39 【作者简介】 孙斌栋(1970-)，男，博士， 华东师范大学城市与区域科 学学院党委书记，中国现代 城市研究中心副主任，教 授，博士生导师。 王旭辉(1987-)，男，厦门大 学公共政策研究院博士研究 生。 蔡寅寅(1988-)，女，硕士， 华东师范大学中国现代城 市研究中心。 【修改日期】2015-07-07 【文章编号】1002-1329 (2015)08-0039-07 【中图分类号】TU984.11;F293 【文献标识码】A 【doi】10.11819/cpr20150806a 【摘要】特大城市在追求集聚经济的同时也带来 不经济性。因此，许多特大城市政府纷纷制定多 中心的空间战略规划，但实施效果并不理想。 对此，区域科学与城市经济学的学者们开始关注 多中心空间结构的经济绩效问题，并在理论研究 领域得出了方向性的结论。为数很少的实证研究 从不同尺度和视角关注多中心结构的经济绩效问 题，得出的结论也不尽相同。本文以数据可得的 我国31个特大城市为例，从3个不同空间尺度分 别构建了反映市区多中心空间结构的指数，运用 城市生产函数进行的经济绩效检验显示，在控制 了资本、劳动、人力资本等其他经典生产要素 后，多中心的空间结构具有更高的经济绩效，同 时，规模集聚也对城市经济增长具有显著的正效 应。这一结论表明，与单中心相比，特大城市的 多中心空间结构是一种高效的聚集模式。该结论 的现实意义在于，为我国特大城市总体规划采取 多中心布局提供了学术依据。 【关键词】特大城市；多中心结构；经济绩效； 实证研究
ABSTRACT: In the process of obtaining the agglomeration economy, mega-cities have to be faced up with diseconomies. Therefore, the municipal governments of mega-cities had made a polycentric strategic spatial planning one after another, which yet failed to achieve desirable effects. Nevertheless, scholars of regional science and urban economics begin to pay more attention to the economic performance of the polycentric urban structure and reach a directional conclusion based on some theoretical studies. A few empirical studies have been conducted from different scales and angles and come to different conclusions. Under this circumstance, this paper, based on the data of 31 mega-cities in China, develops an index
from three different spatial scales to reflect the polycentric structure. With the application of urban production function to test economic performance, it shows that the polycentric structure can bring a higher economic performance under the condition of controlling production factors including capital, labor, and human capital. Meanwhile, urban scale has also a positive effect on urban economic growth. This means that the polycentric structure is a more effi cient agglomeration form than a mono-centric one, which provides an academic basis for China’s mega-city master planning to adopt a polycentric layout.
KEYWORDS: mega-cities; polycentric structure;
economic performance; empirical study
1 引言
城市化使越来越多的人口流向城市，全球 化使越来越多的高端要素流向更具竞争力的大城 市或大城市区域。与此同时，集聚经济和城市化 外部性的概念日益得到强化。不过，集聚的外部 不经济以及城市空间结构对城市经济的影响却被 低估了。近年来，一些地理学家和规划者开始探 索如何调整空间结构来应对集聚的不经济性，以 适应城市不断成长的需求，多中心空间结构就是 其中的一种代表性思路。早期的卫星城、新城等 概念可以看作是多中心理念的雏形，而如今欧洲 的学术界和政府都十分重视多中心空间结构的构 建，我国特大城市的空间发展也纷纷采取多中心 的理念。但从实践效果来看，无论在西方国家还 是我国，多中心战略是否能取得成功都存在很大 不确定性[1～5]。基于此，多中心理念本身的科学孙斌栋 王旭辉 蔡寅寅
* 国家自然科学基金资助项目(41471139)；上海哲学 社会科学规划课题(2014BCK003)；教育部人文社科 重点研究基地重大项目(11JJDZH004)。 特大城市多中心空间结构的经济绩效 孙斌栋 王旭辉 蔡寅寅SPATIAL STRUCTURE OF MEGA-CITIES IN CHINA
P l a n n i n g S t u d i e s 规划研究 城市规划 CITY PLANNING REVIEW 2015 年 第 39 卷 第 8期 VOL.39 NO.8 AUG. 2015 40 性需要被重新审视，尤其在经济绩效方面是否更 加具有效率亟待研究进一步的证实。 从已经取得的研究成果来看，实证研究滞 后于理论研究。一方面，不乏理论文献认为相对 均衡的多中心结构有助于减少单中心过度集聚所 带来的负外部性[6～8]。但另一方面，由于对多中 心空间结构的定义不统一以及多中心测度数据可 得性较差等原因，实证研究成果很少，结论也不 尽统一。因此，对多中心城市结构与经济绩效的 关系，人们的认识还远不够系统和清晰，还需要 大量的实证来检验。本文在梳理以往研究的基础 上，以我国主要特大城市为样本，实证检验多中 心城市空间结构与经济绩效之间的关系，以期引 起更多的关注和探讨。
2 文献综述和假说提出
2.1 关于理论研究
关于城市效益和城市规模或密度间的关系， 通常的观点认为，集聚经济和不经济的合力造就 了理论最佳城市规模，而在现实中如何确定城市 的最佳规模却仍是个斯芬克斯之谜。事实上， 之所以最优规模一直无法确定，部分解释是认为 城市规模和密度这些关键词只反映集聚的容量和 强度，却无法反应集聚的质量，即集聚的内部结 构。要了解集聚的内在结构，就不能仅从节点的 视角研究城市，而应关注于城市内部的空间状 况。在城市内部结构方面，“单中心—多中心” 维度一直受到人们的普遍关注，原因在于不少学 者认为多中心结构能够缓解单中心结构引起的集 聚不经济问题。目前关于多中心结构与经济绩 效的理论文献，大致可以分为定性演绎和理论模 型构建两类[7～19]。这些理论研究虽然构建次中心 形成的途径有所不同，但其背后的驱动力却是 相仿的，即是否生成次中心取决于外部经济向 心力和离心力的相对强弱。以代表性的藤田昌久 (Fujita)等的模型为例，随着单位通勤成本和人 口的增加，多中心均衡的可能性也随之增大[7]。 然而，这些理论研究虽然在构建动态次中心形成 的模型上具有不小贡献，但它们主要集中于检验 空间结构的均衡条件，而非致力于提出经验上可 供检验的、比较的结果。2.2 关于实证研究
城市空间结构与经济绩效关系的实证研究 仍然较少。按照研究思路划分，相关实证研究主 要可以分为两类：一是论证某个经典模型中预测 的关系；二是寻找空间结构与宏观经济指标间 的关系。关于前者，麦克米伦(McMillen)等专门 针对藤田的模型对美国62个大都市进行了实证检 验，实证结果完全支持理论预测，即城市中心 数目大致随着城市人口规模和通勤成本的增加 而递增[20]。李(Lee)的研究也发现，规模越大的 城市，CBD的就业份额越少，即就业倾向于分散 化和多中心化[21]。在第二类研究即空间结构与经 济绩效的关系方面，不同研究得出的结论差异较 大。塞韦罗(Cervero)关于大都市区内部和大都市 区之间的实证研究认为，紧凑、集中发展的城 市拥有更高的劳动生产率，即不支持多中心发 展[22]，但该结论因研究方法上的缺陷而受到质 疑[23]。奥(Au)等对中国城市的实证研究表明，劳 动生产率在经济活动和人口集聚的过程中不断得 到提升，不过，他们只研究了城市规模的影响， 而没有涉及到具体城市空间结构[24]。李(Lee)等 对美国大都市区的实证研究表明，多中心结构与 经济增长无显著关系，而集聚分散却对增长有影 响，而且取决于城市规模，当城市规模较小时， 以集聚为佳，城市规模变大，则分散更有利于增 长[23]。而梅杰斯(Meijers)等从城市区域的尺度对 美国大都市区的研究表明，大都市区规模和多中 心程度(人口在不同城市分布的均衡程度)对劳动 生产率均具有正面影响，而集中或者分散(人口是 集聚在中心还是低密度分散)表现出的影响力则不 显著[25]。但他的另一份研究发现仅由一些小城市 组成的多中心空间系统在某些方面的表现不如一 个规模相当的大城市，如高端要素的供给[26]。2.3 假说
综上所述，关于多中心城市空间结构与经济 绩效的关系，学术界尚未达成共识。笔者试图在 此基础上，针对我国的代表性城市，通过构建有 别于以往研究的度量指标，检验多中心城市空间 结构的经济绩效，同时从城市的不同空间尺度探 索多中心结构的有效性和适用范围。对城市多中 心结构的定义通常可以从两个角度进行，一是基 于城市形态学的方法[27～28]，通过测度大都市内各 个中心的就业规模或人口规模的空间分布均衡 程度来对“单中心－多中心”指标予以量化。 另一种方法则增加了关联的视角，即只有当大 都市中各节点间具有明显的功能联系时才可以 被看作多中心结构，称之为功能多中心或关联 多中心[29～31]。功能多中心并不否定形态多中心， 而是在形态学的基础上，强调各节点的关联性。 基于形态学的“单中心-多中心”指标测度法， 是实证研究中用得最多，也是发展历程最长的一 种方法，笔者采用的方法也属于该范畴。文中的 中心定义为就业中心。 笔者认为，城市单中心的规模集聚有助于形 成规模经济和集聚经济，但随着规模增加，交通 拥堵、地价飚升和环境污染等负外部效应会快速41 济绩效。
3 实证研究的方法
3.1 研究对象和研究范围
将直辖市、计划单列市、副省级城市、省会 城市以及个别规模大的较大的市作为研究对象。 由于多中心结构的测度需要详细的就业数据，根 据数据可得性，最后研究样本为31个城市。 我国城市一般由市区、县及县级市构成， 市区的就业分布相对集中，所以研究的空间范围 界定为市区，县或县级市由于就业密度低、距离 主城区较远且功能上相对独立，不在研究范围之 内。对于绝大多数城市而言，市区能够较真实地 反映其实际建成区连绵的特征，但某些行政区划 比较复杂的城市，如重庆、石家庄、昆明、郑州 等，个别市辖区与主城区并不连绵，而是位于县 或县级市的外部，故笔者将去掉飞地型市辖区的 市区作为第二口径的空间研究范围。上述确定的 两种口径的空间范围都是假定市区的就业密度是 较高的，但实际上不同市辖区之间的就业密度 差别也很大，有些远郊市辖区尤其是由县或县级 市改制的区，其就业密度很低，因而为了研究高 密度就业集聚区的多中心状态，笔者构造了第三 口径的空间研究范围，基于以下两个工具：一 是“距离－密度趋势图”；二是“名义建成区半 径”。 距离－密度趋势图旨在通过反映就业密度 随离开城市主中心距离而变化的普遍趋势来寻找 “内部空间”与“外部空间”的断裂点。图1和 图2为天津市和青岛市的距离－密度图，图中散 点分别代表城市的各个市辖区，纵坐标表示标准 化后的各区就业密度(以主中心为1)，横坐标表 示离开主中心的最短道路距离，从该图可以清晰 地看出随着离开主中心距离的增加，就业密度的 变化趋势。 仅通过观察距离－密度图就直接圈定研究范 围显得过于主观，故构建名义建成区半径作为辅 助工具。所谓名义建成区半径，即根据各城市建 成区面积(假设为一个圆面积)算出的圆半径。这 个圆半径并不代表实际城市中心到建成区边缘的 距离，但总体上名义建成区半径与城市空间范围 成正比，它能较好地体现每个城市的个体特征。 利用“距离－密度图”和“名义建成区半 径”来界定第三口径研究范围的方法如下：(1) 距离－密度图中存在明显的纵向断裂点或横向断 是指后一个市辖区距前一个市辖区距离很大，中 间很长一段距离中无其他行政单元(图1～图2)。 (2)若不存在明显的断裂点，则以名义建成区半 径为基本标度，重点考察位于名义建成区半径内 侧和外侧的两个区，并结合距离－密度图进行分 析。若距离－密度图上无明显特征，原则上以位 于名义建成区半径内的市辖区组成的区域作为内 部区域。若城市建成区呈狭长的带状分布或主中 心偏心较严重，方向性问题突出，则将位于名义 建成区半径以外但就业密度并不低的区归于内部 区域，或将位于名义建成区半径以内但就业密度 过低的区归为外部区域。通过以上法则鉴定出的 空间范围大体相当于城市主城区。 综上所述，一共定义3种口径的空间尺度作 为研究范围，即市区、去飞地后的市区和高密度 主城区，后文的分析中分别以范围一、范围二和 范围三表示。3.2 城市空间结构的定量化
确定了各个城市的空间范围后，就可以对 其空间结构的多中心程度进行量化。以往的研究 通常有两种思路：一是先鉴定出研究范围内的所 图1 天津市距离-密度 Fig.1 Distance-density of Tianjin图2 青岛市距离-密度
Fig.2 Distance-density of Qingdao
P l a n n i n g S t u d i e s 规划研究 城市规划 CITY PLANNING REVIEW 2015 年 第 39 卷 第 8期 VOL.39 NO.8 AUG. 2015 42 有就业中心，再根据主中心和次中心的就业岗位 比例关系定义多中心程度[23]；二是在由若干城镇 构成的城市区域中，用位序－规模法则刻画城市 区域的多中心程度[25,28,32]。本研究的空间范围是 城市内部空间，所以采用第一种思路。鉴定就业 中心的方法包括最小密度法[33]，简单参数法[34]和 非参数法[20～21，35～37]，但这些方法要求研究的地 理单元尺度足够小，地理单元总数足够多，而目 前可得数据只能细分到区，区的数量十分有限， 不适合采用上述方法。因此，假设每个市辖区都 是一个次中心，就业规模大的区中心性更强一 些。接下来是给“多中心度”下定义。多中心度 与次中心相对于主中心的就业数量正相关，也与 主次中心间的距离正相关，或者说与两者乘积正 相关，离开主中心越远的次中心，其就业规模相 对于主中心越大，则城市空间结构越趋于多中心 化。多中心度指数M则被定义为这些乘积的平方 平均数，其数学表达式如下： (1) 式(1)中xi是次中心区i的就业总量标准化值 (以主中心就业总量为1)与该次中心与主中心距 离的标准化值(以主中心与最远次中心距离为1) 的乘积。之所以用平方平均数而不使用算术平均 数是因为平方平均法可以突出数组中最大值的作 用，体现各样本的差异性，而量化空间结构需要 强调这种差异性。运用式(1)可以计算出31个城 市在市区、去飞地后的市区和高密度主城区3种 不同空间尺度范围内的多中心度指数，分别以多 中心度一、多中心度二和多中心度三来表示。 受数据可得性限制，各中心(区)的就业数据 采用法人单位数。主要数据来源为各城市2008年 第二次经济普查公报。各区县的土地面积数据主 要来自各城市统计年鉴，并利用行政区划手册、 行政区划网和政府官方网的数据进行补充和纠 偏。在构建城市空间结构指标时，将用到城市中 各区县政府间最短道路距离的数据，该数据为笔 者在谷歌地图上测算得到。
3.3 回归模型确定
城市总体生产函数是研究城市集聚外部性的 常用工具[25]。每个城市的生产率或经济增长相当 于一系列生产要素和空间因素共同作用的结果。 集聚外部性和空间结构通常通过影响生产要素 的效率来影响城市整体产出。笔者选用广义的柯 布－道格拉斯生产函数来估计空间结构对大都市 经济绩效的影响。模型中，以生产率作为被解释 变量，生产要素包括劳动力、资本、人力资本、 政府作用和城市基础设施，空间变量主要是多中 心度指数和反映集聚规模效应的人口规模。生产 函数的数学表达式如下： Y＝A LαKβHγGλIδ (2) 式 ( 2 ) 中 Y 为 生 产 率 ， 用 人 均 生 产 总 值 反 映。A为模型的效率项，由多中心度指数M和人 口规模P决定。L为人均劳动力，反映劳动力要素 的贡献。K为人均资本存量，资本存量总量根据 31个城市1985年以来每年的固定资产投资额用永 续盘存法计算得出，采用全国的投资价格指数折 算成不变价，折旧率采用了张军等的研究结果取 9.6%[38]，初始年份资本存量的核算则借鉴了霍 尔(Hall)等[39]以及杨(Young)[40]的方法，等于1985 年的全社会固定资产投资总额/(折旧率+10年期 的投资平均增长率)。H为人力资本要素，以每10 万人拥有大学以上文化程度的人口数表示。G为 政府作用，用政府支出占生产总值比重表示，反 映政府干预对生产率的影响。通常认为，政府干 预会导致市场扭曲，因而与经济绩效负相关。I 为城市基础设施供给状况，用人均道路面积拥有 量表示。 将式(2)两边取对数并将其转换成线性随机 形式： lnY＝a+μlnM+θlnP＋αlnL+βlnK+γlnH+ λlnG+δlnI+ ε (3) 其中，式(2)中的效率A分解为多中心指数 M、人口规模P和常数项α，ε为随机误差项， 可以通过线性多元回归估计式(3)中各解释变量 对被解释变量的影响。需要说明，与李等[23]的观 点一致，笔者认为城市空间结构的变迁是一个 长期的过程，短期内可以认为是不变的，可以 将多中心度指数M看成是外生于Y，梅杰斯等用 工具变量检验的结果也支持多中心结构外生的 观点[25]。因此，可以直接采用普通最小二乘法估 计模型中的参数。 综合考虑数据可得性以及空间结构作用的滞 后性，多中心度指数运用2008年第二次经济普查 数据根据上文阐述方法计算得到。其他变量都采 用2010年数据。其中，人口规模数据来自各城市 全国第六次人口普查公报中的常住人口。其余变 量的数据如不作特别说明，均来自2011年《中国 城市统计年鉴》，或根据其中的相关数据计算而 得。例如，人均生产总值用各城市市区生产总值 总量除以各城市第六次人口普查中的市区常住人 口数得到。人力资本变量，由于第六次人口普查 只给出了全市口径的数据，故其数据近似采用全 市的口径，而其他变量都采用市区的数据口径。 变量的描述性统计见表1。43 中心程度和人均生产总值呈显著正相关，即人均 生产总值随多中心程度的增强而提高。对应的多 元回归分析结果如表2所示，其中模型1为不加入 多中心变量的回归结果，模型2、3、4是在模型1 基础上分别加多中心度一、多中心度二和多中心 度三的回归结果，即市区、去飞地的市区和高密 度主城区3个空间范围内的结果。模型的F检验显 著，调整R2较大，表明模型拟合效果较好。模型 2、3、4的调整R2明显高于模型1，表明增加多中 心度变量提高了模型的解释力。回归结果都通过 了正态分布、异方差、多重共线和自相关的计量 检验。 从回归结果中各个因素的效应来看，多中 心度在模型2、３、4中即在3个空间范围内，都 呈现与因变量的显著正相关，显著性水平达到了 0.05。这一结果支持笔者提出的理论假说，即对 于规模很大的特大城市，多中心城市空间结构具 有更高的经济绩效。由于本研究对象是市辖区， 因而研究结果与以美国大都市区为研究对象的李 等[23]以及梅杰斯等[25]的实证研究结果不具有可比 性，其中，前者没有发现多中心对城市经济绩效 的促进作用，而后者却认可多中心的影响。比较 表２中的3个模型，模型4即高密度主城区范围内 的多中心度的回归系数明显高于市区和去飞地市 区的系数，表明高密度主城区的经济绩效对多中 心度的变化更为敏感，这与高密度主城区具有更 强的拥挤和更大的集聚不经济有关。人口规模因 素在模型2、3、4中也都显著正相关，表明城市 经济绩效确实存在规模效应。 对于其他解释变量，人均资本、人均劳动 力、人均道路面积在模型2、3、4中都呈现显著 正相关，与预期一致，表明资本、劳动力和道路 基础设施对城市经济绩效确实有显著促进作用。 出乎意料的是，尽管人力资本要素的系数在模型 2、3、4中符号为正，符合预期，但均不显著。 出现这种情况的原因可能有3个，一是由于我国 现行的人事制度存在缺陷而导致人力资本的作用 不能很好地发挥，也就不可能对城市经济绩效产 生多大影响[41]；二是结构性问题所致，即我国高 校的人力资源输出可能与社会实际需求存在结构 性的不匹配，致使人力资本对城市生产率贡献不 大；三是受限于数据可获得性，研究中的人力资 本是用全市的数据近似代替市区指标。政府作用 的系数在模型2、3、4中符号为负，符合预期， 但并未表现出显著性，这与通常预期不一致，和 阿桑等[42]以及刘生龙等[43]的研究结论存在出入。 表1 变量的描述性统计
Tab.1 Descriptive statistics of variables
变量 样本数 平均值 标准差 最小值 最大值 人均生产总值(ln) 31 1.757 0.350 1.000 2.225 人均资本(ln) 31 2.657 0.320 2.043 3.221 人力资本(ln) 31 9.774 0.280 9.065 10.36 人均劳动力(ln) 31 -0.987 0.253 -1.469 -0.543 人口规模(ln) 31 6.191 0.699 4.786 7.710 人均道路面积(ln) 31 2.518 0.438 1.803 3.538 政府作用(ln) 31 2.505 0.290 1.755 3.206 多中心度一(ln) 31 -1.482 0.928 -3.525 0.060 多中心度二(ln) 31 -1.332 0.852 -3.525 0.060 多中心度三(ln) 31 -0.712 0.628 -2.154 0.431 Variable 模型1 模型2 模型3 模型4 Coe(std.err) Coe(std.err) Coe(std.err) Coe(std.err)
人均资本(ln) 0.411 *** 0.305** 0.313*** 0.335*** (0.108) (0.108) (0.108) (0.114) 人均劳动力(ln) 0.485 *** 0.431*** 0.486*** 0.397** (0.137) (0.127) (0.143) (0.161) 人力资本(ln) -0.032 0.039 0.059 0.025 (0.140) (0.131) (0.125) (0.122) 人均道路面积 (ln) 0.247*** 0.194** 0.217** 0.277*** (0.081) (0.078) (0.082) (0.083) 政府作用(ln) 0.047 -0.076 -0.020 -0.026 (0.119) (0.096) (0.105) (0.105) 人口规模(ln) 0.149 ** 0.121** 0.126** 0.099* (0.060) (0.054) (0.054) (0.053) 多中心(ln) 0.103 *** 0.096** 0.143** (0.035) (0.039) (0.065) _cons 0.208 0.094 -0.314 -0.130 (1.428) (1.334) (1.302) (1.249) N 31 31 31 31 R2/调整R2 0.751/0.689 0.794/0.731 0.787/0.722 0.792/0.728 F 14.10*** 16.79*** 13.54*** 18.18*** VIF 1.28 1.46 1.40 1.43 DW’h(lag) 0.258 0.000 0.001 0.032 white 25.66 31 31 31 Swilk w 0.960 0.974 0.963 0.973 表2 多元回归分析结果
Tab.2 Results of multiple regressions
***，**，*分别表示p<0.01，p<0.05和p<0.1。括号内的标准误差为稳健性 标准误差(white adjusted)。
支出对城市经济应有促进作用，而过多的行政管
P l a n n i n g S t u d i e s 规划研究 城市规划 CITY PLANNING REVIEW 2015 年 第 39 卷 第 8期 VOL.39 NO.8 AUG. 2015 44 理支出则易产生负面影响。而且，通常的预期是 建立在完全市场的体制下，而我国市场体制并不 完善，政府行为在某些方面还存在促进经济增长 的积极效应，这可能是政府作用系数不显著的原 因。
5 结论与启示
以我国31个特大城市为样本，运用柯布－道 格拉斯生产函数来估计空间结构对特大城市经济 绩效的影响，在控制了其他因素后，结果显示， 多中心的城市空间结构具有更高的经济绩效；同 时，规模集聚也对城市经济增长具有显著的正效 应。 这两点结论并不矛盾，而是统一的。规模经 济的存在要求并促使经济发生集聚，这是马歇尔 和克鲁格曼都证明了的，经济全球化加快了特大 城市尤其是全球城市的集聚进程。但集聚是有不 同空间模式的，单中心和多中心都是集聚的具体 空间模式。不同的是，单中心集聚会随着规模的 扩大而产生交通拥堵、要素成本上升和环境污染 集中等城市病，进而损害城市经济增长；而多中 心集聚则有助于减少这些负外部性，从而具有更 高的经济绩效。笔者不是否认规模集聚的作用， 而是试图揭示哪一种集聚模式更有利于城市经济 增长。 这一结论的现实意义在于，为我国特大城 市的规划采取多中心布局方案提供了依据。为了 避免特大城市集聚不经济及其引发的一系列城市 病，需要合理布置特大城市内部空间结构以适应 城市不断增长的需要，“大集聚，小分散”是经 济上可行的一种空间发展战略：在大范围上，人 口和产业向经济密集带集聚；在局部，则分散为 多中心的形式以减轻集聚负效应。现实中多中心 战略实施效果欠佳，主要原因可能在于市场作用 在空间问题上的时滞性以及政府在制定空间政策 时的非科学性[6]。 限于数据可得性，笔者仅对我国31个具代 表性的特大城市进行了经验研究，样本数量还有 待增加，结论的普遍适用性有待进一步验证；也 是数据可得性的限制，在对空间结构定量化时， 最小单元数据来自区(县)一级，这会影响测算精 度，如果最小单元能小至街道一级，则结论的稳 健性将会有质的提高；此外，用人均生产总值表 征经济绩效，没有考虑拥挤、污染、犯罪等外部 性，也会影响计算结果；最重要的，多中心提高 经济绩效的机制，未能论证，即多中心结构产生 的负外部性是否真的比单中心结构少，尚不清 晰，这将构成未来研究的主要任务。 参考文献(References)1 Alonso W. What Are New Towns for[J]. Urban Studies, 1970(7):37-54.
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