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2021 , Vol. 41 >Issue 8: 125 - 135

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2021.08.015

产业经济与创新发展

西安市创意产业空间格局演化和影响因素

  • 孙汀 , 1, 2 ,
  • 李同昇 , 1, ※ ,
  • 安传艳 1, 3 ,
  • 王万同 3
展开
  • 1.西北大学 城市与环境学院，中国陕西 西安 710127
  • 2.郑州师范学院 地理与旅游学院，中国河南 郑州 450044
  • 3.河南师范大学 旅游学院，中国河南 新乡 453007
※李同昇（1960—），男，陕西岐山人，教授，博士生导师，研究方向为人文与经济地理。E-mail：

孙汀（1989—），女，河南台前人，博士研究生，讲师，研究方向为人文与经济地理学。E-mail：

收稿日期: 2020-08-27

  修回日期: 2021-05-23

  网络出版日期: 2025-04-13

基金资助

国家自然科学基金项目(41801171)

国家重点研发计划项目(2016YFB0502300)

河南省高等学校重点科研项目(21A170021)

收起

Evolution and Influence Factors of Spatial-temporal Pattern of Creative Industry in Xi'an

  • SUN Ting , 1, 2 ,
  • LI Tongsheng , 1, ※ ,
  • AN Chuanyan 1, 3 ,
  • WANG Wantong 3
Expand
  • 1. College of Urban and Environmental Sciences，Northwest University，Xi'an 710127，Shaanxi, China
  • 2. School of Geography and Tourism，Zhengzhou Normal University，Zhengzhou 450044，Henan, China
  • 3. College of Tourism，Henan Normal University，Xinxiang 453007，Henan, China

Received date: 2020-08-27

  Revised date: 2021-05-23

  Online published: 2025-04-13

Fold

摘要

创意产业是经济发展和城市优化的有力手段，时空二维视角则是理解创意产业发展的有效逻辑。文章对创意产业的内涵、特征和行业范围进行辨析与梳理，使用大数据技术获取了西安市创意产业时空数据，选用空间分析方法从分布模式、集聚热点和发展方向性三个方面对西安市创意产业及各行业空间格局和演化过程进行探索，并基于空间可视化对影响因素进行结构性解析。研究表明：①西安市创意产业稳定集聚分布在城区；②总体上呈现既集聚又扩散的时空特征，演化过程具有多核心扩散分布的趋势，由核心集聚成团，经历沿南北中轴线发展成轴，最终形成以西南—东北方向覆盖城区的延绵片状格局；③创意产业各行业时空格局及其影响因素均具有显著差异；④产业整体的时空格局演化在多因素综合作用下产生，发展初期主要受非干预性因素影响，行政干预出现后非干预性因素影响力减弱；⑤市场因素和设施因素对各行业的影响具有普遍性和稳定性，行政因素则对部分行业作用显著；⑥动因差异的产生与各行业生产方式和产品的特征有关。

关键词： 创意产业; 空间集聚; 时空演化; 大数据; 西安市

本文引用格式

孙汀 , 李同昇 , 安传艳 , 王万同 . 西安市创意产业空间格局演化和影响因素[J]. 经济地理, 2021 , 41(8) : 125 -135 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2021.08.015

Abstract

Creative industry is a powerful approach to develop economy and optimize cities. Spatial-temporal perspective is an effective logic to understand the development of creative industry. This paper analyzes and combs the concept,characteristics and scope of creative industry,uses big data technology to obtain the data of creative industries in Xi'an,and selects 2005,2010,2015 and 2020 as nodes to establish time series. By using the methods of spatial autocorrelation,kernel density analysis and standard deviation ellipse,this paper explores the spatial pattern and evolution process of creative industry in Xi'an from three aspects: spatial distribution pattern,development direction and influencing factors. The results show that: 1) The creative industry of Xi'an steady distributes in the urban area. 2) The creative industry as a whole has a spatial-temporal pattern of both accumulation and diffusion. The evolution process has the trend of multi-core diffusion distribution. The clusters gather as a tight group,then develop along the north-south axis of the city,and form a continuous patchy pattern covering the urban area from the northeast to the southwest. 3) There are significant differences among spatial-temporal patterns of the creative industry sectors and the influence factors which form them. 4) The spatial-temporal pattern of creative industry changes under the influence of comprehensive factors. Non-interfering factors work at beginning but less impact after the interfering factors appear. 5) Market factor and infrastructure factor effect creative industry sectors generally and steady. 6) The appearance of difference of influence factors is related to the difference of the production mode and product characteristics between industries.

Key words： creative industry; spatial agglomeration; spatial-temporal evolution; big data; Xi'an City

1990年代以来，创意产业在世界各地的经济发展中的重要性与日俱增，在促进世界经济平衡和经济发展各方面发挥着重要作用[1]。创意产业被各国视为经济转型的有力手段，并已在城市再生、城市规划、地方经济发展、创意孵化和城市品牌塑造等方面取得了引人注目的成绩[2]。2017年，中国共产党第十九次全国代表大会提出加快建设创新型国家和文化强国的重要战略，创意产业作为既涵盖信息技术、软件与计算机服务等科技型产业，也包括设计、展览、影视与表演等文化艺术产业的综合性产业，其发展贴合时代潮流和国家发展需求。
空间与时间的依存关系是认识世界的重要视角，是理解事物发展变化的有效逻辑。从空间维度来看，创意产业空间集聚及区位特征一直以来是研究的热点，现有成果主要集中在对创意产业整体的空间格局或产业内某一行业的空间格局[3⇓-5]、创意产业空间集聚的影响机制[6⇓-8]及创意产业与城市空间的互动关系等方面[9-10]。集群作为创意产业产生和发展的主要依托形式，其演化过程和驱动机制是创意产业空间研究中观尺度关注较多的议题。西欧各国[11-12]、澳大利亚[13-14]及亚洲的日本[15]、韩国[16]、新加坡[17]等国家和地区的学者根据区域特征，在创意产业集群形成的驱动机制、创意产业集群演化及其产生的社会经济影响等议题上取得了丰硕成果，其中不乏以北京、上海和珠江三角洲的产业集群为研究对象[18⇓⇓⇓⇓-23]。近年来，国际学界对创意产业的研究更加细化，空间视角逐渐转向微观，开始关注产业行为个体的创意生产方式。Lucia等通过对意大利博物馆和乡村文化公园的研究发现文化遗产与创意结合的生产方式[24]；Crewe对时尚业如何使用商品陈列橱窗等微观空间进行创意生产，并将创意活动根植于城市社会生活等内容进行了探索[25]。还有学者提出创意产业的集聚与发展和地方特质联系紧密[26-27]，Scott就使用“创意场”（Creative Field）的概念来阐述培育、发展和影响创新行为的综合网络，包括地方生产系统、社会基础设施及地方文化和传统等要素[28]。从时间维度来看，基于演化经济地理视角的创意产业集群研究则较多地加入了时间因素，创意产业的空间分布往往随着时间而发生相应的变化，基于时间序列对创意产业空间格局演化规律进行分析也具有较大意义和价值。
总体来看，由于创意产业涵盖行业类型较多，其空间组织往往因其行业类型的不同而呈现形态、规模和结构的差异，进而对发展模式和经济效益产生影响，而现有的研究对行业差异关注较少。另外，中国学者虽然在空间格局、区位及集群演化、发展和升级路径等方面对创意产业及相关行业进行了探索[29⇓⇓⇓-33]，但在宏观层面结合时间序列思考空间格局演化的研究则比较匮乏。虽然还有一些研究者已对该议题进行了尝试，但普遍存在时间序列不完整和依据不充分、分析与时序脱节等问题，研究成果有待提升。西安市具有丰富的历史遗产、厚重的文化积淀和鲜明的地方特色，聚集了多所综合性大学和专业类高校，发展创意产业的条件优越，基础良好。本文从时间变化和行业差异出发，研究西安市创意产业的时空格局，分析其演化的影响因素，可为进一步丰富创意产业研究内容、宏观把握产业发展规律、优化产业空间布局提供支撑。

1 创意产业的内涵与特征

“创意产业”（Creative Industry）一词自1990年代中期之后频繁出现在相关内容的讨论中，然而其定义与范围并未有统一定论。Caves在其2000年的著作中将创意产业定义为那些被人们与文化、艺术或简单的娱乐价值广泛关联的、提供产品和服务的产业，包括书籍和杂志发行、视觉艺术、表演艺术、录音、电影和电视，甚至时尚、玩具和游戏[34]。Howkins等强调创意产业应从版权、设计等行业中获得利益[35-36]。英国政府认为创意产业应包括依靠智力、技术与创意进行生产获取财富的活动，并于1990年代末创立文化媒体与体育部（Department for Digital，Culture，Media & Sport，DCMS），其产业范畴包括广告与营销、建筑、信息技术等九个行业类别[37]。因创意产业的产生与发展过程和艺术文化关系密切，其与文化产业的概念和范围颇有交叉，有学者将创意产业的概念进行狭义与广义之分，也有的通过对比不同国家对创意产业的认知与应用，认为各国对其概念的侧重因国家发展的需求不同而异[24,38]。因此，“创意产业”与“文化产业”出现了概念与应用的混淆，也有将二者合二为一使用“文化创意产业”一词，核心则仍延续使用文化产业的内容。
联合国贸易和发展会议（United Nations Conference on Trade and Development，UNCTAD）曾阐释文化产业与创意产业的关系，认为虽然“创意产业”一词与“文化产业”有明显的相关性，但其所包含的经济部门位于艺术、商业和技术的交叉点，文化产业构成了创意产业的一个子集[39]，也就是说，创意产业相较于文化产业具有更广泛和更深刻的含义。总体来看，“创意产业”一词产生于文化产业之后，具有完整的内涵与鲜明的特征，不应与“文化产业”混淆使用。根据创意产业相关研究成果与实际应用，结合时代发展，创意产业主要具有以下特征：第一，知识、技术、技能与创意等脑力的运用是创意产业生产活动获取财富和提高竞争力的主要源泉。第二，区别于工业化大规模生产的产品，创意产业的产品注重差异性，“面向对象”的生产过程和结果使其获得高附加值。第三，创新不断发生在创意产业的各个生产环节中，是其发展的不竭动力。

2 数据与方法

2.1 数据获取与处理

本文以西安市域范围为研究对象，全市包括所辖11区2县，主城区包括未央区、新城区、碑林区、莲湖区、灞桥区和雁塔区。根据前文对创意产业内涵和特征的梳理，本研究将西安市创意产业分为广告与会展业、建筑与工程设计业、设计服务业、工艺品业、计算机与信息服务业、出版与传媒业及表演与艺术活动业七大类。研究所使用的企业数据来源于信用中国（陕西）网站（http://www.sxcredit.gov.cn），包括企业名称、成立时间、注册资本、经营状态、企业地址及经营范围等属性信息。根据企业备案的主营业务内容对数据进行筛选与分类，具有多种业务内容的企业，根据备案信息的描述判断其主营业务进行分类；具有交叉行业业务内容的企业，根据其备案的业务先后排名判断其主营业务进行行业分类。根据企业公示的地址，使用百度地图API接口批量拾取企业位置坐标，并批量转化为GIS软件平台统一使用的坐标系坐标，最终用ArcGIS将企业数据进行可视化。剔除错误和无效数据后，获得西安市创意产业企业数据共96 000余条（表1）。为校验数据准确性和真实性，从整理完毕的数据中，7个行业各随机抽取50条共350条数据，在来源网站进行信息搜索以反向核验数据的准确性，经对比350条数据均与网站搜索所得信息相符；选取35家企业进行实地走访，其中86%的企业实际地址与信用系统备案地址一致，主营业务等其他属性信息与备案基本一致，数据真实性较高。
表1 企业数据构成（个）

Tab.1 Enterprise data structure

行业 2005 2010 2015 2020
全行业 1 823 5 832 18 604 96 571
广告与会展 710 2 623 9 281 30 333
建筑与工程设计 416 1 011 2 507 8 933
设计服务 79 275 811 3 117
工艺品 113 266 585 1 412
计算机与信息服务 176 767 2957 43 160
出版与传媒 314 832 2243 8 293
表演与艺术活动 15 58 220 1 323

2.2 研究方法

2.2.1 空间自相关

本文使用全局自相关（Global Moran's I）对西安市范围内创意产业企业间的空间分布关系和关联程度进行观察，对创意产业是否存在空间集聚进行检测。空间自相关根据其度量值对空间模式是否集聚、离散或随机进行判断。全局空间自相关公式如下：
I = n ∑ i = 1 n ∑ j ≠ i n W i j x i - x ¯ x j - x ¯ ∑ i = 1 n ∑ j ≠ i n W i j ∑ i = 1 n x i - x ¯ 2
全局自相关指数无法对研究区域内局部空间规律及具体空间差异进行观察，因此将使用局部空间自相关指数（Local Indicators of Spatial Association，LISA）对西安市创意产业热点及冷点分布与变化进行检测。局部空间自相关公式如下：
I i = n x i - x ¯ ∑ i ≠ j n W i j x j - x ¯ ∑ i = 1 n x i - x ¯ 2
式中： n为要素的总数，本文中指街道及同级别区划单位的总数； x i和 x j为属性 x在要素 i和 j上的值； W i j为 i和 j之间的空间权重。

2.2.2 核密度分析

核密度分析（Kernel Density），是使用核函数计算单位面积内点的量值并将点形成光滑表面的分析方法，本文主要使用其对西安市创意产业空间格局的具体形态和集聚强度进行观测。核密度函数的公式为：
λ m = ∑ l = 1 n 1 π r 2 φ d l m / r
式中： n为样本数； r为核密度计算的搜索半径； d l m为街道 l与街道 m之间的距离； φ为其权重。

2.2.3 标准差椭圆

标准差椭圆（Standard Deviational Ellipse，SDE）是用来观察要素分布方向的重要方法，其分析结果所产生的椭圆长半轴表示要素分布的方向，短半轴表示要素分布的范围，椭圆扁率的大小表示要素分布的方向性水平。本文用其对创意产业空间分布的方向特征及走势进行分析。椭圆x轴与y轴的标准差公式为：
σ 1 = ∑ i = 1 n x ~ i 2 + ∑ i = 1 n y ~ i 2 - ∑ i = 0 n x ~ i 2 + ∑ i = 0 n y ~ i 2 2 + 4 ∑ i = 1 n x ~ i y ~ i 2 2 n 1 2
σ 2 = ∑ i = 1 n x ~ i 2 + ∑ i = 1 n y ~ i 2 + ∑ i = 0 n x ~ i 2 - ∑ i = 0 n y ~ i 2 2 + 4 ∑ i = 1 n x ~ i y ~ i 2 2 n 1 2
式中： n为要素的总数； x ˜ 、 y ˜为要素的平均中心与 x 、 y坐标的差。

3 西安市域范围创意产业时空分布特征

根据2006年中央政府开始大力推动创意产业发展和2011年西安市文化创意产业孵化基地成立等重要事件的时间节点，选取2005、2010、2015年及数据获取的最后时间即2020年作为时间节点，将创意产业的时空演化按照企业的成立时间分为每5年一个时间段进行分析。
分时段对西安市创意产业企业数据进行全局空间自相关分析，获得结果全部为正且数值较高（表2），说明西安市行政区划范围内创意产业空间分布具有较高程度的集聚。使用GeoDa对数据进行局部空间自相关分析，获得单年份LISA图。为改善单年份LISA图不能直接观察时间发展过程中创意产业“热度”的空间差异，将“高高”“高低”“低高”及“低低”集聚区分别赋值为4、3、2和1，并将四个单年份图进行叠加，获得全时段LISA图（图1）。可以看出，创意产业的最高“热度”一直集聚在西安市城区中心及南部区域，“热度”最高区域周围及个别区县的行政中心所在位置“热度”次之，而城区之外的广大区域创意产业的“热度”则十分微弱。使用ArcGIS核密度分析工具以1 000 m为搜索半径，输出30 m像素的栅格，获得西安市创意产业发展演化过程的核密度图（图2）。可直观看出，西安市创意产业一直在城区集聚，城区以外区域无集聚核心，且随时间的发展变化甚微；创意产业空间集聚特征由集中集聚逐年向多核分散发展。综上，三种研究方法结合分析所得结果一致：西安全市范围内，创意产业一直以来在主城区呈现空间集聚，这一结果也符合创意产业普遍分布在都市区域的一般规律。因此，后续分析聚焦于西安市主城区。
表2 西安市创意产业莫兰指数

Tab.2 The Moran's I of creative industry in Xi'an

行业 2005 2010 2015 2020
全市 城区 全市 城区 全市 城区 全市 城区
全行业 0.765134 0.326137 0.574743 0.248439 0.532956 0.217989 0.503889 0.124174
广告与会展 0.869086 0.402909 0.625629 0.271318 0.614305 0.236463 0.588390 0.167863
建筑与工程设计 0.622879 0.232706 0.580823 0.198735 0.507786 0.168999 0.408140 0.138541
设计服务 0.614217 0.149501 0.585764 0.215621 0.575748 0.217327 0.648815 0.187225
工艺品 0.367161 0.043282 0.328639 0.163601 0.319267 0.157236 0.371901 0.165404
计算机与信息服务 0.268449 0.154669 0.285068 0.162350 0.275048 0.166855 0.389574 0.371334
出版与传媒 0.413632 0.215511 0.354511 0.187394 0.390329 0.199066 0.453507 0.160785
表演与艺术活动 0.529988 0.198238 0.640176 0.317128 0.531454 0.233770 0.511353 0.212606
图1 西安市创意产业全时段LISA

Fig.1 LISA of creative industry in Xi'an in all time

图2 2005、2010、2015和2020年西安市创意产业核密度分布

Fig.2 Kernel density of creative industry in Xi’an in 2005，2010，2015 and 2020

4 西安市主城区创意产业空间格局演化

4.1 创意产业整体的时空特征

Moran's I结果显示，各时段均呈集聚的空间分布（表2）；核密度分析的结果显示，核密度强度值逐年增加，说明单位面积集聚强度增大，同时核心数量增多且逐年向外扩散，呈现既集聚又扩散的时空特征（图3）；标准差椭圆结果显示，旋转角度数差异较小、扁率逐年增大，说明其分布的方向指向较稳定，方向性愈加显著（表3）。
图3 2005、2010、2015和2020年西安市城区创意产业各行业核密度分布与标准差椭圆

Fig.3 Kernel density & SDE of categories of creative industry in Xi’an urban area in 2005，2010，2015 and 2020

表3 西安市城区创意产业标准差椭圆分析结果

Tab.3 Results of standard deviational ellipse analysis of creative industry in Xi'an urban area

行业 2005 2010
X轴标准差（m） Y轴标准差（m） 旋转角（°） 扁率 X轴标准差（m） Y轴标准差（m） 旋转角（°） 扁率
全行业 5 415.53 7 032.56 39.57 0.2299 5 596.53 7 304.64 29.26 0.2338
广告与会展 4 791.24 6 004.90 34.36 0.2021 5 200.61 6 656.72 22.35 0.2187
建筑与工程设计 5 179.56 7 675.04 31.65 0.3251 5 396.83 8 344.90 27.44 0.3533
设计服务 4 966.19 7 368.98 89.15 0.3261 5 911.31 6 313.69 56.61 0.0637
工艺品 7 472.23 9 074.14 63.43 0.1765 7 830.01 9 000.65 80.25 0.1301
计算机与信息服务 5 237.57 7 665.34 54.24 0.3167 5 424.70 7 706.90 41.60 0.2961
出版与传媒 5 909.66 7 430.30 29.23 0.2047 5 788.51 7 566.08 23.77 0.2349
表演与艺术活动 2 208.79 4 715.30 40.53 0.5316 4 498.32 4 725.02 0.80 0.0480
行业 2015 2020
X轴标准差（m） Y轴标准差（m） 旋转角（°） 扁率 X轴标准差（m） Y轴标准差（m） 旋转角（°） 扁率
全行业 5 914.31 7 936.54 30.91 0.2548 6 236.10 8 709.23 35.17 0.2840
广告与会展 5 569.91 7 594.35 23.77 0.2666 6 217.57 8 418.49 32.53 0.2614
建筑与工程设计 6 199.01 9 045.70 28.78 0.3147 7 073.29 10 073.69 26.01 0.2978
设计服务 6 033.46 7 394.28 36.87 0.1840 6 423.99 8 269.61 32.76 0.2232
工艺品 8 502.33 9 876.85 66.91 0.1392 8 726.55 9 329.44 58.17 0.0646
计算机与信息服务 5 678.76 7 848.49 43.95 0.2764 5 833.25 8 720.10 38.91 0.3311
出版与传媒 5 916.23 7 543.85 29.01 0.2158 6 399.08 8 348.21 25.55 0.2335
表演与艺术活动 5 337.83 6 360.05 29.18 0.1607 6 615.03 8 180.75 55.34 0.1914
2005年，创意产业呈现多核集聚成团的空间分布特征。核心集中分布在西安城中心钟楼附近城墙历史文化区、和平门—李家村、长安北路沿线、小寨及二环南路—吉祥村一带。2010年，核心数量增多并向南北向扩散，整体由团状向轴形发展。除之前的核心之外，在曲江新区出现新核心，并由次级区域与其他核心连接成轴；另外，安远门—龙首原及市图书馆一带出现较次级核心，形成了西安市主城区创意产业南北向的轴形格局。在城西，延平门附近出现较次级核心。2015年，创意产业核心区域范围扩大相连，南北向轴状发展加剧。2020年，创意产业呈现集聚核心脱轴成点、多核心扩散分布的特征。主核心数量增多、集聚强度加剧而形成独立核心点，整体位于城市中部偏南区域。至2020年，创意产业在西安城区北部龙首原—大明宫、东北部长乐中路—胡家庙、南部曲江新区、西南部高新区及沿中轴线的北大街—钟楼—永宁门—小寨产生了明确的集聚核心，形成了轴带核、核伴轴、以西南—东北方向覆盖城区绵延成片的空间格局（图2）。

4.2 创意产业各行业空间格局演化

创意产业的整体时空演化趋势无法说明其行业间的时空演化差异，因此对七个行业的时空演化特征进行分析，以进一步探索创意产业内部的时空异质性。
广告与会展业单位面积集聚强度持续增加，集聚核心持续扩散，方向性不断增强（图3，表3）。集聚核心由2005年成团分布在钟楼、长安北路沿线及二环南路—吉祥村一带，逐渐先南后北纵向扩散，至2020年在城西高新区及城东长乐中路出现新核心。可以看出，广告与会展业空间格局演化特征与创意产业整体基本一致（图3）。
建筑与工程设计业核心多、范围广、方向性强。2005年，北大街、西关正街、大差市、咸宁西路、省体育场、二环南路西段及纬一街均存在集聚核心，之后先北后南逐渐扩散。至2020年，建筑与工程设计业获得大幅度发展，集聚核心在南北向进一步扩张，南北向空间格局特征显著（图3）。
设计服务业呈现集聚核心南北向逐年扩散而东西向此消彼长的时空特征。2005年，设计服务业沿南北中轴线及城东呈现集聚核心。2010年，标准差椭圆由2005年的东西向变化为扁率很小的类正圆形，可看出南北向显著发展。2015年，南北轴集聚核心范围扩大、强度增加，而轴西侧太白南路集聚强度和范围明显扩大，东侧核心明显缩小。2020年，行业发展幅度显著提高，集聚格局向北扩张至龙首原，城西高新区及西稍门出现新核心，而轴东侧已无明显核心（图3）。
工艺品业空间分布范围广、较离散、方向性较弱，空间格局具有由随机分布演变为多核再演变为单核的过程（表2、表3，图3）。该行业2005年Moran's I为所有行业所有时段中唯一呈现随机的结果，即在2005年工艺品业不具有集聚分布的特征（表2）。2010年，分布范围扩大且在钟楼、吉祥村和三桥出现集聚核心，核心之间距离较远。2015年，南北向多核心格局显著。2020年，工艺品业在曲江新区形成强核密度集聚核心，空间格局由多核演变为单核（图3）。
城区西南部一直为计算机与信息服务业显著集聚的区域。2005年，该产业核心区域集中在城区西南部丈八北路、延平门、太白南路、电子城、小寨及明德门，城东太乙路及公园南路—新兴南路高架一带也有核心分布。2010及2015年基本延续2005年空间格局。至2020年，计算机与信息服务业企业数量爆发式上升，城区北、中、东部均出现新的核心，但城区西南部依然为最显著的核心集聚区域（图3）。
出版与传媒业经历了多核—单核—多核空间格局的演化过程。2005年，存在北、中、南三个主核心；2010年形成以曲江新区为单核心的空间格局，2015年依然维持单核心格局；2020年，在城北、城东、城西及沿南北中轴线形成多个核心，出版与传媒业重新演变为多核心格局（图3）。
表演与艺术活动业主要在城中心区域集聚，发展时间较晚，方向性不显著（表3，图3）。2005年，表演与艺术活动业相关企业数量很少，主要分布在城区中心及城市南半部；2010年，企业数量有所增加但幅度不大，城中心依然为最显著集聚分布区域；2015年，相关企业持续增多，沿中轴线南北向出现多个集聚核心；2015—2020年期间，该行业大幅度发展，分布范围明显扩大至全城各区域，而城中心依然为最集聚分布区域，沿中轴线永宁门、南稍门、体育场、小寨和吉祥村也是表演与艺术活动较集中分布的热门区域（图3）。
综上，创意产业整体及其各行业2005—2020年企业数量逐年增加，分布范围不断扩张，各行业空间分布整体均呈现集聚模式，单位面积集聚强度逐年上升；西安市城区中心和南半部为主要空间分布区域、南北向发展较显著；钟楼、小寨、吉祥村、会展中心及曲江新区等成为各行业的高频集聚热点。
创意产业各行业布局具有明显的时空差异。首先，创意产业各行业布局热点的时空模式不同。广告与会展业、建筑与工程设计业、设计服务业、计算机与信息服务业及表演与艺术活动业的空间分布均为多核心格局，在演化过程中，集聚核心数量上升，空间分布呈扩散趋势，逐渐形成连接成轴或延绵成片的布局形态。工艺品业和出版与传媒业则呈现多核与单核格局相互转化的时空模式。工艺品业2005与2010年为单核心集聚模式，2015年转化为多核心模式之后，2020年又转化为单核心模式；传媒与出版业则是由2005年的多核心模式演化为单核心模式，至2020年再转化为多核心模式。
不同行业时空演化的方向性也不尽相同。建筑与工程设计业和计算机与信息服务业是时空方向性较强的两个行业，表现在方向稳定性较高，且方向指向性较显著。标准差椭圆分析结果显示，建筑与工程设计业各年份旋转角度数差异很小，说明分布方向稳定；扁率在各时段均较高，说明方向指向性显著。计算机与信息服务业旋转角度数差异较小，扁率值较高，方向指向性明显，分布方向一直呈显著西南向。工艺品业、表演与艺术活动业及设计服务业在发展过程中则呈现较弱的方向性，表现在方向稳定性较低且指向性不显著。工艺品业标准差椭圆的旋转角角度差异较大，扁率值最低；表演与艺术活动业旋转角角度差异很大，扁率值较低；设计服务业旋转角角度差异最大且扁率值较低。因此，这三个行业方向的稳定性水平较低，指向性不显著。

5 西安市创意产业空间格局演化的影响因素

5.1 创意产业时空格局影响因素指标构建及空间可视化

创意产业影响因素的相关研究已受到不少研究者的关注并产生了丰富的成果，但创意产业空间格局动态变化的影响因素很少受到探讨。本文综合创意产业理论和相关研究成果[40⇓-42]，选择从市场、文化、智力、行政和设施五个方面对创意产业整体及其各行业在2005—2020年的空间格局演化动因进行解构，基于空间可视化方法由静到动对其进行结构性分析。
考虑到数据的可得性和可操作性，本文选取7项指标对五方面因素进行具体构建（表4）。将以上7项数据根据其时间属性信息分配至时间序列，并根据数值进行分级可视化，获得7项指标在四个时间节点的空间分异特征。先将各指标的空间分异可视化结果与创意产业核密度分析结果对比以进行目译，初步判断出影响因素指标；再将目译结果中同一时间节点的各指标图示进行分级赋值叠加，获得结果即为各指标综合作用下的空间分异格局，与核密度分析结果具有空间耦合性（图4）。将所得结果进行统计即得创意产业及其各行业在2005—2020年空间格局演化的影响因素矩阵（表5）。
表4 创意产业空间格局影响因素指标

Tab.4 Index of influence factors of creative industry spatial pattern

影响因素 指标 符号 数据来源
市场因素 人口密度 M1 中国乡、镇、街道人口资料（2000年）及中国2010年人口普查分乡、镇、街道资料
3A级以上景区密度 M2 西安市文化和旅游局
文化因素 省级以上文保单位密度 H1 陕西省文物局
智力因素 高等院校密度 T1 百度地图POI数据
行政因素 相关政策文件条数 G1 西安市各级政府
文化体育与传媒、教育和科技支出 G2 2006、2011、2016、2019年《西安统计年鉴》
设施因素 地铁站点密度 F1 西安市轨道交通集团有限公司
图4 2005、2010、2015和2020年西安市城区创意产业空间格局影响因素空间分异

Fig.4 Spatial variation of influence factors of creative industry in Xi’an urban area in 2005，2010，2015 and 2020

表5 西安市城区创意产业空间格局影响因素统计结果

Tab.5 Results of influence factors of creative industry spatial pattern in Xi'an urban area

行业 2005 2010 2015 2020
全行业 M1，M2，T1，H1 M1，M2，G2，T1 M1，M2，G1，F1 M1，M2，H1，G1，G2，F1
广告与会展 M1，M2 M1，M2，G1，G2 M1，G1，F1 M1，G1，G2，F1
建筑与工程设计 M1，T1 M1，T1 M1，T1，F1 M1，T1，G1，F1
设计服务 M1，M2，T1 M1，M2，G2 M1，T1，G1，F1 M1，G1，G2，F1
工艺品 M1，M2，H1 M1，M2，H1 M1，M2，H1，F1 M2
计算机与信息服务 T1 T1，G1，G2 T1，G1，F1 M1，G1，F1
出版与传媒 M1，T1，H1 G1，G2 T1，G1，F1 T1，G1，G2，F1
表演与艺术活动 M1，M2，H1 M1，M2，H1 M1，M2，G1，H1，F1 M1，M2，H1，F1

5.2 时空格局影响因素结构性解析

统计结果清晰展示了产业整体及各行业空间格局影响因素的动态变化，也直观对比出各行业影响因素的差异。①从整体上看，创意产业空间格局演化是在多因素综合作用下产生的。产业发展初期，智力因素（T1）、文化因素（H1）对创意产业空间分布产生影响。西安市多所高水平院校及美术和音乐学院为创意产业发展提供了充实优质的智力资源，为提升创新水平，促进新企业诞生增加可能。西安市城中的文化及非物质文化遗产具有较高文化艺术价值和鲜明的地方特色，为创意活动提供丰富的资源和活跃的创意氛围。另外，因历史层累而延续的文化传统也成为创意产业在该区域集聚的重要因素。产业发展中后期，政府行为（G1，G2）一经产生马上在许多行业产生作用，城市与产业规划、政策导引、投资力度加强、基础设施完善等对创意产业的空间格局变化均具有作用力，文化等因素的影响效应减弱。②行业间影响因素具有差异性。中国创意产业的发展整体带有强烈的自上而下色彩，行政力量对产业具有多方面影响。2005年之后，广告与会展、建筑与工程设计、设计服务、出版与传媒及计算机与信息服务业因受到西安市曲江新区、高新技术开发区等特殊区域发展的影响，空间格局明显向这些政策高地倾斜，也因加强城中区域文旅资源开发的政策安排发生变化。西安市根据城市资源特色重点发展文化产业，塑造城市文化品牌，出台各类政策，将出版传媒、广告会展等行业的相关大型企业进行整合布局，鼓励培育小微企业，强调加强企业技术创新能力，提高生产技术水平等，这对创意产业相关行业的空间分布产生显著影响。而表演与艺术活动和工艺品业则受政策影响不明显。表演与艺术活动行业的产品多为即时发生的表演服务，工艺品业受众规模较小，许多产品具有较鲜明的地方属性，特殊的生产过程和产品特征决定相关企业更倾向于直接接触市场。便利的交通可提高消费者的可达性，文旅热门区域和优质的历史文化遗产通常能最大程度地吸引游客，浓烈的文化氛围也使得消费的可能性提升，因此设施因素（F1）、市场因素（M1，M2）和文化因素（H1）成为这两个行业重要的影响因素。③市场因素（M1，M2）和设施因素（F1）对产业的时空格局的影响具有普遍性和稳定性。全行业类型在全时间序列中受到市场因素影响的比例为81%，而设施因素自其存在后影响占比高达94%（西安市地铁于2011年开通）。城区密集的人口为创意产业提供了较稳定的市场容量，文旅热门则可为产业拓展可观的市场规模；便利的交通则为创意阶层的通勤和游客等消费者的流动提供了条件。

6 结论与讨论

本文对创意产业的内涵、特征及行业分类进行了辨析和梳理，使用企业大数据建立了西安市创意产业数据库，基于2005、2010、2015和2020年4个时间节点建立了创意产业发展的时间序列，使用空间分析方法对创意产业及其各行业时空演化特征进行深入分析，并采用空间可视化方法对创意产业空间格局演化的影响因素进行结构性解析，剖析了整体产业和细分行业在各发展阶段空间格局的变化动因，得出以下结论：①西安市创意产业一直在主城区集聚分布，产业空间格局的动态变化亦在主城区范围内发生。②创意产业总体呈现体量不断增加、分布范围逐渐扩大、单位面积集聚强度逐年增强和集聚核心不断扩散的趋势，形成集聚与扩散并存的时空特征；创意产业空间演化过程表现为核心集聚成团，经历沿南北中轴线发展成轴，最终形成以西南—东北方向覆盖城区的延绵片状格局。③创意产业各行业时空格局具有显著差异。工艺品业和出版与传媒业为多核与单核格局相互转化，其余行业则保持多核心格局。建筑与工程设计业和计算机与信息服务业时空方向性较强，工艺品业、表演与艺术活动业及设计服务业时空方向性较弱。④创意产业整体空间格局演化是在多因素综合作用下发生后，发展初期主要受市场、智力、文化等非干预性因素影响，行政干预出现后则显著驱动空间格局的动态变化，非干预性因素的影响力减弱。⑤市场因素、设施因素和行政因素对创意产业时空格局演化的影响力较强，其中市场因素和设施因素对各行业的影响具有普遍性和稳定性；行政因素对部分行业影响显著，工艺品业和表演与艺术活动业的时空动态变化则与之关系不大。⑥创意产业时空演化驱动因素产生差异的原因与各行业生产方式和产品的特征有关。
本文基于时空二维视角，从市域和市区两个层面研究了西安市创意产业空间格局及其演化特点，分析了其影响因素，拓宽了创意产业研究的视角，细化了研究时空角度，深化了相关研究内容，对城市创意产业的发展优化布局具有重要价值。但受到中微观尺度数据可获得性的局限，相关指标的选取比较单一，尚不能全面反映西安市创意产业发展的时空动态特征；另外，创意产业作为与文化和社会联系程度十分紧密的综合性产业类型，使用单一量化分析方法进行研究也难以很好地刻画其发展过程和趋势。因此，多源数据获取与多元研究方法的有机结合是未来研究需要突破的问题。

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