超大城市就業(yè)多中心的空間格局及形成機理
——以武漢市為例

董 瑩， 陳 潔， 羅 靜*， 蔣 亮

(1.湖北經(jīng)濟學院財經(jīng)高等研究院， 武漢 430205； 2.華中師范大學城市與環(huán)境科學學院， 武漢 430079；3.河南財經(jīng)政法大學資源與環(huán)境學院， 鄭州 450046)

多中心的概念首次由法國地理學家Gottmann引入到地理學研究中[1].20世紀90年代，國內外大城市尤其是特大城市在城鎮(zhèn)化過程中，因單中心集聚導致了諸多大城市病，如交通擁堵、環(huán)境惡化等.為解決這些問題，城市多中心空間結構得到了學者們的廣泛關注.1933年麥肯齊提出了多核心理論，并由哈里斯對其進行了進一步的發(fā)展而成.多核心理論認為，隨著城市的不斷擴張，城市中心對郊區(qū)的吸引能力逐漸降低，郊區(qū)集中自身的資源優(yōu)勢，發(fā)展出屬于自己的中心[2].亨德森提出在就業(yè)與居住中心集聚不經(jīng)濟、居住-交通成本約束的驅動下，城市發(fā)展將會趨向多中心[3].霍華德針對單中心集聚帶來的城市問題提出了“田園城市”構想，隨后興起了新城、衛(wèi)星城等建設[4].克魯格曼提出了多中心城市結構的空間自組織模型[5].霍爾認為目前所有的后工業(yè)城市都是多中心的，其特點就是居住區(qū)位的擴散格局和就業(yè)及服務業(yè)分布的多中心狀態(tài)[6].近年來，學者們認為國內外諸如東京、上海和倫敦等大都市區(qū)均選取了多中心發(fā)展戰(zhàn)略[7-8].自2000年以來，我國城市規(guī)模分布開始出現(xiàn)不斷極化的現(xiàn)象，超大城市擁擠狀況越發(fā)凸顯[9]，城市“單核型”發(fā)展逐漸產生邊際效益遞減，許多大都市也已經(jīng)開始將“多中心”作為破解“單核型”難題的重要舉措[10].

隨著交通和信息技術的快速發(fā)展，城市內部各要素之間的相互關聯(lián)和相互作用越來越凸顯[11]，城市多中心演化出形態(tài)多中心與功能多中心的分異[12-13]，兩者并無優(yōu)劣，但是各有側重.形態(tài)多中心主要是基于靜態(tài)視角綜合考慮中心在區(qū)域中的重要程度，通常選用人口密度[14]、就業(yè)密度[15-17]、夜間燈光強度[18]、POI數(shù)據(jù)[19]等綜合性強的靜態(tài)數(shù)據(jù)予以識別，如王暉選用了經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)，基于就業(yè)密度對南京都市區(qū)的就業(yè)中心進行識別，認為南京都市區(qū)多中心化的特征顯著[17]；馬秀馨等運用人口密度對全國地級市城市形態(tài)多中心進行了測度，并對其演化模式進行了探索[14].功能多中心則側重于中心的某項功能在區(qū)域中心網(wǎng)絡中的重要性[13]，關注多中心之間的功能關聯(lián)[20].通常選用交通路網(wǎng)[21-22]、企業(yè)關聯(lián)[23-25]、信息網(wǎng)絡[26]等要素關聯(lián)數(shù)據(jù)進行表征，研究尺度主要集中于區(qū)域尺度，如馬學廣基于客運交通流分析了山東沿海城市帶的多中心結構，認為其在功能聯(lián)系上有明顯的規(guī)模效應、向心力和內化性特征[22]，趙渺希基于企業(yè)關聯(lián)網(wǎng)絡構建長三角多中心發(fā)展模型來探索經(jīng)濟一體化研究框架，認為長三角地區(qū)不再是一般意義上的多中心化，而是由復雜紐帶聯(lián)系起來的多中心區(qū)域系統(tǒng)[23].城市空間結構一直以來都是國內外學者關注的重點問題，關于城市多中心識別的相關研究十分豐富，其中形態(tài)多中心識別方法主要包括閾值法[16]、區(qū)域密度方程和空間分析方法[27-28]、平滑樣條函數(shù)[29]、非參數(shù)模型[30]等，功能多中心主要運用復雜網(wǎng)絡分析方法予以識別和分析[31-34].隨著POI數(shù)據(jù)、夜間燈光影像等地理空間大數(shù)據(jù)在城市空間結構相關研究中的應用越來越普遍，空間分析方法也成為學者們識別形態(tài)多中心的重要手段，如李欣運用了核密度估計、熱點分析等空間分析方法對鄭州市的多中心進行了識別[19]，吳啟倩應用核密度、疊加分析等空間分析方法識別了北京、上海、廣州和深圳的城市空間結構[18].

國內外學者們對城市多中心空間結構的研究主要聚焦于多中心識別、多中心績效等方面，針對城市就業(yè)多中心形成機理的探索仍有待深入.當前城市就業(yè)多中心形成機理的相關研究專注于從定性視角展開，如王暉分析了土地市場、政策驅動、城市空間規(guī)劃調控以及交通設施體系引導等對南京就業(yè)區(qū)位模式演變的驅動作用[17].馬智慧認為城市中心區(qū)的形成和發(fā)展受到地理、經(jīng)濟、社會、文化等多因素的交織影響，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟、軌道交通等的快速發(fā)展為大都市的發(fā)展帶來了較大的影響[10].少量學者從定量角度對城市多中心的形成機理進行了探索，認為交通可達性、區(qū)位因素、就業(yè)可達性等因素制約著就業(yè)次中心的形成與發(fā)展[35-40].如Antipove選用了到CBD距離、道路網(wǎng)密度、貨運設施等，以及勞動力種族、經(jīng)驗、類別、性別、教育水平、年齡、工資等指標分析了不同規(guī)模就業(yè)集聚的驅動因素，認為交通機會對中小規(guī)模就業(yè)集聚的影響較大，勞動力高收入與大型就業(yè)集聚密切相關[38].孫鐵山提出集聚經(jīng)濟和交通可達性是解釋就業(yè)次中心形成的重要因素[39].馬秀馨選取了城市區(qū)位、人口特征、經(jīng)濟水平、基礎設施以及土地利用等因素，從城市尺度，運用顧及時間異質性的混合效應模型對城市形態(tài)多中心發(fā)展的驅動因素進行了挖掘[14].

總體而言，國內外學者針對城市多中心的研究內容豐富，研究方法多樣，但是在以下幾個方面仍有待進一步深入：首先，現(xiàn)有研究將城市多中心劃分為形態(tài)多中心和功能多中心，其中形態(tài)多中心考察和識別的中心是城市的綜合功能中心，但是現(xiàn)有研究卻忽視了城市形態(tài)多中心之間的功能關聯(lián)；功能多中心考慮了城市多中心之間的功能關系，但是多數(shù)僅從城市某個單一功能出發(fā).城市多中心之間的關聯(lián)協(xié)同制約著城市多中心空間格局的效應，有必要對城市形態(tài)多中心的功能關聯(lián)進行深入探索，為此，本研究擬進行多類型的多中心關聯(lián)假設，在識別城市形態(tài)多中心的基礎上，判斷多中心之間的功能關聯(lián).其次，國內外的學者對城市空間結構的研究多集中于就業(yè)中心的識別、績效評價等方面，對就業(yè)多中心形成機理的研究多為定性分析，定量分析較為少見，多集中于區(qū)域層面，且尚未形成統(tǒng)一的研究指標和結論.因此，有必要在識別城市就業(yè)多中心的基礎上，對城市內部就業(yè)次中心的形成機理進行探索.為此，本研究擬在挖掘手機App移動定位數(shù)據(jù)，運用空間分析方法在識別疑似就業(yè)中心的基礎上，提出多種類型的多中心關聯(lián)假設對疑似就業(yè)中心進行統(tǒng)計學檢驗并明確城市多中心之間的功能關聯(lián)，并運用Logistic回歸分析方法探索武漢市就業(yè)次中心的形成機理.

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)及方法

1.1 研究區(qū)域

長江、漢江縱橫交匯于武漢，形成了武昌、漢口、漢陽三鎮(zhèn)鼎立的格局.武漢市作為中部地區(qū)的中心城市，2016年市區(qū)常住人口1 076.62萬人，是我國7個超大城市之一，下轄江岸區(qū)、江漢區(qū)、硚口區(qū)、漢陽區(qū)、武昌區(qū)、青山區(qū)、洪山區(qū)7個主城區(qū)和東西湖區(qū)、漢南區(qū)、蔡甸區(qū)、江夏區(qū)、黃陂區(qū)、新洲區(qū)6個遠城區(qū)以及武漢經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)(漢南區(qū))、東湖新技術開發(fā)區(qū)、東湖生態(tài)旅游風景區(qū)、武漢化學工業(yè)區(qū)、武漢臨空港經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)(東西湖區(qū))和武漢新港等6個功能區(qū)(圖1).

圖1 武漢市行政區(qū)劃圖

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源 由騰訊提供的武漢市2016年1月25日至2016年1月29日(周一至周五)的騰訊位置大數(shù)據(jù)(https：//heat.qq.com/.)主要用于識別武漢市就業(yè)多中心，數(shù)據(jù)精度約為1.1 km×1.1 km，記錄了這段期間內使用騰訊App定位請求的次數(shù)(如社交媒體QQ和微信、騰訊游戲、騰訊地圖等所有的騰訊服務)，某一時間內的重復請求只計算一次.通過百度地圖爬取了2016年武漢市百度POI數(shù)據(jù)，主要用于測度相對多樣化指數(shù)、二產企業(yè)數(shù)量和三產企業(yè)數(shù)量等指標；提取武漢市2016年地理國情普查數(shù)據(jù)中的交通路網(wǎng)、行政邊界等矢量數(shù)據(jù)對交通路網(wǎng)密度等指標進行計算；查閱《武漢市城市總體規(guī)劃(1996-2020年)》以及《武漢市城市總體規(guī)劃(2010-2020年)》提取政策因素.

1.2.2 數(shù)據(jù)處理 在運用手機App移動定位數(shù)據(jù)對武漢市就業(yè)多中心進行識別之前，需對手機App移動定位數(shù)據(jù)進行具體分析，獲取特定時間的移動定位人口數(shù)據(jù)作為居住活躍人口以及就業(yè)活躍人口分布數(shù)據(jù).

城市中不同類型空間的人口密度差異較大，如商業(yè)空間人口密集程度往往較高，就業(yè)空間次之，居住空間人口密度相對較低.另外根據(jù)人們普遍的工作生活習慣，人口流動也具有特定的規(guī)律，如普遍認為08：00—17：00城市人口多位于就業(yè)地，19：00—22：00則可能位于商區(qū)、娛樂休閑場所，22：00—07：00可能位于居住空間，07：00—08：00以及17：00—19：00人口更可能位于交通空間.相對于就業(yè)人口分布而言居住人口分布較為分散，鑒于此，對1.1 km×1.1 km格網(wǎng)定位人口數(shù)24 h的變化特征進行了分析(1)由于暫無統(tǒng)一的居住空間和就業(yè)空間的定位人口數(shù)劃分標準，而相對于就業(yè)人口分布而言居住人口分布較為分散，因此，對居住定位人口選用了較低的劃分標準，對就業(yè)定位人口選用較高的劃分標準，并進行穩(wěn)健性檢驗，具體結果可詢問通信作者獲取.(2)由于人們在不同時間段的手機使用頻率存在差異，因此，以8：00時刻定位人口總數(shù)為總量標準，對24 h的定位人口數(shù)據(jù)統(tǒng)一按比例進行了處理.，認為05：00時刻居住人口最有可能位于居住空間，10：00時刻就業(yè)人口最有可能位于就業(yè)空間(圖2～圖3).

圖2 活躍人口小于6 000人的區(qū)域人口總數(shù)24 h變化

圖3 活躍人口12 000人以上的區(qū)域人口總數(shù)24 h變化

因此，分別選用05：00和10：00時刻的定位人口作為居住活躍人口和就業(yè)活躍人口(圖4～圖5)，其中居住活躍人口(就業(yè)活躍人口)是指位于居住空間(就業(yè)空間)上定位人口最為活躍時刻的人口分布.

圖4 武漢分街道就業(yè)活躍人口密度分布圖

圖5 武漢分街道居住活躍人口密度分布圖

1.3 研究方法

以國內外學者的研究為基礎，運用殘差分析法和多中心模擬對武漢市就業(yè)多中心進行識別，選用Logistic計量模型挖掘就業(yè)次中心的形成機理.

1.3.1 就業(yè)中心識別方法 利用ArcGIS軟件中的反距離權重法，進行空間插值運算.空間插值運算是以插值點和樣本點之間的距離為權重，離插值點越近的樣本點賦予的權重越大，使用插值點周邊范圍的就業(yè)活躍人口密度值估算出該空間單元的就業(yè)活躍人口密度，周邊范圍空間單元的就業(yè)活躍人口密度對該空間單元的影響權重與距離成反比[41-42]，參照沈體雁[27]的殘差分析法以及其疑似就業(yè)中心的選取標準，選取正殘差顯著性水平5%的地區(qū)作為疑似的就業(yè)中心.由于就業(yè)活躍人口密度應是從就業(yè)中心向外遞減的，因此將僅根據(jù)殘差分析法選取的但是尚未運用區(qū)域密度模型進行數(shù)理統(tǒng)計檢驗的就業(yè)中心定義為疑似就業(yè)中心.

在識別疑似就業(yè)中心的基礎上，對就業(yè)中心進行統(tǒng)計學檢驗.考慮到就業(yè)中心的發(fā)育程度存在差異，就業(yè)中心間的相互作用關系也表現(xiàn)出較大的差異.為此，做出不同的假設，在對疑似就業(yè)中心進行進一步檢驗的同時，能夠確定武漢就業(yè)中心之間的關系[14].主要進行三種假設：1) 假設就業(yè)中心均只在鄰域范圍內發(fā)揮作用，武漢市就業(yè)中心之間相互獨立.2) 假設就業(yè)中心由于具備不同的功能在全域范圍內均能夠發(fā)揮作用，就業(yè)中心間的功能互補.3) 假設就業(yè)主中心在全域范圍內發(fā)揮作用，其它就業(yè)次中心僅在鄰域范圍內具有顯著影響，就業(yè)主中心和最近就業(yè)次中心之間的功能互補(表1).

表1 多中心假設及對應的擬合方程

1.3.2 就業(yè)次中心形成的驅動因素分析方法 二值離散選擇模型(Logistic函數(shù)模型)能有效地將變量值限定在[0，1]之間，是否是就業(yè)中心明顯就是一個二值選擇的問題.所以本研究在確定武漢市的就業(yè)多中心后，采用了Logistic回歸模型分析就業(yè)次中心形成的驅動因素.Logistic回歸模型公式為：

(4)

(5)

可以推導出：

(6)

式中，ycent依據(jù)經(jīng)過統(tǒng)計學檢驗后確定的就業(yè)中心，如果是就業(yè)中心則賦值為1，若不是則賦值為0.PerC為是就業(yè)中心的概率.xi為解釋變量，n為解釋變量的個數(shù)，βi為影響因素i的回歸系數(shù)；α0為常數(shù)項.回歸結果中主要關注指標有：-2log likelihood是量化評價Logistic回歸的擬合優(yōu)度效果的主要指標，該值越小越好，可以用于對比不同模型的評價效果；Hosmer-Lemesho檢驗則是質性評價擬合優(yōu)度效果的重要指標，若該P>0.05則表明模型擬合效果較好；另外，還有回歸系數(shù)、P值(顯著)、OR值(Exp B)等關鍵指標，其中P<0.10表明該變量對結局的影響具有統(tǒng)計學意義，OR值大于1表明因素對就業(yè)次中心的形成具有促進作用，OR值小于1表明該因素對就業(yè)次中心形成具有阻礙作用，OR等于1表明該因素對就業(yè)次中心的形成無作用.

1.3.3 驅動因素的選取 就業(yè)次中心的形成和發(fā)展受到諸多因素的影響，根據(jù)城市發(fā)展理論，勞動力、集聚經(jīng)濟、經(jīng)濟結構、用地限制、交通狀況和交通設施等都影響著就業(yè)次中心的形成.因此，基于已有文獻，著重從勞動力集聚、產業(yè)結構、基礎設施建設水平、區(qū)位條件以及政策因素等5個層面構建9個指標探索武漢市就業(yè)次中心形成的驅動因素(表2).

表2 武漢市就業(yè)次中心形成的驅動因素選取

續(xù)表2

2 武漢市就業(yè)多中心的識別

在對手機App移動定位數(shù)據(jù)進行分析后，選取10：00時的就業(yè)活躍人口和05：00時的居住活躍人口數(shù)據(jù)對武漢市的就業(yè)多中心進行識別和統(tǒng)計學檢驗.基于武漢市就業(yè)活躍人口密度數(shù)據(jù)，根據(jù)殘差分析法，最終確定滿春街為主中心，中南路街、沌口街、鋼花村街、關東街、前川街、吳家山街、陽邏開發(fā)區(qū)、紙坊街、邾城街9個街道為武漢市的疑似就業(yè)次中心(圖6).運用公式(1)～(3)分別模擬上述3種假設下的擬合情況，結果顯示3個假設的解釋能力均較強，尤其是假設2和假設3中的R2分別為89.7%和79.2%(表3)，表明武漢市的多中心空間格局顯著.

表3 多中心假設回歸結果

圖6 武漢市就業(yè)中心分布

假設1反映的是疑似就業(yè)中心在鄰域范圍內的顯著性，結果顯示10個疑似就業(yè)中心回歸方程的解釋能力均高于44%，解釋能力均較高.回歸系數(shù)均為負，表明10個疑似就業(yè)中心均與原假設相符，存在距離衰減效應，尤其是在中心城區(qū)(分別以滿春街、中南路街、鋼花村街為中心的區(qū)域)和功能區(qū)(分別以關東街、吳家山街為中心的區(qū)域)遞減的速度更快.假設2模型反映疑似就業(yè)中心在全域范圍內的影響.雖然假設2模型的解釋能力最高，但從10個疑似就業(yè)中心的回歸系數(shù)來看，僅江漢區(qū)滿春街(主中心)、青山區(qū)鋼花村街、東湖新技術開發(fā)區(qū)關東街和新洲區(qū)邾城街等4個疑似就業(yè)中心回歸系數(shù)為負，存在距離衰減效應.只有滿春街、鋼花村街和邾城街回歸系數(shù)能夠通過顯著性檢驗，其他6個疑似就業(yè)中心回歸系數(shù)為正.表明從全域范圍看，這6個疑似就業(yè)中心不存在距離衰減效應，與原假設不相符.假設3中假設主中心和最近次中心能夠同時發(fā)揮作用，結果顯示其解釋能力較強，主中心和最近次中心的回歸系數(shù)均為負，存在距離衰減效應，且均能夠通過顯著性檢驗.綜合而言，認為假設3最能表征武漢市多中心空間格局的主要特征，因此，可以認為武漢市主中心與最近次中心的功能互補特征較為顯著.同時，由于運用假設3對10個疑似就業(yè)中心進行檢驗時，顯著性較強(R2=0.792)，可以認為武漢市10個疑似就業(yè)中心均通過了顯著性檢驗.

3 武漢市就業(yè)次中心的形成機理

基于已識別的就業(yè)中心，建立二值離散選擇模型，采用勞動力集聚、產業(yè)結構、基礎設施建設、區(qū)位條件以及政策因素等5個層面共9個因素，探索武漢市就業(yè)多中心的形成機理(表4)，經(jīng)檢驗自變量容忍度均大于0.1，方差膨脹性因子均小于10，表明自變量之間不存在多重共線性問題.

表4 就業(yè)次中心形成的驅動因素描述性統(tǒng)計

共構建2個模型，模型1考慮勞動力集聚、產業(yè)結構、基礎設施建設以及區(qū)位條件等四個層面因素對就業(yè)中心形成的貢獻；模型2在剔除模型1中作用顯著較小的因素，并納入政策因素后構建.結果顯示模型1和模型2均具有較強的解釋能力，R2分別為0.404和0.499，另外，根據(jù)-2log likehood值和H-M檢驗sig.值的對比可知模型2的擬合優(yōu)度比模型1好(表5).

表5 就業(yè)次中心形成的驅動因素回歸分析結果

續(xù)表5

3.1 武漢市勞動力集聚對就業(yè)次中心的形成具有較為顯著的阻礙作用

勞動力集聚主要反映區(qū)域內勞動力人口的集中程度，就業(yè)次中心往往形成于勞動力人口大于就業(yè)崗位總數(shù)的區(qū)域，因為這些區(qū)域能夠提供更多的廉價勞動力，從而促進就業(yè)增長[39].因此，已有研究認為勞動力集聚的地區(qū)更容易促進就業(yè)的增長.但是武漢市次中心形成的驅動因素分析結果與已往研究結論相反，勞動力集聚對就業(yè)次中心的形成具有顯著的阻礙作用.因此，武漢市政府以及相關規(guī)劃部門可以針對性制定相關政策引導勞動力人口向就業(yè)次中心集聚，科學高效的引導和促進就業(yè)多中心的形成和發(fā)展.

3.2 產業(yè)結構層面的多樣化指數(shù)和三產數(shù)量等因素是促進武漢市就業(yè)次中心形成的關鍵因素

產業(yè)結構層面3個因素中，RDI和SRC兩個因素對就業(yè)中心的形成具有顯著的驅動作用.RDI的取值范圍為0.522～1.726，模型2回歸結果顯示RDI取值每增加1個單位，就業(yè)次中心形成的可能性會增加231.5倍左右，在所有因素中其驅動作用最為顯著.SRC取值范圍為1～5級，模型2的回歸結果顯示SRC每增加1級，就業(yè)次中心形成的可能性則會增加11.8倍左右.二產數(shù)量的分布對武漢市次中心形成的作用不顯著.總體而言，產業(yè)結構層面的多樣化指數(shù)和三產數(shù)量是武漢市就業(yè)次中心形成的兩個關鍵性驅動因素.

3.3 交通路網(wǎng)作為城市空間的潤滑劑，對就業(yè)次中心的形成也具有較強的驅動作用

交通路網(wǎng)密度越高，企業(yè)選址的生產成本會更低，就業(yè)者通勤的成本也會降低，進而更容易吸引勞動力前往就業(yè).武漢市TN取值范圍為0～8.067 km·km-2之間，模型2回歸結果顯示TN對武漢市就業(yè)次中心形成的作用顯著，街道的TN值每增加1 km·km-2，其成為就業(yè)次中心形成的可能性會增加8倍左右.

3.4 區(qū)位條件在就業(yè)次中心形成中發(fā)揮的作用不明顯

雖然在現(xiàn)有的研究中，區(qū)位條件對于就業(yè)次中心的形成都發(fā)揮了一定的作用.但本研究結果顯示區(qū)位條件層面包含的lnND和JG兩個指標，均對就業(yè)中心的驅動作用不明顯，回歸系數(shù)并未通過顯著性檢驗.到主中心距離對就業(yè)次中心形成作用不顯著可能是由于武漢市的10個就業(yè)中心在全市范圍內分布較為均衡所致.

3.5 《武漢市城市總體規(guī)劃(2010-2020)》在武漢市就業(yè)次中心的形成過程中發(fā)揮著重要的引導作用

在引入政策性因素后，相對于模型1而言模型2的R2、-2log likehood值以及H-M檢驗sig.值等均有了一定程度的改進，表明政策因素的加入改善了模型.模型2結果顯示ZG1996和ZG2020均對就業(yè)次中心形成具有較為顯著的影響，ZG2010對就業(yè)次中心的形成具有正向的促進作用，ZG1996卻是方向的阻礙作用，表明城市總體規(guī)劃需要根據(jù)城市的發(fā)展及時予以調整和更新，進而高效引導城市空間結構的布局.

4 結論與討論

1) 武漢市多中心的空間格局顯著，多中心間的關系表現(xiàn)為主中心與最近次中心的功能互補.目前，武漢市已經(jīng)形成了顯著的多中心空間格局.除了主中心滿春街外，還形成了9個就業(yè)次中心，分別為主城區(qū)的鋼花村街、中南路街和關東街，功能區(qū)的沌口街、吳家山街和陽邏開發(fā)區(qū)以及遠城區(qū)的邾城街、紙坊街和前川街.多中心間的關系表現(xiàn)為主中心與最近次中心間的功能互補，就業(yè)次中心在鄰域范圍內的影響更加凸顯.

2) 產業(yè)結構、交通基礎設施以及政策因素等層面的部分指標對武漢市就業(yè)中心形成具有顯著的促進作用.在分析武漢市就業(yè)多中心的驅動因素后發(fā)現(xiàn)，產業(yè)結構中的多樣化指數(shù)對就業(yè)次中心形成的驅動作用最顯著，是就業(yè)次中心形成的關鍵性驅動因素；三產企業(yè)數(shù)量等級的提高會顯著增加就業(yè)次中心形成的可能性，而二產企業(yè)數(shù)量的驅動作用十分有限，表明武漢市三產比二產對就業(yè)次中心形成的驅動作用更加顯著.由此可見，大城市在選用多中心空間發(fā)展戰(zhàn)略時，應積極優(yōu)化產業(yè)結構，有效引導就業(yè)次中心的發(fā)展.交通路網(wǎng)密度作為城市的潤滑劑，也是武漢市就業(yè)次中心形成的重要驅動因素.政策因素中的《武漢市城市總體規(guī)劃(2010-2020)》引導著武漢市就業(yè)次中心的形成.

3) 勞動力集聚和《武漢市城市總體規(guī)劃(1996-2020)》對武漢市就業(yè)次中心的形成和發(fā)展產生了阻礙作用.城市政府部門以及相關規(guī)劃部門應針對性的制定基礎設施、社會保障、公共服務等方面相關政策，科學引導勞動力資源在城市主次中心間合理配置，進一步強化就業(yè)次中心的功能，引導和促進就業(yè)次中心的發(fā)展.同時，城市應當及時更新城市總體規(guī)劃，科學有效引導就業(yè)次中心的形成.

致謝：在此由衷感謝路易斯安那州立大學王法輝教授和華東師范大學地理科學學院王玉霞老師在本文撰寫過程中提供的數(shù)據(jù)和技術支持.