中國經(jīng)濟韌性的時空格局演變及其影響因素*

趙劍霆 譚晶榮 陳 林

一、引言

改革開放以來，中國的經(jīng)濟發(fā)展取得了舉世矚目的成就，但在發(fā)展過程中，1997年東南亞金融危機、2008年全球金融危機以及2020年新冠肺炎疫情等外部沖擊對中國經(jīng)濟產(chǎn)生的巨大影響仍令人心有余悸。因此，關(guān)于如何定義中國經(jīng)濟發(fā)展過程中對于外部沖擊的抵抗性與恢復(fù)性，即經(jīng)濟韌性，以及如何提升中國經(jīng)濟在面對沖擊時的表現(xiàn)等相關(guān)研究具有重要意義。

我國幅員遼闊，各地區(qū)的生產(chǎn)力發(fā)展水平、技術(shù)水平、經(jīng)濟和社會發(fā)展基礎(chǔ)差異很大，形成東、中、西三大經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域。其中，東部地區(qū)尤其是東南沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較快，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚，第三產(chǎn)業(yè)占生產(chǎn)總值的比重較大；中西部地區(qū)則逐漸接受著發(fā)達地區(qū)轉(zhuǎn)移來的勞動密集型、資源密集型產(chǎn)業(yè)。在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)達的東部地區(qū)，經(jīng)濟沖擊通過當?shù)亟?jīng)濟傳遞得更快，但它們具備通過要素重組來吸收這種沖擊的能力；而中西部地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)布局不夠全面，即使它們不太容易受到外部沖擊的影響，但它們吸收當?shù)貨_擊的能力也較弱，因此受到微小的外生沖擊時也會因缺乏韌性而導(dǎo)致當?shù)亟?jīng)濟衰退。綜上，探究中國不同區(qū)域的經(jīng)濟韌性的時空演化格局及其影響因素的跨省域空間溢出具有重要意義。

在經(jīng)濟韌性的影響因素方面，國內(nèi)外學(xué)者眾說紛紜，本文重點梳理了價值鏈角度和產(chǎn)業(yè)集聚角度的有關(guān)文獻。關(guān)于韌性和價值鏈位置的關(guān)系，主流研究共有兩種觀點：一種認為供應(yīng)鏈上游行業(yè)經(jīng)營波動對產(chǎn)出的影響會逐級放大到下游行業(yè)(Acemoglu et al.，2012;Barrot et al.，2016;Carvalho et al.，2016)，上游企業(yè)的流動性危機也會通過供應(yīng)鏈傳遞給下游行業(yè)，減少下游行業(yè)的商業(yè)信用(Coricelli & Masten，2004)；另一種觀點則認為上下游企業(yè)間的信息不對稱可能導(dǎo)致上游企業(yè)過度預(yù)判外生沖擊對下游需求的影響，在出現(xiàn)需求緊縮信號時過度降低產(chǎn)能，在出現(xiàn)需求擴張信號時過度提高產(chǎn)量，從而導(dǎo)致下游企業(yè)的需求波動會逐級放大影響到上游企業(yè)(Lee et al.，1997;Lee et al.，2015;Forrester et al.，1997)。

關(guān)于韌性和產(chǎn)業(yè)集聚的關(guān)系，李琳和曾巍(2016)認為地理鄰近性有利于生產(chǎn)要素、產(chǎn)品跨地區(qū)流動和知識外溢，也有利于各產(chǎn)業(yè)間互動，促進區(qū)域的合理分工，形成穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)鏈，推動區(qū)域經(jīng)濟的共同發(fā)展。彭榮熙等(2021)分析了中國東部沿海城市的經(jīng)濟韌性和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空分異特征，認為經(jīng)濟復(fù)雜度和產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)程度能顯著提升城市長期經(jīng)濟韌性；胡志強等(2021)構(gòu)建計量模型考察了專業(yè)化、多樣性、相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性等不同產(chǎn)業(yè)集聚類型對工業(yè)韌性的影響，并認為多樣且關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更有利于提高區(qū)域經(jīng)濟對不利擾動的抵抗力和恢復(fù)力。

現(xiàn)有文獻對經(jīng)濟韌性的測算及其影響因素進行了廣泛探索，但仍有其局限性：一是大部分研究都以長三角地區(qū)、京津冀地區(qū)或某省市等區(qū)域為研究主題，少有以全中國各地區(qū)作為研究對象的，缺乏普適性；二是有關(guān)經(jīng)濟韌性的影響因素研究大多局限于單一因素的影響，尚無文獻從行業(yè)集聚、價值鏈位置同時出發(fā)研究它們對經(jīng)濟韌性的影響?；诖?，本文試圖從2020年5月中共中央政治局常委會會議提出的關(guān)于“深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，充分發(fā)揮我國超大規(guī)模市場優(yōu)勢和內(nèi)需潛力，構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局”入手，分別從國內(nèi)循環(huán)和國際循環(huán)兩個角度分析。在國內(nèi)循環(huán)角度，本文借用社會網(wǎng)絡(luò)分析法相關(guān)理論，提出了區(qū)域行業(yè)中心化程度的測度，并以此表示省級區(qū)域內(nèi)所有行業(yè)的集聚程度；在國際循環(huán)角度，本文構(gòu)建了行業(yè)平均上游度指標來衡量區(qū)域嵌入國際價值鏈的位置。本文將分析上述因素對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響，以期給出提升區(qū)域韌性的一般方法。

二、經(jīng)濟韌性的測度及其時空格局特征

(一)經(jīng)濟韌性的測度

1.經(jīng)濟韌性評價指標體系

現(xiàn)有文獻對區(qū)域經(jīng)濟韌性的測算大致包含四種方法。第一種方法是“一籃子”指標體系法。Briguglio等(2006)通過構(gòu)建“一籃子”指標體系的方法來測度經(jīng)濟韌性，也有一些智庫如英國地方經(jīng)濟戰(zhàn)略中心(Centre for Local Economic Strategies，CLES)(1)如McInroy N，Longlands S.Productive Local Economies：Creating Resilient Places[R]. CLES-Centre for Local Economic Strategies. Manchester，2010.、奧雅納工程顧問(ARUP)(2)如Index C R. City Resilience Framework[R]. The Rockefeller Foundation and ARUP，2014.、英國公共政策研究所(The Institute for Public Policy Research，IPPR)(3)如Cox E，Broadbridge A，Raikes L. Building Economic Resilience?An Analysis of Local Enterprise Partnerships’ Plans[R].IPPR.傾向這一測算方法，分別使用了多種指標體系來評估區(qū)域經(jīng)濟韌性。第二種方法是分析一個區(qū)域經(jīng)濟沖擊前后的核心變量，通常選取就業(yè)人數(shù)和GDP兩個變量，但單一的指標體系往往不能全面地反映問題。第三種方法是構(gòu)建可計算的一般均衡模型(computable general quilibrium, CGE)，但其參數(shù)的不精確性以及模型較強的假設(shè)往往會使得結(jié)論受到質(zhì)疑。第四種方法來源于Martin等(2016)基于對區(qū)域經(jīng)濟韌性的四個研究維度的相關(guān)定義所給出的韌性測量方法，并根據(jù)外生沖擊前后全體樣本的平均總產(chǎn)出增長率來預(yù)測各個組成部分的產(chǎn)出增長率，但由于本文選取的樣本數(shù)據(jù)為不連續(xù)的中國31個省(區(qū)、市)(4)由于本文內(nèi)容涉及大量省級數(shù)據(jù)，為行文及閱讀方便，以下“省(區(qū)、市)”簡稱省份。本文研究不包括香港、澳門和臺灣地區(qū)。的投入產(chǎn)出表，此方法難以實際應(yīng)用。根據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性和匹配度，權(quán)衡之下本文最終選擇采用構(gòu)建指標體系對區(qū)域經(jīng)濟韌性進行評價。

2.經(jīng)濟韌性評價方法

在評價方法上，現(xiàn)有做法主要包括綜合評分分析法、層次分析法、熵值法、因子分析法、主成分分析法、模糊綜合評價法等，這些指標體系評價方法根據(jù)權(quán)重賦值的不同可以分為客觀權(quán)重法和主觀權(quán)重法。相比之下，客觀權(quán)重法能有效避免主觀性帶來的估計偏差，而客觀權(quán)重法中爭議最小、應(yīng)用最為廣泛的是熵值法，因此本文擬用熵值法評價區(qū)域經(jīng)濟韌性。

Martin(2012)在系統(tǒng)總結(jié)相關(guān)文獻后給出了區(qū)域經(jīng)濟韌性的四個研究維度，分別是抵御沖擊、吸收沖擊的能力，沖擊后恢復(fù)的速度和程度，區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)在沖擊后重新整合內(nèi)部資源、調(diào)整自身結(jié)構(gòu)適應(yīng)新的外部環(huán)境的能力，以及區(qū)域經(jīng)濟路徑創(chuàng)造的能力。本文結(jié)合Martin等(2016)對韌性的四個整體分類及Cowell(2013)、Bristow(2010)的延展定義，構(gòu)建了區(qū)域經(jīng)濟韌性的評價指標體系(見表1)。

表1 區(qū)域經(jīng)濟韌性評價指標體系

熵值法的主要思想是根據(jù)不同指標的變異程度來賦予不同指標權(quán)重，以此來保證權(quán)重能更加客觀、真實、科學(xué)地反映各個指標的重要程度。

首先，構(gòu)建經(jīng)濟韌性的評價指標特征矩陣如下：

(1)

其中，xij表示第i個省份第j個指標的數(shù)值，m為省份個數(shù)，n為指標個數(shù)，即i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。

其次，在進行熵值法權(quán)重計算之前，還需對指標數(shù)據(jù)進行進一步的處理。不同指標之間量綱差異較大，為了使結(jié)果更加科學(xué)可信，本文采取極差法對經(jīng)濟韌性的各項指標進行了無量綱化處理。

正向指標的極差法：

yij=[xij-min(xj)]/[max(xj)-min (xj)]

(2)

負向指標的極差法：

yij=[max(xj)-xij]/[max(xj)-min(xj)]

(3)

其中，yij是對xij進行極差法無量綱化后的結(jié)果。根據(jù)熵值法的計算公式，第i個省份第j個指標占該指標在所有省份中的比重為：

(4)

計算第j個指標的信息熵ej為：

(5)

則第j個指標的信息效用值dj為：

dj=1-ej

(6)

第j個指標的權(quán)重wj計算為：

(7)

最后，運用熵權(quán)值加權(quán)計算各省份經(jīng)濟韌性水平綜合評價得分：

(8)

本文采用的經(jīng)濟韌性評價指標均來自國泰安數(shù)據(jù)庫，部分缺失值采用插值法補齊。2002年、2009年和2017年的區(qū)域經(jīng)濟韌性構(gòu)成指標權(quán)重分布如表2所示。經(jīng)統(tǒng)計，權(quán)重在三個統(tǒng)計期間均超過0.1的有入境旅游人數(shù)總計、當年累計發(fā)明專利數(shù)和外商投資企業(yè)年底投資總額三項指標。這表明上述指標擁有較大的離散程度對區(qū)域韌性的綜合評價影響較大。其余指標權(quán)重基本保持在0.1以下，對綜合評級的影響較小。

表2 部分年份區(qū)域經(jīng)濟韌性構(gòu)成指標權(quán)重

續(xù)表

(二)經(jīng)濟韌性的時空格局演化

1.區(qū)域經(jīng)濟韌性的時間演化特征

本文將31個省份的經(jīng)濟韌性水平按年求均值，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟韌性水平整體在0.15～0.25之間波動，在2006年、2009年、2014年和2017年有較為明顯的下滑(5)本文在處理數(shù)據(jù)時進行了極差化處理，經(jīng)濟韌性水平已經(jīng)與經(jīng)濟規(guī)模的變化無關(guān)，因此不能簡單假定隨著社會發(fā)展經(jīng)濟韌性會逐步提高，圖1中出現(xiàn)的韌性的上下波動系正?，F(xiàn)象。(見圖1)?！镀椒€(wěn)中增長——2005年秋季中國對外貿(mào)易形勢報告》(6)平穩(wěn)中增長——2005年秋季中國對外貿(mào)易形勢報告[J].國際貿(mào)易,2005(11):4-7.指出，當年中國對外貿(mào)易70%以上的商品供大于求，并且不得不依靠投資增長和國際市場來消化，同時重要能源、原材料以及土地等關(guān)鍵生產(chǎn)要素“瓶頸”的存在，難以支撐持續(xù)的投資高增長，而依靠國際市場則必然受到全球資源供給和需求狀況的雙重制約。故此，筆者推測2006年經(jīng)濟韌性的下降系經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中的深層矛盾所致；2009年的韌性下降應(yīng)歸因于2008年的全球金融危機帶來的一系列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融穩(wěn)定、消費者預(yù)期等中長期經(jīng)濟因素的不利影響；2014年的韌性波動或因2013年下半年以來積極的財政政策擴張力度不夠、穩(wěn)健的貨幣政策寬松力度不足導(dǎo)致的投資面臨資金約束、融資成本居高不下等；2017年初特朗普上臺后大幅調(diào)整美國對華政策的基本前提、框架和互動方式，并計劃發(fā)動中美貿(mào)易爭端，使得中美走向?qū)古c沖突的風(fēng)險顯著上升(吳心伯，2020)。上述導(dǎo)致經(jīng)濟韌性水平波動的影響因素可以歸納為內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性因素和外來的沖擊性因素，下文也將進一步實證分析內(nèi)外因素對經(jīng)濟韌性的影響。

圖1 2002～2017年中國經(jīng)濟韌性水平的變化情況

將區(qū)域經(jīng)濟韌性分為抵御沖擊、沖擊恢復(fù)、適應(yīng)新環(huán)境和區(qū)域經(jīng)濟路徑創(chuàng)造四種能力，研究發(fā)現(xiàn)四種能力隨時間的變化趨勢與整體經(jīng)濟韌性變化趨勢大體吻合，且根據(jù)熵值法的結(jié)果，沖擊恢復(fù)能力和抵御沖擊能力在四項影響因素中占據(jù)主導(dǎo)地位，這也符合對經(jīng)濟韌性的傳統(tǒng)定義(Hassink，2010)。

2.區(qū)域經(jīng)濟韌性的空間演化特征

本文計算了2002～2017年全國31個省份的經(jīng)濟韌性變化情況，由于篇幅限制在文中僅顯示2002年、2009年和2017年的各省份的經(jīng)濟韌性(見表3)。本文將經(jīng)濟韌性水平按大小分為三類：韌性大于0.2的省份稱為高經(jīng)濟韌性；韌性大于0.1且小于等于0.2的省份稱為中經(jīng)濟韌性；韌性小于等于0.1的省份稱為低經(jīng)濟韌性。不難發(fā)現(xiàn)，(1)東部地區(qū)經(jīng)濟韌性總體較高但有下降趨勢，浙江、山東、上海、廣東、江蘇、北京6省(市)始終保持高經(jīng)濟韌性，天津和遼寧在2002～2009年間經(jīng)歷了從高經(jīng)濟韌性地區(qū)轉(zhuǎn)為中經(jīng)濟韌性地區(qū)的下降；(2)中部地區(qū)省份較多呈現(xiàn)中經(jīng)濟韌性且基本保持不變：安徽、湖北、湖南始終保持中經(jīng)濟韌性，江西的經(jīng)濟韌性在2009～2017年間發(fā)生了增長，黑龍江的經(jīng)濟韌性在2002～2009年間發(fā)生了下降，內(nèi)蒙古在經(jīng)歷了2009年的經(jīng)濟韌性上升后又在2017年重新降為低經(jīng)濟韌性地區(qū)；(3)西部地區(qū)普遍經(jīng)濟韌性較低，但部分省份正在逐漸趕超：云南、新疆、寧夏、貴州、甘肅、青海6省(區(qū))的經(jīng)濟韌性在三個窗口期都較低，重慶、陜西的經(jīng)濟韌性均在2009～2017年間發(fā)生了不同程度的增長；(4)整體來說區(qū)域經(jīng)濟韌性存在東強西弱的東西部差異，但差異正在逐步縮小。

表3 部分年份中國各省份經(jīng)濟韌性水平的變化情況

續(xù)表

為揭示經(jīng)濟韌性的空間集聚特征，本文將局域莫蘭指數(shù)散點圖表格化，結(jié)果如表4所示。不難看出，在本文調(diào)查的窗口期內(nèi)，中國31個省份的經(jīng)濟韌性空間集聚特征以H-H(high-high)型和L-L(low-low)型集聚為主導(dǎo)， H-H型集聚主要出現(xiàn)在東部地區(qū)，而L-L型集聚主要出現(xiàn)在西部地區(qū)，且省份個體的空間集聚特征類型基本保持穩(wěn)定，表明東西部發(fā)展不平衡現(xiàn)象仍然存在，西部地區(qū)普遍經(jīng)濟韌性較弱。2017年與2012年相比，L-L型集聚和L-H(low-high)型集聚的省份數(shù)量發(fā)生了明顯變化：L-L型集聚從16個降低到12個，降幅為25%；L-H型集聚從5個增加到了8個，增幅為60%。隨著中國社會發(fā)展、技術(shù)進步，山西、湖北、重慶、陜西、寧夏脫離了L-L型集聚的類型，且經(jīng)濟韌性的地區(qū)差距正在逐漸縮小。

表4 2002年和2017年不同空間集聚特征類型包含的省份變化情況

三、中國經(jīng)濟韌性的影響因素測度

根據(jù)文獻綜述的分析，價值鏈位置和產(chǎn)業(yè)集聚程度對區(qū)域經(jīng)濟韌性具有重要影響。因此，本文分別使用行業(yè)上游度和行業(yè)中心化程度量化表示上述指標，缺失年份的數(shù)據(jù)采用插值法補全。

(一)行業(yè)上游度

用省級行業(yè)平均上游度(upstraight)表示經(jīng)濟體在國際循環(huán)中的價值位置。上游度指數(shù)是基于全球價值鏈的概念進一步完善之后提出的，通常用于衡量某一行業(yè)在整個產(chǎn)業(yè)鏈中從原材料到最終產(chǎn)品的相對位置。簡而言之，即是某行業(yè)的產(chǎn)品與最終產(chǎn)品之間的距離。上游度指數(shù)越大說明該行業(yè)處在產(chǎn)業(yè)鏈越上游的位置，與最終產(chǎn)品的相對距離越遠。隨著全球價值鏈參與程度的不斷提高，上游度指數(shù)對國內(nèi)生產(chǎn)率具有經(jīng)濟意義上的積極影響(Winkler，2011)；另外，外來沖擊也會隨著全球價值鏈從上至下傳導(dǎo)并被逐級放大，形成“瀑布效應(yīng)”(Acemoglu et al.，2012;楊潔等，2021)。本文根據(jù)Antràs等(2012)的方法，構(gòu)建中國各省份42個行業(yè)的上游度指數(shù)并計算了省級行業(yè)平均上游度，試圖分析行業(yè)平均上游度對各省份經(jīng)濟韌性的影響。

定義封閉經(jīng)濟體中行業(yè)i的上游度為Ui:

(9)

其中，aij是直接消耗系數(shù)，是行業(yè)j的1單位價值產(chǎn)出需要消耗的行業(yè)i產(chǎn)品價值；Yi和Yj分別是i行業(yè)和j行業(yè)的總產(chǎn)出；Ui和Uj分別是i行業(yè)和j行業(yè)的行業(yè)上游度；n是行業(yè)總數(shù)；i,j=1,2,…,n。

將式(9)矩陣化可得：

U=1+RU

(10)

其中，1是所有元素都為1的n×1的列向量。

經(jīng)過矩陣變換可得：

U-RU=1

(11)

U=(I-R)-1×1

(12)

(13)

(二)行業(yè)中心化程度

網(wǎng)絡(luò)中心性是社會網(wǎng)絡(luò)分析方法的一個重點研究領(lǐng)域，是衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中重要程度的關(guān)鍵變量。一般而言，網(wǎng)絡(luò)中心性用來考察行動者在網(wǎng)絡(luò)中樞紐的重要程度和對資源獲取與控制的程度(Burt，1995)，直接反映了節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的控制能力以及中心地位。在社會網(wǎng)絡(luò)分析中，點度中心性(degree centrality)、接近中心性(betweenness centrality)和中介中心性(closeness centrality)等指標常用于測度節(jié)點在社會網(wǎng)絡(luò)中所起的作用以及所處的地位(Freeman, 1978;Borgatti, 2005;Tutzauer, 2007)。在本文關(guān)于經(jīng)濟韌性的影響因素研究中，高中心度意味著地區(qū)主體處于貿(mào)易的中心位置，與較多的地區(qū)發(fā)生了貿(mào)易關(guān)系，進而說明該地區(qū)充當著其他地區(qū)對外貿(mào)易樞紐的角色，對整個貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)具有較高的控制力。因此，網(wǎng)絡(luò)中心度高的地區(qū)在貿(mào)易方面有著較高的經(jīng)濟韌性。而貿(mào)易伙伴數(shù)量的多寡與地區(qū)產(chǎn)業(yè)競爭力呈正相關(guān)，這可能是更頻繁的先進技術(shù)接觸、更廣闊的市場前景和更激烈的市場競爭所帶來的好處。此外，高中心度意味著某地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中的“中心”地位，其他地區(qū)對該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)具有較高的依賴性。

本文借助Tutzauer(2007)的做法，拓展了社會網(wǎng)絡(luò)分析方法并應(yīng)用于投入產(chǎn)出表的分析，構(gòu)建中國各省份42個行業(yè)的行業(yè)中心化指數(shù)，并根據(jù)行業(yè)總產(chǎn)出加權(quán)平均得到了各個省份的平均行業(yè)中心化程度，試圖分析行業(yè)平均中心化度對各省份經(jīng)濟韌性的影響。

本文從中心強度和中心熵兩個角度來衡量投入產(chǎn)出表中某一行業(yè)的中心化程度，并在計算行業(yè)中心度時加入對行業(yè)凈產(chǎn)出的計量(Han & Goetz，2019)，即采用了行業(yè)增值的概念來衡量行業(yè)綜合影響。

(1)借用Wasserman和Faust(1994)、Barrat等(2004)的做法，使用銷售端和購買端的差計量了行業(yè)i的中心強度(industry strength, IS)：

(14)

高的購買端IS代表一個行業(yè)從其他行業(yè)中購買了更高價值的中間產(chǎn)品，而高的銷售端IS代表一個行業(yè)向其他行業(yè)輸出了更高價值的商品和服務(wù)。一個有高IS水平的行業(yè)必定是參與社會生產(chǎn)經(jīng)營活動規(guī)模較大、程度較深的行業(yè)，即是處在社會網(wǎng)絡(luò)“中心”的行業(yè)。

為使回歸結(jié)果更易閱讀，在不影響回歸判定的前提下本文對IS值進行了縮小107倍的數(shù)學(xué)處理。

(2)行業(yè)中心熵的(industry entropy, IE)算法參考了Tutzauer(2007)、Eagle等(2010)，通過計算銷售端和購買端的差計量了行業(yè)中心熵之差來評價行業(yè)i的中心度。

(15)

式(14)、式(15)中wij是投入產(chǎn)出表中行業(yè)i向行業(yè)j轉(zhuǎn)移的、用于行業(yè)j生產(chǎn)經(jīng)營活動的中間品價值；n是行業(yè)總數(shù)。高的銷售端IE表明它更均勻地、更多樣化地向各種各樣的消費者銷售產(chǎn)品。一個有高IE水平的行業(yè)必定是參與社會生產(chǎn)經(jīng)營活動關(guān)系較復(fù)雜的行業(yè)，也是處在社會網(wǎng)絡(luò)“中心”的行業(yè)。

關(guān)于行業(yè)中心度的計算，我們用行業(yè)上游度類似的處理方法，按照行業(yè)總產(chǎn)出加權(quán)平均計算得到省級行業(yè)中心度。

(16)

其中，Yli是l省i行業(yè)當年的總產(chǎn)出價值，Cli分別是l省i行業(yè)當年計算所得的行業(yè)中心強度(IS)和行業(yè)中心熵(IE)。

四、中國經(jīng)濟韌性的影響因素分析及其溢出效應(yīng)分解

(一)模型設(shè)定

在區(qū)域經(jīng)濟的有關(guān)研究中，空間因素往往起到重要的作用(洪國志等，2010)，在建立模型時忽視了空間相關(guān)性也會導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)不能滿足獨立同分布的假定(Rey & Montouri，1999)。依據(jù)空間計量經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)理論，本文設(shè)置了三種模型用于分析中國經(jīng)濟韌性的空間分布格局影響因素，分別是空間滯后模型(spatial lag model，SLM)、空間誤差模型(spatial error model，SEM)和空間杜賓模型(spatial Durbin model，SDM)。

空間滯后模型主要考慮了經(jīng)濟主體的當期決策是否受到其鄰近主體過去行為的影響，模型設(shè)定為：

(17)

其中，δ是空間自回歸系數(shù)；wij是標準化處理前的空間權(quán)重矩陣第i行j列的數(shù)字；β1,β2,β3是各因素對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響系數(shù)；μi是個體固定效應(yīng)；λt是時間固定效應(yīng)；εit是隨機誤差項。

空間誤差模型假定遺漏變量的影響被吸收進誤差項中，從而導(dǎo)致了誤差項的空間自相關(guān)。其模型設(shè)定為:

Rit=β1UPSit+β2ISit+β3IEit+μi+λt+γit

(18)

(19)

其中，γit是空間誤差自相關(guān)項；λ是自相關(guān)系數(shù)。

行業(yè)上游度、行業(yè)中心強度和行業(yè)中心熵對經(jīng)濟韌性的影響應(yīng)當是宏觀的、整體的，這就意味著它們不僅會對本省份的區(qū)域經(jīng)濟韌性產(chǎn)生影響，同樣會對相鄰省份的區(qū)域經(jīng)濟韌性產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。當假定遺漏變量與自變量相關(guān)，則最小二乘估計不再無偏，經(jīng)過公式推導(dǎo)可化簡為空間杜賓模型。空間杜賓模型既包含了內(nèi)生交互項，也涵蓋了外生交互項，模型設(shè)定為：

(20)

關(guān)于上述三種空間回歸模型的選擇，LeSage和Pace(2008)建議先考慮空間杜賓模型，只有空間杜賓模型實在不適用，同時相關(guān)檢驗又指向空間滯后模型或是空間誤差模型，才可決定最終選擇何種模型。

(二)空間計量模型適用性實證檢驗結(jié)果分析

依據(jù)上文對31個省份經(jīng)濟韌性指數(shù)的莫蘭檢驗結(jié)果的報告，省域計量下區(qū)域經(jīng)濟韌性存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。關(guān)于SLM、SEM和SDM三種空間計量模型的選擇，本文根據(jù)Anselin(2005)的做法，從空間杜賓模型(SDM)反推，分別采用沃爾德檢驗(Wald)和似然比檢驗(LR)進行檢驗看其是否能退化為空間誤差模型(SEM)或空間滯后模型(SLM)。最后采用Hausman檢驗，觀察隨機效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的適用性。上述檢驗的結(jié)果如表5所示。

表5 模型檢驗結(jié)果

本文采用Wald檢驗和LR檢驗分別對SDM能否退化成為SLM和SEM進行了檢驗。如果檢驗結(jié)果都顯著，則拒絕SDM可以退化的原假設(shè)，認為不能從模型中剔除外生互動效應(yīng)，空間異質(zhì)項與自變量不相關(guān)；或剔除誤差關(guān)聯(lián)效應(yīng)，認為遺漏變量與自變量不相關(guān)。如果拒絕Wald檢驗原假設(shè)且R-LMlag值顯著，則SDM不能簡化為SLM；如果拒絕LR檢驗原假設(shè)且R-LMlag值顯著，則SDM不能簡化為SEM。表5結(jié)果顯示，兩組模型的Wald檢驗與LR檢驗結(jié)果均都通過了5%水平上的顯著性檢驗，同時拒絕原假設(shè)，認為SDM不能簡化為SLM和SEM。

關(guān)于固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的選擇，在確定了使用SDM以后本文采用Hausman檢驗對固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型適用性進行了檢驗，結(jié)果如表5最后一行所示。結(jié)果顯示，Hausman檢驗通過了1%的顯著性檢驗，拒絕了隨機分布的假設(shè)，認為應(yīng)采用固定效應(yīng)的SDM進行回歸。在進一步選擇時間固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng)的問題上，由于本文的被解釋變量區(qū)域經(jīng)濟韌性既包含了各省份的個體異質(zhì)性，又包含了隨時間變化而不隨個體變化的政策、利率、國際環(huán)境等因素，故本文優(yōu)先選擇采用雙固定效應(yīng)模型進行回歸。為謹慎起見，本文也同時進行了混合回歸檢驗，并以時間固定效應(yīng)回歸和個體固定效應(yīng)回歸作為對照。

(三)空間杜賓模型估計結(jié)果分析

前面已經(jīng)提到，本文宜采用雙固定效應(yīng)模型進行回歸。通過對雙固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)、個體固定效應(yīng)和混合回歸的結(jié)果(見表6)對比可知，雙固定效應(yīng)模型的Log-likelihood值為759.03，在同一行中最大，R2值為0.883，在同一行中也是最大的，表明雙固定效應(yīng)的模型更優(yōu)，擬合優(yōu)度更好。

表6 不同固定效應(yīng)下空間杜賓模型的估計結(jié)果

續(xù)表

行業(yè)平均上游度的直接影響系數(shù)和空間滯后影響系數(shù)均顯著為正，表明本省和相鄰省份的行業(yè)上游度水平都能顯著促進本省經(jīng)濟韌性水平的提升。行業(yè)上游度越高表明該行業(yè)產(chǎn)品離最終產(chǎn)品的距離越遠，如根據(jù)測算結(jié)果，非金屬礦采選業(yè)、水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、化學(xué)工業(yè)等都是有代表性的高上游度行業(yè)。一方面，上游行業(yè)的國際產(chǎn)業(yè)鏈位置決定了無論國際因素如何變化，都少有沖擊能波及這些行業(yè)的原材料供給，使得它們在面對外來經(jīng)濟沖擊時也更具韌性。另一方面，這類行業(yè)的最終產(chǎn)品都是維持社會經(jīng)濟運作的必需品，相對下游行業(yè)產(chǎn)品來說這類產(chǎn)品的需求價格彈性較小，不容易受到國際市場同類產(chǎn)品價格波動帶來的影響。在行業(yè)上游度的空間溢出效應(yīng)方面，上游行業(yè)大多屬于資源密集型產(chǎn)業(yè)，而同一類資源稟賦優(yōu)勢往往存在于某個區(qū)域的多個省份當中。因此，相鄰省份行業(yè)平均上游度的提升可能極大促進了相關(guān)地區(qū)間的上游產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展，通過跨省的生產(chǎn)技術(shù)、投資資本和銷售渠道的流通共享形成規(guī)模效應(yīng)，從而降低行業(yè)成本，提高行業(yè)韌性。

行業(yè)中心強度的直接影響系數(shù)不顯著，而空間滯后影響系數(shù)顯著為正，表明首先，鄰省的行業(yè)中心強度能顯著促進本省經(jīng)濟韌性水平的提升。相鄰省份行業(yè)中心強度的提升首先表現(xiàn)在相鄰省份客運、貨運量的提升，這就要求相鄰省份建造更加暢通有效的運輸基礎(chǔ)設(shè)施，從而使本省的交通運輸享受“搭便車”福利。其次，鄰省行業(yè)中心強度的提升能有效加強本省和鄰省間的產(chǎn)業(yè)合作，使得在面對外來沖擊時能更大可能地保留產(chǎn)業(yè)鏈的完整。而對本省而言，自身的行業(yè)中心強度單純代表了本省產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模越大未必代表經(jīng)濟韌性就越強，還可能帶來人員冗余等負面影響，因此本省的行業(yè)中心強度的直接影響系數(shù)不顯著。

行業(yè)中心熵的直接影響系數(shù)和空間滯后影響系數(shù)均顯著為正，表明本省和相鄰省份的行業(yè)中心熵都能顯著促進本省經(jīng)濟韌性水平的提升。行業(yè)中心熵代表了一個區(qū)域產(chǎn)業(yè)的平均聯(lián)結(jié)廣度，更高的行業(yè)中心熵水平代表了更寬廣的銷售渠道。即使在經(jīng)濟沖擊中某些買家退出了市場，這些行業(yè)也有其他的賣家可以出售產(chǎn)品。對于高行業(yè)中心熵的行業(yè)來說，一個相對均勻的買家群體分布就像一個用于分散風(fēng)險的平衡的投資組合，在面對經(jīng)濟沖擊時顯得更加具有韌性。相鄰省份的行業(yè)中心熵同樣會通過產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)互補等方式輻射影響到本省，在面對經(jīng)濟沖擊時具有高行業(yè)中心熵水平的相鄰省份自身擁有更多的選擇權(quán)，也有更大的概率同本省建立新的合作關(guān)系，因此能帶動本省經(jīng)濟韌性的提升。

經(jīng)濟韌性的空間滯后系數(shù)為正但不顯著，表明相鄰省份之間的經(jīng)濟韌性水平并沒有直接顯著的互相影響。

(四)雙固定效益空間杜賓模型的空間溢出效應(yīng)分解分析

本文運用偏微分方程將雙固定效應(yīng)SDM模型的空間溢出效應(yīng)進行分解，如表7所示。結(jié)果表明，行業(yè)上游度的間接效應(yīng)系數(shù)是直接效應(yīng)系數(shù)的約兩倍，行業(yè)上游度的提升對相鄰省份的經(jīng)濟韌性增長相較本省而言意義更大；行業(yè)中心強度的提升對相鄰省份經(jīng)濟韌性有顯著促進作用，但對本省的經(jīng)濟韌性提升并不顯著，原因在于生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模越大未必代表經(jīng)濟韌性就越強，但可以通過空間溢出效應(yīng)加強相鄰省份的經(jīng)濟韌性；行業(yè)中心熵的間接效應(yīng)系數(shù)是直接效應(yīng)系數(shù)的約三倍，行業(yè)中心熵的提升主要是通過產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)互補等形式拉動某個經(jīng)濟區(qū)域內(nèi)的協(xié)同發(fā)展從而促進本省的經(jīng)濟韌性增長，因此對本省的直接效應(yīng)不如間接效應(yīng)作用大。

表7 雙固定效益空間杜賓模型的空間溢出效應(yīng)分解結(jié)果

五、結(jié)論與討論

(一)主要結(jié)論

在經(jīng)濟韌性的時間格局演化上，經(jīng)濟韌性總體保持了穩(wěn)定。經(jīng)濟韌性水平整體在0.15～0.25之間波動，其中，入境旅游人數(shù)總計、當年累計發(fā)明專利數(shù)和外商投資企業(yè)年底投資總額在經(jīng)濟韌性指標構(gòu)成中占主導(dǎo)位置。在2006年、2009年、2014年和2017年中國區(qū)域經(jīng)濟韌性有較為明顯的下滑，其中2006年經(jīng)濟韌性的下降系經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中的深層矛盾所致；2009年的韌性下降應(yīng)歸因于2008年的全球金融危機帶來的一系列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融穩(wěn)定、消費者預(yù)期等中長期經(jīng)濟因素上的不利影響；2014年的韌性波動來自財政政策、貨幣政策力度不夠?qū)е碌耐顿Y面臨資金約束、融資成本居高不下等影響；2017年美國對中國政策的變化，使得中美走向?qū)古c沖突的風(fēng)險顯著上升。

在經(jīng)濟韌性的空間格局演化上，經(jīng)濟韌性水平表現(xiàn)出了較為明顯的東西部差異，高經(jīng)濟韌性地區(qū)普遍出現(xiàn)在東部，而低經(jīng)濟韌性地區(qū)普遍出現(xiàn)在西部，但這種差異具有逐漸縮小的趨勢。根據(jù)對局域莫蘭指數(shù)的分析，中國各省份的經(jīng)濟韌性空間集聚特征以H-H型和L-L型集聚為主導(dǎo)， H-H型集聚主要出現(xiàn)在東部地區(qū)，而L-L型集聚主要出現(xiàn)在西部地區(qū)，且各省份個體的空間集聚特征類型基本保持穩(wěn)定。

空間計量模型檢驗結(jié)果表明，本省和相鄰省份的行業(yè)上游度水平都能顯著促進本省經(jīng)濟韌性水平的提升，且行業(yè)上游度水平對相鄰省份的空間溢出效應(yīng)大于對本省的直接效應(yīng)；行業(yè)中心強度對本省的直接影響不顯著，而相鄰省份的行業(yè)中心強度能顯著促進本省經(jīng)濟韌性水平的提升；本省和相鄰省份的行業(yè)中心熵都能顯著促進本省經(jīng)濟韌性水平的提升，且行業(yè)中心強度水平對相鄰省份的空間溢出效應(yīng)大于對本省的直接效應(yīng)。

(二)政策建議

隨著中國經(jīng)濟社會的發(fā)展，國內(nèi)經(jīng)歷了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、政策環(huán)境優(yōu)化，成功抵御了國際金融危機的沖擊和國際形勢的動蕩，這其中經(jīng)濟韌性始終發(fā)揮著維持國家經(jīng)濟穩(wěn)定的重要作用。在從高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的歷史交匯期，維持和提高我國的經(jīng)濟韌性顯得尤為重要。就本文選取的經(jīng)濟韌性有關(guān)指標而言，應(yīng)提升教育財政支出，擴大人才儲備，降低失業(yè)率，提高經(jīng)濟抵御沖擊能力；加大固定資產(chǎn)投資，強化普及“兩山”理念，提升沖擊恢復(fù)能力；推進高水平對外開放，吸引外商投資，提高適應(yīng)新環(huán)境的能力；鼓勵創(chuàng)新制造和發(fā)明創(chuàng)新，提升區(qū)域經(jīng)濟路徑創(chuàng)造能力。

本文的結(jié)論之一是區(qū)域平均行業(yè)上游度的提升能提高區(qū)域經(jīng)濟韌性。因此，一方面，政府應(yīng)該堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上，將國內(nèi)資本引入上游制造業(yè)中，防止經(jīng)濟整體“脫實向虛”；另一方面，應(yīng)大力推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動“中國制造”向“中國創(chuàng)造”轉(zhuǎn)變，“中國速度”向“中國質(zhì)量”轉(zhuǎn)變，“中國產(chǎn)品”向“中國品牌”轉(zhuǎn)變。

本文的計量結(jié)果表明，經(jīng)濟韌性的有關(guān)影響因素具有顯著的空間溢出效應(yīng)。這就啟示我們應(yīng)該大力推動區(qū)域經(jīng)濟帶、區(qū)域經(jīng)濟一體化建設(shè)。通過發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟一體化，整合區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)資源，發(fā)揮政府統(tǒng)一協(xié)調(diào)作用，對資源進行優(yōu)化配置，提高公共服務(wù)供給水平，促進資源共享；打破行政區(qū)域的界限，按照市場化發(fā)展要求對行業(yè)內(nèi)的各種資源進行優(yōu)化整合，在推動全國統(tǒng)一大市場建設(shè)過程中提升區(qū)域的整體發(fā)展水平。