外部冲击影响城市经济韧性的组态分析
原文载于《郑州大学学报》（哲学社会科学版）2023年第1期，如需转载，请联系授权。
作者简介：
张跃胜(1973－)，男，河南延津人，天津城建大学经济与管理学院教授，研究方向：经济社会可持续发展；
谭宇轩(1997－)，男，湖南益阳人，天津城建大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：城市管理与治理；
乔智(通讯作者)(1988－)，男，河南郑州人，复旦大学大数据学院、珠海复旦创新研究院博士后研究员，研究方向：宏观经济。
本文系2022年天津市社科规划课题“‘东数西算’新布局下天津融入京津冀数据治理共同体的路径研究”（项目编号：TJGL22－009）。
摘 要：城市经济韧性的重塑是多重因素共同作用的结果，本文基于组态视角，选取2020－2021年我国36个省会和计划单列城市的数据，运用QCA方法分别探讨了抵御期和恢复期高（低）城市经济韧性的影响因素组态，并明晰其驱动机制。研究发现：（1）抵御期和恢复期中均未发现有单个前因构成高（低）城市经济韧性的必要条件。（2）抵御期和恢复期高城市经济韧性的组态构型分别为6类及3类，各组态经济韧性要素之间存在替代或互补关系，其中政府干预对城市经济韧性的促进作用被结构性因素间的综合作用显著弱化，各城市需因地制宜，扬长避短选择适合自身的经济韧性跃升路径。（3）高（低）外贸依存和高（低）数字经济发展对恢复期高（低）城市经济韧性的产生发挥着较普适的作用，数字贸易可能成为新时代经济增长和韧性提升的关键引擎。
关键词：城市经济韧性；影响因素；跃升路径；组态分析
城市经济韧性是指城市经济系统受到某种外来冲击后，所表现出的防御能力、抵抗能力、适应能力和调整能力［1］。新冠疫情爆发是对中国城市经济韧性的一次重大历史考验。面对这一冲击，我国城市因地理特征、产业结构、文化制度和治理水平等方面的差异，表现出的抵御和适应能力也不尽相同。由此，城市作为一个经济系统应怎样防范和抵御冲击以及通过什么样的调整快速恢复原有状况等问题引发了社会各界的广泛讨论［2］［3］。当前我国经济恢复的基础尚不牢固，面临着需求收缩、供给冲击和预期转弱的三重压力，同时还叠加着外部环境动荡不安的因素，这些内外因素均给中国经济的高质量发展与转型带来了严峻挑战。在此背景下，进一步夯实中国城市经济系统的韧性能力对于形成双循环发展新格局、推进高质量发展、建设中国式现代化强国具有重要的理论价值和实践意义。
梳理现有文献发现，近年来有诸多学者对城市经济韧性进行了较为深入的研究，为本文提供了坚实的理论基础和丰富的经验借鉴，但也存在一些问题值得深入思考：
第一，在研究视角上，多数研究以2008年金融危机作为外来冲击变量，过于注重对结构性因素的考察，忽略了不同经济主体在危机中的能动作用。而城市经济韧性是多要素互动的结果，其能力是在多种“结构”和“能动性”相互作用下构建而成的［4］［5］。2020年以来，能动性因素虽然逐步受到关注，但相关研究在方法与理论上还存在较为明显的错配问题，如将“结构”和“能动性”要素视为一个整体，在研究方法上却单独探讨各因素对经济韧性的影响，过度聚焦于线性和单向因果关系的解释［6］［7］，这在一定程度上忽视了现象背后“多因并发”的逻辑和“非对称”因果的现实。实际上，影响城市经济韧性的各个因素之间具有明显的“组态效应”而非线性特点［1］。因此，需要从整体视角探析“多重前因”对城市经济韧性的联动效应。
第二，在方法论上，现有研究受制于还原论的简单因果推断分析逻辑，从而限制了对城市经济韧性多元化和动态化提升路径的探究，难以为城市经济韧性的差异化路径提供充分的理论与实践支撑。从内涵看，城市经济韧性理论经历了由均衡论到演化论的转变，即城市内部组成与结构会随外部环境变化而变化，城市的发展路径被赋予了多元化可能［8］［9］。从复杂适应系统观点出发，城市经济韧性的发展路径不是单一和均衡的，而是复杂与非均衡的，城市经济韧性各影响因素之间是相互联动、协同匹配的，从而会塑造出多元化的经济韧性发展路径［10］［11］。从区域可持续发展的角度看，随着城市内部资本、技术和制度的不断累积，系统内部的要素关联程度日益提高，这使得城市内部要素之间得到重组的可能性增强，更容易引致新的城市经济韧性发展路径［10］。因此，亦有必要探讨多要素协同影响下城市经济韧性的多元化路径。
第三，在研究尺度上，既有文献多聚焦于国家和省域层面，对城市维度的关注还不够深入，未能从较小尺度揭示经济韧性的特征。近年来虽有学者对城市层面进行了一些有益探索，如魏峰等(2023)将2020年初视为冲击对长三角城市影响的起始点，并采用核心变量法进行韧性测算，但不同城市受影响的起始时间和形式并不相同，这有可能导致韧性测度的误差。鉴于此，本文拟选取全国36个省会和计划单列城市为研究样本。这些城市多是全国各区域的政治、经济、文化和交通中心，其经济响应相对迅速，能有效降低因冲击起始时间和冲击方式的不同所造成的测度误差。
综上，本文基于组态视角，采用定性比较分析方法（Qualitative Comparative Analysis，QCA），致力于回答以下问题：外部冲击下城市经济韧性各影响因素的耦合形成了怎样的发展路径？这些影响因素是否是产生高（低）城市经济韧性的必要条件？什么样的前因组合可以产生高（低）城市经济韧性？本文可能的边际贡献如下：（1）基于全国36个省会和计划单列城市的数据进行研究，希望在一定程度上提高城市经济韧性测度的准确性和可比性，并以更细微的尺度分析外部冲击之下城市经济韧性的影响因素和发展路径。（2）将结构和能动性因素统一纳入城市经济韧性的分析框架，以促进两者的耦合研究，验证外部冲击下政府与结构因素之间的共栖、共生及其与城市经济韧性的关系。（3）针对不同发展路径的城市提供针对性的韧性策略组合，为今后应对突发事件冲击提供理论和实践参考。
（一）前因条件选取
前因条件选取是组态分析的核心。影响城市经济韧性的前因条件包括结构性条件和能动性条件。在城市经济韧性的研究中，结构条件通常从宏观尺度的经济结构、人力资本、基础设施等出发，解释不同地理空间在抵御或应对外部冲击时所表现出的差异［12］。当韧性被概念化为不确定情境下的长期适应能力时，则更强调人的能动性对产业结构的塑造能力。相较于结构视角，能动性视角强调能动主体具有自主选择和创造性能力，可以通过预测、学习、模仿等行为，逐步适应内外部环境变化以抵御危机的冲击［3］［4］。
目前以金融危机为情境预设的城市经济韧性研究多聚焦于结构性视角［5］。然而，不同类型的危机在传播尺度、影响对象、程度范围和持续时长上的差异也会引起城市经济韧性特征与机制的不同。在外部冲击背景下，政府、企业与公民等能动主体对城市经济韧性的塑造起到了另一种效果。因此本文结合具体背景，选取外贸依存、数字经济发展、产业多样化、基础设施、金融发展作为结构性条件，选取政府干预作为能动性条件［4］［6］。选取政府干预作为能动性条件的原是：第一，城市经济韧性领域的能动性研究中多聚焦于政府这一主体。第二，现有文献已从还原论视角证实，政府干预是外部冲击背景下中国城市经济韧性的重要来源，而本文将从组态视角去检验这一结论是否成立。
（二）组态模型
如前文所述，城市经济韧性受结构和能动性因素的共同影响，这些因素可以通过不同的组合方式实现高（低）城市经济韧性，然而二者之间如何交互协同进而影响城市经济韧性是一个复杂的系统问题。针对城市经济韧性各影响要素之间的复杂交互和协同耦合特征，组态视角因其关注“多因一果”“殊途同效”现象的特点［13］，非常适合用于分析多重影响要素对城市经济韧性的组态效应，即条件变量不同组合方式形成的多元组态对于研究对象的影响。
首先，城市复原力是由多因素综合作用的结果，城市经济韧性各影响因素在目标和行为逻辑上可能出现竞争与共生。在复杂城市经济系统中，各子系统相互竞争、共生和适应，共同创造路径，共同演化［5］，这使得各要素影响城市经济韧性的路径和机制是交互的。虽然很多文献引入了调节变量试图解构组态效应，但传统的经济学计量方法对3个以上的交互变量已经难以彼此解释，更无法回答因素的组态效应，这很难解释变量间相互依赖及其构成的组态如何影响结果的复杂关系，也就无法揭示影响城市经济韧性的因果机制。
其次，结构因素和能动性因素之间可能存在多元的共栖、共生或主导关系。2020年以来，学者们深入探讨了政府干预影响区域经济韧性的机制，并发现政府干预能显著促进区域经济韧性提升。而组态视角认为，区域经济韧性要素之间可能存在替代或互补关系。经济脆弱性和经济韧性分别受到结构因素和能动性因素的支配［14］，而城市经济韧性是一个包含经济脆弱性概念在内的广义概念。那么，二者是否必须同时存在才能形成高经济韧性？有无其他耦合方式（如掠夺竞争型共栖、部分互利型共栖、完全互利型共栖等）能够促进经济韧性提升？这些问题仍需探讨。
为此，本文从组态视角出发，探析多重因素对城市经济韧性的协同影响，并阐述其驱动机制。即数字经济发展、外贸依存、金融发展、政府干预、产业多样化和基础设施6大要素如何联动影响城市经济韧性。理论模型如图1所示。
（一）fsQCA 方法
QCA方法主要包括csQCA（清晰集）、mvQCA（多值集）、fsQCA（模糊集），由于本文变量多为连续变量，故选择fsQCA方法。在涉及城市经济韧性影响因素的研究中，主流的还原分析方法主要回答单个变量与经济韧性间的平均效应，它表征变量关系之间的“可能性”，这类方法基于整体具有可分性假设，适合分析前因变量间弱相互依赖性的现象［15］［16］。但从现实情况来看，城市经济韧性各影响因素之间关联性强，同时，各前因条件对不同城市的影响存在差异，不同城市应对冲击的反应各不相同，塑造经济韧性的每个理论条件的作用都不应该被孤立考虑。相反，这些条件和因素应该被视为城市“概况”的基本组成部分，各个方面之间的复杂相互作用也不应被忽视［17］。再者，这类方法多是在控制其他变量不变的前提下进行分析，这简化了前因条件及结果之间的复杂因果连结。而fsQCA方法从整体视角出发，充分考虑了相互依赖条件间的复杂因果性，有助于分析多因并发、因果非对称和等效性等复杂的因果性问题，非常契合文章的研究主题。最后，fsQCA方法还避免了还原分析中的遗漏变量偏差问题［13］。
（二）数据来源
本文样本为2020－2021年全国36个省会和计划单列城市数据（剔除港澳台）。中国城市数字经济指数来源于《中国数字经济指数白皮书》，人均道路面积数据来自《中国城市建设统计年鉴》，其余指标的原始数据均从《中国城市统计年鉴》获得，部分缺失数据通过查阅各地市统计局网站和统计公报加以补充。考虑到结果相对条件具有一定的滞后性，本研究将测量结果变量数据的时间设定为比条件变量（政府干预除外）滞后1年，即衡量城市经济韧性和政府干预所使用的数据为2020和2021年度数据，而衡量产业多样性、数字经济发展、金融发展、外贸依存、基础设施所使用的数据为2019和2020年度数据。
（三）条件测量与校准
1.结果
本文从测度的简单、有效性出发，采用核心变量法进行计算。测度城市经济韧性之前，需对经济周期进行划分。外部冲击对中国经济的负面影响始于2020年，但关于经济复苏周期的界定存在两种观点：一是中国经济在2020年第四季度基本恢复至冲击前水平；二是对中国经济的影响直到2021年底才基本恢复。本文认为第二种观点较为合理：一方面，中国各区域受冲击的起始时间和影响程度并不相同，不同区域的经济复苏周期存在差异。另一方面，尽管2020年我国实施了大规模财政刺激计划，但受政策时滞性和本土经济分化特征的影响，我国经济复苏呈K型趋势，主要表现为：（1）高端消费与一般消费在恢复速度上的分化。（2）大型企业与中小企业在恢复和适应能力上的分化。（3）高生产力恢复与低消费欲望上的分化。（4）高经济恢复速度与低居民收入增速上的分化。此外，国际金融论坛与OECD组织均认为，全球经济在2021年底才基本恢复至冲击前水平。最后，基于数据来源的准确性及完整性，选取年度数据可有效避免测度误差。综上分析，本文将2020年视为抵御期，2021年视为恢复期。具体公式为：
Resis =（Gr2020-Gn2020）/ | Gn2020 |
Recov=（Gr2021-Gn2021）/ | Gn2021 |
其中，Resis和Recov分别表示抵抗力和恢复力韧性，取值越大，其韧性越强。Gr2020和Gr2021分别表示抵御期(2020)和恢复期(2021)的城市GDP增长率，Gn2020、Gn2021分别表示2020和2021年全国GDP增长率。
2.条件
产业多样化用熵测度法计算得到，计算过程基于《中国统计年鉴》三次产业门类的单位从业人员比重数据，公式为：
取值越大，多样化水平越高，其中Pi表示小类产业或行业的地区就业占比，n是城市产业或行业数量。数字经济发展用数字经济指数衡量，其来自《中国数字经济指数白皮书》，共涵盖信息化基础设施、城市服务、城市治理和产业融合四个维度，该指数在数字经济领域得到广泛应用。基础设施用人均道路面积衡量。金融发展用年末金融机构人民币各项贷款余额/GDP表示。外贸依存用进出口总额/GDP表示。政府干预用财政支出/GDP表示。
3.数据校准
采用直接法把数据转换为模糊集隶属分数。因外部标准和理论证据缺乏，本文参照既有的研究方法，分别选择样本数据中75%(完全隶属)、50%(交叉点)、25%(完全不隶属)分位数作为校准原始数据的3个定性阈值［18］。低经济韧性的校准通过取高经济韧性的非集实现。前因条件和结果的校准锚点及描述性统计见表1。
（一）抵御期组态分析
1.必要性分析
采用fsQCA3．0软件检验必要条件。如表2所示，单个条件必要性的一致性均低于0.9，即抵御期未发现存在产生高(低)城市经济韧性的必要条件。在此基础上，下文将6个前因条件纳入fsQCA进行组态的充分性检验。
2.高城市经济韧性的充分性分析
前因条件组态的充分性分析是QCA方法的核心，主要目的是分析城市经济韧性不同影响因素交叉组合形成的前因组态对于结果变量的充分性，这些不同的组态表示实现同一结果的不同路径。参考已有研究，一致性分数低于0.75的组态应被剔除。为进一步提高组态解释力，将一致性阈值设定为0.8。为避免结果和结果否定中组态的同时子集关系，借助PRI一致性阈值对组态进行深度筛选。参考杜运周等人的建议，将PRI一致性阈值设定为0.7。最后，根据“75%原则”，将案例频数阈值设置为1［18］。本文还进一步区分了每个组态的核心和边缘条件，并对发现的组态进行命名，以深化对现象的解释。QCA分析结果如表3。根据表3，抵御期产生高城市经济韧性的组态有6个（H1、H2、H3、H4、H5、H6），其中H5、H6和H2、H3分别构成了二阶等价组态。下面深入分析各个组态对城市经济韧性的影响。
（1）产业结构与基础设施驱动型。H1表明在金融发展不高且数字经济发展和外贸依存均存在不足的城市，如果产业多样性和基础设施水平较高，政府干预对产生高城市经济韧性的作用并不必要。处于这类生态的典型城市为济南和长春。冲击发生后，这些城市凭借多样化的产业结构，帮助其分散风险、抵御冲击，有效缓解了因主导产业大幅下滑导致的非自愿型失业风险，有利于社会秩序稳定。资料显示，济南和长春2020年末的城镇登记失业率分别为2.03%和3.33%，远低于4.2%的全国水平。同时这些城市拥有较为完善的基础设施，能够有力保障应急物资、物流的需求，是城市应对疫情威胁的重要物质支撑，对其抵御外部冲击起到辅助作用。
（2）外贸—数字经济助力下的基础设施驱动型。H2表明在政府干预不足且金融发展不高的城市，无论产业多样性如何，只要政府注重基础设施建设，并辅以高的数字经济发展和高的外贸依存，也能产生高的城市经济韧性。处于这类生态的典型城市包括：青岛、成都、合肥、厦门。这些城市的基础设施总体优势明显，数字经济发展水平和对外开放程度较高，一定程度上弥补了政府干预和金融发展的不足。
（3）外贸—金融发展助力下的基础设施驱动型。H3表明在政府干预不足且产业多样性欠佳的城市，无论数字经济发展水平如何，只要政府注重基础设施建设，并辅以高的金融发展和高的外贸依存，也能产生高的城市经济韧性。尽管H2和H3具备一样的核心条件，但H2为数字经济助力，H3为金融发展助力。处于这类生态的典型城市为西安和南京。这些城市的基础设施较为发达，金融发展和对外开放程度较高，一定程度上弥补了政府干预和产业多样性的不足。
（4）多要素缺失型。不同于其他组态，H4中未出现“积极因素”但仍可产生高经济韧性。其原因可能是，存在其他因素的正向作用间接弥补了这些条件的不足，典型城市是长沙。《中国城市竞争力第18次报告》显示，2020年长沙城市综合经济竞争力位居全国第16位，较之于本文中的其他案例，其在对外贸易、金融发展、基础设施和数字经济发展等方面的表现并不突出。但长沙作为新一线城市对周边区域人才的新引力较大，长沙还拥有多所双一流高校，其知识存量和知识流量相对较高。同时长沙在创新环境方面表现较为突出，良好的创新基础和创新环境使长沙具备较高的创新水平［19］。有研究指出，更具创新性的经济体在面对外部冲击时，不仅更能够经受住波动的负面影响，还能更快地做出适应性调整，为结构性因素的恢复创造更多“积极空间”，表现出更强的经济韧性［20］。此外，长沙近年来营商环境持续优化，并获评2020年中国“国际化营商环境建设标杆城市”荣誉称号，这有利于长沙中小型企业的健康发展，一定程度上弥补了特殊时期政府对经济干预的不足。
（5）政府助力下的产业结构—数字经济—金融发展驱动型。H5表明在基础设施和外贸依存均欠佳的情况下，只要产业多样性高，数字经济发展和金融发展也高，政府通过加强经济干预，就能产生高城市经济韧性，典型城市是贵阳。2021至2022年，贵阳政府加大了对经济的干预力度，出台了一系列的经济刺激政策。同时贵阳的数字经济发展水平较高，这强化了其在产业结构、金融发展和政府管控上的优势，对城市经济韧性的提升起到核心支持作用，一定程度上弥补了基础设施和外贸依存欠佳带来的消极影响。
（6）外贸助力下的产业结构—数字经济—金融发展驱动型。H6与H5具备一样的核心条件，但H5为政府助力，H6为外贸助力。H6表明在政府干预和基础设施均欠佳的情况下，只要产业多样性高，数字经济和金融发展水平也高，辅以较高的外贸依存，就能产生高城市经济韧性，典型城市是杭州。杭州凭借在数字经济领域的先发优势，为其产业结构和金融服务赋能，强化了抵御和分散外部冲击的能力。同时杭州先进的数字化技术提升了政府的调控效率，一定程度上弥补了政府干预的不足。此外，杭州还具备较强的外贸韧性，对城市经济韧性的提升起到辅助作用。
3.低城市经济韧性的充分性分析
为了检验因果的非对称性，本文分析了产生低城市经济韧性的前因组态，发现其中3个组态会产生低城市经济韧性。组态NH1显示，在缺乏高产业多样性、高数字经济发展、高基础设施和高外贸依存的城市生态中，即便有高的金融发展，城市经济韧性也不会高。组态NH2显示，在缺乏高产业多样性和高基础设施的生态中，即便有高的数字经济发展、高的政府干预和高的外贸依存，城市经济韧性也不高。最后，NH3显示，在高产业多样性、高政府干预、高基础设施、高外贸依存和高金融发展为核心条件存在的生态中，只要数字经济发展水平不高，也不能产生高城市经济韧性，典型城市是太原。
本文对高(低)城市经济韧性组态进行了稳健性检验。通过将一致性阈值调整至0.85，发现组态构成与调整之前完全一致，参考相关检验标准，可以认为组态结果稳健［15］。
（二）恢复期组态分析
2021年中国经济展现出强大的韧性恢复能力，经济总量和人均水平实现新突破。为何我国经济能快速从外部冲击中回暖？导致这一现象的关键因素有哪些？对比抵御期的组态构成有何新的特征？基于此，本文进一步分析了恢复期高(低)城市经济韧性的组态情境。
1.必要性分析
从表4可以看出，单个条件必要性的一致性均低于0.9，即恢复期仍未发现有产生高（低）城市经济韧性的必要条件。
2.充分性分析
恢复期城市经济韧性的充分性分析结果如表5所示。由一致性指标可知，有3个一阶等价组态构成了高城市经济韧性的充分条件。此外，由覆盖度指标可知，每个组态对于高城市经济韧性有实质的解释力，3个组态共同解释了恢复期高城市经济韧性相当程度的变异。
根据表5，产生高城市经济韧性3个组态的核心条件均为数字经济发展，这说明高数字经济发展是恢复期形成高城市经济韧性的关键。同时，低城市经济韧性的3个组态均包含非高数字经济发展，这说明高（低）数字经济发展对扩张期高（低）城市经济韧性的产生发挥着较普适的作用。一方面，数字经济通过提升产业链完整度和优化资源配置效率来提升经济部门的生产效率，从而带动生产力复苏和经济韧性重塑。另一方面，数字化发展加速了城市信息流动并提高了城市信息利用效率，同时，随着数字化技术与实体经济的深度融合，催生了云办公、云教育、云医疗和云购物等新业态，为城市经济系统创造出强大的消费动力，一定程度上削弱了冲击对经济体的负面影响。
组态P3表明，在高产业多样性和高数字经济发展为核心条件支持的双轮驱动下可以产生高城市经济韧性，典型城市是武汉。较之于P3，P1更注重数字经济与传统贸易的结合，通过数字化的形式，使传统可贸性提高，有效减少了贸易成本和时间，改变了传统行业的贸易形式和贸易规模，为城市经济恢复带来了动力，典型城市是上海、广州、北京。较之于P1，P2还通过高基础设施作为核心支持，弥补了政府干预和金融发展的不足，典型城市为青岛、宁波、成都、合肥。
此外，低城市经济韧性的3个组态均包含非高外贸依存，而高城市经济韧性的2个组态包含高外贸依存（P1和P2，且P1、P2的一致性和覆盖度指标较高，解释力较强），这说明高（低）外贸依存对高（低）城市经济韧性的产生发挥了较普适的影响。可能的原因是，外贸依存较高的城市能快速吸收外部资金、技术和资源，提升城市经济系统的效率水平，弥补其金融发展、政府干预和产业多样性等方面的不足，进而提高城市抵御和适应风险的能力。
最后，从表5进一步发现，外贸依存与数字经济发展呈现出“同存同亡”的趋势，这表明，数字贸易有可能成为新时代中国城市经济韧性提升的新引擎。从表3和表5发现，政府干预在抵御期和恢复期的高城市经济韧性组态中基本处于缺失状态，这与Martin(2015)、Briguglio(2009)、Hassink(2017)等人的观点冲突，即在政府干预缺失的生态中，也可能产生高城市经济韧性，如H2、H3、H4、P2、P3等。一方面，面对严峻复杂的国际形势等超预期因素的影响，我国经济运行下行压力加大，各地区政府的财政收入降低，政府对经济的干预力度在客观上受到限制。另一方面，政府干预的不足又可以通过数字经济发展、基础设施、金融发展、产业结构和外贸依存等因素间的相互作用实现替代或互补，由此形成了产生高城市经济韧性的不同等效路径。
（一）结论
本文从组态视角分别探讨了产业多样性、数字经济发展、政府干预、基础设施、金融发展和外贸依存6个要素联动匹配形成的生态在抵御期和恢复期对我国城市经济韧性的协同影响机制，主要结论如下：
（1）在抵御期和恢复期期间，产业多样性、数字经济发展、政府干预、基础设施、金融发展和外贸依存均不构成高(低) 城市经济韧性的必要条件。
（2）在抵御期期间，存在6条路径可以实现高城市经济韧性，具体为：第一，产业结构与基础设施驱动型，即高产业多样性、高基础设施和非高金融发展为核心条件，互补非高数字经济发展和非高外贸依存为边缘条件的城市生态可以产生高城市经济韧性。第二，外贸—数字经济助力下的基础设施驱动型，即非高政府干预和高基础设施为核心条件，互补高数字经济发展、非高金融发展和高外贸依存为边缘条件的城市生态可以产生高城市经济韧性。第三，外贸—金融发展助力下的基础设施驱动型，即非高政府干预和高基础设施为核心条件，互补非高产业多样性、高金融发展和高外贸依存为边缘条件的城市生态可以产生高城市经济韧性。第四，多要素缺失型，即非高数字经济发展、非高政府干预和非高金融发展为核心条件，互补非高产业多样性、非高基础设施和非高外贸依存为边缘条件的城市生态可以产生高城市经济韧性。第五，政府助力下的产业结构—数字经济—金融发展驱动型，即高产业多样性、高数字经济发展和高金融发展为核心条件，互补高政府干预、非高基础设施和非高外贸依存为边缘条件的城市生态可以产生高城市经济韧性。第六，外贸助力下的产业结构—数字经济—金融发展驱动型，即高产业多样性、高数字经济发展和高金融发展为核心条件，互补非高政府干预、非高基础设施和高外贸依存为边缘条件的城市生态可以产生高城市经济韧性。
（3）数字经济和对外贸易对恢复期高城市经济韧性的产生发挥着较为普适的作用。数字经济通过赋能传统贸易催生新的贸易形式或将成为今后经济增长和城市经济韧性提升的关键“引擎”。而政府干预并非是这一背景下中国高城市经济韧性的重要来源。
（二）启示
本文的结论可为政策层面提供以下两方面启示：
第一，优化单一的经济韧性要素并不是产生高城市经济韧性的前提，经济韧性的重塑是城市系统内各要素综合作用的结果，政策制定者需统筹优化城市经济韧性生态，祭出城市经济韧性提升的“政策组合拳”。同时，通过政策组合促进城市经济韧性提升具有不同的路径选择。当政府对经济的干预力度或其他条件受到客观限制时，不能也没必要同时兼顾所有要素，此时可通过结合自身资源禀赋因地制宜、有的放矢地合理调动经济韧性要素以实现替代或互补。此外，针对金融发展、政府干预、产业多样性、基础设施、外贸依存和数字经济发展均不足的城市，可以通过提升城市创新能力或优化营商环境等其他措施实现互补。最后，即使在高金融发展、高产业多样性、高基础设施、高外贸依存和高政府干预的积极生态中，政策制定者也需及时提升数字经济发展水平，否则也不能产生高城市经济韧性。
第二，加快建设现代化数字贸易新业态。在政策实践中，需注重数字经济和对外开放对城市经济韧性的协同促进作用。具体来说，一是要加强规则对接，进一步对接高标准国际经贸规则，完善法律法规，推动更高水平的对外开放。二是提升数字化治理水平，积极营造现代化贸易生态。三是利用数字技术优化贸易方式、完善产品供应链和价值链［21］。
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