中国城市经济韧性的时空演化及网络结构研究

谢会强，杨 丹，张 宽

（1.贵州大学 经济学院，贵州 贵阳 550025；2.四川农业大学 经济学院，四川 成都 611130）

一、引 言

作为现代经济活动的空间载体，城市是国家治理体系的重要组成部分。随着城市规模不断扩张，各类“城市病”日益凸显，严重影响我国经济系统的平稳运行。当前，我国经济已进入优化结构和转换动能的关键时期，经济下行压力加剧，加上全球经济衰退和逆全球化趋势，增强城市经济韧性已然成为我国应对国内外双重冲击的关键举措。在面对周期性经济危机、突发性公共卫生事件等急性冲击时，有的经济体能够快速恢复并借此优化产业结构，增强内生动力，展现出强劲的经济韧性；而有的经济体则深陷危机，丧失复苏信心，显现脆弱的经济韧性［1］。中国经济增速始终居于主要经济体前列，究其原因，经济韧性很可能是理解中国经济奇迹的重要切入点［2］。为应对国内外各种不确定性风险与挑战，助力城市经济高质量发展，有效提升中国城市经济韧性迫在眉睫。以往关于韧性的研究主要侧重于讨论城市面对风险的抵抗表现与恢复表现，忽视了数字经济时代下信息技术对城市预防和识别风险能力的提升作用。本文基于数字技术促进城市治理精细化的背景，从韧性的内涵构建指标体系，对中国城市经济韧性水平进行定量测度，全面考察城市经济韧性的时空演化、收敛趋势及空间网络结构特征，以期从经济韧性视角更为深刻认识城市经济系统的动态发展。

简而言之，韧性是指事物恢复到初始状态的能力，学术界对韧性内涵的研究经历了从工程韧性、生态韧性到演化韧性的转变。随着国内外学者对韧性研究的深入，韧性的概念被广泛应用于灾害管理学、城市规划和经济学等多个学科领域［3-4］。进入21 世纪，“韧性”概念拓展到城市研究与应用领域［5-6］。国家“十四五”规划明确提出建设宜居、创新、智慧、绿色、人文、韧性城市，并积极探索城市韧性发展范式。有学者将经济韧性看作是城市韧性的一个子系统，并开始聚焦于经济韧性的研究［7］。Martin 和 Sunley（2015）［8］对经济韧性进行详细阐释，他们将经济韧性概括为以下四个方面：一是抵御外部风险扰动的能力；二是恢复到原始均衡状态的能力；三是重新配置资源和调整产业结构的能力；四是组织更新路径的能力。这一内涵界定得到众多学者的认可和应用［9-10］。总之，国外对韧性的研究起步相对较早，对韧性内涵和应用领域研究成果较为丰富；而国内对经济韧性的研究正在涌现，未来需要进一步结合中国国情不断丰富城市经济韧性的理论与实践。

关于城市韧性测度，大致可分为基于状态和基于过程两种评估方法［11-12］。其中，基于状态的评估，将韧性看作灾害冲击过后的恢复过程，多采用单一指标，如就业、GDP、外贸数据［13-18］。这种评估方式可以简单直观地反映经济运行受到冲击后的抵御与恢复能力，多用于评价系统在单次外部扰动下的变化情况。但是，城市发展是一个适应性过程，抵御与恢复能力无法有效识别城市固有属性的变化。基于过程的评估，将韧性看作城市发展所形成的能力，学者多使用经济、生态、社会及基础设施等构建指标体系［19-20］，此后部分学者开始意识到文化、社区和人的能动性在城市受到冲击后发挥的作用［21-22］。长期来看，频繁的外部冲击等“慢性压力”也会干扰系统的基本结构和关键环节功能，从而会损坏或者增强自身运转能力，以此来考察城市均衡系统的稳定性。因此，这种评估方式可以有效观察城市能力的动态特征。

纵观已有关于城市经济韧性的文献，相关学者研究重点在于识别经济韧性的影响因素，而在量化评估经济韧性的指标选择方面，则显得过于单一和片面。显然，这难以准确评价经济韧性水平［11，23］。在对中国城市经济韧性进行全面量化测度过程中，鲜有文献关注城市在当前和未来时期的适应过程中所展现出来的识别外部风险和积极预防的能力，以及技术发展对城市系统快速准备、响应多重冲击的支撑作用。更为重要的是，在区域经济协同发展背景下，对中国城市经济韧性的时空演变规律及空间网络结构特征还知之甚少。因此，本文的研究主要围绕中国城市经济韧性本身展开，相比已有研究，可能的边际贡献在于：一是将基于信息技术的城市风险识别与预防纳入经济韧性的评价体系，有效拓展现有韧性理论框架与评价体系；二是采用核密度估计法研究中国城市经济韧性的动态演进，并利用收敛模型系统量化城市经济韧性的收敛趋势；三是将社会网络分析方法应用于城市经济韧性研究，将“韧性”概念与城市网络结构相融合，为跨区域协同治理提供经验借鉴。

二、指标构建及研究方法

（一）中国城市经济韧性指标评价体系构建

1.指标评价体系构建

韧性建设作为一种新的城市发展模式和国家发展战略，通过多重准备来应对不确定的外界威胁，保持基础设施、公共秩序和经济功能的平稳运行［24］。在经济学领域，朱金鹤和孙红雪（2021）［23］将城市经济韧性看作是抵抗与恢复、适应与调整、创新与转型三重维度的能力。在众多学者的研究基础上，本文将经济韧性理解为区域系统在长期发展过程中所形成的预防、抵抗、适应与创新能力。正是这些能力使区域系统遭受冲击时能够快速响应、及时恢复原有状态，在运行过程中最大程度降低突发扰动对经济建设造成的影响，并创造新的经济增长路径。经济韧性不仅强调冲击发生后的抵抗与恢复能力以及适应风险重新调配资源、产业结构不断转型升级的能力，还应具备预防冲击的能力。现代社会面临的风险日益多样化，每次城市系统在经历风险冲击后，经济韧性能力都会有所变化，那么动态监测经济韧性水平就显得格外重要。因此，本文设定识别与预防、抵抗与恢复、适应与调节、创新与转型四个维度共18个变量指标对经济韧性的理论内涵进行定量刻画。

（1）识别与预防能力。随着人类社会逐渐迈入数字化、智能化时代，城市拥有强大的网络数字技术预测分析能力，能够减少风险的不可预见性，同时凭借信息广泛传播与及时获取的先天优势，提升城市系统应对风险的能力，降低突发风险对经济系统的破坏性。

（2）抵抗与恢复能力。经济基础、产业结构、公共设施显著影响着社会经济系统抵御风险与恢复原有秩序的能力。城市建设过程中积累的经济实力是抵抗外来冲击的屏障，也是经济恢复的“加速器”；产业结构是影响城市经济韧性的重要因素，若产业过于单一，无法保护城市经济免受剧烈冲击；基础设施是城市内外联系的桥梁，是维护经济平稳运行的有力保障。

（3）适应与调节能力。在外部冲击发生后，为适应新的社会环境，补齐城市经济系统发展的短板，通过市场消费、财政导向、金融支持、外贸发展等手段重新配置资源并调整内部结构，从而维持经济稳定。

（4）创新与转型能力。城市能力发展是动态演进的过程，社会系统遭遇风险扰动后，内部经济结构会发生改变，寻求以科技为引领、以人才为支撑，加快构建全链条创新发展新路径。

具体的指标评价体系见表1所列。

表1 城市经济韧性指标评价体系

续表1

2.数据来源与处理

本文数据主要来源于2004—2020年《中国城市统计年鉴》、各省统计公报和统计年鉴，其中专利数据来自国家知识产权局，高铁开通数据来自《铁路客货运输专刊》和地方统计年鉴。基于数据可得性和指标体系全面性的考虑，选取2003—2019年为样本研究期间，涵盖中国267个地级及以上城市，由于样本期内中国港澳台地区的数据缺失和部分地区行政区划发生变动，本文将其剔除。此外，本文还对数据做了以下处理：一是对部分缺失数据采取插值法将其补齐；二是对部分指标进行测算，比如创业活力用城镇个体从业人员与城市人口的比值来衡量，信息传输、计算机服务和软件业就业人数占比用上述产业就业人数与第三产业就业人数比值来衡量，产业结构多样化指数用赫芬达尔—赫希曼指数衡量（HHI）。

（二）研究方法

1.熵值法

本文采用熵值法测度城市经济韧性，由于上述18 个指标的量纲和量级存在较大差异，首先对指标进行无量纲化处理，然后利用信息熵的方法对经济韧性的各项指标进行权重赋值。具体过程为：

其中：m为城市个数；n为指标个数；Xij为城市i第j项指标的数值；Pij为城市i第j项指标的比重；Ej为指标j的信息熵；Dj为信息熵的冗余度；Wj为指标j的权重。据此，运用线性加权综合法计算综合值，数值越大，代表该城市经济韧性水平越高；反之，则经济韧性水平越低。

2.城市经济韧性动态演进分析：非参数核密度估计方法

非参数核密度估计由Rosenblatt 和Parzen 提出［25-26］，利用样本数据的信息特征，绘制核密度曲线可以很好展示经济变量随时间变化的中心位置、分布形态、延展性等，估计方法具有模型依赖性弱、稳健性强的优势。因此，采用该方法来揭示中国城市经济韧性的动态演进过程，考察地区绝对差异的动态信息特征。核密度估计公式为：

其中：yi表示城市经济韧性的观测值表示均值；n为样本个数；K为核函数，本文拟选取高斯核密度函数；h为函数带宽，本文根据Silverman 的拇指法来确定。

3.城市经济韧性的收敛性分析：σ收敛和β收敛模型

为了进一步分析各区域城市经济韧性差异随时间推移的演变趋势，采用σ收敛和β收敛模型对其进行实证检验。

σ收敛是指差距随时间不断缩小的趋同过程，依据城市经济韧性的“存量”变化进行检验，经济含义是地区经济韧性偏离整体平均水平的离散程度不断降低的动态变化趋势。本文选取常用的变异系数法对城市经济韧性的σ收敛特征进行分析，其公式为：

其中：σt是指时间t的收敛系数值σ；n是指样本截面单元i的数量；Resit是指时间t单元i的经济韧性数值。当σt+1＜σt时，表明t+1时期的城市经济韧性较t时期趋于收敛；反之则趋于发散。

β收敛是指落后地区比发达地区有更高的增长率，能够快速赶上发达地区的收敛状态，依据城市经济韧性“增量”变化进行考察，经济含义是经济韧性脆弱的城市能够以更快的增长率追赶上经济韧性强劲的城市，最终达到城市经济韧性的地区差距趋于一致的稳态。设定β收敛计算公式如下：

式（7）和式（8）分别是绝对β收敛模型、条件β收敛模型的表达式，其中：ηt是时间效应；λi是地区效应；εit是独立同分布的随机扰动项；被解释变量表示城市i经济韧性在t到t+1时期的增长率；β是本文关注的收敛系数，若估计值为负数且通过显著性检验，则表明城市经济韧性变化具有收敛趋势，反之则表示具有发散趋势，若呈现收敛状态，收敛速度为v=-ln( )1+β/T，T为样本观测时间。

4.城市经济韧性空间关联网络结构分析

社会网络分析以“关系数据”为依据，目前确定关系的主要方法是引力模型和VAR格兰杰因果检验，但是VAR对滞后阶数选择过于敏感，会降低网络特征刻画的精确性［27］。因此，本文借鉴邵汉华等（2018）［28］的方法，运用引力模型确定各城市间的经济韧性空间关联关系。计算公式如下：

其中：式（9）中的Fij是指i地区与j地区的“引力”；Resi、Resj代表i、j地区的经济韧性；Dij代表两地间的距离；b为距离衰减系数，一般取2；k代表经验常数，用式（10）进行修正。为避免相对较弱的经济韧性对整体网络的影响，本文对经济韧性关系进行均值的二值化处理。

三、中国城市经济韧性测度结果

本文按照世界银行的区域经济分类方法和标准，基于熵值法测算了2003—2019年267个城市的经济韧性水平，以2003—2019年全国城市经济韧性均值的50%、100%、150%，将267个城市划分为低水平、中低水平、中高水平、高水平城市经济韧性，并展示了2003年和2019年城市分级结果，具体见表2所列。由表2可知，我国城市经济韧性水平总体显著提升，其中，2003年我国城市经济韧性总体比较脆弱，城市经济韧性的低水平和中低水平数量多达244 个，占全国城市的91.39%；2019 年我国经济韧性低水平的城市数量大幅减少，只有13个城市，但主要聚集于城市经济韧性的中低水平，大部分是由2003年处于低经济韧性水平的城市跃升而来，中高水平经济韧性的城市数量由15 个增加到68 个，高水平经济韧性的城市数量由8个增加到66个，增长了7.25倍。上述数据表明：我国城市的经济韧性能力在样本观测期内有较大幅度提升，2019年经济韧性处于中低水平的城市占据主导地位，中高水平以上的城市数量相对不足，而高水平经济韧性的城市数量增长幅度较大，可能导致绝对差异变大，存在“极化效应”现象。

表2 2003年和2019年267个城市分级结果

分区域来看：①东北地区整体经济韧性较低。2003 年，东北地区34 个城市中约有85.3%的城市处于低经济韧性水平，地区最高经济韧性水平仅为中高水平（长春、大连、哈尔滨、沈阳）；2019 年，这4 个城市跃升为高经济韧性水平，同年东北地区低经济韧性水平的城市数量大幅减少，但约有67.6%的城市还处于中低水平状态，表明东北地区城市经济韧性增长缓慢。②东部地区共有82个城市，整体经济韧性较高。2003年，中国高经济韧性水平城市有8 个，东部占有7 个，分别是天津、苏州、南京、广州、深圳、北京、上海；2019 年，东部地区经济韧性主要集聚于中高以上水平，其中高经济韧性水平的城市达43 个。③中部共有73 个城市，经济韧性增长较快。2003 年，约有91.8%的城市分布在低经济韧性水平，合肥、南昌、太原处于中低水平，郑州、长沙为中高水平，只有武汉是高水平；2019 年，所有城市摆脱低经济韧性水平，同年10 个城市建设为高经济韧性水平。④西部共有78个城市，2003年，约有84.6%的城市属于低经济韧性水平，到2019年该比例下降为12.8%。2003年，中高水平的城市只有重庆、成都和西安，没有高水平经济韧性城市；2019年，中高水平的城市数量增加到13 个，高水平的城市增加到9 个（重庆、成都、西安、昆明、贵阳、南宁、乌鲁木齐、兰州、呼和浩特），均为西部省会城市或直辖市。西部地区城市经济韧性增长较快，这与“西部大开发”战略紧密相关，政策倾斜使西部地区有“后发优势”，城市有更雄厚的经济基础应对风险冲击。总的来看，区域间经济韧性有“梯级效应”，区域间差异可能有扩大态势。

四、中国城市经济韧性的动态演进过程

为了检验我国城市经济韧性的绝对差异变化情况，本文利用核密度估计方法，详细刻画全国及各区域的整体分布特征，以2003 年为基期，每隔4 年刻画其城市经济韧性的中心位置、分布趋势及延展性等动态特征。

（一）全国整体层面

本文刻画了我国267个城市的经济韧性动态演化特征，总体呈现单峰分布形态，如图1所示。从分布位置看，在观测期内核密度估计曲线（KDE）持续向右移动，说明我国城市经济韧性整体呈现持续增强的特征；从主峰高度变化来看，峰值在观测期内显著下降，曲线变宽，表明我国城市经济韧性的分布趋于分散；从延展性来看，2003年的KDE曲线具有明显的“右拖尾”特征，其余年份具有类似特征，这意味着经济韧性较高的城市（如北京、上海）与整体平均值的差距逐渐拉大，存在绝对差异。据此，验证了上文的研究结论。

（二）区域层面

本文分别描绘了我国东北、东部、中部和西部地区的城市经济韧性动态演化特征，如图2所示。

从分布位置看：各区域KDE 曲线的中心位置均逐渐向右移动，其中，东北地区曲线的中心位置在2007—2011 年向右移动幅度较大，东部曲线的中心位置缓慢向右移动，中部曲线的中心位置在2011—2019年向右移动幅度较大，西部曲线的中心位置匀速向右移动。这表明我国各区域的城市经济韧性整体持续增强，提升作用具有区域差异性。

从分布形态看：东北地区的主峰高度呈现“上升—下降—上升—下降”的M 型分布状况，2007—2011年宽带覆盖范围增加，其余年份宽带没有明显变化；东部的主峰高度随着时间以更加缓慢的速度降低，宽带随着时间而拓宽；中部的主峰高度持续降低，宽带逐渐增加；西部的主峰高度呈现“先下降后上升又下降”的状态，宽带覆盖范围变大。表明各区域的城市经济韧性离散程度变化较大，处于不断变化的状态，地区内绝对差异有扩大态势。

从延展性看：各区域曲线左尾形状陡峭，右尾均有一定的起伏且有向右延长的趋势，该特征在中部和西部地区尤为明显，这是区域内部经济韧性的差异分化加剧导致的，表明该区域经济韧性较高的城市数量越来越多。

从极化趋势看：东北地区的核密度估计曲线主要由双峰组成，且侧峰峰值低于主峰峰值，呈现两极化趋势；东部和西部地区的核密度估计曲线主要由单峰组成，曲线右侧有不明显的凸起，在未来单极化特征更为明显；中部地区的曲线右侧有凸起，未来在城市经济韧性提升过程中可能存在多极化演变趋势。

五、中国城市经济韧性收敛性分析

在对城市经济韧性测度及动态演进刻画的基础上，利用收敛模型具体探究城市经济韧性的收敛特征，以期从存量和增量两个视角分别考察城市经济韧性的地区差异是否有收敛趋势，考察初期经济韧性较为脆弱的城市是否有更快的改善速度。

（一）城市经济韧性σ收敛模型分析

使用变异系数法探讨2003—2019 年我国总体和各区域城市经济韧性存量的σ收敛动态特征，如图3所示。

具体来看，全国层面变异系数在观测期间总体呈现上升趋势，数值增加0.39，增幅达到47.88%，平均增长率为2.48%，这意味着我国城市经济韧性总体不支持σ收敛，而是呈现发散态势。东部地区变异系数增幅达到35.30%，年均增长率为1.91%；中部地区变异系数增幅为49.49%，年均增速为2.54%；东北地区变异系数增幅约为34.12%，年均增长率为1.85%；西部地区变异系数总体呈现上升趋势，但是趋势演变更为剧烈，呈现更为迅速的发散特征，观测期间变异系数增幅为82.33%，年均增长率为3.83%。西部地区城市经济韧性在观测期间增幅如此巨大，主要由于早期西部地区经济基础薄弱，产业发展多依赖资源能源开发，产业结构单一落后，不能抵抗风险冲击且在调整恢复阶段缺乏雄厚的财力、人才支撑，难以实现更好发展；考察后期，“西部大开发”战略深入实施，通过优化产业结构，同时不断提升对外开放水平，能够有效分散风险冲击，具有显著的“后发优势”，经济韧性能力得到巨大提升。总的来说，全国及四大区域的城市经济韧性都不存在σ收敛，但是存在区域发散速度差异，西部地区发散趋势最为剧烈。

（二）城市经济韧性β收敛模型分析

1.绝对β收敛结果分析

β收敛模型的估计结果见表3所列，其中第（1）列为全国层面城市经济韧性的绝对β 收敛估计结果，第（3）（5）（7）（9）列分别为东北、东部、中部、西部的估计结果。由第（1）列可知，绝对β 估计值为负数且通过了1%的显著性水平，表明我国经济韧性较为脆弱的城市以更快的速度增强城市应对风险能力，在一定程度上意味着城市经济韧性能力的增速处于趋同态势。观察四大区域，发现β估计值同样为负数，都通过了1%的显著性水平，表明我国整体及四大区域都支持绝对β 收敛。由于绝对β收敛模型没有考虑社会经济发展的异质性，降低了结果的可信度，因此将检验城市经济韧性的条件β收敛。

2.条件β收敛结果分析

考虑地区新建高铁开通（Hsr）、贸易开放（Open）、人口密度（Peoden）、创业活力（Uev）的影响，表3的偶数列详细展示了我国整体及各个区域城市经济韧性条件β 收敛估计结果。第（2）列β 估计值在1%统计水平上显著为负，表明我国城市经济韧性支持条件β收敛，经济韧性脆弱的地区有更快增速提升城市风险准备与应对的能力，总体具备“追赶效应”。我国四大区域的β 估计值在1%统计水平上显著为负，同样支持条件β 收敛，表明我国城市经济韧性趋向收敛于相同稳态。按照收敛速度大小对我国整体及四大区域排序，结果为东北0.046＞西部0.027＞全国0.019＞东部0.017＞中部0.016，东部和中部的收敛速度要慢于全国。

表3 中国城市经济韧性β收敛的估计结果

续表3

综上，我国城市经济韧性不存在σ 收敛，地区差异逐年扩大；而存在β 收敛，城市经济韧性脆弱的地区有更快的速率提升城市识别与应对风险的能力，且随着时间延长具有趋同态势。总体来看，进行城市经济韧性收敛性分析对助力城市高质量发展具有重要的现实意义。

六、中国城市经济韧性空间关联网络分析

为了寻找城市经济韧性的提升路径，更好地构建区域协同抵御风险网络体系，本文将使用引力模型确定各城市经济韧性的空间关系，建立经济韧性关联矩阵，利用Ucinet软件分析空间关联网络结构特征及演化趋势，考察各城市在经济韧性网络所处地位和扮演角色。

本文展示了2003—2019年中国城市经济韧性空间关联网络的网络密度、平均连带数量、网络等级度与网络效率，结果见表4所列。

表4 中国经济韧性关联网络结构特征

由表4 可知，经济韧性网络的网络密度、平均连带数量在样本观测期间有所下降，同时网络等级度和网络效率总体呈现上升态势。具体来看，网络密度由 2003 年的 0.079 变化为 2019 年的 0.067，每个城市经济韧性在初期平均与21 个城市发生联系，在末期却只与约18个城市发生联系，表明城市间经济韧性联系与以前相比更为松散且没有形成稳固的网络，整体分散风险的能力有所降低，未来城市间的经济韧性联系网络需要加强。观测末期的网络等级度比初期上升了0.171，网络效率增加了0.008，说明形成了较为森严的经济韧性网络结构。与以前相比，跨区域协同治理风险的趋势以较小幅度减弱，同时经济韧性网络的溢出渠道逐渐减少，影响网络结构的稳定性。

经济韧性网络的中心性测度结果见表5所列。从点度中心度来看，武汉、北京、上海、郑州、南京、深圳、广州、苏州、合肥、杭州等城市排名靠前，经济韧性网络与其他城市的联系较多，有更多的信息来源渠道，可以更好地与周边城市合作共同抵抗风险；同时各区域存在明显的地区差异，东部城市的点度中心度普遍高于中西部及东北地区，表明东部城市之间联系更为紧密，有更为良好的协同风险治理环境。具体来看，东部城市和内陆发达城市的点出度高于点入度，经济韧性网络溢出较多，表明经济发展较好的城市抵御风险的能力较强，对周边城市可能存在“辐射效应”，形成以经济发达城市为核心、囊括周边城市协同抵抗风险的网络。从中介中心度来看，排名前10的城市为北京、武汉、重庆、西安、广州、郑州、深圳、成都、沈阳、上海，直辖市和省会城市等经济发展较好的城市在经济韧性网络中发挥“主导作用”，把控网络抵御风险的信息与资源。而观察接近中心度的测度结果，发现西部、东北地区等偏远城市处于经济韧性网络的边缘位置，与周边发达的城市距离较远，信息获取能力比较薄弱，协同抵御风险的能力也较弱。

表5 2019年中国城市经济韧性空间关联网络中心性分析

为进一步探究我国城市经济韧性关联网络结构的特征规律，对2019 年267 个城市进行核心—边缘分析，结果见表6 所列。中国经济韧性空间关联网络存在核心—边缘结构，其中有52 个城市是核心城市、约占全国城市的19.48%，东部有36 个核心城市、约占69%，中部有14 个核心城市、约占27%，而西部只有重庆和西安是核心城市，东北没有核心城市。表明目前核心城市数量不足，不到全国城市数量的20%，未来需要大力培养经济韧性核心城市，在风险来临时可以发挥中心城市的溢出能力，共享信息资源以构建共同抵御风险网络，及时调配资源协助应对风险。而现有的核心城市主要集中在东部和中部，如北京、上海、南京、杭州、郑州、合肥、武汉、长沙等，对外联系频繁，依靠雄厚的经济基础，对周边城市的影响较大，经济韧性空间关联网络较为稳固。西部只有重庆和西安两个核心城市，对西部其他城市溢出能力有限，不足以构建完备的风险抵御网络。仔细观察东部和中部的核心城市，不仅有省会城市、直辖市，还有经济发展较好的城市，如苏州、温州、青岛、东莞等，城市经济韧性水平相对较高，拥有一定的辐射能力。而西部实行“强省会战略”，像成都、贵阳、昆明、乌鲁木齐、西宁等西部省会城市对周边城市的溢出作用较弱，对其他城市的支持相对匮乏，共同抵御风险的网络十分脆弱。东北地区具有“老工业基地”发展基础，但是近年来人才流失严重、产业结构调整缓慢，整体经济发展不景气，未来需要发展核心城市，增强东北地区的“话语权”，增加对周边城市的辐射作用。

表6 2019年中国城市经济韧性空间网络的核心—边缘城市

七、结论与启示

（一）结论

不确定性风险始终伴随着城市发展，已然成为扰乱城市持续健康发展不可忽视的关键因素。着力提升识别与应对冲击的能力，提高经济韧性是城市高质量发展的新路径。本文基于经济韧性的理论内涵构建指标体系，首先利用2003—2019年地级及以上城市面板数据全面测度我国267 个城市的经济韧性能力，其次运用核密度函数和收敛模型系统探讨了我国城市经济韧性的时空特征及动态演化趋势，最后采用社会网络分析方法刻画经济韧性空间关联网络的结构特征。本文的主要研究结论如下：①从城市经济韧性的基本特征来看，全国及各区域的城市经济韧性能力在样本观测期间显著提升，但是区域间的经济韧性表现具有显著的“梯级效应”。②从城市经济韧性的动态演进过程来看，全国和各区域的分布特征具有显著的异质性。具体地，全国的核密度分布曲线持续向右移动，波峰高度降低、宽带覆盖范围递增，具有明显的“右拖尾”和侧峰趋势弱化的特征，表明我国城市经济韧性处于不断优化阶段，但绝对差异有所扩大，城市经济韧性的“多极化”特征逐渐弱化。不同于全国的是，东北呈现两极化趋势，东部和西部在未来呈现单极化趋势，而中部呈现多极化特征。③从城市经济韧性收敛性特征来看：首先，全国和各区域不支持σ收敛假说，具有明显的发散特征；其次，全国和各区域的绝对β估计值为负数且通过1%的显著性水平，表明我国整体及各区域均有显著证据支持绝对β收敛；最后，考虑控制变量的影响，我国整体及各区域城市经济韧性的条件β估计值显著为负，具备条件β收敛特征，说明在控制一系列的社会经济异质性因素后，我国城市经济韧性趋向收敛，其中东北地区收敛速度最快，西部地区次之，均高于全国整体收敛速度。④从城市经济韧性空间关联网络结构来看，整体网络具有空间关联性，存在核心—边缘结构。从中心性来看，东部城市在经济韧性网络占据主导地位，而西部、东北等偏远城市则处于经济韧性网络的边缘位置。

（二）启示

基于以上结论，本文得到如下政策启示：

第一，通过提升城市预防力、恢复力、调节力和创新力，增强城市经济韧性。首先，技术发展是有效识别和防范风险的重要基础。数字经济发展的基础——信息技术要加速融入社会经济各领域全过程，应依托信息技术加快建设智慧城市。运用大数据、物联网等技术构建能够有效识别、预测和应对不确定性风险的现代风险管理系统，提升城市风险预防力。其次，应清晰认识产业结构是承受风险的主体，经济实力是应对风险的主要利器，基础设施建设是走出风险困境的重要突破口。为避免外部冲击下单一产业格局表现出的“脆弱性”，应多元布局产业结构，在风险抵抗期分散风险，在经济恢复期汇聚创新动能，提升城市恢复力。在国内国际双循环的新发展格局下，加大新型基础设施建设，继续保持宏观经济的稳定增长，有效应对国内外的疫情和风险冲击。再次，充分发挥财政、金融、外贸等政策工具，提升资源配置效率，增强城市风险适应力。最后，创新是实现城市高质量发展的动力源，在注重提升我国原始创新的基础上，还应加大科技成果转化应用。持续加强科技创新与实体经济深度融合，加快构建科技创新与成果转化生态体系，积极运用市场机制激发企业创新活力，培育一批具有核心竞争力的科技企业，解决“卡脖子”关键核心技术，提升城市创新力。

第二，因地制宜分类推进韧性城市建设，协同共建区域风险网络的防御体系。各级地方政府应加快探索建设韧性城市的实施路径，东部城市继续发挥引领作用与示范效应，稳步推进产业结构转型升级，打造多样化产业布局有效消解负向外部冲击。加快拓展数字技术的应用场景，提升产业数字化发展的规模与质量，提高城市应对突发风险的能力，加快推进韧性城市建设；东北和中西部城市应加强新型信息基础设施建设，推动政府数字转型与企业创新转型，逐步缩小与东部城市经济韧性的区域差异。此外，当前东部城市位于经济韧性关联网络的主导地位，而经济相对落后的偏远城市处于经济韧性网络的边缘位置，要打破区域间的行政壁垒，增强经济韧性网络的空间关联性，提高信息、资源等要素在城市间的流动性，降低信息交流成本。具体地，像北京、上海、广州、深圳等经济发达的城市，在经济韧性网络有较强的溢出效应，应加强城市间风险治理的交流合作，充分发挥其对周边城市的辐射带动作用；而对于呼伦贝尔、黑河、张掖、嘉峪关等偏远城市，在加强东西协作发展的同时，着重建设省会城市，以此带动偏远城市发展，提升其风险应对能力和经济韧性，形成独特的区域协同抵御风险网络体系。