摘要：基于人口的變化，利用2010年和2020年的人口普查數(shù)據(jù)對(duì)廣東省的常住人口進(jìn)行觀察，同時(shí)利用“戶籍—常住”人口比互驗(yàn)，識(shí)別廣東省的市域人口收縮及成因。運(yùn)用fsQCA方法，研究發(fā)現(xiàn)廣東省存在人口明顯減少的顯性收縮城市和人口大量遷出但減少不明顯的隱性收縮城市，收縮路徑可以劃分為“產(chǎn)業(yè)—人口”衰退型收縮城市、“產(chǎn)業(yè)—人口”沖突型收縮城市以及“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型收縮城市。得出以下結(jié)論：經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素是廣東省城市收縮的主要原因，同時(shí)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素作用的發(fā)揮需要后續(xù)配套的制度政策支持。生態(tài)結(jié)構(gòu)因素和空間結(jié)構(gòu)因素在廣東省城市收縮的過(guò)程中主要起輔助作用，難以對(duì)城市收縮起決定性解釋作用，需要與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素系統(tǒng)性結(jié)合才能對(duì)城市收縮進(jìn)行解釋。

關(guān)鍵詞：城市收縮；顯性收縮；隱性收縮；路徑組合

中圖分類號(hào)：F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-4225（2024）04-0022-10

改革開放以來(lái)，中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)入一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)期，常住人口城鎮(zhèn)化率在2020年末超過(guò)60%[1]，與1978年常住人口城鎮(zhèn)化率17.9%相比提高了近42個(gè)百分點(diǎn)，取得了令人矚目的成就。廣東省身處改革開放前沿，2020年常住人口城鎮(zhèn)化率達(dá)74.15%[2]，城鎮(zhèn)化的發(fā)展速度高于國(guó)家的發(fā)展水平。然而城鎮(zhèn)化高速推進(jìn)的過(guò)程中，部分城市因人口集聚催生了繁榮的經(jīng)濟(jì)，但也有部分城市也由于人口流出導(dǎo)致了城市發(fā)展困境的出現(xiàn)。廣東省作為中國(guó)快速城鎮(zhèn)化的典型代表，面臨著城鎮(zhèn)化要素過(guò)于集中在珠三角[3]，省內(nèi)異地城鎮(zhèn)化突出，人口不斷向珠三角內(nèi)圈集聚[4]，外圍部分城市人口不斷流出，人口減少，不可避免地出現(xiàn)了城市人口收縮的現(xiàn)象。

收縮城市這一概念由德國(guó)學(xué)者H？覿uBermann在1988年針對(duì)德國(guó)部分工業(yè)城市人口減少與經(jīng)濟(jì)衰退的問(wèn)題上首次提出[5]。隨著世界城市的去工業(yè)化以及城市化進(jìn)程加快，以人口減少為主要特征的收縮城市開始引起了國(guó)外學(xué)者的關(guān)注，并且許多學(xué)者試圖探索城市收縮的成因與形成機(jī)制[6]。這些成果對(duì)收縮城市的研究體系的完善做出了重大的貢獻(xiàn)，差異化的收縮成因與形成機(jī)制讓收縮城市的比較研究成為可能。城市收縮本質(zhì)上是用來(lái)描述人口大量流失以及由此導(dǎo)致的城市局部地區(qū)空心化現(xiàn)象[7]。城市收縮首要表現(xiàn)為人口減少，這也是評(píng)判中外城市收縮的第一表征[8]。世界收縮城市研究網(wǎng)絡(luò)（SCIRN）對(duì)收縮城市的定義便是“擁有1萬(wàn)居民，在超過(guò)兩年的時(shí)間內(nèi)大部分區(qū)域都經(jīng)歷人口流失，同時(shí)面臨著以某種結(jié)構(gòu)性危機(jī)為特征的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的人口密集的城市地區(qū)”[9]。除了人口減少這一表征外，學(xué)界還嘗試從經(jīng)濟(jì)維度和景觀維度來(lái)對(duì)城市收縮進(jìn)行識(shí)別，但是以人口為代表的社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)由于獲取性的問(wèn)題，成為了目前最為普遍的識(shí)別和界定城市增減變化的指標(biāo)[10]214。國(guó)內(nèi)對(duì)于城市收縮的研究起步較晚，但在國(guó)際研究的基礎(chǔ)上也逐步建立起了自己的研究體系，開始對(duì)中國(guó)的收縮城市進(jìn)行判別，有學(xué)者通過(guò)對(duì)人口總量和密度的考察發(fā)現(xiàn)中國(guó)有180個(gè)城市存在收縮的情況，證實(shí)了中國(guó)的城市收縮現(xiàn)象。此后，學(xué)者們開始就中國(guó)的城市收縮形成機(jī)制進(jìn)行探討，并嘗試提出相對(duì)應(yīng)的策略。綜合國(guó)內(nèi)外的城市收縮的影響因素，其大體主要是內(nèi)部轉(zhuǎn)型壓力和外部環(huán)境變化等多因素共同作用下的城市整體的均衡格局如經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)、空間中一維或多維結(jié)構(gòu)被打破的結(jié)果[11]。城市收縮驅(qū)動(dòng)力主要可以分為四類，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素[12]，其典型案例的有美國(guó)的“銹帶”以及中國(guó)的鶴崗；社會(huì)結(jié)構(gòu)因素[13]，低生育率和高齡化造成的人口結(jié)構(gòu)改變一直困擾著日本的城市發(fā)展。生態(tài)結(jié)構(gòu)因素[14]，如英國(guó)的格拉斯哥?？臻g結(jié)構(gòu)因素[15]，典型的有德國(guó)的東部城市以及中國(guó)成渝地區(qū)的內(nèi)江等。中國(guó)政府的管理模式與城市收縮之間息息相關(guān)，如長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市收縮的首要原因便是政策因素[16]。

研究不僅關(guān)注人口減少的城市顯性收縮，還關(guān)注正在經(jīng)歷人口流失但還未出現(xiàn)人口減少的城市隱性收縮。與歐美長(zhǎng)期人口流失的絕對(duì)收縮不同，在快速城鎮(zhèn)化下中國(guó)發(fā)達(dá)地區(qū)城市收縮普遍與增長(zhǎng)共存，是一種城市發(fā)展的新現(xiàn)象。學(xué)界對(duì)于城市收縮的形成機(jī)制判定大多是基于回歸相關(guān)性分析，以相關(guān)性來(lái)進(jìn)行解釋，難以在形成機(jī)制與城市收縮之間建立良好的因果關(guān)系。學(xué)界也未能在城市收縮的不同形成機(jī)制間進(jìn)行更加細(xì)致且系統(tǒng)的比較，以形成對(duì)城市收縮更詳細(xì)的解釋。基于此，本文重點(diǎn)關(guān)注廣東省的城市收縮，嘗試運(yùn)用模糊集定性比較的方式探討導(dǎo)致廣東省部分城市出現(xiàn)人口收縮現(xiàn)象的必要條件和充分條件，構(gòu)建廣東省城市收縮的形成路徑，以期完善形成機(jī)制與城市收縮的因果關(guān)系研究。將經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)以及政府管理和城市收縮相結(jié)合，以綜合性的方式研究城市收縮，探討導(dǎo)致城市收縮的充分條件和必要條件，以及相應(yīng)的條件組態(tài)，以期能夠豐富城市收縮的研究?jī)?nèi)容與方法。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

廣東省位于南嶺以南，南海之濱。2020年全省常住人口為1.26億[17]，經(jīng)濟(jì)總量（GDP）達(dá)11萬(wàn)億元[18]，人口總量與經(jīng)濟(jì)總量均位于中國(guó)第一，下轄地級(jí)市有21個(gè)，根據(jù)其地理位置可以分為珠三角地區(qū)、粵東地區(qū)、粵西地區(qū)和粵北地區(qū)。常住人口和戶籍人口數(shù)據(jù)均來(lái)源于廣東省及各地級(jí)市的地方統(tǒng)計(jì)年鑒，跨度為2010—2020年。第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、人均綠地面積、污水處理率、在崗職工平均工資、人均公共服務(wù)投入、人均政府固定資產(chǎn)投入、人均政府財(cái)政支出，均來(lái)源于廣東省及各地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站或國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，而0～14歲人口以及60歲以上人口數(shù)據(jù)來(lái)源于廣東省的第七次人口普查公告。

（二）研究方法

模糊集定性比較方法（fsQCA）適用于小樣本的案例比較研究，其借用集合理論在條件變量和結(jié)果變量之間建立充分關(guān)系或必要關(guān)系，其主要通過(guò)挖掘案例將案例視為一系列條件和結(jié)果的組合，通過(guò)比較條件組合對(duì)結(jié)果的影響分析條件組合能否為結(jié)果的充分條件和必要條件[19]。為了克服傳統(tǒng)清晰集定性比較方法要求將變量進(jìn)行二分的缺陷，Ragin提出了模糊集定性比較方法[20]。模糊集比較分析主要采取模糊集得分來(lái)表示條件與結(jié)果之間的充分關(guān)系與必要關(guān)系，其得分可以是0～1上的任何一個(gè)數(shù)值，避免在分析的過(guò)程中過(guò)分關(guān)注二分而導(dǎo)致信息的缺失，更能準(zhǔn)確地反映出案例的真實(shí)情況。這也符合現(xiàn)實(shí)案例中很難通過(guò)二分的方式對(duì)變量進(jìn)行界定和劃分的情況。

二、城市收縮評(píng)判

研究對(duì)城市收縮的識(shí)別仍然是以人口流失為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的，主要采用的是常住人口的統(tǒng)計(jì)口徑。此外，由于城市收縮是一種結(jié)構(gòu)性的危機(jī)，人口外流是其重要的表現(xiàn)之一，在人口統(tǒng)計(jì)上一般表現(xiàn)為戶籍人口大于常住人口。值得注意的是，一個(gè)城市出現(xiàn)戶籍人口大于常住人口的情況并非意味著會(huì)出現(xiàn)人口減少，難以滿足城市收縮的定義，但由于其確實(shí)存在人口流失問(wèn)題，也有學(xué)者將其稱為“隱性收縮”[21]133或“相對(duì)收縮”。人口數(shù)量的變化是最能直觀反映城市是否存在收縮的指標(biāo)，結(jié)合吳康的研究[10]219，本文主要采用2010年以及2020年兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的常住人口數(shù)據(jù)對(duì)城市收縮進(jìn)行判斷，Δ2020-2010＜0，即判定為收縮城市，這主要緣于2010年和2020年的人口數(shù)據(jù)由普查而來(lái)，其數(shù)據(jù)具有一定的準(zhǔn)確性。而其它年份的常住人口數(shù)據(jù)一般是以點(diǎn)到面進(jìn)行的推算得到，存在一定的誤差，因此不在計(jì)算的范圍內(nèi)。此外，還要通過(guò)對(duì)比城市的戶籍人口和常住人口對(duì)收縮城市進(jìn)行互驗(yàn)，當(dāng)戶籍人口大于常住人口時(shí)，意味著該城市存在著人口凈流出，符合收縮城市的結(jié)構(gòu)性危機(jī)存在特征。

當(dāng)一個(gè)城市同時(shí)存在常住人口減少以及戶籍人口大于常住人口兩種情況時(shí)，本文將其判定為顯性收縮城市，賦值為1；當(dāng)一個(gè)城市不存在常住人口減少，但存在戶籍人口大于常住人口的情況時(shí)，本文將其判定為隱性收縮城市，賦值為0.8；其余城市則屬于非收縮的擴(kuò)張型城市，賦值為0，判定標(biāo)準(zhǔn)及賦值情況如表1所示，具體城市類型如圖1所示。廣東省的收縮城市類型分布存在差異性，主要表現(xiàn)為：除珠三角地區(qū)外，其它城市都存在顯性收縮和隱性收縮的情況；顯性收縮的城市主要集中的廣東省的東翼（除湛江），而隱性收縮城市則主要位于廣東省的北部和西部（除汕頭）。

三、影響因子模型構(gòu)建

基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲得性，將上述的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)以及政府管理五個(gè)因子分解為10個(gè)變量，其變量選擇主要參考杜志威和張偉對(duì)表征經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)以及政府管理的變量選擇[22]23、[23]。本文選用第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模、第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模來(lái)觀察城市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)情況，利用0～14歲的人口比例和60歲以上的人口比例來(lái)表征社會(huì)人口結(jié)構(gòu)，利用人均綠地面積和污水處理率表征城市的生態(tài)情況，利用在崗職工的平均工資和人均公共服務(wù)投入來(lái)表征社會(huì)生活情況以觀察城市的吸引力，利用人均政府固定資產(chǎn)投入和人均政府財(cái)政支出所形成的政府制度性投入來(lái)表征政府的政策指向。

經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因子，參考崔日明等的相關(guān)研究，利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平的測(cè)度[24]，以此來(lái)代表經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素，其具體的計(jì)算為：經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)=（第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值+第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值）/經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值，當(dāng)該系數(shù)越接近于1時(shí)，則證明其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果越佳。同時(shí)結(jié)合嘉蓉梅（2012）利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平的判斷（0.95以上為高水平、0.9以上為高水平），本文將經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素的閾值設(shè)置為0.9，即經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素得分在0.9分以下，則認(rèn)為該城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平不佳，賦值為1；反之則認(rèn)為該城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)得到較好的升級(jí)，賦值為0。

社會(huì)結(jié)構(gòu)因子，主要考察人口的結(jié)構(gòu)情況，研究納入少子化和老齡化的概念，當(dāng)0～14歲人口占總?cè)丝诘谋戎卦?0%以下，意味著該社會(huì)進(jìn)入少子化社會(huì)[25]，同時(shí)根據(jù)聯(lián)合國(guó)標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)60歲以上人口占人口比重超過(guò)10%，意味著社會(huì)進(jìn)入老齡化社會(huì)。為了綜合對(duì)人口結(jié)構(gòu)進(jìn)行測(cè)度，主要利用0～14歲人口占比與60歲以上人口占比差值，綜合考察兩個(gè)年齡段人口的差距，同時(shí)結(jié)合少子化和老齡化的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)兩者差距低于10%以下，則認(rèn)為其人口結(jié)構(gòu)為“倒三角”的不良結(jié)構(gòu)，賦值為1；反之，賦值為0。

生態(tài)結(jié)構(gòu)因素、空間結(jié)構(gòu)因素和政府管理因子，其主要采用標(biāo)準(zhǔn)化的方式對(duì)相應(yīng)變量進(jìn)行處理，隨后將獲得的值進(jìn)行相加再進(jìn)行一次最大最小值標(biāo)準(zhǔn)化處理，最終值即為對(duì)應(yīng)因素的得分，其分值為0～1之間，越接近1則代表越高的水平。其具體賦值情況為小于平均數(shù)賦值1，代表不良的生態(tài)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)以及缺乏政府的指向性支持，反之賦值0（表2）。

由于QCA運(yùn)算的規(guī)則是集合理論，其分析單位條件組合，因此需要將各變量按照表2和表3的賦值標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行具體賦值后，得到條件變量和結(jié)果變量的所有組合，即真值表。之后利用軟件fsqca3.0進(jìn)行進(jìn)一步的分析，進(jìn)而得到單條件變量的必要性分析結(jié)果和條件組合情況。

四、影響因子分析路徑

（一）單條件分析

運(yùn)用QCA方法進(jìn)行單條件判定時(shí)，一般利用一致性（Consistency）來(lái)進(jìn)行判斷，其運(yùn)算公式如下：

Consistency（Xi≤Yi）＝∑[min（Xi，Yi）] /∑Xi

如果X（條件變量）是Y（結(jié)果）的充分條件，則X的模糊集分值應(yīng)該小于Y的模糊集分值，且一致性指標(biāo)應(yīng)該大于等于0.8。同時(shí)，當(dāng)一致性指標(biāo)大于0.8小于0.9時(shí)，則可以認(rèn)為X是Y的充分條件，但一致性指標(biāo)大于0.9時(shí)，則可以認(rèn)為X是Y的必要條件。在完成充分條件和必要條件的分析之后，還要利用覆蓋率（Coverage）來(lái)呈現(xiàn)出X對(duì)Y的解釋力，其具體公式如下：

Coverage（Xi≤Yi）＝∑[min（Xi，Yi）] /∑Yi

覆蓋率指標(biāo)主要用于表示X對(duì)Y的解釋力，其覆蓋率越接近1，則說(shuō)明X在經(jīng)驗(yàn)上對(duì)Y的解釋力越強(qiáng)。利用fsqca3.0軟件進(jìn)行單條件變量的分析結(jié)果如下所示（表3）：

通過(guò)表3可以看出，“經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”、“生態(tài)結(jié)構(gòu)”以及“空間結(jié)構(gòu)”變量在13個(gè)收縮案例中所占的比例較高，且一致性指標(biāo)也獲得了較高的數(shù)值（大于0.8），說(shuō)明最初的條件變量設(shè)點(diǎn)上，能夠?qū)Y(jié)果變量產(chǎn)生一個(gè)較好的解釋。具體而言，在單變量的分析中，并沒(méi)有出現(xiàn)一致性指標(biāo)大于0.9的條件，即并沒(méi)有哪一個(gè)因素是導(dǎo)致城市收縮的必要條件；而“經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”、“生態(tài)結(jié)構(gòu)”以及“空間結(jié)構(gòu)”的一致性指標(biāo)皆大于0.8小于0.9，且覆蓋率分別達(dá)到了75%，70%和70%，可視為城市收縮的充分條件，即不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)和缺乏引力的空間結(jié)構(gòu)，對(duì)城市收縮具有一定的推動(dòng)作用，但僅是充分條件，不能視為必要條件。而“社會(huì)結(jié)構(gòu)”和“政府管理”兩個(gè)因素雖然一致性指標(biāo)和覆蓋率一般，只能在一定程度上說(shuō)明其對(duì)結(jié)果有一定的解釋力，不能作為必要條件和充分條件對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋。鑒于城市收縮結(jié)果是多因誘發(fā)的，因此還需要進(jìn)一步分析條件組態(tài)來(lái)獲取更多的信息。

（二）條件組態(tài)分析

通過(guò)運(yùn)算后會(huì)得到三種方案，分別是復(fù)雜方案（Complex solution）、中間方案（Intermediate solution）和簡(jiǎn)單方案（Parsimonious solution），其中復(fù)雜方案完全依據(jù)變量進(jìn)行運(yùn)算的結(jié)果，是QCA分析的慣例方案。從復(fù)雜方案的輸出結(jié)果可以看到整體覆蓋率（solution coverage）和整體一致性（solution consistency）分別達(dá)到了1和0.892308，表明所有的條件組合能夠解釋所有的收縮案例，并且具有較高的必要性解釋力度。從分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，共有4條組合路徑的一致性（consistency）得分大于0.8，表明這4條組合路徑具有較強(qiáng)的解釋力度，將其轉(zhuǎn)化為中文名稱如表4所示：

（1）根據(jù)等式換算可以發(fā)現(xiàn)，“不良的社會(huì)人口結(jié)構(gòu)”*“不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”和“不良的社會(huì)生活”*“不良的生態(tài)結(jié)構(gòu)”兩種組合方式覆蓋了所有城市收縮案例，其解釋力（raw coverage）為0.517（0.293+0.224）和0.570（0.328+0.242），說(shuō)明這兩種條件組合方式是構(gòu)成城市收縮的關(guān)鍵組合方式。同時(shí)也能發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)不同的路徑所解釋案例具有一定的規(guī)律性，如前者不良的社會(huì)人口結(jié)構(gòu)*不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)組合解釋人口隱性收縮城市（除梅州），后者不良的社會(huì)生活+不良的生態(tài)結(jié)構(gòu)組合解釋顯性收縮城市（除汕頭、茂名）。

（2）“不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”雖然只是導(dǎo)致城市收縮的充分條件，非城市收縮的必要條件，但在路徑中可以發(fā)現(xiàn)其重要性。在第一、二、三種路徑中，不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與四種因素的反值均構(gòu)成組合并形成解釋路徑，導(dǎo)致城市人口收縮。

（3）經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素和政府管理因素在路徑二和路徑三中形成了兩個(gè)完全相反的組合，即“不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”*“良好的政府支撐”和“良好的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”*“缺乏政府支撐”兩個(gè)組合，這在一定程度上表明兩者的不匹配對(duì)城市人口收縮有一定的推動(dòng)作用。

（4）所有的因素在具體的路徑中均有正值與反值的出現(xiàn)，證明這五個(gè)因子與城市收縮并非呈現(xiàn)簡(jiǎn)單的相關(guān)關(guān)系，在很大程度上，其推力和阻力呈現(xiàn)為系統(tǒng)性功能。

（5）有兩條路徑的唯一覆蓋率（unique coverage）與原始覆蓋率（raw coverage）的得分相一致，表明這兩條組合路徑下的所有城市僅能被這兩條組合路徑解釋，形成路徑三（良好的社會(huì)人口結(jié)構(gòu)*不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)*不良的社會(huì)生活*不良的生態(tài)結(jié)構(gòu)）和路徑四（良好的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)*缺乏政府支撐*不良的社會(huì)生活*不良的生態(tài)結(jié)構(gòu)）兩種較為典型的條件路徑組合。

五、影響因子的路徑解釋

根據(jù)路徑歸納的思路，按照經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)和政府管理各個(gè)因素出現(xiàn)的情況，歸納廣東省城市收縮路徑模式。結(jié)合經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素的重要作用，以及因素的系統(tǒng)性功能，文本圍繞著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素對(duì)廣東省的收縮類型進(jìn)行劃分，分別為“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型、“人口—產(chǎn)業(yè)”沖突型和“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型。其中，“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型的收縮城市具有良好的生態(tài)環(huán)境或社會(huì)生活，主要用于解釋人口隱性收縮城市（除梅州）；而“人口—產(chǎn)業(yè)”沖突型和“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型的收縮城市的生態(tài)環(huán)境和社會(huì)生活呈現(xiàn)惡化的態(tài)勢(shì)，主要用于解釋顯性收縮城市（除汕頭、茂名），其具體分類及地理分布圖如圖2所示：

（一）“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型

該模式對(duì)應(yīng)表5中的路徑一和路徑二，表示當(dāng)某區(qū)域人口呈現(xiàn)出“倒三角”的形態(tài)且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不足時(shí)，流出人口增加，造成了勞動(dòng)人口的大量流出。同時(shí)由于流出地良好的生態(tài)環(huán)境、社會(huì)生活以及政府的財(cái)政支撐，提高了當(dāng)?shù)氐纳钯|(zhì)量，外出但達(dá)到退休年齡的勞動(dòng)人口愿意大規(guī)?；剜l(xiāng)[26]，且在一定程度上也會(huì)導(dǎo)致老齡人口隨遷意愿的降低[27]，進(jìn)一步強(qiáng)化了不合理的人口年齡結(jié)構(gòu)。此外，由于這種退休年齡返鄉(xiāng)和隨遷老人的減少，此類型的城市在人口絕對(duì)減少上表現(xiàn)得并不明顯，但其卻呈現(xiàn)出較為嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性危機(jī)（圖3）。因此該路徑組合解釋的案例，除梅州外，其它城市皆為人口絕對(duì)減少不明顯的隱性收縮城市。而梅州之所以呈現(xiàn)出人口的絕對(duì)減少，其原因可能在于其相對(duì)于其它處于該路徑的城市，遠(yuǎn)離珠三角核心區(qū)，受珠三角的輻射作用有限，產(chǎn)業(yè)改善速度緩于其它城市；其次，梅州市作為廣東省經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，是廣東省典型的人口城市化“流源地”和城市化弱化地區(qū)，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與人口城市化發(fā)展失衡問(wèn)題十分突出，勞動(dòng)人口轉(zhuǎn)移速率在一定程度上顯著快于其它城市。因此梅州市即使由于良好的生活質(zhì)量存在退休勞動(dòng)力返鄉(xiāng)和老人隨遷減少兩種弱化人口減少的情況，也無(wú)法彌補(bǔ)勞動(dòng)力遷出的缺口，呈現(xiàn)出人口的絕對(duì)減少。

（二）“人口—產(chǎn)業(yè)”沖突型

該模式對(duì)應(yīng)表5中的路徑三。該模式表示，這種類型的收縮城市擁有“正三角”的人口結(jié)構(gòu)，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化不足，同時(shí)生態(tài)環(huán)境和社會(huì)生活不佳。這類城市雖然擁有較好的人口優(yōu)勢(shì)，擁有較好的勞動(dòng)力資源，但由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)不足，缺乏吸納足夠勞動(dòng)力的能力，反而構(gòu)成了富足的勞動(dòng)力和勞動(dòng)力吸納能力不足的矛盾，導(dǎo)致了大量勞動(dòng)力的流失。同時(shí)，生態(tài)環(huán)境和社會(huì)生活不佳降低了人口的定居意愿，加劇了人口的流失（圖4）。由此最終導(dǎo)致了人口的大量遷出，人口減少，形成城市人口絕對(duì)減少的城市收縮。此外，茂名市雖然在此路徑中，但其并未呈現(xiàn)出人口絕對(duì)減少的顯性收縮，而是呈現(xiàn)出人口增加但戶籍人口大于常住人口的隱性收縮。這主要源于雖然茂名市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，但茂名市作為傳統(tǒng)工業(yè)城市，其第二產(chǎn)業(yè)中具有一業(yè)獨(dú)大且集中于產(chǎn)業(yè)上游的石油化工產(chǎn)業(yè)。而石油化工產(chǎn)業(yè)由于門類和科層層次較多，勞動(dòng)力進(jìn)入門檻較低，產(chǎn)品的生產(chǎn)具有一定的勞動(dòng)密集型特征。茂名市處于產(chǎn)業(yè)上游的石油化工產(chǎn)業(yè)更是降低了勞動(dòng)力進(jìn)入門檻，強(qiáng)化了其的勞動(dòng)力吸納能力，在一定程度上緩和了勞動(dòng)力的遷出，因此并未出現(xiàn)人口明顯減少的顯性收縮。

（三）“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型

該模式對(duì)應(yīng)表5中的路徑四。該模式表示，這種類型的收縮城市擁有較為合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，但缺乏政府的強(qiáng)力支撐，同時(shí)生態(tài)環(huán)境和社會(huì)生活情況不佳。這類城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雖然在一定程度上得到了優(yōu)化升級(jí)，能夠形成對(duì)勞動(dòng)力較好的吸納作用，但政府薄弱的財(cái)政導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)升級(jí)在短期內(nèi)難以穩(wěn)定，且無(wú)法發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的乘數(shù)效應(yīng)和研發(fā)效應(yīng)[28]，限制企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模生產(chǎn)以及向著高端化方向發(fā)展，導(dǎo)致企業(yè)倒閉和外遷，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)動(dòng)力不足[22]24-25，最終難以有效發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)所帶來(lái)的勞動(dòng)力吸納作用。同時(shí)，生態(tài)環(huán)境和社會(huì)生活不佳降低了人口的定居意愿，最終造成了人口的流失，形成了人口減少的顯性收縮（圖5）。此外，汕頭市在此路徑下并未顯現(xiàn)出顯性收縮，而是隱性收縮，其主要原因在于，汕頭雖然地處基于廣東省而言欠發(fā)達(dá)的粵東地區(qū)，但其是作為區(qū)域中心進(jìn)行規(guī)劃發(fā)展，如廣東省印發(fā)的《廣東省沿海經(jīng)濟(jì)帶綜合發(fā)展規(guī)劃（2017-2030）》將汕頭作為東極的中心進(jìn)行規(guī)劃發(fā)展，具有一定的區(qū)位優(yōu)勢(shì)。其次，汕頭與揭陽(yáng)和潮州地理空間臨近，且擁有共同的符號(hào)和地方認(rèn)同，在人口遷移的遞補(bǔ)現(xiàn)象影響下，汕頭成為揭陽(yáng)和潮州遷出人口遷入到大城市的中轉(zhuǎn)站，在一定程度上彌補(bǔ)了部分人口遷出的缺口，因此汕頭市并未出現(xiàn)人口明顯減少的顯性收縮，而是呈現(xiàn)出隱性收縮的現(xiàn)象。

六、結(jié)論與政策啟示

（一）研究結(jié)論

針對(duì)中國(guó)城市收縮的現(xiàn)象，以廣東省為研究對(duì)象，探討廣東省城市人口收縮的影響因素及其組合路徑。在以人口減少為基礎(chǔ)上，納入了“戶籍人口—常住人口”互驗(yàn)的方式，識(shí)別出顯性收縮城市和隱性收縮城市，探索構(gòu)建經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)以及政府管理五個(gè)因子和十個(gè)變量，在此基礎(chǔ)進(jìn)行運(yùn)用QCA模糊集分析法對(duì)其影響因素和路徑進(jìn)行分析。結(jié)論如下：

經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)和空間結(jié)構(gòu)三個(gè)因素在廣東省的城市收縮過(guò)程中扮演著重要的角色，不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生態(tài)結(jié)構(gòu)和缺乏吸引力的空間結(jié)構(gòu)構(gòu)成了廣東省城市收縮的充分條件。

廣東省的城市收縮路徑以“不良的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”*“不良的社會(huì)人口結(jié)構(gòu)”和“不良的生態(tài)結(jié)構(gòu)”*“不良的社會(huì)生活”兩條路徑為主，前者主要用于解釋隱性收縮城市（除梅州），后者主要用于解釋顯性收縮城市（除茂名、汕頭）。同時(shí)根據(jù)具體因素進(jìn)行系統(tǒng)分析，可具體將廣東省的收縮城市劃分為“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型收縮城市、“人口—產(chǎn)業(yè)”沖突型收縮城市和“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型收縮城市。

“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型收縮城市在缺乏人口優(yōu)勢(shì)以及勞動(dòng)力吸納程度不佳的情況下，出現(xiàn)勞動(dòng)力大量遷出，但由于良好的生活質(zhì)量吸引了退休人員返鄉(xiāng)，使人口減少變得不明顯，但呈現(xiàn)出較為嚴(yán)重的人口結(jié)構(gòu)危機(jī)，主要以隱性收縮城市為主?！叭丝凇a(chǎn)業(yè)”沖突型收縮城市在于人口優(yōu)勢(shì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不良之間形成大量勞動(dòng)力與有限勞動(dòng)力的吸納能力之間的矛盾，導(dǎo)致大量勞動(dòng)力遷出，同時(shí)不良的生活質(zhì)量導(dǎo)致定居意愿不高，主要以顯性收縮城市為主。“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型收縮城市則主要是合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在薄弱的地方政府財(cái)政下，無(wú)法快速發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng)和研發(fā)效應(yīng)，導(dǎo)致規(guī)模擴(kuò)大以及高端化速度緩慢，弱化了勞動(dòng)力的吸納能力，導(dǎo)致剩余勞動(dòng)力遷出，同時(shí)不良的生活質(zhì)量導(dǎo)致定居意愿不高，主要以顯性收縮城市為主。

梅州市在“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型收縮城市中呈現(xiàn)顯性收縮，茂名市在“人口—產(chǎn)業(yè)”沖突型收縮城市中呈現(xiàn)出隱性收縮，汕頭市在“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型收縮城市中呈現(xiàn)出隱性收縮，主要在于梅州市遠(yuǎn)離珠三角的特殊區(qū)位，茂名市傳統(tǒng)工業(yè)城市的石油化工功能定位以及汕頭市的特殊區(qū)位優(yōu)勢(shì)，在一定程度上仍然符合相關(guān)收縮路徑的解釋。

（二）討論和政策啟示

結(jié)合以上的結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，在廣東省快速城鎮(zhèn)化背景下的城市收縮問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素仍然是造成城市收縮的主要原因，但即使經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素得到改善，缺少后續(xù)的配套制度政策的支持，同樣會(huì)導(dǎo)致城市收縮的出現(xiàn)。而涉及到城市生活質(zhì)量的生態(tài)結(jié)構(gòu)因素和空間結(jié)構(gòu)因素，確實(shí)可以吸引人口，在一定程度上緩和城市的收縮，但需要與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素結(jié)合進(jìn)行系統(tǒng)性的分析。因?yàn)樯鷳B(tài)結(jié)構(gòu)因素和空間結(jié)構(gòu)因素在城市收縮的過(guò)程中的作用以輔助性為主，不能從根本上對(duì)城市收縮形成解釋。同時(shí)如果將生態(tài)結(jié)構(gòu)因素和空間結(jié)構(gòu)因素與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素割裂，在中國(guó)傳統(tǒng)“落葉歸根”的返鄉(xiāng)文化下，大量勞動(dòng)力退休選擇返回自己出生生活的戶籍地，表面上是人口回流增加，城市收縮得到緩和，而實(shí)質(zhì)上是進(jìn)一步打破社會(huì)結(jié)構(gòu)，形成更加嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性危機(jī)。此外，這也是在中國(guó)情境下城市收縮研究所忽略的問(wèn)題，大多數(shù)學(xué)者對(duì)于城市收縮的識(shí)別都是基于人口的減少。而返鄉(xiāng)回流在一定程度上會(huì)導(dǎo)致大量勞動(dòng)力遷出的城市的人口減少不明顯，難以識(shí)別，但這類型的城市卻存在著相較于其它城市更為嚴(yán)重的人口結(jié)構(gòu)危機(jī)。

廣東省不同的城市所呈現(xiàn)出來(lái)的收縮路徑不盡相同，主要以“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型、“人口—產(chǎn)業(yè)”沖突型和“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型為主，因此本文具體問(wèn)題具體分析，嘗試為不同類型的收縮城市提出相關(guān)建議，促進(jìn)城市的可持續(xù)發(fā)展。

針對(duì)“人口—產(chǎn)業(yè)”衰退型城市，借助本身良好的生態(tài)環(huán)境和社會(huì)生活，著重發(fā)展養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)，構(gòu)建老年友好型城市，這既符合這類型城市大量老齡人口的市場(chǎng)需要，同時(shí)還能輔助產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。針對(duì)“人口—產(chǎn)業(yè)”沖突型城市，這類型的收縮城市的主要任務(wù)在于推進(jìn)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)，使其能夠更好地吸納當(dāng)?shù)氐氖Ｓ鄤趧?dòng)人口。勞動(dòng)力資源在市場(chǎng)機(jī)制的作用下根據(jù)產(chǎn)業(yè)分布進(jìn)行優(yōu)化配置并非消極因素，是一種人口的自我調(diào)整，減輕了城市的城市化壓力[15]139。這類城市可借助這種機(jī)遇進(jìn)行招商引資，吸引高端產(chǎn)業(yè)的入駐，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。針對(duì)“產(chǎn)業(yè)—財(cái)政”沖突型城市，需要強(qiáng)化地方政府財(cái)政的產(chǎn)業(yè)支持，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)朝著規(guī)模化、高端化的方向發(fā)展，進(jìn)而提高產(chǎn)業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)能力。針對(duì)顯性收縮城市中普遍存在的生活質(zhì)量不佳的問(wèn)題，在一定程度上需要加大對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)的投入，這是建設(shè)一個(gè)具有可持續(xù)發(fā)展能力的友好型城市所必須的。

本文利用的是模糊集定性比較分析對(duì)廣東省收縮城市的影響因素及組合路徑，但礙于其對(duì)條件分析數(shù)量的限制，未能更加全面地考察其它變量，在未來(lái)的研究過(guò)程中，可對(duì)變量進(jìn)行進(jìn)一步的補(bǔ)充和調(diào)整。其次，主要進(jìn)行的是多案例間的對(duì)比分析，未能深入到個(gè)案中探討，導(dǎo)致未能完全把握不同因素在不同案例中具體所發(fā)揮的作用，在接下來(lái)的研究過(guò)程中可進(jìn)行深度的個(gè)案研究，不斷豐富研究結(jié)論并提升研究結(jié)論的普適性。

參考文獻(xiàn)：

［1］國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中華人民共和國(guó)2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào).國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb./202102/t20210227_1814154.html.2021-2-28.

［2］廣東省統(tǒng)計(jì)局.廣東省第七次全國(guó)人口普查公報(bào)（第六號(hào)）.廣東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)站，http：//stats.gd.gov.cn/tjgb/content/post_3283434.html.2021a-5-15.

［3］王秀明，張勇，奚蓉，等.廣東省城鎮(zhèn)化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)的空間特征及影響因素研究[J].中國(guó)環(huán)境管理，2019，11（3）：100-106.

［4］邱凱付，羅彥.人口輸入型地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展特征與趨勢(shì)——以廣東省為例[J].城市發(fā)展研究，2017，24（3）：159-162.

［5］H？魧U？覻ERMANN H， SIEBEL W. Die schrumpfende Stadt und die Stadtsoziologie[J]. Soziologische stadtforschung， 1988： 78-94.

［6］MARTINEZ-FERNANDEZ C， WEYMAN T， FOL S， et al. Shrinking cities in Australia， Japan， Europe and the USA： From a global process to local policy responses[J]. Progress in planning， 2016， 105： 1-48.

［7］張學(xué)良，劉玉博，呂存超.中國(guó)城市收縮的背景、識(shí)別與特征分析[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2016，18（4）：132-139+148.

［8］吳康，李耀川.收縮情境下城市土地利用及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究進(jìn)展.自然資源學(xué)報(bào)，2019，5：1121-1134.

［9］WIECHMANN T. Errors expected-Aligning urban strategy with demographic uncertainty in shrinking cities[J]. International Planning Studies， 2008， 13（4）： 431-446.

［10］吳康，戚偉.收縮型城市：認(rèn)知誤區(qū)、統(tǒng)計(jì)甄別與測(cè)算反思.地理研究，2021，1：214+219.

［11］張京祥，馮燦芳，陳浩.城市收縮的國(guó)際研究與中國(guó)本土化探索[J].國(guó)際城市規(guī)劃，2017，32（5）：1-9.

［12］SOUSA S， PINHO P. Planning for shrinkage： Paradox or paradigm[J]. European planning studies， 2015， 23（1）： 12-32.

［13］沈瑤，朱紅飛，劉夢(mèng)寒，等.少子化、老齡化背景下日本城市收縮時(shí)代的規(guī)劃對(duì)策研究[J].國(guó)際城市規(guī)劃，2020，35（2）：47-53.

［14］WESTERINK J， HAASE D， BAUER A， et al. Dealing with sustainability trade-offs of the compact city in peri-

urban planning across European city regions[J]. European Planning Studies， 2013， 21（4）： 473-497.

［15］劉再起，肖悅.中國(guó)收縮型城市的地理分布、形成原因及轉(zhuǎn)型發(fā)展路徑[J].稅務(wù)與經(jīng)濟(jì)，2021（3）：1-8.

［16］張明斗，王亞男.城市收縮的空間格局、異質(zhì)性與機(jī)制分析——以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶110個(gè)地級(jí)及以上城市為例[J].江漢論壇，2021（5）：32-40.

［17］廣東省統(tǒng)計(jì)局.廣東省第七次全國(guó)人口普查公報(bào)（第一號(hào)）.廣東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)站，http：//stats.gd.gov.cn/tjgb/content/post_3283423.html.2021b-5-15.

［18］廣東省統(tǒng)計(jì)局.2020年廣東省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào).廣東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)站，http：//stats.gd.gov.cn/tjgb/content/post_3232254.html.2021c-3-1.

［19］高偉，高建，李紀(jì)珍.創(chuàng)業(yè)政策對(duì)城市創(chuàng)業(yè)的影響路徑——基于模糊集定性比較分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018，37（4）：68-75.

［20］RAGIN C. Redesigning social inquiry： Fuzzy sets and beyond[M]. Chicago： University of Chicago Press， 2009.

［21］劉錦.城市人口“隱性收縮”與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的交互影響研究——以廣東省茂名市為例[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2018，20（1）：133.

［22］杜志威，張虹鷗，葉玉瑤，等.2000年以來(lái)廣東省城市人口收縮的時(shí)空演變與影響因素[J].熱帶地理，2019，39（1）：23+24-25.

［23］張偉，單芬芬，鄭財(cái)貴，等.我國(guó)城市收縮的多維度識(shí)別及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析[J].城市發(fā)展研究，2019，26（3）：32-40.

［24］崔日明，俞佳根.基于空間視角的中國(guó)對(duì)外直接投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平研究[J].福建論壇（人文社會(huì)科學(xué)版），2015（2）：26-33.

［25］穆光宗，茆長(zhǎng)寶，吳金晶，等.鄉(xiāng)土中國(guó)的人口弱化和優(yōu)化研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013，30（3）：61-71.

［26］王志寶，金航.中日人口老齡化區(qū)域演變差異分析[J]. 世界地理研究，2016，25（4）：29-39.

［27］陳盛淦，吳宏洛.二孩政策背景下隨遷老人城市居留意愿研究——基于責(zé)任倫理視角[J].東南學(xué)術(shù)，2016（3）：62-67.

［28］楊志安，李夢(mèng)涵.財(cái)政支出政策影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的作用機(jī)制和效應(yīng)分析——基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM實(shí)證檢驗(yàn)[J].遼寧大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2019，47（6）：45-54.

（責(zé)任編輯：張曉）

作者簡(jiǎn)介：李松，男，內(nèi)蒙古赤峰市人，理學(xué)博士，汕頭大學(xué)法學(xué)院副教授。

陳澤淦，男，廣東汕尾人，汕頭大學(xué)碩士研究生。

郭岱穎，男，廣東汕頭人，中國(guó)政法大學(xué)博士研究生。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金一般項(xiàng)目“區(qū)域文化約束下公共政策空間效應(yīng)的行為響應(yīng)機(jī)理及調(diào)適機(jī)制研究”（21BGL030）