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2025 , Vol. 45 >Issue 3: 460 - 476

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.20240171

文化地理

舒适性视角下文化创意企业迁移特征与影响机制——以广州市为例

  • 廖辉辉 , 1, 2, 3, 4 ,
  • 魏成 , 1, 2 ,
  • 罗鹏 3, 4 ,
  • 沈静 5
展开
  • 1. 华南理工大学 建筑学院，广州 510641
  • 2. 亚热带建筑与城市科学国家重点实验室，广州 510641
  • 3. 广州市城市规划勘测设计研究院，广州 510060
  • 4. 广东省城市感知与监测预警企业重点实验室，广州 510060
  • 5. 中山大学 地理科学与规划学院，广州 510006
魏成（1972—），男，安徽巢湖人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向为城市与区域发展战略、产业发展研究，（E-mail）。

廖辉辉（1993—），男，湖南衡阳人，博士研究生，工程师，主要研究方向为城市与区域发展战略、产业发展研究，（E-mail）；

收稿日期: 2024-03-24

  修回日期: 2024-07-20

  网络出版日期: 2025-03-14

基金资助

国家自然科学基金项目(42271181)

广东省重点领域研发计划项目(2020B0101130009)

广州市城市规划勘测设计研究院科技基金项目(RDI2230202097)

收起

Characteristics and Influence Mechanism of Cultural and Creative Enterprise Migration from the Amenity Perspective: A Case Study of Guangzhou

  • Huihui Liao , 1, 2, 3, 4 ,
  • Cheng Wei , 1, 2 ,
  • Peng Luo 3, 4 ,
  • Jing Shen 5
Expand
  • 1. School of Architecture, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China
  • 2. State Key Laboratory of Subtropical Building and Urban Science, Guangzhou 510641, China
  • 3. Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institute, Monitoring and Early Warning, Guangzhou 510060, China
  • 4. Guangdong Enterprise Key Laboratory for Urban Sensing, Monitoring and Early Warning, Guangzhou 510060, China
  • 5. School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China.

Received date: 2024-03-24

  Revised date: 2024-07-20

  Online published: 2025-03-14

Fold

摘要

科创时代背景下，文化创意企业的空间分布演变格局趋于多元化，传统区域要素难以较好地解释其迁移机理，而舒适性理论为解读其迁移特征与机制提供新视角。基于企业微观主体，运用UCINET社会网络分析和地理探测器，从舒适性视角探究广州市文化创意企业迁移特征与影响机制。研究表明：1）有别于早期的文化创意企业主要向中心区集聚的演变模式，也不同于制造业企业主要由中心区向外围转移的单向迁移路径，文化创意企业呈现更为复杂的迁移网络关系。具体表现为城市中心区既是企业的主要迁入地，也是主要迁出地，迁出与迁入模式均以中心区为核心，分别呈均衡扩散和等级衰减，且不同类型企业的舒适性偏好和迁移特征趋于多样化。2）舒适性因子对于不同阶段和类型企业迁移的影响力具有异质性，其中休闲与社交场所、交通设施等因素影响力较为显著，景观舒适性因子的影响力相对较低。无论在国外还是国内，舒适性因子的适用均存在地域性。3）舒适性对于企业迁移的决策影响主要通过作用于企业本身和从业者2类主体实现，其影响机制可总结为政策导向下中心区企业流动、设施配套需求下企业回流、政策与设施助推下企业外迁3方面。最后，提出文化创意空间营造、文化创意产业发展、舒适性环境塑造等策略建议。

关键词： 文化创意企业; 舒适性; 企业迁移; 影响机制; 广州

本文引用格式

廖辉辉 , 魏成 , 罗鹏 , 沈静 . 舒适性视角下文化创意企业迁移特征与影响机制——以广州市为例[J]. 热带地理, 2025 , 45(3) : 460 -476 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.20240171

Abstract

In the context of science and technological innovation, the spatial distribution and evolutionary patterns of cultural and creative enterprises tend to diversify, and their migration characteristics and mechanisms also change. Although traditional regional factors are difficult to explain the migration characteristics and mechanisms of cultural and creative enterprises effectively, amenity theory provides a new perspective for interpreting these characteristics. However, there is still relatively little research on amenities in China, and most of it focuses on national and regional scales, emphasizing conceptual interpretation, indicator construction, and evaluation. Few scholars have focused on the correlation between amenities and the spatial agglomeration of cultural and creative industries, and there have been few quantitative studies on the interaction between amenities and the relocation of cultural and creative enterprises. This study is based on the micro subjects of enterprises using UCINET social network analysis and geographic detectors to explore the migration characteristics and impact mechanisms of cultural and creative enterprises in Guangzhou from an amenity perspective. Research has shown the following: (1) Unlike the early evolution pattern of cultural and creative enterprises mainly gathering in the central area, and also different from the one-way migration path of manufacturing enterprises mainly transferring from the central area to the periphery, cultural and creative enterprises present more complex migration network relationships. The specific manifestation is that the urban center is not only the main place for enterprises to move in, but also the main place for them to move out. Both the migration and relocation modes dominate the central area, showing balanced diffusion and hierarchical decay, and the amenity preferences and migration characteristics of different types of enterprises tend to be diversified. (2) The influence of amenity factors on the migration of enterprises at different stages and types is heterogeneous, with factors such as leisure, social places, and transportation facilities having significant impacts. In contrast, the influence of landscape amenity factors is relatively low. The applicability of amenity factors varies regionally, domestically, and internationally. (3) The impact of amenities on the decision-making process of enterprise migration is mainly achieved through two types of entities: the enterprise and practitioners. The impact mechanism can be summarized into three aspects: the flow of enterprises in the central area under policy guidance, the return of enterprises under demand for supporting facilities, and the outward migration of enterprises under the assistance of policies and facilities. Specifically, the migration of large and medium-sized enterprises within the central area is often driven by their own development considerations. For enterprises that relocate from peripheral urban areas to central areas, the demand for amenity facilities from employees has gradually become a concern. Small- and medium-sized enterprises that relocate from the central to peripheral urban areas have higher autonomy and local mobility among their employees, and are more sensitive to environmental and policy amenities. Finally, based on the migration characteristics and impact mechanisms of cultural and creative enterprises, this study proposes strategic recommendations for creating cultural and creative spaces, developing cultural and creative industries, and shaping these amenities. The main contribution of this study to the existing literature is the exploration of the spatiotemporal migration characteristics of cultural and creative enterprises in Guangzhou from the perspective of new urban economic theory and summarization and improvement of existing research on the construction of amenity index systems. This study systematically reveals the impact mechanism of cultural and creative enterprise migration. Enriching and improving theoretical research on the interaction between amenities and creative enterprises can provide decision-making support for the high-quality development of Guangzhou's cultural and creative industries, as well as a reference for the spatial allocation and management of cultural and creative industries in other regions of the country.

Key words： cultural and creative enterprise; amenities; enterprise migration; influence mechanism; Guangzhou

随着1998年英国政府正式提出“创意产业”概念，以文化创意为基础的新经济发展模式开始出现，并逐步取代依靠土地、劳动力等要素的传统生产模式（武前波 等，2023），文化创意产业空间演化的特征与动力机制也由此成为研究热点。受限于创意产业集群理论构建尚未成熟，以及影响创意产业区位选择的因素往往难以空间量化，早期学者多以质性分析从创新驱动（王缉慈，2010）、城市空间（袁俊，2011）、政策环境（褚劲风，2009）、地方文化（周尚意 等，2008）等方面解释创意产业空间演化机理。研究普遍认为，创意产业空间分布的核心特征是集聚，并主要集中在城市中心区和CBD边缘地区（Hutton, 2006；黄江 等，2011）。然而，近年随着科创时代的到来，文化创意企业与人才体现出更强的自主性、环境敏感性和地方滑动性等特征（何金廖 等，2021），创意创新类活动由传统城市中心向外围外迁效应明显（赵佩佩 等，2021），其空间分布演变特征不再局限于“集聚在城市中心区”，而是趋于网络化、簇群化，呈现出核心—外围圈层结构（徐彦 等，2022），并且不同子产业的空间分布模式也存在异质性（廖辉辉 等，2023）。因此，通过探索新时代背景下企业迁移特征与机理，有助于完善与丰富文化创意产业空间演变机理研究。
在区域经济发展中，企业迁移是一种普遍存在、符合产业发展规律的经济现象，是产业梯度转移的重要表现形式（李博 等，2023）。美国的Hadley等（1949）率先开展了企业迁移研究，此后的国外学者分别从跨国迁移（He, 2003; Ramos et al., 2012）、国内迁移（Liao & Chan, 2012）等视角关注企业迁移。Pellenbarg（2002）通过总结已有相关理论，认为早期影响企业迁移的主导因素为运输和劳动力成本、集聚经济等，20世纪90年代后逐渐扩展至知识经济、设施配置、政策、自然环境、生活条件等方面。近年研究对象逐渐从第二产业延伸至第三产业（Munir et al., 2021）。国内相关研究起步较晚，多从分行业迁移（李俊峰 等，2018）、跨区域迁移（黎逸科 等，2009）、区域内迁移和企业郊区化（郭杰 等，2012）等视角展开，主要集中于企业迁移行为（许闻博 等，2023）、迁移特征（戴其文 等，2020）、迁移绩效（张筱娟 等，2019）和影响因素（林柄全 等，2023）等。研究表明，第二三产业的迁移特征差异明显，服务业企业迁移率显著高于制造业（潘峰华 等，2013），且迁移模式和路径相对制造业更为复杂（李俊峰 等，2018），其中以科技研发为主的新兴企业相较于传统企业，对合作高校、科技孵化器等创新要素有更强的偏好（庄玉梅 等，2022）。总体上，国内外对于企业迁移的研究已较为丰富，但多集中于制造业企业的迁移，关于文化创意企业迁移的研究仍较少。
对于当前文化创意企业的迁移特征与机理，强调自然资源、劳动力、技术等资源禀赋对产业区位选择影响较大的古典经济学理论（陈政 等，2018），往往不能很好地对其予以解释，而既有研究也表明创意产业的集聚动力不仅仅局限于传统的集聚效应（浩飞龙 等，2022）。在此背景下，国内外产生了解释创意创新型产业区位选择的新城市经济理论，如创意阶层理论（Florida, 2012）、创意场域理论（Scott, 2010）以及现代消费城市理论（Glaeser et al., 2001）等。其共同特征是关注于城市如何塑造舒适性的生活环境，吸引创意创新人才或产业集聚，推动城市经济社会快速发展（武前波 等，2019）。由此，舒适性（Amenity）开始成为解读城市创新或创意阶层区位选择的重要视角，并超越了传统农业、工业区位论的重要内涵（武前波 等，2023）。舒适性一直是国外地理学与城市经济学领域的重要概念，可追溯到20世纪中叶，地理学家Ullman（1954）注意到人居环境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。其后，随着福利地理学（Kumagai & Smith, 1979）、享乐住房价格（Jr & Rubinfeld, 1978）、生活质量指数（Ferrans & Powers, 1985）等概念的出现，舒适性理论在地价、移民以及区域发展等研究中被广泛应用（Graves, 1983; Lopez et al., 1994; Dahms & Mccomb, 1999）。尤其随着Florida的创意阶层理论的崛起，学界对舒适性有新的理解，认为舒适性应特指那些能吸引创意企业、资本、人才的环境和设施，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）。
近年来，国内学者逐渐开展舒适性及其与创意群体空间互动相关研究，并构建了符合中国实际的舒适性指标体系（温婷 等，2016；喻忠磊 等，2016；马凌 等，2018）。既有研究表明，舒适性对创意人才、空间和产业的集聚具有正向影响（何金廖 等，2019；武前波 等，2023），主要通过福利加成效应影响创新创意人才流动决策（邓智团 等，2023），而创意人才的增加和集聚也反过来推动城市舒适性程度的提升（段楠，2012）。此外，部分学者探讨了舒适性对房价、收入、产业结构等经济方面的影响（周京奎，2009；王宁，2014）。
总体上，科创时代的到来使得文化创意企业的迁移特征与机理发生变化，传统区域要素往往不能很好地对其进行解释，而舒适性理论能较好地揭示文化创意企业空间分布与演变规律。但当前国内关于舒适性的研究仍较少，且多集中于国家与区域尺度，侧重于概念解读、指标构建与评价等，少部分学者关注舒适性与文化创意产业空间集聚的关联性，鲜有舒适性与文化创意企业迁移区位互动的相关定量研究。鉴于此，本文以广州为例，从新城市经济理论视角出发，探究舒适性视角下文化创意企业时空迁移特征，总结完善既有关于舒适性指标体系构建的相关研究，并探讨归纳文化创意企业迁移的影响机制。以期丰富与完善舒适性与文化创意企业互动的理论研究，为广州文化创意产业高质量发展提供决策支持，也为全国其他地区文化创意产业的空间配置与管理提供参考。

1 数据与方法

1.1　研究区域

本研究区域为广州市市域行政范围，面积7 434.40 km²，2022年常住人口1 873.41万人。广州作为广东省省会以及中国重要的科技和创新型城市，近年来，政府对文化创意产业发展给予高度重视，陆续出台《广州市推动文化创意产业链高质量发展三年行动计划（2021—2023年）》（广州市文化广电旅游局，2021）《广州市关于推进数字文化创意产业高质量发展的实施意见》（广州市文化广电旅游局，2022）等一系列政策和行动计划，多措并举推动文化创意产业健康快速发展。在此背景下，广州文化创意及相关产业发展迅猛，2022年文化创意及相关产业实现增加值约1 800亿元，占GDP比例达6.2%，其中的游戏、动漫、直播等子产业，无论是行业营收还是企业数量，均居全国前列。广州文化创意产业的快速发展主要得益于3方面的优势：1）广州作为具有2 200多年历史的文化名城，拥有丰富的历史文化遗产（如祠堂、庙宇、历史文化街区等），这些文化遗产是舒适性的重要组成部分，在吸引文化创意人才方面具有重要作用（Scott, 2010）。2）广州位于中国经济发达的粤港澳大湾区，与香港、澳门、深圳等经济中心城市毗邻，具有良好的市场邻近性和庞大的用户需求。3）广州是中国重要的科教城市，在校大学生数量常年位居全国第一，为文化创意企业提供了大量人才资源，并与其他相关技术人才共同形成劳动力池效应，在一定程度上可以降低企业产品市场的需求冲击带来的风险，提高企业以及从业者的收益（Krugman, 1991），为文化创意产业的良性发展提供不可或缺的条件。而当前有关文化创意产业的研究主要集中在长三角和京津冀地区，忽视了广州这类文化创意城市新秀。因此，本文旨在通过广州的案例丰富现有的文化创意产业研究。为便于探究城市不同区位企业迁移特征，参考新经济地理学“核心—边缘”研究框架（Forslid & Ottaviano, 2003），将广州市辖区范围划分为中心区（荔湾区、越秀区、海珠区和天河区）、近郊区（白云区、黄埔区和番禺区）、远郊区（花都区、南沙区、从化区和增城区）（邓清华 等，2020）（图1）。
图1 研究范围及分区

注：该图基于广东省标准地图服务网站下载的审图号为粤S（2022）084号的标准地图制作，底图无修改。后图同。

Fig.1 Research scope and zoning

1.2　研究对象、数据来源与处理

1.2.1　研究对象

鉴于文化创意产业在中国各地区的统计方法尚未统一，参考2022年广州市文化广电旅游局印发的《广州市推动文化创意产业链高质量发展三年行动计划（2021—2023年）》（广州市文化广电旅游局，2021）对于文化创意产业及其子产业的概念界定，选取智慧旅游、动漫、电影、数字音乐、游戏、直播、VR/AR、文创设计八大子产业企业作为研究对象。

1.2.2　数据来源与适用性

传统的城市研究主要依赖统计年鉴和统计公报等官方数据。当前，开放的大数据成为城市规划、城市研究的重要数据基础。已有许多互联网平台在一定程度上公开数据，增加了数据的可获取性，丰富了研究对象和内容。本文所采用的数据来源分为4部分：1）文化创意企业原始数据，来自2000—2022年企查查网站平台登记状态为“在业”和“存续”的企业数据，其数据信息与国家工商总局同步更新，具有较好的权威性与适用性；2）文化创意产业行业数据，主要来自课题组与相关部门、行业协会、龙头企业调研访谈的一手数据，能较好地反映广州市文化创意产业发展历程概况；3）影响文化创意企业空间迁移的舒适性因子原始数据，主要来自2005、2012和2020年3个时期的百度地图POI数据，以及广州市各区历年财政决算报告，其中，百度地图POI数据具有开放性高、样本量大、涵盖信息细致等优点，可以较好地适用于城市研究（何金廖 等，2019）；4）影响因素测算过程涉及到的人口数量和舒适性因子的面积规模等数据，主要来自广州市各区历年《统计年鉴》、广州市2005—2020年遥感解译图像。

1.2.3　数据预处理与标准化

对于文化创意企业数据处理，先通过工商登记数据检索2000—2022年企查查网站平台（www.qcc.com）登记状态为“在业”和“存续”的企业，得到截止2022年共13 521家文化创意企业数据，对其成立以来的地址变更信息（变更前后地址、地址变更时间等）进行辨析，再通过Geocoding和百度地图API接口对企业名称和地址等信息进行解析，得到各企业经纬度坐标，经坐标纠偏后得到企业地理位置信息点资料，并剔除实际地理位置重复与市际迁移的样本数据，其中少数企业地址发生多次变更，为便于分析，不考虑中间迁移环节，最后得到869家市域迁移企业，其中跨区迁移共206家，占迁移企业数量的23.71%。
对于影响文化创意企业空间迁移的舒适性因子自变量数据，为更准确地解释各自变量对因变量的作用，需对数据进行标准化，消除数据间的尺度和量纲影响。数据处理过程为将各自变量数据转换为栅格数据，与迁移前后的企业进行空间连接计算差值，采用极差标准化法，对指标数据进行无量纲化处理，再通过SPSS对经过标准化处理后的指标数据进行主成分分析，实现指标与权重量化，剔除差值≤0的样本，并采取ArcGIS自然间断点分级法，将其重分类为5个等级，最后运用地理探测器计算分析。

1.3　研究方法

1.3.1　空间自相关

在对文化创意企业迁移自变量与因变量进行空间相关性分析时，通常需对因变量进行空间自相关分析，本文采用自相关分析模型莫兰指数（Moran's I）。“空间自相关”工具可用于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，若Moran's I指数值为正表示呈集聚趋势，反之表示呈离散趋势。

1.3.2　社会网络分析

UCINET社会网络分析的优势是可以对经济体的各种关系进行精确的量化分析，但也可能会过度简化复杂的网络关系和互动过程，将复杂的社会现象简化为节点和连接，忽略了其中的复杂性和多样性。而本文主要将其用于计算文化创意企业的点出度与点入度，并分析各区域企业迁入与迁出的空间联系。点出（入）度指各区域企业迁出（入）数，根据出度、入度数据可生成企业迁移网络。点出（入）度的计算原理与公式详见文献（刘军，2009）。

1.3.3　地理探测器

地理探测器具有两大优势：既可以分别探测定性与定量数据，也可以探测多因子交互作用于因变量。地理探测器用于计算各影响因子对探测对象空间分异的影响力，本文主要将其用于文化创意企业迁移影响力的影响因素测度，以街道（乡镇）尺度的舒适性因子x作为自变量，以迁入地的迁入企业密度值作为因变量，即探测要素y，用q值度量影响因子的影响力强弱。点出（入）度的计算原理与公式详见文献（王劲峰 等，2017）。

1.3.4　多元线性回归

为验证舒适性指标体系数据选取是否合理有效、模型构建是否良好，选取迁入地的文化创意企业迁入数量y作为因变量 γ，以舒适性指标x作为自变量 β，获得回归方程，利用SPSS将两者进行多元线性回归分析（谢宇，2013）。公式为：
γ = β 0 + β 1 α 1 + β 2 α 2 + … + β n α n + ε
式中： γ表示因变量； β为自变量； β 0为常量； α为特征值； ε为随机误差；n为自变量数量。

2 舒适性视角下广州市文化创意企业空间分布与迁移特征

2.1　企业空间分布特征

根据2022年广州市文化创意企业的空间自相关分析（莫兰指数），P值为0.000，Z值为18.629，随机产生该聚类模式的可能性＜1%，同时，莫兰指数为0.320，空间正相关趋势较为明显，表明企业的空间集聚程度较高。
为进一步揭示广州市文化创意企业的集聚特征，通过对2022年广州市文化创意产业各类型企业的核密度分析可知，企业总体呈现集群式趋城市中心区的特性（图2），其中，依托科研转化、市场接入和传统文化的文创设计、游戏、智慧旅游、电影等企业沿珠江主航道两岸大量集聚，VR/AR、直播等企业作为文化创意产业传播的平台工具，也在城市中心区产生较为良好的产业链内部关联效应；近郊区呈现围绕番禺区南村万博、黄埔区广州科学城等园区“多中心”小规模集聚特征；而远郊区的从化区、增城区和南沙区等区域相关文化创意企业较少分布。这与文化创意企业对舒适性要素需求较高有一定关系，但究竟何种舒适性因子发挥更大作用，则需借助地理探测器进一步分析。
图2 2022年广州市文化创意企业核密度分布

Fig.2 Nuclear density distribution of cultural and creative enterprises in Guangzhou in 2022

2.2　企业迁移总体特征

根据企查查网站平台数据，2000年前发生迁移的广州市文化创意企业仅有22家，因样本较少，故对2000年以前的时段不作分析。总体上，2000—2008年企业迁移速度较慢，至2009年开始加速，并在2017年迁移企业数量达到顶峰，而后开始回落，在疫情期间保持相对平稳（图3）。结合迁移企业数量变化、城市发展、政策颁布等因素，将企业时空迁移分为3个阶段（图4）。
图3 2000—2022年广州市文化创意企业迁移数量变化情况

Fig.3 Changes in the number of cultural and creative enterprises migrating in Guangzhou during 2000-2022

图4 2000—2022年广州市文化创意企业时空迁移变化情况

Fig.4 The spatiotemporal migration of cultural and creative enterprises in Guangzhou during 2000-2022

2.2.1　中心区内部迁移期（2000―2008年）

2000—2008年为文化创意多个子产业的起步期，亦是众多知名企业的初创期，如网易游戏、咏声动漫、酷狗音乐等均在该时期成立。该时期企业成立数量较少，因而企业迁移数量也较少，发生迁移的企业共73家，占迁移企业总数的8.29%，其中跨区迁移共29家，数量总体随着时间变化平缓波动。受城市中心区良好的交通便捷性、公共服务设施供给以及科研转化便利性等因素影响，早期的初创企业迁入与迁出地主要局限于城市中心区与近郊区，且多在中心区的天河区、越秀区、海珠区和荔湾区之间流动，其中天河区与越秀区之间的流动性较大，黄埔区和番禺区等近郊区的企业也主要向中心区迁移，总体呈现以番禺区、黄埔区为起点，向天河区、越秀区集中的“L”型结构特征。

2.2.2　外围向中心区迁移期（2009—2016年）

2009—2016年，企业迁移数量大幅增加，达339家，占迁移企业总数的39.01%，其中跨区迁移共80家。随着广州“南拓、东进”城市战略实施成效的不断凸显，外围城区配套设施逐渐成熟，企业活动频繁，迁移空间范围明显扩大，除了中心区内部间、中心区与近郊区之间的企业流动性不断增强外，远郊区的增城区、从化区和花都区也开始诞生大量文化创意企业，并逐渐发生迁移，且主要流向中心区。而随着2012年首届番禺动漫游戏产业博览会的举办，加之2013年万博商务区被正式列入广州市重点项目并在建设发展上逐渐取得良好成效，番禺区的南村万博地区成为该时期除中心区之外企业迁移活动最为活跃的地区。该时期企业迁移网络特征逐渐呈现以天河区、越秀区和海珠区为三角核心，以花都区、南沙区和黄埔区为端点的“T”型结构。

2.2.3　集聚与扩散并存迁移期（2017—2022年）

2017—2022年，迁移企业共435家，占迁移企业总数的50.06%，其中跨区迁移共92家。2018年12月，广州制定了重要的文化产业纲领性文件《广州市关于加快文化产业创新发展的实施意见》，以及有关电影、动漫游戏、文化创意园区等一系列配套政策。在此背景下，诸多囿于交通拥挤、配套设施不足、环境品质不佳等问题，经过孵化阶段到达加速阶段并且希望自持物业的企业搬离中心区，迁向政策更优惠、环境更优美、设施更便捷的琶洲、万博商务区、大学城和南沙科学城等区域。此外，对交通集散邻近性具有较强需求的直播带货企业，也向靠近白云机场与火车站的花都区与白云区呈现显著迁移趋势。因此，该时期企业继续在向中心区迁移集聚的同时，开始大规模向东部的黄埔区和增城区、南部的番禺区和南沙区迁移，企业迁入地空间范围相比上一阶段继续扩大，且边缘集聚效应开始显著，迁移网络特征呈现以天河区为核心，以花都区、荔湾区、南沙区和增城区为端点的“十”型结构。
总体上，文化创意企业迁出地以天河区为核心，向近郊区和远郊区相对均衡扩散。除从化区表现出一定的“排他性”以外，其他各区均有企业迁入，迁入地亦以天河区为核心，向近郊区和远郊区等级衰减（图4-d，图5）。中心区的天河、越秀、荔湾和海珠等区域企业出度与入度值分别为56.04%和73.43%，净迁入为36，表明尽管企业迁入数量多于迁出，但中心区既是企业的主要迁入地，也是主要迁出地，且多在中心区之间流动（表1）；近郊区与远郊区的迁入迁出比分别为1.53、2.2，虽迁出大量企业，但仍有部分企业迁入。这有别于早期的文化创意企业主要向中心区集聚的演变模式，也与制造业企业主要由中心区向近郊区和远郊区的单向迁移路径有较大差异（张筱娟 等，2019），总体呈现更为复杂的迁移网络关系。
图5 文化创意企业出度与入度分析

Fig.5 Analysis of the out-degree and in-degree of cultural and creative enterprises

表1 各区域文化创意企业迁移总体情况

Table 1 Overall migration of cultural and creative enterprises in various regions

区域

迁出

数量/家

 出度/%

迁入

数量/家

 入度/% 净迁入数量/家

迁出

迁入比

中

心

区

 越秀区 23 11.11 40 19.32 17 0.58
荔湾区 8 3.86 14 6.76 6 0.57
天河区 61 29.47 63 30.43 2 0.97
海珠区 24 11.59 35 16.91 11 0.69
合计 116 56.04 152 73.43 36 0.76

近

郊

区

 白云区 19 9.18 11 5.31 -8 1.73
黄埔区 14 6.76 11 5.31 -3 1.27
番禺区 36 17.39 23 11.11 -13 1.57
合计 69 33.33 45 21.74 -24 1.53

远

郊

区

 花都区 4 1.93 3 1.45 -1 1.33
增城区 6 2.90 3 1.45 -3 2.00
南沙区 10 4.83 4 1.93 -6 2.50
从化区 2 0.97 0 0.00 -2 —
合计 22 10.63 10 4.83 -12 2.20

2.3　各类型企业空间迁移特征

文化创意产业8类子产业均以数字化产品生产为核心，但其内部仍具有一定差异性，从企业特性上可将其分为互联网科技型、内容创作型、平台应用型3种类型，而不同类型企业的特性差异也导致其在空间迁移特点上存在一定的异质性。通过对各类子产业企业的迁移特点与规律进行归纳可得，3种企业类型分别形成多中心集聚、集聚与扩散并存、随机扩散为主的3类空间迁移特征（表2、图6）。其中，由于发生迁移的VR/AR企业仅有7家，未形成一定的迁移规律，因此不对其进行分析归类。
表2 各类型企业迁移情况

Table 2 Migration of various types of enterprises

企业类型 企业类别

总企业

数量/家

发生迁移

企业数量/家

迁移发生

率/%

迁移企业当中小型、

微型企业占比/%

平均迁移

距离/m

 空间迁移特征
互联网科技型 动漫企业 2 458 181 7.36 95.58 7 439.02 多中心集聚
游戏企业 2 287 142 6.21 90.85 5 808.47
内容创作型 电影企业 2 414 148 6.13 93.92 8 136.20 集聚与扩散并存
文创设计企业 5 001 232 4.64 99.57 8 326.49
平台应用型 智慧旅游企业 972 63 6.48 76.19 7 693.95 随机扩散
数字音乐企业 1 129 43 3.81 90.70 7 479.47
直播企业 806 53 6.58 79.25 4 741.48
— VR/AR企业 98 7 7.14 71.43 1 353.76 —
— 文化创意企业 15 165 869 5.73 92.75 7 345.69 —
图6 各类型企业空间迁移路径

Fig.6 Spatial migration paths for various types of enterprises

2.3.1　互联网科技型：动漫、游戏——多中心集聚

动漫与游戏企业均属于互联网科技型企业，两者概念边界相对模糊，且具有较强的耦合性与关联性（黄柏青，2012），因而两者企业空间迁移特点和路径具有一定相似性。该类企业平均迁移距离为6 730.08 m，小于文化创意企业平均迁移距离（7 345.69 m），表明该类企业迁移跨度相对较小、迁移距离较短。该类企业主要由越秀区、海珠区西侧以及外围城区向天河区科韵路、金融城、天河智慧城，海珠区琶洲，以及番禺南村万博等区域迁移，在中心区与近郊区形成多中心集聚，呈现以产业园区为载体的园区化集聚特征。

2.3.2　内容创作型：电影、文创设计——集聚与扩散并存

该类企业属于文艺内容创作型企业，以工作室模式为主，在发生迁移的企业中，小型和微型企业占比97.37% 1，因而相对于大中型文化创意企业，在空间流动上具有更高的自由度（武前波 等，2023）。随着企业处于不同发展阶段，该类企业对于城市舒适性的需求类型有所不同，更容易受到外部环境的影响而发生迁移，加之邻近市场的需要，因此呈现由近郊区向中心区集聚的同时由中心区向近郊区与近郊区扩散的态势。此外，该类企业在中心区的出度值和入度值分别为41.79%和42.94%，出入度值差距较小，表明企业迁移集聚与扩散并存。

2.3.3　平台应用型：智慧旅游、数字音乐、直播——随机扩散

该类型企业主要通过整合各类信息流、数据流，集成于面向用户的软件APP平台，其本身大多不进行内容创作，如面向游客的驴迹科技、面向听众的酷狗音乐以及面向观众的虎牙直播。这种与外界深度绑定的特征导致该类企业迁移选址除受到办公环境、服务配套等因素影响以外，受市场资源、产业链相关企业的影响也较大。因此，在多因素影响下该类企业迁移路径较为分散，相比其他子产业，产业集群化程度不高，也没有相对明确的迁移区位偏好，而是主要在中心区内部随机流动，部分企业在近郊区的番禺南村万博、白云物流批发商贸城等区域也发生了小规模的迁移。

3 舒适性视角下企业迁移影响因素与影响机制

3.1　指标选取与数据处理

既有研究证实舒适性具有地域性（温婷 等，2016；马凌 等，2018；何金廖 等，2019），因此本文主要在国外对于舒适性理论研究的基础上，参考国内关于舒适性指标体系构建的既有研究，其多集中在国家和区域尺度（温婷 等，2016；喻忠磊 等，2016；马凌 等，2018；何金廖 等，2021）。这些指标体系包含内容较为全面，但本文认为对于创意企业迁移机制研究，不应采用面面俱到的指标体系，而应结合创意群体的特征与偏好合理筛选指标，同时还应认识到宏观区域与微观城市尺度的差异。结合上文实证分析，认为文化遗产、风景区、公园、广场所构成的自然和人工景观，夜生活场所、影剧院、咖啡茶馆、餐饮、购物中心等消费舒适物，公交站、地铁站、停车场等交通设施，高校、研究机构等科研机构，以及体现政策舒适性的文化创意园区和文体事业财政拨款等要素，对文化创意企业迁移影响较大。因此，结合数据的代表性与可获得性，本文对舒适性指标的构建，主要选取景观舒适性、社交与休闲舒适性、交通舒适性、科研转化舒适性以及政策舒适性5类一级指标，并由15个二级指标构成。由于大部分舒适性因子具有一定排他性，在指标测算时统筹考虑其地均与人均指标（表3）。
表3 文化创意企业迁移影响因素变量指标体系

Table 3 Index system of variables influencing the migration of cultural and creative enterprises

变量 一级指标 二级指标 指标描述
因变量 企业密度 迁入企业密度y 迁入地的迁入企业密度/（个·km-²）
自变量 景观舒适性 风景名胜 x 1 文化遗产、风景区的密度差值/（个·km-²）
文化遗产、风景区人均面积差值/（km²）
广场 x 2 广场的密度差值/（个·km-²）
广场人均面积差值/km²
公园 x 3 公园的密度差值/（个·km-²）
公园人均面积差值/km²
休闲与社交舒适性 夜生活场所 x 4 KTV、酒吧、夜总会、音乐吧的密度差值/（个·km-²）
KTV、酒吧、夜总会、音乐吧人均数量差值/个
咖啡厅、茶馆 x 5 咖啡厅和茶馆的密度差值/（个·km-²）
咖啡厅和茶馆人均数量差值/个
餐饮场所 x 6 饭店和快餐店的密度差值/（个·km-²）
饭店和快餐店人均数量差值/个
购物中心 x 7 商场和超市的密度差值/（个·km-²）
商场和超市人均数量差值/个
交通舒适性 公交站 x 8 公交站点的密度差值/（个·km-²）
公交站点人均数量/个
地铁站 x 9 地铁站点的密度差值/（个·km-²）
地铁站点人均数量差值/个
停车场 x 10 停车场的密度差值/（个·km-²）
停车场人均数量差值/个
科研转化舒适性 高校 x 11 大学的密度差值/（个·km-²）
大学人均面积差值/km²
文化展览机构 x 12 博物馆、美术馆、展览馆的密度差值/（个·km-²）
博物馆、美术馆、展览馆人均面积差值/km²
研究机构 x 13 研究机构的密度差值/（个·km-²）
研究机构人均面积差值/km²
政策舒适性 文化创意产业园区 x 14 文化创意产业园区的密度差值/（个·km-²）
文化创意产业园区人均面积差值/km²
财政拨款 x 15 地均文化体育事业财政拨款差值/（万元·km-²）
人均文化体育事业财政拨款差值/万元

注：“差值”表示“迁入地指标的数值减去迁出地指标的数值”。

以街道（乡镇）为研究单元分别计算自变量和因变量指标，既有研究表明文化创意企业选址受舒适性影响较大（何金廖 等，2019；武前波 等，2023），而企业迁移可视为企业的区位再选择，其迁移行为在一定程度上也受区域舒适性影响。因此，将文化创意企业迁入地的迁入企业密度作为因变量——探测要素y，即2000—2008、2009—2016、2017—2022年迁入企业密度值分别为y 1 、y 2 、y 3；互联网科技型、内容创作型、平台应用型企业密度值分别为ya、yb、yc。在计算自变量时，由于企业迁移不同于企业初次选址，其迁入地与迁出地均产生一定的拉力与推力，通过“迁入地数值减去迁出地数值”反映两地之间在地域特性方面的差异较为合理（林柄全 等，2023）。因此，本文将迁出地与迁入地舒适性因子地均与人均各自的数值差值加权后作为自变量x，分别选取2005、2012、2020年的舒适性因子作为y 1、y 2、y 3的探测自变量，选取2022年的舒适性因子作为ya、yb、yc 的探测自变量，最后运用地理探测器计算分析。

3.2　相关性与显著性检验

为验证舒适性因子对文化创意企业迁移影响的相关性与显著性，以及检验指标数据选取是否合理有效、模型构建是否良好，本文在影响因素测算前，利用多元回归模型，分别选取y 1、y 2、y 3和ya、yb、yc 作为因变量，x作为自变量，对舒适性指标体系进行检验。SPSS多元线性回归模型分析结果（表4）显示，舒适性因子在揭示广州市文化创意企业空间迁移时具有较强的解释力，除部分影响因子缺少特定时期详实数据外，各阶段与各类型企业的回归方程均通过显著性检验（P值＜0.05），且VIF值均＜5，表明模型构建良好，不存在共线性问题，说明以舒适性因子解释广州市文化创意企业迁移特征与机制是成立的。
表4 影响因子空间回归分析检验结果

Table 4 Results of regression analysis of influencing factors

舒适性因子 y 1 y 2 y 3 ya yb yc
显著性（P） VIF P VIF P VIF P VIF P VIF P VIF
常量 0.011 — 0.018 — 0.002 — 0.006 — 0.012 — 0.004 —
风景名胜 x 1 0.006 3.648 0.003 1.732 0.004 1.471 0.002 1.054 0.001 0.689 0.011 0.984
广场 x 2 — — 0.007 1.413 0.009 2.782 0.011 1.215 0.002 1.505 0.001 1.076
公园 x 3 0.003 1.456 0.002 1.331 0.001 1.479 0.005 1.197 0.004 0.534 0.001 0.810
夜生活场所 x 4 0.015 2.081 0.001 3.089 0.009 3.528 0.012 2.114 0.011 3.594 0.003 3.548
咖啡厅、茶馆 x 5 0.001 4.937 0.026 2.661 0.002 3.553 0.008 2.910 0.016 4.213 0.011 4.529
餐饮场所 x 6 0.018 3.481 0.005 3.398 0.006 3.419 0.012 2.815 0.015 3.874 0.007 3.030
购物中心 x 7 0.002 4.084 0.001 2.579 0.001 1.521 0.003 1.659 0.021 2.238 0.009 2.056
公交站 x 8 — — — — 0.009 2.163 0.003 2.499 0.031 3.432 0.010 2.501
地铁站 x 9 — — 0.009 1.929 0.005 2.888 0.012 1.945 0.008 2.280 0.002 3.518
停车场 x 10 0.035 3.523 0.012 1.412 0.001 3.201 0.003 2.864 0.002 3.974 0.013 3.316
高校 x 11 0.007 1.783 0.011 2.180 0.009 4.494 0.002 0.593 0.016 0.900 0.011 1.033
文化展览场所 x 12 0.002 3.316 0.002 1.971 0.006 2.245 0.008 1.979 0.012 1.768 0.016 2.840
科研机构 x 13 0.008 1.736 0.001 3.641 0.008 2.813 0.001 2.132 0.001 3.542 0.028 2.886
文化创意园区 x 14 0.009 2.235 0.006 1.221 0.002 3.215 0.001 2.029 0.002 2.403 0.032 1.253
财政拨款 x 15 0.022 1.607 0.001 1.236 0.004 1.957 0.002 1.568 0.011 2.818 0.014 2.174

注： P值越小，实验结果越显著。

3.3　影响因素测算结果

根据地理探测器测算结果，各类舒适性因子对各时期和各类型企业的影响力分别存在差异，其中，交通舒适性、休闲与社交舒适性因子影响力较高，景观舒适性、科研转化舒适性、政策舒适性因子影响力较低（表5）。限于数据的可获得性，部分舒适性因子由于缺少特定时期详实数据，其q值以“—”代替。
表5 文化创意企业迁移影响因子解释力

Table 5 Explanatory power of factors influencing the migration of cultural and creative enterprises

影响因子 各阶段企业影响力q值 各类型企业响力q值
y 1 y 2 y 3 2000—2022年平均 ya yb yc
景观舒适性 0.279 0 0.053 2 0.070 3 0.134 2 0.079 8 0.103 8 0.183 8
风景名胜 x 1 0.334 4 0.079 8 0.078 1 0.164 1 0.099 5 0.065 9 0.076 1
广场 x 2 — 0.069 9 0.103 0 0.086 4 0.084 2 0.217 6 0.388 3
公园 x 3 0.223 7 0.009 9 0.029 6 0.087 7 0.055 6 0.028 0 0.087 0
休闲与社交舒适性 0.372 5 0.217 8 0.182 3 0.257 5 0.222 7 0.232 2 0.302 2
夜生活场所 x 4 0.321 4 0.238 8 0.147 9 0.236 0 0.226 8 0.242 6 0.408 7
咖啡厅、茶馆 x 5 0.463 2 0.266 9 0.257 4 0.329 1 0.299 4 0.346 1 0.451 3
餐饮场所 x 6 0.402 6 0.253 5 0.246 8 0.301 0 0.230 1 0.196 4 0.164 1
购物中心 x 7 0.302 6 0.112 1 0.077 1 0.164 0 0.134 6 0.143 5 0.184 9
交通舒适性 0.387 7 0.382 0 0.219 0 0.329 6 0.231 7 0.313 5 0.290 9
公交站 x 8 — — 0.116 9 0.116 9 0.161 6 0.293 7 0.192 2
地铁站 x 9 — 0.370 9 0.115 2 0.243 0 0.171 9 0.148 1 0.266 7
停车场 x 10 0.387 7 0.393 2 0.424 9 0.401 9 0.361 5 0.498 6 0.413 7
科研转化舒适性 0.249 4 0.166 0 0.145 2 0.186 9 0.153 5 0.234 4 0.289 8
高校 x 11 0.217 6 0.191 6 0.087 7 0.165 6 0.056 9 0.116 1 0.156 2
文化展览场所 x 12 0.402 8 0.065 5 0.082 1 0.183 5 0.143 7 0.162 1 0.341 3
科研机构 x 13 0.127 7 0.241 0 0.265 6 0.211 5 0.259 8 0.425 0 0.372 1
政策舒适性 0.206 1 0.161 0 0.238 1 0.201 7 0.144 6 0.126 7 0.146 7
文化创意园区 x 14 0.132 1 0.283 6 0.401 2 0.272 3 0.238 2 0.132 2 0.183 5
财政拨款 x 15 0.280 0 0.038 5 0.075 1 0.131 2 0.051 1 0.121 2 0.109 9
平均 — — — — 0.166 4 0.202 1 0.242 7

注：各数值反映因子影响力水平，所有指标均达到显著水平。

3.3.1　各阶段影响因素测算结果分析

1）交通舒适性因子的影响力最大，并随着时间推移，呈逐渐减小趋势，说明以线上虚拟行业为主的文化创意企业，其研发、运营和发行等生产环节相较于传统行业对交通的依赖性正逐步减弱，但停车场的影响力相对公交站、地铁站始终较高，表明文化创意企业在迁移区位选择上更加灵活，从业者出行更多通过私人交通而非公共交通（何金廖 等，2019）。
2）社交与休闲舒适性因子具有较强相关性，其中咖啡茶馆、餐饮场所的影响力相对较高，而夜生活场所、购物中心的影响力偏低。这既不完全吻合国内部分学者认为的创意从业者的社交休闲活动主要发生在餐饮和购物场所的判断（何金廖 等，2019），也不完全符合西方学者认为夜生活场所、咖啡厅等场所对创意人群具有较强吸引的结论（Florida, 2012）。这是由于广州作为一线城市和改革开发前沿阵地，具有自身独特的中西交融的社交和饮食文化。这验证了舒适性具有地域性。
3）科研转化舒适性因子的影响力近年来逐渐走低，主要体现在高校的影响力变化上，这是由于广州的高校多呈组团式布局，主要集聚于五山、石牌、新港、大学城等区域，而广州的文化创意企业多为新兴互联网企业，其迁入地多为天河区南部、海珠区琶洲以及番禺区万博商务区等区域，两者虽在空间分布上具有地理邻近性，遵循科研转化舒适性的影响规律，但在街道尺度上却形成一定错配。此外，科研机构的影响力呈逐年上升趋势，这主要是由于企业对研发的重视和投入不断提高，甚至成立或者组建相关研究机构，如多益网络设立多益技术研究院，珠江电影集团与中国国际文化艺术中心等机构组建广东南方电影工程技术研究院等。
4）政策舒适性因子的影响力虽相对平稳，但文化创意产业园区和财政拨款的影响力变化则相反。早期初创企业受限于启动资金与企业规模，选址受财政扶持影响较大，而随着企业的发展壮大，财政扶持不再是企业迁移决策的主要影响因素。近年来广州陆续出台了一系列支持文化创意产业发展的相关政策和行动计划，引导产业集群的形成与高质量发展，积极培育各类文化创意产业园区，鼓励企业入园进区，并取得良好的成效，使得文化创意产业园区的影响力逐渐增强。
5）景观舒适性因子的影响力相对较低，且波动性较大，由于广州的文化创意企业多起步于2000—2008年，早期的文创工作室多结合或者邻近历史街区、文物古迹等文化遗产进行文艺创作，而随着企业的发展壮大，对办公空间的需求有所提升，多迁往写字楼或者创意园区，致使风景名胜因子的影响力逐渐降低。

3.3.2　各类型企业影响因素测算结果分析

1）互联网科技型企业q值探测结果平均水平较低，表明该类企业受舒适性影响较小，但文化创意产业园区的影响力显著高于其他类型企业，这是由于该类型企业体量相对较大且多呈园区化集聚分布，影响其迁移选址的外界因素主要集中在园区环境、租金等方面（廖辉辉 等，2023）。同时咖啡厅、茶馆、停车场等因子的影响力也相对较高，在一定程度上验证了Florida（2012）的创意阶层理论。
2）内容创作型企业q值探测结果分布具有较大差异性，该类企业受舒适性的影响适中，其中交通舒适性除了前文所验证的停车场因子影响力较大以外，公交站的影响力也较为显著，这与该类型企业“集聚与扩散”的迁移特征有关，即部分初创企业倾向于依托城市中心区良好的公共交通供给而在中心区内迁移选址，而部分成熟期企业则迁至近郊区和近郊区，从而提高了员工对私人交通的依赖度。此外，科研转化舒适性影响力虽然不高，但科研机构的影响力却在3类企业中排名第一，表明靠产品取胜的内容创作型企业与科研机构的绑定程度更高。
3）平台应用型企业q值探测结果总体相对均衡且平均水平较高，表明该类企业受舒适性的影响较大，其中休闲与社交舒适性影响力最高，表明该类型企业受消费设施供给影响相对较大。景观舒适性影响力虽然不高，但广场的影响力在3类企业中排名第一，这可能与直播企业的户外直播场地需求有关。此外，文化展览场所、科研机构等对该类型企业的迁移选址也有较大影响。

3.4　企业迁移影响机制

综上可知，舒适性因子对于不同发展阶段和类型企业迁移的影响力和影响机理有所不同，而处于不同阶段、具有不同特性的企业其迁移路径也存在一定差异性，主要分为中心区内部流动、从外向内迁移、从内向外迁移3种类型。因此，从舒适性视角看，企业迁移的影响机制主要概括为政策导向下中心区企业流动、设施配套需求下企业回流、政策与设施助推下企业外迁3方面（图7）。
图7 舒适性视角下广州市文化创意企业迁移影响机制

Fig.7 The influence mechanism of cultural and creative enterprise migration from the amenity perspective

1）政策导向下中心区企业流动。景观、休闲社交、交通、科研等配套设施在城市中心区的空间分布差异性不显著，因此在舒适性视角下，促使企业在中心区内部流动的主要原因是政策支持，且迁移企业多为发展成熟的大中型企业。如三七互娱从天河区的百合路迁至同区的广州国际金融城，再到如今在海珠区的琶洲试验区建设总部大厦，除了企业规模扩张、企业形象展示需求外，海珠区政府的土地出让金优惠及其出台的一系列支持游戏产业发展的政策也是吸引企业入驻的重要因素 2。而对于网易公司，选择从珠江新城CBD迁移至天河智慧城的一个重要原因是政府可以满足其在天河智慧城自持物业的需求 3。
2）设施配套需求下企业回流。早期的初创企业囿于启动资金与企业规模，对中心区高昂的地租较为敏感，因此多选址于外围城区。随着企业的发展壮大和市场竞争日渐激烈，一方面，企业在负担得起中心区地租的前提下，对中心区较好的科研转化舒适性的需求日渐迫切。另一方面，逐渐成熟的企业也有足够的实力满足员工对于休闲与社交舒适性、公共交通舒适性等方面的需求。因此，在完善的休闲社交、科研、交通等配套设施的吸引下，经过孵化阶段到达加速阶段的中型企业多选择从外围城区往中心区迁移。
3）政策与设施助推下企业外迁。企业从中心区向外围迁移的舒适性影响因素较多，与制造业企业不同的是，文化创意外迁企业多为中小型企业，其往往围绕中心区的母公司成立，对于政策扶持较为依赖。而政府多选择在外围城区打造需占地较大的文化创意园区，并给予产业扶持政策，引导此类企业入驻，从而助推产业集群的形成。同时，尽管外围城区的公共交通便捷性不如中心区，但根据本文测度结果，文化创意从业者对于私人交通较为青睐，尤其是出行自由度更高的中小型企业或工作室从业者。因此，外围城区部分区域数量众多的停车场可以较好地满足该类群体的出行喜好。此外，外围城区良好的景观舒适性也是企业外迁的一个重要原因。

4 结论与建议

4.1　结论

本文从舒适性理论出发，通过社会网络分析、地理探测器等方法，深入探讨了广州市文化创意企业的迁移特征与影响机制，研究表明舒适性理论可较好地解释文化创意企业市域迁移机制，主要结论为：
1）在市域尺度，舒适性总体水平较高的城市中心区是文化创意企业的主要迁入地，但由于近郊区与远郊区在政策、景观、交通舒适性等方面的吸引力，中心区也成为企业的主要迁出地。企业迁出与迁入模式均以中心区为核心，分别呈均衡扩散和等级衰减。这表明，有别于早期的文化创意企业主要向中心区集聚的空间分布演变模式，也不同于制造业企业主要由中心区向外围转移的单向迁移路径，当前文化创意企业空间演变逐渐呈现更为复杂的迁移网络关系。此外，不同类型文化创意企业的舒适性偏好和迁移特征也趋于多样化。
2）舒适性因子对于不同阶段和类型企业迁移的影响力具有异质性，其中，休闲与社交场所、交通设施等因素影响力较为显著，这在一定程度上验证了创意阶层、场景及消费城市理论。而文化遗产、风景区等景观舒适性因子的影响力相对较低，这是由于国外多将历史文化遗迹等景观舒适性因子作为公共空间为创意人才提供交流空间、激发创作灵感，而国内的历史文物遗迹大多实行静态保护。由此可见，东西方不同文化背景会导致舒适性对文化创意群体的影响要素和影响力存在差异，其应用具有一定地域性。
3）舒适性对于文化创意企业的影响机制主要可总结为政策导向下中心区企业流动、设施配套需求下企业回流、政策与设施助推下企业外迁3方面。具体而言，舒适性对于企业迁移的决策影响，主要通过作用于企业本身和从业者2类主体实现。在中心区内部迁移的大中型企业，其迁移出发点多出于企业自身的发展考量。而对于从外围城区迁至中心区的企业而言，员工对舒适性设施的需求也逐渐成为企业关心的问题。从中心区迁至外围城区的中小企业，其从业者具有更高的自主性和地方滑动性，对环境与政策舒适性均较为敏感。
本文主要是在微观城市尺度下对舒适性的各类硬件指标展开探讨，还缺少对社会文化氛围、文化创意从业者（劳动力）等舒适性要素的测度，同时对于宏观区域尺度的研究也有所欠缺，这将是未来进一步探索的方向。

4.2　相关建议

1）因地制宜，高标准推进文化创意空间营造。对于文化创意企业空间载体的营造，在选址和规划建设时要因地制宜、实事求是，从舒适性理论视角出发，充分考虑文化创意从业者和消费者的实际需求，并根据文化创意园区、文化创意街区、特色小镇、众创空间等各类文化创意空间的特征，高标准推进空间和功能的合理配置。与此同时，政府也要管控好休闲与社交舒适性要素的配置，尽量避免由于过度商业化开发导致地价、成本上升，进而对创意群体产生排斥效应。
2）因企施策，助推文化创意产业高质量发展。本研究发现，政策舒适性因子对于初创企业区位选择的影响较大，并且近年来影响力逐渐增强，表明文化创意产业的高质量发展离不开政府的支持。因此，在引入企业时，首先应对不同阶段企业给予针对性政策扶持，并充分考虑现有产业链各环节的关系和发展方向，以及产业内生动力，拓展产业空间潜力，分类推进不同发展阶段、不同产品类型的企业向不同空间载体集聚，实现集聚效应。此外，还应为不同类型企业提供差异化的舒适性要素，如为初创型企业和人才提供低成本、功能复合的办公空间，而对于成熟型企业，则应主要满足其对于设施配套、自持物业等方面的需求。
3）优化供给，塑造高品质舒适性环境。快速城镇化使中国部分城市一度陷入“千城一面”的尴尬境地，而注重城市的特色挖掘，既是延续城市文脉肌理的方式，也是吸引文化创意群体的重要方式。因此，在塑造舒适性环境时，除了应对城市各区域的硬件设施、配套政策等舒适性要素进行针对性优化和完善外，还应充分发掘并展示城市文化底蕴，摒弃静态保护。可借鉴柏林、巴黎等地对文化遗址、历史街区等景观舒适性物进行活态保护，为创意人才提供交流空间、激发创作灵感，打造城市文化IP，提高城市舒适性环境品质。此外，应注意东西方创意群体对于舒适性环境的需求差异，结合中国实际情况对舒适性要素进行设施的合理配置。

脚注

1 分类方式源自于企查查平台基于大数据模型，结合不同行业企业的经营数据（其中上市/发债企业以合并报表口径）计算形成的L（大型）、M（中型）、S（小型）和XS（微型）4类企业规模分类体系（部分缺乏判定指标或新成立的企业不纳入计算范畴）。

2 源自笔者的调研访谈，时间为2023-06-07，访谈对象为广州国际金融城A游戏企业某高管。

3 源自笔者的调研访谈，时间为2022-10-19，访谈对象为广州市天河智慧城B游戏企业某高管。

廖辉辉：负责数据收集与分析，技术路线制定及论文撰写；

魏 成：负责研究总体推进与论文修改和提升；

罗 鹏：负责数据收集与分析，论文修改和提升；沈 静：负责理论与方法支撑，提供指导意见。

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原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
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