世界地理研究 ›› 2023, Vol. 32 ›› Issue (8): 73-87.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2023.08.2021748
收稿日期:
2021-10-13
修回日期:
2021-12-28
出版日期:
2023-08-15
发布日期:
2023-09-07
通讯作者:
刘承良
作者简介:
刘向杰(1997—),男,硕士研究生,研究方向为创新地理学,E-mail:liuxiangjie2020@126.com。
基金资助:
Xiangjie LIU1(), Min WANG3, Chengliang LIU1,2()
Received:
2021-10-13
Revised:
2021-12-28
Online:
2023-08-15
Published:
2023-09-07
Contact:
Chengliang LIU
摘要:
创业空间一定程度上代表“互联网+”转型背景下创业活动的空间表达。本文结合双变量空间自相关、地理加权回归、负二项回归模型等方法,通过识别兼具创业活力和产业特性的城市创新创业环境,探讨双创政策背景下广州创业空间的微区位模式及影响因素。研究表明:①实施“双创”政策以来,广州创业空间不断涌现,众创空间呈现由初期暴增到逐渐平缓的态势,从区位窗口期向空间集聚转变,孵化器空间分布较为稳定。②创业空间微区位模式表现为创新创业型、创意创新型、创意导向型、技术密集型和资本邻近型,技术密集驱动和依托高校建立的创业空间比例上升。中央商务区、历史城区和城中村等不同区域微区位影响存在空间异质性,其中高校邻近和园区辐射是局部和全局创业空间区位选择的关键影响因子。
刘向杰, 王敏, 刘承良. 创业空间的微区位模式及影响因素[J]. 世界地理研究, 2023, 32(8): 73-87.
Xiangjie LIU, Min WANG, Chengliang LIU. The micro-location patterns and influencing factors of entrepreneurial spaces: A case study of Guangzhou[J]. World Regional Studies, 2023, 32(8): 73-87.
变量类型 | 变量名 | 变量含义 |
---|---|---|
主要变量 | 创意导向Creative | 格网内2016年前文化创意产业数量/个 |
技术密集Tech | 格网内2016年前信息技术服务企业数量/个 | |
资本邻近VC | 格网内2016年前风险投资机构数量/个 | |
控制变量 | 生活便利Amenity | 格网内星巴克、健身房数量/个 |
设施多样化Diversity | 格网内土地利用混合度/种 | |
高校邻近lnCollege | 格网距最近重点高等院校距离/m,取对数 | |
园区辐射lnIndustry | 格网距最近工业园区/生产性服务业园区距离/m,取对数 | |
地租成本landprice | 格网办公基准地价:一级地价为1,二级为2,以此类推 | |
集聚效应Aggl | 格网内2016年前创业空间数量/个 |
表1 变量类型及含义
Tab.1 Categories of independent variables and their definitions
变量类型 | 变量名 | 变量含义 |
---|---|---|
主要变量 | 创意导向Creative | 格网内2016年前文化创意产业数量/个 |
技术密集Tech | 格网内2016年前信息技术服务企业数量/个 | |
资本邻近VC | 格网内2016年前风险投资机构数量/个 | |
控制变量 | 生活便利Amenity | 格网内星巴克、健身房数量/个 |
设施多样化Diversity | 格网内土地利用混合度/种 | |
高校邻近lnCollege | 格网距最近重点高等院校距离/m,取对数 | |
园区辐射lnIndustry | 格网距最近工业园区/生产性服务业园区距离/m,取对数 | |
地租成本landprice | 格网办公基准地价:一级地价为1,二级为2,以此类推 | |
集聚效应Aggl | 格网内2016年前创业空间数量/个 |
变量 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 |
---|---|---|---|---|
Y创业 空间 | 0.054 | 2.068 | 0.958 | 0.360 |
X1创意 | 0 | 140.262 | 11.012 | 17.498 |
X2技术 | 0 | 588.22 | 23.977 | 49.692 |
X3资本 | 0 | 125.03 | 3.010 | 9.726 |
表2 广州主城区创业空间的变量描述统计指标
Tab.2 Descriptive statistics of entrepreneurial space in main urban areas of Guangzhou
变量 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 |
---|---|---|---|---|
Y创业 空间 | 0.054 | 2.068 | 0.958 | 0.360 |
X1创意 | 0 | 140.262 | 11.012 | 17.498 |
X2技术 | 0 | 588.22 | 23.977 | 49.692 |
X3资本 | 0 | 125.03 | 3.010 | 9.726 |
变量 | 回归系数 | VIF | 比较指标 | 数值 |
---|---|---|---|---|
截距值 | 0.873*** | — | 调整R2 | 0.198 |
X1 | 0.001 334** | 2.317 | AICc值 | 710.654 |
X2 | 0.002 615*** | 1.914 | — | — |
X3 | 0.002 392** | 1.685 | — | — |
表3 广州主城区创业空间单元OLS回归估计结果
Tab.3 OLS results of entrepreneurial space in main urban areas of Guangzhou
变量 | 回归系数 | VIF | 比较指标 | 数值 |
---|---|---|---|---|
截距值 | 0.873*** | — | 调整R2 | 0.198 |
X1 | 0.001 334** | 2.317 | AICc值 | 710.654 |
X2 | 0.002 615*** | 1.914 | — | — |
X3 | 0.002 392** | 1.685 | — | — |
变量 | 回归系数 | 比较指标 | 数值 |
---|---|---|---|
截距值 | 0.576~1.017 | 调整R2 | 0.391 |
X1 | -1.699~0.068 | 局部R2 | 0.12~0.51 |
X2 | -0.017~0.117 | AICc值 | 408.778 |
X3 | -0.048~0.293 |
表4 广州主城区创业空间单元GWR估计结果
Tab.4 GWR results for entrepreneurial space in main urban areas of Guangzhou
变量 | 回归系数 | 比较指标 | 数值 |
---|---|---|---|
截距值 | 0.576~1.017 | 调整R2 | 0.391 |
X1 | -1.699~0.068 | 局部R2 | 0.12~0.51 |
X2 | -0.017~0.117 | AICc值 | 408.778 |
X3 | -0.048~0.293 |
图6 2019年广州主城区创意-技术-资本热点区及GWR回归结果注:将双变量空间自相关中的高高集聚(图6a)与地理加权回归中正相关的区域(图6b)叠加得到图6c,产业/机构集聚与创业空间的协同区位表示不同的微区位模式。
Fig.6 Creativity-technology-capital hot spots and GWR regression results
图7 广州创业空间集聚微区位模式注:通过对图6c中的三种类型叠加得到图7,除三种模式外,将不同类型间的重叠部分进一步划分为创意创新型(创意导向和技术密集叠加)、创新创业型(三种类型重叠)。
Fig.7 Micro location model of entrepreneurial spaces agglomeration in Guangzhou
微区位模式 | 区位特征 | 代表性企业/园区/高校/街区 | 代表性创业空间 | 区域特征 |
---|---|---|---|---|
创新创业型 | 珠江新城中轴线和越秀区向东风东路-先烈东路延伸 | 腾讯、阿里、国美、小米、唯品会等 | 腾讯众创空间、未名咖啡、广州创新谷等 | 现代与传统市中心 |
创意创新型 | 北京路一带、五山高教区和科韵中路西部 | 奥飞、华南理工大学、华南师范大学等 | 华工国家大学科技园、华农科创大学生创客等 | 传统市中心、高校集聚区 |
创意导向型 | 历史城区(沿荔湾老西关、海珠区位于珠江南岸的“老广州”腹部地带) | 沙面、上下九、恩宁路等历史文化街区 | 粤港澳(国际)青年创新工场、YOU+青年创业社区等 | 历史城区 |
技术密集型 | 科韵中路东部区域及天河智慧城 | 天河智慧城、天河智谷等 | 盛达电子信息创新园、广东拓思软件科学园等 | 产业集群 |
资本邻近型 | 广州高新技术开发区(科学城) | 汇桔网、华南新药等 | 广州火炬高新技术创业服务中心等 | 高新技术开发区 |
表5 广州创业空间集聚微区位模式
Tab.5 Micro location model of entrepreneurial spaces agglomeration in Guangzhou
微区位模式 | 区位特征 | 代表性企业/园区/高校/街区 | 代表性创业空间 | 区域特征 |
---|---|---|---|---|
创新创业型 | 珠江新城中轴线和越秀区向东风东路-先烈东路延伸 | 腾讯、阿里、国美、小米、唯品会等 | 腾讯众创空间、未名咖啡、广州创新谷等 | 现代与传统市中心 |
创意创新型 | 北京路一带、五山高教区和科韵中路西部 | 奥飞、华南理工大学、华南师范大学等 | 华工国家大学科技园、华农科创大学生创客等 | 传统市中心、高校集聚区 |
创意导向型 | 历史城区(沿荔湾老西关、海珠区位于珠江南岸的“老广州”腹部地带) | 沙面、上下九、恩宁路等历史文化街区 | 粤港澳(国际)青年创新工场、YOU+青年创业社区等 | 历史城区 |
技术密集型 | 科韵中路东部区域及天河智慧城 | 天河智慧城、天河智谷等 | 盛达电子信息创新园、广东拓思软件科学园等 | 产业集群 |
资本邻近型 | 广州高新技术开发区(科学城) | 汇桔网、华南新药等 | 广州火炬高新技术创业服务中心等 | 高新技术开发区 |
变量 | 城中村 | 老城区(越秀区、荔湾区和海珠区) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | 模型一 | (1) | (2) | (3) | 模型二 | |
Creative | 0.1150*** | 0.0948** | 0.0458*** | 0.0415** | ||||
Tech | 0.0170** | 0.0088 | 0.0290** | 0.0126 | ||||
VC | 0.0997 | 0.0353 | -0.0625 | -0.2856*** | ||||
Amenity | 0.2697* | 0.1658 | 0.2609* | 0.1479 | 0.0691 | 0.0980* | 0.1479** | 0.1109** |
Diversity | 0.1553** | 0.2218*** | 0.1980*** | 0.1773** | 0.1760*** | 0.1817*** | 0.1916*** | 0.1750*** |
LnCollege | -0.1812 | 0.1315 | -0.3067 | -0.0658 | 0.1287 | 0.1039 | 0.0965 | 0.0804 |
LnIndustry | -0.0532 | -0.0508 | -0.1363 | -0.0033 | -0.0110 | 0.0265 | -0.0415 | -0.0314 |
Landprice | 0.3694* | 0.3055 | 0.2662 | 0.3932** | 0.0040 | 0.0040 | -0.0822 | 0.0390 |
Aggl | 0.9770*** | 0.7229** | 0.9557*** | 0.7190** | 1.4335*** | 1.4035*** | 1.4584*** | 1.3231*** |
截距项 | -2.8595 | -5.5426* | -0.7225 | -4.4604 | -4.9567*** | -5.0686*** | -4.2055** | -4.4275*** |
观测值 | 207 | 207 | 207 | 207 | 841 | 841 | 841 | 841 |
调整R2 | 0.3434 | 0.3263 | 0.2966 | 0.3539 | 0.2628 | 0.2567 | 0.2475 | 0.2725 |
表6 影响城中村和老城区创业空间区位分布的回归结果
Tab.6 Regression results affecting the entrepreneurial spaces location in urban villages and old urban area
变量 | 城中村 | 老城区(越秀区、荔湾区和海珠区) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | 模型一 | (1) | (2) | (3) | 模型二 | |
Creative | 0.1150*** | 0.0948** | 0.0458*** | 0.0415** | ||||
Tech | 0.0170** | 0.0088 | 0.0290** | 0.0126 | ||||
VC | 0.0997 | 0.0353 | -0.0625 | -0.2856*** | ||||
Amenity | 0.2697* | 0.1658 | 0.2609* | 0.1479 | 0.0691 | 0.0980* | 0.1479** | 0.1109** |
Diversity | 0.1553** | 0.2218*** | 0.1980*** | 0.1773** | 0.1760*** | 0.1817*** | 0.1916*** | 0.1750*** |
LnCollege | -0.1812 | 0.1315 | -0.3067 | -0.0658 | 0.1287 | 0.1039 | 0.0965 | 0.0804 |
LnIndustry | -0.0532 | -0.0508 | -0.1363 | -0.0033 | -0.0110 | 0.0265 | -0.0415 | -0.0314 |
Landprice | 0.3694* | 0.3055 | 0.2662 | 0.3932** | 0.0040 | 0.0040 | -0.0822 | 0.0390 |
Aggl | 0.9770*** | 0.7229** | 0.9557*** | 0.7190** | 1.4335*** | 1.4035*** | 1.4584*** | 1.3231*** |
截距项 | -2.8595 | -5.5426* | -0.7225 | -4.4604 | -4.9567*** | -5.0686*** | -4.2055** | -4.4275*** |
观测值 | 207 | 207 | 207 | 207 | 841 | 841 | 841 | 841 |
调整R2 | 0.3434 | 0.3263 | 0.2966 | 0.3539 | 0.2628 | 0.2567 | 0.2475 | 0.2725 |
变量 | 中央商务区 | 主城区 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | 模型三 | (1) | (2) | (3) | 模型四 | |
Creative | 0.0260** | 0.0037 | 0.0447*** | 0.0282** | ||||
Tech | 0.0070** | 0.0054** | 0.0160*** | 0.0077* | ||||
VC | 0.0581*** | 0.0538*** | 0.0471*** | 0.0298** | ||||
Amenity | 0.0220 | 0.0172 | -0.0081 | -0.0669 | 0.0436 | 0.0687* | 0.0708* | 0.0085 |
Diversity | 0.1147** | 0.0849* | 0.2603*** | 0.2535*** | 0.1501*** | 0.1533*** | 0.1712*** | 0.1611*** |
LnCollege | -0.1526** | -0.0348 | -0.2199** | -0.1417* | -0.0140 | 0.0137 | -0.0487 | 0.0097 |
LnIndustry | 0.2290 | 0.2326 | 0.2022 | 0.2382 | -0.1726** | -0.1849** | -0.1846** | -0.1822** |
Landprice | 0.1383 | 0.0075 | 0.2280* | 0.1184 | -0.0739 | -0.0952* | -0.0729 | -0.0711 |
Aggl | 0.702 7*** | 0.6232*** | 0.7215*** | 0.5659*** | 1.8955*** | 1.8843*** | 1.8980*** | 1.8583*** |
截距项 | -3.0315** | -3.2875** | -3.9343** | -4.4457** | -2.1113** | -2.1811** | -1.8066** | -2.3289** |
观测值 | 179 | 179 | 179 | 179 | 3882 | 3882 | 3882 | 3882 |
调整R2 | 0.2394 | 0.2462 | 0.2615 | 0.2807 | 0.3102 | 0.3087 | 0.3058 | 0.3137 |
表7 影响中央商务区和主城区创业空间区位分布的回归结果
Tab.7 Regression results affecting the entrepreneurial spaces location in CBD and main urban area
变量 | 中央商务区 | 主城区 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | 模型三 | (1) | (2) | (3) | 模型四 | |
Creative | 0.0260** | 0.0037 | 0.0447*** | 0.0282** | ||||
Tech | 0.0070** | 0.0054** | 0.0160*** | 0.0077* | ||||
VC | 0.0581*** | 0.0538*** | 0.0471*** | 0.0298** | ||||
Amenity | 0.0220 | 0.0172 | -0.0081 | -0.0669 | 0.0436 | 0.0687* | 0.0708* | 0.0085 |
Diversity | 0.1147** | 0.0849* | 0.2603*** | 0.2535*** | 0.1501*** | 0.1533*** | 0.1712*** | 0.1611*** |
LnCollege | -0.1526** | -0.0348 | -0.2199** | -0.1417* | -0.0140 | 0.0137 | -0.0487 | 0.0097 |
LnIndustry | 0.2290 | 0.2326 | 0.2022 | 0.2382 | -0.1726** | -0.1849** | -0.1846** | -0.1822** |
Landprice | 0.1383 | 0.0075 | 0.2280* | 0.1184 | -0.0739 | -0.0952* | -0.0729 | -0.0711 |
Aggl | 0.702 7*** | 0.6232*** | 0.7215*** | 0.5659*** | 1.8955*** | 1.8843*** | 1.8980*** | 1.8583*** |
截距项 | -3.0315** | -3.2875** | -3.9343** | -4.4457** | -2.1113** | -2.1811** | -1.8066** | -2.3289** |
观测值 | 179 | 179 | 179 | 179 | 3882 | 3882 | 3882 | 3882 |
调整R2 | 0.2394 | 0.2462 | 0.2615 | 0.2807 | 0.3102 | 0.3087 | 0.3058 | 0.3137 |
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