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经济地理 >

2026 , Vol. 46 >Issue 3: 24 - 35

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2026.03.003

区域经济与理论方法

双核结构对省域“中心—外围”发展差距的影响

  • 尹虹潘 , 1, 2 ,
  • 付文骏 1
展开
  • 1 西南大学 经济管理学院， 中国 重庆 400715
  • 2 西南大学 中国式现代化政府治理研究中心， 中国 重庆 400715

尹虹潘（1982—），男，博士，教授，研究方向为区域与城乡发展。E-mail：

收稿日期: 2025-04-29

  修回日期: 2025-11-06

  网络出版日期: 2026-04-29

基金资助

国家社会科学基金项目(25BJL040)

西南大学创新研究2035先导计划项目(SWUPilotPlan025)

收起

Influence of Dual-core Structure on Provincial "Core-Periphery" Development Gap

  • YIN Hongpan , 1, 2 ,
  • FU Wenjun 1
Expand
  • 1 School of Economics and Management， Southwest University， Chongqing 400715， China
  • 2 Research Center of Government Governance for Chinese Modernization， Southwest University， Chongqing 400715， China

Received date: 2025-04-29

  Revised date: 2025-11-06

  Online published: 2026-04-29

Fold

摘要

空间经济结构对区域协调发展有重要影响，但相关机制研究较为薄弱。文章基于中国249个地级及以上城市2003—2019年的面板数据，用省域内中心和外围城市配对的方式测度发展差距，通过双向固定效应模型和工具变量回归等方法，实证分析了双核结构对省域“中心—外围”发展差距的影响及作用机制。结果表明：①双核结构比单核结构更有助于缩小省域“中心—外围”发展差距，结论得到系列稳健性检验支持。②双核结构具有双辐射源和外围靠近中心城市等空间优势，使中心城市能更好带动外围城市增强发展动力、优化经济结构、减缓发展水平距离衰减，从而缩小省域“中心—外围”发展差距。③双核结构的缩差效应在省域中心城市更强大、双核关系更协调、交通体系更发达、市场体制更完善时将得到更大助力。研究结论可为新阶段下优化省域发展空间结构提供有益启示。

关键词： 双核结构; 中心城市; 外围城市; 省域发展差距; 区域协调发展

本文引用格式

尹虹潘 , 付文骏 . 双核结构对省域“中心—外围”发展差距的影响[J]. 经济地理, 2026 , 46(3) : 24 -35 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2026.03.003

Abstract

The spatial economic structures play significant roles in regional coordinated development, but the research on those mechanisms is weak. Based on the panel data of 249 cities from 2003 to 2019, this article measures the regional development gaps by pairing core and peripheral cities(CPCs) within the same province, and empirically analyzes the impact and mechanism of the dual-core structure(DCS) on the development gaps of CPCs in provincial regions using the dual fixed effects models and instrumental variable regressions. The results show that: 1) The DCS is more conducive to narrowing the "core-periphery" development gap in provincial regions than the single-core structure, this conclusion has got powerful supports by a series of robustness tests. 2) DCS has the advantages of stronger core cities’ economic radiations and shorter distances between CPCs, enabling the core cities to better drive peripheral cities to enhance development momentum, optimize economic structure, and slow down the attenuation of development level distance, thereby narrowing the development gaps of CPCs. 3) The gap reduction effect of the dual-core structure will receive greater assistance when there are provincial core cities with stronger functions, more coordinated dual-core relationship, a more developed transportation systems, and a more complete market systems. The conclusions could provide insights for optimizing regional development spatial structure in the new stage.

Key words： dual-core structure; core city; peripheral city; provincial development gap; regional coordinated development

党的二十届四中全会强调“优化区域经济布局，促进区域协调发展”，要求“构建优势互补、高质量发展的区域经济布局和国土空间体系”，推进大中小城市和小城镇协调发展。中心城市具有经济引领作用，能辐射带动周边外围地区[1]，对区域协调发展具有积极影响[2]。省级行政区及尺度相当的跨省区域（以下统称“省域”）是地方发展的基本空间单元，全国大多数城市群的主体区域都处于该范围内。省域“中心—外围”关系既涉及区域经济布局优化，又事关各级城市纵向协调发展，合理调控省域“中心—外围”发展差距意义重大。
“中心—外围”关系受多种因素共同影响，空间经济结构是其中一项重要因素。本文依据能够对省域整体发展形成较大辐射带动作用的强中心城市（即“核”）的数量进行省域空间经济结构类型划分：省域内只有1个强中心城市（如省会）的空间经济结构为“单核结构”，省域内存在2个强中心城市（主要是关系紧密的双子城市）共同引领发展的空间经济结构为“双核结构”，省域内有3个及以上强中心城市并存的空间经济结构为“多核结构”。其中，就单核结构和双核结构的区域发展现实表现而言，双子城市之间的合作和竞争博弈能促进彼此发展水平提高，总体比单独的中心城市发展更好[3]，并且双核结构能有效促进所在区域整体发展[4]。
一般来说，经济发展基础总体偏弱的省域更多在发展中选择强省会战略[5]，希望集中全省资源优先发展省会，然后通过省会的溢出效应带动省内其他城市发展[6]。省会自古就能获得比一般城市更多的发展资源[7]，在省级政府“行政中心偏爱”下容易形成以省会为中心的单核结构。从理论上说，强省会战略能够促进省会和省内其他中小城市分工协作[8]，提高省域整体创新水平[9]，进而推动省域经济整体发展。但现实中，大量资源向省会集中也造成了资源的空间分布扭曲，结果便是省会的虹吸导致外围城市可用的资源要素大幅减少[10]，形成省会一城独大的格局（单核结构），扩大了中心和外围城市之间的发展差距[11]。
经济基础较好或高行政级别城市较多的省域更有条件形成双核结构，通常省域内的传统行政中心和门户港口分别形成两个中心城市（双子城市）[12]，紧密关联的双子城市共同成为省域的双核。对典型双核省域的研究发现，双核结构总体能较好带动外围发展。例如，北京和天津基于差异功能定位在优势领域互相支撑，形成京津冀协同发展的空间组织模式[13]；广州和深圳对腹地辐射大于虹吸，已开启空间联动局面[14]；成渝地区内部联系紧密，重庆和成都的溢出效应得到增强[15]；济南和青岛的紧密联系使济青沿线地区发展优势更突出[16]；南京和苏州、福州和厦门、沈阳和大连等“旅游双城”都带动了所在地区旅游发展[17]。
上述“强省会”文献深入分析了单核结构的影响。关于多中心结构的研究主要以“多中心度”“多中心性”等指数体现空间分布的单中心或多中心趋向，未明确划分单核、双核或多核结构[18-19]，这不便于分析具体的中心和外围关系，但其揭示的多中心化影响规律仍有重要价值。专门研究双核结构的文献多为纯理论或个案探讨，对普遍规律进行实证检验的不多，其中戴宏伟等分析了双核结构对省域整体发展的影响[4]，但未揭示整体之下的中心和外围关系。为此，本文基于中国省域尺度的单双核结构，以全国249个地级及以上城市2003—2019年的面板数据实证检验双核结构对省域“中心—外围”发展差距的缩减效应及作用机制。
本文的创新主要包括三方面：①用省域中心和外围城市直接配对进行实证分析，发现双核结构比单核结构更有助于缩小省域“中心—外围”发展差距，加深了对空间结构影响区域发展的规律认识。②从双核结构助力中心城市带动外围增强发展动力、优化经济结构、减缓距离衰减等方面探讨了其缩差效应的传导路径，为双核省域的良好发展表现提供了解释。③基于中心城市带动外围发展的“辐射源头—溢出通道—市场环境”链条，分析了各环节关键因素对双核结构缩差效应的调节影响，为充分释放空间结构优势促进省域发展提供了启示。

1 理论分析与研究假说

1.1 双核结构能促进“中心—外围”发展差距缩小

图1展示了各类空间经济结构的特征，其中双核结构相比单核结构的优势在于两个强中心城市近距辐射能更好地带动外围发展。①双辐射源优势，单核结构只有一个强中心城市，双核结构有两个实力强且关系紧密的中心城市充当辐射源。②局域近距优势，距离衰减规律下远离中心的外围受辐射更少，省域规模（面积）给定时单核结构下外围城市更远离中心城市，双核省域两个中心城市处于不同区位，让更多外围城市与中心（双核之一）距离更近。
图1 不同中心城市数量的省域空间经济结构

Fig.1 Provincial spatial economic structures with different quantities of core cities

相比多核结构，双核结构下中心城市有更强实力带动外围发展。中心城市的形成和发展依赖外围腹地资源支撑[20]，给定省域规模下资源总量有限，更多中心城市相互竞争会使人口和要素过度分散，不但每个中心城市集聚发展水平降低、实力偏弱，还将激化中心与中心、中心与外围的资源争夺矛盾而不利于协调发展。尉煜桐等发现中国省域多中心与发展不平衡之间呈U型关系，单中心或过多的中心都会导致发展差距增大[18]。从中国实际看，有3个及以上强中心的省域少见，因此本文不讨论多核结构。综合以上分析，本文提出研究假说1。
H1：双核结构比单核结构更有利于缩小省域“中心—外围”发展差距。即双核结构具有省域发展缩差效应。
特别需要指出的是，双核结构的上述优势得到表1中不同省域组间差异T检验支持。与单核省域相比，双核省域的中心和外围距离显著更小，中心城市实际地区生产总值（GDP）显著更大，与已有研究结论一致[3]。在双核省域中心城市实力>单核省域中心城市实力的前提下，双核面对“强核—外围”的缩差效应>单核面对“弱核—外围”的缩差效应，表明双核结构能更好地提升外围发展水平，对省域整体经济绩效和内部“中心—外围”关系都有改进。
表1 双核结构优势检验结果

Tab.1 Test results for advantages of dual-core structure

样本观测值 中心城市实际GDP均值（2003年基期万亿元） 中心和外围城市距离均值（km）
单核省域 2533 0.252 221.283
双核省域 1700 0.619 160.834
省域差异（单核—双核） -0.368***（-41.853） 60.449***（14.873）
T检验p值 0.000 0.000

注：***表示在1%水平上显著；括号中为单核省域和双核省域两个子样本的组间差异检验t值。

1.2 双核结构有助于增强外围城市的经济发展动力

以人均地区生产总值（人均GDP）反映城市发展水平，基于新古典经济增长理论的发展动力分解可知，双核结构影响“中心—外围”发展差距，可以通过影响两者间的人均资本投入或（和）全要素生产率（TFP）差距来实现。①双核结构促进资本要素向外围扩散。双核自身积累的资本总量通常多于单核，对外来资本的吸引力也比单核更强[3]，有更充裕的资本来源可以溢出给外围，而“中心—外围”近距离的优势又使其比单核结构下资本要素扩散成本更低。②双核结构加快创新成果向外围扩散。双核协同创新有利于省域整体创新水平提高[4]，且近距离优势使中心城市的创新成果可借助更便捷的人员频繁往来交流、更及时的技术培训、更高效的技术传播等渠道向外围溢出，促进外围TFP提高。据此，本文提出假说2。
H2：双核结构可以促进中心城市资本和创新扩散来增强外围城市发展动力，从而缩小省域“中心—外围”发展差距。

1.3 双核结构有助于优化外围城市的经济发展结构

经济结构优化是城市经济发展的重要基础，其中产业结构升级是经济结构优化的外在产出表现，人力资本结构升级是经济结构优化的内在支撑元素[21]，双核结构能通过优化外围城市的经济结构来缩小“中心—外围”发展差距。①双核结构促进外围城市产业结构升级。产业溢出和上文的创新溢出一样，都受空间邻近和距离衰减影响[22]，因而在双核结构“中心—外围”近距离低成本优势下，产业转移和分工效应将共同推动外围产业结构升级[23]，使外围经济实现更好发展。②双核结构促进外围城市人力资本结构升级。中心城市对外围的人力资本提升也会产生溢出影响[24]，双核培养的大量人才可以基于近距离下的低流动成本为外围输送人力资本，这将与产业升级形成相互促进。据此，本文提出研究假说3。
H3：双核结构可以促进中心城市带动外围城市产业结构升级和人力资本结构升级，从而缩小省域“中心—外围”发展差距。

1.4 双核结构有助于缓解外围城市的距离衰减效应

区域发展中处处可见距离衰减规律的影响，在远离中心城市时受其辐射影响的外围城市会发生经济密度、人口密度、人均GDP等衰减，如下式所示：
${Q}_{i}=\frac{{Q}_{c}}{{\left(discor{e}_{i}\right)}^{{\rho }_{i}}}\Rightarrow \mathrm{l}\mathrm{n}{Q}_{i}=\mathrm{l}\mathrm{n}{Q}_{c}-{\rho }_{i}\bullet \mathrm{l}\mathrm{n}discor{e}_{i}$
式中：Qc和Qi分别代表省域内中心城市c和某外围城市i的经济实力（如经济或人口密度、人均GDP等）；discorei为外围城市i到中心城市c的距离；ρi为从中心到外围城市i的经济实力距离衰减指数。指数ρi符号为负，ρi绝对值越大则经济实力的距离衰减速度越快。
如果把中心城市的经济密度和人口密度都标准化为1（最高水平），则中心城市的人均GDP=（经济总量/人口总量）=（经济密度/人口密度）=1，以此为基准可对省域内从中心到外围的距离衰减趋势进行模拟（图2）。假定从中心到外围各方向是对称的，经济密度曲线初始为E0、人口密度曲线初始为P0、人均GDP曲线初始为G0。外围相对于中心城市的人均GDP（=经济密度/人口密度）呈距离衰减变化，便是“中心—外围”发展差距的由来。
图2 “中心—外围”距离衰减规律模拟示意

Fig.2 Simulation of the distance attenuation from core cities to peripheral cities

研究发现，当省域内非农产业占比提高时能减缓中心到外围的经济密度（集聚水平）衰减速度[25]，对应图2中E0曲线向E1移动（增大ΔE）。在经济集聚的同时必然会吸引人口集聚，对应P0曲线向P1移动（增大ΔP）。在此过程中，外围的经济密度和人口密度同方向变化，但人口集聚水平提升（ΔP/P0）滞后于经济集聚（ΔE/E0），否则会使人均GDP降低而集聚无法进行下去。此时G0曲线向G1移动（增大ΔG），外围人均GDP衰减变慢。
上文已指出双核结构比单核结构更有优势带动外围产业结构升级，而产业结构升级的基本方向正是非农产业占比提高。于是，就存在“双核结构→提高非农产业占比→减缓外围人均GDP衰减（等价于中心和外围的差距减小）”的空间传导机制。据此，本文提出研究假说4。
H4：双核结构可以通过提高非农产业占比来减缓外围城市人均GDP距离衰减速度，从而缩小省域“中心—外围”发展差距。

1.5 双核结构的缩差效应受多方面因素的调节影响

双核结构有效发挥省域发展缩差效应需要“辐射源头—溢出通道—市场环境”整个运转链条的协同配合，而该链条上各环节的关键因素也会对双核结构的缩差效应形成条件约束（促进或抑制等影响）。①辐射源头。双辐射源是双核结构的重要优势，中心城市实力更强时将会有更充裕的资源，双核关系协调也有助于形成合力，从而带动外围得到更好发展。②溢出通道。双核结构在局域内中心和外围距离较近，降低了资源要素溢出的流动成本，而良好的交通通达状况将进一步降低前述成本，使中心城市更好带动外围发展。③市场环境。双核结构的优势本质上是基于“第一自然（先天）”的原始市场优势，现代市场机制则是人类在长期商品经济实践中逐渐形成的“第二自然（后天）”资源配置力量，有助于降低广义的交易成本，完善的市场机制与双核结构结合带来双重优势叠加。据此，本文提出研究假说5。
H5：省域内的中心城市更强大、双核关系更协调、交通体系更发达、市场机制更完善，都能够助力双核结构更好发挥省域发展缩差作用。

2 研究设计

2.1 省域类型和中心/外围设定

根据上文对单核和双核结构的界定，双核省域的双核是关系紧密的双子城市，并非将两个强中心城市简单拼凑在一起。尹虹潘等将省域（或对等跨省单元）内政治经济综合实力相当且关联紧密的2个强中心城市视为双子城市，指出中国（不含港澳台地区）典型的双子城市有8对：北京—天津、沈阳—大连、济南—青岛、南京—苏州、杭州—宁波、福州—厦门、广州—深圳、重庆—成都[3]。本文借鉴这一思路将8对双子城市所在的京津冀、辽宁、山东、江苏、浙江、福建、广东、成渝作为双核结构；其他省域作为单核结构。8个双核省域的中心城市包括双子城市的双方，其他单核省域的中心城市为省会城市。每个省域内除中心城市之外的一般地级市，即本文的249个样本城市，则为所在省域的外围城市。
将京津冀、成渝都视为整体的双核省域，主要源于京津与河北、重庆与四川有包围或半包围的空间嵌套关系，有同出一省的历史渊源，有紧密关联的双子城市，其中的直辖市都对邻省较多地级市有辐射带动。综合各种因素，前述2个地区都大致相当于（或至少接近于）双核省域，不同于一般意义上省与省的空间关系，其特殊性带来的影响下文另有处理。

2.2 基准模型构建

受单双核结构对比研究需要及数据可得性等限制，样本中不包含中国港澳台地区和西藏、新疆、青海、海南、上海等省域，实际纳入研究的单核省域为15个、双核区域为8个，双核区域占比超过1/3因而不是个别特例。为避免省级样本量偏少的问题，本文使用249个地级市与省域中心城市配对的方式进行分析，充实了样本量。研究时期设为2003—2019年，主要原因为：一是可以规避2020年突发公共卫生事件影响，二是部分数据（如投资价格指数、市场化指数等）只更新至2019年，且本文数据仍有17年之长，不会影响基本结论。基准模型如下：
$ga{p}_{it}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}\bullet dc{s}_{it}+{\alpha }_{2}\bullet {X}_{it}+{\lambda }_{t}+{\mu }_{i}+{\epsilon }_{it}$
式中：i代表外围城市；t代表年份；gapit代表外围城市i与中心城市的发展差距；dcsit为双核结构变量；Xit为系列控制变量；λt、µi、εit分别为时间和城市固定效应以及残差项。

2.3 主要变量与数据说明

被解释变量：“中心—外围”发展差距（gap）。中心城市不进入样本，但与外围城市配对构造指标。单核省域外围城市i与中心城市的发展差距=中心城市人均GDP/外围城市i人均GDP，双核省域先计算2个“中心—外围”比值后求均值。下文差距类指标均如此构造。
核心解释变量：双核结构（dcs）。以0-1虚拟变量代表所属省域的空间经济结构类型，8个双核省域的全部城市取值为1、其他各单核省域的全部城市取值为0。
控制变量：①地理区位，离沿海远近会影响城市的市场潜力，用各城市与最近沿海港口的距离（disport）代理。全国8对典型双子城市有7对位于沿海地区，不控制该因素将干扰分析结果。②开放发展差距，较高的开放水平能得到更多外部资源支持，分别计算中心和外围城市的对外贸易依存度（进出口总额/GDP），用两者之比体现开放差距（trade）。③行政支持差距，用中心和外围的财政支出强度（公共预算支出/GDP）之比反映双方的行政干预差距（gov）；以城市行政级别虚拟变量（地级1、副省级2、直辖市3）为基础，以中心和外围的比值代表行政级别差距（lev），可体现两者从上级获得资源的能力差距。④科教发展差距，用“中国区域创新创业指数”城市总体得分衡量科技创新力，以中心和外围之比体现科创差距（innov）；用财政教育支出强度（教育预算支出/公共预算支出）反映城市教育投入及其带来的人才资源优势，以中心和外围之比体现两者的教育差距（edu）。⑤省域面积（square），全国各省域面积差异较大，可能在相当程度上影响“中心—外围”发展差距。
数据来源。文中宏观统计数据来自《中国城市统计年鉴》，以及国家统计局“国家数据”（https://data.stats.gov.cn）、国家信息中心“中经数据”（https://ceidata.cei.cn）等。“中国区域创新创业指数”来自北京大学企业大数据研究中心（https://opendata.pku.edu.cn）。城市与沿海距离根据原交通部2006年《全国沿海港口布局规划》整理计算。省域面积根据民政部行政区划信息整理计算。文中经济变量均以2003年为基期剔除价格因素处理成实际变量。主要变量的描述性统计见表2，现实的省域“中心—外围”发展差距情况如图3。
表2 主要变量的描述性统计

Tab.2 Descriptive statistics of major variables

变量 变量含义 样本量 均值 方差 最小值 最大值
gap 发展差距 4233 2.237 1.177 0.298 8.645
dcs 双核结构 4233 0.402 0.490 0.000 1.000
disport 与沿海距离 4233 0.459 0.377 0.002 1.672
trade 开放发展差距 4233 0.018 0.204 0.000 9.479
gov 地方干预差距 4233 0.843 0.352 0.114 3.508
lev 行政级别差距 4233 1.596 0.602 1.000 3.000
innov 科技创新差距 4233 1.595 0.682 0.851 12.916
edu 教育发展差距 4233 0.846 0.362 0.292 12.059
square 省域面积 4233 25.955 21.241 6.600 118.000
图3 “中心—外围”发展差距

Fig.3 "Core-periphery" development gap

3 基准回归与系列稳健性检验

3.1 基准回归

本文按照式（2）采用双向固定效应下的逐步回归法进行基准回归分析（表3），其中列（1）只包含核心解释变量（双核结构）及地理区位（与沿海距离）变量，上文指出如果不控制该因素将难以准确识别相关影响是沿海区位还是双核结构带来的；列（2）~（5）逐步加入更多控制变量。结果显示，双核结构变量系数始终在1%的统计水平上显著为负，表明双核结构有助于缩小外围城市与其对应中心城市之间的发展差距，H1得到初步验证。
表3 基准回归结果

Tab.3 Baseline regressions results

（1） gap （2） gap （3） gap （4） gap （5） gap
dcs -10.280***（0.000） -10.272***（0.007） -5.994***（0.128） -6.631***（0.293） -2.135***（0.116）
disport -15.006***（0.000） -14.993***（0.010） -14.890***（0.212） -16.511***（0.728） -16.511***（0.728）
trade -0.037（0.027） -0.037（0.027） -0.044（0.031） -0.044（0.031）
gov -0.039（0.080） -0.064（0.080） -0.064（0.080）
lev 8.383***（0.097） 9.184***（0.371） 1.191***（0.070）
innov 0.109***（0.038） 0.109***（0.038）
edu -0.076（0.053） -0.076（0.053）
square 0.250***（0.010）
常数项 14.411***（0.036） 14.401***（0.035） -2.417***（0.092） -2.924***（0.278） 1.572***（0.116）
年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制
城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制
样本观测量 4233 4233 4233 4233 4233
调整R2 0.922 0.922 0.922 0.924 0.924

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%统计水平上显著，括号内数值为城市层面的聚类稳健标准误。

在控制了地理区位后，开放差距对“中心—外围”发展差距没有显著影响。在行政支持方面，中心和外围的政府干预程度差距对发展差距不存在显著影响，但城市间行政级别差距会扩大发展差距，表明高行政级别城市可能从上级争取到更多的资源；在科教发展方面，创新是城市发展的重要动力，城市间科技创新差距扩大将使发展差距随之扩大；教育支出强度差距没有显著影响发展差距，可能与教育发展成果（人才）的区际流动性较强有关。省域面积增大将拉大中心与外围的距离，使外围得不到有效辐射带动，进而扩大“中心—外围”差距。

3.2 稳健性检验

替换被解释变量。基准回归用“中心—外围”人均GDP比值体现发展差距，这里改用人均GDP差值（dgap）作为被解释变量，避免测量误差带来偏误，回归结果见表4列（1）。
表4 稳健性检验结果

Tab.4 Robustness test results

（1） dgap （2） gap （3） gap_w （4） sgap （5） gap （6） gap （7） gap （8） gap
dcs -1.193*** -2.136*** -2.145*** -0.340*** -10.573*** -2.135***
（0.231） （0.112） （0.132） （0.096） （0.773） （0.173）
couple -10.674***
（2.202）
sdcs -2.303***
（0.134）
常数项 -0.196 -6.952*** 1.545*** 1.459*** 1.566*** 3.096*** -2.579*** 1.572***
（0.228） （0.562） （0.112） （0.121） （0.123） （0.122） （0.387） （0.163）
全部控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 部分 部分 控制
年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
样本观测量 4233 4233 4233 4216 3757 2635 1598 4233
调整R2 0.887 0.936 0.932 0.920 0.923 0.918 0.926 0.924

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%统计水平上显著。列（1）~（7）括号内为城市层面的聚类稳健标准误，列（8）括号内为省域层面的聚类稳健标准误。列（6）（7）未控制省域规模。

替换核心解释变量。从双子城市的内涵（双核结构的基础）出发，按两个中心城市政治经济地位高、地理位置邻近等条件，使用式（3）中引入行政等级的经济引力模型计算城市配对关系（couple）。对比省域内不同城市两两之间的couple值，其中couple值最大的一对城市能最好满足双子城市关系内涵条件，最能反映该省域是否存在双子城市（是否属于双核结构）。以省域内最大的couple值作为核心解释变量重新回归的结果见表4列（2）。
$coupl{e}_{ijt}=\frac{{\delta }_{ijt}·\left(GD{P}_{it}·GD{P}_{jt}\right)}{{\left(distanc{e}_{ijt}\right)}^{2}}$
式中：i和j为省域内任意两个城市、t为时期；δ为两个城市行政等级变量之和；GDP为城市生产总值；distance为城际距离。用最大最小值法对分子分母分别做标准化消除量纲差异。
调整回归样本设定。①为避免极端值影响，对发展差距进行双侧1%缩尾得到新变量（gap_w），回归结果见表4列（3）。②将京津冀改为河北（石家庄为单核）、成渝改为四川（成都为单核），按新口径设定空间结构（sdcs）、发展差距（sgap）和其他变量进行回归，见表4列（4）。③剔除较为特殊的京津冀和成渝后重新回归，见表4列（5）。
区分省域内空间层次。本文样本的“中心—外围”平均城际距离约为197 km，据此将省域划分为中心周边（小于等于平均距离）、远离中心（大于平均距离）两个空间层次，回归结果分别见表4列（6）（7）。引入空间距离因素后，未控制省域规模。
更改聚类标准误层级。考虑到中心和外围城市的配对关系基于双方属于同一省域而设定，这里改用省域层面的聚类标准误进行重新回归，规避聚类层级不同对系数显著性产生的影响，结果见表4列（8）。以上一系列检验都显示，本文的基本结论是稳健的。

3.3 分片区检验

中国幅员辽阔，不同地区的省域形成单核或双核结构都有深刻原因。根据双核省域的地理分布设定5个片区子样本，每个片区同时包含双核省域及直接毗邻的单核省域进行对照。
由表5可知，大多数片区内都显示出双核结构的显著缩差效应，表明本文基本结论是稳健的。其中华北周边表现特殊可能与北京的首都地位有很大关系，在行政因素深度影响下双核结构也会产生比单核结构更强的虹吸，不利于缩小省域内发展差距。
表5 分片区检验结果

Tab.5 Regional test results

（1）华北周边 gap （2）东北周边 gap （3）华东周边 gap （4）华南周边 gap （5）西南周边 gap
dcs 5.339*** （0.097） -0.725*** （0.258） -0.647** （0.309） -1.344*** （0.116） -2.561*** （0.203）
常数项 4.898*** （0.273） 8.231*** （0.910） -0.113 （0.532） 30.217*** （1.101） 29.332*** （2.205）
全部控制变量 控制 控制 控制 控制 控制
年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制
城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制
样本观测量 1003 459 884 918 493
调整R2 0.947 0.936 0.930 0.898 0.957

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%统计水平上显著，括号内为城市层面的聚类稳健标准误。5个片区内双核省域包括华北地区的京津冀和山东，东北地区的辽宁，华东地区的江苏、浙江和福建，华南地区的广东，西南地区的成渝。

3.4 工具变量回归

双核结构能缩小“中心—外围”发展差距，但省域内发展差距较小时，也有更大可能出现与中心城市实力相当的外围城市（即形成双核结构），由此造成内生性问题。本文参考相关研究，基于近代通商口岸构造工具变量（IV）[3,26]，用IV回归进行处理。
①IV构造及其合理性。识别各省域除传统行政中心（京津冀为北京、成渝为成都、其他省域为省会）之外经济实力最强的城市是否近代口岸，这对形成双子城市（双核结构）有利。“是”则为该省域赋值为2、反之赋值为1，引入时间趋势项与之相乘得到工具变量ivp。该工具变量满足相关性要求，省域传统行政中心城市大多本身就是经济中心，近代口岸对外贸易集散也能获得发展，两者错位分工有利于形成双子城市。该工具变量也能较好满足排他性（外生性）要求，近代口岸已是百年前的历史，如今全国各地的巨大发展成就都是新中国成立后、特别是改革开放以来取得的，久远的历史不会对现在的省域内差距造成直接影响。
②IV排他分析。借鉴Acemoglu等的做法[27]进行了IV排他性分析，表6列（1）将核心解释变量（dcs）和工具变量（ivp）同时放进模型，ivp的影响并不显著，dcs的影响也变得不再显著，表明工具变量应该不存在（以dcs为媒介之外的）其他渠道影响被解释变量。
表6 工具变量回归结果

Tab.6 Instrumental-variable regression results

工具变量ivp 工具变量ivm
IV排他分析 IV回归 IV排他分析 IV回归
（1） （2）2SLS （3）LIML （4） （5）2SLS （6）LIML
gap gap gap gap gap gap
dcs 1.461（3.638） -2.335***（0.258） -2.335***（0.258） -0.779（1.129） -3.606**（1.466） -3.606**（1.466）
ivp -7.165（7.237）
ivm -4.088（3.379）
常数项 23.154（21.826） 1.578***（0.117） 1.578***（0.117） 2.867***（1.102） 1.616***（0.219） 1.616***（0.219）
第1阶段F统计量 [1022.163] [1022.163] [10.163] [10.163]
内生性检验p值 [0.323] [0.228]
全部控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制
年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
样本观测量 4233 4233 4233 4233 4233 4233

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%统计水平上显著，圆括号内为城市层面的聚类稳健标准误，方括号内为相关检验统计量。

③IV回归结果。表6列（2）使用两阶段最小二乘法（2SLS）进行IV回归，核心解释变量系数显著为负，第1阶段F统计量表明不存在弱工具变量问题，内生性检验p值未显示出明显内生性问题，基准回归结果是稳健的。表6列（3）进一步报告了有限信息最大似然法（LIML）IV回归结果，LIML法对弱工具变量更不敏感，回归结果与2SLS法相同。
④基于新IV的印证。本文整理了各省域除传统行政中心城市之外曾辟有近代口岸（不含陆上沿边口岸）的城市个数，与时间趋势项相乘构造出新的工具变量ivm。省域内辟有近代口岸的城市越多，则（其中之一）形成省域第二个强中心城市的概率会越高，从而与传统行政中心形成双子城市关系，排除陆上沿边口岸是因为沿边区位在历史上并不利于安定发展。基于工具变量ivm的相关分析和IV回归见表6列（4）~（6），结果与基于工具变量ivp的分析总体一致。多种工具变量的IV回归结果，使H1得到更充分验证。

4 传导机制分析

按照江艇的思路，在“核心解释变量→被解释变量”影响效应已被证明的前提下，对其传导路径进行中介检验应重点识别“核心解释变量→中介变量”的影响是否存在，“中介变量→被解释变量”的影响如果依据已有理论是显而易见的则无需再证明[28]。因此，本文使用如下模型对H2~H4关于双核结构缩差效应的传导路径进行检验：
$me{d}_{it}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}\bullet dc{s}_{it}+{\beta }_{2}\bullet {X}_{it}+{\lambda }_{t}+{\mu }_{i}+{\epsilon }_{it}$
式中：medit代表双核结构缩差效应在某条传导路径上的中介因素；其他变量含义同式（2）。

4.1 双核结构对外围城市发展动力的增强机制

从经济发展动力角度看，如果双核结构的辐射带动能使中心和外围之间的人均资本差距、TFP差距缩小，自然就可以缩小整体发展差距。①“中心—外围”人均资本差距（cap），采用“永续盘存法”[29]，基于长期投资数据以9.6%的折旧率计算各城市的资本存量及人均资本投入，以中心和外围的比值测度双方差距。②“中心—外围”TFP差距（tfp），采用非参数法Malmquist指数，将人口和资本作为投入变量、GDP作为产出变量，通过数据包络方法（DEA）构建生产前沿并计算各城市的TFP，再以中心和外围的比值体现两者差距。
由表7列（1）（2）可知，核心解释变量系数均在1%统计水平上显著为负，表明双核结构有助于缩小“中心—外围”人均资本和TFP差距。本文的“核”指强中心城市，对应石敏俊等研究中规模较大的中心城市，在此情形下多中心化有助于提升TFP[19]。由新古典经济增长理论可知要素投入和TFP提升必然带来经济发展，这无需证明，故H2得到验证。
表7 中介传导路径检验结果

Tab.7 Test results of mediation paths

外围发展动力中介（动力传导） 外围经济结构中介（结构传导） 外围衰减速度中介（空间传导）
（1） cap （2） tfp （3） indus （4） hstruc （5） rho （6） noagr
dcs -3.990***（0.230） -0.106***（0.018） -0.640***（0.120） -0.040***（0.002） -0.170***（0.000） 0.010**（0.005）
常数项 0.488**（0.205） 0.934***（0.020） 0.342***（0.095） 1.001***（0.001） 0.065***（0.000） 0.828***（0.004）
全部控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制
年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
样本观测量 4233 4233 4233 4233 4233 4233
调整R2 0.812 0.173 0.414 0.954 1.000 0.906

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%统计水平上显著，括号内为城市层面的聚类稳健标准误。

4.2 双核结构对外围城市经济结构的优化机制

新古典经济增长理论偏重经济总量分析，但结构优化也是影响经济发展的重要因素。上文理论分析认为，双核结构可以优化外围城市的经济结构，通过缩小中心与外围的产业结构、人力资本结构等差距来促进两者整体发展差距减小。①“中心—外围”产业结构差距（indus），使用广义工业化指标从三次产业演化角度更全面评价城市真实产业结构高度[30]，并通过中心和外围城市间的产业结构高度之比来体现两者的差距。②“中心—外围”人力资本结构差距（hstruc），采用余弦夹角方法测度城市人力资本结构[31]，并以中心和外围比值反映差距。人力资本结构计算中存在地级市层面非普查年份缺少部分人口指标数据的问题，本文借鉴陈熠辉等的做法用2000、2010、2020年的人口普查数据以线性插值方式进行初步处理[32]，再结合省级层面人力资本结构情况对各地级市数据进行修正。
表7列（3）（4）分别报告了双核结构对中心和外围之间产业结构差距、人力资本结构差距的影响，其回归结果都是负向显著的。因此，双核结构通过优化外围城市经济结构来缩小“中心—外围”发展差距的路径得到了验证，H3成立。

4.3 双核结构对外围城市距离衰减的缓解机制

城市间存在相互依赖和空间联动，使得省域“中心—外围”体系具有系统性和整体性。H4分析指出双核结构可能提高省域非农产业占比，从而使省域内从中心到外围的人均GDP衰减减慢，即式（1）中的距离衰减指数ρi减小。外围城市人均GDP衰减更慢，则中心和外围的差距自然就更小，前者是空间表现、后者是数量关系，两者是等价的。
已知中心和外围城市的人均GDP及两者之间的距离（双核省域按外围城市与其相距最近的中心城市配对计算距离），使用城市个体的变系数模型可估计出式（1）中城际距离变量前的系数（即-ρi），从理论上可知-ρi的值为负，取其绝对值便可得到人均GDP的距离衰减指数ρi（记为变量rho）。仍按江艇的研究思路[28]，将人均GDP衰减指数作为被解释变量可以构建H4的检验模型，其中使用式（5）的模型检验“双核结构→人均GDP衰减指数”的影响效应，结果见表7列（5）；继续沿用式（4）的模型来验证“双核结构→非农产业占比（noarg）”的影响，回归结果见表7列（6）。
$rh{o}_{it}={\gamma }_{0}+{\gamma }_{1}\bullet dc{s}_{it}+{\gamma }_{2}\bullet {X}_{it}+{\lambda }_{t}+{\mu }_{i}+{\epsilon }_{it}$
由表7列（5）可知，双核结构可以显著降低从中心到外围的人均GDP距离衰减指数，这等价于外围城市与中心城市之间的人均GDP差距更小，可以视为从空间角度对基准回归结果（对应假说H1）的进一步验证。由表7列（6）可知，双核结构对省域内各城市的非农产业占比有显著提升效应。“非农产业占比→人均GDP衰减指数”的影响已经被相关研究证实，而且据此对全国经济分布格局进行的空间模拟结果与真实情况高度一致[25]，故无需再证明。由此可以认为，确实存在“双核结构→提升非农产业占比→降低人均GDP衰减指数（等价于缩小中心和外围发展差距）”的空间传导机制，H4得到验证。

5 调节机制分析

对核心解释变量影响效应形成外在约束（促进或抑制）的因素即为调节因素，通常可以引入核心解释变量与调节因素的交乘项来检验调节效应。本文使用式（6）的模型来分析双核结构缩差效应所受到的各种调节影响，其中交乘项系数ϕ3即代表某种调节因素对双核结构发挥缩差作用所产生的调节效应。
$\begin{array}{l}ga{p}_{it}={\varphi }_{0}+{\varphi }_{1}\bullet dc{s}_{it}+{\varphi }_{2}\bullet mo{d}_{it}+{\varphi }_{3}\bullet \\ \left(dc{s}_{it}\bullet mo{d}_{it}\right)+{\varphi }_{4}\bullet {X}_{it}+{\lambda }_{t}+{\mu }_{i}+{\epsilon }_{it}\end{array}$
式中：modit代表影响双核结构缩差效应的某种调节因素，其他变量含义同式（2）。

5.1 中心城市状态影响双核结构缩差效应的调节机制

中心城市实力决定辐射源的强弱，可以用中心城市实际GDP（双核省域取双中心均值）体现绝对实力（coresz），用中心城市在省域经济中的占比体现相对实力（corert）。由表8列（1）（2）可知，交乘项系数都显著为负，与双核结构主效应方向一致，表明中心城市实力增强能更好促进双核结构缩差作用的发挥。强大的中心城市能更好带动外围发展，意味着可能需要维持必要的“中心—外围”差距，因此在一定的发展阶段下应辩证看待前述差距，从而在长期发展中更可持续地带动外围提升经济绩效。
表8 调节影响检验结果

Tab.8 Test results of moderation effects

辐射源头（中心强弱） 辐射源头（双核关系） 溢出通道（交通体系） 外部环境（市场发育）
（1） coresz （2） corert （3） dcore1 （4） dcore2 （5） road （6） exroad （7） mktidx （8） fctmkt
gap gap gap gap gap gap gap gap
dcs -2.285*** -2.325*** -2.122*** -1.829*** -2.016*** -2.138*** -1.985*** -2.085***
（0.123） （0.112） （0.188） （0.222） （0.124） （0.121） （0.137） （0.122）
c_mod -0.421* 1.829** -143.633 -24.193 0.292** -10.633*** 0.059*** 0.037***
（0.239） （0.840） （98.175） （17.346） （0.122） （3.556） （0.022） （0.010）
dcs#c.c_mod -0.390** -3.681*** 274.039** 87.246** -0.346*** -17.560*** -0.151*** -0.070***
（0.168） （1.222） （132.926） （38.223） （0.123） （4.483） （0.043） （0.018）
常数项 1.206*** 2.162*** 2.118*** 1.818*** 1.493*** 1.310*** 1.519*** 1.640***
（0.165） （0.342） （0.351） （0.182） （0.117） （0.119） （0.112） （0.113）
全部控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
样本观测量 4233 4233 4233 4233 4233 4233 4233 4233
调整R2 0.932 0.926 0.925 0.926 0.926 0.932 0.927 0.928

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%统计水平上显著，括号内为城市层面的聚类稳健标准误。mod为所有调节变量的统称，在列（1）~（8）中对应不同的具体调节变量（详见表头），c_mod表示对调节变量进行了中心化处理。

双核关系影响缩差效应。①实力关系，双核结构的双中心不是拼凑在一起，而是如同孪生的双子关系，两者生于同一“家庭”（省域），实力也大致相当，强弱悬殊就不会有双子间微妙而紧密的关联[3]。②区位关系，双核结构因双中心的不同区位而拉近外围与双核之一的距离，双核太近（极限是重叠）会削弱此优势。可以用双核关系（=双核GDP差距/双核距离）作为调节变量进行检验，其中基于双核GDP差值得到变量1（dcore1）、基于双核GDP比值得到变量2（dcore2），表8列（3）（4）结果表明双核城际关系不优将削弱缩差效应。以此推及单核省域，其首位（省会）与次位城市强弱悬殊，自然不利于平衡发展。

5.2 交通运输体系影响双核结构缩差效应的调节机制

公路运输是省域内城际客货运的主要交通方式，因此本文重点分析公路交通体系的调节影响。①使用各省域的全部公路密度（里程/辖区面积）代理公路交通体系（road），其对双核结构的调节效应分析见表8列（5），结果表明省域内公路密度提高可以显著增强双核结构的缩差效应。②考虑到高速公路比普通公路更加快捷，本文也使用高速公路密度（exroad）检验了交通体系的调节效应，表8列（6）的交乘项系数仍然显著为负且绝对值远大于列（3），意味着高速公路对双核结构缩差作用的助力比普通公路更大。

5.3 市场发育水平影响双核结构缩差效应的调节机制

用市场化指数代理市场发育水平[33]，数据来自“中国市场化指数数据库”（北京国民经济研究所 https://cmi.ssap.com.cn），京津冀和成渝以各省市GDP占比对分省指数加权平均得到整体数据。①以“市场化总指数”（mktidx）体现市场整体发育水平，调节效应检验结果见表8列（7），表明市场总体发育水平越高对双核结构的缩差效果助力越大。②鉴于双核结构借助中心对外围的资源溢出发挥缩差作用，进一步以“要素市场发育程度分指数”（fctmkt）作为调节变量的分析见表8列（8），结果表明其对双核结构的缩差效应有显著促进作用。表5分片区的检验也发现，京津冀因北京特殊行政地位使双核结构产生了扩大省域发展差距的效应，从侧面佐证了市场作用发挥不充分（行政因素过度影响）带来的不利结果。
以上调节效应检验结果显示，“辐射源头—溢出通道—市场环境”链条上各环节的改进，都能提升双核结构缩小省域“中心—外围”发展差距的效应。H5得到验证。

6 结论与启示

本文使用全国249个地级市的面板数据，通过省域内中心与外围城市配对的方式测度发展差距，实证分析了双核结构对省域“中心—外围”发展差距的影响效应，并从多角度验证了其传导路径和各种内外因素对此产生的调节影响。主要结论如下：
①双核结构总体比单核结构更有助于缩小省域“中心—外围”发展差距，这一结论得到多种IV回归的支持，可以认为省域尺度下的双核结构缩差效应是区域发展中内在的因果关系（而非简单相关关系）。以“强省会”为代表的单核研究发现省会独大将扩大发展差距，多中心结构研究指出多中心化能促进平衡发展，都与本文结论内在一致，而本文的配对分析对“中心—外围”关系及内在影响机制研究得更深入。与此同时，京津冀地区也因北京在特殊行政地位下形成的超强集聚不利于外围发展。
②双核结构的省域缩差效应主要来自双辐射源和局域近距等空间优势，使中心城市能更好帮助外围城市获得资本要素和技术溢出以增强发展动力，促进外围城市产业结构和人力资本结构升级以优化经济结构，推动外围的非农产业占比提高以减缓经济发展水平的距离衰减，从而缩小省域“中心—外围”发展差距。
③双核结构的省域缩差效应受辐射源头、溢出通道、外部环境等影响。双辐射源本身是双核结构的优势，如果中心城市实力更强、双核关系协调则双核结构的缩差效果更好。发达的交通体系降低了中心城市资源向外围溢出的经济和时间成本，能增强双核结构的缩差效应。完善的市场机制能降低广义交易成本，与市场机制有机结合将改进双核结构的作用，为前述京津冀的例子提供了侧面佐证。
上述结论对深化区域协调发展的政策启示是：
①双核区域充分发挥优势服务发展。辽宁、山东、浙江、福建、广东等省份应重视双核均势协同发展，勿使省会与地级市形成的“中心—外围”体系将计划单列市排斥在外[34]。京津冀应减少行政因素对中心城市健康发展的制约，坚持疏解北京的非首都功能，增强天津的经济中心地位，共同带动河北各地更好发展；成渝应以经济区与行政区适度分离改革推动区域融合，避免行政藩篱割裂双核联动。
②单核省份因地制宜优化空间结构。对于发展基础好的单核大省（如湖北、河南等）或空间跨度大的省份（如内蒙古、甘肃等），可在省会一定距离外择优建设省域副中心更好地辐射外围地区，事实上河南已将洛阳作为省域副中心进行培育。对于基础偏弱或规模较小的单核省份（如贵州、云南等），不宜让人口和资源过度分散，可通过省会的集聚发展增强带动省域整体发展的能力。
③畅通中心城市辐射外围的传导路径。促进人口和各种要素自由流动“相向”结合，推动中心城市创新成果的应用转化向外围扩散，加强中心与外围基于产业链纵向延伸、产业间横向融合的分工协同，无论单核还是双核省域都可以通过前述举措更好促进中心城市对外围城市的辐射带动。
④改善有利于增强辐射效应的内外部因素。引导中心城市基于市场化方式增强综合实力，汇聚国际国内优质资源壮大辐射源头，在一定发展阶段下辩证看待中心城市壮大带来的“中心—外围”差距，更注重长期发展中的整体绩效提升。完善联结中心和外围城市之间的便捷交通体系（包括通信体系），降低各种要素的流动成本。通过全面深化改革来持续优化区域市场环境，以更完善的市场机制助力中心城市和外围城市之间形成协调发展的新关系。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
方创琳. 中国城市群研究取得的重要进展与未来发展方向[J]. 地理学报, 2014, 69(8):1130-1144.

DOI

[2]
裴长洪, 刘洪愧. 构建新发展格局科学内涵研究[J]. 中国工业经济, 2021(6):5-22.

[3]
尹虹潘, 付文骏. 瑜亮相生:双子城市竞合如何成就彼此发展?[J]. 中国软科学, 2025(1):86-96.

[4]
戴宏伟, 胡喜飞. 区域双核结构对省域经济发展的影响研究——基于空间杜宾模型的实证分析[J]. 地理学报, 2023, 78(10):2375-2391.

DOI

[5]
张航, 丁任重. 实施“强省会”战略的现实基础及其可能取向[J]. 改革, 2020(8):147-158.

[6]
金祥荣, 赵雪娇. 中心城市的溢出效应与城市经济增长——基于中国城市群2000—2012年市级面板数据的经验研究[J]. 浙江大学学报(人文社会科学版), 2016, 46(5):170-181.

[7]
Bai Y, Jia R. The economic consequences of political hierarchy:Evidence from regime changes in China, 1000-2000 C.E.[J]. Review of Economics and Statistics,2023, 105(3):626-645.

DOI

[8]
赵奎, 后青松, 李巍. 省会城市经济发展的溢出效应——基于工业企业数据的分析[J]. 经济研究, 2021(3):150-166.

[9]
杨博旭, 柳卸林, 常馨之. “强省会”战略的创新效应研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2023(3):168-188.

[10]
Ding C, He X, Zhu Y. Megacity growth,city system and urban strategy[J]. Chinese Journal of Urban and Environmental Studies, 2022, 10(1):77-95.

[11]
段巍, 吴福象, 王明. 政策偏向、省会首位度与城市规模分布[J]. 中国工业经济, 2020(4):42-60.

[12]
陆玉麒. 区域双核结构模式的形成机理[J]. 地理学报, 2002, 57(1):85-95.

[13]
王蓓, 刘艳华, 陈科比, 等. 京津双城联动的分析框架及要素对流特征[J]. 地理科学进展, 2023, 42(7):1229-1242.

DOI

[14]
冯其云, 周靖祥. 高铁时代广深双城及其与腹地城市联动关系识别的证据[J]. 重庆大学学报(社会科学版), 2017(2):15-29.

[15]
陈子曦, 青梅, 杨玉琴. 成渝地区双城经济圈高质量发展水平测度及其时空收敛性[J]. 经济地理, 2022, 42(4):65-73.

DOI

[16]
甘霖, 曹广忠, 冯长春. 基于引力模型的城市区位潜力测度与区域双核结构刻画——以山东省济—青双核结构为例[J]. 地域研究与开发, 2016, 35(5):60-66.

[17]
保继刚, 张子昂. 中国典型“旅游双城”发展特征及其演化机制[J]. 西北师大学报(社会科学版), 2018, 55(4):130-137.

[18]
尉煜桐, 夏昕鸣, 周绍杰. 省域空间发展结构多中心演化与区域均衡发展[J]. 经济地理, 2022, 42(11):74-86.

DOI

[19]
石敏俊, 张瑜, 郑丹. 单中心或多中心:城市群空间结构对TFP的影响[J]. 中国经济问题, 2023(3):19-32.

[20]
Nagy D K. Hinterlands,City formation and growth:Evidence from the US westward expansion[J]. Review of Economic Studies, 2023, 90(6):3238-3281.

DOI

[21]
Lin J Y. New structural economics:A framework for rethinking development[J]. World Bank Research Observer, 2011, 26(2):193-221.

DOI

[22]
刘瑜, 汪珂丽, 邢潇月, 等. 地理分析中的空间效应[J]. 地理学报, 2023, 78(3):517-531.

DOI

[23]
李兰冰, 刘秉镰. “十四五”时期中国区域经济发展的重大问题展望[J]. 管理世界, 2020(5):36-51.

[24]
徐海东, 黄徐亮, 倪鹏飞. 中国城市核心区对县域人力资本的影响研究[J]. 地理学报, 2024, 79(12):3177-3196.

DOI

[25]
尹虹潘, 刘渝琳, 刘姝伶. 经济分布基准下的中国人口分布均衡测度研究——基于MATLAB空间模拟的估算[J]. 中国人口科学, 2014(5):11-23.

[26]
庄嘉霖, 陈雯, 陈鸣. 国际贸易与区域经济长期增长——基于近现代中国的研究[J]. 经济学(季刊), 2023, 23(4):1513-1530.

[27]
Acemoglu D, Johnson S, Robinson J A. The colonial origins of comparative development:An empirical investigation[J]. American Economic Review, 2001, 91(5):1369-1401.

DOI

[28]
江艇. 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J]. 中国工业经济, 2022(5):100-120.

[29]
张军, 章元. 对中国资本存量K的再估计[J]. 经济研究, 2003(7):35-43.

[30]
尹虹潘. 中国工业化水平的重新测度[J]. 经济学家, 2019(3):35-42.

[31]
刘智勇, 李海峥, 胡永远, 等. 人力资本结构高级化与经济增长——兼论东中西部地区差距的形成和缩小[J]. 经济研究, 2018(3):50-63.

[32]
陈熠辉, 蔡庆丰, 王斯琪. 人口老龄化、企业债务融资与金融资源错配——基于地级市人口普查数据的实证研究[J]. 金融研究, 2023(2):40-59.

[33]
解学梅, 朱琪玮. 企业绿色创新实践如何破解“和谐共生”难题?[J]. 管理世界, 2021(1):128-149.

[34]
金祥荣, 赵雪娇. 行政权分割、市场分割与城市经济效率——基于计划单列市视角的实证分析[J]. 经济理论与经济管理, 2017(3):14-25.

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