杜 鵬，劉 璐，王國力，高 源，劉萬波

(遼寧師范大學 地理科學學院，遼寧 大連 116029)

伴隨著工業(yè)化和城市化，人口流動日益頻繁，區(qū)際聯(lián)系愈發(fā)密切，中小城市人口加快向大城市集中.全球大約有1/6的城市已經(jīng)成為人口收縮城市，這些城市主要集中在美國、英國、日本、德國等發(fā)達的工業(yè)國家[1].改革開放以來，我國的經(jīng)濟和城市進入高速增長階段，常住人口城鎮(zhèn)化率已于2019年達到60.6%[2].但是，隨著我國人口老齡化與經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)的到來，我國城鎮(zhèn)化發(fā)展也由高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，城鎮(zhèn)化進程中普遍增長與局部收縮將成為常態(tài)化現(xiàn)象[3]，而以往增長型的城市規(guī)劃引發(fā)“空心村”“鬼城”等現(xiàn)象廣泛存在.2013年，有學者認為西方國家收縮城市成因中的去工業(yè)化、郊區(qū)化、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型因素在中國都已存在，中國在城鎮(zhèn)化高速發(fā)展結(jié)束后可能會出現(xiàn)收縮城市現(xiàn)象，雖然當時我國城鎮(zhèn)化的進程快速推進，較少學者關(guān)注國內(nèi)的城市收縮，但有部分學者開始研究英國、日本、德國、韓國等國外收縮城市的經(jīng)驗及其對中國城市發(fā)展的啟示[4-7].2015年，有學者基于第五次人口普查數(shù)據(jù)和第六次人口普查數(shù)據(jù)識別出在我國650多個城市中，有180個城市存在人口流失的情況，而這些收縮城市多數(shù)呈現(xiàn)出人口流失與空間擴張并存的現(xiàn)象[8].2019年4月8日，國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布的《2019年新型城鎮(zhèn)化建設重點任務》正式提出了“收縮型中小城市”的概念.以上均能說明我國存在多數(shù)城鎮(zhèn)人口快速增長與局部城市收縮共存的發(fā)展現(xiàn)狀，這表明在我國城鎮(zhèn)化進程中出現(xiàn)了一些重要的新現(xiàn)象、新趨勢，同時收縮城市的相關(guān)研究也將成為相關(guān)學者需要研究的新命題.

“收縮城市”(shrinking cities)一詞最早于1988年由德國學者H?u?ermann 和Siebel 在研究魯爾區(qū)轉(zhuǎn)型時提出[9]，成立于2004年的“收縮城市國際研究網(wǎng)絡(Shrinking City International Research Network)”將城市收縮定義為：至少擁有1萬居民、在超過2 a的時間內(nèi)大部分地區(qū)經(jīng)歷人口流失，并且正在經(jīng)歷以某種結(jié)構(gòu)性危機為特征的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的人口密集城市[10].近年來，尤其是在“中國收縮城市研究網(wǎng)絡——Shrinking City Research Network of China(SCRNC)”的推動下，國內(nèi)學者開展了大量關(guān)于收縮城市的理論探討和實證研究.“收縮城市”作為“舶來品”概念，人口流失只是對收縮城市結(jié)構(gòu)性危機的反映，與“城市收縮”側(cè)重描述過程不同，“收縮城市”注重城市人口減少的特征和狀態(tài)[11].收縮城市的定義存在狹義和廣義之分，狹義上的城市收縮是指城市常住人口的持續(xù)下降[12]，廣義上的城市收縮是指人口、經(jīng)濟、社會、環(huán)境和文化在空間上的全面衰退[4].

由于收縮城市的概念界定存在一定的爭議，所以不同學者對于收縮城市的識別標準也存在一定的差異.部分學者認為人口減少是城市收縮表現(xiàn)的主要特征，從而將人口數(shù)量或密度的變化作為衡量城市收縮的重要指標.例如：陳肖飛和楊琳等利用人口普查數(shù)據(jù)分別研究了黃河流域地級市和吉林省縣級市的城市收縮現(xiàn)象[13-14]；趙清林等采用人口相對密度的凈增長率和累計增長率分析湖北省城市相對收縮狀況和類型[15]；劉振等采用人口普查和2015年人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)分析了中國縣級尺度的人口收縮現(xiàn)象[16].但是，多數(shù)學者認為城市收縮是一個復雜的現(xiàn)象，單一的人口指標無法綜合反映城市收縮的豐富內(nèi)涵，主張將經(jīng)濟發(fā)展、基礎設施等指標納入識別框架來分析城市收縮現(xiàn)象.因此，王國力等對遼寧省地級市采用單維度人口識別和多維度綜合識別兩種識別方法分析了遼寧省地級市的城市收縮現(xiàn)狀[17]；張帥、胡語宸、吳思宇和劉貴文等學者采用人口、經(jīng)濟、社會維度的人均GDP、從業(yè)人員、固定資產(chǎn)投資額、社會消費品零售總額等指標構(gòu)建了城市綜合指數(shù)分別來識別分析我國地級市以及東北地區(qū)的城市收縮現(xiàn)象[18-21].已有研究表明，城市收縮主要表現(xiàn)在人口、經(jīng)濟與空間3個維度[11]，為了更好地識別城市收縮的空間表征現(xiàn)象，鄧楚雄、楊振山和劉風豹等創(chuàng)新性的用夜間燈光數(shù)據(jù)來識別人口與經(jīng)濟的空間特征和人類活動的空間強度[22-24]，李智等采用騰訊街景照片研究齊齊哈爾中心城區(qū)的空間品質(zhì)[25].在研究對象方面，國內(nèi)關(guān)于收縮城市的研究多集中于地級市層面，而較少學者關(guān)注到縣級城市和區(qū)域的收縮現(xiàn)象.隨著交通方式的逐步完善和大城市虹吸效應的日漸加劇，如何留得住人才成為了縣級城市發(fā)展的重要挑戰(zhàn).而隨著我國城鎮(zhèn)化拐點的到來和大城市的生存壓力的日益加劇，眾多的區(qū)縣可能成為我國未來城鎮(zhèn)化的主力軍[23].基于我國縣區(qū)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)和未來，以及目前國內(nèi)關(guān)于區(qū)縣尺度的收縮研究尚有欠缺的研究現(xiàn)狀，縣區(qū)是否存在收縮現(xiàn)象和存在如何的收縮特征是值得關(guān)注和探討的一個問題.需要注意的是，我國的建制市主要包括直轄市、地級市和縣級市，不包括縣.出于研究需要，本文認為城市增長和城市收縮是城市發(fā)展的兩種基本狀態(tài)，將城市收縮作為區(qū)域收縮的一種類型，把研究對象設定為市轄區(qū)、縣、縣級市.因此，本文以遼寧省100個縣區(qū)為研究單元，從狹義和廣義兩個方面分別識別城市收縮現(xiàn)狀，分析遼寧省縣域收縮的空間特征，有助于深化理解對遼寧省城市與區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀，為推動遼寧省城鎮(zhèn)體系優(yōu)化和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考借鑒.

1 材料與研究方法

1.1 研究區(qū)域與研究時段

本文以遼寧省100個縣區(qū)為研究區(qū)域主要有以下兩方面原因：首先，目前國內(nèi)研究主要以地級市為研究對象，而較少以縣區(qū)為研究對象，因此本文選取遼寧省100個縣區(qū)為研究對象.其次，東北地區(qū)一直是收縮城市研究的重點區(qū)域，遼寧省位于東北地區(qū)南部，是東北地區(qū)對外開放的門戶，在實施“一帶一路”建設和推進東北全面振興中具有重要地位.再者，遼寧省有區(qū)別于黑龍江省、吉林省的發(fā)展特征.多數(shù)學者認為收縮城市表現(xiàn)為人口外流、GDP及地方財政增長乏力乃至空間衰敗[12].遼寧省人口變化呈現(xiàn)先增長后回落的狀態(tài)，GDP在2012年后呈現(xiàn)“斷崖式下滑”，人口與經(jīng)濟變化都存在較大的波動性；而黑龍江省與吉林省人口變化較為穩(wěn)定，GDP緩慢增長而后平穩(wěn)[24].選取2007—2012年、2012—2017年為研究時段主要考慮到2012年為東北地區(qū)發(fā)展的重要時間點.2012年以來遼寧省經(jīng)濟出現(xiàn)“斷崖式下滑”，并且出現(xiàn)了資源型工業(yè)轉(zhuǎn)型困難，社會投資力不足，經(jīng)濟增長乏力，人口外流等“新東北現(xiàn)象”[12]，因此根據(jù)地區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀與數(shù)據(jù)可獲得性選擇選取以2012年為時間節(jié)點的前后5 a為研究時段.

1.2 研究方法

1.2.1 人口收縮的測度方法

本文將遼寧省100個縣區(qū)的總?cè)丝诜譃?007—2012年、2012—2017年2個階段進行處理，結(jié)合已有文獻[8,16]，計算人口增長率，公式如下：

(1)

其中，P(ti,tj)為人口變化率，P(ti)和P(tj)為對應年份的總?cè)丝?，n為間隔的年數(shù).

1.2.2 信息熵權(quán)法

信息熵權(quán)法的基本思路是根據(jù)各指標變異性大小來確定客觀權(quán)重，若某個指標的信息熵越小，表明指標值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中所起的作用越大，其權(quán)重越大.其計算步驟為：

第一步：將各指標的原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，公式如下：

(2)

(3)

其中，yij為標準化值,xij為原始值,max(xij)和min(xij)分別為xij的最大值和最小值.由于信息熵權(quán)法中涉及對數(shù)，且對數(shù)運算過程中不能出現(xiàn)0，而x′ij∈[0,1]，所以對x′ij進行平移處理，即Zij=x′ij+A，其中，Zij為平移后的數(shù)值，A是平移幅度，A取值為0.000 1.

第二步：計算各指標信息熵(Ej)

(4)

(5)

其中，i為樣本(區(qū)域)個數(shù)，i=1,2,…,n,j為指標個數(shù)，j=1,2,…,m.Pij為第j項指標，第i樣本(區(qū)域)所占的比重.

第三步：計算各指標權(quán)重(Wi)

(6)

1.2.3 城市綜合指數(shù)

本文借鑒已有研究成果[15]，在信息熵權(quán)法的基礎上采用幾何平均數(shù)計算城市綜合指數(shù)，利用城市綜合指數(shù)的變化率來表示城市的增長與收縮，計算公式如下：

(7)

(8)

其中，Ui為城市綜合指數(shù)，Wi為指標權(quán)重，Yij為指標標準化值，U(i1,i2)為城市綜合指數(shù)變化率，其中，U(i1)和U(i2)為對應年份的總?cè)丝?，n為間隔的年數(shù).

1.3 指標體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

本文借鑒相關(guān)參考文獻[17-23]，依據(jù)科學性、綜合性、數(shù)據(jù)可獲得性原則，選取3個維度的12個指標構(gòu)建城市綜合指數(shù)的評價體系，各指標權(quán)重由信息熵權(quán)法計算獲得，見表1.

表1 遼寧省100個縣區(qū)收縮測度指標體系

在人口維度上:選取總?cè)丝谥笜藖砗饬繀^(qū)域人口規(guī)模變化情況；選取人口自然增長率來反映地區(qū)人口增長潛力；選取第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員反映區(qū)域人口勞動產(chǎn)能；選取中小學生在校人數(shù)反映地區(qū)基礎教育規(guī)模.在經(jīng)濟維度：選取地區(qū)生產(chǎn)總值反映區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀；選取人均GDP反映區(qū)域發(fā)展效率；選取第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值所占比重反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu).在社會維度，選取科教事業(yè)所占比重反映地區(qū)核心競爭力；選取城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資反映區(qū)域未來發(fā)展?jié)摿?；選取社會消費品零售總額反映區(qū)域人口的購買能力.

由表1可以得出，在人口維度上：年末總?cè)丝谂c人口自然增長率權(quán)重較低且呈下降趨勢，說明兩者對于城市發(fā)展制約較弱；而二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員權(quán)重高且呈上升趨勢，證明了城市的增長主要來源于勞動力，良好的就業(yè)機會是推動城市發(fā)展的重要動力，人才競爭是城市的核心競爭力.再者，遼寧省處于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，各地產(chǎn)業(yè)發(fā)展差異大，因此，第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口權(quán)重高；中小學在校人數(shù)的權(quán)重說明了教育是推動地區(qū)實現(xiàn)持續(xù)高效發(fā)展的重要基礎服務.在經(jīng)濟維度上，地區(qū)生產(chǎn)總值和人均GDP具有較高權(quán)重是因為經(jīng)濟增長是城市發(fā)展的重要動力，而經(jīng)濟衰落是衡量收縮城市的重要指標.在社會維度上:城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資和社會消費品零售總額的權(quán)重均大于0.1，固定資產(chǎn)投資反映了地區(qū)增長的重要動力；社會消費品零售總額反映了居民消費能力，不同地區(qū)之間居民消費能力差距較大，因此社會消費品零售總額權(quán)重高.

本文人口、經(jīng)濟、社會3個維度的指標所采用的數(shù)據(jù)均來源于《中國縣域統(tǒng)計年鑒》和《遼寧統(tǒng)計年鑒》，缺失數(shù)值由相鄰年份的數(shù)據(jù)補齊.

2 結(jié)果分析

2.1 遼寧省縣區(qū)人口收縮識別

本部分識別了2007—2012年、2012—2017年的遼寧省100個縣市的人口收縮現(xiàn)象，參考已有文獻[14，18],依據(jù)人口年均變化率將收縮區(qū)劃分為增長區(qū)(P(ti,tj)>0)、輕度收縮區(qū)(-1%

表2 基于“總?cè)丝谥笜恕钡倪|寧省100個縣區(qū)人口收縮程度特征

圖1 遼寧省100個縣區(qū)“人口變化率”位序規(guī)模分布(右圖為局部放大圖)

(1)2007—2012年，遼寧省人口收縮區(qū)所占比重已較高，但收縮程度較低,縣級市、縣(自治縣)與涉農(nóng)市轄區(qū)是遼寧省收縮區(qū)域的“主力軍”.該時期內(nèi)，人口收縮區(qū)比重占比達58%，但重度收縮區(qū)所占比重較低.從位序-規(guī)模分布來說，以城市位次為橫坐標，以人口年均增長率為縱坐標，遼寧省各位次人口增長率規(guī)模呈差異性分布，低位次的人口呈增長狀態(tài)，中高位次的人口呈收縮狀態(tài).從區(qū)域類型來看，縣級市與縣(自治縣)的收縮區(qū)比重高，涉農(nóng)市轄區(qū)也存在一定程度的收縮現(xiàn)象，而多數(shù)非農(nóng)市轄區(qū)的人口呈增長狀態(tài).該階段，遼寧省經(jīng)濟呈增長狀態(tài)，非農(nóng)市轄區(qū)對鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口仍存在較強的虹吸效應，人口呈現(xiàn)向城市中心集聚的態(tài)勢，人口遷移主要為農(nóng)業(yè)縣區(qū)人口向市轄區(qū)等城市中心的流動.

(2)2012—2017年，遼寧省人口收縮區(qū)所占比重大幅增長，大范圍的非農(nóng)市轄區(qū)開始出現(xiàn)人口收縮現(xiàn)象.該時期內(nèi)，人口收縮區(qū)比重達71%,其中，輕度收縮區(qū)占51%，重度收縮區(qū)占20%，僅有29個縣(縣級市)區(qū)的人口呈增長狀態(tài).與2007—2012年相比，2012—2017年低位次的人口年均增長率下降幅度較大，人口收縮區(qū)分布更加廣泛；兩個時段的中位次人口年均增長率呈擬合分布，說明兩時段的人口年均增長率差距較??；高位次的人口年均增長率較上一時段呈上升狀態(tài).從區(qū)域類型來看，多數(shù)縣級市、縣(自治縣)、涉農(nóng)市轄區(qū)的人口仍呈收縮狀態(tài)，而多個非農(nóng)市轄區(qū)人口開始呈現(xiàn)收縮狀態(tài).主要原因如下：該階段，遼寧省經(jīng)濟開始出現(xiàn)“斷崖式下滑”，沈陽與大連雖為遼寧省經(jīng)濟增長極，但與北京、上海、廣州、深圳等城市差距較大，而戶籍制度改革更快地推動了遼寧省勞動力和人才外流，遼寧省出現(xiàn)了縣區(qū)整體性收縮.

2.2 遼寧省縣區(qū)城市綜合指數(shù)收縮識別

本部分將研究時段劃分為2007—2012年、2012—2017年，參考文獻[17-23]，依據(jù)城市綜合指數(shù)變化率判定遼寧省縣區(qū)城市綜合指數(shù)收縮，如表3和圖2所示.

表3 基于“城市綜合指數(shù)”的遼寧省100個縣區(qū)收縮數(shù)量

圖2 遼寧省100個縣區(qū)“城市綜合指數(shù)”

(1)2007—2012年，遼寧省城市綜合指數(shù)收縮區(qū)數(shù)量遠小于人口收縮區(qū)，涉農(nóng)市轄區(qū)的城市綜合指數(shù)收縮區(qū)占比較大.從具體分布來看，遼寧省縣級市與縣(自治縣)的城市綜合指數(shù)收縮呈零星分布，莊河市、瓦房店市、大石橋市、東港市與清原滿族自治縣的城市綜合指數(shù)呈收縮狀態(tài)，其他縣級市與縣(自治縣)的城市綜合指數(shù)均呈增長狀態(tài).與2007年相比，2012年金州區(qū)、遼中區(qū)等涉農(nóng)市轄區(qū)的城市綜合指數(shù)大幅度增長，而千山區(qū)、平山區(qū)、東陵區(qū)等涉農(nóng)市轄區(qū)的城市綜合指數(shù)大幅度下滑，該階段各涉農(nóng)市轄區(qū)的城市綜合指數(shù)波動幅度較大.多個非農(nóng)市轄區(qū)的城市綜合指數(shù)呈收縮狀態(tài)，但收縮程度較低.

(2)2012—2017年，遼寧省城市綜合指數(shù)收縮區(qū)占比高，縣級市、縣(自治縣)、涉農(nóng)市轄區(qū)、非農(nóng)市轄區(qū)均出現(xiàn)大范圍的城市綜合指數(shù)收縮現(xiàn)象.與2012年相比，2017年遼寧省各縣區(qū)的城市綜合指數(shù)均呈收縮狀態(tài)，部分地區(qū)的城市綜合指數(shù)甚至低于該縣區(qū)2007年的城市綜合指數(shù)，2012—2017年遼寧省100個縣區(qū)的城市綜合指數(shù)收縮區(qū)呈集中分布狀態(tài).

2.3 雙維度縣區(qū)收縮對比分析

結(jié)合上述識別結(jié)果，對2007—2012年、2012—2017年的人口收縮區(qū)和城市綜合指數(shù)收縮區(qū)進行對比分析.有學者依據(jù)城市生命周期理論和中國收縮城市發(fā)展過程中人口減少、經(jīng)濟上行、土地擴張的悖論[8]，提出我國收縮城市的劃分階段(圖3)，將收縮城市的表征劃分為人口收縮、經(jīng)濟下滑、空間品質(zhì)下降3個維度.收縮的城市第一階段為人口在流失，GDP仍在增長，基礎設施完善的城市；收縮的城市第二階段為人口在流失，經(jīng)濟在衰退，基礎設施完整的城市；收縮的城市第三階段為人口在流失，經(jīng)濟在衰退，空間品質(zhì)衰敗的城市.

圖3 收縮城市(區(qū)域)發(fā)展階段

遼寧省區(qū)域收縮發(fā)展進程符合中國收縮城市(區(qū)域)發(fā)展階段性規(guī)律，人口收縮是先于城市綜合指數(shù)收縮表露的特征.由圖4可知，2007—2012年，遼寧省多數(shù)收縮區(qū)域處于收縮區(qū)域發(fā)展的第一階段，但也有部分收縮區(qū)域已步入收縮區(qū)域發(fā)展的第二階段.該時期內(nèi)，望花區(qū)、弓長嶺區(qū)、海城市、撫順縣等46個縣區(qū)的人口呈收縮狀態(tài)，但其城市綜合指數(shù)呈增長狀態(tài)，該46個人口單維度收縮縣區(qū)處于收縮城市(區(qū)域)的第一階段；文圣區(qū)、東港市、黑山縣等12個縣區(qū)的人口與城市綜合指數(shù)均呈收縮狀態(tài)，該12個收縮縣區(qū)已步入收縮城市(區(qū)域)的第二階段.2012—2017年，遼寧省多數(shù)收縮區(qū)域的人口和城市綜合指數(shù)均呈收縮狀態(tài)，已步入收縮城市(區(qū)域)的第二階段，包括西崗區(qū)、興城市、朝陽縣等70個縣區(qū).

3 結(jié)論與討論

本文利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在縣區(qū)尺度上分析了2007—2012年、2012—2017年的人口收縮和城市綜合指數(shù)收縮的時空特征，主要有以下幾點發(fā)現(xiàn)：遼寧省收縮區(qū)域的發(fā)展進程是中國部分收縮城市(區(qū)域)發(fā)展的一個縮影.2007—2012年遼寧省出現(xiàn)大范圍的人口收縮區(qū)域，但城市綜合指數(shù)收縮區(qū)域數(shù)量較少，人口收縮區(qū)域主要分布于縣級市、縣(自治縣)與涉農(nóng)市轄區(qū)，多數(shù)收縮區(qū)域處于收縮城市(區(qū)域)的第一階段.2012—2017年，遼寧省的收縮區(qū)域因經(jīng)濟下滑等原因出現(xiàn)大范圍的城市綜合指數(shù)收縮區(qū)，該時期的人口收縮區(qū)數(shù)量仍較大，遼寧省收縮區(qū)域呈現(xiàn)縣區(qū)雙維度整體性收縮特征，多數(shù)收縮區(qū)域步入收縮城市(區(qū)域)第二階段.

近年來，隨著中國城市收縮現(xiàn)象的廣泛出現(xiàn)及“收縮型中小城市”概念的提出，收縮城市的研究呈現(xiàn)上升趨勢.相比于以往研究，本文的貢獻在于：一是以往學者對于收縮城市的研究多以地級市為研究單元，參考國家提出的“收縮型中小城市”這一概念，本文對于遼寧省的100個縣區(qū)這一更小的研究單元展開識別分析；二是本文依據(jù)以往學者的中國收縮城市中人口收縮與土地擴張的悖論提出的中國城市收縮三個階段，利用2007—2012年、2012—2017年的遼寧省縣區(qū)的人口收縮和城市綜合指數(shù)收縮現(xiàn)象加以論證.但本文尚存一些不足之處：一是因城市空間維度的數(shù)據(jù)難以獲取，本文缺乏對城市空間維度的指標構(gòu)建；二是因統(tǒng)計年鑒中近兩年缺乏對農(nóng)業(yè)縣區(qū)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，本文研究時段僅到2017年，且2017年部分缺失數(shù)據(jù)由相鄰年份補齊.

城市收縮是城市發(fā)展過程中的一個特殊階段，應采取適當?shù)拇胧獙@一現(xiàn)象.因此，本文結(jié)合已有的結(jié)論提出以下幾點建議：對于處于第一階段的收縮城市，首先要采取人才吸引政策，為常住人口提供更加完善的教育、醫(yī)療保障.政府與投資機構(gòu)合作，為常住失業(yè)人口創(chuàng)業(yè)提供優(yōu)惠政策和資金支持，解決失業(yè)人口再就業(yè)問題.其次，要開始轉(zhuǎn)變增量規(guī)劃思維，采取適當?shù)臏p量規(guī)劃，減少土地新一輪擴張重建，優(yōu)先盤活存量，預防土地無序蔓延現(xiàn)象的發(fā)生.對于處于第二階段的收縮城市，政府和社會資本合作建立土地和廠房銀行，將傳統(tǒng)企業(yè)停運的廠房重新整合完善，采取優(yōu)惠政策將完善的廠房出租給新的企業(yè)使用，以此更好的為城市吸引新的經(jīng)濟增長點.再次，該階段的收縮城市要實施減量規(guī)劃，進行城市精明收縮，停運難以充分利用的設施，將原先增量型城市規(guī)劃的財政支出用于城市存量更新，減少城市負擔，避免該階段的城市進入收縮城市第三階段.