表 45 日本城市多变量分析中的主因素组成

第一主因素	第二主因素
序号	变量	因子贡献程度	序号	变量	因子贡献程度
50	高等教毕业者	0.899	21	人口集中地区商业	0.873
43	事务关系职业	0.894	30	厂矿地区商业	0.763
48	初等教育毕业者	-0.892	9	25 ～ 44 岁性别比	-0.669
24	人口集中地区金融业等	0.826	16	女子就业率	0.660
49	中等教育毕业者	0.770	31	厂矿地区金融业等	0.658
45	管理职业	0.703	8	性别比	-0.654
6	15 ～ 60 岁人口	0.697	23	人口集中地区服务业	0.588
12	1955 ～ 1960 年人口增加率	0.662	29	厂矿地区制造业	-0.585
36	劳动力移动率	0.640	20	人口集中地区制造业	-0.553
13	1960 ～ 1965 年人口增加率	0.639	40	每人制造业附加价值额	-0.553
第三主因素	序号	第四主因素变量	因子贡献程度
序号	变量	因子贡献程度
19	人口集中地区建筑业	0.704	41	人均存款额	0.738
28	厂矿地区建筑业	0.640	38	人均批发额	0.686
32	厂矿地区运输邮电业	0.560	37	批发零售额比	0.665
20	人口集中地区制造业	-0.550	2	市人口总数	0.595
16	女子就业率	-0.530	1	人口集中地区人口总数	0.591
3	人口集中地区所占比率	0.523	29	厂矿地区制造业	0.563
5	0 ～ 14 岁人口	0.513	20	人口集中地区制造业	0.535
42	每人年税额	0.507	15	就业率	0.534
10	20 ～ 25 岁女子已婚率	0.504	40	每人制造业附加价值额	0.473
15	就业率	-0.495	26	厂矿地区第一次产业	-0.459

资料来源：石水照雄著，周世宽译：“城市职能的空间结构”，《工业及城镇布局理论方法》， 1978 年 12 月。

所偏重的经济职能却排在后面。

表 45 是石水照雄对日本 189 个城市的 50 个变量进行因素分析后所得到的前 4 个主因素的组成。从表中可以看出，反映全部变量影响程度 20.1％的第一主因素主要由一系列反映社会阶层的指标组成。其中呈正相关关系的有高等教育毕业者，事务关系职业，人口集中地区（相当于城市建成区）金融、保险、房产业，中等教育毕业者，管理职业；呈负相关是初等教育毕业者、幼年人口等。突出反映了城市的管理职能需要城市有较高的教育程度。这一因素被劳动年龄人口所支配，也影响着城市人口的增加和通勤现象。占影响

程度 16.4％的第二主因素表现以小卖活动为中心的商业职能。这种商业职能主要被女劳动力支配，如果这种职能较强，则城市性别比低，女性老年人口比也高。占影响力 11.8％的第三主因素才是城市现有的产业结构，涉及到建筑业、运输邮电业、矿业、制造业等有关指标。占 11.6％的第四主因素是与城市经济特征及人口规模有关的指标群，主要反映城市的中心性。

城市多变量分类在分类结果上也不同于传统的城市职能分类。例如皮多特和萨默（G.B.Pidot and J.W.Sommer）1974 年对美国 221 个城市进行 48 个变量的多变量分类，结果得到这样 9 类城市：

集中在大西洋地区的主要的大都市中心和比较大的制造业和销售中心。
主要在美国中部的较小的制造业和销售中心。
主要在大湖区各州的较小的和较新的制造业和销售中心。
主要在新英格兰的较老的传统制造业中心。
主要在中南部和附近州的建设较早的传统工业中心。
主要分布在最南部的较小的中心。
与采矿业和军事设施密切有关的中心。
在东南部和最西部的与宜人环境密切有关的中心。
局限在内华达州的高度专门化的娱乐中心。

这些城市类型本身和类型背后所提供的许多定量分析比传统的城市职能分类更综合、内容更丰富。

从上面 5 种分类方法的介绍中可以知道，城市职能分类的理论和方法论的进步与城市经济基础理论和区分基本/非基本活动的方法的不断完善有着密切的内在联系。同时，城市职能分类方法的发展过程也集中反映了近代城市地理学的发展过程。从中读者也可以了解近几十年来城市地理研究是怎样从考虑单因素到多因素，从自然、经济要素进而渗透到社会、文化要素，从定性方法不断向定量方法不断发展的。