收縮城市的空間異質性特征評價及其驅動因素分析
——以山東省為例

狄乾斌，張 潔，陳小龍

（1.遼寧師范大學 海洋可持續發展研究院，遼寧 大連 116029；2.遼寧師范大學 地理科學學院，遼寧 大連 116029）

一、引言

隨著中國城鎮化進程的加快，城市發展也進入一個新的階段，城市收縮的現象逐漸凸顯。第七次全國人口普查數據表明，盡管戶籍人口城鎮化率上升到63.89%，但人口的自然增長率仍在下降，經濟發展也轉入中低速增長的新常態。這在一定程度上代表以人口紅利、經濟高速發展的中國城市“增長主義”時代即將終結[1]，城市收縮成為不可逆轉的發展進程。為此，從2019 年開始，國家提出“收縮型中小城市瘦身強體”的要求；2021 年要求促進城市建設用地集約高效利用，強調存量盤活；黨的二十大報告與“十四五”規劃中再次要求構建高質量發展的國土空間體系。山東半島城市群作為沿黃地區重要城市群，對黃河流域高質量發展和生態保護具有龍頭作用。因此，精準識別山東省城市收縮空間異質性，分析其收縮的形成動因，對適應當前城市內涵提升需要，推動黃河流域生態保護和高質量發展具有重要意義。

二、研究背景

對于收縮城市的研究，國外起步較早，其概念由德國學者在1998 年首次正式提出，用以研究后社會主義時期去工業化以及產業結構調整后城市人口流失引發的經濟衰退、失業率上升、住房空置等現象[2]。二戰后，城市收縮現象愈發普遍，收縮城市逐漸成為城市學者關注的重點，其概念也得到進一步深化和擴展。當前對收縮城市的內涵尚未達成共識，學者間普遍存在兩種觀點：一是認為“收縮城市”最根本特征是城市人口的流失和經濟總量的減少[3]。二是認為作為人類生產、活動的場所，城市是人口、經濟、環境等多方面組合成的綜合體，因此只有城市在多維層面上均出現衰退現象時，才能稱之為“收縮城市”[4-6]。

對于收縮城市的形成，國內外對相關成因的分析具有異同點。西方學者提出城市收縮的原因主要包括經濟維度的全球化和去工業化，社會維度的郊區化和人口問題等[7-9]。國內學者認為收縮型城市的形成機制主要包括產業結構落后和勞動力等發展要素外流、人口老齡化趨勢加重、大城市集聚-擴散效應、增長主義政府及規劃思維和行政區劃調整等[10-12]，并提出具有中國特色的城市人口收縮與空間擴展并存的“收縮悖論”[12]。

雖然收縮城市內涵尚無明確定論，但可以看出學者們普遍認同各種類型的收縮城市之間存在共性，連續兩年及以上的人口流失和經濟衰退是重要特征，其形成動因也是多種因素共同驅動的結果。因此本文將出現連續兩年及以上的人口減少和城市綜合發展水平出現衰退現象的城市判定為收縮城市。

當前國內研究在借鑒國外研究成果基礎上主要探討收縮城市的概念[13-14]、類型[15-16]、影響機制[17]和治理對策[18]，研究區域集中在資源枯竭型城市為代表的東北地區和人口集中、經濟發達的長江中游城市群、珠三角城市群等[19]，對東部沿海城市收縮的多維度分析和空間差異性研究相對較少。

因此，本文結合“七普”數據，基于2011—2020年時間序列，構建以人口、經濟、社會、環境、空間利用五大維度的城市發展綜合評價體系，在識別基礎上分析山東省城市收縮不同維度的空間異質性特征，并運用面板數據回歸模型分析收縮城市形成機制，以期推動山東省城市實現高質量發展，加快減緩收縮趨勢。

三、研究區概況及研究方法

（一）研究區概況

山東省位于東經114°48'～122°42'、北緯34°23'～38°17'，地處中國東部，是黃河唯一出海口。全省包括山東半島和內陸地區兩部分，劃分為16 個地級市，省會為濟南市。2020 年人口普查顯示，全省老年人口撫養比為22.90%，高于全國老年人口撫養比，老齡化趨勢明顯加重；三次產業結構比為7.3∶39.1∶53.6，傳統產業所占比重較高，轉型升級壓力大，成為制約高質量發展的突出短板。2021 年，中共中央、國務院印發了《黃河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》，山東半島城市群作為黃河流域五個重要發展增長極之一，北方地區經濟發展的戰略支點，地區GDP、工業總產值等主要經濟指標居于黃河流域各省首位，陸海統籌、城鄉一體化、文化底蘊等優勢突出，地區發展引擎功能突出，在國家區域發展戰略中占有重要地位，是黃河流域發展提質增效的關鍵一環。

（二）指標體系構建

在系統梳理收縮城市概念的基礎上，構建收縮城市發展的綜合評價體系，準確反映城市收縮的動態變化現狀和趨勢。將人口、經濟、社會、環境、空間五大維度作為評價城市發展的目標層，借鑒相關研究成果[19-21]，選取相應指標數據，構建城市發展綜合評價體系（見表1）。各項指標數據均來自山東省各地市統計年鑒、《中國城市統計年鑒》等。

表1 城市發展指數評價指標體系

人口維度中，人口密度增長率反映地區人口的密集程度；失業率體現區域當前就業環境，失業率越高，說明該區域就業機會少或就業環境難以滿足勞動人口需求，間接反映城市對人口的吸引程度；人口自然增長率和人口變化率從人口規模和人口總數兩方面變化共同反映城市人口數量變動情況。

經濟維度中，社會消費品零售總額增長率是居民消費水平的重要體現，促進消費質量升級。社會消費品零售總額增長率越高，經濟發展越活躍；產業結構變化率體現產業轉型升級狀況，當前第三產業在經濟發展新格局中逐漸成為發展的動力支撐，產業結構轉型升級越快，經濟增長趨勢越好。

社會維度包括每萬人擁有醫院床位數、人均道路面積、城鎮居民人均居住面積（受數據獲取限制，部分城市以城鎮居民生活支出居住部分代替）、教育支出在一般公共財政支出中所占比重，分別體現研究區域的醫療、交通設施、生活水平和教育資源，是吸引人口流入的重要指標。

環境維度里建成區綠化覆蓋率和人均公園綠地面積反映城市環境水平，污水集中處理率和工業煙（塵）排放量反映城市對治理環境政策的生態響應。作為工業大省，工業煙塵排放量代表山東省城市環境的污染狀況，工業煙（塵）排放量越高，空氣質量相對越低，城市環境越惡劣。

空間維度主要選擇空間擴張率、常住人口城鎮化率和人口-城市擴展指數。空間擴張率和常住人口城鎮化率體現城鎮發展水平和速度，人口-城市擴展指數體現區域在人口和土地擴展方面的協調程度，擴展指數越高代表當前城市出現土地低效利用和空置現象，不利于未來城市的進一步發展。

（三）研究方法

1.CRITIC-熵權組合賦權法。城市綜合發展水平評價結果取決于維度下各指標被賦予的權重，借鑒相關研究做法[22]以及各類賦權法的優缺點，采用CRITIC-熵權組合賦權法彌補單一賦權的不足以確定權重，計算城市發展指數和收縮度。

（1）CRITIC 法確定指標權重。測度前對指標數據進行歸一化處理后，基于CRITIC 法構建公式計算指標權重：

其中βi表示第i項評價指標對評價體系的影響程度，δi表示第i項指標數據的標準差，γij表示第i項指標和第j項指標間的相關系數，Wi（1）表示第i項指標的CRITIC 法客觀權重。

（2）熵值法確定指標權重。由于指標中既包括正向指標也包括負向指標，為保證數據不為0，構建數據標準化處理公式：

正向指標處理：

負向指標處理：

其中xij代表數據標準化后的值，xij是原始值，max（xi）和min（xi）分別代表第i項指標的最大值和最小值。

計算第i項指標下第j個記錄所占比重Pij：

計算第i項指標的熵值ei：

計算第i項指標的差異系數gi：

（3）設兩種賦權法重要性程度相同，計算第i項指標的組合權重Wi：

（4）計算第n個城市綜合發展指數μn：

（5）計算城市收縮度Si：

2.面板數據回歸分析。面板數據既可包含多個研究對象和觀測期，又可避免單一年份的特殊性對測度的影響,便于分析和動態調整[23]。結合城市發展特點并借鑒相關研究[20][22]，選取2011—2020 年各指標數據建立面板回歸模型分析影響山東省城市收縮的因素（見表2）。

表2 山東省城市收縮相關變量

常用的面板數據回歸模型包括FEM 模型、OLS混合回歸模型和REM 模型等，研究過程中根據顯著性檢驗結果選擇最恰當模型的最優解。

基于山東省16 地市2011—2020 年面板數據，建立回歸模型公式為：

式中：Dit表示城市發展綜合指數；i表示山東省16 個地級市；t是時間序列（t=2011，2012，…，2020）；Xj表示自變量；βk是回歸參數；μit是隨機誤差項。

四、實證分析

（一）收縮城市識別

根據山東省16 地市2011—2020 年綜合發展指數的變化趨勢（見表3），能夠了解山東省城市在研究期間整體增長與收縮狀況，綜合發展指數上升和下降幅度大小反映城市增長和收縮水平的高低。

表3 2011—2020 年山東省城市發展綜合指數

根據表3，2011—2020 年山東省16 地市城市發展指數大部分呈現波動上升的態勢，表明綜合多方面情況，山東省大部分城市在研究期間整體發展水平仍處于增長態勢。依據城市發展指數變化和人口、經濟、社會、環境、空間不同維度的平均收縮度變化結果（見表4），結合前文對收縮城市特征的相關梳理，當前山東省主要呈現收縮態勢的城市為德州市、聊城市、臨沂市、泰安市和威海市。

表4 2011—2020 年山東省各地市各維度平均收縮情況

（二）收縮城市空間異質性特征分析

由于城市收縮是多方面綜合因素作用下出現的現象，所在區域條件不同，在收縮特征上，各城市之間的收縮情況和空間分布特征也表現出差異化。利用Arcgis 10.8 軟件通過自然斷點法，以2011 年、2015 年、2020 年城市收縮情況為基準，將五大維度下城市發展水平按年度平均變化率分為高度收縮、輕度收縮、輕度增長和高度增長（見圖1）。

圖1 2011—2020 年山東省不同維度城市收縮度空間分布圖

從整體收縮表現看，人口維度下，德州、聊城、泰安、威海屬于高度收縮城市，臨沂、青島、濱州、東營屬于輕度收縮。其中，人口收縮最嚴重的聊城（-4.290）和泰安（-3.966）主要是由于人口自然增長率的大幅下降導致的。經濟維度下，高度收縮的城市是濟南（-0.587）和淄博（-0.273），輕度收縮的城市有東營、聊城、泰安、濟寧、臨沂、煙臺和威海。當中濟南市是由于與萊蕪市合并后數據統計受到影響較大，淄博市是社會消費品零售總額增長率和產業結構變化率下降導致的。

社會維度中，高度收縮的城市有泰安市（0.363）、濟寧市（0.226）和日照市（0.290），輕度收縮的有聊城市、臨沂市、青島市和煙臺市。對于高度收縮的城市，影響最大的是每萬人醫院床位數和人均道路面積。環境收縮維度下，泰安市（-0.035）、臨沂市（-0.254）、日照市（0.162）、煙臺市（-0.221）屬于高度收縮城市，菏澤市、聊城市、德州市、濱州市、淄博市、濰坊市、威海市屬于輕度收縮城市。其中日照市雖然環境指數呈上升趨勢，但明顯慢于其他城市，因此屬于高度收縮城市；空間維度中，德州市（0.166）、泰安市（0.394）、濟寧市（0.088）、臨沂市（0.313）、日照市（0.267）、濰坊市（0.069）屬于高度收縮城市，淄博市、東營市、棗莊市、青島市、威海市屬于輕度收縮城市。空間維度整體均呈上升態勢，人口收縮城市與整體收縮城市上升速率相對較快，表明城市在空間擴張過程中出現人口與城市發展規劃不協調、粗放型擴張等問題，人口與城市規模不匹配。

從收縮情況空間分布的變化趨勢來看（見圖1、圖2），山東省收縮城市分布范圍廣，但以魯中南和魯西地區區城市收縮現象最為普遍，同時魯中地區城市收縮幅度整體較大，城市發展水平相比其他地級市差異更加突出。從不同維度空間分布分析，2011—2020 年人口維度上魯西地區收縮最明顯，經濟維度上魯中地區收縮現象突出，社會維度和空間維度方面魯東地區收縮程度更大，分布較為集中。環境維度方面，大部分城市均出現程度不同的收縮現象，但情況逐年轉好，說明山東省各地市環境質量雖然有所下降，但當前生態治理響應政策成效良好，環境水平逐漸恢復。

圖2 山東省收縮城市空間分布圖

空間自相關可以用來揭示變量分布的空間特征，分析城市空間分布的集聚性或異質性。利用Geoda 軟件對山東省城市局部莫蘭指數進行計算分析，得到2011—2020 年各地市的局部Moran's I 值、Moran 散點圖和LISA 集聚圖。通過山東省城市收縮度全局Moran's I 指數以及顯著性檢驗結果發現，2011—2020 年全局Moran's I 值除2019 年以外均未通過顯著性檢驗，表明山東省城市收縮空間分布不存在顯著的空間集聚性（見圖3）。

圖3 山東省城市收縮度Moran 散點圖

通過局部Moran's I 指數分析，Moran's I 指數為負值代表城市空間分布具有負相關性，即Moran 散點圖上所對應的點的值不同于周邊城市，表現出異質性。通過Moran 散點圖（見圖3）可看出，代表山東省16 個地級市城市收縮度的點落入第二象限和第四象限更多，表明研究期間收縮城市空間分布相對分散，區域差異性較強。

通過各城市不同年份收縮度LISA 集聚圖（見圖4）可看出，城市之間收縮程度是具有排斥性的，通常分布均為“高-低”或“低-高”集聚，意味著收縮度較高的城市，其周邊臨近地市收縮度卻較低，即城市間收縮程度呈現負相關狀態。結合城市收縮情況（見圖1），從變動趨勢來看，整體上2011—2020 年城市收縮突出地區逐漸由魯中向魯西轉移，魯西地區城市收縮趨勢明顯加快。2011—2015 年淄博市和日照市雖然仍在增長，但增長幅度逐漸減小，濰坊市、東營市和青島市逐漸擺脫收縮趨勢；2016—2020 年，東營市增長趨勢明顯快于周邊城市，發展態勢良好，而以聊城為中心的周邊城市出現持續性收縮現象，陷入城市收縮的惡性循環。

圖4 山東省城市收縮度LISA 集聚圖

（三）驅動因素實證分析

收縮城市表現出的異質性特征，是多方面因素綜合影響的結果，但更主要是其形成機制的差異。將16 地市實證指標面板數據代入面板數據回歸模型，并通過Stata 16 軟件對各回歸模型進行擬合（見表5）。隨機效應顯著性檢驗證明相比于OLS（混合回歸）模型，隨機效應模型結果更加顯著；對固定效應模型和隨機效應模型擬合結構進行Hausman 檢驗，結果顯示P值遠大于0.05，因此隨機效應模型更加適合。綜上所述，隨機效應模型更適合進行當前研究分析。

表5 山東省城市收縮影響因素結果

在實證擬合結果中，各自變量均通過顯著性檢驗。綜合各回歸效應模型結果看，人口維度和經濟維度指標顯著性較強，說明影響山東省城市收縮的主要原因仍是人口和經濟發展狀況兩個方面，符合收縮城市的共性特征。

從各維度看山東省收縮城市形成的異質性因素：人口方面，失業率通過1%的顯著性檢驗并且估計系數為負，說明失業率對城市出現收縮現象的影響較大，主要原因在于近年來出現收縮情況的地級市中勞動力供給結構與就業崗位需求間存在不匹配。根據2020 年山東省求職平臺提供的16 地市就業人才吸引指數和人才需求量來看，出現城市收縮現象的地級市整體人才吸引指數均為負值，需求量明顯高于供給量，表明這種現象加劇了城市人口特別是高素質勞動力的流失，從而導致城市后續發展潛力的不足，出現收縮情況。結合人口自然增長率和人口變化率來看，城市間人口的機械遷移也是城市收縮的關鍵因素，綜合性收縮城市多位于或靠近濟南城市圈和膠東經濟圈，濟南、青島等大城市的社會環境質量等較中小城市完善，在所在城市群內的虹吸效應強，導致其周邊的中小城市的人口趨向于流入大城市，從而在周邊出現人口收縮現象。

經濟方面，產業結構變動率和GDP 增長率都出現估計系數為負的情況，前者可能因為對于泰安等資源型城市，新舊動能轉化導致了當前在崗職工和就業機會的減少，也進一步加速傳統產業的衰弱，工業效益不斷下降；而旅游業和服務業作為接替的主題產業，一方面其貢獻率仍不能代替傳統工業，另一方面對從業人員需求的數量和質量上也難以彌補轉型期間的勞動力過剩以及吸納由此造成的失業人員，造成過渡期間青壯年勞動力的流失。GDP增長率的估計系數為負，與城市綜合發展水平呈相反態勢則是因為由于經濟發展進入新常態，第三產業對經濟發展的影響雖然加重，但對于工業體系完善，第二產業比重占比大的山東省城市來說，產業結構的調整和轉型升級主要是由第二產業轉為第三產業，而在初期轉型階段，第三產業對經濟發展的影響存在著一定滯后性，轉型成果尚未完全轉化成實際經濟份額，但傳統工業的衰落和資源的枯竭已經出現，從而導致GDP 增長率有所下降。

環境維度方面，工業煙（塵）排放量估計系數為負，表明環境質量對城市發展起著重要作用。當前，城市環境污染和破壞程度已經逐漸成為居民就業和定居的考慮因素，城市環境質量的改善會提升居民的幸福感，有利于身體健康，從而使居民的居住滿意度提高；相反，城市環境質量差不僅會降低居民生活質量和滿意度，同時也可能損害居民的身體健康，并使得人口加速流出。

空間維度方面，人口-城市擴展指數與城市綜合發展水平呈現負相關，表明城市土地的盲目擴張已經阻礙城市的發展。當前雖然部分城市和地區已經出現人口流失，但在部分政策以及對城市發展的理解偏差下建設用地和建成區仍不斷向外擴張，造成用地空間的浪費，進而也導致建設用地和農業用地之間的矛盾加劇，迫使城市邊緣地區居民在生活、就業一系列壓力下遷出。

另外，社會維度方面整體影響較不明顯，可能是山東省16 地市間社會基礎設施水平與環境基本相差不大，對人口的吸引力差距相對持平。但其中教育水平影響權重較高，說明城市教育資源間仍存在一定差異。教育資源的豐富度對城市發展具有正向影響，能吸引城市居民舉家遷入，因而也是導致社會維度收縮水平差距出現的重要指標。

五、結論

本文從人口、經濟、社會、環境、空間五個方面對2011—2020 年山東省16 個地級市城市發展指數進行綜合評價，并結合城市收縮程度對空間異質性特征進行描述，同時利用面板數據對山東省城市收縮因素進行定量分析。結果表明：

一是結合收縮城市概念判斷，2011—2020 年山東省共有5 個地級市出現整體收縮情況，分別是德州市、聊城市、臨沂市、泰安市和威海市。

二是山東省2011—2020 年收縮城市的空間分布具有差異性，收縮城市主要集中在魯中和魯西地區，且隨時間發展，魯西地區收縮情況未得到緩解，陷入“惡性循環”；各維度收縮表現上，魯西地區人口收縮特征突出，魯中地區以經濟收縮為主，魯東地區以空間維度上的“收縮悖論”，即人口與空間擴張不匹配造成的空置現象為相對突出表現。

三是通過隨機回歸模型發現，社會環境質量成為牽引人口流入城市的重要標準。提高人口增長率、改善城市環境和提高基礎設施水平等有利于抑制城市收縮現象，而失業率的提高、以工業煙（塵）排放為代表的環境污染、政府粗放政策下城市無序盲目擴張均會加劇城市的收縮。當前產業結構的變動和經濟下行壓力加大導致的GDP 增速放緩對城市的發展暫時也造成一定的負面影響。

目前，高質量發展已成為我國新發展格局下解決城市問題的重要路徑。同時，城市之間的相互作用在當前已經愈發明顯，發展過程中跳出“就城市論城市”的陳舊觀念，形成區域之間良好的協同發展，才能在提升中小城市的基礎上有力地增加整個區域的競爭力，推動區域經濟與社會更好地發展，跳出“城市收縮”怪圈。