基于比較研究的浙江省歷史文化名鎮人口收縮特征及相關因子研究

劉聲，柏明，姚敏

（1.浙大城市學院，浙江杭州310015；2.浙江大學建筑工程學院，浙江杭州310058；3.浙江大學城鄉規劃設計研究院有限公司，浙江杭州310030）

我國歷史文化名鎮由建設部和國家文物局自2003年起共同組織評選，是指保存文物特別豐富且具有重大歷史價值或紀念意義的、能較完整地反映歷史傳統風貌和地方民族特色的鎮［1］。我國開展歷史文化名鎮評選、推行保護利用工作已近18 a，歷史文化名鎮（含國家級和省級）數量多、分布廣，但整體呈現“重物輕人”的現象。在快速城鎮化進程中，即使是入選國家名錄的古鎮，仍出現不同程度的人口收縮，活態傳承的人本要素岌岌可危，亟需探明歷史文化名鎮的人口收縮發生率、動態變化、收縮程度、空間集聚性的特征和相關因子，進而從區域層面精準引導、科學施策，為實現活態傳承提供有效依據。

近年來，人口收縮現象在全球加速涌現，學術界對其關注也日益增多。國內外對于城市或城鎮人口收縮的研究主要針對的是其內在機制［2］、空間格局［3］、時空分異［4］及應對策略［5］，研究對象主要為一般的城市與城鎮，對特殊類型城市或城鎮的研究相對滯后。主要表現為：（1）研究對象主要包括開通高鐵的城市［6］、快速城鎮化地區［7］、老工業基地［8］等，對歷史文化名鎮或古鎮類型的人口收縮研究尚為空白。（2）人口收縮研究方法主要有雙重差分法［6］、回歸分析法［9］、GIS空間分析法［2］等，仍停留在自身的測評與分析上，缺乏特殊類型與一般區域的比較研究，無法客觀說明特殊類型的特征。（3）相關研究多采用2010年人口普查數據，及時性不強，且按照行政區劃統計，統計的空間范圍具有局限性。隨著由大數據和開放數據構成的新數據逐漸融入研究，學術界開始運用夜間燈光數據［10］、人口柵格數據［11］等表征人口數量，為推動高精的定量研究提供了新契機。

本文以浙江省歷史文化名鎮為著眼點，利用2005年和2015年的全國公里格網人口柵格數據，從人口收縮內涵出發構建鎮區人口收縮度量的指數、空間尺度與時間跨度，通過與全省鄉鎮的定量比較研究，試圖探尋歷史文化名鎮的人口收縮屬性和相關因子；為從區域層面把握歷史文化名鎮收縮程度與時空演變特征、探尋人口收縮程度的相關因子提供思路與實證示例；并借此進行收縮分類，為防止該類鄉鎮空心化和落實差異化施策提供理論指導；同時也是對人口收縮相關研究的補充。

圖1 總體框架Fig.1 Overall framework

1 研究設計

1.1 研究區域概況

浙江省位于東南沿海長江三角以南，截至2018年，共有1 855個鄉鎮，全省人均GDP 9.86萬元，城鎮化率68.9%（居全國第4），是全國經濟最為活躍的省份之一，人口流動規模較大。作為吳越文化與江南文化的發源地，浙江省高度重視歷史文化名鎮和名村街區的保護。自1991年以來，公布了6批共76個浙江省歷史文化名鎮（其中有23個為國家級名鎮），數量居全國首位。其中，因臺州路橋升級為區級行政單位，故不納入本研究范圍，將其余75個作為研究本體，并以省域全部1 854個鄉鎮作為參照對象。因受外部長三角經濟體輻射和內部差異化的動力影響，全省鄉鎮的人口流動差異明顯，歷史文化名鎮人口流失加劇，但類型未明、特征未清，亟需建立適宜測度，探尋其人口收縮特征和相關因子的特殊性，推動省域尺度下歷史文化名鎮分類振興的深入展開。

1.2 人口收縮內涵

人口收縮的定義起源于80年代德國學者對于城市人口減少現象的關注，H?U?ERMANN等［12］首次提出收縮城市（shrinking cities）的概念。收縮城市是指出現的城市人口下降或減少的現象。隨著對收縮城市內涵的挖掘，目前普遍認為人口收縮是收縮城市的重要表現。人口收縮是由經濟衰退所引起的人口下降［13］，是具有相對獨立社會經濟體系的區域在一定時期內出現的總人口（或勞動力、家庭）數持續下降的現象［14］?；诔擎偟纳嗤ㄐ?，此收縮城市概念也適用于歷史文化名鎮。但因歷史文化名鎮活態傳承的人群以常住人口為主，歷史文化載體以鎮區為核心，歷史文化名鎮鎮區在一定時期內出現的常住人口持續下降，更具有人口收縮現象的研究價值，更適合作為“以人為本”的活態傳承動力源泉的評判依據。故本次研究在指標上主要考量常住人口（包括本地戶籍常住人口、外地戶籍在本地居住5個月以上的流入流出人口），在空間尺度上聚焦城鎮建成區，并考慮其發展速率普遍較慢的情況，時間跨度以10 a為宜。

1.3 分析要素與方法

1.3.1 人口收縮程度分析

基于人口收縮內涵，歷史文化名鎮人口收縮程度的度量公式為

其中，R為研究范圍內某鎮鎮區人口收縮率，Pold為人口收縮計算起始年該鎮鎮區常住人口數，Pnew為計算終止年該鎮鎮區常住人口數。若R<1，則表明人口收縮，R值越小，收縮程度越大。按收縮程度將人口收縮型鄉鎮分為輕度、中度、重度、極重度4類，其對應的R值分別為0.80～1.00，0.60～0.79，0.40～0.59，0～0.39。

1.3.2 人口收縮發生率分析

在收縮程度基礎上，進一步統計區域內該類型鄉鎮人口收縮發生率

其中，F為研究范圍內鄉鎮鎮區人口收縮發生率，Ns為區域內人口收縮的鄉鎮總數（R<1的鄉鎮總數），N為該類型鄉鎮的總數。

1.3.3 人口收縮的動態變化分析

參考LIN［15］分析區域差異動態變化的方法，嘗試對浙江省歷史文化名鎮收縮的動態變化進行劃分。分別以2005年和2015年2個時間節點各鎮鎮區人口平均規模作為參照標準，并將其設定為標準值100；將各鄉鎮的人口規模P分別與即標準值100）進行比較，同時比較2個時間點（2005年和2015年）P與的收斂與離散程度，將收縮分為4種類型：離散擴張、收斂擴張、收斂收縮、離散收縮。其中，收斂收縮表示原人口規模較大的鎮有不同程度的人口減少，向下接近全省鄉鎮的平均規模，離散收縮表示原人口規模較小的鎮其人口規模持續減少，呈愈來愈弱的趨勢。兩者均屬于人口收縮，是動態變化研究的主要范疇。

1.3.4 人口收縮的空間集聚性分析

利用ArcGIS軟件，依據各鄉鎮人口收縮程度，統計空間分布，再選用聚類與異常值分析工具，將鄉鎮與其相鄰的周邊單元形成的局部空間聯系劃分為5個等級。根據人口收縮的研究目的，重點分析劣勢群組（L-L分布區）的區位特征。

1.3.5 相關因子分析

人口收縮的影響因素與機制較為復雜，是非線性、循環累積的過程［3］。龍瀛等［16］利用城市尺度的人口密度變化對人口收縮進行了多維度分類，認為人口收縮與城市級別、經濟密度、客運密度、行政區域面積、人口密度、教育資源密度等因素存在顯著相關性。本文依據數據的重要性和可獲得性，結合研究目的，從行政、產業、社會層面出發，分別選取了鄉鎮級別、鎮區從業人員數、鎮區工業總產值、教育設施數、鄉鎮建成區面積、常住人口基數等6項指標，運用SPSS軟件進行Pearson相關性分析。

2 數據來源與處理

2.1 數據來源

研究選用多源數據，包括新數據與傳統數據兩類（表1）。傳統數據來源于《浙江縣域統計年鑒2018鄉鎮卷》《第六次全國人口普查》《省級中心鎮數據集》，以統計匯總為主。新數據來源于地理編碼、中國人口柵格數據、POI數據，以空間分析處理為主。因國家歷史文化名鎮的認定工作從2003年開始，考慮保護利用工作的時間滯后性，將人口收縮的計算起始年定為2005年，計算終止年為2015年。

2.2 鎮區范圍界定

研究立足于省級層面，涉及的鄉鎮數較多，難以進行微觀個案式的鎮區空間刻畫。本文根據《浙江縣域統計年鑒2018鄉鎮卷》中的鄉鎮建成區面積統計數據，匯總計算得到浙江省歷史文化名鎮平均建成區面積為5.23 km2，所有鄉鎮平均建成區面積為5.33 km2。再根據《中國城市發展報告（2015）》顯示的2015年之前的34 a中我國城鎮建設用地年均增長率為6.27%，推算得到2005、2015年浙江省歷史文化名鎮建成區面積均值為3.715 km2，所有鄉鎮2005、2015年建成區面積均值為3.83 km2。為便于計算，以4 km2作為新數據測定鄉鎮建成區空間范圍，從中提取人口柵格網數據。

2.3 數據處理

2.3.1 新數據

鄉鎮點數據。研究對象的所有鄉鎮點數據來自高德地圖爬取的地理編碼，在獲取后導入ArcGIS軟件作為空間分析測定的基礎數據。

鄉鎮建成區常住人口基數。根據4 km2的鄉鎮建成區空間范圍，利用常住人口柵格數據集（2005，2015），生成2 km×2 km的新柵格數據集，結合鄉鎮點空間位置，提取對應的4 km2人口數據。

教育設施POI數據。根據高德地圖POI數據，通過ArcGIS按照位置選擇工具篩選得到所需鄉鎮4 km2內的POI，選取其中的教育設施位置信息約20 256萬條，經空間求和，得到各鄉鎮鎮區設施數據。

2.3.2 傳統數據

鄉鎮級別。匯總2010年浙江省人民政府辦公廳頒布的省級中心鎮名單和2012年頒布的增補名單（2012年以后，無新的名單出臺），對樣本中的省級中心鎮賦值為2，其他鄉鎮賦值為1。

鎮區從業人員。因鎮區從業人員直接數據缺乏，按

鎮區從業人員=鎮域從業人員×鎮區總人口/鎮域總人口

進行轉換計算，所需原始數據均來自《浙江縣域統計年鑒2018鄉鎮卷》。

鎮區工業總產值，鄉鎮建成區面積。因2000年以后浙江省鄉鎮工業逐步向鎮區轉移，省內全鎮工業總產值與鎮區工業總產值接近，故用全鎮工業總產值代替；所需數據均來自《浙江縣域統計年鑒2018鄉鎮卷》。

3 收縮特征研究

3.1 人口收縮程度

2005年至2015年，浙江省75個歷史文化名鎮的人口收縮率在0.46～3.28。全省1 854個鄉鎮的人口收縮率在0.09～6.16，呈明顯的正態分布，兩極化差異較大，人口收縮與擴張現象并存，整體分布呈橄欖型。

表2為收縮型鄉鎮人口收縮程度統計結果，可知歷史文化名鎮在收縮程度上整體與全省鄉鎮相似，以輕度（50.00%）和中度收縮（43.33%）為主，重度收縮的只有極少量（6.67%）。相較全省有5%的鄉鎮存在極重度人口收縮，歷史文化名鎮尚不存在極重度的人口收縮現象。

表2 收縮型鄉鎮人口收縮程度統計Table 2 Degree of shrinking population in shrinking towns

運用ArcGIS軟件，依據各鄉鎮人口收縮度及所屬等級，統計其收縮程度的空間分布（見圖2（a）和（b）。結果顯示，全省鄉鎮總體呈“北部東部與中部增長-圍繞中部環狀下降”的空間格局，中、輕度收縮主要分布在中部地區周邊地市。歷史文化名鎮收縮整體與全省鄉鎮相近。進一步分析發現，極重度收縮型鄉鎮大多分布在欠發達地市的主城區附近（如衢州柯城區、金華婺城區）。反觀歷史文化名鎮，因遠離市級主城區，不受人口虹吸效應的影響，未發生極重度收縮現象。

圖2 浙江省人口收縮程度分布Fig.2 Distribution of population shrinkage degree in Zhejiang historic towns

3.2 人口收縮發生率

依據人口收縮率結果，計算得到歷史文化名鎮人口收縮發生率為40.00%，略低于全省鄉鎮人口收縮發生率43.04%，差距較小，如表3所示。從類別看，按保護等級分，發現國家級歷史文化名鎮的人口收縮發生率（31.82%）低于省級歷史文化名鎮（43.40%），差距不大；但按產業類型分，發現景區型歷史文化名鎮（鄉鎮設有國家、省級旅游景區）人口收縮發生率（16.67%）明顯低于非景區型歷史文化名鎮（42.03%），遠低于全省鄉鎮人口收縮發生率?？梢?，景區產業的發展可有效預防人口收縮，歷史文物保存度帶來的榮譽級別與資金支持的差異對人口收縮發生率的降低也有一定影響。

表3 人口收縮發生率統計Table 3 Statistics on the incidence rate of population shrinkage

3.3 人口收縮的動態變化

分別以2005與2015年的全省鄉鎮鎮區人口平均值為參照，針對人口收縮型鄉鎮進行差異動態變化分類與統計（見圖3），結果顯示，收縮型歷史文化名鎮離散收縮占比高（83.3%，25個），即原人口規模小于全省鄉鎮人口平均值的歷史文化名鎮，人口收縮發生率高。而收斂收縮占比少（16.7%，5個），說明原人口規模大于全省鄉鎮人口平均值的歷史文化名鎮，人口收縮發生率小。這兩類的百分比均與全省鄉鎮樣本較為相近（86.4%為離散收縮，13.6%為收斂收縮）。同時，通過比較收斂收縮的空間區位發現，歷史文化名鎮的收斂收縮多出現在地市交界處，如圖4（a）所示，如位于杭州和紹興交界處的衙前鎮、溫州和福鼎交界處的礬山鎮。而全省鄉鎮的收斂收縮多出現在欠發達地市的縣級以上主城區附近（如衢州柯城區、金華婺城區），如圖4（b）所示，與歷史文化名鎮收斂收縮的分布差異較大。總體而言，人口基數較小的鎮和位于地市交界處的人口大鎮屬人口易流失類型，需重點關注，謹防人口空心化加劇造成的保護發展失活。

圖3 收縮型歷史文化名鎮人口收縮動態變化分析Fig.3 Dynamic change analysis of shrinking population in historic towns

3.4 人口收縮的空間集聚性

表4為人口收縮程度的空間自相關分析，結果顯示：

（1）收縮程度空間相關性。歷史文化名鎮（MoranI=0.22）和全省鄉鎮（MoranI=0.64）的收縮程度分布均具有顯著空間相關性，呈明顯的團簇結構，但歷史文化名鎮人口收縮的空間集聚性相對較弱。

圖4 浙江省人口收縮動態變化分布Fig.4 Dynamic change distribution of population shrinkage in Zhejiang’s historic towns

表4 人口收縮程度的空間自相關分析T able 4 Spatial autocorrelation analysis of the degree of population shrinkage

（2）收縮程度空間集聚性。選用ArcGIS聚類與異常值分析工具，將鄉鎮與其相鄰的周邊單元形成的局部空間聯系劃分為5個等級，如圖5（a）和（b）所示。發現歷史文化名鎮存在1個明顯的人口擴張優勢組群，此優勢組群位于杭州灣沿海區域（嘉興、寧波境內）。同時，存在2個明顯的劣勢組群（L-L分布區），即人口收縮的集聚區，需要從區域層面重點關注。第1組群位于衢州G3高速路沿線（開化縣和常山縣境內），屬于欠發達地市交通便利地區，人口因區域經濟相對落后、局部交通便利出現較強的集中溢出；第2組群位于溫州南部的蒼南縣、泰順縣，屬于經濟發達地市的交通不便利地區，人口因區域經濟較強但局部交通不便利發展相對滯后出現集中溢出。適度的集聚能促進區域歷史文化名鎮高效應對人口流失，可在劣勢組群內投入相關產業、資金政策等共享型資源，最大化經濟效益，實現良性循環。

圖5 浙江省人口收縮集聚性分析Fig.5 Population shrinkage degree’s cluster analysis of Zhejiang historic towns

4 收縮程度的相關因子分析

研究分別選取了鄉鎮級別、鎮區從業人員數、鎮區工業總產值、鎮區教育設施數、鄉鎮建成區面積、鎮區常住人口基數等6項指標進行相關性分析。首先，對新數據進行預處理，運用ArcGIS分析測定得到4 km2范圍內鎮區教育設施數、常住人口基數；然后，根據傳統統計數據，計算得到其余5項指標；最后，運用SPSS軟件進行統計分析，結果見表5。結果表明：（1）兩類樣本的人口收縮程度均與鄉鎮級別無關，可見，是否屬于中心鄉鎮與其收縮程度并無直接關聯。（2）全省鄉鎮的人口收縮程度與鎮區工業總產值、教育設施數、常住人口基數3項指標顯著正相關，其中與社會層面因素（教育設施數和常住人口基數）有更為緊密的關聯。（3）與一般鄉鎮相似，歷史文化名鎮人口收縮程度與鎮區工業總產值、教育設施數顯著正相關。但和一般鄉鎮不同的是，歷史文化名鎮人口收縮程度還與鎮區從業人員數、鄉鎮建成區面積有關，與常住人口基數無相關性?？梢姡逃O施建設、產業發展帶給歷史文化名鎮的人員集聚、經濟供給，對降低人口收縮程度有較強的正向影響；增加鎮區的就業機會和用地規模，也對降低人口收縮程度產生積極影響。

5 結論與討論

5.1 主要結論

人口收縮現象是反映歷史文化名鎮是否具備傳承活力的重要依據。本文從人口收縮內涵入手，以浙江省鄉鎮為參照，探尋歷史文化名鎮人口收縮特征（程度、發生率、空間分布、動態變化）和相關因素。主要結論有：（1）從收縮發生率看，發展景區產業可有效抑制人口收縮發生率，歷史文物良好保存度對收縮發生率的降低也有一定影響；（2）從收縮的動態變化看，在收縮型鄉鎮中離散收縮占比較高，而收斂收縮占比較低，多出現在地市交界處；這2種人口易失型鄉鎮需要重點關注，謹防人口空心化加劇造成的保護發展失活。（3）從收縮程度看，浙江歷史文化名鎮以輕微和中度收縮為主，少量存在重度收縮，因遠離市級主城區，不受人口虹吸效應的影響，未發生極重度收縮。（4）從空間集聚性看，浙江省歷史文化名鎮人口收縮主要集中在欠發達地市交通便利的地區和發達地市交通不便利地區。（5）從相關因子看，歷史文化名鎮人口收縮與鎮區教育設施數、工業總產值、從業人員數、鄉鎮建成區面積具有顯著相關性，與教育設施數和工業總產值關聯更為緊密，與常住人口基數和鄉鎮級別并不相關。

表5 人口收縮程度的相關因子分析Table 5 Population shrinkage degree and its social correlation factors

5.2 對策與建議

總體而言，面臨城鎮人口收縮的浙江省歷史文化名鎮可在文化保護、產業發展、區域戰略空間部署上與一般鄉鎮差異化施策，科學抑制人口大幅收縮，為活化古鎮提供人口保障。具體可重點強化四方面的響應策略：（1）在歷史文化層面，注重歷史文物保存度，通過提升保護等級，爭取更多的政策和資金補助。（2）在產業層面，大力發展景區旅游產業、兼顧工業，增加就業機會，提升經濟水平。（3）在社會層面，注重教育設施的投入，為居民子女就學和成人繼續教育提供良好支撐；同時合理擴大建成區面積，為歷史文化名鎮的保護與發展合理預留用地。（4）在區域層面，重點關注2種人口易流失的類型和2處人口收縮集聚地。2種人口易流失的類型是人口基數較少的小鎮和位于地市交接處的人口大鎮；2處人口收縮集聚地是衢州G3高速路沿線和溫州蒼南、泰順、永嘉地區?？舍槍唧w區域分別投入共享型資源，高效抑制人口大量流失。

5.3 不足與展望

本文仍存在以下不足，有待進一步推進。（1）人口收縮具有空間依賴屬性，本研究雖然從省級層面展開，但因涉及的鄉鎮數多，難以對建成區范圍進行微觀個案式精準刻畫。用鄉鎮平均建成區面積進行計算，存在一定誤差。（2）因全省鄉鎮鎮區人口數據搜集較難，本文依據我國城鎮建設用地的年均增長率推算2005、2015年浙江省所有鄉鎮和歷史文化名鎮的建成區面積，忽略了城鎮建設發展的時空差異性，在一定程度上影響測算結果。（3）人口收縮的合理性是政策制定的前提，但合理范圍較為復雜，學術界尚未對收縮合理范圍形成科學定論，在后續研究中值得進一步分析探索。