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自然资源学报 >

2023 , Vol. 38 >Issue 1: 109 - 125

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20230107

增长与收缩效应

产业转型对中国资源型城市增长与收缩演变轨迹的影响机制

  • 吴康 , 1, 2 ,
  • 刘骁啸 1 ,
  • 姚常成 , 3
展开
  • 1.首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院，北京 100070
  • 2.城市群系统演化与可持续发展的决策模拟北京市重点实验室，北京 100070
  • 3.西南财经大学经济学院，成都 611130
姚常成（1988- ），男，湖南常德人，博士，讲师，硕士生导师，研究方向为城市与区域经济可持续发展。E-mail:

吴康（1984- ），男，江苏淮安人，博士，教授，博士生导师，研究方向为城市经济与空间治理、大数据与城市可持续发展。E-mail:

收稿日期: 2022-07-04

  修回日期: 2022-10-25

  网络出版日期: 2023-01-28

基金资助

国家自然科学基金项目(42171216)

国家自然科学基金项目(71733001)

青年北京学者计划(041)

首都经济贸易大学青年创新团队项目(QNTD202009)

收起

The mechanisms of industrial transformation on the evolutionary trajectory of growth and shrinkage in Chinese resource-based cities

  • WU Kang , 1, 2 ,
  • LIU Xiao-xiao 1 ,
  • YAO Chang-cheng , 3
Expand
  • 1. School of Urban Economics and Public Affairs of Capital University of Economics and Business, Beijing 100070, China
  • 2. Beijing Key Laboratory of Megaregions Sustainable Development Modelling, Beijing 100070, China
  • 3. School of Economics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China

Received date: 2022-07-04

  Revised date: 2022-10-25

  Online published: 2023-01-28

Fold

摘要

中国正进入高质量发展阶段，资源型城市的增长与收缩面临着内外部条件的系统性重构，资源型城市在转型发展过程中如何摆脱“矿竭城衰”的历史宿命，实现城市人口的正增长，目前尚缺乏经验证据。本文采用2010—2020年116个资源型城市的截面与面板数据，定量刻画了资源型城市增长与收缩的演变轨迹，并实证考察了产业结构转型对人口增减变化的相关影响机制。研究发现：中国六成以上的资源型城市在研究期内表现为收缩状态，呈现出“一带两片”的空间分布格局；产业结构合理化和高级化在短期内均对资源型城市的人口增长表现为挤出效应，长期来看，产业结构合理化的影响转为正向，产业结构高级化的补偿效应暂未显现；产业结构多样化在短期内可促进资源型城市人口的增长，但长期来看并不显著。基于此，资源型城市的转型发展需要以提高产业结构合理化水平为重要突破口，以产业结构高级化为长期主线，基于地方比较优势实施产业延伸与产业更新并行战略，构建多元化的产业体系，不同类型、不同发展阶段资源型城市的产业结构转型应强调战略差异化。

关键词： 资源型城市; 产业转型; 收缩城市; 产业结构; 人口变动

本文引用格式

吴康 , 刘骁啸 , 姚常成 . 产业转型对中国资源型城市增长与收缩演变轨迹的影响机制[J]. 自然资源学报, 2023 , 38(1) : 109 -125 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20230107

Abstract

In the new high-quality development stage, the growth and shrinkage of resource-based cities face a systematic reconfiguration of internal and external conditions. There is a lack of empirical evidence on how resource-based cities can escape from the historical fate of "exhaustion of mines and decline of cities" and achieve positive urban population growth in the process of transformation and development. This paper uses cross-sectional and panel data of 116 resource-based cities from 2010 to 2020 to quantitatively characterize their trajectory of growth and shrinkage, and empirically investigate the influence mechanism of industrial structure transformation on population growth and decline. The study finds that more than 60% of resource-based cities in China were shrinking during the study period, showing a geographical distribution pattern of "one belt and two areas". The rationalization and upgrading of industrial structure both show crowding-out effects on the population growth of resource-based cities in the short term, and in the long term, the effect of industrial structure rationalization turns positive, while the compensating effect of industrial structure upgrading is not yet apparent. In the long run, the impact of industrial structure rationalization turns positive, while the compensating effect of industrial structure upgrading has not yet appeared. The diversity of industrial structure can promote the population growth of resource-based cities in the short term, but this effect is not significant in the long term. Based on those findings, the transformation and development of resource-based cities need to improve the level of industrial structure rationalization as an important breakthrough, take industrial structure upgrading as a long-term main line, implement parallel strategies of industrial extension and industrial renewal based on local comparative advantages, and build a diversified industrial system. The industrial structure transformation of resource-based cities of different types and development stages should emphasize strategic differentiation.

Key words： resource-based cities; industrial transformation; shrinking cities; industrial structure; population change

在以“流”要素建构为主要特征和基本运行机制的全球化世界中，城市发展路径出现分化，引发了增长与收缩两种截然不同的新空间现象：一方面是以全球城市区域和新兴的亚太区域为代表的指数增长型的城市，另一面则是以人口减少为主要特征的“收缩型城市”，这种日益明显的增长与收缩分化预示着自工业革命以来最为重要的城市变革形式[1]。中国正进入高质量发展阶段，城市的增长与收缩面临着内外部条件的系统性重构，在人口持续向主要城市群、都市圈及省会以上特大城市集聚的同时，局部收缩作为城市化的另一面也在国土空间中同步浮现成为国家新型城镇化顶层设计和各级地方政府城市政策关注的战略性问题，这突出体现在两方面：一方面中国人口即将达峰，老龄化、少子化趋势明显，城市区域间的人口竞争将更加激烈；另一方面城镇化进入后半程，传统增长模式主导的城镇化逻辑不再适用[2,3]，而双循环新发展格局的构建和包含“双碳”目标在内的生态文明战略必将重塑城市发展动力，给城市未来可持续发展及其治理带来较大不确定性，尤其是收缩的资源型城市和中小城市的治理更面临着巨大的挑战[4,5]。其中资源型城市是以资源型产品生产和输出为主要职能的城市，其作为重要的能源资源战略保障基地为建立中国独立完整的工业体系、促进国民经济发展作出了历史性的贡献[6,7]。但由于内外部因素叠加，新旧矛盾交织，资源型城市正面临着人口与投资流失，产业转型升级乏力等现实问题，成为中国最典型的收缩型城市类型之一[8,9]。为此，中国先后在2013年、2016年和2021年发布了《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》（国发〔2013〕45号）、《关于支持老工业城市和资源型城市产业转型升级的实施意见》（发改振兴规〔2016〕1966号）和《推进资源型地区高质量发展“十四五”实施方案》（国函〔2021〕93号）以指导中国资源型城市和地区的转型发展。在此背景下，揭示资源型城市增长与收缩的演变轨迹、探究产业结构转型对资源型城市发展的影响机制就具有重要的现实意义。
收缩城市作为一个新研究议题，近年来相关研究主要集中在概念内涵、收缩城市的识别方法、空间格局及模式、影响因素及作用机制以及规划响应等相关内容[3,5,10,11]。相较之下，中国较早就开始关注资源型城市的增长与收缩及其可持续发展研究，理论方面探索总结了资源型城市发展的生命周期[12]、资源型城市的产业结构、社会结构和城市功能转型的内容[13]；应用方面，系统研究了资源型城市的界定识别、职能分类、类型划分和演化过程[6,7,14⇓⇓-17]，并分类提出指导的政策框架和城镇化发展路径[18⇓⇓⇓-22]。以上研究或偏重于整体资源型城市的描述归纳和政策分析[23]，或以某一类或某一个资源型城市，如煤炭资源型[8]、资源枯竭型[24]为研究对象来分析其增长与收缩现象的成因机制及应对策略。研究发现，政策体制、经济发展、人口结构、公共服务、自然条件等是影响城市增长与收缩的重要因素[4,11,25]，但各因素间存在复杂的相互作用关系[9]，其中产业结构转型可以降低资源依赖与消耗、减少环境破坏，是驱动其他因素变化并实现资源型城市可持续发展的关键[26,27]。资源型城市产业结构转型已成为中国供给侧结构性改革的攻坚点，也一直是经济、地理、资源等学科关注的焦点，学者们对资源型城市转型发展的驱动因素与机理、现状和转型困境、经验总结与路径设计、转型成效测度、转型的经济社会效应等问题进行了深入探讨[28⇓⇓⇓-32]，并将产业结构调整和转型作为应对资源型城市收缩的主要手段。
产业结构转型调整对人口规模变化的作用，相关研究存在一定分歧。一些研究认为，由技术进步推动的产业结构调整会加速新兴行业及现代服务业的发展，通过扩大生产规模和经济范围产生更多劳动力需求，对城市规模表现为拉动效应[33]，杜志威等[25]对东莞城镇人口增长与收缩影响机制进行考察，研究发现产业结构服务业转型促进了城镇人口增长。另一些研究则认为，产业结构调整通常伴随着行业之间、企业之间产品结构的剧烈转换、资本构成的持续提高以及传统产业的急剧衰退[34]，由此产生的资本替代劳动和结构性失业对城市人口表现为挤出效应[35]。王莹莹等[36]研究了产业结构高度化对北京人口规模的影响，结果显示产业结构高度化导致了人口迁入的“门槛效应”，抑制了北京人口规模增长。此外，部分学者从产业多样化视角关注产业结构与人口增长之间的关系，Wang等[27]通过对日本城市收缩的研究发现产业多样化与人口增长之间存在显著的正相关关系；袁冬梅等[37]指出多样化集聚能更好地发挥Jacobs外部性促进家庭和企业关联效应的良性循环，有利于人口集聚和城市规模扩张。
资源型城市的产业结构具有鲜明的典型性，产业结构单一、产业的路径依赖以及存在产城矛盾，资源型城市更可能出现人口收缩[23,38]，但现有产业结构转型对人口规模的影响及作用机制的研究对象主要针对全国城市或北京、上海等特大城市[39]，尚缺乏在产业转型背景下对大样本资源型城市增长与收缩变化较为系统的研究，尤其是部分资源型城市由于长期高强度的资源开采和粗放型经济增长模式导致城市增长乏力，出现人口收缩，但部分资源型城市逐步降低了对自然资源的依赖，成功摆脱了“矿竭城衰”的历史宿命，实现城市的人口增长，这种增长与收缩分化的轨迹特征如何，受到哪些产业转型因素的影响?基于此，本文将利用最新的人口普查数据和相关的社会经济数据探索中国资源型城市增长与收缩的演变轨迹及其相关的影响机制，以期为新时期资源型城市的高质量可持续发展提供理论与政策支撑。

1 研究方法与数据来源

1.1 数据来源

根据《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》，全国共有126个地级资源型城市行政单元（图1），本文以其中的116个地级资源型城市为研究对象（去掉了地州样本），分别使用2010年、2020年的人口截面数据以及2010—2019年的社会经济面板数据，数据来源于第六次和第七次全国人口普查、历年《中国城市建设统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各省市统计年鉴。
图1 全国126个地级（行政区）资源型城市空间分布

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统下载的标准地图制作，底图无修改，下同。

Fig. 1 Spatial distribution of 126 prefecture-level (administrative) resource-based cities in China

1.2 模型与变量

1.2.1 模型构建

重点关注产业结构转型对资源型城市增长与收缩的影响效应，构建如下回归模型：
G P O P i t = α 0 + β 1 R I S i t + β 2 O I S i t + β 3 R D I i t + β 4 X i t + μ i + ν t + ε i t
式中：GPOPit表示i城市t年人口相对增长率（%）；RISit为城市i第t年的产业结构合理化指数；OISit为城市i第t年的产业结构高级化指数；RDIit为i城市t年的产业结构多样化指数；Xit是一组影响城市规模的控制变量；μi为个体固定效应；vt为时间固定效应；εit是随机误差项； α 0、 β 1、 β 2、 β 3、 β 4均为回归系数。

1.2.2 变量说明

被解释变量为人口的相对增长率（GPOP），即i城市期末人口占全国人口数的比例除以该城市期初人口占全国人口数的比例。人口数据由市辖区人口与市辖区暂住人口之和表示。此外，出于稳健性考量，进一步采用了市辖区人口与市辖区暂住人口之和的绝对增长率（GR），即 (期末人口-期初人口)/期初人口来作为替代。
核心解释变量包括反映资源型城市产业结构转型的两个维度，即产业结构优化和产业结构多样化。周振华[40]将产业结构优化定义为产业结构合理化和产业结构高级化两方面，产业结构合理化指产业之间的比例均衡和关联协调程度；产业结构高级化是指产业结构从较低水平向高级水平演进的过程。模式（1）中，RISit为城市i第t年的产业结构合理化指数，其关注要素资源在产业间的配置、协调和利用效率，多以要素投入结构和产出结构的耦合程度度量产业结构合理化。本文借鉴傅元海等[41]、干春晖等[42]研究成果，采用泰尔指数反映产业结构的合理性，计算公式为：
R I S = ∑ i = 1 n Y i Y l n Y i L i / Y L = ∑ i = 1 n Y i Y l n Y i Y / L i L
式中：i表示第i产业；n为产业部门数（个）；Y、L分别表示产值（万元）和就业人数（万人）；Y/L则表示生产率水平。RIS值越大，经济越偏离均衡状态，产业结构越不合理；RIS值越小，产业结构越合理。本文采用各个城市一二三产业数据来计算RIS指标。
产业结构高级化（OIS）。产业结构高级化表现为产业比例关系的改变和劳动生产率的提高。借鉴付凌晖[43]、曾刚等[44]采用夹角求值法计算资源型城市的产业高级度，具体方法如下：首先，划分三次产业并计算各产业增加值占GDP的比例，构成一组三维向量 X0=(x1,0, x2,0, x3,0)，然后分别计算X0与三次产业的向量X1=(1, 0, 0)、X2=(0, 1, 0)、X3=(0, 0, 1) 的夹角θ1、θ2、θ3，计算公式为：
θ m = a r c c o s ∑ n = 1 3 x n , m × x n , 0 ∑ n = 1 3 x n , m 2 1 / 2 × ∑ n = 1 3 x n , 0 2 1 / 2 O I S = ∑ k = 1 3 ∑ m = 1 k θ m
式中：θm为各向量的弧度值；xn,m为三维向量中的分量；n和m分别代表m次产业中的第 n类产业，m=1, 2, 3；OIS代表产业结构高级度，值越大代表城市产业结构高级化水平越高。
产业结构多样化（RDI）。资源型城市转型很大程度上表现为从一业独大的矿业经济向多元产业融合发展的非资源型经济体系转变的过程[45]，因此本文将产业结构多样化指标纳入资源型城市产业结构转型。借鉴李金滟等[46]的研究，采用改进的赫芬达尔指数（HHI）倒数衡量城市的产业多样化程度，计算公式为：
R D I = 1 / ∑ j = 1 n s i j t - s j t
式中： s i j t表示t年城市i产业j的就业人数占该城市总就业人数的比例（%）； s j t表示t年产业j就业人数占全国所有城市就业总人数的比例（%）。行业就业数据来自2003年之后经过调整的19个行业的细分数据。
为了控制因遗漏重要影响因素所造成的估计结果偏差，更为准确地估计产业结构转型对城市规模变化的影响，本文参考刘修岩等[47]、陈妍等[48]、刘贵文等[49]研究，在计量模型中还加入了影响城市人口变化的8个控制变量：资源禀赋（re），采用采掘业从业人员与年末总人口之比来衡量资源禀赋情况；人口初始规模（Lpop），控制城市集聚效应；职工平均工资（wage），反映城市的劳动生产效率和经济发展水平；科技支出占比（sci），利用科技支出占GDP比例衡量城市的科技创新水平；实际利用外资额（fdi），采用兑换成人民币后的实际利用外资额控制对外开发水平；万人医生数（doc），用于衡量城市医疗卫生资源，控制城市公共服务供给水平；万人中小学教师（tea），用于衡量城市教育资源，控制城市公共服务供给水平；市场区位（mp），借鉴Harris[50]提出的市场潜能算法： m p i t = G D P × d i j - 1， m p i t表示i城市t时的城市外部的市场潜力， d i j表示i城市与j城市的距离，GDP采用市辖区生产总值指标，控制城市经济及地理区位的影响。

2 结果分析

2.1 资源型城市增长与收缩的演变轨迹分析

2.1.1 资源型城市的增长与收缩分化轨迹

基于第六次人口普查与第七次人口普查的常住人口数据计算资源型城市常住人口变化率，全国333个地级行政区（包括地级市、地区、自治州和盟）中，共有149个出现人口减少，占比达44.74%，其中资源型城市77个，占人口收缩城市的51.68%，占所有资源型城市的61.11%。整体来看，增长的资源型城市形成了“一片、一半环”的空间分布格局（图2），“一半环”指的是东部沿海—中南—西南的“半环”，鄂尔多斯—榆林片区为“一片区”。收缩的资源型城市形成了“一带两片”的空间分布格局，“一带”指的是沿“胡焕庸线”呈带状分布的收缩型资源城市带，“两片区”指的是东北地区和甘川地区2个收缩型资源城市片区，其中，东北地区的资源型城市呈现全面收缩的态势，收缩程度大于15%的16个城市中，有13个位于东北。
图2 2010—2020年资源型城市人口变化情况

Fig. 2 Population change in resource-based cities during 2010-2020

进一步考虑资源型城市的差异性，将各资源型城市按照发展阶段和资源类型分组，分别统计各组别各人口变化区段资源型城市的个数，结果反映在表1中。在本文所研究的116个资源型城市中，2010—2020年共有44个实现增长，72个呈现收缩，占比达62.07%。
表1 2010—2020年不同类型资源型城市人口变化情况

Table 1 Population change in different types of resource-based cities during 2010-2020

方式 类型 常住人口变化率/%
≤ -15 -15~ -5 -5~0 0~5 5~15 ≥15
发展阶段 成长型 2 4 3 2 4 0
成熟型 5 20 17 15 4 2
衰退型 8 4 2 8 1 0
再生型 1 4 2 4 4 0
资源类型 非金属类 1 1 2 4 3 0
黑色类 1 1 6 0 1 0
煤炭类 8 13 10 7 3 1
森工类 4 0 0 1 0 0
油气类 1 2 4 2 1 1
有色类 1 4 0 5 1 0
综合类 0 11 2 10 4 0
（1）从增长与收缩的程度来看，资源型城市人口收缩的程度远高于人口增长。13.79%的资源型城市人口收缩幅度大于15%，增长幅度>15%的资源型城市仅占1.72%；27.59%的资源型城市人口收缩幅度在5%~15%之间，而仅有11.21%的资源型城市实现了同等程度的人口增长；20.69%的收缩幅度小于5%，相应地约有25%的资源型城市实现了5%以内的人口增长。
（2）从资源型城市发展阶段来看，再生型城市的收缩范围相对较小，成长型、成熟型和衰退型均有六成及以上城市出现收缩。15个成长型城市中，60%的城市出现收缩；63个成熟型城市中，66.67%的城市出现收缩；23个衰退型城市中，60.87%的城市出现收缩，收缩程度大于15%的占34.78%；15个再生型城市中，46.67%的城市出现收缩。
（3）从不同资源类型城市来看，黑色类、森工类和煤炭类资源型城市人口收缩比例相对更高。42个煤炭型资源型城市中，73.81%的城市出现收缩；27个综合类城市中，48.15%的城市出现收缩；11个非金属类、有色类和油气类城市中，分别有36.36%、63.63%和45.45%的城市出现收缩；9个黑色类城市中有8个出现收缩；5个森工类城市中有4个呈现收缩状态。

2.1.2 资源型城市产业结构转型时空演变特征

根据式（2）~式（4）计算得到资源型城市在2010年、2015年和2019年三个代表年份的产业结构合理化、高级化和多样化，利用Kernel核密度函数生成核密度曲线 （图3），同时使用ArcGIS以直观反映资源型城市产业结构转型的时空演变特征（图4）。
图3 资源型城市产业结构合理化、高级化、多样化核密度曲线

Fig. 3 Kernel density curve of the RIS, OIS, and RDI in resource-based cities

图4 资源型城市产业结构合理化、高级化、多样化的空间格局

注：为便于比较，此处将RIS指数通过取倒数方式进行正向化处理。

Fig. 4 Spatial pattern of RIS, OIS, and RDI in resource-based cities of China

（1）资源型城市的产业结构合理化核密度曲线大致呈“单峰”分布，先右移再左移，峰值先降低后上升，表明中国资源型城市的产业结构合理化水平先下降随后上升，各资源型城市间的产业结构合理化水平差异先扩大后减小。空间上，产业结构合理化低值区集中在西部地区以及山东西部、安徽北部及南部，这一空间格局在研究期内未发生明显变化，高值区表现并不稳定，部分高值区如普洱呈现下降趋势。
（2）产业结构高级化核密度曲线逐渐右移，峰值先降低，后上升，并由“单尖峰形”向“双宽峰形”转化，表明研究期内中国资源型城市的产业结构高级化水平逐渐提升，同时呈现两极分化态势，各城市间的产业结构高级化水平差异拉大。空间上，研究期初，产业结构高级化高值区集中在山西南部地区及洛阳、鄂尔多斯、丽江等地，低值区成片分布在西部、东北地区及江西、安徽、江苏、福建等省份，到研究期末，低值区零星分布在贺州、保山、金昌等城市。
（3）产业结构多样化核密度曲线呈现出由“单峰”向“双峰”转变的特点，右侧终值持续右移，曲线峰值逐渐升高，整体向右偏移，表明研究期内中国资源型城市的产业结构多样化水平总体逐渐升高，各城市间的差异整体在减小，但也表现出两极分化的状态。具体来看，产业结构多样化低值区在黑龙江省连片分布，吉林、山西、安徽等省份零星分布，研究期内，低值区城市数量明显减少，高值区呈斑块状分布，数量明显增加。

2.2 资源型城市增长与收缩的影响机制分析

2.2.1 产业结构转型对资源型城市人口变化的影响

表2中模型1~模型3用于考察产业结构转型对资源型城市人口变化的影响，在逐步引入不同解释变量以后，估计结果并未发生较大变化，说明模型估计结果稳健可靠。具体结果如下：
表2 产业结构转型对资源型城市人口增长的回归结果

Table 2 Regression results of industrial structure transformation on population growth in resource-based cities

变量 模型1 模型2 模型3
GPOP GPOP GPOP
OIS -1.269*** -1.215*** -1.198***
(-3.85) (-3.82) (-3.77)
RIS 0.011** 0.011**
(2.26) (2.25)
RDI 0.036*
(1.81)
POP -0.401*** -0.408*** -0.409***
(-7.23) (-7.59) (-7.62)
RE -0.611*** -0.531*** -0.497**
(-3.11) (-2.77) (-2.58)
WAGE 0.044 0.049 0.051*
(1.43) (1.62) (1.74)
MP 0.122 0.148 0.120
(1.03) (1.27) (1.01)
SCI 0.011 0.010 0.011*
(1.64) (1.54) (1.81)
FDI 0.008** 0.008** 0.009***
(2.47) (2.59) (2.70)
DOC -0.059*** -0.061*** -0.062***
(-3.36) (-3.42) (-3.43)
TEA -0.090** -0.095** -0.093**
(-2.34) (-2.50) (-2.47)
Constant 4.331*** 4.126*** 4.182***
(5.26) (5.26) (5.30)
N/个 805 805 805
city yes yes yes
year yes yes yes
R2 0.298 0.304 0.308

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号内为t统计值，下同。

产业结构高级化OIS对人口增长的影响显著为负，表明研究期内基于产业结构演变的“高级化”调整并没有恢复资源型城市的人口增长。产业结构升级带来要素价格上涨和竞争效应的增强，对低端就业者产生挤出效应，从而降低人口规模。其他可能的原因还在于，资源型城市前期的人口增长与“二三一”的产业结构存在明显的依存关系，依托资源型产业发展形成的“结构红利”在产业结构服务化的趋势中，本身就蕴含着消失的必然性，而产业结构从二产向三产调整的“结构红利”短期内难以释放。
产业结构合理化RIS在5%的显著性水平上显著且为正，表明研究期内产业结构合理化水平的提升对于资源型城市人口增长的影响为负。究其原因，一方面，随着经济进入新常态，资源型城市依托传统资源型产业形成的产业结构与资源投入协调发展的产业结构合理化带来的收益逐渐减少；另一方面，资源型城市整体处于产业结构调整的阵痛期，传统资源型产业失位，支柱产业更替一定程度上可以提高资源型城市的产业结构合理化水平，但产业衰退带来的结构真空，会对城市人口产生挤出效应。
产业结构多样化RDI对城市人口增长的影响显著为正（10%水平），表明资源型城市的产业多样化水平越高，其城市人口的相对增长率越高。这一结果与已有基于全国的实证研究结论相一致[46]，产业的多样化集聚通过提供更多的就业机会、更高的生产率来吸引人口集聚。对于资源型城市而言，单一发展资源类产业会带来沉淀成本、创新成本及风险成本的增加，使得城市产业发展形成路径依赖，当城市被锁定在以资源开发和加工为主体的产业体系中时，城市增长的动力和竞争力也逐渐丧失，因此，产业结构多样化水平较低的资源型城市更趋于收缩。
就表2中控制变量的回归结果来看，模型1~模型3中资源禀赋对城市人口增长的影响显著为负。资源禀赋能够全面准确地衡量城市发展对自然资源的依赖情况，对于资源型城市而言，过度依赖自然资源会使得城市发展形成路径依赖，通过路径锁定效应降低城市发展的动力和吸引力。人口初始规模对人口增长的影响显著为负，这一结论与Davis等[51]、魏守华等[52]的研究结果一致，即中国城市体系的发展存在着收敛的趋势，资源型城市规模向稳定态转变时规模大的城市增长趋缓。外商直接投资对人口增长显著为正，表明外商直接投资规模的增加有利于提升资源型城市的对外开放程度，在增加本地投资扩张产业发展规模的同时创造了更多的就业岗位。公共服务水平对人口增长影响显著为负，表明资源型城市教育和医疗供给水平的提升并未带来人口的更快增长。一方面现有体制下城市医疗、教育人员数量增减与城市人口规模变化未形成紧密衔接；另一方面表明资源型城市的公共服务应重点关注服务质量的提升。
考虑到产业结构转型对资源型城市人口变化的影响可能存在一定的滞后性，表3中模型1~模型3分别引入解释变量当期、滞后一期、滞后二期及滞后三期，用以观察产业结构转型对资源型城市人口变化影响的动态变化。
表3 产业结构转型对资源型城市人口变化中长期影响的回归结果

Table 3 Regression results of industrial structure transformation on population change in resource-based cities in the medium and long term

变量 模型1 模型2 模型3
GPOP GPOP GPOP
OIS -1.286*** -1.277*** -1.145**
(-2.92) (-2.76) (-2.43)
RIS 0.011* 0.012* 0.012*
(1.78) (1.78) (1.66)
RDI 0.032* 0.024 0.009
(1.87) (1.44) (0.41)
L.OIS 0.240 0.491 0.504
(0.55) (1.10) (1.33)
L2.OIS -0.456 0.211
(-1.27) (0.67)
L3.OIS -1.383***
(-5.79)
L.RIS 0.003 0.005 -0.003
(0.63) (1.06) (-0.45)
L2.RIS 0.000 0.005
(0.04) (1.12)
L3.RIS -0.008*
(-1.77)
L.RDI 0.011 0.000 0.016
(0.49) (0.01) (0.52)
L2.RDI 0.012 0.021
(0.45) (0.65)
L3.RDI -0.011
(-0.43)
Constant 3.785*** 4.411*** 5.544***
(4.35) (3.61) (4.34)
控制变量 yes yes yes
N/个 720 631 546
city yes yes yes
year yes yes yes
R2 0.337 0.359 0.403
就表3的估计结果来看，相较于当期的产业结构合理化指标RIS，滞后三期的产业结构合理化RIS指标回归系数出现了逆转，对于资源型城市人口规模的增长由负向影响转变为正向影响。这说明产业结构合理化虽然短期内会带来资源型城市人口规模的减少，但长期来看，这种负向影响会随着产业结构合理化水平的不断提升进而转为正向。值得注意的是，产业结构高级化OIS的回归系数正负值并未随着滞后期的增加而出现逆转，即产业结构高级化的“结构红利”依旧没有显现。这有可能是由于资源型城市的产业结构高级化水平在实证考察期内并未发生质的提升，资源型城市的产业结构高级化水平相较于其他非资源型城市而言依旧处于相对低位。最后，产业结构多样化RDI滞后项的回归系数则变得不显著，究其原因可能是由于产业结构多样化水平的提升短期内能带来资源型城市人口规模的增长，因为多样化的产业体系可以吸收来自资源型产业衰退所带来的失业人口，从而减少资源型城市人口流失的风险。但这种产业结构的多样化调整并不能在产业结构升级上有突出贡献，因为资源型城市如果不是基于自身的比较优势来建立其接续产业，而是通过求大求全的方式来防止人口的流失，那这条产业优化道路并非是一条可持续发展的道路。

2.2.2 稳健性检验

为了提高估计结果的稳健性， 表4中进一步替换了被解释变量，即采用城市常住人口的增长率来表示资源型城市人口的变动情况。结合表2~表4可以看出，不论是否替换被解释变量，产业结构高级化OIS及其滞后期对于资源型城市人口增长的影响均显著为负，进一步验证了上文中的结论；而当期的产业结构合理化（RIS）对于资源型城市人口增长的影响显著为负，但滞后三期以后的结果则转变为正值，这与上文结论基本一致；最后，当期的产业结构多样化水平RDI的提升确实能带来资源型城市人口的增长，但这种影响属于短期效应，长期来看这种正向的促进效应则不显著。
表4 产业结构转型对资源型城市人口增长的回归结果（替换被解释变量）

Table 4 Regression results of industrial structure transformation on population growth in resource-based cities (replacing the explanatory variables)

变量 模型1 模型2 模型3 模型4
GR GR GR GR
OIS -131.24*** -125.72*** -123.93*** -118.123**
(-3.86) (-3.83) (-3.78) (-2.43)
RIS 1.148** 1.132** 1.255*
(2.26) (2.25) (1.66)
RDI 3.732* 0.925
(1.82) (0.41)
L.OIS 51.805
(1.32)
L2.OIS 22.010
(0.67)
L3.OIS -142.607***
(-5.80)
L.RIS -0.270
(-0.46)
L2.RIS 0.552
(1.12)
L3.RIS -0.779*
(-1.78)
L.RDI 1.687
(0.52)
L2.RDI 2.104
(0.64)
L3.RDI -1.131
(-0.42)
控制变量 yes yes yes yes
Constant 349.93*** 328.80*** 334.56*** 470.232***
(4.12) (4.06) (4.11) (3.58)
N/个 805 805 805 546
city yes yes yes yes
year yes yes yes yes
R2 0.305 0.311 0.315 0.405
由于城市人口收缩与产业结构调整之间可能存在互为因果的内生性问题，本文参考Chodorow-Reich等[53]的思路，通过构造剔除掉内生性的各城市产业结构调整的预测值（以 2010年为基期）合成各解释变量的工具变量[54]，并借助工具变量法对模型进行估计。由表5可知，相关解释变量除了在数值大小上有所差别外，在符号上完全一致，即产业结构调整对资源型城市人口增长的影响表现出与前文结果的一致性，说明结论稳健可靠。
表5 内生性问题处理结果

Table 5 Results for endogeneity issues

变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
GPOP GPOP GPOP GR GR GR
OIS -0.209* -21.642*
(-1.82) (-1.82)
RIS 0.014** 1.407**
（2.51） （2.52）
RDI 0.024* 2.516*
（1.94） （1.94）
控制变量 yes yes yes yes yes yes
Constant 1.130*** 1.025*** 0.859*** 18.306 7.678 -9.679
（4.35） （4.67） （4.26） （0.68） （0.34） (-0.46)
N/个 805 805 805 805 805 805
Model 工具变量 工具变量 工具变量 工具变量 工具变量 工具变量
R2 0.112 0.110 0.085 0.140 0.135 0.111

2.2.3 异质性分析

（1）基于增长型和收缩型城市
多数研究采用期末人口减去期初人口来定性城市的增长与收缩，该方法忽略了不同城市人口演变趋势的异质性，借鉴Hartt[55]的研究，采用期末人口减去研究期人口峰值的方法进行分组，结果>0的资源型城市划分为增长组，其余为收缩组。从表6的模型1和模型2可以看出：产业结构合理化水平的提高对收缩型城市表现出显著的负向影响，而对增长型城市的影响不显著。这可能是由于资源型产业衰退带来的结构真空在收缩型城市表现得更为明显，接续替代产业跟进乏力导致人口流失，形成一种负向积累的反馈。产业结构高级化和多样化对两类城市的影响显著且方向一致，说明产业结构高级化与多样化对不同发展类型的资源型城市均会产生负向和正向的影响。
表6 产业结构转型对资源型城市人口增长的异质性分析

Table 6 Heterogeneity analysis of industrial structure transformation on population growth in resource-based cities

变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
Growth样本组
GPOP		 Shrinkage样本组
GPOP		 成长型城市
GPOP		 成熟型城市
GPOP		 衰退型城市
GPOP		 再生型城市
GPOP
OIS -1.812*** -0.884*** -0.560 -2.168*** 0.329 1.005
(-4.67) (-3.13) (-0.69) (-4.26) (1.47) (1.65)
RIS 0.008 0.013** 0.031 0.023** -0.011* 0.009
(1.00) (2.23) (0.97) (2.20) (-2.00) (1.04)
RDI 0.037* 0.055** 0.174 0.051* 0.021 0.004
(1.65) (2.02) (1.45) (1.72) (0.99) (0.10)
控制变量 yes yes yes yes yes yes
N/个 392 413 64 435 185 121
city yes yes yes yes yes yes
year yes yes yes yes yes yes
R2 0.321 0.371 0.548 0.380 0.393 0.554
（2）基于不同发展阶段资源型城市
考虑到资源型城市的发展主要与资源型产业的兴衰有关，即资源型城市的人口变化与城市产业所处的生命周期阶段有较强的关联性。基于此，根据《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》对资源型城市划分为成长型城市、成熟型城市、衰退型城市和再生型城市四类。从表7的模型3~模型6可以看出，产业结构高级化OIS仅对成熟型城市人口规模的增长影响显著为负，对衰退型城市以及再生型城市人口规模的影响不显著，但此时回归系数已经转变为正，说明产业结构高级化对于人口的挤出效应主要存在于成熟型城市，该类城市的资源型产业发展完备，且在经济中占据主导地位，当产业结构向三产倾斜，会出现“就业的创造性毁灭”[56]，从而导致人口流失。对于衰退型和再生型城市，随着资源型产业退位，产业结构升级可以吸纳部分失业人口，对城市人口由挤出效应转为正向的补偿效应。产业结构合理化水平RIS的提高对成熟型城市的人口规模增长表现出负向的影响，但对衰退型城市表现出显著的正向影响，原因在于衰退型城市资源趋于枯竭，面临着支柱产业的更替，产业结构合理化水平的提高意味着资源型产业的退出和接替产业的发展，有利于提高此类城市的人口吸纳能力。产业结构多样化RDI对成熟型城市表现出正向影响，而对其他类型城市的影响则不显著，可能是因为成熟型城市资源型产业发展稳定，政府财力相对充足，具备同步推动产业延伸和产业更新的条件[17]，基于比较优势循序渐进的产业结构多样化会带来更多就业岗位，推动人口增长。
表7 产业结构转型对资源型城市人口增长的异质性分析（替换被解释变量）

Table 7 Heterogeneity analysis of industrial structure transformation on population growth in resource-based cities (replacing the explanatory variables)

变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
Growth样本组
GR		 Shrinkage样本组
GR		 成长型城市
GR		 成熟型城市
GR		 衰退型城市
GR		 再生型城市
GR
OIS -187.723*** -91.226*** -58.240 -224.000*** 33.993 103.880
(-4.67) (-3.12) (-0.70) (-4.25) (1.47) (1.66)
RIS 0.865 1.365** 3.202 2.392** -1.186* 0.886
(1.00) (2.23) (0.97) (2.19) (-1.99) (1.06)
RDI 3.819* 5.704** 18.078 5.257* 2.218 0.448
(1.66) (2.03) (1.45) (1.72) (0.99) (0.11)
控制变量 yes yes yes yes yes yes
N/个 392 413 64 435 185 121
city yes yes yes yes yes yes
year yes yes yes yes yes yes
R2 0.327 0.377 0.558 0.387 0.373 0.558
为了进一步提高表6中模型估计结果的稳健性，表7又替换了换被解释变量，发现表7中的回归结果与表6相一致，说明上文中的估计结果稳健可靠。

3 结论与讨论

中国进入高质量发展阶段，资源型城市的转型发展不仅关系着供给侧结构性改革的稳步推进、碳达峰、碳中和目标的顺利完成，还关系着资源型城市能否成功摆脱“矿竭城衰”的历史宿命，实现城市人口的正增长。基于此，本文利用最新的人口普查数据和相关的社会经济数据探索了中国资源型城市增长与收缩的演变轨迹，实证检验了产业结构转型对资源型城市增长与收缩的影响，本文的研究发现：
（1）2010—2020年中国62.07%的资源型城市表现为收缩状态，呈现出“一带两片”的空间分布格局，且资源型城市人口收缩的程度远高于人口增长。从城市发展阶段来看，再生型城市的收缩范围相对较小，成长型、成熟型和衰退型均有六成及以上城市出现收缩；从不同资源类型城市来看，黑色类、森工类和煤炭类资源型城市收缩比例相对更高。
（2）研究期内，中国资源型城市的产业结构转型存在明显的时空差异。研究期内，产业结构合理化水平先下降后上升，低值区集中在西部地区以及山东西部、安徽北部及南部；产业结构高级化水平逐渐提升，同时呈现两极分化状态，高值区集中分布在华北和东北地区；产业结构多样化水平总体逐渐升高，各城市间的差异减小，低值区在黑龙江省连片分布。
（3）产业结构转型对资源型城市人口增长的影响较为复杂。产业结构合理化和高级化在短期内均对资源型城市的人口增长表现为挤出效应，长期来看，产业结构合理化的影响转为正向，产业结构高级化的补偿效应暂未显现。产业结构多样化在短期内可促进资源型城市的人口增长，但长期来看不显著。对不同类型的资源型城市进行分析，发现产业结构合理化对收缩型城市和成熟型城市表现出显著的负向影响，但对衰退型城市影响为正，产业结构高级化仅对成熟型城市人口规模的增长影响显著为负，产业结构多样化对增长型城市和收缩型城市均为正向影响，同时对成熟型城市表现出正向影响，对其他类型城市的影响则不显著。
以上研究表明：（1）资源型城市产业结构调整，应以提高产业结构合理化水平为重要突破口，以产业结构高级化为长期主线，基于地方比较优势实施产业延伸与产业更新并行战略，构建多元化的产业体系。一方面，推动传统产业优化升级，审慎推进产业间的“腾笼换鸟”，在优势产业内实现产业链延伸、提升产业链供应链竞争力；另一方面培育壮大新兴接替产业，建立接续产业扶持长效机制，着力稳定和促进就业。（2）不同类型、不同发展阶段资源型城市的产业结构转型应强调战略差异化。收缩型城市针对人口流失的现实，应当建立精明收缩的发展理念，注重绿色接续产业的培育和劳动力综合素质的培养，产业结构升级速度不宜过快。增长型城市应注重构建高品质多元化产业格局，壮大新兴产业发展规模。成长型城市处于资源开发的初级阶段，这类城市应重点关注资源型产业延伸，提高传统优势产业核心竞争力，同时谋划布局新兴产业；成熟型城市资源型产业发展稳定，这类城市应聚焦新动能的培育，妥善引导资金、技术、人才等要素向接替产业流动；衰退型城市自然资源趋于枯竭，接续替代产业尚未形成规模，政府应增强政策扶持力度，采用龙头示范、政策优惠等方式加速替代产业形成过程；再生型城市已摆脱资源依赖，应进一步优化产业结构，大力发展战略性新兴产业和现代服务业，建立高质量的多元产业体系。

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