中國經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jī)、2008年全球金融危機(jī)以及2020年新冠肺炎疫情等外部沖擊對中國經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)韌性，以及如何提升中國經(jīng)濟(jì)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(jì)和社會發(fā)展基礎(chǔ)差異很大，形成東、中、西三大經(jīng)濟(jì)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(jì)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(dá)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(dá)的東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)沖擊通過當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)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(dāng)?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(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)衰退。綜上，探究中國不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性的影響因素方面，國內(nèi)外學(xué)者眾說紛紜，本文重點(diǎn)梳理了價值鏈角度和產(chǎn)業(yè)集聚角度的有關(guān)文獻(xiàn)。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(diǎn)：一種認(rèn)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(jī)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(diǎn)則認(rèn)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(kuò)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(rèn)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(jìn)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(jì)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(jì)韌性和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空分異特征，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性；胡志強(qiáng)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(rèn)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(jì)對不利擾動的抵抗力和恢復(fù)力。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對經(jīng)濟(jì)韌性的測算及其影響因素進(jìn)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?yàn)檠芯恐黝}，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(jì)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(xiàn)從行業(yè)集聚、價值鏈位置同時出發(fā)研究它們對經(jīng)濟(jì)韌性的影響?；诖耍疚脑噲D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(jìn)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(biāo)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(jì)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(jì)韌性的測度及其時空格局特征

(一)經(jīng)濟(jì)韌性的測度

1.經(jīng)濟(jì)韌性評價指標(biāo)體系

現(xiàn)有文獻(xiàn)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性的測算大致包含四種方法。第一種方法是“一籃子”指標(biāo)體系法。Briguglio等(2006)通過構(gòu)建“一籃子”指標(biāo)體系的方法來測度經(jīng)濟(jì)韌性，也有一些智庫如英國地方經(jīng)濟(jì)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(biāo)體系來評估區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性。第二種方法是分析一個區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(biāo)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(qiáng)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(jì)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(shí)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(biāo)體系對區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性進(jìn)行評價。

2.經(jīng)濟(jì)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(biāo)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(jì)韌性。

Martin(2012)在系統(tǒng)總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)后給出了區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)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(jì)韌性的評價指標(biāo)體系(見表1)。

表1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性評價指標(biāo)體系

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

首先，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)韌性的評價指標(biāo)特征矩陣如下：

(1)

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

其次，在進(jìn)行熵值法權(quán)重計算之前，還需對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理。不同指標(biāo)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(jì)韌性的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了無量綱化處理。

正向指標(biāo)的極差法：

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

(2)

負(fù)向指標(biāo)的極差法：

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

(3)

其中，yij是對xij進(jìn)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(biāo)占該指標(biāo)在所有省份中的比重為：

(4)

計算第j個指標(biāo)的信息熵ej為：

(5)

則第j個指標(biāo)的信息效用值dj為：

dj=1-ej

(6)

第j個指標(biāo)的權(quán)重wj計算為：

(7)

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

(8)

本文采用的經(jīng)濟(jì)韌性評價指標(biāo)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫，部分缺失值采用插值法補(bǔ)齊。2002年、2009年和2017年的區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性構(gòu)成指標(biāo)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(dāng)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(xiàng)指標(biāo)。這表明上述指標(biāo)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(biāo)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(jì)韌性構(gòu)成指標(biāo)權(quán)重

續(xù)表

(二)經(jīng)濟(jì)韌性的時空格局演化

1.區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性的時間演化特征

本文將31個省份的經(jīng)濟(jì)韌性水平按年求均值，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)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(jìn)行了極差化處理，經(jīng)濟(jì)韌性水平已經(jīng)與經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性會逐步提高，圖1中出現(xiàn)的韌性的上下波動系正常現(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(dāng)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(jì)韌性的下降系經(jīng)濟(jì)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(jī)帶來的一系列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融穩(wěn)定、消費(fèi)者預(yù)期等中長期經(jīng)濟(jì)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(kuò)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(jì)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(jìn)一步實(shí)證分析內(nèi)外因素對經(jīng)濟(jì)韌性的影響。

圖1 2002～2017年中國經(jīng)濟(jì)韌性水平的變化情況

將區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)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(xiàng)影響因素中占據(jù)主導(dǎo)地位，這也符合對經(jīng)濟(jì)韌性的傳統(tǒng)定義(Hassink，2010)。

2.區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)韌性(見表3)。本文將經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性；韌性大于0.1且小于等于0.2的省份稱為中經(jīng)濟(jì)韌性；韌性小于等于0.1的省份稱為低經(jīng)濟(jì)韌性。不難發(fā)現(xiàn)，(1)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性，天津和遼寧在2002～2009年間經(jīng)歷了從高經(jīng)濟(jì)韌性地區(qū)轉(zhuǎn)為中經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性且基本保持不變：安徽、湖北、湖南始終保持中經(jīng)濟(jì)韌性，江西的經(jīng)濟(jì)韌性在2009～2017年間發(fā)生了增長，黑龍江的經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性上升后又在2017年重新降為低經(jīng)濟(jì)韌性地區(qū)；(3)西部地區(qū)普遍經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性在三個窗口期都較低，重慶、陜西的經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性存在東強(qiáng)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(jì)韌性水平的變化情況

續(xù)表

為揭示經(jīng)濟(jì)韌性的空間集聚特征，本文將局域莫蘭指數(shù)散點(diǎn)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(jì)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(jì)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(jìn)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(jì)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(jì)韌性的影響因素測度

根據(jù)文獻(xiàn)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(jì)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(biāo)，缺失年份的數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)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(jì)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(jìn)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(yuǎn)。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(jì)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(jì)韌性的影響。

定義封閉經(jīng)濟(jì)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(diǎn)研究領(lǐng)域，是衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)度中心性(degree centrality)、接近中心性(betweenness centrality)和中介中心性(closeness centrality)等指標(biāo)常用于測度節(jié)點(diǎn)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(jì)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(jìn)而說明該地區(qū)充當(dāng)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(jì)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(jìn)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(jì)韌性的影響。

本文從中心強(qiáng)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(qiáng)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(jìn)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(fèi)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(dāng)年的總產(chǎn)出價值，Cli分別是l省i行業(yè)當(dāng)年計算所得的行業(yè)中心強(qiáng)度(IS)和行業(yè)中心熵(IE)。

四、中國經(jīng)濟(jì)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(jì)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(dú)立同分布的假定(Rey & Montouri，1999)。依據(jù)空間計量經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)主體的當(dāng)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(biāo)準(zhǔn)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(jì)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(jī)誤差項(xiàng)。

空間誤差模型假定遺漏變量的影響被吸收進(jìn)誤差項(xiàng)中，從而導(dǎo)致了誤差項(xiàng)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(xiàng)；λ是自相關(guān)系數(shù)。

行業(yè)上游度、行業(yè)中心強(qiáng)度和行業(yè)中心熵對經(jīng)濟(jì)韌性的影響應(yīng)當(dāng)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(jì)韌性產(chǎn)生影響，同樣會對相鄰省份的區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。當(dāng)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(xiàng)，也涵蓋了外生交互項(xiàng)，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(shí)在不適用，同時相關(guān)檢驗(yàn)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(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

依據(jù)上文對31個省份經(jīng)濟(jì)韌性指數(shù)的莫蘭檢驗(yàn)結(jié)果的報告，省域計量下區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(yàn)(Wald)和似然比檢驗(yàn)(LR)進(jìn)行檢驗(yàn)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(yàn)，觀察隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的適用性。上述檢驗(yàn)的結(jié)果如表5所示。

表5 模型檢驗(yàn)結(jié)果

本文采用Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)分別對SDM能否退化成為SLM和SEM進(jìn)行了檢驗(yàn)。如果檢驗(yàn)結(jié)果都顯著，則拒絕SDM可以退化的原假設(shè)，認(rèn)為不能從模型中剔除外生互動效應(yīng)，空間異質(zhì)項(xiàng)與自變量不相關(guān)；或剔除誤差關(guān)聯(lián)效應(yīng)，認(rèn)為遺漏變量與自變量不相關(guān)。如果拒絕Wald檢驗(yàn)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(yàn)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(yàn)與LR檢驗(yàn)結(jié)果均都通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，同時拒絕原假設(shè)，認(rèn)為SDM不能簡化為SLM和SEM。

關(guān)于固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇，在確定了使用SDM以后本文采用Hausman檢驗(yàn)對固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型適用性進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果如表5最后一行所示。結(jié)果顯示，Hausman檢驗(yàn)通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，拒絕了隨機(jī)分布的假設(shè)，認(rèn)為應(yīng)采用固定效應(yīng)的SDM進(jìn)行回歸。在進(jìn)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(jì)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(jìn)行回歸。為謹(jǐn)慎起見，本文也同時進(jìn)行了混合回歸檢驗(yàn)，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(jìn)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(jìn)本省經(jīng)濟(jì)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(yuǎn)，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(jì)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(jì)運(yùn)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(dāng)中。因此，相鄰省份行業(yè)平均上游度的提升可能極大促進(jìn)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(qiáng)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(qiáng)度能顯著促進(jìn)本省經(jīng)濟(jì)韌性水平的提升。相鄰省份行業(yè)中心強(qiáng)度的提升首先表現(xiàn)在相鄰省份客運(yùn)、貨運(yùn)量的提升，這就要求相鄰省份建造更加暢通有效的運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施，從而使本省的交通運(yùn)輸享受“搭便車”福利。其次，鄰省行業(yè)中心強(qiáng)度的提升能有效加強(qiáng)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(qiáng)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(jì)韌性就越強(qiáng)，還可能帶來人員冗余等負(fù)面影響，因此本省的行業(yè)中心強(qiáng)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(jìn)本省經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)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(bǔ)等方式輻射影響到本省，在面對經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性的提升。

經(jīng)濟(jì)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(jì)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(yùn)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(jìn)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(jì)韌性增長相較本省而言意義更大；行業(yè)中心強(qiáng)度的提升對相鄰省份經(jīng)濟(jì)韌性有顯著促進(jìn)作用，但對本省的經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性就越強(qiáng)，但可以通過空間溢出效應(yīng)加強(qiáng)相鄰省份的經(jīng)濟(jì)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(bǔ)等形式拉動某個經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)的協(xié)同發(fā)展從而促進(jìn)本省的經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性的時間格局演化上，經(jīng)濟(jì)韌性總體保持了穩(wěn)定。經(jīng)濟(jì)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(dāng)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(jì)韌性指標(biāo)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(jì)韌性有較為明顯的下滑，其中2006年經(jīng)濟(jì)韌性的下降系經(jīng)濟(jì)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(jī)帶來的一系列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融穩(wěn)定、消費(fèi)者預(yù)期等中長期經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性的空間格局演化上，經(jīng)濟(jì)韌性水平表現(xiàn)出了較為明顯的東西部差異，高經(jīng)濟(jì)韌性地區(qū)普遍出現(xiàn)在東部，而低經(jīng)濟(jì)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(jì)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(yàn)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(jìn)本省經(jīng)濟(jì)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(qiáng)度對本省的直接影響不顯著，而相鄰省份的行業(yè)中心強(qiáng)度能顯著促進(jìn)本省經(jīng)濟(jì)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(jìn)本省經(jīng)濟(jì)韌性水平的提升，且行業(yè)中心強(qiáng)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(jì)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(jī)的沖擊和國際形勢的動蕩，這其中經(jīng)濟(jì)韌性始終發(fā)揮著維持國家經(jīng)濟(jì)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(jì)韌性顯得尤為重要。就本文選取的經(jīng)濟(jì)韌性有關(guān)指標(biāo)而言，應(yīng)提升教育財政支出，擴(kuò)大人才儲備，降低失業(yè)率，提高經(jīng)濟(jì)抵御沖擊能力；加大固定資產(chǎn)投資，強(qiáng)化普及“兩山”理念，提升沖擊恢復(fù)能力；推進(jìn)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(jì)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(jì)韌性。因此，一方面，政府應(yīng)該堅持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，將國內(nèi)資本引入上游制造業(yè)中，防止經(jīng)濟(jì)整體“脫實(shí)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(jì)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(jì)帶、區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化建設(shè)。通過發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(jìn)行優(yōu)化配置，提高公共服務(wù)供給水平，促進(jìn)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(jìn)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。