程 瑤，張松林，劉志迎，黃性芳

（1.南京審計大學 統(tǒng)計與數據科學學院，江蘇 南京211815；2.紹興文理學院 商學院，浙江 紹興312000；3.中國科學技術大學 管理學院，安徽 合肥230026）

一、引言

隨著城市化水平的提高，擴張和增長已不再是城市唯一的演進路徑，城市人口收縮正成為“新常態(tài)”席卷全球［1］。自20世紀下半葉以來，城市人口收縮就已成為歐洲和北美許多大城市轉型的共同路徑［2］。1960—2005年，歐洲人口超過20萬人的城市中，有40%以上的城市出現(xiàn)了人口收縮［3］；美國2006年的人口普查數據顯示，20個最大的城市中有16個城市出現(xiàn)人口收縮［4］。截至21世紀初，全球超過1/6的城市經歷了持續(xù)人口流失，城市人口收縮逐漸成為世界范圍內普遍存在的現(xiàn)象［5］。

改革開放以來，中國城市化進程快速推進。根據國家統(tǒng)計局數據，中國城鎮(zhèn)化率在1978年僅為17.92%，到2019年已突破60%。隨著中國城市化進入快速發(fā)展階段，人口開始不斷向大城市集聚，而部分城市（特別是中小城市）在此過程中不得不面臨人口收縮的“困境”。張學良等（2016）［6］、杜志威和李郇（2018）［7］、孟祥鳳等（2019）［5］、劉振等（2020）［8］均指出，城市人口收縮現(xiàn)象是中國城市化進程中存在的普遍問題。實際上，國家發(fā)展改革委印發(fā)的《2020年新型城鎮(zhèn)化建設和城鄉(xiāng)融合發(fā)展重點任務》中也再次強調收縮型城市的發(fā)展策略［9］。這說明中國的城市人口收縮已引起政府部門的極大關注。

區(qū)域一體化發(fā)展是長江三角洲（以下簡稱長三角）地區(qū)發(fā)展的主要方向。從1982年提出以上海為中心建立長三角經濟圈，到2019年12月中共中央、國務院印發(fā)《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，長三角地區(qū)的互聯(lián)互通日益緊密、要素流動愈發(fā)頻繁。然而，隨著長三角區(qū)域一體化的不斷推進，各種經濟要素在城市間將會更加自由地流動，勢必增強大城市對區(qū)域內中小城市經濟要素的虹吸效應，從而加速中小城市的人口收縮。

那么，城市人口收縮會引起什么經濟效應呢？一 類 文 獻 如Wiechmann和Pallagst（2012）［10］、Hospers（2014）［11］、Nelle（2016）［12］、楊玲和張新平（2016）［13］、劉玉博等（2017）［14］、吳浩等（2019）［15］認為，城市人口收縮會引起負面的經濟效應。另一類 文 獻 如Hollander（2011）［16］、Bontje和Musterd（2012）［17］、Hartt（2019）［18］、郭源園和李莉（2019）［19］卻指出，城市人口收縮引起的經濟效應并非總是負面的。那么，長三角地區(qū)城市人口收縮引起的經濟效應究竟如何呢？目前，針對長三角地區(qū)城市人口收縮的研究主要集中在城市人口收縮識別、測度與影響因素方面（吳康等，2015）［20］，鮮有研究系統(tǒng)分析城市人口收縮引起的經濟效應。隨著長三角區(qū)域一體化的快速推進，越來越多的中小城市可能由于大城市放大的虹吸效應而出現(xiàn)人口收縮。如果人口收縮對這些中小城市造成負面的經濟效應，那么長三角區(qū)域一體化的推進可能受到一定限制。因此，促進人口收縮城市與整個長三角城市群的協(xié)調發(fā)展，是長三角區(qū)域一體化有序及高效推進的必然選擇。為此，本文以長三角地區(qū)41個地級及以上城市為研究對象，利用2009—2018年常住人口數據考察長三角地區(qū)城市人口收縮的特征，并解析城市人口收縮引起的經濟效應，在此基礎上進行有針對性的政策回應。

二、長三角地區(qū)城市人口收縮的特征分析

（一）研究區(qū)域概況、識別方法與數據來源

1.研究區(qū)域概況

本文研究區(qū)域為《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》中限定的長三角地區(qū)規(guī)劃范圍［21］，包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省全域的41個地級及以上城市（1）。長三角地區(qū)經濟發(fā)展水平較高，人力資源較豐富，2018年區(qū)域內的地區(qū)生產總值達到211 479.24億元，占全國生產總值的23.49%；年末人口數達到22 536萬人，占全國總人口的16.15%，2009—2018年的人口增長率為5.18%（2），大于同期全國4.56%的人口平均增長率（3）。

2.識別方法與數據來源

雖然城市人口收縮現(xiàn)象已引起許多學者的關注，但關于城市人口收縮的識別方法在學術界尚未達成一致。其中，較為普遍的方法是采用2005年和2018年兩個時點的人口數量，劉玉博等（2017）［14］、張明斗和曲峻熙（2019）［22］的研究以人口數量出現(xiàn)負增長作為界定城市人口收縮的重要標準。根據該方法，本文將長三角地區(qū)城市的實際人口收縮定義為：一個城市從2009年到2018年出現(xiàn)了人口數量的負增長。同時，考慮城市人口相對于全國平均水平的變化也是衡量城市人口變化趨勢的一個重要補充指標（Turok和Mykhnenko，2007）［23］，本文在識別城市實際人口收縮的基礎上，參考徐常建（2020）［24］研究的處理方法，以長三角地區(qū)城市2009—2018年的人口平均增長率減去同期全國人口平均增長率4.56%，計算排除人口整體增長影響后的城市人口相對增長率，并將人口相對增長率為負定義為潛在人口收縮。

各城市2009—2018年的年度CPI來源于Wind數據庫，其他數據都來源于2009—2018年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計年鑒。

（二）長三角地區(qū)人口收縮城市的特征

根據上文的識別方法，本文利用2009—2018年各城市的常住人口平均增長率和常住人口相對增長率來界定長三角地區(qū)城市人口收縮的情況，具體結果見表1所列。

表1的識別結果顯示：長三角地區(qū)的41個地級及以上城市中，有5個城市存在實際人口收縮，占比達12.20%；有15個城市存在潛在人口收縮，占比達36.58%。這表明長三角地區(qū)出現(xiàn)實際人口收縮的城市雖占比不高，但出現(xiàn)潛在人口收縮的城市卻有較高比例?？梢灶A測，長三角區(qū)域一體化的快速推進將放大大城市的虹吸效應，并可能加快這些城市由潛在人口收縮向實際人口收縮轉變。

表1 長三角地區(qū)人口收縮城市的具體情況

從城市行政等級來看，長三角地區(qū)發(fā)生城市人口收縮的城市都是行政等級相對較低的中小城市，直轄市、省會城市和副省級市等行政等級相對較高的城市均未發(fā)生實際人口收縮和潛在人口收縮。具體從城市人口規(guī)模來看，在存在實際人口收縮的5個城市中，3個城市的常住人口規(guī)模位于100萬～500萬人，2個城市的常住人口規(guī)模位于500萬～1 000萬人；在存在潛在人口收縮的15個城市中，11個城市的常住人口規(guī)模位于100萬～500萬人，4個城市的常住人口規(guī)模位于500萬～1 000萬人；常住人口規(guī)模在1 000萬人以上的超大城市都不存在人口收縮。這說明常住人口規(guī)模越小的城市，發(fā)生人口收縮的可能性越大。

通過對比三種類型城市的城市化水平，發(fā)現(xiàn)存在實際人口收縮和潛在人口收縮城市的城市化水平較低。具體來看，2018年存在實際人口收縮和潛在人口收縮城市的城鎮(zhèn)人口比重（4）分別為53.72%和58.20%，明顯低于無人口收縮城市的69.61%。對比這三類城市的收入水平發(fā)現(xiàn)，2018年存在實際人口收縮和潛在人口收縮城市的職工平均工資分別為70 985.60元和76 619.27元，明顯低于無人口收縮城市的89 421.38元。這說明城市人口收縮多發(fā)生于收入水平較低的城市。

從長三角地區(qū)各省市的具體情況來看，上海整體上不存在人口收縮，總人口呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢，但近年來人口增長率卻出現(xiàn)顯著下降。如上海市考察末期三年間的人口增長率為0.17%，明顯低于考察初期三年間（2009—2011年）22.18%的人口增長率。這意味著上海這座特大城市已不再是人口持續(xù)擴張的熱點區(qū)域，這與吳康等（2015）［20］的研究結論相一致。

浙江出現(xiàn)人口收縮的城市包括衢州和麗水，均位于長三角城市群內陸邊緣地帶，距離杭州、寧波等省內大城市較遠。通過百度地圖查詢城市間人民政府推薦路線的交通距離可發(fā)現(xiàn)，衢州和麗水到省會城市杭州的交通距離分別為223.6公里和259.3公里，明顯遠于省內無人口收縮城市（5）到杭州的交通距離均值176.1公里。

江蘇存在人口收縮的城市更多集中在蘇中和蘇北（6），蘇南除了鎮(zhèn)江之外，其他城市的人口都呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢。江蘇13個地級市中，鹽城和泰州2個城市存在實際人口收縮，占比達15.38%。其中，鹽城位于蘇北，泰州位于蘇中，而蘇南的城市尚未出現(xiàn)實際人口收縮。除了存在實際人口收縮的鹽城和泰州之外，另有南通、揚州、鎮(zhèn)江、徐州、連云港、淮安、宿遷7個城市存在潛在人口收縮，占比達53.85%。

安徽存在人口收縮的城市主要集中在與外省的交界處，且距離省會城市合肥較遠。安徽16個地級市中，安慶、阜陽、六安3個城市存在實際人口收縮，占比達18.75%，均位于安徽與河南、湖北交界的皖西地區(qū)。除了存在實際人口收縮的城市之外，安徽另有滁州、池州、宣城、亳州、宿州、黃山6個城市存在潛在人口收縮，占比達37.50%，主要集中于安徽與河南、江西的交界地帶。

三、長三角地區(qū)城市人口收縮的經濟效應分析

（一）現(xiàn)實觀察

對于反映城市生產率的指標，根據柯善咨和趙曜（2014）［25］、郝偉偉和張梅青（2016）［26］的測度方法以及數據的可得性，本文采用人均GDP進行表征，具體采用以2008年為基期扣除價格因素后的地區(qū)生產總值與年末常住人口的比值來測算。

本文選取長三角地區(qū)41個地級及以上城市作為研究樣本，統(tǒng)計了樣本考察初期（2009年）和末期（2018年）存在實際人口收縮、潛在人口收縮和無人口收縮三類城市的人均GDP，見表2所列。

表2 三類城市的人均GDP對比

由表2可知，長三角地區(qū)在樣本考察初期（2009年），存在實際人口收縮城市與無人口收縮城市的人均GDP相差28 809.27元，存在潛在人口收縮城市與無人口收縮城市的人均GDP相差22 879.39元；在樣本考察末期（2018年），存在實際人口收縮城市與無人口收縮城市的人均GDP相差37 614.04元，存在潛在人口收縮城市與無人口收縮城市的人均GDP相差28 447.68元。這說明存在人口收縮（包括實際人口收縮與潛在人口收縮）城市的生產率不僅始終低于無人口收縮城市，而且至樣本考察末期，人口收縮城市與無人口收縮城市的生產率差距進一步擴大。因此，可以初步判斷城市人口收縮對城市生產率具有負效應。進一步從存在實際人口收縮、潛在人口收縮和無人口收縮三類城市2009—2018年人均GDP增量來看，無人口收縮城市的人均GDP增量最大，潛在人口收縮城市次之，實際人口收縮城市最少。這說明人口收縮越嚴重，對城市生產率產生的負效應越大。

（二）計量模型設定

1.理論機制分析

城市人口收縮不僅造成城市人口規(guī)模的減少，更重要的是會導致當地人力資本的減少。這是因為，在城市人口收縮過程中，相對于低技能勞動力，高技能勞動力更容易流出，正所謂“人往高處走”。實際上，蔡翼飛和張車偉（2012）的研究已得出，受教育水平更高和更健康的勞動力更可能選擇流出［27］。相對于低技能勞動力，高技能勞動力能更有效地對知識加以吸收、轉化和利用，進而提高城市生產率。事實上，王德祥和薛桂芝（2016）、徐常建（2020）的研究也表明，人力資本水平對城市生產率提升具有正向促進作用［24，28］。

此外，城市人口收縮導致的勞動力流失必然引起當地就業(yè)密度降低，而就業(yè)密度降低意味著經濟集聚程度的下降。而且，伴隨著勞動力的流失還會引致生產活動的減少、消費能力的下降等。勞動力流失所引起的這些連鎖反應將進一步加劇經濟集聚程度下降。與此同時，發(fā)生人口收縮的城市更多集中在經濟發(fā)展較為落后以及城市化水平較低的地區(qū)［29］，在人口收縮使得各種經濟資源流向大城市的情況下，這些城市將較難承接大城市的分工協(xié)作，從而無法充分利用大城市集聚經濟的擴散效應來提高自身的經濟集程度。

綜上分析可得，城市人口收縮對城市生產率具有負效應，導致這一結果的主要原因在于：一方面，城市人口收縮導致高技能勞動力流出，從而減少城市人力資本水平；另一方面，城市人口收縮通過勞動力流失與限制利用大城市集聚經濟的擴散效應而使經濟集聚程度下降。

2.變量選擇

根據理論機制分析，具體變量選擇如下：

（1）因變量：城市生產率（pgdp）。具體計算見上文。

（2）自變量：城市人口收縮（shrink）。根據上文城市人口收縮的識別結果，如果存在城市人口收縮（包括實際人口收縮與潛在人口收縮）的情況，自變量城市人口收縮shrink取1，否則取0。

（3）控制變量。根據現(xiàn)有文獻如劉玉博等（2017）［14］、張明斗和曲峻熙（2020）［29］的研究成果，本文在回歸模型中加入以下控制變量：對外開放度（fdi），采用經人民幣對美元匯率換算的實際使用外資金額與地區(qū)生產總值的比重衡量；財政支出占GDP比重（fexp），以財政一般預算內支出與地區(qū)生產總值的比值表示；科教支出占比（sciedu），采用科學支出與教育支出的總和除以財政一般預算內支出的數值表示。

（4）中介變量。①人力資本水平?？茖W研究、技術服務和地質勘查業(yè)的從業(yè)人員數反映了區(qū)域對人才的吸引能力，是刻畫人力資本水平的本質所在，故關于人力資本水平（ta）的測度，參考何舜輝等（2017）［30］的處理方法，選擇科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)的從業(yè)人員數表示。②經濟集聚程度。城市的經濟集聚程度主要體現(xiàn)在單位土地面積上經濟活動和勞動力的集中程度，諸多研究如林伯強和譚睿鵬（2019）［31］、任曉松等（2020）［32］采用經濟密度、就業(yè)密度等指標進行衡量。本文將沿用這一處理方法，在具體的測度上，參考葉德珠等（2020）［33］采用去價格化處理的地區(qū)生產總值與行政區(qū)域土地面積的比值表征經濟密度（ecd），采用年末單位從業(yè)人員數與行政區(qū)域土地面積的比值表征就業(yè)密度（emd）。

各變量的描述性統(tǒng)計見表3所列。

表3 變量描述性統(tǒng)計

3.計量模型設定

本文研究重點在于檢驗城市人口收縮對城市生產率的影響。為此，本文設定如下基本檢驗模型：

其中：i表示城市；t表示年份；control代表控制變量的集合；λt表示年份固定效應；εi,t為隨機干擾項；α為回歸系數。

為了對基本檢驗模型的回歸結果進行進一步的中間機制檢驗，本文基于上述理論機制分析，重點從人力資本水平和經濟集聚程度兩個層面展開具體的實證檢驗。為此，參考溫忠麟等（2004）［34］的研究，設定如下中介效應模型：

其中，M代表中介變量，其他符號具體定義同上文。

（三）回歸結果與分析

1.基本回歸結果

表4報告了城市人口收縮對城市生產率影響的基本回歸結果。在單獨加入城市人口收縮的情形下，城市人口收縮對城市生產率的影響系數為負，且通過1%的顯著性檢驗。而且，這種負相關關系在加入控制變量和控制年份固定效應的情況下依然成立。這說明長三角地區(qū)城市人口收縮對城市生產率的確具有負效應。

表4 基本回歸結果

2.中間機制檢驗

由上述實證結果可知，城市人口收縮對城市生產率具有負效應。接下來對這一回歸結果進行中間機制檢驗。具體檢驗結果見表5所列。

由表5可得，第（1）列、第（3）列和第（5）列中shrink的系數為負且通過了1%的顯著性檢驗，說明城市人口收縮的確制約了人力資本水平和經濟集聚程度的提高。第（2）列中l(wèi)nta的系數、第（4）列中l(wèi)necd的系數以及第（6）列中l(wèi)nemd的系數均顯著為正，說明城市人力資本水平和經濟集聚程度的提高均有利于長三角地區(qū)城市生產率的提高。第（2）列將城市人口收縮、人力資本水平同時納入回歸模型，與第（7）列相比，城市人口收縮影響城市生產率的估計系數絕對值出現(xiàn)減小，從而驗證了城市人口收縮通過降低人力資本水平而使城市生產率下降。第（4）列將城市人口收縮、經濟密度同時納入回歸模型，第（6）列將城市人口收縮、就業(yè)密度同時納入回歸模型，與第（7）列相比，城市人口收縮的系數絕對值與顯著性都出現(xiàn)下降，從而驗證了城市人口收縮通過減少經濟集聚程度而使城市生產率下降。

表5 中間機制檢驗回歸結果

四、應對長三角地區(qū)人口收縮城市的政策回應

本文研究表明，長三角地區(qū)出現(xiàn)人口收縮的城市都是中小城市，且以潛在人口收縮為主。在長三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略的背景下，各種經濟要素隨著區(qū)域一體化的推進將會更加自由地在城市間流動，從而放大大城市對區(qū)域內中小城市的虹吸效應。依據這一思路，可以預見的是，長三角區(qū)域一體化的推進可能加快中小城市由潛在人口收縮向實際人口收縮的轉變。本文研究進一步表明，長三角地區(qū)中城市人口收縮對城市生產率具有負效應。因此，長三角區(qū)域一體化的推進可能對出現(xiàn)人口收縮中小城市的經濟增長產生一定的抑制作用。這與長三角區(qū)域一體化的目標相悖，因為區(qū)域一體化的有效推進不是僅僅要求大城市取得發(fā)展，而是要求區(qū)域內大中小城市之間實現(xiàn)協(xié)調發(fā)展。實際上，本文研究已顯示，出現(xiàn)人口收縮的中小城市在經濟增長方面本來就存在諸多劣勢，如行政等級較低、人口規(guī)模較小、城市化水平較落后、收入水平較低以及距離區(qū)域內中心城市較遠等。這就要求在推進長三角區(qū)域一體化的過程中更加重視這些中小城市的經濟發(fā)展。

那么，這些出現(xiàn)人口收縮的中小城市在長三角區(qū)域一體化推進過程中如何尋求新的經濟增長點呢？作為全國區(qū)域一體化發(fā)展的“先行者”，蘇浙滬皖三省一市的區(qū)域一體化發(fā)展是該地區(qū)共同的政治任務（劉志迎，2019）［35］，這要求長三角區(qū)域一體化的實現(xiàn)必須是高質量的，從而為全國區(qū)域一體化發(fā)展提供強有力的示范作用。因此，長三角地區(qū)在推進區(qū)域一體化過程中必須處理好這一問題。為此，這些中小城市在長三角區(qū)域一體化推進過程中需要充分利用區(qū)域一體化塑造的空間新格局來構建新的城市發(fā)展模式。實際上，區(qū)域一體化的推進意味著長三角城市間傳統(tǒng)的行政區(qū)劃將逐步被打破，城市群經濟將取代行政區(qū)經濟成為各個城市經濟發(fā)展的重要動力。從現(xiàn)實來看，全球范圍內空間競爭的基本單元也是城市群，而非單個城市，任何城市的健康發(fā)展都離不開自己所在的城市群。因此，人口收縮城市應改變自家“一畝三分地”的城市發(fā)展模式，積極融入長三角區(qū)域一體化，在最大范圍內與區(qū)域內城市產生交互作用，以形成城市群經濟作為主動力的城市發(fā)展模式。本文研究表明，長三角地區(qū)中城市人口收縮對城市生產率具有負效應的主要原因在于，城市人口收縮使人力資本水平和經濟集聚程度下降。據此，在充分利用城市群經濟時應重點圍繞這兩方面來展開，具體的政策措施如下：

（1）充分利用長三角區(qū)域在吸引人才方面的優(yōu)勢。長三角區(qū)域（特別是其中的中心城市）憑借自身的經濟實力和區(qū)位優(yōu)勢在全國范圍內具有很強的人才吸引力，人口收縮城市完全可以利用這一點來彌補自己在人力資本方面的不足。為此，一要打破“人才所有”的傳統(tǒng)理念，樹立“人才所用”的靈活用工模式，特別是加強與鄰近中心城市共同構建高端人才聯(lián)合使用機制，以充分利用這些中心城市高端人才的“余熱”；二要加強與區(qū)域內其他城市的人才交流與聯(lián)合培養(yǎng)，充分利用這些城市在各個領域中對一流人才培養(yǎng)方面的獨特優(yōu)勢；三要推動與區(qū)域內其他城市建立統(tǒng)一的人才評價體系與人才保障服務標準，在此基礎上構建柔性人才引進與使用機制，以充分共享長三角城市群中的優(yōu)質人才資源。

（2）充分利用長三角區(qū)域整個城市群的集聚經濟。長三角區(qū)域一體化的不斷推進將會使得城市群經濟最終取代行政區(qū)經濟成為各個城市經濟發(fā)展的重要動力。在這一背景下，以城市群作為整體所形成的集聚經濟將最終取代自身的城市集聚經濟對城市發(fā)展所具有的作用，如何充分利用整個城市群的集聚經濟是人口收縮城市在長三角區(qū)域一體化推進過程中必須考慮的重要課題。為此，一要改變重點利用自身集聚經濟的傳統(tǒng)發(fā)展模式，加強與城市群內各個城市的分工合作，通過拓寬分工廣度與加深分工深度同這些城市產生交互作用，以實現(xiàn)城市群集聚經濟作為驅動力的城市發(fā)展模式；二要強化與長三角區(qū)域內中心城市的分工合作，構建與中心城市全方位、寬領域、多層次的對接交融格局，以充分利用集聚經濟的擴散效應；三要充分利用互聯(lián)網在連接城市方面的獨特作用，通過提高與其他城市間的網絡鏈接度，嵌入整個長三角城市群的網絡體系中，以充分利用整個城市群在虛擬經濟空間方面的集聚效應。

（3）充分利用新一代信息技術帶來的經濟效應。本文研究表明，與無人口收縮城市相比，人口收縮城市在實體經濟地理空間方面具有劣勢。新一代信息技術引起虛擬空間的極速膨脹對城市群實體經濟地理空間的重塑對這一劣勢具有彌補作用。實際上，進入21世紀以來，新一代信息技術的快速發(fā)展使得人類的生產和生活越來越網絡化，網絡化過程中所形成的虛擬空間隨著新一代信息技術的快速發(fā)展而極速膨脹，從而重塑城市群實體經濟地理空間。這種重塑給人口收縮城市帶來以下三種經濟效應：其一，虛擬空間對城市群實體經濟地理空間限制的打破為人口收縮城市突破城市行政邊界障礙提供了新的契機；其二，虛擬空間的極速膨脹使人口收縮城市能夠突破實體經濟地理空間的限制，為其提供了更廣的虛擬空間發(fā)展半徑；其三，虛擬空間與實體空間的融合為人口收縮城市融入長三角城市群提供了新的路徑。因此，為了彌補自身在實體經濟地理空間方面的劣勢，人口收縮城市必須充分利用這三種經濟效應。主要措施為：一要加強網絡基礎設施建設，并與其他城市實現(xiàn)網絡的一體化；二要重點構建“互聯(lián)網+”產業(yè)生態(tài)體系，加強網絡經濟的發(fā)展；三要加強虛擬空間與實體空間的融合以強化與其他城市的合作關系，實現(xiàn)城市間的協(xié)調發(fā)展。

注 釋：

（1）本文所指的41個地級及以上城市包括上海、杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興、金華、衢州、舟山、臺州、麗水、南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷、合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽、淮南、滁州、六安、馬鞍山、蕪湖、宣城、銅陵、池州、安慶、黃山。

（2）2009年、2018年長三角地區(qū)（包括上海、江蘇、浙江、安徽全域）的年末人口數分別為21 427萬人、22 536萬人（數據來源于國家統(tǒng)計局）。

（3）2009年、2018年中國年末總人口分別為133 450萬人與139 538萬人（數據來源于國家統(tǒng)計局）。

（4）數據為同類型城市相應指標的均值。

（5）剔除省會城市杭州、副省級市寧波。

（6）本文涉及的蘇南、蘇中、蘇北的劃分參考江蘇省統(tǒng)計局對江蘇省三大區(qū)域的劃分標準，具體為：蘇南包括南京、無錫、常州、蘇州、鎮(zhèn)江；蘇中包括南通、揚州、泰州；蘇北包括徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷。