基于环境效度影响因素分析下的创意产业园区评估指标体系研究

徐汉明,周 箴

(同济大学 经济与管理学院,上海 200092)

基于环境效度影响因素分析下的创意产业园区评估指标体系研究

徐汉明,周 箴

(同济大学 经济与管理学院,上海 200092)

文章确定了基于扎根理论形成的影响创意产业园区集聚发展的五个环境因素，通过建立创意产业园区环境影响因素作用的理论假设，对该假设进行了信效度检验和结构方程分析，理清了主要影响因素对提升创意产业园区环境效度的作用机理，分析了创意产业园区环境效度影响因素之间的相互关系，进而提出了要注重创意阶层与创意产业园区环境之间互动关系的创意产业园区环境效度评估指标体系，采用层次分析法确定指标权重，提出了基于环境效度构建创意产业园区评估指标体系的若干建议与对策，以满足创意阶层和创意产业园区的发展需求。

企业管理；创意产业园区；评估指标体系；环境效度影响因素

一、引言与背景

当前创意产业发展的模式很多，创意产业园区被证明是创意产业发展的最佳实践模式而被大众所接受。2015年，我国创意产业园区达到2500个左右，由国家命名的文化创意产业各类相关基地、园区已超过350个。国内发展创意产业园区的资源丰富，转化为产业优势的潜力巨大，文化创意产业集聚化发展趋势明显。

北京市“十三五”时期文化创意产业发展规划提出，要增强文化创意产业核心竞争力，不断提高文化产业规模化集约化专业化水平，实现文化创意产业稳定健康发展；发布实施文化创意产业功能区和产业提升规划，使文化创意产业结构和布局更加优化；优化资源配置方式，健全文化投融资体系建设。上海市对于文化创意产业的发展重点是，立足上海建设全球创意城市的目标，着力完善文化创意产业的创新氛围，提升文化创意产业的国际竞争力，加强文化创意产业的高端要素聚集，释放文化创意产业的辐射渗透能力，构建文化创意产业的特色和品牌，充分挖掘文化创意产业蕴藏着的巨大发展潜力。

国内外学者针对创意产业集聚和评价体系的问题做了大量深入而细致的研究工作。Lynn认为区域资源和制度背景对于区域经济增长具有决定性的作用，从区位视角着手，指出便利的交通系统和完善的配套设施将是影响创意产业的关键因素[1]。谭娜等人认为文化创意产业集聚区(cultural and creative industries clusters, CCICs)的建设对区域文化产业优势形成没有直接显著的影响，而地区文化性因素、经济实力的因素、城市开放程度和技术性因素对区域文化产业优势形成的影响不一[2]。姜玲等人提出要减少文化创意产业的进入壁垒，促进产业多元化发展，通过增加各类企业数来提高城市集聚经济指数，满足城市居民多样化的需求，提升UBE(城市集聚经济)带来的正向集聚效益[3]。冯根尧提出应充分发挥其高融合性、高集聚性、高辐射性的特征，通过形成新的产业链，带动相关产业发展[4]。董秋霞将影响创意产业园区竞争力的因素加以系统性地分析，建立起一个角度综合评估指标体系，该指标体系由四个一级指标、九个二级指标、36个三级指标，其中一级指标为服务环境、经济效益、管理创新和社会影响等四个模块级指标[5]。肖维歌以集聚经济发展理论为基础，从影响文化创意产业园区发展的微观、中观和宏观因素出发，构建的文化创意产业园区发展评价指标体系，借助于层次分析法，设计了生产力、影响力和驱动力三个园区评价体系的指标层，然后细化成8个分解指标层和25个指标变量[6]。褚劲风则立足于上海创意产业集聚的现实条件，以创意产业产出值作为输出变量，建立了多元线性回归模型，得到各指标对产出的影响关系[7]。这些研究通常以区域竞争力、经济产出值等作为评价的输出变量，针对影响因素相互之间作用的过程和机理研究较少，有待进一步完善。

二、创意产业园区环境影响因素的筛选

创意产业园区的集聚效应受到多方面环境的影响，各个环境因素相互之间及对于创意产业园区整体环境效度的影响又是不同的。本文依据环境效度影响的科学性，综合创意产业园区已有的评估体系，广泛收集各种资料，结合对创意产业园区特点和本质的分析，多次征询专家意见和指导，通过对创意产业园区开展的多次实地调研，对专家学者以及创意产业园区管理人员进行问卷调查和深度访谈。结合实地调研的结果进行分解，制定出143个标签，使得原始资料分解为个体独立的事件；其次对研究中标签指代的对象进行摘录，赋予98个概念；经过范畴化的过程，提炼出38个范畴，即二级主题词；基于扎根理论并通过运用典范模型对38个范畴进行整理和分析，得到5个主范畴，分别为基建环境、人文环境、区位环境、政策环境、知识环境；经过设计与一致性筛选等数次修改，以提升创意产业园区环境效度为目的，构建了由目标层、准则层和指标层组成的递进式创意产业园区环境效度评估指标体系(见图1)。其中一级指标包括基建环境、人文环境、区位环境、政策环境、知识环境。

图1 递进式创意产业园区环境效度评估指标体系

根据业内专家和学者的意见建议，通过进行问卷调查，更全面、更加科学地验证提炼影响因素。为此，在不同的时间内，邀请多位业内专家、学者、研究机构研究员和中介咨询服务机构研究人员等对各个指标进行筛选，在设立问卷时，将创意产业园区环境效度的影响因素为基础，问卷调查统计结果见表1。

调查统计发现，业内专家学者们对指标的认可度相当高，一致性的比例超过80%，有的甚至高达95%，进一步验证了经过扎根理论所得到的结果。

利用调查问卷方法，得到环境效度评估体系的准则层指标，同时对底层指标层进行调查研究，共33个衡量指标能概括准则层指标，从总体上可以展现创意产业园区的特点及其环境效度的特点。问卷调查的统计结果见表2。

三、环境效度因素作用的理论假设与数据分析

创意产业的集聚化发展，应当通过完善基建环境，营造良好的人文环境，在利用原有优良区位环境的基础上，进一步制造更加优越的区位环境，保障创意产业的长远发展，提升产业园区知识存量水平，促进知识环境优化来提升创意产业园区的环境效度，进一步提升创意阶层的集聚，从而推动创意产业快速稳健增长。

表1 创意产业园区环境效度准则层构成调查统计表

准则层一致性比例(%)基建环境80人文环境95区位环境90政策环境95知识环境95

表2 创意产业园区环境效度指标层指标调查统计表

1.理论假设

本文针对环境效度的主要影响因素对创意产业园区环境效度提升的作用机理进行分析，提出本研究的理论假设，如表3所示。

2.数据搜集

本文采用问卷调查的方式搜集数据，以上海市创意产业园区为样本。目前上海市总共有89家创意产业园区，为了后续研究的需要，随机选取30家创意产业园区发放问卷，同时针对答卷者的资质进行了设置如下：

(1)作为资质条件，被访谈者必须是创意产业园区管理者、创意产业园区内企业管理者尤其是龙头企业领导者或者高端创意管理人才。

(2)作为阅历条件，被访谈者必须对创意产业环境效度的提升有深刻的见解和理解，具有一定的表达沟通能力。

(3)作为经验条件，被访谈者必须具备5年以上创意行业的工作经验。

每个园区发放问卷控制在5份，共计发放150份问卷，回收问卷124份，其中，有效问卷110份，有效问卷回收率在73.33%，有效回收率水平处于理想区间。

3.描述性统计分析与信效度检验

(1)描述性统计分析

运用描述性统计分析可以对调查对象的分布情况进行汇总和分析，可以对问卷内容的数据进行基础解读，包括数据的均值、标准差等分析，本文将用描述性分析对各要素进行统计，具体结果见表4所示。

(2)信度检验

统计学上，信度主要是指测量结果的可靠性、一致性和稳定性，即测验结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。本文采用克隆巴赫系数即Cronbach’s alpha来检视信度。一般而言，通常情况下Cronbach’s alpha系数在0.6以上，被认为可信度较高；当Cronbach’s alpha大于等于0.9时，信度非常好[8]。具体结果见表5所示。

根据表5，调查问卷的Cronbach’s alpha系数普遍处于0.8以上，显示出整个问卷的信度良好，符合信度检验要求，说明问卷设计的创意产业园区环境效度影响因素实现了真实反映。

表3 理论假设

表4 描述性统计

表5 信度检验结果

(3)效度检验

本文首先对量表的总体效度进行了检验，主要从结构效度来衡量。本文采用因子分析方法来验证问卷结构效度，因子分析的过程主要起到降维的作用，通过少量因子来替代多个原始变量。

在做因子分析之前，首先试用KMO方法和Bartlett球体检验来验证变量之间的偏相关关系是否很小，并确定数据是否适合做因子分析。若KMO越接近1，越适合做因子分析；KMO过小，不适合做因子分析。一般认为，当KMO大于0.5，适合做因子分析。

Bartlett球体检验主要是用于检验数据的分布以及各个变量间的独立情况。在spss中的因素分析时有关于Bartlett球形检验的选项，如果sig值小于0.05，则数据呈球形分布[9]。

本文将调查问卷的结果输入spss16.0软件中进行分析，结果如下，其中，KMO值为0.7785，Bartlett球形检验中，Approx.Chi-Square约为5121，sig值为0，支持因子分析。具体结果见表6所示。

表6 效度检验

对本文所构建的包含38个题项的110份问卷进行探索性因子分析，以检验该量表的结构效度。首先，根据本文的构成维度假设进行探索性因子分析，按特征根大于1的方式抽取因子，因子提取法采用主成分法，旋转方法为最大方差法。见表7，结果显示部分影响因素维度上的题项因子载荷都在0.5以下，故予以删除，重新计算。计算结果如表8所示，经过删除操作后，所有影响因素维度上的题项因子载荷均在0.5以上，表示量表的效度良好。

表7 主成分分析

表8 改良后主成分分析

4.结构方程分析

(1)环境影响因素对园区环境效度的影响

根据扎根理论关于创意产业园区环境效度影响因素的结果以及本章前面概念模型及理论假设的分析，运用AMOS17.0软件对调查获得的数据进行概念模型的检验。根据运行结果所示，在修正和调整模型的基础上，形成图2的模型图，最终模型拟合的路径系数和拟合程度见表9。

由表9可以看出，各变量之间关系都比较显著，模拟结果显示了创意产业园区环境影响要素对环境效度的影响效应和作用机理。

(2)综合效应检验

采用AMOS17.0对结构方程进行建模，以此影响要素对环境效度的影响路径的综合效应，运用结构方程对扎根理论所得的结果进行综合性检验，将基建环境、人文环境、区位环境、政策环境和知识环境作为变量代入结构方程模型中进行检验[10]。采用卡方值、近似误差均方根、拟合优度指数等评价指标来检验模型的整体拟合程度。根据结构方程模型中评价模型优劣的相关理论，相对拟合指数CFI取值于0-1之间，越接近1，模型整体拟合越好；近似均方根误差指数RMSEA其值越小越好。一般认为，RMSEA低于0.1表示好的拟合。

从模型拟合的指标情况来看，该模型卡方值为1587.52，自由度为629，CFI为0.864，TLI为0.873，IFI为0.885，RMSEA为0.089，显示出模型的拟合程度较高。见表10。

结构方程模型给出的结果显示，影响要素对于环境效度之间确实存在比较直接的作用。其中，基建环境到环境效度的路径系数为0.312(P<0.001)，人文环境到环境效度的路径系数为0.343(P<0.001)，区位环境到环境效度的路径系数为0.351(P<0.001)，政策环境到环境效度的路径系数为0.422(P<0.001)，知识环境到环境效度的路径系数为0.452(P<0.001)。从表8中可知，各路径关系在0.10左右的误差范围内，说明这五个影响因素对于创意产业园区的环境效度具有显著影响。因此，对于假设A，基建环境对创意产业园区环境效度的提升具有显著的正向效应，假设成立。同理，假设B、C、D、和E也成立。

综上，本文认为创意产业园区环境影响因素之间存在交叉作用关系，基建环境、人文环境、区位环境、政策环境、知识环境对创意产业园区环境效度的作用是直接的，是具有直接的正向影响的。虽然，各影响因素对创意产业园区环境效度的影响力有大小不同，但是，各项指标对于创意产业园区环境效度的影响力有多大，还需要进一步分析。根据统计出来的参数，我们可以看到不同指标的贡献值，本文将表7中的值分为三个层次。第一层次，以0.3-0.499为界，包括A1园区规划面积、A3公共基础建设、A4网络硬件建设、A5生活配套建设、A7园区企业数量、A8通讯基础设施、B2文化交流活动和C4周边配套设施情况；第二层次，以0.5-0.699为界，包括A2园区办公场地租金、A6园区绿化建设、B1特色设计、B3思想开放性、B4思想容忍度、B5文明程度、B6特色建筑、B8人文景观、C6周边中介服务情况、E4知识管理、E5知识存量水平、E6海外留学人员数目和E7每年定期培训人员数目；第三层次，以0.7-0.899为界，包括C1交通情况、C2平均薪资情况、C3周边研究机构情况、C5周边高校情况、D1知识产权保护政策、D2财政政策对园区企业和人才的扶持力度、D3税收政策对园区企业和人才的扶持力度、D4福利政策对园区企业和人才的扶持力度、D5产业政策对园区企业和人才的扶持力度、E1专业人才数量、E2知识整合和E3知识组织。

表9 模型拟合路径表

表10 综合效应模型拟合指数

四、创意产业园区环境效度评估指标体系的确立

1.创意产业园区环境效度评估指标解析与处理

依照确定的创意产业园区环境效度评估指标体系的一般性构建原则，通过对创意产业园区环境效度影响因素的信效度分析和结构方程分析，最终确定了能够较好地反映创意产业园区环境效度全貌的29个评估指标，具体见表11。

最终确定了创意产业园区环境效度评估指标体系。准则层即一级指标，包括基建环境、人文环境、区位环境、政策环境、知识环境。每个准则层一级指标下都有若干底层指标，底层指标共计29个，这些指标是创意产业园区评估环境效度高低的关键，也是评估指标体系的重点。

2.创意产业园区环境效度评估模型指标权重的确定

在确定指标权重的时候，我们采用层次分析法来进行。层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。运用层次分析法进行系统分析、设计和决策的时候，可以大致分为以下4个步骤：

表11 评估指标体系概况

(1)分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构。

按照创意产业园区环境效度指标体系的要求，递阶层次结构的层数为三层。顶层即为创意产业园区环境效度指标体系的目标层，该层只有一个元素——创意产业园区环境效度评估值；第二层次为第一准则层，包括五个维度，即基建环境、人文环境、区位环境、政策环境、知识环境。第三层次为第二准则层，包括29个元素为该指标体系的指标层。

(2)对同一层次的各元素与上一层中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较判别矩阵。

在创意产业园区环境效度指标体系的递阶层次结构建立后，针对上一层次指标因素，下一层次与之有关联的分指标之间两两进行比较所得的相对重要性程度，用具体的标度值表示出来，写成矩阵的形式，这就是判断矩阵。

环境效度评估指标体系为三层递阶层次结构，第一层A代表环境效度评估值，是一个系统性、整体性的概念；第二层Bi代表描述 A状况的各指标子系统；第三层 Cij代表描述子系统Bij状况的各指标值。

按照环境效度评估指标体系的递阶层次结构，首先建立相对于A的判断矩阵，Bi(i=1，2,…，n)代表描述 A 状况的各指标子系统。由于这些子系统体现科技创业人才评价的各个不同方面，存在着不同程度的作用力。根据表12，应用德尔菲法聘请专家将 B1分别与 B2，…，Bn进行比较，将它们在描述A状态方面所起作用程度的比值，用1-9比例标度表示出来，在获取众多专家咨询结果的基础上，应用德尔菲专家法进行数据处理获取指标间的权重标度，写入相对于A的判别矩阵。

(3)由判别矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重。

已知n个元素u1，u2，…，un对于准则C的判别矩阵为A，求u1，u2，…，un相对于准则C的权重w1，w2，…，wn，写成向量的形式为W=(w1，w2，…，wn)T。

表12 相对于A的判别矩阵

(4)计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序。

在运用 AHP 两两比较的方法构造判断矩阵时，存在一个无法回避的问题，即专家或者调查人员在填表时的随意性或其他因素的作用下，使回收的调查表中各子系统和指标项对上级系统的作用程度表示上存在偏差。

由此本文运用 Delphi 法以多轮匿名征询的方法构造判断矩阵，再用 AHP 法进行一致性检验和计算权重值。

3.指标聚合方法与计算过程

创意产业园区环境效度评估指标体系的顺序采取“由下而上”的顺序，即由指标层经过聚合形成第二准则层指标，第二准则层指标的聚合形成第一准则层指标，即目标层指标——创意产业园区环境效度评估值。

通常，指标的聚合过程可采用两种基本方法——简单平均法和加权平均法。当多指标具有同等重要性时，可采用简单平均法，具体计算时，只要将各指标值加在一起取其平均值即可，此种方法的最大弊端在于指标间重要性等级过于平均，难以突出不同定位创意产业园区的特性。当各指标具有不同的重要性等级时，采用加权平均法，针对每一指标设定相应的权重，然后将各指标数值与相应权重的乘积加和，即可得到评估值，此种方法能更好地突出创意产业园区的特点特征，提高环境效度评估的效率性与公平性。

具体聚合过程如下：

其中：S代表环境效度评估值，Wi代表各分指标项组合权重值，Vi代表各分指标评价分值。

利用MATLAB2009b编程实现层次分析法，计算出文化创意产业园区环境效度评估模型的权重，总排序情况如表13：

从表13的结果可以看出，比对结果CR值小于0.1，可以认为该指标体系具有良好的一致性水平。文化创意产业园区影响因素方面依次为知识环境、人文环境、政策环境、区位环境和基建环境，

表13 文化创意产业园区环境效度评估排序情况

底层指标排名前十依次为专业人才的数量、知识产权保护政策、知识组织、知识存量水平、知识整合、税收政策对园区企业和人才的扶持力度、财政政策对园区企业和人才的扶持力度、知识管理、思想容忍度、产业政策对企业和人才的扶持力度、福利政策对企业和人才的扶持力度。其中，知识组织、知识存量水平、知识整合并列第三位，财政政策和税收政策对园区企业和人才的扶持力度并列第六位，福利政策和产业政策对企业和人才的扶持力度并列为第十位。

五、研究结论与建议

1.研究结论

创意产业园区的发展来源于创意阶层的集聚，创意产业园区的环境影响因素与环境效度之间的中介传导是创意阶层，核心则在于创意产业园区环境效度的提升，环境效度直接影响着创意产业园区的集聚发展，创意产业园区评估指标体系的构建应当着重于对环境效度的研究。

(1)以环境效度研究为核心的评估指标体系改变评价研究视角

目前对创意产业园区的评价尚未建立完善的标准，国内创意产业园区评价研究主要针对环境要素所产生的“果”上，包括园区的竞争力、园区的影响力、园区的绩效评价等方面的研究上，对于环境要素产生的“因”上的研究较少，缺乏对创意阶层这一特殊产业阶层的关注，缺乏对创意产业园区环境与创意阶层之间不相容状况的重视。而由于创意产业与其他的产业的区别就在于体验性与沉浸性，所以创意产业园区的环境对创意阶层的产出起到了非常重要的作用。因此，有必要深入地对创意产业园区环境与创意阶层的匹配度和协同度、创意阶层对创意园区环境的满意度和适应度、创意产业园区环境对创意阶层的良性影响程度等等方面的内容深入进行研究，量化人与环境之间的互动关系，以期构建更加适应于创意阶层发展的环境氛围[11]。

(2)以环境效度研究为核心的评估指标体系研究提升研究价值

创意产业园区环境效度研究正是通过创意企业、创意人才对于创意产业园区的满意程度、感受程度的调研，发现创意产业园区中的不足，并根据具体的感官标准来进行有目的的改良与建设，比如何种配套服务设施更加能提高园区企业和人才的满意度。不同园区中，相同配套设施所处的地位和意义未必相同，亦可以通过环境效度研究加以识别、改良，从源头上提高创意产业园区的企业和人才的聚集力，降低企业成本，提高企业抵抗风险的能力，促进知识溢出，为园区的集聚能力而服务。最终的结果必然是提高其经济价值和社会价值，从而会提高综合评价的数值与排序情况。

2.对策建议

(1)评估指标体系研究应着力推动改善创意产业园区环境

在创意经济时代，创意产业不仅营造出新的现代时尚生活，而且改善了经济环境和社会面貌。城市已经成为创意经济的载体，为创意经济发展提供大量所需的环境、技术以及人力资源支持。同时，创意经济的持续发展也促进了城市基础设施建设的不断完善和城市生态的极大改善，创意环境的培育和改善为城市建设提供了支持，为城市居民提供精神、文化与感知方面交流与互动的场所和平台。在此过程中，广泛存在于城市公共空间中的创意阶层则是创意环境的最直接体验者，创意阶层需要舒适、快乐，尤其是宽松宽容的环境来发展创意产业。可以认为适宜的环境是创意产业发展的基础，也是创意产业园区发展的基础。创意产业园区评估指标体系研究就是要能够发现贯穿于创意产业园区整个发展脉络的主线及其蕴含着的深厚人文价值，能够使得创意阶层和创意环境之间的互动更加密切，它不仅是创意产业园区发展的出发点，也是创意产业园区发展的归宿。

(2)评估指标体系研究应着力增强创意产业园区集聚

只有追溯创意产业集聚的源动力，才能从根本上解决创意产业园区发展的问题，也为园区的综合竞争力打下坚实的基础。创意产业园区是一种现象，是大量创意企业集聚的结果，而创意企业则是由大量创意人才所组成的。由此可见，创意产业园区是创意人才集聚的一种结果，如何从根本提高人才和企业集聚度，关键的环节就是以创意产业园区的环境去适应创意人才的生活与发展。创意产业园区评估指标体系的研究，要从根本上去考虑去分析创意人才和企业的诉求，在不断地改善环境效度的过程中，使得园区的集聚能力获得进一步的增强，从而带动相关产业及区域的发展。通过创意产业园区评估指标体系的研究，可对多样性的集聚机制进行分解。比对类似条件的典型进步园区，可以对相对落后的园区有一定的借鉴作用，将文化资源和创意资源转换为经济成就，提高产业的经济附加值。

(3)评估指标体系研究应着力优化创意产业园区资源配置

发展创意产业既能减轻资源稀缺带来的增长压力，又能充分满足日益增长的精神文化需求。十八大指出要使市场在资源配置中起决定性作用，这就要求创意产业园区的发展必须具备更有效的资源配置。我们对评估指标体系的研究就是来解决如何破除制约创新思想战略和制度的藩篱，解放社会创新活力和创造的潜能，提升劳动、信息、知识、技术、管理、资本的效率和利益，强化科技同经济对接、创新成果同产业对接、创新项目同实现生产力对接、研发人员的创造劳动同其利益收入对接，增强科技进步与经济发展的贡献度。

[1] Mytelka Lynn, Farinelli Fulvia.Local clusters, innovation systems and sustained competitiveness[R].Discussion Papers from United Nations University, Institute for New Technologies.The Netherlands, 2000.[2] 谭 娜，彭 飞.文化创意产业集聚区影响区域文化产业优势形成的实证分析[J].中国科技论坛，2016(5):97-102.

[3] 姜 玲，王丽龄.文化创意产业集聚效益分析—以北京市文化创意产业发展为例[J].中国软科学，2016(4):176-183.

[4] 冯根尧.我国文化产业园区竞争力评价与省际差异研究—基于31个省市的实证分析[J].中国科技论坛，2014(1):69-75.

[5] 董秋霞.我国创意产业园区竞争力评价指标体系研究与实证分析——以上海市创意产业园区为例[J].哈尔滨工业大学学报(社会科学版)，2010(2)：65-71.

[6] 肖维歌.我国文化创意产业园区发展评价指标体系构建研究[J].绍兴文理学院学报，2013，33(7):52-56.

[7] 褚劲风.上海创意产业空间集聚的影响因素分析[J].中国人口·资源与环境，2009，19(2)：170-174.

[8] 关守义.克龙巴赫α系数研究述评[J].心理科学，2009(3):685-687.

[9] 亓莱滨,张亦辉,郑有增,等.调查问卷的信度效度分析[J].当代教育科学， 2003(22):53-54.

[10] 吴明隆.结构方程模型[M].重庆：重庆大学出版社，2009.

[11] 徐汉明，周 箴.国内创意产业园区评价研究的动态及其新视角[J].经济论坛，2015(4):122-124.

(本文责编：辛 城)

Study on Evaluation Indicator System for Creative Industry Park Based on the Analysis of Environmental Validity Determinants

XU Han-ming, ZHOU Zhen

(SchoolofEconomicsandManagement,TongjiUniversity，Shanghai200092，China)

This paper identifies five environmental factors that influence the development of Creative Industrial Park Based on grounded theory.Through the theoretical hypothesis to establish the influence factors of the Creative Industries Park Environment.On the assumption of reliability and validity test and structure equation analysis.The mechanism of the main influence factors on the environmental validity of the creative industrial park is clarified.This paper analyzes the relationship between the factors of environmental validity of Creative Industrial Park.The paper puts forward the evaluation index system of the environment of the Creative Industrial Park, which should pay attention to the interaction between the creative class and the creative industrial park environment.Using AHP to determine the index weight.The paper puts forward some suggestions and Countermeasures on the construction of the evaluation index system of Creative Industry Park Based on environmental validity.In order to meet the needs of the development of creative industries and creative industries.Key words:business management；creative industrial park；evaluation index system; environmental validity influence factor

2016-09-02

2017-01-20

上海市促进文化创意产业发展财政扶持资金项目“文化创意产业发展环境优化策略研究”(20130016)。

徐汉明(1972-)，男，江苏盐城人，同济大学助理研究员，同济大学经济与管理学院博士研究生，研究方向：企业管理。

F29

文章编号：1002-9753(2017)03-0164-14