期刊精粹 | 长江三角洲城市群核心区的功能多中心特征和规划响应——基于城际出行联系的研究【2021.6期】

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——精华版——

笔者曾在《国际城市规划》2017年第6期发表过一篇文献综述《“流空间”视角下区域空间结构研究进展》，梳理了国外近几年关于“流空间”视角下区域空间结构研究的文献，发现从功能性角度识别多中心空间结构是国外研究关注的热点，并且形成了一套相对成熟的理论和方法体系，以彼得·霍尔（Peter Hall）、纳里斯拉·雷姆塔纳库尔（Narisra Limtanakool）为代表的欧洲学者对区域、城市的功能多中心格局进行了较多的实证分析。通过理论和实证的研究，国外学者通过对中心城市与次中心城市之间功能联系的关系，划分出若干种理想模式。

中国的城市群、都市圈是否出现了功能多中心，与国外研究中呈现的理想空间模式是否一致，还需要进一步实证研究。为此，本研究以手机信令数据表征的城际出行为“流空间”，实证分析了长三角城市群的多中心格局。

使用手机信令数据的时空规律，测算了长三角城市群核心区城市之间工作日、周末、节假日三个时间段的城际出行，从功能联系强度、功能联系对称性、功能组群三个方面测度功能多中心特征，并将其与国外研究总结的理想模式进行对照。

研究发现，当前长三角城市群核心区整体呈现内外交互的多中心模式，具有不平衡的功能多中心特征。同时，功能多中心具有时空特征，工作日、周末、节假日三个时间段的特征有显著差异（图1）。其次，与理想模式相比，周末时段内功能多中心程度最高，工作日时段内功能多中心程度最低。三个时间段内的功能多中心不平衡特征受区域发展不平衡的影响。基于上述结论，建议长三角城市群空间规划应从以下三方面作出规划响应：围绕上海、南京、杭州和宁波形成都市圈，构建城际铁路与高速铁路相互结合的交通设施体系，保障商业和公共服务设施均衡化等，以构建相对均衡的功能多中心格局。 

图1  三个时间段内长三角城市群核心区的功能多中心模式

本研究最大的启示是中国城市群功能多中心模式与国外的理想模式并不完全一致，具有“中国特色”。本研究认为未来研究可以关注中国城市群的功能多中心特征，并且深入分析功能多中心格局形成的内在机制，希冀总结和提炼出中国本土化的理想多中心模式。

——全文——

【摘要】本文以移动定位大数据测度城际出行联系，分析长三角城市群核心区的功能多中心特征，并将其与理想模式进行对照，以期推进长三角城市群核心区功能多中心的研究，丰富功能多中心理论。文章通过手机信令数据测算了长三角城市群核心区城市之间在工作日、周末、节假日三个时间段的城际出行，从功能联系强度、功能联系对称性、功能组群三个方面测度功能多中心特征。研究发现，（1）当前长三角城市群核心区整体呈现内外交互的多中心模式，具有不平衡的功能多中心特征。同时，功能多中心具有时空特征，工作日、周末、节假日三个时间段的特征有显著差异。（2）与理想模式相比，周末时段内功能多中心程度最高，工作日时段内功能多中心程度最低。三个时间段内的功能多中心不平衡特征受区域发展不平衡的影响。本文建议长三角城市群空间规划从以下三方面作出规划响应：一是围绕上海、南京、杭州和宁波形成都市圈；二是构建城际铁路与高速铁路相互结合的交通设施体系；三是保障商业和公共服务设施均衡化，以构建相对均衡的功能多中心格局。

引言

区域协调发展是区域高质量发展的必要条件。尽管长江三角洲地区迈向更高质量一体化发展已成为国家战略，但其依然面临着区域不平衡发展的困扰。区域发展不平衡是全球性问题，欧洲将多中心作为实现区域平衡发展的空间政策工具。多中心是分散的集中，通过区域内多个中心之间的协调发展，能在更大地理空间范围内实现经济的规模收益和集聚效应，并适用于不同区域尺度。《欧洲空间发展战略》（ESDP）的核心空间政策是提高城市间的互动和合作水平，避免区域内无序竞争，维护区域平衡发展。多中心理念也被纳入荷兰、比利时、法国、德国、意大利和英国等国家或区域的空间政策。基于理论和实践，欧洲学者进一步总结了多中心的理论和模式。多中心也受到国内学术界关注，聚焦于京津冀、长三角、珠三角等区域的多中心格局的讨论。

区域多中心研究主要围绕两大视角展开：一是以规模衡量的形态多中心（morphological polycentricity）；二是以功能联系衡量的功能多中心（functional polycentricity）。欧洲学者普遍认为，功能多中心比形态多中心更能反映多中心的本质特征。这是由于人、物、信息和资本等要素流动在本质上反映了区域互动和合作，是实现功能多中心的关键。其中，人流是商业关系和社会关系在空间的延续，反映了城市间产业、商贸等功能联系。因此，人流数据是欧洲功能多中心研究最常用的数据之一。

功能多中心有助于解决区域不平衡发展问题，是实现区域一体化的空间载体，是长三角城市群空间结构的未来发展方向。本文使用手机信令数据识别区域人流，以此作为城市间的功能联系，量化分析长江三角洲城市群核心区的功能多中心特征，对照国外功能多中心的理想模式，提出相应的规划策略。

1  功能多中心的内涵、特征和理想模式

1.1  功能多中心的内涵和特征

形态多中心是区域各个次中心（城市）空间布局在形态上呈现平衡，常用区位熵、位序—规模关系、人口密度、就业密度等方法识别。而功能多中心理论则认为，次中心的地理邻近并不意味着次中心之间必然存在功能联系。泰勒指出，在某些情况下，中心地理论对经济贸易现象的解释无效，这意味着当代城市区域背后的空间逻辑可能更多地受到空间相互作用的影响，中心流理论是对中心地理论的一种明显补充。霍尔和佩恩认为城市区域可能在物理上分离，但在功能上与通勤出行的流量有关。从这个意义上说，功能多中心强调次级中心之间多方向的功能联系。功能多中心常用中心性指数、功能联系强度、流入与流出的连通性等方法测度。

霍尔领导的POLYNET项目证实了形态多中心并不等于功能多中心。区域层面上，形态多中心代表了各个城市的集聚规模，反映了绝对重要性；而功能多中心则代表了各个城市周边地区提供商品、服务和工作等功能的能力，反映了相对重要性。形态上的单中心与多中心通过城市规模空间分布的均衡性衡量，功能上的单中心和多中心则以城市间功能联系强度、方向的均衡性和对称性来衡量。

1.2  功能多中心的理想模式

欧洲学者通过理论和实证的研究，以中心城市与次中心城市之间的功能联系作为内外交互联系，次中心城市相互间的功能联系作为水平交互联系，将功能多中心划分出若干种理想模式。其中四种功能多中心的理想模式最为典型，分别是单中心（monocentric）、内外交互多中心（polycentric exchange）、水平交互多中心（polycentric criss-cross）、完全分散多中心（polycentric decentralized）（图1）。

图1  四种典型的功能多中心模式示意

上述理想模式强调了极限条件下不同中心之间内外交互、水平交互联系呈现的理想状态，但没有涉及四种模式之间的内在关系。雷姆塔纳库尔等则强调了四种理想模式之间的关系（图2），还关注城市层级的变化，突出从完全单中心到完全多中心的演变过程。

图2  功能多中心的理想模式

当前研究集中在如何丰富和完善功能多中心及其理想模式。钱皮恩、兰布雷茨描述和总结了从单中心模式到多中心模式的三种路径：离心、组合和融合。伯格等通过20年间通勤联系的演变，发现英格兰大部分区域正变得越来越趋于多中心，但一些区域并未显现出显著的变化甚至越来越趋于单中心。雷姆塔纳库尔基于远距离出行调查，测度了法国、德国的功能多中心特征，发现商务出行、休闲出行和假日出行三种类型人流反映的功能多中心理想模式存在显著差异。通过文献梳理，本文发现：尽管功能多中心是未来的发展趋势，但英格兰部分区域依然维持单中心，表明空间政策对功能多中心的形成至关重要；另外，对不同类型人流出行进行测度，会对功能多中心模式产生影响。

欧洲的区域发展、政治体制与中国存在较大差异。尽管相关研究结论具有重要的参考价值，但其并不能完全适用于中国国情。在充分考虑中国经济转型、区域发展不平衡的差异及政府干预等本土化背景下，本文借鉴欧洲功能多中心成熟的理论和方法，解析中欧功能多中心理想模式的差异并提出相应的规划建议。

2  数据与方法

2.1  研究范围

本研究以长三角城市群核心区【2010年6月国家发展改革委发布《长江三角洲地区区域规划》，首次在国家战略层面上将本研究范围内的16个城市列为长三角区域发展规划的“核心区”，即长三角城市群核心区】为研究对象，包括上海市和江苏省的南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、泰州、南通，以及浙江省的杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山、台州，共计1个直辖市和15个地级市（图3）。上述范围内的地级市中心城区、辖区内的县级市（县）均被视作独立城市，因此共计71个城市组成了长三角城市群核心区。

图3  研究区域的基本空间单元

2.2  研究数据

在国外功能多中心的研究中，城市间人流数据是常用数据。根据出行频次，区域人流分为高频次的通勤和低频次的城际出行。通勤常用于城市尺度的研究，区域尺度的通勤较少，可以用城际出行替换。城际出行包括通勤、游憩等不同目的的出行行为，综合反映了城市间的功能联系。欧洲常用区域交通调查数据，但我国的交通调查仅针对地级市范围，不包含区域城际出行。因此，本研究拟采用手机信令数据识别城际出行联系，以弥补上述不足。手机信令数据包含被动记录的手机用户出行轨迹信息，具有较高精度、连续性的时间与空间信息，能够准确反映真实的出行联系，优于客运班次、微博等数据。国内外学者通过手机信令数据识别出行联系，已经展开区域和城市内部空间结构的研究。

本文使用研究范围内2017年10月的中国联通的匿名手机信令数据。以一个月内夜间驻留时间最长且驻留天数不低于16天的城镇作为该用户的居住地。在多个日间停留地中，将停留时间最长的非居住城镇判断为城际出行目的地。研究范围内共识别出24697466个用户的常住地，占常住总人口数23.44%，按照市县空间单元汇总，与2017年统计常住人口作相关性分析，R²=0.9599（n=71，Sig.=0.0000），说明手机用户的分布与人口分布具有很强的一致性。常住地的居民共产生了44539500人次城际出行联系。

国外研究发现，不同类型的城际出行影响着功能多中心。由于匿名手机信令数据缺乏社会属性信息，无法识别商务、休闲和假日等类型的城际出行，因此本研究尝试将工作日、周末和节假日（国庆黄金周）三个时间段大致对应商务出行、短途游憩、远距离旅游探亲等城际出行，以此反映出行类型的差异。工作日、周末和节假日分别产生了21690236人次、8125454人次、14723810人次的城际出行联系（图4）。

注：由于城市间联系线较多，未显示城市间低于200人次的出行联系。

图4  长三角城市群核心区的日均城际出行

2.3  研究方法

根据上述功能多中心的定义，参照国内外成熟的研究方法与指标，本文选取功能联系强度、功能联系对称性和功能组群作为衡量功能多中心的指标。其中，三个指标对于区域功能多中心性的呈现各有侧重：功能联系强度是判断功能多中心的基础，城市间功能联系越强，多中心程度越高；功能联系对称性衡量城市流入与流出功能联系的差异，对称性越强，多中心程度越高；功能组群衡量城市间功能联系的整体网络结构特征，网络越分散，多中心程度越高。

（1）功能联系强度

71个城市间功能联系数量较多，很难逐个分析其强度特征。以城市在功能联系网络中的地位衡量城市间功能联系强度，实质是通过功能联系测度城市中心性，与使用统计数据的传统测度方法不同。本文总结出基于功能联系测度城市中心性的五种测度方法。前四种的计算方法分别如下：

其中，N_j是度中心性，R_ij指城市i与城市j的人流联系强度；RC_i是递归中心性，RC_j是城市j的度中心性；RP_i是递归控制力；DIT_i是优势指数，I_i是流向城市i的人流强度，T_i、T_j指城市i、城市j的流入和流出人流联系强度。i，j分别指城市i=1,2,…,I，城市j=1,2,…,J，i≠j。第五种方法是优势流法【优势流法是通过测度某个城市在关联网络中的较高优势流向来判断该城市在网络中地位的方法。针对优势流定量分析的不足，本研究借鉴全球化与世界级城市研究小组与网络组织（GaWC: Globalization and World Cities）在企业关联网络分析中根据公司等级对其分别赋值的方法，按照优势流的等级，分别将最大优势流、第二大优势流和第三大优势流赋为五等、三等、一等3个数量级别，综合计算城市的中心性】，是选取流量强度排名前列的流来计算节点的优势流数量。

上述五种方法，度中心性（式1）、递归中心性（式2）、递归控制力（式3）、优势（式4）是基于功能联系强度，从总量、相互关系、相对强度等方面测度城市中心性。优势流基于功能联系方向进行汇总，强调城市的对外联系的范围。71个城市分别测算中心性，结果较多。通过划分城市层级来判断多中心结构是常用的方法。将五种方法测算的结果标准化处理，划分城市层级。如果某个城市有三个及以上方法得出的层级属于同一层级，则将该城市归入这一层级。

（2）功能联系的对称性

城市间功能联系的对称性是判断功能多中心的重要指标。借鉴常用的计算方法，计算公式为：

LSI_ij是联系的对称性，f_ij、f_ji指城市i与城市j之间的人流联系分别相对于城市i与城市j之间所有人流联系的比重。LSIij越接近1，对称性越强；LSIij越接近0，对称性越弱。

（3）功能组群

组群发现（community detection）是纽曼（Newman）基于贪心算法【贪心算法是在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望结果最好或最优的一种算法。该算法不从整体最优上加以考虑，算法得出的结果在某种意义上是局部最优解。纽曼快速算法是基于贪心算法思想的一种凝聚算法，提出的模块度Q值是目前的一种最优值】，从复杂网络中发现若干组群的方法。这种网络聚类的方法也是国内外研究常用的方法之一。

组群是根据关联网络结构划分成若干具有相同特性节点的集合，同一组群内节点与节点的联系紧密，而组群与组群的联系比较疏远（图5）。

图5  组群发现的原理

纽曼提出了模块度（modularity）的概念，将每个节点看作一个组群，合并每次迭代选择产生最大Q值的两个组群，直至整个网络融合成一个组群，从中选择Q值最大的层次，划分得到最终的组群结构。Q值测算公式如下：

其中Q指最大模块度，m指网络中边的总数，A_ij表示i和j之间的边的权重，k_i=∑_iA_ij是节点i的边的权重和。δ(C_i,C_j)=1并且C_i=C_j，节点i和节点j在一个组群内。组群发现方法已经应用于不同尺度的区域空间结构的研究。

3  长三角城市群核心区的功能多中心特征

3.1  功能多中心特征

3.1.1  功能联系强度

使用功能联系强度测度区域的功能多中心时，首先需要测度该区域的形态多中心以作参照。测度形态多中心通常使用人口规模，本文使用2017年各个城市统计年鉴中的常住人口数据测度长江三角洲区域城市群核心区的形态多中心。

在测度该区域的功能多中心时，将手机信令数据和常住人口数据测算得出的城市中心性标准化后进行排序。数值分布均为典型的重尾分布（heavy-tailed distribution），适合使用头尾断裂法（head-tail breaks）划分出城市层级。综合上文的5种方法计算结果，得出长三角区域的城市层级划分结果（图6）。

图6  长三角城市群核心区城市层级空间分布

相比于常住人口测算的形态多中心结果，在功能联系视角下，上海不再是唯一的第一层级城市，在周末时段，杭州市区也进入了第一层级，苏州市区、昆山市成为第二层级城市，太仓、常熟等中小城市的层级也有提升。功能联系视角下，城市间的中心性差距更小，说明了长三角城市群核心区已经具备功能多中心特征，并且优于形态多中心。三个时间段内城市层级空间分布存在差异，说明不同类型城际出行测度的功能多中心并不一致。

3.1.2  功能联系的对称性

三个时间段内城市间功能联系对称性的平均数分别为0.9679、0.9720、0.9055，中位数分别为0.9900、0.9900、0.9600。整体上，城市间功能联系的对称性较高，具有内外交互功能多中心特征。以功能联系对称性测算，工作日内长三角城市群核心区的功能多中心特征更明显，而节假日内功能多中心特征最弱（图7）。

图7  长三角城市群核心区日均城际出行联系的对称性

3.1.3  功能组群

对于功能组群的测度，首先应用Geiphi9.0测算组群的模块度，采用分辨率（resolution）控制划分的组群数量。分辨率数值越小，划分功能组群数量越多。将功能组群划分为多个层次，有助于深入解析每个组群的内部功能联系关系。借鉴已有研究，本文选取分辨率的参数取值1.0、0.5，划分关联网络的主、次功能组群。

长三角城市群核心区的城际出行关联网络呈现出五大组群结构，分别为上海组群、南京组群、杭州组群、南通组群、宁波组群；进一步细分次功能组群，在五大组群的基础上，台州、绍兴等城市形成了独立的组群（图8）。五个主功能组群与上海、南京、杭州主导的传统的空间格局基本一致。次功能组群主要与地级市行政边界相一致。当前区域功能联系呈现出组群聚集特征，跨组群的功能联系相对较弱，影响了功能多中心的形成。

图8  长三角城市群核心区的主、次功能组群

3.1.4  综合分析

由于城市间功能联系较为复杂，本文将着重研究城市间高强度的功能联系，以更清晰地分析功能多中心特征。综合城市层级、功能联系对称性和功能组群的分析结果，并按照头尾断裂法划分层级，本文将工作日、周末、节假日这三个时间段内城际出行的联系强度划分出七个层级。将前五层级作为高强度城际出行联系（图9），可以发现以下三个特征。

图9  长三角城市群核心区的主要日均城际出行联系

（1）内外交互多中心特征。大城市与中小城市间内外交互联系较强，中小城市间水平交互联系较弱，整体上呈现出内外交互功能多中心特征。

（2）不平衡功能多中心特征。通过测算五大功能组群的内部出行联系与对外出行联系的占比（表1），发现上海组群、南京组群和杭州组群的内、外功能联系基本相当，而南通组群、宁波组群是内部联系为主；跨组群的功能联系集中在上海组群、杭州组群和南京组群之间。尽管长三角城市群核心区具有功能多中心特征，但功能多中心发育不平衡。

表1  功能组群的内部、对外功能联系的占比

（3）功能多中心的时空特征。三个时间段内，城市间功能联系强度、对称性和功能组群均呈现显著差异，说明短期内功能多中心具有时空特征。这与不同类型的城际出行联系有关。

3.2  与功能多中心的理想模式的对照

参照图1、图2中功能多中心的理想模式，本文将长三角城市群核心区城际出行联系抽象成为工作日、周末和节假日时段的功能多中心模式，对照图2，特征如下（图10）。

图10  三个时间段内长三角城市群核心区的功能多中心模式

（1）工作日时段内功能多中心格局与理想类型A3“相互依赖集中在核心节点与非核心节点”模式类似：以上海为核心，城市间内外交互联系较强，水平交互联系较弱（图10a）。

（2）周末时段内功能多中心格局与理想类型A5类似：与工作日相比，周末的长三角区域以上海、杭州形成双核结构，城市间水平交互联系增强，更接近“完全多中心”模式特征（图10b）。

（3）节假日时段内功能多中心格局与理想类型A4“适度集中在核心节点与非核心节点，相互依赖程度略强于非核心节点”模式类似：与工作日相比，城市间水平交互联系显著增强（图10c）。整体上，长三角城市群核心区大城市与中小城市间内外交互联系的发育较好，具有明显的对称性特征，但中小城市间水平交互联系的发育具有明显滞后性。上海、苏州和无锡等局部地区的内外交互、水平交互联系相对较强，接近理想类型A4，其他局部地区的水平交互联系较弱，接近理想类型A3，再次证明了功能多中心发育不平衡。三个时间段内功能多中心特征各有差异，周末功能多中心程度最高，而工作日功能多中心程度最低。

3.3  功能多中心模式差异的解析

三个时间段内，长三角区域的功能多中心模式存在显著差异，主要体现在大城市或中小城市间的水平联系。周末和节假日期间，城市间水平交互联系均显著增强，功能多中心程度提升。这些差异是由商务、游憩和探亲等不同类型的城际出行联系引起的。以杭州为例，与工作日比较，周末杭州的日均城际出行量提升了8.7%，其中从上海到杭州的出行量提升了26.4%，以游憩为主的城际出行反映了周末杭州更多地提供了商业、休闲等职能。工作日时段该区域功能多中心程度最低，但上海、苏州和无锡组成的局部地区的功能多中心程度则有上升。三个时间段内区域功能多中心差异的深层原因则是区域发展不均衡。上海、苏州和无锡已经形成区域一体化发展态势，但其他地区差距较明显。

4  构建长三角城市群功能多中心格局的规划响应

当前，我国城市群中人口、产业等空间要素等向中心城市集聚趋势日益明显，区域空间极化现象日益突出，导致区域发展不平衡现象出现。2019年底颁布的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》（下称《纲要》）提出了区域协调发展，强调人口、产业等各类要素的高效集聚和合理流动，与功能多中心的理念相似。因此，长三角城市群空间规划应将功能多中心作为空间政策工具，构造有利于各类要素高效集聚和合理流动的功能多中心格局。本文建议作出以下三个方面的规划响应。

4.1  重新定义部分都市圈空间的范围

《欧洲空间发展战略》提出打造以伦敦、巴黎、米兰、慕尼黑和汉堡五个城市为中心的城市区域（city-region），更大范围内形成多中心区域。国外研究也表明，城市区域是构成功能多中心区域的关键。而我国规划语境中的都市圈概念基本接近于城市区域概念。《纲要》提出了推动上海、南京、杭州、苏锡常、宁波等都市圈的同城化和协调联动。但本研究划分出的长三角城市群核心区五大功能组群与《纲要》提出的都市圈的范围并不一致。按照本文功能组群的测算结果，《纲要》提出的苏锡常都市圈并不存在，苏州和无锡（部分）属于上海都市圈，常州和无锡（部分）属于南京都市圈。因此，本研究建议长三角城市群核心区围绕上海、南京、杭州和宁波建设都市圈。这与区域城市间功能联系特征一致，将利于都市圈的构建。

另外，本研究发现在城际出行联系视角下，宁波区域中心城市的地位已被昆山等中小城市赶上或者超越，说明当前区域等级体系的空间不平衡与各个都市圈发展程度的不平衡有关。规划应强化以宁波为中心城市的都市圈建设，增加产业、人口等空间要素的集聚效应，带动周边城市发展，将有利于构建功能多中心格局。

4.2  完善区域交通设施体系

区域交通设施体系对人口、产业等各类要素的高效集聚和合理流动起到支撑作用。本研究发现，长三角地区存在大量的远距离城际出行，周末和节假日尤为明显。上述现象得益于沪宁、沪杭高速铁路带来的时空压缩。《纲要》提出建设过江和跨海通道、北沿江高铁等交通大通道，将对都市圈之间的城际联系产生明显的带动作用。

然而，高铁沿线以外城市的区域地位日益边缘化，加速了区域发展不平衡。同时，高速铁路可用来支撑跨区域出行联系，但无法满足区域内日常城际出行联系。《纲要》过于关注跨区域尺度的交通大通道或者都市圈内部的城际铁路网建设，忽视了都市圈之间的日常城际出行联系。因此，都市圈之间的城际铁路建设尤为重要。构建城际铁路与高速铁路系统相互结合的快速交通设施体系，能够弥补高速铁路布局和运量的不足，加强不同都市圈之间中小城市之间及其与大城市之间的联系，提升城市间的水平交互联系，有利于形成完善、平衡的功能多中心的格局。

4.3  保障商业和公共服务设施资源的均衡化

本研究发现周末和节假日期间，杭州、南京等区域中心城市成为周边中小城市居民的出行目的地，这与中小城市提供商业、休闲、医疗等商业和公共服务设施缺失有关。2020年4月颁布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出，放开放宽除个别超大城市外的城市落户限制，未来长三角城市群的中小城市将成为外来务工人口落户的主要空间载体。而当前中小城市的商业和公共服务设施缺失难以满足人口增长需求，区域中心城市的人口集聚压力将增大。因此，建议以都市圈为依托，将商业和公共服务设施分级布置，构建都市圈内资源配置均衡的商业和公共服务设施体系，促进资源效益最大化，以形成功能多中心格局。

5  结论与讨论

本文通过城际出行联系表征的功能联系，测度了长三角城市群核心区的功能多中心特征，可得出以下结论。

第一，当前长三角城市群核心区整体上是内外交互多中心模式，具有不平衡的功能多中心特征。同时，功能多中心具有时空特征。工作日、周末、节假日三个时间段内城市间功能联系强度、对称性和功能组群均呈现显著差异。

第二，与功能多中心的理想模式比较，长三角城市群核心区中小城市间水平交互联系发育具有明显的滞后性。三个时间段内功能多中心特征各有差异，周末时段内功能多中心程度最高，而工作日时段内功能多中心程度最低。三个时间段内功能多中心差异的原因是区域发展不均衡。

第三，未来城市群空间规划策略应围绕完善功能多中心的目标，作出以下三方面的规划响应：在都市圈建设中，需要围绕上海、南京、杭州和宁波建设都市圈；在区域交通设施体系建设中，需要构建城际铁路与高速铁路相互结合的快速交通设施体系；在商业和公共服务资源配置上，需要注重以都市圈为依托的商业和公共服务设施资源均衡化。

本研究采用的城际出行是城市间一种重要的功能联系。物、资本和信息等类型的功能联系也能反映功能多中心特征。未来研究若能在手机信令数据测度的城际出行基础上，综合多种功能联系数据分析长三角城市群空间结构，将能更准确、更全面地反映功能多中心特征。

本文研究范围选取了长三角城市群核心区16市，既综合考虑了历史传统和经济政策，也是城际出行基础数据获取受限的缘故。当前长江三角洲地区区域一体化包括“三省一市”，即上海、江苏、浙江和安徽。因此，将“三省一市”作为城市群的研究范围能更好地针对城市群规划需求。在“三省一市”范围内、核心区范围之外，城市群会呈现怎样的功能多中心特征，相应的城市群规划需要如何响应，值得进一步研究。

作者：王垚，博士，苏州科技大学建筑与城市规划学院，长三角人居环境碳中和发展研究院，讲师，硕士生导师。[e-mail]

钮心毅（通信作者），博士，同济大学建筑与城市规划学院，自然资源部国土空间智能规划技术重点实验室，教授，博士生导师。[e-mail]

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编辑 | 张祎娴

排版 | 徐嘟嘟

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