单中心城市以一个经济活动最为活跃的核心中心商务区（CBD）为特征。当城市规模扩大,过度集中在中心CBD的生产、生活活动会造成聚集不经济,次中心开始出现,形成多中心的城市空间结构。城市次中心在缓解中心CBD聚集不经济的同时,也会对周边的人口密度、土地价格等产生深远影响。城市空间结构的研究能够为城市规划、房地产价格分析等提供基础信息。目前我国城市空间结构现状的研究还很有限,本研究使用实时更新且能有效反映经济活动水平的夜间灯光数据,采用McMillen（2001）提出的两步非参数计量方法,对南京市的次中心进行动态识别,在填补该城市多中心形态结构研究的空缺的同时,也对两步非参方法在国内城市空间结构的识别应用上进行了首次尝试,为全国其他城市的次中心识别提供了客观且可推广的方法实践。本文将2003、2008、2013和2018年的夜间灯光数据与南京市行政地图合成形成基础数据,然后对该市4个年度的次中心进行识别,并将识别结果与城市规划方案、阈值法识别结果及Landscan人口数据结果进行比对,以检验其精准度;最后用二手房交易价格检测城市中心对房价空间变化的影响。研究发现:①南京市中心CBD对全市经济的影响力度逐年减弱,由47%到27%,多中心总体的影响变动趋势与之相同,表明南京市经济活动范围逐渐增大;②次中心数目从2003年的21个减少至2018年的14个,但次中心整体的影响力却稳定在20%左右,一些位于行政交界地带偏远的次中心消失了,经济在稳定存在的次中心变得更加集聚;③城市开发区的建设能够促进次中心的形成,但若无法吸引人口流入开发区,则该次中心可能会消失;④房地产价格检验证实了城市空间结构理论对实际房价变化的良好预测力,由到城市中心距离所决定的区位因素是影响房价的最重要的特征因素。