基于夜间灯光数据的中国城市增长与收缩时空动态特征分析

张小东 韩昊英 罗国娜 唐拥军 刘爽

0 引言

城市增长与收缩是城市发展的必然结果．其中,城市收缩最早由德国科学家Häußermann等[1]于1988年提出,用来表征城市因为产业衰退、人口流失而导致的空间闲置现象[2]．自20世纪下半叶以来,城市收缩已成为全球许多大城市转型的主要途径,13%的美国大城市和54%的欧盟大城市都在收缩[3-4]．国内外学者从人口[5-6]、经济[7]、工业[8]、管理政策[9]等视角讨论了城市收缩现象,研究发现城市收缩引发了基础设施闲置、工业厂区废弃、居住区和商业区空置等一系列城市资源浪费问题[10-11],并提出了收缩城市的增长战略[12]和规划应对手段[13-14]．城市在发展过程中并不是一直收缩,也会出现城市增长现象．城市增长是指因为人口流入、投资增加而引发的城市经济规模增长,属于城市经济学的核心内容[15]．国内外学者也从人口增长[16-17]、经济规模扩大[18]、城市空间扩张[19-20]、生产效率增强[21]等角度探讨城市增长轨迹及其影响因素[22],并提出城市增长管理应对策略[23]．

城市收缩与增长都会带来城市资源错配、城市空间浪费、城市生产效率低下等问题．早期研究主要从城市人口规模的视角讨论城市的增长或收缩,发现城市人口规模虽然下降,但由于现代工业和商业服务的大量存在,城市经济增长也是可以实现的[24],所以逐渐转向城市人口、经济和空间同步讨论的视角[23]．不少学者采用人口普查、统计年鉴和土地利用等数据来刻画城市收缩或扩张路径,但由于早期研究数据的局限性,鲜有学者综合城市人口、经济和空间等内容同步探讨城市收缩与增长轨迹．城市夜间灯光强度数据与城市土地利用[25]、人口规模[26]、经济水平[27-28]等城市规模[29]衡量指标成显著的正相关关系,同时兼具衡量城市空间大小、人口规模、经济水平三种城市发展要素的属性,为测度城市规模扩张与收缩提供了可能．基于此,本文采用城市夜间灯光强度数据来刻画中国城市增长与收缩轨迹,并讨论其成因,以期为中国新型城镇化发展建设、城市空间治理、城乡资源均衡配置等提供科学的参考依据．

1 数据与研究方法

1.1 遥感数据及其处理

夜间灯光强度数据来源于美国国家海洋和大气管理局(https:∥www.ngdc.noaa.gov/),该数据由美国国防气象卫星计划(1992—2013年)(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)和美国国家极地轨道运行环境卫星系统预备工程卫星系统NPP(National Polar-Orbiting Operational Environmental Satellite System Preparatory Project)对地观测卫星(2013—2019年)在夜间捕获的地表可见光(近红外线电磁波信息)组成．DMSP卫星上的线性扫描业务系统(Operational Linescan System,OLS)获取的空间影像分辨率约为1 km,而NPP对地观测卫星上的VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)可见光红外成像辐射仪获取的空间影像分辨率约为500 m,具有更强的对地探测能力,能捕捉地球表面反射出的细微光线,且数据为月度数据．为了反映城市本年度的收缩扩张情况,本研究采用年末12月的数据代表该城市该年数据．DMSP/OLS和NPP/VIIRS传感器在夜间能探测到城市小规模居民地、车流等发出的低强度可见灯光,并使之区别于黑暗的乡村背景．因此,夜间灯光影像可作为人类活动的表征,成为人类活动监测研究的良好数据源．由于两个卫星传感器来自两个不同时期,在接收灯光过程中,灯光的饱和度和连续性都存在差异,本文参考董鹤松等[30]使用的影像数据整合方法,建立一元二次模型对DMSP/OLS影像数据做校正处理:

DN′=m×DN2+n×DN+q,

(1)

式中,DN′和DN分别为参考影像和待校正影像的灯光值,m,n和q分别表示一元二次方程的系数．在校正过程中,选择发展相对稳定的黑龙江省鸡西市影像数据集进行校对,采用DN值较高的F16作为参考的标准传感器,使用F16和F15传感器2004—2007年重合年份的鸡西市影像数据集,建立一元二次模型,并获得m,n和q对应的系数值,校正F15传感器中所有数据．然后,利用相同方法校正其他传感器的影像数据[30]．最后考虑到DMSP/OLS影像的饱和效应,采用拟合方程[30]校正2012—2019年NPP/VIIRS影像:

(2)

式中,DN′和DNrad分别为参考影像和待校正影像的DN值．

最终获取了1992—2019年中国各区县比较稳定的夜间灯光值,并以2019年各区县行政单元划分范围为依据,对各区县夜间灯光值进行统计分析．灯光样例数据如图1(不包括港澳台等地区数据)所示．

图1 中国夜间灯光样例数据Fig.1 Night light sample data in China

1.2 研究方法

1.2.1 标准差椭圆

标准差椭圆算法用重心、短轴、长轴和方位角为基本参数,以研究对象空间分布的平均重心为重心,分别计算研究对象在X方向和Y方向的标准差,以此来定义包含研究对象分布的椭圆的轴[31],用来度量研究对象数据的空间分布方向．本文用标准差椭圆算法来计算研究年限内中国城市增长与收缩的重心趋势、离散和方向趋势等空间轨迹特征,同时表达出所有要素重心的移动轨迹和趋势．为了让椭圆计算结果客观表征中国城市增长与收缩的变化特征,将每个城市增长或收缩差值作为权重计算到中国城市增长与收缩的椭圆中[32]．

1.2.2 城市收缩度

城市收缩度[33]为

(3)

式中:QS表述城市S的收缩度;Ri为城市S在考察年最后一年的灯光数据值;RO为城市S在考察年第一年的灯光数据值;n为考察期内总年数．QS>0说明考察城市为收缩城市,反之,则是增长城市[33]．

1.2.3 热点分析

结合各区县城市增长与收缩数据,利用Getis-OrdGi*判断城市增长与收缩冷热分区,并将其关系可视化为增长热点区域和收缩冷点区域,同时将二者分别划分为重度、中度、轻度三个层级,以便细化识别城市增长与收缩热度[34]．

(4)

(5)

2 城市增长与收缩动态特征

1)城市增长与收缩呈现出反复交替变化的特征

为了直观反映出城市增长与收缩数量,先计算城市考察年灯光数据与上一年数据的差值,若差值大于零,说明该城市在考察年出现了增长,若差值小于零,说明该城市出现了收缩,差值等于零,则表明该城市无明显变化．通过对每年每个区县城市增长与收缩数量进行统计(图2),不难发现,从1993年开始,城市增长与收缩数量形成了此消彼长的交替变化特征,与资源型城市发展生命周期基本相符,并不存在一直收缩的区县,但存在一直增长的区县．区县城市收缩峰值主要集中在1993、1996和2008年．

图2 我国区县城市增长与收缩结构变化Fig.2 Evolution of growth and shrinkage of China’s districts and counties

2)城市增长与收缩呈现出两极分化特征

为了研究城市增长与收缩呈现的动态特征,本文以城市的增长年限为依据,将城市增长类型划分为负增长、间歇增长和长期增长三种类型(表1)．其中:在研究年限内城市增长和收缩年限相加为负,则将该城市判定为负增长型城市;在研究年限内城市增长年限是城市收缩年限的两倍以上,则将该城市判定为长期增长型城市;剩下的城市则定义为间歇型增长城市．在1992—2019年,增长年限为19年及以上区县1 858个,长期增长区县占比66.10%;增长年限为14～18年的区县935个,间歇增长区县占比33.26%;增长年限为13年及以下的负增长区县占比0.64%．怀仁市、库尔勒市、枣庄市薛城区、青岛市城阳区、南通市通州区、北京市通州区和顺义区7个区县一直保持着增长,无收缩现象．而近5年,有309个区县一直保持着稳定增长,无收缩现象,1 418个区县城市增长4年及以上,长期增长区县占比50.28%,1 063个区县城市增长年限为3年,间歇增长区县占比37.70%,增长年限为2年及以下的负增长区县占比12.02%,收缩年限为4年的区县高达40个,合山市、北海市海城区、西宁市城东区、黄平县、民丰县等区县城市收缩现象较明显．通过对比发现,近期无收缩现象的区县数量猛增,而间歇增长区县数量大幅下降,负增长区县数量猛增,表现出一部分强势区县仍保持着连续增长状态,另一部分则转向负增长的两极分化现象,处于间歇增长的城市大幅度减少,打破了城市增长与收缩交替发生的稳定规律．

表1 城市增长类型判断标准

3)城市增长轨迹稳定,形成由东北转向华中,再转向华西北地区的收缩轨迹

为了表征城市增长与收缩的时空轨迹,采用GIS对1992—2019年进行分段分析(图3),以反映城市增长与收缩的时空变化轨迹(表2)．从重心迁移角度来看,城市增长轨迹较稳定,28年间中国区县城市增长重心从南阳市镇平县移动到西北方向的内乡县后,逐渐又移回到内乡县与镇平县的交界处,而城市收缩重心则由邢台市邢台县向南移动到南阳市宛城区,随后向西移动到十堰市竹山县,最后移动到西部的安康市石泉县,形成了“华北—华中—华西北”的收缩轨迹．从标准差椭圆变化的角度来看,1992—2019年中国城市增长长轴、短轴、面积和方向角度都变化不大,表明过去28年中国城市增长趋势较为稳定,增长范围略微向西部扩大．而城市收缩的长轴明显缩短、短轴波动变化．1992—1998年,由于东北经济的大面积萧条,引发东北地区城市大面积收缩,随后,方向角逐渐变大,城市收缩范围逐渐移向华东和华南地区．2006—2012年,城市收缩椭圆的长轴、短轴和面积都降到最低,城市收缩规模最小,反映出这一时期中国城市经济增长较明显．2013—2019年,中国城市收缩椭圆各项指标明显增加,表明中国部分城市经济增长出现下滑,导致收缩城市的数量增加,且这一时期椭圆重心西移明显,表明中国中西部城市收缩数量增加最显著．

表2 标准椭圆各项参数

图3 1992—2019年中国城市增长与收缩的标准差椭圆Fig.3 Standard deviation ellipse of urban growth and shrinkage in China from 1992 to 2019

4)呈现出以带状为主、点状为辅的城市增长结构,以点状为主、带状为辅的收缩结构

除了宏观增长、收缩轨迹,本文采用GIS的核密度分析工具,对城市增长与收缩的空间结构进行了细化处理(图4),结果显示:从1992—2019年中国沿海城市带一直保持着增长态势,内陆地区则形成以省会城市为核心的点状增长结构;城市收缩主要形成了点状收缩结构,并逐渐形成带状收缩的趋势,1992—1998年形成了以东北地区为首的点状收缩结构,1999—2005年点状收缩重心向南移动,河北与山东接壤地区成为收缩热点区域,2006—2012逐渐移动到华中地区,最后收缩城市向“胡焕庸线”两侧集中,2013—2019年西部与华北成为了收缩的主要地区,并形成沿着“胡焕庸线”收缩的带状结构．

5)形成了“北京—西安—成都—昆明”方向的带状收缩结构、“北京—郑州—南昌”带状增长结构

为了进一步细化带状收缩结构,本文计算了2013—2019年的中国各个区县的城市收缩度QS(图5),QS>0表示城市在收缩,反之则增长．其中,乌兰察布市察哈尔右翼中旗、多伦县锡林郭勒盟、乐山市峨边彝族自治县等192个区县呈现出收缩态势． “北京—西安—成都—昆明”方向为带状收缩结构,华西北地区收缩较为严重．就增长而言,由于东部沿海城市群经济效益外溢,带动了“北京—郑州—南昌”周边城市增长,逐渐形成了“北京—郑州—南昌”的城市增长带．

审图号GS(2020)4614号图4 1992—2019年中国城市增长与收缩的核密度Fig.4 Kernel densities of urban growth and shrinkage in China from 1992 to 2019

图5 2013—2019年中国区县城市收缩度Fig.5 Shrinkage of districts and counties in China from 2013 to 2019

3 城市增长与收缩成因分析

在欧洲、北美以及日本,去工业化、大规模人口流失和老龄化导致城市中出现了大量的商业和住房空缺[35],引发了城市资源错配、城市空间浪费等城市问题．中国城市增长与收缩的动因相对西方国家来说更多样,主要表现在全球化的金融周期变化、产业结构转型和国家政策指导等方面．

3.1 金融危机与调控政策

区县城市收缩峰值主要集中在1993、1996和2008年(图2)．1990—1992年,日本金融危机灾难很快蔓延至银行金融和整个经济体系;1994—1995年,墨西哥金融危机迅速波及全球;2008年,美国次级债务危机和全球信用市场动荡．不难发现每次金融危机都会将区县城市收缩数量推向峰值．相反,1993年国家金融体制改革、1994年《国务院关于进一步深化对外贸易体制改革的决定》(国发[1994]4号)都促进了这一时期的区县快速扩张,2006年国家提出《促进中部地区崛起的若干意见》(中发[2006]10号)、2007年国家发布《关于全面深化金融改革 促进金融业持续健康安全发展的若干意见》(中发[2007]3号)、2016年印发《中共中央 国务院关于深化投融资体制改革的意见》(中发[2016]18号)等一系列经济政策刺激举措,将区县城市增长力度再次推向了峰值．简言之,金融危机、金融调控政策等都是城市增长或收缩的主要推动因素．

3.2 产业结构转型

从1992—2019年,怀化市兰西县(工业型)、大兴安岭地区呼玛县(农业型)、潜江市(资源枯竭型城市)、雅安市宝兴县(工业型)5个区县城市收缩年限高达15年,鸡西市滴道区(农业型)、承德市鹰手营子矿区(矿业型)、沈阳市法库县(矿业型)、丹东市宽甸满族自治县(能源型)、大兴安岭地区塔河县(林木生产基地)、抚州市乐安县(工业型)、衡阳市衡山县(资源枯竭型城市)、河池市天峨县(林木生产基地)、来宾市合山市(资源枯竭型城市)、昌都市察雅县(高海拔城市)、武威市天祝藏族自治县(农业型)11个区县城市收缩年限高达14年,其中大多数城市是由于去工业化失败、资源枯竭转型失败、农业生产效率低下等原因导致城市出现长时间的收缩现象．在28年间,怀仁市、枣庄市薛城区、青岛市城阳区、南通市通州区、库尔勒市、北京市的通州区和顺义区7个区县一直保持着增长,无收缩现象．其中:怀仁市作为山西生产原煤型城市,煤炭产量逐年下降的情况还一直保持着增长,主要得益于其第二产业结构丰富,怀仁市除了煤炭产业,还拥有食品制造、非金属矿物制品、金属制品、汽车制造、专用设备制造等产业,丰富的产业结构足以支持其稳健转型,再加上保护较好的生态环境,促使其连续保持28年增长;枣庄市薛城区也属于怀仁市同类型城市,稳定的产业集群加上良好的生态环境也促成其连续增长;青岛市城阳区和南通市通州区由于优越的地理位置优势,在二产稳健发展的同时,三产也形成了逐年增长的态势,稳定的产业结构和便利的运输条件为其连续增长提供了基本保障;北京市的通州区和顺义区由于三产的健康发展,成功“退二进三”并转型,也使其保持着持续增长．总之,产业结构成功转型也是城市持续增长的主要动因之一．

3.3 国家政策与发展策略

审图号为GS(2020)4614号图6 中国各区县城市增长与收缩程度分区Fig.6 Regionalization of growth and shrinkage degree of districts and counties in China

国家政策与发展策略也是城市增长、收缩的主要动因之一．为了表征出国家政策对城市增长、收缩变化的影响,研究采用GIS的冷热分区工具(Getis-OrdGi*)对考察年限内城市增长、收缩冷热分区进行可视化表达(图6)．从1988年3月国务院发出《关于扩大沿海经济开放区范围的通知》开始,深圳、上海、北京等56个国家级新技术产业开发试验区的相继试点,使得1992—1993年珠三角、长三角、京津冀等城市群处于扩张热区;2000年左右相继提出西部大开发和东北振兴战略,使得成渝城市群和东北城市群成为城市增长热区;2006—2007年是奥运会举办的冲刺阶段,形成京沪线城市增长热潮;2013年国务院正式批准设立中国(上海)自由贸易试验区,同年,习近平主席提出“一带一路”对外合作倡议,促使丝绸之路沿线主要城市成为主要增长热区;2016—2018年多次提出东北振兴战略,使得东北地区在近几年又成为增长热区．不难看出,国家政策对中国城市增长与收缩都产生了巨大影响．

4 结论与讨论

城市无限增长会引发房价上涨、公共服务资源紧张、生活环境恶化等城市问题,城市收缩也会引发产业收缩、公共服务水平下降、社区功能衰退、房屋空置、耕地荒芜等一系列问题．本文通过中国1992—2019年夜间灯光数据变化,识别中国区县城市增长与收缩的时空动态特征及其动因,主要结论如下:

1)中国城市增长与收缩交替发生,没有绝对的收缩城市,但呈现出连续增长的城市越来越多、连续收缩城市越来越多、间歇增长城市越来越少的两极分化现象．

2)形成了较稳定的增长轨迹,城市增长的重心一直在南阳市内移动;而收缩重心则由邢台市转移到南阳市、安康市,收缩重心向西移的趋势明显,形成了由东北转向华中、再转向华西的城市收缩轨迹．

3)呈现出带状为主、点状为辅的增长结构,点状为主、带状为辅的收缩结构．其中,带状增长结构包括了沿海城市带和近期形成的“北京—郑州—南昌”城市带,点状结构是指以内陆省会城市为核心的集聚增长现象．而随着时间推移,分散的点状收缩结构也逐渐集聚成了“北京—西安—成都—昆明”方向的带状收缩结构．

4)全球化的金融周期变化、产业结构转型、国家政策制定等因素都是中国城市增长或收缩的主要动因．

城市增长与收缩都会带来城市住房结构变化,相应的基础设施配套也要随之改变,对于城市增长与收缩动态特征把握不准,很容易造成公共资源错配、城市发展定位偏差、城市资源浪费等问题．针对研究内容提出以下建议:

1)当前国家需要出台相应的政策,来激励处于“胡焕庸线”两侧的收缩城市增长,一旦沿着“胡焕庸线”形成带状收缩城市集群,华西北地区将面临着更难的城乡振兴问题.

2)产业链单一、资源依赖度高的城市需要加快产业结构转型升级,增强产业链的广度和深度,以保障城市在单一产业链断裂、资源枯竭时,还能继续保持增长.

3)适当的精明收缩有助于城市瘦身,同时为城市再次增长提供更充裕的资源,在中国长期以增长为主的发展模式下,城市收缩会被地方政府强行抵制,出台与收缩逆向的投资措施,有可能会进一步加剧收缩,造成更大的资源浪费,应该借鉴国际城市收缩经验,在允许条件下精明收缩,优化城市空间格局．城市增长与收缩是交替发生的,没有绝对的收缩,也没有无限制的增长,短暂的精明收缩会带来高效的增长．

本文对城市增长与收缩进行了初步研究探讨,还存在以下的不足:本文主要从夜间灯光数据空间变化视角识别和测度城市增长与收缩特征,未结合经济、人口、土地等定量指标数据进一步剖析城市增长与收缩的成因．