中国经济增长系统脆弱性的区域差异性研究*——基于制度因素的度量

任崇强，翟国方，李莎莎，吴云清

(1.西北民族大学经济学院，甘肃兰州 730030； 2.南京大学地理与海洋科学学院，江苏南京 210093；3.南京大学建筑与规划学院，江苏南京 210093； 4.南京工业大学测绘学院，江苏南京 210009)

·研究报告·

中国经济增长系统脆弱性的区域差异性研究*
——基于制度因素的度量

任崇强1， 2，翟国方3※，李莎莎2，吴云清4

(1.西北民族大学经济学院，甘肃兰州 730030； 2.南京大学地理与海洋科学学院，江苏南京 210093；3.南京大学建筑与规划学院，江苏南京 210093； 4.南京工业大学测绘学院，江苏南京 210009)

[目的及方法]以脆弱性理论和VSD模型，基于制度因素度量了2013年中国31个省域的经济增长系统脆弱性，并进行了区域差异分析和障碍度分析。[结果](1)脆弱性评价结果显示，在我国西部经济不发达地区的经济增长系统脆弱性较高，东部经济发达地区经济增长系统脆弱性低，大部分省区经济增长系统相对稳定与安全。在制度应对性高的省区，经济脆弱性较低； 在制度应对性低，增长要素敏感性强的省区，经济脆弱性高。(2)空间特征分析发现，中国经济增长系统脆弱性呈现西—中—东脆弱性逐渐递减的空间分布特征。(3)空间热点地区显示，脆弱性高值集聚的热点地区为不发达的西部省区。(4)障碍度分析结果显示，城乡居民消费水平增长、第三产业增长、出口增长和城镇居民收入增长是主要的增长障碍。[结论]增加经济制度的应对性，可以消减经济增长系统的脆弱性。

经济增长系统 脆弱性 VSD模型 区域差异性 制度因素

0 引言

脆弱性研究是可持续发展中的一种范式研究[1-4]。1990年6月在马耳他召开的联合国贸易和发展会议(UNCTAD)上首次提出了“经济脆弱性”概念。1999年联合国开发计划署(UNDP)正式决定将经济脆弱性作为衡量国家和地区经济可持续发展的重要指标[5-6]，有效诊断经济发展中的脆弱性对实现经济可持续健康发展具有重要的作用[7]。在更多研究注重脆弱性具有多尺度多维度的特征情况下，经济制度因素往往被忽视[8-12]。中国经济增长自1978年经济转型以来取得了令人瞩目的经济景观，其中经济制度是主要的影响因素[13-14]。在经济制度产生制度贡献促进经济增长的同时，经济增长系统也积累了许多矛盾，呈现出一定程度的脆弱性，影响到经济增长系统的稳定与安全[5-16]。厘清制度因素基础上的中国经济增系统脆弱性，可以进一步完善经济制度，促进制度改革和制度创新，维护系统的安全与稳定。文章根据制度因素度量了2013年中国31个省域的经济增长系统脆弱性，并进行了区域差异分析和障碍因素分析，以期为中国各省域进行经济制度创新，降低区域脆弱性，实现经济可持续增长提供参考和依据。

1 评价模型、方法及指标选取

1.1 VSD模型(Vulnerability Scoping Diagram)

Polsky等基于暴露-敏感-适应提出VSD(Vulnerability Scoping Diagram)评价整合模型，是目前应用最为广泛的脆弱性评价模型[17]。系统面对扰动的敏感性以及缺乏应对能力是系统脆弱性的主要表现[18]。经济增长系统是一个复杂的开放系统，具有典型的非确定性特征。结合一些专家对于经济系统脆弱性的研究[19-20]，定义该文中经济增长系统脆弱性。经济增长系统脆弱性指经济增长系统在面临不确定因素干扰中呈现出的增长要素敏感性和经济制度的应对性，进而在增长系统内部结构呈现的不稳定的本质属性。当敏感性强应对能力弱时，经济增长系统呈现出一定的脆弱性。因此，根据定义，经济增长系统由敏感性和应对性所构成。经济增长系统脆弱性评价的数学模型为：

(1)

Vi表示经济增长系统脆弱性；Si表示经济增长要素敏感性；Di表示制度因素应对性。

1.2 评价方法

综合指数法是目前脆弱性评价值最为常用的方法，但是在权重上更多体现的是人为主观因素。该文采用熵权法，其优点在于可以客观地确定指标权重，摆脱主观性确定权重的人为因素，能够准确地反映数据的客观规律。具体步骤如下：

(1)数据的标准化处理

(2)

Xij为第i个样本第j个指标的统计量；Xmin(j)、Xmax(j)为指标j的最小值和最大值。

(2)计算指标比重值

(3)

Pij为第i个样本第j个指标的比重；m为样本总数。

(3)计算信息熵值

(4)

Ej为第j个指标的信息熵值。

(4)计算效用值

Uj=1-Ej

(5)

Uj为第j个指标的效用值

(5)计算权重

(6)

Wj为第j个指标的权重。

(6)对各个指标进行加权求和，计算各指标的数值

(7)

Ti为第i个样本加总的评估数

1.3 指标选取及数据来源

1.3.1 评价指标

系统定义强调要素结构和要素的运动变化[21]。经济系统通常被分为微观和宏观2个层次[22]。因此，根据经济增长系统的要素结构和要素特征，该文从宏观层次和微观层次选取经济增长的要素敏感性指标。宏观层次主要包括GDP的总量和人均指标。微观层次包含收入结构、就业结构、产业结构、投资结构和贸易结构，相应增长要素就包括城乡收入增长、三次产业增长、就业增长、消费水平增长、投资增长和贸易增长等指标。

经济制度因素指标借鉴金玉国，樊纲、王小鲁等研究的市场化指数来代表经济制度因素的指标，主要反映在5个方面[13-14]： ①市场利益主体分配格局变化的市场和政府关系； ②产权制度变化中非国有经济的地位； ③要素市场的发育程度； ④市场中介组织和法律制度环境； ⑤全球化和一体化程度。制度因素具体指标包括财政支出、非国有经济、实际利用外资、专利和贸易等指标。

表1 基于制度因素的经济增长系统脆弱性评价指标体系

评价指标单位敏感性(S)GDP增长(S1)总量GDP增长率(S11)%人均GDP增长率(S12)%收入增长(S2)城镇居民家庭人均可支配收入增长率(S21)%农村家庭人均纯收入增长率(S22)%第一产业增长率(S31)%产业增长(S3)第二产业增长率(S32)%第三产业增长率(S33)%就业增长(S4)就业人员增长率(S41)%消费增长(S5)城镇消费水平增长率(S51)%农村城镇消费水平增长率(S52)%投资增长(S6)全社会固定投资增长率(S61)%贸易增长(S7)出口增长率(S71)%进口增长率(S72)%应对性(D)市场与政府关系(D1)100-财政支出占GDP比例(D11)%产权制度改革(D2)非国有经济的资产贡献率(D21)%要素市场发育程度(D3)实际利用外资占GDP比例(D31)%市场中介组织和法律制度环境(D4)3种专利申请数占GDP比例(D41)%3种专利授权数占GDP比例(D42)%经济全球化和一体化(D5)出口占GDP比重(D51)%进口占GDP比重(D52)%

1.3.2 数据来源

根据表1中指标，选择2013年中国各省域的数据进行分析，原始数据来源于2013～2014年《中国统计年鉴》和2013～2014年中国各省统计年鉴。

2 中国各省区经济增长系统脆弱性的区域差异分析

2.1 脆弱性评价结果分析

(1)根据脆弱性评价结果，按照从小到大进行排序(表2)。2013年，脆弱性排名前五位是上海、广东、浙江、江苏和天津，全部为东部经济发达省域。脆弱性排名后五位的为贵州、云南、内蒙古、宁夏和青海，全部为西部经济欠发达省域。排名第一的上海市的脆弱性值为0.1000，排名最后的青海省脆弱性值为9.0777，两个地区的脆弱值具有较大的差异性，后者是前者的90倍左右。

采用标准化差距法确定脆弱性的相应等级。等级分为极高(大于平均值+2个标准差)、高(大于平均值+1个标准差～平均值+2个标准差间)、中(平均值-1个标准差～平均值+1个标准差)、低(平均值-2个标准差～平均值-1个标准差)、极低(小于平均值-2个标准差)5个等级。从脆弱性等级结果分析， 2013年极低度脆弱性没有出现，上海为低度度脆弱性，青海为极高度脆弱性，贵州、云南、内蒙古和宁夏为高度脆弱性，其他省区为中度脆弱性。

表2 中国经济增长系统脆弱性排序和等级

排序结果省区敏感性(S)应对性(D)脆弱性(V)脆弱性等级1上 海0.01060.10570.1000低2广 东0.02420.09000.2687中3浙 江0.02210.06980.3168中4江 苏0.03500.07680.4557中5天 津0.03360.06760.4971中6福 建0.02340.04470.524中7北 京0.02750.05250.5244中8重 庆0.03800.04760.7981中9安 徽0.03060.03800.8033中10山 东0.02710.03340.8117中11辽 宁0.03170.03820.8309中12四 川0.02830.02880.9806中13海 南0.03050.03031.0065中14黑龙江0.02640.02351.1244中15河 北0.01870.01541.2177中16江 西0.03210.02121.5138中17吉 林0.02770.01791.544中18河 南0.03220.02011.6009中19山 西0.02350.01441.6346中20陕 西0.03800.01981.9229中21湖 北0.03720.01822.0467中22湖 南0.03120.01512.0739中23西 藏0.03980.01822.1799中24广 西0.03150.01432.2089中25新 疆0.03420.01512.2624中26甘 肃0.04140.01373.0123中27贵 州0.05250.01423.7108高28云 南0.05300.01413.7619高29内蒙古0.02610.00654.0222高30宁 夏0.04510.00964.6798高31青 海0.04680.00529.0777极高

(2)根据表2中敏感性(S)和应对性(D)数据，采用Z—score标准化数据处理，将处理后的数据使用软件Origion9.0画出脆弱性的气泡图(图1)。气泡面积的大小表示不同省域的脆弱性的大小，气泡越大，脆弱性就越大。同时，根据气泡图划分4个脆弱性类型。

Ⅰ类——高敏感性、高应对性。包括江苏、天津和重庆共计3个省区。

Ⅱ类——低敏感性、高应对性。包括上海、广东、浙江、北京、福建、山东、安徽和辽宁共计8个省域。

Ⅲ类——低敏感性、低应对性。包括河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、四川、海南、江西、河南、广西和湖南共计11个省域。

Ⅳ类——高敏感性、低应对性。包括新疆、陕西、湖北、西藏、甘肃、宁夏、贵州、云南和青海共计9个省域。

图1 中国经济增长系统脆弱性类型

表3 敏感性、应对性与脆弱性相关系数

敏感性应对性脆弱性敏感性皮尔逊相关系数1-0.498**0.643**相伴概率(双侧)-0.0040.000应对性皮尔逊相关系数-0.498**1-0.620**相伴概率(双侧)0.004-0.000脆弱性皮尔逊相关系数0.643**-0.620**1相伴概率(双侧)0.0000.000-省市313131 注:**表示相关系数在0.01水平富有意义(双侧)

根据4个类型分析， Ⅰ类、Ⅱ类处在高应对性区域，气泡较小，说明不管敏感性的高低，制度应对性可以明显消减增长系统的脆弱性。处于其中的省区，除了重庆、安徽之外，都是中国经济发达省域。Ⅲ类处在低敏感性、低应对性区域，气泡呈现差异性。该区域主要中国中部省区和东北省区，其中内蒙古脆弱性特征突出，增长敏感较低，应对性较弱。Ⅳ类区域总体上气泡比其他区域较大，脆弱性最为突出。说明在敏感性强，制度应对性差的省域，脆弱性必然会增大。在该区域除了中部的湖北省外，其他均为西部省域。

(3)利用SPSS17.0软件对敏感性、应对性和脆弱性的相关关系进行分析(表3)。从敏感性和脆弱性二者的相关分析看，相关系数为-0.498,呈现中度负相关，说明应对性会减低敏感性的波动性。敏感性和脆弱性的相关系数为0.643,说明敏感性明显导致脆弱性的产生。应对性和脆弱性的相关分析看(表4)，相关系数为-0.620,呈现中度负相关，说明如果应对性越强，脆弱性就会越低。

(4)脆弱性、敏感性和应对性都呈现出非均质的空间特征(图2)。中国经济增长系统脆弱性具有较大的空间差异性，呈现西—中—东脆弱性逐渐递减的空间分异特征。敏感性的空间分异特征不是特别突出，仅上海市的增长敏感性相比较其他省域较低。应对性呈现东—中—西逐渐递减的空间分异特征。

图2 中国经济增长系统脆弱性空间变化注：图2中敏感性和应对性数据为乘以100的数据

2.2 空间热点分析

(8)

xj为j省域的数据，ωij为空间权重，该文采用一阶邻近矩阵进行空间权重的计算。

(9)

该研究在5%置信水平上统计显著的省域，Z值大于1.96作为热点地区，Z值小于-1.96作为冷点地区，图3、图4、图5分别呈现出中国省域经济增长系统的敏感性、应对性和脆弱性的冷热点空间分布。

图3 中国经济增长系统敏感性热点地区 图4 中国经济增长系统应对性热点地区

图5 中国经济增长系统脆弱性热点地区

敏感性高值集聚的热点地区是四川、云南和西藏，中国西南部连片的3个省域(图3)。该区域基本上属于多民族聚集的地区， 2013年四川、云南和西藏经济增长要素13个指标平均经济增长率分别为9.78%、14.25%和10.04%，属于增长率偏高省域的聚集。敏感性的冷点地区是河北和辽宁2个连片的省区， 2013年河北省和辽宁省13个指标平均经济增长率8.42%和10.12%，在统计意义上属于在相对于周边省区增长率偏低的聚集。

应对性高值集聚的热点地区是江苏、上海、浙江和福建4个省域，该区域基本上属于经济发达地区，制度改革和制度创新的步伐较快，因此形成了热点地区。甘肃和内蒙古是应对性的冷点地区， 2个省域都属于西部地区，呈现相对制度应对性滞后的特征，亟需加大制度改革和制度创新。

脆弱性高值集聚的热点地区是新疆、甘肃、青海、西藏和四川，属于不发达的5个西部经济省域。2013年新疆、甘肃、青海、西藏和四川的脆弱值分别为2.2624、3.0122、9.0777、2.1799和0.9806，这些省域的脆弱性较高，成为增长系统安全关注的重点区域。脆弱性的低值聚集没有出现，没有冷点地区，说明在低值脆弱性的地区，在统计意义上相对离散。

3 中国各省域经济增长系统的障碍度分析

3.1 障碍度模型

障碍度模型主要从敏感性和应对性指标中，计算出障碍的大小，障碍度越大，说明其对经济增长系统的影响越大，容易引发系统的脆弱性。障碍度的计算公式为：

(10)

Oj为第j个指标的障碍度；Wj为第j个指标权重；Yij为第i个样本第j个指标标准化后的数据。

表4 中国经济增长系统障碍因素

省区第一障碍因素第二障碍因素第三障碍因素第四障碍因素第五障碍因素指标障碍度指标障碍度指标障碍度指标障碍度指标障碍度北京S5217.80S2112.83S518.74S116.18S725.85天津S5219.27S5111.93S3311.25S117.49S726.68河北S3111.82S5211.69S7211.53S2111.50S2211.15山西S5215.01S7113.53S3111.12S2110.83S6110.40内蒙古S5215.79S5113.52S2110.93S319.62S229.53辽宁S5216.24S339.13S218.56S518.03S717.99吉林S5113.42S2111.41S7110.83S339.37S527.77黑龙江S3118.30S5214.34S2112.73S5112.03S7110.89上海D5219.42D5111.43S3311.01S729.50S527.27江苏S5120.53S5217.72S338.35S125.44S115.23浙江S719.77S529.69S338.22S126.43D426.30安徽S7211.03S5110.04S338.75S228.05S117.59福建S329.13S119.08S128.69S618.63S718.285江西S5211.30S339.59S218.77S118.74S718.72山东S3311.67S318.92S528.34S518.16S727.68河南S7114.56S5210.65S3310.33S5110.20S227.05湖北S3312.27S7110.56S529.92S519.58S127.06湖南S3314.35S7112.51S117.93S127.60S617.22广东S3310.12S718.71D527.73D517.42S727.15广西S7114.75S5110.16S3310.02S228.41S117.70海南S5213.67S7112.57S3312.15S618.20S117.27重庆S3314.82S7111.71S7210.79S527.67S516.84四川S3310.79S219.68S528.99S227.85S127.68贵州S5118.70S5212.82S2211.84S2110.36S129.42云南S7123.60S5112.56S3310.84S317.54S117.53西藏S5216.79S2112.21S2210.08S119.87S329.85陕西S7212.91S7110.59S528.57S218.28S337.93甘肃S7116.04S219.62S339.25S528.49S317.77青海S5115.45S2111.28S2210.58S319.84S718.13宁夏S7127.49S5211.63S317.11S216.76S616.61新疆S3314.80S2113.51S229.91S719.64S119.54

3.2 整体分析

选取数值排名前五的指标作为制约经济增长系统的主要因素，并对这些指标的出现次数进行了频次分析。排名前五指标的全部是经济增长敏感性指标，分别为：第一位为S52(农村消费水平增长率)，出现23 次，第二位为S33(第三产业增长率)，出现21次，第三位为S71(出口增长率)，出现20次，第四、五位并列为S21(城镇居民家庭人均可支配收入增长率)和S51(城镇消费水平增长率)，都出现16次。消费是经济增长的主要手段，是拉动需求的主要动力，但是从2013年整体看，城乡居民消费(S5)在前5个障碍因子中占有2个指标(S52和S51)，特别是农村居民消费(S52)成为阻碍经济增长的第一位因子。因此，迫切需要提高消费需求，提高居民生活水平和质量，创造消费环境特别是广大农村居民的消费环境，才能实现消费促进经济增长的良性循环。第三产业(S33)对经济增长有积极的促进作用，但是却排名在第二位成为经济增长系统的主要影响因子。究其原因在于目前第三产业并没有发挥出在经济中的最大贡献作用，亟需在第三产业中发展现代服务业，促进第三产业结构升级，积极发展信息服务、现代物流、金融服务、旅游、文化等市场潜力大的产业，提升经济运行效率、带动第三产业的整体发展，营造良好的经济运行环境。出口增长(S71)在2013年成为第三位的障碍因子，原因在于国际环境的变化，过高的外贸依存出现障碍，特别是长期以来出口产业的附加值低，粗放型的出口造成的隐患。提高产品的国际竞争力，优化产品结构，建立应对国际环境变化的配套政策，是解决出口促进经济增长的有效措施。城镇居民家庭收入(S21)也成为目前影响经济增长系统的主要障碍。究其原因在于隐形开支的增加，物价的上涨，在分配机制中城镇居民并没有获得和GDP增长速度带来的财富增加。因此，抑制物价上升，加大分配改革力度，使得城镇居民获得增长收益，同时也能够解决消费中由于收入减少对消费水平的挤压影响。

3.3 分省域分析

2013年，北京、天津、山西、内蒙古、辽宁、江西、海南和西藏8省域第一障碍因素是农民居民消费水平增长(S52)，需要营造相应的消费环境，提高的手段是迫切需要提高这些省域农民收入水平。河北和黑龙江2个省域的第一障碍因素是第一产业增长(S31)问题，需要加大农业投入特别是农业基础设施的投入，发展现代化农业是目前两省的主要任务。江苏、吉林、贵州和青海4个省域第一障碍因素是城镇消费水平(S51)，需加大分配制度改革，增加城镇居民可支配收入。上海的第一障碍因素是进口(D52)，是在所有省域第一障碍中唯一呈现出的制度应对性指标，说明目前上海对外贸易在实现全球化和一体化中的作用，目前上海需结合国家宏观经济战略，特别是海上丝绸之路的提出，加大制度贸易出口的制度设计和制度创新。浙江、河南、广西、云南、甘肃和宁夏6省域第一障碍因素是出口增长(S71)，因此提高出口产品的竞争力，加大出口创汇，积极促进产业转型和结构升级，除了出口农特产品外，还需加大科技产品的研发，顺应国际市场的需求。安徽和山西2省的第一障碍因素是进口增长(S72)的不足，需要加大进口力度，满足区域对国外产品的需求，满足生产和消费的需求增长。福建的第一障碍因素是第二产业增长(S32)，需要以工业的增加为突破口，实现工业企业的转移和升级，淘汰落后产能工业企业，加大工业产品的创研力度。山东、湖南、湖北、广东、重庆、四川和新疆7省域的第一障碍因素是第三产业增长(S33)，在这些省域积极发展现代服务业，促进第三产业结构升级，提升服务质量水平和创建服务品牌，以信息、旅游、文化等产业作为突破口，促进第三产业整体的提升。

4 结论与讨论

脆弱性是系统的本质属性，在脆弱性凸显的情况下，影响到系统的稳定与安全。经济增长系统脆弱性关系到国家宏观经济战略的实施，威胁经济增长系统安全，影响经济增长可持续性。在中国经济增长持续高速增长的同时，从本质上认识其中的脆弱性，有效诊断经济增长系统的健康问题，是实现经济可持续增长的基础。该文依据2013年中国各省域的统计数据，利用VSD模型，基于制度因素度量了中国各省区的经济增长系统脆弱性的差异性，分析了各省区的空间分布特征以及障碍性因素。

研究表明中国各省域存在不同程度的脆弱性，西部经济不发达地区的经济增长系统脆弱性高，东部经济发达地区经济增长系统脆弱性低。从等级分析看，只有在个别省域存在极高脆弱性和高度脆弱性，大部分省域为中度脆弱性，仅有上海处于相对低脆弱性。整体上看，大部分经济增长系统相对稳定与安全。

脆弱性类型分析发现，在制度应对性高的省域，脆弱性较低。在制度应对性低的省域，脆弱性较高，中西部省域大部分为制度应对性不高的类型。相关分析发现，脆弱性与敏感性呈现中度正相关，脆弱性与应对性呈现中度负相关。增加制度应对性，可以消减经济增长系统的脆弱性。

空间特征分析发现，中国各省域经济增长系统脆弱性呈现西-中—东脆弱性逐渐递减的空间分布特征，敏感性的空间分异特征不显著； 应对性呈现东—中—西逐渐递减的空间分布特征。相应的空间热点地区显示，脆弱性和敏感性高值集聚的热点地区位置为不发达的西部省域，应对性的热点地区为江浙沪经济发达省域。

影响经济增长系统的障碍因素分析发现， 2013年中国各省域面临城乡居民消费水平增长、第三产业增长、出口增长和城镇居民收入增长等主要增长障碍，需要迫切在这些方面采取相应的解决对策和措施。分省区表明北京、天津、山西、内蒙古、辽宁、江西、海南和西藏8省第一障碍因素是农民居民消费水平增长； 河北和黑龙江2省第一障碍因素是第一产业增长问题； 江苏、吉林、贵州和青海4省第一障碍因素是城镇消费水平增长。上海的第一障碍因素是贸易进口的制度设计和制度创新。浙江、河南、广西、云南、甘肃和宁夏6省域第一障碍因素是出口增长问题； 安徽和山西2省的第一障碍因素是进口增长； 福建的第一障碍因素是第二产业增长问题； 山东、湖南、湖北、广东、重庆、四川和新疆7省域的第一障碍因素是第三产业增长问题。

经济增长是一个复杂的系统，该文仅从经济制度要素度量脆弱性，经济增长系统脆弱性的本质属性仅能部分得到体现。在进一步的研究中，需要在度量经济制度的基础上，从经济、社会、生态等多维视角来度量经济增长系统的脆弱性，从而更加深入地认清经济增长系统脆弱性的本质属性，并有针对性根据区域经济增长中的脆弱性产生机制，提出相应的适应性和减缓对策，更好地维护系统稳定与安全，实现经济的可持续增长[23-24]。

[1]MitchellJK．HazardsResearch.GeographyinAmerica， 1989:410～412

[2]KatesRW，ClarkWC，CorellR，etal．Environmentanddevelopment-Sustainabilityscience．science， 2001, 292(5517): 641～642

[3]JanssenaMA，MichaelL，SchoonWK，etal．Scholarlynetworksonresilience，vulnerabilityandadaptationwithinthehumandimensionsofglobalenvironmentalchange.GlobalEnvironmentalChang, 2006，(16)： 240～252

[4] 张平宇. 全球环境变化研究与人文地理学的参与问题.世界地理研究， 2007, 16(4): 76～81

[5]GuillaumontP．Ontheeconomicvulnerabilityoflowincomecountries．CERDI，EtudesetDocuments，E2000， 16

[6] 方修琦， 殷培红.弹性、脆弱性和适应——IHDP三个核心概念综述.地理科学进展， 2007, 26(5): 11～22

[7] 储毓婷， 苏飞.国内外经济脆弱性研究述评．生态经济(学术版), 2013，(2)： 121～125

[8]TurnerBL，KaspersonRE，MatsonPA，etal．Aframeworkforvulnerabilityanalysisinsustainabilityscience．ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica， 2003, 100(14): 8074～8079

[9] 张俊香， 卓莉，刘旭拢.广东省台风暴潮灾害社会经济系统脆弱性分析——模糊数学方法.自然灾害学报， 2010, 19(1): 116～121

[10]苏飞， 张平宇．基于集对分析的大庆市经济系统脆弱性评价．地理学报， 2010, 65(4): 454～464

[11]孙平军， 修春亮.基于PSE模型的矿业城市经济发展脆弱性研究.地理研究， 2011, 30(2): 301～310

[12]程林， 修春亮，张哲.城市的脆弱性及其规避措施.城市问题， 2011, 189(4): 45～47

[13]王小鲁. 中国经济增长的可持续性与制度变革.经济研究, 2000，(7)： 3～15

[14]樊纲， 王小鲁，张立文,等.中国各地区市场化相对进程报告.经济研究, 2003，(3)： 9～18

[15]李富强， 董直庆，王林辉.制度主导、要素贡献和我国经济增长动力的分类检验.经济研究, 2008，(4)： 53～65

[16]杨爱婷， 武剑.我国经济系统脆弱性与可持续发展牵扯： 15年样本．改革， 2012, 216(2): 25～33

[17]PolskyC，NeffR，YarnalB．Buildingcomparableglobalchangevulnerabilityassessments：thevulnerabilityscopingdiagram．GlobalEnvironmentalChange， 2007， 17： 472～485

[18]李鹤， 张平宇，程叶青.脆弱性的概念及其评价方法.地理科学进展， 2008, 27(2): 18～25

[19]袁海红， 高晓路.城市经济脆弱性评价研究——以北京海淀区为例.自然资源学报， 2014, 29(7): 1159～1172

[20]XIUChunliang，CHENGLin．VulnerabilityofLargeCityandItsImplicationinUrbanPlanning：APerspectiveofIntra-urbanStructure．Chin.Geogra.Sci．,2011, 21(2): 204～210

[21]顾培亮. 系统分析与协调.天津：天津大学出版社， 2008

[22]刘刚， 顾培亮.经济增长的系统理论分析.西北农林科技大学学报(社会科学版)， 2003， 3(2) 56～60

[23]罗其友， 张萌，郑华伟.经济发达地区城郊农民市民化意愿调查与思考——以江苏省溧阳市为例.中国农业资源与区划， 2015, 36(1): 71～78

[24]覃志豪， 唐华俊，李文娟，等.气候变化对农业和粮食生产影响的研究进展与发展方向.中国农业资源与区划， 2013, 34(5): 1～6

REGIONAL DIFFERENCES OF CHINESE ECONOMIC GROWTH SYSTEM VULNERABILITIES FROM THE PERSPECTIVE INSTITUTIONAL FACTORS*

Ren Chongqiang1， 2，Zhai Guofang3※，Li Shasha2，Wu Yunqing4

(1．College of Economics, Northwest University for Nationalities, Lanzhou, Gansu 730030, China; 2．School of Geographic and Oceanographic Sciences，Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210093, China;3．School of Architecture and Urban Planning，Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210093, China; 4．College of Geomatics Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing, Jiangsu 210009, China)

Based on the theoretical of vulnerabilities and the VSD model, this paper calculated the vulnerabilities of the economic growth system in 31 provinces of China in 2013 from the perspective institutional factors. The results showed that:(1)the vulnerabilities of the economic growth system were high in western underdeveloped region and low in economically developed eastern provinces. The vulnerability was low in the province which had high system responding. (2)The spatial distribution features of the vulnerabilities in Chinese economic growth system were gradually decreased from west to central andeast. (3)The areas with high vulnerabilities located in the underdeveloped western provinces. (4)The increases in the consumption of urban and rural residents, the tertiary industry, export, and income of urban people were the major obstacles. It concluded that increasing the response capacity to economic growth could cut down the vulnerability.This study could provide theoretical and practical reference for sustainable economic growth.

economic growth system; vulnerability；VSD model; regional differences; institutional factors

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170202

2016-03-14 作者简介：任崇强(1973—)，男，河南开封人，博士、副教授。研究方向：区域经济学、城市与区域规划。※通讯作者：翟国方(1964—)，男，江苏无锡人，教授、博士生导师、副院长。研究方向：城市与区域规划。Email：guofang_zhai@nju.edu.cn *资助项目：甘肃省社科规划项目“甘肃省民族地区城乡一体化进程中的产业发展与空间响应研究”(13YD030)； 甘肃科技支撑计划软科学项目“甘肃省中小微企业生态评价研究”(1504ZKCA092-1)； 国家自然科学基金项目“城市化进程中邻避设施风险可接受度的时空演变研究”(41401185)

F124; F224

A

1005-9121[2017]02010-10