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科学认识城市收缩模式及其影响，对城市经济发展、构建人与环境之间的和谐关系至关重要。本研究通过构建城市收缩的多维度评价体系，系统分析了2000-2020年中国城市收缩的空间格局及演化规律，并考察了城市收缩对城市形态演化的影响。研究结果表明：（1）中国城市收缩现象日益恶化，收缩城市主要位于增长极周边地区和东北地区，往往表现为人口、经济、社会的同时收缩；（2）城市收缩，尤其是人口和经济收缩，对城市形态的影响越来越严重，导致城市用地扩展速度和规模下降，城市斑块数量减少；（3）城市收缩水平与城市形态指标在空间上呈现不匹配性，特别是在一些人口流失、经济衰退和城市土地扩展并存的形成悖论的城市。这一矛盾严重违反了城市发展规律，对中国的新型城镇化建设构成了威胁。
中国多维城市收缩的时空演化模式
及其对城市形态的影响
随着全球化的快速推进和城市社会的转型，城市收缩已成为一种不可否认的现象，并在全球范围内蔓延，严重制约了现代城市发展的可持续性。就中国现阶段而言，区域发展差异日益明显，城市要素流动相对自由，城市内部和城市之间出现分化，使得城市收缩问题日益普遍。然而由于目前关于中国的城市收缩问题研究较少，且在评价维度、方法和标准上缺乏共识，对收缩条件下城市形态演化的关注不多，因此该方面的研究尚存在局限性。本研究结合全国人口普查等权威数据，构建了中国城市收缩的多维评价体系，对2000-2020年间中国城市收缩的时空分布特征进行了实证分析，并通过全局和局部的Moran’s I分析探讨了城市收缩对城市形态的影响。
本研究区域包括中国大陆内的地级市及以上城市，共计261个研究样本，这些城市总人口约占中国大陆总人口的89%，研究期选择为2000-2020年。人口和失业数据来自第五至第七次全国人口普查。社会经济数据主要来源于2001年、2011年和2021年的《中国城市统计年鉴》，并通过省市统计年鉴和公报进一步细化和补充。2000年、2010年和2020年的土地覆盖数据来自GlobeLand30系列，经过了包括几何矫正和图像裁剪在内的预处理，其分辨率达30m，精度超过80%。对于正在发生行政区域面积变化的城市，根据其2020年的行政边界记录人口数和建成区面积，其他数据则使用人口或建成区面积进行加权。
本研究基于城市收缩的核心本质，建立了中国城市收缩关于人口、经济、社会三个关键维度的多维评价体系（表1）。以城市行政区域内长期居住的总人口数变化作为代表人口损失的指标，以GDP、员工工资和财政收入作为代表经济收缩的指标，以财政支出、消费状况和失业人数作为代表社会收缩的指标。
表1 城市收缩的多维评价体系
在多维城市收缩的水平测量方面，研究者引进了面板熵法，该方法在保留熵权法所有优点的同时，将时间变量纳入评价系统，能够对不同的研究时期进行比较和分析，使其适合于测量多维城市的收缩水平和演化。考虑到中国城市化进程与数据可用性，研究者将2000-2010年定为T1阶段，2010-2020年定为T2阶段，分阶段探讨中国城市收缩的时空演化模式。研究采用了相对收缩的方法评估城市的收缩状态——当一个城市的USI（城市收缩指数）低于全国平均水平时，它被定义为不收缩，并使用自然断裂分类法将其余城市分为三类。
在城市形态测量方面，研究者从城市规模、形状、紧凑度和碎片化四个维度中选取了学术界常用的五个关键指标，以全面描述城市外部轮廓和内部格局的演化（表2）。首先利用ArcGIS从GlobeLand30数据中提取各城市的三相位建筑景观，之后利用Python中的GDAL库消除了小于3 km2的孤立建筑用地斑块，以排除在村庄的建筑对城市形态评价的影响，最后利用Fragstats 4.2计算每个城市的景观指标。
表2 城市形态测量指标
在空间相关分析方面，本研究首先采用双变量全局Moran’s I分析各收缩维度与城市形态的空间关联，之后采用双变量局部Moran’s I识别城市收缩和城市形态的显著不匹配现象及其聚类模式。基于双变量局部Moran’s I的结果，可以生成局部空间关联指标（LISA）聚类图，用于识别两个变量之间的四种类型的空间相关：高-高聚类（HH），自变量和因变量值都相对较高；低-低聚类（LL），自变量和因变量值都相对较低；高-低聚类（HL），自变量值高而因变量值低；低-高聚类（LH），自变量值低而因变量值高。
经分析，T1阶段中国城市收缩现象严重的地区主要集中在东北、四川省和湖北省，这与人口收缩格局相似。T2阶段不同维度的城市收缩空间格局较T1阶段更为明显，呈现“北高南低”的现象，收缩程度较高的城市数量有所增加，几乎都集中在东北三个省份。且T2阶段城市收缩四维度的空间分布特征高度相似，人口收缩、经济收缩和社会收缩往往在同一城市同时发生，三个维度的关联特征得到加强。
多维城市收缩与城市形态之间的全局空间自相关分析结果见表3。研究者通过使用LISA双变量聚类图分析两个阶段四个相对显著的变量之间的局部空间相关性，识别出了城市收缩和城市形态在空间上存在匹配异常的区域。经分析，H-L地区主要集中在东北三个省份，说明东北地区人口的减少导致了建设用地斑块的减少和破碎化；中部平原地区和重庆周边地区属于L-H集群，人口收缩程度低，城市破碎程度高，处于有序扩张阶段（图1）。
表3 亚马逊流域保护区内火灾发生频率
图1 中国多维城市收缩与城市形态的局部空间相关性
编者评述
本研究基于城市收缩的核心内涵，建立了一个多维的评价系统，描述了中国近20年来城市收缩的空间分布格局与演变。研究结合空间分析方法，从不同维度考察了城市收缩对城市形态演化的影响。可为完善中国城市收缩和城市形态的研究体系、促进城乡关系协调发展、推进新型城镇化建设提供有价值的见解。
本研究为推进城市收缩治理和城市形态的可持续发展提供了重要参考，但尚存在着局限性。一方面，城市形态的演化表现出路径依赖性，这导致了不同驱动因素对城市形态影响的滞后效应，时间滞后的可变性可能会在一定程度上影响研究结果的准确性。另一方面，由于研究的规模和时间框架的限制，本文仅探讨了城市在水平空间的结构，未来可以对城市收缩影响城市形态垂直空间和驱动机制进行多尺度分析。
原文出处
Zhang, X., Zhang, Q., Zhang, X., & Gu, R. (2023). Spatial-temporal evolution pattern of multidimensional urban shrinkage in China and its impact on urban form. Applied Geography, 159, 103062.
https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2023.103062
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