目前尚没研究严格界定上海大都市的范围，已有研究与规划实践所界定的范围各不相同。鉴于上海市创意产业集聚区、大学科技园、都市型工业园、高新区、文化产业基地等集中在中心城区和近郊区，且为保持研究区域的完整性，因此研究范围确定为中心市区、边缘市区和近远郊区的18区，即除崇明县以外的上海市域。
研究数据来源：（1）创意企业的数据来自：上海市第一、二次经济普查领导小组办公室和上海市统计局编《上海经济普查年鉴2004》（中国统计出版社2006年出版）、《上海经济普查年鉴2008》（中国统计出版社2010年出版）；数据库中，产业部门的类型采用由国家统计局确定的4位数编码，取如表1-3所涉及的行业代码，以区为统计单元统计研发设计创意业、建筑设计创意业、文化艺术创意业、咨询策划创意业、时尚消费创意业2004年和2008年的企业数据（如表7-28）。2004年与2008年18区各所有制性质的创意企业法人单位分别有61126个、66304个，分别占当年全市法人单位数17.77%、18.39%。
表7-28 上海市2004与2008年创意企业（企业法人单位）数
资料来源：上海市第一次经济普查领导小组办公室，上海市统计局.上海经济普查年鉴2004.北京：中国统计出版社，2006；
上海市第二次经济普查领导小组办公室，上海市统计局.上海经济普查年鉴2008.北京：中国统计出版社，2010。
上海大都市创意企业空间密度如表7-29，可知①大都市中心区——黄浦、卢湾、静安、徐汇、长宁等区为上海大都市创意企业最为密集的区域，单位国土面积创意企业数超过100个/km2。②中心区边缘的普陀、虹口、杨浦三区的创意企业密度差异较大，从杨浦区的40个/km2到虹口区93个/km2，但2004—08年间各区创意企业均呈现正增长，但增速很小。③近郊的浦东、宝山、闵行、嘉定四区则呈现：邻近昆山但远离大都市中心区的嘉定创意企业密度最高，2008年达19个/km2，而以上海老工业基地著称的宝山区却最低（2008年为7个/km2），1990年代后快速发展的浦东与闵行两区则在近郊位居中间水平。④远郊的青浦、松江、南汇、奉贤、金山五区均低，但是2004—08年间青浦、南汇呈现明显下降趋势，奉贤、金山则快速增长态势，而松江则表现缓慢增长趋势。
表7-29 上海市2004年与2008年各区创意企业数与地理密度
注释：♣即只考虑上海市18区；*为南汇区与浦东新区合并之前的浦东新区。
数据来源：各区国土面积来自上海市统计局编《上海统计年鉴2009》；创意企业数据为表7-28的汇总。
利用ArcGIS9.0表达上海18区创意企业密度如图7-28，可知：①上海大都市创意企业整体呈现由中心区向外围远郊区呈现递减趋势；②2008年上海大都市创意企业密度整体呈增长态势，且中心城区徐汇、长宁、静安增长较快，而黄浦、卢湾则呈下降趋势；郊区除青浦、南汇呈下降趋势外，其余均呈增长态势。这表明从创意企业空间分布变化看上海创意产业区演化重构大都市空间现象的确存在，而且近5年表现得非常明显。
图7-28 上海市2004年与2008年创意企业密度
图7-29 上海市2004、2008年创意企业密度对比
图7-29所示上海创意企业2004与2008年密度，表明地处大都市中心城区的黄浦、卢湾、静安、徐汇、长宁、虹口等区为上海创意企业最为密集区域，而且整体上也基本符合地理学第一规律[4]。这是否意味着上海大都市中心城区可视为“创意空间”。为此利用GeoDA0.9.5-i软件，探索分析上海大都市创意企业密集的“高地”，以判识“创意空间”。
距离相近的区域间既存在地域关联，又在空间要素发展过程中彼此间存在较强影响。因此，空间数据分析可获取与地理位置相关的属性数据的空间依赖性，并可视化其空间相互作用和差异程度。空间数据存在空间位置分布特征，空间权重矩阵是对空间邻近性的定量化测度，表达了不同空间对象之间的空间关系，它构成Moran’s I 统计检验和模型构建的基础。GeoDA[5]中提供了两种基本的空间权重方法：一种是基于邻接的空间权重：Rook权重、Queen权重；另一种是基于距离的空间权重：K近邻法、最小距离权重。本书采用GeoDA中Rook一阶权重矩阵[6]。对2004年和2008年的上海大都市18区的创意企业密度做全局Moran’s I统计分析，结果为Moran’s I2004=0.445、Moran’s I2008=0.4248，表明①创意企业呈现高度空间自相关，很可能存在“高地”；②创意企业密度全局Moran’s I统计量呈现递减趋势（图7-30），表明上海大都市中心区创意企业集聚空间呈现扩散态势，即近5年上海创意产业政策在各区实施及区内产业政策创新促成大都市中心区创意企业外移，初现“高地”的扩散化态势。
图7-30 创意企业密度2004与2008年全局Moran’s I统计量
图7-31 上海市2004与2008年创意企业分布LISA图
图7-31表明黄浦、卢湾、静安、长宁、徐汇均是“高地”，然而静安具有最高的LISA值（11.41），假设其为第一个“高地”，取其中心与其他行政区中心间直线距离，运用D（r）公式计算得出如表7-30回归结果。D（r）模型解释了上海大都市创意企业密度分布的79.20%，表明静安可以判识为上海创意产业中心；且残差的全局Moran’s I （0.4542）表明创意企业密度分布依然存在较强空间自相关。于是假设上海大都市存在静安、卢湾两个创意产业中心，运用D（m）进行回归，结果如表7-31；它解释了上海创意企业密度空间分布的87.36%，而此时回归残差的Moran’s I为0.0103，表明空间正相关已趋近零，因此再发现第三个“高地”的概率很低，中心判识过程终止。
表7-30 上海市创意企业空间分布单中心模型回归结果
注：**表示在5%置信度下显著
表7-31 上海市创意企业空间分布双中心模型回归结果
注：**表示在5%置信度下显著
以全局Moran’s I与回归模型判识出上海市创意空间中心位于静安、卢湾，它们都位于上海市中心；然而这种“双核”空间格局既不同于传统的上海大都市中央商务区中心（陆家嘴和南京东路—西路），也不同于大都市CBD与郊区副中心共同组成主—副多中心的格局。这表明创意空间具有显著的趋大都市中心特性，但又与大都市核心地带存在较小的空间错位，其深层原因可能是大都市CBD的核心地带高企的租金与当前创意产业营利能力与商业模式等因素，抑或是上海大都市发展创意产业过程中卢湾、静安两区进行了市域范围内创意产业政策更为独特的制度创新。
相比伦敦、纽约、东京等大都市创意产业区演化与大都市空间重构互动历程，上海大都市创意空间生产存在不少问题。
（1）创意产业的经济贡献度低
上海以设计之都之名加入联合国教科文组织全球创意城市网络，从近5年的创意产业内部构成看，研发设计创意和咨询策划创意成为创意产业的两个支柱，上海创意产业之中的设计业也初步形成了四个层次（产品、工艺、产业、城市/生活）和多门类的总体结构，2009年创意产业增加值占上海市生产总值7.71%，然而这与全球研发设计增长速度和在城市产值中的份额相比仍然较低，如伦敦、纽约在2009年分别为15%、13%，而且伦敦设计产值占全英总产值的50%以上，因此上海设计创意产业与当前国际大都市存在较大差距，而且上海在1990年代就积极推进研发设计产业，但目前原创性设计与专利发明的增长速度远低于其他行业。而文化艺术创意和时尚消费创意虽发展较好，但仍不能与研发设计业相提并论，因此“设计上海”需要全面发力推动原创研发设计与文化艺术创意的快速发展，以引领市场。
（2）创意空间的趋同现象凸显
①大都市创意空间生产的趋同现象凸显。上海创意空间生产的趋同现象，首先表现在中心城区对高端创意行业和时尚消费创意行业的追求，根源在于各区追逐经济效益而不培育自身特色。如已挂牌的80家中，定位于视觉艺术、时尚消费、软件设计与研发、规划设计等行业的园区分别有10、8、10、9个。其次是上海创意产业集聚区依托工业遗产改造时基本以传统园区或科技园的空间规划为模板，规划并施工建设。通过实地踏勘发现田子坊、8号桥、M50、张江文化科技创意产业基地，都存在共性问题：首先就是非常注重创意产业从业者个人空间和办公空间，却忽视了交往空间，尤其是园内公共交往空间及园外交往空间的组织；其次是不同类型创意企业的空间需求，尚未受到规划界的重视。
②内城工业遗产催生的创意产业集聚区与大都市空间不整合现象显著。首先体现在创意园内外景观环境的巨大落差，尤其是以工业建筑遗产改造的创意产业园，内部环境优美、宜人，而周边却可能是破旧不堪的老居民区或商业味浓厚的商业广场；其次是空间功能的互不衔接，如公共空间、游憩空间等设计未能较好将创意阶层和外来游客的空间需求有机融为一体；再次城市空间中非常缺乏适宜创意阶层的非正式互动的场所或节点，即使已有公共艺术、休闲与餐饮等空间，其服务于创意阶层交流的功能也十分有限。
注释
[1]McMillen（2001）定义“就业中心”是指就业密度显著高于周边区域、且对总体的就业密度函数具有显著影响的地区。其识别分为两个步骤：找出区域内就业密度的高值点作为候选就业中心；通过检验这些中心的影响力确定就业中心
[2]Longley P.Geographic information systems and science.Chichester：Wiley，2001
[3]Anselin L.Local indicators of spatial association-LISA.Geographical Analysis，1995，27（2）：93-115
[4]地理学第一定律是美国地理学家Waldo R.Tobler在1970年提出来的：Everything is related to everything else，but near things are more related than distant thing。源自：Tobler W.A computer movie simulating urban growth in the detroit region.Economic Geography，1970，46（2）：234-240
[5]本书使用GeoDA0.9.5-i 版本：http：∥www.csiss.org/clearinghouse/GeoDa/
[6]GeoDA0.9.5-i中提供从一阶到高阶的权重矩阵，一阶权重矩阵包含共享边界和顶点的“邻居”，二阶为“邻居”的“邻居”，高阶依次类推
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