郝漢舟，徐新創(chuàng)

一、引言

繁榮和衰退交替是城市發(fā)展的普遍規(guī)律，擴(kuò)張和增長已不再是城市唯一的標(biāo)準(zhǔn)演替路徑。Hall的城市發(fā)展階段理論認(rèn)為城市的歷史進(jìn)程往往伴隨誕生、發(fā)展、繁榮和衰退。芝加哥學(xué)派的城市生命周期理論認(rèn)為城市興衰類似生命周期的起伏，生長消亡是城市發(fā)展的一般規(guī)律。收縮城市具有普遍的共同特征，但其背后的機(jī)制是復(fù)雜多樣的。中國的收縮城市與歐美國家相比動因機(jī)制和類型都復(fù)雜很多。在《2019 年新型城鎮(zhèn)化建設(shè)重點(diǎn)任務(wù)》中，我國政府在官方文件中首次提到收縮城市，強(qiáng)調(diào)收縮型中小城市要瘦身強(qiáng)體，轉(zhuǎn)變慣性的增量規(guī)劃思維，引導(dǎo)人口和公共資源向城區(qū)集中。我國城鎮(zhèn)化率已突破50%，仍處于城市化率30%～70%的快速發(fā)展區(qū)間。但另一方面中國城市人口流失和城市空間擴(kuò)張等特征，引起了政府管理部門和學(xué)者的高度關(guān)注。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）收縮城市的識別

（1）人口指標(biāo)

收縮城市最初用來描述人口流失現(xiàn)象。收縮城市國際研究網(wǎng)絡(luò)將城市收縮定義為：人口規(guī)模在1萬以上的人口密集城市區(qū)域，面臨人口流失超過2年，并經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性經(jīng)濟(jì)危機(jī)的現(xiàn)象。Oswalt 等將收縮城市定義為城市已經(jīng)暫時或永久失去了大量的居民，并界定了人口流失數(shù)量占總?cè)丝谥辽?0%或年均人口流失率大于1%。學(xué)者龍瀛、周愷、劉玉博等運(yùn)用全國第五次人口普查（2000年）、第六次人口普查（2010年）等數(shù)據(jù)對收縮城市進(jìn)行識別。

（2）綜合指標(biāo)

越來越多的學(xué)者從人口維度指標(biāo)、社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、地理空間景觀指標(biāo)進(jìn)行綜合測度。林雄斌等從人口和經(jīng)濟(jì)視角，通過城市發(fā)展綜合指數(shù)分析我國城市收縮程度與影響因素。楊振山等從社會特征和經(jīng)濟(jì)特征兩個視角構(gòu)建城市發(fā)展指數(shù)識別我國城市收縮區(qū)域。張偉等從生態(tài)、城市規(guī)模、城市經(jīng)濟(jì)、城市人口、城市建設(shè)等識別收縮城市。溫佳楠等從人口維度、經(jīng)濟(jì)維度和社會維度識別我國收縮城市。梳理的收縮城市指標(biāo)見表1。

表1 收縮城市識別維度

（二）城市收縮機(jī)制問題

一般認(rèn)為城市收縮不是一個簡單的線性過程。影響城市收縮的因素主要有以下幾點(diǎn)：1.區(qū)域的增長與衰退、區(qū)域不平等、空間不匹配、全球化生產(chǎn)和資本流動等。2.地理環(huán)境和外生性因素。3.經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素影響。德國魯爾地區(qū)、美國的“銹帶”等。4.制度因素。5.社會因素。大城市外圍地區(qū)城鎮(zhèn)居民為了尋求更好的經(jīng)濟(jì)收入和生活便利，向中心城市流動。6.人口結(jié)構(gòu)因素。人口老齡化與低生育率等結(jié)構(gòu)性問題加劇，導(dǎo)致城市收縮，典型案例是日本。7.中心城市的虹吸效應(yīng)。

三、數(shù)據(jù)來源和研究方法

（一）綜合指標(biāo)方法

參考林雄斌等和楊振山等的做法，采用綜合指標(biāo)法從人口要素、社會要素、地理要素、經(jīng)濟(jì)要素四個維度構(gòu)建指標(biāo)體系，用因子分析法構(gòu)建城市發(fā)展綜合指數(shù)（CDI）。

1.在人口要素中，以常住人口數(shù)量和戶籍人口數(shù)量比值來衡量城市人口變動，其中比值大于1表示人口擴(kuò)張，小于1則相反；以人口自然增長率代表人口自然增長的變化。2.在經(jīng)濟(jì)要素中，以人均GDP 和GDP 總量來反映區(qū)域宏觀的經(jīng)濟(jì)實(shí)力；財政支出和收入可以反映政府的經(jīng)濟(jì)活力；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)組成和變化的重要因素。3.在社會要素中，城鎮(zhèn)化率、失業(yè)率與醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位可以反映出社會進(jìn)步狀況；而教育水平主要以小學(xué)與中學(xué)在校人數(shù)來體現(xiàn)。4.在地理要素中，用夜間燈光指數(shù)和人口密度來衡量人類活動強(qiáng)度；城市覆蓋度主要由公園綠地面積和城市建設(shè)用地來表示。（見表2）

表2 城市發(fā)展綜合指數(shù)指標(biāo)體系

（二）單指標(biāo)方法

參考吳康等做法，計(jì)算出湖北省各地級市（州）的城市收縮指數(shù)CSI，計(jì)算公式如下。

式（1）中，i，j代表第i個城市、第j年。CSI表示城市收縮指數(shù)。PR為常住人口，HP為戶籍人口。

用探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）方法分析城市收縮指數(shù)（CSI）的空間聯(lián)系和格局分布。在本研究中采用全局空間自相關(guān)Moran 指數(shù)I和局部自相關(guān)指數(shù)LISA。其計(jì)算公式如下：

式（2）、式（3）中，I為Moran 指數(shù)。LISA 為局部自相關(guān)指數(shù)。x、x為區(qū)域i 和j 的城市收縮指數(shù)（CSI）。w為空間權(quán)重。

（三）灰色關(guān)聯(lián)度方法

灰色關(guān)聯(lián)度克服了相關(guān)系數(shù)對稱相等的缺陷，根據(jù)時間序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系緊密程度。參考吳康、劉風(fēng)豹、溫佳楠、楊振山等對城市驅(qū)動力因素的探討，選取1.第二、第三產(chǎn)業(yè)、財政收支、GDP 總量與人均GDP 比來衡量經(jīng)濟(jì)特征；2.人口自然增長率、小學(xué)在校人數(shù)、城市人口密度來衡量人口要素的變化；3.常住人口城鎮(zhèn)化率和夜間燈光指數(shù)DN均值來衡量社會要素的變化。

（四）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2000年至2018年中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒、湖北省各地級市（州）社會與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)公報、湖北省第五次和第六次人口普查公報。2000年至2013 年夜間燈光指數(shù)數(shù)據(jù)來源于美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心公布的非輻射定標(biāo)夜間穩(wěn)定的DMSP/OLS 燈光影像數(shù)據(jù)。2014 年至2018 年數(shù)據(jù)來源于NGDC的NPP VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)。參考曹子陽、李雪萍對燈光數(shù)據(jù)校正，以柵格平均值作為區(qū)域內(nèi)的燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)。

四、結(jié)果與討論

（一）收縮城市的識別

因子分析結(jié)果顯示KMO 值為0.802，Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方統(tǒng)計(jì)值為3787.725，伴隨概率的P 值為0＜0.01，因此所選數(shù)據(jù)適合因子分析法。提取的5 個因子權(quán)重分別為0.326、0.306、0.176、0.096 和0.080，經(jīng)過因子分析方法及歸一化處理后的城市發(fā)展綜合指數(shù)（CDI）值見表3。

城市發(fā)展綜合指數(shù)CDI 綜合反映城市發(fā)展變化，城市發(fā)展指數(shù)增加表明城市發(fā)展，相反則表示城市收縮。與楊振山利用熵值法構(gòu)建城市綜合發(fā)展指數(shù)具有一定的相似性。

根據(jù)表3 的城市發(fā)展綜合指數(shù)（CDI）來看，湖北省城市處于發(fā)展中，不存在城市收縮現(xiàn)象。但是根據(jù)學(xué)者的研究來看湖北省存在城市收縮現(xiàn)象。所以對于湖北省收縮城市的研究不能簡單用城市綜合發(fā)展指數(shù)（CDI）。主要有以下原因：1.城市收縮有邊緣型收縮城市、邊境型收縮城市、資源枯竭型城市、虹吸效應(yīng)引起的收縮型城市、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理引起的收縮型城市等，而湖北省城市收縮主要是由于虹吸效應(yīng)產(chǎn)生城市收縮現(xiàn)象，如武漢市對周邊人才和資金的吸引和沿海發(fā)達(dá)地區(qū)對湖北省落后地區(qū)的人才與資金的吸引。張明斗認(rèn)為武漢周邊城市出現(xiàn)收縮效應(yīng)，主要是由于集聚效應(yīng)引發(fā)的人口流出。2.楊東峰就人口和航空影像等地理維度來研究全國收縮城市，發(fā)現(xiàn)咸寧市就是人口重度流失—空間擴(kuò)張的收縮型城市。城市發(fā)展與人口流失的悖論說明不能簡單以城市發(fā)展綜合指數(shù)（CDI）來識別收縮城市。3.湖北省處于中部地區(qū)，不同于資源枯竭型城市經(jīng)濟(jì)、人口、空間全面收縮，所以城市發(fā)展綜合指標(biāo)體系并不能完全適用于湖北省地級市（州）。

表3 2000—2018年湖北省地級市（州）城市發(fā)展綜合指數(shù)CDI

因此基于收縮城市的定義，采用人口指標(biāo)來研究湖北省城市收縮現(xiàn)象。常住人口指的是一個地區(qū)的實(shí)際居住人口數(shù)，戶籍人口表示在當(dāng)?shù)貞艏芾聿块T登記了的常住人口。鑒于戶籍人口和常住人口能反映出當(dāng)?shù)厝丝谧兓卣?，定義城市收縮指數(shù)（CSI）為常住人口與戶籍人口之比。依次計(jì)算出湖北省各個主要城市收縮指數(shù)，并繪制2000、2010和2018 年時間節(jié)點(diǎn)圖用以表示城市收縮指數(shù)（CSI）圖。

根據(jù)圖1可看出：1.2000—2018年武漢市、宜昌市CSI 大于1，呈現(xiàn)出人口擴(kuò)張。而其他城市則表現(xiàn)為CSI小于1，表現(xiàn)為人口流失，對應(yīng)為城市收縮現(xiàn)象。2.2018 年收縮最嚴(yán)重的5 個城市是仙桃市、天門市、咸寧市、恩施自治州和黃岡市。3.從年際變動情況來看，CSI增加幅度最大的是武漢市，反映出武漢市人口集聚，城市擴(kuò)張現(xiàn)象最顯著。CSI 縮減幅度最大的是仙桃市，反映出仙桃市人口流失形勢嚴(yán)峻，城市收縮現(xiàn)象最顯著。

圖1 湖北省城市CSI變化圖

（二）城市收縮指數(shù)ESDA分析

本文主要采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法ESDA對城市收縮指數(shù)（CSI）進(jìn)行空間差異的研究，得到湖北省城市CSI全局空間自相關(guān)系數(shù)表4。

表4 湖北省城市CSI全局自相關(guān)系數(shù)

2000、2010和2018年城市收縮指數(shù)CSI集聚水平的全局Moran′s I 值均小于0，P 值都遠(yuǎn)大于0.05且Z得分均為負(fù)數(shù)，從空間計(jì)量學(xué)的角度來說湖北省城市收縮指數(shù)（CSI）空間負(fù)相關(guān)性并不顯著，表現(xiàn)為隨機(jī)分布模式。

通過對湖北省地級市（州）2000 年、2010 年和2018 年的城市收縮指數(shù)（CSI）的局部自相關(guān)分析：1.2000 年區(qū)域城市局部自相關(guān)都不顯著；2.2010 年武漢市為H-L（高低聚集，P＜0.05），表明武漢市城市收縮指數(shù)（CSI）是高值。受武漢市虹吸效應(yīng)的影響，周邊的城市孝感、咸寧、鄂州、黃岡和仙桃的城市收縮指數(shù)（CSI）為低值。潛江市則為L-L（低低聚集，P＜0.05），表明潛江市自身表現(xiàn)為低值，并且周邊的城市天門、荊州、仙桃和荊門城市收縮指數(shù)（CSI）也都是低值，表現(xiàn)為成片的城市收縮現(xiàn)象；3.2018年潛江和武漢都表現(xiàn)為H-L（高低聚集，P＜0.05），呈現(xiàn)特征為武漢和潛江為高值，周邊為低值。但是二者有一定的區(qū)別，武漢市2018 年城市收縮指數(shù)（CSI）大于1 表現(xiàn)為擴(kuò)張，而周邊的城市孝感、咸寧、鄂州、黃岡和仙桃城市收縮指數(shù)（CSI）都低于1 表現(xiàn)為收縮。潛江城市收縮指數(shù)（CSI）就低于1，表現(xiàn)為收縮現(xiàn)象，而周邊的城市天門、荊州、仙桃和荊門CSI 值相對于潛江更低，表明收縮程度比潛江更大。

（三）城市收縮指數(shù)灰色關(guān)聯(lián)度分析

按照關(guān)聯(lián)度在0.65～0.85 之間具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性、大于0.85具有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性的標(biāo)準(zhǔn)，11個指標(biāo)與城市收縮指數(shù)（CSI）關(guān)聯(lián)度都大于0.65，顯示具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。其中第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重（PTI）、第二產(chǎn)業(yè)占GDP 比重（PSI）均大于0.85，顯示與城市收縮指數(shù)有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。

通過對各個要素進(jìn)行分類：1.經(jīng)濟(jì)要素中人均GDP、GDP 總量、財政支出比、第二產(chǎn)業(yè)占GDP 比重和第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重，這反映出經(jīng)濟(jì)因素對城市收縮影響顯著，特別是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要素；2.人口要素中的人口自然增長率對城市收縮具有重要影響，這是由于人口指標(biāo)是收縮城市最明顯的標(biāo)志，能直觀反映城市人口變化；3.社會要素中的小學(xué)在校人數(shù)、常住人口城鎮(zhèn)化率對于城市收縮現(xiàn)象具有重要影響，這些指標(biāo)反映一個地區(qū)人口轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和地域空間轉(zhuǎn)型；4.地理要素中城市人口密度、夜間燈光指數(shù)DN 均值、城市建設(shè)用地面積具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，這是由于這些指標(biāo)均是人類活動和地理覆蓋度的體現(xiàn)，反映出城市的動態(tài)變化特征。

綜上，湖北省城市收縮現(xiàn)象是在多因素影響下形成的，其中經(jīng)濟(jì)因素為核心的因素，特別是其中的第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重，它們的變化最能顯著地說明城市發(fā)展還是城市收縮。

（四）面板模型分析

以城市收縮指數(shù)（CSI）為因變量，參考杜志威等、林雄斌等學(xué)者的模型方法和指標(biāo)，選取與灰色關(guān)聯(lián)度高的維度指標(biāo)：第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重、人口自然增長率、第二產(chǎn)業(yè)占GDP 比重、常住人口城鎮(zhèn)化率、財政收支比和城市收縮指數(shù)，建立的城市收縮的驅(qū)動模型如下：

表5 灰色關(guān)聯(lián)分析變量及說明表

式中，CSI為i城市t年份的城市收縮指數(shù)，PTI為第二產(chǎn)業(yè)占GDP 比重，PSI 為第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重，F(xiàn)R為財政收入/財政支出，UPP為常住人口城鎮(zhèn)化率，NGR 為人口自然增長率。α為i 城市的城市收縮指數(shù)的地區(qū)效應(yīng)。ω為被解釋變量的時間效應(yīng)，μ為誤差項(xiàng)。

用Hausman 檢驗(yàn)和F 檢驗(yàn)確定模型是個體固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型，F(xiàn)檢驗(yàn)公式為（5）。

式中SSE代表混合固定模型效應(yīng)殘差平方和，SSE代表固定效應(yīng)殘差平方和，N代表截面數(shù)，T是時間序列數(shù)，K代表的是解釋變量個數(shù)。

通過DF 檢驗(yàn)法、PP 檢驗(yàn)法和ADF 檢驗(yàn)法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，識別數(shù)據(jù)是否具有平穩(wěn)性檢驗(yàn)，避免偽回歸的現(xiàn)象。結(jié)果表明P 值都為0.000。Haus?man 檢驗(yàn)的結(jié)果P=0.000，表明拒絕原假設(shè)，選固定效應(yīng)模型。最后進(jìn)行F 檢驗(yàn)，由公式（5）計(jì)算得出結(jié)果F 為38.571，大于F（12，216）=2.268，P 為0.000。所以拒絕原假設(shè)，選個體固定效應(yīng)模型，模型參數(shù)結(jié)果如表6。

表6 面板回歸模型參數(shù)估計(jì)（被解釋變量CSI）

根據(jù)表6可以看出各自變量對于湖北省城市收縮指數(shù)的影響，除自然增長率（NGR）為負(fù)相關(guān)外，以及財政收支比（FR）不具有顯著性外，其他指標(biāo)均有正向影響。各指標(biāo)作用大小依次為常住人口城鎮(zhèn)化率（UPP）＞第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（PTI）＞第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重（PSI）。

從社會維度上看，城鎮(zhèn)化是人口擴(kuò)張的動因，較高的城鎮(zhèn)化率伴隨較高的常住人口比重，較低的城鎮(zhèn)化率往往面臨戶籍人口流失。對中國而言，常住人口城鎮(zhèn)化率往往大于戶籍人口城鎮(zhèn)化率，原因是城市擴(kuò)張吸引人口流入，致使城鎮(zhèn)化率提升，因此常住人口城鎮(zhèn)化率（UPP）的系數(shù)最高。另外常住人口是實(shí)際居住在一個地區(qū)達(dá)到半年以上時間，它與CSI 指數(shù)（常住人口和戶籍人口比）有密切關(guān)聯(lián)。通常一個地區(qū)常住人口數(shù)量越大往往CSI指數(shù)偏大，如本文研究的武漢市就為典型的常住人口數(shù)量多，并且常住人口大于戶籍人口。

在經(jīng)濟(jì)維度上，第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)占GDP值（PTI、PSI）為正向作用。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重是影響湖北省收縮城市的重要經(jīng)濟(jì)因素。其中第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（PTI）系數(shù)大于第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重（PSI）系數(shù)，表明湖北省城市第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（PTI）減少城市收縮指數(shù)效應(yīng)大于第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重（PSI）。

在人口維度要素中，人口自然增長率對于城市收縮指數(shù)的影響為負(fù)相關(guān)，造成這種現(xiàn)象有以下原因：通過觀察地級市（州）戶籍人口和常住人口、人口自然增長率的變化，2000—2018年武漢市戶籍人口和常住人口顯著增加，其中常住人口增加了315萬人，戶籍人口數(shù)量增加了135萬人，其他城市常住人口和戶籍人口數(shù)量變動量遠(yuǎn)不及武漢市，并且呈現(xiàn)出波動變化的特征。同時除武漢市外，其他城市2000—2018 年人口自然增長率變動情況不超過7‰，所以即使人口自然增長率提高，但面臨虹吸效應(yīng)引起的人口流失現(xiàn)象，城市依然有大量人口流失，呈現(xiàn)收縮特征。綜上，湖北省收縮城市的動因最主要表現(xiàn)為人口流失量多于人口自然增加數(shù)，呈現(xiàn)極點(diǎn)城市的虹吸效應(yīng)引起的人口流失特征。

五、結(jié)論與建議

本文通過實(shí)證分析具體得到以下結(jié)論：（一）采用因子分析法構(gòu)建城市發(fā)展綜合指數(shù)（CDI），發(fā)現(xiàn)CDI 是整體上升的，所以城市發(fā)展綜合指數(shù)（CDI）不能適用識別湖北省收縮城市。采用基于人口指標(biāo)的城市收縮指數(shù)（CSI），識別出湖北省城市收縮具有城市發(fā)展—人口流失的特征；探索性空間數(shù)據(jù)分析方法ESDA 分析表明：2010—2018 年湖北省城市收縮指數(shù)（CSI）呈現(xiàn)隨機(jī)分布模式，局部自相關(guān)呈現(xiàn)以下特征：2010年武漢市為H-L（高低聚集，P＜0.05），表明特征為“中心高值，周邊低于中心”的集聚效應(yīng)，潛江市為L-L（低低聚集，P＜0.05），表明中心低于周邊的集聚效應(yīng)；2018年潛江和武漢都表現(xiàn)為H-L（高低聚集，P＜0.05），都表現(xiàn)為“中心高，周邊低”的特征。（二）灰色關(guān)聯(lián)分析識別出第二產(chǎn)業(yè)占GDP 比重（PTI）、第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重（PSI）與城市收縮指數(shù)有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。（三）以CSI 為被解釋變量，以第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重、常住人口城鎮(zhèn)化率、人口自然增長率和財政收支比為解釋變量建立個體固定面板回歸模型，顯示在社會指標(biāo)上，常住人口城鎮(zhèn)化率因具有綜合性特征，而對湖北省收縮城市具有顯著性的正向影響，可以緩解城市收縮現(xiàn)象。在經(jīng)濟(jì)指標(biāo)上，由于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重體現(xiàn)出城市發(fā)展的經(jīng)濟(jì)活力與產(chǎn)業(yè)活力，所以對湖北省收縮城市有顯著性正向影響，其中第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重的影響大于第三產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重，而財政收支比對CSI 影響不顯著（P＞0.05）。在人口維度上，人口自然增長率對湖北省收縮城市具有負(fù)向影響。

基于上述研究，提出以下建議：（一）正確認(rèn)識城市發(fā)展規(guī)律，樹立正確的城市發(fā)展周期理念。根據(jù)湖北省城市發(fā)展-人口流失的現(xiàn)狀，積極推動湖北省中小城市均衡發(fā)展，形成多個地域綜合體，由此帶動整個湖北省發(fā)展。（二）要加強(qiáng)警示防患未然。對于湖北省收縮城市要清楚認(rèn)識城市收縮是城市化的客觀現(xiàn)象，避免走城市土地擴(kuò)張-人口流失悖論的老路。（三）以新的理念應(yīng)對城市收縮現(xiàn)象。精確收縮是應(yīng)對城市收縮防止城市邊緣無序蔓延的科學(xué)舉措，可以在有限的空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)“小而精”的發(fā)展。因此科學(xué)發(fā)展、創(chuàng)新發(fā)展、內(nèi)涵式發(fā)展是破解“城市收縮”困境的科學(xué)途徑。