杨卡

摘要

为了弄清北京大都市区的发展格局与趋势，运用空间自相关分析、空间基尼系数、人口—空间基尼系数对大北京都市圈的人口空间格局、就业空间格局等进行分析。研究结果表明：外来人口和常住人口分布的Moran I分别为0.25和0.31，P值小于0.001，二者均呈显著的空间自相关；北京市的常住人口仍然呈显著的单中心聚集形态，外围中心并未形成强势的人口聚集热点，距离中心约40-60km处的西北、东北和西南方向上形成了三个冷点区域；外来人口热点集中在以月坛街道为中心、大约40km为半径的圆形区域，该区域基本覆盖了东城区、西城区、朝阳区的行政面积，海淀区、丰台区的东半部分，以及昌平区、顺义区、通州区、大兴区的靠近城市中心部分，冷点区域则更靠近边缘。对大北京的背景区域——京津冀都市圈的多中心性分析表明，该区域首位特征突出，多中心性不明显：该区域33.6%和35%的城镇人口与非农就业集中在北京，专业技术人员有60%聚集于北京和天津；专业技术人员中文学艺术工作人员和新闻、出版、文化艺术工作人员的空间基尼系数最大，分别有79%和73%的人员聚集在北京，空间基尼系数达到0.36和029；科学研究人员的聚集也比较显著，空间基尼系数达到0.18，有60%以上汇聚北京；2000年以来整个区域的人口基尼系数逐年递增。因此，京津冀区域的发展应从三个层次着手：在北京行政区内培育新城热点，促进城市的多中心化发展；在京津冀重要交通廊道上推进轴线空间建设，保持集聚经济优势；在区域空间中促进新城镇建设，协调发展区域经济网络。

关键词多中心区域；空间自相关；空间基尼系数；大北京；京津冀

中图分类号C922

文献标识码A

文章编号1002-2104（2015）02-0083-07

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.02.011

随着城市间经济社会联系的增强，诸多城市共同构成的大型城市区域日益发育并成为重要的空间主体，开始引领国际经济、社会的交流和竞争。而这些大城市区域在发展演进过程中，逐渐呈现出多中心[1]的特性，都市空间格局正由单中心和简单格局走向多中心和复杂多样的格局。另一方面，区域发展的多中心化还成为污染、拥堵、住房紧张等大都市“城市病”治理的重要出路，也因此被国内外政府所关注和积极推进。在东亚地区，多中心巨型城市区域也逐渐兴起，典型的区域包括中国的珠江三角洲和长江三角洲地区，日本的京阪走廊带和印尼的大雅加达地区[2]2。近年来，国内关于多中心城市区域的研究逐渐兴起，学者们对长三角[3-5]、珠三角[6-7]、京津冀[8]、东北[9]和中部[10]的多中心城市区域等进行广泛研究，视角主要集中在城市间联系、区域协调、空间规划等方面，为城市区域建设提供了重要的决策参考，但总体来看，关于城市区域中心性和多中心性测度的探讨还比较欠缺，而多中心性的测度是对多中心城市区域研究的重要基础，能够帮助我们更清楚地了解城市区域的空间格局及其历史走向，且便于同国外大都市区域的多中心性进行对比研究。本文试图以人口与就业数据为基础，对大北京都市区的人口分布格局和多中心性分析，并通过趋势分析探讨更恰当的规划与政策调控方向。

1相关理论与研究

1.1“多中心”的概念

对于城市这一地理实体来说，中心除了表达一种空间关系，还包含深刻的文化、政治和历史内涵。在工业社会之前甚至更早远的年代，城市中心或体现了神权与神圣，或表达了政权与威严，紧紧地与权力、象征和建筑连接在一起。时至今日，我们对于城市“中心”的表达，更多体现了商业繁华、设施齐全、人口稠密、经济发达、信息富集等含义，并隐含了地价昂贵、房价和房租高涨等信息。而与之相对应的“多中心”则被认为是中心功能的分散或扩展，且包含了分散和层级化发展的含义，具体表现在中心职能“从主要城市到较小城市的向外扩散”[11]，“从高级别的中心城市向低级别中心城市扩散”[12]。而这种层级性也使得多中心概念与“尺度”高度依赖：在某一尺度上的多中心可能是另一尺度上的单中心[2]4。

彼得·霍尔 （Peter Hall）等人对多中心城市区域的界定为：10-50个空间上分离但是功能上相互连接的城镇聚集在一个或多个较大的中心城市周围，他们通过新的劳动分工而彼此联系，呈现出巨大的经济能量[2]3。与单中心城市相比，多中心城市区域的重要特征之一是：由多个大都市引领，形成多层次的位序规模都市体系而非首位型城市体系。Parr[13]指出，多中心城市区域的大城市规模没有较大差异，Kloosterman & Musterd[14]和Spiekermann & Wegener[15]也把“没有明显占支配地位的主导城市”作为多中心城市区域的主要特征。

1.2关于城市中心与多中心成长机制

无论是在杜能根据土地租金和农业收益曲线所构建的区位论中，还是在伯吉斯根据社会人口流动规律总结的城市同心圆模型中，城市空间都表现为标准的单中心格局，这种格局也是城市发展初期阶段和理想化状态下的典型特征，中心的成长得益于自然条件优越、运费低廉和集聚经济等的作用。之后，霍伊特指出城市中存在着放射状、扇形分布的城市租金等级和居住格局，而各扇区共同构成的中心即为城市的CBD中心。阿隆索通过竞标地租理论分析，指出可达性强和运费下降使得城市中心比其他区域的收益更高，不同类型的土地利用通过竞租而分布于中心外围的不同圈层上。经济学者认为厂商与个人对集聚经济和规模经济的追逐，是形成城市中心的主要原因，在内生经济增长理论中，人力资本、技术进步、知识溢出等因素构成了中心增长的内生动力，使得中心能够获得持续的增长。

在城镇体系结构研究中，克里斯塔勒和廖什根据市场区分析提出的中心地理论将城市空间结构的研究更加细化，关注到区域发展空间中的中心地等级及其规模分布关系。奥尔巴赫和齐普夫将齐普夫定律引入城市体系与规模的研究，使得学者们能够更准确地刻画城市规模分布规律，更清晰地描绘区域城市体系的轮廓。新经济地理学者更将自然地理优势[16]和地形多样性[17]用于城市规模分布规律的解释上。城市内生形成理论与自组织理论认为，拥挤成本是大城市人口增长变缓的主要原因。也即，人口聚集过多将会导致城市的拥挤成本上升，拥挤成本作为集聚力的反向力量会导致城市规模分布的变化。

在现代都市中，多元化和创新是多中心成长的源动力，集聚不经济也是副中心成长的重要组织机理。随着城市空间的不断发展与复杂化，原有的理想化假设与城市发展实际的差异越来越大，在城市中亚中心的成长非常普遍。通过厂商和个人决策行为与土地经济规律，经济学者们分析了城市中心性的变化，以及城市亚中心的成长机理，认为城市亚中心的形成动因来自于几个方面：城市主中心集聚不经济和地价上涨的推因；大企业区位选择的带动[18]；个人寻找地租低廉居住空间的抉择；企业与个人对集聚经济的追逐。另一方面，某些因素阻碍了城市亚中心的成长，例如：对中心城市的倾斜性投资政策阻碍了大城市向多中心城市的转变[19]。

1.3多中心城市区域的国际研究与实践

在全球多中心城市区域逐渐发育增多的同时，关于多中心城市区域的研究和实践也日渐丰富，多中心城市区域也备受一些政府机构的关注。“欧洲区域发展战略”（ESDP，European spatial development perspective）[20]确立了欧洲区域多中心发展的政策模式，从而推动欧洲多中心城市体系的发展，除欧洲五角形顶点城市巴黎、米兰、伯明翰、汉堡和阿姆斯特丹之外，关注其他等级城市的实力提升，从而促进整个区域的总体竞争能力和区域均衡与可持续发展。欧洲政府层面对多中心城市区域积极关注，并以此促进了学术界对多中心城市区域的深入研究，同时还直接资助了POLYNET和ESPON[21]两个重要项目的研究。如今，世界上的主要大都市区域正在经历着多中心化的发展历程，在经济活动选址中，传统的时间距离因素仍然起作用，但已不是最关键性的约束因素。经济、信息与人口等除了在都市区域核心聚集之外，总部经济、会展、金融和文化创意产业等高端经济活动开始在大都市区域内形成新的聚集点，从而构成都市核心与外围空间的各级各类中心。

1990年代以来，关于多中心城市区域的主要集中在几个方面：①多中心城市区域的界定和特征。通过对西欧大都市区域的研究，POLYNET项目组重新厘定了巨型城市区和多中心大都市的概念，并指出欧洲西北部的8个巨型城市区在人口和就业分布式普遍呈现出分散化的趋势和“半多中心”特征。②关于多中心城市区域的测度。学者们关注多中心城市区域的地理范围[22]、多中心性和互补性的测度，具体方法包括：运用“地理临近”[23]和“功能性互动”[24]来划分多中心城市区域的范围；运用人口分布和通勤[2]来判断多中心性；运用代表性部门的企业数据[25]来衡量多中心空间融合和互补性特征等。③多中心城市区域的协调与政策调控。由于多中心之间的空间融合、互补性等特征会促进整个区域的发展，政府之间有必要通过协调来促进这些特征的强化，而协调的具体策略也是近期研究的热点。

2北京市人口分布格局及空间自相关分析

2.1北京市人口密度分布

以北京市人口普查数据为基础，运用ARCGIS10.0运算各街道的人口密度，并用自然断点法对人口分布进行空间归类，结果表明，人口密度最高的是东城和西城的一些街道，其次为丰台、石景山、海淀、朝阳等城市拓展区，大兴、怀柔、通州、顺义、怀柔等外围城区的核心区域也有个别街道的人口密度也达到1万人/ km2以上，例如门头沟区的大峪街道和城子街道，大兴区的清源街道，怀柔的泉河街道和龙山街道等。

2.2全局空间自相关分析

空间自相关（spatial autocorrelation）是指空间单元与其相邻或邻近空间单元之间在属性上的相似性，关于空间自相关性的测度是地理数据分析的重要内容。其中，全局自相关可以帮助我们判断要素或属性的整体分布状况，并找到空间上的高值聚集点和低值聚集点，Moran于1948年建立的Moran指数是应用最为广泛的空间自相关系数，它的全局自相关计算公式如下：

I=[SX（]∑[DD（]n[]i[DD）]∑[DD（]n[]j≠i[DD）]wij（xi-x[TX-*4]）（xj-x[TX-*4]）[]

S2∑[DD（]n[]i[DD）]∑[DD（]n[]j≠i[DD）]wij[SX）]

式中，xi为位置i的属性值，Wij为空间权属矩阵。Morans I值介于-1到1之间；0为不相关。

利用空间自相关系数对北京市分街道的常住人口和外来人口进行分析，结果显示：外来人口的Moran I为025，Z值为122，常住人口的Moran I为031，Z值为147，二者P值均小于0001；说明北京市的常住人口和外来人口均呈显著的空间自相关，高值和低值集聚倾向显著；人口密度的Moran I为057，Z值为2708，呈高度的空间自相关。

2.3局部空间自相关分析

对于北京市内部来说，虽然政府早已开始出台疏散政策和东城、西城疏散计划，但常住人口和外来人口的分布仍主要地集中在城市核心区域。利用北京市2010年的人口普查资料，运用Arcgis10.0软件，计算各街道的GetisOrdGi*统计值，并对北京市域的人口进行局部自相关分析。研究时选择曼哈顿距离（MANHATTAN_DISTANCE）和FIXED_DISTANCE_BAND进行分析，绘制北京市常住人口密度分布的冷热点图，如图1所示，北京市的人口密度在中心区形成连片热点区域，而外围新城附近并未形成显著的热点分布区，由此可见，北京市人口

分布仍然以单中心聚集为主要特征，外围中心聚集不够突出。另外，在外围的西北、东北和西南三个方向形成了三个低值聚集的冷点区域，其中密云、顺义和平谷区交汇点所形成的冷点最为显著，与北京市的地形图相对比，三个冷点区的中心均为地形较为复杂的山体，土地开发和利用受限，成为人口聚集中需要绕开的障碍空间，这三个外围冷点区域分布在距离市中心约40-60 km处。另外，在中心城区附近的南法信地区和仁和地区，由于顺义机场建设及其对于净空区等的要求，也形成了小面积的低值聚集冷点区。对外来人口比重的热点分析结果如图2所示，与人口密度的分布不同，外来人口比重的热点区域面积较总人口密度的热点区域大，主要集中在以月坛街道为中心，约40km为半径的圆形区域的东北半部，从行政区来看，该区域基本覆盖了海淀区、东城区、西城区、朝阳区的行政面积，以及昌平区、顺义区、通州区、大兴区的靠近城市中心部分和丰台区的东半部分，而低值聚集区更靠近北京市域的外缘。综合分析得知，位于东北部的海淀、朝阳和通州区商业服务业比较发达，且有较大比例城区属于新近开发空间，因此从业和居住的外来人口较多。比较典型的区域，如北部的北七家镇、东小口地区和回龙观地区有大面积的新建住宅，属于近期发展起来的大型社区，因此有大量外来人口在此购房、居住或从业；东部的十八里店地区、高碑店地区、王四营地区等，由于处于城郊结合部和城市化的边缘地带，而且接近京津冀区域内部的快速交通线，聚集了大量外来常住人口。

3京津冀都市圈多中心性总体测度

对于大北京都市区域来说，北京市具备突出的支配性地位。在整个大北京“巨型城市区域”（MCR）中，北京市作为首位城市的特征突出，拥有整个京津冀区域33.6%和35%的城镇人口与非农就业，远高于POLYNET项目组所研究的八个“巨型城市区域”中的典型多中心城市区域兰斯塔德和莱茵鲁尔。北京和天津两市拥有整个京津冀区域50%以上的城镇人口和非农就业，居于突出的主导地位。

曾被克鲁格曼用于测度产业集聚程度的空间基尼系数，现在被广泛应用于要素或属性的空间聚集度分析，其公式为：

G =∑（Si-Xi）2

其中，Si表示表示i地区某行业就业人数占全省该行业就业人数的比重，Xi表示该地区就业人数占全省就业人数的比重。

利用北京市、天津市和河北省的第六次人口普查数据的就业统计数字，按照上述公式计算其空间基尼系数，如表1所示：六个大类的就业中仅有生产运输设备操作人员的空间基尼系数小于0.01，空间上基本均衡，其余五类的空间基尼系数均大于0.01；办事人员和有关人员的空间聚集最为突出，其空间基尼系数为0.10，这类人员中有52%聚集于北京市；专业技术人员和农林牧渔业人员的聚集现象也很显著，空间基尼系数分别为0.056和0.052，其中专业技术人员有60%聚集于北京和天津，农林牧渔业人员大都聚集于保定、沧州等河北省的城市。

如图3，按职业种类对空间基尼系数进行运算的结果显示：专业技术人员中文学艺术工作人员和新闻、出版、文化艺术工作人员的空间基尼系数最大，分别有79%和73%的人员聚集在北京，空间基尼系数达到0.36和0.29；科学研究人员的聚集也比较显著，空间基尼系数达到018，有60%以上汇聚北京。

同时，为了衡量人口分布的状况，本研究中对空间基尼系数进行了修改，从而把空间面积数据引入进来，公式改为：

G* =∑（Pi-Ai）2

其中，G*表示人口空间基尼系数，Pi表示京津冀某城市的人口总量占区域人口总量的比例，Ai表示该城市面积占京津冀区域总面积的比例。由此计算出京津冀近10年的人口—空间基尼系数变化情况，如图4所示，2000年京津冀区域的人口

空间基尼系数为0.069，2005年增长至0073，五年间增长了0004；自2005年之后，京津冀区域的人口空间基尼系数一直以相对稳定的速度增长，至2012年该系数达到0087，且尚未有明显放缓增长的趋势。这充分表明，自2005年以来京津冀人口在空间上的聚集趋势显著、持续且稳定，这种稳定的变化趋势属于市场力主导的人口空间变化特征，同时也体现了北京、天津两城市作为中心对整个区域人力资源的持续聚集态势，这种聚集也体现了整个区域发展以极化为主，扩散不显著的状况。

4结论与建议

4.1加快重点新城建设，培育外围热点

对北京市人口的自相关分析结果显示，无论是人口分布、人口密度还是外来人口分布的热点都仍聚集于北京主城核心区，外围新城的发展虽然已经初具规模，但仍未形成聚集热点，外围中心自身的聚集能力和成长能力仍然有限，市场力和自组织力量对不足以支撑其快速的成长壮大，从而形成人口格局的改变比较缓慢、中心过度聚集的现状。所以，培育重点新城，提升其对产业和人口集聚能力，是促进北京城市空间多中心化的重要途径。培育新城的产业孵化、孕育能力，促进新城形成具备竞争力的产业聚集中心，提升新城基础设施和公共服务水平，从而促进主城和中心的人口向次中心转移。另一方面，培育新中心时还需避免新的产业聚集带来的交通、环境等方面的问题，有必要推进重点核心功能的集群化发展。以现有产业空间结构为基础，在北京市外围打造科技创新、国际交往、行政事务、文化创意等重点的核心功能集群，并根据集群之间、集群与主城之间的关联程度确定各集群的区位，构建重点集群之间的高效交通、信息和产业联系，形成综合、互通、协作的核心产业集群系统。与此同时，还需要促进新城综合功能的开发，从而降低新城对主城中心的依赖，加快新城之间的交通通道建设，避免新城之间交通需要过境主城中心徒增交通量的状况。

4.2成本考量，促进区域集约式轴线建设

对于人口聚集较多，对北京市中心的资源不十分依赖的产业，可以尝试向北京行政区外围甚至之外转移。其中，一些产业或对交通比较依赖，需要频繁与京津联系，或者依赖京津交通枢纽。这些产业在向外转移时，政府需要考虑位置与交通成本的因素，在京津轴线进行布局，形成京津轴带式发展，保障疏散的同时最大程度地降低产业运行成本。京津之间的交通走廊需要整体部署，有选择地建设几个上述的产业聚集点，保障京津通道点轴的健康发展。除此之外，还可以考虑在京津冀区域内建设新城次轴，既能分散京津轴向的压力，又能通过空间集约式发展降低对成本和土地资源的消耗。

同时，在京津轴线附近，结合第二机场，发展临空经济，促进机场附近新增长极点的发育。

美国学者卡萨达的”第五波理论”指出，继海港、河流、铁路和高速公路之后，知识经济和全

球化将催生空港、空港产业园区和航空城，推动世界最新交通枢纽和经济重镇崛起。第二机

场跨河北和北京两个行政区，将是京津冀区域和国内重要的空港枢纽，也是未来北京市产业

转移的重要承接空间。在第二机场附近推进生产园区、物流园区、电子商务园区的建设，着

力发展临空指向型产业，利用交通优势和集聚效应促使资本、信息、和技术等相关生产要素

向机场周边地区集中，从而形成集约式轴线附近重要的人口聚集点。

4.3提升辐射力，推进区域网络发展

京津冀区域多中心性的测定结果显示，该区域的首位度很高，办事人员和专业技术人员高度聚集于北京，区域内人才资源分布悬殊较大，这也充分说明了京津对整个区域的集聚力有余，辐射力不足的状况。因此，对于那些不过分依赖京津都市区、日常联系不十分频繁，能依托高铁、铁路、高速公路、城际轨道等交通轴线发展的城市功能，可以考虑朝着更外围的空间发展，适当分散于京津冀区域网络的城镇节点上，通过政府引导促进、整体规划部署、高效交通网络建设等手段来促进这些节点的发育、成长，从而推进京津冀区域网络化的发展与区域经济协调的实现。

通过产业疏散和京、津、冀产业协作来促进产业相关人口的区域性疏散，促进电子信息产业、

汽车产业、机械设备产业等产业链条的京、津、冀共建。现代化产业的链条长，企业联系紧

密，协作互动频繁，京、津、冀发挥各自优势，选择产业链中的某些环节进行重点发展，完

善产业链条，通过产业链各环节的区域协作促进中心区域对外围区域的带动，也促进产业人

口的网络化流动、聚集。

（编辑：田红）

参考文献（References）

[1]Hoyler M， Kloosterman R C， Sokol M. Polycentric Puzzlesemerging Megacity Regions Seen through the Lens of Advanced Producer Services[J]. Regional Studies， 2008， 42（8）：1055-1064.

[2]Hall P， Pain K. The Polycentric Metropolis： Learning from Megacity Regions in Europe[M].Taylor & Francis， 2009.

[3]柴攀峰，黄中伟.基于协同发展的长三角城市群空间格局研究[J].经济地理，2014，（6）：75-79.[ Chai Panfeng， Huang Zhongwei. Spatial Patterns of Urban Agglomeration in the Yangtze River Delta Based on Synergy Development[J].Economic Geography， 2014，（6）：75-79.]

[4]朱俊成.基于多中心与区域共生的长三角地区协调发展研究[J].中国人口·资源与环境，2011，21（3）：150-158.[ Zhu Juncheng. The Yangtze River Delta Coordination Development Based on Polycentric and Regional Symbiosis [J].China Population， Resources and Environment， 2011，21（3）：150-158.]

[5]洪银兴，吴俊.长三角区域的多中心化趋势和一体化的新路径[J].学术月刊，2012，（5）：94-100.[Hong Yinxing， Wu Jun. The Polycentration of Yangtze Delta Region and the New Development of Integration[J]. Academic Monthly， 2012，（5）：94-100.]

[6]梅志雄，徐颂军，欧阳军，等.近20年珠三角城市群城市空间相互作用时空演变[J].地理科学，2012，32（6）：694-701.[Mei Zhixiong， Xu Songjun， Ouyang Jun， et al. The Spatiotemporal Evolvement of Spatial Interaction among Cities of Zhujiang River Delta in Recent 20 Years[J]. Scientia Geographica Sinica，2012，32（6）：694-701.]

[7]冯长春，谢旦杏，马学广，等.基于城际轨道交通流的珠三角城市区域功能多中心研究[J]. 地理科学，2014，（6）：648-655. [Feng Changchun， Xie Danxing， Ma Xueguang， et al. Functional Polycentrictiy of the Urban Region in the Zhujiang River Delta Based on Intercity Rail Traffic Flow[J]. Scientia Geographica Sinica， 2014，（6）：648-655.]

[8]张陆，高素英.多中心视角下的京津冀都市圈空间联系分析[J].城市发展研究，2014，（5）：49-54.[Zhang Lu， Gao Suying. Analysis on Spatial Connection in BeijingTianjinHebei Metropolitan Region from the Perspective of Polycentricity[J]. Urban Development Studies， 2014，（5）：49-54.]

[9]魏冶，修春亮，王绮.空间联系视角的沈阳市多中心城市结构研究[J].人文地理，2014，（3）：83-88.[Wei Ye， Xiu Chunliang， Wang Qi. An Empirical Study on Polycentric Urban Spatial Structure of Shenyang in the Perspective of Spatial Association[J].Human Geography， 2014，（3）：83-88.]

[10]史雅娟，朱永彬，冯德显，等.中原城市群多中心网络式空间发展模式研究[J].地理科学，2012，（12）：1430-1438.[Shi Yajuan， Zhu Yongbin， Feng Dexian，et al. Polycentric Network Development Patterns of Zhongyuan Urban Agglomeration[J]. Scientia Geographica Sinica， 2012，（12）：1430-1438.]

[11]Christaller W. Central Places in Southern Germany[M]. Translated by W Baskin. Englewood Vliffs， NJ：PrenticeHall.1966.

[12]Llewelyn D. Four World Cities： A Comparative Study of London， Paris， New York and Tokyo[M]. London： Comedia. 1996.

[13]Parr J B. The Polycentric Urban Region： A Closer Inspection [J]. Regional Studies， 2004，38（3）：231-240.

[14]Kloosterman R C， Musterd S. The Polycentric Urban Region： Towards a Research Agenda [J]. Urban Studies， 2001， 38（4）：623-633.

[15]Spiekermann K， Wegener M. Evaluating Urban Sustainability Using Landuse Transport Interaction Models[J]. European Journal of Transport and Infrastructure Research， 2004，4（3）： 251-272.

[16]Krugman P. Confronting the Mystery of Urban Hierarchy[J]. Journal of the Japanese and International Economics， 1996，（10）：399-418.

[17]Fujita M， Mori T. Structural Stability and Evolution of Urban Systems[J]. Regional Science and Urban Economics， 1997，（27）：399-442.

[18]Fujita M， Thisse J F， Zenou Y. On the Endogenous Formation of Secondary Employment Centers in a City[J]. Journal of Urban Economics， 1997，11：337-357.

[19]杨少华，范红忠.多中心城市的内生形成与政府政策的影响[J].当代经济科学，2006，（6）：15-21.[Yang Shaohua， Fan Hongzhong. Endogenous Formation of WultiCenter City and Effects of Government Policy[J].Modern Economic Science， 2006，（6）：15-21.]

[20]Informal Council of Ministers of Spatial Planning of European Commission. European Spatial Development Perspective， ESDP[R/OL]. European Commission. [2014-04-11]. http：//ec.europa.eu/regional_policy/sources/docoffic/official/reports/som_en.htm.

[21]NORDREGIO. Potentials for Polycentric Development in Europe[R/OL]. ESPON Project 1.1.1 . [2014-04-11].http：//www.espon.eu/main/Menu_Projects/Menu_ESPON2006Projects/Menu_ThematicProjects/.

[22]马学广，李贵才.欧洲多中心城市区域的研究进展和应用实践[J].地理科学，2011，（12）：1423-1429.[ Ma Xueguang， Li Guicai. Progress and Application Practice in European Polycentric City Region[J]. Scientia Geographica Sinica， 2011，（12）：1423-1429.]

[23]Geddes P. Cities in Evolution： An Introduction to the Town Planning Movement and to the Study of Civics [M]. London： Williams & Norgate， 1915.

[24]Davoudi S. Polycentricity： What Does It Mean and How Is It Interpreted in the ESDP [C]. BBuilding EURA Conference， Turin， 2002.

[25]Van Oort F， Burger M， Raspe O. On the Economic Foundation of the Urban Network Paradigm： Spatial Integration， Functional Integration and Economic Complementarities within the Dutch Randstad [J]. Urban Studies， 2010， 47（4）：725-748.