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Economic geography >

2025 , Vol. 45 >Issue 7: 66 - 76

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.07.007

County-level Economic Resilience Level in Shandong Province and Its Influencing Factors under the Background of Different Attribute Shocks

  • LI Liangang , 1 ,
  • GUO Hui 1 ,
  • ZHANG Pingyu 2, 3 ,
  • CHENG Yu , 1, ※
Expand
  • 1. College of Geography and Environment，Shandong Normal University，Jinan 250358，Shandong，China
  • 2. Northeast Institute of Geography and Agroecology，Chinese Academy of Sciences，Changchun 130102，Jilin，China
  • 3. College of Resources and Environment，University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

Received date: 2024-07-20

  Revised date: 2024-11-14

  Online published: 2025-08-28

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Abstract

Under the background of highly uncertain environments, understanding how county-level economies respond to shocks of different attributes is critical for fostering stable and high-quality regional development. This paper takes the county-level economic units of Shandong Province as the research subjects, and constructs a resistance index to reflect the county-level economic resilience under two distinct shocks: the 2008 financial crisis and the COVID-19 pandemic. With the help of multi-scale geographically weighted regression model, this paper explores the differences in the influence mechanisms of county-level economic resilience under different attribute shocks and the spatial heterogeneity of its influencing factors. The results show that: 1) The county-level economic resistance of Shandong Province shows heterogeneity characteristics under different attribute shocks. The overall economy and different industries' ability to resist financial crises in the county-level economy of Shandong Province is lower than the national average. However, the overall economy and the tertiary industry to resist the COVID-19 pandemic is higher than the national average. 2) Agency-based factors play a significant role in promoting regional economic resilience under different attribute shocks, but the scale of their effects varies greatly. Local fiscal support has spatial heterogeneity under the financial crisis, while it has a global role in the COVID-19 pandemic. Pandemic control and governance has significant spatial heterogeneity characteristics. 3) Structural factors have different effects on regional economic resilience under different attribute shocks. Industrial structure upgrading primarily exhibits positive spatial heterogeneity during the financial crisis, but it has a negative heterogeneity under the COVID-19 pandemic. 4) The influence scale of locational conditions varies significantly under different attribute shocks. This paper suggests that the attribute and spatial heterogeneity of different shocks should be considered in analyzing the characteristics and influence mechanism of regional economic resilience.

Key words： regional economic resilience; financial crisis; COVID-19 pandemic; county-level economy; the three main industries; spatial heterogeneity; Shandong Province

Cite this article

LI Liangang , GUO Hui , ZHANG Pingyu , CHENG Yu . County-level Economic Resilience Level in Shandong Province and Its Influencing Factors under the Background of Different Attribute Shocks[J]. Economic geography, 2025 , 45(7) : 66 -76 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.07.007

近年来发生的金融危机和新冠疫情等“黑天鹅”冲击严重影响了区域经济系统的稳定发展[1-2]，部分地区甚至出现经济下滑乃至衰退现象[3-4]。在此背景下，区域经济系统如何抵抗冲击带来的负面影响并快速恢复发展，成为在当前高度不确定背景下维持经济稳定发展的关键[5-6]，区域应对冲击的差异与影响机制受到学界与政界的广泛关注[7-10]。韧性概念被引入到区域经济领域形成了区域经济韧性概念内涵，是区域经济系统在遭受不确定冲击时积极抵御消极影响、避免经济衰退、积极适应外部环境、快速恢复原有发展路径或借此实现路径更新与创造的重要能力，为人文与经济地理学界识别区域经济系统在不确定冲击环境下的动态演化机制提供了新视角[5,11-14]，是解释区域间应对冲击差异的关键要素[5,15]。
韧性概念主要经历了由系统均衡论的工程韧性、生态韧性到非均衡适应论的演化（适应）韧性的转变[8,14,16-18]。区域经济系统作为一个复杂的动态系统，其长期处于适应变化过程中，因此，演化韧性的思想被引入到区域经济系统，形成了区域经济韧性[5,14,17]。当前区域经济韧性研究多针对金融危机这类属性冲击展开分析[5,17,19]，主要是从省、市等中宏观尺度借助核心变量和指标体系进行测度，或基于均质性假设对影响因素进行分析[20-21]，忽视了县域等更小尺度单元下的韧性差异与影响因素的空间异质性特征，部分要素可能只在某一特定空间尺度上才会发生显著作用[22]。新冠疫情发生后，对新属性冲击下的区域经济韧性研究迅速增加，但多数研究仍只针对单一属性冲击进行分析[2,23-24]。在影响因素方面，多数研究注重产业结构等区域长期发展形成的结构性要素作用，忽视了政府调控等能动性要素的作用，尤其是在新冠疫情这类属性冲击下，政府的积极调控对于恢复经济发展具有更重要作用[2,23]。综合来看，因受可被识别的大范围冲击限制，当前研究多聚焦中宏观尺度单元遭受单一属性冲击的经济韧性，忽略了冲击属性的作用，尤其是县域经济尺度单元面对不同属性冲击下的区域经济韧性差异研究更少；在影响机制探讨方面，对不同主体能动性的作用日益受到重视，但是相对忽略了影响因素的尺度异质性。因此，考虑不同属性冲击差异，从结构—能动性视角对县域经济韧性特征及影响因素异质性进行研究，有助于识别区域经济韧性空间差异与机制差异。
县域是新型城镇化与乡村振兴的重要载体，县域经济是国民经济的重要组成部分，是当今推动经济社会发展的重要力量。但不同县域经济单元在产业基础、区位条件和经济发展等方面差异较大，引起经济韧性差异显著，这种差异可能导致部分县域经济单元步入长期下滑轨迹[25]。县域经济单元提升应对不确定冲击的经济韧性能力以实现经济稳定发展是促进新型城镇化与区域协调的关键[25]。山东省作为我国人口和经济大省，对中国经济稳定和高质量发展具有重要作用。但近年来，山东省经济发展速度低于全国平均水平，GDP增速自2007年以来出现整体下滑，2020年GDP同比增速更是较2007年下降70.6%，引发广泛关注。山东经济发展长期依赖第二产业，路径依赖较为严重，正面临结构性调整和经济发展方式转变等挑战[17,26]。作为沿海省份，山东对外开放程度高，是受冲击影响的典型区域，亟需提升应对冲击能力[5,27]。在当前不确定环境下，山东省县域经济单元如何积极抵抗冲击、更新或转变发展路径、实现经济持续稳定发展成为推动黄河流域生态保护和高质量发展战略实现以及山东经济高质量转型发展的关键。本文以山东省县级行政单位作为研究单元，探究其面对金融危机和新冠疫情两类不同属性冲击下的经济韧性水平和空间分布是否存在差异，并对不同属性冲击下区域经济韧性影响因素的全局性和异质性进行识别，以期为山东省及其他地区积极应对未来不确定冲击提供参考。本文的整体研究思路与分析框架如图1所示。
图1 研究思路与分析框架

Fig.1 Research ideas and analysis framework

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域

本文以山东省县级行政单位（市辖区、县级市、县，以下简称“县域”）作为研究单元，考虑到行政区划调整，以2020年调整后的山东省行政区划为基础，对涉及到行政区划调整的单元进行整合，最终选择136个县域（图2）。当前，山东省县域经济发展正处于转型升级的关键节点，仍然存在区域发展不均衡、部分县域产业结构单一且调整缓慢、传统要素依赖较高等短板[28]，这使得县域经济系统容易遭受不确定冲击影响，应对冲击的经济韧性能力差异较大，部分县域可能步入下滑轨迹，进一步加大了区域不平衡性，影响到山东省新型城镇化和高质量转型发展进程。但同时要认识到，不确定冲击也可能打破经济系统原有僵化发展路径，为资源重组、路径更新或路径突破提供了机会窗口。这就亟需对山东省县域经济单元在不同属性冲击下的经济韧性能力展开研究，提升县域经济单元应对冲击的经济韧性能力，推进经济高质量稳定发展。
图2 山东省县域经济单元概况

Fig.2 Overview of county-level economic units in Shandong Province

1.2 冲击属性与数据来源

本文选择2008年国际金融危机和2019年新冠疫情两类不同属性的冲击展开分析，其中国际金融危机更多是对特定产业和相关产业产生深刻影响，而新冠疫情冲击则作为公共卫生突发事件，对涉及人口集聚的所有产业活动均有影响，而且这种影响具有长期滞后效应。同时，不同属性冲击在强度、持续时间和影响程度等方面差异较大，会引起同一地区的经济韧性能力产生显著差异，进一步导致区域经济韧性的影响机制发生变化[2-3,8]。对不同属性冲击下的经济韧性特征及影响因素进行研究，有助于识别区域经济韧性水平差异与机制差异，对提升中国区域经济韧性有很大的参考意义。由于新冠肺炎本土确诊人数这一指标在2020年后多数地区不再统计，本文选择2007—2020年作为研究时段，分别分析两类属性冲击下经济韧性特征，所用数据来源于相关年份省、市统计年鉴和山东省卫生健康委员会官网。

1.3 研究方法

1.3.1 区域经济韧性测度

区域经济韧性一般包含了脆弱、抵抗、适应、恢复等过程，其中脆弱、抵抗多反映在特定冲击前期的经济下滑阶段，恢复多反映在特定冲击后期的经济回升阶段[1,5,14]，适应过程则在不同阶段作用程度类似，相关研究多基于国家整体经济发展态势进行阶段划分选择抵抗力或恢复力进行测度[3,5,20]。在研究时段内，面对国际金融危机和新冠疫情冲击，中国GDP增速分别出现自2007和2019年整体下滑的态势，在此时段，区域经济系统抵抗并适应冲击的能力更为突出。借鉴相关研究，将2007—2019和2019—2020年划分为两类属性冲击下的抵抗期，并通过构建抵抗力指数来反映经济韧性水平[5,7,20]。
抵抗力指数主要基于Martin、Hu、李连刚等的方法[1-2,5]，用GDP与三次产业增加值变化和预期的变化比较计算，其中区域预期的经济产出变化大小计算公式如下：
Δ R i t + k 预 期 = ∑ j n R i j t · G n t + k
式中： Δ R i t + k 预 期表示i地区在抵抗期（t+k）基于国家整体水平模拟的GDP或产业增加值变化量；Rtij表示i地区j产业在抵抗期初始年（t）的增加值原始值；Gnt+k表示在t+k时间内全国GDP或分产业增加值的变化率。
抵抗力计算公式如下：
R e s = Δ R i 收 缩 - Δ R i 收 缩 预 期 Δ R i 收 缩 预 期
式中： Δ R i 收 缩表示i地区在收缩（抵抗）期中GDP或产业增加值实际变化量； Δ R i 收 缩 预 期表示i地区在收缩（抵抗）期预期的GDP或产业增加值变化量。
需要注意的是，本文所构建的抵抗力指数是以同时期国家整体发展趋势作为参考标准进行测度，因此抵抗力大小更多是反映了与国家整体相比，各区域受冲击影响的程度，是一个相对值，抵抗力大于0表示区域整体经济或分产业在面对该属性冲击时的抵抗程度要高于国家层面，抵抗力越高表明该区域受冲击影响越小，反之则反。可以通过抵抗力的大小来反映相对国家整体水平各区域受不同属性冲击影响的具体程度和空间分布特征。

1.3.2 多尺度地理加权回归（MGWR）

多尺度地理加权回归考虑了空间异质性问题，在模型中各个变量带宽可以不同，改进了地理加权回归[22,29]，同时给出了不同变量的影响尺度，能够分析每个变量在不同尺度上对因变量的作用，可以得到更为可信的估计结果。MGWR模型计算公式如下：
y i = ∑ j = 1 k β b w j u i , v i x i j + ε i
式中： β b w j表示第j个变量的回归系数；bwj表示第j个变量回归系数使用的带宽； u i , v i表示区域i的空间坐标； x i j表示区域i第j个变量的观测值； ε i是随机扰动项。

2 不同属性冲击下山东省县域经济韧性空间分布特征

2.1 金融危机冲击下山东省县域经济韧性空间分布特征

图3显示了山东省在金融危机冲击下的县域经济抵抗力空间分布特征。从县域经济整体来看，山东省抵抗金融危机的能力较弱，县域经济整体抵抗力均值为-0.432，显著低于全国平均水平。山东省三次产业抵抗力均值分别为-0.399、-0.594、-0.126，不同产业抵抗冲击的能力均低于全国平均水平，其中第二产业受冲击影响最为严重，第三产业受冲击影响最小，亟需调整产业内部行业结构。从空间分布来看，整体经济抵抗力大于0的县域有15个，占比仅为11%，只在山东西南部的菏泽地区表现出了一定的集聚分布，其他地区多表现出低抵抗力特征，而且这种低抵抗力区域也存在空间异质性，如威海、淄博等地区抵抗力更低，受金融危机影响更为严重。第一产业抵抗力大于0的县域有21个，占比为15%，呈点状分布。第二产业抵抗力变化幅度较大，抵抗力大于0的县域有12个，占比仅为9%，在空间上主要集中分布在鲁西南地区，多数县域的第二产业抵抗冲击能力较弱。第三产业抵抗力大于0的县域有38个，占比为28%，较一二产业表现更好，但整体上第三产业抵抗力较弱。不管是从山东整体经济抵抗力还是从三次产业抵抗力来看，山东省各县域抵抗金融危机的能力呈现出异质性差异特征，有的县域抵抗力高，表明该县域相对全国来说受冲击影响小，县域经济系统能够抵抗冲击带来的负面影响并维持系统的正常运转，而受冲击影响最为严重的县域可能会步入衰退轨迹，面临更迫切的调整转型压力。
图3 2007—2019年金融危机冲击下县域经济韧性空间分布

Fig.3 Spatial distribution of county-level economic resilience under the financial crisis shock in 2007-2019

2.2 疫情冲击下山东省县域经济韧性空间分布特征

图4显示了山东省在疫情冲击下的县域经济抵抗力空间分布特征。从县域经济整体来看，山东省抵抗疫情冲击的能力较强，但县域间异质性明显。县域经济整体抵抗力均值为0.276，高于全国平均水平，表明在疫情初期山东省能够抵御疫情冲击并维持经济发展。山东省三次产业抵抗力均值分别为-0.576、-0.469、0.799，第三产业抵抗冲击的能力显著高于全国平均水平，但一二产业抵抗力较低限制了山东省经济的稳定发展。从空间分布来看，整体经济抵抗力小于0的县域有53个，占比为39%，呈现出连片分布特征，在疫情初期抵抗冲击能力较强的县域较多，但也存在内部异质性，其中济南—青岛等核心城市的县域抵抗力最强。第一产业抵抗力大于0的县域有6个，占比仅为4%，多数县域的第一产业受疫情影响严重。第二产业抵抗力范围为-48.727~47.646，县域间差异最为显著，第二产业抵抗力大于0的县域有58个，占比为43%，在空间上主要集中分布在济南和青岛及周边地区，其他地区第二产业抵抗力在不同程度上低于全国平均水平，受冲击影响较大。第三产业抵抗力大于0的县域有121个，占比为89%，表明山东省第三产业在初期抵抗疫情冲击的能力较强。在新冠疫情冲击下，山东整体经济抵抗力和三次产业抵抗力也呈现出空间异质性差异特征，不同县域应对冲击的能力差异显著。
图4 2019—2020年疫情冲击下县域经济韧性空间分布

Fig.4 Spatial distribution of regional economic resilience under the COVID-19 shock in 2019-2020

比较两类不同属性冲击下的抵抗力空间分布特征可以发现，县域经济系统应对不同属性冲击的抵抗力异质性特征明显，抵抗金融危机能力高的县域在疫情冲击下抵抗力可能较低，即使是在同一属性冲击下，不同县域的抵抗力也存在差异，有的县域抵抗力低，可能由此步入经济衰退轨迹。此外，同类属性冲击和不同属性冲击下的抵抗力在空间分布上的差异可能与冲击属性和影响因素的异质性有关。在不同属性冲击下，各因素对不同县域抵抗力的影响可能是具有异质性的，某种因素可能仅对某一特定空间范围内抵抗力有影响，某一因素可能对不同属性冲击下的抵抗力产生相反的影响等，这可能导致不同属性冲击下的区域经济韧性影响机制发生变化，需要考虑对区域经济韧性的空间非平稳性展开进一步分析。

3 不同属性冲击下山东省县域经济韧性影响因素异质性分析

3.1 影响因素选取

区域经济韧性是一个连续过程并受到多种因素的影响[30-31]，受演化经济地理理论影响，经济结构被认为是影响区域经济韧性的一个重要因素，原有结构基础对区域经济发展路径的选择具有重要作用[32]。长期路径依赖形成的产业结构、对外开放水平等结构性要素将影响到区域经济系统面对冲击的应对能力。当前研究中，政府等行为主体的能动性作用日益受到重视[2,7]。区域在应对冲击过程中一系列调整、适应、管控政策等都需要行为主体能动性要素发挥作用，尤其是在新冠疫情这一属性冲击下，区域积极应对冲击的前提是控制疫情传播、恢复生产活动等，均需要政府等行为主体的能动性作用[2,23,33-34]。当前关于区域经济韧性的影响因素尚不清晰，尤其是针对不同属性冲击下的影响因素识别研究不足，亟需进一步探讨结构性要素和能动性要素等对不同属性冲击下区域经济韧性的作用[10,18,33]。

3.1.1 结构性要素

①产业结构。普遍认为，第二产业比重过高不利于区域经济系统应对冲击，相比较来说，第三产业比重高的区域应对冲击能力更强[2]。当国际市场环境发生变化时，长期依赖第二产业尤其是原材料或重工业行业的经济系统实现路径突破的能力差，产业内部联系密切可能导致冲击迅速扩散，限制了区域经济韧性[5,7,17,35]。但在新冠疫情冲击下，产业结构的作用可能发生改变[2,33]，这主要是因为新冠疫情对不同产业的供需两端均产生了深刻影响，尤其是对人口集聚的第三产业，其冲击影响更为严重[23,36]，第三产业恢复过程波动且滞后。
②对外开放程度。对外开放反映了区域经济系统参与全球生产网络的程度，通过引进外资或出口优势产品，区域经济系统可以积极融入全球化，借此引进并学习国外先进技术实现技术创新[23]，在冲击发生后凭借自身创新优势积极适应新的环境，提升区域应对冲击的能力[5,37]。但是，对外开放也可能是一把双刃剑，当冲击更针对区域重要出口产品时，对外开放程度高的地区由于强路径依赖特性，冲击会迅速扩散到出口产业及与其相关的其他行业，引起区域经济系统发展缓慢，这会限制区域应对冲击的能力[5,18,38]。

3.1.2 能动性要素

①宏观调控。研究发现，积极的政府能动行为可能对区域经济韧性的促进作用更为重要，甚至在特定属性冲击下能对区域经济韧性起到决定作用[2,18,23]。“有为政府”在区域经济系统应对冲击过程中可以通过一系列财政政策等调控手段来降低交易成本和提升政策预期，为产业调整转型等提供宏观政策支持[1,5,39-40]。在冲击发生后，政府扶持或投资计划能够为产业部门维持稳定发展提供必要支撑[5,8,33]，同时政府对资源的宏观调控与重点投入，能够为更新区域发展路径或突破到新的发展路径提供保障，进而提升区域经济韧性[4,39]。地方财政是宏观调控的重要手段，本文选择该变量反映政府主体在应对冲击时的宏观调控能动性。
②疫情治理。新冠疫情作为公共卫生突发事件，在控制疫情传播、有序恢复生产生活等方面，主体能动性发挥了更为关键的作用[2,10,23]。区域政府采取的限制人口集聚与流动、停工停产等一系列措施，有效控制了疫情的传播[23]，但也因此导致了区域经济发展在前期出现短暂停滞的状况。随着中国疫情得到快速控制，政府又积极出台措施鼓励并支持相关产业逐步复工复产来快速恢复发展。国家统计局数据显示 ① ，2020年，中国是全球唯一实现经济正增长的主要经济体，积极能动性发挥了重要作用。新冠肺炎确诊人数反映了各县域确诊人数的绝对量和变化量，能从侧面反映地方政府主体在疫情控制和疫情治理方面的能动性。

3.1.3 其他因素

市场环境、区域劳动力等也对区域经济韧性产生影响[1,3,32]。金融市场环境状况对于吸引高端企业进入及中小企业融资进行调整转变以抵抗冲击具有重要作用[27]，公众对于区域应对冲击的预期信心可以从消费市场状况反映[3]。劳动力质量有利于区域经济系统快速进行人力资源优化与调整，实现劳动力的就地转化，增强区域抵抗冲击能力，劳动力质量与区域教育状况密切相关。第七次人口普查数据显示，山东省15岁及以上人口的平均受教育年限为9.75年，这说明普通中学教育状况的改善可以显著提升区域劳动力质量。区域经济发展状况关系到区域经济发展模式及区域应对冲击所能提供的支持力度[5]。
基于现有文献的梳理，本文选择产业结构高级化、对外开放、宏观调控、疫情治理等因素作为关键要素，以金融环境、消费市场、教育状况、经济发展状况等作为控制变量，探讨不同属性冲击下山东省经济韧性的影响机制（表1）。
表1 变量及说明

Tab.1 Variables and descriptions

变量 定义
区域经济韧性 抵抗力指数
产业结构高级化（IND） 第三产业增加值/第二产业增加值
对外开放（OPE） 出口总额/GDP
宏观调控（FIC） 地方财政支出/GDP
疫情治理（COF） 新冠肺炎本土确诊人数（对数处理）
金融环境状况（FIN） 金融机构贷款余额/GDP
消费市场状况（CNS） 社会消费品销售总额/GDP
教育状况（EDU） 普通中学专任教师数（对数处理）
经济发展状况（RGDP） 人均GDP（对数处理）

3.2 回归结果分析

3.2.1 模型对比与尺度分析

表2展示了在两类不同属性冲击下，基于OLS模型与MGWR模型的区域经济韧性影响因素回归结果。结果显示，MGWR模型的拟合优度R2与LogL值均高于传统OLS模型，AIC值低于OLS，表明考虑空间异质性的MGWR模型回归结果更为准确。同时可以发现，不同影响因素的作用尺度（带宽）差异对结果的影响极为重要，在两类不同属性冲击下，多数影响因素均有样本点通过显著性检验，每个变量的作用尺度差异显著，即不同因素对区域经济韧性影响的作用进程是在不同的空间尺度上运行的。常数项表示在其他自变量确定的情况下，不同位置对于区域经济韧性的影响。在不同属性冲击下，相关变量对经济韧性的作用尺度发生变化，这可能与不同冲击的属性特征有关。
表2 回归系数统计描述

Tab.2 Statistical description of regression coefficient

2007—2019 2019—2020
OLS MGWR OLS MGWR
回归系数 带宽 均值 回归系数 带宽 均值
常数项 0.000 135 -0.120 0.000 129 -0.049
IND 0.078 44 0.094 0.071 109 -0.028
OPE 0.233*** 125 0.241 0.018 131 -0.020
FIC 0.390*** 56 0.427 0.286** 135 0.288
COF -0.081 76 -0.094
FIN 0.258*** 50 0.212 0.065 132 0.101
CNS 0.166 135 0.154 -0.002 109 0.060
RGDP -0.205 133 -0.110 0.146 47 0.204
EDU -0.040 135 -0.053 0.089 135 0.101
R2 0.472 0.738 0.069 0.359
logL -149.582 -102.016 -188.123 -162.787
AIC 315.163 256.410 394.247 372.327

注：***、**、*分别表示P<0.01，P<0.05，P<0.10。

3.2.2 影响因素空间格局分析

本文对影响因素回归结果进行可视化展示，仅选取P<0.1的显著自变量进行分析。

3.2.2.1 2007—2019年金融危机冲击下影响因素异质性分析

金融危机下显著变量的回归系数如图5所示。在此类属性冲击下，常数项所反映的区位对山东省县域经济韧性具有全局影响，在空间上，常数项大小呈现出自东向西逐渐增强态势，相比较来说，东部沿海地区受冲击影响更严重。
图5 2007—2019年金融危机冲击下变量的回归系数空间格局

Fig.5 Spatial pattern of regression coefficients for variable under the financial crisis shock in 2007-2019

在结构性要素方面，IND变量带宽为44，具有显著的空间异质性特征，在空间上IND变量仅在省会经济圈附近显著为正，自西向东系数逐渐下降，但变量系数在山东菏泽地区显著为负。表明山东西南部第三产业占比过高不利于区域应对金融危机，而在省会经济圈附近，第三产业占比的提升有助于区域积极抵抗冲击的负面影响。这可能是因为，山东西南部经济发展基础较弱，产业结构以第二产业为主，第三产业发展较为缓慢。其中2007年菏泽市三次产业比重为27.6∶47.8∶24.6，区域发展长期依赖工业部门，同时第三产业内部原材料相关产品批发业占比最高，此次金融危机对原材料产业影响更为严重，低端服务业比重过高会阻碍县域应对冲击的能力。省会经济圈第三产业比重较高且高端服务业发展较快，2007年济南市三次产业比重为5.89∶45.53∶48.58，第三产业比重的提升有助于产业调整步伐的加快，提升了县域抵抗冲击的能力。OPE变量系数为正，带宽为125，空间异质性特征不太显著。表明在金融危机下，对外开放水平的提升有助于区域提升经济韧性水平，这种促进作用具有区域性特征，在多数地区均能发挥促进作用。在空间上，OPE变量呈现出东西向空间分异特征，系数自西向东逐渐增大，表明东部沿海等对外联系密切的地区，在冲击发生后可能通过提升对外开放水平更好地适应危机后的环境，引进外资与技术，加快县区域产业调整转型等提升县区域经济韧性能力。
在能动性要素方面，FIC变量系数为正，带宽为56，具有空间异质性。表明财政支持对县域应对金融危机具有显著的促进作用，政府可以通过提供资金、政策等扶持手段推动产业调整转型，进而提升县域应对金融危机的能力，但是这种作用大小具有空间异质性，表现出自西南向东北逐渐下降态势，西南地区经济发展较为缓慢，产业研发投入较少，在应对冲击时，地方政府的支持与引导作用更为重要。

3.2.2.2 2019—2020年新冠疫情冲击下影响因素异质性分析

新冠疫情冲击下显著变量的回归系数如图6所示。在此类属性冲击下，常数项仅东部沿海地区通过了显著性检验，且系数为负，表明在此次冲击下，东部沿海地区受疫情冲击影响更为严重。
图6 2019—2020年疫情冲击下变量的回归系数空间格局

Fig.6 Spatial pattern of regression coefficients for variable under the COVID-19 shock in 2019-2020

在结构性要素方面，IND变量仍通过了显著性检验，但在疫情冲击下，带宽为109，空间异质性特征不太明显。通过显著性检验的县域集中在青岛、烟台、威海等东部沿海地区，这些地区人口密集且服务业比重大，此次疫情冲击对产业链供应和人口密集的服务业均产生剧烈影响，人口高度密集的第三产业受疫情影响波动最为频繁，有序恢复最晚，第三产业比重高的县域受冲击影响更为严重，2020年山东省第三产业增速同比下降3.9%，青烟威地区第三产业增速均出现同比下降，在此类属性冲击下，第三产业比重过高在初期反而不利于县域抵抗冲击。
在能动性要素方面，FIC变量也通过了显著性检验，系数为正，但在疫情冲击下，带宽为135，没有表现出异质性特征。表明财政支持对县域应对疫情危机具有显著的全局促进作用，其取值范围在0.268~0.311之间，均值为0.288。地方政府的财政支持力度越高，县域应对疫情冲击的能力越强。地方政府为阻断疫情传播、尽快复工复产等采取的一系列措施，均需要财政支持。在疫情冲击下，政府财政支出变量的作用具有全局性特征，政府能动性作用的普适性更强。COF变量带宽为76，具有较为显著的空间异质性特征，变量系数为负，表明政府对疫情的治理程度对经济韧性具有显著的促进作用。确诊人数能从侧面反映地方政府的治理水平，疫情控制好的县域，政府可以及时出台政策措施，加快复工复产，维持经济发展，提升了县域经济系统应对冲击的经济韧性能力。在空间上，COF变量显著的县域主要集中在省会经济圈附近，表明这部分地区的政府能动性作用更为显著，政府的有效行为提升了县域应对冲击的能力，维持了经济的继续发展。同时可以看出政府能动性的作用效果呈现出南北分异的空间格局，空间异质性特征显著，相比较来说，北部地区疫情治理程度更能决定县域应对冲击的经济韧性。

3.2.2.3 不同属性冲击下影响因素差异分析

在应对金融危机时山东省各县域经济单元的区位要素具有全局性影响，全域单元均受到冲击造成的负面影响，但在疫情冲击初期，东部沿海县域受冲击影响更为剧烈，表现出一定的区位异质性。结构性要素在不同属性冲击下的作用表现出显著差异，一方面是产业结构高级化在两类不同属性冲击下的作用方向发生了变化，即使是在金融危机属性冲击下，西南部分县域的产业结构高级化也表现出负面作用，同时在不同属性冲击下还表现出较为显著的空间异质性，产业结构高级化仅在较小尺度单元下才具有显著作用。另一方面，对外开放仅在金融危机冲击下表现出区域性积极作用。能动性要素的作用在不同属性冲击下同样表现出显著差异特征，地方政府财政支持的积极能动作用得到了证实，但在疫情冲击下更具有全局性效应，对县域经济抵抗冲击发挥了重要作用，在金融危机冲击下，表现出空间异质性，西南县域财政支持的积极作用相比较来说更为重要。地方政府对疫情管控的有效性发挥了显著积极作用，但具有空间异质性特征，在省会经济圈附近的作用更为显著且呈现出一定的南北分异。

4 结论、政策启示与讨论

4.1 研究结论

本文以山东省县级行政单位作为研究对象，针对金融危机和新冠疫情两类不同属性的外部冲击，从抵抗力维度对山东省县域经济应对冲击的经济韧性能力进行测度分析，并在此基础上对不同属性冲击下的区域经济韧性影响因素进行异质性分析。主要结论如下：①山东省县域经济抵抗力水平区域差异显著，且在不同属性冲击下抵抗力水平发生改变，部分县域应对不同属性冲击的能力发生了显著变化。②山东省抵抗金融危机的能力较弱，县域经济整体抵抗力和三次产业抵抗力均显著低于全国平均水平，县域经济整体抵抗力较高的地区仅在省域西南部呈现一定集聚分布。山东省在初期抵抗新冠疫情冲击的能力较强，县域经济整体抵抗力和第三产业抵抗力高于全国平均水平。③结构性要素仍然对区域经济韧性发挥显著作用，但在不同属性冲击下，其作用方向发生变化。产业结构高级化在金融危机下具有显著的空间异质性，仅在省会经济圈附近具有显著的促进作用，且呈现出东西向分异特征。在疫情冲击下，产业结构高级化仅在胶东地区具有显著的限制作用。对外开放程度仅在金融危机下具有显著的区域性促进作用，作用程度自西向东逐渐增加。④能动性要素在不同属性冲击下对区域经济韧性具有显著的促进作用。地方财政支持在金融危机下具有较为显著的空间异质性特征，且其影响程度呈现出自西南向东北逐渐下降的态势。在疫情冲击下，地方财政支持具有显著的全局促进作用，地方财政支持的普适性更强。疫情治理变量具有较为显著的空间异质性，主要在省会经济圈附近发挥显著作用，且作用程度呈现出南北分异特征。⑤金融危机冲击下山东省区位对经济韧性具有全局限制作用，自东向西逐渐下降，而在疫情冲击下，山东东部区位条件不利于区域经济系统抵抗冲击，受冲击影响更严重。

4.2 政策启示

对山东省县域经济发展而言，为积极应对未来不同属性冲击，各区域政府应继续发挥好积极能动性作用。地方财政支持在后疫情时期将发挥更为重要的区域性或全局性作用，通过扩大政府在不同领域的投资支持力度来进一步发挥投资放大效应，为企业维持发展、产品调整、产业转变提供一系列支持，但需要注意到单纯靠政府投资不能完全满足转型需求，需要鼓励其他主体的投资行为。在产业结构调整优化方面，产业结构高级化是未来发展趋势，但对于山东西南部等经济发展较慢的地区，不应盲目追求第三产业比重的提升，要基于其经济发展原有路径和比较优势，推动产业渐进式转型发展。对于省会经济圈等经济更为发达区域，要加快培育现代服务业集聚区和服务业创新中心，为其他地区提供借鉴。此外，提升对外开放水平仍是区域积极应对不确定冲击的一个重要手段，各区域通过优化外向型发展模式，积极融入国内外市场，提升区域技术创新能力与面对外部环境变化时的敏感性，为区域发展路径及时调整、更新与突破提供外部环境支持。

4.3 讨论

本文发现不同类型冲击下的区域经济韧性特征差异明显，这主要是由于不同类型冲击在持续时间和影响范围等属性方面不同，进而引起了区域经济系统应对冲击的能力发生了改变[2,3,8]，这一结论弥补了现有研究中对冲击属性作用的忽视。同时本文还强调了空间异质性在影响机制方面的重要作用，部分关键影响要素对经济韧性的作用具有尺度效应，即只在一定尺度空间上才会发挥显著作用，这为区域经济韧性研究增加了新的视角。在影响机制方面，不同属性冲击下主体能动性的重要作用再次得到了验证，尤其是在中国背景下，能动性对区域维持发展、恢复转型的作用更为关键[23,33,40]。同时，在不同属性冲击下结构性要素和能动性要素所发挥的作用发生了显著改变。这些改变一部分发生在影响因素的空间异质性方面，如地方财政支持等要素在不同属性冲击下发挥作用的尺度不同；另一部分改变则发生在影响因素的作用方向方面，如产业结构等要素在不同属性冲击下的作用方向相反或在同一属性冲击下的不同区域作用相反，这对不同区域经济系统在不同属性冲击下考虑区域差异特征、采取针对性措施来提升区域经济韧性能力具有重要意义。
本文同样也存在不足：由于数据可得性和研究时段限制，无法测度产业多样化与专业化对经济韧性的作用，暂时无法获取技术创新、长时段疫情确诊人数绝对量与变化量等相关数据。未来关于不同属性冲击下区域经济韧性研究应从抵抗力与恢复力等多时段出发，选择不同研究尺度，进一步考虑相关多样化、非相关多样化、技术创新、领导力、疫情确诊人数变化量等结构性与能动性要素，对不同属性冲击下区域经济韧性差异特征与影响机制进行分析。

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