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2020 , Vol. 40 >Issue 2: 70 - 78

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2020.02.008

A Comparative Analysis of Urban Sprawl Characteristics of High-Density and Low-Density Cities Comparative Analysis of Large Cities in China and America

  • WANG Xue , 1, 2 ,
  • JIAO Limin , 1, 2, ※ ,
  • DONG Ting 1, 2
Expand
  • 1. School of Resource and Environmental Sciences，Wuhan University，Wuhan 430079，Hubei，China
  • 2. Key Laboratory of Geographic Information System，Ministry of Education，Wuhan University，Wuhan 430079，Hubei，China

Received date: 2019-04-12

  Revised date: 2019-12-18

  Online published: 2025-04-01

Fold

Abstract

Research on differences of urban sprawl characteristics of high-density cities and low-density cities will help to provide reference for urban planning and management. In this paper,we take 12 Chinese cities and 9 American cities with a population of more than 1 million as sample cities. Based on circle analysis method and inverse S-shaped function,this paper compares and analyzes the characteristics of urban sprawl of high-density cities represented by Chinese cities and low-density cities represented by American cities in 1990,2000 and 2014,from two aspects of land expansion and population density change. The results show that: 1) Under the same population size,the built-up land area of Chinese cities is smaller,but the land expansion rate is faster than American cities. The land expansion of Chinese cities and American cities mainly occurs in the suburbs and the interior of cities respectively. 2) Chinese cities are more compact than American cities. The land expansion of loose high-density cities tend to be compact. In low-density cities,Raleigh has become more loose and other cities' sprawl degree has reduced. 3) The overall population density of high-density cities and low-density cities is both declining. Although high-density Chinese cities are more compact in space,their population density declines faster. It means that it is necessary to curb the sprawl trend of Chinese cities. 4) The population density of compact cities declines more slowly; In high-density cities,the sprawl of land has made population density fall faster,and the compact space growth has slowed down the decline rate of population density. However,the sprawl or compactness of land has no significant effect on the change of population density in low-density cities.

Key words： urban sprawl; circle analysis; inverse S-shaped function; land expansion; population density; urban boundary

Cite this article

WANG Xue , JIAO Limin , DONG Ting . A Comparative Analysis of Urban Sprawl Characteristics of High-Density and Low-Density Cities Comparative Analysis of Large Cities in China and America[J]. Economic geography, 2020 , 40(2) : 70 -78 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2020.02.008

随着全球化进程的加快，城市蔓延逐渐成为全球较为普遍的现象。“城市蔓延”一词由William H. Whyte于1958年首次提出，用来描述城市郊区飞地式开发的现象[1]。Jean Gottmann认为蔓延是大都市边缘持续不断的扩张[2]，并认为大都市边缘总有一个带状区域处于从乡村向城市的转化过程中[3]。Anthony Downs、Mills等人认为城市蔓延是过度郊区化的一种形式[4-5]。张庭伟于1999年率先在国内引入“城市蔓延”一词，并指出城市蔓延是一种失控性的郊区化[6]。高密度城市和低密度城市均存在蔓延，但由于人口密度、城乡结构、土地制度和社会经济发展水平等不同，高密度城市和低密度城市的蔓延存在许多差异[7]。以美国为代表的低密度城市的蔓延主要是发生在城市边缘地带低密度的、无序的、用地类型单一的、依赖小汽车交通的城市空间扩展现象，并伴随着一系列经济、社会和环境问题的产生；而以中国为代表的高密度城市的蔓延指非农建设用地以高速、低效、无序的形式向周边地区进行扩张[8]，并产生交通拥堵、绿地侵蚀、基本农田侵占等城市问题。对比分析高密度城市和低密度城市的蔓延特征差异，有助于为城市规划和管理提供参考。
美国大规模的城市蔓延开始于1920年代，中国城市蔓延1980年代才出现。与美国相比，中国的城市蔓延开始得晚，开始时的城市化率低，但城市蔓延加速快[7]。美国的城市蔓延是市场导向的，在开放、自由的市场条件下，大量私人小汽车出现，高速公路网兴建，长距离通勤得以实现，人们为了逃避社会、环境问题严重的城市中心区，主动向环境更为良好的郊区迁移，并伴随工业、商业、办公的外移，这种大规模的郊区化促使美国率先出现城市蔓延现象[9]。而中国的城市蔓延为政府导向，1980年代后，中国实行城市土地有偿使用制度的改革，城市中心区和郊区地价的不同，导致城市土地功能的空间置换，工业从高租金的中心区搬迁至郊区，加上住房制度改革、中心区大规模旧房改造和郊区新住宅建设，城市交通、通讯等基础设施条件的改善，促使人口向郊区迁移。户籍制度的放宽、城市规划的导向、维持GDP高速增长对用地的渴求等进一步加速了城市蔓延[10]。
研究城市蔓延需要对蔓延程度进行科学定量的测度。目前，城市蔓延的测度方法主要有单指标法、多指标法、图像分析法、模型法等[11⇓⇓⇓⇓⇓-17]。常用的指标有密度、增长率、弹性、空间形态等[18-19]。有学者对全球不同城市的蔓延特征和人口密度变化进行了分析，采用梯度分析法[20]、网格法[21-22]、GIS和CA相结合[23]等方法描述城市形态，利用数学模型刻画人口密度的分布[23]，并将土地利用和人口密度结合[23-24]，分析城市扩张过程中人口密度的变化，得到全球大部分城市平均人口密度下降[25]的结论。大多数学者认为应该提高土地利用效率，合理控制城市规模，有效遏制蔓延态势，并提出城市蔓延控制策略[26⇓-28]。但也有学者通过分析全球157个国家截面数据，发现与全球其他国家相比，中国人均城镇用地水平较低[29]，我国应适度放开建设用地指标。从已有研究可以发现，高密度城市和低密度城市在城市蔓延过程中，土地扩张特征和人口密度变化的差异尚不明晰。蔓延的空间增长对人口密度的影响在高密度城市和低密度城市有何不同?是否城市越蔓延，人口密度下降得越快?
作为世界上的主要经济体，一方面，美国城市表现出普遍的蔓延特征，而中国城市正处在城市化高速发展阶段；另一方面，中国城市的人口密度远高于美国城市的人口密度。基于以上两点，本文以中国和美国的大城市为研究对象，探究高密度城市和低密度城市蔓延特征的差异。选择人口100万以上的12个中国城市和9个美国城市为样本城市，采用圈层分析法计算城市土地密度，并用反S方程拟合城市土地密度函数，计算蔓延度指数，从土地扩张和人口密度变化两个方面对比分析中国和美国大城市的城市蔓延特征。以期帮助中国吸取美国城市化的经验教训，寻找治理中国城市蔓延的切入点和突破点，为中国未来的城市化发展道路提供参考。

1 样本城市、数据和方法

1.1 样本城市和数据来源

本文在纽约大学和联合国人居署、林肯土地政策研究所合作的城市扩张项目公布的数据集《城市扩张图集》[25]（http://www.atlasofurbanexpansion.org/data）中选择人口超过100万的21个中美城市作为样本城市，其中中国城市12个、美国城市9个（表1）。中国的样本城市大部分是直辖市或省会城市，美国的大部分是大都市区城市，具有城市历史长、人口数量多等共同特点。但中国城市的规模普遍比美国城市大，41.7%的中国城市2014年的人口数量超过了1 000万，而美国城市中只有纽约和洛杉矶是超大城市。
表1 样本城市概况

Tab.1 Sample cities

城市名称 人口数量（万人）
1990 2000 2014
广州 240.507 1 203.912 2 465.722
上海 1 004.452 1 446.068 2 438.727
北京 603.739 986.984 2 066.940
深圳 45.578 595.550 1 094.513
天津 433.542 472.341 1 005.608
成都 201.942 511.763 933.973
武汉 211.207 467.440 817.406
郑州 125.696 201.221 715.662
济南 171.669 223.991 331.683
常州 100.196 152.324 307.575
唐山 81.933 113.999 269.987
海口 50.181 75.604 124.766
纽约 1 623.530 1 795.555 1 841.209
洛杉矶 1 235.530 1 409.141 1 513.897
芝加哥 732.502 850.973 891.378
费城 476.054 532.983 585.288
休斯敦 273.974 375.862 539.934
明尼阿波利斯 189.916 228.158 262.692
波特兰 113.157 151.240 190.441
克利夫兰 137.623 162.273 186.502
罗利 26.255 70.216 118.842
本文采用的数据有土地利用数据和人口密度数据。土地利用数据来源于《城市扩张图集》中1990年左右、2000年左右和2014年左右的Landsat卫星遥感影像，城市范围根据建成区面积确定，土地利用类型分为建设用地、开放空间和水体三大类。人口密度数据来源于欧盟委员会实施的人类地球计划公布的全球人口栅格数据集。本文选取1990、2000和2015年分辨率为1 km的人口栅格数据来计算人口密度。

1.2 研究方法

1.2.1 圈层分析法

圈层分析法是指以城市中心为圆心，以一定距离为半径，向外建立一系列的缓冲区，将城市划分成不同的圈层，以这些圈层为基本单元来分析城市扩张的空间特征[30]。本文以城市的经济、社会活动中心为圆心，以1 km为间隔建立等距缓冲区，直至包含城市范围（图1），并计算每个圈层的土地密度。
各圈层土地密度的计算公式如下所示：
L a n d _ D i = S i b S i - S i w
式中： L a n d _ D i表示第i个圈层的土地密度； S i表示第i个圈层的总面积； S i b 、 S i w分别表示第i个圈层的建设用地面积和水域面积，本文将水域视为不可建设用地，计算土地密度时将水域面积从总面积中扣除。
图1 北京和芝加哥的1km等距圈层

Fig.1 Buffer zones at 1-km intervals in Beijing and Chicago

1.2.2 城市土地密度函数拟合

样本城市不透水面密度从城市中心向外呈现出反S形递减的规律，本文采用一种反S函数来拟合样本城市土地密度的这种变化趋势[31]，并进一步探究城市土地扩张的空间特征。函数方程如公式（2）所示：
f r = 1 - c 1 + e α ( 2 r D - 1 + c
式中： f r是城市土地密度； r是到城市中心的距离； e是欧拉数； α是决定城市土地密度函数曲线斜率的参数； c是表示城市边缘建设用地密度的参数； D是城市半径的估计值。
反S函数的一些参数可以表征城市形态的某些基本特征。例如，城市土地密度函数曲线中下降最陡的一段距离占整个城市半径的比例可以描述一个城市蔓延的程度。该比例越大，说明城市从土地密度较高的核心区到土地密度较低的郊区的范围越大，城市越分散，蔓延程度越高。用蔓延度指数 k p可以表示城市的相对蔓延程度， k p的计算公式如下：
k p = 1.316957 α
k p较大，表明城市相对来说更加蔓延；反之，城市相对更加紧凑。

2 高密度城市和低密度城市的界定

比较样本城市的平均人口密度（图2），发现1990—2015年，总体上城市的人口密度都在下降，说明土地增长快于人口增长，城市在蔓延。1990年，中国城市的平均人口密度是1.927万人/km2，2015年下降为0.996万人/km2，年平均下降速率为1.93%；而美国城市的平均人口密度从1990年的0.262万人/km2下降为2015年的0.221万人/km2，年平均下降速率只有0.06%。中国样本城市的人口密度远高于美国样本城市的人口密度，是美国城市的5~7倍，但中国城市的人口密度下降得较快，下降速率约是美国城市的32倍。因此，可以把中国城市看作高密度城市，而美国城市是低密度城市。
图2 中国和美国城市的平均人口密度

Fig.2 Average population density of cities in China and America

3 高密度城市和低密度城市的土地扩张特征对比

3.1 城市土地密度函数拟合结果

利用Matlab软件采用非线性最小二乘法对样本城市1990年（T1）、2000年（T2）和2014年（T3）时的土地密度函数进行拟合，拟合图和参数估计结果如图3和表2。
图3 城市土地密度函数拟合图

Fig.3 Graphs of the fitted urban land density functions

表2 城市土地密度函数拟合参数

Tab.2 Parameters of the fitted urban land density functions

城市 T1 T2 T3
α c D R 2 α c D R 2 α c D R 2
广州 1.682 0.059 8.50 0.986 1.848 0.216 18.80 0.965 1.728 0.363 23.28 0.977
上海 2.434 0.212 21.40 0.984 3.555 0.276 35.97 0.983 4.097 0 67.01 0.975
北京 4.523 0.115 25.96 0.995 5.327 0.152 29.06 0.994 4.648 0.259 35.52 0.988
深圳 2.572 0.103 7.87 0.956 1.742 0.088 10.67 0.959 2.193 0.164 14.75 0.973
天津 3.828 0.067 15.59 0.995 3.850 0.076 16.93 0.994 3.554 0.247 23.82 0.990
成都 2.780 0.020 11.24 0.994 5.481 0.076 18.85 0.998 3.769 0.134 30.13 0.983
武汉 1.900 0.105 9.51 0.986 2.442 0.169 14.00 0.982 3.396 0.213 28.61 0.994
郑州 4.917 0.082 12.73 0.998 7.537 0.137 15.52 0.997 3.972 0.191 26.52 0.991
济南 3.771 0.099 13.57 0.995 3.712 0.126 15.33 0.994 3.403 0.17 19.09 0.995
常州 4.159 0.046 7.49 0.999 4.945 0.127 13.17 0.996 4.488 0.237 18.39 0.993
唐山 2.366 0.106 8.00 0.977 2.955 0.140 9.550 0.973 2.848 0.258 12.31 0.971
海口 1.830 0.023 10.28 0.975 2.337 0 15.13 0.975 2.692 0.078 22.09 0.979
纽约 2.589 0.021 80.74 0.979 3.924 0.174 89.31 0.989 3.981 0.188 90.27 0.989
洛杉矶 2.292 0.107 48.21 0.990 2.659 0.159 50.77 0.989 2.736 0.169 52.08 0.988
芝加哥 3.845 0.032 83.65 0.992 4.390 0.050 95.60 0.993 4.696 0.073 100.1 0.989
费城 2.264 0.162 27.76 0.982 2.288 0.208 30.76 0.979 2.478 0.258 36.11 0.976
休斯敦 1.438 0.009 28.98 0.989 2.056 0.001 41.45 0.993 2.304 0 52.86 0.990
明尼阿波利斯 1.830 0.029 27.87 0.991 1.896 0.050 33.54 0.981 2.000 0.055 37.10 0.986
波特兰 1.387 0 19.66 0.976 1.709 0 25.59 0.964 2.159 0 31.55 0.961
克利夫兰 1.837 0 26.42 0.985 3.095 0.056 34.64 0.995 3.241 0.070 41.73 0.993
罗利 1.984 0.186 6.16 0.957 1.900 0.264 6.650 0.938 1.738 0.347 6.89 0.928
从图3和表2可以看出，反S方程可以很好地拟合城市土地密度从中心向外递减的趋势，绝大部分城市的拟合精度 R 2都在0.98以上。参数 α的范围在1~5之间；参数 c的范围在0~0.4之间，且大多数城市的 c值小于0.2，说明大多数城市的边缘土地密度低于20%；参数 D的范围从10到100不等，且美国城市的 D值普遍比中国城市大，纽约、芝加哥、洛杉矶T1时的 D值就已超过40，表明美国城市的平均半径比中国城市大。比较T1、T2和T3的 D值变化，发现随着时间推移，美国城市的半径保持相对稳定，而中国城市的半径增长较快。

3.2 城市同心分区

Angel在《城市扩张图集》中将土地密度大于或等于50%的区域分为城区，土地密度在25%~50%之间的区域分为郊区，土地密度低于25%的区域分为农村地区[25]。Schneider将土地密度大于或等于50%的区域定义为城市核心区[32]。由表2城市土地密度函数拟合参数可知，参数 c的范围在0~0.4之间，而 c表示城市边缘的建设用地密度，因此，本文将土地密度低于50%的圈层定义为郊区，将土地密度高于75%的圈层定义为核心区，土地密度在50%~75%之间的圈层则为内城区。T3时样本城市各区域的半径如图4所示。
图4 中国和美国城市分区半径雷达图

Fig.4 Radar map of the radius of cities in China and America

由图4可知，中国城市和美国城市的内城区半径相对于核心区和郊区都较小，初步表明城市呈蔓延形态。和美国城市相比较，中国城市的核心区半径和郊区半径相差不大，都在20 km左右，但美国城市的郊区半径比核心区大得多，是核心区半径的2~3倍。中国的城市蔓延在空间格局上表现为强中心的特点，而美国的城市蔓延具有离心化的特征。这是因为美国城市蔓延时，城市人口和居住区向郊区迁移，并伴随着产业的转移，引起城市结构的变化，城市中心城区出现功能性衰退。中国城市在蔓延过程中，城市用地向外围扩张，但郊区基础设施落后，中心城区仍具有较强的吸引力，并伴随着城市的扩张出现了经济的快速增长。

3.3 土地扩张的速度和空间分异

样本城市的建设用地面积和年均增长率如图5所示。中国城市的建设用地面积较小，但土地扩张速度快，T1~T3时期的建设用地年均增长率大于10%，广州的建设用地甚至增长了约45%；美国城市的建设用地面积大，但土地扩张速度慢，建设用地年均增长率小于10%。这是因为1990年后中国仍处于城市化快速发展阶段，而美国城市发展已经稳定。
图5 中国和美国城市建设用地面积和年均增长率

Fig.5 Built-up land area and annual growth rate of China and America

城市不同区域的土地密度平均变化率反映了城市土地扩张的空间分异。中国城市的郊区土地密度增加较快，增加了48.06%，土地扩张主要发生在城市郊区；而美国城市的土地密度变化不大，核心区、内城区、郊区的土地密度增长率都小于2%，核心区土地密度增加相对较快，为1.23%，土地扩张主要发生在城市内部。

3.4 土地扩张方式

样本城市的蔓延度指数 k p值见表3。美国城市T1、T2、T3时的平均 k p值均比中国城市大，表明高密度的中国城市相对低密度的美国城市较紧凑。
表3 中国和美国城市的kp值

Tab.3 The kp values of cities in China and America

国家 城市 T1 T2 T3
中国 广州 0.7830 0.7126 0.7621
上海 0.5411 0.3705 0.3214
北京 0.2912 0.2472 0.2833
深圳 0.5120 0.756 0.6005
天津 0.3440 0.3421 0.3706
成都 0.4737 0.2403 0.3494
武汉 0.6931 0.5393 0.3878
郑州 0.2678 0.1747 0.3316
济南 0.3492 0.3548 0.3870
常州 0.3167 0.2663 0.2934
唐山 0.5566 0.4457 0.4624
海口 0.7196 0.5635 0.4892
平均值 0.4873 0.4177 0.4199
美国 纽约 0.5087 0.3356 0.3308
洛杉矶 0.5746 0.4953 0.4813
芝加哥 0.3425 0.3000 0.2804
费城 0.5817 0.5756 0.5315
休斯敦 0.9158 0.6405 0.5716
明尼阿波利斯 0.7196 0.6946 0.6585
波特兰 0.9495 0.7706 0.6100
克利夫兰 0.7169 0.4255 0.4063
罗利 0.6638 0.6931 0.7577
平均值 0.6637 0.5479 0.5142
把所有样本城市的蔓延度指数 k p值按从小到大的顺序排列并画出散点图，发现 k p值在0.6时出现明显断层，因此，可以0.6为阈值，认为T1时 k p值小于0.6的城市是紧凑的，大于0.6的城市是相对松散的。为比较不同城市的土地扩张方式，以T1时的 k p值为横坐标，T3时的 k p值为纵坐标，画出样本城市的散点图，如图6所示。
图6 样本城市T1和T3时的kp值

Fig.6 Scatter plot of kp values at T1 and T3 of sample cities

在图6中，相对于中国城市，美国城市的 k p值的点位于距原点较远的地方，进一步说明了高密度的中国城市相对低密度的美国城市较紧凑。这可能是因为美国城市蔓延发生的时间较早，1950年代美国东北海岸地区已经出现大都市带[33]，此时美国的城市化率已经超过50%。1950年代后伴随着经济复苏，城市蔓延开始高速发展并持续加重，1970年美国的城市化率已超过70%。而中国城市蔓延始于城市化率仅有约20%的1980年代，1990年代城市蔓延开始高速发展，进入21世纪城市蔓延进一步加速，2000年的城市化率为36%，2010年城市化率陡然提升至约50%[7]，建设用地向郊区扩张加快。从图6还可以看出，除了罗利位于对角线上方附近，其余美国城市均位于对角线下方，T1~T3的 k p值均在减小，说明低密度的美国城市的蔓延程度随时间逐渐降低。而中国城市由于社会经济水平和城市化速度不同，城市蔓延程度变化不同。
结合城市的人口密度、T1时的 k p值大小和T1~T3时期 k p值的动态变化，将所有样本城市的土地扩张方式分为6类（表4）。其中“紧凑↓”表示土地扩张方式为T1时紧凑，T1~T3时期紧凑程度降低；“松散↑”表示土地扩张方式为T1时松散，T1~T3时期松散程度升高。
表4 样本城市土地扩张方式分类

Tab.4 Classification of land expansion patterns in sample cities

类型 城市
高密度 紧凑↓ 郑州、天津、济南、深圳
紧凑↑ 北京、常州、成都、上海、唐山
松散↓ 武汉、海口、广州
松散↑ -
低密度 紧凑↓ -
紧凑↑ 芝加哥、纽约、洛杉矶、费城
松散↓ 克利夫兰、明尼阿波利斯、休斯敦、波特兰
松散↑ 罗利
由表4可知，T1~T3时期，高密度紧凑的城市中，郑州、天津、济南、深圳的紧凑程度降低，北京、常州、成都、上海、唐山变得更加紧凑，而由于城市的快速发展给资源环境承载带来很大压力，武汉、海口和广州这类高密度松散的城市的蔓延得到遏制；除了罗利变得更加松散，其余低密度城市的蔓延程度都在降低。

4 城市蔓延过程中人口密度变化差异对比

样本城市的平均人口密度和年均变化率如图7所示。除了罗利、休斯敦和北京的人口密度稍有增加，其余高密度城市和低密度城市的人口密度都在下降，但较紧凑的高密度的中国城市人口密度反而下降得更快。中国城市T1~T3的人口密度年均下降速率平均为2.96%，而美国城市仅为1.19%。这可能与中国和美国的城市化发展阶段不同有关。
图7 中国和美国城市平均人口密度和年均变化率

Fig.7 Average population density and annual change rate of China and America

不同空间形态和不同空间增长方式的城市的人口密度变化有所不同（图8）。由图8a可知，高密度城市中，T1时空间形态紧凑的城市比松散的城市人口密度下降的速率小，低密度城市中也呈现同样的规律。从图8b可以看出，高密度城市中，T1~T3紧凑度降低的城市，T2~T3的人口密度下降速率比T1~T2大，表明空间的蔓延使高密度城市的人口密度下降得更快；T1~T3紧凑度升高和松散度降低的城市，T2~T3的人口密度下降速率比T1~T2小，表明空间的紧凑使高密度城市的人口密度下降变慢。低密度城市中，T1~T3松散度升高的城市，即罗利，人口密度稍有增加但增加的速率无显著变化；T1~T3紧凑度升高和松散度降低的城市，人口密度下降的速率较小且变化不大，空间的蔓延或紧凑对低密度城市人口密度的变化没有表现出显著影响。
图8 城市人口密度年均变化率箱线图

Fig.8 Annual change rate of average population density of cities

5 结论与展望

全球城市普遍存在蔓延，但高密度城市和低密度城市的蔓延特征存在差异。中国城市的人口密度远高于美国城市，因此中国城市属于高密度城市，美国城市为低密度城市。本文从土地扩张和人口密度变化两方面，对比分析以中国为代表的高密度城市和以美国为代表的低密度城市的蔓延特征，得到以下主要结论：
①同等人口规模下，中国城市的建设用地面积较小，但土地扩张速度较快，1990—2014年的年均增长率大于10%；美国城市的建设用地面积较大，但土地扩张速度慢，年均增长率小于10%。中国城市郊区土地密度增加较快，土地扩张主要发生在城市郊区；而美国城市的土地密度变化不大，核心区土地密度增加相对较快，土地扩张主要发生在城市内部。
②中国城市相对美国城市更为紧凑。1990—2014年，高密度松散的城市，蔓延得到遏制，高密度紧凑的城市中，北京、常州、成都、上海、唐山变得更加紧凑，郑州、天津、济南、深圳的紧凑程度降低；除了罗利这一低密度松散的城市变得更加松散，其余低密度城市的蔓延程度都在降低。
③高密度城市和低密度城市的总体人口密度都呈现下降趋势，但高密度的中国城市尽管空间形态更紧凑，在快速城市化的背景下，人口密度下降得更快，这表明遏制中国的城市蔓延趋势是有必要的。6种土地扩张方式的城市中，形态松散的高密度城市人口密度下降得最快，即使25年来松散程度降低，人口密度下降速度仍然较快，表明城市的土地利用集约度降低。
④无论对于高密度还是低密度城市，空间紧凑城市的人口密度下降速度较小。但是，空间增长方式对人口密度变化的影响在高密度城市和低密度城市中有所不同：蔓延的空间增长使高密度城市的人口密度下降得更快，而对低密度城市人口密度的变化没有表现出显著影响。
以上4条结论，揭示了中国城市和美国城市蔓延在速度、空间、方式、对人口密度变化的影响等方面的不同，这与城市发展阶段和发展方式有关。1990年后美国城市已经发展稳定，且随着新城市主义和精明增长理念的提出，美国开始通过在城市内部进行土地利用再开发等方式，促进城市向更加紧凑的方向发展。而1990—2014年中国还处于城市化快速发展阶段，建设用地向外无序扩张。因此美国的土地扩张是城市内部的慢速扩张，且蔓延程度逐渐降低，而中国的土地扩张主要表现为发生在城市郊区的快速扩张，且不同城市的蔓延程度变化不同。这与张景奇[7]、张衔春[17]等人的研究结果一致，张帆[34]对全国35个大中城市的蔓延指数变化的研究进一步说明了中国大中城市的蔓延程度与城市规模呈现倒U型的关系。关于人口密度的变化，熊柴[29]、张帆[34]等人的研究也验证了建设用地增长率大于人口增长率，人口密度下降的结论。本文还发现空间形态更紧凑的中国城市的人口密度下降得更快，土地利用集约程度较低，且蔓延的空间增长对高密度的中国城市的人口密度变化的影响更大，因此需要遏制中国城市蔓延趋势。
经济、政策、社会等因素进一步促使中国城市和美国城市蔓延差异的形成。美国的城市蔓延是市场经济作用下的自发结果，城市化加速、产业结构调整和粗放的经济增长模式是中国城市蔓延的主要推力；美国实施的低密度区划法规，鼓励开发商投资的财政政策和税收优惠政策促进了城市的低密度蔓延，中国的土地有偿使用制度导致的寻租行为加剧了城市蔓延；对小汽车的依赖，对郊区生活的向往以及崇尚自由的个人文化进一步导致美国大城市蔓延，而中国的城市蔓延与小汽车使用、城市化推进与居民收入分化等社会变迁有关。
根据高密度城市和低密度城市蔓延的这些差异，可以针对不同类型城市实施不同的蔓延治理手段，为制定中国未来的城市化发展战略，促进城市健康发展提供参考。高密度城市要控制土地扩张速度，明确划定城市边界，提高土地利用集约度，优化城市要素的空间布局和空间组织，提升次中心的基础设施水平，增强次中心的吸引集聚作用，引导城市向更有效率的多中心空间结构发展，接纳更多人口；低密度城市要加强土地混合利用，提高城市内部土地利用效率，加强城市中心的吸引力，但要想实现人口的紧凑，仅关注土地空间上的紧凑是不够的，还要关注城市形态中的人文因素和社会因素，发展公共交通，优化交通格局，强化公众参与规划，关注社会公平，保护生态环境。
对于高密度城市和低密度城市蔓延差异背后的驱动机制，本文尚未进行定量分析，有待进一步研究。

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