哈長城市群局部收縮識別與城市競爭力研究

王國力, 趙佳琪, 魏天祺

(1.遼寧師范大學 地理科學學院,遼寧 大連 116029;2.東北財經大學 投資管理學院,遼寧 大連 116025)

20世紀50年代,發展中國家相繼走向獨立,社會與經濟不斷發展,新興技術的沖擊與世界鋼鐵市場的激烈競爭致使產業結構單一的德國魯爾工業區由盛轉衰.一些學者對德國魯爾工業區進行實證研究后將“收縮城市”引入學術研究領域[1],1988年,德國學者H.H?u?ermann和 W.Siebel正式提出收縮城市的概念.20世紀末到21世紀初,收縮城市的數量與日俱增,多數城市出現了人口數量銳減以及住房空置現象,收縮城市開始逐步受到各界學者的關注.收縮城市由泛指一些城市區域的人口和經濟發生衰退轉變為人口、經濟、社會、空間多維度的收縮,歷時24 a,其研究方向也從聚焦于收縮城市的識別、定義轉變至動力機制和調控研究等方面[2].

我國對于收縮城市的研究開始時期較晚,且與西方國家的收縮情境大不相同.西方國家工業化進程完成早,多數收縮城市亟須解決的是老年人口比重過高、去工業化、晚婚晚育帶來新生人口減少,后社會主義轉型等問題[3].過去40多年,中國城鎮化處于高速發展階段,根據最新統計信息,2021年中國常住人口城鎮化率達到64.72%.高速進程中的城鎮化將城市發展重心置于經濟增長、產業發展、城市設施建設等方面,致使增長主義范式理念成為主流思想.全球性金融危機爆發后,各國經濟不景氣,以較高速向前邁進的中國經濟進程出現轉變,經濟增速放緩變為中高速,經濟發展進入新常態.以出口為導向的國家加工工業衰退,與此同時劉易斯拐點提前來臨,剩余廉價勞動力數量減少,初級勞動力與中級勞動力供不應求達到瓶頸狀態,中國的人口紅利逐漸消失,產業結構與需求結構不匹配,這些都引發了城鎮化進程中的局部收縮現象[4].孟祥峰等基于NC邊界和LandScan數據集對全球范圍內的城市進行收縮識別,結果顯示中國現存的收縮城市數量是全球最多的,高達679個[5].陳蕊通過運用收縮度模型以2009-2019年為研究區間,對我國615個建制市進行收縮測度,結果表明綜合收縮城市的數量占研究樣本總量的26.67%,即人口、經濟、空間3個維度均呈現收縮態勢的城市[6].張帥等通過構建收縮綜合評價指標體系對中國288個地級以上城市進行研究,指出東北地區不論在長期還是短期的研究視角下,均為綜合收縮城市的主要集聚地.在人口、經濟、社會3個維度的收縮城市中東北地區的收縮城市數量超過50%[7].“一五計劃”完成后東北工業基地正式建成,作為我國重工業生產加工的重要基地,東北地區在鋼鐵、汽車、油氣石化等領域為我國經濟社會建設作出了重要的貢獻.然而20世紀90年代后,東北地區許多城市的工業發展滯后,資源枯竭,區位優勢下降,“東北現象”和“新東北現象”相繼發生,戰略扶持東北老工業基地迫在眉睫.本文的研究區域哈長城市群位于東北亞腹地,有望成為我國北方地區對外貿易的重要“窗口”,輻射帶動東北地區經濟發展的增長極.開展哈長城市群局部收縮識別以及城市競爭力研究,探索適合哈長城市群收縮城市的轉型路徑,闡明“新常態”下哈長城市群收縮城市面臨的挑戰和機遇,有助于完善城市精明收縮的理論基礎和對策指向,確保東北地區在新型城鎮化背景下健康平穩發展.

1 研究方法與數據

1.1 研究區背景

以收縮城市為搜索詞條,基于中國知網總庫中的中文文獻數據庫進行查找,生成共現矩陣分析圖以及年度交叉分析圖.可知無論是按照主要主題還是次要主題,東北地區的研究成果與中國其他地區相比都較為綜合全面,但在研究區域選擇上大多以東北三省或其中一省以及典型收縮的地級市為主,較少以城市群為研究單位.哈長城市群位列我國二級城市群之首,群域空間的優質發展是新型城鎮化的重要原動力[8].2016年國務院批復哈長城市群發展規劃,于宏觀層面上明確其發展方向及規劃細則,預計于2030年,成功打造哈長城市群成為極具影響力,輻射帶動周邊城市經濟發展的增長極,實現城市群經濟實力顯著提升,城鎮體系布局合理,區域可持續發展.東北地區是以資源為依托發展產業經濟的地區,多數城市為資源型城市,現如今工業企業的發展階段已步入后期階段,收縮的態勢已不容小覷.在此背景下開展收縮研究有利于提高對收縮城市的認識,合理調整產業結構,實現收縮城市良性發展[9].

1.2 研究方法

(1)文獻閱讀法:文獻閱讀法相較于其他研究方法耗費時間短,獲取信息速度快,短時間內便可掌握研究對象的大致信息,具有靈活性、簡便性.本文研究所需的收縮城市國內外相關理論以及研究案例均可以通過查閱中國知網的總庫文獻以及Web of Science數據庫獲得.此外,在進一步對研究區進行數據分析時查閱了黑龍江省、吉林省對應年份的統計年鑒以及各級地方城市的國民經濟和社會發展統計公報,并結合了最新的人口普查數據,即第六、七次人口普查數據進行收縮分析.

(2)本文參考吳康、龍瀛等學者構建的人口維度收縮城市測度指數[10],選取哈長城市群研究區內的常住人口、戶籍人口、就業人口等數據測度研究區在2010-2020年間人口收縮與擴張的情況.

(3)采用因子分析法,應用IBM SPSS Statistics 24.0軟件的因子分析功能對城市競爭力得分體系中的構成因子進行研究分析,剔除相關性較小的變量,提取主要因子,闡明變量之間的相關關系,獲取城市競爭力綜合得分及排名,定量分析形成收縮城市的影響因素.

1.3 數據來源

本文以東北地區的哈長城市群為研究單元,選取黑龍江省哈爾濱市、大慶市、齊齊哈爾市、綏化市、牡丹江市,吉林省長春市、吉林市、四平市、遼源市、松原市、延邊朝鮮族自治州11個州市的國民經濟與社會發展統計公報.此外,部分人口數據來源于第六、七次兩省人口普查資料.構建城市競爭力評價體系所需要的各種指標數據來源于相應年份的黑龍江省、吉林省統計年鑒.

2 收縮城市識別與格局分析

2.1 指標選取與測算

囿于收縮城市的定義并無統一標準,收縮城市的測度方法可以劃分為單維識別和多維識別兩種.根據現有研究成果顯示,當前國際上普遍采用人口數據進行收縮測度,人口收縮是界定收縮的重要指標[11].中國現行的戶籍制度具備“中國特色”,戶籍人口和常住人口的設立為研究人口流動提供了數據支持.戶籍人口與常住人口的數量并不等同:戶籍人口是當地公安機關登記在冊的常住人口,人們出于就業壓力、求學需要等各種原因會產生大規模的人口流動;常住人口可以明確表示一地的實際居住情況.此外,本文選取了就業人口作為參考.雖然步入“新常態”后中國經濟增速放緩,但各大城市群的經濟與社會發展現狀仍具有較大輻射力,各種優質的資源、良好的政策、就業機會等因素吸引著周邊城市的勞動就業人員不斷趨向增長極,產生大規模的人口流動.對于人口流入城市來說是人力資源的更新、城市的擴張,對于人口流失城市來說間接加劇了區域之間經濟發展的不平衡.中心城市不斷襲奪外圍城市的生產要素引發地區間的“馬太效應”,造成強者愈強、弱者愈弱的兩極分化局面[12].就業人口可以從側面反映一個地區經濟發展的狀況以及城市吸引力,因此,本文選取常住人口、戶籍人口、就業人口3項指標進行收縮城市識別測度.

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Cr指數選取哈長城市群2020年與2010年的常住人口數值比來觀測常住人口在10 a間的變化情況;Ch、Ce的計算方式與Cr指數相同,分別選用了該地區兩個年份的戶籍人口、就業人口;Crh指數以2010年、2020年常住人口和戶籍人口的比值作為測算依據;Ceh等于Ce與Cr的數值比,是就業人口變化與常住人口變化的綜合表征.Cr、Ch、Ce、Crh、Ceh5個指標計算得分>1時,表明該地區人口維度上發生擴張,=1不發生變動,<1研究區域可認定為人口維度收縮城市(表1).

表1 人口維度局部收縮識別結果Table 1 Local shrinkage identification results of population dimensions

根據指標計算結果,在2010-2020年的研究時間內哈長城市群的大部分城市呈現了收縮勢態,戶籍人口、常住人口、就業人口等指標計算結果大多<1,即研究區的人口分布情況整體呈現縮減狀態(見圖1).

圖1 人口維度收縮指標數據圖Fig.1 Data diagram of the population dimension contraction index

研究數據表明,在11個地級市中僅長春市的常住人口變化率>1,增長幅度達到18%,此外10個州市均出現了常住人口的收縮,其中,吉林省四平市常住人口變化率達到0.54,收縮幅度最為明顯.采用戶籍人口進行的人口測度與常住人口測度結果相似,僅長春市和哈爾濱市兩個省會城市發生了人口擴張.此外,四平市、齊齊哈爾市、綏化市的戶籍人口變化率均低于城市群平均值,城市群戶籍人口的收縮趨勢明顯.從戶籍人口和常住人口的變化情況分析可知,哈長城市群的人口存在較大的流動性,且趨向于長春市、哈爾濱市這樣的副省級城市.本文計算了2010年以及2020年常住人口與戶籍人口的比值,兩個時間點均有6個城市Crh指數>1,2020年哈長城市群的平均Crh值為0.95,相比2010年下降了5個百分點,表明人口由哈長城市群流出至其他地區,致使常住人口小于戶籍人口.

就業人口指標反映的收縮情況最為顯著,近些年我國經濟發展進程較快,向市場體系轉型的過程中勢必會經歷工業結構的整改,工業領域的結構調整會引起就業人口的流動,而這種流動在東北地區主要表現在失業人口再就業外流,以及勞動密集型工業企業、技術主導型工業企業的人口流失[13].具備人才優勢、區位優勢的東部地區成為就業人口的主要流入區域,哈長城市群地級市除長春市、吉林市發生就業人口擴張,其余地區均發生不同程度收縮.

2.2 研究區冷熱點分析

本文使用ArcGis中的熱點分析功能對哈長城市群所有縣區的戶籍人口進行空間集聚分析,識別出城市群戶籍人口分布的“冷點”和“熱點”,并根據識別結果劃分戶籍人口空間分異形成的集聚區.經過熱點分析可知哈長城市群形成了4個戶籍人口熱點集聚區,主要分布于長春市、吉林市、哈爾濱市以及部分臨近這些中心城市的區域;3個次熱點區,分別是雙遼市-梨樹縣-鐵西區-鐵東區-伊通滿族自治縣-朝陽區-南關區、前郭爾羅斯蒙古族自治縣-肇源縣-肇東市-松北區-道外區和蘭西縣-呼蘭區-巴彥縣-北林區-望奎縣-海倫市-綏棱縣;2個冷點區,梅里斯達斡爾族區-龍沙區-鐵鋒區-昂昂溪區-讓胡路區-杜爾伯特蒙古族自治縣和穆棱市-綏芬河市-愛民區-陽明區-東安區-東寧市-汪清縣-琿春市-延吉市-圖們市-龍井市-和龍市;5個次冷點區,甘南區-碾子山區-龍江縣-富拉爾基區-泰來縣、富?？h-林甸縣-龍鳳區-安達市-紅崗區-大同區、東遼縣-龍山區、安圖縣和通河縣-依蘭縣-方正縣-林口縣-海林市-寧安市.

3 城市競爭力評價

進一步研究判定哈長城市群的收縮城市,不應限于人口維度的指標,還應有其他維度的綜合測度,本文從經濟、基礎設施、教育科技3個維度選取9個指標進行因子分析,并測算城市競爭力綜合得分.通過因子分析的降維功能可以將一組數據中相關性較高的因子提取為公共因子,研究數據選用2010年、2015年、2020年各城市9個指標的數值,將數據進行標準化處理后采用主成分提取法構建相關矩陣R,通過公共因子可以反映眾多指標的主要信息(見表2).

表2 城市競爭力綜合評價指標體系Table 2 Comprehensive evaluation index system of city competitiveness

因子分析的首要步驟是檢驗研究指標是否適合用因子分析的方法,運行SPSS軟件建立相關性矩陣后分別進行KMO檢驗、巴特利特球形度檢驗.本文最初選擇了29個原始數據指標,由于研究區城市群僅11個城市,指標數量遠大于樣本數量,SPSS無法構成正定矩陣,因此剔除相關系數較大(>0.9)或者系數為負數的指標,直至研究指標KMO檢驗值>0.5并同時滿足巴特利特球形度檢驗值≤0.01時可以繼續進行旋轉因子、計算因子得分等操作.通過檢驗可知,2010年、2015年、2020年 3 a的KMO值分別為0.519、0.705、0.601,Bartlett球形度檢驗所得近似卡方值分別為98.989、84.548、103.443,顯著性值3 a均為0,符合因子分析的條件.

雖然研究時間節點不同,但計算城市競爭力得分方法相同,在此選用2020年的數據為例.公共因子特征值>1,總方差解釋中累積方差貢獻率達到80%以上是提取公因子的硬性條件,采用凱撒正態化最大方差法對成分矩陣進行旋轉,增強提取因子的代表性.2020年指標數據提取出2個公共因子方差貢獻率分別為49.622%、34.135%,累積貢獻率83.757%,可以代表多數因子的主要信息[14].

成分得分系數表達式建立后,通過數據視圖中原始數據最后兩列得到F1、F2的得分,因子F1、F2的旋轉載荷平方和的方差百分數與累積總百分數的比值即2個公共因子的權數.設F為2個公共因子綜合得分得到下述公式,將2010年、2015年、2020年3 a的公共因子得分分別代入式(6)求得11個城市的城市競爭力得分(表3).

表3 各地城市競爭力得分及排名Table 3 City competitiveness scores and rankings by region

(6)

3個研究時間節點內有4個城市競爭力綜合得分排名無變動:長春市、吉林市、哈爾濱市、大慶市.除大慶市其余3個城市均符合研究區冷熱點分析結果,得分排名前4位的城市主要分布在研究熱點區及次熱點區.四平市、延邊州、齊齊哈爾的城市競爭力水平存在較小波動,排名上升不明顯.遼源市和松原市近2 a城市競爭力水平下降顯著,松原市在哈長城市群城市競爭力排名中變化幅度最大.綏化市2010年與2015年得分位次相同,2020年競爭力上升明顯;牡丹江市雖發生短暫的競爭力下降但在2020年綜合得分排名漲幅較大,排名第6.

4 結論與討論

4.1 結 論

(1)以人口維度進行收縮城市的識別,2010-2020年哈長城市群11個州市中發生常住人口收縮的城市高達10個,僅長春市無常住人口收縮,呈現常住人口規模輕微擴張.采用戶籍人口進行考察,發生收縮的城市占比81.8%,哈爾濱以及長春兩個副省級城市戶籍人口變化情況呈上升趨勢.常住人口與戶籍人口的比值側面反映了該地區經濟發展水平的程度,72.7%的城市10 a間常住人口發生外流.哈長城市群就業人口收縮格局與戶籍人口相似,其中,長春市、吉林市就業人數在10 a內上漲.就業人口變化與戶籍人口變化的比值體現了研究區間內就業人口的趨向性,就業人口數量主要集中于城市群的西南部、北部.6個指標均<1的城市可以認定為人口維度的收縮城市,最終判定哈長城市群存在遼源市、松原市2個收縮城市.

(2)以哈長城市群所有縣區的戶籍人口為研究單元,經過ArcGis冷熱點分析得到4個熱點集聚區、3個次熱點區、2個冷點區、5個次冷點區.熱點、次熱點區域分布與人口維度中常住人口、戶籍人口、就業人口發生正向變動的區域相符.

(3)運用因子分析法選取9個指標從經濟、基礎設施、教育科技3個方面構建城市競爭力評價體系,得到哈長城市群11個州市2010年、2015年、2020年的城市競爭力綜合得分排名.以5、10 a兩個單位計算出3個時間段的得分差值,滿足2020年與2010年的差值為負數的首要條件,再者滿足2015年與2010年差值為負數或2020年與2015年差值為負數識別出吉林、遼源、松原、延邊朝鮮族自治州、大慶、哈爾濱6個收縮城市.通過人口、經濟、基礎設施、教育科技的綜合測度最終識別出哈長城市群11個州市中2個收縮城市:松原市、遼源市.

4.2 討 論

制定并實施哈長城市群收縮城市未來的發展規劃時,要明確增長主義不應再成為主流思想.借鑒西方國家對收縮城市的應對策略,貫徹精明收縮是促進哈長城市群經濟發展、社會進步的科學理念[15].收縮城市的調控措施要做到因地制宜,哈長城市群中大多城市是資源型城市,其脆弱性隨時間進程逐漸展露,推進這些城市的轉型實現城市可持續發展是當之要義[16].長春、哈爾濱等大中型城市土地開發利用存在不合理性,經濟發展單純依靠土地資源,城市功能分區不強,空間利用效率不高.在城市規劃建設時應注重老城區、廢棄用地與新開發城區之間的協調性.城市構建需以人為本,重視人居環境建設,構建1 h通勤圈,發展城市多核心模式,讓每個區都具備就業、教育、文娛、服務等功能.提高建成區綠化率和人均擁有城市綠地面積,關注人民的精神文化需要和生活質量.松原市與遼源市的人口減少較顯著,要重視人口問題,做好養老保障,完善社會福利制度,引進各方面人才資源實施人口開放,強調區域間的分工與合作.城市收縮不是衰退、荒廢的代名詞,對于收縮城市的識別、定義、形成機制等方面的問題仍是收縮領域的關注重點[17].作為雙子星城市群之一的哈長城市群需做好域內存量規劃,提高城市競爭力,補全城市發展短板,積極應對收縮城市帶來的挑戰,促進城市群合理有序發展.