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干旱区地理 >

2025 , Vol. 48 >Issue 6: 1103 - 1114

DOI: https://doi.org/10.12118/j.issn.1000-6060.2024.512

区域发展

基于多维评价方法的沿黄地区经济韧性时空分异规律

  • 薛晨浩 , 1, 2 ,
  • 白永平 , 1 ,
  • 王生鹏 2
展开
  • 1.西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070
  • 2.西北民族大学管理学院，甘肃 兰州 730030
白永平（1961-），男，博士，教授，博士生导师，主要从事区域发展与区域管理等方面的研究. E-mail:

薛晨浩（1988-），男，博士研究生，讲师，主要从事区域经济韧性等方面的研究. E-mail:

收稿日期: 2024-08-24

  修回日期: 2024-11-24

  网络出版日期: 2026-03-11

基金资助

国家社会科学基金项目(22BMZ068)

国家自然科学基金项目(40771054)

中央高校基本科研业务费项目(31920220165)

收起

Spatio-temporal differentiation of economic resilience in the Yellow River region based on multidimensional evaluation methods

  • Chenhao XUE , 1, 2 ,
  • Yongping BAI , 1 ,
  • Shengpeng WANG 2
Expand
  • 1. College of Geography and Environmental Science, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, Gansu, China
  • 2. College of Management, Northwest Minzu University, Lanzhou 730030, Gansu, China

Received date: 2024-08-24

  Revised date: 2024-11-24

  Online published: 2026-03-11

Fold

摘要

对沿黄地区经济韧性进行科学测度是提升区域经济韧性、实现高质量发展的重要步骤。构建指标体系从抵抗力、恢复力、转型力3个维度测度了2003—2022年沿黄地区经济韧性水平，引入泰尔指数和莫兰指数对沿黄地区经济韧性差异和空间相关性进行分析。结果表明：（1） 在研究期内，沿黄地区经济运行总体稳定，显示出较强的经济韧性，但是与全国经济韧性水平相比仍有较大差距。子系统中恢复力维度得分最高，转型力最低。（2） 较高韧性区主要分布在山东半岛、中西部省会城市与矿产资源富集城市，较低韧性地区主要为青海、宁夏、甘肃、陕西、河南大部分地区、内蒙古西部、山东西部，地级尺度的经济韧性具有明显的中心外围结构。（3） 研究期内沿黄地区经济韧性水平的总体差异在多数年份呈缩小趋势，区域内差异贡献率均大于75%，区域内协同发展问题应引起重视。（4） 研究期内沿黄地区经济韧性的莫兰指数均为正值，总体上呈正相关，局部空间聚类分布以低-低集聚区和高-高集聚区为主，前者主要集中在青海、甘肃、宁夏，后者主要分布于山东。

关键词： 经济韧性; 时空分异; 指标体系; 沿黄地区

本文引用格式

薛晨浩 , 白永平 , 王生鹏 . 基于多维评价方法的沿黄地区经济韧性时空分异规律[J]. 干旱区地理, 2025 , 48(6) : 1103 -1114 . DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2024.512

Abstract

Scientifically measuring economic resilience in the Yellow River region is essential for enhancing regional development quality and sustainability. This study constructed a comprehensive indicator system to evaluate economic resilience across the Yellow River region from 2003 to 2022, examining three critical dimensions: Resistance, resilience, and transformation. We employed the Theil index to quantify regional disparities and the Moran’s index to analyze spatial correlation patterns. Our analysis revealed four key findings: (1) Regional performance: The Yellow River region demonstrated stable economic operation with strong overall resilience during the study period, though a significant gap persists compared to national economic resilience levels. Among the dimensional subsystems, resilience scored highest while transformation scored lowest. (2) Spatial distribution: Economic resilience exhibits a clear center-periphery structure at the prefecture level. Higher resilience areas are concentrated in the Shandong Peninsula, provincial capitals in central and western China, and mineral-rich cities. Lower resilience characterizes Qinghai, Ningxia, most of Gansu, Shaanxi, Henan, western Inner Mongolia, and western Shandong. (3) Temporal trends: The overall difference in economic resilience across the Yellow River region showed a decreasing trend over most of the study year. Regional differences contributed more than 75% to overall inequality, highlighting the need for coordinated intra-regional strategies. (4) Spatial correlation: Positive Moran’s index values throughout the study period indicate significant autocorrelation in economic resilience. Local spatial clustering revealed predominant “low-low” agglomeration (concentrated in Qinghai, Gansu, and Ningxia) and “high-high” agglomeration (primarily in Shandong).

Key words： economic resilience; spatiotemporal differentiation; indicator system method; the Yellow River region

深刻认识中国经济的韧性和潜力，科学评价区域经济韧性格局，是区域经济系统抵御外部冲击、实现持续稳定发展、在风险中行稳致远的基础。沿黄地区特殊的自然、经济特征极易受到外部冲击影响，打断区域发展路径、陷入衰退轨迹。当前沿黄地区经济发展的复杂性、不确定性与日俱增，既要应对外部冲击、保持经济韧性，又要提高区域协调发展水平以实现高质量发展，因此研究沿黄地区经济韧性的时空分异规律对提升沿黄地区应对外部冲击能力、制定有效经济发展战略具有重要的现实意义。
近年来，韧性研究逐渐延伸到生态学、人类学、地理学和经济学中，出现生态韧性、演进韧性、社会韧性、城市韧性和经济韧性等概念[1-3]。Martin[4]认为区域经济韧性是一个动态的适应性过程，并将区域经济韧性分为衰退、抵御力、恢复和重新定位[5]。Boschma[6]认为区域经济韧性与产业结构、网络和制度结构的结合，能够克服适应性和适应能力的权衡。当前对区域经济韧性的研究存在均衡论、演化论和动态性3种视角。在均衡论视角下，每个区域都有一种合理的均衡状态[7]。多重均衡思想认为区域可能会因为无法抵御外部冲击而衰退，或是通过内生重组创造新的发展路径而达到相对稳定状态[8-9]。演化论视角下，区域是复杂非均衡状态，重点关注区域经济韧性与路径依赖、路径锁定、多样性等关系[10]。区域复杂适应性系统四阶段循环模型和四维度分析模型，深化了区域经济韧性的动态性视角[11-12]。目前国内对区域经济韧性的探索主要集中在3个方面：一是从不同角度探讨与区域经济韧性的联系，既有从战略耦合演化视角科学剖析区域经济韧性[13]，也有探讨数字经济[14]、旅游经济[15-16]、产业升级[17]与区域经济韧性作用机制。二是从不同学科背景出发探讨区域经济韧性测度方法与时空特征[18-20]，为本文提供重要理论基础和技术支撑。三是区域经济韧性影响因素分析，产业被认为是驱动区域经济韧性的关键要素[21-23]，政府管控[24]、区位因素[25]对经济韧性也产生重要影响。
区域经济韧性测度方法可以归纳为案例分析法、指标体系法、关键变量法和函数分析法等。案例分析法通过描述区域经济在经历冲击后表现出的恢复情况和发展路径来探讨区域经济韧性[8]。指标体系测度法测量区域经济韧性较为便捷灵活，数据可获得性较强，指标体系丰富具有代表性，能够全面反映区域经济系统抵御外部风险、拓展区域发展路径的能力，近年来被很多研究采纳[14-15,26-27]。通过函数分析法来测度经济韧性的代表性研究成果，如刘晓星等[28]基于时变参数因子扩展向量自回归模型测度中国宏观经济韧性。关键变量法主要采用就业情况或GDP增速来对区域经济韧性进行测度，所选取变量根据研究目的确定。但是关键变量法忽视了区域经济动态变化特征，也弱化了经济系统其他变量的边际贡献[27-28]，因变量和自变量可能无法充分反映区域韧性或区域经济强弱，如区域失业率下降不一定是由于创造了就业机会，而是可能反映出人口外流或劳动力市场退出；GDP增速下降可能更体现在质量和效益上。在沿黄地区经济韧性评价和时空分异研究中，胡志强等[29]从抵抗力和恢复力刻画了黄河流域的工业韧性，指出产业结构单一地区的工业发展更容易从外部冲击的影响中恢复。孙久文等[30]利用GDP增速测度了黄河流域经济韧性，分析了黄河流域城市经济韧性时空特征及影响因素，认为黄河流域城市韧性存在空间正相关。利用GDP数据来测度沿黄地区经济韧性的方法还有GDP累计同比增速[31]、实际GDP与预期GDP的差额比率[32]。使用指标体系法测度经济韧性的研究有：构建敏感与脆弱性、抵抗与恢复力、适应与调整力、创新与转型力4个维度的指标体系测度黄河流域旅游经济系统韧性[33]，构建抵抗与恢复力、适应与调节力、创新与转型力3个维度评价黄河流域经济发展韧性[34]。沿黄地区经济韧性是多种因素共同作用的结果，且区域经济发展所面临的冲击不仅有能够明确识别起止时间的外部因素，还有无法确定时间边界和类型划分的“慢性燃烧”。本文认为使用指标体系法衡量区域经济韧性更加符合研究目的和内容。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

本研究选取黄河流经的青海省、甘肃省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区、山西省、陕西省、河南省和山东省作为研究案例（简称青海、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东），共90个地级行政单元，不包括四川省以及内蒙古自治区东部的4个盟市。依据空间邻近性和研究区域完整性原则，在研究沿黄地区经济韧性的流域空间分异规律时，将青海、甘肃、宁夏、内蒙古划分为上游地区；山西、陕西、河南三门峡市、洛阳市、焦作市、济源市划分为中游地区；山东及河南其他地级市为下游地区。

1.2 数据来源与处理

本研究数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、EPS数据库，以及各省（区）统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报，研究时段为2003—2022年。在进行数据整理和分析时，为保证前后核算口径的一致性，将2003—2018年莱芜市相关数据汇总至济南市，将济源市作为地级单元处理。研究期内出现的乡镇及村级行政区划调整不再单独说明。对于缺失数据，根据相邻年份采用插值法补齐。空间数据来源于自然资源部标准地图服务网站。

1.3 指标体系构建

演化经济地理学认为，衡量区域经济韧性主要是要测度系统在面对外部扰动和内部自身缓慢变化中对于偏离发展轨迹的纠正能力和创造新发展路径的可能性，这种能力和可能性需要多个评价维度、多种指标综合反映。在评价维度上，学者多根据经济系统内部各子系统的功能来划分，如金融子系统、货币子系统、创新子系统等[28]；也有根据经济韧性的概念解剖具体分为抵抗恢复力、重构更新力等维度[35]。本文从抵抗力、恢复力、转型力3个维度构建经济韧性测度指标体系来综合测度沿黄地区经济韧性水平（表1），采用熵值法对指标体系进行计算，得到经济韧性的综合得分。
表1 沿黄地区经济韧性评价指标体系

Tab. 1 Evaluation index system for economic resilience in the Yellow River region

目标层 系统层 准则层 指标层 单位 指标方向
沿黄地区经济韧性 抵抗力 经济发展水平 人均GDP 元 +
人均固定资产投资 元 +
财政自给率 % +
产业链结构与水平 制造业总产值 104元 +
第一产业增加值占GDP的比重 % -
劳动密集型制造业产业链占比 % -
恢复力 产业调整能力 地区工业规模 104元 +
单位GDP能耗 104 tce -
产业结构高级化指数 — +
产业结构多样化指数 — +
经济普惠水平 人均可支配收入 元 +
外贸结构 外贸依存度 % +
就业水平 就业人员占总人口比重 % +
转型力 创新支撑能力 R&D支出占GDP的比重 % +
规上工业企业有效专利数 件 +
高技术产业企业数 个 +
人力资本支持 万人在校大学生数 人 +
绿色转型能力 区域旅游收入 108元 +

1.4 研究方法

1.4.1 泰尔指数

基于泰尔指数计算沿黄地区经济韧性差异，测算沿黄地区总体差异、上中下游区域间差异、区域内部差异以及相关贡献率[36]。具体公式为：
T = 1 k ∑ q = 1 k S q S - × l n S q S -
T p = 1 k p ∑ q = 1 k p S p q S - p × l n S p q S - p
T = T w + T b = ∑ p = 1 3 k p k × S - p S - × T p + ∑ p = 1 3 k p k × S - p S - × l n S - p S -
式中：T为沿黄地区经济韧性的总体差异泰尔指数，该指数处于[0,1]，指数越小说明沿黄地区经济韧性的总体差异越小，反之则说明总体差异越大；q为沿黄地区某市（州、盟）；k为沿黄地区市（州、盟）数量； S q为q的经济韧性发展水平； S -为沿黄地区经济韧性发展水平的平均值； T p为区域p的总体差异泰尔指数； k p为区域p的市（州、盟）数量； S p q为区域p中地级单元q的经济韧性发展水平； S - p为区域p的经济韧性水平均值。沿黄地区经济韧性总体差异泰尔指数被进一步分解为区域内差异泰尔指数（T w）和区域间差异泰尔指数（T b）。另外，定义 T w / T和 T b / T分别为区域内差异和区域间差异对总体差异的贡献率；( S p / S)×( T p / T)为各区域对区域内总体差异的贡献率；S为沿黄地区经济韧性发展水平之和。

1.4.2 探索性空间数据分析

采用ESDA研究各区域经济韧性水平的空间分布特征，空间自相关是ESDA的分析方法之一，常用方法包括全局自相关、局部自相关等[37]。全局空间自相关可以衡量研究区域之间整体上的空间关联与空间差异程度。全局莫兰指数（I）是常用的全局空间自相关度量指标，具体公式为：
I = N S 0 × ∑ i = 1 N ∑ j = 1 N ω i j X i - X - X j - X - ∑ j = 1 N X i - X - 2
式中：N为沿黄地区市（州、盟）总数； X i为经济韧性指数； X -为 X i的均值； S 0为所有空间权重的聚合， S 0 = ∑ i = 1 N ∑ j = 1 N ω i j； ω i j为城市i和j的空间权重矩阵，相邻为1，不相邻为0。对全局莫兰指数结果进行统计检验，本文采用z检验： z I = I - E I V a r I，其中 E I=-1/（N-1）， V a r I为I的方差。
全局莫兰指数只是表明事物在空间是否存在相关性或出现集聚现象，但是并没有展示在空间何处出现相关性，因此有必要引入局部莫兰指数来衡量局部空间自相关。局部空间自相关指数能揭示研究区局部相邻空间与周边空间的关系和差异，表征空间要素的异质性特征，常用局部莫兰指数（I i）统计。
I i = Z i ∑ j ω i j Z j
式中： Z i、 Z j为研究区i和j观测值的标准化值。

2 结果与分析

2.1 沿黄地区经济韧性时间演化规律

2.1.1 整体趋势分析

在研究期内，沿黄地区经济韧性呈“稳定增长-波动下降-恢复增长”趋势（图1）。具体而言，2003—2019年沿黄地区经济韧性由1.93稳定增长至3.69；2019—2020年由3.69波动下降至3.63；2020—2022年由3.63恢复增长至3.89。研究期内，经济韧性指数增长最快的是2007年，较2006年增长了6.35%；出现负增长的是2020年，较2019年降低1.42%，但是在2021年又迅速恢复至3.83，并在2022年达到研究期内最高值。从发展趋势看，沿黄地区经济运行总体稳定，延续回升向好态势，显示出较强的经济韧性。
图1 2003—2022年中国与沿黄地区经济韧性对比

Fig. 1 Comparison of economic resilience between China and the Yellow River region from 2003 to 2022

虽然在研究期内沿黄地区经济韧性总体稳定且稳步提升，但是与全国经济韧性水平相比，仍然有较大差距。2003—2022年中国经济虽然在个别年份出现下降趋势，但在整体上展示出强大韧性。与全国经济韧性相比，沿黄地区经济韧性呈现增长缓慢、发展线性、受外部突然冲击影响小等特点。对比沿黄地区与全国经济韧性指数与线性趋势线可以得出，沿黄地区在面对SARS事件、金融危机、COVID-19疫情受到的影响均小于全国水平，2003、2009、2019、2020年，沿黄地区经济韧性指数分别为1.93、2.58、3.69、3.63，是全国经济韧性水平的88.63%、92.10%、90.15%、93.23%，其余正常年份（未受外部突发事件冲击），沿黄地区经济韧性指数占全国经济韧性指数比重均在76.65%~87.53%之间波动。

2.1.2 子系统韧性分析

根据指标体系计算，沿黄地区经济韧性3个维度中，恢复力得分最高，其次为抵抗力，转型力得分最低（图2），说明恢复力是沿黄地区经济韧性提升的主要动力，而转型力是沿黄地区经济韧性的短板。从增长趋势来看，抵抗力维度得分波动上升趋势明显，2003—2018年快速增长，在2018—2022年波动上升；恢复力维度虽然得分最高，但增长趋势逐渐放缓；转型力增长趋势介于抵抗力和恢复力维度之间。意味着抵抗力维度相关的经济发展水平指标和产业链水平指标在短期内有可能得到改善，但是与恢复力、转型力相关的指标要得到改善可能需要较长时间。
图2 2003—2022年沿黄地区经济韧性子系统演变

Fig. 2 Evolution of economic resilience subsystems in the Yellow River region from 2003 to 2022

虽然沿黄地区在研究期内经济韧性呈现一定的上升态势，但在3个子系统中也存在一定波动性，这说明沿黄地区还没有形成强大、稳定、互相支撑的抵抗力、恢复力、转型力系统；而且内部在整体经济韧性水平和3个子系统韧性水平可能存在区域不均衡现象，进一步扩大了与发达地区经济韧性水平差距。

2.2 沿黄地区经济韧性空间分异规律

2.2.1 空间分布总体特征

根据指标体系测度的沿黄地区各省（区）经济韧性结果显示（图3），2003—2022年沿黄地区各省（区）经济韧性指数虽然都在波动上升、总体经济韧性指数有明显提升，但是差距逐渐拉大，由2003年的0.17拉大到2022年的0.44。研究期内，沿黄地区经济韧性最高的是山东，由2003年的0.35波动上升至2022年的0.77，远高于沿黄地区其他省（区）；陕西2003—2008年变化较小，2008—2018年由0.36快速上升至0.57，受COVID-19疫情影响，2018—2022年呈波动发展趋势，在2022年达到研究期内最高值0.60。增长最慢的是青海省，由2003年的0.24发展到2022年的0.33。
图3 2003—2022年沿黄地区各省（区）经济韧性指数

Fig. 3 Economic resilience index of provinces (regions) in the Yellow River from 2003 to 2022

进一步计算地级市尺度的经济韧性，利用ArcGIS自然断裂点法将沿黄地区经济韧性由低到高划分为低韧性、较低韧性、较高韧性和高韧性4种类型。限于篇幅，本文对2003、2008、2013、2018、2022年各市（州、盟）经济韧性进行展示（图4）。结果发现，地级尺度的经济韧性呈明显的中心外围结构，高韧性和较高韧性主要分布在山东的省会经济圈和胶东经济圈、中西部省（区）的省会城市与矿产资源富集城市，低韧性和较低韧性地区主要分布在鲁西南、鲁西北，阿拉善盟、锡林郭勒盟、鄂尔多斯市，河南除郑州市、济源市以外地区，陕西除西安市、榆林市以外地区，甘肃除兰州市、金昌市以外地区，青海和宁夏全部。
图4 2003—2022年沿黄地区经济韧性类型空间格局

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2020)4630号的标准地图制作，底图边界无修改。下同。

Fig. 4 Spatial patterns of economic resilience types in the Yellow River region from 2003 to 2022

2003年，虽然受到SARS事件影响，沿黄地区仍然呈现经济高速增长趋势，高韧性区主要有济南市、淄博市、东营市、青岛市、烟台市、威海市、郑州市、西安市、兰州市、金昌市、嘉峪关市；较高韧性地区主要有泰安市、滨州市、潍坊市、日照市、太原市、洛阳市、焦作市、许昌市、延安市、宝鸡市、酒泉市；经济韧性较低地区范围大，除省会城市、资源型城市和工业城市外，大部分地区经济韧性水平低。总体而言，经济实力较强和产业结构偏重的城市经济发展速度快，经济韧性较强。
受国际金融危机影响，2008年沿黄地区经济韧性低水平地区范围扩大，主要为青海、宁夏全部，甘肃、内蒙古、陕西、山西大部分地区，河南部分地区和山东聊城市、临沂市，这些地区经济抵抗力差，第三产业不发达。高韧性地区有济南市、淄博市、东营市、青岛市、烟台市、威海市、济源市、嘉峪关市；较高韧性地区主要有泰安市、滨州市、潍坊市、日照市、太原市、郑州市、焦作市、洛阳市、西安市、榆林市、延安市、兰州市等。结合相关地区产业结构分析可得，受国际市场大宗矿产品价格影响，部分资源型城市经济韧性下降。
国际金融危机以后，世界经济复苏乏力，中国经济也进入新常态。2013年山东经济韧性格局与2008年一致，反映出经济系统运行的稳定性；其他省（区）的高韧性地区主要为郑州市、济源市、西安市、榆林市、兰州市、乌海市；较高韧性区为洛阳市、许昌市、焦作市、太原市、呼和浩特市、延安市、银川市、酒泉市、金昌市等。这一阶段反映了国家新常态下产业结构调整政策，产业结构单一的城市受影响较大，经济系统的调整能力差，韧性低。2018年山东经济韧性格局仍然没有变动，其他省（区）的高韧性地区主要为郑州市、济源市、西安市、榆林市、太原市、兰州市；宝鸡市、咸阳市、巴彦淖尔市、鹤壁市由较低韧性变为较高韧性，乌海市由高韧性降为较高韧性，酒泉市、金昌市由较高韧性降为较低韧性。总体来看，甘肃经济韧性下降明显，山东经济系统运行最稳定。
2022年，在遭受COVID-19疫情冲击后，沿黄地区经济韧性整体受影响较大且恢复较慢，其中淄博市、兰州市、太原市、威海市由高韧性降为较高韧性；泰安市、枣庄市、阳泉市、晋城市、咸阳市、嘉峪关市、金昌市由较高韧性降为较低韧性；乌兰察布市由较高韧性上升为高韧性。总体来看，低韧性和较低韧性的单元增多，除综合实力较强的城市表现出较高的抵抗力、恢复力外，其他城市均表现为较低的经济韧性。

2.2.2 流域空间分异特征

为了剖析沿黄地区经济韧性在不同空间尺度上的分异规律，利用泰尔指数对2003—2022年沿黄地区上中下游区域间及区域内经济韧性差异进行测算（表2）。从总体差异上看，沿黄地区经济韧性水平的泰尔指数由2003年的0.22下降至2022年的0.13，总体上呈“波动上升-波动下降-缓慢上升”趋势。研究期内，最高值为0.22，最低值为2020年的0.11，沿黄地区经济韧性水平的总体差异在多数年份呈缩小趋势，国家实施的财政倾斜政策及西部大开发战略、区域协调发展战略、脱贫攻坚战略等一系列重大战略起到明显效果。
表2 2003—2022年沿黄地区经济韧性泰尔指数及贡献率

Tab. 2 Theil index and contribution rates of economic resilience in the Yellow River region from 2003 to 2022

年份 总体差异 区域间差异 区域间差异贡献率/% 区域内差异 区域内差异贡献率/%
总体 上游 中游 下游 总体 上游 中游 下游
2003 0.22 0.03 15.82 0.18 0.09 0.03 0.07 84.18 39.93 11.76 32.49
2004 0.22 0.04 19.24 0.18 0.08 0.03 0.07 80.76 35.05 12.03 33.68
2005 0.22 0.05 20.92 0.18 0.07 0.03 0.08 79.08 32.54 11.89 34.65
2006 0.21 0.05 22.48 0.16 0.07 0.03 0.07 77.52 31.16 13.36 33.00
2007 0.20 0.05 22.87 0.16 0.06 0.03 0.07 77.13 29.49 14.25 33.38
2008 0.20 0.04 22.04 0.15 0.06 0.03 0.06 77.96 30.30 15.21 32.45
2009 0.16 0.02 12.83 0.14 0.07 0.03 0.04 87.17 42.07 18.19 26.91
2010 0.16 0.02 11.72 0.14 0.07 0.03 0.05 88.28 41.00 16.56 30.72
2011 0.15 0.02 11.47 0.14 0.07 0.03 0.04 88.53 43.35 16.47 28.72
2012 0.15 0.02 13.45 0.13 0.06 0.03 0.04 86.55 41.52 16.90 28.13
2013 0.15 0.02 16.58 0.12 0.06 0.02 0.04 83.42 39.64 15.21 28.57
2014 0.14 0.03 20.20 0.11 0.05 0.02 0.04 79.80 35.76 15.06 28.99
2015 0.13 0.03 21.84 0.10 0.05 0.02 0.04 78.16 35.30 13.43 29.43
2016 0.13 0.03 21.97 0.10 0.05 0.02 0.04 78.03 35.69 13.55 28.79
2017 0.14 0.03 24.34 0.11 0.05 0.02 0.04 75.66 33.98 14.25 27.43
2018 0.13 0.03 22.69 0.10 0.05 0.02 0.04 77.31 34.99 13.87 28.45
2019 0.12 0.03 21.97 0.09 0.04 0.02 0.03 78.03 36.21 15.01 26.82
2020 0.11 0.03 22.95 0.09 0.04 0.02 0.03 77.05 34.24 14.68 28.13
2021 0.12 0.03 21.46 0.09 0.04 0.02 0.03 78.54 36.11 15.77 26.66
2022 0.13 0.03 21.61 0.10 0.05 0.02 0.03 78.39 37.92 17.06 23.41
2008年国际金融危机中，山东、河南等省份受影响较大。2009年是沿黄地区区域经济韧性差异下降最快的一年，在此阶段，各地积累了有效应对外部经济风险冲击、保持经济平稳较快发展的重要经验。中国经济进入新的发展阶段，沿黄地区经济结构不断优化，区域内经济韧性差异进一步缩小。党的十九大以来，沿黄地区集中力量实施脱贫攻坚战略，区域内贫困县全部摘帽。面对COVID-19疫情，沿黄地区统筹疫情防控和经济社会发展取得重大积极成果，2020年经济韧性的区域差异降至最低。需要注意的是，2020—2022年沿黄地区经济韧性泰尔指数出现明显的“翘尾”特点，应进一步关注其未来变化趋势。
从分解结果来看，2003—2022年沿黄地区经济韧性的区域内差异贡献率均大于75%，年平均贡献率达80%以上，说明沿黄地区经济韧性的总体差异主要来源于区域内差异，因而区域内的协同发展问题应引起重视。沿黄地区应控制上中下游城市经济韧性差距，以区域内差距调控为着力点，重点对区域内部发展进行统筹规划。此外，2011—2022年区域间差异贡献率整体上呈波动增长趋势，2017年最高达24.34%，且2014年以来一直维持在20%以上，说明区域间差异问题同样突出。
从沿黄地区上中下游内部差异的进一步分解结果看，2003—2022年沿黄地区上中下游经济韧性水平的泰尔指数平均值分别为0.06、0.02、0.05，贡献率平均值分别为36.31%、14.72%、29.54%，表明沿黄地区上游差异及贡献率最大，其次是下游，而中游地区差异贡献率较小，说明沿黄地区各省（区）和各市（州、盟）经济韧性水平差异大，发展阶段也不同。上游和下游区域差异较大主要是因为上下游内部各地级单元的发展不均衡，上游地区资源型城市多，省会（首府）城市多，这些城市是西北地区重要的发展核心，资源集中、交通通信发达，经济韧性较强；但是上游多数城市仍是农牧业比重较大、第三产业发育程度低、区位条件较差、人力资源外流的“外围区”，因此上游地区经济韧性的差异最大。下游区域内差异较高可能与山东各市经济韧性水平高、差距小、表现稳定有关，但下游段中的河南各市与山东经济韧性水平有差距也导致了下游地区经济韧性水平差异贡献率较高。
从上中下游经济韧性水平的泰尔指数发展趋势看，中游的泰尔指数最稳定，说明中游地区城市经济韧性水平接近且变化幅度小；上游的泰尔指数呈“缓慢下降-快速上升-波动下降”趋势，说明沿黄地区上游城市经济韧性差距先缩小后扩大再缩小，经济韧性较低的城市正在积极追赶；下游泰尔指数呈缓慢下降趋势，说明下游地区各市经济韧性差距在逐步缩小。由此可知，沿黄地区上中下游城市经济韧性水平存在差异性，上游城市经济韧性差距演变最剧烈，中游最稳定。在发展过程中，首先应解决上游城市内部差距过大问题，维持下游城市经济韧性内部差距持续缩小的趋势，才能推动区域协调发展战略落实，确保黄河流域生态保护和高质量发展取得明显成效。

2.2.3 空间相关性特征分析

基于ArcGIS软件，利用全局莫兰指数来刻画沿黄地区地级单元经济韧性的空间集聚特征（表3）。结果显示，2003—2022年沿黄地区经济韧性的莫兰指数均为正值，且P值小于0.01，且通过1%水平检验，整体上呈“持续上升-快速下降-波动上升-快速下降-快速上升”趋势，说明沿黄地区各城市经济韧性呈显著正相关，各城市经济韧性水平在空间分布上呈现空间聚类和空间正相关现象。
表3 2003—2022年沿黄地区经济韧性的全局莫兰指数

Tab. 3 Global Moran’s I of economic resilience in the Yellow River region from 2003 to 2022

年份 Moran’s I P值 年份 Moran’s I P值
2003 0.19 0.000 2013 0.20 0.000
2004 0.22 0.000 2014 0.22 0.000
2005 0.24 0.000 2015 0.22 0.000
2006 0.25 0.000 2016 0.22 0.000
2007 0.27 0.000 2017 0.23 0.000
2008 0.29 0.000 2018 0.21 0.000
2009 0.16 0.000 2019 0.14 0.000
2010 0.18 0.000 2020 0.17 0.000
2011 0.17 0.000 2021 0.18 0.000
2012 0.18 0.000 2022 0.20 0.000
利用ArcGIS对2003、2008、2013、2018年和2022年的截面数据进行局部空间自相关分析（图5）。结果发现，沿黄地区经济韧性在局部形成明显空间集聚，大致可分为4种空间集聚类型：高-高集聚区在2003年主要出现在山东半岛，这些地区为经济韧性水平高的地区互相临近，2008年是除菏泽市以外的山东其他地级市，2013、2018年是除菏泽市、临沂市是以外的山东其他地级市，2022年是除枣庄市、临沂市、聊城市、菏泽市以外的山东其他地级市。高-低集聚区指经济韧性水平高的地区被水平低的地区包围，2003年为兰州市、宝鸡市，2022年为兰州市、宝鸡市、金昌市。低-高集聚区在2003年为聊城市、临沂市，这些城市经济韧性水平低，周围被济南市、潍坊市等经济韧性高的城市包围；2022年为聊城市、枣庄市、临沂市。低-低集聚区广泛分布在青海、甘肃、宁夏等省（区），如海南州、果洛州、黄南州、甘南州、临夏州、陇南市、固原市等地，这些地区经济发展落后、产业结构水平低，表现出较弱的经济韧性。
图5 2003—2022年沿黄地区经济韧性空间集聚类型

Fig. 5 Spatial agglomeration types of economic resilience in the Yellow River region from 2003 to 2022

3 讨论

目前，国内外在理论和实证层面对区域经济韧性开展了大量研究，在经济韧性测度上主要集中在区域经济韧性的时空演变[18,23]、地区差异[27]、影响机制[24,38]等方面，少有研究探讨区域内部经济韧性的时空差异。对比现有文献，本文在以下方面做了有益尝试：一是区别于国家尺度、流域尺度或单一城市的研究尺度，本文选择兼具流域与行政区划的典型区域进行研究，能够对经济韧性在时空如何演变以及内部差异如何影响经济韧性这一问题做出解释。二是本文验证了经济联系的松散性、区域内部的差异性、经济发展的阶段性、产业结构升级的滞后性约束了黄河流域高质量发展，与现有研究理论观点一致[39]。三是使用综合指标体系法测度沿黄地区经济韧性，引入泰尔指数和莫兰指数对沿黄地区经济韧性差异和空间相关性进行分析，既对经济韧性理论进行了实证，又透视了区域经济韧性分异的内在机理。
虽然在研究期内沿黄地区经济韧性总体稳步提升，但是与全国经济韧性水平相比仍然有较大差距，沿黄地区内部省份之间、地市之间的发展能力差距也将长期存在[40-41]。在新发展阶段，沿黄地区长期以来的生态环境脆弱、经济联系松散、发展不充分问题将影响中国经济韧性与发展活力，应充分挖掘沿黄地区发展潜能，提升区域经济韧性水平，推动区域经济持续、健康、高质量发展：一是要加快培育新质生产力，建设现代化产业体系。沿黄地区应统筹传统产业改造与新兴产业培育，加快产业转型升级步伐，促进新旧动能接续转换，提升产业竞争力和价值创造力，形成更多新质生产力。大力推进新型工业化，积极发展先进制造业，加快发展现代服务业，进一步壮大战略性新兴产业，积极培育未来产业，加大政策优惠力度，鼓励企业增加技术投入，推动产业智能化、绿色化、高端化发展。二是要加强黄河流域经济联系，建立跨区域合作体制机制。沿黄地区应基于区域生态系统和资源禀赋、新时代产业分工形成区域内部产业合理分布和流域协同机制，尽力破除行政壁垒，挖掘内部比较优势，拓展经济发展空间。以西安市、郑州市、济南市为核心，推动关中城市群、中原城市群、山东半岛城市群、晋中城市群、宁夏内蒙古沿黄城市群、兰西城市群的健康发展，持续完善城市群内外部基础设施体系，强化区域合作与合理分工。三是应探索沿黄地区经济韧性提升路径，重塑经济高质量发展的增长体系。沿黄地区应建立健全经济高质量发展政策体系，推动新技术、新产业、新业态的发展。健全人才引进与激励机制，促进高级人才和专业人才优化利用，为提升城市经济韧性提供人才支撑。加大对企业、高校等创新支持力度，提高区域科技创新水平，推动技术创新成果转化为生产力。
本文也存在一些不足：区域经济韧性的演化研究还处在起步阶段，测度研究还未形成统一范式，对沿黄地区经济韧性的阶段识别与动态预测没有进行明确划分，区域经济韧性的影响因素也没有客观分析，区域面对突然冲击和缓慢扰动的响应差异应深入探讨。这有待于未来的研究进行详细说明，来更全面地揭示区域经济韧性。

4 结论

（1） 在研究期内，沿黄地区经济韧性呈“稳定增长-波动下降-恢复增长”趋势，经济韧性指数增长最快的是2007年，出现负增长的是2020年，但在2021年又迅速恢复增长态势并在2022年达到研究期内最高值。沿黄地区经济运行总体稳定，延续回升向好态势，显示出较强的经济韧性，但是与全国经济韧性水平相比仍有较大差距。沿黄地区经济韧性恢复力维度得分最高，转型力维度最低。
（2） 2003—2022年沿黄地区各省（区）经济韧性指数虽然都在波动上升，但是差距逐渐拉大，山东韧性水平明显高于其他省（区）。抵抗力子系统中山东数值最高，甘肃最低；恢复力子系统中青海在研究期内出现下降；转型力子系统中，21世纪初期陕西转型力指数最高，在2008年时被山东超越，且差距逐渐被拉大。地级尺度的经济韧性呈明显的中心外围结构，高韧性和较高韧性主要分布在山东半岛的省会经济圈和胶东经济圈、中西部省（区）的省会城市与矿产资源富集城市，低韧性和较低韧性地区主要分布在鲁西南、鲁西北，阿拉善盟、锡林郭勒盟、鄂尔多斯市，河南除郑州市、济源市以外地区，陕西除西安市、榆林市以外地区，甘肃除兰州市、金昌市以外地区，青海和宁夏全部。
（3） 2003—2022年沿黄地区经济韧性水平空间差异呈“波动上升-波动下降-缓慢上升”趋势，沿黄地区经济韧性水平的总体差异在多数年份呈缩小趋势，说明国家实施的区域协调发展等一系列重大战略起到明显效果。沿黄地区经济韧性的总体差异主要来源于区域内差异，区域内的协同发展问题应引起重视。
（4） 2003—2022年沿黄地区经济韧性的莫兰指数均为正值，说明沿黄地区经济韧性总体上呈正相关，各城市经济韧性水平在空间分布上呈现空间聚类和空间正相关现象；局部空间聚类分布以低-低集聚区和高-高集聚区为主，前者主要集中在青海、甘肃、宁夏等省（区），呈高度集聚组团状，空间同质性特征显著；后者分布于山东半岛，经济韧性整体较高。高-低集聚和低-高集聚数量少，分布分散。

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