張筱娟 ， 湯琪鳳 ， 張 鎮(zhèn)

(湖南財政經(jīng)濟學院 經(jīng)濟學院，長沙 410205)

0 引言

黃河流域是我國重要的生態(tài)保護屏障和經(jīng)濟發(fā)展帶。2019年9月，黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展上升為重大國家戰(zhàn)略。2012年，聯(lián)合國減災戰(zhàn)略署發(fā)起“讓城市更具韌性行動”。2020年11月，《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》首次提出建設“韌性城市”。在此背景下，研究黃河流域城市韌性空間分布特征及影響因素對現(xiàn)階段促進黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

“韌性”原指系統(tǒng)遭遇外部沖擊后恢復到原始狀態(tài)的能力[1]。20世紀70年代，韌性理念由加拿大生態(tài)學家C.S.Holling引入生態(tài)學[2]，此后國內(nèi)外學者對韌性的研究從生態(tài)學逐步拓展到城市學等領域。然而截至目前，不同學科對城市韌性的概念界定不一，多側重于強調城市系統(tǒng)應對災害時的抵御力、適應力以及恢復力等。隨著認識和研究的深入，學界對韌性內(nèi)涵的理解日趨豐富，指出韌性還應包括危機的事前防范力[3-4]、事后的創(chuàng)新轉型力[5]等。R.Martin[1]將經(jīng)濟韌性的4個維度概括為區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)遭受沖擊時的抵御、吸收能力，以及事后的恢復力、適應力和新發(fā)展路徑創(chuàng)造的能力，這一定義被大多數(shù)學者所接受。丁建軍等[5]將區(qū)域經(jīng)濟韌性歸納為抵抗恢復力、適應調整力以及創(chuàng)新轉型力3個維度。趙瑞東等[6]認為城市韌性是由經(jīng)濟、社會、生態(tài)、制度和基礎設施構成的復雜耦合系統(tǒng)在應對災害等干擾時以及事后的適應、恢復和學習能力。基于已有概念和內(nèi)涵，大多文獻從經(jīng)濟、社會、生態(tài)和基礎設施等要素構成層面對城市韌性進行綜合評價，也有研究基于多維關聯(lián)網(wǎng)絡這一新的視角來測度城市韌性[4]。綜合上述分析，本研究認為城市韌性是指由城市經(jīng)濟、社會、生態(tài)及基礎設施等構成的多維系統(tǒng)遭受沖擊的事前防范力、事中抵御恢復力以及事后的適應調整力。

關于城市韌性的定量研究主要聚焦于城市韌性綜合評估及時空分異特征[7-8]，影響因素[9-11]，收斂性[12]以及城市韌性與環(huán)境壓力[13]、經(jīng)濟發(fā)展水平[14]、城鎮(zhèn)化[15]、城市規(guī)模[16]的關系等。從研究尺度來看，主要囊括全國、省域、城市群、城市圈、市域等。從影響因素來看，城市韌性的影響因素主要涉及經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度、財政支出、市場因素、金融規(guī)模等，研究方法以面板固定效應模型、空間計量模型為主。

綜上，城市韌性研究中空間尺度逐步細化，呈現(xiàn)出多樣化的特點，然而鮮有研究關注黃河流域的城市韌性問題。此外，關于城市韌性影響因素的研究，大多基于傳統(tǒng)經(jīng)典回歸模型，忽略了空間因素及研究單元內(nèi)部的差異。鑒于此，本研究以黃河流域60個地級城市為研究單元，綜合經(jīng)濟、社會、生態(tài)和基礎設施4個維度構建城市韌性綜合評價指標體系，采用熵值法對城市韌性水平進行定量測度，結合空間變差函數(shù)、ESDA方法探究黃河流域城市韌性的空間分異特征，最后構建地理加權回歸模型識別影響黃河流域城市韌性空間差異的因素。研究將進一步豐富相關研究成果，為經(jīng)濟新常態(tài)下推進黃河流域新型城鎮(zhèn)化和高質量發(fā)展提供參考借鑒。

1 研究區(qū)概況、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域涉及范圍包括青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南和山東9個省份，考慮到指標選取的科學性和可獲取性，僅以黃河流域60個地級市為研究對象，具體包括太原、大同、陽泉、長治、晉城、朔州、晉中、忻州、臨汾、呂梁、濟南、青島、淄博、東營、濰坊、濟寧、泰安、萊蕪、德州、聊城、濱州、菏澤、鄭州、開封、洛陽、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽、三門峽、商丘、西安、銅川、寶雞、咸陽、渭南、延安、榆林、商洛、西寧、銀川、石嘴山、吳忠、固原、中衛(wèi)、蘭州、白銀、天水、武威、平?jīng)?、慶陽、定西、隴南、呼和浩特、包頭、烏海、鄂爾多斯、巴彥淖爾和烏蘭察布(圖1)。

圖1 研究對象

1.2 研究方法

1.2.2空間變差函數(shù)?？臻g變差函數(shù)可用于描述區(qū)域化變量的隨機性與結構性特征[18]，本研究借助該方法剖析黃河流域城市韌性空間分異規(guī)律及其空間結構特征，具體計算公式參考靳誠等[18]、吳媛媛等[19]的研究。

1.2.3探索性空間數(shù)據(jù)分析。采用全局Moran’sI揭示黃河流域城市韌性在整個研究區(qū)域的空間關聯(lián)特征[20]，同時借助局部空間自相關識別地理事物局部的空間相關特性，以局部Moran’sI指標測度黃河流域城市韌性的局部空間關聯(lián)模式[20]。

1.2.4地理加權回歸模型。不同于普通OLS回歸模型，地理加權回歸模型可以揭示自變量的回歸系數(shù)在不同地理單元上的差異[21-23]。為探究黃河流域城市韌性影響因素在空間上的分異特點，選用地理加權回歸模型進行估計?；诩扔形墨I[7,10-11]，以城市韌性作為被解釋變量，選取經(jīng)濟基礎、產(chǎn)業(yè)結構、對外開放度、財政支出、信息化水平、市場規(guī)模、金融規(guī)模、交通基礎設施等因素作為黃河流域城市韌性的影響因素，分別以人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、進出口總額、公共財政支出、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、人口密度、金融機構存貸款總額、公路貨運量等指標來衡量。

1.3 數(shù)據(jù)來源

區(qū)域屬性數(shù)據(jù)來源于2010—2019年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》《世界經(jīng)濟年鑒》以及相關省市的統(tǒng)計年鑒、地級市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。缺失數(shù)據(jù)采用插值法補齊。

2 城市韌性評價指標體系構建

基于城市韌性內(nèi)涵，并結合既有城市韌性指標體系成果[7-11]，從經(jīng)濟韌性、社會韌性、基礎設施韌性和生態(tài)韌性4個方面對黃河流域城市韌性進行測算(表1)。

表1 城市韌性評價指標體系

3 黃河流域城市韌性空間分異特征

3.1 黃河流域城市韌性分布特點及變化趨勢

3.1.1黃河流域城市韌性整體水平偏低，呈現(xiàn)出明顯的階段性特征。根據(jù)熵值法計算得到黃河流域各城市韌性綜合得分，總體來看，黃河流域城市韌性水平偏低，呈現(xiàn)出“W”型的波動下降態(tài)勢。2009年，研究區(qū)域城市韌性均值為0.401 9，2009—2013年韌性水平逐年下降，2013年后開始回升，2018年韌性均值為0.373 1，略低于初始水平。其中2009—2013年，93%的城市韌性值下降，僅鄂爾多斯、烏海、西安、白銀4個城市有所提升。2013—2018年，除鄂爾多斯外，其余城市韌性均不同程度地上升。原因在于2008年金融危機給黃河流域城市的經(jīng)濟等各方面造成了不小沖擊，城市系統(tǒng)功能受損，影響了城市韌性整體水平。隨著這些區(qū)域逐步融入“一帶一路”等區(qū)域發(fā)展框架，環(huán)境污染、生態(tài)系統(tǒng)退化、災害頻發(fā)等對黃河流域可持續(xù)發(fā)展形成倒逼機制，更加注重經(jīng)濟、社會、生態(tài)和諧發(fā)展的高質量發(fā)展理念及生態(tài)文明建設，流域內(nèi)經(jīng)濟、社會、生態(tài)等不斷恢復，城市韌性度得以逐步回升。

3.1.2城市韌性存在明顯的區(qū)域差異，東部城市韌性高于中西部。進一步將黃河流域劃分為東、中、西三大區(qū)域以比較各區(qū)域城市韌性差異。根據(jù)計算結果，2009年，東、中、西部城市韌性均值依次為0.445 9，0.400 6和0.384 0，至2018年，韌性均值分別為0.425 4，0.350 9和0.366 6，說明東部城市韌性水平略高于中部和西部，中部和西部韌性差異較小。原因在于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對更高，基礎設施、公共服務等更為完善，經(jīng)受沖擊的韌性更強。而中西部經(jīng)濟基礎較為落后，基礎設施建設、產(chǎn)業(yè)結構、城市功能等與東部還存在一定差距，導致城市韌性度偏低。從變動趨勢來看，東部呈現(xiàn)出先降后升的“U”型變化態(tài)勢，2013年為拐點年份，而中部和西部地區(qū)與總體樣本變化趨勢一致(圖2)。

“三農(nóng)”問題關系著國計民生的根本性問題，沒有現(xiàn)代化的農(nóng)村就沒有現(xiàn)代化的國家。2018年中央發(fā)布了關于鄉(xiāng)村振興的一號文件，提出了鄉(xiāng)村振興的七大基本原則。自改革開放以來一些地區(qū)由于自生優(yōu)勢和政策優(yōu)勢搭上快車得到了快速的發(fā)展，但是一些偏遠農(nóng)村地區(qū)卻逐漸掉了隊。近幾年來國家通過一些列的政策來幫助農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展，從而達到真正的脫貧。通過這一列的政策，也對農(nóng)村經(jīng)濟產(chǎn)生巨大的影響。

圖2 2009—2018年黃河流域城市韌性均值

3.1.3省會城市對鄰近城市具有溢出效應，資源型城市韌性下降明顯。所有城市中，僅17個城市韌性水平呈上升趨勢，包含8個省會城市。相比一般地級城市，省會城市要素集聚能力更強，享受更多的政策傾斜，因而抵御風險能力相對更強，且更具災后調整力和恢復力。除省會城市外，包頭、烏海、鄂爾多斯，青島、淄博、東營、洛陽等與省會城市鄰近的城市韌性均有所上升，說明省會城市對周邊城市形成了溢出作用，但影響有限。鄂爾多斯、呼和浩特韌性提升較大，這可能與近年來內(nèi)蒙古踐行“綠水青山就是金山銀山”的生態(tài)理念、高度重視生態(tài)文明建設、堅持走以生態(tài)優(yōu)先和綠色發(fā)展為導向的高質量發(fā)展新路子有關。韌性下降城市中60%以上為資源型城市，主要集中于山西、陜西、甘肅境內(nèi)。對于資源型城市而言，以往城市發(fā)展依賴的是粗放型發(fā)展模式，對資源過度開發(fā)，生態(tài)環(huán)境破壞嚴重，導致城市抵御風險能力較弱，城市韌性度降低。

3.1.4高韌性城市由單一中心發(fā)展為多中心，低韌性城市呈連片式分布，城市韌性等級結構由“橄欖型”演變?yōu)椤敖鹱炙汀?。?009年、2018年為時間節(jié)點，借助ArcGIS軟件將黃河流域城市韌性劃分為高值區(qū)(0.525 3～0.666 4)、次高值區(qū)(0.430 8～0.525 2)、中值區(qū)(0.358 2～0.430 7)、次低值區(qū)(0.300 8～0.358 1)和低值區(qū)(0.202 0～0.300 7)5個等級，得到城市韌性空間分布圖(圖3)。可以發(fā)現(xiàn)，高韌性城市由“單中心”發(fā)展為“多中心”，低韌性城市由團塊狀演變?yōu)檫B片式分布，城市韌性等級結構由“橄欖型”轉變?yōu)椤敖鹱炙汀薄?/p>

圖3 2009年、2018年黃河流域城市韌性空間分布

2009年，城市韌性中等水平比例最大，高、低水平比例相對較小，韌性等級結構形態(tài)為“橄欖型”。高值城市僅包括濟南，呈現(xiàn)出單一中心，次高值區(qū)共19個城市，包括除西寧外的省會城市。中值城市共24個，呈連片分布態(tài)勢，且大多分布在次高值區(qū)的外圍，與次高值區(qū)形成明顯的“中心-外圍”空間結構。次低值區(qū)和低值區(qū)分別為13個和3個，集中于黃河流域西部和南部。2018年，韌性高水平比例相對較小，低水平比例較大，中等水平比例縮小，韌性等級結構轉變?yōu)椤敖鹱炙汀?。高值區(qū)包括鄂爾多斯、呼和浩特、濟南、太原、包頭、青島和鄭州，除濟南外，其余均為原次高值區(qū)成員。次高值區(qū)數(shù)量減少至6個，其中烏海韌性改善明顯，由中值區(qū)演變?yōu)榇胃咧祬^(qū)。中值區(qū)數(shù)量大幅減少，僅包含西寧、濰坊等11個城市。次低值區(qū)和低值區(qū)數(shù)量分別增至17個和19個，集中于陜西、山西和甘肅等地區(qū)。

3.2 黃河流域城市韌性的空間變差函數(shù)分析

以2009年、2013年、2018年黃河流域各城市韌性綜合得分作為基礎數(shù)據(jù)，賦值于各城市幾何中心點，借助GS+9.0軟件分析，對原始數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，選取擬合度最優(yōu)的模型對樣本數(shù)據(jù)進行擬合，進而得到不同方向上的分維數(shù)(表2，表3)。從塊金值、基臺值變化趨勢來看，2009—2018年，基臺值由0.041 9上升至0.085 4，塊金值也由0.017 7增至0.034 6，說明總體而言，黃河流域城市韌性空間分異程度不斷增大。塊金系數(shù)由0.422 4降至0.405 2，表示數(shù)據(jù)變異的隨機成分有所減弱，由空間自相關帶來的結構化分異逐步增強。從分維數(shù)來看，全方向分維數(shù)值由1.881降至1.875，不斷偏離均質分布理想值2，表示在全方向上，城市韌性均質程度不斷降低，空間分異程度呈上升態(tài)勢。東北—西南向分維數(shù)值相對較低，3個年份分維數(shù)值分別為1.683，1.618和1.723，說明東北—西南向城市韌性空間差異較大，原因在于東北部的鄂爾多斯、呼和浩特及包頭等城市韌性度提升較快，而南部除西安、鄭州外，其余絕大部分城市韌性較低且表現(xiàn)出下降趨勢。東—西向分維數(shù)值先降后升，由1.922升至1.935，說明韌性的空間差異先增大后縮小，這與研究期間東部、西部城市韌性波動下降，且東部下降速度略快于西部有關。南—北向分維數(shù)僅高于東北—西南向，說明南—北方向城市韌性空間差異較大，這主要囿于南部大多城市韌性降低。東南—西北向的空間差異較小，均衡化發(fā)展程度相對較高。

表2 黃河流域城市韌性變差函數(shù)的擬合參數(shù)Tab.2 Fitting parameter of variation function of urban resilience in the Yellow River Basin

表3 黃河流域城市韌性變差函數(shù)的分維數(shù)

3.3 黃河流域城市韌性的空間相關性

以韌性值為基礎數(shù)據(jù)，選用鄰接矩陣作為空間權重文件，采用OpenGeoDa軟件計算得到2009—2018年黃河流域城市韌性全局Moran’sI值(表4)。研究發(fā)現(xiàn)，2009—2018年，全局Moran’sI均為正，且至少通過了5%的顯著性水平，表明黃河流域城市韌性具有顯著的空間集聚特性。具體來看，全局Moran’sI波動較大，呈現(xiàn)出“上升—下降—上升—下降”的“M”型變動趨勢。2009年全局Moran’sI為0.259 0，至2018年該指數(shù)降為0.178 7，表明黃河流域城市韌性空間集聚程度略有下降。2009—2010年全局Moran’sI值上升，城市韌性的空間集聚效應增強；2010—2011年Moran’sI小幅下降，城市韌性空間集聚有所弱化；2011—2013年Moran’sI逐年上升，在2013年達到峰值0.299 5，此時的空間集聚效應最強。2013年之后全局Moran’sI持續(xù)下降，說明城市韌性空間集聚程度不斷減弱，且低于初始水平。

表4 黃河流域城市韌性全局Moran’s I值

3.4 黃河流域城市韌性的局部空間關聯(lián)特征

采用OpenGeoDa軟件識別黃河流域城市韌性空間集聚類型，將空間集聚特征劃分為高高(HH)、低低(LL)、高低(HL)和低高(LH)4種類型(圖4)?？傮w來看，城市韌性的熱點區(qū)和冷點區(qū)變動較大，濰坊、呼和浩特是穩(wěn)定的熱點區(qū)域，固原、天水、平?jīng)鰹槔潼c區(qū)。2009年，HH型區(qū)域主要集中于山東、山西和內(nèi)蒙古等省份，包括淄博、濰坊等8個城市，其自身和周圍地區(qū)的韌性水平均較高。LL型集中于黃河流域西南部，這些城市不僅自身韌性較低，其鄰近地區(qū)韌性也較低。HL型僅包括蘭州，表明蘭州韌性相比西部其他城市更高。LH型包含呂梁、巴彥淖爾和烏蘭察布3個城市。2013年，HH型區(qū)域數(shù)量保持不變，但成員有所調整，原因在于2009—2013年鄂爾多斯和烏海等城市韌性得以提升，而萊蕪、德州、陽泉和忻州韌性度均明顯下降。LL型數(shù)量增至10個，呈塊狀分布于研究區(qū)的西南部。HL型僅包含蘭州和西安，這與西安在這一階段韌性水平小幅提升有關，而盡管蘭州韌性有所下降，但相對周邊地區(qū)而言，其韌性水平仍較高。LH型包含忻州、巴彥淖爾、烏蘭察布和石嘴山。至2018年，HH型區(qū)域減少至5個，在2013年的基礎上增加了萊蕪，減少了淄博、濱州、銀川、鄂爾多斯。HL型區(qū)域僅包含西安，由此可見，省會城市極化效應明顯，對周邊地區(qū)的溢出和涓滴效應較為有限。LL型區(qū)域與之前相比增加了中衛(wèi)，減少了銅川、白銀、慶陽和定西。LH型區(qū)域增至5個，分別為忻州、濱州、巴彥淖爾、烏蘭察布和石嘴山。

圖4 黃河流域城市韌性LISA空間聚類

4 黃河流域城市韌性的影響因素

采用地理加權回歸模型對黃河流域城市韌性的影響因素進行識別，限于篇幅，僅選取2018年相關數(shù)據(jù)進行分析(圖5)。結果顯示，地理加權回歸模型的R2值為0.919 7，模型擬合效果較好，對應的AICc值為-117.631 5，殘差平方和為0.313 8。經(jīng)濟基礎、產(chǎn)業(yè)結構、信息化水平、交通基礎設施和金融規(guī)模對城市韌性具有正向影響，對外開放水平、財政支出和人口密度對韌性的影響為負，各影響因素的作用強度均表現(xiàn)出空間差異。

圖5 GWR模型回歸系數(shù)空間分布

經(jīng)濟基礎估計系數(shù)為正，說明經(jīng)濟基礎對城市韌性有積極的促進作用。一般而言，經(jīng)濟基礎較好的城市各種軟硬件條件更為優(yōu)越，防范風險能力相對更強，面對內(nèi)外部沖擊時能迅速應對，及時調整和全力修復。估計系數(shù)由東向西階梯式上升，說明對于西部而言，經(jīng)濟發(fā)展對韌性提升的作用更大。

產(chǎn)業(yè)結構估計系數(shù)為正，產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化有利于增強城市的活力，影響區(qū)域基礎設施、社會和生態(tài)系統(tǒng)的全面發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結構的作用強度由東向西依次遞減，產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化對西部城市韌性的提升作用相對有限。

對外開放水平對城市韌性的影響為負，說明在其他條件不變時，對外開放對城市韌性具有抑制作用。原因可能在于對外開放依賴度較高的城市更容易受到外界沖擊，應對外部風險的能力較低。2008年金融危機造成我國東部沿海一些外貿(mào)依存度較高的城市經(jīng)濟、社會發(fā)展受阻，影響了城市功能的發(fā)揮?；貧w系數(shù)由西北向東南依次增大，高值區(qū)域包括青島、濰坊、東營等城市。

財政支出估計系數(shù)為負，說明財政支出對城市韌性具有阻礙作用?？赡艿脑蛟谟谡谫Y源配置過程中干預過度，市場有效配置資源的作用沒有充分發(fā)揮，不利于城市活力的釋放，從而影響了城市的韌性。且系數(shù)(絕對值)由西向東遞減，說明財政支出對城市韌性的作用強度由西向東依次減弱。

信息化水平對城市韌性具有提升作用，呈現(xiàn)出“西高東低”的空間分布格局。數(shù)字經(jīng)濟時代，及時、高效、暢通的信息傳導機制有助于城市規(guī)避風險，一旦城市遭遇干擾和風險，完備的信息化網(wǎng)絡能夠為城市災后修復提供保障。且相比青島、東營等東部城市，信息化對西寧、蘭州等西部城市的作用強度更大。

人口密度對城市韌性的影響系數(shù)為負，說明人口密度對城市韌性具有抑制作用。人口密度過高會造成一系列“城市病”，給環(huán)境和社會公共服務帶來壓力，對城市風險防控提出了更高的要求。但人口密度對城市韌性的影響較弱，且作用強度空間差異不明顯。

交通基礎設施改善有利于黃河流域城市韌性提升。交通基礎設施是城市得以有效運轉的重要條件，便捷的交通增強了城市應對風險的靈活性?；貧w系數(shù)低值區(qū)集中于山西境內(nèi)，高值區(qū)包括青島、西寧、蘭州等。

金融規(guī)模對城市韌性的影響為正，回歸系數(shù)“東北高西南低”。在遭受風險沖擊時，金融實力較強的城市能夠迅速啟動應急機制，為城市系統(tǒng)的調整恢復提供充足的資金支持。低值區(qū)主要位于西南部，高值區(qū)集中于山西、內(nèi)蒙古和山東境內(nèi)。

5 結論與建議

5.1 結論

(1)黃河流域城市韌性整體水平偏低，呈現(xiàn)出明顯的階段性特征，絕大部分城市韌性度呈下降趨勢。城市韌性存在區(qū)域差異，東部韌性高于中西部，但區(qū)域差異趨于縮小，表現(xiàn)出均衡化發(fā)展趨勢；省會對鄰近城市具有溢出效應，但作用較為有限，資源型城市韌性下降明顯；高韌性城市由單一中心演變?yōu)槎嘀行?，高值區(qū)主要分布在鄂爾多斯、呼和浩特、濟南、太原、包頭、青島和鄭州等少數(shù)城市，低韌性城市表現(xiàn)出連片式分布態(tài)勢，集中于陜西、山西和甘肅等省份，城市韌性等級結構由“橄欖型”轉變?yōu)椤敖鹱炙汀薄?/p>

(2)黃河流域城市韌性空間結構具有較好的穩(wěn)定性和連續(xù)性，城市韌性空間分異程度逐步擴大，且各細分方向上的差異均先增大后縮小，東北—西南向、南—北向韌性空間差異較大，東—西向、東南—西北向差異相對較小。

(3)黃河流域城市韌性具有顯著的空間集聚特性，但空間集聚程度趨于弱化。城市韌性冷熱點區(qū)變動較大，濰坊、呼和浩特為穩(wěn)定的熱點區(qū)，包頭、烏海等城市韌性水平提升較大，升級為熱點區(qū)，冷點區(qū)主要分布在西南區(qū)域。蘭州和西安等省會城市極化效應顯著，對鄰近地區(qū)的輻射作用較小。

(4)經(jīng)濟基礎、產(chǎn)業(yè)結構、信息化水平、交通基礎設施、金融規(guī)模與城市韌性為正相關關系，對外開放水平、財政支出、人口密度與城市韌性為負相關，各影響因素的作用強度表現(xiàn)出空間異質性特征，其中經(jīng)濟基礎、財政支出作用強度的空間異質性相對更為明顯。

5.2 建議

做好頂層制度設計，因地制宜，根據(jù)城市各個維度韌性水平的特點補齊短板、強化弱項。針對省會城市、資源型城市等制定差異化的韌性提升措施，尤其對于韌性水平下降明顯的資源型城市，應進一步轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，培育經(jīng)濟發(fā)展新動能，發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，重視生態(tài)環(huán)境保護，有效處理好經(jīng)濟發(fā)展與資源消耗、生態(tài)保護之間的關系。建立韌性城市建設的協(xié)同聯(lián)動機制，充分發(fā)揮省會等核心城市對周邊的引領作用，基于黃河流域區(qū)域一體化視角，促進要素資源的跨區(qū)域自由流動，提升城市韌性整體水平，縮小區(qū)域差異。進一步調整優(yōu)化黃河流域城市的產(chǎn)業(yè)結構，依托科技創(chuàng)新、先進制造業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)協(xié)同發(fā)展引導產(chǎn)業(yè)轉型升級，緩解資源供求壓力，提高城市韌性水平。努力完善流域內(nèi)交通基礎設施建設，加速推進區(qū)域交通一體化，提升交通基礎設施韌性，壓縮區(qū)域間時空距離，深化城市間的聯(lián)系與互動，實現(xiàn)融合發(fā)展。加快黃河流域信息網(wǎng)絡建設，推動信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升信息化水平，深化智慧黃河、數(shù)字黃河建設。加強風險監(jiān)測與防控，建立風險預警機制，防患于未然。