空间溢出视角下城镇化对经济韧性的影响——基于长三角城市41个城市面板数据的实证分析.pdf

第39卷第4期2023年8月山西大同大学学报（自然科学版）Journal of Shanxi Datong University(Natural Science Edition)Vol.39 No.4Aug.2023空间溢出视角下城镇化对经济韧性的影响基于长三角城市41个城市面板数据的实证分析宋杨，李媛媛*（淮北师范大学 经济与管理学院，安徽 淮北 235000）摘要：利用长三角城市群41个城市20062019年面板数据，通过计算Moran I指数发现城镇化与城市经济韧性存在空间相关性，在此基础上，引入控制变量构建空间计量面板模型，研究城镇化发展对城市经济韧性是否存在促进作用与空间溢出效应。研究发现：城镇化水平对城市经济韧性存在正相关关系，并且通过将总效应分解为直接效应和间接效应，发现城镇化发展不仅对本地区的城市经济韧性产生直接促进作用，同时还对邻近地区的经济韧性产生间接促进作用。关键词：经济韧性；城镇化；溢出效应；空间计量面板模型中图分类号：F224.9文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1674-0874.2023.04.012城市作为经济活动的重要单元，在经济发展中起着不可或缺的作用。在城市经济发展的同时也带来了诸多问题，诸如全球时有发生的911事件、2008年的金融危机以及2020年疫情等一系列的“黑天鹅”事件，给城市乃至国家的经济造成严重的干扰与冲击。面对外部的干扰与冲击，不同的经济体对此会产生不同反应，一些城市能够快速应对，并保持经济的持续性稳定发展，而有些经济则表现得非常脆弱，造成经济的滞后甚至衰退1。影响此种现象发生的一个重要因素就是城市的经济“韧性”。经济韧性强的城市具有潜在的抵抗风险能力和恢复能力；而经济韧性弱的城市面对外界的干扰应对能力较弱。加强城市经济韧性，提高城市对突发风险的应变能力以及事后的恢复能力，正成为现代城市建设管理的重大课题。关于深入推进新型城镇化建设的若干意见 中指出：新型城镇化是内需的最大潜力所在，是现代化发展的必经之路，是促进经济发展的重要动力。城镇化水平的提高伴随着人力资源的流动，产业结构的升级以及基础设施水平的提高，从而促进城市经济韧性的增强2。因此，研究城镇化对城市经济韧性的影响为城市未来发展有重要的现实意义。选取城镇化率与城市经济韧性水平较高的长三角城市群为研究对象，采取空间计量模型验证城镇化对城市经济韧性的影响以及溢出效应，为合理推进城镇化建设，增强城市经济韧性提供有益参考。1 文献综述近年来，国内外学者对城镇化与城市经济韧性的研究做出了众多探索。对于城镇化的研究主要围绕在城镇化与经济增长之间的影响关系。大多学者认为城镇化与经济增长成正相关关系，即城镇化水平的提高促进经济增长，但其直接影响并不显著，主要是通过间接作用来促进经济的增长。Bertinelli和Black证实了城镇化发展对经济增长起到了促进作用，通过城镇化带来人力资本的积累效应拉动了生产力的提升，从而促进经济增长3。蔺雪芹等研究指出我国城镇化对经济的直接作用不明显，其主要通过人力资本与物质资本的集聚间接影响经济发展4。崔宇明等认为，城镇化主要是通过产业的集聚效应作用至全要素生产率促进技术进步，提高城市经济发展5。孙叶飞等通过实证分析表明新型城镇化可以促进产业结构优化与升级，提升企业生产率，从而与经济增长形成正相关关系6。陈可嘉和臧永生认为居民消费升级、产业结构的优化与升级、固定投资的增加以及引入外资是城市化发展中推动经济发展的主要途径7。由此可见，城镇化发展主要是通过人收稿日期：2023-02-22基金项目：安徽省哲学社会科学规划项目AHSKQ2020D73作者简介：宋杨（1983-），河南商丘人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向：区域经济理论与政策。李媛媛（1997-），女，安徽安庆人，硕士研究生，通信作者。E-mail:文章编号：1674-0874（2023）04-0056-082023年力资本与物质资本集聚、产业结构优化升级、全要素生产率提高等间接促进城市经济增长。另一方面，对于城市经济韧性的研究，大多通过研究其影响因素来展开，主要包括产业结构、产业集聚、经济集聚、社会资本、制度环境以及政府干预等。其中，徐圆8与陈奕玮9从产业结构的多样性与产业集聚视角来分析城市经济韧性的促进作用。赵春燕和王世平10将经济集聚划分为多样化集聚与专业化集聚，并指出经济集聚是增强城市经济韧性的重要因素，且会因城市的大小不同，影响程度也存在差异。从政策和制度环境的角度来看，孙久文，孙翔宇11认为政府对市场经济干预程度越小，市场主体活力越大，对市场经济的波动越敏感，经济韧性越强。综上所述，目前学者对城镇化与城市经济韧性已做了大量的研究，但未将城镇化与城市经济韧性之间的关系进行研究，因此，选取城镇化水平较高的长三角城市群通过建立空间面板模型研究城镇化与城市经济韧性之间的关系并引入“空间溢出”效应。2 理论分析与假设2.1 城镇化对经济韧性的影响城镇化水平是影响经济韧性不可忽视的一个重要因素。根据城市集聚经济理论，新型城镇化优化了区域内要素资源结构并形成了集聚效应和规模效应，并由此改善粗放型经济发展方式，提升效率水平。首先，城镇化为经济的发展带来了生产资本。随着城镇化进程的深入，居民可支配收入的提高促使个人投资行为的发生，而个人投资行为促进全社会投资行为的增加，最终促使经济结构的增强，经济韧性的提高。其次，城镇化的发展为技术创新提供了坚实的基础。一方面，城镇化进程中，人口与产业的集聚吸引更多的企业、商业机构以及金融机构在城市集聚，企业为获取更多的利益形成了企业间的竞争与合作，促使企业自主提高技术创新水平，从而在竞争中获得绝对优势。另一方面，城市发达的网络信息与便利的交通运输水平等要素也为技术创新活动的发生创造了条件。最后，城镇化水平的提高带来了优质的劳动力。随着城镇化的发展，产业的集聚与完善的生产经营环境为城市带来了大量的就业岗位，也吸引了各类高水平、高技术与高素质人才的流入，城市基础设施、工作与生活环境水平的进一步提高又会吸引更多的外部高素质人力资本的加入，进一步增强城市经济韧性。因此，提出假设如下：假设 1：城镇化的发展会促进城市经济韧性的增强。2.2 城镇化对经济韧性的空间溢出效应城镇化发展的“辐射”作用。根据经济学家佩鲁曾提出的“增长极”理论可知，一个城市的城镇化发展可通过辐射效应与扩散效应促进自身及邻近地区的发展，从而加快经济韧性水平的提高。随着城镇化的发展，技术创新、生产资本，人力资本以及产业的集聚会加快城市基础设施、交通运输以及信息网络设施的进一步完善，通过辐射效应带动周边城市人口流动以及基础设施的建设，极大地推动邻近地区资源共享、商业市场流通、产业集群升级，促进邻近地区经济韧性的提高。因此，提出假设如下：假设2：城镇化发展对邻近地区经济韧性的增强具有空间溢出效应。3 研究设计3.1 模型设计3.1.1 模型选择根据理论假设与分析，城镇化与经济韧性之间存在着空间联系，同时，城镇化与城市经济韧性对其他区域也产生了空间溢出效应。但由于使用简单的面板模型无法真实地体现出两者之间的空间关系，因而，采用的是广义空间回归模型（SAC模型）检验，具体的构建方式如下：yit=j=1nWijyit+Xit+uit+vt+it，（1）it=j=1nWijit+it。（2）公式（1）中，yit为被解释变量，即城市经济韧性；Xit为解释变量和控制变量，具体包括城镇化率、城市的对外开放程度、城市的金融发展水平、政府对经济的干预、城市产业结构的高级化等影响因素。为空间滞后项系数，反映了邻近地区的经济韧性对本地区的经济影响程度和影响方向。为空间误差相关系数，反映了邻近地区解释变量的误差冲击对本地区的影响程度。3.1.2 空间相关性检验根据Tobler提出的地理第一定律，任何事物之间都存在相关性，当事物之间相距越近，则可以认为两事物越相关，当两事物之间距离无穷远，可认为两事物之间完全不相关。分析两事物之间的空间相关性一般采用Moran I指数验证，公式为：MoranI=i=1nj=1nWij(Xi-x)(Xj-x)S2i=1nj=1nWij。（3）宋杨等：空间溢出视角下城镇化对经济韧性的影响基于长三角城市41个城市面板数据的实证分析57山西大同大学学报(自然科学版)2023年为用来描述区域i和区域j之间空间关系的空间权重矩阵，其中，n为所选取城市的数量，S2为样本方差。莫兰指数的取值介于-1，1之间，莫兰指数为正值时表示区域之间存在空间正自相关，负值时表示存在空间负相关，等于0意味着区域之间不存在空间相关性；指数值的绝对值大的空间相关性大于绝对值小的空间相关性。3.2 变量测度与说明3.2.1 经济韧性的测度由于国内文献对于城市经济韧性的研究起步较晚，并未形成较为统一的指标测度。综合目前文献显示，城市经济韧性的测度主要分为三大类：（1）借鉴 Martin12的 GDP 增长率和就业率的单一指标测度；（2）以徐圆，张林玲8为代表的反事实实验法测度；（3）以Briguglio13为代表的构建综合指标体系测度方法。经济韧性不是简单地表现为对风险冲击的敏感程度，而是一个经济体在受到风险的冲击后快速恢复到原始状态、并适应风险带来的冲击的能力，可分为抵抗力、恢复力与适应力。抵抗力是一个经济体依靠自身的经济结构与资源等条件抵抗冲击，应对风险变化的能力。抵抗力高的经济单元在受到外界影响时可快速地应对风险冲击，从而避免自身经济系统遭到破坏。恢复力是指经济单元在遭到风险冲击时迅速恢复到原始经济运行状态的能力，主要通过政府和市场经济的共同作用促使其经济体快速恢复原始状态。适应力强调的是经济体遭受冲击后为了更好适应当前所处的经济环境所作出的要素资源配置、劳动力以及技术等方面的转变。因此，将经济韧性分为抵抗力、恢复力和适应力三个维度，采用多个指标综合评价体系的测度方法。表1 城市经济韧性综合指标体系一级指标抵抗力恢复力适应力二级指标GDP增长率/%人均GDP/元失业率/%人均可支配收入/元社会消费品销售总额/万元财政自给率/%在岗职工平均工资/元人均消费支出/元全要素生产率/%财政科技支出/万元财政教育支出/万元科研人数与就业人数之间的比值/%指标属性正向正向负向正向正向正向正向正向正向正向正向正向为了消除量纲影响，在使用综合指标测度经济韧性前对各经济数据采用极差法标准化处理，正逆指标的具体处理方法分别如下：zi=zi-zminzmax-zmin；（4）zi=zmax-zizmax-zmin。（5）其中，上述公式内zi为二级指标的数据值，zmin为zi的最小值，zmax为zi的最大值。其次，对于各个指标的权重采用熵值法进行加权赋值计算。图1展示了长三角地区部分年份城市经济韧性分布演变特征。从该演变图的特征可以得到以下几个城市经济韧性方面的信息：一是分布曲线不断地向右移动，说明2006年开始，城市经济韧性总体上在不断地呈上升趋势；二是分布曲线由“高窄峰”向“矮宽峰”转变，说明城市经济韧性的区域差异性在不断地扩大，各城市之间的经济韧性不协调。图1 城市经济韧性分布演变图3.2.2 城镇化的测度研究城镇化（Urb）对城市经济韧性的影响，其中城镇化可分为人口城镇化和土地城镇化，由于城镇化的关键在于人口城镇化，城镇人口的增加不仅带来了城市总需求的增长，同时也为城镇发展积累了人力资本13-14。因此，选取人口城镇化率测度城镇化发展水平，即城镇人口与城市总人口的比例关系。3.2.3 控制变量为了确保该模型的准确性，选取了 4 个控制变量，即城市的对外开放程度（Open）、城市的金融发展水平（Fin）、政府对经济的干预程度（Gov）以及城市产业结构的高级化（Indstr）。城市的对外开放程度，主要取决于城市实际所利用的外资额的多少，采用城市实际利用外资与该城市生产总值的比重来衡量。城市的金融发展水平，采用该城市年末存款余582023年额与生产总值的比重来衡量。政府对经济的干预对于城市经济韧性具有一定的影响作用，因而采用政府支出与生产总值的比重来衡量。城市产业结构的高级化即第三产业的发展对经济的影响，采用第三产业占第二产业的比重来衡量。3.3 数据来源与描述统计由于长三角城市群是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，是中国城镇化发展最迅速的城市群之一。因此，选取长三角城市群 41 个地级市2006 2019年面板数据进行实证分析，其中，各地级市的城镇化率来自地级市统计年鉴，被解释变量数据以及控制变量数据来源于 中国城市统计年鉴。表2为主要变量的描述性统计，据此观察可知城市经济韧性（Resi）的平均值为 0.247，最大值为0.882，最小值为0.051，表明长三角城市之间的经济韧性指数差异性较大；城镇化水平（Urb）平均值为0.573，最大值和最小值分别为0.896和0.271，表明城市群的城镇化水平较高。控制变量中外商投资与政府支出数据指标差异性较大，金融发展和产业结构高级化的数据指标差异相对较小。4 实证结果分析4.1 空间相关性分析4.1.1 全局空间相关性分析利用邻接权重矩阵计算出城镇化与城市经济韧性的莫兰指数，结果如表3。根据表3的检验结果可知，韧性城市各年份的莫兰指数均在0.2左右浮动，且均在1%的显著水平下显著，表明长三角城市群之间的城市经济韧性显著相关；城镇化水平各年份的莫兰指数0.121 0.313之间波动，且在5%水平下显著，也证明各个城市间的城镇化水平具有空间依赖性。因此，使用空间计量模型验证长三角城市城镇化水平对经济韧性的影响是符合的。表3 经济韧性与城镇化莫兰指数检验结果年份20062007200820092010201120122013201420152016201720182019ResiMoran I0.2080.2400.2280.2160.1530.2420.2390.3000.20102540.2180.2020.2080.196P值0.0050.0010.0010.0010.0080.0010.0010.0000.0020.0000.0020.0020.0020.003UrbMoran I0.1410.1450.1300.1210.1480.1310.1420.1250.1510.2580.2640.2620.2730.313P值0.0420.0390.0540.0640.0360.0520.0420.0590.0340.0020.0010.0010.0010.0004.1.2 局部相关性分析由于全局Moran s I指数只是用来验证区域是否存在空间相关性，无法验证区域单元的局部相关程度以及区域单元之间产生了何种集聚，因此，此处采用 GeoDa 软件画出 2006、2012、2015 和 2019 年长三角城市群Lisa聚集图来表示局部区域单元之间的相关程度以及区域单元之间的聚集分布情况。从图2可看出，2006年有14个城市的经济韧性具有显著的正向相关性，其中，南通市、苏州市、湖州市、嘉兴市、常州市、绍兴市、镇江市七个地级市表现为高高聚集，而阜阳市、亳州市、淮南市、蚌埠市、六安市、池州和安庆市表现为低-低聚集。到2012年仍然有14个城市的经济韧性具有显著的正相关性，但高高聚集从7个城市减少到6个城市，分别为南通市、苏州市、湖州市、嘉兴市、绍兴市以及上海市；低低聚集从7个城市增加到8个城市，分别为宿迁市、常州市、阜阳市、亳州市、淮南市、蚌埠市、淮北市以及宿州市。2015年与2012年相比，低低聚集分布城市增加了徐州市和六安市，而高高聚集城市相比较减少了湖州市。2019 年高高聚集城市与2015年相比未发生变化，但低低集聚与2015年相比减少了六安市。从这四年经济韧性的Lisa聚集图可看出，第一，低低聚集主要分布在长三角城市群的西北方向，说明由于西北地区地处较为偏僻，未与东部地区形成空间交流与资源互补使得经济韧性低于其他地区；第二，东中部地区地处长三角城市中表2 主要变量描述统计变量ResiUrbOpenGovFinIndstr变量说明经济韧性城镇化外商投资政府支出金融发展产业结构高级化平均值0.2470.5730.0320.1582.4210.903标准差0.0950.1320.0240.1020.9250.311最大值0.8820.8960.2641.4856.9232.695最小值0.0510.2710.0020.0510.8840.313宋杨等：空间溢出视角下城镇化对经济韧性的影响基于长三角城市41个城市面板数据的实证分析59山西大同大学学报(自然科学版)2023年4.2 检验结果分析在使用空间面板模型分析城镇化与经济韧性之间的关系前，先采用了普通的面板模型验证两者的关系，如表 4 展示了混合回归模型、固定效应和随机效应模型三种模型的回归结果。根据表 4 的结果可得出，城镇化水平对城市经济韧性影响的回归系数分别为0.390、0.336和0.344，且在1%的水平下显著，说明城镇化率越高，城市经济韧性越大；其他控制变量也大部分对经济韧性的影响显著为正，符合设想。由于普通的面板模型只能研究解释变量与被解释变量的影响关系，忽略了两者在区域上的空间相关性，而空间计量模型可以实现面板模型无法验证的空间相关性。因此基于0-1邻接权重矩阵的基础上，采用空间计量模型对城镇化与城市经济韧性之间的相互关系进行了再次验证。通过空间滞后模型和空间误差模型的LM检验的结果均1%以下的显著水平下拒绝原假设，则模型中既存在空间误差模型也存在空间滞后模型，因而在此处使用SAC模型是符合假设的。如表4最后一列，空间滞后项为0.054 8，且在1%的水平下显著，说明各城市的经济韧性在一定程度上存在空间依赖性，即当该地区的经济韧性增强时，则会通过扩散效应增强相邻城市的经济韧性。根据SAC模型的回归结果可看出，城镇化对经济韧性的影响系数为0.313，且在1%水平下显著，说明城镇化水平与城市的经济韧性成正向关系，即城镇化水平越高，城市的经济韧性也会更强。这是因为随着城镇化的提高，带来了劳动力、知识创新以及先进的生产技术等要素的聚集，从而给城市带来了更多的经济发展机会，使得城市更好地应对面对突发的冲击以及在冲击之后迅速恢复5。4.3 空间效应为了进一步验证城镇化对城市经济韧性的空间溢出效应，将三种空间权重矩阵下的城镇化以及控制变量对该城市的总效应分解为直接效应和间接效应，其中直接效应是本地观测值对本地的影响，间接效应是其他地区对该地区观测值的影响。如表5，展示了在空间权重矩阵基于0-1邻接矩阵下城镇化对城市经济韧性的SAC模型的直接效应、间接效应以及总效应。图2 经济韧性Lisa聚集图心，劳动力资本更为充沛，经济韧性也往往高于平均水平。第三，从这四年的聚集分布图可发现无论是正向相关性的城市聚集数量以及分布还是负向相关性的城市聚集数量都较为稳定。602023年根据表 5 的估计结果可知，城镇化对城市经济韧性的直接效应、间接效应和总效应基于 0-1 邻接矩阵为正值，且通过 1%的显著水平检验。其直接效应系数为 0.319，间接效应系数为 0.116，总效应系数为 0.435。从此结果估计可看出，城镇化对城市经济韧性的空间溢出效应明显，但本地区城镇化水平对城市经济韧性的直接效应大于邻近地区对该城市的间接效应。这说明随着城镇化的不断提高，人口不断向城市集聚，不仅促进了本地区的经济韧性的加强，同时也增强了邻近地区的经济韧性。原因可能是，随着某一地区经济韧性的加强，会吸引更多的外来投资和基础设施的建设，这些投资与基础设施的建设会产生溢出效应，从而提高邻近地区的经济水平，增强经济韧性。对控制变量的分析结果，实际外资的利用对城市的影响在 0-1 邻接矩阵下为正且显著，对外开放对邻近地区经济韧性的间接效应系数为 0.126，说明对外开放对经济韧性有着促进效应；但政府干预程度对城市经济韧性的影响具有显著的抑制作用，原因可能在于，一方面政府支出对私人投资产生了“挤出效应”，不利于民间投资。另一方面，政府支出过多可能造成市场效率的缺失，不利于经济水平的恢复。金融发展以及产业结构高级化对邻近地区的经济韧性显著为正，但溢出效应较小，说明金融发展水平和产业结构高级化的提高在一定程度上会增强城市的经济韧性，但可能由于金融资源和产业发展的流动性较低，只能在距离较近的地区产生溢出效应。4.4 稳健性检验采用两个方法进行稳健性检验：方法一，更换空间权重矩阵，分别采用地理距离与经济距离矩阵替代空间邻接矩阵；方法二，更换经济韧性的指标测度方法，由于主要采用的是综合指标体系构建经济韧性的指标数据，为了确保稳健性，再一次采用单一指标测度法测度城市经济韧性，借鉴钱学锋（2018）的测度方法，选取 2008 年的各地级市生产总值增长率作为基准，将各地级市的增长率与 2008 年的增长率的差值（rdvalue）作为城市的经济韧性，所得到的差值越大则韧性越弱，反之，则越强。由于计算的差值有正负之分，因此，在不改变该测度方法性质下，利用指数化法将城市经济韧性的负值转化为正值，具体公式如下：表4 城镇化对城市经济韧性影响的计量结果变量UrbOpenGovFinIndstrConstantR2OLS0.390 0.020(1)0.173 0.089(3)-0.0440.021(2)0.013 0.002(1)0.117 0.007(1)-0.1150.011(1)0.735OLSFE0.336 0.020(1)0.375 0.080(1)-0.108 0.020(1)0.0127 0.002(1)0.129 0.008(1)-0.08810.012(1)0.732OLSRE0.344 0.019(1)0.349 0.080(1)-0.099 0.020(1)0.0128 0.002(1)0.128 0.008(1)-0.0925 0.012(1)0.7320-1邻接权重矩阵SAC模型0.313 0.019(1)0.348 0.077(1)-0.0748 0.020(1)0.0122 0.002(1)0.134 0.007(1)0.0548 0.008(1)0.0274 0.015(3)0.597注：（1）、（2）、（3）分别表示在1%、5%、10%显著性水平下通过检验。宋杨等：空间溢出视角下城镇化对经济韧性的影响基于长三角城市41个城市面板数据的实证分析表5 0-1邻接矩阵空间效应结果变量UrbOpenGovFinIndstr直接效应0.3190.020(1)0.3150.076(1)-0.0730.019(1)0.0120.002(1)0.1360.008(1)间接效应0.1160.026(1)0.1260.034(2)-0.0260.007(1)0.0040.001(1)0.0490.011(1)总效应0.4350.040(1)0.4770.102(1)-0.1000.025(1)0.0160.003(1)0.1860.0164(1)注：(1)、(2)、(3)分别表示在1%、5%、10%显著性水平下通过检验。61山西大同大学学报(自然科学版)2023年5 结论与建议利用长三角41个地级市2006 2019年的面板数据，通过构建空间计量面板数据模型，验证了城镇化水平、城市对外开放水平、政府对市场的干预程度、金融发展水平以及产业高级化水平等影响因素对城市经济韧性的空间溢出效应。主要研究结论为：长三角各地级市城市经济韧性和城镇化水平具有显著空间正相关性，本地区的经济韧性的增强和城镇化水平的提高在一定程度上可通过溢出效应影响邻近地区。城镇化水平的提高显著加强了城市的经济韧性，说明在未来城市发展中要提高城镇表6 城镇化对城市经济韧性影响的计量结果检验变量UrbOpenGovFinIndstrR2方法1地理距离矩阵0.3050.019(1)0.3230.078(1)-0.0570.021(1)0.0110.002(1)0.1290.007(1)0.0860.011(1)-0.0180.0230.557经济距离矩阵0.3260.033(1)-0.4010.088(1)-0.0480.021(2)0.0210.003(1)0.1050.008(1)13.213.386(1)17.652.710(1)0.431方法20-1邻接矩阵-0.3490.077(1)0.4460.166(1)-0.0400.042-0.0300.007(1)-0.0980.018(1)0.1200.008(1)-0.0140.0200.650地理距离矩阵-0.6620.067(1)0.3080.174(3)-0.0010.044-0.0320.008(1)-0.0910.017(1)0.1420.009(1)-0.0200.0200.651经济距离矩阵-1.0180.078(1)0.9110.206(1)0.0310.051-0.0650.009(1)-0.1480.018(1)9.8572.480(1)-2.2393.3830.629注：(1)、(2)、(3)分别表示在1%、5%、10%显著性水平下通过检验。表7 空间效应结果检验效应总效应直接效应间接效应变量UrbOpenGovFinIndstrUrbOpenGovFinIndstrUrbOpenGovFinIndstr方法1地理距离矩阵0.4380.033(1)0.4560.101(1)-0.0770.027(1)0.0160.003(1)0.1860.016(1)0.3140.019(1)0.3280.076(1)-0.0560.020(1)0.0110.002(1)0.1330.007(1)0.1240.023(1)0.1280.031(1)-0.0210.007(1)0.0040.001(1)0.0530.011(1)经济距离矩阵0.3700.040(1)-0.4580.098(1)-0.0520.023(2)0.0230.004(1)0.1180.010(1)0.3330.034(1)-0.4110.086(1)-0.0460.020(2)0.0210.003(1)0.1070.008(1)0.03720.012(1)-0.0460.019(2)-0.0050.003(3)0.0020.000(1)0.01190.004(1)方法20-1邻接矩阵-0.9260.156(1)1.1980.456(1)-0.1010.116-0.0820.020(1)-0.2660.043(1)-0.3850.082(1)0.4910.178(1)-0.0400.045-0.0340.007(1)-0.1100.018(1)-0.5410.097(1)0.7070.295(2)-0.0600.072-0.0480.014(1)-0.1560.031(1)地理距离矩阵-1.3700.134(1)0.6220.346(3)0.0050.088-0.0690.015(1)-0.1900.032(1)-0.7170.070(1)0.3270.182(3)0.0030.045-0.0360.008(1)-0.0990.017(1)-0.6530.093(1)0.2960.168(3)0.0020.042-0.0330.008(1)-0.0900.017(1)经济距离矩阵-1.1030.078(1)0.9830.218(1)0.0390.054-0.0710.009(1)-0.1610.019(1)-1.0230.079(1)0.9110.200(1)0.0360.050-0.0660.0086(1)-0.1490.018(1)-0.0790.021(1)0.0720.027(1)0.0020.004-0.0050.001(1)-0.0110.003(1)注：(1)、(2)、(3)分别表示在1%、5%、10%显著性水平下通过检验。Resi=rdvalue-min(rdvalue)max(rdvalue)-min(rdvalue)。（6）由表6及表7可知，无论是更换了权重矩阵还是改变经济韧性的测度方法，解释变量城镇化水平对城市经济韧性都具有显著的正向效应，当城镇化水平提高时，其城市经济韧性也会得到显著增强，同时，城镇化水平对邻近地区的城市经济韧性也具有显著的促进作用，这代表此实证分析具有稳健性。622023年宋杨等：空间溢出视角下城镇化对经济韧性的影响基于长三角城市41个城市面板数据的实证分析参考文献1 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J.地理科学，2020，40（10）:1654-1662.The Impact of Urbanization on Economic Resilience from the Perspective of Spatial SpilloversEmpirical Analysis Based on Panel Data of 41 Cities in the Yangtze River DeltaSONG Yang,LI Yuan-yuan*(School of Economics and Management,Huaibei Normal University,Huaibei Anhui,235000)Abstract:By using the panel data of 41 cities in the Yangtze River Delta urban agglomeration from 2006 to 2019,we foundthat there is a spatial correlation between urbanization and urban economic resilience by calculating the MoranI index.On this ba-sis,the control variables were introduced to construct a spatial econometric panel model,and the promotion and spillover effectsof urbanization development on urban economic resilience were empirically analyzed.It is found that urbanization level has a posi-tive correlation with urban economic resilience,and through the decomposition of the total effect into direct effect and indirect ef-fect.It is found that urbanization development not only directly promotes the urban economic resilience of the region,but also in-directly promotes the economic resilience of the neighboring regions.Key words:economic resilience;urbanization;spillover utility;spatial metering panel model责任编辑 王晓玲化水平，加强城镇化建设。在考虑了空间相关性，并控制一些经济变量对城市经济韧性的影响后，城市经济韧性的提高不仅来自于本地区城镇化水平的影响，还会来自其他邻近地区对该地区的影响，这表明城镇化水平的提高会通过溢出效应间接影响其他地区。在不考虑空间因素的情况下，可能会低估城镇化对本地区及其他地区的影响程度。城市对外开放程度、金融发展水平以及产业高级化水平对城市经济的直接效应、间接效应以及总效应对城市经济韧性具有显著正效应，但是政府干预对城市经济韧性具有抑制作用。由以上结论得出，城市的发展要从长远的、全局的以及全面的眼光看待，提高城市对各种风险和冲击的适应与应变能力，即加强城市的韧性是城市发展中重要的一个方面。其中，加强城市经济韧性需要不断地提高城镇化水平，城镇化进程的持续推进，无论是以交通物流和水电供应为代表的市政公用工程设施，还是以教育、文体和卫生为代表的公共生活服务设施都必须进一步完善，才能为城镇化的质量奠定坚实的基础。同时，城市之间加强交流合作，实现城市的集聚发展，这就要求加强城市与城市之间实现基础设施以及公共服务的共享，减少地区之间的发展障碍，促进各地区经济韧性的共同发展。63