传统创意群体的流动网络与影响因素——以中国名厨为例

张雅宁，张 旭

（武汉理工大学资源与环境工程学院，武汉 430070）

在全球化和知识经济时代，人力资本日益成为城市和区域发展的重要动力和稀缺资源（刘晔等，2021；王一凡等，2021）。高水平人才作为最具创新意识和创新能力的生产要素，不仅对于流入地的经济发展可以产生直接的推动作用，而且有利于地方创新环境和创意氛围的形成，因此一直是各个国家和城市竞相争夺的对象（周亮等，2019）。与一般劳动力相比，高水平人才具有流动性强、集聚程度高、空间分布不均衡等特点，对区域经济发展格局的形成和重构产生重要影响（Glaeser et al.,2014）。在当前中国经济转型和产业升级的背景下，探索高水平人才的空间分布特征、流动趋势与影响因素，对于掌握人才流动基本规律，制定合理的人才发展战略具有重要的理论和现实意义。

作为高水平人才的重要类型之一，创意人才在全球文化创意产业快速发展的背景下受到学术界的日益关注，其中创意群体的分布和流动成为地理学领域研究的热点问题。国外大量实证研究发现，不同类型的创意群体虽然在空间分布上存在差异，但相比制造业从业者普遍呈现更强的集聚特征，倾向于在大城市和少数专业化基地集中分布。如Pratt（1997）、Florida（2005）、Scott（2012）、Lazzeretti（2012）、Boix（2016）、Casadei（2020）等研究发现，创意群体在西方发达国家主要集中分布在纽约、洛杉矶、伦敦、巴黎、米兰、马德里等典型世界城市，以及纳什维尔、圣丹斯和戛纳等特定类型文化创意产业较为集中的专业化城市（Florida et al.,2010;Currid-Halkett et al.,2012）。国内相关研究表明，中国创意人才分布同样在空间上呈现显著的集聚现象（何金廖等，2021；Zhang et al.,2021），宏观尺度倾向于集中在东部发达地区（张可云等，2017），中观尺度主要集中在区域中心城市（方远平等，2016），而微观尺度更加偏好城市中心地区（王丽艳等，2019）。另外，创意人才被认为比一般劳动力普遍具有更高的空间流动性（Vossen et al.,2019），包括以职业发展为目标的长期迁移（Borén et al., 2013） 和工作项目需求导向的短期流动（Watson et al., 2016; Zhang et al., 2021）。创意人才的流动虽然主要受经济因素的驱动，但地方文化和制度差异、以及个人生活经历和社会网络等因素也会对其产生重要影响（Martin-Brelot et al., 2010;Boren et al.,2013）。在流动方向上，相关文献表明多数创意人才的流动主要以文化创意活动较为集中的大都市为目的地，呈现向高等级城市流动的特点（Martin-Brelot et al., 2010; Currid-Halkett et al.,2012;Vossen,et al.,2019），但少部分从业者会选择流向一些中小城市甚至偏远地区，以回避大城市较为激烈的竞争和既定行业规则（Brydges et al.,2019）。

对于创意群体分布和流动的形成机制，国内外学者较多采用新古典迁移理论（Constant et al.,2002）、集聚经济理论（Branzanti, 2015; Gong et al.,2017）和城市舒适度理论（Florida,2005）来解释。其中，新古典迁移理论强调人才迁移的经济动机，认为不同地区之间就业机会和收入水平的差异是促成人才迁移的主要因素（Constant et al.,2002），其关注焦点是影响人口迁移的一般性因素，对于创意群体等不同类型人才迁移机制的差异性未能充分考虑。集聚经济理论将创意群体空间集聚现象的成因归结为大量相同或相近行业的生产者由于空间集聚而产生的正外部性效益，通常包括充足的劳动力供给和市场需求、基础设施的共享、交易成本的降低、以及大量的知识溢出和创新扩散等（Gong et al.,2017）。集聚经济理论能够较好地解释企业空间集聚的形成机制，但在一定程度上忽视个体层面人才迁移的主观迁移动机。而城市舒适度理论则从创意群体需求的视角出发，强调城市公共服务和文娱设施等宜居性要素对创意群体这类高技能人才产生的吸引效应（Florida,2005）。这一理论为城市人才政策的制定提供了重要启示，但被一些学者认为过分夸大城市“软环境”对创意人才的吸引力（Borén et al.,2013），并且忽视不同类型创意群体对地方要素资源需求的差异性（余文涛等，2019）。

虽然关于创意人才分布与流动的研究已取得较为丰富的成果，但主要集中在一些新兴产业或领域中的高水平创意人才，对传统行业中的创意群体关注相对较少。一方面，与新兴创意产业相比，传统文化创意行业往往具有更为悠久的发展历史，相关企业和人才的空间集聚可能会有一定的路径依赖性，呈现不同于新兴产业的特点（Deinema,2012）。另一方面，由于许多传统行业的人才培养模式与新兴产业存在区别（吴岳军，2019），其人才成长过程和迁移路径与新兴领域的创意人才可能也存在较大差异。因此，对于传统行业创意群体空间分布和流动的独特性有待进一步的实证检验。基于此，本文选取餐饮业这一传统行业中的厨师群体为研究对象，进一步发展和完善对创意型人才地理分布及流动性的研究。作为第三产业的支柱之一，餐饮业一直在经济发展与人民生活中发挥着重要作用，对于扩大内需、提升消费水平、促进“双循环”发展新格局具有重要意义。统计数据显示，2010-2019年，中国餐饮市场规模从1.76 万亿增长至4.67 万亿，年平均增长率达11.4%（姜俊贤，2020），成为增长最快的第三产业之一。知名厨师作为餐饮业中最核心的人力资源，对于地方餐饮业发展具有积极的引领和示范效应，其地域分布和流动特征能较好地反映高端餐饮业的城市竞争力格局。而从理论研究的角度，厨师群体对于人才流动研究可以提供以下新的视角：

首先，受社会认知的影响，餐饮业在国内普遍被视为较为艰苦的传统行业，厨师的职业和社会声誉相对偏低。虽然近些年随着餐饮业的转型升级，高级厨师的收入和社会地位得到较大提升，但初级从业者（如学徒）依然面临较大的收入和晋升压力，导致大多数公众对厨师职业的认可度依然不高，主动选择厨师作为其职业发展方向的更是稀少（周旺，2003）。因此，虽然相关文献将烹饪视为极具创意的工作类型（Stierand et al.,2014），但厨师从业者的空间分布和流动特征可能与新兴领域的创意人才存在较大区别，对于区域均衡发展的影响也存在一定差异。其次，由于餐饮业具有竞争性强、迭代速度快等特点，厨师群体的流动性普遍偏高，并且在求学和工作等职业生涯不同阶段流动目的和方向会呈现较大差异（Farrer,2021）。通过对厨师群体不同阶段流动特征的对比分析，可以深化对于创意人才流动的复杂地理效应的理解。第三，在餐饮业等传统行业领域，除了正规的学校教育外，大量隐性知识（tacit knowledge）需要在长期实践中通过面对面的模仿和学习获得（Olders,2011）。因此，社会网络成为影响厨师发展和成长的重要因素之一，甚至催生了“学徒制”这一独特的行业组织模式（Aubke,2014）。通过对厨师群体流动性的分析，有助于进一步揭示社会网络对于创意群体空间联系和扩散的影响。

基于此，本文通过对历次《国家名厨》入选厨师在不同阶段生活轨迹数据的采集和分析，借助空间分析和网络分析等方法揭示名厨群体的空间分布以及流动特征；在此基础上，借鉴新古典迁移理论、集聚经济理论和舒适度理论等理论视角，采用岭回归分析方法进一步探究影响名厨在中国不同城市流动的主要因素，以期丰富对于传统行业创意人才的地理学研究。

1 数据与方法

1.1 数据来源

以中国内地知名厨师群体为研究对象，探索其空间流动特征及流动网络影响因素。名厨数据来源于《国家名厨》（国家名厨编委会，2009—2020）人物典籍，该典籍由中国餐饮协会组织编撰，入选名厨经过烹饪技术专家、学者、各地行业协会和全国餐饮业主流媒体推荐，以及严格的技艺展示和资质审查，因此具有较高的权威性，能够较为全面地反映当前中国高水平厨师群体的基本情况。本研究选取2010—2020 年所有1 092 位入选名厨为分析样本，通过《国家名厨》中的厨师简介和互联网搜索获取名厨的基本信息，包括性别、出生年份、擅长菜系等个人信息，出生地、现居地、学习工作阶段的流动轨迹等位置信息，以及部分名厨之间的师徒关系等社会网络信息。

名厨群体流动网络的影响因素选择13个指标作为解释变量，其中，反映城市经济社会发展水平、产业基础、公共设施的数据主要来源于2020年《中国城市统计年鉴》（陈小龙，2021）和各省市统计年鉴；厨师培训机构数据来源于“天眼查”数据库①https://www.tianyancha.com/；反映餐饮业发展状况的星级酒店数据来源于各省、市“文化和旅游厅（局）”网站以及“携程网”②https://www.ctrip.com/。

1.2 研究方法

1）网络分析

基于名厨流动轨迹数据构建城市网络，以揭示不同城市在名厨流动网络中的重要性及联系强度。由于厨师在不同阶段的流动特征存在一定差异，本文分别对整体流动网络、学习阶段流动网络和工作阶段流动网络开展分析。城市a到城市b的联系强度Cab测度所有名厨从城市a到城市b的总流动次数，反映城市b对城市a名厨群体的吸引力，计算公式为：

式中：Fabi表示名厨i从城市a到城市b的流动次数；M为存在城市a流动到城市b的名厨数量。

城市a和城市b的总联系强度CAB测度城市a和城市b之间的名厨双向流动总次数，反映2 个城市在名厨流动网络中的总联系强度，计算公式为：

出度中心性COD（a）用于测度由城市a向其他节点城市辐射联系的总强度，反映城市a的名厨外流状况。出度中心度越高，表明名厨外流现象越显著，计算公式为：

式中：N表示城市a外向联系的节点城市数量。

入度中心性CID（a）用于测度城市a从其他节点城市接收联系的总强度，反映城市a在整个网络中对名厨的吸引力，计算公式为：

式中：J表示城市a内向联系的节点城市数量。

度中心性CD（a）测度城市a与其他节点城市总联系强度的大小，反映该城市在名厨流动网络中的重要性，计算公式为：

净入度中心性CNID（a）和净出度中心性CNOD（a）用于测度城市a与其他城市之间的净联系强度，计算公式为：

CNID（a）为正值，表明该城市在网络中以人才流入为主，CNOD（a）为正值，表明该城市在网络中以人才输出为主。

中介中心性CB（a）用于测度网络中经过城市a的最短路径数量（陈硕等，2019），反映该城市在名厨流动网络中桥接其他城市的能力，即城市在名厨流动路径中的重要性，计算公式为：

式中：Npq表示城市p与城市q之间的最短路径条数；Npq（a）表示城市p与城市q之间最短路径中经过城市a的条数；K为城市总数。

2）岭回归分析

由于本研究选取的社会经济指标之间多存在共线性，无法满足多元线性回归分析的要求，故本文使用岭回归方法（肖晔等，2021）探索影响不同城市在名厨流动网络中重要性的主要因素。参考新古典迁移理论、集聚经济理论、舒适度理论等，从产业基础、经济发展水平、公共设施、文化娱乐设施、社会网络因素等方面选取13项指标为自变量，以城市在名厨流动网络中的度中心性为因变量，构建岭回归模型。选取“人均国民生产总值”和“城镇居民人均可支配收入”作为测度城市总体经济发展水平的指标；“社会消费品零售总额”“第三产业占地区生产总值比重”和“旅游收入”作为测度城市服务业发展水平的指标；选取“住宿和餐饮业城镇单位就业人员数”“星级酒店数”和“厨师培训机构数”反映城市餐饮业的集聚程度；选取“人均城市道路面积”“人均普通小学数”“人均图书馆数”和“人均体育场馆数”作为反映城市公共设施和文化娱乐设施水平的指标。此外，考虑到名厨流动同样可能受到师徒关系这一特殊社会网络的影响，选取师徒关系网络中各城市所有名厨的度中心性总得分测度城市的社会网络资源。回归系数计算公式为：

式中：β（k）为回归系数，取值范围为[-1,1]，绝对值越大表明该自变量与因变量的相关性越强；X为所有自变量为列组成的矩阵；Y为因变量，即城市在名厨流动网络中的度中心性得分为列组成的矩阵；XT为矩阵X的转置矩阵；I为单位矩阵；k为岭回归参数，取值范围为[0,1]，一般选取当岭迹图趋于稳定后的最小值。

2 中国名厨的地理分布特征

2.1 总体分布特征

1）出生地范围分散且相对集中于欠发达城市

1 092 位名厨的出生地分布在全国30 个省级行政区的218座城市，总体呈现较为分散的地域特征（图1-a）。除北京（77 位）和重庆（34 位）出生名厨数量相对较多外，其余城市数量均在1～20 位之间，空间分布相对较为均衡。此外，大量名厨出生相对较多的城市为欠发达地区的中小城市，如阜阳、驻马店、乌兰察布、泰州、赤峰等，这与新兴行业的高水平人才出生地多集中在东部沿海发达地区的格局存在明显差异（段德忠等，2018；周亮等，2019）。由于餐饮业在社会认知中属于较为艰苦的服务行业，同时对于从业者的学历要求不高，进入门槛相对偏低，来自欠发达地区家庭经济条件较差的务工者更容易选择进入此行业（李亚男，2015），而发达地区除北京、广州、重庆等少数餐饮文化底蕴较为深厚的城市外，主动选择厨师作为其职业发展方向的从业者相对较少，反映厨师行业人才生成渠道的特殊性。

2）现居地集中分布于沿海大城市和中西部中心城市

与出生地相比，名厨的现居地呈现更为集中的分布特征（图1-b）。排名首位的北京名厨数量（243）占比达26%，远超第二名上海（64）的规模水平，反映北京的政治和文化中心地位对其餐饮业发展产生的积极带动作用：作为国内外知名的旅游目的地和主要政府机构与企业总部的所在地，大量旅游、公务和商务餐饮消费需求为北京高端餐饮业的发展提供了强大的动力，成为吸引知名厨师的重要因素；而包括“中国烹饪协会”在内的全国性行业机构的分布则进一步有助于促进名厨在北京的集聚。近2/3 的现居地分布在直辖市、副省级城市和省会城市等沿海地区发达城市和中西部地区中心城市，而中小城市的数量占比远低于出生地（图2）。名厨工作和居住地的分布特征与其他类型创意人才较为类似，均倾向于集聚在经济发展水平较高、人口密度较大、市场需求旺盛的发达地区，反映文化创意产业的共同特点。

图1 名厨出生地（a）及现居地（b）分布Fig.1 Distribution of the birthplaces(a)and current residences(b)of celebrity chefs

图2 不同类型城市名厨所占比例Fig.2 Proportion of Celebrity Chefs in Different Types of Cities

2.2 不同菜系名厨分布特征

菜系是在特定的地域范围内由于地理、气候、历史文化的差异而形成的烹饪技艺及口味（顾秋实等，2019），不同菜系厨师群体的空间分布可以反映餐饮业和餐饮文化的地域性特征。参考较为常用的菜系分类方法（顾秋实等，2019），选取八大菜系中的六大菜系（徽菜和闽菜的名厨数量较少）分析不同菜系名厨的分布差异，结果如下：

1）不同菜系名厨出生地具有较强的地域集聚性，同时反映菜系市场影响力差异。

多数菜系名厨的出生地主要集中分布在菜系文化发源地及周边省份。如鲁菜名厨出生地高度集中在山东及京津冀地区；苏菜和浙菜名厨集中在长三角的江苏、浙江和上海；而湘菜名厨出生地则在湖南、重庆和江西等省市分布较多（图3-a）。而以粤菜和川菜为代表的部分菜系不仅名厨数量较多，而且出生地分布范围较为广泛，表明大量外地厨师也倾向于学习这2个菜系，将其作为从业方向。这反映粤菜和川菜在中国餐饮业已形成较强的影响力，市场认可度较高，因此呈现全国扩散的趋势。

2）不同菜系名厨现居地呈现更为明显的向核心城市集聚特点，地缘文化影响减弱。

除浙菜外，所有菜系名厨均在北京形成远高于其他城市的集聚度，表明北京已经成为全国各种菜系的融汇中心（图3-b）。相比于出生地，各菜系名厨的现居地在菜系发源地及周边地区的集聚度相对降低，而在其他地区核心城市的集聚度上升，反映在人才流动愈发频繁的背景下，地缘文化因素对餐饮文化扩散的影响在逐渐减弱，而市场因素的作用则日益加强。

图3 不同菜系名厨出生地和现居地分布Fig.3 Distribution of the birthplaces and current residences of celebrity chefs of different cuisines

2.3 核心名厨群体空间分布特征

为了探索社会关系对名厨空间分布和流动的影响，对存在师徒关系的名厨群体构建社会关系网络，结果显示（图4），名厨的师徒关系网络呈现较为典型的组团结构，主要围绕部分核心名厨形成若干小团体，反映社会关系是厨师行业知识传递的重要渠道，并且对于厨师的职业发展具有重要的影响。进一步将网络度中心性≥2的名厨视为社会网络地位较高的核心名厨，对比其与整体名厨在不同类型城市的分布，可以发现，核心名厨群体的出生地和现居地均更加集中于等级较高的城市（图5）。直辖市、副省级城市和省会城市核心名厨出生比例超过四成，而现居地占比则接近七成。由此可见，高等级城市较为集中的高端餐饮机构和行业资源对知名厨师会产生较强的吸引力，而大量名厨群体的集聚则有助于形成丰富的人际关系网络，进一步强化核心城市的优势地位。

图4 基于师徒关系的名厨社会网络Fig.4 The social network of celebrity chefs based on trainer-student relationship

图5 不同类型城市核心名厨所占比例Fig.5 Proportion of core celebrity chefs in different types of cities

3 基于名厨流动的城市网络特征

3.1 网络总体格局

网络分析结果显示，中国名厨空间流动呈现以下主要特征：

1）网络空间分布不均衡性明显，与常见城市网络结构存在一定差异。

虽然名厨流动网络分布较为广泛，但是多数联系主要集中在东部地区以及东部与中西部核心城市之间（图6-a）。北京中心地位最为突出，排名前20位的城市联系中有14对均以北京为起点或终点；其他相对重要的联系对主要集中在东部发达地区的核心城市之间，如南京—上海、广州—深圳、广州—东莞和苏州—上海（表1），进一步反映了区域餐饮文化对名厨流动性的影响。中西部城市之间的联系数量较少，且联系强度较弱。与其他类型城市网络中常见的“菱形结构”相比（叶雅玲等，2018；陈卓等，2021），武汉作为中部核心城市的优势地位被长沙所取代，其原因可能是鄂菜的全国影响力低于湘菜，导致武汉对名厨群体的吸引力低于长沙，在一定程度上反映名厨创意群体流动网络的独特性。

表1 联系强度排名前20的城市对Table 1 Top 20 city pairs with the strongest connections

图6 名厨（a）与核心名厨（b）流动城市网络Fig.6 City network of the mobility of celebrity chefs(a)and core celebrity chefs(b)

2）核心城市中心地位突出，中小城市净流出显著。

中心性分析结果显示，度中心性和中介中心性排名前10位的城市均为北京、上海、广州、深圳等超大和特大城市（表2），反映这些城市在中国餐饮行业中的优势地位。由于发达的经济水平、庞大的市场需求和丰富的饮食文化，核心城市不仅成为名厨人才流动的主要目的地和流出地，同时也成为连接区域性餐饮市场和全国餐饮市场的枢纽性节点，形成较高的网络影响力。而净出度排名靠前的城市多为中小城市，并且主要集中在餐饮业较为发达的广东省。这表明中小城市在名厨流动网络中以净流出为主，大量厨师选择周边或国内主要餐饮文化中心城市开展学习或工作，导致欠发达地区中小城市与发达地区核心城市在厨师人才储备方面的差距进一步扩大，对于区域均衡发展造成不利影响。

表2 度中心性和中介中心性前10名城市Table 2 Top 10 Cities with highest degree centrality and betweenness centrality

3）核心名厨流动相对较少，表现出更高地方“嵌入性”。

核心名厨群体的平均流动频次为3.52，低于整体名厨的平均流动水平（4.28），且流动范围以市内流动为主，占比达41.46%，与整体以跨省流动为主的流动模式存在一定的差异。主要原因可能是核心名厨在工作地的丰富社会关系网络使其与所在城市形成更为紧密的联系，因而流动的频次和范围相对减少，即表现出更高的地方“嵌入性”（Montanari et al.,2018）。此外，核心名厨群体的跨省流动主要集中在北京、上海、西安、杭州等大城市之间（图6-b），表明核心城市对社会影响力较高的名厨具有更强的吸引力。

3.2 不同阶段流动网络特征

1）学习阶段以欠发达城市向餐饮文化中心城市流动为主。

主要净流入地包括北京、上海、长沙、广州、南京、成都、扬州等全国性餐饮文化中心或各菜系的区域性中心城市（图7-a）。这些城市在餐饮业发展基础、市场需求和培训机构等方面具有优势，可以为厨师提供较好的学习与发展平台。此外，郑州、太原、西安等部分省会城市也成为本省名厨在学习阶段的主要流入城市，反映空间距离和迁移成本因素对名厨早期流动的重要影响（孙铭等，2018）。净流出地主要包括盐城、宿迁、忻州、阜阳、开封、驻马店等经济相对欠发达的城市，反映这些城市为厨师行业提供了重要的人才来源，但当地较低的收入水平以及市场和培训机构的不完善导致大量厨师选择外出学习厨艺，进一步体现餐饮行业人才发展路径的特殊性。

图7 学习（a）和工作（b）阶段名厨流动网络Fig.7 The mobile network of celebrity chefs in the learning(a)and working(b)phases

2）工作阶段流动主要向中心城市集中，同时出现小部分人才回流现象。

相比于学习阶段，工作阶段的流动更为复杂（图7-b）。一方面，进入劳动力市场的名厨更倾向于向餐饮业发达、市场需求旺盛的全国和区域性中心城市聚集，而相对欠发达的中小城市仍然以人才流出为主，反映经济因素是影响名厨群体区位选择的核心要素。但也出现一定比例（15.35%）的大城市向中小城市的流动，反映名厨流动存在一定的人才回流现象。其原因可能是大城市厨师人才集聚度较高，就业市场竞争激烈，促使部分名厨选择返回家乡地区发掘本地饮食特色，创建本地餐饮品牌（梁丹等，2018）。此外，广州和长沙同样成为工作阶段名厨的主要名厨净流出城市，进一步反映粤菜和湘菜在全国范围的影响力和扩散趋势。

3.3 本地区和跨地域流动特征

对名厨不同尺度的流动状况进行对比分析，发现跨地区流动是名厨流动的主要模式（图8）。总体而言，跨省流动占全部名厨流动的半数以上，并且在欠发达的西部地区占比更大，体现东西部地区之间餐饮业发展的差距。东部地区的市内流动占比相对较高，主要是因为以北京为代表的东部发达城市名厨数量较多，在市内各餐饮机构的流动较为频繁。而中部地区的省内流动占比相对较高，反映中部地区省会城市区域优势地位突出，对省内其他城市产生较强的“虹吸效应”（罗巍等，2020），导致区域内人才流动极化效应明显。

图8 不同地区名厨本地和跨地域流动占比Fig.8 Proportion of the local and trans-local mobility of celebrity chefs in different regions

4 中国名厨流动网络影响因素分析

岭回归结果显示（表3），“社会网络度中心性”的回归系数最高，表明建立在“学徒制”之上的社会关系是影响名厨流动的最核心要素。知名厨师会对处于学习阶段的早期从业者产生重要的示范和吸引作用，而丰富的社会网络同样有利于厨师进一步在餐饮行业取得成功，因此社会网络资源丰富的城市更容易在名厨流动网络中占据核心位置。“星级酒店数”和“住宿和餐饮业城镇单位就业人员数”指标与各城市度中心性也呈现较强的正相关性，其中“星级酒店数”回归系数较高，表明地方餐饮业发展水平和市场规模是影响名厨流动的重要因素，高端餐饮业较为发达的城市更容易吸引相关从业者和经济活动的集聚。

表3 名厨流动网络影响因素岭回归分析结果Table 3 Ridge regression analysis results of influencing factors of the mobile network of celebrity chefs

“城镇居民人均可支配收入”“人均地区生产总值”“社会消费品零售总额”“旅游收入”和“第三产业占地区生产总值比重”等指标与城市度中心性也表现出显著正相关，但回归系数低于“星级酒店数”。“人均地区生产总值”“城镇居民人均可支配收入”和“社会消费品零售总额”体现城市的消费群体规模和消费水平状况，表明市场需求对餐饮业发展和厨师需求具有积极的正向作用；餐饮业与旅游业存在大量的产业关联，因此旅游业的繁荣会带动餐饮业的快速发展；“第三产业占地区生产总值比重”反映城市服务业的总体发展水平，其回归结果表明服务业较为发达城市的居民对餐饮类消费需求相对较高，从而增加对厨师群体的市场需求。

“人均城市道路面积”“人均普通小学数”“人均图书馆数”“人均体育场馆数”等指标与名厨流动网络存在较弱的相关性，表明城市舒适度并非影响中国名厨流动的核心因素。其原因可能是，由于厨师群体的受教育程度相对低于其他类型的创意产业从业者，加之工作时间主要集中在大众休闲时段，因此对于文化娱乐服务的需求并不如其他创意群体强烈，在选择工作和居住地时并未将城市的文化娱乐设施作为主要考虑因素。综上，名厨的空间流动机制虽然与经典理论模型存在一定的相似性，但也受到该群体特殊的社会网络关系、工作性质和文化水平的影响，体现传统行业创意群体流动的独特性。

5 结论与讨论

通过对中国名厨流动轨迹数据的采集和分析，借助空间分析和网络分析等方法揭示了名厨创意群体的空间分布和流动网络特征，在此基础上采用岭回归分析方法探讨了影响名厨在中国不同城市流动的主要因素，得到的主要结论为：

1）中国名厨的出生地分布范围较广且相对集中于欠发达城市，反映餐饮行业人才生成渠道的特殊性，而现居地则与其他类型创意人才具有较高的相似性，集中在经济较为发达的沿海城市和中西部核心城市。不同菜系名厨的出生地和现居地均在菜系发源地周边形成一定的地域集聚，其中出生地集聚特征更加明显，但粤菜、川菜等部分菜系伴随全国影响力的提升，名厨分布呈现扩散趋势。

2）中国名厨流动网络空间分布不均衡性明显，但与其他类型城市网络中常见的“菱形结构”相比，武汉作为中部核心城市的优势地位被长沙所取代，反映菜系影响力对名厨群体流动产生的影响。名厨在学习阶段以欠发达城市向餐饮文化中心城市和部分省会城市流动为主，工作阶段流动则主要向餐饮业发达、市场需求旺盛的全国和区域性中心城市聚集，同时出现小部分人才回流现象。总体而言，中小城市的名厨外流现象较为严重，导致欠发达地区与发达地区在厨师人才储备方面的差距进一步扩大。核心名厨群体更倾向于向高等级城市集聚并且以市内流动为主，表现出更高的地方“嵌入性”。

3）建立在“学徒制”之上的社会关系网络是影响名厨空间流动的最核心要素，其次是城市餐饮业基础状况、总体经济水平和服务业发展水平，而基础设施和文化娱乐设施等因素对名厨流动影响并不明显。名厨空间流动的形成机制虽然与经典理论模型存在一定的相似性，但该群体也具有特殊的社会网络结构、工作性质和文化水平特征。

本研究对于餐饮业等传统创意行业的合理发展可以提供2点借鉴：首先，由于人才供给和市场需求的空间差异，中小城市是传统创意行业从业人员的重要来源，但大量人才在取得成功后却往往选择经济发达的核心城市作为工作和居住地，造成欠发达地区和发达地区在创意人才储备上的差距日益扩大。从区域均衡发展的角度，应该加强对于落后地区行业基础设施（如培训机构）和市场环境的政策支持，引导创意人才的合理与有序流动。其次，从城市餐饮业发展的角度，由于厨师群体区位选择的影响因素与其他创意群体存在一定区别，城市在制定餐饮业发展规划时，应该充分考虑厨师群体空间需求的特殊性，结合本地资源条件有针对性地出台人才引进和培育措施，以促进地方餐饮业的健康发展。

本文以厨师这一传统行业中的创意群体为研究对象，揭示其流动网络独特的空间结构及影响因素，从研究视角上丰富和拓展了创意人才地理学相关文献。但由于数据等客观条件限制，本研究仍存在一些问题需要完善：1）主要关注的是位于厨师创意群体头部的顶级名厨，对于构成行业主体的普通级别厨师，结论的适用性有待进一步验证。2）主要采用统计学方法对名厨流动网络的影响因素进行结构性分析，但各影响因素的具体作用机理还需要进一步的案例解释。3）主要以中国为案例进行名厨群体集聚和流动特征的初步研究，结论是否适用于其他国家和地区的相关从业群体同样有待进一步验证。对于这些问题的探讨将有助于完善对传统行业创意群体的研究。