“人口—產業”匹配視角下大城市空間結構演化特征與優化策略

摘要：多中心是大城市空間結構優化的重要思路，一般通過積極的人口布局優化政策、產業布局優化政策來實現。基于上海案例，使用人口普查和經濟普查數據，探索2010—2020年間在人口、產業布局優化政策導向下上海市常住人口和就業崗位的空間分布變化，從數量匹配、類型匹配兩個維度量化認識人口—產業匹配特征，并通過向心通勤變化揭示了人口—產業匹配特征對市域空間結構優化的影響。研究發現，上海的人口布局優化政策、產業布局優化政策均取得一定成效，但在全市層面出現一定程度的人口—產業數量失配和類型失配現象。這導致了要素流動視角下市域空間結構更趨于單中心極化，與“多中心”發展目標相悖。最后提出大城市制定人口布局優化和產業布局優化政策時必須考慮兩者協同，人口—產業匹配有助于實現多中心空間結構。

關鍵詞：人口—產業匹配；城市空間結構；常住人口；就業崗位；上海

文章編號 1673-8985（2024）03-0086-08 中圖分類號 TU984 文獻標志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20240313

0 引言

城市空間結構影響城市空間的運行效率和宜居程度，“多中心”成為大城市空間結構優化的重要發展思路①。產業和人口向優勢區域集中是客觀經濟規律，當城市規模快速增長，基于“單中心”的蔓延擴張可能產生交通擁堵、資源短缺、環境污染等社會經濟問題[1]。為提高城鎮化發展質量，習近平總書記明確提出，超大城市、特大城市要合理控制人口密度，“推動多中心、郊區化發展，逐步解決中心城區人口和功能過密問題”[2]。以“多中心”為代表的大城市空間結構優化思路成為城市發展的重要導向[3-4]，通過有限分散的多中心實現集聚經濟正外部性和單中心負外部性的平衡[5-6]。

上海始終把“有機疏散、多心開敞”的多中心空間結構作為城市發展目標[7]，并通過人口布局、產業布局的空間政策予以落實。早在《上海市城市總體規劃》（1999年—2020年）中，上海就提出要依托新城，構建“多軸、多層、多核”的多中心市域空間格局；在《上海市城市總體規劃》（2017—2035年）中再次明確構建“多中心、網絡化”的空間體系。體現在空間政策中，人口方面要求“有序疏解部分城市功能，將新城、鎮作為人口居住和就業的空間載體”，旨在通過新城建設疏解中心城區②過密人口、提升全市人口承載力；產業方面提出“主城區優先發展高端生產性服務業和高附加值都市型工業，郊區集聚發展先進制造業”，旨在通過主次中心的功能互補、專業化分工協作，實現規模互借和功能互借以提升城市發展能級[8]1129-1132。上海市國民經濟和社會發展規劃作為引領城市發展的階段綱領對上述空間目標予以落實，“十二五”至“十三五”規劃期間持續引導人口和產業布局優化。

既有研究關注了上海市人口、產業布局優化政策的推進實效，從中心—外圍的圈層特征[9]26-28、集中—分散的均衡特征[10-11]等對上海市人口、產業空間分布變化開展研究，進而評估“多中心”空間結構的實現程度。人口方面，市域層面的多中心格局初步形成[12]753-755，中心城區的人口增長放緩，但人口和就業崗位向中心城及周邊地區集聚的態勢仍然顯著，新城發展能級有待提升[13]。產業方面，就業次中心已經出現[12]751-752，但新城作為就業密集區的輻射能級尚且有限[14]。既有研究基于“人口多中心”或“產業多中心”的要素分布視角，檢驗了城市空間政策對于空間結構的影響，認為2010年以后上海已經進入多中心發展新階段[15]。

但城市空間結構不僅取決于城市要素的空間分布，還受到城市要素相互作用的影響。人口、產業布局及其相互作用共同塑造了城市空間結構。以“多中心”為目標導向的空間結構優化，其初衷是治理大城市病，如減輕通勤負擔、提高人居品質。從空間結構優化目標出發，有必要基于人口—產業匹配重新審視人口、產業布局優化政策的實施成效。

1 研究對象和方法

1.1 研究思路

城市空間結構包含要素分布和要素流動的雙重含義。多中心空間結構不僅僅意味著人口、產業等城市要素在若干空間節點相對均衡地集聚分布，還蘊含著城市要素在上述節點之間雙向均衡流動的基本要求（見圖1）。二者共同構成了通過“多中心”空間結構實現大城市病治理的內在邏輯。反之，若人口—產業要素空間分布不匹配，人口、產業之間的要素流動呈現為單向的向心模式，則為單中心極化的表征。

為此，本文提出從人口—產業匹配視角對2010年以后的上海市人口、產業布局變化特征進行分析，從要素分布和要素流動視角，對“十二五”到“十三五”規劃中的空間布局優化政策的實施成效進行評估，進而對上海市人口、產業布局與空間結構優化提出規劃建議。

本文以上海市域為研究范圍，以街鎮為研究單元，以常住人口和就業崗位為研究對象，研究分3個步驟展開。首先，分別對上海市域范圍內常住人口、就業崗位分布特征及其變化進行獨立測算，基于“中心—外圍”和“集中—分散”的空間結構特征識別，從要素分布視角驗證上海市人口、產業政策的實施效果。其次，在比較人口、產業布局變化異同的基礎上，使用區位熵指標構建“人口—產業匹配指數”，旨在對常住人口和就業崗位布局的匹配程度進行量化評估。最后，基于通勤聯系的變化，從要素流動視角驗證人口—產業匹配對于城市空間結構優化的影響。

1.2 研究方法

使用人口普查數據、經濟普查數據對上海市人口、產業布局變化進行實證分析。其中，使用2010年第六次全國人口普查（以下簡稱“六普”）和2020年第七次全國人口普查（以下簡稱“七普”）刻畫上海市常住人口變化特征，涵蓋人口規模、年齡、學歷等屬性信息③。使用2013年第三次全國經濟普查（以下簡稱“三經普”）和2018年第四次全國經濟普查（以下簡稱“四經普”）刻畫上海市就業崗位變化特征，涵蓋就業崗位規模、產業部門、行業類型等屬性信息。基于六普和三經普評估“十二五”期初人口—產業匹配情況，基于七普和四經普評估“十三五”期末人口—產業匹配情況。

2 人口、產業分布特征及其變化

對“十二五”到“十三五”期間上海市人口、產業分布及其變化進行量化測度，基于“中心—外圍”“集中—分散”兩個維度刻畫要素分布視角下的城市空間結構特征變化。“中心—外圍”特征通過圈層占比測度，內環線、外環線、郊環線將上海市域劃分為4個圈層，其中內環以內始終承擔著核心的政治、經濟職能，是上海市人口、就業最為密集的區域；若內環以內常住人口、就業崗位數量占比下降，反映去中心化發展趨勢。

“集中—分散”特征通過基于洛倫茲曲線的基尼指數測度。洛倫茲曲線作為一種直觀的圖形方法，在城市公共服務資源的布局公平性研究中得到廣泛應用[16-17]，本文將其用于城市空間要素分布的均衡性測度。具體將所有街道單元按照常住人口或就業崗位的密度升序排列，橫軸表示街道單元面積的累計百分比（Sk），縱軸表示常住人口或就業崗位的數量累計百分比（Pk），繪制得到洛倫茲曲線。洛倫茲曲線的彎曲程度直觀反映了人口或產業分布的不均衡程度，可通過基尼系數（G）進行量化描述。基尼系數越小，則洛倫茲曲線彎曲程度越小，即越接近穿過原點的45°線，對應空間要素分布的均衡性越高。

2.1 人口分布特征及其變化

“十二五”到“十三五”期間，上海市常住人口分布呈現去中心化均衡發展特征。雖然常住人口總量增加了8.36%，但常住人口增長存在顯著的空間分異，密度增長最劇烈的街道單元（前20%，對應圖2紅色圖例）集中分布于外郊環線之間，沿連接中心城區的軌交線呈條帶狀分布（見圖2）。

圈層占比指標顯示，內環以內、內外環之間的常住人口占比累計下降4.48%，反映人口分布出現從外環以內向外環以外的圈層轉移（見表1）。基尼指數結果顯示，上海市人口分布整體呈現出均衡分散的變化趨勢，尤其是郊環以內常住人口的基尼系數降幅最大，從0.542降至0.500（見表2）。綜合來看，上海市初步實現了中心城區人口疏解目標，通過降低中心城區人口存量同時引導人口增量向中心城區以外集聚的方式，促進了常住人口的均衡布局。

2.2 產業分布特征及其變化

“十二五”到“十三五”期間，上海市就業崗位分布呈現去中心化非均衡發展特征。上海市就業崗位總量基本保持不變，但就業崗位空間分布出現顯著變化，就業崗位密度增長最劇烈的街道單元（前20%，對應圖3紅色圖例）集中分布在內外環線之間（見圖3）。

圈層占比指標顯示，僅內外環之間就業崗位占比有所增長，且高達4.36%，其余圈層均出現不同程度的就業崗位流失（見表1）。基尼指數結果顯示，上海市產業分布在不同空間尺度呈現差異化變化趨勢，外環以內均衡分散，但郊環以內及市域范圍均表現為非均衡集中趨勢（見表2）。反映兩個五年規劃期間，上海市“加快內外環之間產業結構調整和轉型升級”的目標初步實現，通過城市更新激活老舊工業園區，產生了大量新增就業崗位，促進了外環以內就業崗位均衡布局，使得中心城區發展能級整體提升；但“中心—外圍”的差異持續擴大，中心城區以外尚未形成新的就業增長點，尤其是新城的就業吸引能力未及預期。

2.3 人口、產業變化特征及其比較

兩相比較，人口、產業的空間增長呈現圈層錯位的變化趨勢。“十三五”期末，就業崗位空間分布的基尼系數明顯高于常住人口，意味著產業分布的集中程度高于人口分布（見圖4）。且這種均衡程度差異在“十二五”到“十三五”期間持續擴大，這意味著與“十二五”初相比，“十三五”末更少的街道空間單元聚集了更多的就業崗位。人口、產業布局的差異化變化趨勢，會對城市功能結構產生影響。

3 人口—產業匹配特征及其變化

人口、產業的空間集聚對應城市居住、就業的功能結構。為了精確度量這種功能錯位在空間上的分布情況，構建人口—產業數量匹配指數（Population-Industry Quantity Matching Index， PIQMI）。

3.1 人口—產業數量匹配特征及其變化

從人口—產業數量匹配的變化過程來看，內環線以內主導功能保持穩定，始終表現為就業主導，且在市域范圍內就業極化趨勢進一步增強；內外環之間從偏向居住功能向功能均衡變化。外郊環之間從功能均衡向偏向居住功能變化；郊環以外始終保持功能均衡（見表3）。

考慮到郊環以內44.90%的用地面積集聚了全市84.76%的勞動適齡人口和87.70%的就業崗位，且主導功能變化顯著發生于郊環以內，因此聚焦郊環以內164個街道單元，進行人口、產業數量匹配特征與功能結構的變化研究。結果表明，人口—產業數量匹配特征變化呈現出顯著的“中心—外圍”特征，外環線以內普遍表現為就業功能強化，而外郊環之間普遍表現為居住功能強化（見圖5）。

比較“十二五”期初和“十三五”期末兩個時間截面，居住主導單元和就業主導單元都發生了明顯變化（見圖6）。居住主導單元（圖6中藍色圖例）從集中分布在內外環之間向外郊環之間轉移、擴散，外郊環之間居住主導的街道單元數量翻了一番，對應居住人口數量占比從二成增至四成。就業主導單元（圖6中紅色圖例）從集中分布在內環以內向內外環之間輻射擴散，同時外郊環之間零星分布的就業主導單元部分消失不見。

3.2 人口—產業類型匹配特征及其變化

“全球城市”目標愿景下，生產性服務業是上海推動產業結構調整和轉型升級的著力點④，是上海經濟結構的重要組成部分，以人力資本和知識資本作為核心投入品，其產業性質決定了較高學歷人口是上海生產性務業的主體，需進一步考察生產性服務業就業崗位與較高學歷人口的空間匹配情況。由此衍生出人口—產業類型匹配指數（Population-Industry Type Matching Index， PITMI），有助于從數量匹配和類型匹配雙重維度揭示人口—產業失配現象。

從“十二五”到“十三五”期間，全市就業崗位中生產性服務業占比從28.89%提升至36.00%，全市常住人口中的較高學歷人口占比從21.94%提升至33.87%。整體構成基本均衡，但在空間分布上卻存在顯著的中心—外圍差異。“十三五”期末，外環線以內生產性服務業的就業崗位占比為45%，較高學歷人口僅有41%；外郊環之間生產性服務業的就業崗位占比僅24%，較高學歷人口卻有28%。這反映了人口—產業分布不僅數量失配，同時存在類型失配的現象。

人口—產業類型匹配和人口—產業數量匹配呈現出相似的“中心—外圍”特征，且在外郊環之間類型失配的矛盾相較于數量失配更為突出（見圖7）。聚焦外郊環之間南部的街道空間單元，主要涵蓋松江區、閔行區和浦東新區，其類型匹配指數普遍低于0.5，但其數量匹配指數一般在0.5—0.8之間。這意味著外郊環之間不僅就業崗位的供給總量不足，生產性服務業類型的就業崗位尤為稀缺；從居民角度看，郊區大量較高學歷人口難以就近找到合適的就業崗位，導致大規模外出就業需求，與“多中心促進職住平衡”的目標相悖。

4 人口—產業匹配與城市空間結構變化

人口—產業失配意味著街鎮內部就業崗位的數量或類型無法滿足本地居民的需求，將導致跨街鎮空間單元的通勤行為發生，影響要素流動視角下的城市空間結構。為此，伴隨人口、產業空間分布變化，需進一步探究要素流動視角下的城市空間結構變化趨勢，并揭示其與人口—產業匹配特征變化的內在空間關聯。

4.1 向心通勤與就業單中心極化

要素流動視角下的城市空間結構變化基于通勤聯系測度，為“多中心”發展目標的實施評估提供直觀證據。分別使用2011年、2021年的手機信令數據計算得到上海全市范圍內的通勤規模及方向、通勤距離⑤。基于通勤規模和通勤方向，構建內向通勤率（Inward Commuting Rate，ICR）、外向通勤率（Outward Commuting Rate，OCR）、側向通勤率（Lateral Commuting Rate，LCR）的指標體系。

結果顯示，2011年到2021年的10年間，內向通勤率出現大幅增長，而外向通勤率和側向通勤率都呈現明顯下降趨勢（見表4），反映中心城區就業崗位對郊區居民的就業吸引力增強，郊區就業崗位對郊區居民的地理鄰近優勢減弱；與此同時，郊區就業崗位對中心城區居民的吸引力大幅減弱。通勤流的向心引力顯著增強，上海城市空間結構更趨于單中心極化。

4.2 人口—產業失配與長距離向心通勤

人口—產業數量失配的“中心—外圍”特征可以用來解釋向心通勤顯著加劇的狀況。就業主導單元更加集中在中心城區，同時居住主導單元轉移至外郊環之間，會帶來長距離的向心通勤，從而加劇了要素流動視角下的單中心極化格局。向心通勤率上升，同時表現為外圍居民的平均通勤距離明顯變長。比較居住主導單一功能區和居民長距離通勤區域的空間相關性，有助于揭示人口—產業失配與要素流動視角下單中心極化格局的內在關聯。

局部空間自相關（Local Moran's I）可用于揭示單一要素空間分布的集聚位置。以數量匹配指數為自變量，以Queen一階構建空間權重矩陣，局部空間自相關分析結果顯示的“低—低”組團表征了居住主導的城市單一功能集聚區，空間分布上呈現從內外環之間向外郊環之間轉移的變化特征（見圖8）。

雙變量局部空間自相關（Bivariate Local Moran's I）可用于分析兩類要素在空間分布上的相關程度。以數量匹配指數為第一變量，以居民平均通勤距離為第二變量，以Queen一階構建空間權重矩陣，雙變量局部空間自相關分析結果顯示的“低—高”組團，證實了居住主導的單一功能集聚區和居民長距離通勤集聚區存在統計學意義上的相關關系，且這種影響在“十二五”期初到“十三五”期末的10年間發生了區位轉移，表現為遠離城市中心方向、跨圈層轉移的變化趨勢（見圖9）。當前，外郊環之間的北側、西側、東南側是目前人口—產業分布失配最為嚴重的區域，因其單一功能制約在空間分布上連綿成片，該區位居民普遍面臨大規模長距離向心通勤的需求。

研究表明，“十二五”到“十三五”期間，在要素分布視角下，上海市空間結構趨于多中心發展。一方面，人口分布趨于均衡，中心城區人口疏解的目標初步實現，新城新市鎮的人口占比有所上升；另一方面，產業布局也在同步優化，以實現專業化分工合作為目標的中心城區產業多中心格局逐漸成型。但在要素流動視角下，向心通勤格局持續加劇，居住主導單一功能區從中心城區外圍向遠郊區轉移，并帶來更長距離的通勤需求。這與“多中心”發展目標是相悖的。

5 大城市空間結構優化中的風險思考和策略建議

5.1 大城市人口—產業失配的風險成因探討

大規模遠距離向心通勤格局的形成，與人口—產業失配密切相關。即便人口、產業布局優化政策陸續取得成效，卻與“多中心”空間結構優化目標事與愿違。這種風險在大城市規劃建設過程中值得重視并需謹慎規避。究其原因，當前人口、產業布局優化政策的制定存在以下兩方面局限性。

（1）服務業就業崗位向心集聚是客觀經濟規律，當前規劃欠缺主動干預

企業選址受到市場力量和規劃政策的共同作用[18]，前者形成內驅動力，后者實現外部干預。無外部干預的市場環境下，源于差異化的土地使用需求和知識交流需求，制造業企業表現出分散化和去中心化的空間演化趨勢[19]；服務業尤其是高度依賴集聚經濟和持續面對面交流的知識密集型服務業，則更傾向于留在CBD或就業次中心[20]。

上海服務業發展始終呈現為強“單中心”格局，在內環以內集聚發展[9]28-29。如今上海大力推動以科技創新為代表的知識密集型生產性服務業發展，自身遵從向中心城區向心集聚的客觀經濟規律。若想打破這種歷史路徑依賴對于就業次中心培育的制約[21]，則需出臺相應規劃政策予以主動干預。有效的規劃政策實施可以使得服務業企業在中心城區以外的收益大于相應沉沒成本，方有可能促進服務業就業崗位在郊區再集聚，從而實現“多中心”的發展目標。

（2）規劃實施中未同步考慮人口、產業布局優化政策

上海市當前人口布局優化政策的出發點在于減輕中心城區人口壓力，提升居住環境，優化公共服務設施供給水平；產業布局優化政策的出發點在于提高全市經濟發展能級，基于地區比較優勢合理部署行業集群、優化產業鏈條，發揮區域層面更大范圍的分工合作和輻射帶動作用。二者出發點不同，故其匹配關系在布局優化環節難免受到忽視。

但回歸“以人為本”的視角，產業布局優化政策不僅僅是推動經濟發展的空間策略，還直接塑造了就業崗位的空間布局。就業崗位空間布局和人民的生產生活息息相關，職住空間關系對人民生活幸福感和城市運行效率都起到至關重要的作用，因此有必要同步考慮規劃實施中的人口布局優化政策和產業布局優化政策。

5.2 人口—產業匹配視角下的空間結構優化策略

上述研究表明，沒有產業布局協同的人口布局優化會帶來另一個層面的社會民生問題。故基于人口—產業匹配視角，提出以下兩方面空間結構優化建議。

（1）面對市域人口布局調整，郊區需加快發展生產性服務業，提高人口—產業類型匹配

人口向外圍疏解與高端生產性服務業向中心城區集聚符合各自的政策導向與經濟邏輯，但人口均衡分散的同時多中心發展目標并沒有實現，其內因是“郊區集聚發展先進制造業”并不能滿足中心城區人口疏解所帶來的高質量人力資源的擇業需求，市域層面生產性服務業的單中心布局直接決定了向心通勤格局。因此，郊區需加快發展生產性服務業，通過供給側結構性優化來緩解大規模向心通勤需求，從人口—產業類型匹配的角度促進市域多中心的形成。

由此來看，上海“十四五”規劃中提出“新城承接中心城區核心功能”，一定程度上轉變了“十二五”“十三五”規劃中承接“非核心功能”的發展思路，強調基于新城自身產業特色基礎強化優勢功能集聚⑥，積極引導重大項目、重大平臺向新城布局落地，推動新城建設為“產城融合、功能完備、職住平衡”的獨立綜合性節點城市。這可能是促進市域多中心發展的一個重要突破口。

（2）面對中心城區能級提升的需求，人口疏解與住房政策需精準實施，保障人口—產業數量匹配

“全球城市”目標導向下，中心城區集聚發展高端生產性服務業（Advanced Producer Service， APS）是提升上海市核心競爭力的必然要求，中心城區老舊工業園區的城市更新會引發大規模的就業新增與更替[22]。但同步施行的中心城區人口疏解政策，嚴格限制了新增住房供給，形成了中心城區價高量少的存量住房市場。住房資源緊約束使得中心城區新增就業者很可能面臨近郊甚至遠郊擇居的遠距離通勤需求，加劇了人口—產業空間失配。

因此，在整體推進中心城區人口疏解政策的同時，應提高政策實施的精細化水平，針對高端生產性服務業新增從業人員完善相應住房政策。上海“十四五”規劃提出鼓勵中心城老舊商務樓宇改造為租賃住房，并允許部分未建商辦用地在充分論證的基礎上轉為居住用地并建設租賃住房，為促進中心城區人口—產業數量匹配發展提供了一條可行路徑。

6 結論與討論

6.1 研究結論

本文對上海市2010—2020年間人口、產業布局變化及其匹配關系進行了定量研究，探討了“十二五”“十三五”規劃期間人口布局優化政策與產業布局優化政策的實施成效。通過論證人口—產業匹配對于城市空間結構優化的必要性，對多中心目標導向下上海市人口、產業布局政策提出優化建議，具體結論包括以下3點。

（1）從人口、產業分布特征及其變化上看，上海市人口布局優化、產業布局優化政策取得了實效。伴隨上海市產業轉型與空間重構，常住人口分布在外郊環線之間快速增長，在全市范圍內表現為均衡分散趨勢；就業崗位分布在內外環線之間快速增長，在中心城區范圍內更為均衡分散，但在全市層面表現為非均衡集聚趨勢。這反映了中心城區人口疏解政策初見成效，同時市域層面人口、產業的空間增長出現圈層錯位。

（2）從人口—產業匹配特征及其變化上看，上海市人口—產業數量失配的現象更為普遍，表現為居住功能主導單元的區位轉移和就業功能主導單元的蔓延擴張；與此同時，類型失配的矛盾在外郊環線之間尤為突出。數量失配在空間分布上表現出中心—外圍的顯著差異，外環線以內就業功能整體加強，具體表現為就業功能主導單元從內環以內向內外環之間西段連綿擴散，內外環線之間的居住功能主導單元顯著減少；外環線以外居住功能整體加強，具體表現為就業功能主導單元基本消失，居住功能主導單元成倍增長。“十三五”期末，外郊環線之間類型失配的矛盾相比數量失配更為突出。

（3）從人口—產業布局變化對于市域空間結構的影響上看，人口—產業失配導致要素流動視角下，上海市單中心極化加劇，與多中心發展目標相悖。居住主導單一功能區外向轉移和就業主導單一功能區中心膨脹同時發生，這種數量失配直接導致了大規模的長距離向心通勤需求。這反映了產業多中心是促進人口多中心的必要條件，否則居住功能的均衡擴散本質上是圍繞就業單中心的蔓延與擴張。由此提出，市域層面的空間政策必須考慮人口布局與產業布局的協同優化。兼顧人口—產業的數量匹配與類型匹配，有助于推動城市多中心發展目標的實現。

6.2 討論

囿于數據采集，本文所用的經濟普查數據來源于2013年和2018年，兩次普查時間的間隔僅5年；但考慮到“十二五”“十三五”期間上海市產業布局政策具有清晰的一致性，故認為產業布局變化是穩定且持續發生的，可以用兩次經濟普查所反映的就業崗位分布變化趨勢來表征。另外，人口普查數據和經濟普查數據的時點不完全對應，這是使用官方來源數據的自身局限性，但是考慮到兩者圈層錯位的變化趨勢，有理由認為若能完全對應2010年和2020年人口普查的時間節點，人口—產業失配加劇的現象可能更為嚴重。2023年末進行第五次全國經濟普查數據會在未來公布，或可更準確認知人口—產業匹配特征演化特征及其對城市空間結構優化的影響。

大城市“多中心”發展的空間結構優化目標導向下，人口布局優化離不開產業布局的協同優化。但人口—產業匹配并非多中心發展的充分條件[23]，進一步說人口—產業匹配還存在較明顯的尺度效應[24]，那么多大范圍內的人口—產業匹配有助于促進多中心發展，以及不同規模層級、不同行業類型的中心需要在多大范圍內實現人口—產業匹配[25]，都是值得進一步探討的問題。厘清人口—產業匹配和多中心空間結構的作用機制，有助于促進以多中心為優化目標導向的規劃實踐。