高质量发展视角下城市经济韧性的空间分布与影响因素分析.pdf

125236|2023|11城市设计引言建设社会主义现代化强国离不开高质量的城镇化建设。2022 年末，中国城镇常住人口占全国人口比重达到 65.22%，城镇化率较 2021年末提升 0.5 个百分点，城镇化持续演进为中国构建新发展格局提供重要支撑。“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要强调建设韧性城市，强化城市韧性、防控潜在风险、提升发展质量，是城镇化建设的重要方向。城市标志着人口与经济的高度集聚，因而城市经济韧性是城市韧性的重要内核。城市经济韧性正是研究在遭遇内外部冲击时，城市经济抵御冲击、适应变局、持续发展的能力。在复杂多变的内外部形势下，提升经济发展质量离不开强韧坚实的发展基底，满足人民美好生活期待也需要稳定向好的发展环境，因而关注城市经济韧性就是关注高质量发展的坚实基础，提升城市经济韧性有助于提振持续创造美好生活的信心。因此，研究中国城市经济韧性的空间分布与影响因素，有助于为城镇化高质量发展提供研究支撑和实践建议。1 文献综述20 世纪末，韧性与空间尺度的结合受到广泛关注，在不同的空间尺度上派生出区域韧性、城市群韧性、城市韧性等概念。具体到城市经济韧性的定义中，有三种观点：观点一关注受到冲击后的快速应对、有效协调和自我创新1，强调冲击发生后区域经济系统的稳定有序；观点二关注外部冲击发生后区域经济保增长、转方式、调结构的能力2，强调区域经济遭遇冲击时的可持续发展、高质量增长；观点三则在前两种观点的基础上，将区域技术要素、制度特征等因素的作用摆在更为鲜明突出的位置3，强调城市经济韧性的基础是区域内各种积极因素相协调、相促进。可见，基于不同的研究视角，学者们给出了关于城市经济韧性概念的不同见解。关于城市经济韧性的测度，同样有几种不同的思路。一是基于区域就业率和 GDP 的变化来表征经济韧性：Sensier 等4将区域的空间尺度进行了细化，根据欧洲各地区在经济危机方面的GDP 和就业情况来衡量城市经济韧性，详细分析各区域之间在恢复冲击过程的变化幅度和持续时间方面的差异。二是构建综合指标体系：Rizzi等5在不对称性和峰度检验的基础上，对选择的变量进行主成分分析（PCA），从经济、社会、环境三个维度构建评级体系，测度欧洲部分地区经济韧性。可见，目前学者对经济韧性测度指标体系的研究并没有形成公认统一的衡量模式。关于如何提升经济韧性，学者们在资源要素、产业集聚、经济政策等多个方面进行了诸多有益探索。在城市经济韧性与资源要素方面，Crespo 等6关注社会资本要素的影响，研究证实在适度原则下社会资本积累能够有效促进经济韧性提升；Huggins7关注社会文化要素的影响，发现文化环境的多元开放、企业家精神的培植培育是能够提升经济韧性的积极现象。在城市经济韧性与产业集聚方面，Brown 和Greenbaum8研究发现区域内产业的多样化集聚有助于强化经济韧性；赵春燕和王世平9在城市这一空间尺度上展开研究，肯定了经济集聚对经济韧性的有益作用。在城市经济韧性与经济政策方面，Briguglio 等10研究发现：在应对外部冲击时，适当根据城市经济发展需要调整经济政策能够显著提升经济韧性；李建强等11研究发现：在区域经济遭遇强烈外部扰动时，为缓解可能引致的金融系统风险，政府债务容忍可以提升经济韧性。梳理相关研究成果可见：城市经济韧性作为一个复杂系统，受多种因素的影响与作用，且引起了学界的广泛重视。综上所述，城市经济韧性这一概念逐步得到学界的关注，但通过梳理文献可也发现，仍存在以下值得探讨之处：第一，近年来城市经济韧性的理论探讨愈加充分，测度方法日益充分完善，但是在测度城市经济韧性的基础上，对其整体与局部时空演化特征、空间相关性的分析仍有待深化。第二，城市经济韧性的空间溢出效应在不同空间权重下稳健性有待考究，因而可从上述两个方面加深实证分析。2 研究设计2.1 研究方法2.1.1 城市经济韧性的评价指标体系与测度方法摘要：文章构建熵权法下的城市经济韧性测度模型，评价中国 20112019 年 285 个地级以上城市经济韧性的时空演变格局，运用局域热点分析、重心模型分别刻画城市经济韧性的局域与整体演化特征，并进一步分析了城市经济韧性的影响因素。研究发现：研究期间内，各城市的经济韧性稳步提升，但地区间差异显著，并存在明显的空间集聚现象；城市经济韧性水平的差异是多种因素共同作用的结果，地区经济基础、区域市场规模、交通基础设施、科技创新能力、区域金融基础、数字金融水平对本地区城市经济韧性的提升具有促进作用，政府干预程度、城乡收入差距则制约着城市经济韧性的提升。Abstract：A measure model of urban economic resilience based on entropy weight method was constructed to evaluate the spatio-temporal evolution pattern of the economic resilience of 285 cities at or above the prefecture level in China from 2011 to 2019.Local hotspot analysis and gravity center model were used to depict the local and overall evolution characteristics of urban economic resilience,and further analyze the influencing factors.The study found that the resilience of cities increased steadily over the study period.But there are significant regional differences.And there is obvious spatial agglomeration phenomenon.The different levels of resilience in cities are the result of a combination of factors.Economic base,market size,transportation facilities,scientific and technological innovation,financial base and digital finance play a role in promoting urban economic resilience,while government intervention and urban-rural income gap restrict the improvement of urban economic resilience.关键词：城市经济韧性；空间格局；热点分析；重心模型；影响机制Keywords：urban economic resilience；spatial pattern；hot spot analysis；gravity center model；influence mechanism基金项目：国家社科基金一般项目“乡村振兴战略背景下我国城乡融合发展的模式与推进机制研究”（项目编号：19BGL175）文刘程军浙江工业大学之江学院副教授严淑闻浙江工业大学硕士研究生舒季君浙江工业大学经济学院讲 师 博 士DOI：10.19875/ki.jzywh.2023.11.040Spatial Distribution and Influencing Factors of Urban Economic Resilience from the Perspective of High-quality Development高质量发展视角下城市经济韧性的空间分布与影响因素分析126本研究综合现有研究成果12，以科学有效地评价城市经济韧性为目标，以冲击承压能力、经济愈合活力、持续发展潜力为 3 个一级指标，以经济特征、基础设置、社会稳定、消费需求、投资潜力、对外联系、创新体系、生态环境、发展质量为 9 个二级指标，选取三级指标 22 个，形成三级评价指标体系。首先，第一个一级指标为“冲击承压能力”，包括经济特征、基础设施、社会稳定三个维度，用以刻画城市在长期发展中积累铸就的快速应对风险冲击的基础能力。“经济特征”包括：人均 GDP、GDP 增长率、城镇人均可支配收入、农村人均可支配收入、第三产业占 GDP 比重。“基础设施”包括：高铁站数量、移动互联网普及率。“社会稳定”包括：地方财政一般预算收入、每万人拥有医生数、人均教育经费、城镇登记失业率。在 11 个三级指标中，城镇登记失业率为负向指标，其余 10 个指标均为正向指标。第二个一级指标为“经济愈合活力”，包括消费需求、投资潜力、对外联系三个维度，分别从消费、投资、外贸三方面刻画城市在经受冲击后短期内复苏增长的活力。“消费需求”以社会消费品零售总额表征。“投资潜力”包括：人均固定资产投资额、城乡居民储蓄年末余额。图 120112019 年城市经济韧性分省份评价结果（均值）（图片来源：作者自绘）图 220112019 年 285 市城市经济韧性热点图（图片来源：作者自绘）“对外联系”包括：实际利用外资的金额、当年进出口总额占 GDP 的比重。5 个三级指标均为正向指标。第三个一级指标为“持续发展潜力”，包括创新体系、生态环境、发展质量三个二级指标，用以刻画冲击发生后推动经济长期向好发展的潜力。“创新体系”包括：科学技术支出占财政总支出比重、科研综合技术服务业从业人员数。“绿色”作为新发展理念的重要部分，为高质量发展提供坚实基础，“生态环境”包括：PM2.5 浓度的年度均值、建成区绿化面积。我国当前经济社会的主要矛盾要求我们更关注发展质量，“发展质量”包括：工业用电占 GDP比重、每万元“工业三废”排放量。在 6 个三级指标中，PM2.5 浓度的年度均值、工业用电占 GDP 比重、每万元“工业三废”排放量为负向指标，其他 3 项为正向指标。根据上述城市经济韧性评价体系，该指标体系由三个子系统构成，每个子系统由若干个指标组成，为赋予指标数据可比性，将各指标进行标准化处理，随后运用熵权法计算得到城市经济韧性，公式如下：式中：为城市经济韧性；为城市经济韧性系统各要素标准化值；为熵权法计算得到的第j项指标的权重。值越大，表示城市经济韧性越强。2.1.2 时空演变研究方法（1）局域热点分析局域热点分析（Getis-OrdGi*）方法13作为探索性空间数据分析中的局域统计方法之一，能够用以识别经济社会现象的热点区与冷点区。本研究引入 Getis-OrdGi*方法分析数字金融空间联系势能值、城市经济韧性的集聚特性与空间分布，具体计算公式如下：式中，统计量即为局部 G 系数；为研究城市总数，分别表示研究单元i和j的观测值；为空间权重矩阵。（2）重心模型重心分析是揭示经济现象时空演化特征的常用方法，本研究引入重心模型14，测算城市经济韧性的重心漂移历程。以物理重心类比区域经济重心，区域经济重心的动向与区域的形状和经济活动强度分布密切相关。因此，考察城市经济韧性的重心动向，可以在既定区域形状下体现城市经济韧性分布的变化，重心模型的计算公式如下：式（3）（4）中的表示在城市经济韧性重心的地理坐标所显示的经度，分别代表城市经济韧性重心的地理坐标所显示的纬度。城市经济韧性重心年际漂移距离计算如下：式中，为第t+1 年相较于第t年城市经济韧性重心的移动距离；、分别为根据公式（3）（4）计算得到的第t年、第t+1 年城市经济韧性重心地理坐标。2.2 模型设定根据区域空间溢出理论，不同地域空间之间存在资源流动、产业关联、制度示范、文化融合等相互作用，空间溢出效应由此产生。在信息化网络时代“流空间”研究视角下，部分因素对城市经济韧性的影响可能具有空间溢出效应。因此，为探究空间效应，本研究使用空间固定效应模型研究影响因素对于城市经济韧性的作用强度，构建空间杜宾模型如下：式中，为城市i在t年的经济韧性；为城市i在t年的解释变量值；为个体固定效应；为时间固定效应；为随机误差项；为空间滞后回归系数；表示自变量空间滞后回归127236|2023|11城市设计系数；W为空间权重矩阵。为了明晰城市经济韧性的多维邻近效应，本研究选取距离权重矩阵、地理与经济综合权重矩阵带入模型分析。2.3 变量选取为分析城市经济韧性的影响因素，梳理已有研究成果15-19，选取如下控制变量，共同构建探究城市经济韧性影响因素的实证框架：地区经济基础（lnECO），以城市单位面积夜间灯光亮度的自然对数表征；区域市场规模（lnCON），以每平方千米人口数量的自然对数表征；政府干预程度（lnGOV），以财政支出占 GDP 的比重取自然对数表征；交通基础设施（lnTRA），以城市人均道路面积取自然对数表征；科技创新能力（lnINN），以城市每年发明专利授权量的自然对数表征；区域金融基础（lnFIN），以地方年末金融机构存贷款余额的几何平均数取自然对数表征；城乡收入差距（lnGAP），以城乡收入比取自然对数表征；数字经济背景下，数字金融因其本身的科技与信息属性对城市经济韧性的影响日益加深，本文选取北京大学 20112019 年地级以上城市数字金融指数的自然对数 lnDIF 作为城市数字金融能力的代表。2.4 数据来源采用 20112019 年 285 个地级以上城市数据，本研究中各城市金融与经济数据主要来源于 20112019 年中国城市统计年鉴中国科技统计年鉴及各省统计网站。对于个别缺失数据，用该城市该指标近 5 年的年均增长率进行递推处理。3 城市经济韧性空间分布分析3.1 城市经济韧性评价结果根据公式（1）计算得到 285 个城市在20112019 年经济韧性，分析表明城市经济韧性整体呈现稳定提升态势。由于城市数量较多不便展示，本研究根据285个城市的省份分布，展示 2011 年、2019 年城市经济韧性分省份评价结果（图1）。可见研究所涉及的29个省（市）中，天津、辽宁、山西、吉林城市经济韧性整体有所下降，其余 25 个省（市）均实现了城市经济韧性的整体提升。3.2 城市经济韧性的局域热点分析为进一步深入分析城市经济韧性的空间格局，本研究借助局域热点分析（Getis-OrdGi*）方法，识别城市经济韧性热点区与冷点区。作为探索性空间数据分析中的局域统计方法之一，局域热点分析（Getis-OrdGi*）方法能够通过区分高值及低值聚集来识别经济社会现象的热点区与冷点区，从而识别高值集聚与低值集聚。根据 2011、2015、2019 城市经济韧性热点分布情况（图 2），可以发现：一是城市经济韧性存在空间分布上的相关性，研究区域内热点区域与冷点区域集聚分布较为显著，存在明显的高值集聚与低值集聚。二是从时间演变来看，高值聚集区域范围在 20112015 年间显著扩张，在 20152019 年间基本保持稳定。三是从热点区域的空间演化来看，城市经济韧性的热点区域、次热点区域逐渐从江苏、浙江、上海逐步向安徽、湖北、河南、山西、山东等地区移动扩展，辐射到东部、中部更为广阔的区域，表明中部地区崛起态势良好。3.3 城市经济韧性重心漂移根据重心模型，运用 ArcGIS10.7 软件，绘制得到 285 个城市的经济韧性 20112019 年重心漂移路径图（图 3）。由图 3 可知，城市经济韧性的重心经过 2011 年至 2019 年间的发展变化，最终产生了先北后南方向的总体移动路径，经过 20112019 年的重心漂移，城市经济韧性重心向西南方向移动约 98.77 千米的位移，表明在 20122019 年间，南方地区，尤其是西南区域，城市经济韧性提升相对而言更为显著。4 城市经济韧性影响因素分析本研究利用 ArcGIS10.7 软件计算全局自相关指数（Morans I 指数），得出 20112019年城市经济韧性 lnRES 的空间关联性（表 1，由于篇幅限制，仅展示 2011、2015、2019 年的结果）。通过分析 P 值结果，20112019 年城市经济韧性 lnRES 通过 1%水平下的显著性检验，且显著为正，这说明从空间分布来看，城市经济韧性并不是随机分布的，而是存在空间相关性，呈显著的集聚特征。因而，为分析城市经济韧性发展中的影响因素，本文进一步构建空间面板计量模型。根据相关研究20的建议，本研究选用空间杜宾模型（SDM）作为建模的开始。根据似然比检验，两种邻近性的模型检验结果均通过 1%的显著性检验，因而空间杜宾模型是最合适的选择。根据 Hausman 检验，两种权重下的模型均通过了 1%水平的显著性检验，这表明应当选择固定效应模型。根据模型估计结果（表 2），各变量在两种空间权重模型下均显著，表明在考虑空间相关性、空间依赖性影响后，各影响因素在城市经济韧性的演化中具有显著影响，且空间计量模型在两种权重下的回归结果，系数与显著性一致性较高，表明模型整体稳健。各因素的回归结果需要基于 SDM 模型偏微分方法对溢出效应分解，直接效应即为各影响因素对本地城市经济韧性的影响，间接效应即为各影响因素变化对邻近地区城市经济韧性的影响，间接效应即为空间溢出效应，后续结合分解结果进行分析（表 3）。总体来看，各解释变量的直接效应在两种空间权重下均显著，而间接效应的显著性则不尽相同。具体而言，地区经济基础既能够推动本地经济韧性的提升，也可对周边城市产生正向空间溢出效应，坚实的经济基础能够为城市提供应对冲击所需要的物质与基础设施支持，表 2空间计量结果（表格来源：作者自绘）注：括号内为 t 统计值，*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平上显著。图 320112019 年城市经济韧性重心演变（图片来源：作者自绘）表 1全局自相关指数（表格来源：作者自绘）128参考文献：1胡晓辉,张文忠.制度演化与区域经济弹性两个资源枯竭型城市的比较J.地理研究,2018,37(07):1308-1319.2张振,赵儒煜,杨守云.东北地区产业结构对区域经济韧性的空间溢出效应研究J.科技进步与对策,2020,37(05):37-46.3胡树光.区域经济韧性：支持产业结构多样性的新思想J.区域经济评论,2019(01):143-149.4Sensier M,Bristow G,Healy A.Measuring Regional Economic Resilience across Europe:Operationalizing a complex conceptJ.Spatial Economic Analysis,2016,11(02):128-151.5Rizzi P,Graziano P,Dallara A.A capacity approach to territorial resilience:the case of European regionsJ.The Annals of Regional Science,2018,60(02):285-328.6Crespo J,Suire R,Vicente J.Lock-in or lock-out?How structural properties of knowledge networks affect regional resilienceJ.Journal of Economic Geography,2014,14(01):199-219.7Huggins R,Thompson P.Local entrepreneurial resilience and culture:the role of 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Press,2009.并在经济发展的溢出效应与示范效应下带动周边城市发展，从而有益于周边城市经济韧性的提升。区域市场规模对本地经济韧性具有显著促进作用，但是在两种空间权重矩阵下均表现为削弱周边地区的城市经济韧性。一方面，本地市场规模的扩大，往往伴随着人口向本地集聚，劳动力资源、智力资源、消费规模的增长能够增强本地区发展动力，促进本地经济韧性的提升；然而在当下各地激烈的“人才争夺战”中，后进地区在集聚人才资源中面临挑战，因而城市经济韧性的提升受到制约。政府干预程度显著抑制本地经济韧性的提升，对周边城市经济韧性的影响不显著，表明政府干预可能会导致资源配置扭曲，从而不利于充分发挥资源配置效率，制约城市经济韧性的提升。交通基础设施能够推动本地经济韧性的提升，对周边城市经济韧性具有抑制效应，交通基础设施越便利，人才、商品、技术等要素流动越畅通，能够带动更广泛、更高效的资源配置，为城市经济韧性提升提供支持。然而交通基础设施也可能加剧生产要素在虹吸作用下流向富集地区，从而加剧不平衡性，抑制邻近欠发达地区经济韧性的提升。科技创新能力显著促进本地经济韧性的提升，对周边城市经济韧性的影响不显著，表明在高效协同的科技创新体制机制下，资金、技术、人才等要素转化为科技创新成果，成为支撑经济高质量发展的动力，显著提升城市经济韧性。区域金融基础对本地区城市经济韧性具有显著的正向促进作用，对周边城市的影响则在不同空间权重下表现出不同的显著性，表明金融作为实体经济的血脉，在畅通经济循环中发挥重要作用，能够显著促进城市经济韧性的提升。城乡收入差距显著制约本地经济韧性的发展，对周边地区城市经济韧性具有正向效应，居民收入变化从消费水平和消费结构两方面影响产业结构。长期来看，收入差距扩大会抑制本地区产业结构升级，从而不利于提升城市经济韧性；本地区城乡收入差距的拉大，则更可能推动生产要素向周边地区流动，作用于周边地区经济发展和韧性提升。数字金融水平对本地区和邻近地区的城市经济韧性均具有显著的促进作用，数字金融提升交易效率、增强金融服务可及性、一定程度降低融资成本，能够更好地实现金融服务实体经济的功能，而数字金融因其本身的科技与信息属性，在信息化网络时代能够通过促进资本、技术、信息的高效跨区流动，从而促进本地区与周边地区城市经济韧性的提升。结语本文构建城市经济韧性评价指标体系，评价城市经济韧性的时空演化情况，并运用局域热点分析、重心模型分别刻画城市经济韧性的局域演化特征与整体演化特征，逐步厘清城市经济韧性的空间分布特征；并进一步分析了城市经济韧性的影响因素。主要结论如下文所述。（1）研究期间内，各城市的城市经济韧性评价结果呈现稳步提升态势，但地区间经济韧性差异显著。从局域演化特征来看：研究区域内热点区域与冷点区域集聚分布较为显著，存在明显的高值集聚与低值集聚。从整体演化特征来看：城市经济韧性的重心经过 2011 年至2019 年间的发展变化，最终产生了先北后南方向的总体移动路径，表明在 20122019 年间，南方地区，尤其是西南区域，城市经济韧性提升相对而言更为突出。（2）中国城市经济韧性水平受到多种因素的影响，且具有空间相关性。其中，地区经济基础、区域市场规模、交通基础设施、科技创新能力、区域金融基础、数字金融水平对本地区城市经济韧性的提升具有促进作用，政府干预程度、城乡收入差距则制约着城市经济韧性的提升。此外，地区经济基础、数字金融水平在带动本地区城市经济韧性提升的同时，也对邻近地区城市经济韧性的提升具有空间溢出效应。根据研究结论，得到如下政策启示：（1）促进区域协调发展，向高质量发展迈进。当前，我国城市经济韧性的区域差距较为突出，需要着力解决发展不平衡、不充分的问题，促进城乡协调、区域协调。需要结合地域特征、发挥地区优势，盘活冲击承压能力、经济愈合活力、持续发展潜力的地域资源。一是要发挥本地区资源优势，立足于本地区的经济基础、数字基础设施建设等现实情况，充分盘活资源、用好资源；二是要建设服务型政府，因地制宜地推进城市治理现代化，为增强城市经济韧性贡献更多动力。（2）加强地区联动发展，发挥空间溢出效应。中国城市经济韧性的空间集聚特征表明，在数字化、信息化背景下，地理环境对区域发展有着十分重要的影响，城市之间在经济建设、产业发展、资源互补等方面的交流与互动有益于城市经济韧性的提升。应当把多种影响因素综合考量，积极调动周边地区有利于发展的因素，向优势地区学习强化城市经济韧性的有益经验，积极获取邻近地区的技术溢出、知识溢出、产业溢出等助力，促进高质量发展视角下城市经济韧性的提升。表 3空间杜宾模型分解结果（表格来源：作者自绘）注：括号内为 t 统计值，*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平上显著。