东北地区人口收缩的经济效应与对策响应

李秀霞　崔永静　陈奇　刘春艳　李辉

摘 要：东北地区人口收缩问题具有典型性，全面审视东北地区人口收缩空间格局，科学判断人口收缩程度，探讨人口收缩的经济效应具有重要意义。从人口收缩内涵入手，利用收缩指数对2009—2020年东北地区34个地级市及以上城市进行人口收缩的测度，利用空间自相关分析其空间相关性，并运用多元回归分析探究人口收缩的经济效应。结果表明：东北地区除长春市、沈阳市和大连市外，其他91.18%的城市均存在不同程度的人口收缩现象，资源枯竭型城市是人口收缩最典型的区域；东北地区城市人口收缩空间差异显著，呈现由南向北递增趋势；“高—高”集聚区主要分布在南部哈—大经济带，“低—低”集聚区位于北部资源枯竭型城市，少数“低—高”集聚区主要位于“高—高”集聚区外围，没有形成明显集聚中心；城市人口收缩“高—高”集聚区与“低—低”集聚区随时间变化呈现出“南北”分异现象；沈阳市和大连市是未来东北地区人口集聚的集中区域；东北地区人口收缩引起负面的经济效应；科教投入水平在沿海型和资源型城市对经济产出率的影响作用力相反；人口收缩制约了经济密度、就业密度、能源供应水平的提高，加深了人口老龄化程度。据此，应科学制定人口发展战略、明确精明收缩的发展理念、积极融入城市群以及优化产业结构等，寻求人口收缩地区城市发展的新出路。

关键词：人口收缩；经济效应；空间自相关；人口收缩—城市经济模型

中图分类号：C92-05 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2023）01-0071-16

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2023.00.005

一、引言

人口始终是经济社会发展的基础性、全局性、长期性乃至战略性因素。人口增长模式的方向性变化会

影响社会经济发展空间格局演化［1］。当前，学术界对人口问题的研究多基于人口正增长的背景环境，然而自20世纪下半叶以来，欧洲和北美许多工矿城市出现了不同程度的人口收缩现象［2-4］。据统计，1960—2003年欧洲50%以上的大城市出現了人口收缩现象［5］，如德国鲁尔区工矿城镇和英国曼切斯特等老工业城市［6］。因此，国外学者对人口收缩的内涵［7-8］、变化趋势［9-10］、案例分析与空间差异［11］及区域影响［12］等方面都进行了大量的理论与实证研究。也有部分学者对城市人口收缩会引起的经济效应进行了实证研究，但结论却不尽相同：维希曼（Wiechmann）、霍斯珀斯（Hospers）和内尔（Nelle）等学者认为，城市人口收缩会引起负面的经济效应［13-15］；而霍兰德（Hollander）、马斯塔德（Musterd）和哈特（Hartt）等学者却认为，城市人口收缩引起的经济效应并非总是负面的［16-18］。20世纪90年代以来，我国的生育率降至更替水平以下，人口增长方向也迎来新的转折点，局部性的城市人口收缩正逐渐进入人们的视野并蔓延至全国。国内学者曾就人口收缩的识别与测度、空间特征、演变趋势及影响因素进行了研究［19-25］，但对人口收缩的经济效应研究还相对不足，而且研究结论中人口收缩在不同区域的正负作用力方向也不尽相同，如杨玲、刘玉博、吴浩等学者认为，城市人口收缩会引起负面的经济效应［26-28］；而郭源园等学者通过研究我国的收缩城市发现，在人口超载的区域人口收缩就可能产生正效应［29］。这就需要针对不同区域进行深入研究，针对存在的问题提出相应的对策措施。

东北地区是中国四大经济板块之一，是中国的老工业基地，曾经为中国经济发展作出不可磨灭的贡献。但改革开放以来，因地理区位优势丧失、产业结构重型化，东北地区出现区域整体经济低迷、人口外流严重等一系列问题，且这种新态势下人口发展具有先行趋势，引发了社会学、经济学、人口学、地理学等学者的重点关注。20世纪80年代初，胡焕庸先生发现东北人口增长速度显著快于全国总人口增长速度［30］。此后有文献对东北人口问题进行了持续关注［31］。近年来，东北吸纳流动人口在全国的占比显著下降［32］，“东北人口困局”［33］、“东北人口危机”［34］等一系列东北人口发展相关议题成为新的热点。也有个别学者探讨了人口流失对区域发展的影响，如东北地区人口持续流失对区域的创新能力、消费结构以及社会保障体系等影响较大，拖累了东北经济发展步伐［35-37］。这些研究为本研究奠定了基础，但对东北地区人口收缩的经济效应与对策响应研究依旧缺乏。时值国家提出《东北全面振兴“十四五”实施方案》，有必要全面审视东北地区人口收缩的空间格局，科学判断东北地区人口收缩的程度，探讨人口收缩的经济效应。基于此，本文以东北地区34个地级市及以上城市为研究区域，系统地测算与识别2009—2020年东北地区人口收缩程度，利用空间自相关分析其空间相关性，并运用多元回归分析探究人口收缩对经济的影响，旨在为东北地区新一轮振兴发展提供技术支撑。

二、研究方法与数据来源

1. 研究范围界定与数据来源本文的研究范围为狭义东北地区，包括黑龙江、吉林和辽宁三省，以地级市及以上城市为研究单元，其中黑龙江大兴安岭地区、吉林省延边朝鲜族自治州因数据缺乏予以剔除，最终为34个地级市及以上城市，起止期限为2009—2020年；文中

数据均来源于2020—2021年《黑龙江统计年鉴》、《吉林统计年鉴》、《辽宁统计年鉴》和地级市及以上城市的国民经济和社会发展统计公报，数据处理中为去除通货膨胀的影响对价格数据进行平减化处理。

2. 研究方法

（1）城市人口收缩时空特征分析方法。关于人口收缩的内涵，目前并没有形成统一的认识，一般认为人口收缩是指一个区域的总人口、劳动力或者家庭数量出现下降的现象。基于此，总人口、劳动力或者家庭数量都可作为人口收缩的测度指标，但是由于家庭数量受家庭规模的影响比较大，在实际测度中可能会出现较大偏差。因此，本文使用具有代表性的总人口和劳动力数量变化进行人口收缩测度。具体方法如下：

其中，shinkt为一个城市在t时期的人口收缩指数，Mt、Mt+1分别为t和t+1时期的总人口，Nt、Nt+1分别为t和t+1时期的劳动力数量，wm、wn分别为总人口和劳动力的权重值，本文用熵权法求取权重值。根据城市总人口的变化量，结合人口收缩指数，将城市人口收缩划分为四种类型（见表1）。

为了进一步研究人口收缩的时期演化特征，将轻度收缩、中度收缩、重度收缩归为人口收缩，将人口收缩多时期演变类型划分四种类型（见表2）。

三、东北地区城市人口收缩时空演化特征分析

1. 东北地区城市人口收缩类型特征

根据城市人口收缩的测量方法，利用2009—2020年各城市总人口变化率和人口收缩指数界定东北地区城市人口收缩的情况，具体结果见表3。

从表3可知，东北地区除长春、沈阳、大连3个城市没有人口收缩外，其他91.18%的城市均存在不同程度的人口收缩。其中，抚顺、锦州、辽阳、铁岭、朝阳、葫芦岛、通化、白山、齐齐哈尔、鸡西、鹤岗、双鸭山、伊春、佳木斯、七台河、牡丹江、黑河、绥化、阜新19个资源枯竭型城市为重度人口收缩，占比达55.88%，表明这些城市面临人口负增长与劳动力流失的双重人口收缩压力，这主要是由于该类城市长期以来高度依赖资源过度开发，忽视产业结构优化和技术创新，伴随资源枯竭和生态环境恶化，导致大量职工失业，人口大量外流。该结论与段利鹏等学者得到的结论［39］一致。今后切实做好资源型城市发展规划的“响应”是解决问题的关键。丹东、鞍山、本溪、营口、盘锦等辽中南城市群和哈尔滨市，由于城市群和省会城市对所在区域“发展势能”有支撑作用，总人口目前呈现小幅度增长，但劳动力资源却呈现减少趋势，说明城市人口收缩趋势已在累积，呈现了轻度人口收缩趋势，如果不加干预，城市人口收缩现象将逐渐加强。虽然沈阳、大连、长春3个城市处于无收缩阶段，但是这些城市依然存在明显的高素质人才流失现象，只是流失的人口数量迅速由所在“虹吸”范围的城市人口补充，造成人口无收缩的假象，相反处于其“虹吸”范围的其他城市，如长春“虹吸”范圍的四平、松原、辽源、白山等，大连“虹吸”范围的铁岭、辽阳等，沈阳“虹吸”范围的抚顺、阜新、鞍山等都呈现出不同程度的城市人口收缩现象。总之，东北地区大部分城市都存在不同程度的人口收缩现象，说明东北地区“发展势能”的区域性呈现弱化趋势。

利用表3数据，通过ArcGIS 10.8软件，制作东北地区城市人口收缩分布图（见图1），探讨东北地区34个研究单元的人口收缩空间分布特征。如图1所示，东北地区城市人口收缩呈现明显的空间差异，重度人口收缩区集聚在北部，中度收缩区集聚在中部，轻度收缩区主要分布在南部。该结论与王佳琪等学者得到的结论［40］基本一致。具体来看，无人口收缩区分布在东北地区中心区位的省会及核心城市，该类型城市功能完善、经济带动作用强，在一定程度上阻碍了人口收缩现象的发生；轻度人口收缩区主要分布在辽中南地区部分城市以及哈尔滨市，表明该区域城市虽然人口自然增长缓慢，但劳动力已经开始逐渐呈现流失状态，城市人口收缩的趋势已显现，主要呈现出劳动力收缩现象；中度人口收缩区主要呈环状分布在省会城市长春周围，很大程度上是由于其“吸虹”效应导致；重度人口收缩型城市大部分集中在吉林省南部、辽宁省西部以及黑龙江省北部的资源枯竭型城市，表明该区域城市面临较为严重的人口收缩现象，今后要转变发展动能，从资源驱动转向创新驱动。

2. 东北地区人口收缩的时间演变特征

为了进一步探究城市人口收缩的时间演化特征，分别对东北地区34个研究单元2009—2014年和2015—2020年两个时段的城市人口收缩进行测度，结果见表4。

从表4来看，东北地区34个地级市及以上城市中处于持续收缩型城市的数量最多，占比高达61.76%，表明东北地区大部分城市处于持续人口收缩状态，亟须引起广泛关注；增长转收缩型城市有8个，占23.53%，主要分布在抚顺市、本溪市、阜新市、辽源市、白山市、鸡西市、鹤岗市、伊春市，表明这些城市从五年前的人口缓慢增长逐渐转为人口收缩，这主要是由于城市资源枯竭以及产业动力不足导致人口逐渐外流所致，需要及时作出调整以恢复城市活力；收缩转增长型城市有3个，占比为8.82%，主要分布在营口市、大庆市、长春市，这些城市在前五年逐渐出现人口收缩现象，但近五年转变为人口缓慢增长，这是由于近年来产业与经济政策吸引人才的缘故；持续增长型城市只有沈阳市和大连市，这两个城市始终是引领东北经济发展、功能完善、辐射带动力强的重要中心城市，未来对带动东北地区人口集聚具有重要意义。

3. 东北地区人口收缩的空间格局

（1）全局空间自相关分析。基于人口收缩（shink）数据，利用GeoDa软件测算2009—2020年以及2009—2014年、2015—2020年东北地区城市人口收缩空间数据的全局Morans I指数和标准化统计量Z值（见表5）。

从表5中可以看出，Morans I值大于0，且shink值通过了全局自相关的Z值与P检验，表明在空间上东北地区城市人口收缩存在全局正的空间自相关。

利用GeoDa软件绘制东北地区2009—2020年以及2009—2014年、2015—2020年城市人口收缩的Moran散点图，如图2所示。散点图多数散点呈离散分布且大多数散点分布在第一、三象限，说明大多研究单元与其邻接单元关联性较强。图中四个象限表达了某一城市与周围其他城市四种类型的局部空间关系。第一、三象限是正的空间自相关，均质性显著；第二、四象限是负的空间自相关，异质性显著。第一象限为“高—高”集聚型，说明城市人口收缩指数与周边城市人口收缩指数均较高，相似性较大；第三象限是“低—低”集聚型，说明城市人口收缩指数和周边城市人口收缩指数均较低，相似性较大；第二象限为“低—高”集聚型，表示城市人口收缩指数低，而周边城市人口收缩指数高，差异性比较大；第四象限为“高—低”型，表明城市人口收缩指数高，而周边城市人口收缩指数较低，差异性比较大。

（2）局部空间自相关分析。LISA是测量空间单位值特征与周围单位值的相似（正相关）和相异（负相关）水平与显著性的指标。依据2009—2020年以及2009—2014年、2015—2020年东北地区34个地级及以上城市人口收缩指数（shink），利用GeoDa软件测度LISA值，显著性水平（p≤0.05），分别绘制2009—2020年以及2009—2014年、2015—2020年LISA集聚图（见图3）。

图3中某些局部范围具有显著的正空间相关性，表示东北地区城市与城市之间具有相同的空间作用，城市和其周围城市之间互相关联，互相制约。2009—2020年“高—高”集聚区主要分布在沈阳市和大连市，以及鞍山市、辽阳市等城市，这说明东北地区主要形成了南部哈—大经济带1个人口高聚集核心区，这部分不仅是人口的聚集区，也是东北地区经济发展的热点城市，城市人口收缩趋势较弱。而东北部的牡丹江市、七台河市、双鸭山市、鸡西市、佳木斯市等资源枯竭型城市，由于生存环境、科技水平落后、区位和人力资源不足等原因，表现出连续的城市人口收缩现象，经济发展持续低迷，呈“低—低”集聚狀态。小部分空间单元表现出空间异质性，出现“低—高”集聚的现象，但没有形成明显的聚类中心，其形成原因是受哈—大经济带的“虹吸”效应所致，人口流向沈阳市和大连市等城市，导致其他城市人口收缩比较严重。

为了进一步分析时空演化特征，从2009—2014年、2015—2020年LISA集聚图可以看出“高—高”集聚区主要在本溪市，随时间推移不断向锦州市、辽阳市、鞍山市等辽南城市群扩散，表明该区域人口收缩现象有所减缓。而“低—低”集聚区从中部的长春市、松原市、大庆市、绥化市、哈尔滨市向北部的牡丹江市、伊春市、佳木斯市和黑河市转变，表明东北地区人口收缩“高—高”集聚区与“低—低”集聚区随着时间变化呈现出“南北”分异的现象。

四、东北地区人口收缩城市的经济效应分析

1. 东北地区人口收缩城市的经济现状分析

本文采用GDP来反映城市经济产出率，分类计算东北地区34个地级市及以上城市在2009—2020年轻度收缩型、中度收缩型、重度收缩型和无收缩型四类城市的GDP，结果见表6。

由表6可知，东北地区34个地级市及以上城市在2009年轻度收缩型、中度收缩型、重度收缩型与无收缩型城市GDP相比，分别相差2542.48亿元、2843.95亿元、3369.06亿元；2020年轻度收缩型、中度收缩型、重度收缩型与无收缩型城市GDP相比分别相差4889.84亿元、5751.00亿元、6045.35亿元。这说明2009—2020年东北地区轻度收缩型、中度收缩型、重度收缩型与无收缩城市经济产出率差距进一步扩大。因此，可以初步判断东北地区城市人口收缩对城市经济产出率具有负效应，而且人口收缩越严重，对城市经济产出率产生的负效应越大。

2. 人口收缩对城市经济产出率影响的实证分析

（1）指标选取。①因变量：城市经济产出率（pgdp），用GDP来衡量。②自变量：人口收缩（shrink）。人口收缩型城市取1，非人口收缩型城市取0。③控制变量：根据现有文献如程瑶的研究成果［21］，本文在回归模型中加入人力资本水平（ta）（科研从业人员数），反映了城市对人才的吸引能力；对外开放度（fdi）（实际使用外资金额/地区生产总值）、政府行为（fexp）（财政支出占GDP比重）、科教投入水平（sciedu）（科学支出与教育支出的总和）、固定资产投资（fa）（固定资产投资总额/GDP）等控制变量进行分析。④中介变量：经济集聚程度，选取经济密度（ecd）（地区生产总值/行政区域土地面积）和就业密度（emd）（年末单位从业人员数/行政区域土地面积）两个指标；人口老龄化程度（age）（60岁及以上年龄人口数/总人口数）；能源供应水平（es）（煤气及液化石油气供应总量）。⑤工具变量：环境质量（eqs）（可吸入细颗粒物年平均浓度）。各变量的描述性统计见表7。

（2）回归结果与分析。表8为2009—2020年间东北地区34个地级市及以上城市样本的估计结果。模型a在回归模型（6）中单独加入人口收缩（shrink），人口收缩（shrink）对城市经济产出率（lnpgdp）的影响系数为负，并且通过了1%的显著性检验；模型b在回归模型（6）中加入控制变量人力资本（lnta）、对外开放度（lnfdi）、政府行为（lnfexp）、科教投入水平（lnsciedu）、固定资产投资（lnfa），人口收缩（shrink）对城市经济产出率（lnpgdp）的影响系数仍然为负，并且通过1%的显著性检验，说明东北地区的人口收缩确实对城市经济产出率（lnpgdp）有负向影响。为了进一步检验城市个体固定效应，将东北地区34个研究单元分为沿海型城市和资源型城市，将模型c（沿海型城市）和模型d（资源型城市）分别在回归模型（6）中加入上述变量，沿海型和资源型城市人口收缩（shrink）对城市经济产出率（lnpgdp）的影响系数仍然为负，并且通过1%的显著性检验，说明东北地区城市人口收缩确实对城市经济产出率（lnpgdp）有负向影响。从经济发展的影响因素来看，控制变量的回归系数均在1%的置信水平上显著有效。人力资本（lnta）对城市经济产出率（lnpgdp）的影响系数为正，表现出人力资本对经济发展的促进作用，说明东北地区应积极提高从业人员的专业技能和管理能力，这是提高城市经济产出的必然条件；政府行为（lnfexp）对城市经济产出率的影响系数为负，表现出对经济发展的阻碍作用；仅科教投入水平（lnsciedu）对资源型城市和沿海型城市经济产出率的影响作用力相反，资源型城市对城市经济产出率的影响系数为负，说明科教投入水平（lnsciedu）越高越不利于经济增长，从另一个角度来说，资源型城市经济并不是科教驱动的结果；而沿海型城市科教投入水平（lnsciedu）对城市经济产出率的影响系数为正，说明在沿海型城市科教投入水平促进了城市的发展；对外开放度（lnfdi）对城市经济产出率（lnpgdp）表现出正向影响，说明外资的引进对于经济增长具有重大意义，积极引进外资可以推动东北地区的经济发展；固定资产投资（lnfa）表现出了正向促进作用，说明投资作为经济增长的三驾马车之一，仍是拉动东北地区经济增长的关键性因素。

由此可见，城市人口收缩对城市经济产出率具有负效应。下面对回归结果进行中介机制检验。表9模型1—9均是上述回归模型（7）的演变。由表9可得，模型1、模型2、模型3、模型4中人口收缩（shrink）的系数为负且通过了1%的显著性检验，说明人口收缩（shrink）制约了经济密度（lnecd）、就业密度（lnemd）、人口老龄化程度（lnage）、能源供应水平（lnes）的提高。模型5中就业密度（lnemd）和模型6中经济密度（lnecd）的系数、模型8中的能源供应水平（lnes）的系数均显著为正，说明经济密度（lnecd）、就业密度（lnemd）、能源供应水平（lnes）的提高均有利于东北地区城市经济产出率的提高。模型7中人口老龄化程度（lnage）系数显著为负，说明人口老龄化程度（lnage）越高，劳动力数量越少，将阻碍东北地区城市经济产出率的提高。模型5将人口收缩（shrink）、就业密度（lnemd）同时纳入回归模型，模型6将人口收缩（shrink）、经济密度（lnecd）同时纳入回归模型，与模型9对比，发现人口收缩（shrink）影响城市经济产出率（lnpgdp）的估计系数绝对值出现减小，从而验证了人口收缩（shrink）通过降低就业密度（lnemd）和经济密度（lnecd）而使城市经济产出率（lnpgdp）下降，也就是人口收缩（shrink）通过减少经济集聚效益使城市经济产出率（lnpgdp）下降。模型7将人口收缩（shrink）、人口老龄化程度（lnage）同时纳入回归模型，与模型9对比，人口收缩（shrink）的系数绝对值与显著性出现提高，在人口收缩（shrink）情况下，人口老龄化程度（lnage）提高必然导致城市经济产出率（lnpgdp）的降低。所以吸引人才、提高生育率、优化人口结构、增加劳动力数量是东北地区城市经济产出率（lnpgdp）提高的必然途径。模型8将人口收缩（shrink）、能源供应水平（lnes）同时纳入回归模型，与模型9对比，人口收缩（shrink）的系数绝对值与显著性都出现降低，所以在人口收缩（shrink）情况下，能源供应水平（lnes）降低从而导致城市经济产出率（lnpgdp）的降低，能源是发展经济和提高人民生活水平不可缺少的重要物质条件，因此能源是东北地区经济现代化的基础，是城市经济的命脉，节约能源、保护环境、发展绿色产业是东北地区城市经济产出率（lnpgdp）提高的必然途径。

由于城市经济产出率和人口收缩之间互为因果，为了避免其造成的内生性问题，本文采用工具变量法，选取环境质量指标作为工具变量，运用两阶段最小二乘法对模型进行检验。在工具变量的选择中，由于选用解释变量环境质量作为工具变量，所以工具变量与被解释变量之间是具有明显相关性的，故不存在弱工具变量的情况，满足相关性的约束条件。此外，选用环境质量指标作为工具变量，当期的扰动项无法影响环境质量结果，所以满足外生性的约束条件。估计结果如表10所示。

从表10中可以看出，运用环境质量作为工具变量对内生性问题加以控制之后，结果显示人口收缩在1%的显著性水平上显著，且系数的符号和显著性水平都没有发生改变。所以，在可能出现的内生性问题得到控制之后，人口收缩对城市经济产出率的阻碍作用仍然非常明显，说明研究结果是稳健的。

五、结论與政策响应

1. 结论

本文以东北地区34个地级市及以上城市为研究区域，系统地测算与识别了2009—2020年东北地区城市人口收缩程度，利用空间自相关分析其空间相关性，并运用多元回归分析探究了人口收缩的经济效应，得到结论主要包括以下几个方面。

第一，东北地区除长春、沈阳、大连等城市外，其他91.18%的城市均存在不同程度的人口收缩现象，资源枯竭型城市是东北地区城市人口收缩最典型的城市。该结论与段利鹏等学者得到的结论［39］是一致的。

第二，2009—2020年东北地区城市人口收缩呈显著空间差异，无收缩型城市分布在中心区位的省会及核心城市，轻度收缩型城市主要分布在辽中南沿海地区，中度收缩型城市分布在中部，重度收缩型城市大部分集中在北部资源枯竭型城市内。总体上来看，东北地区城市人口收缩程度在空间上呈现出由南向北递增的趋势，该结论与王佳琪等学者得到的结论［40］基本一致。

第三，2009—2020年东北地区城市人口收缩“高—高”集聚区主要分布在南部哈—大经济带；“低—低”集聚区位于北部资源枯竭型城市；少数“低—高”集聚区主要在“高—高”集聚城市的外围，并没有形成明显的聚类中心。

第四，2009—2014年、2015—2020年东北地区人口收缩“高—高”集聚区从本溪市不断向锦州市、辽阳市、鞍山市等辽南城市群扩散，而“低—低”集聚区从中部的长春市、松原市、大庆市、绥化市、哈尔滨市向北部的牡丹江市、伊春市、佳木斯市和黑河市转变，表明东北地区人口收缩“高—高”集聚区与“低—低”集聚区随时间变化呈现出南北分异现象。

第五，持续增长型城市仅有沈阳市和大连市，这两个城市始终是引领东北经济发展、功能完善、辐射带动力强的重要中心城市，未来对带动东北地区人口发展具有重要意义。

第六，东北地区的人口收缩对经济发展具有负效应。其中，人力资本、对外开放度、固定资产投资对城市经济产出率影响系数为正，而政府行为对城市经济产出率的影响系数为负，说明东北地区应积极聚集人才，引进外资，以推动东北地区的经济发展。

第七，科教投入水平在资源型城市和沿海型城市对城市经济产出率的影响作用力相反，资源型城市对经济产出率的影响系数为负，说明科教投入水平越高越不利于经济增长，从另一个角度来说，资源型城市经济并不是科教驱动的结果；而沿海型城市科教投入水平对城市经济产出率的影响系数为正，说明在沿海型城市科教投入水平的提高会促进城市的发展。

第八，人口收缩制约了经济密度、就业密度、能源供应水平的提高，加深了人口老龄化程度。所以发展经济、吸引人才、提高生育率、优化人口结构、节约能源、保护环境、发展绿色产业是东北地区城市经济产出率提高的必然途径。

2. 政策響应

本文研究表明，东北地区城市人口以收缩为主，且人口收缩对经济发展具有阻碍作用。鉴于此，研究提出以下政策建议。

第一，科学制定人口发展战略，遏制东北地区人口持续收缩。政府应采取经济激励和社会扶持等多种举措来提高东北地区人口生育水平，因为只有将生育水平提升到更替水平，才能有效遏制人口收缩的趋势，保证区域人口的可持续发展；地方政府需要采取吸引人才的政策和措施，以遏制东北地区人才持续外流，同时发展地方经济增加就业，或者提升公共服务水平，增强对本地人口的吸引力。

第二，掘弃传统的无序扩张主义，明确精明收缩的发展战略。东北地区城市人口收缩与城市土地无序扩张并存，不利于城市可持续发展，今后应根据城市自身特色进行发展定位，确立“内涵式”城市发展战略。政府应该把握城市发展的方向，科学合理制定“内涵式”国土空间规划，掘弃传统增量无序扩张模式，提高存量土地利用率，明确精明收缩的发展战略，完善城市社会保障系统，提高人们的生活水平，吸引人才和留住人才，以保障充足的人口来支撑经济发展。

第三，积极融入城市群，推动区域一体化。未来全球范围空间竞争的基本单元是城市群而非单个城市，任何城市发展都离不开所在区域的城市群，东北地区城市也如此。因此，今后东北地区城市发展应改变传统城市发展模式，积极融入城市群，应当与核心城市、周边城市建立分工协作，实现城市与城市之间协同发展，促进区域一体化。

第四，优化产业结构，扩大经济对外开放度。产业结构空间演变可以刻画出人口动态演化的路径，经济变化与人口变动再分配对于城市发展具有重要意义。东北地区应立足本地的资源禀赋，明确各区域发展的比较优势，优化产业结构，发展绿色农业和低碳产业，打造“精而特”的产业发展路径，以确保东北地区经济发展动力和活力，不断吸引人才和劳动力流入，推动东北地区的经济持续发展。

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A Study on the Economic Effects and Countermeasure Responses of Population  Shrinkage

in Northeast China

LI  Xiuxia1， CUI  Yongjing1， CHEN  Qi1， LIU  Chunyan1， LI  Hui2

（1.College of Tourism and Geography Science， Jilin Normal University， Siping 136000， China；

2.China Center for Northeast Asian Studies， Jilin University， Changchun 130000， China）

Abstract：The problem of population shrinkage in Northeast China is typical， and it is of great significance to comprehensively review the spatial pattern of population  shrinkage  in Northeast China， scientifically judge the degree of population shrinkage， and explore the economic effects of population shrinkage. Starting from the connotation of population shrinkage， this paper uses the shrinkage index to measure and identify population shrinkage in 34 prefecture－level cities and above in Northeast China from 2009 to 2020， which analyzes its spatial correlation by using spatial autocorrelation， and uses multiple regression analysis to explore the economic effects of population shrinkage. The results show that： 1） 91.18% of the cities in Northeast China except Changchun， Shenyang and Dalian have different degrees of population shrinkage， and resource－depleted cities are the most typical areas of population shrinkage;

2） The spatial difference of urban population

shrinkage  in Northeast China is significant， showing an increasing trend from south to north; 3） The “high－high” agglomeration area is mainly in the southern Harbin－Dalian economic belt， and the “low－low” agglomeration area is located in the northern resource－depleted city， and a small number of “low－high” agglomeration areas are mainly on the periphery of the “high－high” agglomeration area， and no obvious agglomeration centers have been formed; 4） The “high－high” agglomeration area and the “low－low” agglomeration area of urban population shrinkage  show the phenomenon of “north－south” differentiation with time; 5） Shenyang and Dalian are the concentrated areas of population concentration in the northeast region in the future; 6） The population shrinkage in the northeast region has caused negative economic effects; 7） The level of investment in science and education has the opposite influence on economic output rate in coastal and resource－based cities; 8） Population shrinkage restricts the improvement of economic density， employment density and energy supply level， and deepens the degree of population aging. Therefore， we should scientifically formulate population development stategy， make clear the development concept of smart decline， actively integrate into the urban cluster and optimize the industrial structure to seek for the urban development of shrinking population areas.

Keywords：population shrinkage；economic effect；spatial autocorrelation；population

shrinkage－urban economic model

［責任编辑 武 玉责任编辑 ］

收稿日期：2022-03-25;修订日期：2022-10-31

基金项目：国家社会科学基金重点项目“中国东北人口现象研究”（21ARK003）；吉林省社会科学基金项目“东北地区城市人口收缩的经济效应与对策研究”（2022B109）。

作者简介：李秀霞，经济学博士，吉林师范大学旅游与地理科学学院教授、城市文化研究所所长；崔永静，吉林师范大学旅游与地理科学学院硕士研究生；陈奇，吉林师范大学旅游与地理科学学院硕士研究生；刘春艳，经济学博士，吉林师范大学旅游与地理科学学院副教授；李辉，经济学博士，吉林大学东北亚研究中心教授、东北发展振兴研究院研究员，博士生导师。