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数字时代的城市会变得更分散还是更集中，一直存在很大争议。基于2003—2021年中国283个城市的土地交易数据与人口动态栅格数据，首次构建了反映城市功能区空间分布变迁的长面板数据集，检验了数字经济对城市三类功能区空间格局演变的影响，及有为政府和有效市场在此过程中的调节作用。研究发现：数字经济显著推动工业功能区“离心演变”,强化商业和住宅功能区“向心发展”。有为政府通过引导效应和规制效应，进一步释放数字经济带来的“离心”动力；而有效市场则通过配置效应与集聚效应，强化数字经济发展引致的“向心”趋势。研究为明确数字化转型背景下城市功能空间格局的演变提供了理论解释和经验证据，也为优化城市结构布局和实现城市高质量发展提供了重要参考。
Abstract：Whether cities in the digital era tend to become more decentralized or more concentrated remains a subject of considerable debate. Leveraging land transaction data and population dynamics raster data from 283 Chinese cities over the period2003-2021, we construct for the first time a long-panel dataset that reflects the evolving spatial distribution of different urban functional zones. Using this dataset, we empirically examine the impact of the digital economy on the spatial evolution of three types of urban functional zones, as well as the moderating roles of proactive government and efficient market mechanisms in this process.Our findings indicate that the digital economy significantly promotes the centrifugal evolution of industrial zones while reinforcing the centripetal development of commercial and residential zones. Furthermore, proactive government intervention releases the centrifugal impetus generated by the digital economy through guidance and regulatory effects, whereas efficient market mechanisms strengthen the centripetal tendency through allocation and agglomeration effects. This study provides both a theoretical framework and empirical evidence for understanding the evolution of urban functional spatial patterns amid digital transformation, offering valuable references for optimizing urban structural layouts and realizing high-quality urban development.
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(1)来源网站:https://www.yicai.com/brief/100648804.html。
基本信息:
DOI：10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2026.07.006
中图分类号:F299.2
引用信息:
[1]毛丰付,高雨晨,辛晓睿.数字时代的城市空间格局：商住“向心发展”与工业“离心演变”[J].商业经济与管理,2026,No.417(07):75-95.DOI:10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2026.07.006.
基金信息:
国家社会科学基金青年项目“产业集群数字化转型的模式、机制和路径优化研究”(22CJY061); 浙江省自然科学基金重点项目“数字化转型视角下城市经济韧性研究：浙江经验”(Z24G030005); 教育部人文社会科会基金项目“基于机器学习的高潜能未来产业识别与发展路径研究”(24YJA790043)
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