1、第46卷第3期2023年3月ARIDLANDGEOGRAPHYVol.46No.3Mar.2023doi：10.12118/j.issn.10006060.2022.359城镇发展的收缩状态识别、分类及因素探讨以黄河流域甘肃段为例宁雷1，连华1，牛月2，盛双庆1，高泽宇1（1.兰州交通大学建筑与城市规划学院，甘肃 兰州730070；2.南京大学建筑与城市规划学院，江苏 南京210003）摘要：在推进“以县城为重要载体的城镇化建设，以县域为基本单元的城乡融合发展”的时代背景下，科学甄别县级单元城镇发展收缩状态、类型成为其城镇化发展分类施策的关键。通过构建“人口-土地-经济”耦合交互的城镇发展评价
2、指标，借助象限图和耦合协调度模型，对县域、县城人类活动实体地域进行城镇发展状态识别和分类，并采用地理探测器进行因素探讨，最后以黄河流域甘肃段62个县级单元为例进行实证。结果表明：（1）黄河流域甘肃段大多数县级单元发展态势良好，其中县域发生收缩的县级单元14个，县城发生收缩的共21个，大部分县城发生收缩与供给侧改革、去工业化相关。（2）区域内绝对扩张型或绝对收缩型的县城数量均多于县域，各县城间城镇发展失衡，增减分化严重。（3）社会经济发展水平、人民生活质量是影响黄河流域甘肃段县域城镇发展的重要因子，地方发展活力、开发建设力度是影响县城城镇发展的重要因子。（4）县域与县城各主导因子的交互作用规律均
3、表现为收缩型扩张型，多个因子的共同作用有利于县域县城收缩发展态势的好转。研究提出了基于象限图的城镇收缩类型甄别方法，实证结果能够为黄河流域甘肃段各县级单元的规划建设引导提供依据支撑。关 键 词：县级单元；城镇发展水平；耦合协调水平；象限图；黄河流域甘肃段文章编号：10006060（2023）03049213（04920504）县级单元作为国家治理体系中的重要层级，其县城是我国就地城镇化、工业化、现代化的重要空间1-3，县域是乡村振兴、脱贫攻坚、“三农”发展的主体空间4-5。在第二轮 国家新型城镇化规划（20212035）、2021年和2022年的 新型城镇化和城乡融合发展重点任务 中均提出推进
4、以县城为重要载体的城镇化建设，以县域为基本单元的城乡融合发展。2022年5月中办国办印发 关于推进以县城为重要载体的城镇化建设意见 中县域县城城镇化发展进一步得到重视，其中针对人口流失的县城强调严控建设用地增量、盘活存量、促进人口资源适度集中的转型发展。而部分受内部转型困难和外部环境变化双重压力造成人口流失、发展收缩的县，在2020年 新型城镇化建设和城乡融和发展重点任务 中就已得到关注，其提出“审慎研究调整收缩型县（市）”。针对当下我国不同县级单元城镇发展水平态势不一、同一县级单元县城县域城镇发展水平有增有减带来的“兴衰”兼具现象，如何准确判断县级单元发展的收缩状态成为对其主体功能和经济发展
5、类型科学定位的关键一环。目前，就县级单元的发展收缩研究关注较少，但国内外关于收缩城市的研究已有较长时间。二战后国外部分城市面对去工业化、郊区化、全球化、社会结构变化等引发的社会问题带来的城市衰退现象日益明显6-7，这种衰退现象在20世纪90年代被正式定义为“城市收缩”8。尽管早期相关研究主要以人收稿日期：2022-07-18；修订日期：2022-08-18基金项目：国家社科基金项目（07XJY023）；甘肃省教育厅高等学校创新基金项目（2021A-047）资助作者简介：宁雷（1997-），男，硕士研究生，主要从事城市与区域规划等方面的研究.E-mail:通讯作者：连华（1977-），女，硕士，
6、副教授，主要从事城乡规划理论方法和城市设计等方面的研究.E-mail:3期宁雷等：城镇发展的收缩状态识别、分类及因素探讨以黄河流域甘肃段为例口下降流失作为城市收缩的主要表现形式9-12，国际收缩城市研究网络（SCIRN）也将收缩城市定义为“拥有1104人口以上，在2 a内因某些结构性危机造成人口流失的人口密集城市区域”10,13。但由于不同国家或地区的人口统计口径方法不一、部分地区存在人口老龄化和少子化现象，导致使用“人口数量变化”衡量“城市收缩状况”存在有偏性和不确定性。此后，相关研究开始转向产业衰败6、税收下降14-15的经济视角和房屋空置12、设施闲置废弃16的景观视角对城市收缩现象进行
7、识别、分类和影响因素探讨17。通过梳理总结发现相关研究主要集中在城市尺度，以城市行政边界为界限，对人类活动的实体地域、区县级小城市（镇）关注较少。因此，为从更切合实际、更加综合的视角判定城镇发展收缩状态，本文从人类活动的实体地域出发，围绕人口、土地、经济3个新型城镇化的核心构成要素分别构建县域、县城的城镇发展评价指标。因在我国设市的城市的行政区划中，区级和县级是同一行政级别，均为“县”级空间单元，故下文将“区县”单元、“区县”全域、“区县”城镇建成区分别统称为县级单元、县域和县城。综合评价县域和县城2个尺度的城镇发展收缩水平并进行比较研究，进而对县级单元发展收缩状态进行分类。此外，研究引入耦合
8、协调度模型检验了城镇发展收缩状态的稳健性，进一步完善了城镇收缩类型的识别方法。1研究区概况黄河流域甘肃段地处黄河流域上游（图1），跨越兰州市、武威市、甘南州、白银市、平凉市、庆阳市注：该图基于甘肃省自然资源厅标准地图服务网站下载的审图号为甘S(2017)54号标准地图制作，底图边界无修改。图1 研究区范围Fig.1 Scope of the study area49346卷等9个市州，排除部分统计数据缺失的兰州新区，共包括62个县级单元18。区域在2020年末城镇化率48.48%，城镇化率低于全国平均水平（52.23%），但地区生产总值6799.91108元，占全省的75.41%，以上数据表明
9、黄河流域甘肃段城镇化水平较低，但却是全省的重要经济发展区。第七次全国人口普查数据显示，2020 年黄河流域甘肃段年末总人口1953.89104人，较2018年减少了111.8104人，减少比重达 5.72%。其中，在县级尺度上，仅 10个县级单元人口有所上升，其余52个县级单元均出现不同程度的人口缩减现象。面对区域城镇行业人才和适龄劳动人口缩减导致劳动力缺失、各县级单元间城镇发展差异突出、城镇发展缺少增长极等突出问题带来的发展压力，仍需突破人口缩减的表象，从综合的视角科学判断黄河流域甘肃段县级单元城镇发展的实际收缩情况，进而更科学的掌握各县级单元的发展潜力，为区域内不同县级单元提出精明增长或精
10、明收缩的规划建设引导策略作依据支撑。2数据与方法2.1 数据来源研究所需数据包括人口经济统计数据和土地利用数据两部分。其中，2018年和2020年人口、经济相关统计数据来源于 甘肃2019年统计年鉴 甘肃2021统计年鉴。2018年和2020年30 m分辨率土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http:/）19。其中，考虑黄河流域甘肃段乡（镇）区建设用地规模小、配套设施不足等现实问题，城镇人口主要生活在县城或市辖区的城市建成区，城镇用地集中分布在县城（城关镇）和市区的城镇建成区中，故以城镇建成区用地代表城镇人口活动的主要实体地域，可代指县城。县域包括县城，因此县域人口活动的主要实
11、体地域包括城镇用地、农村居民点及其他建设用地，此处其他建设用地主要指厂矿、工业、采石场等用地，主要为农民工活动的实体地域。2.2 研究指标根据已有研究，人口、经济、土地共同作用于城镇化发展且相互干预20-22，其中“人口-经济”的作用效果用人均GDP表示；“人口-土地”的作用效果用人口密度表示；“经济-土地”的作用效果用地均GDP表示。考虑县域、县城人类活动的实体地域和主要经济产业类型均存在差异，分别构建相应的城镇发展评价指标（表1），其中各指标权重通过熵值法对研究区原始数据进行计算获得。2.3 研究方法2.3.1 指标权重确定方法尽管城镇发展主要表现在人口、经济、土地3个方面，但由于不同地区
12、往往城镇发展模式、发展阶段不一致导致3个方面的发展并不同步，研究选用熵值法从客观视角计算研究区各指标原始数据获得权重23，能规避研究单元因某些因子的无序而带来的不平衡性，更符合黄河流域甘肃段城镇自身发展特征。具体步骤如下：（1）假设有m个评价对象，n个指标，xij为第i个评 价 对 象 第 j 个 原 始 指 标 数 据 的 数 值，其 中i1,m，j1,n,构建指标矩阵：X=xijnm（1）由于研究所选指标均为城镇发展的正向指标，故采用以下方法对原始数据进行标准化处理以消除量纲的影响：x*ij=xij-min(xij)max(xij)-min(xij)+0.00001（2）（2）计算第j项指
13、标的熵值：Tj=-1ln()ni=1nx*iji=1nx*ijlnx*iji=1nx*ij（3）（3）通过模糊综合评价法计算各县级单元（县城或县域）的人口、土地、经济在城镇发展中的综合得分（U），公式如下：U=i=1n|1-Tji=1n()1-Tjx*iji=1nx*ij（4）表1 城镇发展水平评价指标体系Tab.1 Evaluation index system of urbandevelopment level评价指标人口-经济人口-土地土地-经济县城城镇常住人口的人均二、三产业产值单位城镇建成区上的城镇人口数单位城镇建成区上的二、三产业生产总值县域县域常住人口的人均国内生产总值单位城乡、
14、工矿、居民地上的县域常住人口数单位城乡、工矿、居民地上的国内生产总值4943期宁雷等：城镇发展的收缩状态识别、分类及因素探讨以黄河流域甘肃段为例式中：1-Tji=1n(1-Tj)为第 j个指标权重；x*iji=1nx*ij为城镇发展水平评价中的各项指标标准化后的无量纲值；x*ij为标准化数据；Tj为第j项指标的熵值。2.3.2 城镇发展收缩水平识别方法研究在有关收缩城市判别方法的基础上进行改进24，将县域或县城城镇发展水平变化率定义为S，得到城镇发展收缩水平计算模型如下。即当S0时，认为城镇发展表现为扩张状态。S=U2020-U2018U2018100%（5）式中：U2018、U2020分别为
15、 2018年和 2020年的城镇发展综合水平。2.3.3城镇发展耦合协调性识别方法城镇发展的耦合协调性分析包括耦合度、协调性两部分，其中耦合主要是指2个或2个以上的系统通过各种相互作用而彼此影响的现象。耦合度（C）计算公式为：C=|123(1+2+3)/3313（6）式中：1、2、3分别为各研究单元的人均生产总值（元人-1）、人口密度（人km-2）、地均 GDP（104元km-2）。为了更好地反映研究单元城镇发展过程中人口、土地和经济三者间交互耦合的协调效应，构建三者的耦合协调度模型，具体公式如下：D=CT,T=1+2+3（7）式中：D为耦合协调度，其大小反映了城镇发展协调水平的高低；T为人口
16、、土地、经济的综合协调指数；、为待定系数，即采用各指标权重代替。城镇发展耦合协调水平变化计算模型如下：K=D2020-D2018D2018100%（8）式中：D2018、D2020分别为2018年和2020年的耦合协调水平；K为城镇发展耦合协调水平变化率。当K0时，表明城镇发展更加协调；当K0且K0时，为绝对增长型；当S0且K0时，为相对增长型；当S0时，为相对收缩型；当S0且K0时，为绝对收缩型。研究构建象限图如图2所示。2.3.5 影响因素探究方法地理探测器作为探测解释因子、分析因子交互关系的空间统计方法，能够根据自变量和因变量在空间上分布的相似性，判断自变量与因变量的相互关系，这种二维空间上的比较将比一维线性统计分析的结果更加可靠，能更好地解释地理事物的发生发展机制。具体计算公式如下25：q=1-1N2h=1LNh2h（9）式中：q为解释力，即解释因子的贡献值；h（h=1,2,L）为变量Y或因子X的分层，即分类或分区；Nh和N分别为层h和全区的单元数；2h和2分别为层h和全区的Y值的方差。q0,1，q值越大表示自变量X对属性Y的解释力越强，反之则越弱。图2 城镇发展张弛水平分类分
