城市創(chuàng)意空間集聚下驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制指標(biāo)探究

高長(zhǎng)春，周 琦

（東華大學(xué) 旭日工商管理學(xué)院，上海 200051）

一、引 言

黨的十八大開(kāi)啟了我國(guó)城市建設(shè)新時(shí)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(jìn)程實(shí)施一系列根本性、開(kāi)創(chuàng)性和長(zhǎng)遠(yuǎn)性的工作［1］，到十九大時(shí)城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)高質(zhì)建設(shè)已取得初步進(jìn)展［2］。城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚作為推進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)區(qū)域建設(shè)的新趨勢(shì)和新方向，在提升城鎮(zhèn)建設(shè)實(shí)效、完善深層次空間構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量區(qū)域創(chuàng)新等方面具有重要的時(shí)代價(jià)值。鑒于創(chuàng)新已成為改革開(kāi)放深水區(qū)的加速劑，也成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的第一動(dòng)力［3］，因而當(dāng)前亟須完善城市空間集聚指標(biāo)創(chuàng)新體系，以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)組織管理、營(yíng)造創(chuàng)意空間環(huán)境、保障城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)高效運(yùn)轉(zhuǎn)。本文的理論貢獻(xiàn)在于：通過(guò)研究城市創(chuàng)意空間集聚驅(qū)動(dòng)效度的指標(biāo)要素，改善城市空間認(rèn)知結(jié)構(gòu)、深化空間集聚關(guān)聯(lián)、進(jìn)而提升城市創(chuàng)意空間集聚發(fā)展水平。

（一）文獻(xiàn)評(píng)述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的綜效體系做了大量深入而細(xì)致的研究工作：城市創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)空間集聚源自經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在某一地理區(qū)域內(nèi)相對(duì)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(jì)學(xué)分析中，試圖從新的角度解釋經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)創(chuàng)意空間的正外部性和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分布的空間集聚規(guī)律，其中正外部性也被稱(chēng)為空間集聚的促進(jìn)效應(yīng)；由于驅(qū)動(dòng)效度，經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)被很多學(xué)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(yáng)等，2013）［7-10］。由此可見(jiàn)，城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的空間集聚所帶來(lái)的正負(fù)外部性，同時(shí)取決于其驅(qū)動(dòng)效度和影響機(jī)制的共同作用。

在空間集聚的指標(biāo)評(píng)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(píng)估指標(biāo)體系，提出了基于環(huán)境驅(qū)動(dòng)下構(gòu)建創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)評(píng)估指標(biāo)體系的若干建議與對(duì)策，對(duì)評(píng)估指標(biāo)的多樣性及實(shí)用性做了總結(jié)；姜玲、王麗齡（2016）［12］通過(guò)研究評(píng)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(huì)出現(xiàn)負(fù)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(guò)形成新的組織驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈，帶動(dòng)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(píng)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(jì)性和規(guī)模收益性，具有提高創(chuàng)新能力以及降低風(fēng)險(xiǎn)的作用；楊勇、李素文、包菊芬（2015）［15］通過(guò)空間測(cè)度方法對(duì)科普產(chǎn)業(yè)空間集聚度及驅(qū)動(dòng)模式進(jìn)行識(shí)別；董秋霞、高長(zhǎng)春（2010）［16］對(duì)影響創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力的組織驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行系統(tǒng)性分析，構(gòu)建了評(píng)估指標(biāo)體系。以上對(duì)組織驅(qū)動(dòng)的研究主要聚焦于環(huán)境、產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值風(fēng)險(xiǎn)等的層面，對(duì)于驅(qū)動(dòng)模式與空間的集聚關(guān)聯(lián)較少，涉及驅(qū)動(dòng)效度與空間集聚的動(dòng)因關(guān)系沒(méi)有定論。

在影響機(jī)制因素及模型研究中：Mytelka Lynn（2000）［17］認(rèn)為城市區(qū)域資源和制度背景對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有決定性的作用，便利的交通系統(tǒng)和完善的指標(biāo)設(shè)施是影響創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素；褚勁風(fēng)（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(jī)制各指標(biāo)對(duì)產(chǎn)出的影響關(guān)系；譚娜、彭飛（2016）［19］認(rèn)為文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)對(duì)地區(qū)文化性因素、經(jīng)濟(jì)實(shí)力因素、城市開(kāi)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(guò)文化創(chuàng)意類(lèi)眾包社區(qū)發(fā)包方參與動(dòng)機(jī)研究，確立了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)企業(yè)開(kāi)展專(zhuān)業(yè)服務(wù)眾包的指標(biāo)；陳前（2016）［21］提出了空間創(chuàng)意類(lèi)專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)模式的指標(biāo)；馬仁峰（2011）［22］通過(guò)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(biāo)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(biāo)，針對(duì)影響因素指標(biāo)的全面性及相關(guān)性研究較少。

綜上，當(dāng)前研究對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚在驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制的指標(biāo)關(guān)聯(lián)性方面存在以下不足：第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要側(cè)重于驅(qū)動(dòng)效度的單一指標(biāo)對(duì)空間集聚的影響，對(duì)城市發(fā)展新階段中驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制指標(biāo)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(dòng)效度與影響機(jī)制指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性分析。由于被解釋變量是驅(qū)動(dòng)效度、影響機(jī)制類(lèi)指標(biāo)，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?，本研究的目標(biāo)是：首先基于驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制指標(biāo)進(jìn)行扎根過(guò)濾；其次構(gòu)建指標(biāo)關(guān)系框架，形成城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚指標(biāo)體系；最后得出創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚度指標(biāo)結(jié)構(gòu)模型，并進(jìn)行了指標(biāo)相關(guān)權(quán)重檢驗(yàn)。

（二）研究前提

學(xué)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(rèn)為，城市從創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間的集聚獲取了創(chuàng)意來(lái)源，增強(qiáng)了創(chuàng)意輸出，從而提升了創(chuàng)意效率。城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(dòng)效度，這些驅(qū)動(dòng)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(dòng)效度與影響機(jī)制是有內(nèi)在關(guān)系的，具體表現(xiàn)在驅(qū)動(dòng)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(jī)制和驅(qū)動(dòng)效度兩個(gè)方面來(lái)探討創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的關(guān)聯(lián)特征和指標(biāo)體系。

二、系統(tǒng)流程

研究流程如下：①基于文獻(xiàn)調(diào)查法對(duì)驅(qū)動(dòng)指標(biāo)和影響機(jī)制指標(biāo)進(jìn)行扎根理論（Grounded theory）［26］初始譯碼研究；②對(duì)開(kāi)放式譯碼、主軸譯碼、選擇性譯碼進(jìn)行空間集聚指標(biāo)的初始構(gòu)建；③借助QSR NVivo12軟件［27］進(jìn)行譯碼統(tǒng)計(jì)分析；④對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行實(shí)證檢測(cè)［28］；⑤形成城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚指標(biāo)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(biāo)研究流程

三、扎根質(zhì)性分析

（一）調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)源

1.客觀數(shù)據(jù)

關(guān)于客觀數(shù)據(jù)的第一項(xiàng)來(lái)源，以“驅(qū)動(dòng)效度”“影響因素”為關(guān)鍵詞，共收集從2018-2019年共計(jì)350份原始文本資料。搜集文獻(xiàn)資料的途徑包括但不限于：東華大學(xué)圖書(shū)館相關(guān)文獻(xiàn)資料、世界學(xué)術(shù)網(wǎng)站、百度文庫(kù)、知網(wǎng)、相關(guān)新聞報(bào)道、行業(yè)資訊、各類(lèi)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(shí)性和有效性，又進(jìn)一步對(duì)所收集的資料進(jìn)行內(nèi)容排查篩選，將本文的研究對(duì)象所屬行業(yè)歸為驅(qū)動(dòng)效度、影響因素等208份無(wú)重復(fù)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(xiàng)來(lái)源：①2018年迄今學(xué)界高層訪談報(bào)告分析記錄；②2018-2019年國(guó)際創(chuàng)意管理大會(huì)的專(zhuān)題專(zhuān)訪、企業(yè)年報(bào)及紙質(zhì)文獻(xiàn)記錄；③文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)文獻(xiàn)等資訊；④2018年迄今創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)意商品、創(chuàng)意消費(fèi)、創(chuàng)意服務(wù)等四個(gè)相關(guān)方面的文獻(xiàn)資料。其中，60份用于譯碼分析，剩余8份用于描述性統(tǒng)計(jì)和信度效度檢驗(yàn)。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(jì)

關(guān)于訪談設(shè)計(jì)的來(lái)源，主要采用深度訪談和開(kāi)放式問(wèn)卷調(diào)研的方法，對(duì)所獲得的經(jīng)驗(yàn)資料進(jìn)行四階段譯碼的質(zhì)性處理，這四個(gè)階段為初始譯碼、開(kāi)放式譯碼、主軸譯碼和選擇性譯碼。

此次訪談過(guò)程中，主要運(yùn)用了深度訪談和組群訪談兩種具體形式。深度訪談是強(qiáng)調(diào)從現(xiàn)象到本質(zhì)的過(guò)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(duì)年齡、性別、職業(yè)、教育編碼的形式，共進(jìn)行了約8次一對(duì)一深度訪談，由于時(shí)間關(guān)系，訪談時(shí)間為0.3～0.5小時(shí)/次。本研究共進(jìn)行了3次焦點(diǎn)小組訪談，每三人為一小組，平均時(shí)長(zhǎng)為40分鐘。最后形成約5萬(wàn)字的訪談?dòng)涗洠?0］，再將全部資料的2/3作為扎根研究的記錄基礎(chǔ)，進(jìn)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(diǎn)人群做深度研究，其抽樣過(guò)程是目的性和非概率性的抽樣，遵循以下三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：①受訪者具備相當(dāng)?shù)慕逃胶蛯W(xué)術(shù)水準(zhǔn)。受訪者學(xué)歷都在本科以上，以研究生為主，具有較強(qiáng)的邏輯思維能力和理解力。②受訪者對(duì)其所屬的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)域有直觀的影響和實(shí)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(zhǔn)把握問(wèn)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(dá)程度能直接提升人們對(duì)于行業(yè)知識(shí)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(dòng)類(lèi)各項(xiàng)指標(biāo)，適用于對(duì)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)及影響因素的初始遴選。

（二）扎根過(guò)程探究

1.初始譯碼設(shè)計(jì)

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)資料的破題、引用、分類(lèi)、整合、逐段落仔細(xì)分析，形成參考點(diǎn)，并將其概念化和指標(biāo)化成樹(shù)節(jié)點(diǎn)，共發(fā)掘24項(xiàng)初始概念（a1～a24），24項(xiàng)提純概念（aa1～aa24），進(jìn)而歸納為12項(xiàng)初選指標(biāo)（A1～A12）。在影響機(jī)制和驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)遴選方面，無(wú)論采取文獻(xiàn)調(diào)研還是訪談?wù){(diào)研，都要規(guī)避“指標(biāo)共線問(wèn)題”。由此重新整合資料，劃分指標(biāo)區(qū)間。基于驅(qū)動(dòng)效度層面的文獻(xiàn)綜述，經(jīng)過(guò)專(zhuān)家的訪談?wù)虾笮纬沙跏甲g碼。研究過(guò)程見(jiàn)表1所列。

表1 驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)初始譯碼過(guò)程

基于影響機(jī)制層面的文獻(xiàn)譯碼，再經(jīng)過(guò)專(zhuān)家的訪談?wù)虾笮纬沙跏甲g碼，共發(fā)掘19項(xiàng)初始概念（a1～a19），19項(xiàng)提純概念（aa1～aa19），進(jìn)而歸納為10項(xiàng)初選指標(biāo)（A1～A10）。具體見(jiàn)表2所列。

表2 影響機(jī)制指標(biāo)初始譯碼過(guò)程

2.開(kāi)放式譯碼設(shè)計(jì)

開(kāi)放譯碼實(shí)際上是對(duì)訪談資料進(jìn)行概念提煉。首先，將受訪人對(duì)其每個(gè)問(wèn)題的回答和對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚指標(biāo)觀點(diǎn)的表述，整理其原始語(yǔ)句成為備忘錄。研究過(guò)程為：重新篩選所有的原始語(yǔ)句，然后對(duì)篩選后的原始語(yǔ)句逐條進(jìn)行初始譯碼并貼標(biāo)簽，最終得到380條原始信息；然后把以上原始語(yǔ)句進(jìn)行開(kāi)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(jìn)行采集后對(duì)原始語(yǔ)句進(jìn)行獨(dú)立轉(zhuǎn)譯，針對(duì)訪談?wù)Z句賦予不同的譯碼（限于篇幅，未給出開(kāi)放譯碼的分析過(guò)程，如有需要可向作者索取）。

首先基于QSR NVivo12進(jìn)行程序譯碼統(tǒng)計(jì)后，對(duì)各自形成空間集聚的表述進(jìn)行統(tǒng)一整合，形成幾十個(gè)自由節(jié)點(diǎn)。其次對(duì)自由節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并、歸類(lèi)，形成空間集聚的粗選指標(biāo)，如將結(jié)構(gòu)主導(dǎo)、戰(zhàn)略布局、營(yíng)運(yùn)計(jì)劃等概念可以歸類(lèi)到“內(nèi)部創(chuàng)意驅(qū)動(dòng)”指標(biāo)。合并所遵循的標(biāo)準(zhǔn)是初級(jí)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(jì)驅(qū)動(dòng)”指標(biāo)，將“特定客群”“客戶反映”合并到“客群反饋”指標(biāo)等。最后經(jīng)過(guò)逐項(xiàng)歸類(lèi)和合并，最終得到驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制開(kāi)放式譯碼粗選指標(biāo)。

3.主軸譯碼解析

主軸譯碼是發(fā)現(xiàn)和建立概念指標(biāo)之間關(guān)系的過(guò)程，目的是尋找主指標(biāo)，以發(fā)現(xiàn)資料中各個(gè)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(dòng)效度指標(biāo)的開(kāi)放式譯碼中形成了初選指標(biāo)，主軸譯碼是依據(jù)概念指標(biāo)之間的相互關(guān)聯(lián)性和邏輯性得到的一級(jí)指標(biāo)，經(jīng)過(guò)進(jìn)一步相互梳理為二級(jí)指標(biāo)，也稱(chēng)為樹(shù)節(jié)點(diǎn)。本節(jié)刪除的二級(jí)指標(biāo)有兩種：一是無(wú)法跟其他概念聚集而形成的二級(jí)指標(biāo)；二是出現(xiàn)在不同一級(jí)指標(biāo)下的含義相近的二級(jí)指標(biāo)。關(guān)于二級(jí)指標(biāo)的修正主要集中在市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)、科技驅(qū)動(dòng)兩個(gè)方面。在市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)（Ee4）一級(jí)指標(biāo)下，經(jīng)過(guò)整合形成市場(chǎng)資源（Eee9）、市場(chǎng)機(jī)遇（Eee10）、市場(chǎng)平臺(tái)（Eee11）三項(xiàng)指標(biāo)，表達(dá)了文化信息為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的空間發(fā)展提供的市場(chǎng)支撐條件；在科技驅(qū)動(dòng)（Ee6）一級(jí)指標(biāo)中，優(yōu)化了宣貫推廣（Eee15）、展覽演示（Eee16）、科技流通（Eee17）三項(xiàng)指標(biāo)，強(qiáng)調(diào)科技成果對(duì)外輸出的過(guò)程。以上消除了二級(jí)指標(biāo)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(dòng)”“戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)”“營(yíng)運(yùn)驅(qū)動(dòng)”“市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)”“政府驅(qū)動(dòng)”“科技驅(qū)動(dòng)”6項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)和其所涵蓋的17項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)。這些指標(biāo)形成的共識(shí)意見(jiàn)匯總見(jiàn)表3所列。

表3 驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)集聚模型——主軸譯碼改良結(jié)果

續(xù)表3

在影響機(jī)制指標(biāo)的開(kāi)放式譯碼中，根據(jù)影響因素指標(biāo)的開(kāi)放式編碼結(jié)果，對(duì)二級(jí)指標(biāo)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(gè)方面：在園區(qū)建設(shè)（Aa2）一級(jí)指標(biāo)下，經(jīng)過(guò)整合形成居住水平（Aaa7）、企業(yè)數(shù)量（Aaa8）、平均租金（Aaa9）三項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)，體現(xiàn)了創(chuàng)意企業(yè)的入駐孵化、居住質(zhì)量、租金對(duì)企業(yè)數(shù)量的相互作用；在文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)（Aa3）一級(jí)指標(biāo)下，經(jīng)過(guò)整合形成創(chuàng)意零售（Aaa10）、創(chuàng)意產(chǎn)值（Aaa11）兩項(xiàng)指標(biāo)，表達(dá)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(jià)值與空間效應(yīng)；在基建支持（Aa5）一級(jí)指標(biāo)下的交通流量原為區(qū)域流量二級(jí)指標(biāo)，經(jīng)過(guò)分析認(rèn)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(shí)意見(jiàn)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(fèi)需求”“基建支持”5項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)和其所涵蓋的15項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)。這些指標(biāo)形成的共識(shí)意見(jiàn)匯總見(jiàn)表4所列。

表4 影響機(jī)制指標(biāo)集聚模型——主軸譯碼改良結(jié)果

4.選擇性譯碼分析

驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)雖然通過(guò)主軸譯碼歸納出主指標(biāo)，但是指標(biāo)之間關(guān)系并不明朗。選擇性譯碼就是對(duì)已發(fā)現(xiàn)的概念指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)的分析后，建立指標(biāo)之間的關(guān)系，依據(jù)“故事線”，在規(guī)避“指標(biāo)共線問(wèn)題”的前提條件下，進(jìn)一步探索核心指標(biāo)，形成最終的空間集聚指標(biāo)體系［45］。圍繞該驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)的“故事線”，可以表達(dá)為內(nèi)生性驅(qū)動(dòng)、外延性驅(qū)動(dòng)兩大構(gòu)成指標(biāo)。因此，這6個(gè)主要驅(qū)動(dòng)指標(biāo)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(dòng)指標(biāo)。核心指標(biāo)與其他指標(biāo)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(dòng)、戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)、營(yíng)運(yùn)驅(qū)動(dòng)組成了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)內(nèi)部驅(qū)動(dòng)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(dòng)效度核心范疇的“故事線”可以表達(dá)為：內(nèi)生性驅(qū)動(dòng)、外延性驅(qū)動(dòng)是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間集聚主要構(gòu)成指標(biāo)，因此，這6個(gè)主要驅(qū)動(dòng)指標(biāo)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(biāo)。上文提到的“地形影響因素”，經(jīng)過(guò)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(biāo)，也就相當(dāng)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(dòng)系統(tǒng)的社會(huì)學(xué)定義初判，故沒(méi)有把此因素納入指標(biāo)中。此階段并沒(méi)有形成非共識(shí)性意見(jiàn)。選擇性編碼各指標(biāo)之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)和內(nèi)涵見(jiàn)表5、表6所列。

圖3 核心指標(biāo)與其他指標(biāo)的關(guān)系模型

經(jīng)過(guò)四級(jí)譯碼解析后，在驅(qū)動(dòng)效度核心指標(biāo)中包含內(nèi)部驅(qū)動(dòng)、外部驅(qū)動(dòng)兩類(lèi)方向，細(xì)分為6項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)（結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)、戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)、營(yíng)運(yùn)驅(qū)動(dòng)、市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)、政府驅(qū)動(dòng)、科技驅(qū)動(dòng)）。在影響因素核心指標(biāo)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(fèi)需求、基建支持五類(lèi)方向，細(xì)分為14項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)（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(lái)訪、創(chuàng)意消費(fèi)、基建背景、交通流量）。以上指標(biāo)均對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

表5 驅(qū)動(dòng)效度主指標(biāo)與核心指標(biāo)的關(guān)系結(jié)構(gòu)

表6 影響機(jī)制主指標(biāo)與核心指標(biāo)的關(guān)系結(jié)構(gòu)

（三）信度與效度檢驗(yàn)

1.描述性統(tǒng)計(jì)

利用描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)四級(jí)譯碼進(jìn)行解析，不同譯碼者對(duì)相同文本獨(dú)立譯碼的統(tǒng)計(jì)進(jìn)行檢驗(yàn)。描述性統(tǒng)計(jì)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(lèi)一致性指數(shù)等。本文選取描述性分析對(duì)各指標(biāo)要素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，包括對(duì)數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等分析，具體結(jié)果見(jiàn)表7所列。

表7 描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表7

2.信度檢驗(yàn)

本文采用克隆巴赫系數(shù)即Cronbach's alpha來(lái)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(jí)譯碼的信度是可靠的，認(rèn)定可信度較高；當(dāng)Cronbach's alpha大于等于0.9時(shí)，信度非常好［46］。具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8所列。

表8 信度檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表8，調(diào)查問(wèn)卷的Cronbach's alpha系數(shù)普遍處于0.75以上，顯示整個(gè)問(wèn)卷的信度較好，符合信度要求，說(shuō)明驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制指標(biāo)是城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)域空間集聚的真實(shí)反映。

3.效度檢驗(yàn)

首先對(duì)量表的總體效度進(jìn)行檢驗(yàn)，主要從結(jié)構(gòu)效度來(lái)衡量。本文采用因子分析方法來(lái)驗(yàn)證指標(biāo)結(jié)構(gòu)效度，因子分析的過(guò)程主要起到降維的作用，通過(guò)少量因子來(lái)替代多個(gè)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(cè)流程，在做因子分析之前，首先試用KMO方法和Bartlett球體檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)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(guò)小，不適合做因子分析；當(dāng)KMO大于0.5，適合做因子分析。Bartlett球體檢驗(yàn)主要是用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布以及各個(gè)變量間的獨(dú)立情況。在spss中的因素分析時(shí)有關(guān)于Bartlett球形檢驗(yàn)的選項(xiàng)，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(wèn)卷的結(jié)果輸入spss16.0軟件中進(jìn)行分析，具體結(jié)果見(jiàn)表9所列。其中KMO值為0.763 1，Bartlett球形檢驗(yàn)中，Approx.Chi-Square約為4 983，sig值為0，支持因子分析。對(duì)本文所構(gòu)建的包含20個(gè)題項(xiàng)的208份問(wèn)卷進(jìn)行探索性因子分析，以檢驗(yàn)該量表的結(jié)構(gòu)效度。

表9 效度檢驗(yàn)結(jié)果

首先，根據(jù)本文的構(gòu)成維度假設(shè)進(jìn)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(xiàng)因子載荷都在0.5以下，故予以刪除，重新計(jì)算，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表10所列。經(jīng)過(guò)刪除操作后，所有影響因素維度上的題項(xiàng)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(jìn)行效度分析后，再對(duì)集聚指標(biāo)量表的主成分進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)暫無(wú)新的指標(biāo)和對(duì)應(yīng)新項(xiàng)，表明信效度檢測(cè)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(biāo)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(biāo)關(guān)聯(lián)架構(gòu)

四、結(jié)構(gòu)方程分析

（一）驅(qū)動(dòng)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(dòng)效度指標(biāo)的結(jié)果形成的空間集聚指標(biāo)關(guān)聯(lián)圖，運(yùn)用AMOS17.0軟件對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)效度下的指標(biāo)關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)，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(dòng)效度和影響因素主指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)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(biāo)理論模型

（二）模型指標(biāo)相關(guān)效應(yīng)檢驗(yàn)

采用AMOS 17.0軟件對(duì)結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行建模，以此檢測(cè)扎根理論的有效性和指標(biāo)的潛在影響性，評(píng)估影響因素指標(biāo)、驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)對(duì)空間集聚度的綜合影響效應(yīng)，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程對(duì)扎根理論所得的結(jié)果進(jìn)行綜合性檢驗(yàn)，將A內(nèi)部驅(qū)動(dòng)、B外部驅(qū)動(dòng)、C地域發(fā)展、D園區(qū)建設(shè)、E文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)、F消費(fèi)需求、G基建支持的子指標(biāo)作為變量代入結(jié)構(gòu)方程模型中進(jìn)行檢驗(yàn)。采用卡方值、近似誤差均方根、擬合優(yōu)度指數(shù)等評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)檢驗(yàn)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(cè)表明：驅(qū)動(dòng)效度、影響因素的各項(xiàng)指標(biāo)與空間集聚之間確實(shí)有比較直接的作用。由表12可知，A內(nèi)部驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(fèi)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(dòng)效度與影響因素的七項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)對(duì)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(rèn)為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚下驅(qū)動(dòng)效度和影響因素之間存在交叉作用關(guān)系，驅(qū)動(dòng)力和影響力均為二級(jí)指標(biāo)；地域發(fā)展、園區(qū)建設(shè)、文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)、消費(fèi)需求、基建支持等三級(jí)指標(biāo)對(duì)一、二級(jí)指標(biāo)的作用均為正向影響。根據(jù)表12不同指標(biāo)的參數(shù)貢獻(xiàn)值，可以把表格取值分為三個(gè)層級(jí)：第一層級(jí)以0.3～0.499（含）為界，包括A1結(jié)構(gòu)主導(dǎo)指標(biāo)、A3營(yíng)運(yùn)主導(dǎo)指標(biāo)、B1市場(chǎng)主導(dǎo)指標(biāo)、B2營(yíng)運(yùn)主導(dǎo)指標(biāo)、C3工資薪酬指標(biāo)、D2企業(yè)數(shù)量指標(biāo)；第二層級(jí)以0.5～0.699（含）為界，包括B3科技主導(dǎo)指標(biāo)、C4教育投入兩大指標(biāo)、F2創(chuàng)意消費(fèi)指標(biāo)；第三層級(jí)以0.7～0.899為界，包括A2戰(zhàn)略主導(dǎo)指標(biāo)、C5區(qū)域投資指標(biāo)、E2創(chuàng)意產(chǎn)值指標(biāo)、G2交通流量指標(biāo)。從指標(biāo)的取值也可以看出指標(biāo)與影響因素和驅(qū)動(dòng)效度一級(jí)指標(biāo)相關(guān)性的強(qiáng)弱。但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)：城市化率指標(biāo)、從業(yè)人數(shù)指標(biāo)、居住水平指標(biāo)、創(chuàng)意來(lái)訪指標(biāo)、平均租金指標(biāo)、創(chuàng)意零售指標(biāo)、基建背景指標(biāo)的取值在0.299以下，說(shuō)明指標(biāo)呈現(xiàn)的相關(guān)性較弱。綜上，雖然各指標(biāo)對(duì)空間集聚度的影響力有差異，但是各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)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(jìn)一步的數(shù)據(jù)回測(cè)和實(shí)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(duì)350份原始資料進(jìn)行研究假設(shè)、文獻(xiàn)查證、深度訪談、軟件分析，在驅(qū)動(dòng)效度及影響機(jī)制的層面，確立了空間集聚的相關(guān)指標(biāo)及初始關(guān)系；其次，構(gòu)建影響機(jī)制和驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)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(biāo)理論模型，并進(jìn)行了指標(biāo)相關(guān)性權(quán)重檢驗(yàn)。本文的貢獻(xiàn)在于：詳細(xì)分析了城市創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚下驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制的關(guān)聯(lián)性，并提出了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)空間演進(jìn)的發(fā)展需求。

通過(guò)計(jì)量模型深入探討驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)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(duì)驅(qū)動(dòng)效度、影響機(jī)制的指標(biāo)影響呈現(xiàn)非線性特征。在空間集聚程度較小時(shí)，其對(duì)空間集聚效率的影響機(jī)制主要表現(xiàn)出驅(qū)動(dòng)促進(jìn)效應(yīng)；當(dāng)空間集聚程度較大時(shí)，其影響主要表現(xiàn)出驅(qū)動(dòng)抑制效應(yīng)。說(shuō)明在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)規(guī)劃階段，適當(dāng)約束同質(zhì)化企業(yè)過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)、消費(fèi)者過(guò)度消費(fèi)可以有效避免區(qū)域資源的承載負(fù)擔(dān)。因此，有必要深化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)資源指標(biāo)與創(chuàng)意組織階層的匹配度和協(xié)同度、創(chuàng)意階層對(duì)創(chuàng)意空間的滿意度和適應(yīng)度，強(qiáng)化內(nèi)外驅(qū)動(dòng)效度與影響機(jī)制指標(biāo)之間的協(xié)同關(guān)系。②通過(guò)驅(qū)動(dòng)效度指標(biāo)對(duì)影響機(jī)制指標(biāo)的相關(guān)作用表明：城市化率、居住水平、創(chuàng)意零售指標(biāo)并未對(duì)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(duì)區(qū)域創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間優(yōu)勢(shì)的形成影響有限。應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注投資環(huán)境、企業(yè)數(shù)量以及創(chuàng)意價(jià)值指標(biāo)，以上三種指標(biāo)均可以促進(jìn)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(jìn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)意價(jià)值遞增的形成，故呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性。但集聚過(guò)度會(huì)導(dǎo)致租金成本、交通流量指標(biāo)攀升，表現(xiàn)出空間集聚不經(jīng)濟(jì)，產(chǎn)生負(fù)外部性，從而降低集聚的經(jīng)濟(jì)效率。

（二）對(duì)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(fèi)指標(biāo)的空間價(jià)值。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展層面上看，政府及市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)指標(biāo)激發(fā)并強(qiáng)化了空間集聚的投資價(jià)值。在切實(shí)加強(qiáng)創(chuàng)新技術(shù)、整合區(qū)域創(chuàng)意組織結(jié)構(gòu)的同時(shí)應(yīng)強(qiáng)化深層次空間建設(shè)指標(biāo)及基建支撐指標(biāo)。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(shì)；其次從簡(jiǎn)單的城市創(chuàng)產(chǎn)點(diǎn)狀規(guī)劃建設(shè)轉(zhuǎn)移到精準(zhǔn)、高質(zhì)量的區(qū)域發(fā)展建設(shè)中。但在發(fā)展過(guò)程中要考慮當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、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(guò)大帶來(lái)的低效及負(fù)效應(yīng)。

（2）活化并增強(qiáng)創(chuàng)意人才指標(biāo)的組織機(jī)制。從職能管控層面上看，對(duì)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(biāo)進(jìn)行反思，教育人才指標(biāo)與企業(yè)數(shù)量指標(biāo)關(guān)系創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的空間集聚核心優(yōu)勢(shì)。增強(qiáng)人才的儲(chǔ)備和引進(jìn)是促進(jìn)區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)形成的有力保障。優(yōu)化營(yíng)運(yùn)驅(qū)動(dòng)指標(biāo)和商業(yè)消費(fèi)的影響指標(biāo)，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(biāo)活力，扶持創(chuàng)意成果孵化，鼓勵(lì)高新技術(shù)專(zhuān)利的保護(hù)與研發(fā)，也為組織個(gè)體提供良好的創(chuàng)新環(huán)境、先進(jìn)的創(chuàng)新機(jī)會(huì)、便捷的創(chuàng)新途徑，提高創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)附加值，形成空間集聚價(jià)值的溢出優(yōu)勢(shì)。同時(shí)防止租金過(guò)高帶來(lái)的負(fù)影響，形成創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚漣漪效應(yīng)。

（3）強(qiáng)化并提升戰(zhàn)略技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)的管理綜效。從空間戰(zhàn)略層面上看，戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)指標(biāo)、技術(shù)驅(qū)動(dòng)指標(biāo)均與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)空間集聚的科技及資源優(yōu)勢(shì)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(jìn)空間集聚的戰(zhàn)略進(jìn)路。增強(qiáng)政府驅(qū)動(dòng)效度下科技創(chuàng)新的管理貢獻(xiàn)度，加快構(gòu)建科學(xué)適用、結(jié)構(gòu)合理、功能協(xié)調(diào)的創(chuàng)新體系，進(jìn)而依托政府與企業(yè)的管理協(xié)同、強(qiáng)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(biāo)的引領(lǐng)與指導(dǎo)。提升技術(shù)、信息、知識(shí)、管理、資本的效率和利益，強(qiáng)化科技同經(jīng)濟(jì)對(duì)接、創(chuàng)新成果同產(chǎn)業(yè)對(duì)接，創(chuàng)新項(xiàng)目同生產(chǎn)力對(duì)接、增強(qiáng)區(qū)域科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)度?？傊?，加強(qiáng)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)。