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经济地理 >

2024 , Vol. 44 >Issue 8: 37 - 47

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.08.006

区域经济与理论方法

内陆开放型经济—出境交通复合系统的脆弱性及影响机理

  • 李杰梅 ,
  • 张远雄 ,
  • 许文娟
展开
  • 昆明理工大学 交通工程学院，中国云南 昆明 650504

李杰梅（1975—），女，博士，教授，硕士生导师，研究方向为交通运输经济地理、城市与区域发展。E-mail：

收稿日期: 2023-12-14

  修回日期: 2024-04-08

  网络出版日期: 2024-09-23

基金资助

国家自然科学基金项目(72263022)

国家自然科学基金项目(71764013)

收起

Vulnerability and Influencing Mechanism of Open Economy-Outbound Traffic Composite System in Chinese Mainland

  • LI Jiemei ,
  • ZHANG Yuanxiong ,
  • XU Wenjuan
Expand
  • School of Transportation Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650504，Yunnan，China

Received date: 2023-12-14

  Revised date: 2024-04-08

  Online published: 2024-09-23

Fold

摘要

在依托国际互联互通交通基础设施扩大内陆开放的大背景下，文章从敏感性和应对性2个维度构建开放型经济—出境交通复合系统脆弱性评价指标体系，采用集对分析法测算脆弱性，并运用泰尔指数、空间马尔科夫链及障碍度模型分析其空间差异特征、空间溢出效应及障碍因子。结果表明：①我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性呈以中部地区为核心向边疆地区逐渐增大的圈层结构。低脆弱城市呈以城市群为中心的“群”状分布特征；中心城市脆弱性最低，沿边口岸城市脆弱性最高；且随时间演化系统脆弱性逐年降低。②系统脆弱性的空间差异逐年上升，省内差异贡献大于省际差异，西藏、云南、黑龙江、四川等是差异主要来源地。③脆弱性类型趋向于保持不变，低脆弱性城市具有显著的正向空间溢出效应。④外贸和外资依存度、出境交通最短旅行时间、货运周转量、进出口贸易总额等是脆弱性降低的主要障碍因子。

关键词： 开放型经济; 出境交通; 脆弱性; 障碍度; 一带一路; 内陆地区

本文引用格式

李杰梅 , 张远雄 , 许文娟 . 内陆开放型经济—出境交通复合系统的脆弱性及影响机理[J]. 经济地理, 2024 , 44(8) : 37 -47 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.08.006

Abstract

Under the background of expanding opening-up of Chinese mainland through international interconnection and transportation infrastructure,this paper constructs the vulnerability evaluation index system of open economy-outbound transportation system from the two dimensions of sensitivity and responsiveness,uses set pair analysis method to measure its vulnerability,and uses Theil index, spatial Markov chain and obstacle degree model to analyze its spatial difference characteristics, spillover effect and obstacle factors. The results show that: 1) The vulnerability of the coupling system between the open economy and outbound traffic in Chinese mainland shows a circle structure with the central region as the core and gradually increasing along the border areas. The low-vulnerable cities show the characteristics of "cluster" distribution centered on urban agglomerations. The vulnerability of the central cities is the lowest, and the vulnerability of the border port cities is the highest. The vulnerability of the system decreases year by year. 2) The spatial difference of system vulnerability is increasing year by year,and the contribution of intra-provincial difference is greater than that of inter-provincial difference. 3) The type of vulnerability tends to remain the same,and the low-vulnerability cities have a significant positive spatial spillover effect. 4) Dependence on foreign trade and foreign capital, minimum travel time of outbound transportation, freight turnover, total import and export trade are the main obstacles to reduce vulnerability. The research conclusions can provide decision-making reference for Chinese mainland to achieve high-quality and sustainable development of open economy by relying on the opening channel.

Key words： open economy; outbound traffic; vulnerability; obstacle degree; the Belt and Road; inland areas

内陆地区是我国经济和社会发展的腹地，扩大内陆开放可以有效激发内需，为我国经济持续健康发展提供巨大的能量。党的十八大以来内陆地区开放取得长足发展，党的十九大又进一步提出“陆海内外联动、东西双向互济”的指导思想，“一带一路”倡议更是推动我国内陆地区从开放末梢走向开放前沿。与此同时，以物联网、城市智能交通等为代表的内陆交通、通讯“新基建”不断完善，综合交通枢纽和开放通道网络逐渐形成，有效促进了商品大流通、推动了内陆大开放。然而，相对于沿海发达地区而言，我国内陆地区普遍存在经济基础薄弱、局部地区生产链条等级低、产业过度依赖资源等问题；同时内陆地区开放设施和环境相对薄弱，交通基础设施发展不均衡、路网连通性与网络性较差、物流服务能力不足。这些都对内陆地区开放型经济—出境交通复合系统可持续发展不断形成压力，系统脆弱性日益凸显。因此，积极探索内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性演化的影响机理和障碍因子，有助于实现交通枢纽和开放大通道建设驱动下的内陆开放型经济可持续发展，对我国构筑内陆开放新高地、形成区域协调发展新格局具有重要意义。

1 文献综述

脆弱性最早于1981年由Timmerman提出，是指系统对风险事件的承受和恢复能力[1]，最先被应用于自然灾害研究[2]。此后脆弱性研究的视角和领域扩展到生态学、地理学、经济学、工程学、管理学等诸多学科[3]，脆弱性逐渐发展成为一种新的研究范式，部分学者认为系统对外界干扰的暴露、敏感性及适应能力是脆弱性的关键构成要素[4]，并从扰动、敏感性及应对能力的维度构建“脆弱性”分析框架[5]。
自1999年联合国开发计划署首次提出经济脆弱性的概念以来，区域经济脆弱性评估及提高区域经济风险的承受力和抵抗力等方面受到了广泛关注。诸多学者提出了经济脆弱性指数，并讨论了经济脆弱性指数与经济波动之间的关系[6]；杨懿等梳理了经济系统脆弱性内涵演变与评价范式[7]；袁海红等构建了城市经济脆弱性模拟评估系统[8]；武剑等利用SPA评价了广东省区域经济脆弱性及障碍因素[9]；李鹤等分析了资源型城市经济脆弱性的演变过程[10]；杨友宝等构建了城市旅游经济系统脆弱性评估模型和指标体系[11]。
在经济全球化、区域一体化和我国“一带一路”等大背景下，国际贸易不确定性及外向型城市经济脆弱性评估成为新的研究热点。如，Gnangnon研究了在多边贸易体系下发展中国家结构性经济脆弱性问题[12]；Handley等讨论了贸易政策不确定性对国际贸易的影响，并利用葡萄牙和中国等国家数据进行了实证考察，发现贸易政策不确定性降低会降低企业效用水平，增加企业在出口市场上的投资[13]；佟家栋研究了贸易政策不确定性对中国出口企业的影响，发现政策不确定性的降低有助于提高中国出口企业的产品创新，促进双边贸易的发展[14]；蒋冠宏探讨了市场需求不确定性对中国企业出口与对外直接投资选择的影响[15]；钱学锋等认为区域伙伴成员国之间的贸易协议降低了中国面临的贸易政策不确定性，促进了中国制造业的出口[16]；杜德斌等基于国家间相互依存理论，利用双边贸易数据测度了中国与世界各国经济相互依存的非对称性，进而对其敏感性与脆弱性进行了分析[17]。
在研究领域不断拓展的同时，脆弱性的研究对象也从单一系统过渡至复合系统，其研究范式逐渐演变成多维度的综合，使脆弱性研究从一元系统转向多元复合系统[18-19]。如Adrianto等提出了复合系统型经济脆弱性指数（CEVI）[20]，Young、史培军等对社会—生态、人—环境及人—地复合系统脆弱性展开研究，认为脆弱性是复合系统的一个重要属性[21-22]。
伴随着开放经济的深化发展，物流枢纽、开放通道等基础设施建设对国际贸易的影响也逐渐增大。“国际贸易—交通”复合系统脆弱性识别与评估已引起交通运输经济和国际贸易领域学者们的广泛关注。如王超等通过构建“海—陆”联动机制，创新“交通—经贸”发展模式，以内陆港和自贸区建设为依托，测算沿线国家显示性比较优势指数，分析各国运输服务贸易国际竞争力脆弱性问题及脆弱性影响因素 [23]；王玲等从全球价值链的增加值联系视角研究运输服务贸易网络风险特征及其影响因素[24]；陈秀莲等运用变系数面板数据模型对中国与东盟贸易和投资敏感性与脆弱性水平进行评估，并提出应大力发展和“一带一路”沿线国家的贸易投资与国际互联互通[25]；许娇等则运用GTAP模型模拟分析六大经济走廊交通基础设施建设的经贸效应，同时分析其中可能受到的负面冲击和风险问题，为“一带一路”交通—经贸可持续发展提供对策建议[26]。
综上，系统脆弱性研究已经成为一种新的发展趋势，已有研究大多是对灾害、生态环境、区域经济等单一子系统脆弱性进行评估，而对复合系统的研究主要集中在人地系统、社会—生态系统、生态—经济系统脆弱性等方面，缺乏对内陆“开放型经济—出境交通”复合系统脆弱性评价及影响机理的研究，且未能关注脆弱性空间差异及空间溢出效应。本文首先从敏感性和应对性两个方面构建“开放型经济—出境交通”复合系统脆弱性的多维度评价指标体系，然后基于集对分析模型对复合系统脆弱性进行评估，获取脆弱性时空分布格局及演化特征；在此基础上，运用泰尔指数分析复合系统脆弱性空间差异特征及其产生的原因，并基于空间马尔可夫链分析其脆弱性空间溢出效应；最后，基于障碍度分析法揭示系统发展过程中的“瓶颈”因素和阻碍其脆弱性降低的障碍因素。以期在国内国际双循环的全面开放发展新格局下，为我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统可持续发展提供理论依据和决策参考。

2 研究方法、研究区域与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 脆弱性评价模型

运用集对分析模型对内陆开放型经济—出境交通复合系统的脆弱性进行测算，模型构建过程如下：
首先，将系统脆弱性问题 Q设定为 { E , G , W , D }构成的集合，其中， E = { e 1 , e 2 , e 3 , … , e m }，代表脆弱性评价的 m个方案； G = { g 1 , g 2 , g 3 , … , g n }，代表每个评价方案的 n项指标； W = { ω 1 , ω 2 , ω 3 , … , ω n }，代表每个评价指标的权重； D为各评价指标值 d k p ( k = 1,2 , … , n ;   p = 1,2 , … , m )构成的评价矩阵。
其次，在同一空间内对比确定各评价指标的最优值和最劣值，组成最优方案集 U = { u 1 ,   u 2 ,   u 3 , … , u n }和最劣方案集 V = { v 1 ,   v 2 ,   v 3 , … , v n }，则集对 { E k , U }在区间 { V , U }上的联系度 μ为：
μ E k , U = a k + b k α + c k β a k = ∑ ω k a k p c k = ∑ ω k c k p
式中： a k p与 c k p分别为各评价指标 d k p的同一度和对立度； ω k为第 k项指标的权重； α代表差异度系数，取值为[-1，1]； β为对立度系数，取值恒为-1。
方案 E k与最优方案 U的贴近程度可定义为：
r k = a k a k + c k
式中： r k指数反映了待评价方案 E k与最优方案的关联程度， r k值越大表明贴近度越高，说明待评价对象就越接近最优评价标准。用 r k指数反映系统脆弱性的强弱程度， r k越小，系统的脆弱性程度越小，系统稳定性越高；反之，则系统脆弱性程度越大，稳定性越低。

2.1.2 脆弱性评价指标体系

脆弱性是系统由于自身条件制约，在面对内外部各种扰动时，容易被改变或受到损失的一种内在属性，脆弱性程度取决于敏感性和应对性的力量对比。内陆开放型经济—出境交通复合系统涉及开放型经济和出境交通两个维度，为有效评估其脆弱性，从敏感性和应对性两个方面分别构建各子系统的多因子脆弱性评价指标体系，同时运用熵值法对各指标权重进行测算，结果见表1。
表1 内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性评价指标体系

Tab.1 Vulnerability evaluation index system of open economy-outbound traffic composite system in Chinese mainland

目标层 准则层 结构层 指标层 指标含义与属性 权重
开
放
型
经
济
子
系
统		 敏
感
性
指
标		 国际开放依赖度 S11外贸依存度 反映经济活动对外贸的依赖程度（+） 0.0995
S12外资依存度 反映经济活动受外资影响程度（+） 0.0764
S13外商经济贡献度 反映外商经济扰动影响程度（+） 0.0663
S14国际旅游开放度 反映国际旅游创收外汇影响程度（+） 0.0701
国内开放依赖度 S15内贸依存度 反映国内消费市场的占比影响（-） 0.0302
S16内资依存度 反映内资实际利用情况（-） 0.0304
S17国内旅游开放度 反映国内旅游收入的占比影响（-） 0.0203
应
对
性
指
标		 宏观经济基础 R11人均GDP 反映宏观经济基础（+） 0.0151
R12产业结构指数 反映地区产业发展水平（+） 0.0176
R13金融发展规模 反映地区融资机会和供给能力（+） 0.0119
R14大专及以上在校学生数占比 反映人力资本水平 （+） 0.0051
政府调控 R15人均固定资产投资 反映经济发展动力（+） 0.0233
R16科技支出占GDP比重 反映地区技术创新投入（+） 0.0082
R17国家级经济技术开发区数量 反映开放型经济质量（+） 0.0249
出
境
通
道
子
系
统		 敏
感
性
指
标		 关键路径通行时长 S21内陆—口岸公路最短旅行时间 反映内陆—口岸间的公路可达性（+） 0.0445
S22内陆—口岸铁路最短旅行时间 反映内陆—口岸间的铁路可达性（+） 0.0345
运输通道质量 S23铁路技术水平 反映铁路发展水平（-） 0.0221
S24高速公路通车里程 反映公路发展水平（-） 0.0209
S25民航及通用机场数量 反映航空发展水平（-） 0.0168
货运需求 S26货运周转量 反映地区货运总需求（+） 0.1098
S27进出口贸易额 反映出境货运需求（+） 0.1190
应
对
性
指
标		 政府干预 R21交通运输、仓储邮政业固定资产投资比重 反映交通基础设施建设水平（+） 0.0172
交通供给能力 R22城市交通枢纽等级 反映国家对交通战略支持力度（+） 0.0294
R23公路网密度 反映城市内部交通的发展程度（+） 0.0209
R24城市连接度 反映城市对外交通联系便利程度（+） 0.0363
R25交通工具拥有数 反映城市交通工具供给情况（+） 0.0114
运输服务能力 R26交通运输、仓储邮政业从业人员数 反映交通运输业人力供给水平（+） 0.0111
R27互联网普及率 反映交通信息化水平（+） 0.0065

注：表1中的28个指标分别从正负两方面反映其对系统敏感性和应对性的影响，敏感性指标性质为正（+），说明指标值越大，系统敏感性越大，导致脆弱性也越大，反之则反；应对性指标性质为正（+），说明指标值越大，系统应对能力越强，使得脆弱性越小，反之则反。

开放型经济既强调国际市场又注重国内市场，是以实现开放创新为牵引，推动对外开放与区域内部统筹协调发展相联动的高质量发展。因此，在参考已有研究的基础上[27-29]，构建开放型经济脆弱性评价指标体系。
区别于以往对交通系统脆弱性研究多聚焦于对交通网络本身的脆弱性，本文将交通脆弱性理解为敏感性和应对能力的综合。

2.1.3 空间差异分析模型

为衡量内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的区域差距及其来源，运用泰尔指数测算系统脆弱性的总体差距，并将其分解为省内差异和省际差异。

2.1.4 空间溢出效应模型

虽然泰尔指数揭示了内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的空间差异特征，但没有考虑城市脆弱性动态发展的过程。因此，本文采用马尔可夫链模型，借助马尔科夫转移矩阵的结果，更好地揭示我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的动态空间溢出效应。同时，考虑到经贸、交通等变量的演变趋势通常都存在一定的路径依赖特征，本文参考王少剑、陈明华等的研究[30-31]，将“空间滞后”的概念引入到传统马尔科夫链模型中，采用空间马尔可夫链模型刻画开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的空间溢出效应。

2.1.5 障碍度分析模型

参考已有研究成果[32-33]，利用障碍度分析模型识别影响我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的主要因素及其影响程度大小。

2.2 研究区域与数据来源

相对“沿海地区” ① 而言，“内陆地区”远离国际港口，地理区位相对劣势，交通基础设施较差，长期以来其对外贸易发展缓慢。新时期，随着“一带一路”倡议及国内国际双循环等战略的规划和实施，内陆地区交通基础设施逐渐完善，中欧班列、泛亚铁路等各大陆路出境通道也相继规划并建成通车，我国内陆地区开放发展获得了新机遇。因此，本文以我国行政区划为准，扣除包括辽宁、河北、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、台湾、广东、香港、澳门、广西、海南14个拥有海岸线的沿海省级行政区，以我国224个内陆地级及以上城市（以下简称城市）为研究样本。
研究时段为2010—2021年，研究数据主要源自历年《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》、各省份统计年鉴、各省份国民经济和社会发展公报等，涉及的高速铁路、铁路、高速公路数据源自OSM（Open Street Map）网站、《全国交通地图册》，运营时速根据《中华人民共和国公路工程技术标准》确定。

3 结果分析

3.1 内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性时空演化分析

根据脆弱性评价指标体系，运用式（1）（2），测算2010—2021年我国224个城市的开放型经济—出境交通复合系统脆弱性指数，并基于ArcGIS自然断裂点分级法将其分为低脆弱性（脆弱性指数<0.52）、较低脆弱性（0.52≤脆弱性指数<0.60）、中等脆弱性（0.60≤脆弱性指数<0.65）、较高脆弱性（0.65≤脆弱性指数<0.70）和高脆弱性（脆弱性指数≥0.70）5个等级，并进行可视化，结果如图1所示。
图1 我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性时空格局演变
Spatiotemporal evolution of the vulnerability of open economy and outbound traffic system in Chinese mainland 注：本图基于自然资源部标准地图服务网站下载的标准地图（审图号GS（2023）2767号）制作，底图无修改。<a href="javascript:;" class="mag_content_a mag_xref_fig" onclick="clickFigXref(this,'F4')" rid="F4">图4</a>同。

Fig.1

3.1.1 系统脆弱性整体呈以中部地区为核心向边疆地区逐渐增大的空间圈层结构

从空间分布上看，系统脆弱性较高的城市主要分布在云南、西藏、新疆、内蒙古、黑龙江等内陆边疆省份，呈现出明显的“沿边聚集”特征。根据地理区位，将我国内陆地区划分为中部地区、过渡地区（非中部和非边疆省份）和边疆地区，测算研究期内各城市的平均脆弱性，并对各地区不同等级脆弱性的城市数量占比进行统计，如图2所示。
图2 各地区不同等级脆弱性城市占比分布

Fig.2 The proportion of cities with different levels of vulnerability in different regions

研究期间，中部、过渡和边疆地区的平均脆弱性分别在0.48~0.62、0.50~0.64、0.55~0.69之间，存在明显的梯度差异。高和较高脆弱性城市主要集中在边疆地区，中等脆弱性城市主要分布在过渡地区和边疆地区；低、较低脆弱性城市主要集中在中部、过渡地区。中部地区城市脆弱性水平最低，其中低和较低脆弱性城市占比分别为21.58%和48.42%，总和为70%；过渡地区次之，也以较低脆弱性为主，低和较低脆弱性比重之和为60.35%；边疆地区则以高脆弱性为主，中等、较高和高脆弱性城市占比分别为29.58%、25.53%、21.13%，总和达76.24%。近年来，在国家西部大开发、“一带一路”倡议、沿边开发开放等战略的影响下，我国内陆地区对外贸易虽发展迅速，但相对于中部和过渡地区而言，边疆地区经济基础薄弱、交通基础设施较差，其开放型经济子系统和出境交通子系统的敏感性都较大，应对性较弱，因而脆弱性相对较高。

3.1.2 系统脆弱性随时间演化逐年减小

从时间演化来看，我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性呈逐年降低趋势，如图3所示。
图3 不同脆弱性级别城市数量占比演化

Fig.3 Evolution of the proportion of cities with different vulnerability levels

2010—2012年系统高和较高脆弱性之和的占比分别达到68.00%、63.08%、52.89%；2013—2015年呈现出“中间大、两头小”的特点，较高、中等和较低脆弱性城市占绝大多数，低脆弱性和高脆弱性城市的占比都较低；2015年之后，低和较低脆弱性城市数量迅速增加，2021年两者占比之和超过了90%，其中低脆弱性城市占比过半，达50.22%。

3.1.3 低脆弱城市呈以城市群为中心的“群”状分布特征

开放型经济—出境交通复合系统脆弱性较低的区域集中分布在兰西、关中平原、成渝、长江中游、哈长、山西中部和滇中等国家级城市群，表现出明显的“群”状分布特征（图4）。
图4 2010—2021年平均脆弱性指数为低脆弱性的城市分布演变

Fig.4 Distribution of cities with low-vulnerability index from 2010 to 2021

2010—2015年，山西中部、哈长、长江中游、成渝、关中平原、兰西和滇中城市群的城市平均脆弱性指数分别为0.57、0.62、0.61、0.62、0.58、0.57、0.62，均处于中等脆弱性水平以下，低于同期全国平均水平0.66；2016—2021年分别为0.51、0.53、0.54、0.52、0.51、0.50、0.54，均降至较低脆弱性水平以下，除哈长、长江中游和滇中城市群外，其余城市群均为低脆弱性水平，明显低于全国平均水平0.58。以我国最大的城市群——长江中游城市群为例，2010年城市群包含的31个城市中，除南昌、武汉、长沙3个核心城市外，仅有襄阳、岳阳为较低脆弱性水平；到2021年，除江西的新余、鹰潭、吉安外，其余28个城市均达到较低脆弱性水平及以下。
“群”状分布的区域内，脆弱性最低的是城市群的核心城市，其次为城市群的副中心或与核心城市联系紧密的城市，城市群外围或城市群外的城市脆弱性则更高。以关中平原城市群为例，研究期内核心城市西安的脆弱性始终在0.48以下，为低脆弱性水平；与其紧邻且经济联系最为密切的咸阳次之，脆弱性指数在0.43~0.54之间；外围城市运城、临汾、宝鸡、渭南、商洛、铜川等脆弱性则在0.52~0.62之间，明显更高。

3.1.4 沿边口岸城市脆弱性最高，中心城市脆弱性最低

将内陆城市分为沿边口岸城市、中心城市、一般城市三类 ① ，分析其异质性，不难发现开放型经济—出境交通复合系统脆弱性与城市类型存在联系（图5）。
图5 各类型城市脆弱性、敏感性和应对性差异演变

Fig.5 Differences in vulnerability，sensitivity and responsiveness of different types of cities

沿边口岸城市的敏感性最高，且一直保持较高水平，年平均值为0.66，高于一般城市和中心城市的0.57、0.63；应对性最低，年平均值为0.33，低于一般城市和中心城市的0.38和0.75；在敏感性和应对性的共同作用下，沿边口岸城市脆弱性最高。由于沿边口岸城市具有特殊的地理区位，既是“一带一路”的出境门户，也是国际交互的枢纽，其对外贸易规模和跨境运输需求高于一般城市，开放型经济—出境交通系统敏感性较高，但由于远离国家的经济中心，处于交通末端，经济、交通基础薄弱，获取国内资源和市场困难，系统应对能力较弱。
中心城市敏感性略低于沿边口岸城市，年平均值为0.63，应对性平均值始终保持在0.7以上，是其他两类城市的2倍以上。中心城市产业发达、交通优势明显，因此对内对外贸易规模大、货运需求旺盛，较好的经济、交通基础也吸引了大量的外商和外资，对外贸易依赖程度较高，因而敏感性也较高。但中心城市经济基础好、交通设施完善，对内对外开放比较优势明显，国家支持力度大，在开放的过程中资源配置得以不断优化，开放规模扩大也倒逼了相关经济改革以及自贸区、保税区等设立，促进了开放质量提高，应对性不断增强，脆弱性最低。
一般城市敏感性最低，但由于其应对性不高，整体脆弱性介于沿边口岸城市和中心城市之间。

3.1.5 中欧班列开行效果显著，节点城市脆弱性改善明显

按中欧班列节点城市和非节点城市划分，分析两类城市的脆弱性演化，如图6所示。
图6 中欧班列节点及非节点城市年平均脆弱性指数演变

Fig.6 Annual average vulnerability index of node and non-node cities of China-Europe freight train

中欧班列节点城市开放型经济—出境交通复合系统脆弱性指数明显低于非节点城市。按照脆弱性分级标准，除2010年外，节点城市脆弱性平均值均在较低水平及以下，2018年后所有节点城市均达到了低脆弱性水平。而非节点城市在2013年前脆弱性始终维持在中等水平及以上，随时间演化，脆弱性水平逐年降低，但始终高于节点城市。
两类城市脆弱性在不同时期降低幅度不同。2010—2015年中欧班列节点城市脆弱性年均降低幅度0.0164，2015—2021年为0.0203；非节点城市脆弱性年平均降低幅度则分别为0.0179和0.0184。可见在2015年后节点城市脆弱性的降低幅度大于非节点城市。究其原因，在“十二五”后，特别是党的十八大以来，共建“一带一路”、建设自由贸易试验区、开通中欧班列等战略部署的提出和实施，使节点城市得到了更多的经济、交通政策支持，开放型经济和出境交通系统协调发展，可持续发展能力提高，使节点城市和非节点城市脆弱性差距的进一步拉大。

3.2 内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性空间差异分析

利用泰尔指数计算各年份系统脆弱性的总体差异、省际差异、省内差异及其贡献率（表2）。
表2 开放型经济—出境交通复合系统脆弱性泰尔指数及贡献率变化

Tab.2 Theil index and contribution rate of vulnerability of the open economy-outbound traffic coupling system

差异类型 2010年 2014年 2017年 2021年
总体差异 0.0067 0.0073 0.0086 0.0104
省际差异 0.0015（22.62%） 0.0017（23.42%） 0.0020（23.20%） 0.0027（25.87%）
省内差异 0.0052（77.23%） 0.0056（76.44%） 0.0066（76.80%） 0.0077（74.13%）
北京 0.0001（0.01%） 0.0001（0.01%） 0.0001（0.01%） 0.0001（0.001%）
山西 0.0074（5.03%） 0.0052（3.23%） 0.0063（3.36%） 0.0062（2.75%）
内蒙古 0.00340（3.13%） 0.0053（3.73%） 0.0051（3.06%） 0.0067（3.35%）
吉林 0.0046（2.81%） 0.0040（2.31%） 0.0046（2.26%） 0.0038（1.61%）
黑龙江 0.0082（7.64%） 0.0068（5.86%） 0.0082（6.03%） 0.0069（4.33%）
安徽 0.0038（4.09%） 0.0038（3.87%） 0.0049（4.15%） 0.0051（3.67%）
江西 0.0020（1.52%） 0.0029（2.02%） 0.0045（2.60%） 0.0061（3.03%）
河南 0.0035（3.77%） 0.0025（2.50%） 0.0029（2.41%） 0.0049（3.51%）
湖北 0.0016（1.72%） 0.0029（2.71%） 0.0017（1.32%） 0.0031（2.06%）
湖南 0.0061（5.56%） 0.0087（7.22%） 0.0095（6.62%） 0.0102（5.80%）
重庆 0.0001（0.01%） 0.0001（0.01%） 0.0001（0.00%） 0.0001（0.00%）
四川 0.0054（7.27%） 0.0042（5.21%） 0.0051（5.22%） 0.0082（6.90%）
贵州 0.0041（2.49%） 0.0031（1.69%） 0.0060（2.72%） 0.0048（1.80%）
云南 0.0052（5.96%） 0.0075（8.04%） 0.0110（10.06%） 0.0093（7.02%）
西藏 0.0109（4.72%） 0.0149（6.68%） 0.0154（6.04%） 0.0068（2.19%）
陕西 0.0053（3.27%） 0.0046（2.55%） 0.0042（1.97%） 0.0098（3.74%）
甘肃 0.0109（9.70%） 0.0118（9.45%） 0.0126（8.82%） 0.0130（7.28%）
青海 0.0063（3.08%） 0.0072（3.35%） 0.0078（3.13%） 0.0096（3.10%）
宁夏 0.0040（1.30%） 0.0034（0.98%） 0.0056（1.36%） 0.0145（2.71%）
新疆 0.0041（4.27%） 0.0055（5.11%） 0.0071（5.67%） 0.0144（9.32%）

注：表中小数为泰尔指数，括号内百分数为贡献率。

从总体差异看，我国内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性泰尔指数在2014年前小幅上升，之后上升趋势明显，从2014年的0.0073上升到2021年的0.0104，增幅达42.46%。可能的原因是“一带一路”倡议的提出及相关政策措施的实施，导致新疆、甘肃、黑龙江、云南、西藏等“一带一路”沿线省份与非沿线城市在对外经贸、出境交通建设等方面不平衡，从而引起总体差异增大。
从总体差异的分解来看，我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的差异主要来自省内差异，研究期内其贡献率均在74%以上。在时间演化方面，省际差异呈逐年上升趋势，由2010年的0.0015上升到2021年的0.0027，增幅达76.32%，其差异贡献率逐年缓慢上升；省内差异泰尔指数呈稳定上升的趋势，差异贡献率则呈逐渐降低的趋势。
对省内差异泰尔指数进一步分解，发现研究期内我国内陆地区各省份的泰尔指数平均值最大的5个省份依次为西藏、甘肃、云南、湖南、黑龙江，分别为0.0136、0.0116、0.0086、0.0085、0.0079；差异贡献率平均值最大的5个省份依次为甘肃、云南、四川、湖南、黑龙江，分别为8.77%、8.30%、6.50%、6.50%、6.49%，5个省份总的差异贡献率达36.47%。可见，这5个省份是我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统空间差异的主要来源。这些省份大多在2013年“一带一路”倡议提出后受国家区域性政策扶持力度较大，但省内城市普遍经济基础薄弱、基础设施不足、不具备发展优势，因而在发展过程中多采取一个省份重点打造一个或几个城市的发展策略，如四川成都、甘肃兰州、云南昆明等，导致省内差距愈发明显。

3.3 内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性空间溢出效应

各时段开放型经济—出境交通复合系统脆弱性马尔科夫转移概率矩阵见表3。
表3 开放型经济—出境交通复合系统脆弱性类型的马尔科夫转移概率矩阵

Tab.3 Markov transition probability matrix of vulnerability types of the open economy-outbound traffic system

年份 类型 D L M H G
2010—2021 D 0.973 0.027 0.000 0.000 0.000
L 0.139 0.837 0.023 0.000 0.000
M 0.005 0.287 0.697 0.011 0.000
H 0.000 0.030 0.265 0.695 0.010
G 0.000 0.000 0.015 0.228 0.757
2010—2014 D 0.952 0.048 0.000 0.000 0.000
L 0.069 0.876 0.048 0.000 0.007
M 0.005 0.222 0.751 0.021 0.000
H 0.000 0.043 0.226 0.715 0.015
G 0.000 0.000 0.017 0.220 0.763
2015—2017 D 0.982 0.018 0.000 0.000 0.000
L 0.110 0.877 0.013 0.000 0.000
M 0.000 0.307 0.686 0.007 0.000
H 0.000 0.000 0.290 0.710 0.000
G 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724
2017—2021 D 0.997 0.003 0.000 0.000 0.000
L 0.203 0.782 0.016 0.000 0.000
M 0.019 0.398 0.574 0.009 0.000
H 0.000 0.021 0.438 0.542 0.000
G 0.000 0.000 0.045 0.409 0.545

注：D-低脆弱性、L-较低脆弱性、M-中等脆弱性、H-较高脆弱性、G-高脆弱性。表4同。

脆弱性转移概率矩阵中对角线上的概率介于0.542~0.997之间，均大于非对角线上的概率，存在五类俱乐部趋同的现象，说明内陆城市开放型经济—出境交通复合系统的脆弱性类型更趋向于保持不变。具体看来，低、较低脆弱性趋同概率更大，中等、较高、高脆弱性趋同概率较小。较低、中等、较高、高脆弱性的城市都有向下转移的概率，且存在跳跃式向下转移的情况，但实现难度大，转移大多发生在相邻水平；除高脆弱性城市，均存在向上转移的概率，但转移概率较小。
分时段来看，2010—2014年城市内陆开放型经济—出境交通复合系统的较低、中等、较高、高脆弱性向下转移的概率分别为0.069、0.227、0.269、0.237，低于2015—2017年的0.110、0.307、0.290、0.276，2018—2021年各类型脆弱性向下转移的概率更大，分别达到0.203、0.417、0.459、0.454。而2010—2014、2015—2017、2018—2021年脆弱性类型向上转移的概率较小，且呈下降趋势。3个阶段的转移结果表明，随着时间的推移，我国内陆地区“开放型经济—出境交通复合系统”脆弱性类型转移的正向溢出效应开始显现。
测算2010—2021年复合系统脆弱性类型的空间马尔科夫转移概率，结果见表4。
表4 2010—2021年开放型经济—出境交通复合系统脆弱性类型的空间马尔科夫转移概率矩阵

Tab.4 Spatial Markov transition probability matrix of vulnerability types of the open economy-outbound traffic coupling system in 2010-2021

邻接类型 类型 D L M H G
D D 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
L 0.261 0.728 0.011 0.000 0.000
M 0.000 0.407 0.593 0.000 0.000
H 0.000 0.000 0.333 0.667 0.000
G 0.000 0.000 0.031 0.318 0.651
L D 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
L 0.132 0.851 0.017 0.000 0.000
M 0.011 0.309 0.669 0.011 0.000
H 0.000 0.018 0.321 0.661 0.000
G 0.000 0.000 0.000 0.308 0.692
M D 0.952 0.048 0.000 0.000 0.000
L 0.084 0.864 0.052 0.000 0.000
M 0.000 0.247 0.742 0.011 0.000
H 0.000 0.044 0.301 0.642 0.013
G 0.000 0.000 0.026 0.364 0.610
H D 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000
L 0.079 0.868 0.026 0.000 0.026
M 0.000 0.275 0.706 0.020 0.000
H 0.000 0.022 0.159 0.812 0.007
G 0.000 0.000 0.000 0.189 0.811
G D 0.960 0.040 0.000 0.000 0.000
L 0.062 0.876 0.062 0.000 0.000
M 0.000 0.167 0.833 0.000 0.000
H 0.000 0.000 0.163 0.784 0.053
G 0.000 0.000 0.026 0.132 0.842
由表4可知：①我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性类型的空间马尔科夫转移概率矩阵中对角线数值均大于0.59，表明无论邻接城市为哪一类型，城市脆弱性类型都更趋向于保持不变。②低脆弱性城市具有显著的正向溢出效应。与低脆弱性水平的城市相邻时，城市脆弱性类型向下转移的概率大于与高脆弱性水平城市相邻时脆弱性类型向下转移的概率。具体地，初始类型为高脆弱性城市与低、较低和中等脆弱性城市相邻时，其类型向下转移的概率分别为0.318、0.308和0.364；而与较高和高脆弱性城市相邻时，类型向下转移的概率则分别为0.189和0.132。初始类型为较高、中等和较低脆弱性的城市其类型向下转移的概率也存在相同的趋势。可见，我国内陆地区开放型经济—出境交通系统脆弱性类型发展受其相邻城市脆弱性溢出效应的影响，具有脆弱性类型发展的路径依赖。

3.4 障碍度分析

在脆弱性评价与分析的基础上，运用障碍度测度方法，从结构层以及指标层两个层面，对我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的障碍度及障碍因子进行分析（表5）。按照指标层各指标障碍度的大小进行排序，找出主要障碍因子，分析其对开放型经济—出境交通系统脆弱性的影响。
表5 开放型经济—出境交通复合系统脆弱性结构层障碍度(%)

Tab.5 Obstacle degree of vulnerability structure layer of the open economy-outbound traffic composite system(%)

结构层 2010年 2014年 2017年 2021年
国际开放依赖度 27.97 27.70 27.79 27.50
货运需求 22.97 22.86 22.79 22.61
关键路径通行时间 9.13 10.32 11.15 12.28
宏观经济基础 10.30 10.28 10.18 10.04
交通供给能力 10.50 10.27 10.04 9.62
政府交通调控 7.36 7.36 7.28 7.20
政府经济调控 7.62 7.23 7.10 6.94
运输服务能力 2.69 2.64 2.58 2.40
运输通道质量 0.57 0.83 1.07 1.68
国内开放依赖度 0.35 0.37 0.37 0.44
由表5可知，各结构层对内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的障碍度分异特征明显。各年份的国际开放依赖度、货运需求障碍度显著高于其他类型结构层的障碍度，始终维持在22%以上。其次为关键路径通行时间、宏观经济基础、交通供给能力、政府交通调控和政府经济调控，年均障碍度均在7%以上。其中政府交通和经济调控、交通供给能力的障碍度呈下降趋势，显示出我国政府在市场经济、交通运输领域干预的有效性，对推动我国经济、交通的高质量发展产生了积极影响。值得注意的是关键路径通行时间的障碍度持续增长，由2010年的9.13%增长至2021年的12.28%，增幅达34.48%。究其原因，在国际贸易竞争激烈、跨境电商兴起、全球供应链迅速发展的背景下，对关键路径通行时间所体现的运输效率、可靠性、成本、服务水平等提出了更高要求。
通过障碍度计算并筛选出研究期内各年份前六位显著障碍因子，见表6。
表6 开放型经济—出境交通复合系统脆弱性指标层前六位显著障碍因子及障碍度(%)

Tab.6 Top six significant obstacle factors and obstacle degrees in the vulnerability index layer of the open economy-outbound traffic coupling system (%)

年份 第一障碍因子（S11） 第二障碍因子（S26） 第三障碍因子（S27） 第四障碍因子（S12） 第五障碍因子（S21） 第六障碍因子（R24）
2010 12.97 12.00 10.97 8.35 5.06 5.54
2014 12.95 11.89 10.96 8.02 5.55 5.18
2017 13.12 11.81 10.98 7.98 5.85 4.87
2021 13.02 11.70 10.90 7.79 6.25 4.36

注：S11为外贸依存度、S26为货运周转量、S27为进出口贸易总额、S12为外资依存度、S21为内陆—口岸最短旅行时间、R24为城市连接度。

表6结果显示：①2010—2021年阻碍脆弱性降低的因素整体保持不变，外贸依存度（S11）、货运周转量（S26）、进出口贸易总额（S27）、外资依存度（S12）这4个障碍因子始终排在前四位，障碍度均在7.7%以上。②各因子的障碍度随时间演化趋势不同。外贸依存度的障碍度随时间演化小幅上升；货运周转量的障碍度基本保持不变；进出口贸易总额和外资依存度的障碍度呈下降趋势，但变化幅度都较小。③内陆—口岸公路最短旅行时间（S21）的障碍度逐年增长，且增长趋势显著；同时，内陆—口岸铁路最短旅行时间（S22）的障碍度也不断上升，在2017年后取代城市连接度成为第六障碍因子，表明随着开放型经济和贸易的发展，内陆城市出境通道建设成为推动系统可持续发展的重要影响因素。

4 结论及启示

本文以我国内陆地区224个城市为研究单元，基于“敏感性—应对性”分析框架构建了系统脆弱性多维度评价指标体系，运用集对分析模型、泰尔系数、空间马尔可夫链、障碍度模型等定量分析方法，对我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的时空格局演化特征、空间差异、空间溢出效应和障碍因素进行了分析，主要结论及启示如下：
①从空间上看，我国内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性呈以中部地区为核心，向边疆地区逐渐增大的圈层结构；低脆弱性城市呈现以城市群为中心的“群”状分布；中欧班列开行效果显著，沿线节点城市脆弱性明显较低。从时间上看，脆弱性类型等级随时间推移逐渐走向优化，尤其在2013年“一带一路”倡议提出后系统脆弱性明显降低。从城市类型上看，沿边口岸城市敏感性最高、应对性最低、脆弱性最高；中心城市敏感性略低于口岸城市，但其应对性最高，脆弱性最低。因此，我国边疆地区尤其是沿边口岸城市是降低内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性需要重点关注的地方；强化中心城市优势，加强城市间交通、通信等基础设施建设，增强经济联系，培育和壮大城市群是降低我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的重要手段；以“一带一路”倡议为建设重点，加快中欧班列建设，增加中欧班列的班次和线路，辐射更大范围，把更多的城市纳入开放格局中，是降低我国内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性的有效手段。
②从系统脆弱性空间差异来看，2014年前总体差异小幅上升，2014年后上升趋势明显。将总体差异分解，发现无论是省内差异还是省际间差异都呈上升趋势，其中省内差异贡献明显更大；对省内差异泰尔指数进一步分解，发现西藏、甘肃、云南、湖南、黑龙江、四川是内陆地区开放型经济—出境交通复合系统脆弱性空间差异的主要来源。因此，不仅要在国家层面实施区域协调发展战略，也要在省级层面采取有效的区域协调发展措施。同时，要关注省内经济薄弱、交通设施不足的城市，通过增加固定投资、完善交通设施建设、推动产业转移和承接、提供帮扶措施等降低城市脆弱性。
③从时空演化特征来看，我国内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性具有稳定性，存在俱乐部收敛现象，低、较低脆弱性城市趋同概率更大。与不同的脆弱性类型城市邻接时，该城市脆弱性类型转移概率发生了明显变化，低脆弱性的邻域对本地的脆弱性降低有明显的正向空间溢出效应，而高脆弱性的邻域会阻碍本地脆弱性降低。因此，要打破城市间的行政壁垒和空间壁垒，尤其是脆弱性较高的城市；要加强跨空间交流，与低脆弱性城市构建合作机制，发挥空间联动作用，推动本地脆弱性持续改善。
④从阻碍开放型经济—出境交通复合系统脆弱性降低的因素来看，结构层中国际开放依赖度、货运需求、关键路径通行时间、宏观经济基础、交通供给能力和政府调控对我国内陆开放型经济—出境交通复合系统脆弱性降低有较大阻碍；指标层中外贸依存度、外资依存度、内陆—口岸公路最短旅行时间、内陆—口岸铁路最短旅行时间、货运周转量、进出口贸易总额、连接度是绝大多数城市的主要障碍因子。因为开放程度的扩大不可避免会带来对外贸、外资的依赖以及进出口贸易总额和货运周转量的增加，这些因子对脆弱性降低存在负向作用。因此，优化产业结构、扩大内需、提高科技创新水平、进一步推进国内国际双循环等战略和政策对现阶段降低系统脆弱性尤为重要。同时，合理规划与布局开放大通道网络结构，加强内陆—口岸出境运输关键通道建设，提高复杂路网中各城市的连接度，对降低系统脆弱性十分关键。

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