獲得的經(jīng)驗資料進行四階段譯碼的質(zhì)性處理，這四個階段為初始譯碼、開放式譯碼、主軸譯碼和選擇性譯碼。

此次訪談過程中，主要運用了深度訪談和組群訪談兩種具體形式。深度訪談是強調(diào)從現(xiàn)象到本質(zhì)的過程性探索［29］，本文選擇了32位從事創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的受訪者，采用對年齡、性別、職業(yè)、教育編碼的形式，共進行了約8次一對一深度訪談，由于時間關(guān)系，訪談時間為0.3～0.5小時/次。本研究共進行了3次焦點小組訪談，每三人為一小組，平均時長為40分鐘。最后形成約5萬字的訪談記錄［30］，再將全部資料的2/3作為扎根研究的記錄基礎(chǔ)，進行譯碼分析。

扎根理論研究的理論抽樣往往選擇有限的但具有代表性的定點人群做深度研究，其抽樣過程是目的性和非概率性的抽樣，遵循以下三個標準：①受訪者具備相當?shù)慕逃胶蛯W術(shù)水準。受訪者學歷都在本科以上，以研究生為主，具有較強的邏輯思維能力和理解力。②受訪者對其所屬的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)域有直觀的影響和實踐感受。受訪者一般從事相關(guān)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)工作，能夠精準把握問題的關(guān)鍵，提高訪談的效率。③受訪者從事的行業(yè)與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)相關(guān)聯(lián)。行業(yè)發(fā)達程度能直接提升人們對于行業(yè)知識的了解程度。本研究盡可能囊括與空間集聚相關(guān)的創(chuàng)意驅(qū)動類各項指標，適用于對驅(qū)動系統(tǒng)及影響因素的初始遴選。

（二）扎根過程探究

1.初始譯碼設(shè)計

通過對文獻資料的破題、引用、分類、整合、逐段落仔細分析，形成參考點，并將其概念化和指標化成樹節(jié)點，共發(fā)掘24項初始概念（a1～a24），24項提純概念（aa1～aa24），進而歸納為12項初選指標（A1～A12）。在影響機制和驅(qū)動效度指標遴選方面，無論采取文獻調(diào)研還是訪談?wù){(diào)研，都要規(guī)避“指標共線問題”。由此重新整合資料，劃分指標區(qū)間?；隍?qū)動效度層面的文獻綜述，經(jīng)過專家的訪談?wù)虾笮纬沙跏甲g碼。研究過程見表1所列。

表1 驅(qū)動效度指標初始譯碼過程

基于影響機制層面的文獻譯碼，再經(jīng)過專家的訪談?wù)虾笮纬沙跏甲g碼，共發(fā)掘19項初始概念（a1～a19），19項提純概念（aa1～aa19），進而歸納為10項初選指標（A1～A10）。具體見表2所列。

表2 影響機制指標初始譯碼過程

2.開放式譯碼設(shè)計

開放譯碼實際上是對訪談資料進行概念提煉。首先，將受訪人對其每個問題的回答和對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚指標觀點的表述，整理其原始語句成為備忘錄。研究過程為：重新篩選所有的原始語句，然后對篩選后的原始語句逐條進行初始譯碼并貼標簽，最終得到380條原始信息；然后把以上原始語句進行開放式譯碼輸入到電腦界面。為保證譯碼的可信度，本文選擇2位具有高等教育背景的譯碼員進行采集后對原始語句進行獨立轉(zhuǎn)譯，針對訪談?wù)Z句賦予不同的譯碼（限于篇幅，未給出開放譯碼的分析過程，如有需要可向作者索取）。

首先基于QSR NVivo12進行程序譯碼統(tǒng)計后，對各自形成空間集聚的表述進行統(tǒng)一整合，形成幾十個自由節(jié)點。其次對自由節(jié)點進行合并、歸類，形成空間集聚的粗選指標，如將結(jié)構(gòu)主導、戰(zhàn)略布局、營運計劃等概念可以歸類到“內(nèi)部創(chuàng)意驅(qū)動”指標。合并所遵循的標準是初級概念之間有較高的相似性，如“管理服務(wù)”“工程技術(shù)服務(wù)”可以歸于“設(shè)計驅(qū)動”指標，將“特定客群”“客戶反映”合并到“客群反饋”指標等。最后經(jīng)過逐項歸類和合并，最終得到驅(qū)動效度與影響機制開放式譯碼粗選指標。

3.主軸譯碼解析

主軸譯碼是發(fā)現(xiàn)和建立概念指標之間關(guān)系的過程，目的是尋找主指標，以發(fā)現(xiàn)資料中各個部分之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)［43］。如圖2所示。

圖2 主軸譯碼典范模型

在驅(qū)動效度指標的開放式譯碼中形成了初選指標，主軸譯碼是依據(jù)概念指標之間的相互關(guān)聯(lián)性和邏輯性得到的一級指標，經(jīng)過進一步相互梳理為二級指標，也稱為樹節(jié)點。本節(jié)刪除的二級指標有兩種：一是無法跟其他概念聚集而形成的二級指標；二是出現(xiàn)在不同一級指標下的含義相近的二級指標。關(guān)于二級指標的修正主要集中在市場驅(qū)動、科技驅(qū)動兩個方面。在市場驅(qū)動（Ee4）一級指標下，經(jīng)過整合形成市場資源（Eee9）、市場機遇（Eee10）、市場平臺（Eee11）三項指標，表達了文化信息為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的空間發(fā)展提供的市場支撐條件；在科技驅(qū)動（Ee6）一級指標中，優(yōu)化了宣貫推廣（Eee15）、展覽演示（Eee16）、科技流通（Eee17）三項指標，強調(diào)科技成果對外輸出的過程。以上消除了二級指標間的相關(guān)性和包含性，最終的結(jié)果形成“結(jié)構(gòu)驅(qū)動”“戰(zhàn)略驅(qū)動”“營運驅(qū)動”“市場驅(qū)動”“政府驅(qū)動”“科技驅(qū)動”6項一級指標和其所涵蓋的17項二級指標。這些指標形成的共識意見匯總見表3所列。

表3 驅(qū)動效度指標集聚模型——主軸譯碼改良結(jié)果

續(xù)表3

在影響機制指標的開放式譯碼中，根據(jù)影響因素指標的開放式編碼結(jié)果，對二級指標的修正主要集中在園區(qū)建設(shè)、文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)、基建支持三個方面：在園區(qū)建設(shè)（Aa2）一級指標下，經(jīng)過整合形成居住水平（Aaa7）、企業(yè)數(shù)量（Aaa8）、平均租金（Aaa9）三項二級指標，體現(xiàn)了創(chuàng)意企業(yè)的入駐孵化、居住質(zhì)量、租金對企業(yè)數(shù)量的相互作用；在文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)（Aa3）一級指標下，經(jīng)過整合形成創(chuàng)意零售（Aaa10）、創(chuàng)意產(chǎn)值（Aaa11）兩項指標，表達了區(qū)域文化、資金影響、創(chuàng)意產(chǎn)品、創(chuàng)意服務(wù)具有內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，也體現(xiàn)了產(chǎn)品從生產(chǎn)到流通的文化價值與空間效應(yīng)；在基建支持（Aa5）一級指標下的交通流量原為區(qū)域流量二級指標，經(jīng)過分析認為交通流量具有數(shù)據(jù)量化的可行性，故改為交通流量（Aaa15）。本階段的非共識意見為：根據(jù)封志明、唐焰、楊艷昭等（2007）［44］的研究表明，地形起伏（Aaa6）是影響城市創(chuàng)意區(qū)域人口集聚分布的重要因素，需要在下文“選擇性譯碼分析”中加以明確。最終的結(jié)果形成“地域發(fā)展”“園區(qū)建設(shè)”“文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)”“消費需求”“基建支持”5項一級指標和其所涵蓋的15項二級指標。這些指標形成的共識意見匯總見表4所列。

表4 影響機制指標集聚模型——主軸譯碼改良結(jié)果

4.選擇性譯碼分析

驅(qū)動效度指標雖然通過主軸譯碼歸納出主指標，但是指標之間關(guān)系并不明朗。選擇性譯碼就是對已發(fā)現(xiàn)的概念指標進行系統(tǒng)的分析后，建立指標之間的關(guān)系，依據(jù)“故事線”，在規(guī)避“指標共線問題”的前提條件下，進一步探索核心指標，形成最終的空間集聚指標體系［45］。圍繞該驅(qū)動效度指標的“故事線”，可以表達為內(nèi)生性驅(qū)動、外延性驅(qū)動兩大構(gòu)成指標。因此，這6個主要驅(qū)動指標相互作用和聯(lián)接，共同構(gòu)成了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚的驅(qū)動指標。核心指標與其他指標之間的關(guān)系如圖3所示。

創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚效應(yīng)之間相互作用和影響而形成的結(jié)構(gòu)驅(qū)動、戰(zhàn)略驅(qū)動、營運驅(qū)動組成了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)內(nèi)部驅(qū)動效度。選擇編碼確定“創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚關(guān)聯(lián)”這一核心范疇，圍繞該空間集聚驅(qū)動效度核心范疇的“故事線”可以表達為：內(nèi)生性驅(qū)動、外延性驅(qū)動是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚主要構(gòu)成指標，因此，這6個主要驅(qū)動指標相互作用和聯(lián)接，共同構(gòu)成了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚的指標。上文提到的“地形影響因素”，經(jīng)過研究還是決定剔除，原因有二：一是根據(jù)扎根理論排除了人口集聚這一模糊指標，也就相當于排除了地形因素；二是地形因素是天然形成的地理上客觀存在，不太符合驅(qū)動系統(tǒng)的社會學定義初判，故沒有把此因素納入指標中。此階段并沒有形成非共識性意見。選擇性編碼各指標之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)和內(nèi)涵見表5、表6所列。

圖3 核心指標與其他指標的關(guān)系模型

經(jīng)過四級譯碼解析后，在驅(qū)動效度核心指標中包含內(nèi)部驅(qū)動、外部驅(qū)動兩類方向，細分為6項二級指標（結(jié)構(gòu)驅(qū)動、戰(zhàn)略驅(qū)動、營運驅(qū)動、市場驅(qū)動、政府驅(qū)動、科技驅(qū)動）。在影響因素核心指標中包含地域發(fā)展、園區(qū)建設(shè)、文創(chuàng)關(guān)產(chǎn)業(yè)、消費需求、基建支持五類方向，細分為14項二級指標（城市化率、從業(yè)人數(shù)、工資薪酬、教育投入、區(qū)域投資、居住水平、企業(yè)數(shù)量、平均租金、創(chuàng)意零售、創(chuàng)意產(chǎn)值、創(chuàng)意來訪、創(chuàng)意消費、基建背景、交通流量）。以上指標均對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

表5 驅(qū)動效度主指標與核心指標的關(guān)系結(jié)構(gòu)

表6 影響機制主指標與核心指標的關(guān)系結(jié)構(gòu)

（三）信度與效度檢驗

1.描述性統(tǒng)計

利用描述性統(tǒng)計對四級譯碼進行解析，不同譯碼者對相同文本獨立譯碼的統(tǒng)計進行檢驗。描述性統(tǒng)計是質(zhì)性研究方法中的重要環(huán)節(jié)，方法如譯碼相關(guān)系數(shù)、譯碼信度系數(shù)、中位數(shù)、歸類一致性指數(shù)等。本文選取描述性分析對各指標要素進行統(tǒng)計，包括對數(shù)據(jù)的均值、標準差等分析，具體結(jié)果見表7所列。

表7 描述性統(tǒng)計

續(xù)表7

2.信度檢驗

本文采用克隆巴赫系數(shù)即Cronbach's alpha來檢視信度。一般而言，通常情況下Cronbach's alpha系數(shù)在0.75以上，高于臨界值0.7，所以四級譯碼的信度是可靠的，認定可信度較高；當Cronbach's alpha大于等于0.9時，信度非常好［46］。具體檢驗結(jié)果見表8所列。

表8 信度檢驗結(jié)果

根據(jù)表8，調(diào)查問卷的Cronbach's alpha系數(shù)普遍處于0.75以上，顯示整個問卷的信度較好，符合信度要求，說明驅(qū)動效度與影響機制指標是城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)域空間集聚的真實反映。

3.效度檢驗

首先對量表的總體效度進行檢驗，主要從結(jié)構(gòu)效度來衡量。本文采用因子分析方法來驗證指標結(jié)構(gòu)效度，因子分析的過程主要起到降維的作用，通過少量因子來替代多個原始變量。本文參照徐漢明、周箴［47］在環(huán)境影響因素的效度檢測流程，在做因子分析之前，首先試用KMO方法和Bartlett球體檢驗來驗證變量之間的偏相關(guān)關(guān)系是否很小，并確定數(shù)據(jù)是否適合做因子分析［48］。若KMO越接近1，越適合做因子分析；KMO過小，不適合做因子分析；當KMO大于0.5，適合做因子分析。Bartlett球體檢驗主要是用于檢驗數(shù)據(jù)的分布以及各個變量間的獨立情況。在spss中的因素分析時有關(guān)于Bartlett球形檢驗的選項，如果sig值小于0.05，則數(shù)據(jù)呈球形分布。

本文將調(diào)查問卷的結(jié)果輸入spss16.0軟件中進行分析，具體結(jié)果見表9所列。其中KMO值為0.763 1，Bartlett球形檢驗中，Approx.Chi-Square約為4 983，sig值為0，支持因子分析。對本文所構(gòu)建的包含20個題項的208份問卷進行探索性因子分析，以檢驗該量表的結(jié)構(gòu)效度。

表9 效度檢驗結(jié)果

首先，根據(jù)本文的構(gòu)成維度假設(shè)進行探索性因子分析，按特征根大于1的方式抽取因子，因子提取法采用主成分法，旋轉(zhuǎn)方法為最大方差法。結(jié)果顯示部分影響因素維度上的題項因子載荷都在0.5以下，故予以刪除，重新計算，計算結(jié)果見表10所列。經(jīng)過刪除操作后，所有影響因素維度上的題項因子載荷均在0.5以上，表示量表的效度良好［49］。

表10 改良后的主成分分析

進行效度分析后，再對集聚指標量表的主成分進行檢驗，經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)暫無新的指標和對應(yīng)新項，表明信效度檢測結(jié)果良好。由此整理出城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚指標的初始架構(gòu)，如圖4所示。

圖4 創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚指標關(guān)聯(lián)架構(gòu)

四、結(jié)構(gòu)方程分析

（一）驅(qū)動效度與影響因素的模型構(gòu)建

根據(jù)扎根理論形成的城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚影響因素與驅(qū)動效度指標的結(jié)果形成的空間集聚指標關(guān)聯(lián)圖，運用AMOS17.0軟件對調(diào)研數(shù)據(jù)進行驅(qū)動效度下的指標關(guān)聯(lián)性檢驗，形成結(jié)構(gòu)方程模型如圖5所示。結(jié)構(gòu)方程模型顯示，驅(qū)動效度和影響因素主指標下的二級指標各變量之間關(guān)系顯著。

圖5 城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚度指標理論模型

（二）模型指標相關(guān)效應(yīng)檢驗

采用AMOS 17.0軟件對結(jié)構(gòu)方程進行建模，以此檢測扎根理論的有效性和指標的潛在影響性，評估影響因素指標、驅(qū)動效度指標對空間集聚度的綜合影響效應(yīng)，運用結(jié)構(gòu)方程對扎根理論所得的結(jié)果進行綜合性檢驗，將A內(nèi)部驅(qū)動、B外部驅(qū)動、C地域發(fā)展、D園區(qū)建設(shè)、E文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)、F消費需求、G基建支持的子指標作為變量代入結(jié)構(gòu)方程模型中進行檢驗。采用卡方值、近似誤差均方根、擬合優(yōu)度指數(shù)等評價指標來檢驗結(jié)構(gòu)方程的整體擬合程度。由表11可知，該模型卡方值為1 348.20，自由度為728，RMSEA為0.073，擬合表現(xiàn)性較好；但CFI值為0.70，擬合程度略顯一般。

表11 相關(guān)效應(yīng)模型擬合指數(shù)

基于扎根理論的結(jié)構(gòu)方程模型檢測表明：驅(qū)動效度、影響因素的各項指標與空間集聚之間確實有比較直接的作用。由表12可知，A內(nèi)部驅(qū)動效度到空間集聚度的路徑系數(shù)為0.319（P＜0.001）；B外部驅(qū)動效度到空間集聚度的路徑系數(shù)為0.482（P＜0.001）；C地域發(fā)展到空間集聚度的路徑系數(shù)為0.528（P＜0.001）；D園區(qū)建設(shè)到空間集聚度的路徑系數(shù)為0.497（P＜0.001）；E文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)到空間集聚度的路徑系數(shù)為0.431（P＜0.001）；F消費需求到空間集聚度的路徑系數(shù)為0.381（P＜0.001）；G基建支持到空間集聚度的路徑系數(shù)為0.562（P＜0.001）。由此可知，驅(qū)動效度與影響因素的七項一級指標對于城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚度具有顯著關(guān)聯(lián)。

表12 結(jié)構(gòu)方程模型擬合路徑

綜上所述，本文認為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚下驅(qū)動效度和影響因素之間存在交叉作用關(guān)系，驅(qū)動力和影響力均為二級指標；地域發(fā)展、園區(qū)建設(shè)、文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)、消費需求、基建支持等三級指標對一、二級指標的作用均為正向影響。根據(jù)表12不同指標的參數(shù)貢獻值，可以把表格取值分為三個層級：第一層級以0.3～0.499（含）為界，包括A1結(jié)構(gòu)主導指標、A3營運主導指標、B1市場主導指標、B2營運主導指標、C3工資薪酬指標、D2企業(yè)數(shù)量指標；第二層級以0.5～0.699（含）為界，包括B3科技主導指標、C4教育投入兩大指標、F2創(chuàng)意消費指標；第三層級以0.7～0.899為界，包括A2戰(zhàn)略主導指標、C5區(qū)域投資指標、E2創(chuàng)意產(chǎn)值指標、G2交通流量指標。從指標的取值也可以看出指標與影響因素和驅(qū)動效度一級指標相關(guān)性的強弱。但同時也發(fā)現(xiàn)：城市化率指標、從業(yè)人數(shù)指標、居住水平指標、創(chuàng)意來訪指標、平均租金指標、創(chuàng)意零售指標、基建背景指標的取值在0.299以下，說明指標呈現(xiàn)的相關(guān)性較弱。綜上，雖然各指標對空間集聚度的影響力有差異，但是各項指標對于創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)空間集聚度相關(guān)性的精確描述，還需要進一步的數(shù)據(jù)回測和實證解析。

五、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

首先，基于扎根理論對350份原始資料進行研究假設(shè)、文獻查證、深度訪談、軟件分析，在驅(qū)動效度及影響機制的層面，確立了空間集聚的相關(guān)指標及初始關(guān)系；其次，構(gòu)建影響機制和驅(qū)動效度指標的關(guān)聯(lián)框架；最后，得出城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚度指標理論模型，并進行了指標相關(guān)性權(quán)重檢驗。本文的貢獻在于：詳細分析了城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚下驅(qū)動效度與影響機制的關(guān)聯(lián)性，并提出了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間演進的發(fā)展需求。

通過計量模型深入探討驅(qū)動效度與影響機制的關(guān)系內(nèi)因，本文主要結(jié)論如下：①城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚對驅(qū)動效度、影響機制的指標影響呈現(xiàn)非線性特征。在空間集聚程度較小時，其對空間集聚效率的影響機制主要表現(xiàn)出驅(qū)動促進效應(yīng)；當空間集聚程度較大時，其影響主要表現(xiàn)出驅(qū)動抑制效應(yīng)。說明在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)規(guī)劃階段，適當約束同質(zhì)化企業(yè)過度競爭、消費者過度消費可以有效避免區(qū)域資源的承載負擔。因此，有必要深化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)資源指標與創(chuàng)意組織階層的匹配度和協(xié)同度、創(chuàng)意階層對創(chuàng)意空間的滿意度和適應(yīng)度，強化內(nèi)外驅(qū)動效度與影響機制指標之間的協(xié)同關(guān)系。②通過驅(qū)動效度指標對影響機制指標的相關(guān)作用表明：城市化率、居住水平、創(chuàng)意零售指標并未對空間集聚起到顯著作用，考慮城市數(shù)據(jù)可得性及相關(guān)性等不足，對區(qū)域創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間優(yōu)勢的形成影響有限。應(yīng)重點關(guān)注投資環(huán)境、企業(yè)數(shù)量以及創(chuàng)意價值指標，以上三種指標均可以促進集聚有效性，提升投資空間基建活力，降低投資信息傳遞成本，提高企業(yè)組織生產(chǎn)效率，促進規(guī)模經(jīng)濟和創(chuàng)意價值遞增的形成，故呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性。但集聚過度會導致租金成本、交通流量指標攀升，表現(xiàn)出空間集聚不經(jīng)濟，產(chǎn)生負外部性，從而降低集聚的經(jīng)濟效率。

（二）對策建議

綜上，本文給出的政策建議為：

（1）優(yōu)化并改善投資、薪酬、產(chǎn)值、消費指標的空間價值。從經(jīng)濟發(fā)展層面上看，政府及市場驅(qū)動指標激發(fā)并強化了空間集聚的投資價值。在切實加強創(chuàng)新技術(shù)、整合區(qū)域創(chuàng)意組織結(jié)構(gòu)的同時應(yīng)強化深層次空間建設(shè)指標及基建支撐指標。首先從區(qū)域創(chuàng)新的空間定位入手，吸納區(qū)域相關(guān)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢；其次從簡單的城市創(chuàng)產(chǎn)點狀規(guī)劃建設(shè)轉(zhuǎn)移到精準、高質(zhì)量的區(qū)域發(fā)展建設(shè)中。但在發(fā)展過程中要考慮當?shù)亟?jīng)濟、基礎(chǔ)設(shè)施以及自然資源的承載力，防止空間集聚程度過大帶來的低效及負效應(yīng)。

（2）活化并增強創(chuàng)意人才指標的組織機制。從職能管控層面上看，對教育、從業(yè)人數(shù)、信訪、居住比率等較弱的相關(guān)聯(lián)指標進行反思，教育人才指標與企業(yè)數(shù)量指標關(guān)系創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的空間集聚核心優(yōu)勢。增強人才的儲備和引進是促進區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢形成的有力保障。優(yōu)化營運驅(qū)動指標和商業(yè)消費的影響指標，提升產(chǎn)業(yè)空間內(nèi)部組織創(chuàng)意效率，活化創(chuàng)意產(chǎn)值的指標活力，扶持創(chuàng)意成果孵化，鼓勵高新技術(shù)專利的保護與研發(fā)，也為組織個體提供良好的創(chuàng)新環(huán)境、先進的創(chuàng)新機會、便捷的創(chuàng)新途徑，提高創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟附加值，形成空間集聚價值的溢出優(yōu)勢。同時防止租金過高帶來的負影響，形成創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚漣漪效應(yīng)。

（3）強化并提升戰(zhàn)略技術(shù)創(chuàng)新指標的管理綜效。從空間戰(zhàn)略層面上看，戰(zhàn)略驅(qū)動指標、技術(shù)驅(qū)動指標均與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的科技及資源優(yōu)勢相關(guān)。前瞻性的創(chuàng)意視野及技術(shù)變革發(fā)展可以有效推進空間集聚的戰(zhàn)略進路。增強政府驅(qū)動效度下科技創(chuàng)新的管理貢獻度，加快構(gòu)建科學適用、結(jié)構(gòu)合理、功能協(xié)調(diào)的創(chuàng)新體系，進而依托政府與企業(yè)的管理協(xié)同、強化創(chuàng)意體制的工作互融、明確技術(shù)提升的發(fā)展方向、理順科技創(chuàng)新的協(xié)調(diào)關(guān)系等，提供指標的引領(lǐng)與指導。提升技術(shù)、信息、知識、管理、資本的效率和利益，強化科技同經(jīng)濟對接、創(chuàng)新成果同產(chǎn)業(yè)對接，創(chuàng)新項目同生產(chǎn)力對接、增強區(qū)域科技進步與經(jīng)濟發(fā)展的貢獻度。總之，加強現(xiàn)代技術(shù)與文化產(chǎn)業(yè)融合是提升創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚有效的管理途徑之一，整合科技研發(fā)型的創(chuàng)意資源有助于形成城市多格局空間集聚的智匯效應(yīng)。