产业经济与创新发展

中蒙俄经济走廊经济脆弱性测度及其影响因素

  • 李文龙 ,
  • 朱天奇 ,
  • 徐芮 ,
  • 李富佳 ,
  • 林海英
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  • 1.内蒙古财经大学 资源与环境经济学院/边疆治理与区域国别研究重点实验室,中国内蒙古 呼和浩特 010030;
    2.中国科学院 地理科学与资源研究所,中国 北京 100101;
    3.首都经济贸易大学 经济学院,中国 北京 100070
李文龙(1986—),男,博士,教授,博士生导师,研究方向为国别学与区域经济发展。E-mail:nmgliwenlong@126.com
※ 林海英(1984—),女,博士,教授,博士生导师,研究方向为国际贸易与市场营销。E-mail:linhaiying0912@163.com

收稿日期: 2024-07-11

  修回日期: 2025-01-16

  网络出版日期: 2025-02-26

基金资助

国家科技基础资源调查专项(2022FY101904); 国家重点研发计划项目(2023YFE0111300、2024YFE0113800); 国家自然科学基金国际合作项目(32111018600)

Measurement and Influencing Factors of Economic Vulnerability in China-Mongolia-Russia Economic Corridor

  • LI Wenlong ,
  • ZHU Tianqi ,
  • XU Rui ,
  • LI Fujia ,
  • LIN Haiying
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  • 1. School of Resources and Environmental Economics / Key Laboratory of Border Governance and Area Studies,Inner Mongolia University of Finance and Economics,Hohhot 010030,Inner Mongolia,China;
    2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;
    3. School of Economics,Capital University of Economics and Business,Beijing 100070,China

Received date: 2024-07-11

  Revised date: 2025-01-16

  Online published: 2025-02-26

摘要

文章以2020年中蒙俄经济走廊沿线48个省份的社会、经济及生态环境数据为基础,建立综合评估指标体系,运用无权重均值法对中蒙俄经济走廊的经济脆弱性进行评价,并利用空间分析法、地理加权模型对其空间特征与影响因素进行研究。结果显示:①蒙古国经济脆弱性高,呈现以乌兰巴托市、达尔汗乌勒省为双核心逐层递增的空间分布特征;俄罗斯经济脆弱性次之,呈现以莫斯科市以及贝加尔湖附近地区双核心逐层向外递减的空间分布特征;中国经济脆弱性低,呈现西南部向东北部递增的态势;②中蒙俄经济走廊的暴露敏感与经济脆弱性、适应能力与经济脆弱性均具有显著的聚集特征;③政府调控、产业结构与资源投入对经济脆弱性有显著的影响。最后,提出要适度加大对中蒙俄经济走廊建设的政策支持,促进其产业升级进程,提高其资源投入利用率等对策建议。

本文引用格式

李文龙 , 朱天奇 , 徐芮 , 李富佳 , 林海英 . 中蒙俄经济走廊经济脆弱性测度及其影响因素[J]. 经济地理, 2025 , 45(1) : 112 -121 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.01.012

Abstract

Based on the social, economic, and ecological environment data of 48 provincial-level regions along the China-Mongolia-Russia Economic Corridor in 2020, this paper establishes an evaluation index system of economic vulnerability, and analyzes its spatial characteristics and influencing factors using the methods of spatial analysis and geographical weighting model. The results show that: 1) Mongolia has a higher-level economic vulnerability, presenting a spatial distribution characteristic of increasing layer by layer with Ulaanbaatar and Darkhan-Uul Province as the two cores. Russia's economic vulnerability is the second, showing a spatial distribution characteristic of decreasing layer by layer outward with Moscow and the areas near Lake Baikal as the two cores. China has a low-level economic vulnerability, showing an increasing trend from the southwest of northeast China and Inner Mongolia to the northeast of northeast China and Inner Mongolia. 2) There are significant aggregation characteristics between exposure sensitivity and economic vulnerability, as well as adaptability and economic vulnerability in China-Mongolia-Russia Economic Corridor. 3) Government regulation, industrial structure, and resource investment have a significant impact on economic vulnerability. It is recommended to appropriately increase policy support for the construction of the China-Mongolia-Russia Economic Corridor, promote its industrial upgrading process, and improve the utilization rate of resource investment.

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