王國力, 趙佳琪, 魏天祺

(1.遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,遼寧 大連 116029;2.東北財經(jīng)大學(xué) 投資管理學(xué)院,遼寧 大連 116025)

20世紀(jì)50年代,發(fā)展中國家相繼走向獨(dú)立,社會與經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,新興技術(shù)的沖擊與世界鋼鐵市場的激烈競爭致使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一的德國魯爾工業(yè)區(qū)由盛轉(zhuǎn)衰.一些學(xué)者對德國魯爾工業(yè)區(qū)進(jìn)行實(shí)證研究后將“收縮城市”引入學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域[1],1988年,德國學(xué)者H.H?u?ermann和 W.Siebel正式提出收縮城市的概念.20世紀(jì)末到21世紀(jì)初,收縮城市的數(shù)量與日俱增,多數(shù)城市出現(xiàn)了人口數(shù)量銳減以及住房空置現(xiàn)象,收縮城市開始逐步受到各界學(xué)者的關(guān)注.收縮城市由泛指一些城市區(qū)域的人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)生衰退轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝?、?jīng)濟(jì)、社會、空間多維度的收縮,歷時24 a,其研究方向也從聚焦于收縮城市的識別、定義轉(zhuǎn)變至動力機(jī)制和調(diào)控研究等方面[2].

我國對于收縮城市的研究開始時期較晚,且與西方國家的收縮情境大不相同.西方國家工業(yè)化進(jìn)程完成早,多數(shù)收縮城市亟須解決的是老年人口比重過高、去工業(yè)化、晚婚晚育帶來新生人口減少,后社會主義轉(zhuǎn)型等問題[3].過去40多年,中國城鎮(zhèn)化處于高速發(fā)展階段,根據(jù)最新統(tǒng)計信息,2021年中國常住人口城鎮(zhèn)化率達(dá)到64.72%.高速進(jìn)程中的城鎮(zhèn)化將城市發(fā)展重心置于經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、城市設(shè)施建設(shè)等方面,致使增長主義范式理念成為主流思想.全球性金融危機(jī)爆發(fā)后,各國經(jīng)濟(jì)不景氣,以較高速向前邁進(jìn)的中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)程出現(xiàn)轉(zhuǎn)變,經(jīng)濟(jì)增速放緩變?yōu)橹懈咚?經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài).以出口為導(dǎo)向的國家加工工業(yè)衰退,與此同時劉易斯拐點(diǎn)提前來臨,剩余廉價勞動力數(shù)量減少,初級勞動力與中級勞動力供不應(yīng)求達(dá)到瓶頸狀態(tài),中國的人口紅利逐漸消失,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與需求結(jié)構(gòu)不匹配,這些都引發(fā)了城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的局部收縮現(xiàn)象[4].孟祥峰等基于NC邊界和LandScan數(shù)據(jù)集對全球范圍內(nèi)的城市進(jìn)行收縮識別,結(jié)果顯示中國現(xiàn)存的收縮城市數(shù)量是全球最多的,高達(dá)679個[5].陳蕊通過運(yùn)用收縮度模型以2009-2019年為研究區(qū)間,對我國615個建制市進(jìn)行收縮測度,結(jié)果表明綜合收縮城市的數(shù)量占研究樣本總量的26.67%,即人口、經(jīng)濟(jì)、空間3個維度均呈現(xiàn)收縮態(tài)勢的城市[6].張帥等通過構(gòu)建收縮綜合評價指標(biāo)體系對中國288個地級以上城市進(jìn)行研究,指出東北地區(qū)不論在長期還是短期的研究視角下,均為綜合收縮城市的主要集聚地.在人口、經(jīng)濟(jì)、社會3個維度的收縮城市中東北地區(qū)的收縮城市數(shù)量超過50%[7].“一五計劃”完成后東北工業(yè)基地正式建成,作為我國重工業(yè)生產(chǎn)加工的重要基地,東北地區(qū)在鋼鐵、汽車、油氣石化等領(lǐng)域?yàn)槲覈?jīng)濟(jì)社會建設(shè)作出了重要的貢獻(xiàn).然而20世紀(jì)90年代后,東北地區(qū)許多城市的工業(yè)發(fā)展滯后,資源枯竭,區(qū)位優(yōu)勢下降,“東北現(xiàn)象”和“新東北現(xiàn)象”相繼發(fā)生,戰(zhàn)略扶持東北老工業(yè)基地迫在眉睫.本文的研究區(qū)域哈長城市群位于東北亞腹地,有望成為我國北方地區(qū)對外貿(mào)易的重要“窗口”,輻射帶動?xùn)|北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長極.開展哈長城市群局部收縮識別以及城市競爭力研究,探索適合哈長城市群收縮城市的轉(zhuǎn)型路徑,闡明“新常態(tài)”下哈長城市群收縮城市面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇,有助于完善城市精明收縮的理論基礎(chǔ)和對策指向,確保東北地區(qū)在新型城鎮(zhèn)化背景下健康平穩(wěn)發(fā)展.

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)背景

以收縮城市為搜索詞條,基于中國知網(wǎng)總庫中的中文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找,生成共現(xiàn)矩陣分析圖以及年度交叉分析圖.可知無論是按照主要主題還是次要主題,東北地區(qū)的研究成果與中國其他地區(qū)相比都較為綜合全面,但在研究區(qū)域選擇上大多以東北三省或其中一省以及典型收縮的地級市為主,較少以城市群為研究單位.哈長城市群位列我國二級城市群之首,群域空間的優(yōu)質(zhì)發(fā)展是新型城鎮(zhèn)化的重要原動力[8].2016年國務(wù)院批復(fù)哈長城市群發(fā)展規(guī)劃,于宏觀層面上明確其發(fā)展方向及規(guī)劃細(xì)則,預(yù)計于2030年,成功打造哈長城市群成為極具影響力,輻射帶動周邊城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長極,實(shí)現(xiàn)城市群經(jīng)濟(jì)實(shí)力顯著提升,城鎮(zhèn)體系布局合理,區(qū)域可持續(xù)發(fā)展.東北地區(qū)是以資源為依托發(fā)展產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的地區(qū),多數(shù)城市為資源型城市,現(xiàn)如今工業(yè)企業(yè)的發(fā)展階段已步入后期階段,收縮的態(tài)勢已不容小覷.在此背景下開展收縮研究有利于提高對收縮城市的認(rèn)識,合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)收縮城市良性發(fā)展[9].

1.2 研究方法

(1)文獻(xiàn)閱讀法:文獻(xiàn)閱讀法相較于其他研究方法耗費(fèi)時間短,獲取信息速度快,短時間內(nèi)便可掌握研究對象的大致信息,具有靈活性、簡便性.本文研究所需的收縮城市國內(nèi)外相關(guān)理論以及研究案例均可以通過查閱中國知網(wǎng)的總庫文獻(xiàn)以及Web of Science數(shù)據(jù)庫獲得.此外,在進(jìn)一步對研究區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時查閱了黑龍江省、吉林省對應(yīng)年份的統(tǒng)計年鑒以及各級地方城市的國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報,并結(jié)合了最新的人口普查數(shù)據(jù),即第六、七次人口普查數(shù)據(jù)進(jìn)行收縮分析.

(2)本文參考吳康、龍瀛等學(xué)者構(gòu)建的人口維度收縮城市測度指數(shù)[10],選取哈長城市群研究區(qū)內(nèi)的常住人口、戶籍人口、就業(yè)人口等數(shù)據(jù)測度研究區(qū)在2010-2020年間人口收縮與擴(kuò)張的情況.

(3)采用因子分析法,應(yīng)用IBM SPSS Statistics 24.0軟件的因子分析功能對城市競爭力得分體系中的構(gòu)成因子進(jìn)行研究分析,剔除相關(guān)性較小的變量,提取主要因子,闡明變量之間的相關(guān)關(guān)系,獲取城市競爭力綜合得分及排名,定量分析形成收縮城市的影響因素.

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文以東北地區(qū)的哈長城市群為研究單元,選取黑龍江省哈爾濱市、大慶市、齊齊哈爾市、綏化市、牡丹江市,吉林省長春市、吉林市、四平市、遼源市、松原市、延邊朝鮮族自治州11個州市的國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報.此外,部分人口數(shù)據(jù)來源于第六、七次兩省人口普查資料.構(gòu)建城市競爭力評價體系所需要的各種指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份的黑龍江省、吉林省統(tǒng)計年鑒.

2 收縮城市識別與格局分析

2.1 指標(biāo)選取與測算

囿于收縮城市的定義并無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),收縮城市的測度方法可以劃分為單維識別和多維識別兩種.根據(jù)現(xiàn)有研究成果顯示,當(dāng)前國際上普遍采用人口數(shù)據(jù)進(jìn)行收縮測度,人口收縮是界定收縮的重要指標(biāo)[11].中國現(xiàn)行的戶籍制度具備“中國特色”,戶籍人口和常住人口的設(shè)立為研究人口流動提供了數(shù)據(jù)支持.戶籍人口與常住人口的數(shù)量并不等同:戶籍人口是當(dāng)?shù)毓矙C(jī)關(guān)登記在冊的常住人口,人們出于就業(yè)壓力、求學(xué)需要等各種原因會產(chǎn)生大規(guī)模的人口流動;常住人口可以明確表示一地的實(shí)際居住情況.此外,本文選取了就業(yè)人口作為參考.雖然步入“新常態(tài)”后中國經(jīng)濟(jì)增速放緩,但各大城市群的經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展現(xiàn)狀仍具有較大輻射力,各種優(yōu)質(zhì)的資源、良好的政策、就業(yè)機(jī)會等因素吸引著周邊城市的勞動就業(yè)人員不斷趨向增長極,產(chǎn)生大規(guī)模的人口流動.對于人口流入城市來說是人力資源的更新、城市的擴(kuò)張,對于人口流失城市來說間接加劇了區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡.中心城市不斷襲奪外圍城市的生產(chǎn)要素引發(fā)地區(qū)間的“馬太效應(yīng)”,造成強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱的兩極分化局面[12].就業(yè)人口可以從側(cè)面反映一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況以及城市吸引力,因此,本文選取常住人口、戶籍人口、就業(yè)人口3項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行收縮城市識別測度.

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Cr指數(shù)選取哈長城市群2020年與2010年的常住人口數(shù)值比來觀測常住人口在10 a間的變化情況;Ch、Ce的計算方式與Cr指數(shù)相同,分別選用了該地區(qū)兩個年份的戶籍人口、就業(yè)人口;Crh指數(shù)以2010年、2020年常住人口和戶籍人口的比值作為測算依據(jù);Ceh等于Ce與Cr的數(shù)值比,是就業(yè)人口變化與常住人口變化的綜合表征.Cr、Ch、Ce、Crh、Ceh5個指標(biāo)計算得分>1時,表明該地區(qū)人口維度上發(fā)生擴(kuò)張,=1不發(fā)生變動,<1研究區(qū)域可認(rèn)定為人口維度收縮城市(表1).

表1 人口維度局部收縮識別結(jié)果Table 1 Local shrinkage identification results of population dimensions

根據(jù)指標(biāo)計算結(jié)果,在2010-2020年的研究時間內(nèi)哈長城市群的大部分城市呈現(xiàn)了收縮勢態(tài),戶籍人口、常住人口、就業(yè)人口等指標(biāo)計算結(jié)果大多<1,即研究區(qū)的人口分布情況整體呈現(xiàn)縮減狀態(tài)(見圖1).

圖1 人口維度收縮指標(biāo)數(shù)據(jù)圖Fig.1 Data diagram of the population dimension contraction index

研究數(shù)據(jù)表明,在11個地級市中僅長春市的常住人口變化率>1,增長幅度達(dá)到18%,此外10個州市均出現(xiàn)了常住人口的收縮,其中,吉林省四平市常住人口變化率達(dá)到0.54,收縮幅度最為明顯.采用戶籍人口進(jìn)行的人口測度與常住人口測度結(jié)果相似,僅長春市和哈爾濱市兩個省會城市發(fā)生了人口擴(kuò)張.此外,四平市、齊齊哈爾市、綏化市的戶籍人口變化率均低于城市群平均值,城市群戶籍人口的收縮趨勢明顯.從戶籍人口和常住人口的變化情況分析可知,哈長城市群的人口存在較大的流動性,且趨向于長春市、哈爾濱市這樣的副省級城市.本文計算了2010年以及2020年常住人口與戶籍人口的比值,兩個時間點(diǎn)均有6個城市Crh指數(shù)>1,2020年哈長城市群的平均Crh值為0.95,相比2010年下降了5個百分點(diǎn),表明人口由哈長城市群流出至其他地區(qū),致使常住人口小于戶籍人口.

就業(yè)人口指標(biāo)反映的收縮情況最為顯著,近些年我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程較快,向市場體系轉(zhuǎn)型的過程中勢必會經(jīng)歷工業(yè)結(jié)構(gòu)的整改,工業(yè)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)調(diào)整會引起就業(yè)人口的流動,而這種流動在東北地區(qū)主要表現(xiàn)在失業(yè)人口再就業(yè)外流,以及勞動密集型工業(yè)企業(yè)、技術(shù)主導(dǎo)型工業(yè)企業(yè)的人口流失[13].具備人才優(yōu)勢、區(qū)位優(yōu)勢的東部地區(qū)成為就業(yè)人口的主要流入?yún)^(qū)域,哈長城市群地級市除長春市、吉林市發(fā)生就業(yè)人口擴(kuò)張,其余地區(qū)均發(fā)生不同程度收縮.

2.2 研究區(qū)冷熱點(diǎn)分析

本文使用ArcGis中的熱點(diǎn)分析功能對哈長城市群所有縣區(qū)的戶籍人口進(jìn)行空間集聚分析,識別出城市群戶籍人口分布的“冷點(diǎn)”和“熱點(diǎn)”,并根據(jù)識別結(jié)果劃分戶籍人口空間分異形成的集聚區(qū).經(jīng)過熱點(diǎn)分析可知哈長城市群形成了4個戶籍人口熱點(diǎn)集聚區(qū),主要分布于長春市、吉林市、哈爾濱市以及部分臨近這些中心城市的區(qū)域;3個次熱點(diǎn)區(qū),分別是雙遼市-梨樹縣-鐵西區(qū)-鐵東區(qū)-伊通滿族自治縣-朝陽區(qū)-南關(guān)區(qū)、前郭爾羅斯蒙古族自治縣-肇源縣-肇東市-松北區(qū)-道外區(qū)和蘭西縣-呼蘭區(qū)-巴彥縣-北林區(qū)-望奎縣-海倫市-綏棱縣;2個冷點(diǎn)區(qū),梅里斯達(dá)斡爾族區(qū)-龍沙區(qū)-鐵鋒區(qū)-昂昂溪區(qū)-讓胡路區(qū)-杜爾伯特蒙古族自治縣和穆棱市-綏芬河市-愛民區(qū)-陽明區(qū)-東安區(qū)-東寧市-汪清縣-琿春市-延吉市-圖們市-龍井市-和龍市;5個次冷點(diǎn)區(qū),甘南區(qū)-碾子山區(qū)-龍江縣-富拉爾基區(qū)-泰來縣、富?？h-林甸縣-龍鳳區(qū)-安達(dá)市-紅崗區(qū)-大同區(qū)、東遼縣-龍山區(qū)、安圖縣和通河縣-依蘭縣-方正縣-林口縣-海林市-寧安市.

3 城市競爭力評價

進(jìn)一步研究判定哈長城市群的收縮城市,不應(yīng)限于人口維度的指標(biāo),還應(yīng)有其他維度的綜合測度,本文從經(jīng)濟(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施、教育科技3個維度選取9個指標(biāo)進(jìn)行因子分析,并測算城市競爭力綜合得分.通過因子分析的降維功能可以將一組數(shù)據(jù)中相關(guān)性較高的因子提取為公共因子,研究數(shù)據(jù)選用2010年、2015年、2020年各城市9個指標(biāo)的數(shù)值,將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后采用主成分提取法構(gòu)建相關(guān)矩陣R,通過公共因子可以反映眾多指標(biāo)的主要信息(見表2).

表2 城市競爭力綜合評價指標(biāo)體系Table 2 Comprehensive evaluation index system of city competitiveness

因子分析的首要步驟是檢驗(yàn)研究指標(biāo)是否適合用因子分析的方法,運(yùn)行SPSS軟件建立相關(guān)性矩陣后分別進(jìn)行KMO檢驗(yàn)、巴特利特球形度檢驗(yàn).本文最初選擇了29個原始數(shù)據(jù)指標(biāo),由于研究區(qū)城市群僅11個城市,指標(biāo)數(shù)量遠(yuǎn)大于樣本數(shù)量,SPSS無法構(gòu)成正定矩陣,因此剔除相關(guān)系數(shù)較大(>0.9)或者系數(shù)為負(fù)數(shù)的指標(biāo),直至研究指標(biāo)KMO檢驗(yàn)值>0.5并同時滿足巴特利特球形度檢驗(yàn)值≤0.01時可以繼續(xù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)因子、計算因子得分等操作.通過檢驗(yàn)可知,2010年、2015年、2020年 3 a的KMO值分別為0.519、0.705、0.601,Bartlett球形度檢驗(yàn)所得近似卡方值分別為98.989、84.548、103.443,顯著性值3 a均為0,符合因子分析的條件.

雖然研究時間節(jié)點(diǎn)不同,但計算城市競爭力得分方法相同,在此選用2020年的數(shù)據(jù)為例.公共因子特征值>1,總方差解釋中累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上是提取公因子的硬性條件,采用凱撒正態(tài)化最大方差法對成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),增強(qiáng)提取因子的代表性.2020年指標(biāo)數(shù)據(jù)提取出2個公共因子方差貢獻(xiàn)率分別為49.622%、34.135%,累積貢獻(xiàn)率83.757%,可以代表多數(shù)因子的主要信息[14].

成分得分系數(shù)表達(dá)式建立后,通過數(shù)據(jù)視圖中原始數(shù)據(jù)最后兩列得到F1、F2的得分,因子F1、F2的旋轉(zhuǎn)載荷平方和的方差百分?jǐn)?shù)與累積總百分?jǐn)?shù)的比值即2個公共因子的權(quán)數(shù).設(shè)F為2個公共因子綜合得分得到下述公式,將2010年、2015年、2020年3 a的公共因子得分分別代入式(6)求得11個城市的城市競爭力得分(表3).

表3 各地城市競爭力得分及排名Table 3 City competitiveness scores and rankings by region

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3個研究時間節(jié)點(diǎn)內(nèi)有4個城市競爭力綜合得分排名無變動:長春市、吉林市、哈爾濱市、大慶市.除大慶市其余3個城市均符合研究區(qū)冷熱點(diǎn)分析結(jié)果,得分排名前4位的城市主要分布在研究熱點(diǎn)區(qū)及次熱點(diǎn)區(qū).四平市、延邊州、齊齊哈爾的城市競爭力水平存在較小波動,排名上升不明顯.遼源市和松原市近2 a城市競爭力水平下降顯著,松原市在哈長城市群城市競爭力排名中變化幅度最大.綏化市2010年與2015年得分位次相同,2020年競爭力上升明顯;牡丹江市雖發(fā)生短暫的競爭力下降但在2020年綜合得分排名漲幅較大,排名第6.

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié) 論

(1)以人口維度進(jìn)行收縮城市的識別,2010-2020年哈長城市群11個州市中發(fā)生常住人口收縮的城市高達(dá)10個,僅長春市無常住人口收縮,呈現(xiàn)常住人口規(guī)模輕微擴(kuò)張.采用戶籍人口進(jìn)行考察,發(fā)生收縮的城市占比81.8%,哈爾濱以及長春兩個副省級城市戶籍人口變化情況呈上升趨勢.常住人口與戶籍人口的比值側(cè)面反映了該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的程度,72.7%的城市10 a間常住人口發(fā)生外流.哈長城市群就業(yè)人口收縮格局與戶籍人口相似,其中,長春市、吉林市就業(yè)人數(shù)在10 a內(nèi)上漲.就業(yè)人口變化與戶籍人口變化的比值體現(xiàn)了研究區(qū)間內(nèi)就業(yè)人口的趨向性,就業(yè)人口數(shù)量主要集中于城市群的西南部、北部.6個指標(biāo)均<1的城市可以認(rèn)定為人口維度的收縮城市,最終判定哈長城市群存在遼源市、松原市2個收縮城市.

(2)以哈長城市群所有縣區(qū)的戶籍人口為研究單元,經(jīng)過ArcGis冷熱點(diǎn)分析得到4個熱點(diǎn)集聚區(qū)、3個次熱點(diǎn)區(qū)、2個冷點(diǎn)區(qū)、5個次冷點(diǎn)區(qū).熱點(diǎn)、次熱點(diǎn)區(qū)域分布與人口維度中常住人口、戶籍人口、就業(yè)人口發(fā)生正向變動的區(qū)域相符.

(3)運(yùn)用因子分析法選取9個指標(biāo)從經(jīng)濟(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施、教育科技3個方面構(gòu)建城市競爭力評價體系,得到哈長城市群11個州市2010年、2015年、2020年的城市競爭力綜合得分排名.以5、10 a兩個單位計算出3個時間段的得分差值,滿足2020年與2010年的差值為負(fù)數(shù)的首要條件,再者滿足2015年與2010年差值為負(fù)數(shù)或2020年與2015年差值為負(fù)數(shù)識別出吉林、遼源、松原、延邊朝鮮族自治州、大慶、哈爾濱6個收縮城市.通過人口、經(jīng)濟(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施、教育科技的綜合測度最終識別出哈長城市群11個州市中2個收縮城市:松原市、遼源市.

4.2 討 論

制定并實(shí)施哈長城市群收縮城市未來的發(fā)展規(guī)劃時,要明確增長主義不應(yīng)再成為主流思想.借鑒西方國家對收縮城市的應(yīng)對策略,貫徹精明收縮是促進(jìn)哈長城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會進(jìn)步的科學(xué)理念[15].收縮城市的調(diào)控措施要做到因地制宜,哈長城市群中大多城市是資源型城市,其脆弱性隨時間進(jìn)程逐漸展露,推進(jìn)這些城市的轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展是當(dāng)之要義[16].長春、哈爾濱等大中型城市土地開發(fā)利用存在不合理性,經(jīng)濟(jì)發(fā)展單純依靠土地資源,城市功能分區(qū)不強(qiáng),空間利用效率不高.在城市規(guī)劃建設(shè)時應(yīng)注重老城區(qū)、廢棄用地與新開發(fā)城區(qū)之間的協(xié)調(diào)性.城市構(gòu)建需以人為本,重視人居環(huán)境建設(shè),構(gòu)建1 h通勤圈,發(fā)展城市多核心模式,讓每個區(qū)都具備就業(yè)、教育、文娛、服務(wù)等功能.提高建成區(qū)綠化率和人均擁有城市綠地面積,關(guān)注人民的精神文化需要和生活質(zhì)量.松原市與遼源市的人口減少較顯著,要重視人口問題,做好養(yǎng)老保障,完善社會福利制度,引進(jìn)各方面人才資源實(shí)施人口開放,強(qiáng)調(diào)區(qū)域間的分工與合作.城市收縮不是衰退、荒廢的代名詞,對于收縮城市的識別、定義、形成機(jī)制等方面的問題仍是收縮領(lǐng)域的關(guān)注重點(diǎn)[17].作為雙子星城市群之一的哈長城市群需做好域內(nèi)存量規(guī)劃,提高城市競爭力,補(bǔ)全城市發(fā)展短板,積極應(yīng)對收縮城市帶來的挑戰(zhàn),促進(jìn)城市群合理有序發(fā)展.