论文部分内容阅读
【摘要】本文构建适合于中国国情的城市创意指数评价体系，遵循可操作性、全面性和简洁性三原则，将城市创意指数分成产生规模、创意能力、创意环境和发展潜力四个一级指标，并运用该评价体系对我国15个重点城市创意指数进行计算并排名。结果显示15个重点城市创意产业的发展呈现出雁阵型发展态势。
【关键词】中国城市创意指数评价体系雁阵型发展
【中图分类号】F290【文献标识码】A【文章编号】1004-6623（2012）06-0091-04
随着世界经济结构的调整和变革，创意产业在推动各国经济发展中发挥着越来越大的作用。发达国家的创意产业已经成为了经济发展的重要支柱性产业，中国的创意产业也持续快速成长，整体规模不断扩大。本文以城市创意产业竞争力作为研究对象，希望能够通过构建城市创意指数模型来对相关城市创意产业竞争力进行客观评价，为各相关城市创意产业的发展提供参考。
一、创意指数相关研究及适用性综述
最早提出创意指数（creativity index）的是多伦多大学的教授理查德·弗罗里达（Richard Florida）。他将创意指数分为技术指数、人才指数和宽容度指数三部分，形成了3Ts理论：人才（Talent）、技术（Technology）和宽容度（Tolerance）。2004年，理查德·弗罗里达和艾瑞·泰利格力（Irene Tinagli）将3Ts创意指数运用到欧洲进行国别创意产业竞争力分析，并结合欧洲创意产业的实践构建了欧洲创意指数（Euro-CreativityIndex），分为三个一级指标：欧洲人才指数（Euro- Talent Index）、欧洲技术指数（Euro-Technology Index）和欧洲宽容度指数（Euro—Tolerance Index）。将欧洲各国按创意产业的发展分为领先者（Leaders）、追赶者（Up and Coming）、落后者（Laggards）和衰落者（Losing Ground）。2005年，香港政府民政事务局公布了香港的创意指数研究，在该研究中提出了由5C组成的创意指数：即创意成果、人力资本、文化资本、社会资本和结构／制度资本。2006年。上海创意产业研究中心公布了上海城市创意指数的计算方法。该创意指数确定了五项与创意效益相关的指标：产业规模指数、科技研发指数、文化环境指数、人力资源指数、社会环境指数，共涉及33个分指标。
上述各创意指数在层级上，在指标体系和指标权重上都存在一些差异。这些指数对中国城市创意产业的比较研究具有一定的参考价值，但显然存在着一定的局限性。3Ts创意指数宽容度指标中的同性恋指数、文化熔炉指数（外来移民数量）、波西米亚指数与种族融合指数，能在一定程度上反映美国宽容的创意环境，但对于中国社会并不具有指标的典型性。欧洲创意指数并未涉及创意产值等细分指标。但是对于中国创意产业而言，衡量城市创意产业发展仍然需要引入創意产业的增加值等客观指标。香港创意指数中的社会资本指数，大部分数据来源于由香港大学文化政策研究中心参考《世界价值调查》的资料，如果借用这一指数进行中国城市的创意产业竞争力评价，其调查成本太高，且面太大，也不太可行。而上海创意指数与其他指数相比，有些指标比较欠缺，如缺乏衡量整个城市开放和包容度的指标，而恰恰创意产业的发展需要提供一个多元化包容性的宽松社会环境。
二、中国城市创意指数的构建
上述各创意指数对中国城市创意产业竞争力的分析并不完全适用，鉴于此，本文构建了新的中国城市创意指数评价体系。
本文的研究主要包含两方面的内容：一是对影响创意产业发展的因子进行分析，选择评价指标，构建城市创意指数综合评价指标体系；二是运用综合评价方法对各城市创意产业发展水平进行评价，从而得出各城市创意指数排名。
（一）创意指数的构建
本文构建中国城市创意指数评价体系遵循三点原则：（1）可操作性，即能获得相关的权威数据进行不同城市间的横向比较。（2）全面性，能够全面展示各城市的创意产业发展现状及其发展潜力，即静态和动态相结合地分析。（3）简洁性，香港创意指数由20个二级指标、88个三级指标构成，指标体系过大，数据统计非常困难。为便于数据整理和分析，本文所构建的创意指数希望能够相对比较简洁。表1是本文构建的中国城市创意指数。
该构建将中国城市创意指数分成四个一级指标：产业规模、创意能力、创意环境和发展潜力。这四个一级指标之间具有比较强的逻辑关系。产业规模和发展潜力表示的是城市在创意产业发展过程中的现状和未来，对二者进行考量可更加动态、全面地反映出城市创意产业发展的状况。而创意能力和创意环境恰恰是影响现在城市创意产业规模和未来城市发展潜力的重要因素。
在产业规模指标中，重点考核的是城市创意产业规模值和城市创意产业规模占比。仅仅用产业规模值进行衡量并不全面，一些规模比较小的城市，可能创意产业产值也比较少，但是其创意产业产值占整个GDP的比重较大，其创意产业发展对于城市经济的影响度也较大。在这种情况下，其创意指数也应较高。
在创意能力指标中，主要考察的是人才能力和科技能力。创意产业的投入要素是智力资本，而智力资本的核心是人才和科技。城市创意产业人才的数目能在一定程度上反映出城市的创意能力。而且这种人才的集聚存在着“乘数效应”和“规模效应”，进一步提升城市的创意竞争力。创意研发也是创意产业的重要组成部分之一，科技研发水平体现了一个城市的创新能力。因此在本指数中也同时引入了科技创新的相应指标。
创意环境是影响城市创意产业发展和未来潜力的关键性因素。良好的文化环境和社会环境能够促使创意思想的萌动，从而提升社会的创意水平。创意环境指标分为文化环境和社会环境。文化环境重点考察该城市的文化氛围和创意组织相关情况。社会环境则重点考察整个社会的生活环境和政府机构的满意度。 最后是发展潜力指标。包括创意产业产值的增长所体现出的发展趋势、未来的创意后备人才所体现出来的人才潜力、人才流动和城市宽容创新意识所体现出的城市的开放度和宽容度。很显然这些因素是未来城市创意产业持续稳定快速增长的关键。
（二）评价方法的选择
本文选择主成分分析法（Principal components analysis，PCA）进行创意指数分析。主成分分析是一种应用广泛的多元统计分析方法，其考虑各指标间的相互关系，采用降维的方法，在众多变量指标中找出几个综合因子，使其尽可能地反映原来变量的信息，而且彼此之间并不相关，使得评价结果具有全面性、可比性和客观性。运用该法对中国城市创意指数进行评估，不仅能够剔除中国城市创意指数各指标之间的相关性，从而使得评价结果更具有信度，而且可以克服对各指标权重的主观赋值，使得创意指数结果的客观性增强。
为了保证数据的可获得性，本文选取了15个重点城市进行研究。相关的数据来源于2007年至2010年的《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国城市竞争力年鉴》、《中国创意产业发展报告》、各省市的统计年鉴以及各个城市相关年份的创意报告等。
依据主成分分析的计算步骤，运用SPSS19.0对中国城市创意指数进行分析和计算。
（1）数据标准化处理。由于中国城市创意指数的各项指标数据的量纲不同，因此，要对这些指标进行综合统一分析，就必须对这些数据进行无量纲化处理；
（2）求标准化指标的相关系数矩阵R及其特征值；
（3）通過计算贡献率和累计贡献率，确定主成分，并建立主成分方程。本文选取的累积方差贡献率以90％为分界；
（4）计算各主成分得分。各主成分对应的特征根的特征变量就是各主成分的得分因子。本文运用这一方面对各城市的主成分得分进行计算；
（5）计算综合指标评价函数并进行排名。综合评价指标函数，计算出各城市最终的创意指数。创意指数得分越高，则说明创意产业发展水平越高；得分越低，则说明创意产业发展水平越低。表2即为15个城市最终的创意指数及其排名。可以看出，北京、上海、深圳、广州和苏州分列前5位，且分值大于0，意味着这几个城市的创意产业发展水平高于15个城市的平均水平。
三、结论
本文在分析各创意指数的基础上，构建了适合于本国国情的城市创意指数评价体系。并运用主成分分析法对15个重点城市的创意指数进行了计算。既剔除了创意指数各指标之间的相关性，同时克服了对各指标权重的主观赋值，使得创意指数结果的客观性增强。通过对15个重点城市创意产业发展水平的研究，发现各城市创意产业的发展水平存在明显差距，呈现出雁阵型发展态势（见图1）。
15个重点城市的创意产业发展大致可以分为三个雁阵，北京、上海、深圳和广州为第一雁阵，这四个城市的创意指数明显远高于其他城市。苏州、杭州、南京紧随其后，构成第二雁阵。青岛、厦门、天津、武汉、大连、重庆、成都、长沙则构成第三雁阵。了解各城市的创意产业发展水平，对于各城市创意产业的发展定位和相关政策的制定都有着重要的意义。
【关键词】中国城市创意指数评价体系雁阵型发展
【中图分类号】F290【文献标识码】A【文章编号】1004-6623（2012）06-0091-04
随着世界经济结构的调整和变革，创意产业在推动各国经济发展中发挥着越来越大的作用。发达国家的创意产业已经成为了经济发展的重要支柱性产业，中国的创意产业也持续快速成长，整体规模不断扩大。本文以城市创意产业竞争力作为研究对象，希望能够通过构建城市创意指数模型来对相关城市创意产业竞争力进行客观评价，为各相关城市创意产业的发展提供参考。
一、创意指数相关研究及适用性综述
最早提出创意指数（creativity index）的是多伦多大学的教授理查德·弗罗里达（Richard Florida）。他将创意指数分为技术指数、人才指数和宽容度指数三部分，形成了3Ts理论：人才（Talent）、技术（Technology）和宽容度（Tolerance）。2004年，理查德·弗罗里达和艾瑞·泰利格力（Irene Tinagli）将3Ts创意指数运用到欧洲进行国别创意产业竞争力分析，并结合欧洲创意产业的实践构建了欧洲创意指数（Euro-CreativityIndex），分为三个一级指标：欧洲人才指数（Euro- Talent Index）、欧洲技术指数（Euro-Technology Index）和欧洲宽容度指数（Euro—Tolerance Index）。将欧洲各国按创意产业的发展分为领先者（Leaders）、追赶者（Up and Coming）、落后者（Laggards）和衰落者（Losing Ground）。2005年，香港政府民政事务局公布了香港的创意指数研究，在该研究中提出了由5C组成的创意指数：即创意成果、人力资本、文化资本、社会资本和结构／制度资本。2006年。上海创意产业研究中心公布了上海城市创意指数的计算方法。该创意指数确定了五项与创意效益相关的指标：产业规模指数、科技研发指数、文化环境指数、人力资源指数、社会环境指数，共涉及33个分指标。
上述各创意指数在层级上，在指标体系和指标权重上都存在一些差异。这些指数对中国城市创意产业的比较研究具有一定的参考价值，但显然存在着一定的局限性。3Ts创意指数宽容度指标中的同性恋指数、文化熔炉指数（外来移民数量）、波西米亚指数与种族融合指数，能在一定程度上反映美国宽容的创意环境，但对于中国社会并不具有指标的典型性。欧洲创意指数并未涉及创意产值等细分指标。但是对于中国创意产业而言，衡量城市创意产业发展仍然需要引入創意产业的增加值等客观指标。香港创意指数中的社会资本指数，大部分数据来源于由香港大学文化政策研究中心参考《世界价值调查》的资料，如果借用这一指数进行中国城市的创意产业竞争力评价，其调查成本太高，且面太大，也不太可行。而上海创意指数与其他指数相比，有些指标比较欠缺，如缺乏衡量整个城市开放和包容度的指标，而恰恰创意产业的发展需要提供一个多元化包容性的宽松社会环境。
二、中国城市创意指数的构建
上述各创意指数对中国城市创意产业竞争力的分析并不完全适用，鉴于此，本文构建了新的中国城市创意指数评价体系。
本文的研究主要包含两方面的内容：一是对影响创意产业发展的因子进行分析，选择评价指标，构建城市创意指数综合评价指标体系；二是运用综合评价方法对各城市创意产业发展水平进行评价，从而得出各城市创意指数排名。
（一）创意指数的构建
本文构建中国城市创意指数评价体系遵循三点原则：（1）可操作性，即能获得相关的权威数据进行不同城市间的横向比较。（2）全面性，能够全面展示各城市的创意产业发展现状及其发展潜力，即静态和动态相结合地分析。（3）简洁性，香港创意指数由20个二级指标、88个三级指标构成，指标体系过大，数据统计非常困难。为便于数据整理和分析，本文所构建的创意指数希望能够相对比较简洁。表1是本文构建的中国城市创意指数。
该构建将中国城市创意指数分成四个一级指标：产业规模、创意能力、创意环境和发展潜力。这四个一级指标之间具有比较强的逻辑关系。产业规模和发展潜力表示的是城市在创意产业发展过程中的现状和未来，对二者进行考量可更加动态、全面地反映出城市创意产业发展的状况。而创意能力和创意环境恰恰是影响现在城市创意产业规模和未来城市发展潜力的重要因素。
在产业规模指标中，重点考核的是城市创意产业规模值和城市创意产业规模占比。仅仅用产业规模值进行衡量并不全面，一些规模比较小的城市，可能创意产业产值也比较少，但是其创意产业产值占整个GDP的比重较大，其创意产业发展对于城市经济的影响度也较大。在这种情况下，其创意指数也应较高。
在创意能力指标中，主要考察的是人才能力和科技能力。创意产业的投入要素是智力资本，而智力资本的核心是人才和科技。城市创意产业人才的数目能在一定程度上反映出城市的创意能力。而且这种人才的集聚存在着“乘数效应”和“规模效应”，进一步提升城市的创意竞争力。创意研发也是创意产业的重要组成部分之一，科技研发水平体现了一个城市的创新能力。因此在本指数中也同时引入了科技创新的相应指标。
创意环境是影响城市创意产业发展和未来潜力的关键性因素。良好的文化环境和社会环境能够促使创意思想的萌动，从而提升社会的创意水平。创意环境指标分为文化环境和社会环境。文化环境重点考察该城市的文化氛围和创意组织相关情况。社会环境则重点考察整个社会的生活环境和政府机构的满意度。 最后是发展潜力指标。包括创意产业产值的增长所体现出的发展趋势、未来的创意后备人才所体现出来的人才潜力、人才流动和城市宽容创新意识所体现出的城市的开放度和宽容度。很显然这些因素是未来城市创意产业持续稳定快速增长的关键。
（二）评价方法的选择
本文选择主成分分析法（Principal components analysis，PCA）进行创意指数分析。主成分分析是一种应用广泛的多元统计分析方法，其考虑各指标间的相互关系，采用降维的方法，在众多变量指标中找出几个综合因子，使其尽可能地反映原来变量的信息，而且彼此之间并不相关，使得评价结果具有全面性、可比性和客观性。运用该法对中国城市创意指数进行评估，不仅能够剔除中国城市创意指数各指标之间的相关性，从而使得评价结果更具有信度，而且可以克服对各指标权重的主观赋值，使得创意指数结果的客观性增强。
为了保证数据的可获得性，本文选取了15个重点城市进行研究。相关的数据来源于2007年至2010年的《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国城市竞争力年鉴》、《中国创意产业发展报告》、各省市的统计年鉴以及各个城市相关年份的创意报告等。
依据主成分分析的计算步骤，运用SPSS19.0对中国城市创意指数进行分析和计算。
（1）数据标准化处理。由于中国城市创意指数的各项指标数据的量纲不同，因此，要对这些指标进行综合统一分析，就必须对这些数据进行无量纲化处理；
（2）求标准化指标的相关系数矩阵R及其特征值；
（3）通過计算贡献率和累计贡献率，确定主成分，并建立主成分方程。本文选取的累积方差贡献率以90％为分界；
（4）计算各主成分得分。各主成分对应的特征根的特征变量就是各主成分的得分因子。本文运用这一方面对各城市的主成分得分进行计算；
（5）计算综合指标评价函数并进行排名。综合评价指标函数，计算出各城市最终的创意指数。创意指数得分越高，则说明创意产业发展水平越高；得分越低，则说明创意产业发展水平越低。表2即为15个城市最终的创意指数及其排名。可以看出，北京、上海、深圳、广州和苏州分列前5位，且分值大于0，意味着这几个城市的创意产业发展水平高于15个城市的平均水平。
三、结论
本文在分析各创意指数的基础上，构建了适合于本国国情的城市创意指数评价体系。并运用主成分分析法对15个重点城市的创意指数进行了计算。既剔除了创意指数各指标之间的相关性，同时克服了对各指标权重的主观赋值，使得创意指数结果的客观性增强。通过对15个重点城市创意产业发展水平的研究，发现各城市创意产业的发展水平存在明显差距，呈现出雁阵型发展态势（见图1）。
15个重点城市的创意产业发展大致可以分为三个雁阵，北京、上海、深圳和广州为第一雁阵，这四个城市的创意指数明显远高于其他城市。苏州、杭州、南京紧随其后，构成第二雁阵。青岛、厦门、天津、武汉、大连、重庆、成都、长沙则构成第三雁阵。了解各城市的创意产业发展水平，对于各城市创意产业的发展定位和相关政策的制定都有着重要的意义。