長三角城市群城市經濟韌性的空間關聯網絡研究

張 明 斗，張 震

(東北財經大學經濟學院，遼寧 大連 116025)

0 引言

隨著經濟全球化進程的加速和區域經濟一體化程度的加深，區域經濟發展不斷遭受突發事件(如金融危機、SARS、新冠肺炎疫情)等各種不確定性風險的沖擊與干擾。由于經濟韌性不同[1]，不同城市在面對這些不確定性沖擊和干擾時的適應能力有巨大差異[2]。韌性(resilience)[3]最早用于描述生態系統在面臨人為破壞或自然災害時所表現出的適應能力以及災后的恢復能力，經濟韌性一方面體現為經濟系統抵御外部沖擊的能力，另一方面體現為經濟系統受到沖擊后的自我恢復能力[4]。Reggiani等最先將經濟韌性概念引入空間經濟學中，將其視為城市抵御沖擊的能力[1]；Thomas等進一步將城市經濟韌性定義為城市能夠響應多重危機并將對公共安全和社會經濟的危害降為最低的能力[5]；Shaw等認為經濟韌性是城市面臨外部沖擊時及時轉變增長方式并實現新一輪經濟增長的能力[6]。隨著經濟韌性理論的不斷創新，Boschma指出城市經濟韌性不僅包含應對短期危機的能力，還應考慮長期擾動以及城市恢復長期經濟增長的能力[7]；Martin等則認為應從抵御沖擊和吸收沖擊的能力、對沖擊的反應程度、遭受沖擊后對內部資源整合和結構調整等做出改變的能力、回到原先增長路徑或創造新增長路徑4個維度對經濟韌性進行全方面、系統性分析[8]，并得到學界的普遍認同。經濟韌性已成為我國政府和學術界共同關注的熱點領域，尤其是新冠肺炎疫情的突發更將“經濟韌性”一詞推向了新高度，不同學者對城市經濟韌性水平的空間演化格局[9-14]、影響因素[15-25]、提升路徑[22,26-28]進行了詳細探討。但現有研究仍存在如下問題：1)主要從城市靜態的基本要素角度解釋或測度經濟韌性，由于區域間的相互關聯性，一個城市在受到外部沖擊時，其故障會向其他城市傳遞，同樣沖擊過后城市產業結構的再調整不只涉及一個城市或地區；2)所揭示的城市經濟韌性空間相關性和溢出效應僅考慮了地理上的鄰近或相鄰城市，而城市經濟韌性在非鄰近城市中也會產生溢出效應。

城市群作為區域空間形態高級化的有形載體和新型城鎮化的主流形態，已成為拉動國民經濟發展的核心區域，充分激發與釋放城市群的經濟價值和作用優勢是實現未來城市高質量發展的主要抓手。長三角城市群是中國最活躍的地區之一，也是國家重點關注區域，改革開放以來，長三角城市群為中國經濟發展做出了重大貢獻，發展潛力巨大。在臺風、暴雨等自然災害以及新冠肺炎疫情、金融危機等突發事件的應對中，長三角城市群均表現出較強的靈活性和自如性，“經濟韌性”十足。鑒于此，本文以長三角城市群26個地級及以上城市為研究對象，運用社會網絡分析方法，對其經濟韌性的時空演化特征和空間關聯網絡結構進行分析，以期為城市群各城市經濟韌性的提升提供現實依據，并增強城市群內各城市共同防范風險的能力和可持續發展能力，為未來“韌性城市群”的高質量打造提供明確分工。考慮到自2008年第三季度開始，國際金融危機的沖擊開始對國內部分城市與行業產生影響，且隨著時間推移，其影響范圍不斷擴大，影響程度不斷加深，依據該沖擊傳導機制的滯后性以及我國勞動就業市場的具體表現，可以認為金融危機從2009年開始對我國城市經濟造成實質性沖擊，故本文以2008年國際金融危機沖擊為參照探討長三角城市群城市經濟韌性。本文主要從以下三方面展開：1)以長三角城市群城市經濟韌性為切入點，通過綜合指標法，從城市抵御恢復壓力、適應調整狀態、創新轉型能力3個維度構建城市經濟韌性的指標體系，較全面、科學、準確地測度城市經濟韌性，以突破運用就業人數或GDP增長率等單一指標作為衡量依據的局限性；2)采用核密度估計法對城市經濟韌性的時間演變趨勢進行分析，并基于可視化分析方法探討城市經濟韌性的空間演化特征，明確其時空演變狀態；3)運用社會網絡分析方法分析城市經濟韌性空間網絡，明確其整體網絡、個體網絡及聚類特征等，以期為明晰城市經濟韌性網絡結構特征提供實證參考。

1 研究方法與數據

1.1 指標體系構建

目前，國內外對于經濟韌性的量化評估方法主要包括核心指標法和綜合指標法。其中，核心指標法主要采用核心指標實際值與預期值的變化率表征經濟韌性，一般選擇就業率[11]、工業相關指標[29]、GDP[30]等。使用核心指標法測度經濟韌性主要有兩種類型：一是Martin[2]以英國1979-1983年、1990-1992年、2008-2010年三大經濟衰退期為研究對象，通過地區就業敏感指數測度經濟韌性，考慮到中國并未經歷就業水平逐年下降時期，直接采用核心指標法測度中國城市經濟韌性會存在偏差，可能會得出不盡相同甚至完全相反的研究結果；二是Doran等[31]通過預測反事實就業水平測度城市經濟韌性，由于中國國有企業提供的就業相對穩定且占主導地位，城市就業狀況受經濟衰退影響較小，同時，中國很多城市的就業統計數據并不完整，直接采用此方法會導致測度結果出現偏差。而綜合指標法通過構建指標體系進行測度，能全面反映城市經濟韌性，從而有效克服使用單一指標衡量經濟韌性的“背景”缺陷。鑒于此，本文采用綜合指標法測度城市經濟韌性。

參考文獻[8,25]，從抵御恢復壓力、適應調整狀態、創新轉型能力3個維度構建長三角城市群城市經濟韌性綜合評價指標體系：參考文獻[32-34]，以經濟規模、居民收入水平、金融風險、產業結構合理化水平4個指標反映抵御恢復壓力；以財政自給能力、消費規模、投資規模、社會保障能力4個指標反映適應調整狀態；以科研投入力度、產業結構高級化水平、科技教育事業支出水平、人力資本水平及要素流動投資水平5個指標衡量創新轉型能力(表1)。

表1 城市經濟韌性評價指標體系Table 1 Evaluation index system of urban economic resilience

1.2 熵值法

本文采用熵值法，通過信息熵原理確定權重以客觀評價城市經濟韌性。首先利用式(1)、式(2)將正向、負向指標標準化，得到標準化后指標X′aij；然后確定指標j的比重(式(3))、熵值(式(4))、差異系數(式(5))和權重(式(6))，進而求得第a(a=1，2，…，n)年城市i的經濟韌性Rai(式(7))。

X′aij=(Xaij-Xj min)/(Xj max-Xj min)

(1)

X′aij=(Xj max-Xaij)/(Xj max-Xj min)

(2)

(3)

(4)

Dj=1-Hj

(5)

(6)

(7)

1.3 引力模型

為明確各城市在經濟韌性空間關聯網絡的地位，本文借鑒文獻[35-37]構建長三角城市群城市經濟韌性的空間關聯矩陣，城市間關聯強度采用引力模型(式(8)、式(9))計算。為防止一些微弱的經濟關聯關系影響城市經濟韌性網絡的整體分布，對城市間經濟聯系矩陣的元素設定閾值f*(去除引力矩陣異常值的均值)，利用式(10)將城市間經濟聯系矩陣轉化為二值矩陣。

(8)

(9)

式中：Fij為城市i、j之間的引力水平；R為不同城市的經濟韌性水平；Dij為兩城市間的地理距離；Kij為經驗系數[14]。

(10)

1.4 社會網絡分析方法

(1)整體網絡特征。本文采用網絡密度D(式(11))、網絡關聯度C(式(12))和聯系強度極差值(Fmax-Fmin)刻畫整體網絡結構特征。其中，網絡密度反映城市經濟韌性空間關聯網絡的緊密程度，網絡關聯度反映網絡結構的穩定性或脆弱性，聯系強度極差值反映網絡中各城市經濟韌性的均衡發展程度。

(11)

式中：I為關聯網絡中包含的實際關系數；N為整體網絡中的節點數量。

(12)

式中：V為網絡中不可建立聯系的節點城市數量。

(2)節點網絡特征。本文采用點度中心度DC(式(13))、中間中心度BC(式(14))和接近中心度CC(式(15))刻畫各節點的網絡結構特征。點度中心度衡量各節點在整體網絡中的地位，節點的點度中心度越高，表明該節點在網絡中的中心地位越突出；中間中心度反映節點在整體網絡中發揮中介作用的程度，節點的中間中心度越大，表明經過該節點的要素越多，中介作用越明顯；接近中心度刻畫整體網絡中單個節點與其他節點的直接關聯程度，數值越高，表明該節點產生的直接關系數越多，在網絡中“中心行動者”的地位越明顯。

DCi=Ki/(N-1)

(13)

式中：Ki為與節點i相連邊的數量；N-1為節點i的最大可能相連邊數。

(14)

式中：δst為從節點i到節點t的最短路徑條數；δst(i)為從節點s到節點t經過節點i的最短路徑條數。

(15)

式中：dij為兩節點間的最短路徑距離。

(3)空間聚類分析。塊模型是社會網絡分析方法中進行空間聚類分析的主要方法，可以對各個塊在網絡中的角色進行分析。通過塊模型分析能找到網絡中板塊個數和每個板塊所包含的城市，并分析板塊之間的關系和鏈接方式。

1.5 研究區域與數據來源

長三角城市群包含上海、南京、鎮江、揚州、常州、蘇州、無錫、南通、泰州、鹽城、杭州、嘉興、湖州、紹興、寧波、舟山、金華、臺州、合肥、蕪湖、滁州、馬鞍山、銅陵、池州、安慶、宣城26個城市，研究數據主要包括2009-2019年《城市建設統計年鑒》、2010-2020年《中國城市統計年鑒》以及各地區的歷年政府公報，對于個別缺失值采用插值法補齊。

2 長三角城市群城市經濟韌性時空特征

2.1 城市經濟韌性的時間演化趨勢

基于上述方法得到2009-2019年長三角城市群城市經濟韌性水平(表2)，并繪制2009年、2012年、2016年、2019年城市經濟韌性核密度分布圖(圖1)。總體上看，長三角城市群城市經濟韌性核密度曲線中心自2009年以來呈現右移趨勢，城市經濟韌性水平明顯提升；另外，曲線呈現正偏態分布，多數值低于平均水平，說明城市群整體城市經濟韌性仍有很大的提升空間。分年份看，2009年曲線為窄峰分布，且樣本值多數集聚在0.200以下，城市經濟韌性處于較低水平；2012年曲線峰值中心顯著右移，寬度輕微擴大，說明城市經濟韌性總體水平小幅提升，但地區間相對差異略微拉大；2016年曲線高度明顯下降，波峰由“窄峰”轉變為“寬峰”，且呈現右拖尾現象，說明城市經濟韌性分布集中程度降低，高值區增加；2019年曲線右拖尾延長速度加快、長度增加，城市經濟韌性呈現出“優者更優”的現象。整體而言，2009-2019年長三角城市群城市經濟韌性由0.176提升至0.257，年均增長4.18%。

表2 2009-2019年長三角城市群城市經濟韌性測度結果Table 2 Measurement results of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 2009 to 2019

圖1 長三角城市群城市經濟韌性核密度分布變化Fig.1 Distribution of the kernel density of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

2.2 城市經濟韌性的空間演化趨勢

為進一步明晰長三角城市群城市經濟韌性的空間演化特征，以2009-2019年城市經濟韌性均值為基準，利用自然斷點法將城市群內26個城市的經濟韌性劃分為低、較低、中度、高4個等級，并對2009年、2012年、2016年、2019年的城市經濟韌性等級強度進行可視化(圖2)。總體而言，2009-2019年長三角城市群城市經濟韌性呈現出由核心區向外圍區逐漸衰減的態勢，主要體現為由上海、南京、杭州、合肥、蘇州5個區域核心城市向周邊城市衰減，且隨時間推移，中度韌性等級的城市數量明顯增加，表現出一定的空間擴散效應。分年份看，2009年城市群內各城市經濟韌性差異明顯，且呈現非均衡分布狀態，高度韌性城市僅有上海，中度韌性城市主要有南京、無錫、蘇州、杭州，較低韌性城市包括合肥、常州、南通、嘉興、紹興、寧波，低度韌性城市涉及鹽城、揚州、安慶、池州、銅陵等15個城市，城市經濟韌性整體處于較低水平；2012年低度韌性城市減少為8個，合肥、寧波進入中度韌性行列，其余城市基本無變化，相較于研究初期經濟韌性平均水平提升幅度為18.18%；2016年常州、南通提升為中度韌性等級，南京、蘇州、杭州躋身高度韌性等級，城市經濟韌性“排頭兵”規模不斷壯大，整體城市經濟韌性提升至0.247，相較于2012年增幅18.75%；2019年城市經濟韌性形成相對穩定的空間分布格局，外圍區除合肥外，各城市經濟韌性差異的等級相對固化，尤其城市群西部安徽內的大部分城市處于低度韌性水平，呈現出反“C”形的半包圍空間分布格局。

圖2 2009-2019年長三角城市群城市經濟韌性空間分布Fig.2 Spatial distribution of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 2009 to 2019

3 長三角城市群城市經濟韌性空間關聯網絡

3.1 整體網絡結構特征

本文基于引力模型計算出長三角城市群26個城市間的經濟韌性引力值，并明確各城市經濟韌性的空間網絡結構特征(表3)。可以發現，2009年網絡關聯度為0.849，2016年達到最大值(1.000)并保持至2019年不變，表明空間關聯網絡已形成通達網絡，網絡中的各節點均可達到。另外，11年間城市經濟韌性的空間關聯關系數呈逐年上升趨勢，由2009年的126個增至2019年的178個，與之相對應的城市經濟韌性整體網絡密度由0.194提高至0.274，表明各城市在經濟韌性空間關聯網絡中的聯系愈發密切。盡管考察期內整體網絡密度有明顯提高，但整體網絡中的空間關聯度依舊偏低，城市群內所有城市之間的最大可能關系數為650(26×25)，而實際關系數最大僅為178個(2019年)，說明城市群內各城市的經濟韌性尚未形成完整的環狀網絡聯系，部分城市的參與度仍然較低。進一步分析各城市的經濟韌性聯系強度發現，2009-2019年聯系強度均值由0.936增至1.545，表明長三角城市群整體經濟韌性聯系水平顯著提升，隨著時間推移，原來在整體網絡中參與度較低的鹽城、臺州、金華等邊緣城市開始融入城市經濟韌性聯系網絡中。雖然各城市的經濟韌性聯系水平提升顯著，但11年間城市經濟韌性聯系強度極差從34.043增至70.257，提高了1.064倍，表明城市間的極化現象日益加劇。

表3 長三角城市群城市經濟韌性空間網絡結構特征Table 3 Structural characteristics of urban economic resilience spatial network in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

為全方位識別長三角城市群城市經濟韌性聯系強度的演化趨勢，本文運用NetDraw繪制出2009年、2012年、2016年、2019年的空間網絡結構(圖3),其中，節點間的連線表示城市群各城市間經濟韌性的空間關聯關系，箭頭方向表示城市經濟韌性的溢出方向。可以看出，城市經濟韌性空間關聯網絡結構由2009年的相對稀疏零落演化為2012年、2016年的互相牽連，再到2019年的密切聯系、不可或缺。2009年上海、南京、蘇州、杭州與其他城市聯系緊密，在網絡中處于核心位置，臺州、鹽城等與其他城市聯系較少，在網絡中處于邊緣位置；2012年空間關聯網絡聯結數增加，臺州、鹽城等“孤立”城市逐漸融入整體網絡中，各城市間經濟韌性關聯性顯著增強；2016年無錫、合肥加入“核心城市”大集合中，邊緣城市經濟韌性聯系密度快速增長，整體網絡趨向于均衡發展；2019年上海、南京等核心城市地位越發凸顯，其不僅對鄰地產生溢出效應，而且還輻射到非鄰地的邊緣城市，整體網絡結構更加穩定。

圖3 2009-2019年長三角城市群城市經濟韌性空間關聯網絡演化Fig.3 Evolution of spatial association network of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 2009 to 2019

3.2 個體網絡分析

通過測度點度中心度、中間中心度、接近中心度等指標對整體網絡中心性進行分析(表4)，以揭示長三角城市群內各城市在經濟韌性空間關聯網絡中的地位和作用。

表4 長三角城市群城市經濟韌性空間關聯網絡中心度Table 4 Centralities of spatial association network of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

3.2.1 點度中心度 長三角城市群城市經濟韌性空間關聯網絡的點度中心度均值為54.199，有11個城市高于均值，主要為上海及江蘇省內經濟發展較好的城市，前5名從高到低為上海、南京、蘇州、無錫、杭州，表明這些城市在經濟韌性空間關聯網絡中與其他城市之間的關系數較多；點度中心度排名后5位的城市為臺州、安慶、鹽城、金華、池州，說明這些城市在經濟韌性空間關聯網絡中與其他城市的聯系較少，緣于這些城市經濟規模相對較小、區位優勢不明顯。進一步對城市經濟韌性的空間溢出關系分析發現，溢出比例前5名由高到低為鹽城、金華、宣城、臺州和舟山，這些城市在經濟韌性提升過程中對其他城市有明顯的溢出效應；后5名的城市為上海、杭州、蘇州、馬鞍山、無錫(蕪湖)，這些城市在整體網絡中的受益關系數較多，在經濟韌性發展過程中會吸引并得到其他城市的支持。

3.2.2 中間中心度 長三角城市群城市經濟韌性空間關聯網絡的中間中心度均值為3.365，高于均值的城市從高到低為南京、杭州、上海、寧波、蕪湖、蘇州和合肥，這7個城市的中間中心度之和(76.184)在總量(87.500)中占比高達87.07%，表明這些城市在整體網絡中扮演著“中介”和“橋梁”角色，城市群中多數城市的經濟韌性聯系需要通過這7個城市來完成；排名后5位的城市為臺州、安慶、鹽城、滁州和金華，其中間中心度均小于0.100，受經濟發展實力、區位環境的影響在整體網絡中影響有限。總體而言，城市經濟韌性網絡中各城市的中間中心度具有顯著差異，呈現出非均衡特征。

3.2.3 接近中心度 長三角城市群城市經濟韌性空間關聯網絡的接近中心度均值為0.517，高于均值的城市有12個，排名前5位的城市從高到低為南京、上海、杭州、蘇州和無錫，說明這些城市在經濟韌性關聯網絡中能夠快速與其他城市產生內在連接，在網絡中發揮著“中心行動者”的作用。排名后5位的城市為臺州、安慶、池州、金華和舟山，其經濟韌性較低，在城市經濟韌性網絡中扮演著“邊緣行動者”角色。

3.3 塊模型

本文采用2019年長三角城市群內26個城市的經濟韌性引力矩陣，通過塊模型分析各城市在經濟韌性空間關聯網絡中的聚類特征，參照文獻[38-40]，采用迭代相關收斂法(CONCOR)，設定最大分組值為2，集聚標準為0.200，將城市群內26個地級及以上城市劃分為4個板塊(表5)。由表5可知，城市經濟韌性空間關聯網絡的關系總數為204個，板塊間關系數為82個，板塊內部關系數為122個，說明板塊間的經濟韌性存在明顯的空間關聯和溢出效應。其中，板塊Ⅰ由上海、舟山、湖州、臺州、嘉興、寧波、金華、杭州和紹興9個城市組成，內部關系數為48個，向其他板塊溢出關系數25個，接收板塊外關系數23個，該板塊與其他板塊保持緊密聯系，在關聯網絡中發揮橋梁作用，屬于“經紀人”板塊；板塊Ⅱ由鹽城、泰州、蘇州、常州、無錫和南通6個城市組成，板塊內部關系數為29個，向其他板塊溢出關系數27個，接收板塊外關系數26個，溢出強度與接收強度相差無幾，該板塊對內部和外部均存在顯著溢出效應，為典型的“雙向溢出”板塊；板塊Ⅲ由揚州、南京和鎮江3個城市組成，內部關系數為9個，向其他板塊溢出關系數13個，接收板塊外關系數29個，該板塊接收來自其他板塊的關系數高于其對外溢出的關系數，屬于“主受益”板塊，享受其他板塊所帶來的溢出“福利”；板塊Ⅳ由安慶、合肥、池州、蕪湖、滁州、銅陵、宣城和馬鞍山8個城市組成，內部關系數為36個，向其他板塊溢出關系數17個，接收板塊外關系數4個，該板塊溢出強度遠高于接收強度，為“主溢出”板塊。

表5 長三角城市群城市經濟韌性四大板塊間的溢出效應Table 5 Spillover effects of four sections of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

為深入考察四大板塊間的關聯關系，根據測算結果(表5)，將局部網絡密度大于整體網絡密度(0.274)的板塊賦值為1，反之賦值為0，得到板塊間像矩陣(表6)，并依據像矩陣結果繪制出能直觀反映四大板塊間關聯關系與互動傳導機制的示意圖(圖4)。可以看出，各板塊內部的城市交流密切，這與長三角城市群區域一體化程度不斷提高、區域內城市間聯系日益密切有關。具體分析發現，板塊Ⅰ(“經濟人”板塊)的成員主要由上海及浙江省內經濟韌性較高的城市組成，該板塊成員鄰海，具有明顯區位優勢，在網絡中扮演著“樞紐”與“橋梁”角色，有效增強了城市群內部城市間經濟韌性的連通性；板塊Ⅱ(“雙向溢出”板塊)的成員主要分布在江蘇省內，城市經濟發展水平相對較高，在網絡中起“第一動力”的作用，板塊內的城市對板塊外的多數城市存在溢出效應，且溢出效應主要作用于板塊Ⅰ和板塊Ⅲ；板塊Ⅲ(“主受益”板塊)的成員主要為城市群北部的南京、揚州、鎮江，該板塊與其他板塊間均表現出較強的“接收效應”，扮演受益者角色；板塊Ⅳ(“主溢出”板塊)的成員主要分布在安徽，其內部“交流”密集度遠高于外部，表現出明顯的“俱樂部”效應，與其他板塊多為“溢出”交流方式，呈現明顯溢出效應。

表6 長三角城市群城市經濟韌性四大板塊間的密度矩陣和像矩陣Table 6 Density matrix and image matrix of four sections of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

圖4 長三角城市群城市經濟韌性四大板塊間的關聯關系Fig.4 Correlation between four sections of urban economic resilience in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

4 結論

本文運用綜合指標法構建長三角城市群城市經濟韌性評價指標體系，通過熵值法測算出2009-2019年各城市經濟韌性綜合得分，并分析其時空特征，進而應用社會網絡分析方法探討城市經濟韌性的空間關聯網絡結構特征和關聯關系。主要結論如下：1)2009-2019年長三角城市群城市經濟韌性由0.176提升至0.257，年均增長4.18%，總體實現了由低度韌性向中度韌性的轉換；2019年高度韌性城市主要集中在上海、南京、蘇州、杭州和合肥等區域核心城市，中度韌性城市(南通、常州、無錫、嘉興、寧波、紹興和蕪湖等)主要集中于蘇南和浙北地區，低度韌性與較低韌性城市主要集聚于安徽以及蘇北和浙南區域；2)長三角城市群城市經濟韌性的空間關聯關系數和整體網絡密度均呈上升態勢，各城市在經濟韌性空間關聯網絡中的聯系愈發密切；3)上海、南京、蘇州、無錫、杭州等城市的點度中心度較高，在城市經濟韌性網絡中的影響力較強,南京、杭州、上海、寧波、蕪湖、蘇州和合肥的中間中心度總和占整體的87.07%，在整體網絡中扮演著“中介”和“橋梁”角色，南京、上海、杭州、蘇州和無錫等12個城市的接近中心度高于城市群均值，在網絡中發揮著“中心行動者”的作用；4)“經濟人”板塊(板塊Ⅰ)包括上海、杭州、寧波等9個城市，主要位于浙江，成員區位優勢明顯，在整個網絡中扮演著“樞紐”與“橋梁”角色，“雙向溢出”板塊(板塊Ⅱ)包括蘇州、無錫、南通等6個城市，主要位于江蘇，在整個網絡中起“第一動力”的作用，“主受益”板塊(板塊Ⅲ)的成員包括南京、揚州、鎮江，主要位于城市群北部，扮演受益者角色，“主溢出”板塊(板塊Ⅳ)的成員主要分布在安徽，包括合肥、蕪湖、安慶等8個城市，與其他板塊多為“溢出”交流方式，板塊內部表現出明顯的“俱樂部”效應。

基于實證分析結果并考慮到長三角城市群的實際發展，本文提出如下政策建議：1)縮小長三角城市群城市間經濟韌性差距，提升城市間經濟韌性的均衡性。城市群是一個整體，在提升單個城市經濟韌性的同時，要注重城市間的協同關系，充分利用核心城市的輻射帶動效應，提高邊緣城市的承接和轉移能力，增強城市群內城市間經濟韌性增長的協同性，縮小城市經濟韌性的空間差異。2)充分發揮核心城市的比較優勢，增強其輻射帶動能力。依據各城市在經濟韌性網絡中的不同地位和作用，結合城市的區位優勢和資源稟賦，構建良好的營商環境，促進城市群內技術、人才、資金等優質要素的自由流動，強化核心城市與邊緣城市間的經濟聯系，形成更加緊密的區域經濟韌性空間網絡。3)遵循區域差異化方針，因地制宜精準施策。基于城市群板塊空間關聯的特點，充分發揮“主溢出”板塊的動力作用，不斷強化各個板塊間的雙向溢出效應，加強板塊內及板塊間各城市間的合作關系，不斷提升經濟韌性網絡密度。