城市收缩是城市增长的反义词，两者都是城市演变过程中出现的正常现象。收缩城市(shrinking city)这一概念最早是用以描述由于人口大量流失导致城市局部地区空心化的现象^[1]。后来，国际上通用的收缩城市定义是由收缩城市国际研究网络(shrinking city international research network)提出的：人口规模在一万以上人口密集的城市区域，面临人口流失超过两年并经历结构性危机的现象。中国在改革开放后，社会经济飞速发展，城镇化进程加速推进，2016年城镇化率已经达到57.35%^[2]。这其中，多数城市表现出土地城镇化和人口城镇化齐头并进的局面，同时也不能不注意到，近20年来经济体制改革的深入和户籍制度进一步放开导致人口流动日趋活跃^[3]，很多地区开始出现城市收缩现象。

中国城市收缩问题引起了学者关注。龙瀛等^[4]运用第五次人口普查和第六次人口普查乡镇级别常住人口数据，分析了2000-2010年中国收缩情况，并针对中国收缩城市自身的特点，提出了初步的对策建议和规划设计应对。文献[5-7]首先深度分析了20世纪以来西方发达国家城市收缩背景与原因，然后分析了中国现阶段城市收缩的背景，并与西方城市收缩进行比较。杨东峰等^[8]从人口流失-空间扩张的视角下研究城市收缩，发现了一些城市虽然人口在减少，但是通过航空影像却发现这些城市的建成区面积不断扩大。

目前国内对于城市收缩的研究，大多都是进行两个时间节点之间的识别工作，往往未考虑到中国内部收缩情况的差异性，也未对可能引发收缩的原因进行量化分析。因此，本文基于中国国情，分全国、胡焕庸线、四大经济分区3个研究尺度来识别2000-2010年中国地级市收缩情况，通过建立Logistic回归模型探讨可能引发地级市收缩的原因。分不同尺度识别中国收缩地级市有助于充分了解其内部差异性，定量研究引发收缩的因素有助于政府有针对性地制定规划措施和应对政策，尽量避免由于城市收缩而导致的一系列恶性现象，以期为今后一段时间内，合理地在各地域配置土地资源和制定土地利用政策提供参考。

1) 研究对象。中国不含港澳台共计333个地级行政区，包括293个地级市、30个自治州、7个地区、3个盟。进入21世纪以来，中国地级行政区数量逐渐稳定，考虑到中国现实国情，本文研究对象为4个国家直辖市(北京、天津、上海、重庆)、333个地级行政区、5个省辖市(天门、仙桃、潜江、神龙架林区、济源)共计342个地级以上城市。

2) 胡焕庸线分区。胡焕庸线又称黑河(爱辉)-腾冲线，由中国学者胡焕庸于1935年提出，首次揭示了中国人口分布规律。此线从黑龙江省黑河市到云南省腾冲，大致为倾斜45°基本直线。胡焕庸线东南方向国土面积占全国约40%，而人口占比却高达90%多，同时GDP占比约为95%；而西北方向约60%的土地仅供养6%左右的人口^[9-12]。西藏、新疆、青海、甘肃、内蒙古、宁夏6个省份划入胡焕庸线以西地区，其余省份(不包括港澳台地区)划入“胡焕庸线”以东地区。

3) 经济四大分区。根据《中共中央、国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》、《国务院发布关于西部大开发若干政策措施的实施意见》以及党的十六大报告的精神，将中国的经济区域划分为东部、中部、西部和东北4大地区。其中，东部地区包括：北京市、天津市、河北省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省(共10个省市)；中部地区包括：山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省(共6个省份)；西部地区包括：内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区(共12个省市)；东北地区包括：辽宁省、吉林省、黑龙江省(共3个省份)。以上不包含港澳台地区人口资料。中国四大经济分区科学地表示了中国不同区域的经济发展情况，这种划分方式是分析中国人口和社会经济发展的常用分区^[13]。

1) 中国地级市收缩率计算。由于在两次普查期间中国有122个地级市及以上的市辖区发生过至少一次的变动，且自治州、地区、盟内不设市辖区，为了保证研究区域的一致性，在结合中国实际情况和可用数据的基础上，本文将收缩城市定义为：在两次人口普查期间，除行政区划变更等特殊原因外，常住人口增长率为负的地级市称为收缩城市。

2) 二元Logistic回归分析。Logistic回归在社会科学中的应用十分广泛，常用于经济预测、预测疾病发生概率等^[14-15]。Logistic回归与多元线性回归的区别在于它们的因变量不同，多元线性回归的因变量是数值，而Logistic回归的因变量是一个状态值，由函数和概率值P的大小决定^[16]。当因变量为二分类变量时，就是二元逻辑回归。二元Logistic回归分析中因变量只能取1和0两个值作为虚拟因变量，实际表示某种状态^[17]。本文将城市状态作为因变量Y，取值为0或者1；不收缩城市=0，收缩城市=1。对逻辑回归模型的优劣进行检验的统计量有：拟合优度统计量、Cox & Snell R²、Nagelkerke R²、伪R²、Wald统计量和Hosmer-Lemeshow的拟合优度检验统计量^[18]。本文选入变量标准α=0.05和剔除标准α=1的水平。

在通过对第五次人口普查和第六次人口普查之间中国各地级以上市所有常住人口数据进行统计分析识别出2000-2010年中国收缩地级市以及其分布情况，并以收缩程度5%为间隔按等值分等法将收缩地级市分为5个等级。

表 1(Tab.1)

表 1 2000-2010年中国城市收缩程度 Tab.1 Scale of Shrinking Cities in China from 2000 to 2010

表 1 2000-2010年中国城市收缩程度 Tab.1 Scale of Shrinking Cities in China from 2000 to 2010 收缩级别 收缩城市名称 收缩城 市数量 占全国收缩 城市比/% 第一级(0~5%) 赤峰市、巴彦淖尔市、阜新市、铁岭市、吉林市、白山市、齐齐哈尔市、鸡西市、鹤岗市、徐州市、南通市、淮安市、连云港市、秦州市、宿迁市、衢州市、丽水市、蚌埠市、黄山市、宿州市、亳州市、宣城市、三明市、龙岩市、驻马店市、黄石市、宜昌市、十堰市、襄樊市(今襄阳市)、荆门市、孝感市、潜江市、神龙架林区、常德市、张家界市、益阳市、永州市、德阳市、乐山市、雅安市、巴中市、安顺市、黔西南地区、渭南市、商洛市、白银市、武威市、张掖市、定西市、陇南市 50 58.14 第二级(5%~10%) 呼伦贝尔市、乌兰察布市、抚顺市、辽源市、宜春市、盐城市、阜阳市、巢湖市、六安市、南平市、宁德市、商丘市、信阳市、周口市、荆州市、咸宁市、遂宁市、南充市、眉山市、宜宾市、达州市、铜仁地区、黔东南自治州、黔南自治州、庆阳市 25 29.07 第三级(10%~15%) 黄冈市、恩施市、天门市、自贡市、绵阳市、内江市 6 6.98 第四级(15%~20%) 朝阳市、广元市 2 2.33 第五级(大于20%) 仙桃市、广安市、资阳市 3 3.49

337个地级及以上行政单元与5个省直辖市中，有90个地级市2010年常住人口与2000年相比减少。通过查找行政区划改变资料发现，在常住人口减少的90个地级市中，有4个是由于行政区划改变而导致的常住人口减少，分别为：吴忠市、固原市、崇左市、来宾市，因此, 不认为其发生了收缩。通过统计分析得出共有86个地级市在2000-2010年发生收缩，即在第五次人口普查与第六次人口普查这10年间有25.15%的中国地级市发生收缩。

中国收缩地级市的收缩程度普遍较轻，超过一半的收缩地级市处在第一级，收缩程度低于5%；有29.07%的收缩地级市处于第二级，收缩程度在5%~10%。收缩程度为第一级和第二级的收缩地级市共75个，占了全国收缩地级市总数的89.21%。处于第一级的轻度收缩地级市数量最多，其次是第二级、第三级，位于第四级和第五级的重度收缩地级市仅有5个，分别为朝阳市、广元市、仙桃市、广安市、资阳市。

1) 胡焕庸线分区识别。胡焕庸线以东地区的收缩地级市数量远远高于胡焕庸线以西地区，达到79个，占全国收缩地级市数量的91.86%；而胡焕庸线以西地区收缩地级市仅有7个。为了进一步分析胡焕庸线分区的收缩地级市现状，将东西两地区的地级以上市总个数和收缩地级市数量进行统计分析，得到胡焕庸线东西两区域收缩地级市个数占该地区总地级以上市个数的比重。可以发现，虽然胡焕庸线以东地区的收缩地级市数量高达79个，此地区共有25个省市，共282个地级以上市，收缩地级市数量所占区域地级市数量的比重为28.01%；胡焕庸线以西地区的60个地级以上市中共有7个地级市发生收缩，所占区域地级以上市数量比重为11.67%，仍低于胡焕庸线以东地区。

2) 四大经济分区收缩识别。在2000-2010年西部地区收缩地级市数量最多，达到32个，占全国收缩地级市的34.09%；排名第二的中部地区收缩地级市数量和西部差别不大，但都远多于东北和东部地区；东北地区收缩地级市数量最少，为11个。为了进一步分析中国4大分区的收缩地级市现状，统计各地区的地级以上市总个数，并将各地区收缩地级市数量与其进行统计分析，得到4大区地级市收缩个数占各地区总地级以上市个数的比重。可以发现，虽然西部地区收缩地级市的绝对数量最大，为30个，但由于西部地区地域广阔，拥有12个省市、131个地级以上市，因此, 其区域内收缩地级市个数占区域内相应地级市总数的比重仅排在第3位；东北地区收缩地级市个数所占区域内相应地级市总数比重较大，排名第2，在3个省份的36个地级以上市中有11个出现收缩，占比为30.56%；区域内收缩地级市占比中排名第一的为中部地区，为34.09%。

1) 市收缩驱动力指标体系建立。引发地级市和区域收缩的因素有多种，本文结合国内外相关研究经验以及中国收缩地级市特征，遵循指标因子选取的可行性、可代表性及可获得性原则，从人口与就业、产业与经济、社会与环境3方面因素考虑，研究组共确定12个相对指标为主的因子体系来探究影响地级市收缩的原因^[19]，包括人口自然增长率变化、劳动力占比变化、老龄化率变化、就业人口占比变化、GDP增幅、固定资产投资变化率、初始人均年GDP、职工平均工资变化率、第二和第三产业产值占比变化、医院床位数变化率、建成区绿化覆盖率变化、高等学校在校学生数变化率。

2) 中国地级市收缩二元Logistic回归分析。对数据进行处理的过程中发现初始人均年GDP、第二和第三产业产值占比变化的散点图更倾向于幂函数和反比例函数。将初始人均年GDP、第二和第三产业产值占比变化这两个数据分别进行取对数和取倒数变换后符合线性相关，因此，本文用变换后数据代替初始人均年GDP、第二和第三产业产值占比变化这两个因变量，通过观察每个变量回归系数的P值, 可以保留老龄化率变化、GDP增幅、初始人均年GDP取对、职工平均工资变化率4个变量在回归方程中，剔除其他变量，得到预测地级市是否收缩的方程：

式中，P为地级市发生收缩的概率；X₁为老龄化率变化；X₂为GDP增幅；X₃为初始人均年GDP取对；X₄为职工平均工资变化率。

由回归系数的正负值可以知道GDP增长多、初始人均年GDP值大的地级市不容易发生收缩；老龄化率变化大、职工平均工资变化大的地级市更容易发生地级市收缩。下面按四大经济分区分别进行原因探讨。

3) 中国四大经济分区二元Logistic回归分析。结果显示，老龄化率变化和初始人均年GDP对东部和西部地区收缩地级市有显著影响，老龄化率和GDP增幅对中部地区收缩地级市有显著影响，人口自然增长率变化和初始人均年GDP对东北地区收缩地级市有显著影响。

人口老龄化广泛存在与发达国家和发展中国家，与收缩地级市之间存在着明显的相关关系。在第五次全国人口普查到第六次全国人口普查这十年间，中国仅有11个地级以上城市的老龄化率变化为负值，可以解释为这11个地级市人口越来越年轻化，因而都没有出现城市收缩的现象，如上海市、苏州市、厦门市等。而在86个收缩地级市中，老龄化率变化较大的有广元市、广安市、仙桃市等，他们的收缩程度排名都居于前列。究其原因，是由于过去长时间计划生育政策使中国一段时间内人口出生率保持在较低的水平，较低的自然生育率提升了人口年龄中位数数值，也推进了老龄化进程加快，人口严重老龄化的地级市活力相对较小，社会和家庭的负担重，可能会对地级市的经济产生一定不良的影响，从而导致地级市收缩。

区域经济发展不平衡也会引发国内经济区的区际和区内人口流动，进而导致局部收缩的主因之一。在中国的东部、西部和东北地区，初始人均GDP越低，地级市发生收缩的可能性越大，而在中部地区，地级市的GDP增幅和地级市收缩关联更大，即GDP增幅越小的地级市发生收缩的可能性越大。分析原因，初始人均年GDP反映了地级市初期经济水平，初始人均年GDP越低的地级市经济基础越差，经济发展越难起步，从而导致人口流出。GDP增幅反映了某地级市的经济发展速度，该值越低则表明该城市的经济发展状况越不理想。因为经济基础差、经济速度慢的城市，可能会导致人均收入不理想、城市基础设施不完善、生活环境恶化，因此，对人口的吸引力大大下降，以至于该地级市出现人口流失即城市收缩的现象。研究结果上来看，除焦作市外，中部地区收缩地级市的GDP增幅均低于中部平均水平，其中，GDP增幅最少的黄冈市是中部地区2000-2010年收缩程度最高的地级市。

1) 2000-2010年，除去因行政区划变更导致的人口减少，中国共有86个地级市发生收缩，即在第五次人口普查与第六次人口普查这10年间有25.15%的中国地级市发生收缩，中国收缩地级市的收缩程度普遍较轻，超过一半的收缩地级市收缩程度低于5%。

2) 胡焕庸线以东的收缩地级市数量和占比均高于胡焕庸线以西的收缩地级市数量和占比。在中国四大经济分区中，中部和西部收缩地级市数量明显高于东部和东北地区。

3) 综合全国范围内的二元logistics回归分析结果，可以大致认为收缩地级市驱动力有以下5项：①人口老龄化；②地级市初期经济发展水平与速度；③居民人均收入；④产业结构变化；⑤地级市内部环境和社会服务设施的优劣。对于不同的经济区域，收缩原因表现出较明显的差异性。

城市收缩在全世界范围内总体表现为人口流失，并在不同国家表现为经济、社会、文化等各个方面的衰退。与西方发达国家相比，用收缩地级市数量和收缩程度为衡量标准的收缩现象在中国相对不明显，但人口老龄化、资源枯竭城市性质和住房空置问题已经成为中国收缩地级市的隐形因素^[20]。在中国局部个别城市出现收缩的同时，城市建设用地却仍在不断扩张，导致城市人口流失与城市空间扩张现象并存，这种现象值得思考。

从本文对中国收缩地级市的驱动力分析研究来看，诱发地级市收缩的驱动力较为复杂，由于中国区域间经济发展不平衡，导致国家中心地级市、一线地级市吸引人口能力要比其他地级市吸引人口能力要强^[21]。公共资源与社会服务是民生的重要方面，在中国地级市之间基本公共服务有差异的环境下，有更多的人为了优质的生活条件，迁移到基础设施和公共服务完善的地级市。人口老龄化广泛存在与发达国家与发展中国家，老龄化严重的地区，社会抚养压力大，人口红利较小，不利于吸引人口。由中国四大经济分区收缩原因探讨可知，不同地区之前的驱动力差异较大，所以每个地级市都应该根据自身特点做出相应措施来面对地级市收缩，不能一概而论。

本文从3个不同尺度分别识别2000-2010年中国地级市收缩情况，并分析探讨其收缩原因。结果表明，共有86个地级市发生收缩，中部的湖北省和西部的四川省地级市收缩现象最为突出。本文对未来的展望如下：①由于数据可得性，本文研究时间跨度为第五次人口普查和第六次人口普查期间，后续扩大和更新地级市收缩研究的时间跨度，形成完整的时间序列更利于研究分析中国地级市收缩的变化规律，使得地级市收缩的研究更具有现实性意义；②地域差异性对地级市收缩驱动力影响较大，本文虽然将中国分为四大区，分别研究其地级市收缩原因，但还是难以避免地域差异性的影响。可以根据具有不同地域特征的地级市收缩样本进行细化分类，减少地域差异性的影响，更加准确地得到地级市收缩的原因；③本文研究的地级市收缩现象重点是在宏观层面上进行对比，未来可以将收缩地级市按照其特点分类，并针对性的对每类地级市收缩提出应对建议，利于中国城市科学、健康的发展。