文化創意產業集聚效益分析
——以北京市文化創意產業發展為例

姜　玲，王麗齡

(中央財經大學　政府管理學院，北京　100081)

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文化創意產業集聚效益分析
——以北京市文化創意產業發展為例

姜玲，王麗齡

(中央財經大學政府管理學院，北京100081)

摘要：集聚帶來效益在很多產業領域得到證實，但是在文化創意產業領域全面集聚是否是有效的？論文針對文化創意產業集聚效益及其在產業間的差異，應用CES模型分析了北京市文創產業三大類細分產業的集聚效益及動因。研究發現，大多數文化創意產業的集聚總體上能夠產生正效益，但某些細分產業的集聚達到一定程度后可能會出現負變化。進一步通過動因分析，提出分類引導集聚的必要性與建議。

關鍵詞：文化創意產業；集聚效益；CES生產函數模型；北京市

一、文化創意產業集聚發展特征及問題的提出

文化創意產業的概念最初見于1998年發布的《英國創意產業路徑》一文[1]，即“源于個體概念、技巧及才能，透過智慧財產權的生成與利用，有潛力創造財富和就業機會的產業”。[2]近十余年來，在全球貿易中，創意產品和服務保持蓬勃增長態勢，文化創意產業也成為我國最具活力和潛力的產業之一。黨的十八大和十八屆三中全會專門提出要提高文化產業規?；⒓s化、專業化水平，文化相關產業的集聚發展有了綱領引導。

在全國文化創意產業發展中，北京市占據重要地位，出版、影視、藝術品交易等若干領域都在全國位于前列甚至占據全國半壁江山，其發展方向和舉措對全國具有重要示范意義，其文化創意產業的集聚發展戰略尤為突出。

2006年，北京市在全國率先提出文化創意產業分類標準，確定“文化創意產業是以創作、創造、創新為根本手段，以文化內容和創意成果為核心價值，以知識產權實現或消費為交易特征，為社會公眾提供文化體驗的具有內在聯系的行業集群”[3]。

呼應產業分類標準上將文化創意產業確定為“行業集群”，北京市將文化創意產業集聚作為促進產業發展的最重要手段，批準和掛牌建設各類文化創意產業集聚區。2006年，北京市認定了第一批10個文化創意產業集聚區，10個集聚區內包括了1500多個公司，當年獲得的收入占到15%[4]。目前北京市總計有市級文化創意產業集聚區30個，涵蓋了全部區縣、全部產業領域，涵蓋企業數量超過10000家[5]。2014年5月，《北京市文化創意產業功能區建設發展規劃(2014-2020)》發布，提出要繼續發揮市級集聚區和國家級園區的集聚和帶動作用，建設20個文化創意產業功能區。從產業經濟學的角度來講，這是在繼續擴大集聚區作為增長極的帶動作用。

北京市的文化創意產業集聚政策產生了顯著的效果。根據2016年1月21日北京市國有文化資產監督管理辦公室召開的新聞發布會介紹，北京市三經普數據顯示，全市20個文創功能區有文創單位7.4萬個，占全市總量的50.8%；文創從業人員119.6萬人，占全市總量的65.2%；文創資產總值14108.3億元，占全市總量的68.5%；文創收入8331.4億元，占全市總量的67.3%，產業空間集聚、集約發展的態勢日益顯現。[6]

但是，文化創意產業集聚是否是有顯著效益的，從這組數據中無法明確看出。因為用簡化的勞動生產率來看，計算收入與就業的商，僅為1.03，集聚效益似并不是特別顯著，當然這與數據使用的是功能區數據也有關系。

對于文化創意產業集聚是否有顯著效益這一問題，相關研究也存在著爭論。有學者支持文化產業集聚發展，如陳建軍和葛寶琴指出“文化創意產業的一些特點，使得它傾向于以集聚區的形式發展”[7]。但創意階層作為文化創意產業的創造力根源，似乎傾向于遠離集聚，如黃鷺新等發現北京的一些藝術家大多數位于城郊農村，主要原因是房租便宜，環境無干擾，生活恬淡，同時，“很多藝術家對社會持批判態度，他們刻意保持著和城市主流的‘距離’”[8]。所以，對于一個復雜的、種類豐富的文化創意產業來說，全面的集聚是否是可行的？

綜上，本文認為，對文化創意產業集聚是否有效益這一問題，值得深入研究，而且需要深入產業內部進行精細化分類研究。

由于北京市在我國文化創意產業中的地位和其旗幟鮮明的文化產業集聚區政策，本文選擇北京市作為案例。試圖通過計量方法，分類分析文化創意產業的三大類代表性細分產業的集聚效益，試圖解答文化創意產業集聚效益是否存在、集聚效益的大小和變化情況如何、如何分類引導有效集聚的問題。

二、文化創意產業集聚效益的相關文獻評述

當前探討文化創意產業集聚大多聚焦于對集聚度的評價、區位選擇與集聚動因、空間分布及區位選擇機制、案例研究等方面，研究目的大多是為集聚區的發展和管理提出對策，可以分為三類：

最多的一種是探討文化創意產業集聚及其成因。例如孔建華(2009)對文創產業集聚區的成因探討[9]；花建(2007)對文化創意產業集聚區的發展規律和動力的探討[10]；王慧敏(2012)對文創集聚區演進的探討[11]；陳建軍等(2008)對文化創意產業區位選擇的影響因素的探討[7]等。

第二類研究的主要內容是案例分析和國外經驗借鑒。如鐘韻等(2012)以廣州市的集聚區為研究對象，用定性研究方法，“探討了集聚是不是有效益的，現在的集聚效益如何，未來如何提升集聚效益這3個問題”[12]；王暉(2010)借鑒了紐約模式的特點，通過對比研究提出對北京市的發展建議[13]。

第三類是集聚的競爭力評價研究。如江沛(2009)以波特鉆石模型為基礎構建的文化創意產業集聚區的競爭力評價模型[14]；張彥軍(2011)提出建設評價體系，評價的幾大維度包括集聚區外部影響因素、自身發展因素、建設和發展成效[15]等。

針對文化創意產業集聚效益是否存在的問題，相關領域大多數學者持肯定的態度，并重點研究集聚效益的來源，或稱集聚效應。如陳建軍和葛寶琴(2008)提出文化創意產業集聚能夠帶來外部性、規模收益、市場效應、創新能力和競爭力、降低風險[7]；王茁宇(2012)提出的供應商市場的培育、勞動力市場的培育和知識的外溢效應[16]；“中國文化產業集聚效應的動態研究”課題組(2015)對此也進行了系統梳理[17]。

但是上述研究都是在默認集聚是有正效益前提下的研究，而對于文化創意產業或者其中的部分構成來說，集聚是否一定是有利的這個問題，相關研究并不多見。定量研究文獻更加缺乏，這可能與“統計資料缺乏，現在難以開展關于效益的定量分析”有關[12]。

關于產業集聚效益研究，從理論到方法是有經驗可循的。例如許志芳(2009)基于固定替代彈性生產函數(CES)模型，經過一定的修改，提出綜合區位商法，可以用來測度產業的集聚效益[18]；唐杰等人(1989)提出了一套基于CES模型的集聚效益及其影響因素的測量和分析方法[19]，目前該方法已被運用于工業領域和第三產業，如現代服務業的集聚效益研究[20]。

上述研究為本文提供了理論和方法上的重要支持。隨著第二次經濟普查后北京市對文化創意產業及集聚區數據的分析和公布，使得對集聚效益的評價日益變得可行。文化創意產業集聚效益評價方法和內容應該得到擴展。

三、研究方法選擇與數據來源

(一)研究方法的選擇

根據當前文獻，專門針對文化創意產業集聚效益計算的方法還沒有人提出，但是對集聚效益的測算已經有很多人進行過研究，如基于柯布道格拉斯生產函數、固定替代彈性生產函數(CES)模型、Ciccone模型等提出的工業領域和第三產業集聚效益測度和分析的方法，此外也可以用數據包絡分析方法(DEA分析方法)計算投入產出效率來觀察規模收益情況。

其中，唐杰等人(1989)提出了一套基于CES模型的集聚效益及其影響因素的測量和分析方法，可以測出集聚效益h值，并分析內部集聚經濟(ISE)、布局集聚經濟(LOC)和城市集聚經濟(UBE)對h值的影響[19]。該模型得到了很多學者的認可，并廣泛應用于分析地區產業集聚效益和動因[21-23]。

其以工業部門為對象，改造后的CES生產函數模型如下：

P=AQβKγ

其中，P、Q、K分別表示某工業部門的利潤，總產值和某年份的固定資產凈值。β為產出利潤彈性，表示增加單位產出里面含有的利潤，γ是固定資產占用的利潤彈性，它的含義是增加單位固定資產，帶來的利潤的增加。通過收集P、Q的時間序列數據，取對數后，用計量軟件對Ln(P)=Ln(A)+βLn(Q)+γLn(K)進行回歸分析可以求得β和γ的值。

唐杰等人提出用h=(1+γ)/(1-β)判定集聚效益，意味著固定資產占用水平提升，會帶來單位固定資產的增多，進而導致成本的增加，導致集聚經濟效益減小。如果h>1，意味著產業規模報酬遞增，存在集聚效益，集聚效益隨著h值的增加同時變大；如果h=1，意味著產業規模報酬不變，不存在集聚效益；如果h<1，意味著產業規模報酬遞減，不存在集聚效益。需要注意的是，在計量過程中，為了更加準確地反映出現象的發展趨勢，會采用“移動平均法”對時間序列數據進行一定的處理。同時，模型假定資本價格不變，在計算時，將P、Q、K都用基年的不變價格表示。

唐杰等人還提出用“內部集聚經濟(ISE)，布局集聚經濟(LOC)，城市集聚經濟(UBE)，用來解釋集聚效益h的變化”[19]。內部集聚經濟(ISE)，它的作用是在于闡明如果一個企業的生產規模增加了，是不是會推動集聚經濟實現，ISE=某產業某一年份固定資產量/企業數。布局集聚經濟(LOC)主要用于解釋某一工業區位集聚的專業化程度是否影響集聚效益，測算時以區位商為指標，LOC=(某一部門產值/地區經濟總產值)/(地區經濟總產值/全國經濟總產值)。城市集聚經濟(UBE)主要用以估計產業規模的擴大和企業多樣性增強是否能帶來集聚效益，UBE=企業數，一般會對UBE進行指數化處理，把最早那年的企業數當作100，后面每一期都表示成那一年的指數。

本文認為CES生產函數模型的解釋力很強，可以用來分析文化創意產業的集聚效益情況。CES生產函數代表一類函數，對這類函數來說，替代彈性不是一個具體的數值，但是對某一類生產部門，CES假定其替代彈性是固定的，類別不同的生產部門的替代彈性可能不同。這就使得CES生產函數的適用范圍很廣，不僅可以用在工業部門，也可以用來分析第三產業，曾國平等學者曾經用CES生產函數分析過重慶市第三產業[24]。唐杰等人提出的CES生產函數模型使用的基本條件是研究對象的生產規律符合這類函數的特點，文化創意產業作為第三產業的一種，其生產規律可以用這類函數表示?，F在也有學者曾經“將CES模型用于分析現代服務業產業集聚效益”[20]。因此，該模型也可以用于研究文化創意產業的集聚效益。

(二)研究對象與數據來源

由于文化創意產業部門由國民經濟部門中很多相關部分組成，因此相關的統計數據來源復雜，而且由于不同類型的文化創意產業的集聚效益變化的動因也是有差異的，所以本文選擇三大類產業作為文化創意產業的代表來分類研究。這三大產業依次是信息傳輸、計算機服務和軟件業，科學研究、技術服務和地質勘查業，文化、體育和娛樂業，以下分別簡稱信息傳輸類產業、計算機服務類產業和文化類產業。這樣歸類的理由如下：

2006年，北京市統計局、國家統計局北京調查總隊聯合制定了《北京市文化創意產業分類標準》[25]。根據這個標準，北京市文化創意產業主要包括9個大類，分別可以歸入《國民經濟行業分類標準》中的文化、體育和娛樂業(產業大類代號R)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(產業大類代號G)，科學研究、技術服務和地址勘查業(產業大類代號M)，以及租賃與商務服務業(產業大類代號L)、批發和零售業(產業大類代號H)[26]。

“2010年，文化創意產業年增加值是1697.7億元，其中屬于G、R、M類的產業增加值分別占了49.9%、25.5%和5.0%”[27]，合計80.4%。因此，黃斌指出，上述三大類產業“基本都符合創意產業的三要素，其最終的研究結果也具有國內和國際間的比較意義”[28]。因此，我們選擇了三大類產業作為文化創意產業的代表。同時，我們假定三大產業下面包含的產業小類的生產規律、集聚效益、集聚效益影響因素與所屬大類一致。

這三類產業對文化創意產業有很好的代表性。根據2012年的統計數據(如下表所示)，文化創意產業的產值中，屬于信息傳輸類產業的產值比重達到53.98%，屬于科學研究類產業的產值比重達到4.42%，屬于文化類產業的產值比重則有24.73%。同時，從這三大產業的角度來說，信息傳輸類產業中，屬于文化創意產業的部分達到73.39%，科學研究類產業中，屬于文化創意產業的部分7.68%。對于文化類產業來說，更是幾乎100%屬于文化創意產業(由于文化創意產業中，旅游、休閑娛樂這一類中部分產業不屬于文化類產業，因此計算時出現了比例大于100%的結果)(見表1)。

表1　北京市三大代表產業產值占文化創意產業比重對比　單位：億元、%

數據來源：北京市統計年鑒(2013年)

信息傳輸類產業及文化、體育和娛樂下屬的產業，絕大多數都屬于文化創意產業，而且產值占據了文化創意產業80%以上，代表性很強。文化創意產業中，設計服務屬于科學研究類產業，其產值占文化創意產業總產值的比例為4.42%，占科學研究類產業的比例為7.68%。相比其他兩大產業，科學研究類產業對文化創意產業的代表性較弱，但是由于它是典型的未來發展潛力大，受到各個國家的重視，本文也將它納入分析范圍。

本文的相關計算數據來源是北京市統計年鑒，選擇時間序列分析數據截止到2012年，是因為根據北京市統計年鑒說明，2013年數據為第三次全國經濟普查數據，與之前統計方法不同，之后數據是在此基礎上調整的。為了保證數據前后一致，本文將數據選擇截止到了2012年。

四、基于CES模型的北京市文化創意產業集聚效益及動因分析

(一)北京市文化創意產業集聚效益評價

1．信息傳輸類產業集聚效益逐年遞增

為了進行CES模型的分析，我們收集到2005年-2012年北京市信息傳輸類產業的相關數據，并以2012年的不變價格表示，數據經無量綱化處理并對各項數據取對數之后，以4年為一組，用Eviews進行回歸分析，并通過h=(1+γ)/(1-β)的計算，我們得到結果如下表2所示：

由表可見，信息傳輸類產業的產出利潤彈性β1波動變化，由負轉正，但現在仍在1以下，表示增加單位產出帶來的利潤變動也由負向轉為正向。固定資產占用的利潤彈性γ1基本呈現遞增趨勢，現在達到1以上，表示固定資產增加帶來了利潤更大程度的提升。在β1和γ1的共同作用下，集聚效益值h1呈現逐年遞增的趨勢，在2008-2011年首次突破1，意味著信息傳輸類產業的規模效益從遞減首次轉為遞增，集聚效益開始出現。2009-2012年的h1有突飛猛進的上升，達到34.43。

2．科學研究類產業整體集聚效益還未顯現

科學研究類產業，根據表3分析結果，β2基本呈現逐年下降趨勢，表明產出提升帶來利潤提升的幅度在逐年下降。γ2基本上下波動。在β2和γ2的共同作用下，集聚效益值h2一直在1以下，說明當前還沒有產生集聚效益。同時，除了2008-2011年猛降至-10以下，其他年份的h2值一直保持在0至1之間，而且逐年略有增加。

表2　信息傳輸類產業的集聚效益分析結果

數據來源：北京市統計年鑒(2005年-2013年)

表3　科學研究類產業的集聚效益分析結果

數據來源：北京市統計年鑒(2005年-2012年)

3.文化類產業集聚效益逐漸消失

文化類產業，根據表4 的分析結果，β3波動變化，由負轉正，目前在1以上，表示增加單位產出帶來的利潤變動也由負向轉為正向。γ3波動變化，在零上和零下擺動，表示固定資產增加1%帶來使得利潤時增時減。在β3和γ3的共同作用下，h3值呈現遞減趨勢，前兩個時間段內h3值比1大，說明規模效益遞增，集聚效益存在，后三段時間內h3值小于1，而且是負值，說明規模效益不存在，集聚效益消失。說明文化類產業從規模效益遞增轉變為規模效益不存在，集聚效益從有到無。

表4　文化類產業的集聚效益分析結果

數據來源：北京市統計年鑒(2005年-2012年)

(二)北京市文化創意產業集聚效益的動因分析

為了進一步分析北京市文化創意產業中三大主導產業集聚效益變化背后的動因，發現影響集聚效益發揮的原因，找到集聚效益提升策略，這里繼續采用唐杰等人提出的內部集聚經濟(ISE=某產業某一年份固定資產量/企業數)、布局集聚經濟(LOC=(某一部門產值/地區經濟總產值)/(地區經濟總產值/全國經濟總產值))和企業數(UBE)指標進行動因分析。

1.信息傳輸類產業集聚效益動因分析

結合北京市統計年鑒的數據，以及ISE、LOC和UBE三個指標的定義，通過計算可得下表數據：

表5　信息傳輸類產業ISE、LOC和UBE

數據來源：北京市統計年鑒(2005年-2013年)

運用Eviews軟件進行統計回歸分析得到下面的關系式：

Y = 766.047224 + 627.67*ISE1- 515.07*LOC1 + 2.60*UBE1

(7.10)(6.37)(-12.62)(2.86)

我們發現，對信息傳輸類產業來說，ISE和UBE的系數為正，說明兩個指數的變化帶來產業集聚效益的同向變動。LOC的系數為負，這意味著指數的變動帶來了產業集聚效益的反向變動。

ISE的系數是正的，這意味著信息傳輸類產業所屬企業平均生產規模增加能夠帶來集聚效益，但歷年來ISE指數的大小在不斷下降，最后導致ISE帶來的正的集聚效益在逐年遞減。

LOC系數為負，意味著信息傳輸類產業的地區專業化水平提升對集聚效益正向變動作用為負。我們看到近幾年來，雖然該產業的LOC指數一直保持在2.5以上，但是呈現逐年下降趨勢，說明信息傳輸類產業的專業化水平雖然還處于較高水平，但是在逐年下降，結果就是LOC帶來的集聚效益雖然為負，但是負作用在逐年地降低。

UBE系數為正，意味著在這個產業中，企業數量的增加可以帶來集聚效益。同時我們看到，歷年來該產業的UBE指數在不斷上升，意味著在北京，該產業的企業是多樣化發展的，該產業規模在增大，城市集聚經濟帶來的集聚效益在不斷上升。

在上述三股力量的作用下，信息傳輸類產業的集聚效益指數逐漸遞增，并增至1以上，集聚效益存在且逐年遞增。

2.科學研究類產業集聚效益動因分析

結合北京市統計年鑒的數據，以及ISE、LOC和UBE三個指標的定義，通過計算可得下表數據：

表6　 科學研究類產業ISE、LOC和UBE

數據來源：北京市統計年鑒(2005年-2013年)

運用Eviews軟件進行統計回歸分析得到下面的關系式：

Y = -2497.92 - 2036.23*ISE2+1583.79

*LOC2 - 2.48*UBE2

(-2.16)(-1.86)(2.18)(-2.09)

LOC的系數是正的，意味著該產業的專業化程度上升能帶來集聚效益。我們看到近幾年來，科學研究類產業的LOC指數一直保持在2以上，且呈現逐年上升趨勢，說明科學研究類產業的專業化程度高且專業化水平逐年增加，帶來了越來越大的正集聚效益。

UBE系數是負的，意味著該產業所屬企業數量的增加未能帶來集聚效益。歷年來科學研究類產業的UBE指數在不斷上升，說明在北京，該產業相關企業呈現多元化發展趨勢，行業規模也在擴大。結果就是UBE帶來的集聚效益是負的，而且負效益在逐年地上升。

ISE系數是負的，意味著科學研究類產業所屬企業的平均生產規模未能帶來集聚效益。歷年來ISE指數的大小在不斷上升，伴隨著負的集聚效益也逐年上升。內部集聚經濟系數為負一般有兩種情況，企業規模過小或者企業已經超過了最佳生產規模。而相比其他兩大產業，科學研究類產業的內部集聚經濟指數是最低的，難以獲得內部規模收益。結合UBE系數的變動情況和北京市科研院所集中的客觀事實，本文推斷，應該是科研院所國家事業單位性質和近年來新增科學研究類企業規模過小導致的。

在上述三股力量的作用下，科學研究類產業的集聚效益指數一直在1以下，無法說明該產業在北京目前存在顯著的集聚效益。

3.文化類產業集聚效益動因分析

結合北京市統計年鑒的數據，以及ISE、LOC和UBE三個指標的定義，通過計算可得下表數據：

表7　文化類產業ISE、LOC和UBE

數據來源：北京市統計年鑒(2005年-2012年)

運用Eviews軟件進行統計回歸分析得到下面的關系式：

Y = -551.92 + 575.86* ISE3 + 254.22* LOC3+ 1.39* UBE 3

(-0.20)(0.29)(0.17)(0.18)

其中ISE的系數為正，意味著文化類產業所屬企業的生產規模的擴大能夠帶來集聚效益。歷年來ISE指數的大小在不斷下降，使得內部集聚經濟帶來的正的集聚效益在不斷下降。

LOC系數是正的，意味著文化類產業專業化水平的提升能夠帶來集聚效益，我們看到近幾年來，文化類產業的LOC指數一直未能達到1，而且呈現逐年下降趨勢，說明文化類產業的專業化水平在降低，集聚效益并沒能夠發揮出來。

UBE系數為正，意味著文化類產業所屬企業數量的增加可以帶來集聚效益。同時歷年來文化類產業的UBE指數也在不斷上升，說明文化類產業企業多元化發展，產業整體規模在擴大，這帶來了一定的集聚效益，且正效益逐年上升。在上述三股力量的作用下，文化類產業集聚效益一開始存在，但后來逐漸消失。

五、主要結論與對策建議

綜合前文，我們發現對文化創意產業內部的三類細分產業，內部集聚經濟(ISE)、布局集聚經濟(LOC)和城市集聚經濟(UBE)的作用方向如下表所示，其中“+”代表正效益，“-”代表負效益。

表8　ISE、LOC和UBE對三大產業的作用方向和程度

內部集聚經濟、布局集聚經濟和城市集聚經濟，指標的含義和作用機理可以總結為表9。

結合三大產業的集聚效益計算結果和動因分析結果，以及ISE、LOC、UBE的指標含義和作用機理，我們可以發現：

表9　ISE、LOC和UBE的指標含義和作用機理

文化創意產業的集聚總體上來說是有正效益的。但某些細分產業的集聚達到一定程度可能會出現變化，如文化類產業未來是否要繼續把重點放在集聚上值得進一步分析。2008年后文化類產業集聚的效益是由正變負的趨勢，可能說明了集聚對于文化類或者說部分文化類產業的作用方向在發生轉變?？茖W研究類產業的專業化水平對集聚效益有重要作用，但是北京市的科研院所集中的特點及其國家事業單位屬性反而可能影響了近年來該產業的社會化發展及北京市政策對其的影響力，集聚作用的發揮需要市場競爭主體的參與。

要在集聚形成階段獲得和提升集聚效益，需要從如下方面著手：

(1)鼓勵龍頭企業發展，擴大企業平均生產規模，獲得規模收益。

(2)對北京市來說，信息傳輸類和科學研究類產業的專業化水平需要得到進一步提升。北京市這兩個產業的區位商都比較高，具備一定的對外服務能力。但信息傳輸類產業布局集聚經濟系數為負，說明產業專業化水平雖然很高，但產業上下游銜接不佳，區位優勢沒能發揮。

(3)需要進一步鼓勵文化創意產業的多樣化。要減少文化創意產業的進入壁壘，促進產業多元化發展，通過增加各類企業數來提高城市集聚經濟指數，滿足城市居民多樣化的需求，提升UBE帶來的正向集聚效益。

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(本文責編：海洋)

Agglomeration Benefit Analysis for Cultural and Creative Industry——Taking Beijing as an Example

JIANG Ling, WANG Li-ling

(SchoolofGovernment,CentralUniversityofFinanceandEconomics,Beijing100081,China)

Abstract：The agglomeration benefit has been verified in many industries except for cultural and creative industry.It is of necessity to examine if the integral agglomeration policy for the industry is efficient. This paper studies whether the cultural and creative industrial agglomeration has benefits, and whether there is any difference within the segmentation industries with CES production function model. According to the paper, the agglomeration of Beijing’s majority segmentation industries of the cultural and creative industry has benefits, but could turn to reversals after over-agglomeration. According to the analysis for motivation of agglomeration, it is necessary to classify and guide agglomeration.

Key words:cultural and creative industry;agglomeration benefit;CES production function model, Beijing

中圖分類號：F062.9

文獻標識碼：A

文章編號：1002-9753(2016)04-0176-08

作者簡介：姜玲(1981-)，女，山東威海乳山市人，副教授，研究方向：城市與區域經濟。

基金項目：北京市文化創意產業集群空間演化研究(13JGB019)。

收稿日期：2015-12-20修回日期：2016-03-15