韓梓軒 彭康珺 米加寧 陳 翔

【政策之窗】

? 當(dāng)前部分城市人口流失所帶來(lái)的負(fù)面后果為持續(xù)向好的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)所掩蓋。但長(zhǎng)期而言，其擴(kuò)張式發(fā)展與現(xiàn)實(shí)中發(fā)展條件缺失之間的矛盾不容忽視。

? 本文提供了一種探尋城市收縮狀況的方法與視角，以充分意識(shí)城市收縮特點(diǎn)的地區(qū)性，為相應(yīng)城市突出所具優(yōu)勢(shì)、融入城市集群化發(fā)展提供參考。

一、問(wèn)題提出

在第一次工業(yè)革命到第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束后的200多年時(shí)間里，西方國(guó)家經(jīng)過(guò)快速城市化的發(fā)展實(shí)現(xiàn)了由農(nóng)業(yè)社會(huì)向城市社會(huì)的轉(zhuǎn)變。20世紀(jì)中葉以后，世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的中心發(fā)生了變化，逐漸從大西洋沿岸向亞太轉(zhuǎn)移。同時(shí)，隨著區(qū)域間增長(zhǎng)的分化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，以美國(guó)東北部銹帶地區(qū)和歐洲工業(yè)區(qū)為代表的一些城市也邁入了城市發(fā)展周期的后半段，經(jīng)歷了以人口密度降低、人口減少等為標(biāo)志的城市收縮。有研究結(jié)果顯示，在過(guò)去的50年間，世界范圍內(nèi)人口超過(guò)100萬(wàn)的450個(gè)城市或地區(qū)，共計(jì)減少了約10%的城市人口(Oswalt & Rieniets，2006)。在全球經(jīng)濟(jì)放緩和區(qū)域性金融危機(jī)的大背景下，城市收縮正逐漸成為一個(gè)普遍存在的現(xiàn)象，且和城市增長(zhǎng)一樣成為社會(huì)不可回避的新的常規(guī)發(fā)展過(guò)程。盡管中國(guó)憑借人類(lèi)歷史上規(guī)模最大、速度最快的城市化進(jìn)程，創(chuàng)造了新的增長(zhǎng)奇跡。但隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展瓶頸期和人口紅利拐點(diǎn)的到來(lái)，中國(guó)近年來(lái)全面增長(zhǎng)的格局逐漸出現(xiàn)區(qū)域分化的特征。盡管增長(zhǎng)仍是我國(guó)城市發(fā)展的主流，然而部分城市已開(kāi)始經(jīng)歷人口等領(lǐng)域的收縮過(guò)程，這使得中國(guó)的收縮城市問(wèn)題也開(kāi)始引起社會(huì)和學(xué)界的廣泛關(guān)注。

在此背景下，國(guó)內(nèi)城市轉(zhuǎn)型無(wú)可避免。而收縮城市的出現(xiàn)為城市轉(zhuǎn)型提供了研究與實(shí)踐的視角，但收縮城市的多樣性與復(fù)雜性需要得到進(jìn)一步的探究，才能實(shí)現(xiàn)城市根據(jù)自身特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的合理調(diào)整，避免“一刀切”的擴(kuò)張發(fā)展思路。本文將通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，利用機(jī)器學(xué)習(xí)與定量、定性方法相結(jié)合的路徑，探究收縮城市在多個(gè)領(lǐng)域的典型特征表現(xiàn)，為實(shí)現(xiàn)收縮城市精準(zhǔn)轉(zhuǎn)型提供認(rèn)知與實(shí)踐基礎(chǔ)。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)文獻(xiàn)述評(píng)

“收縮城市”一詞雖說(shuō)是一個(gè)新概念，但并不是所謂的新現(xiàn)象(高舒琦，2017)。在早期研究中，“收縮城市”常常被“人口衰減”或“城市衰退”等類(lèi)似術(shù)語(yǔ)所替代(Bourne，1980)。1988年，德國(guó)學(xué)者哈特穆特·赫曼(Hartmut H?u?ermann)和沃爾特·西貝爾(Walter Siebel)(H?u?ermann & Siebel，1988)在一篇有關(guān)德國(guó)經(jīng)濟(jì)和人口衰退的城市的實(shí)證研究中正式提出了“收縮城市”這一概念。直到20世紀(jì)末以后，大量的城市出現(xiàn)了建筑用地空置和人口持續(xù)流失的現(xiàn)象，“收縮城市”這一概念的用法才逐漸被學(xué)界認(rèn)可。盡管收縮城市作為當(dāng)前社會(huì)的一個(gè)熱門(mén)話題，但是關(guān)于收縮城市的概念界定尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)(Martinez-Fernandez et al.，2012a)。目前，比較有代表性的有關(guān)收縮城市的定義主要通過(guò)在一定時(shí)期內(nèi)的人口流失數(shù)量進(jìn)行測(cè)量(Schilling & Logan，2008；Wiechmann，2008)。

當(dāng)前國(guó)外對(duì)于收縮城市的識(shí)別研究主要有以下幾個(gè)方面：第一，基于一些宏觀的理論視角探討收縮城市的形成原因。通過(guò)城市發(fā)展周期理論、鄰里生命周期理論、地方精英擴(kuò)散理論、經(jīng)濟(jì)周期理論、區(qū)域不平等、全球化生產(chǎn)和資本、人口運(yùn)動(dòng)等經(jīng)典理論視角都能從不同的側(cè)面解釋城市收縮現(xiàn)象(Martinez-Fernandez et al.，2012b)?；谏鲜隼碚摚瑢W(xué)者們進(jìn)一步總結(jié)了收縮城市所形成的一系列原因，諸如去工業(yè)化、全球化、去郊區(qū)化、自然經(jīng)濟(jì)周期的變動(dòng)、社會(huì)轉(zhuǎn)型、資源條件惡化等(Blanco et al.，2009；Bontje，2004；Reckien & Martinez-Fernandez，2011)。第二，提出收縮城市的判別標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建收縮城市的測(cè)量維度。當(dāng)前，國(guó)外學(xué)者從量化的角度識(shí)別收縮城市主要分成三類(lèi)路徑(劉合林，2016)：第一類(lèi)是從社會(huì)經(jīng)濟(jì)維度判別收縮城市。由于人口的衰減是收縮城市的最直觀的表現(xiàn)，且人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)容易獲得，豐富且量大，因而被廣泛應(yīng)用在判別收縮城市的研究中(Turok & Mykhnenko，2007)。例如一些學(xué)者采用不同時(shí)期人口收縮率、城鎮(zhèn)人口數(shù)量絕對(duì)值的變化來(lái)識(shí)別和衡量收縮城市(Alves et al.，2016)。此外，部分學(xué)者在利用人口指標(biāo)的同時(shí)，也引入了一些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)諸如失業(yè)率等來(lái)描述收縮城市(Wiechmann & Pallagst，2012)。第二類(lèi)是從地理空間維度來(lái)識(shí)別收縮城市(Reis et al.，2016；Couch et al.，2005；Evans，2011)。還有一類(lèi)是借助遙感技術(shù)，基于生態(tài)學(xué)理論從地理景觀維度結(jié)合諸如香農(nóng)多樣性系數(shù)(Shannon’s Diversity Index)、葉面積指數(shù)(Leaf Area Index)或最大斑塊指數(shù)(Largest Patch Indes)等指標(biāo)來(lái)判別收縮城市(Deng et al.，2009)。第三，選取世界上具有代表性的收縮地區(qū)作為案例進(jìn)行分析，探究這些收縮城市的收縮類(lèi)型(Schetke & Haase，2008)。上述西方社會(huì)對(duì)于收縮城市的研究開(kāi)展時(shí)間早，關(guān)于收縮城市理論與實(shí)踐等方面的研究雖然取得的成果頗豐，但是對(duì)于收縮城市的界定與識(shí)別指標(biāo)尚未形成統(tǒng)一的認(rèn)知，收縮城市的分析框架還亟待完善和補(bǔ)充，并且大部分研究都是基于社會(huì)工業(yè)化完成的大環(huán)境下進(jìn)行城市發(fā)展的研究。這也是西方學(xué)界有關(guān)收縮城市研究的一個(gè)時(shí)代背景特色。

受到西方收縮城市相關(guān)研究的影響，中國(guó)的城市收縮現(xiàn)象也正在引起學(xué)界的關(guān)注(周愷、錢(qián)芳芳，2015)。但是與西方相比，我國(guó)對(duì)于收縮城市的識(shí)別研究還處于起步階段。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)對(duì)于收縮城市的識(shí)別研究大體可以歸納為兩類(lèi)。一類(lèi)是在已有的收縮城市的識(shí)別框架基礎(chǔ)上構(gòu)建指標(biāo)體系。依據(jù)國(guó)際上收縮城市的概念中所關(guān)注的人口指標(biāo)數(shù)據(jù)，來(lái)識(shí)別國(guó)內(nèi)收縮城市的現(xiàn)狀(Long & Wu，2016；吳康等，2015)。另一類(lèi)是理論建構(gòu)和探討。主要是提出對(duì)收縮城市的識(shí)別方法，然后選取典型區(qū)域或城市群作為個(gè)案，采取定量或定性的傳統(tǒng)研究方法構(gòu)建收縮城市的測(cè)量和分析框架。例如：杜志威與李郇(2017)以東莞為例，從經(jīng)濟(jì)、人口、用地三個(gè)維度提出了城鎮(zhèn)增長(zhǎng)與收縮的分析框架，并劃分了城鎮(zhèn)的不同發(fā)展類(lèi)型；楊東峰等(2015)以收縮城市的人口收縮指數(shù)值和城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張指數(shù)值的中位數(shù)為界將收縮城市分為四類(lèi)。也有一些學(xué)者構(gòu)建人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等項(xiàng)目層，選取這些項(xiàng)目層下多類(lèi)代表性的子指標(biāo)，基于地級(jí)、縣級(jí)多尺度對(duì)國(guó)內(nèi)發(fā)生收縮城市的區(qū)域進(jìn)行識(shí)別劃分，分析收縮城市的動(dòng)因等(劉風(fēng)豹等，2018；林雄斌等，2017；張學(xué)良等，2016；龍瀛、吳康，2016)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)收縮城市的研究積極借鑒了西方學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)與成果，但考慮到中國(guó)收縮城市產(chǎn)生的歷史背景、階段和原因跟西方社會(huì)的收縮城市現(xiàn)象的出現(xiàn)具有較大差異(張貝貝、李志剛，2017)，將西方收縮城市的分析框架照搬到中國(guó)城市的研究中并不恰當(dāng)，中國(guó)城市的收縮研究亟待建立本土化的識(shí)別分析框架。在研究實(shí)踐層面上，對(duì)于收縮城市的識(shí)別測(cè)量框架雖各有差異，但大抵接近，且識(shí)別測(cè)量過(guò)程中存在樣本量過(guò)小、數(shù)據(jù)時(shí)間跨度小、測(cè)量維度與指標(biāo)單一以及測(cè)量指標(biāo)選取存在較強(qiáng)的主觀性等諸多問(wèn)題。因此，中國(guó)對(duì)于收縮城市的識(shí)別研究無(wú)論是在理論建構(gòu)還是實(shí)踐技術(shù)層面上都存在待改善之處。

(二)理論框架

根據(jù)以往研究中所提出的城市發(fā)展生命周期理論、人口運(yùn)動(dòng)理論和核心-邊緣理論，本文提出，我國(guó)的收縮城市研究需要從人口、經(jīng)濟(jì)、空間地理和行政四個(gè)方面展開(kāi)。

城市發(fā)展生命周期理論。事物的發(fā)展具有周期，城市的發(fā)展演變亦如此。城市發(fā)展周期理論認(rèn)為城市的發(fā)展包含興起、發(fā)展、繁榮和衰退四個(gè)階段。每個(gè)階段都承載人類(lèi)文明的發(fā)展，同時(shí)每個(gè)階段城市發(fā)展在人口、經(jīng)濟(jì)、地理、社會(huì)和物質(zhì)環(huán)境方面的特征都有明顯變化。根據(jù)這些特征變化可以有效幫助識(shí)別城市發(fā)展所處的階段。

人口運(yùn)動(dòng)理論。人口運(yùn)動(dòng)理論通過(guò)人口變化來(lái)解釋城市發(fā)展的起伏階段。人口老化和生育率下降等人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)會(huì)影響城市的收縮，其次就業(yè)、產(chǎn)業(yè)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的變動(dòng)與調(diào)整和移民的流動(dòng)也會(huì)影響城市的收縮。

核心-邊緣理論。該理論被認(rèn)為是一種城市空間系統(tǒng)發(fā)展理論。它將核心和邊緣作為其基本的結(jié)構(gòu)要素。核心區(qū)通常是城市集聚區(qū)，具有資本投放密集、核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅速、人口基數(shù)大的特點(diǎn)。而邊緣區(qū)相對(duì)于核心區(qū)而言，通常指那些相對(duì)較為落后的地區(qū)。核心區(qū)在區(qū)域發(fā)展中處于主導(dǎo)地位，而邊緣區(qū)的發(fā)展方向則需要依賴核心區(qū)的帶動(dòng)。通常而言，核心區(qū)會(huì)通過(guò)市場(chǎng)系統(tǒng)、行政系統(tǒng)、供給系統(tǒng)來(lái)組織自己周?chē)倪吘墔^(qū)、傳播創(chuàng)新成果給外圍地區(qū)等。該理論對(duì)于區(qū)域發(fā)展優(yōu)化具有指導(dǎo)意義。

基于此，本文采集和計(jì)算粵港澳大灣區(qū)城市群中9座地級(jí)市(廣州、深圳、珠海、東莞、佛山、惠州、肇慶、中山、江門(mén))的統(tǒng)計(jì)面板數(shù)據(jù)、燈光遙感數(shù)據(jù)DMSP/OLS，利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(lèi)算法與定量方法中的因子分析對(duì)初級(jí)識(shí)別體系進(jìn)行“升級(jí)”，構(gòu)建收縮城市測(cè)量識(shí)別框架，豐富收縮城市理論內(nèi)涵，推動(dòng)收縮城市研究的發(fā)展。同時(shí)，結(jié)合社會(huì)科學(xué)常用的定性、定量方法，進(jìn)一步對(duì)收縮城市本土化問(wèn)題進(jìn)行研究和梳理，揭示國(guó)內(nèi)收縮情況、收縮類(lèi)型和特點(diǎn)，為政府實(shí)現(xiàn)收縮城市轉(zhuǎn)型提供決策視角，重塑城市發(fā)展的新活力。

(三)研究策略

本文將采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(lèi)和定量方法中的因子分析進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并分析收縮城市特征；之后通過(guò)定性分析中的文本與政策研究探究收縮城市出現(xiàn)的成因。

本章將首先對(duì)9個(gè)研究城市進(jìn)行分類(lèi)，再行探究產(chǎn)生分類(lèi)結(jié)果的決定性因素。本文為綜合維度與特征下的收縮城市識(shí)別探究，在維度多重、指標(biāo)多樣且數(shù)據(jù)量較大的情況下，采用了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法作為基礎(chǔ)研究方法。部分學(xué)者曾先行采用單一維度進(jìn)行收縮城市的分類(lèi)，再行探究所得出的收縮城市在各個(gè)維度的特征，以此作為收縮城市的綜合特征標(biāo)準(zhǔn)，本文稱(chēng)之為“事后綜合”。這一方法忽略了維度間可能存在的不一致性與相互影響，即人口收縮的城市可能存在于其他維度擴(kuò)張的情況，在無(wú)法得知我國(guó)城市是否存在維度之間組合多樣的情況下，這一方法將所要探究的問(wèn)題作為了結(jié)論運(yùn)用，有悖于“綜合維度下的收縮城市識(shí)別”這一說(shuō)法。本文以無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)作為主要研究方法，可實(shí)現(xiàn)4個(gè)維度中所有數(shù)據(jù)指標(biāo)的“事前綜合”探究，分類(lèi)結(jié)果完全基于4個(gè)維度所有的指標(biāo)數(shù)據(jù)，可真正實(shí)現(xiàn)在綜合維度與綜合表征下的收縮城市識(shí)別。同時(shí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和定量方法的結(jié)合，能夠有效避免在選取指標(biāo)當(dāng)中的主觀干擾，轉(zhuǎn)而使用機(jī)器在大量指標(biāo)中選取出具有決定性的識(shí)別，使得對(duì)收縮城市主要特征的探究成為可能。具體研究設(shè)計(jì)如下：(1)通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(lèi)算法，將9個(gè)樣本城市進(jìn)行分類(lèi)，得到N個(gè)分類(lèi)結(jié)果。(2)通過(guò)定量分析方法中的因子分析對(duì)原有44個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維，獲得由貢獻(xiàn)較大的指標(biāo)組成的X個(gè)因子變量，并通過(guò)權(quán)重對(duì)指標(biāo)進(jìn)行排序。(3)對(duì)N類(lèi)城市在X個(gè)因子變量所組成的新型收縮城市識(shí)別體系下的指標(biāo)數(shù)據(jù)表現(xiàn)進(jìn)行分析，獲取收縮城市在新型維度下的主要特征。(3)采用定性方法分析對(duì)收縮城市出現(xiàn)的成因進(jìn)行探究。

三、數(shù)據(jù)處理與分析

(一)數(shù)據(jù)處理

1.樣本與指標(biāo)選取

根據(jù)中共中央、國(guó)務(wù)院發(fā)布的《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機(jī)制的意見(jiàn)》中提出的城市群帶動(dòng)區(qū)域發(fā)展的新模式，以及復(fù)旦大學(xué)數(shù)字與移動(dòng)治理實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告》所計(jì)算的各省級(jí)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放程度和數(shù)據(jù)質(zhì)量程度，本文以粵港澳大灣區(qū)城市群中的9座地級(jí)市(廣州、深圳、珠海、東莞、佛山、惠州、肇慶、中山、江門(mén))為研究樣本，開(kāi)展收縮城市問(wèn)題的研究。

此外，通過(guò)對(duì)城市收縮、城市發(fā)展等相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)研究，結(jié)合我國(guó)以行政權(quán)力主導(dǎo)的區(qū)域政策對(duì)地區(qū)發(fā)展的影響，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量與可獲取性，本文初步建立了由4個(gè)維度，44個(gè)指標(biāo)組成的收縮城市識(shí)別體系。4個(gè)維度分別是經(jīng)濟(jì)維度、人口維度、空間地理維度和行政維度。經(jīng)濟(jì)維度包括工業(yè)增加值在內(nèi)的23個(gè)指標(biāo)，人口維度包括常住人口在內(nèi)的9個(gè)指標(biāo)，空間地理維度包括燈光遙感指數(shù)在內(nèi)的4個(gè)指標(biāo)，行政維度包括縣級(jí)市數(shù)量在內(nèi)的7個(gè)指標(biāo)。由于篇幅所限，文中對(duì)具體指標(biāo)不做詳細(xì)羅列，如有需要，可與作者聯(lián)系索取。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源

各項(xiàng)數(shù)據(jù)來(lái)源如下：(1)廣東省及各城市統(tǒng)計(jì)年鑒：4個(gè)維度中的所有統(tǒng)計(jì)面板數(shù)據(jù)均來(lái)自廣東省統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)站(http：//www.gdstats.gov.cn/)中最新的2008—2017年廣東統(tǒng)計(jì)年鑒。(2)美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)網(wǎng)站：空間地理維度中的燈光遙感數(shù)據(jù)DMSP/OLS來(lái)自美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)網(wǎng)站(https：//www.noaa.gov/)。該原始數(shù)據(jù)通過(guò)美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì)劃(Defense Meteorological Satellite Program，DMSP)采集獲取。

根據(jù)以往的相關(guān)研究表明，DMSP-OLS穩(wěn)定的夜間燈光遙感數(shù)據(jù)是能夠體現(xiàn)人口與城市化水平狀況的可靠數(shù)據(jù)源。但由于大氣條件的逐年變化和衛(wèi)星傳感器的周期性變化，不同年份獲得的夜間光照數(shù)據(jù)無(wú)法直接比較。本文采用一種新的時(shí)間序列DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)歸一化技術(shù)，并利用偽不變特征(Pseudo Invariant Features，PIF)推導(dǎo)出城市檢測(cè)閾值。其數(shù)據(jù)處理包括三個(gè)步驟：(1)當(dāng)某些局部區(qū)域有高分辨率圖像數(shù)據(jù)時(shí)，估計(jì)參考年的最佳市區(qū)檢測(cè)閾值。(2)根據(jù)城市化進(jìn)程的不可逆性，確定一組被視為城市區(qū)域的PIF，研究期間夜間光照條件沒(méi)有顯著變化。(3)基于PIF和線性回歸的時(shí)間序列DMSP-OLS數(shù)據(jù)集歸一化，根據(jù)參考年份閾值確定各年份城市區(qū)域檢測(cè)的最佳閾值，并據(jù)此提取城市區(qū)域。由此得到2008—2017年廣東省燈光的DN均值，并將其作為潛在的能夠反映收縮城市特征的指標(biāo)之一。

3.數(shù)據(jù)清洗

如下：(1)數(shù)據(jù)整理：將統(tǒng)計(jì)年鑒、夜間燈光數(shù)據(jù)整理成以城市為元組，各個(gè)指標(biāo)為屬性的形式，并以年為單位進(jìn)行組織。(2)缺失值填充：在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，對(duì)于少部分屬性數(shù)據(jù)值的缺失情況，可采用眾數(shù)、均值、中位數(shù)的填充方法。本文所需數(shù)據(jù)缺失率為0.3%。對(duì)于缺失數(shù)據(jù)采用中位數(shù)的填充方法，將該年同一屬性下其他城市數(shù)值的中位數(shù)作為該城市的缺失屬性數(shù)值。

(二)數(shù)據(jù)分析

1.K均值聚類(lèi)

本文將采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(lèi)算法，同時(shí)以層次聚類(lèi)作為輔助手段實(shí)現(xiàn)樣本城市的分類(lèi)。K均值聚類(lèi)是一種矢量量化方法，是數(shù)據(jù)挖掘中聚類(lèi)分析的常用方法。 K均值聚類(lèi)的目的是將N個(gè)觀測(cè)值劃分為K個(gè)聚類(lèi)，其中每個(gè)觀測(cè)值屬于具有最近均值的聚類(lèi)，作為聚類(lèi)的原型。

本文首先將粵港澳大灣區(qū)的廣州、深圳、佛山、東莞、中山、珠海、江門(mén)、肇慶、惠州9座地級(jí)市分別編號(hào)為1-9，并選取9座城市在4個(gè)維度下的44個(gè)指標(biāo)作為屬性，之后對(duì)9座城市進(jìn)行K均值聚類(lèi)。通過(guò)圖1可確定最佳聚類(lèi)數(shù)目為3類(lèi)或4類(lèi)。若將這些城市按照屬性值的相似性分成3類(lèi)，結(jié)果為：(1)廣州、深圳。(2)江門(mén)、肇慶、惠州。(3)佛山、東莞、中山、珠海。若分為4類(lèi)，結(jié)果則為：(1)廣州。(2)深圳。(3)江門(mén)、肇慶、惠州。(4)佛山、東莞、中山、珠海。通過(guò)方差分析后，類(lèi)與類(lèi)之間差異明顯，同時(shí)同類(lèi)內(nèi)部具有相似性。

圖1 組內(nèi)誤差平方和圖

資料來(lái)源：作者自制。

2. 因子分析

因子分析能夠在分類(lèi)結(jié)果的基礎(chǔ)上，找出對(duì)分類(lèi)結(jié)果有決定性意義的指標(biāo)，并將高度相關(guān)的指標(biāo)組成一類(lèi)因子。這些因子能夠反映出44個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)基本特征，同時(shí)包含原有識(shí)別體系的所有關(guān)鍵信息。

圖2 因子分析碎石圖

資料來(lái)源：作者自制。

由平行分析結(jié)果表明，因子數(shù)為4，組分?jǐn)?shù)為4。由此，從圖中和函數(shù)所給出的信息，我們保留4個(gè)因子變量即可。對(duì)于因子變量分別的指標(biāo)組成，本文挑選了得分超過(guò)92%的指標(biāo)，并按照得分高低，即相關(guān)程度進(jìn)行排序。第一個(gè)因子變量主要由街道數(shù)、固定資產(chǎn)投資(萬(wàn)元)、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)住宅投資額(億元)、高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)(人)、消費(fèi)品零售總額(萬(wàn)元)、戶籍人口(萬(wàn)人)組成。第二個(gè)因子變量主要由省內(nèi)年末凈遷移人口(省內(nèi)遷入-遷往省內(nèi))、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值增長(zhǎng)速度(%)、出口總額(億美元)組成。第三個(gè)因子變量主要由城鎮(zhèn)化率(%)、縣數(shù)量、鄉(xiāng)數(shù)量組成。第四個(gè)因子變量主要由失業(yè)率(%)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比率(%)組成。

四、實(shí)證結(jié)果與收縮城市成因分析

根據(jù)第三章的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可建立由4個(gè)維度、14個(gè)指標(biāo)組成的新型收縮城市綜合識(shí)別體系。本文根據(jù)各維度的指標(biāo)組成特點(diǎn)，將它們分別命名為城市擴(kuò)張水平、人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平、城鎮(zhèn)化水平以及第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平。如表1所示。

表1 新型收縮城市綜合識(shí)別體系

資料來(lái)源：作者自制。

上述4個(gè)維度的劃分與命名主要考量首要指標(biāo)的含義，同時(shí)兼顧總體指標(biāo)綜合所涉及領(lǐng)域。城市擴(kuò)張水平反映城市在地理空間、社會(huì)與經(jīng)濟(jì)方面的擴(kuò)張態(tài)勢(shì)；人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平綜合了省內(nèi)人口凈流入及產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)品出口領(lǐng)域的變化；城鎮(zhèn)化水平是城市化程度的集中體現(xiàn)；第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平是城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的反映。本章將在新型4維識(shí)別體系的基礎(chǔ)上，結(jié)合各城市的其他指標(biāo)表現(xiàn)進(jìn)行實(shí)證結(jié)果分析。

(一)樣本城市的各維度表現(xiàn)

1. 城市擴(kuò)張水平

街道數(shù)作為該維度影響最為突出的指標(biāo)，直接體現(xiàn)了城區(qū)在空間維度的擴(kuò)張情況，并能夠集中反映該維度其他指標(biāo)的變化。其中深圳市在10年間街道數(shù)增長(zhǎng)34.5%，尤其在2015—2016年即增長(zhǎng)25.4%，由59條街道增加為74條。如此迅速的街道數(shù)量增長(zhǎng)，足以體現(xiàn)深圳勢(shì)不可擋的發(fā)展勢(shì)頭。相較之下，包括廣州在內(nèi)的其他城市大多在10年中街道擴(kuò)增緩慢，但廣州街道基數(shù)大，2008年即有131條，2017年增長(zhǎng)為136條；而江門(mén)市街道數(shù)減少5條。

深圳市固定資產(chǎn)投資額在10年間增長(zhǎng)251.5%，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額增長(zhǎng)384.9%，城市空間保持高速擴(kuò)張。廣州在2014年后，固定資產(chǎn)投資增速放緩，被深圳與佛山超過(guò)，但投資額10年均保持首位。而戶籍人口數(shù)據(jù)方面，各城市10年間戶籍人口數(shù)量變化趨勢(shì)如圖3所示。其中，江門(mén)、肇慶、惠州3市在2008—2009年出現(xiàn)劇烈增長(zhǎng)，增速分別為186.4%、683.9%、157.5%，此后9年幾乎陷入停滯，甚至是衰減。其中江門(mén)市2009年與2015年的戶籍人口數(shù)量持平，均為391萬(wàn)余人。

圖3 2008—2019年9座城市戶籍人口數(shù)量變化趨勢(shì)

資料來(lái)源：作者自制。

2.人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平

該維度包含的最主要指標(biāo)是省內(nèi)年末凈遷移人口(戶籍人口)，體現(xiàn)的是同屬一省份各城市間差異，受人口在省內(nèi)范圍遷移活動(dòng)的影響大于省外范圍遷移活動(dòng)。同時(shí)為統(tǒng)一維度的表現(xiàn)，考慮到出口總額對(duì)第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的負(fù)向反映，故將維度命名為“人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平”。

根據(jù)2008—2017年各研究城市的省內(nèi)年末凈遷移人口指標(biāo)數(shù)據(jù)和變化折現(xiàn)圖(紅點(diǎn)為負(fù)值，即凈流出>凈流入)顯示，江門(mén)、肇慶和惠州為9座城市中僅有的3座在10年間出現(xiàn)過(guò)負(fù)值的城市：江門(mén)和肇慶在2012—2017年連續(xù)6年出現(xiàn)負(fù)值；惠州在2012—2013年出現(xiàn)負(fù)值，且兩年省內(nèi)凈流出人口均超過(guò) 10 000 人。在此10年間，惠州在該指標(biāo)的表現(xiàn)波動(dòng)較大。

根據(jù)我國(guó)三大產(chǎn)業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，第一產(chǎn)業(yè)主要分為農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)和漁業(yè)。因此在第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值增速方面，深圳作為城鎮(zhèn)率100%的城市，第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值有5年降幅超過(guò)10%則不足為奇。中山、東莞和珠海也在某些年份出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，其余5座城市10年間均處于增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。而江門(mén)與惠州的出口總額則在9座城市中處于墊底位置。

圖4 2008—2019年9座城市省內(nèi)年末凈遷移人口數(shù)量(戶籍人口)變化

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3.城鎮(zhèn)化水平

該維度包含城鎮(zhèn)化率和縣、鄉(xiāng)數(shù)量3個(gè)指標(biāo)。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，肇慶、江門(mén)、惠州是9座城市中城鎮(zhèn)化率最低的3座城市，其中肇慶10年城鎮(zhèn)化率均處于45%左右，增長(zhǎng)不足2%，即鄉(xiāng)村人口始終多于城鎮(zhèn)人口。同時(shí)，惠州城鎮(zhèn)化率也長(zhǎng)期處于低增長(zhǎng)狀態(tài)。而江門(mén)雖城鎮(zhèn)化率低，但10年間出現(xiàn)了16%左右的增長(zhǎng)，在2017年達(dá)到65.81%。

4.第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平

根據(jù)我國(guó)對(duì)第二、第三產(chǎn)業(yè)的定義，第二產(chǎn)業(yè)主要包括工業(yè)、制造業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)主要包括服務(wù)業(yè)。第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平維度所包含的失業(yè)率與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)率能夠反映城市第二與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)水平。由于相同維度中各指標(biāo)是通過(guò)線性組合，所以將可信度高于92%的失業(yè)率與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)率指標(biāo)相加，能夠反映各城市第二與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)水平，即失業(yè)率與第一產(chǎn)業(yè)之和越高，第二與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)水平就越低。根據(jù)2012—2016年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，肇慶、江門(mén)、惠州的第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平最低，在第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比率中，肇慶、江門(mén)、惠州穩(wěn)居前3位，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口與第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比值分別維持在1 ∶1、1 ∶2與1 ∶4。

(二)城市類(lèi)別與特征

根據(jù)第2章得出的城市分類(lèi)結(jié)果，同時(shí)結(jié)合第3章新型維度下對(duì)各城市指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析可以得出：(1)江門(mén)、肇慶、惠州3座城市共同表現(xiàn)為低人口遷入水平、低城鎮(zhèn)化水平以及低第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平，具體表現(xiàn)為農(nóng)村人口相較城鎮(zhèn)人口有更為明顯的持續(xù)流出至省內(nèi)其他城市的現(xiàn)象。其中江門(mén)、肇慶還表現(xiàn)出低對(duì)外貿(mào)易水平的特點(diǎn)。但由于受到人口在省內(nèi)遷移活動(dòng)的影響較大，故仍將3座城市劃分為同一類(lèi)城市。同時(shí)在經(jīng)濟(jì)方面，3座城市并未出現(xiàn)衰退，由此利用該類(lèi)城市最為突出的特征，將它們劃分為“人口流失型收縮城市”。(2)深圳具有高城市擴(kuò)張水平、高人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平、高城鎮(zhèn)化及高第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平的全方位高速發(fā)展特點(diǎn)，將其劃分為“全面型擴(kuò)張城市”。(3)對(duì)于廣州市而言，雖然根據(jù)第2章的聚類(lèi)結(jié)果，可與深圳劃分為同一類(lèi)型城市，但結(jié)合第3章的各關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，本文認(rèn)為其在街道數(shù)變化與城鎮(zhèn)化率上與深圳有明顯不同，可視為具有空間上的相對(duì)穩(wěn)定性，故將其劃分為“空間穩(wěn)定型擴(kuò)張城市”。(4)相較其他3類(lèi)城市而言，東莞、佛山、珠海、中山4座城市在本章建立的4個(gè)維度下無(wú)明顯特點(diǎn)，各維度均處于相對(duì)穩(wěn)定的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，故將其劃分為“穩(wěn)定型城市”。各城市類(lèi)型與相應(yīng)特點(diǎn)如表2總結(jié)所示。

表2 9座城市所劃分城市類(lèi)型及其對(duì)應(yīng)特點(diǎn)

城市類(lèi)型類(lèi)型特點(diǎn)所屬該類(lèi)型城市人口流失型收縮城市低人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平、低城鎮(zhèn)化水平、低第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平、低城市擴(kuò)張水平江門(mén)、肇慶、惠州全面型擴(kuò)張城市高城市擴(kuò)張水平、高第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平、高城鎮(zhèn)化水平、高人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平、深圳空間穩(wěn)定型擴(kuò)張城市城市擴(kuò)張水平中的空間擴(kuò)張水平相對(duì)增速較緩,其余維度維持高水平廣州穩(wěn)定型城市人口遷入與對(duì)外貿(mào)易水平、城鎮(zhèn)化水平、第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平、城市擴(kuò)張水平均相對(duì)保持穩(wěn)定增速珠海、中山、佛山、東莞

資料來(lái)源：作者自制。

(三)收縮城市成因分析

1.自然條件局限

對(duì)于城市自身轉(zhuǎn)型和城市群發(fā)展來(lái)說(shuō)，城市自身的地理位置等自然條件的局限是城市收縮的重要原因。盡管江門(mén)有著先天河運(yùn)港口和出海便利的優(yōu)勢(shì)，但是其西面緊鄰山區(qū)和欠發(fā)達(dá)的陽(yáng)江地區(qū)，東面和北面有著廣闊且豐富的西江水系，與佛山和珠海隔岸。由于受河網(wǎng)障礙，影響了其與周邊較為發(fā)達(dá)城市的關(guān)聯(lián)程度。因此，比較而言，江門(mén)其區(qū)位開(kāi)放條件遠(yuǎn)不及大灣區(qū)其他核心地區(qū)，其輔助性地位和外圍成為了制約其格局和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素(劉作珍、梁育民，2018)。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，江門(mén)的經(jīng)濟(jì)外向程度不高，低于東莞、深圳、珠海、中山和惠州。2018年江門(mén)外貿(mào)進(jìn)出口總值1 473.3億元，僅占全省約2%。而肇慶9個(gè)縣區(qū)，一半坐落于山區(qū)，一半位于珠三角?！鞍肷桨胫椤钡牡乩砦恢檬蛊涮幱诎l(fā)展相對(duì)不利的地位，由此逐漸與粵港澳大灣區(qū)其他城市拉開(kāi)較大差距。因此，可初步認(rèn)為自然條件的局限是導(dǎo)致江門(mén)和肇慶具有低對(duì)外貿(mào)易水平的重要特征。

2.政策引導(dǎo)缺位

新制度主義理論解釋了制度環(huán)境與制度安排對(duì)促進(jìn)或抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。制度環(huán)境決定制度安排，而制度安排決定制度績(jī)效。制度績(jī)效即國(guó)家能力，包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的能力。制度環(huán)境與制度安排的差異，反映地區(qū)吸收和創(chuàng)新能力的不同，進(jìn)而決定了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異性。其中，政策環(huán)境的支撐作用有助于城市實(shí)現(xiàn)城市轉(zhuǎn)型增長(zhǎng)，有效避開(kāi)衰退的局面，同時(shí)也可能對(duì)城市發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面的限制作用(楊光斌，2003)。

江門(mén)和肇慶在城市轉(zhuǎn)型和發(fā)展過(guò)程中均存在產(chǎn)業(yè)弱質(zhì)問(wèn)題。其中，江門(mén)市內(nèi)多個(gè)園區(qū)經(jīng)濟(jì)體和省級(jí)專(zhuān)業(yè)鎮(zhèn)形成了多樣化發(fā)展格局，產(chǎn)業(yè)空間主體多，但是產(chǎn)業(yè)無(wú)序化擴(kuò)張?zhí)攸c(diǎn)突出，產(chǎn)業(yè)特色引導(dǎo)力不足。而傳統(tǒng)制造業(yè)作為江門(mén)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍，在轉(zhuǎn)型過(guò)程中由于自主創(chuàng)新能力薄弱、廣深創(chuàng)新中心直接輻射比較困難，總體研發(fā)投入不高，對(duì)國(guó)外新技術(shù)消化吸收不足，產(chǎn)業(yè)集聚程度不高，關(guān)鍵技術(shù)裝備數(shù)字化、信息化、智能化水平落后，導(dǎo)致傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)力不斷下降，對(duì)現(xiàn)有勞動(dòng)力的吸引力不足。反觀肇慶和惠州，二者存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次發(fā)展不合理的問(wèn)題。兩市以第二產(chǎn)業(yè)為主，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展不夠突出。其中肇慶三大產(chǎn)業(yè)比例為14.8 ∶46.9 ∶38.3，惠州三大產(chǎn)業(yè)比例為4.5 ∶55 ∶40.5。而粵港澳大灣區(qū)其他城市諸如廣州、深圳和東莞，第三產(chǎn)業(yè)均超過(guò)了第二產(chǎn)業(yè)，呈“倒三角型”形態(tài)。三座城市在第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人口比重過(guò)大，存在一定的剩余勞動(dòng)力?，F(xiàn)有的政策環(huán)境和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)安排未能有效將這部分剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至其他產(chǎn)業(yè)，制約了第二與第三產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還有較大的進(jìn)一步優(yōu)化空間。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能夠進(jìn)一步調(diào)整人口分布結(jié)構(gòu)，提高城鎮(zhèn)化水平。此外，江門(mén)、肇慶和惠州三地相較于大灣區(qū)其他城市，人才配套制度和政策不到位，引進(jìn)、培育、留用高端技術(shù)人才較為困難。由此可見(jiàn)，政策短板在一定程度上導(dǎo)致了三座城市出現(xiàn)低人口遷入水平和低第二與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平的特征。

3.基礎(chǔ)設(shè)施不配套

公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)跟不上城市發(fā)展步伐，在一定程度上限制了城市發(fā)展活力。肇慶和江門(mén)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的滯后，已然無(wú)法滿足融入大灣區(qū)發(fā)展的要求。時(shí)至今日，肇慶通過(guò)交通重要節(jié)點(diǎn)拉動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效應(yīng)尚未顯現(xiàn)，對(duì)接大灣區(qū)中廣州、中山、佛山等城市交通網(wǎng)絡(luò)體系亟待完善。而江門(mén)區(qū)域內(nèi)多種交通方式銜接不暢通，物流基礎(chǔ)設(shè)施不完善，軌道交通不能有效支持服務(wù)業(yè)發(fā)展和區(qū)域空間擴(kuò)展等問(wèn)題，也在一定程度上影響了江門(mén)的城市可持續(xù)發(fā)展。在大灣區(qū)深入融合發(fā)展的過(guò)程中，肇慶和江門(mén)均未建立起一個(gè)與地區(qū)發(fā)展情況相適應(yīng)的、內(nèi)外聯(lián)通發(fā)達(dá)的公路、鐵路、城際輕軌、河道和海港的交通網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，影響了大灣區(qū)內(nèi)各種資源配置的連通性，進(jìn)而影響地區(qū)城市發(fā)展的未來(lái)潛能。

4.人口年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)

人口年齡結(jié)構(gòu)老年化，勞動(dòng)適齡人口減少已成為國(guó)內(nèi)外收縮城市的重要成因。人口老齡化帶來(lái)的人口自然增長(zhǎng)率下降和勞動(dòng)適齡人口下降，使得城市人口相對(duì)減少，城市出現(xiàn)相對(duì)萎縮的狀態(tài)。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，過(guò)去5年，江門(mén)、肇慶和惠州人口自然增長(zhǎng)率在大灣區(qū)城市群中位列倒數(shù)。從常住人口變動(dòng)來(lái)看，江門(mén)、肇慶和惠州三市在2008—2009年出現(xiàn)劇烈增長(zhǎng)，此后9年幾乎無(wú)增長(zhǎng)。此外，我國(guó)正面臨著劉易斯拐點(diǎn)(The Lewis Turning Point)的到來(lái)，中國(guó)勞動(dòng)適齡人口即將進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)階段，勞動(dòng)力無(wú)限供給的狀況發(fā)生改變，影響了三地支柱產(chǎn)業(yè)制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，由此也影響了當(dāng)?shù)氐诙c第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)情況。對(duì)于江門(mén)、肇慶和惠州三座人口流失型收縮城市而言，在國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型的大背景下，各方投資高速向第三產(chǎn)業(yè)集中。同時(shí)城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程仍在穩(wěn)步推進(jìn)當(dāng)中，農(nóng)村人口在教育、福利和醫(yī)療保障等領(lǐng)域待遇相較而言仍有較大差距。作為第一或第二產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)的該類(lèi)傳統(tǒng)型城市，尤其是江門(mén)和肇慶，在缺乏第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)的狀況下，容易存在農(nóng)村人口規(guī)模化順勢(shì)流入其他城市從事相對(duì)高收入行業(yè)的現(xiàn)象，勞動(dòng)適齡人口減少，推動(dòng)城市收縮。

五、結(jié)論與討論

本文以粵港澳大灣區(qū)城市群中的9座地級(jí)市為樣本對(duì)收縮城市識(shí)別方法及其特征與成因進(jìn)行探究。本文從經(jīng)濟(jì)、人口、空間地理和行政4個(gè)維度出發(fā)，首先建立了包含44個(gè)指標(biāo)組成的初級(jí)收縮城市識(shí)別體系，后利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(lèi)算法對(duì)9座城市進(jìn)行分類(lèi)，利用因子分析對(duì)初級(jí)識(shí)別體系中的指標(biāo)進(jìn)行降維，提取了由14個(gè)指標(biāo)組成，并對(duì)城市分類(lèi)結(jié)果具有決定性作用的4個(gè)因子，由此構(gòu)建了新型4維綜合識(shí)別體系，從而得以進(jìn)一步探尋收縮城市的類(lèi)別與特征，揭示了類(lèi)型的潛在多樣性與特征的復(fù)雜性。本文結(jié)論如下：

第一，通過(guò)城市聚類(lèi)結(jié)果與新型識(shí)別體系下的指標(biāo)數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，本文將江門(mén)、肇慶和惠州劃分為“人口流失型收縮城市”，深圳為“全面型擴(kuò)張城市”，廣州為“空間穩(wěn)定型擴(kuò)張城市”，珠海、中山、佛山和東莞為“穩(wěn)定型城市”。這一劃分結(jié)果是以9座城市為研究樣本的結(jié)果，存在針對(duì)性與相對(duì)性。如廣州在本文的劃分中主要考量了其在2008—2017年間城區(qū)空間基數(shù)較大，擴(kuò)張幅度相較深圳穩(wěn)定的情況；珠海等4座城市也是在考慮相對(duì)穩(wěn)定的情況下進(jìn)行的城市類(lèi)型劃分。

第二，本文采取了一種真正意義上的學(xué)科交叉方法，將計(jì)算機(jī)學(xué)科領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘方法與社會(huì)科學(xué)定量、定性分析相結(jié)合，展開(kāi)了對(duì)收縮城市問(wèn)題的研究，融合了前者強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和后者強(qiáng)解釋性的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了多維度的收縮城市特征探究，提供了對(duì)收縮城市多樣性和復(fù)雜性探究的新路徑。解決了前人研究在維度單一、指標(biāo)單一和指標(biāo)選取主觀性較強(qiáng)所造成的反映收縮城市復(fù)雜性受限的問(wèn)題。未來(lái)研究如果選取大量樣本城市進(jìn)行研究，本文所提出的綜合方法優(yōu)勢(shì)將更為明顯，劃分類(lèi)型將更為精確，并有望在全樣本中得出標(biāo)準(zhǔn)化收縮城市識(shí)別體系與收縮城市特征。

第三，通過(guò)對(duì)粵港澳大灣區(qū)內(nèi)9座地級(jí)市收縮情況分析，總體看，自然條件局限是大灣區(qū)部分城市出現(xiàn)收縮的原因。而在城市轉(zhuǎn)型過(guò)程中，由于地區(qū)政策引導(dǎo)缺位、區(qū)域內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施不配套和人口年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)也是影響大灣區(qū)內(nèi)城市收縮的重要緣由。此外，本文從城市群的區(qū)域范圍對(duì)收縮城市進(jìn)行研究，提供了一種未來(lái)主導(dǎo)的城市發(fā)展模式對(duì)收縮城市轉(zhuǎn)型影響的研究與決策視閾，具有前瞻性和現(xiàn)實(shí)意義，即對(duì)收縮城市的應(yīng)對(duì)，不僅需考慮城市自身，也需要考慮外部環(huán)境對(duì)收縮城市的形成與發(fā)展的影響。本文認(rèn)為，當(dāng)今城市群的發(fā)展并不一定需要各城市在新興科技領(lǐng)域有所建樹(shù)。因地制宜、各司其職應(yīng)當(dāng)成為城市群集約高效發(fā)展的原則。對(duì)此，需完善政績(jī)?cè)u(píng)估體系，轉(zhuǎn)變城市發(fā)展思路，聚焦城市群協(xié)同發(fā)展下的合理定位作為發(fā)展引擎或許能在我國(guó)以城市群體系為單位的未來(lái)發(fā)展形勢(shì)下，為收縮城市提供發(fā)展路徑。而這種轉(zhuǎn)變必然會(huì)造成一系列的變化，也對(duì)收縮城市的判別標(biāo)準(zhǔn)提出了極高的要求。

但本文依然存在以下局限：

從決策角度而言，由于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的特點(diǎn)，不考慮特定外部環(huán)境的收縮城市識(shí)別將降低研究結(jié)果的現(xiàn)實(shí)意義，即不同的研究樣本將可能產(chǎn)生不同的研究結(jié)果，也意味著在某一研究對(duì)象中被識(shí)別為收縮城市的研究對(duì)象放置于其他研究對(duì)象中時(shí)成為非收縮型城市。因此，本文所采用的方法存在對(duì)樣本城市所處外部環(huán)境的依賴，即需選取有決策意義的外部環(huán)境開(kāi)展研究，才能使得進(jìn)一步探究應(yīng)對(duì)方案具有現(xiàn)實(shí)意義。

為實(shí)現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)支持下的收縮城市識(shí)別研究，以試圖彌補(bǔ)單一人口指標(biāo)帶來(lái)的識(shí)別方面的精準(zhǔn)性缺陷，本文選取了多維度指標(biāo)，并使其在現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來(lái)源、尺度與口徑統(tǒng)一的基礎(chǔ)上盡可能反映了本文所需要的能夠體現(xiàn)城市在某一領(lǐng)域的特征。但由于我國(guó)統(tǒng)計(jì)資料在城區(qū)尺度方面的有限性，一些指標(biāo)無(wú)法完全代表城市實(shí)際區(qū)域的情況。這一研究現(xiàn)象普遍存在，也有相關(guān)研究指出該類(lèi)問(wèn)題(吳康，2019)。因此，這一方面所給本文基于多維指標(biāo)研究帶來(lái)的局限性不可避免，在今后的研究中通過(guò)大數(shù)據(jù)或能夠?qū)崿F(xiàn)尺度更為適配的收縮城市識(shí)別與特征探究，推進(jìn)更加精細(xì)化的城市轉(zhuǎn)型策略。但與此同時(shí)，行為數(shù)據(jù)等新興數(shù)據(jù)的獲取受到其商業(yè)化的禁錮，可獲取資源較為有限。政府相關(guān)部門(mén)可加大數(shù)據(jù)開(kāi)放力度，提升數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，推動(dòng)各類(lèi)數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)湖的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)發(fā)展的全方位精準(zhǔn)刻畫(huà)，提高對(duì)城市的管理水平。同時(shí)，應(yīng)在深入收縮城市形成機(jī)制和多樣性探究的基礎(chǔ)上提供合理的政策建議。針對(duì)收縮城市識(shí)別、類(lèi)型和特征的探究?jī)H揭示了收縮城市當(dāng)前存在的基本狀況，幫助決策者對(duì)相關(guān)現(xiàn)象有所意識(shí)，但更重要的是提供現(xiàn)有條件下可行的收縮城市轉(zhuǎn)型對(duì)策，實(shí)現(xiàn)收縮城市的精準(zhǔn)治理。