晏　威

(四川大學(xué)　經(jīng)濟學(xué)院，四川　成都　610065)

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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視角的區(qū)域次級中心城市選擇發(fā)展研究
——以云南為例

晏威

(四川大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，四川成都610065)

摘要：省域次級中心城市選擇問題，是區(qū)域平衡發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵，目前選擇區(qū)域次級中心城市的方法多為定性探討，存在科學(xué)性和滿意性較差等缺陷。從系統(tǒng)角度出發(fā)輔助決策，基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建能夠綜合考慮多種指標因素的選擇模型，并以云南省為例進行實證論證，最后圍繞發(fā)展次級中心區(qū)域經(jīng)濟、協(xié)同重構(gòu)區(qū)域功能布局、加強區(qū)域間人才、技術(shù)聯(lián)系等提出了發(fā)展建議。

關(guān)鍵詞：次級中心城市；指標體系；徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在經(jīng)濟全球化與區(qū)域經(jīng)濟一體化進程不斷加快的時代背景下，由于區(qū)域中心城市設(shè)施和服務(wù)條件所產(chǎn)生的集聚效應(yīng)，為區(qū)域中心城市帶來了一系列負面城市問題，如城市整體占地面積擴張、交通堵塞、地價上升、住房緊張、基礎(chǔ)設(shè)施超負荷運行和環(huán)境質(zhì)量下降等等，嚴重地制約了整個區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。從我國經(jīng)濟發(fā)展良好的省域來看，它們都擁有多個經(jīng)濟增長中心。昆明作為區(qū)域性中心城市，在經(jīng)濟發(fā)展方面處于云南省的龍頭位置，但由于昆明與云南省其他城市的經(jīng)濟發(fā)展程度差距過大，導(dǎo)致它對云南省的輻射和帶動能力并沒有得到充分的發(fā)揮。另一方面，由于昆明市主城區(qū)經(jīng)濟集聚效應(yīng)吸引了大量的人流、物流，在促進昆明經(jīng)濟發(fā)展的同時也帶來了城市擁擠、交通堵塞等負面問題，嚴重地影響了云南省的經(jīng)濟效率。因此，大力發(fā)展次級中心城市，不僅有利于構(gòu)建云南省的城市序列結(jié)構(gòu)，完善云南省的城市體系，緩解昆明市發(fā)展過程中帶來的交通擁堵等社會問題，而且還有利于打造云南省新的經(jīng)濟增長點，加快其他地區(qū)的建設(shè)，縮小區(qū)域間社會經(jīng)濟發(fā)展不平衡現(xiàn)象，促進云南省社會經(jīng)濟的協(xié)調(diào)健康發(fā)展。

一、研究綜述

國內(nèi)專家學(xué)者關(guān)于次級中心城市方面的相關(guān)研究主要集中在建設(shè)意義、發(fā)展問題等方面，李錦章、初玉崗、周志斌(2003)系統(tǒng)地闡述了次級中心城市建設(shè)在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的必要性、作用以及形成條件和機制。孫久文、李華香(2012)研究指出目前西部地區(qū)城市首位度不高，次級中心城市發(fā)育不健全，而加強次級中心城市的建設(shè)，不僅有利于次級中心城市形成規(guī)模經(jīng)濟和集聚效應(yīng)，而且還有利于次級中心城市在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮輻射帶動作用。馬恒新(2013)研究指出次級中心城市是大城市和農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)和人口聚集的產(chǎn)物，并認為省域次級中心城市的建設(shè)有利于平衡區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。鄧清華、朱橋 (2006)著重分析了重慶在培育次級中心城市過程中應(yīng)著力解決戶籍制度、發(fā)展環(huán)境、管理效率等問題。曹佳(2007)研究指出培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)集群是促進次級中心城市發(fā)展的最佳途徑。楊柳(2010)認為石家莊從京津冀地區(qū)城市群整體發(fā)展水平來看，石家莊處于次中心城市的地位，但石家莊在城市化進程中存在發(fā)展動力不足的缺陷，并據(jù)此提出了促進石家莊發(fā)展的建議。楊海蓮(2011)研究指出南京和杭州作為長三角城市群次級中心城市，它們需要提高綜合承載能力和服務(wù)功能，實現(xiàn)錯位發(fā)展。謝新鵬(2014)基于共生理念和嵌入式理念構(gòu)建了組團城市群內(nèi)次級中心城市的“主體結(jié)構(gòu)和保障機制”發(fā)展模式。楊曉波和孫繼瓊(2014)研究指出成渝經(jīng)濟區(qū)中存在“中部塌陷”的現(xiàn)象，川南5市處于經(jīng)濟低谷的位置，為加快成渝經(jīng)濟區(qū)第三增長極的形成，需要推動內(nèi)江和自貢兩個城市的一體化建設(shè)。

在如何選擇次級中心城市的研究方面，曹佳(2007)在分析增長極開發(fā)、點軸開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)開發(fā)三種空間開發(fā)模式的基礎(chǔ)上認為這三種模式均不適用于成渝經(jīng)濟區(qū)的空間開發(fā)，最終使用引力模型來選擇成渝經(jīng)濟區(qū)次級經(jīng)濟中心。鄭治偉、孟衛(wèi)東(2010)從經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)位條件和發(fā)展環(huán)境三個方面構(gòu)建了區(qū)域次級中心城市選擇的綜合評價體系，并以成渝經(jīng)濟區(qū)為例進行了實證研究。而隨后關(guān)于次級中心城市的選擇問題幾乎都沿用了鄭治偉、孟衛(wèi)東(2010)提出的解決思路?？梢?，專家學(xué)者對次級中心城市的選擇研究多采用主成分分析法和引力模型的方法，為深化我國次級中心城市選擇方面的研究成果，本文在提出次級中心城市選擇綜合指標體系的基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)的角度出發(fā)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法構(gòu)建了選擇次級中心城市的方法。

二、區(qū)域次級中心城市指標體系

(一)指標選擇

選擇合理的次級中心城市受到經(jīng)濟、社會、人口等眾多因素的影響。分析我國選擇次級中心城市影響因素，必須根據(jù)城市發(fā)展現(xiàn)狀，歸納和選擇影響次級中心城市決策的各種因素，并充分考慮這些影響因素間存在的相互關(guān)系。

第一，經(jīng)濟發(fā)展水平。區(qū)域經(jīng)濟中心的形成是城市經(jīng)濟發(fā)展歷史積淀的結(jié)果，而城市經(jīng)濟綜合反映著該城市政府管理能力、企業(yè)創(chuàng)新能力、科技發(fā)展水平等管理與發(fā)展能力。[1]城市經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)Q定了其發(fā)揮輻射和帶動作用的能力。因此，區(qū)域次級中心城市需要有較好的經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)才能在區(qū)域發(fā)展中發(fā)揮導(dǎo)向作用。

第二，政府作用。政府在我國社會經(jīng)濟運行中，發(fā)揮著宏觀調(diào)控的作用，而且地方財政支出對地方經(jīng)濟發(fā)展存在顯著影響。[2]

第三，人力資源。人力資源是促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的“第一資源”，區(qū)域的人力資源存量不等是導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在巨大差異的重要原因。[3]

第四，科技實力。知識經(jīng)濟時代，科技與經(jīng)濟之間的聯(lián)系將更加密切，同時，科技創(chuàng)新的差異也是我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡的重要因素之一。[4]

第五，發(fā)展環(huán)境。發(fā)展環(huán)境是城市發(fā)展的催化劑，[1]發(fā)展環(huán)境包括基礎(chǔ)設(shè)施、對外聯(lián)系、環(huán)境水平三個方面。

除了以上主要影響因素以外，還有其他因素也會對區(qū)域次級中心城市的選擇產(chǎn)生影響，如發(fā)展意識、文化素養(yǎng)、公眾的觀念、社會秩序等，但這些因素難以量化，因此這些因素不在本次研究考慮范圍內(nèi)。

(二)指標體系的建立

根據(jù)上述分析以及綜合性、操作性、可比性、可獲性原則，篩選出影響區(qū)域次級中心城市選擇的主要因素，如表1所示 。

表1　區(qū)域次級中心城市指標體系

三、區(qū)域次級中心城市的選擇

(一)數(shù)據(jù)來源

本次研究的社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源除了區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系量以外，其余各指標均來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《云南統(tǒng)計年鑒》《廣東統(tǒng)計年鑒》《四川統(tǒng)計年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《南京統(tǒng)計年鑒》。

區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系量是用來衡量中心城市和非中心城市間經(jīng)濟聯(lián)系強度的指標，它反映著中心城市的輻射能力和非中心城市的接收輻射能力，其計算公式為：[5]

其中，Lij為區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系量， Pi、Gi分別表示中心城市、非中心城市的國內(nèi)生產(chǎn)總值，Pj、Gj分別表示中心城市、非中心城市的人口數(shù)，Dij表示中心城市和其他城市的最短公路里程。

(二)區(qū)域次級中心城市選擇方法

為了克服鄭治偉、孟衛(wèi)東(2010)在進行次級中心城市綜合力評價時，僅將經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)位條件、發(fā)展環(huán)境三個單項得分簡單相加，而沒有將其放在一個系統(tǒng)里來計算出各候選城市的綜合得分并進行排序的局限性，本文采用徑向基(RadialBasisFunction,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所統(tǒng)計的數(shù)據(jù)進行處理。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能良好的前向網(wǎng)絡(luò)，不僅具有學(xué)習(xí)速度快、非線性映射功能強的能力，而且還具有能以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，實現(xiàn)全局最優(yōu)的性能，可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，提取隱含的知識和規(guī)律，找到影響次級中心城市發(fā)展的因素與次級中心城市選擇的映射關(guān)系，較好地揭示在選擇區(qū)域次級中心城市時所表現(xiàn)出的非線性結(jié)構(gòu)，同時也減少了選擇過程中的主觀或偶然因素的影響。其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。[6](P125)

(1)

(2)

因此，從輸入層到輸出層的映射函數(shù)關(guān)系，即RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出表示為：

(3)

(三) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

1.模型構(gòu)建

《全國城鎮(zhèn)體系規(guī)劃》將沈陽、南京、武漢、深圳、成都、西安作為我國國家級區(qū)域次級中心城市，因此為決策出其他省域最佳的區(qū)域次級中心城市提供了參考。結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲性，選取了2011～2013年間深圳、南京、成都三個城市的各項指標數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練輸入樣本，區(qū)域次級中心城市綜合競爭力為輸出指標進行模擬與仿真，則網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣為x=[x1，x2，x3，…，x24]，輸出矩陣為y=[3，2，1]。

為消除個指標量綱的差異性對選擇結(jié)果的影響，首先需要對數(shù)據(jù)通過式(4)進行無量綱化處理。2011～2013年間深圳、南京、成都三個城市消除量綱后的指標數(shù)據(jù)見表2。

(4)

在MATLAB中為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了4個工具箱函數(shù)，其中nerwb()函數(shù)用迭代方法設(shè)計RBF網(wǎng)絡(luò)能夠自動增加網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元模數(shù)使得模型的均方差滿足精度要求，因此本次研究采用nerwb()函數(shù)訓(xùn)練區(qū)域次級中心城市的樣本數(shù)據(jù)。在MATLAB命令窗口中輸入命令(見表3)，系統(tǒng)自動調(diào)用nerwb()函數(shù)，至此，完成了網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的率定工作，即構(gòu)建完成了區(qū)域次級中心城市選擇的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

表2　無量綱化后的指標數(shù)據(jù)

表3　訓(xùn)練命令

2.模型仿真

用構(gòu)建的區(qū)域次級中心城市選擇的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以云南省區(qū)域次級中心城市選擇為實證進行模擬與仿真。在MATLAB命令中輸入命令y=sim(net,a)，其中a表示無量綱化后的評價對象的指標值，y表示評價對象的評價值。

由于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》中只統(tǒng)計了云南省地級市的相關(guān)數(shù)據(jù)資料，并未統(tǒng)計各民族自治州的數(shù)據(jù)資料；另一方面，雖然《云南統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計了各民族自治州的數(shù)據(jù)，但也僅統(tǒng)計了部分指標數(shù)據(jù)，因此根據(jù)所建立的指標體系和數(shù)據(jù)的可獲性原則，本次研究只考慮了除昆明以外的曲靖、玉溪、保山、昭通、麗江、普洱、臨滄這七個城市作為云南省區(qū)域次級中心城市的候選對象，用aij表示第i個候選城市在第j年無量綱化后的數(shù)據(jù)(i=1,2,…，7；j=2011,2012,2013)。

由于篇幅有限，僅以2013年曲靖(a12013)為例，進行數(shù)據(jù)的處理，并得出它的評價值。在MATLAB命令中輸入以下命令：

a12013=[0.0527; 0.8176; 0.0728; 0.1570; 0.0320; 0.2866; 0.1322; 0.0471; 0.0514; 0.0853; 0.0702; 0.1758; 0.5403; 0.0967; 0.0647; 0.0006; 0.0380; 0.0059; 0.9644; 0.1711; 0.0051; 0.7729; 0.6289; 0.9351;]

y12013=sim(net,a12013)

得到2013年曲靖的綜合得分值為0.981824。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，即云南省區(qū)域次級中心候選城市綜合得分值結(jié)果。

2011～2013年間各區(qū)域次級中心候選城市綜合得分值呈現(xiàn)遞增的趨勢，說明各城市的發(fā)展水平在逐步提高。2011～2013年間曲靖的綜合得分值在各候選城市中穩(wěn)居首位，保持著良好的發(fā)展態(tài)勢。雖然從玉溪的各指標來看要明顯優(yōu)于其他城市，然而玉溪則由2011年的第二位下降至2013年的第四位，連續(xù)兩年位居昭通、臨滄之后，說明玉溪在經(jīng)濟社會發(fā)展過程中的某些環(huán)節(jié)與該地區(qū)的總體發(fā)展方向出現(xiàn)了不匹配的現(xiàn)象。普洱則由2011年的第三位下降至2013年的第7位，說明普洱近年來發(fā)展速度呈現(xiàn)了巨大的下滑趨勢。而保山、麗江則長期處于靠后的排名，說明兩地的發(fā)展未能實現(xiàn)較大的突破。

(四)變量重要性分析

研究如何選擇區(qū)域次級中心城市的一個重要內(nèi)容是研究影響城市綜合競爭力的影響因素，明確哪些指標對城市綜合競爭力影響最大，使各城市準確地把握自身發(fā)展過程中應(yīng)著力解決哪些問題，為提高城市綜合競爭力，促進云南省各區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策建議和方面。

結(jié)合各城市歷史發(fā)展情況和政策建議的時效性特點，本次研究根據(jù)區(qū)域次級中心城市選擇指標和2011～2013年間各候選城市綜合得分值，運用Spss19.0軟件提供的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中變量重要性分析模塊，得出各指標因素對云南省區(qū)域次級中心候選城市發(fā)展的影響程度，見表4。

表4　指標因素的重要性

由表4可知，在所建立的指標體系中，最為重要的指標因素是區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系量(x20)和限額以上工業(yè)總產(chǎn)值(x3)，表明目前云南省在評選區(qū)域次級中心城市時應(yīng)著重考慮各候選城市與昆明的經(jīng)濟聯(lián)系量和各候選城市的工業(yè)實力；排列靠后的指標為實際使用外資金額(x21)、建成區(qū)綠化覆蓋率(x22)和污水處理廠集中處理率(x24)，表明這些因素對云南省評選區(qū)域次級中心城市的影響較小。指標因素的重要性分析表明，云南省各城市要提高發(fā)展水平，就要注重城市間的經(jīng)濟交往，積極發(fā)展新型工業(yè)，提高外資利用率，加強城市環(huán)保建設(shè)。

(五)區(qū)域次級中心城市綜合競爭力聚類分析

為了更加清晰地了解云南省各城市的總體發(fā)展情況，本次研究根據(jù)所建立的指標數(shù)據(jù)以及各城市的綜合得分值，利用Spss19.0軟件對云南省的城市綜合競爭能力進行K-mean聚類分析， 聚類分析結(jié)果如表5。

表5　聚類分析結(jié)果

表5中，1～4均表示聚類類別，1表示最優(yōu)的類別，4表示最差的類別。從表5可知，近年來，云南省城市發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的層次性和不平衡性，其中曲靖在云南省各非中心城市中發(fā)展態(tài)勢良好、穩(wěn)居第一類，表現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢；玉溪也穩(wěn)居第二類，相對較強；保山、麗江、臨滄三個城市屬于第三類別，城市發(fā)展水平相對較弱；普洱在第三類和第四類之間徘徊、昭通屬于第四類，城市發(fā)展水平與其他城市相比還有很大的提升空間。因此，可以將曲靖和玉溪培育為云南省區(qū)域次級中心城市。

四、區(qū)域次級中心城市發(fā)展的建議

從區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的角度來看，每個省域要整體上提高經(jīng)濟社會的發(fā)展水平，縮小城市間的發(fā)展差距，就要加強城市間的聯(lián)系，培育區(qū)域次級中心城市，實現(xiàn)與中心城市的功能互補，形成多極發(fā)展的城市體系。根據(jù)變量重要性分析和聚類分析提出以下發(fā)展建議：

(一)積極發(fā)揮政府的宏觀調(diào)控職能，發(fā)展次級中心區(qū)域經(jīng)濟

政府要積極發(fā)揮宏觀調(diào)整的職能，通過相關(guān)政策的引導(dǎo)，構(gòu)建區(qū)域次級中心城市政府投融資、社會投資特別是民間投資、海外引資等多渠道的城市建設(shè)投資、融資體系。注重優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，按照市場經(jīng)濟運行規(guī)律，建立合理、高效的城市建設(shè)資金運用機制。

次級中心城市的發(fā)展實質(zhì)主要是培育新的經(jīng)濟增長極，提升科技創(chuàng)新能力，充分帶動周邊地區(qū)經(jīng)濟快速發(fā)展，進而提升區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的競爭力，有效彌補中心城市經(jīng)濟輻射效用存在的不足之處。

(二)加強省域區(qū)域間的經(jīng)濟聯(lián)系，協(xié)同重構(gòu)區(qū)域功能布局

省域區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的巨大差異對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了較大影響，但由于經(jīng)濟發(fā)展的互補性，為各區(qū)域間經(jīng)濟聯(lián)系又奠定了合作的基礎(chǔ)。從長期來看，加強各區(qū)域間的經(jīng)濟聯(lián)系不僅能促進地區(qū)本身的經(jīng)濟增長，而且有利于促進人流、信息流、資金流在城市間的自由流動，實現(xiàn)區(qū)域全方位、多領(lǐng)域、多層次的聯(lián)動和互動，提高省域整體經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟活力。因此，要加強區(qū)域性軟、硬環(huán)境以及基礎(chǔ)設(shè)施共建，尤其是像云南省這樣具有特殊自然地理環(huán)境的省域，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高，施工難度大等，更需加強交通基礎(chǔ)設(shè)施共建，提高設(shè)施利用效率，并促進多元包容的文化氛圍的營造。此外，省域內(nèi)各區(qū)域還應(yīng)根據(jù)各自的優(yōu)勢合理配置市場資源，在區(qū)域功能重構(gòu)、空間布局和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等方面統(tǒng)籌考慮、協(xié)同發(fā)展。

(三)加大人才引培力度，加強區(qū)域間人才、技術(shù)聯(lián)系

從整體來看，限制省域經(jīng)濟發(fā)展的核心是進行生產(chǎn)活動所必備的一些高級要素，科研人員、工業(yè)固體廢物綜合利用率、高等學(xué)校和研究機構(gòu)總數(shù)這三項指標在區(qū)域次級中心選擇變量重要性分析中排列次序雖相對靠后，但指標對應(yīng)的生產(chǎn)要素卻是研發(fā)能力、技術(shù)人才、高級知識人才。因此需要積極引進和培養(yǎng)知識儲備豐富、研發(fā)能力強、專業(yè)技術(shù)扎實的高級人才，并加強省域各區(qū)域間人才的有序流動和技術(shù)交流，才能提升區(qū)域次級中心的科技創(chuàng)新能力，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的科技含量，進而推動發(fā)展環(huán)境和區(qū)位條件的改善，共同為省域區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供動力。

[參考文獻]

[1]鄭治偉，孟衛(wèi)東.成渝經(jīng)濟區(qū)次級中心城市選擇研究[J].華東經(jīng)濟管理，2010,(7).

[2] 張明喜.地方財政支出結(jié)構(gòu)與地方經(jīng)濟發(fā)展的實證研究——基于聚類分析的新視角[J].財經(jīng)問題研究，2008,(1).

[3] 劉冰.經(jīng)濟增長區(qū)域差異中的人力資源因素[J].當代世界社會主義問題，2004,(4).

[4] 洪名勇.科技創(chuàng)新能力與區(qū)域經(jīng)濟實力差異的實證研究[J].經(jīng)濟地理，2003，23(5).

[5] 劉冰，郭海霞.Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級學(xué)習(xí)手冊[M].北京:人民郵電出版社，2014.

〔責(zé)任編輯：黎玫〕

Research on the Selection and Development of Regional Secondary Center City Based on RBF Neural Network—Taking Yunnan Province as an Example

YAN Wei

(School of Economics, Sichuan University, Chengdu，610065, Sichuan, China)

Abstract:Selecting the best sub-center city is the key problem of balanced and coordinated development of a province. However, traditional approaches are mostly qualitative, resulting in poor scientificness and satisfaction of decision making. To overcome the above drawbacks, a selecting model is presented in this paper, whichtakes into consideration multiple indexes based on the radial basis function neural network. After that, Yunnan province is cited for the empirical demonstration. Finally, we put forward some suggestions on how to develop regional secondary center city, including developing sub-regional economic center, collaborating and reconstructing the functional layout of the region, and strengthening the contact between areas in talents and technology.

Key words:sub-center city; index system; radial basis function neural network

中圖分類號:F127

文獻標識碼:A

文章編號:1006-723X(2016)05-0104-06

作者簡介:晏威(1973—)，男，云南富源人，四川大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士研究生，高級經(jīng)濟師，主要從事區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展研究。