河南省城市收缩格局特征与驱动因素分析_温佳楠.pdf

河南省城市收缩格局特征与驱动因素分析温佳楠(中共河南省委党校 经济管理教研部，郑州 450000)摘要:综合运用探索性空间数据分析、偏最小二乘回归等方法对 20102021 年河南省城市收缩的格局特征与驱动因素进行分析。结果表明:(1)河南省出现了城市增长与收缩并存的分异现象，约 51%的县(市、区)出现人口收缩现象，市辖县和距离郑州 150 300 km 的县(市、区)收缩现象较为严重。(2)城市收缩分布具有空间相关性，形成了高高型、高低型、低高型以及低低型四类空间聚类模式。(3)城市收缩驱动因素复杂且具有异质性，公共服务水平低、社会抚养负担重、财政自给能力差、社会消费能力弱是引发城市收缩的主要因素，但同一因素对不同类别城市收缩的影响程度不尽相同。关键词:城市收缩;格局;驱动因素;异质性;河南省中图分类号:F299 27文献标志码:A文章编号:1003-2363(2023)03-0067-06doi:10 3969/j issn 1003-2363 2023 03 011收稿日期:2022 08 19;修回日期:2023 04 22基金项目:河南省哲学社会科学规划年度项目(2021CSH035);河南省软科学研究项目(232400410250);中共河南省委党校重点项目(ZX2020008)作者简介:温佳楠(1993 )，女，河南平顶山市人，讲师，博士，主要从事区域经济、城市经济学研究，(E-mail)wjnwmn 163com。0引言20 世纪 50 年代以来，以人口流失为主要特征的城市收缩现象在全世界范围内快速蔓延1 3，逐渐演变为全球性经济社会问题。城市收缩不仅对传统城市增长理论和规划理念提出了挑战，也使城市发展前景充满了风险和不确定性。近年来，随着中国经济转向高质量发展阶段，受经济转型、老龄化等多重因素影响，中国持续增长的城市发展模式已经受到冲击，长期以来被增长主义导向政策所忽视的城市人口流失问题逐渐显露出来。事实上，中国已经有超过四分之一的县级及以上城市人口密度出现下降4。基于此，中共中央办公厅、国务院办公厅印发 关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见 明确提出要顺应县城人口流动变化趋势，引导人口流失县城转型发展。这充分表明城市收缩已经成为中国城市发展面临的新议题。城市收缩研究萌芽于学术界对城市人口外流现象的关注。1988 年德国学者 H Huermann 等提出收缩城市的概念用来隐喻德国因经历去工业化而出现人口流失和经济衰败的城市5。此后，随着城市收缩现象的快速蔓延，西方学者围绕着城市收缩的概念内涵6、测度识别7 8、分布格局9 10、驱动机制11、政策响应12 等方面进行了深入探讨，形成了相对完整的研究框架。随着中国城镇化的快速推进，中国人口流动性不断增强，“流空间”效应对区域经济空间格局的重塑作用日益突出13，资源型城市、区域边缘城市以及县(市)面临较大的人口流失压力，由此引发了国内学者对城市收缩现象的关注。学者们围绕城市收缩的内涵测度14 15、作用机理16 17、土地利用18、规划应对19 20 等方面展开了研究。总体来看，现有成果为后续研究提供了有价值的参考，但仍存在拓展空间。一是研究视角上，大多研究将收缩城市视为同质群体，较少考察不同类别收缩城市的分异特征;二是研究方法上，对城市收缩驱动因素的分析大多采用定性或经典回归分析方法，关注影响因素的正负作用方向，难以获知单个影响因素的解释力度和重要程度，对于因地制宜应对城市收缩具有一定的局限性;三是研究对象上，大多聚焦于全国、省域或流域层面，对中部地区中小城市收缩现象关注较少。河南省作为人口大省和典型中小城市集中区，一直在经历大规模的人口流动过程，这种大规模的人口流动势必会影响城市发展格局，导致城市出现分异现象。基于此，本研究以河南省县(市、区)为研究对象，运用探索性空间数据分析法和偏最小二乘回归法，从空间视角考察收缩城市的分布格局与异质性特征，剖析不同类别收缩城市形成机制及其差异，为优化城镇发展格局、促进大中小城市和小城镇协调发展提供决策参考。1研究区域、数据来源和研究方法1 1研究区域河南省地处黄河中下游，是我国重要的农业大省、经济大省、人口大省、现代综合交通枢纽和内陆开放高地。2021 年，全省地区生产总值 58 887 亿元，在全国排名第5 位;全省户籍人口11 533 万人，常住人口9 883 万人，全国排名第 3 位。河南省下辖郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店 17 个地级市，共有 54 个市辖区、21 个县级市(包含省直辖县级市济源)和 82 个县，合计 157 个县级区划。考虑到部分县区进行过行政区划调整，为了避免其影响，剔除发生过区划调整的开第 42 卷第 3 期2023 年6 月地域研究与开发AEAL ESEACH AND DEVELOPMENTVol 42No 3Jun 2023封市祥符区、龙亭区，洛阳市偃师区、孟津区，许昌市建安区，周口市淮阳区，三门峡市陕州区等 7 个县级行政单元，最终研究区域为河南省 150 个县级行政单元。1 2数据来源研究时间段为 20102021 年。数据主要来源于20112022 年的 中国县域统计年鉴 中国城市统计年鉴 河南统计年鉴 以及 20102021 年各城市国民经济和社会发展统计公报。1 3研究方法13 1城市收缩识别方法。人口流失是城市收缩的核心特征，也是衡量城市收缩最重要和最直接的指标21。通过计算常住人口变化率来判别城市收缩，具体公式为:Pi=(nPit2/Pit1 1)100%。式中:i 表示研究单元;t 表示年份;n 表示t1和t2间隔时间(年);Pi表示人口变化率;Pit1和Pit2分别表示 i 城t1和t2年份常住人口规模。当P 0时，表明该区域常住人口规模出现下降，即该区域出现收缩现象。为了进一步反映城市收缩的程度，在借鉴已有研究成果的基础上22，本研究对计算结果进行等级划分，将其划分为 4级，依次为高度收缩(P 1%)、轻度收缩(1%P 0)、轻度增长(0 P 1%)和高度增长(P 1%)。13 2探索性空间数据分析方法。探索性空间数据分析法是通过对研究对象分布格局进行统计描述和关联性分析来探讨其在空间上的相互作用机制1。本研究通过计算全域和局域两类空间自相关统计量来分析河南省收缩城市空间分布特征。全域空间自相关统计量。Moran s I(莫兰指数)是用于分析区域内所有空间单元之间整体关联程度的统计量，计算公式为:I=nni=1njiwij(xi?x)(xj?x)(ni=1njiwij)ni=1(xi?x)2。式中:xi和xj分别表示区域 i 和 j 的属性值;?x 为平均值;n 为地区数量;wij为空间权重。Moran s I 取值范围为 1，1，I 0 表明区域间存在空间正相关关系，I=0表示存在负相关关系，I 0 表示不存在空间相关关系。局域空间自相关统计量。由于 Moran s I 反映的是空间整体关联状况，无法揭示具体的空间集聚状况，因此进一步运用 Local Moran s I 统计量来识别河南省人口空间集聚模式，其计算公式为:Ii=ZinjiwijZj。式中:Zi和Zj分别为标准化后的属性值;wij为空间权重。若Ii显著为正且Zi 0，说明区域i 与其邻近区域属性值高于平均水平，属于高高(H-H)集聚型;若Ii显著为正且Zi 0，说明区域 i 与其邻近区域属性值低于平均水平，属于低低(L-L)集聚型;若Ii显著为负且Zi0，说明区域 i 的属性值高于邻近区域，属于高低(H-L)集聚型;若Ii显著为负且Zi 0，说明区域的属性值低于邻近区域，属于低高(L-H)集聚型。133偏最小二乘回归。偏最小二乘(partial leastsquares，PLS)回归方法综合了多元线性回归分析、主成分分析以及典型相关分析方法的基本功能，能够有效解决变量间存在的多重共线性问题23。PLS 的基本工作原理是通过构建数据集、提取成分、循环算法至满意精度、回归确定成分等主要步骤实现有效建模。在 PLS 中，常用变量投影重要性指标(VIP)来衡量每一个自变量X对因变量 Y 的解释力度，其计算公式如下:VIPj=pd(Y;f1，f2，fm)mi=1d(Y;fi)W2ij。式中:VIPj表示第 j 个自变量对因变量的解释能力;p 为自变量的个数;d(Y;fi)为模型的累积解释能力;fi为自变量xi的提取成分;Wij为xj对构造fi成分的边际贡献度。VIP 值越大，自变量的解释能力越强。VIP 值大于10 的自变量对因变量有较强的解释能力;VIP 值介于05 10 的自变量对因变量的解释能力一般;VIP 值小于 05 的自变量解释能力较弱24。2河南省城市收缩格局特征分析2 1城市收缩总体特征整体来看，河南常住人口变动率均值为 0 4%，处于轻度增长区间。具体来看，增长县(市、区)共计 73 个，其中高度增长 35 个，轻度增长 38 个;收缩县(市、区)共计 77 个，其中高度收缩 15 个，轻度收缩 62 个，约占县(市、区)总量的 51%(表 1)。从分布情况来看，河南省17 个地级市均出现了人口收缩区域，其中，驻马店市城市收缩现象最为明显，收缩区域占比高达 90%。此外，开封、三门峡、南阳、焦作等地也有较多的收缩区域，这表 1收缩县(市、区)分布情况Tab1Distribution of shrinking counties(cities，districts)地级市县(市、区)数量/个轻度收缩高度收缩合计比例/%郑州10183开封606857洛阳404333平顶山213300安阳213333鹤壁213600新乡505417焦作437700濮阳404667许昌202400漯河123600三门峡404800南阳6410769商丘303333信阳314400周口516667驻马店819900合计62157786地域研究与开发第 42 卷些城市收缩比例均超过 70%。上述分析表明，虽然河南省整体呈现人口增长态势，但也有超过一半的县级行政单元出现人口收缩现象，整体增长与局部收缩并存已经成为河南省城镇化的新特征。2 2城市收缩异质性特征为进一步了解收缩区域的异质性特征，本研究将收缩识别结果与地区类别进行综合分析，分类型、分区域考察收缩地区特征。在类别划分方面，依据其所属行政区划，将其划分市辖区、市辖县、县级市三类。在区域划分方面，依据中原城市群发展规划覆盖范围，以郑州市为中心，依据县(市、区)政府到郑州市政府的距离，划分出 3 个圈层(表 2)。第一圈层为距离郑州 150 km 以内的区域，该区域以中原城市群核心发展区为主体，包含河南 12 个地级市的 88 个县(市、区)，是河南省城市分布最密集的区域。随后，在第一圈层边界外推 150 km，划分出第二圈层区域25，该区域涵盖安阳、南阳、商丘等区域中心城市，包含 60 个县(市、区)。第三圈层为除第一、第二圈层以外的其他区域，该区域主要包含信阳市的 10 个县(市、区)。表 2收缩区域异质性特征Tab 2Heterogeneity characteristics of shrinking regions类别数量及比例收缩增长轻度收缩高度收缩轻度增长高度增长行政区划市辖区市辖县县级市数量/个521030比例/%10 643213638数量/个4812202比例/%58 51462442 5数量/个9183比例/%42 948381142区域第一圈层第二圈层第三圈层数量/个2682523比例/%31 798305280数量/个336811比例/%56 9103138190数量/个3151比例/%30 0100500100从行政区划上看，市辖区人口增长态势明显，市辖县和县级市人口收缩现象较为突出。具体来看，河南省有 40 个市辖区处于增长状态，表明我省仍处于人口向城市集聚阶段，城市内部依然存在显著的集聚经济。有7 个市辖区出现收缩现象，约占市辖区总量的149%，其中鹤壁市山城区、焦作市马村区人口高度收缩。市辖县中出现收缩现象的有 60 个，约占市辖县总量的 73 1%，接近四分之三的市辖县出现收缩现象，说明县域人口流失现象十分严重，县城集聚人口能力较弱。县级市中有10 个出现收缩，约占总量的 47 7%，其中邓州市处于高度收缩状态，巩义市、舞钢市、卫辉市、沁阳市等 9 个城市处于轻度收缩状态。从区域上看，距离郑州 150 300 km 的第二圈层收缩比例最高，该区域有 39 个县(市、区)出现人口收缩，占比 672%。距离郑州 150 km 的第一圈层收缩比例次之，该区域有 34 个县(市、区)处于收缩状态，占比41.5%。距离郑州 300 km 以外的第三圈层收缩比例最低，该区域有 4 个市辖县出现收缩，占比 40%，其中息县人口高度收缩，商城县、淮滨县和罗山县人口轻度收缩。由上述分析可知，河南省城市收缩现象比较显著，市辖区和距离郑州较近的县(市、区)发展水平相对较高，吸引生产要素持续流入，大多处于人口增长状态;市辖县和距离郑州相对较远的区域则大多处于人口流失状态。2 3城市收缩空间分布特征为清晰揭示河南城市收缩空间分布特征，运用 Arc-GIS 软件计算得到 20102021 年全局 Moran s I 为0.143，P 值为 0003。全局 Moran s I 显著为正，表明具有相似特征的城市在空间上集聚分布，即人口收缩程度高的城市与其他收缩程度高的城市毗邻，说明河南省城市收缩分布具有空间关联性。进一步计算局域 Moran sI 可知，河南城市收缩空间分布格局差异显著，其空间分布模式可以划分为四类(图 1)。高高(H-H)集聚型县(市、区)与周边地区人口增长率均较高，属于人口流入区，主要集中在郑州市和洛阳市中心城区，代表地区有郑州市金水区、中原区、新郑市、中牟县、洛阳市老城区等，这些区域经济发展水平高，就业机会多，拥有优质的公共服务资源，对外来人口具有强劲的吸引力。高低(H-L)集聚型县(市、区)人口增长率较高，但其周边区域人口收缩水平较高，在空间上形成了“中心高、四周低”的“凸”型格局，代表地区主要有驻马店市驿城区、周口市川汇区、焦作市山阳区和濮阳市华龙区等。低高(L-H)集聚型县(市、区)人口收缩水平较高，但其周边区域人口增长水平较高，在空间上表现为“中心低、四周高”的“凹”型格局，代表地区为洛阳市伊川县。低低(L-L)集聚型县(市、区)与周边地区收缩水平均较高，属于人口流失区，主要分布在安阳市南部、开封市东南部、周口市东北部、驻马店市东北部等，代表地区有滑县、通许县、上蔡县等，此类区域经济发展水平较低、人口外流现象显著。图 1河南省城市收缩空间聚类模式Fig 1Spatial clustering modelof urban shrinkage in Henan Province96第 3 期温佳楠:河南省城市收缩格局特征与驱动因素分析3河南省城市人口收缩驱动因素分析3 1指标体系构建城市收缩是城市系统内外部因素共同作用打破城市发展均衡格局的结果26，其影响因素涉及经济、社会、自然环境等诸多方面。因此，探讨城市收缩背后的深层次动因机制需要综合考虑多重因素。在参考既有研究成果17 19 和考虑数据可得性的基础上，从经济社会因素入手，构建河南省城市收缩驱动因素指标体系(表 3)。表 3河南省城市收缩驱动因素指标体系Tab 3Index system of drivingfactors of urban shrinkage in Henan Province被解释变量解释变量城市收缩:常住人口规模(万人)经济发展速度:GDP 增速(%)工业化水平:第二产业占比(%)服务业水平:第三产业占比(%)财政自给能力:一般公共预算收入支出比城乡收入差距:城乡居民收入比社会消费水平:社会消费品零售总额(亿元)社会投资水平:全社会固定资产投资总额(亿元)公共服务水平:卫生机构床位数(张)社会抚养负担:少儿抚养比(%)城镇化速度:城镇化增幅(%)本研究试图考察不同经济社会因素对城市收缩的影响力度，因此以城市常住人口作为被解释变量，以经济发展速度、工业化水平、服务业水平等因素作为解释变量，构建回归模型进行实证分析，具体模型如下:SHi=+1GGi+2INDi+3SECi+4FINi+5GAPi+6COSi+7INVi+8PUSi+9SOCi+10UBi+i。式中:SH 为城市常住人口;GG 为 GDP 增速;IND 为第二产业占比;SEC 为第三产业占比;FIN 为一般公共预算收入支出比;GAP 为城乡居民收入比;COS 为社会消费品零售总额;INV 为全社会固定资产投资总额;PUS 为卫生机构床位数;SOC 为少儿抚养比;UB 为城镇化增幅;为常数项;为系数;为随机误差项;i 代表县(市、区)。3 2回归结果分析运用 SPSS 软件进行偏最小二乘回归分析，模型拟合优度2为 0904，表明因变量与所有自变量之间的相关性比较显著，回归模型精度较高，可靠性较强。但是，由于模型解释变量较多，为了避免多重共线性影响，进一步进行检验，发现变量方差膨胀因子(VIF)均小于10，说明模型不存在多重共线性问题，模型构建良好。由回归结果(表 4)可知，累积变量重要性(VIP)始终超过 1 的影响因子有 4 个，由高到低依次为公共服务水平、社会抚养负担、财政自给能力和社会消费水平，这些因素对河南城市收缩具有显著影响。累积变量重要性(VIP)介于 05 10 的影响因子有 3 个，分别为社会投资水平、服务业水平、工业化水平，这些因素对河南城市收缩影响相对较弱。表 4偏最小二乘回归分析输出结果Tab 4PLS regression analysis output results解释变量回归系数累积变量重要性(VIP)f1f2f3f4f5GG034102260 410040403950 447IND168606840 733073008870 929SE324305100 903093510961 146FIN002013481 289128612551 245GAP006104700 466051905230 518COS053612291 186122012531 256INV003410080 965095210771 064PUS017615221 459144514041 411UB002903830 419042004340 438SOC048414811 422140713671 350常量2635公共服务水平变量回归系数为 0 176，表明公共服务水平与城市人口呈正相关关系，即城市公共服务水平越低，人口规模减少越明显，这是因为人口选择流向某个城市，不仅是为了获得该城市更高的工资水平和就业机会，而且还为了享受该城市的教育和医疗等公共服务27。2021 年，河南省收缩区域每千人医疗卫生机构床位数为 634 张，低于全省平均水平 725 张，公共服务水平不足直接推动了人口外流。由此可见，公共服务水平低可能是引发河南部分地区收缩的重要原因。社会抚养负担变量回归系数为 0 484，与城市人口规模呈负相关关系，说明社会抚养负担重会推动人口外流。2021 年，河南省收缩区域少儿抚养比为 4358%，高于全省平均水平868 百分点，表明收缩区域的劳动年龄人口人均承担的少儿抚养人口较多，劳动力的抚养负担较重。面对沉重的抚养压力，部分劳动力会为了获取相对高的工资收入而选择外出务工，进而导致城市常住人口减少。财政自给能力变量回归系数为 0 020，与城市人口规模呈正相关关系，说明城市财政自给能力越低，人口流失越明显。2021 年，河南省收缩区域平均财政自给能力为 388%，同期全省财政自给能力为 44 5%，说明收缩区域财政自给能力严重不足，财政支出需要依赖转移支付。事实上，财政自给能力直接关系着地方政府提供公共产品的能力，地方财政自给能力越低，政府公共产品供给效率越低28，越难以集聚人口，最终导致部分区域出现收缩现象。社会消费水平变量回归系数为 0 536，与城市人口规模呈正相关关系，说明社会消费水平不足会导致城市人口流失。2021 年，河南省收缩区域人均消费支出为18 919元，全省人均消费支出为 24 670 元，说明收缩区域的社会消费水平较低。城市是释放消费潜力的重要空间，然而长期以来，部分区域基础设施落后、商业设施不完善、流通渠道不畅通等问题突出，无法为居民提供良好的消费环境;再加上市场供给水平有限，优质产品和服务有效供给不足，假冒伪劣现象频发，无法满足居民消费需求，影响居民的居住意愿，最终引发人口外流。07地域研究与开发第 42 卷3 3异质性分析作为一种复杂现象，城市收缩具有显著异质性特征，虽然不同城市可能表现出相似的收缩特征，但收缩背后的动因机制往往并不相同3，需要进行进一步科学区分。基于此，本研究根据上述城市类别划分结果分类进行回归以探究城市收缩动因机制的差异性。由回归结果(表 5)可知，不同类型收缩城市驱动因素存在一定差异。从行政区划上看，市辖区收缩驱动力为 INV，COS，GAP，社会投资水平不足、消费水平低和城乡收入差距大是引发其收缩的主要因素。县级市收缩驱动力为 COS，PUS，FIN，消费能力不足、公共服务水平低和财政自给能力差等因素诱发了县级市收缩。市辖县收缩驱动力为 SOC，PUS，COS，FIN，IND，社会抚养负担重、公共服务水平低、消费能力不足等因素与市辖县收缩密切相关。分区域来看，距离郑州150 km 以内的城市收缩驱动力为 PUS，FIN，INV，SOC。此类地区距离中心城市较近，经济发展基础相对较好，人均 GDP 基本达到全省平均水平，但是配套公共服务跟不上经济发展水平，公共服务水平低削弱了区域人口吸引力，在中心城市虹吸效应的影响下，最终导致人口持续流出。距郑州 150 300km 的城市收缩驱动力为 SOC，PUS，COS，FIN，IND。此类地区距离中心城市相对较远，经济基础相对薄弱，人均 GDP 低于全省平均水平，同时社会抚养负担较重，导致了人口大量外流。距离郑州 300 km 以外的城市收缩驱动力为 FIN，SOC，GAP。此类地区财政自给能力较差，导致政府公共产品供给效率较低，难以集聚人口。表 5异质性回归结果Tab 5Heterogeneity regression results类别VIP 100 5VIP10VIP 05行政区划市辖区INV，COS，GAPPUS，UBGG，SE，IND，SOC，FIN县级市COS，PUS，FININD，SOC，UB，INV，GAPSE，GG市辖县SOC，PUS，COS，FIN，INDINV，GAPSE，UB，GG区域第一圈层PUS，FIN，INV，SOCCOS，SE，UBGG，GAP，IND第二圈层SOC，PUS，COS，FIN，INDSE，INVUB，GAP，GG第三圈层FIN，SOC，GAPCOS，SEPUS，IND，GG，INV，UB4结论与建议4 1结论河南省城市出现了人口增长与收缩并存的新特征，超过半数的县(市、区)出现人口收缩，收缩城市主要为市辖县和距离郑州 150 300 km 的县(市、区)。收缩区域的空间分布具有较强的关联性，形成了高高集聚、高低集聚、低高集聚、低低集聚 4 种模式。总体来看，城市收缩是由多种因素共同驱动的结果，除社会抚养负担、工业化水平、城乡收入差距和服务业水平与城市人口规模呈负相关以外，其余因子皆为正相关性。主要因素影响力从大到小依次为公共服务水平、社会抚养负担、财政自给能力和社会消费水平。由于不同城市具有不同的资源禀赋和地理区位，致使城市收缩动因呈现出明显的异质性特征。社会投资水平下降是引发市辖区收缩的主要因素，社会消费水平不足是导致县级市收缩的重要原因，市辖县的收缩主要是由社会抚养负担重引起的。距离郑州 150 km 以内区域出现收缩的主要原因是公共服务水平低，距离郑州150 300 km 区域出现收缩的主要原因是社会抚养负担重，财政自给能力差导致了距离郑州 300 km 以外的区域人口外流。4 2建议推动城市发展价值取向转型。兴衰沉浮交替是城市发展的客观规律，增长并非是城市发展唯一路径，因此，要尊重城市发展规律，转变“城市等于增长”的惯性思维，从根本上打破传统增长理念桎梏，接受城市收缩的客观事实，正视城市收缩带来的机遇与挑战。优化城市资源要素配置。明确城市功能区域，引导收缩城市人口和公共资源往核心区域集中，通过人口的集中激发城市核心区域活力;引导产业向具有发展潜力的区域集中，通过产业集聚效应提升城市发展水平。因地制宜、因势利导、分类施策。根据收缩城市所属类别、所处发展阶段、所面临的发展环境以及自身比较优势和功能定位，制定差异化的治理策略。如部分距离中心城市较远的小城市可顺势而为，实施精明收缩，通过加强基础设施建设、提升公共服务水平等手段打造“小而精”宜居城市，激发城市发展内生动力，提升城市发展品质。参考文献:1 温佳楠，宋迎昌，任杲 中国城市收缩状况评估:基于地级及以上城市市辖区数据的测算 J 城市问题，2019，4(9):4 10 2WIECHMANN T，BONTJE M esponding to Tough Times:Policy and Planning Strategies in Shrinking Cities J Po-litical Communication，2015，23(1):1 11 3MATINEZ-FENANDEZ C，AUDIAC I，FOL S，et alShrinking Cities:Urban Challenges of GlobalizationJ International Journal of Urban and egional esearch，2012，36(2):213 225 4 毛其智，龙瀛，吴康 中国人口密度时空演变与城镇化空间格局初探:从 2000 年到 2010 年J 城市规划，2015，39(2):38 4317第 3 期温佳楠:河南省城市收缩格局特征与驱动因素分析 5HUEMANN H，SIEBEL W Die Schrumpfende Stadtund die StadtsoziologieM Wiesbaden:VS Verlag frSozialwissenschaften，1988 6 HAASE A，INK D，GOSSMANN K，et al Conceptuali-zing Urban ShrinkageJ Environment and Planning A，2014，46(7):1519 1534 7 TIPATHY B，TIWAI V，PANDEY V，et al Estimationof Urban Population Dynamics Using DMSP-OLS Night-time Lights Time Series Sensors DataJ IEEE SensorsJournal，2017，17(4):1013 1020 8 MA Q，GONG Z，KANG J，et al Measuring Functional Ur-ban Shrinkage with Multi-source Geospatial Big Data:ACase Study of the Beijing-Tianjin-Hebei MegaregionJ emote Sensing，2020，12(16):2513 2535 9 TUOK I，MYKHNENKO V The Trajectories of EuropeanCities，19602005 J Cities，2007，24(3):165 182 10MUDOCH J III Specialized vs Diversified:The oleof Neighborhood Economies in Shrinking Cities J Cit-ies，2018，75:30 37 11 ECKIEN D，MATINEZ-FENANDEZ C Why Do Cit-ies Shrink?J European Planning Studies，2011，19(8):1375 1397 12 SOUSA S，PINHO P Planning for Shrinkage:Paradox orParadigm J European Planning Studies，2015，23(1):12 32 13 高鑫，修春亮，魏冶 城市地理学的“流空间”视角及其中国化研究 J 人文地理，2012，27(4):32 36 14 刘菊，孙平军，罗宁，等 城市收缩研究进展及其中国本土化思考 J 地域研究与开发，2022，41(3):55 60 15 杜志威，李郇 珠三角快速城镇化地区发展的增长与收缩新现象 J 地理学报，2017，72(10):1800 1811 16 吴康，龙瀛，杨宇 京津冀与长江三角洲的局部收缩:格局、类型与影响因素识别 J 现代城市研究，2015(9):26 35 17 张明斗，肖航 东北地区城市收缩的空间格局特征与作用机理 J 城市问题，2020(1):33 42 18 张浩哲，杨庆媛 中国收缩城市土地利用效率及其影响因素研究 J 人文地理，2021，36(3):108 116 19 马佐澎，李诚固，张平宇 东北三省城镇收缩的特征及机制与响应 J 地理学报，2021，76(4):767 780 20 张建波，段利鹏，史晓楠，等 吉林省城市增长与收缩的分异特征、成因与对策 J 地域研究与开发，2022，41(1):53 59 21HATT M D How Cities Shrink:Complex Pathways toPopulation Decline J Cities，2018，75:38 49 22 刘振，戚伟，齐宏纲，等 19902015 年中国县市尺度人口收缩的演变特征及影响因素J 地理研究，2020，39(7):1565 1579 23 于婷婷，宋玉祥，浩飞龙，等 东北三省人口分布空间格局演化及其驱动因素研究J 地理科学，2017，37(5):709 717 24 马明德，马学娟，谢应忠，等 宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析 J 生态学报，2014，34(3):682 689 25 赵清林，张伟娜，李心怡，等 20062015 年湖北省城市相对收缩时空变化J 地理科学进展，2020，39(7):1106 1116 26 张京祥，冯灿芳，陈浩 城市收缩的国际研究与中国本土化探索 J 国际城市规划，2017，32(5):1 9 27 夏怡然，陆铭 城市间的“孟母三迁”:公共服务影响劳动力流向的经验研究J 管理世界，2015(10):78 90 28 刘树鑫，杨森平，刘佳纯 地方财政自给能否提升公共产品供给效率?J 财贸研究，2021，32(3):52 68Spatial Pattern and Driving Factors of Urban Shrinkage in Henan ProvinceWEN Jianan(College of Economics and Management，Party School of theHenan Provincial Committee of CPC，Zhengzhou 450000，China)Abstract:This paper makes an empirical analysis on the pattern characteristics and driving factors of urbanshrinkage in Henan Province from 2010 to 2021 by using exploratory spatial data analysis and partial least squaresregression The results show that there is a differentiation phenomenon of coexistence of urban growth and shrinkagein Henan Province About 51%of regions have shrinking，and the shrinkage of counties under the jurisdiction ofthe city and cities(districts and counties)150 300 km away from Zhengzhou is more serious The distribution ofurban shrinkage has positive spatial correlation，forming four spatial clustering patterns:HH type growth pattern，HL type pattern，LH type pattern and LL type pattern The driving factors of urban shrinkage are complex and het-erogeneous Low level of public services，weak social consumption capacity，extensive mode of economic develop-ment and poor financial self-sufficiency are the main factors leading to urban contraction，and the impact of thesame factor on different types of urban shrinkage is differentKey words:urban shrinkage;pattern;driving factor;heterogeneity;Henan Province27地域研究与开发第 42 卷