表 31 莫尔回归分析的相关指数（R2）

资料来源：引自参考文献 60 ，第 352 页。原表还有每个回归方程的ai ， bi 和标准差，此处从略，可从图中判断。

莫尔对 1970 年美国 333 个城市的分析结果表明（表 31，图 34），大多数部门的城市规模级与最小需要量之间有很高的正相关。出乎意料的是零售商业相关性不强。建筑业、健康服务业和农业则没有相关性，故没有包括在图表中。所有部门都表现出最小需要量随城市人口增加而上升的趋势，其中

① 参见参考文献 60。

以耐用品制造业最显著。

为了克服乌尔曼等方法中的理论缺陷，吉布森（L.J Gibson）和沃登

（M.A.Worden）改用各规模组中第 2 位最低的城市职工比重作为每个规模组城市的最小需要量。他们为了从各种方法中找出最佳区分基本/非基本的间接方法，曾经对亚利桑那州的 20 个小城镇（人口从 1838 人到 15000 人）用普查法、3 种不同方式的抽样调查法、2 种不同标准的区位商法和 4 种不同的最小需要量法进行对比研究。结果证明，用莫尔建立的最小需要量的回归模型所得的结果最接近于普查结果。用第 2 位最低职工比重的最低需要量法效果也相当好。①