淮河生态经济带城市多维度收缩测度与影响因素分析

2023-05-30李刚汤勇

安徽理工大学学报·社会科学版 2023年1期

李刚　汤勇

摘要：基于人口、經济、社会和环境四个维度构建指标体系，测度淮河生态经济带在综合维度和单一维度上的城市收缩程度，利用双栏模型识别各维度城市收缩的影响因素。结果显示： 2010—2019年淮河生态经济带在综合维度发生收缩的有连云港市、济宁市等5座城市，其主要影响因素为城市类型和人力资本水平；在人口维度发生收缩的有盐城市、连云港市等8座城市，主要影响因素为城市类型、生态保护水平、基础设施水平、财政透支程度和失业程度；在经济维度上发生收缩的有连云港市、济宁市等7座城市，主要影响因素为收入水平和生态保护水平；在社会维度上发生收缩的有淮南市、淮北市等9座城市，主要影响因素为财政透支程度、失业程度和老龄化程度；在环境维度上发生收缩的有亳州市、漯河市等6座城市，主要影响因素为产业结构水平、基础设施水平、失业程度和老龄化程度。以此为基础，为缓解淮河生态经济带城市收缩提出了因地制宜“盘活存量”、把握战略定位以及推进基本公共服务共建共享的政策建议。

关键词：淮河生态经济带；城市收缩；影响因素

中图分类号：F293.1文献标识码：A文章编号：1672-1101（2023）01-0020-12

Multi-dimensional shrinkage measurement and influencing factors analysis of cities in Huaihe River Ecological Economic Belt

LI Gang，TANG Yong

（School of Economics，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu，Anhui 233030，China）

Abstract： Based on the four dimensions of population，economy，society and environment，the index system was constructed to measure the degree of urban contraction in the comprehensive dimension and the single dimension of Huaihe Ecological Economic Belt，and the influencing factors of urban contraction in each dimension were identified by using the two-column model. The results show that five cities，including Lianyungang city and Jining city，etc.have contracted in the comprehensive dimension of Huaihe River ecological economic Belt from 2010 to 2019，and the main influencing factors are city type and human capital level. In the population dimension，8 cities such as Yancheng and Lianyungang shrank，and the main influencing factors were city type，ecological protection level，infrastructure level，financial overdraft degree and unemployment degree. In terms of economic dimension，7 cities，including Lianyungang city and Jining city，have contracted，and the main influencing factors are income level and ecological protection level. In the social dimension，9 cities such as Huainan city and Huaibei City have contracted，and the main influencing factors are financial overdraft degree，unemployment degree and aging degree. In the dimension of environment，six cities such as Bozhou city and Luohe city have contracted，and the main influencing factors are industrial structure level，infrastructure level，unemployment degree and aging degree.

Based on this， in order to alleviate the urban shrinkage of the Huaihe River Ecological Economic Belt， policy suggestions are put forward， such as “reviving the stock” according to local conditions， grasping the strategic positioning， and promoting the co-construction and sharing of basic public services.

Key words：Huaihe River ecological economic Belt;Urban shrinkage;the Factorsaffecting

20世纪50年代以来，由于去工业化、郊区化、人口老龄化和少子化，城市收缩现象在英国、美国、日本等其他国家相继出现，这一现象否定了学者们认为城市发展即是一味地增长的观点。面对城市收缩问题，城市管理部门的盲目投资和扩张规划不仅无法抑制城市收缩，而且加剧了城市资源的浪费。随后，基于城市生命周期理论的完善，城市收缩被认为是城市衰退的初始表现，城市发展应包含城市收缩阶段，继而提出遵循城市客观发展规律，避免盲目投入资源的治理观点。改革开放40多年以来，我国城市处于快速发展阶段，经济快速增长、城镇化和社会服务水平不断提高。但在我国经济由高速增长向高质量发展转变的过程中，城市经济增速放缓，加之“老龄化”程度加剧以及中心城市的人口集聚，城市收缩问题逐渐显现。已有测度发现，我国在2000—2010年有180座城市出现收缩现象［1］，包括京津冀、长三角［2］以及东北［3］等地区。为缓解城市收缩带来的影响，国家发改委在2019年和2020年出台的关于新型城镇化建设重点任务文件中，强调收缩型中小城市要瘦身强体，转变惯性的增量规划思维，严控增量、盘活存量，稳妥调减收缩型城市市辖区。目前，城市收缩已成为中国新型城镇化建设面临的重要挑战，如何科学测度城市收缩状态，识别城市多维度收缩的影响因素，对推动城市经济高质量发展、提高城镇化水平具有重要意义。

城市收缩的界定可分为狭义和广义两种。狭义的城市收缩将人口流失作为评判城市是否收缩的重要指标，例如，收缩城市国际研究网络（SCIRN）为识别城市收缩提出的三个测度标准：城市人口达一万以上；城市人口流失超过两年；城市经历了结构性经济危机［4］。广义的城市收缩则包括了人口、经济、社会、环境等多个维度，其代表性的观点是：城市收缩为多重因素导致的人口持续性流失、城区局部空心化，结构性衰退或转型等现象为基本表现特征的一种城市发展过程［5］。

由于城市收缩的概念有狭义和广义之分，因此在测度方法上存在以人口为主要指标的单一指标法和以多维度综合衡量的综合指标法，例如龙瀛利用人口密度对我国2000—2010年城市收缩现象进行识别［2］，李刚则通过人口、经济、社会与空间结构构建指标体系来测度2009—2016年安徽省的城市收缩水平［6］。在城市收缩的分类上，国外主要以“穿孔形”和“圈饼形”进行划分，但由于城市收缩具有地区异质性，因此已有研究结合我国城市发展特征进行分类：一是按空间分布特征分为孤点式城市收缩、连绵式城市收缩、交错式城市收缩［7］；二是按形成原因，分类为地理环境恶劣引致、资源枯竭引致、产业结构不合理引致和虹吸效应引致四种类型［8］。在城市收缩的影响因素上，除了人口老龄化、资源枯竭等在国外较为普遍的因素外，我国城市收缩还受行政级别、城市化水平差异以及区域发展不均衡等因素的影响［2，6］，且不同区域的影响因素也略有差异。在城市收缩的治理方面，已有研究从莱比锡、利物浦、东京等案例出发［9-12］，试图探寻我国收缩型城市的发展路径，但城市收缩的区域相关性致使国外的精明增长与精明收缩不完全适用于我国现阶段收缩城市治理［13］，因此，一些学者认为我国城市收缩的治理应从地区发展状况出发，采取因地制宜的措施及规划，如打造韧性规划建设［14］、打造城市命运共同体［13］、推进养老式就业［15］等。

已有文献为我国城市收缩的理论和测度奠定了坚实的基础，不过大部分学者是从人口密度、人口增长率的视角出发来测度城市收缩，而城市收缩的表现具有多维度、多层次的特点，因此以多维度指标进行测度更为精确。此外，我国城市收缩的研究对象多为全国或东北地区，对不同地区不同维度的收缩测度较少，且鲜有文献识别城市不同维度收缩的影响因素。因此，为完善地方城市收缩研究，本文以淮河经济带为例，通过构建城市发展综合指标体系测算城市各维度的收缩程度并进行时空分析，识别各维度收缩的影响因素，对城市收缩治理提出相关建议。

一、理论框架、指标选取与研究方法

（一）理论框架的构建

城市收缩现象是多维度多重因素影响的结果。伴随我国农村空心化以及少子化现象的出现，农村流向城市的人口规模逐渐缩小，城市与城市间的人口流动更为普遍。在此背景下，劳动人口偏于向发达城市聚集以满足对美好生活的追求，中小城市劳动人口不断外流。与此同时，发达城市的房价等因素使得人口流动的迁移成本增加，具有较高收入或期望收入的高素质人才流向大城市，进而造成人力资本在城市规模中形成“二元结构”：高素质的劳动人才不断聚集于发达城市，缺乏职业技能的工人则会留在中小城市。由于中小城市人才和技术的相对缺乏，新兴产业和替代产业发展相对滞后，企业竞争力下降，城市经济增长减缓，进而引发城市经济收缩。经济收缩一方面降低了城市财政收入，使得教育、医疗等公共服务水平下降，导致城市在社会维度上的收缩；另一方面由于财政和政府绩效考核的压力，部分城市盲目引进企业入驻，但忽略了企业健康发展的必要条件，导致了“拉一批，倒一批”的现象，工厂的无序蔓延对周边环境造成了破坏，继而引发环境收缩。而较差的环境质量不仅抑制了当地旅游业的发展空间，也对地区居民生活质量造成严重影响，进而抑制了当地产业转型并加剧人口流失。基于此，本文将人口、经济、社会和文化四个维度全部纳入城市收缩概念体系，并建立城市收缩测度理论框架，如图1所示。

（二）指标体系的构建

在指标选取上，以市辖区常住人口密度、户籍人口增长率衡量人口维度，常住人口密度和户籍人口增长率下降，说明城市收缩程度加剧。在经济维度上，以人均GDP增长率、经济密度、第三产业占GDP比重、实际使用外资来衡量，其中经济密度为市辖区GDP与土地面积之比。人均GDP增长率、经济密度反映该地区经济发展总体情况，指标越大，表明经济发展越好，城市收缩程度越低；第三产业占GDP比重反映了該地区产业结构优化程度，第三产业占GDP比重越大，则该地区经济发展越好，城市收缩程度越小；实际使用外资反映该地区对外贸易程度，实际使用外资越大，则该地区对外贸易程度越大，说明城市发展较好。社会维度以人均一般公共预算收支、教育资源密度、医疗卫生机构床位数来衡量，其中教育资源密度为小学、中学、职高专任教师人数与土地面积之比。人均一般公共预算收支、教育资源密度、医疗卫生机构床位数越大，表示社会综合实力越强，城市发展越好。环境维度以建成区绿化覆盖面积率和人均绿地面积来衡量，建成区绿化覆盖率和人均绿地面积指标越大，表示该地区环境越优。构建城市发展指标体系如表1所示。

（三）研究方法

1.收缩测度方法。利用极值法对数据进行标准化处理，避免各指标单位不同造成的影响。再利用以变异系数法确定各指标权重，避免了各指标量纲和主观赋权的影响。在收缩测度上，以2009年淮河经济带城市发展指数为基准，测度2010—2019年淮河经济带城市收缩度，测度过程如下：

极值法进行标准化处理：

式（7）通过构建probit模型测算第一阶段城市发生收缩概率，城市收缩度为负时Wi=1，否则，Wi=0，；式（8）使用Truncated模型估计收缩程度的影响因素。其中式（9）为式（8）的约束条件。式（7）—（9）中，Wi和Y*i分别为第一、二阶段的因变量；X1i和X2i为自变量；α、β和σ为待估参数；随机误差项μi和εi服从正态分布；Yi为收缩程度，即当城市发生收缩时，Yi =Y*i，否则，Yi= 0。

3.数据说明。数据来源于2009—2019年《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》、中国第六次人口普查（中国国家统计局，2010）以及各省、市的统计年鉴。对于部分城市缺失的数据，借鉴现有文献［19］，以地级市相关指标作为权重乘以省级指标进行推算。

二、测度结果分析

根据式（1）—（6），测出2009—2019年淮河生态经济带城市发展指数，以2009年数据为基准，测度2010—2019年城市收缩度，并分析不同维度的收缩程度。为反映城市收缩程度在时空上的变化特征，将样本分为2010—2014年以及2014—2019年两个阶段，利用Arcgis 10.5 绘制城市收缩分布图。

（一）城市发展指数分析

淮河生态经济带城市综合发展指数的测度结果如表2所示。可以看出，淮河经济带城市综合发展指数呈先上升后下降的趋势。2009年淮河生态经济带平均综合发展指数为0.320，至2014年增长至最高值，为0.407。随后，淮河生态经济带平均发展指数不断下降，2018年下降至0.365，2019年有所提升。2014年徐州市综合发展指数最高，为0.685，其次为扬州市，综合发展指数为0.608。平顶山市和连云港市发展指数均超过0.500，发展较好。而亳州市综合发展指数最低，为0.212。2019年平顶山市综合发展指数为0.546，位居首位；其次为徐州市，发展指数为0.532；蚌埠市位列第三，综合发展指数为0.510。而亳州市综合发展指数以0.228位居末位。与2014年相比，淮河生态经济带城市群综合发展指数最高值有所回落，最低值有所增长，地区差异略有改善。

（二）城市收缩程度及态势分析

城市收缩是多维度因素综合作用的结果，且不同城市在不同维度上收缩程度也有所差异，因此在测度和分析城市收缩的同时，有必要纳入不同维度进行分析。同时，为区分收缩程度，以SSD<-0.3划分为重度收缩，以SSD≤-0.3划分为轻度收缩，并利用Arcgis10.5绘制淮河生态经济带各维度城市收缩分布图以分析城市收缩的时空演变特征。

在综合维度上，2010—2019年淮河生态经济带有5座城市发生轻度收缩，分别为连云港市（-0.102）、济宁市（-0.101）、扬州市（-0.055）、徐州市（-0.053）以及临沂市（-0.035）。分时间段看， 2010—2014年淮河生态经济带仅有六安市（-0.054）发生轻度收缩，而2014—2019年有15座城市发生轻度收缩，分别为枣庄市（-0.283）、连云港市（-0.278）、盐城市（-0.272）、徐州市（-0.224）、扬州市（-0.223）、淮安市（-0.215）、宿迁市（-0.168）、淮北市（-0.161）、宿州市（-0.144）、泰州市（-0.126）、济宁市（-0.116）、临沂市（-0.073）、漯河市（-0.058）、菏泽市（-0.053）以及信阳市（-0.015），在综合维度发生收缩的城市聚集在淮河生态经济带的东北区域，聚发性特征较为明显。与2010—2014年相比，在2014—2019年淮河生态经济带在综合维度上发生收缩的城市数量显著增加，收缩态势愈发严重，分时间段收缩分布如图2所示。

在人口纬度上，2010—2019年淮河生态经济带有2座城市发生重度收缩，为盐城市（-0.911）和连云港市（-0.430）；有6座城市发生轻度收缩，分别为信阳市（-0.211）、淮安市（-0.210）、驻马店市（-0.188）、菏泽市（-0.170）、宿迁市（-0.157）、周口市（-0.080）。分时间段看， 2009—2014年，有16座城市在人口维度上发生收缩，其中信阳市（-0.596）、六安市（-0.539）、亳州市（-0.506）、宿州市（-0.493）、驻马店市（-0.448）、枣庄市（-0.380）以及阜阳市（-0.365）为重度收缩，漯河市（-0.299）、滁州市（-0.297）、连云港市（-0.220）、盐城市（-0.216）、淮南市（-0.191）、商丘市（-0.133）、徐州市（-0.064）、周口市（-0.049）以及宿迁市（-0.047）为轻度收缩。 2014—2019年有6座城市发生人口维度的收缩，分别为盐城市（-0.886）、菏泽市（-0.423）、淮安市（-0.388）、连云港市（-0.269）、宿迁市（-0.115）以及周口市（-0.033），其中盐城市、菏泽市和淮安市为重度收缩，连云港市、宿迁市以及周口市为轻度收缩。淮河生态经济带城市群人口维度收缩程度在2010—2014年较为严重，且聚集于西南部，在2014—2019年有所缓解，分时间段人口维度收缩分布如图3所示。

在经济维度上，2010—2019年发生收缩的城市分别为连云港市（-0.295）、济宁市（-0.264）、徐州市（-0.247）、扬州市（-0.222）、盐城市（-0.104）、泰州市（-0.090）以及淮安市（-0.089），均为轻度收缩。分时间段看，2010—2014年淮河生态经济带城市群中仅有六安市（-0.239）发生轻度收缩，而2014—2019年有14座城市發生收缩，其中连云港市（-0.608）、枣庄市（-0.493）、徐州市（-0.492）、淮安市（-0.434）、济宁市（-0.420）、泰州市（-0.402）、盐城市（-0.397）以及扬州市（-0.385）为重度收缩，宿迁市（-0.277）、淮北市（-0.201）、临沂市（-0.154）、漯河市（-0.086）、信阳市（-0.063）以及周口市（-0.042）为轻度收缩，且集中于东北部。与2010—2014年相比， 2014—2019年淮河生态经济带城市群在经济维度上发生收缩的城市数量显著增多，且收缩程度更为严重，分时间段经济收缩分布如图4所示。

在社会维度上，2010—2019年淮河生态经济带有9座城市发生收缩，其中淮南市（-0.372）和淮北市（-0.320）为重度收缩，临沂市（-0.265）、扬州市（-0.209）、平顶山市（-0.176）、徐州市（-0.158）、漯河市（-0.113）、蚌埠市（-0.105）和商丘市（-0.039）为轻度收缩。分时间段看，2010—2014年淮河生态经济带有10座城市在社会维度发生收缩，分别为临沂市（-0.305）、淮北市（-0.224）、淮南市（-0.208）、驻马店市（-0.186）、扬州市（-0.136）、徐州市（-0.131）、蚌埠市（-0.125）、枣庄市（-0.106）、平顶山市（-0.099）以及周口市（-0.026），其中除临沂市呈重度收缩外，其他城市均为轻度收缩。2014—2019年有12座城市在社会维度上发生收缩，分别为六安市（-0.249）、淮南市（-0.207）、盐城市（-0.182）、漯河市（-0.137）、淮北市（-0.123）、平顶山市（-0.086）、扬州市（-0.085）、济宁市（-0.062）、商丘市（-0.051）、连云港市（-0.035）、徐州市（-0.032）以及宿迁市（-0.012）。与2010—2014年相比，2014—2019年淮河生态经济带在社会维度发生收缩的城市数量有所增加，但无重度收缩，收缩程度有所缓解，分时间段收缩分布如图5所示。

在环境维度上，2010—2019年亳州市（-0.503）和漯河市（-0.323）发生重度收缩，宿州市（-0.182）、临沂市（-0.152）、六安市（-0.084）和连云港市（-0.017）发生轻度收缩。分时间段看，2010—2014年仅有3座城市在环境维度上发生收缩，其中亳州市（-0.583）和漯河市（-0.300）为重度收缩，济宁市（-0.083）为轻度收缩。而2014—2019年，有15座城市发生收缩，其中宿州市（-0.816）、枣庄市（-0.401）和菏泽市（-0.327）为重度收缩，临沂市（-0.222）、平顶山市（-0.196）、徐州市（-0.193）、淮安市（-0.159）、淮北市（-0.155）、扬州市（-0.128）、六安市（-0.124）、信阳市（-0.103）、宿迁市（-0.096）、周口市（-0.086）、连云港市（-0.034）和漯河市（-0.033）为轻度收缩。可以看出，2014—2019年淮河生态经济带在环境维度发生收缩的城市数量显著增多，新增城市多位于东北区域，同时收缩程度愈发严重，分时间段收缩分布如图6所示。

三、淮河生态经济带城市收缩的影响因素分析

（一）变量的选取

影响我国城市收缩的因素较为复杂，涵盖范围较广。从人口角度来看，由于收入差距以及迁移成本的存在，人口流动存在着门槛效应，这使得具有高收入的高素质人才不断聚集于发达城市，缺乏职业技能的工人则会留在中小城市，造成不同规模城市在人力资本上形成“二元结构”，而人力资本水平影响了城市生产效率，在一定程度上影响了城市收缩的发生。此外，人口老龄化程度对城市收缩也具有影响［17］。从经济发展角度来看，产业结构水平的高低对城市收缩也有影响，对于产业结构水平较低的城市而言，产业调整的过程中更易发生城市收缩［18］。城市类型也影響城市发生城市收缩的概率与程度。资源型城市在资源禀赋上具有较大优势，资源的合理利用对城市发展具有推动作用，但城市发展若过度依赖资源，造成资源枯竭，则会导致城市收缩。此外，财政收入在城市发展中也占有重要地位，财政透支程度对城市收缩具有一定影响。影响城市收缩的其他因素还包括生态保护水平、基础设施水平等［16］，各变量及其赋值如表3所示。

（二）结果分析

为避免多重共线性的干扰，在进行双栏模型分析之前，需对变量进行多重共线性检验。结果显示，方差膨胀因子介于1.827—2.712，说明各变量之间不存在明显的多重共线性，模型回归结果如表4所示。

1.综合维度城市收缩的影响因素。在综合维度上，通过显著性检验的影响因素有人力资本水平和城市类型。其中，人力资本水平系数均为负值，说明人力资本水平对综合维度的收缩具有抑制作用，平均边际效应系数为-0.897，说明每提升1%的人力资本水平时，在综合维度的收缩率会降低89.7%。与全国相比，2010年淮河生态经济带城市群人力资本水平为0.333，至2019年已下降至0.288，不断下降的人力资本水平对城市创新能力和生产效率造成负面影响，促使了城市收缩的发生。

资源型城市在综合维度收缩概率、收缩程度和平均边际效应中的系数均为负值，且均通过1%的检验，说明资源型城市对城市收缩发生概率以及收缩程度具有显著的抑制作用，当资源型城市每增加1%时，城市收缩概率会降低18.8%。淮河生态经济带城市群中，有11座城市为资源型城市，其中有6座为成熟型城市，有3座为再生型城市，仅有淮北市和枣庄市为衰退型城市。可以看出，淮河生态经济带中资源型城市并未处于严重的衰退状态，而成熟型和再生型城市对城市发展具有一定的促进作用。与此同时，当地政府不断优化城市发展模式，合理规划资源，这促进了衰退型城市的转型和城市的持续发展，在一定程度上减缓了衰退型城市对城市收缩的推动作用。

2.人口维度城市收缩的影响因素。在人口维度上，通过显著性检验的影响因素为城市类型、生态保护水平、基础设施水平、财政透支程度以及劳动力吸纳水平。失业程度对发生人口收缩概率及人口收缩程度具有推动作用，失业程度每增加1%，发生人口收缩的概率会增加41.2%。资源型城市、生态保护水平、基础设施水平以及财政透支程度对人口收缩程度及其概率具有抑制作用。其中，基础设施水平的平均边际效应系数最低，为-0.339，说明基础设施水平对人口维度收缩的抑制程度最大，基础设施水平每增加1%，人口收缩程度会降低33.9%。近年来，淮河生态经济带城市群不断发展基础设施建设，尤其在《淮河生态经济带发展规划》正式出台后，城市群进一步提高城市基础设施水平，完善的基础设施拉动人口流入，缓解了在人口维度上城市收缩的程度。

3.经济维度城市收缩的影响因素。在经济维度上，通过显著性检验的影响因素为生态保护水平。生态保护水平在经济维度收缩概率及经济收缩程度中的系数为负，且通过1%的显著性，说明生态保护水平对经济维度收缩具有显著的抑制作用，边际效应系数为0.282，意味着生态保护水平每增加1%，在经济维度上发生收缩的概率会降低28.2%。生态保护水平是经济高质量发展的基础，地区生态保护水平的提高有助于降低经济维度收缩的发生。2010—2014年淮河生态经济带平均工业固体废物综合利用率有所增长，由2010年的92.52%增长至2014年的94.44%，但2014—2019年利用率呈下降趋势，2019年已下降至91.97%，生态保护水平的下降对淮河生态经济带产业转型和升级带来负面影响，进而推动城市在经济维度发生收缩。

4.社会维度城市收缩的影响因素。在社会维度上，通过显著性检验的影响因素有财政透支程度、失业程度和老龄化程度。其中，财政透支程度和老龄化程度在社会维度上发生收缩的概率、收缩程度以及平均边际效应中的系数均为正值，说明财政透支程度和老龄化程度对社会维度上的城市收缩具有显著的推动作用，而失业程度的系数均为负值，说明失业程度对社会维度的城市收缩具有显著的抑制作用，其原因可能是由于存在失业人群保障性补贴，城镇登记失业人数提高在一定程度上加大了政府的公共预算，进而抑制了社会维度上的收缩。

5.环境维度城市收缩的影响因素。在环境维度上，产业结构水平、基础设施水平、失业程度和老龄化水平对城市收缩具有显著影响。产业结构在环境维度上发生收缩的概率、收缩程度以及平均边际效应的系数均为负值，说明产业结构水平对环境维度收缩具有显著的抑制作用。城市产业结构水平的提高意味着第三产业的兴起，与第二产业相比，第三产业对环境负面影响较低，而例如旅游业等环境友好型产业对环境保护和治理具有促进作用，因此产业结构水平抑制了城市在环境维度上发生收缩。基础设施水平、失业程度以及老龄化程度对环境维度收缩均有推动作用，其中失业程度最易增加发生环境维度上收缩的风险，失业程度每增加1%，发生收缩的概率增加50%。基础设施水平、失业程度以及老龄化程度通过财政分配影响了政府对环境方面的财政支出，继而影响了城市在环境维度上发生收缩的概率以及收缩程度。

四、结论与建议

从人口、经济、社会、环境四个维度对2010—2019年淮河生态经济带25座城市的发展指数进行评估，进而测度城市不同维度的收缩程度，测度结果显示：2010—2019年有5座城市在综合维度上发生轻度收缩，其中2014—2019年发生城市收缩的数量显著上升；有8座城市在人口维度上发生收缩，其中2010—2014年收缩程度较为严重，2014—2019年有所缓解；有7座城市在经济维度上发生收缩，且集中出现在2014—2019年；有9座城市在社会维度发生收缩；有6座城市在环境维度发生收缩，与2010—2014年相比，2014—2019年淮河生态经济带在环境维度上的收缩程度明显加剧。利用双栏模型识别不同维度收缩的影响因素，回归结果显示：人力资本水平和资源型城市对综合维度上的城市收缩具有抑制作用；资源型城市、生态保护水平以及基础设施水平对人口维度上的城市收缩具有抑制作用，而财政透支程度和失業程度具有推动作用；生态保护水平对经济维度上的城市收缩具有显著的抑制作用；财政透支程度和失业程度对社会维度上的城市收缩具有抑制作用，老龄化程度具有推动作用；产业结构水平对环境维度上的城市收缩具有显著的抑制作用，而老龄化程度、基础设施水平和失业程度具有推动作用。

基于以上研究结论，提出建议如下：1.因地制宜“盘活存量”，促进各类城市协调发展。淮河生态经济带中各城市的收缩维度以及不同收缩维度的影响因素有所差异，因此，城市应根据自身不同维度的收缩情况，结合自身资源优势，采取相应措施以实现“存量”的配置优化和效率提升。同时，依据合作基础和区位优势来推动城市组团、联动发展模式，充分发挥资源要素的集聚效应，形成各类城市协调发展的局面，进而抑制城市收缩。2.把握淮河生态经济带的战略定位，提高城市发展活力。淮河生态经济带应积极把握淮河生态经济带的国家战略定位，加大生态文明建设，提高特色产业创新水平。同时，充分发挥淮河水道和新亚欧大陆桥经济走廊纽带作用，发展新兴产业和技术，加快对外开放平台建设，提升贸易水平，为发生城市收缩的地区注入发展活力。3.转变发展思路，推进基本公共服务共建共享机制。淮河生态经济带应转变发展思路，从“自上而下”的重视经济发展和产业结构调整转变为“自下而上”的以打造人民美好幸福生活的发展思路。通过加大基础设施投资力度、提高政策服务效率、加强医疗和教育资源共享机制等，提高居民健康、素质、生活水平，进而预防城市收缩。

参考文献：

［1］龙瀛，吴康，王江浩.中国收缩城市及其研究框架［J］.现代城市研究，2015（9）：14-19.

［2］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.

［3］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.

［4］HOLLAND J B，PALLAGST K，SCHWARS T，et al.Planing Shrinking Cities［J］.Progress in Planning，2009（4）：1-37.

［5］张伟，单芬芬，郑财贵，等.我国城市收缩的多维度识别及其驱动机制分析［J］.城市发展研究，2019，26（3）：32-40.

［6］李刚，张淑清.安徽省城市收缩水平测度及影响因素分析［J］.安徽建筑大学学报，2019，27（5）：62-70.

［7］陈肖飞，郜瑞瑞，韩腾腾，等.人口视角下黄河流域城市收缩的空间格局与影响因素［J］.经济地理，2020，40（6）：37-46.

［8］张明斗，刘奕，曲峻熙.收缩型城市的分类识别及高质量发展研究［J］.郑州大学学报（哲学社会科学版），2019，52（5）：47-51.

［9］徐博.莱比锡和利物浦城市收缩问题研究［D］.长春：吉林大学博士学位论文，2015.

［10］徐博，庞德良.从收缩到再增长：莱比锡与利物浦城市发展的比较研究［J］.经济学家，2015（7）：79-86.

［11］張伟.收缩城市的国内外研究动态与关键问题［J］.经济研究导刊，2021（5）：36-38.