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2019 , Vol. 39 >Issue 3: 134 - 142

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.03.016

Dynamic Mechanism of Creative Industry Agglomeration under the Driving of Urban Amenities：A Case Study of Brand Design Industry in Nanjing

  • HE Jinliao , 1, 2 ,
  • ZENG Gang , 1, 2, ※
Expand
  • 1. The Center for Modern Chinese City Studies，East China Normal University，Shanghai 200062，China
  • 2. The Institute of Urban Development，East China Normal University，Shanghai 200062，China

Received date: 2018-08-01

  Revised date: 2018-12-02

  Online published: 2025-04-29

Fold

Abstract

Creative industry agglomeration driven by urban amenities have been long concerned in the international forum of geography and urban studies, while little attention was given to this issue in China over past decades. This paper presents an empirical study on clustering dynamics of brand design enterprises in Nanjing with the perspective of urban amenities theory and traces the origin and evolution of the concept of urban amenity; the difference and connection among them are discussed in this paper. In order to examine the dynamic mechanism of spatial agglomeration of creative industries in Nanjing City, we proposed an index system of urban amenities, including landscape amenity, leisure and social networking amenity, accessibility amenity, and education amenity. By using the methods of spatial autocorrelation, Kernel density analysis, as well as the ordinary-least square(OLS) model, it is suggested that there is great explanatory power in explaining the spatial clustering process of brand design enterprises in Nanjing by these urban amenity factors. In general, the factors of higher education, catering places, shopping centers, gardens or parks, parking lots are critical location drivers of brand design enterprises in Nanjing. Whereas, these factors such as nature landscape, nightlife places, café and teahouses that are highlighted by West scholars plays a minor role in the context of China. This study thus suggests that there is a great need to establish a local understanding of urban amenities index system for creativity, by underlining the particular characteristics of Chinese culture.

Key words： urban amenities; creative industry; creative space; agglomeration power; brand design industry; innovation-oriented city; the context of China

Cite this article

HE Jinliao , ZENG Gang . Dynamic Mechanism of Creative Industry Agglomeration under the Driving of Urban Amenities：A Case Study of Brand Design Industry in Nanjing[J]. Economic geography, 2019 , 39(3) : 134 -142 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.03.016

文化创意产业的空间集聚动力机制一直是经济地理学关注的热点问题。国内学者分别从创新驱动[1-2]、城市空间[3]、政策环境[4-5]、地方文化[6]等方面解释了创意产业集群化的内在机理，然而这些研究大多以质性分析为主，采用定量研究的案例还不常见。其原因一方面在于国内关于创意产业集群的理论构建尚未成熟，对创意产业的空间属性缺乏系统性的认识，另一方面还在于影响创意产业集聚的各种因素往往难于量化和空间表达。但随着近几年来国外创意产业研究热的持续，创意经济的空间过程和创意人才的空间流动机制都得到了很好的解释。其中最有影响力的成果当属引入了地理学和城市经济学中的舒适性理论。
城市舒适性（urban amenity）一直是国外地理学与城市经济学领域的重要概念，最早可追溯到上个世纪的中叶，地理学家开始注意到人居环境（如气候与景观）对经济发展的重要作用，并首次提出舒适性作为经济增长的要素之一[7⇓-9]。随后，随着福利地理学（welfare geography）[10]、享乐住房价格（hedonic housing price）[11]、生活质量指数（quality of life index）[12]等概念的出现，城市舒适性被经济学、地理学、环境学领域的学者广泛用于土地价格、移民和区域发展等问题的研究[13⇓-15]。
新世纪以来，知识和人才资源逐渐成为城市和区域发展的核心竞争力，以城市主义者和城市经济学家为代表的学者将城市舒适性的重要性提升到前所未有的高度，其中的代表人物包括Clark，Glaeser，Landry和Florida等。他们分别从城市主义、人力资本理论、新经济地理学等视角出发重新定义了城市舒适性的内涵，将原来偏自然的舒适性要素（如气候）转变为更加偏人工环境的舒适性要素（如景观），将偏物质条件的舒适性（如设施）转变为偏社会文化环境的舒适性解读。尤其随着Florida的创意阶层理论的崛起，人们对城市舒适性的理解有了新的认知，城市舒适性应该特指那些能够吸引创意人才、资本、企业的城市环境和设施，包括工作机会、人文环境、社会互动、景观，以及更为重要的生活质量——通常指多样化的生活方式、活跃的夜生活与丰富的社交空间（如酒吧、咖啡、音乐厅）、包容性的社会氛围、完善的文化设施（如画廊、艺术博物馆）[16]。因此，在当代以知识和创意为驱动力的经济体系下，城市舒适性有着非比寻常的重要意义。
目前，国内有关城市舒适性驱动下的创意产业集聚研究相对空白，且“城市舒适性”一词往往与城市适宜性、便利性等概念混合使用，而事实上它们存在着较大的差异，关于这点本文将在下一节作重点阐述。国内学者温婷等首次对城市舒适性概念进行了梳理，介绍了国外城市舒适性研究的理论发展脉络和主要方法，认为在国内开展城市舒适性研究具有非常紧迫的理论和现实意义，并随后将城市舒适性应用到中国城市的综合竞争力评价当中，为我国城市舒适性研究提供了很好的范例[17-18]。喻忠磊等构建了中国城市舒适性评价的综合评价指标体系，探讨了影响城市舒适性的主要因素[19]。段楠首次探讨了中国城市舒适性（便利性）与创意人才的集聚的相互关系[20]。此外，还有少量学者研究了城市舒适性对住房价格、工资水平、产业结构等地区社会经济方面的影响[21-22]。但总体上，国内关于城市舒适性的研究依然非常稀缺，且以宏观层面的评价分析为主，未能扩展到微观城市尺度的区位选择、产业集聚等领域。因此，本文试图从城市舒适性视角出发，以南京品牌设计产业集群为研究对象，探讨城市舒适性对创意产业集聚的作用机理。

1 理论综述

1.1 城市舒适性驱动下的创意产业集聚

传统产业集聚理论认为，产业集群的形成动力主要来源于集聚的外部效应和专业化，马歇尔将其概括为三个主要方面：①由于区域劳动分工导致的专业化；②集聚区可供企业利用的基础设施、信息、通信以及研发资源；③集聚地区高度专业化的劳动力[1]。这种理论框架很好地解释了福特主义生产体系下的产业集聚机制，例如意大利北部制造业集群的形成原因。然而，随着全球创意经济的崛起，以往基于要素驱动的生产逻辑逐渐向知识和创新驱动转移，并涌现了柔性化和垂直不整合生产模式[23]。在创意经济环境中，城市舒适性在区域发展和人才吸引方面的重要作用日渐凸显。
以Florida为代表的学者指出，美国创意阶层在空间上表现出高度集中的分布特征，其原因主要在于这些都市区拥有能吸引创意工作者的舒适性特质，并将其概括为3 T理论（technology，talent，tolerance）[16]。类似地，Scott在解释创意空间的形成机理时提出了著名的创意场域（creative field）理论，认为创意场域包含以下六大要素：①地方传统、习俗和能体现集体记忆的场所；②能为创意作品提供灵感的景观；③休闲和娱乐空间；④多样化社区和居住空间；⑤教育和培训体系；⑥社交场所和社会网络[23]。
国外关于城市舒适性的案例研究成果颇丰，研究者通常通过构建经济学模型分析区域层面影响创意人才分布的舒适性因子，其中最为著名的当属Florida等提出的创意指数、同性恋指数、熔炉指数和波西米亚指数[24]，这些指数为揭示区域创意人才集聚机制提供了有力的分析手段。在此基础上，Wojan等提出了更为全面的城市创意氛围（creative milieu）指标体系，既包括自然舒适性因子如气候、温度、日照时间等，也包括高科技指数、波西米亚指数、文化多样性等社会舒适性因子[25]。Lee等通过分析美国各个地区的创意指数与企业家精神的相互关系，发现两者之间存在很强的正相关关系，即创意指数较高的地区创业氛围往往较好[26]。Wenting等分析了荷兰的时尚设计产业集聚，发现时尚设计产业的集聚动力主要来源于城市舒适性而非传统的集聚经济驱动（集聚效应）[27]。
国内关于创意产业集聚的研究则主要关注创意产业的空间分布特征[4]、集聚形成的经济驱动因子与企业网络[5,28]、社会文化嵌入性[6,29]，及其与城市更新和空间再生产之间的关系[3]。另外一部分学者在国外期刊上发表了一系列关于创意产业园区的文章，其研究视角主要从中国政治制度的特殊性出发，分析了中国创意产业园区形成的机制及其对城市更新和社会空间的影响[30⇓⇓⇓⇓-35]。尽管如此，国内学者目前极少从城市舒适性视角出发探讨创意产业集群的形成机制。只有少量学者近年来试图探讨中国语境下驱动创意产业和人才集聚的城市舒适性因素，何金廖等通过上海的案例研究发现，中国的城市舒适性与西方国家强调的创意舒适性有所差异，其中餐饮场所、公共交通等城市舒适性在吸引中国创意人才方面具有重要作用，而性包容性等要素则不具有显著的相关性[36]。总之，目前国内关于城市舒适性驱动下的创意产业集群研究还很稀缺，亟待更多的案例和实证分析，从而为揭示在中国语境下城市舒适性的内涵和作用机制提供支撑。

1.2 城市舒适性的定义与内涵

舒适性作为一个学术名词最早出现在上个世纪初的欧洲国家，最初主要指使人感到快乐和舒适的自然风景（Scenic）[37]。随着工业化在欧洲国家的不断推进，自然环境遭到了前所未有的破坏，地理学家开始关注优美的居住环境对于城市发展、人口迁移、生活质量的重要作用，并将舒适性定义为那些使人产生愉悦（pleasantness）的地方场景和属性，表征着一个地方的总体环境，或地方特色，如宜人的气候、美丽的景观、独特的建筑聚落和著名的文化遗产等[7⇓-9,38-39]。
在快速全球化、城市化和知识经济崛起的背景下，城市舒适性研究逐渐成为了城市学和地理学研究的热点，并被赋予了新的内涵和定义。其内容逐渐从传统的自然要素转变为城市的人工建成环境和社会环境，并且由于自然环境的相对稳定性，人工环境和社会环境在城市舒适性的重要性显得更为明显。因此，在当前的学术领域，城市舒适性更多地被认为是城市的公共基础设施（如交通）和生活服务机构（如学校）的组合[40]。例如，Clark等[41]认为，美国东北部的芝加哥在美国经济向阳光地带转移时仍能吸引大量高技术人才主要得益于当地的建成环境和社会舒适性要素，而非自然条件。类似地，Gottlieb[42-43]也发现学校、交通状况、住宅价格、犯罪率等城市舒适性要素是影响美国城市经济繁荣的重要因素。
与西方国家相比，中国目前关于城市舒适性的研究还非常滞后，究其原因，主要在于在过去几十年的发展中，中国长期处于要素驱动型的经济环境，但随着中国经济进入新的转型阶段，人力资本和知识的作用日益显著。因此，在当前形势下研究中国的城市舒适性已经成了十分紧迫的学术命题。由于城市舒适性具有很强的地域性，中国的城市舒适性内涵和价值在很大程度上应该与西方社会的舒适性内容有所差异，比如，国外学者广泛强调的性包容性和同性恋指数可能在中国文化里不太适用[36]。
另一方面，国内当前的学术文献往往将城市舒适性与宜居城市、适宜性、便利性等概念混合使用，却忽略了城市舒适性与城市宜居性、人居环境之间存在的显著差异。温婷等从对象、内容和目标三个方面总结了城市舒适性的特征：①城市舒适性主要针对高端创新型人才；②城市舒适性的要素在品质上有更高要求；③城市舒适性的目标在于通过吸引创新人才来推动城市经济发展，是一个经济发展策略，而不是城市的基本保障[18]。比较而言，城市宜居性是一个更为广泛的概念，其适用范围包括城市所有居民，强调城市的综合环境和基本民生服务。比如，国内学者张文忠从城市安全、生活便利、环境宜人和社会和谐四个基本方面构建了中国宜居城市的理论框架和指标体系[44-45]。而人居环境的范畴要更为全面，包括自然系统、人类系统、社会系统、居住系统和支撑系统等五大系统[46]。因此，综合来看，城市舒适性与城市宜居性、人居环境之间的区别和联系可以通过图1来表示，其中人居环境最为广泛，属于自然—人类复合系统，适用于所有居民；城市宜居性主要指城市环境和基本民生服务，适用于城市居民；而城市舒适性是位于顶端的概念，只适用于高端人群。
图1 城市舒适性与城市宜居性、人居环境的概念区别与联系

Fig.1 Difference and connection between the concepts of urban amenities, livability and human settlement

因此，本文认为在研究城市舒适性驱动下的创意产业集聚动力机制时，应避免采用大而全的指标体系，应根据创意产业的基本属性和特征选择指标体系。同时，在选取城市舒适性指标时应区分地理尺度的差异，宏观区域层面的舒适性内容与微观城市尺度的指标体系应有所不同，例如，在城市尺度，气候和温度的差异往往可以忽略，而在区域尺度，气候和温度则是十分重要的要素。

1.3 品牌设计产业的特征分析

品牌设计产业是创意产业的重要部门，也是直接服务于实体经济和企业的服务部门。英国前首相撒切尔夫人曾宣称“对工业设计每投入一分，将带来1 000分的回报”，美国工业协会最近的调查研究显示，撒切尔夫人的这种判断一点都不为过，在美国1美元的工业设计投入可以带来约1 500美元的回报。由此可见，工业（品牌）设计产业对于当今区域经济发展的重要作用。近二三十年来，随着中国制造业的快速崛起，品牌设计产业呈现了爆发式地增长，根据汤姆森路透（Thomson Reuters）的最新报告，中国的商标注册（LOGO）申请数目在全球处于遥遥领先的地位，已连续14年位居全球第一，仅2015年成功注册的商标数目就多达280万件，且年均增长率在30%以上。这直接反映了品牌设计产业已经成为了我国经济发展中新的引擎和增长点。
品牌设计的种类繁多，最为常见的设计种类包括包装设计、造型设计、广告设计、LOGO设计、企业形象设计等。在品牌设计的工作中，个体的创意想法往往占据了产业竞争力的核心地位。同时，与其他创意产业部门相比（如影视制作），品牌设计产业的产业链条相对简单，品牌设计的工作也相对灵活，比如一个公司的LOGO设计可能只需要一个设计师就能完成。因此，品牌设计公司往往以小微企业（甚至是工作室）为主。品牌设计产业的这种特性决定了品牌设计公司和从业者在空间选择上具有更高的自由度，更容易受到城市舒适性等外在环境的驱动，而政策和租金等要素的影响相对较弱。
基于以上城市舒适性和品牌设计产业特性的分析，本文选取南京市区进行案例研究，通过构建全域回归模型，分别从景观舒适性要素、休闲和社交舒适性要素、便利性要素和教育舒适性要素四个主要方面来分析品牌设计产业集聚形成的机制。其中，景观舒适性既包括自然要素，如森林、河湖等，同时还包括城市人工景观，如公园、绿地、广场等。休闲和社交舒适性包括夜生活场所（KTV、酒吧、音乐吧等）、餐饮场所、咖啡和茶馆、购物中心等。便利舒适性包括公交站、地铁站点、停车场、道路网密度等。教育舒适性要素包括中小学教育、高等教育、研究机构三个方面。

2 案例研究

2.1 研究区域

南京作为江苏省的省会，是我国重要的科技和创新型城市，2016年南京建成区面积1 125.78 km²，常住人口827万人，城镇人口678.14万人，城镇化率82%，是长三角及华东唯一的特大城市。近年来，随着中国经济进入转型期，南京的产业结构也处于急速重构之中，第三产业在GDP的占比显著提升，2016年年底已达到57%，其中创意产业的比重约占6%（540亿元）。南京创意产业的快速发展主要得益于以下几个方面的区域优势：首先，南京作为中国重要的历史文化名城和六朝古都，拥有非常丰富的历史文化遗产，这些文化遗产（比如古庙、陵墓、城墙）是城市舒适性的重要组成部分，在吸引创意人才方面具有重要的作用[23]。其次，南京位于我国经济发达的长三角城市群，与苏州、杭州等重要经济中心毗邻，这些发达地区为文化创意产业提供了庞大的市场需求，尤其是直接服务于制造业的品牌设计产业。再次，南京是中国重要的科教城市，每万人的在校大学生数目在国内城市中排名第一，因此为创意产业提供了大量的人才资源（如设计师）。此外，现有创意产业相关的研究过于关注北京、上海这种一线城市，而南京这样的创意城市新秀往往被忽略，因此，本文试图通过南京的案例来丰富现有的创意产业研究。

2.2 研究方法

为了揭示在城市舒适性驱动下的创意产业集聚机制，本文采用全域回归（OLS）模型进行空间回归分析。OLS模型是常用的空间统计方法，回归用于评估两个或更多要素属性之间的关系。空间回归模型可以帮助研究者了解某种空间现象发生背后的因果关系和驱动因子，普通最小二乘法（OLS）是所有回归方法中最常用的方法，其方程式表达如下：
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + … + β n X n + ε
式中：Y是因变量；β0是方程常数，β1是自变量X1的系数，以此类推，βn是自变量Xn的系数；ε是随机误差。
空间回归通常需要满足两个基本条件：①图形要素通常具有空间自相关，这意味着距离较近的要素往往比距离较远的要素更相似，对于传统的（非空间）回归方法，这会导致产生计数过度类型的偏差。②地理很重要，对于建模对象而言，最重要的过程往往是不稳定的；在研究区域的不同位置，这些过程的表现形式也不尽相同。空间数据的这一特征可称为区域变化或不稳定性。
因此，在进行空间回归分析时，通常需要对因变量进行空间自相关分析，常用的自相关分析模型为莫兰指数（Moran's I）。所谓的空间自相关（spatial autocorrelation）就是研究空间中某空间单元与其周围单元间的相互关系，通过统计方法，进行空间自相关性程度的计算，以分析这些空间单元在空间上分布现象的特性。“空间自相关”工具将评估所表达的模式是聚类模式、离散模式还是随机模式。使用Z得分或P值指示统计显著性时，如果Moran's I指数值为正则表示呈集聚趋势，如果Moran's I指数值为负则表示呈离散趋势。本研究首先使用ArcGIS 10.0中的Spatial Autocorrelation模块检验南京地区的品牌设计企业是否具有空间自相关性，再通过Ordinary Least Squares模块进行空间回归分析。此外，为了展示南京市品牌设计公司的空间分布特征，本文还采用核密度估计模块对企业的空间分布进行模拟。

2.3 数据收集与处理

本文所使用的品牌设计企业数据来源于国家工商总局的小微企业名录数据库（xwqy.gsxt.gov.cn），通过该数据库可以获得注册地为南京的所有小微企业名录（通常指员工人数不超过80的企业），从中筛选出属于品牌设计产业的企业，最终得到964家企业（截至2016年12月）。企业的平均员工规模为15人，企业的平均注册资金在10万元以下，说明南京品牌设计产业的主体是小微型企业，符合柔性生产方式的重要特征。这些企业在空间上主要分布在南京市区，尤其是老城区，呈现出高度集聚的空间特征（图2），溧水县和高淳县因为只有几家品牌设计企业分布，因此不做考虑。其它自变量因子主要来源于百度地图的兴趣点（POI）数据，该数据库包含了导航数据中能查询的所有地物的地理坐标数据，如车站、餐饮、酒吧等场所。此外，城市舒适性的自然因子数据来源于南京市土地利用现状图，通过数字化区内的森林、绿地、水域等获得绿色空间的土地面积。
图2 南京市品牌设计公司分布图

Fig.2 Distribution of brand design enterprises in Nanjing

表1展示了回归模型中使用的自变量和因变量的统计分析，其中除了自然景观因子是通过土地利用比例来度量区域的自然景观舒适性程度，其它指标都采用密度数据。本研究的基本单元为街道，即单位街道内的品牌设计公司密度是因变量，而单位街道内的城市舒适性因子的密度或比例作为自变量。
表1 城市舒适性变量描述

Tab.1 Variable description of urban comfort

自变量 描述
景观舒适性
自然景观 森林、水体、绿地的面积占比（%）
广场 广场密度（个/km2）
公园 公园密度（个/km2）
文化遗产 文化遗址的密度（个/km2）
休闲与社交舒适性
夜生活场所 KTV、酒吧、夜总会、音乐吧的密度（个/km2）
咖啡、茶馆 咖啡和茶馆的密度（个/km2）
餐饮场所 饭店和快餐店的密度（个/km2）
购物中心 商场和超市的密度（个/km2）
便利性
公交站 公交站点的密度（个/km2）
地铁站 地铁站点的密度（个/km2）
道路网 公路网的密度（个/km2）
停车场 停车场的密度（个/km2）
教育舒适性
高校 大学的密度（个/km2）
基础教育 中小学的密度（个/km2）
研究机构 研究所的密度（个/km2）

2.4 研究结果

①南京市品牌设计产业空间集聚特征分析。图3展示了南京市品牌设计企业的空间自相关分析（莫兰指数）报告。结果显示，南京市品牌设计产业的空间分布具有显著的空间自相关性，其P值为0，Z值为19.4，即在1%的置信水平上拒绝随机分布的假设。同时，空间自相关的莫兰指数等于0.39，说明南京市品牌设计企业的空间集聚程度较高。该结果与之前国内外创意产业的研究结论具有一致性，比如，国内学者发现上海的创意产业高度集聚在上海的老城区和老租界区[5,47]；加拿大城市学家Hutton将这种高度集聚在内城的产业现象称为内城新经济[48]。这一现象与创意产业对城市舒适性要素需求较高有着很大的关系，但究竟何种城市舒适性因子发挥更大的作用，则需借助于空间回归分析。
图3 空间自相关分析结果

Fig.3 Results of spatial autocorrelation

为进一步揭示南京品牌设计产业的空间特征，本研究采用核密度估计算法对市域内的品牌设计企业进行了空间密度模拟分析（图4）。南京市品牌设计企业和核心区域主要位于鼓楼区的宁海路街道和华侨路街道，是南京城区内高校最为密集的地区，包括南京大学、东南大学、南京师范大学、河海大学等多所知名高校，尤其在南京师范大学和南京艺术学院附近集聚了大量的品牌设计工作室。从核心区向外围扩散，在鼓楼区、玄武区和白下区形成了一个高密度分布的品牌设计公司集聚地。这充分说明了高等教育舒适性对品牌设计产业的溢出效应，一方面高校为设计公司提供了源源不断的人力资本，另一方面高校集聚区同时也是高素质社区和绅士化区域，对创意群体有着很强的吸引力。此外，在南京的城区边缘地区和部分郊区也存在着若干次级中心，如浦口区的永宁镇和江浦街道，江宁区的东山街道、红花街道和秣陵街道等。
图4 南京市品牌设计企业的核密度估计结果

Fig.4 Kernel density estimation of brand design enterprises in Nanjing

②城市舒适性驱动机制分析。创意阶层理论认为城市舒适性是驱动创意人才和企业集聚的重要动力，为了验证这一论点，本文通过构建空间回归模型（OLS），选取景观舒适性指标、休闲和社交舒适性指标、便利性舒适性指标、教育舒适性指标作为自变量。这4个指标分别由若干具体的二级指标构成，它们的统计结果见表2。总体上，南京市的城市舒适性要素在空间上的分布很不均匀，各指标之间的差异也很显著。首先，休闲和社交舒适性指数标准差最大，其中，购物中心和夜生活场所的空间分布最不均匀，其标准差分别为18.43和13.08，其它2个二级指标（餐饮场所与咖啡茶馆）的标准差也都大于1。其次，便利性舒适性指标的空间标准差仅次于休闲和社交舒适性指标，其中尤以道路网密度的标准差最大（4.25）。再次，教育舒适性空间分布相对较为均匀，只有基础教育的空间标准差大于1（为1.78）。最后，景观舒适性指数的空间标准差最小，说明在空间上分布较为均匀。总之，南京市社会和文化舒适性要素的空间差异要大于自然舒适性要素的空间差异，间接说明了社会文化舒适性因子可能在吸引创意企业方面发挥更大的作用。
表2 空间回归分析的自变量统计分析

Tab.2 Statistical analysis of independent variables in spatial regression analysis

最小值 平均值 最大值 标准差
景观舒适性
自然景观 0.01 0.10 0.62 0.13
广场 0.00 0.08 1.27 0.22
公园 0.00 0.16 2.62 0.43
文化遗产 0.00 0.33 9.09 1.18
休闲与社交舒适性
夜生活场所 0.00 6.89 65.58 13.08
咖啡、茶馆 0.00 0.53 6.41 1.27
餐饮场所 0.00 0.70 10.55 1.63
购物中心 0.01 8.45 104.74 18.43
便利性
公交站 0.00 1.88 9.94 2.63
地铁站 0.00 0.64 9.97 1.56
道路网 0.18 4.14 21.83 4.25
停车场 0.00 0.84 9.05 1.86
教育舒适性
高校 0.00 0.32 3.06 0.65
基础教育 0.00 1.16 6.41 1.78
研究机构 0.00 0.44 4.74 0.89
如表3所示，空间回归分析显示城市舒适性因子在解释南京品牌设计企业的空间集聚动力时具有很强的解释力，其诊断报告的各项指标都表现良好，其P值为0，通过显著性检验；adj_R2为0.809，表示该回归方程可以解释81%的空间变异；同时AIC值也相对较小。因此，可以判定通过城市舒适性因子来解释南京市品牌设计产业空间集聚的假设是成立的。
表3 南京品牌设计公司集聚空间回归分析结果

Tab.3 Regression analysis results of agglomeration space of brand design enterprises in Nanjing

相关系数 残差 t_Stat Sign
常数项 0.0298 0.2715 0.1098 0.9128
景观舒适性
自然景观 -0.1004 1.3427 -0.0748 0.9405
广场 -0.7565 1.2605 -0.6002 0.5498
公园 1.4021 0.8339 1.6813 0.0960
文化遗产 -1.9677 0.5114 -3.8480 0.0002
休闲与社交舒适性
夜生活场所 -1.2178 0.6608 -1.8428 0.0685
咖啡、茶馆 -1.7431 0.2849 -6.1193 0
餐饮场所 0.5477 0.1275 1.5769 0
购物中心 0.3329 0.0621 5.3640 0
便利性
公交站 0.3826 0.2137 1.7900 0.0767
地铁站 -0.2926 0.2249 -1.3013 0.1963
道路网 -0.0263 0.0767 -0.3424 0.7328
停车场 1.1033 0.3384 3.2602 0.0016
教育舒适性
高校 1.3068 0.3936 3.3197 0.0013
基础教育 -0.3432 0.2304 -1.4896 0.1397
研究机构 2.2352 0.4143 5.3955 0
诊断报告
AIC 420.08
Adj_R2 0.809
P 0
同时该模型还揭示了各舒适性要素与南京市品牌设计公司的区位选择的关联程度：
首先，与南京市品牌设计企业的空间分布关联最为紧密的是教育舒适性因子，其中高等教育和研究机构的相关系数最高，分别为1.3和2.2，其P值分别为0.0013和0，说明在1%的置信水平上显著相关；但基础教育的P值大于0.1，说明没有通过检验。由此可见，品牌设计产业对高等教育的空间依赖性非常明显。该结果与Florida提出的3 T理论非常吻合，即人才（talent）、技术（technology）、包容性（tolerance）是促进创意产业成长的核心动力[29]。高教区和前沿研究机构一方面为品牌设计产业提供了大量的人才和知识资源，形成了知识外溢和创新空间；另一方面，大学和研究机构同时也是社会资本和社交网络形成的重要基地，通过以大学为中心的社交网络，高校毕业生和在校老师之间形成了良性互动，为品牌设计类企业提供了平台和创业氛围， 如同济建筑设计与城市规划产业集群的形成与同济大学的校友网络有着紧密的联系[47]。这个结果也很好地解释了为何在南京师范大学和南京艺术学院旁边聚集了大量的品牌设计公司，高等教育舒适性因子在此过程中至关重要。
其次，休闲与社交舒适性因子也有着较强的相关性。但并不是所有休闲与社交舒适性因子都显著相关，只有餐饮场所和购物中心的系数为正值，通过显著性检验（P值为0）；而夜生活场所并没有通过显著性检验，P值大于0.1；咖啡茶馆虽然通过显著性检验但其系数为负值（-1.74），说明它并不是推动品牌设计产业空间集聚的重要因子。该结果与西方学者的研究结论差异较大，欧美学者一直强调夜生活场所和咖啡等舒适性设施对吸引创意人群的重要作用，但在中国这些城市舒适性因子似乎不那么重要。相反地，餐饮和购物场所比起西方人所依赖的生活服务空间（如咖啡和酒吧）在中国要更为重要，这主要跟中国的传统文化有关，中国人进行社交和休闲的活动更多地发生在餐饮和购物场所。这一结论印证了城市舒适性具有地域性的重要判断。
再次，交通便利舒适性因子在模型中的显著性水平较弱，4个便利性因子中只有停车场通过显著性检验，其系数为1.1，说明比较重要；其它3个因子（公交站、地铁站和公路网密度）都没有通过显著性检验。因此，可以推断便利舒适性因子在影响南京市品牌设计企业空间聚集的过程影响相对较弱。品牌设计公司在区位选择上可能更加灵活，更多依赖于私有交通而不是公共交通。类似地，景观舒适性因子的相关性也很弱，仅公园的系数为正值（1.4），但其置信水平为0.096，可靠性相对较差。其它景观舒适性因子（自然景观、广场、文化遗产）都没通过显著性检验，且系数都是负值。总而言之，品牌设计公司对交通和景观的依赖性相对较弱。
为了进一步验证全域回归模型（OLS）的可靠性，本文采用误差估计分析进行验证。如图5所示，OLS模型的误差范围相对较小，介于±3之间，其中大部分单元（街道）的误差都在0~0.5，且分布较为离散，说明全域回归模型的模拟效果较优。
图5 空间回归模型残差估计

Fig.5 Residual estimation of the OLS model

综上所述，空间回归模型证实了城市舒适性理论可以很好地解释南京市品牌设计产业的空间集聚的动力机制，其中尤以高等教育、研究机构、餐饮和购物场所、公园、停车场等因子的关联性最为显著，是影响品牌设计公司区位选择的关键因子。相比而言，自然景观、夜生活场所、公共交通等因子在影响南京市品牌设计公司的空间选择上表现并不显著。因此，本研究一方面证实了以往创意产业空间集聚研究的部分结论，比如教育舒适性因子对创意产业的重要影响，同时也提出了中国文化中特有的城市舒适性因子，比如餐饮场所和购物中心可能对中国创意人群更有吸引力，而不是西方学者普遍强调的夜生活和咖啡场所。

3 结论与讨论

本文从城市舒适性理论出发，通过空间自相关分析、核密度估计、全域回归模型深入探讨了南京市品牌设计产业空间集聚的特征和动力机制，研究表明城市舒适性理论在揭示创意产业空间集聚的驱动机制方面具有很强的解释力，其研究结论可概括如下：
首先，城市舒适性是一个有别于城市宜居性、便利性的概念，主要适用于包括创意阶层在内的高端人才，是全球化和城市化深入发展，以及知识经济快速崛起背景下地区经济取得成功的新引擎。相应地，在研究城市舒适性时应避免采用大而全的指标。本研究在总结国内外相关文献的基础上提出了针对创意设计企业的城市舒适性指标体系，包括景观舒适性指标、休闲和社交舒适性指标、便利性指标和教育舒适性4个主要指标。
其次，研究结果表明南京品牌设计产业的空间集聚受高等教育、休闲和社交等社会舒适性因子的影响较大，其中高校和研究机构为品牌设计企业提供了大量的人才和知识资源，是形成品牌设计产业集群的核心驱动力；餐饮和购物中心是中国创意阶层重要的社交和休闲场所，因此也是影响品牌设计产业空间集聚的重要因素；公园景观和私有停车场等基础设施对品牌设计企业的区位选择也产生了较大影响。然而，自然景观和公共交通对促进品牌设计产业的空间集聚的作用并不明显。
再次，本文的研究结论一方面证实了之前西方学者的部分结论，比如教育舒适性对于创意产业发展的重要意义。另一方面，本文发现在中国的特殊文化背景下，西方社会强调的夜生活和酒吧文化不一定适用于中国的创意人群，中国的创意阶层更可能受到美食文化和消费场所的吸引。由此可见，城市舒适性是一个地域性的概念，在中国的语境下研究城市的创意舒适性因子不能照搬国外的指标体系。
尽管本文通过详实的定量数据对南京市的品牌设计产业进行了深入、系统的分析，但由于缺少质性调查访谈数据的支撑，很多因果关系尚待进一步解释。同时，由于国内当前从城市舒适性角度研究创意产业集聚的案例极为稀缺，本文也只是对创意产业中的一个部门——品牌设计产业进行了分析，因此，目前还很难回答本文的研究结论是否具有普遍性。鉴于此，本文最后呼吁国内学者加强城市舒适性驱动下的创意产业集聚动力机制研究，从而为科学理解中国语境下创意产业的空间过程以及合理规划设计城市创意空间提供理论支撑。

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