阅读提要：

长三角收缩型城市总体呈现出人口流失、经济衰退、空间变化的特征。

通过单维人口城市收缩识别，2015-2019年长三角地区共识别出6个收缩型城市，约占长三角城市群总量的15%；85.4%的城市仍呈现出人口扩张状态，区域内大部分城市处于人口流入状态。

通过多维指标城市收缩识别，2015-2019年长三角地区共识别出18个收缩型城市，约占城市总量的44%，主要分布在安徽西北部、江苏北部以及浙江南部地区，中小城市发展面临质量下降的问题。

通过综合识别，泰州、台州、淮南和铜陵等四个城市确定为收缩型城市，未来区域内收缩型城市将面临人力资本积累受阻、地区集聚优势丧失、核心城市虹吸能力过强以及城市可持续竞争力不足等问题。

针对长三角地区收缩型城市的治理，从人口视角、经济视角和社会视角等三个维度分别提出相关对策建议，旨在推动收缩型城市可持续发展，进一步促进长三角城市群一体化发展。

01 引言

改革开放以来，我国城市经济发展迅猛，常住人口城镇化率于2011年突破50%，2019年达到60.6%，但“人口红利”正在逐步减弱。尽管我国许多城市人口净流入增加，没有明显的经济下滑与高失业率，然而部分城市仍然出现收缩态势。2019年4月，国家发改委发布《2019年新型城镇化建设重点任务》，国家首次明确提出“收缩型城市”的概念；2020年4月，国家发改委发布《2020年新型城镇化建设和城乡融合发展重点任务》，再次指出“统筹新生城市培育和收缩型城市瘦身强体”，这意味着收缩型城市正式进入国家规划视野，人口流失、产业衰退、城市空间逐渐缩量的城市，未来发展将受到诸多限制。

随着区域经济发展分化态势愈发明显，经济、人口向大城市和城市群集聚的趋势日益凸显，这既是我国当前区域经济发展的新情况新问题，也是客观存在的经济规律。2019年，长三角四省市拥有2.26亿人口，贡献了全国近1/4的GDP，越来越多地人口向上海、南京、杭州等大城市聚集，与此同时部分中小城市陷入人口收缩的困境。基于此，本文对2015-2019年长三角41个地级市进行单维度和多维度分析，旨在准确识别长三角收缩型城市名单，并针对城市发展阶段特征提出应对策略建议。

02 单维人口城市收缩识别

（一）识别方法

人口收缩作为城市收缩最主要的特征之一，被认为是界定城市收缩的核心和关键指标，本文通过计算2015-2019年长三角41个地级市的人口密度增长率，以此衡量城市是否出现收缩。人口密度增长率的计算方法如以下：

其中Pc为人口密度增长率，P2019、P2015分别为2019年和2015年各地级市的人口密度。若为负值，表明该城市出现收缩；反之，若为正值，表明该城市没有出现收缩。通过计算人口密度增长率，得到长三角41个地级市在2015-2019年间的人口密度增长率，并将增长率为负值的城市判定为收缩城市。根据程度大小，将城市分为高度收缩、轻度收缩、轻度增长和高度增长四类。

（二）识别结果

85.4%的城市仍呈现出人口扩张状态。长三角2015-2019年共识别出盐城、泰州、淮南、铜陵、嘉兴和台州等六个城市存在人口收缩，约占长三角城市总量的15%。其中，淮南和铜陵处于高度缩减状态，2015-2019年，淮南和铜陵人口连年出现负增长，属于被动虹吸类收缩型城市；泰州和盐城处于轻度收缩状态，相比于2015年，2019年的人口城市面临着实质性的减少，盐城和泰州分别减少了5万和3万人。需注意的是：六安和安庆虽然属于高度增长状态，但由于二者在2016年经过行政区划调整，相对于2015年面积有所缩小，导致人口密度变大；台州和嘉兴在2015-2019年内行政区划调整面积变大，导致人口密度变小。

图1：长三角地区单维人口识别结果

03 多维指标城市收缩识别

（一）识别方法

城市收缩是一个随时间推移缓慢发生变化并长期存在于城市发展中的现象，仅通过1-2年的相关指标数据无法准确判断城市的收缩程度和分布情况，同时城市收缩受社会发展水平、经济结构、人口变化、产业发展和政策等多维度的因素影响，考虑到测算的准确性，本文选取长三角41个城市2015-2019年的相关指标数据，从人口、经济和社会等三个维度构建评价指标体系。

表1：城市发展水平综合评价指标体系

评价地区综合发展的具体方法主要从主观和客观两个方面进行，本研究主要是对城市收缩现状的量化分析，考虑各指标之间存在单位和重要程度的差别，采取客观数据无量纲化处理和主观权重赋值相结合的方法。首先利用SPSS25.0软件对12项指标的相关数据进行标准化处理，得到无量纲化的各项指标值。其次根据收缩城市定义的侧重点，分别对人口、经济和社会赋予0.5、0.3和0.2权重，计算得到各项指标得分和城市综合得分。再者，城市收缩度按照公式计算，其中为各项指标在t年的得分。计算得到长三角41个地级市综合收缩水平以及分维度收缩水平，采用ArcGIS自然间断点分级法，将城市划分为高度收缩、轻度收缩、轻度增长和高度增长四类。

表2：城市收缩水平分类划定标准

（二）识别结果

区域资源呈现出由南北向中部集聚的趋势，主要流向上海、南京、杭州、合肥等大城市和省会都市圈。采用多维综合指标识别法，共识别出18个收缩城市，约占城市总量的44%，其中包括11个轻度收缩城市（衢州、金华、台州、丽水、温州、盐城、扬州、镇江、南通、铜陵、阜阳）和7个高度收缩城市（舟山、徐州、连云港、宿迁、淮安、淮南、泰州），主要集中在浙江南部、江苏北部以及安徽西北部，由于大城市虹吸效应的存在，城市人口不断向上海、南京、杭州、合肥等大城市和省会都市圈涌入。

图2：多维综合指标城市收缩结果

04 综合识别

泰州、台州、淮南和铜陵等四个城市确定为收缩型城市。（为提高收缩结果识别的精确性，通过单维识别和多维识别相结合的方法进行判断，即：仅有单维人口评价结果和多维综合评价结果均为负增长时，则判定该城市为收缩型城市。）泰州五年内人口持续流失，台州面临人口的流失和经济的衰退，而淮南和铜陵在人口、经济和社会等三方面连年均为负增长，中小城市的发展存在城市质量下降的问题，未来，区域内收缩型城市可能会面临以下问题：

图3：城市收缩类型综合判断结果

第一，人力资本积累受阻。人口规模减少，城市人力资本积累受阻，城市的创新活力会进一步下降。根据2019年江苏省城市创新能力排名，南京、苏州、无锡等人口扩张城市创新能力排名在省内靠前，盐城、泰州、连云港等人口收缩城市创新能力排名更靠后。相对于低技能劳动力，高技能劳动力更容易外流，城市同时面临高技能劳动力的流失问题。

图4：2019年江苏省城市创新能力排名与分值

第二，地区集聚优势丧失。人口流失会导致城市的就业密度和产业密度的下降，从而限制集聚经济的发挥。在区域一体化的背景下，资源更进一步地向上海、南京、杭州等地集中，而淮南、铜陵、泰州和台州均远离区域核心城市，难以得到核心城市的扩散效应和带动辐射效应。

第三，核心城市虹吸能力过强。根据《中国城市人才吸引力排名2020》，上海2016-2019年人才净流入占比分别为1.3%、1.2%、0.9%、0.5%，处于持续净流入状态；杭州2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、1.0%、1.2%、1.4%，始终为正且逐年攀升，主因杭州以电商为代表的产业发展迅速、薪酬超越广州在十大城市中位列第四；南京2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、0.9%、0.9%、0.9%，始终为正且比较稳定，主因南京发展速度较快且2018年“宁聚计划”实施吸引人才。

表3：2019年城市人才吸引力竞争排名

第四，城市可持续竞争力不足。根据2020年中国城市可持续竞争力排行榜，泰州、台州、铜陵、和淮南可持续竞争力在全国分别排第47位、第56位、第205位和第207位，与长三角其他城市相比，可持续竞争力不强。

05 对策建议

针对以上问题，从人口、经济和社会三个角度提出相关对策建议，旨在进一步促进长三角城市群的一体化发展。

（1）人口视角：第一，落实“二胎政策”和探索推行开放生育政策。计划生育政策导致的人口结构失衡，一定程度上激化了现阶段劳动力缺失和经济高速发展对劳动力高需求的矛盾，只有改变低人口自然增长率的现状才能改变人口结构，从根本上解决劳动力缺失的问题。第二，加大力度引进外来人口。通过发展优势产业、增加就业岗位来吸引外来劳动力，人口数量增多，才能为城市发展增添活力。第三，推动“人口红利”转变为“人才红利”。大力培育创新型人才，建立符合当地实际的创新创业人才培养和引进机制，发挥人才在城市转型发展中的主导作用。

（2）经济视角：第一是要发展优势产业。淮南和铜陵均为资源型城市，依靠煤矿和铜矿的开采加工发展经济，同样也由于资源的枯竭和产业转型的失败而陷入困境。面对这一问题，应彻底转变以资源消耗为代价的要素驱动发展模式，分类引导资源型产业结构调整和能源结构优化，加强重要优势资源储备与保护，深入挖掘资源潜力，延缓大中型危机矿山产量递减速度，引导资源型产业向重点园区和集聚区集中。第二是不断延伸产业链和提升价值链。立足城市产业基础和发展导向，提升资源精深加工水平、发展资源深加工产业，加快产业从资源粗放采掘向精深加工转型，建设一批产业链完整、特色鲜明、主业突出的资源深加工产业基地。第三是要大力改善营商环境。进一步打破体制机制障碍，营造有利于集聚生产要素的营商环境，最大程度激发各类市场主体活力，充分发挥市场配置资源的决定性作用，形成“企业集聚-产业集聚-人口集聚”发展局面。

（3）社会视角：首先是要加强基础设施建设，改善生活环境，打造宜居城市；另外是完善各项社会保障制度，提升城市幸福指数，提高居民的幸福感。最后是改善生活方式，营造生态文明的社会环境。

参考资料：

1、 中国收缩型城市的识别与治理研究（2020）

2、国际研究机构“收缩城市国际研究网络（Shrinking City International Research Network）”

3、王国力,王亚男.辽宁省地级市尺度收缩城市识别[J].辽宁师范大学学报(自然科学版),2020,43(04):552-557.

4、《城市统计年鉴》、各城市各年份国民经济和社会发展统计公报

5、杨友,谢宇鹏,王荣荣.张家口市城市收缩水平测度及机制分析[J].河北北方学院学报(自然科学版),2021,37(01):55-60.