區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)能否提高產(chǎn)業(yè)鏈韌性：來(lái)自黃河流域的時(shí)空非平穩(wěn)性檢驗(yàn)

摘" 要：采用空間面板杜賓模型和時(shí)空地理加權(quán)回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)2010—2021年黃河流域城市區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性之間的空間溢出效應(yīng)及時(shí)空異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)：①考察期內(nèi)，區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性逐年提升，呈現(xiàn)出下游gt;中游gt;上游的發(fā)展格局；②區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性的全局莫蘭指數(shù)均為正值，整體集聚效應(yīng)未發(fā)生明顯改變，以高—高集聚和低—低集聚為主；③區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)難以有效推動(dòng)本地產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力增長(zhǎng)，從而制約產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升，而鄰近城市區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值流的空間溢出能夠增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力進(jìn)而提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性；④時(shí)空非平穩(wěn)性分析結(jié)果表明，區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力和恢復(fù)力的正向驅(qū)動(dòng)作用逐年減弱；2021年區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度對(duì)城市產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力影響的強(qiáng)弱異質(zhì)性，使其對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的正向驅(qū)動(dòng)作用由東向西逐級(jí)遞減，并對(duì)甘肅、寧夏等城市的產(chǎn)業(yè)鏈韌性產(chǎn)生負(fù)向影響。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：黃河流域；區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)；產(chǎn)業(yè)鏈韌性;時(shí)空非平穩(wěn)性

DOI：10.6049/kjjbydc.YX202305123

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）""""" 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：F061.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）16-0061-11

收稿日期：2023-05-19" 修回日期：2023-07-29

基金項(xiàng)目：山東省社科規(guī)劃重大理論和現(xiàn)實(shí)問(wèn)題協(xié)同創(chuàng)新研究專項(xiàng)（22BCXJ02）

作者簡(jiǎn)介：張峰（1989—），男，山東濟(jì)南人，博士，山東理工大學(xué)管理學(xué)院教授，研究方向?yàn)橄到y(tǒng)工程與工業(yè)工程；魏?。?999—），男，河南南陽(yáng)人，山東理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楣芾硐到y(tǒng)工程；陳嘉偉（1998—），男，山東東營(yíng)人，山東理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楣芾硐到y(tǒng)工程；宋勝磊（1998—），男，山東濰坊人，山東理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)。本文通訊作者：魏巍。

0" 引言

提高產(chǎn)業(yè)鏈韌性對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和維護(hù)產(chǎn)業(yè)體系安全穩(wěn)定至關(guān)重要，產(chǎn)業(yè)鏈韌性穩(wěn)定提升離不開(kāi)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的有效支撐，尤其在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與創(chuàng)新績(jī)效累積作用愈發(fā)關(guān)鍵的趨勢(shì)下，持續(xù)提升創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平尤為關(guān)鍵。對(duì)于黃河流域國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)踐更是如此，當(dāng)前黃河流域上、中、下游產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展差距較大，下游省份已形成先進(jìn)的產(chǎn)業(yè)集群，上游省份卻陷入能源資源型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型困境［1］。因此，通過(guò)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升成為黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的必然路徑。在區(qū)域一體化發(fā)展戰(zhàn)略背景下，厘清創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響機(jī)理，以及系統(tǒng)價(jià)值流的空間交互能否有效支撐產(chǎn)業(yè)鏈韌性有序發(fā)展成為亟需破解的命題，同時(shí)客觀判斷各地區(qū)資源稟賦不同造就創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性影響的時(shí)空異質(zhì)性，也是推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的重要問(wèn)題。

1" 文獻(xiàn)綜述

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是指一定時(shí)空范圍內(nèi)創(chuàng)新主體與創(chuàng)新環(huán)境間基于物質(zhì)、能量和信息流動(dòng)，相互依存、相互作用形成的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)［2］。關(guān)于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研究的演進(jìn)脈絡(luò)大致可分為3個(gè)階段，即由創(chuàng)新到創(chuàng)新系統(tǒng)再到創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)［3］。與靜態(tài)創(chuàng)新系統(tǒng)（由與知識(shí)、技術(shù)相關(guān)的組織構(gòu)成）相比，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是創(chuàng)新理念的進(jìn)一步延伸。區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)（RIE）作為新的研究方向，學(xué)者們主要從以下方面展開(kāi)探討：一是RIE發(fā)展水平測(cè)度。學(xué)者們從生態(tài)位適宜度、耦合協(xié)調(diào)度、系統(tǒng)運(yùn)行效率等方面構(gòu)建多維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［4-5］，采用綜合評(píng)價(jià)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)算RIE發(fā)展水平。依據(jù)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)概念，指標(biāo)體系中的創(chuàng)新主體由企業(yè)、高校等研發(fā)機(jī)構(gòu)組成，創(chuàng)新環(huán)境包含經(jīng)濟(jì)、文化、對(duì)外開(kāi)放等方面，而對(duì)于兩者之間的能量、物質(zhì)流動(dòng)，學(xué)者們依據(jù)研究單元所在地理區(qū)位的不同納入包含技術(shù)、信息、資本等要素的子系統(tǒng)，以完善RIE評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［6］。二是RIE驅(qū)動(dòng)機(jī)理。學(xué)者們重點(diǎn)關(guān)注RIE內(nèi)部子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)機(jī)制以及不同系統(tǒng)之間的協(xié)同演化路徑［7］。有關(guān)RIE影響機(jī)制的研究較少，已有研究表明，在省域、城市群等不同空間維度上，RIE能正向驅(qū)動(dòng)地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效累積、產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提升等［8-10］。

產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升是現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)的重要驅(qū)動(dòng)因素，也是中共二十大作出的重大決策部署。已有關(guān)于產(chǎn)業(yè)鏈韌性的實(shí)證研究主要聚焦以下幾個(gè)方面：一是產(chǎn)業(yè)鏈韌性的內(nèi)涵與測(cè)算。產(chǎn)業(yè)鏈韌性由經(jīng)濟(jì)韌性演化而來(lái)，二者概念大體相同［11-12］。學(xué)者將產(chǎn)業(yè)鏈韌性概述為受到外部干擾時(shí)的維穩(wěn)能力、快速調(diào)整到原有水平的恢復(fù)能力以及發(fā)現(xiàn)增長(zhǎng)新路徑的能力［13］。Martin［14］的“4R”理論將韌性特征概括為抵抗能力、恢復(fù)能力、更新能力和再定位能力。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們構(gòu)建多維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［15］，采用綜合評(píng)價(jià)法測(cè)算產(chǎn)業(yè)鏈韌性［16］，或者以產(chǎn)業(yè)多樣化指數(shù)、區(qū)域創(chuàng)新能力指代產(chǎn)業(yè)鏈韌性［17］。二是產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升機(jī)理?？紤]到產(chǎn)業(yè)鏈韌性與經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局的緊密聯(lián)系，學(xué)者們深入探討大變局［18］、雙循環(huán)［19］、雙碳政策［20-21］等時(shí)代背景下工業(yè)［16］、船舶業(yè)［22］等產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升路徑并提出相應(yīng)對(duì)策建議。已有文獻(xiàn)表明，數(shù)字金融［17］、鏈長(zhǎng)制［23］等與產(chǎn)業(yè)鏈韌性之間存在非線性關(guān)系。

綜上所述，當(dāng)前RIE相關(guān)研究側(cè)重于對(duì)生態(tài)位適宜度、耦合協(xié)調(diào)度等的測(cè)度，缺乏對(duì)RIE空間溢出效應(yīng)和時(shí)空異質(zhì)性的探究。RIE作為一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng)，不同地區(qū)RIE運(yùn)行過(guò)程中價(jià)值流（信息、技術(shù)、人才等創(chuàng)新資源要素）的輸入或輸出必然引致空間效應(yīng)產(chǎn)生。同時(shí)，在產(chǎn)業(yè)鏈韌性的實(shí)證研究中，鮮有文獻(xiàn)探討RIE驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的具體機(jī)制，以黃河流域?yàn)楸尘翱疾於哧P(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)更是不足。鑒于此，本文以2010—2021年黃河流域79個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象（依據(jù)2021年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》，黃河流域涉及魯、豫、陜、晉、寧、青、川、甘和內(nèi)蒙古9省區(qū)共91個(gè)地級(jí)行政區(qū)，剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)不可得地區(qū)，最終選取79個(gè)地級(jí)市作為研究單元，將魯、豫歸為下游，晉、陜歸為中游，寧、青、川、甘和內(nèi)蒙古歸為上游），以創(chuàng)新群體、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新潛力和創(chuàng)新環(huán)境4個(gè)子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度衡量RIE發(fā)展水平，以產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力與恢復(fù)力衡量產(chǎn)業(yè)鏈韌性，綜合運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析、空間面板杜賓模型和時(shí)空地理加權(quán)回歸模型考察RIE對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性影響的空間溢出效應(yīng)和時(shí)空非平穩(wěn)性。

本文邊際貢獻(xiàn)如下：①將產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力和恢復(fù)力納入同一研究框架，系統(tǒng)剖析RIE對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升機(jī)制；②基于空間面板杜賓模型識(shí)別RIE驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的空間機(jī)理；③基于時(shí)空地理加權(quán)回歸模型識(shí)別不同時(shí)空維度下RIE對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響機(jī)制進(jìn)而提出相應(yīng)建議。

2" 模型構(gòu)建與指標(biāo)說(shuō)明

2.1" 黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)機(jī)理及測(cè)度

2.1.1" 黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)機(jī)理

從系統(tǒng)論角度看，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行不僅依賴于創(chuàng)新群體的行為活動(dòng)和創(chuàng)新資源的有序支持，而且受創(chuàng)新潛力和創(chuàng)新環(huán)境的間接影響，各要素之間只有建立相互依賴和耦合共生的關(guān)系，才能推動(dòng)整個(gè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化，如圖1所示。具體而言，創(chuàng)新群體作為創(chuàng)新活動(dòng)的行為主體，是人才、技術(shù)提供的重要源泉所在，在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中處于核心位置，與創(chuàng)新資源之間存在利用與被利用的關(guān)系，即創(chuàng)新資源通過(guò)創(chuàng)新群體的處理轉(zhuǎn)化，在輸出社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也進(jìn)一步調(diào)控創(chuàng)新資源的再配置水平。理想的創(chuàng)新活動(dòng)既具有高邊際產(chǎn)出特性，又兼具持續(xù)性特點(diǎn)。因此，在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)不斷運(yùn)行過(guò)程中，如何高效培育和釋放創(chuàng)新潛力是持續(xù)支撐創(chuàng)新群體開(kāi)展各類創(chuàng)新活動(dòng)的關(guān)鍵因素。事實(shí)上，創(chuàng)新潛力與創(chuàng)新資源、創(chuàng)新環(huán)境具有密不可分的關(guān)系，豐裕的創(chuàng)新資源和良好的創(chuàng)新環(huán)境能夠?yàn)榕嘤齽?chuàng)新潛力提供便利的基礎(chǔ)條件；創(chuàng)新群體的創(chuàng)新活動(dòng)離不開(kāi)特定創(chuàng)新環(huán)境，尤其當(dāng)二者之間形成良性互動(dòng)關(guān)系時(shí)，創(chuàng)新活動(dòng)又反作用于創(chuàng)新環(huán)境，為營(yíng)造更加和諧有序的創(chuàng)新環(huán)境提供不懈動(dòng)力。由此可見(jiàn)，合理量化識(shí)別創(chuàng)新群體、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新潛力與創(chuàng)新環(huán)境之間的耦合關(guān)系，對(duì)推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展尤為重要。

2.1.2" 黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度測(cè)算

基于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)涵并結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，構(gòu)建黃河流域RIE評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見(jiàn)表1。其中，數(shù)字化水平由每百人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)從業(yè)人員占比、人均電信業(yè)務(wù)總量、每百人移動(dòng)電話用戶數(shù)4個(gè)指標(biāo)通過(guò)熵權(quán)法求得；人力資本水平以在校大學(xué)生人數(shù)與常住人口的比值衡量；城鎮(zhèn)化水平以城鎮(zhèn)人口與常住人口的比值表征；環(huán)境規(guī)制以當(dāng)期單位產(chǎn)值污染排放強(qiáng)度表示，單位產(chǎn)值污染排放強(qiáng)度=（工業(yè)廢水排放量+工業(yè)二氧化硫排放量+工業(yè)煙（粉）塵）/城市總產(chǎn)值；勞動(dòng)力水平以就業(yè)人數(shù)的對(duì)數(shù)值表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的比值衡量；對(duì)外開(kāi)放程度以進(jìn)出口總額與GDP的比值表征。指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各城市統(tǒng)計(jì)年鑒，少量缺失數(shù)據(jù)采用插值法填充。

本文使用耦合協(xié)調(diào)度模型評(píng)估黃河流域RIE發(fā)展水平。在對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)正向標(biāo)準(zhǔn)化處理后，采用熵權(quán)法加權(quán)求和得到4個(gè)子系統(tǒng)的發(fā)展指數(shù)，再測(cè)算各子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度，以評(píng)估黃河流域RIE協(xié)調(diào)水平。具體公式如下：

sij=Sij－minSijmaxSij－minSij（1）

ej=－1ln（n）∑ni=1sij∑ni=1sijln（sij∑ni=1sij）（2）

Wj=（1－ej）/∑mj=1（1－ej）（3）

ut=∑mj=1Wjsij（4）

式中，sij為正向標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實(shí)測(cè)指標(biāo)，Sij為地區(qū)i指標(biāo)j的原始數(shù)據(jù)，n為指標(biāo)個(gè)數(shù)，ej為指標(biāo)j的信息熵，Wj為指標(biāo)權(quán)重，ut為子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)。

耦合協(xié)調(diào)度D由耦合度C和綜合協(xié)調(diào)系數(shù)T組成，用于反映事物間的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，公式如下：

C=4u1×u2×u3×u4u1+u2+u3+u441/4（5）

T=au1+bu2+mu3+nu4（6）

D=C×T（7）

式中，u1、u2、u3、u4分別為4個(gè)子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)；a、b、m、n為待定系數(shù)且滿足a+b+m+n=1，a=b=m=n。借鑒相關(guān)研究，將耦合協(xié)調(diào)度D分為4類，如表2所示。

表2" 耦合協(xié)調(diào)類型劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 2" "Classification standards of coupling coordination types

耦合協(xié)調(diào)度耦合協(xié)調(diào)類型

0≤Dlt;0.3低度耦合協(xié)調(diào)水平

0.3≤Dlt;0.5中度耦合協(xié)調(diào)水平

0.5≤Dlt;0.8高度耦合協(xié)調(diào)水平

0.8≤Dlt;1極度耦合協(xié)調(diào)水平

2.2" 產(chǎn)業(yè)鏈韌性指標(biāo)構(gòu)建及測(cè)算

目前，關(guān)于產(chǎn)業(yè)鏈韌性內(nèi)涵的普遍認(rèn)識(shí)是，產(chǎn)業(yè)體系在應(yīng)對(duì)重大危機(jī)沖突下維穩(wěn)、抗干擾的抵抗能力，以及以創(chuàng)新和技術(shù)改革為動(dòng)力尋求產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展新路徑進(jìn)而打破危機(jī)狀態(tài)并快速還原至原有水平的恢復(fù)能力。因此，本文從產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力兩個(gè)維度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性進(jìn)行描述。

產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力以產(chǎn)業(yè)多樣化指數(shù)（Indiv）表征。按照產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)理論，通常認(rèn)為存在多樣性的系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抵御沖擊能力和風(fēng)險(xiǎn)分散能力。原因在于，多樣化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在技術(shù)、人才、信息等資源要素外部溢出、資源互補(bǔ)及接收受沖擊企業(yè)資源并轉(zhuǎn)化為新生產(chǎn)力等方面具有優(yōu)勢(shì)，能夠顯著緩解危機(jī)到來(lái)時(shí)因區(qū)域產(chǎn)業(yè)單一造成的區(qū)域鎖定現(xiàn)象，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈的維穩(wěn)、抗干擾能力。據(jù)此，本文參考李勝會(huì)等［15］的思路，采用赫希曼—赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI）衡量產(chǎn)業(yè)多樣化（Indiv），其值越大表明產(chǎn)業(yè)多樣化程度越低，則產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力越弱。具體公式如下：

HHI=∑Niφ2i（8）

Indiv=1HHI=1/∑Niφ2i（9）

式中，φ2i表示第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重，i=1、2、3。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力以區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)（IRIEC）表征。一般認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)受到較大沖擊破壞后，要恢復(fù)到原有創(chuàng)新能力，需要注入新的創(chuàng)新動(dòng)能，尤其需要新增創(chuàng)新成果和提高創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，本文從企業(yè)創(chuàng)建行為、投資活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出3個(gè)維度綜合反映區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平，且在量化上重點(diǎn)考慮新增企業(yè)數(shù)量、新增投資和新增專利產(chǎn)出等核心因素。測(cè)算方法參照Dai等［24］的思路，公式如下：

Xij=log（Zij）（10）

xij=Xij－XijStd（Xij）（11）

IRIECit=P（∑nj=1wj×xij）（12）

式中，Zij為原始數(shù)據(jù)，xij為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)，Xij為均值，Std為標(biāo)準(zhǔn)差，wj為指標(biāo)權(quán)重，IRIEC由加權(quán)指數(shù)所在分位數(shù)求得。

產(chǎn)業(yè)鏈韌性通過(guò)熵權(quán)TOPSIS法計(jì)算得出，該方法能在充分利用原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上精確反映各城市產(chǎn)業(yè)鏈韌性。首先，借助式（1）～（3）將產(chǎn)業(yè)多樣化指數(shù)和區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)正向標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到Xij，并求得權(quán)重wj，進(jìn)而構(gòu)建由n行m列組成的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Zij，公式如下：

Zij=Xij∑nk=1Xij2（13）

然后，采用歐氏距離計(jì)算各地區(qū)產(chǎn)業(yè)多樣化指數(shù)、區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)與最優(yōu)、最劣向量之間的差距。最后，計(jì)算各地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性Ai，公式如下：

D+i=∑mj=1wjZ+j－zij2（14）

D－i=∑mj=1wjZ－j－zij2（15）

Ai=D－iD+i+D－i（16）

式中，D+i、D－i分別表示地區(qū)i的正理想解距離和負(fù)理想解距離，Z+j、Z－j分別為第j個(gè)指標(biāo)的最優(yōu)方案值和最劣方案值。

需要說(shuō)明的是，在產(chǎn)業(yè)鏈韌性測(cè)度中，本文主要從區(qū)域整體層面對(duì)黃河流域產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)進(jìn)行量化，因而樣本范圍以區(qū)域總體數(shù)據(jù)為主。其中，產(chǎn)業(yè)多樣化指數(shù)是基于第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值比重變化得到的赫芬達(dá)爾指數(shù)?？紤]到既有統(tǒng)計(jì)資料未對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力各測(cè)算指標(biāo)的細(xì)分產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行直接統(tǒng)計(jì)，在測(cè)算時(shí)選取第一、二、三產(chǎn)業(yè)中新增企業(yè)注冊(cè)數(shù)量、新增風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)數(shù)量、專利相關(guān)指標(biāo)等進(jìn)行總體統(tǒng)計(jì)。此外，本文未單獨(dú)剖析區(qū)域內(nèi)重大突發(fā)性事件（如新冠疫情、美國(guó)實(shí)體清單等）對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的沖擊，主要原因在于：一方面，本文重點(diǎn)剖析創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響；另一方面，從產(chǎn)業(yè)鏈韌性的內(nèi)涵及量化需求看，重大突發(fā)性事件造成的沖擊通過(guò)作用于產(chǎn)業(yè)鏈韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值，進(jìn)而從測(cè)算結(jié)果呈現(xiàn)出的韌性狀態(tài)屬性中刻畫(huà)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力。

2.3" 探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）能夠從全局和局部觀測(cè)事物的空間關(guān)聯(lián)性與差異性。全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I）用于衡量研究區(qū)域內(nèi)各單元之間的空間集聚程度，0lt;Moran's IG≤1表示空間分布正向相關(guān)，－1≤Moran's IGlt;0表示空間分布負(fù)向相關(guān)，Moran's IG=0表示空間分布不存在相關(guān)性。局部相關(guān)檢驗(yàn)則引入LISA圖，以衡量各城市的局部空間集聚特征。具體公式如下：

Moran's IG=∑ni=1∑nj=1wij（xi－x-）（xj－x-）S2∑ni=1∑nj=1wij（17）

LISA=Xi－X-S2∑nj=1wij（Xj－X-）（18）

式中，n代表城市數(shù)，xi、xj分別表示城市i和j的屬性值，x-為屬性值的平均值，S2為屬性值的方差，wij為反距離空間權(quán)重矩陣。

2.4" 空間面板杜賓模型

為探究黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的空間溢出效應(yīng)，構(gòu)建如下空間面板杜賓模型：

Yi，t=α0+ρW·Yi，t+δ1W·Xi，t+α1·Xi，t+δ2W·coni，t+α2·coni，t+μi+φt+εi，t（19）

式中，Yi，t為被解釋變量，W為空間權(quán)重矩陣，Xi，t為解釋變量，coni，t為控制變量，α0為截距項(xiàng)，α1、α2分別為解釋變量和控制變量的回歸系數(shù)，ρ為被解釋變量的空間自回歸系數(shù)，δ1、δ2為解釋變量與控制變量空間交互項(xiàng)的彈性系數(shù)，μi表示個(gè)體固定效應(yīng)，φt表示時(shí)間固定效應(yīng)，εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

此外，空間面板杜賓模型需要通過(guò)Moran's I、LM、Hausman、LR檢驗(yàn)。其中，Moran's I用于空間自相關(guān)檢驗(yàn)，LM-error、LM-lag檢驗(yàn)用于判斷是否存在空間誤差或空間滯后，二者均存在則采用Hausman檢驗(yàn)判斷固定效應(yīng)是否優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)，然后使用LR-lag、LR-error檢驗(yàn)判斷空間面板杜賓模型能否簡(jiǎn)化為空間面板誤差模型或空間面板滯后模型，最后以LR模型檢驗(yàn)時(shí)間固定、空間固定或雙固定模型的優(yōu)劣。

2.5" 時(shí)空地理加權(quán)回歸模型

時(shí)空地理加權(quán)回歸模型（GTWR）在地理加權(quán)回歸模型基礎(chǔ)上加入時(shí)間維度，能更好地處理時(shí)空非平穩(wěn)性，使估計(jì)結(jié)果更為有效。因此，本文采用該模型分析不同時(shí)空維度下RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力的影響，如式（20）。

Yi=β0（ui，vi，ti）+∑pk=1βk（ui，vi，ti）Xik+εi（20）

式中，Yi為觀測(cè)值，ui，vi為第i個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的經(jīng)緯度，ti為時(shí)間參數(shù)，ui，vi，ti為第i個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的時(shí)空坐標(biāo)，β0為回歸常數(shù)，βk為第i個(gè)觀測(cè)點(diǎn)第k個(gè)自變量的回歸系數(shù)，εi為殘差。

2.6" 指標(biāo)說(shuō)明

本文將產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力均作為被解釋變量，以剖析黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響機(jī)制。解釋變量RIE耦合協(xié)調(diào)度（D）由式（7）計(jì)算得出。為盡可能縮小遺漏變量產(chǎn)生的誤差，考慮到金融、政策、對(duì)外開(kāi)放與產(chǎn)業(yè)鏈韌性之間的非線性關(guān)系，引入以下控制變量：①金融發(fā)展水平（fin），在資本投入方面對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力與恢復(fù)力產(chǎn)生影響，以金融業(yè)從業(yè)人員與常住人口的比值衡量；②對(duì)外開(kāi)放程度（fdi），外部資金、技術(shù)等要素的進(jìn)入有利于增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力，進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)鏈韌性，以各城市當(dāng)年外商實(shí)際投資額的對(duì)數(shù)值表示；③工業(yè)化水平（ind），工業(yè)本身具備的生產(chǎn)彈性和抗沖擊能力有利于產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升，以各城市工業(yè)增加值與GDP的比值表征；④政府干預(yù)度（gov），產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升離不開(kāi)政府支持，但政府過(guò)度干預(yù)可能影響區(qū)域創(chuàng)新能力，進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)鏈韌性，以地方財(cái)政支出占GDP的比值衡量。

3" 實(shí)證分析

3.1" RIE耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性的時(shí)序演化

圖2描繪了分別由式（7）（16）得出的2010—2021年黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度和產(chǎn)業(yè)鏈韌性值。結(jié)果顯示，考察期內(nèi)黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度分布在0.2～0.4區(qū)間且波動(dòng)幅度較小，絕大部分城市的RIE處于中、低度耦合協(xié)調(diào)水平，個(gè)別城市處于高度或極度耦合協(xié)調(diào)層次。隨著時(shí)間推移，更多城市進(jìn)入中度耦合協(xié)調(diào)水平，均值和中位數(shù)均呈逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，說(shuō)明創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施使黃河流域各城市在激發(fā)創(chuàng)新潛力，推動(dòng)創(chuàng)新主體與創(chuàng)新資源、環(huán)境深度融合方面取得顯著成效。與RIE耦合協(xié)調(diào)度相比，考察期內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的增長(zhǎng)趨勢(shì)較為明顯，期初韌性值在0.5～0.6區(qū)間，期末則處于0.6～0.8區(qū)間，表明黃河流域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和區(qū)域創(chuàng)新能力提高推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升。

分地區(qū)看，上、中、下游RIE耦合協(xié)調(diào)度和產(chǎn)業(yè)鏈韌性的走勢(shì)與流域整體趨勢(shì)基本一致。在RIE耦合協(xié)調(diào)度方面，上、中、下游的累計(jì)增長(zhǎng)率分別為15%、19%、20%，呈現(xiàn)出下游領(lǐng)先、中游追趕、上游相對(duì)落后的格局。中、下游地區(qū)RIE耦合協(xié)調(diào)的高速發(fā)展離不開(kāi)區(qū)域內(nèi)充足的創(chuàng)新資源稟賦和優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，上游地區(qū)受制于地理區(qū)位，RIE子系統(tǒng)存在短板，難以實(shí)現(xiàn)高度耦合協(xié)調(diào)。在產(chǎn)業(yè)鏈韌性方面，下游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)成功轉(zhuǎn)變?yōu)榧s型，使其處于領(lǐng)先地位。隨著西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的實(shí)施、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)入以及東部省份的知識(shí)、技術(shù)溢出，推動(dòng)上游四省產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升，極大縮小了中、上游地區(qū)之間的差距。

3.2" RIE耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性的空間相關(guān)性

3.2.1" 全局空間相關(guān)性

根據(jù)式（17）測(cè)算2010—2021年黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度和產(chǎn)業(yè)鏈韌性的全局莫蘭指數(shù)，以分析二者之間的空間關(guān)聯(lián)性，結(jié)果見(jiàn)表3。考察期內(nèi)，黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度和產(chǎn)業(yè)鏈韌性的Moran's I均為正值且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明二者在空間分布上存在正向相關(guān)性，即區(qū)域內(nèi)更容易形成高—高集聚和低—低集聚。在時(shí)序變化上，RIE耦合協(xié)調(diào)度在0.27附近小幅波動(dòng)，2019年驟然下降可能是由于新冠疫情等打破了RIE子系統(tǒng)的良性發(fā)展態(tài)勢(shì)。產(chǎn)業(yè)鏈韌性的集聚程度呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，可能是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)鏈韌性高值城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中的空間溢出帶動(dòng)周圍城市產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升，使得空間正向集聚增強(qiáng)。

3.2.2" 局部空間相關(guān)性

本文繪制如圖3所示的LISA集聚圖，揭示黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性的局部空間異質(zhì)特征。2010年和2021年黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度以高—高集聚和低—低集聚為主，各城市集聚類型無(wú)明顯改變。山東省創(chuàng)新資源豐富且地處東部沿海，在人才吸引、外資引入等方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，區(qū)域內(nèi)形成高—高集聚。由于RIE子系統(tǒng)存在短板，棗莊和濮陽(yáng)成為低—高集聚型城市。蘭州屬于高—低集聚型城市，其周邊的固原、慶陽(yáng)、延安等城市為低—低集聚型，反映出蘭州等城市的虹吸效應(yīng)對(duì)周邊城市的RIE耦合協(xié)調(diào)發(fā)展形成制約。產(chǎn)業(yè)鏈韌性的集聚類型變化較為明顯，空間效應(yīng)顯著。期初以高—高集聚和高—低集聚為主，期末則以高—高集聚、高—低集聚和低—低集聚為主?？疾炱趦?nèi)，鄭州、濟(jì)南等城市的知識(shí)、技術(shù)溢出使高—高集聚型轉(zhuǎn)移至魯豫兩省交界處，鄂爾多斯、武威由高—低集聚型轉(zhuǎn)變?yōu)榈汀图坌?，存在資源要素“被擴(kuò)散”現(xiàn)象。2021年僅西安屬于低—高集聚型城市，可能是因?yàn)橘Y源要素被迫轉(zhuǎn)移制約了產(chǎn)業(yè)鏈韌性的發(fā)展。

3.3" RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的空間溢出

3.3.1" 模型估計(jì)前檢驗(yàn)

表4描述了方差膨脹因子VIF和單位根LLC檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，各變量的VIF值均小于2，LLC檢驗(yàn)結(jié)果在1%水平上顯著，說(shuō)明各變量之間不存在多重共線性，面板數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)偽回歸問(wèn)題，可進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

3.3.2" 空間面板計(jì)量模型選擇

表5報(bào)告了被解釋變量的Moran's I、LM、LR等檢驗(yàn)結(jié)果。以產(chǎn)業(yè)鏈韌性為例，Moran's I檢驗(yàn)在1%水平上顯著，LM-err、LM-lag均拒絕原假設(shè)，滿足空間計(jì)量模型使用前提。Hausman檢驗(yàn)通過(guò)表明固定效應(yīng)比隨機(jī)效應(yīng)更優(yōu)，LR檢驗(yàn)通過(guò)表明空間杜賓模型不會(huì)退化為空間誤差模型和空間滯后模型，雙固定模型優(yōu)于時(shí)間固定或空間固定模型，最終選擇雙固定空間面板杜賓模型（SPDM）。依據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，抵抗力和恢復(fù)力同樣選用雙固定SPDM模型。

3.3.3" 空間溢出效應(yīng)分析

表6報(bào)告了SPDM模型中RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力的回歸結(jié)果。以經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣為例，空間自相關(guān)系數(shù)（rho）基本在10%水平上顯著為正，說(shuō)明黃河流域產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力存在明顯的空間依賴性，一定程度上受RIE協(xié)調(diào)水平的影響。點(diǎn)估計(jì)結(jié)果與偏微分結(jié)果基本一致，考慮到點(diǎn)估計(jì)結(jié)果可能存在估計(jì)偏誤問(wèn)題，而偏微分估計(jì)將總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的結(jié)果更加客觀。因此，本文著重分析偏微分估計(jì)結(jié)果。

在本地效應(yīng)方面，RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力直接效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)分別為-0.377、-1.011、-0.048，且在1%或10%水平上顯著，反映出RIE耦合協(xié)調(diào)度難以有效推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力增長(zhǎng)從而形成“雙輪制約”機(jī)制，進(jìn)而對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。可能歸因于：RIE價(jià)值流的輸出與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，在政府和市場(chǎng)調(diào)控下，RIE價(jià)值流往往向優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)集聚，雖增強(qiáng)了優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的恢復(fù)力，但會(huì)負(fù)向影響整體產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力。同時(shí)，地區(qū)內(nèi)部RIE價(jià)值流單一，有利于相關(guān)產(chǎn)業(yè)集聚，但會(huì)削弱產(chǎn)業(yè)多樣化。在空間溢出方面，RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力間接效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)分別為3.102、1.514、0.909，且均在1%水平上顯著，意味著周邊地區(qū)RIE協(xié)調(diào)水平的提升能夠正向推動(dòng)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力增長(zhǎng)。原因在于：各地區(qū)資源稟賦不同，催生出不同優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，相鄰地區(qū)的RIE價(jià)值流溢出并不相同，一方面能夠催生本地區(qū)相關(guān)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)多樣化，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力；另一方面，能夠豐富區(qū)域創(chuàng)新資源要素，有利于外部企業(yè)進(jìn)入和創(chuàng)新產(chǎn)品產(chǎn)出，進(jìn)而增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力。產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力總效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)分別為2.725、0.502、0.861，表明RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)三者的正向影響主要通過(guò)空間溢出效應(yīng)而非直接效應(yīng)實(shí)現(xiàn)。反距離權(quán)重矩陣（由兩城市之間地理距離的倒數(shù)構(gòu)建）下的回歸結(jié)果與前文表述基本一致，證明模型穩(wěn)健。

3.4" 時(shí)空異質(zhì)性診斷

3.4.1" 模型擬合優(yōu)度對(duì)比

模型擬合結(jié)果見(jiàn)表7。GTWR模型的R2值大于OLS、TWR和GWR模型，其AICc值和RSS值明顯較低，表明將時(shí)空屬性相聯(lián)系的GTWR模型更穩(wěn)健，故選擇該模型分析RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力影響的時(shí)空非平穩(wěn)性。

3.4.2" RIE耦合協(xié)調(diào)度影響的時(shí)間非平穩(wěn)性

圖4是2010—2021年黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力影響的回歸系數(shù)小提琴圖（去除部分P-valuegt;0.1）。結(jié)果顯示，考察期內(nèi)黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性與恢復(fù)力的正向驅(qū)動(dòng)作用呈逐漸減弱態(tài)勢(shì)，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力的負(fù)向影響逐漸加深。2010—2014年，RIE耦合協(xié)調(diào)度在全局尺度上正向推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升，2014年后部分城市表現(xiàn)為負(fù)向相關(guān)且負(fù)向型城市逐漸增多。對(duì)于產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力而言，RIE協(xié)調(diào)水平提升帶來(lái)的創(chuàng)新資源要素和創(chuàng)新環(huán)境有利于吸引外部企業(yè)進(jìn)入和科技成果產(chǎn)出，提高區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力，進(jìn)而正向驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力增長(zhǎng)。影響程度下降可能是因?yàn)镽IE價(jià)值流集聚僅增強(qiáng)了優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的恢復(fù)力，而忽視了劣勢(shì)產(chǎn)業(yè)恢復(fù)力的提升，從而制約區(qū)域整體產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力增長(zhǎng)。對(duì)于產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力而言，絕大部分城市的RIE耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力表現(xiàn)為負(fù)向相關(guān)，期初的回歸系數(shù)均值為0.09，期末降至-0.26。原因可能是，RIE耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力間的正向溢出機(jī)制不完善，在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚的同時(shí)，難以提高產(chǎn)業(yè)多樣性。

3.4.3" RIE耦合協(xié)調(diào)度影響的空間非平穩(wěn)性

圖5將2021年黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力影響的回歸系數(shù)進(jìn)行可視化。結(jié)果顯示，2021年RIE耦合協(xié)調(diào)度在全局尺度上正向驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力增長(zhǎng)，除對(duì)鄭州、濟(jì)南、太原這一三角地區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力產(chǎn)生正向影響外，RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)其它城市的產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力均為負(fù)向影響，這歸因于RIE價(jià)值流空間交互對(duì)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)多樣化和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力影響的兩面性特征。同時(shí)，各地區(qū)迥異的資源稟賦使RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力產(chǎn)生異質(zhì)性影響，這使得RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的正向影響由東向西逐級(jí)遞減，對(duì)鄭州、濟(jì)南、太原這一三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的正向影響最大，對(duì)甘肅、寧夏及周邊城市產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響則為負(fù)。

分地區(qū)看，上、中、下游的RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力的回歸系數(shù)均值分別為-0.44、-0.06、-0.03，標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.27、0.11、0.07；對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力的回歸系數(shù)均值分別為0.53、0.28、0.26，標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.18、0.06、0.02。這說(shuō)明RIE價(jià)值流溢出造就下游地區(qū)較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力，這可能是因?yàn)?，下游地區(qū)較高水平的RIE耦合協(xié)調(diào)度所形成的虹吸效應(yīng)使多種創(chuàng)新資源要素集聚，從而促進(jìn)創(chuàng)新成果產(chǎn)出，提升區(qū)域創(chuàng)新能力，進(jìn)而增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力。RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)中游兩省產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力的影響較小，原因可能是，在下游省份虹吸效應(yīng)和區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略下，部分創(chuàng)新資源要素被迫轉(zhuǎn)移，削弱了RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力增長(zhǎng)的正向影響。在抵抗力方面，陜西省在“雙循環(huán)”“一帶一路”“十三五”規(guī)劃等政策推動(dòng)下，著力推動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展新體系構(gòu)建，一系列舉措使地區(qū)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)體系得以完善，從而緩解RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力的制約。山西省為提升產(chǎn)業(yè)多樣性，緊抓中部崛起戰(zhàn)略和“一帶一路”機(jī)遇，積極推行煤炭行業(yè)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，主動(dòng)向外生長(zhǎng)，推動(dòng)大數(shù)據(jù)、半導(dǎo)體、碳基新材料等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。對(duì)于上游地區(qū)，脆弱的生態(tài)環(huán)境限制了規(guī)模產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)承載力，造成上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一。加之RIE協(xié)調(diào)水平較低，對(duì)科技型企業(yè)和人才的吸引力不足，價(jià)值流輸出難以形成多樣化的產(chǎn)業(yè)體系，而RIE的運(yùn)行會(huì)占據(jù)本地資源要素，從而進(jìn)一步制約產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力增長(zhǎng)。但單一的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠集聚大量創(chuàng)新資源要素，在產(chǎn)業(yè)受到外部沖擊時(shí)更容易恢復(fù)和重建。

4" 結(jié)論與政策啟示

4.1" 結(jié)論

采用耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)算2010—2021年黃河流域79個(gè)地級(jí)市的RIE耦合協(xié)調(diào)度，以產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力表征產(chǎn)業(yè)鏈韌性，運(yùn)用空間面板杜賓模型和時(shí)空地理加權(quán)回歸模型深入剖析RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力的空間溢出效應(yīng)及時(shí)空異質(zhì)性特征，得出以下結(jié)論：第一，時(shí)序演化上，黃河流域及上、中、下游的RIE耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性均呈逐年上升趨勢(shì)，形成下游領(lǐng)先、中游追趕、上游相對(duì)落后的格局。同時(shí)，絕大部分城市的RIE耦合協(xié)調(diào)度處于中、低層次。第二，空間分布上，黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度與產(chǎn)業(yè)鏈韌性具有顯著的正向空間相關(guān)性。LISA圖顯示，2010年和2021年RIE耦合協(xié)調(diào)度以高—高集聚和低—低集聚為主，產(chǎn)業(yè)鏈韌性的集聚類型變化較為明顯，以高—高集聚、高—低集聚和低—低集聚為主。第三，SPDM模型的直接效應(yīng)顯示，RIE耦合協(xié)調(diào)度難以有效推動(dòng)本地產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力增長(zhǎng)從而形成“雙輪制約”機(jī)制，進(jìn)而負(fù)向影響產(chǎn)業(yè)鏈韌性。間接效應(yīng)顯示，RIE價(jià)值流的空間溢出能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性、抵抗力及恢復(fù)力增長(zhǎng)。第四，時(shí)間非平穩(wěn)性檢驗(yàn)表明，考察期內(nèi)RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性和恢復(fù)力的正向驅(qū)動(dòng)作用逐漸減弱，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力的負(fù)向影響逐漸加強(qiáng)?？臻g非平穩(wěn)性檢驗(yàn)表明，2021年RIE耦合協(xié)調(diào)度對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的正向影響由東到西逐級(jí)減弱，對(duì)甘肅、寧夏及周邊城市的產(chǎn)業(yè)鏈韌性產(chǎn)生負(fù)向影響，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈恢復(fù)力的正向影響強(qiáng)度依次為上游gt;下游gt;中游，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力的負(fù)向影響強(qiáng)度依次為上游gt;中游gt;下游。

4.2" 政策啟示

基于以上研究結(jié)論，并結(jié)合黃河流域生態(tài)區(qū)位的獨(dú)特性提出以下建議：

（1）基于宏觀視野統(tǒng)籌規(guī)劃，提高黃河流域RIE耦合協(xié)調(diào)度和產(chǎn)業(yè)鏈韌性發(fā)展水平。各地政府要因地制宜，充分利用區(qū)域資源稟賦補(bǔ)齊RIE子系統(tǒng)短板。山東創(chuàng)新資源要素充裕，經(jīng)濟(jì)體量較大，應(yīng)發(fā)揮領(lǐng)頭羊作用，積極推動(dòng)科技創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在濟(jì)南、青島、煙臺(tái)等城市或依托高校搭建科技創(chuàng)新平臺(tái)，吸引科技型企業(yè)入駐，引導(dǎo)創(chuàng)新人才和資源集聚，使人才供給與市場(chǎng)需求相匹配。河南、山西和陜西創(chuàng)新資源稟賦略顯不足，可通過(guò)健全教育、醫(yī)療、住房等社會(huì)福利體系，防止人才流失，完善資源配置體系，發(fā)展省域副中心城市，以提高區(qū)域整體RIE協(xié)調(diào)水平。在環(huán)境規(guī)制范圍內(nèi)放寬社會(huì)資本準(zhǔn)入門(mén)檻，積極引入外部?jī)?yōu)秀企業(yè)和國(guó)際前沿產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)，依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展方向部署資金鏈，提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性。上游四省可構(gòu)建綜合性、市場(chǎng)化的創(chuàng)新融資體系，著重引進(jìn)光伏、水利等新能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新要素，通過(guò)引入外資和前沿技術(shù)攻關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵難點(diǎn)。此外，對(duì)科技創(chuàng)新的投資力度應(yīng)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)體量相適應(yīng)，避免資源冗余現(xiàn)象發(fā)生。

（2）構(gòu)建全局協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡(luò)，健全RIE價(jià)值流的空間溢出機(jī)制，增強(qiáng)其推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的動(dòng)力。RIE價(jià)值流空間交互是產(chǎn)業(yè)鏈抵抗力和恢復(fù)力增長(zhǎng)的動(dòng)力，政府需做好宏觀調(diào)控，確保要素全局增益型流動(dòng)?？紤]到城市經(jīng)濟(jì)輻射范圍和行業(yè)壁壘的存在，以省會(huì)城市和高等院校為節(jié)點(diǎn)廣泛承載資源要素，通過(guò)地區(qū)規(guī)上企業(yè)構(gòu)建局部?jī)r(jià)值流溢出網(wǎng)絡(luò)，在此過(guò)程中需完善產(chǎn)權(quán)、專利等法律法規(guī)，保障技術(shù)、信息等資源溢出的高效融通。下游地區(qū)可通過(guò)對(duì)口幫扶、共同開(kāi)發(fā)等方式，打破地理區(qū)位限制，與上游省份建立直接聯(lián)系，推動(dòng)上游協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。中游省份可通過(guò)全局網(wǎng)絡(luò)與上、下游高校建立人才聯(lián)合培養(yǎng)、科技創(chuàng)新成果共享等機(jī)制，構(gòu)筑共建共享的區(qū)域創(chuàng)新資源共同體。

參考文獻(xiàn)：

［1］" 王娟娟.雙循環(huán)視角下黃河流域的產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展［J］.甘肅社會(huì)科學(xué)，2021，43（1）：49-56.

［2］" 王?；?，周潔，郭建杰，等.區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)適宜度、雙元網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新績(jī)效——一個(gè)有調(diào)節(jié)的中介［J］.管理評(píng)論，2023，35（3）：83-91.

［3］" GRANSTRAND O， HOLGERSSON M. Innovation ecosystems： a conceptual review and a new definition［J］.Technovation，2020，90（2）：1-12.

［4］" 孫麗文，李躍.京津冀區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)位適宜度評(píng)價(jià)［J］.科技進(jìn)步與對(duì)策，2017，34（4）：47-53.

［5］" 吳潔，劉燦，盛永祥，等.中國(guó)海洋創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展測(cè)度與效應(yīng)檢驗(yàn)［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2023，39（8）：96-101.

［6］" WU Y X， YANG S S， LIU F N， et al. The security and driving factors of the innovative ecosystem： evidence from the Yellow River Basin［J］. International Journal of Environmental Research and Public Health，2023，20（3）：2482.

［7］" 孫艷艷，苗潤(rùn)蓮，李梅，等.京津冀創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)資源整合模式、路徑和機(jī)制研究［J］.中國(guó)科技論壇，2020，36（6）：112-122.

［8］" ROBERTSON J， CARUANA A， FERREIRA C. Innovation performance： the effect of knowledge-based dynamic capabilities in cross-country innovation ecosystems［J］. International Business Review，2023，32（2）：101866.

［9］" 武翠，譚清美.基于生態(tài)位適宜度的區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚研究［J］.科技管理研究，2021，41（3）：1-9.

［10］" LIANG L， LI Y. How does government support promote digital economy development in China？ the mediating role of regional innovation ecosystem resilience［J］. Technological Forecasting amp; Social Change，2023，188（3）：122328.

［11］" REGGIANI A， GRAAFF T D， NIJKAMP P. Resilience：an evolutionary approach to spatial economic systems［J］.Networks and Spatial Economics，2002，2（2）：211-229.

［12］" BROWN L，GREENBAUM R T.The role of industrial diversity in economic resilience：an empirical examination across 35 years ［J］.Urban Studies，2017，54（6）：1347-1366.

［13］" 陳曉東，劉洋，周柯.數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的路徑研究［J］.經(jīng)濟(jì)體制改革，2022，40（1）：95-102.

［14］" MARTIN R.Regional economic resilience， hysteresis and recessionary shocks［J］.Journal of Economic Geography，2012，12（1）：1-32.

［15］" 李勝會(huì)，戎芳毅.知識(shí)產(chǎn)權(quán)治理如何提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性——基于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)示范城市政策的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.暨南學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2022，44（5）：92-107.

［16］" 蔡烏趕，許鳳茹.中國(guó)工業(yè)韌性的測(cè)度及時(shí)空演變特征研究［J］.經(jīng)濟(jì)體制改革，2022，40（6）：90-97.

［17］" 衛(wèi)彥琦.數(shù)字金融對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響［J］.中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2023，37（1）：71-82.

［18］" 肖興志，李少林.大變局下的產(chǎn)業(yè)鏈韌性：生成邏輯、實(shí)踐關(guān)切與政策取向［J］.改革，2022，39（11）：1-14.

［19］" RUAN S， CHOI S B. The technological innovation effect of industrial chain under the 'double cycle' pattern in the post epidemic era［J］. International Journal of Technology Management，2023，91（1）：68-81.

［20］" 李萌，何宇，潘家華.“雙碳”目標(biāo)、碳稅政策與中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈韌性［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2022，32（9）：22-34.

［21］" LIN B Q， TENG Y Q. Decoupling of economic and carbon emission linkages： evidence from manufacturing industry chains［J］. Journal of Environmental Management，2022，322（15）：116081.

［22］" 王澤宇，唐云清，韓增林，等.中國(guó)沿海省份海洋船舶產(chǎn)業(yè)鏈韌性測(cè)度及其影響因素［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2022，42（7）：117-125.

［23］" 孟祺.鏈長(zhǎng)制與產(chǎn)業(yè)鏈韌性：基于多期DID的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.新疆社會(huì)科學(xué)，2023，33（1）：55-64.

［24］" DAI R C， ZHU Z K， ZHANG X B. Index of regional innovation and entrepreneurship in China （IRIEC） ［DB/OL］.Peking University Open Research Data Platform.（2021-12-17）［2023-04-30］.https：//doi.org/10.18170/DVN/NJIVQB.

（責(zé)任編輯：陳" 井）

Can Regional Innovation Ecosystems Improve Chain Toughness？ A Test of Spatio-Temporal Non-Stationarity from the Yellow River Basin

Zhang Feng，Wei Wei， Chen Jiawei， Song Shenglei

（School of Management， Shandong University of Technology， Zibo 255000， China）

Abstract：The toughness of the industrial chain is crucial to the solid high-quality development of the economy and the maintenance of the security and stability of the industrial system， and this is especially true for the practice of ecological protection and high-quality development in the Yellow River Basin. The toughness of the industrial chain cannot be improved without the cumulative industrial transformation and innovation performance brought about by the operation of the regional innovation ecosystems （RIE）. Current research on RIE focuses on evaluating the suitability of its ecological location， coupling， coordination， etc.， but lacks an exploration of the spatial spillover effects and spatiotemporal heterogeneity of RIE. RIE is an open system， and the input or output of value flows from different cities' RIE inevitably leads to spatial effects. At the same time， in the empirical analysis of industrial chain toughness， there is little literature that explores the mechanisms through which RIE drives the growth of industrial chain toughness， and there is even less literature that examines the linkages between the two in the context of the Yellow River Basin.

Therefore， this paper takes 79 prefecture-level cities in the Yellow River Basin from 2010-2021 as the research object to measure the level of development of RIE by the coupled coordination of the four subsystems of the innovation community， innovation resources， innovation potential， and innovation environment. The toughness of the industry chain is referred to as resistance and resilience. This study comprehensively applies spatial measurement models， and integrates industry chain resilience， resistance and resilience into the same research framework to systematically analyze the enhancement mechanism of RIE on industry chain resilience， in the hope of providing timely and feasible suggestions for the high-quality development of the Yellow River Basin. Firstly， the entropy weight method and the coupled coordination degree model are used to measure the development level of RIE， and the entropy weight TOPSIS method is used to measure the toughness of the industrial chain. Secondly， the Moran's I analysis of the spatial agglomeration characteristics of RIE and industry chain toughness is made. Thirdly， the influence mechanism and spatial spillover effect of RIE on industry chain toughness are analyzed by spatial panel Durbin model（SPDM）. Fourthly， the spatio-temporal geographically weighted regression model（GTWR） is used to examine the spatiotemporal non-stationarity of the impact of RIE on industry chain toughness.

The degrees of coupling and coordination of RIE and industrial chain toughness have been increasing year by year， showing a development pattern of downstream gt; midstream gt; upstream. Meanwhile， both are spatially dominated by high-high agglomeration and low-low agglomeration. The SPDM model shows that it is difficult for RIE to promote the" toughness， resistance， and resilience of the local industrial chain， while the spatial spillover of RIE value streams from neighboring cities can enhance the toughness， resistance， and resilience of the industrial chain. The GTWR model shows a gradual weakening of the positive drive of the RIE coupling coordination degree on chain toughness and resilience and a deepening of the negative impact on chain resistance over time series changes. The spatially heterogeneous RIE coupling coordination degree positively drove the industry chain resilience at the global scale and negatively affected the industry chain resistance of other cities except for the positive impact on the industry chain resistance of the cities around Zhengzhou， Jinan， and Taiyuan， and the positive driving effect on the industry chain toughness decreased step by step from east to west and negatively affected the industry chain toughness of the cities in Gansu， Ningxia， and other regions in 2021.

Given the unique ecological location of the Yellow River Basin， the following suggestions are proposed based on the above research conclusions： firstly， it is essential to make an overall planning from a macro perspective to improve the development level of RIE coupling coordination and industrial chain resilience in the Yellow River Basin; secondly， because the spatial interaction of the RIE value stream is the driving force for the positive growth of the resistance and resilience of the industrial chain， it is pivotal to construct global collaborative development and improve the spatial spillover mechanism of the RIE value stream to enhance its driving force for promoting the resilience of the industrial chain.

Key Words：The Yellow River Basin; Regional Innovation Ecosystem; Industrial Chain Toughness; Spatio-temporal Non-stationarity