法国本地劳动力体系中人才与创意经济的关系

法国本地劳动力体系中人才与创意经济的关系

一简介创意产业因能够创造新的经济活动、产生新的就业机会、提升地域的吸引力而被认为是地方和区域发展的驱动力。一些研究有力地论证了创意产业与欧洲地区繁荣之间的关系（DeMigueletal，2012；PowerandNielsén，2010；Rausselletal，2012）。例如，Power和Nielsén的研究显示欧洲人均GDP差异的60%可以用创意产业区域专业化来解释。其结果是，创意产业专业化对按购买力标准（PPS）计算的人均PIB差异的贡献估计在1200欧元至1500欧元之间（DeMigueletal，2012；Rausselletal，2012）。知识经济强调在新的竞争环境中作为非物质因素的本地化知识具有非常重要的意义。如今，知识不仅是企业的重要竞争要素，也是企业所在地区的重要竞争要素（Lazzeroni，2010）。欧洲国家未来的繁荣很大程度上取决于如何用好现有的资源、知识和创造力（EU，2010）。在这方面，最新的研究分析了创意活动的地理分布情况以及提升地区吸引力的条件。研究结果表明，即使这些活动在全球范围内的分布越来越广泛，它们在空间上仍趋于集聚（Boixetal，2010；Florida，2008；Floridaetal，2008）。许多研究者指出（Florida，2002；2005a；Glaeser，2000），这种集聚趋势在地理空间上受人力资本的影响。长期以来，经济学家和地理学家一直关注人力资本对企业集群的影响。自从Lucas（1988）提出人力资本是形成创意产业集群的重要推动力以来，学界围绕此话题展开了重要讨论。Glaeser（2000）强调通过获得人力资本培育企业集群，而Florida（2002；2005a）则认为人力资本与人才密切相关，并强调人才经济地理是吸引创意产业的媒介。在过去的几年里，欧洲的一些地区和城市制订了促进和吸引创意产业的政策方案。近来，国家层面也采取积极措施鼓励发展创意产业（Bouquillion，2010；Jayne，2005）。在超国家层面，欧盟认为这类产业是实现“里斯本议程”（Lisbonagenda）设定目标的驱动力，即推动欧洲成为“最具竞争力和最具活力的知识经济体”。在此背景下，欧盟委员会决定创造合适的条件，充分挖掘创意产业的发展潜力，从而推动经济增长和促进就业（EU，2010）。此外，它还通过一系列举措提高人们对这项工作的重要性的认识，比如，将2009年确定为“欧洲创新年”。然而，法国学术界对创意产业并没有给予足够的重视（Bouquillion，2010）。而且，法国目前也没有制定任何具体的公共政策指导下的行动计划来推动创意产业集群发展。本研究旨在通过分析法国就业集中区（zonesd'emploi，ZEs）创意就业集聚（creativeemploymentconcentration）与人才的关系来填补这一空白（使用2006年人口普查数据）。具体来说，本文假设法国创意产业集聚与其拥有较高层次的人才相关。本研究具有三重意义。首先，本文对法国创意产业集群进行了实证研究。其次，本文论证了人力资本和创意阶层工人在地理空间上的分布不是均衡的。最后，本文提出人才与创意产业集聚呈正相关关系，从而证实了人力资本集聚可以促进创意产业区域专业化的假设。这些研究结果表明法国需要更好地制定国家、地区以及本地的发展战略，从而提高其发展潜力。事实上，成功的政策战略应当侧重于为创意产业营造良好的经济环境。支持创意产业发展的一个可行的途径是鼓励发展创意产业集群。在这种情况下，鉴于丰富多样的人才队伍有利于促进创意产业集群的发展，应采取有效措施确保发展创意产业所需的理论和实践型人才的充足供给。本文分为五个部分。在本部分引言之后，第二部分，阐述理论框架并介绍法国创意城市的地理分布。第三部分，根据2006年人口普查数据分析法国创意产业集群。第四部分，分析法国ZEs的创意就业与人才的关系。第五部分，使用计量经济模型详细论述Florida的3T理论（科技、人才和包容性）和人力资本理论，并指出这些因素在一定程度上决定了创意产业能够在法国集聚发展。第六部分，提出结论和政策建议。二理论框架：创意产业及其范围（一）创造力、经济和空间“创造力”是人类特有的一种特征，它体现在众多的领域和情景中，如艺术创作、设计工艺、科学发现或企业精神（EU，2008）。一些学者认为创造力可以有效应对现代经济的挑战和机遇（比如Pratt，2008）。这可能与人们对创造力的理解有关，即它是一个创造与破坏的过程（Schumpeter，1943；Scott，2006），我们称之为“创造性破坏”，这是体现市场活力的关键因素之一。实际上，创造力与经济的联系在经济思想中由来已久。一些学派和学者，从Smith[1996（1776）]、Marshall[1963（1890）]、List[1904（1841）]、Schumpeter（1943）和Hayek（1945）开始，就已经提出这种观点。随后，增长派经济学家（Arrow，1962；Griliches，1979；Solow，1957；Uzawa，1965）和新增长理论的作者（Arthur，1990；1996；GrossmanandHelpman，1991；1994；Lucas，1988；Romer，1986；1987；1990；1994）也强调了知识和创造力在经济时代的重要意义。Marshall[1963（1890）]理论提出了空间维度的概念，这是一种有关知识和创造力的独到见解。从这个意义上来说，他强调空间在产业化理念下对提高创造力具有重要意义。某个公司的新发明以及它在组织或流程方面的改进会被位于同一地区的其他公司共享、分析和采纳。于是，新知识与当前知识相结合，进而产生新思想。Marshall强调，虽然人们不具有创造原材料的能力，但当他们赋予物品有用的形式时就产生了价值。换言之，人类具有通过创造新的思想、新的技术或新的商业模式促进知识生成的内在能力（Florida，2005b）。因此，在知识经济和创意经济背景下，意会知识和隐性知识非常重要，与此同时，它们可以从空间邻近性中获益[Marshall，1963（1890）]。（二）创意产业集群Suarez-Villa、Walrod（1997）、Maskell、Lorenzen（2004）以及Cooke等人（2007）认为集群是指特定活动或劳动者集聚在一定的空间内，并能够生成、传递和使用知识。Bergman和Feser（1999）认为集群、工业区和其他创新环境的共同点在于代理商之间的空间邻近性带来了竞争优势。近来，有研究分析了知识经济活动的分布情况。研究指出信息、知识和创意活动的空间分布并不均匀（Acsetal，2002；AudretschandFeldman，1996；Boixetal，2010；CookeandLazzeretti，2008；Cookeetal，2007；Feldman，2003；Fingleton，1994；Florida，2008；Floridaetal，2008；Globerman，2001；Lazzerettietal，2008；Scott，2005）。Cooke等人（2007）认为空间邻近性在创造力、知识和信息的交换过程中起着重要作用。那些隐性知识占据重要地位的公司往往聚集在一定的空间内（OECD，2008），以便从外部经济中获益（Cookeetal，2007；PascalandMcCall，1980）。Suarez-Villa、Walrod（1997）和Globerman（2001）指出这种外部性源于这里聚集了一批具有专业能力的公司、供应商和劳动者。不同的人群集聚在一起，进行面对面的交流互动，无形中的模仿学习使得信息、专有知识和技术的交流更为容易（AsheimandCoenen，2007；Cookeetal，2007；Globerman，2001；Suarez-VillaandWalrod，1997），并因此产生了新思想。其结果是，创意与知识型企业在空间上集聚所产生的新知识为创造更多知识密集型、信息化和创造性的区位经济提供了条件（Cookeetal，2007；MaskellandLorenzen，2004）。于是，信息、知识和创造力都被集中在了创意产业集群内部（Lazzerettietal，2008；LeBlanc，2000）。三识别法国创意产业集群（2006年）在法国，创意产业和创意阶层的分布情况尚未得到广泛研究。近来，Chantelot（2010）首次对法国创意阶层的地理布局进行了分析。他认为，创意阶层主要集中在法国一些较大的城市。其他学者关注的则是法国创意产业的地理布局。Boix等人（2010）发现了一个高度密集的空间格局，即大量的创意就业聚集在首都巴黎附近，其余的则遍布全国其他地区。识别创意产业集群依赖于两个维度：行业门类和地域范围。首先，从行业门类来看，我们使用标准行业和标准职业分类法（Creigh-Tyte，2005）来衡量创造力。尽管最初创造力和文化是被独立分析的[1]，近来，Flew（2002）、经济合作与发展组织（2005）以及Lazzeretti（2008）等人却强调文化公司和创意公司已经被视为同义词或相关概念。其次，从地域范围来看，本地层面似乎代表了分析创意产业集群最恰当的尺度（Lazzeroni，2010）。法国的行政区划分为三个层级（大区、省和市镇），它们既不是经济功能区也不是社会功能区。事实上，正如Lazzeroni所强调的，大区和省在规模上似乎过于宽泛和多样化以至于无法代表实际的经济功能区，而创意产业集群的溢出效应通常跨越了单个市镇的行政边界，因此市镇一级也无法反映其全貌。然而，在大区和市镇之间还存在另一个中间层级，即ZE，它由若干个市镇组成，这些市镇属于同一个大区但不一定属于同一个省[2]。我们可以利用市区间的通勤信息来识别ZEs。法国国家统计和经济研究所（INSEE）对ZEs的定义是：一个能够容纳大多数常住劳动人口生活和工作的地理空间。在实际操作中，通勤（从家中往返工作地点的过程）是一个变量，1990年人们用它来确定法国348个ZEs的边界。ZEs由INSEE和劳工部共同创立，用于指代特别适合研究当地就业问题的区域单位。根据ISTAT（1997）、Boix和Galletto（2006）给出的定义，ZEs可以被视为与意大利和西班牙当地劳工制度相一致的可分析的区域单位。此外，这些区域单位已经被用于分析欧洲的创意产业集群（Boixetal，2010；Lazzaretietal，2008），虽然创意活动集聚和创新要素溢出有可能超出ZE的边界（Lazzeroni，2010）。2006年，INSEE发布的人口普查数据显示了法国ZEs的就业分布情况，它以高强度的空间集聚为特征。实际上，2006年巴黎聚集了170多万个工作岗位，占全国总就业的7%。Nanterre（ZE）是法国第二大就业集聚区，占全国总就业的3.3%（将近83.3万个工作岗位）。总的来说，可以看出就业主要集中在省会城市（见图1）。图12006年法国ZEs的就业分布情况为了使用和分析创意产业集群，法国将一个具有创造性的本地生产系统定义为一个ZE，这里的创意产业具有较高的区域专业化水平（见表1）。关于区域专业化，最易于操作和最普遍的界定方法是使用Balassa-Hoover提出的区位商模型（locationquotient，LQ）。它具有捕获空间集聚的基本属性，与所选定的区域单位的大小无关（O'DonoghueandGleave，2004；vomHofeandChen，2006）。表1创意产业（NACERev.1）产业文化产业出版业（22.1）印刷业以及与印刷有关的服务活动（22.2）记录媒体录制业（22.3）建筑和工程活动以及相关技术咨询（74.2）影视活动（92.1）广播电视活动（92.2）其他娱乐活动（92.3）创意产业软件咨询与供应（72.2）其他与计算机有关的活动（72.6）广告业（74.4）自然科学与工程的研究和实验开发（73.1）人文社会科学的研究和实验开发（73.2）来源：Lazzerettietal，2008。表1创意产业（NACERev.1）我们使用该区位系数分析创意活动在欧洲本地生产系统中的集聚情况（Boixetal，2010；Lazzerettietal，2008；2009），以及在美国和欧盟大都市区的分布情况（Rostedetal，2010）。该指数将地方经济的产业水平与全国同行业的水平进行比较。当LQ值大于1时，说明该区域单位的专业化水平高于全国水平，若LQ值小于1则表明该区域单位未达到专业化水平。计算公式如下：公式（1）中，E表示j地区i产业的雇员人数，E表示i产业的雇员人数，E表示j地区的雇员总数，E表示超区域单位的雇员总数（一般是指全国范围）。图2显示创造力的专业化水平在法国ZEs的分布极不均衡。事实上，法国2006年人口普查数据（INSEE）显示348个ZEs集聚了1135234名创意劳动者（占总就业人数的4.5%）。此外，法国65.3%的创意类工作集中在34个专门从事创意活动的ZEs（LQ值大于1）。图2法国ZEs的创造力专业化布局，2006法国创造力专业化的值域范围为0.14～5.24，在创新集聚方面表现出极大的地区差异。如表2所示，巴黎及其周边地区创意职业的专业化程度最高。实际上，Lagny-sur-Marne是专业化程度最高的ZE（这里23.5%的工人从事的是创意活动），然后是Orsay（20.8%）、Boulogne-Billancourt（15.2%）和Paris（11.1%）。除此之外，巴黎是迄今为止拥有创意工人数量最多的ZE（192781名创意工人，占法国就业总量的17%），然后是Nanterre（70057名创意工人，占比为6.2%）和Boulogne-Billancourt（59110名创意工人，占比为5.2%）。表2法国的创意产业集群，2006代码地区名称LQ值创意岗位占法国就业总量的比例（%）1131ParisH2.4619278117.01132NanterreH1.86700576.21133Boulogne-BillancourtH3.38591105.28211LyonH1.35488214.37301ToulouseH1.81432223.81142VersaillesH1.60227452.01136MontreuilH1.50227022.07275Bordeaux-Zone-CentraleM-H1.14209791.88223GrenobleH1.68204681.81137Saint-DenisL-M1.07204271.89349Marseille-AubagneL-M1.06195931.73111LilleM-H1.19193811.75201NantesL-M1.06186151.69108MontpellierH1.69180741.65341RennesM-H1.21160161.44276StrasbourgM-H1.22148631.31143OrsayH4.62138381.21154Lagny-sur-MarneH5.24120511.19342Aix-en-ProvenceH2.04116391.08324Clermont-FerrandM-H1.13107510.91134Vitry-sur-SeineH1.58100150.99331Cannes-AntibesH1.3899540.94122NancyM-H1.1190930.82441ToursL-M1.0179830.71147vryM-H1.1760650.57213PauM-H1.1756030.57272Bordeaux-ArcachonnaisH1.3931080.39104Bagnols-sur-CèzeH1.9130150.31145DourdanH2.1229080.34303BelfortM-H1.1628840.32463PithiviersH2.0019470.22442AmboiseL-M1.1012060.12664LeCreusotL-M1.089010.12654Cosne-sur-LoireL-M1.088220.1创意产业集群74163765.3法国1135234100.0注：高创造力=H，中高创造力=M-H，中低创造力=L-M。资料来源：2006年INSEE发布的人口普查数据。表2法国的创意产业集群，2006从图2还可以看出，巴黎城郊以外的其他ZEs也集聚了大量的创意类工作。一些大城市，比如Lyon、Toulouse、Grenoble、Montpellier、Marseille（Aix-en-Provence）以及Cannes，都是具有较高创造力的ZEs（LQ值在1.25以上）。其他一些城市的创造力处于中高水平，比如Lille、Rennes、Strasbourg、Nancy和Belfort，它们的LQ值在1.1～1.25之间。四人力资本和创意阶层的创意产业集群效应发达经济体已经从以原材料集约利用为基础的经济转向知识经济（Knight，1995；Trullénetal，2002）。经济合作与发展组织（OECD）对知识经济的定义直接基于知识和信息的生产、分配和使用。从这个意义上来说，它体现的是一种人类的思想和创造力在提高生产活动竞争力方面比机器更重要的经济模式。一些文献将人力资本定义为人类所具有的天赋能力和习得技能，以及体现在人类身上的隐性知识和显性知识，这些能够被人类所使用并对主观决策产生影响（DöringandSchnellenbach，2006；Rosen，1987；Towse，2003）。（一）外部经济：人力资本和创意阶层近年来，经济学家和地理学家对人力资本和区域经济增长的关系特别感兴趣（Glaeseretal，1995；Glendon，1998；Lucas，1988；Mathur，1999；Simon，1998）。多项研究证实城市人力资本积累能够产生外部性（CicconeandHall，1996；Rauch，1993）。Lucas（1988）强调人力资本积累能够产生正外部性。同样，Simon（1998）认为在技术变革时代大量高学历人才聚集在城市可能会引起局部溢出。因此，人力资本积累所产生的外部性可以被视为经济活动聚集（FritschandStützer，2008；Glaeser，2000）和创意产业集群形成（Lazzerettietal，2009）的原因之一。近来，Florida（2002）使用创意阶层的概念来解释创业精神和经济增长的原因。人力资本与创意阶层理论的区别在于：前者认为人们需要具有较高的教育水平才能提高其劳动的附加价值；后者认为人们不必具有较高的教育水平，而只需在其职业生涯中获得某些技能。根据Florida（2000；2005a）的观点，创造力的地理分布取决于当地吸引、留住以及培养创意人才的能力。这种能力由三方面因素决定，即三T理论：第一，创新数量和高科技活动的数量（科技）；第二，优秀劳动者聚集（人才）；第三，开放程度、多样性和工作机会（包容性）。进一步来说，创造力将成为创新的源泉，也将成为吸引创意产业的因素之一（Florida，2005a；Lazzerettietal，2009）。Lucas（1988）和Mathur（1999）明确了知识、创造力和人力资本理论之间的联系。尽管人力资本是推动经济发展最重要的因素之一，学界却极少关注人力资本对产业布局的影响（Aroraetal，2000）。事实上，高素质人才以及培养高素质人才所需的基础设施（如大学和其他教育机构）布局在哪里对企业选址及其发展具有基础性作用，特别是对于那些在生产过程中需要高水平人力资本输入的企业。尽管有关创意产业界定的辩论还在继续，英国文化、媒体和体育部还是将其定义为“源于个人创造力、技能和天赋”的产业（DCMS，2001）。由此可见，人才是新思想和新创意的创造者。（二）解释法国创意类工作集聚现象如上文所述，我们采用两种方法来分析人力资本在法国ZEs的地理分布情况：一种是以受教育程度为测度的传统人力资本测量，以每个ZE受过高等教育的雇员[3]比例来衡量（见表3）；另一种是以职业为测度对创意阶层进行测量，以每个ZE创意阶层劳动者占劳动者总数的比例来衡量（见表4）。计算公式如下：方程式中，E表示j地区人力资本水平为h的雇员人数，E表示j地区的雇员总数。表3法国受教育程度再分类人力资本分类最高文凭初等教育学前教育BEPC、小学文凭、初中文凭各种职业初中文凭中等教育普通高中文凭各种职业高中和技能高中文凭高等教育大学文凭第一阶段，BTS，DUT等大学文凭第二阶段或第三阶段，医学、药学、工程学等注：BEPC=中等教育初级阶段毕业证书；BTS=高级技术文凭；DUT=大学技术文凭。资料来源：基于人口普查文凭分类重新整理并分类。表3法国受教育程度再分类表4创意阶层分类（PSC，2003）分类创意专业人士个体商户（22）10人以上小企业主（23）自由职业者（31）行政干部和商企管理者（37）保健社工类的职业中介（43）行政和商企类的职业中介（46）创意核心群体教师和科研人员（34）信息、艺术和表演类职业（35）工程师和企业技术骨干（38）学校或培训机构的教师（42）技术人员（47）民事代理和公共事务雇员（52）资料来源：依据Florida理论重新整理并分类，2002。表4创意阶层分类（PSC，2003）2006年法国人口普查数据显示，7975346名劳动者具有高等教育文凭（占劳动力总数的31.6%）。图3显示了受过高等教育的劳动者在法国ZEs的空间分布情况：特别集中在少数几个城市，主要分布在法国东南部和西北部海岸[4]。其中，超过30%集中在50个ZEs，25%～30%集中在94个ZEs，20%～25%集中在149个ZEs，不足20%集中在剩余的55个ZEs。受过高等教育的劳动者比例较高的地区包括Paris、Nanterre、Lyon、Toulouse、Boulogne-Billancourt和Marseille，2006年这里聚集了全国26.7%的受过高等教育的劳动者（2126322/7975346人）。然而，当以ZE为单位来衡量受过高等教育的劳动者占比时，巴黎及其周边地区的比例较高。事实上，Orsay排名第一，这里50.8%的劳动者受过高等教育，然后是Boulogne-Billancourt（50.6%）、Paris（48.2%）、Nanterre（47.9%）和Versailles（44.3%）。图32006年法国受过高等教育的劳动者比例法国的创意阶层占职业总量的45.5%。创意阶层在法国ZEs的空间分布同样主要集中在特定的几个地方。2006年，只有25个ZEs有超过50%的劳动力从事创意活动，43个ZEs拥有创意劳动力的比例为45%～50%，115个ZEs的比例为40%～45%，另外164个ZEs的比例不超过40%。创意阶层劳动者比例较高的地区有Paris、Nanterre、Lyon、Toulouse、Boulogne-Billancourt和Marseille，法国23.5%的创意职业聚集在这里（4978113/26219730名创意阶层工人）。与人力资本的空间分布类似，创意阶层工人也主要集中在巴黎及其周边地区（见图4）。实际上，Orsay排名第一，有64.6%的劳动力从事创意职业，然后是Boulogne-Billancourt（63.4%）、Nanterre（61.8%）、Versailles（58.7%）和Paris（56.3%）。图42006年法国创意阶层从业人员比例一些研究表明，那些需要高水平人力资本的公司可能倾向于选址在配套设施更完善的地区（Gottlieb，1995）。因此，创新型和知识密集型企业将聚集在拥有专业供应商、劳动力市场和大学的城市，从而获得区位和城市化优势。由于拥有了这些有能力和受过高等教育的劳动力，该地区会变得更有竞争力（RaspeandvanOort，2006）。创意集聚能够促使更多受过高等教育的劳动者聚集在一起（Aroraetal，2000）。一些学术研究已经证实人力资本和创意企业集聚之间彼此关联（Aroraetal，2000；Feldman，2000；Zuckeretal，1998）。创意活动需要大量受过高等教育的劳动者。因此，创意活动专业化程度较高的地区受过高等教育的劳动力的比例也相应较高（Aroraetal，2000）似乎是合情合理的，图5～图7证实了这个观点。Knudsen等人（2007）认为邻近性是创新过程中的一个关键因素，尤其是与人才的邻近。如图5和图6所示，每一个ZE拥有的受过高等教育的劳动力和创意阶层劳动力都与创意类工作集聚有着高度的正相关关系（图5中R2=47%，图6中R2=48%）。因此，人才与创意企业的地理邻近性促使彼此更好的互动，从而为提升创造力营造良好的外部经济环境。然而，当我们把研究重点分别放在中等教育或初等教育时，却没有发现任何的正相关或负相关关系。图5法国创意产业集群与高学历劳动力的相关性研究图6法国创意产业集群与创意阶层劳动力的相关性研究图7法国创意产业集群与初、中等学历劳动力的相关性研究需要注意的是，创意阶层（由Florida创立）与创意产业是两个不同的指标，前者衡量的是具有一定技能水平的创意阶层从业人员的数量，后者衡量的是活跃于某个地区特定经济门类的公司的数量（BontjeandMusterd，2009；Stametal，2008）。如图7所示，创意类工作的LQ值与创意阶层在法国ZEs的比重之间并不是完全相关的。一种可能的解释是，创意阶层与一般工人相比具有较大的流动性。与Stam等人（2008）对荷兰情况的描述类似，创意工人有可能工作在一个ZE，却生活在另一个ZE。这要求我们在计量经济模型中对这两个指标（创意产业和创意阶层）加以区分。五创意产业集群的决定因素在前一节中，我们论证了人才与创意类工作集聚的关系。然而，正如Florida（2005a）所提出的，人才集聚受到该地区技术设施水平、开放性和多样性等因素的影响。因此，本节内容提出了一个分析模型，通过把那些影响创意产业在法国ZEs集聚的其他变量具体化来补充之前的分析。（一）模型Ellison和Glaeser（1994[1997]）提出了一个基于自然优势以及产业外部性或企业间溢出效应的选址模型。该模型假设将某个产业划分为N个业务单元，它们以连续的方式分布在M地区，并将这个地区分割成块。在这种情况下，为了使模型易于操作，笔者仅以一家企业为例揭示该模型。例如，行业K通过将v建立在i地区实现其利润最大化，函数公式如下：其中，是一个随机变量，反映了建立在i地区的概率（受可见的和不可见的地区特征的影响），V表示行业j的地理位置，ε是一个随机分量。公式（3）说明一个企业的地理位置为其带来的利润与两个因素有关。一是与该地区的平均盈利能力有关，二是与聚积该产业特殊要素的随机变量有关。作者为该模型提供了一个简单的参数说明：其中，e是伯努利随机变量，它等同于概率γ，用来揭示工厂间是否存在潜在有价值的溢出。u指示工厂l是否建立在i地区（v，ε是独立于e的随机要素。为了解释哪些是影响产业本地化的决定性因素，Alecke等人（2006）根据Ellison和Glaeser（1994[1997]）的溢出思想提出了一个经验模型：其中，X表示外部经济，y表示集聚程度。（二）数据和变量如上所述，创意产业集聚的因变量可以用法国348个ZEs创意类工作的LQ值来表示，它们来自法国2006年的人口普查数据。关于自变量，从引入框架上看法国创意产业集群与人力资本以及创意阶层之间存在很强的相关性。该模型将用于检测法国不同的人才措施和创意产业集群之间的关系。同时，它还包括科技和包容性等其他控制变量。这将有助于衡量创意经济和创意类工作集聚之间的关系。此外，本研究中的自变量仅限于研究创意经济，可以用Florida的三T理论进行测量（科技、人才和包容性）。根据OECD（1999）的定义，科技要素由信息和通信技术（ICT）工作的LQ值来衡量。人才要素包括五个指标。第一，专门从事创意类工作的雇员比例。第二，创意核心职业的雇员比例。Florida（2002）认为这是构成创意阶层指数的两个要素。第三个指标是就业人口中受过高等教育的雇员人数（国际标准教育分类法中的第5层次和第6层次），Lucas（1988）认为它代表了人力资本的状况。最后两个指标分别是具有初等学历和中等学历的雇员人数，我们要研究它们对法国创意产业集群的影响，并将其与第三个指标进行比较。包容性被解释为外国人在总人口中的比例（Florida，2005a）。这里值得一提的是，这个模型只抓住了创意经济对法国创意就业集聚的贡献。Lazzeretti等人（2009）强调，其他一些要素，如历史文化遗产、地方化经济、城市化等，也能够推动创意产业集群的发展。（三）计量经济方法与研究结果首先，我们对两个独立的回归模型（普通最小二乘法1，简称OLS-I；普通最小二乘法2，简称OLS-II）进行分析，从而分别测试不同层次的人力资本对创意就业集聚的贡献度（见表5）。这些公式都满足正态分布假设（Jarque-Bera检验）。通过使用OLS估计和White稳健估计（一般的异方差性）修正异方差性，从而对方差进行建模。OLS和稳健OLS两种估计方法得到的结果非常相似，都表明异方差性对结果的影响作用不大。除此之外，由表中的条件数可知自变量之间存在一些共线性（附件A说明了因变量和自变量之间的关联）。然而，我们可以使用方差膨胀因子来排除多重共线性问题。表5回归模型：普通最小二乘法（OLS）和稳健OLS类别OLS-Ⅰ稳健OLS-ⅠOLS-Ⅱ稳健OLS-Ⅱ常量2.4072***2.4072***0.20780.2078（0.000）（0.000）（0.785）（0.813）ICT工作的LQ0.2104***0.2104***0.1820***0.1820***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）创意专业人士0.6205***0.6205**0.7503***0.7503***（0.006）（0.014）（0.000）（0.000）创意核心群体0.5847*0.5855***0.5855**（0.017）（0.070）（0.003）（0.030）大学毕业生0.4966*0.4966*（0.057）（0.093）中等教育毕业生-0.4141*-0.4141（0.082）（0.168）初等教育毕业生-0.9708***-0.9708***（0.001）（0.004）外籍工人0.0704**0.0704**0.20780.2078（0.021）（0.032）（0.785）（0.592）R2校正0.530.540.540.54均值-方差膨胀因子3.632.25条件数77.06114.06Breusch-Pagan概率检验0.02960.0336观察数248248248248***显著水平为1%；**显著水平为5%；*显著水平为10%。注：括号内数据表示标准误差。表5回归模型：普通最小二乘法（OLS）和稳健OLS由于因变量和自变量都取对数，研究结果可以被解释为具有直接弹性。如我们所料，在法国使用Florida的“三T”方法来检测拟合优度（R2）具有很好的解释力（0.54）。更具体地说，在第一个公式中（OLS-I）科技和包容性要素非常重要，并与创意产业集群呈正相关关系。然而，它们的相关系数并不高。一方面，ICT工作的LQ值约为0.21，而外籍工人比重的取值是0.07。另一方面，人才指标与创意产业集聚之间的相关性更为显著，这与前几节内容预期的一致。高等学历雇员比重的取值是0.50，而创意阶层（创意专业人士和创意核心群体）的取值为0.58～0.62。由公式（3）和（4）可知，中等教育和初等教育与创意产业集群呈负相关关系。此外，在该方程式中科技和创意阶层的系数也表现为类似结果，即使包容性的系数依然为正也失去了意义[5]。六结论与政策建议本研究使用法国2006年的人口普查数据分析了一个地区创意就业集聚和高学历工人集聚之间的关系。如果说人力资本产生的外部经济影响了企业的本地化决策，同时人力资本又是创造力的基础，那么，本研究的假设是：法国创意产业集聚与其拥有高层次的人力资本密切相关。1999年，Lazzareti等人（2008）提出的创意分类曾被用来确定法国348个ZEs的创造力专业化水平。法国的创意产业集群主要集中在少数几个城市，尤其是巴黎及其周边地区。据观察，法国65.3%的创意类工作仅集中在34个专门从事创意活动（LQ值大于1）的ZEs。其中，Lagny-sur-Marne是专业化程度最高的ZE（23.5%的工人从事创意活动），然后是Orsay（20.8%）、Boulogne-Billancourt（15.2%）和Paris（11.1%）。除此之外，巴黎是迄今为止拥有创意工人数量最多的ZE（192781名创意工人，占法国就业总量的17%