SCI论文（www.lunwensci.com）
【摘 要】 城市自身空间发展过程与城市经济韧性关系尚未得到充分研究，基于城市资本积 累过程和恢复再生产过程作出理论假设 。 以 2008 年全球金融危机冲击为研究背景，以中国 256 个城市为样本，以 2008—2012 年为抵抗期，2012—2017 年为恢复期，实证分析两个时期中国城市 经济韧性与城市建设和规模扩张过程的关系 。研究发现：首先，城市不只是经济活动的容器，其 自身的建设和扩张过程，将对城市应对冲击和从冲击中恢复的能力产生影响 。其次，在 2008 年 全球金融危机的冲击下，以固定资产投资为代表的城市建设过程对抵抗期经济韧性具有正向作用， 以城市人口规模为代表的城市扩张过程则具有负向作用 。最后，恢复期城市建设和扩张过程对经济 韧性的影响发生较大转变，城市建设过程不再具有显著影响，城市扩张过程则具有正向促进作用。
一、引言
城市经济韧性意指城市在经济发展过程中遭遇外部不确定性冲击时 ，所具有的抵抗冲击并从 冲击中恢复的能力 。 当前我国发展正处于百年未有之大变局的世界背景之中 ，不稳定性和不确定 性因素显著增加，城市作为经济运行的重要载体，其怎样提升自身经济韧性这一问题，具有重大理论 和实践意义 。既有助于党的二十大 、十九届五中全会、“十四五 ”规划纲要所提的“韧性城市 ”建设，又 有助于在世界大变局下，继续稳定中国经济发展，实现中国经济这片“大海 ”波澜不惊、行稳致远。
城市经济韧性研究具有两个最为重要的问题 ，一是如何定义经济韧性? 二是哪些因素决定了 经济韧性? 对于第一个问题 ，Reggiani 最早将“韧性 ”概念引入空间经济学的研究范畴中 ，借用生态 学中的韧性概念 ，将“经济韧性 ”定义为经济系统抵御冲击并恢复到均衡状态的能力 [1] 。 Simmie 对 “ 经济韧性 ”概念中的均衡假设提出质疑 ，从动态演化视角将“经济韧性 ”与“适应能力 ”结合起来 ， 开辟了演化韧性的认知视角 ，将“经济韧性 ”定义为区域经济体适应重大冲击的持续过程 [2] 。基于 这种研究思路 ，Martin 将经济韧性定义为“一个区域或地方承受市场 、竞争和环境对其发展道路的 冲击并从中恢复的能力，必要时对其经济结构及社会制度进行适应性改变，以保持或恢复原有发展道路 ，或过渡到新的可持续发展道路 ”[3] 。这一定义在区域经济韧性研究中被广泛运用 ，作为持续 过程而非即时状态的经济韧性概念得到普遍认同 [4-7] 。
第二个问题源自对经济韧性的实证研究 ，区域之间的经济韧性存在明显不同 ，哪些因素应该用 来解释这种差异? 演化韧性视角立足于演化经济地理学中的广义达尔文主义 、路径依赖和复杂性 系统理论 ，为解释区域间经济韧性差异提供了解释框架 [2] 。在这一框架中 ，系统内部要素和固有禀 赋对经济韧性的决定性作用得到强调 。特别是经济结构要素 ，其多样性关乎经济系统面临冲击时 的选择和保留方案，又与复杂系统的模块化程度有关，因此关于经济结构因素对经济韧性影响的研 究最为丰富 。涉及产业专业化和产业多样化 、产业相关多样化和无关多样化与城市经济韧性的关 系等 。但演化视角倾向于将经济系统视为自组织的过程 ，忽视了国家和政策等制度因素 。一些学者认为政府等其他行为主体也应当在经济韧性中发挥作用，这些制度因素保障了宏观经济稳定，为 城市经济韧性提供了良好的背景 [8] 。特别是在解释中国城市经济韧性的研究中 ，制度因素的作用 愈发得到重视 [9] 。
最新的关于城市经济韧性的研究关注到城市空间对经济韧性的影响 ，不同于经济结构和制度 因素将城市作为经济韧性的“容器”，这种最新的方向将城市建设重组 、土地扩张等空间因素纳入 到经济韧性的分析框架中来 。George 以北京和广州举办大型体育赛事为研究案例 ，探究由此而来 的空间重组过程与城市经济韧性的关系 [10] 。Xin 则关注到城市空间建设过程 ，以中国 285 个地级市 为研究对象 ，分析城市建设在城市经济韧性中所起到的作用 [11] 。Du 构建了土地扩张影响城市韧性 的传导途径，并以天津市为研究对象，实证表明城市土地扩张增强了城市经济韧性 [12] 。
但上述空间因素与城市经济韧性的相关研究仍处于起步阶段 ，存在着一些不足 。首先 ，城市规 模反映出城市空间大小和集聚程度，是重要的城市空间因素，但其与城市经济韧性的关系尚未得到 充分研究 。其次，相比于经济和制度因素与城市经济韧性关系的理论基础而言，空间因素与城市经 济韧性关系的理论框架还较不完善 。 因而 ，我们的研究目的是探究城市建设和城市规模与经济韧 性的关系 。 以 2008年全球金融危机为研究背景 ，实证分析中国的城市建设和规模扩张过程 ，在抵 抗冲击并从冲击中恢复的过程中发挥的作用 。并在当前不确定性日益上升的国际国内环境中 ，对 提高城市经济韧性提出了政策建议 。
二、理论框架与研究假说
(一)城市建设对城市经济韧性的影响
城市经济韧性是一个动态过程 ，与城市经济发展关系密切 。资本主义城市经济发展过程中 ，资 本逻辑发挥着决定性作用 ，引致不可避免的资本过度积累趋势 ，因而城市经济发展过程内含危机 。 城市建设对过度积累趋势具有空间修复效应，通过城市自身的空间再生产过程，为生产性投资创造 新的机会 ，暂时克服资本主义积累过程中固有的危机倾向 [13] 。资本主义危机的内在逻辑绝不能够 不加限定地运用于社会主义城市发展过程，因为资本作用并不像资本主义国家那样，是占主导地位 的“普照的光”。但资本在改革开放以来的中国城市经济发展中发挥着重要作用 ，资本逻辑所引致 的过度积累趋势有所显现 [14-16] 。“空间修复 ”作为克服资本过度积累趋势的应对措施 ，在中国城市经 济发展中突出表现为“开发区热 ”和“房地产热 ”等各种现象 [17] 。
城市经济韧性衡量城市在面临外部冲击时的表现 ，在外部冲击到来之前 ，城市经济稳定发展中 也隐含着过度积累的趋势 ，但这些过剩资本可以向外输出 ，或者可以在金融领域 ，或者可以在交 通 、市政住房等空间建设环境建设领域 [13] 找到盈利性投资机会 ，确保资本积累过程和社会再生产过 程的有序进行 。但不确定性导致城市社会生产过程的中断 、紊乱，上述吸收过剩资本的渠道都会受 到抑制，特别是外贸和金融由于其与外部经济环境紧密相关，往往在外部冲击中急速降低了吸收过 剩资本的能力，资本积累过程的持续性面临困难 。城市建设行为主体多是政府而非个人，在冲击到来 时仍能发挥吸收过剩资本、缓解过度积累趋势的作用，对抵抗冲击、稳定城市经济运行起着正向作用 。
对城市遭遇冲击后的发展路径的研究表明 ，城市经济韧性不仅取决于冲击到来后抵抗冲击的 能力 ，而且包括经济动态恢复的发展过程 [5-7][18-19] 。恢复阶段城市继续进行资本积累和扩大再生产 ， 开启劳动生产力提高 ，经济增长的新阶段 。这一阶段 ，社会生产和利润的实现 ，要求将商品从产地 转移到市场，“从经济学的观点来看 ，空间条件 ，把产品运到市场 ，属于生产过程本身 。产品只有上 了市，才真正完成 ”[20] 。与商品生产过程一样，只有在空间变换过程所用时间较少的情况下，利润才 能充分实现 。 因而 ，在恢复阶段 ，城市建设过程不仅继续发挥吸收过剩资本 、稳定资本积累的作 用 ，而且形成了良好的城市工厂 、完善的交通基础设施等建成环境 ，能够为其他领域的资本积累创 造有利条件，促进社会再生产有序恢复 。
基于此，提出如下研究假设：
假设 1：城市建设过程对抵抗阶段和恢复阶段的城市经济韧性都具有正向促进作用 。
(二)城市规模对城市经济韧性的影响
城市经济发展中的过剩资本 ，在冲击之前的稳定发展过程中得到了盈利性的吸收 ，这一过程也将城市劳动力吸收到这些领域中来 。 当冲击到来时 ，大规模城市维持原有资本积累过程的难度更 大 。首先 ，大规模城市与外界联系通常更为紧密 ，商品 、服务 、外贸等经济活动跨城市流动更为频 繁 。 外部冲击削减了对城市商品和服务的需要 ，对城市外贸 、金融 、工业等经济体系造成负面影 响 ，大规模城市遭受冲击的程度更高 [21] 。其次 ，外部冲击下城市自身资本积累过程受到干扰 ，原有 吸收渠道吸收过剩资本的能力降低，企业会面临利润降低 、破产倒闭的风险 。原有进入资本积累过 程的劳动力成为多余的劳动力，企业的降薪 、裁员措施使员工从经济活动中退出 。而大规模城市企 业规模更大 、雇员人数更多，在外部冲击中失业规模可能更大 。
在冲击之后的恢复阶段 ，城市规模扩张所带来的集聚效应和规模经济 ，为城市经济恢复发展提 供正向效用 。首先 ，大规模城市具有相对成熟的劳动力市场 ，不断吸引高技能劳动力流入 ，提升城 市人力资本水平 ，为城市创新活动提供支持 。 多元化劳动力之间的知识交流将带来技术溢出和知 识溢出效应 ，提高城市劳动生产率水平 ，企业恢复发展所需的各方面劳动力也能得到满足 [22] 。其 次 ，大规模城市具有较大的市场优势 ，对多样化和差异化产品的需求更大 ，能促进创新活动的发 生 。在恢复阶段居民收入稳定增长带动需求重新扩大，大规模城市具有较多人口，其需求增长的规 模和速度也更大 ，将促进经济加快恢复 [23] 。最后 ，大规模城市与外部的紧密联系 ，使其在外部冲击 中受影响更大，但在恢复阶段外贸逐渐复苏，外部需求促进了城市经济恢复过程 。积极融入与外界 的沟通交流，也使得城市在经济活动中充分发挥比较优势，在提高生产要素质量的同时降低生产成 本 ，促进企业利润增长和城市经济恢复 。 因而 ，城市作为生产活动所在地 ，大城市在冲击中损失程 度更大，但在复苏期间却具有更快恢复的潜力 [24] 。
基于此，提出如下研究假设：
假设 2：城市规模扩张对抵抗阶段经济韧性具有负面影响，对恢复期经济韧性具有正面影响 。 三、城市经济韧性的测度与计量模型设定
(一)城市经济韧性的测度
已有研究存在着对城市经济韧性测度的三种方法 ，第一种是采用多指标体系测度法 ，选用若干 指标并对各个指标赋予一定权重，最终来测度城市经济韧性[8][25-26] 。第二种是单一指标体系测度法，选用 某一经济指标(通常是就业数据和 GDP 数据)，以国家水平为基准换算出城市经济韧性[4][7][18][27-28] 。 第三 种是计量模型测度法 ，基于统计学和计量经济学理论 ，利用相关经济数据建立模型 ，根据模型结果得出经济韧性 [5-6][29-31] 。
多指标体系测度法能够从多方面反映城市经济韧性 ，但是不同研究者选择的指标体系以及权 重不一致 ，该方法存在一定的不准确性 [19] 。而计量模型测度法的前提在于冲击之前有足够长的时 间 ，从近段时间可以拟合一个足够可靠的模型 ，从而产生较为可靠的估计 [32] 。但中国城市所遭遇的 各次冲击之间的时间较为短暂，从 1997年亚洲金融危机到 2008 年全球经济危机之间只有 10 年的时 间，使用计量模型拟合的方法也有其缺陷 。 因此，更为普遍接受的常用做法是使用城市就业数据或 者经济产出数据进行单一指标体系测度 ，由于中国城市就业数据并不完整 ，借鉴 Martin 的做法 ，使 用城市经济产出的数据进行单一指标体系测度 [18] 。 同时 ，现有研究表明 ，城市遇到冲击后将度过抵 抗期和恢复期 ，在此期间表现出的经济韧性分别称之为抵抗力和恢复力 [5-7][18- 19][33-34] 。综上 ，测度城市经济韧性的公示如下：
( 1 )式中 ，Resisti 表示城市 i 在抵抗期的抵抗力 ，∆Yiresist 表示城市 i 在抵抗期经济产出( GDP )的 变化量 ，∆E(Yiresist) 表示城市 i 在抵抗期的预期经济产出的变化量。( 2 )式中 ，Recoveri 表示城市 i 在 恢复期的恢复力 ，∆Yirecover 表示城市 i 在恢复期经济产出( GDP )的变化量 ，∆E(Yirecover) 表示城市 i 在 恢复期的预期经济产出的变化量 。并且有：
( 3 )、( 4 )式中 ，gN(res)ist 表示抵抗期全国的 GDP 增长率 ，Yit0 表示抵抗期初始时城市 i 的经济产出 ，gN(re)cover 表示恢复期全国的 GDP 增长率 ，Yit1 表示恢复期初始时城市 i 的经济产出 。这样 ，将测度出的城市 i 的抵抗力和恢复力与 0进行比较 ，当大于 0 时 ，说明该城市在抵抗期和恢复期内的经济韧性较高，高于全国层面;当小于 0 时，说明该城市在抵抗期和恢复期内的经济韧性较低，低于全国层面 。
(二)计量模型设定
对于抵抗期和恢复期的划分 ，借鉴陈安平的做法 ，以 2012 年为分界点 ，以 2008 — 2012 年为抵抗 期 ，2012 — 2017 年为恢复期 ，分别测算中国的地级市在抵抗期和恢复期的经济韧性 [22] 。为了验证城 市空间因素对经济韧性的影响，设计如下计量模型 。
模型 1 试图研究抵抗期经济韧性与城市建设和扩张之间的关系 ，模型 2 则是关于恢复期经济韧 性与城市建设和扩张之间的关系 。 由于决定城市经济韧性的因素和特征本身可能会受到连续冲击 的影响并随着时间的推移而改变 ，因此系统中必然存在内生性因素 。借鉴 Martin 的做法 ，通过在抵 抗期的起始年( t0 )和恢复期的起始年( t1 )测量回归变量，这种影响能在一定程度上减少 [18] 。
在模型 1 中 ，i 代表特定的城市 ，t0 代表抵抗期的起始年 ，εi 代表误差项 。 Resisti 代表城市 i 的 抵抗力 ，是核心被解释变量 ，由( 1 )式和( 3 )式计算得出 。 fixi(t)0 代表城市在抵抗期初始时的固定资 产投资水平 ，用城市固定资产投资占 GDP 比重来衡量 ，popi(t)0 代表抵抗期初始时的城市人口规模 ，用 城市常住人口数来衡量，这两个是核心解释变量，分别代表城市的建设和扩张过程 。 以往对经济韧 性影响因素的实证研究 ，也有涉及固定资产投资 ，但都将其作为控制变量而非核心解释变量 [23] ，人 口规模变量则通常作为分类标准 ，探讨不同人口规模城市间的经济韧性差异及影响因素 [35] 。如果 α1 和 α2 系数显著为正，表明城市固定资产投资越高 、城市规模越大，城市在抵抗期经济韧性越强 。
X 代表可能影响经济韧性的其他控制变量 ，主要包括以下内容：城市产业专业化程度 ，用城市 HHI 指 数 来 衡 量(hhi);城 市 产 业 结 构 高 级 化 程 度 ，用 城 市 第 三 产 业 和 第 二 产 业 产 值 之 比 来 表 示 (ind);城市对外开放度，采取实际使用的外商直接投资额与城市的 GDP 比值来表示( open );城市金 融发展水平 ，采取城市存贷款总额与城市的 GDP 比值来测度(fin);城市创新水平 ，采用财政支出中 科研支出占比来表示(inn);城市财政支出水平，采取财政支出占 GDP 的比重来衡量( exp )。
在模型 2 中 ，被解释变量是恢复期的城市经济韧性 ，由( 2 )式和( 4 )式计算得出 ，其中 t1 代表恢 复期的初始年 ，其他变量设定与模型 1 一致 。核心解释变量仍然是固定资产投资和人口规模 ，如果 β1 和 β2 系数显著为正 ，表明城市固定资产投资越高 ，城市规模越大 ，城市在恢复期的经济韧性越 强 。模型 2 中控制变量与模型 1 一致 。
(三)样本说明与变量的统计特征
以中国 256 个地级市为研究对象，数据来源于 CEIC数据库和中经网统计数据库，其中城市常住 人口有少量缺失值，用 GDP 除以人均 GDP 代替 。各变量的统计特征如表 1 所示 。
从表 1 可知 ，抵抗期中国城市经济韧性的均值为正 ，恢复期中国城市经济韧性的均值为负 ，说 明抵抗期和恢复期城市经济韧性存在差异 ，平均来看 ，抵抗期城市经济韧性较强 ，恢复期城市经济 韧性较弱 。关键解释变量之一的固定资产投资水平(fix)，其平均值在抵抗期初始时为 54.4% ，在恢 复期初始时为 72.1% ，恢复期均值明显大于抵抗期均值 ，表明固定资产投资水平有所提高 。从标准 差来看，恢复期固定资产投资水平的标准差明显大于抵抗期固定资产投资水平的标准差，表明恢复 期城市间固定资产投资水平的差异程度大于抵抗期 。关键解释变量之二的城市规模( pop )，其在恢 复期初始的平均值同样大于抵抗期初始的平均值 ，表明平均而言 ，城市人口在增加 ，从标准差来 看，两时期标准差较为接近，表明城市规模在不同城市之间的差异程度未发生较大变化 。
四、实证结果
(一)抵抗期经济韧性与城市建设、城市规模
利用模型 1 和模型 2 进行基准回归 ，结果如表 2 所示 。根据表 2 结果分析抵抗期和恢复期经济 韧性与城市建设扩张之间的关系 。
利用模型 1 估计各变量与抵抗期经济韧性之间的关系 ，结果如表 2 的第( 1 )、( 2 )、( 3 )列所示 ， 模型中的被解释变量是 2008 — 2012 年城市经济韧性 ，解释变量是在抵抗期初始时即 2008 年的初始 值 。第一列包含固定资产投资和所有控制变量，第二列包含城市人口规模和所有控制变量，第三列 包含固定资产投资 、人口规模和所有控制变量，表中均采用稳健标准误差 。
从表 2第( 1 )、( 2 )、( 3 )列可以看出 ，固定资产投资(fix)的估计系数显著为正 ，表明在不确定性 冲击刚到来时 ，以固定资产投资为代表的城市建设过程能够增强城市抵抗冲击的能力 。 以第( 3 ) 列估计结果为例，固定资产投资占比每提高 10%，经济韧性将增加 4.69% 。城市人口规模( pop )的估 计系数显著为负 ，表明相对于规模越小的城市而言 ，规模越大的城市受到冲击后的抵抗能力越弱 。 实证结果显示常住人口每增加 10%，城市经济韧性降低 1.08% 。
从其他控制变量来看 ，城市产业高级化程度在 5%水平上显著为正 ，表明城市第三产业占比越 高 ，抵抗期的经济韧性越强 ，与已有文献的结果相一致 。城市产业专业化程度 、城市对外开放度 、 金融发展水平 、政府支持创新力度及政府支出程度的系数均不显著 。
(二)恢复期经济韧性与城市建设、城市规模
利用模型 2 估计恢复期城市经济韧性与固定资产投资和城市规模的关系 ，结果报告在表 2第 ( 4 )、( 5 )、( 6 )列 。模型中的被解释变量是 2012 — 2017 年城市经济韧性 ，解释变量是在恢复期初始 时即 2012 年的初始值 。
从表 2第( 4 )、( 5 )、( 6 )列的估计结果可以看出 ，城市规模( pop )的系数仍然显著 ，但为正数 ，表 明在恢复期城市规模对于经济韧性存在着明显的促进作用 ，其值约为抵抗期系数绝对值的 2 倍 ，说 明城市规模在恢复期的正面作用更大 。 以第( 6 )列的估计结果为例 ，城市常住人口每提高 10% ，恢 复期经济韧性将增加 0.0195 。在恢复期，固定资产投资占比(fix)的系数仍然为正，但值只是抵抗期 时的 1/2.且并不显著，表明在恢复期，固定资产投资对于提高经济韧性的效果并不明显 。
从控制变量来看 ，城市产业专业化程度为负 、城市产业高级化程度为正 、政府支持创新力度为 正 、政府支出程度为正 ，但均只在 10%的水平上显著 ，说明城市产业越多样化 、高级化 、政府支出创 新力度和支出程度越大，对恢复期经济韧性将具有一定积极作用 。
(三)稳健性检验
上文基准回归结果表明 ，空间因素对城市经济韧性存在显著影响 ，在抵抗期 ，城市建设有助于 提高城市经济韧性 ，在恢复期 ，城市规模扩张有助于提高城市经济韧性 。 为了判断该结论是否稳 健，我们做了一系列检验，包括采用不同的韧性测度方法 、使用不同的模型设定等 。
年为恢复期 ，分别测度经济韧性。( 2 )延长恢复期的时间节点 ，以 2012 — 2018 年为恢复期 ，测度经济 韧性。( 3 )改变分界时间并延长恢复期的时间节点 ，以 2008 — 2010 年为抵抗期 ，2010 — 2018 年为恢 复期 ，分别测度经济韧性 。稳健性检验对应的估计结果如表 3 所示 。在所有估计中 ，抵抗期固定资 产投资的系数均显著为正 ，常住人口数的系数都显著为负 ，恢复期固定资产投资系数不显著 ，常住 人口系数显著为正，与基准回归估计结果一致 。
2.使用不同的模型设定 。上文采用的模型设定借鉴 Martin 的做法 ，模型 1 的自变量和控制变量 取值为抵抗期初始时即 2008 年的值 ，模型 2 的自变量和控制变量取值为恢复期初始时即 2012 年的 值 ，以此减少模型设定中内生性的影响 。但也有做法始终将自变量和控制变量取为抵抗期初始时 的值 [18][26] 。( 1 )仍然以 2008 — 2012 年为抵抗期 ，2012 — 2017 年为恢复期 ，但恢复期经济韧性对应的自 变量和控制变量取 2008 年的值。( 2 )以 2008 — 2010 年为抵抗期 ，2010 — 2017 年为恢复期 ，恢复期经 济韧性对应的自变量和控制变量取 2008 年的值。( 3 )以 2008 — 2012 年为抵抗期 ，2012 — 2018 年为恢 复 期 ，恢 复 期 经 济 韧 性 对 应 的 自 变 量 和 控 制 变 量 取 2008 年 的 值 。( 4 )以 2008 — 2010 年 为 抵 抗 期 ， 2010 — 2018 年为恢复期 ，恢复期经济韧性对应的自变量和控制变量取 2008 年的值 。 以上四种情况 改变了模型 2 的设定 ，因此表 4 中( 1 )、( 2 )、( 3 )、( 4 )列所显示的估计结果均为恢复期的结果。( 5 ) 列考虑到城市所具有的劳动力条件对经济发展的影响 ，在控制变量中加入高等学校教师数与学生 数的比值 。在所有估计中 ，抵抗期固定资产投资的系数显著为正 ，常住人口的系数显著为负 ，恢复 期固定资产投资的系数均不显著 、常住人口数的系数都显著为正，与基准回归估计结果一致 。
五、结论及政策启示
将城市建设和城市规模扩张过程引入对城市经济韧性的分析之中 ，对于将经济韧性的理论分 析与中国经济改革发展 、城镇化进程的实践联系起来 ，具有重要意义 。从 90 年代末期开始 ，中国的 城市建设和规模扩张过程逐渐加速 。城镇化率相对于前一周期开启了高速增长过程 ，从 1997 年的 31.91%快速上升到2021 年的 64.72% ，在不到 15 年的时间里实现了成倍增长 ，城市空间变化显著 。 相较于已经完成城镇化过程的西方国家而言，城市建设及规模扩张的空间因素，对于解释中国城市 经济韧性应当具有更加独特的意义 。大卫 ·哈维将 2008 年全球金融危机后中国的城市建设和规模 扩张过程视为在冲击中保持稳定的重要手段 。正如其所述，“空间关系和地理现象也具有基础物质 属性，因此需要在分析之初就纳入考虑范围 ”[36] 。
通过测度中国 256 个城市在 2008年全球金融危机冲击下的经济韧性 ，实证分析证明城市经济 韧性与城市建设和规模扩张之间存在着紧密联系 。结果表明，首先，城市并非仅仅是经济活动的容 器 ，其自身的建设和规模扩张过程 ，也构成经济活动的环节 ，将对城市经济韧性产生影响 。其次 ， 以固定资产投资为代表的城市建设过程，对于冲击来临时抵抗冲击具有重要的正向作用，而城市规 模扩张则对抵抗冲击具有负面影响 。最后 ，当进入恢复期后 ，两者的作用发生了巨大转变 ，城市建 设过程所具有的影响不再显著 ，城市规模扩张则对经济恢复具有显著的正向作用 。对计量模型进行的稳健性检验与上述结果一致 。
在实证研究中假说 1关于恢复期城市建设对经济韧性的促进作用未得到显著证明 ，一方面 ，可 能是因为城市建设过程周期较长 ，其对商品的空间生产过程的促进作用较为缓慢 ;另一方面 ，随着 社会再生产的恢复，过剩资本再次涌入金融领域，城市建设对过剩资本的吸收作用有所减弱 。假说 2 得到显著证实 ，表明城市规模对城市经济韧性存在显著影响 。无论如何 ，城市空间和地理因素对 于城市经济韧性的作用不应被忽视，其作用机制需要得到进一步研究和证明 。
在当前继续推进新型城镇化战略 ，国内国际不确定性因素显著增加的背景下 ，得出以下政策启 示 。首先 ，城镇化过程不仅是经济发展的结果 ，也将影响经济发展的稳定性和可持续性 。其次 ，在 不确定性冲击发生后 ，固定资产投资等城市建设过程 ，对于抵抗冲击具有巨大且明显的作用 ，可以 作为应对经济冲击的紧急手段 。最后 ，在恢复阶段 ，不应继续以固定资产投资为主促进经济恢复 ， 而需继续提高常住人口城镇化率，有序推动新型城镇化进程 。
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