特色小鎮韌性探源

楊舒晨 吳佳英 張佳琪 丁昱卓

【摘 要】特色小鎮的發展目前是社會關注的熱點，為研究特色小鎮可持續發展的要素，本文引入韌性理念，構建基于“顏值”和韌性的評估指標體系，以浙江省特色小鎮為研究對象，運用QCA研究方法對問卷調查數據進行比較分析，得出特色小鎮的“顏值”和韌性建設情況。研究結果顯示：在顏值方面，文化魅力和協調性是顏值提升最為重要的因素，其次是生態環境和影響力；對韌性而言，創新韌性和制度韌性最為關鍵。同時研究也發現不同特色小鎮的韌性特質基因有所差異。本文的研究為特色小鎮的可持續發展提供了借鑒意義。

【關鍵詞】特色小鎮；顏值；韌性；QCA

一、引言

浙江特色小鎮建設是經濟新常態下加快區域創新發展的重大戰略舉措，受到社會各界的廣泛關注。浙江特色小鎮采用“寬進嚴定”的創建方式，為促進小鎮健康發展，每年都會進行考核。根據最新考核結果，24個特色小鎮優秀，32個小鎮良好，29個小鎮合格，14個小鎮警告，7個小鎮降格?？梢?，部分特色小鎮的建設存在諸多問題，自身發展受阻。因此，如何促進特色小鎮可持續發展成為關注的焦點。本文擬通過引入韌性理念，構建基于“顏值”和韌性的特色小鎮評估指標體系，科學評估特色小鎮的“顏值”與韌性，找出影響特色小鎮可持續發展的關鍵因素組合，為特色小鎮可持續發展提供借鑒。

二、特色小鎮韌性

在經濟新常態的背景下，為加快區域創新發展，推進供給側結構改革，浙江省在全國率先提出了建設特色小鎮的發展戰略。特色小鎮是按照創新、協調、綠色、開放、共享發展理念，結合自身特質，找準產業定位，科學進行規劃，挖掘產業特色、人文底蘊和生態稟賦，形成“產、城、人、文”四位一體有機結合的重要功能平臺[1]。從特征上看，特色小鎮具備產業上“特而強”、功能上“有機合”、形態上“小而美”、機制上“新而活”四個特征[2]。從產業類型上看，特色小鎮產業一般分為高端裝備制造、環保、健康、金融、旅游、時尚、信息經濟、歷史經典8個產業。目前，特色小鎮的建設在浙江省已有成效，但從最新考核結果中可知，還是有部分小鎮的建設存在問題，發展受阻，說明這些小鎮的韌性不足。因此，本文擬在特色小鎮發展研究中引入韌性理念，探究特色小鎮相關的韌性評估，將特色小鎮和韌性聯系起來，找出小鎮發展的活力因子。

韌性的概念隨時代的發展不斷外延，并運用到很多學科領域。20世紀90年代，韌性理念被應用到了城市研究中[3]。學者們對韌性城市下了不同的定義。韌性聯盟將“韌性城市”定義為城市在經受外界干擾時，消化吸收這些干擾并保持城市的主要特征、結構和關鍵功能的能力[4]。邵亦文和徐江（2015）則將城市韌性解釋為城市系統和區域通過合理準備、緩沖和應對不確定性擾動，實現城市各方面正常運行的能力[3]?；谏鲜鲰g性城市的相關定義，可套用到特色小鎮的韌性上，將其解釋為一個特色小鎮消化吸收外界干擾保持關鍵功能并實現發展穩定的能力。

如何科學地量化城市韌性標準，將理論探究與實際結合是一項新興的研究課題。學界對此研究較少，現在還沒有統一的標準，但學者們已開始構建韌性城市的評估體系。陳利等（2017）提出韌性城市評估通過設計指標體系進行，一共可分為宏觀的大都市區、中觀的單個城市以及微觀的社區三種尺度[5]。張明斗和馮曉青（2018）根據城市的生態、經濟、社會、基礎設施服務四個維度，設計了目標層、準則層、指標層三個層次的評價指標體系，并為城市韌性度的各組成因子賦予權重[6]。本文嘗試構建特色小鎮韌性相關的評估體系，可從上述學者構建的評估體系中得到一些經驗。

三、評估體系與模型構建

（一）評估體系構建

特色小鎮發展水平評估指標體系應準確體現特色小鎮的特點，課題組結合浙江省特色小鎮發展實際，構建目標層、準則層及指標層三個層次的評估指標體系，科學評估小鎮“顏值”與“韌性”，評價其建設質量和成效。

從城市發展維度，課題組將小鎮顏值分為生態環境、文化魅力、影響力和協調性四大準則，選取自然風貌、生態建設、文化底蘊、文化創新、知名度、品牌效應、空間融合度、社會融合度評價小鎮形態與風貌。

本文參考Jha等學者對于城市韌性組成的研究，結合特色小鎮的創新發展理念，將小鎮韌性分為基礎設施韌性、制度韌性、經濟韌性、社會韌性和創新韌性。在準則層下，進一步細分指標，選取典型性指標，對特色小鎮的建設情況進行科學評價和綜合評估。

由于浙江省特色小鎮產業種類多，各具特色，考慮到指標的科學性、合理性，故將指標區分為通用指標和特色指標。從產業視角出發，將特色小鎮分為信息經濟、環保、健康、旅游、時尚、金融、高端裝備制造和歷史經典產業，總結出“顏值”維持和“韌性”塑造的共同特征，得出特色小鎮的顏值評估表和韌性評估表。

通過問卷調查以及相關專家評分的統計，結果顯示如表5。顏值排序前三依次為信息經濟、時尚和金融小鎮，韌性排序前三依次為信息經濟、高端制造和金融小鎮。綜合評分最高者為信息經濟小鎮。

（二）研究方法

QCA定性比較研究最早由美國社會學家查爾斯·拉金在20世紀80年代提出。QCA方法的基礎在于將變量作二分處理，即解釋變量和結果變量的取值都有兩種，取“1”代表某條件發生或存在，用大寫字母表示；值“0”表示某條件不發生或不存在，用小寫字母或者“～”表示?！?”表示“和”，“+”表示“或”，“→”或者“=”表示“導致”，例如，A*B→Y表示A和B同時存在將導致Y的發生。

QCA方法的具體操作首先需要確定研究問題，選取樣本案例，確定原因變量和結果變量，然后將所有指標數據匯總，導入QCA分析軟件，利用軟件對原始數據進行賦值，得到真值表，最后通過對變量條件組合進行運算分析、簡化等得出導致結果變量發生或不發生的原因條件組合，并對這些組合構型進行分析，得出結論。

本文基于特色小鎮顏值與韌性的評估體系，旨在尋找推動小鎮發展的活力因子，構筑相應的匹配模式，由于決定顏值韌性好壞的因果關系不是呈線性的，而是復雜交織的，并且樣本案例數量不大，因此，QCA是非常適合的方法。

四、數據收集與分析

（一）數據收集與測量

2017年12月-2018年12月，課題組調研人員以浙江省特色小鎮進行實地調研，采用訪談和調查問卷方式獲取數據，問卷填寫者為小鎮居民、小鎮企業的員工等。最終回收問卷130份，剔除無效樣本后，有效問卷109份，有效回收率為83.84%。所收集的問卷數據通過后期的整理、分類、錄入，最后采用SPSS、QCA等軟件進行統計分析。

（二）信度與效度分析

本研究采用spss24.0軟件對量表進行信度和效度分析，以計算出Cronbachs α系數和KMO值。KMO統計量取值在0和1之間，KMO值越接近于1，變量間的相關性越強。本次研究的KMO統計量為0.921，因而本文的指標具有良好效度。

由表6可知，制度韌性、基礎設施韌性、經濟韌性、社會韌性和創新韌性的Cronbachs α系數均大于 0.8，顏值的Cronbachs α系數大于0.7接近0.8，表明各測量題項有較好的內部一致性，確保了研究的測量信度。

注：由于不同類型小鎮的經濟韌性和創新韌性的測量題項存在差異，故采用其他作為差異題項的統一指標。經濟韌性的其他題項是指行業帶動度、投融資規模及機構入駐情況，創新韌性的其他題項是指新產品數量、新產品研發周期、產學研結合度、技術領先性和旅游創意度。

（三）特色小鎮韌性探源—基于QCA的定性比較分析

1、變量的確定

運用QCA進行定性分析比較分析，變量的確定這一步驟至關重要。本文參照國內外文獻中評價特色小鎮的指標體系及浙江省質量技術監督局發布的特色小鎮評定規范文件，進行歸類整理，并形成新的指標體系，分為顏值與韌性兩大一級指標（結果變量），其中顏值目標層下分為4個準則層——生態環境、文化魅力、影響力、協調性作為原因變量；韌性目標層下設制度韌性、基礎設施韌性、經濟韌性、社會韌性、創新韌性5個原因變量。

以上變量數目的確定，與樣本案例數對應，符合進行QCA研究的要求。

2、變量的賦值

到目前為止，QCA可分為確定集（csQCA）、模糊集（fsQCA）、多值集（mvQCA）三種技術路線。在確定集中，對原因變量和結果變量進行賦值采用二分法，表“存在”或“是”等含義賦值為1，表“不存在”或“否”等含義賦值為0，只允許取0或1這兩個值；而模糊集可以在0到1之間取任何數，可視為連續變量，延伸了清晰集；多值集是介于確定集和模糊集之間的中間狀態，對變量數值進行多分。

本文將數據以受調查者與專家評分的平均值（下文簡稱均值）為分界點進行二分賦值，原則是，當原因變量與結果變量小于均值時，賦值為“0”，表示該因素或結果 “不具有韌性”；當原因變量與結果變量大于均值時，賦值為“1”，表示 “具有韌性”。按照以上賦值原則結合問卷數據，對109份問卷中的共9個原因變量和2個結果變量進行賦值，得到顏值為“0”的樣本有51個，為“1”的樣本有58個；韌性為“0”的樣本有55個，為“1”的樣本有 54個。

3、實證過程及結果分析

（1）建立真值表

真值表是影響因素的排列組合，由于確定集比較分析采用二分賦值法，所以變量組合數與變量數之間為指數關系：變量組合數=2^變量數，本文顏值指標理論上共有16種條件組合（2^4=16），韌性指標理論上共有32種條件組合（2^5=32）。

使用QCA定性分析軟件進行分析，對賦值后的數據進行真值表運算，在“編輯”菜單中將案例頻數閾值設為1，一致性閾值設為0.8，即將初步運算結果中變量組合案例數為0的刪去，將一致性大于0.8的結果變量設置為“1”，生成更為簡單清楚的真值表，繼而運算出對于結果變量最具解釋力的變量條件組合。

在“顏值”的真值表中，刪除多余條件組合后，通過一致性0.8閾值（“顏值”結果=1）的案例數為50個，未通過的有59個（“顏值”結果=0），具體結果如圖1。對“韌性”真值表進行同樣操作，“韌性”=1的案例數有51個，“韌性”=0的案例數有58個，如圖2。

（2）實證過程

使用上述經化簡的真值表進行標準分析，得到三類解：復雜解、簡單解和中間解。復雜解沒有對構型組成進行簡化，較為繁瑣；簡單解在簡化過程中可能把不可或缺的必要條件也簡化了或者使用了所有邏輯余項，很可能與理論或者現實不符；中間解結合理論與實際，將具有意義的邏輯余項納入解。因此綜合而言，中間解優于復雜解和簡單解。

中間解結果顯示，能夠增加顏值的3組變量構型分別為sthj*yxl、sthj*xtx*whml、yxl*xtx*whml，能夠提升韌性的5組變量構型分別為sh*jj*cx、zd*jcss*sh*～cx、zd*jcss*jj*cx、zd*～jcss*～sh*～jj*cx、～zd*jcss*～sh*～jj*cx。

增加顏值的3個變量組合的總覆蓋率為84.5%，具有98%的一致性水平。提升韌性的5個變量組合的總覆蓋率為92.7%，具有100%的一致性水平。理論上，覆蓋率越高（最高為100%），該變量條件組合能夠解釋結果變量的程度越高；一致性水平越高，該變量條件組合與案例數據本身呈現的變量條件組合間的聯系越好，即該變量條件組合可以用來解釋結果變量。該結果的總體覆蓋率和總體一致性水平均達到了理想范圍，提升韌性的5個變量構型的覆蓋率依次為0.71，0.13，0.64，0.02，0.02，因此可以說明第一個和第三個組合更為重要，即韌性的提升更多是通過第一和第三條路徑達到的。

（3）結果分析與結論

本文參考拉金的核心因素與非核心因素研究方法來描述變量構型，與結果有較強因果關系的因素為核心因素，較弱即為非核心因素。核心因素是本質的，必須的，而非核心因素是相對不重要的，可以被替換的。從技術實現層面來講，核心因素與非核心因素的區分需借助實證結果中的中間解與簡單解：