现代城市正面临极端气候灾害频发、环境污染严重、重大事故不断、局部经济失衡等多重威胁，据应急管理部统计，2019年中国自然灾害共造成1.3亿人次受灾，909人死亡失踪，直接经济损失3270.9亿元^①。2020年初爆发的重大突发公共卫生事件（COVID-19），截至北京时间2020年12月30日，全球已累计确诊逾8045万例，造成约177万人死亡^②。随着外源风险的不确定扰动及城市内源结构的不断变异，一旦应急准备及响应能力不足，往往造成巨大损失，亟需改善城市韧性，以应对各种风险扰动。韧性城市是指城市系统能够通过协调、优化和重组来缓冲和吸收风险因素对其产生的不利影响，以实现系统的正常运行。韧性城市理论旨在达到城市与外部环境之间的动态平衡，促进城市平稳发展。韧性城市已成为预防和抵御日益频发的城市灾害风险的实践与研究热点。为明确韧性城市领域的研究现状及特点，学者对韧性城市演化机理^[1]、概念演进^[2]、韧性定量评估方法^[3]进行了综述分析。已有综述的文献样本量较小且多为定性研究，对于国内外研究对比分析少。为了更加清晰地呈现韧性城市研究热点，系统把握发展趋势，须对国内外相关成果进行全面的文献计量分析。本研究运用CiteSpace软件对2000—2019年间国内外韧性城市的相关文献进行科学知识图谱分析，以期准确、直观地把握该领域的研究热点、演进规律及趋势，明晰发展方向。

本研究的文献来源为2000—2019年间的CSSCI数据库和Web of Science核心合集数据库。考虑到中英文表达的差异性及检索范围的准确性和全面性，中文文献的检索规则为：所有字段=（“韧性or恢复or弹性or复原”and“城市or区or社会”）；英文文献的检索规则为：TS=（“resilient city” or “urban resilience” or “community resilience” or“resilient community”or“social resilience” or“resilient society”），剔除书评、会议、报纸等非学术论文最终得到中文文献1106篇，外文文献2318篇。

研究选用CiteSpace软件作为分析工具，旨在可视化地呈现文献间潜在知识联系^[4]，通过作者及机构共现分析、文献共被引分析、关键词网络时区分析，结合文献计量学的词频分析揭示韧性城市研究热点，把握该研究领域的发展轨迹。

为研析国内外韧性城市研究的作者、机构合作关系，选择CiteSpace的“Author”和“Institution”，设定时间区间为2000—2019，时间切片为1年，分析得到国内外韧性城市研究作者—机构合作网络（如图 1、图 2所示），根据LLR（对数似然比）算法对其进行聚类，国内合作网络由114个节点和81条连线构成，而国外合作网络包含491个节点和967条连线，其中节点对应作者或机构，连线表示作者或机构间存在合作或隶属关系。提取关键词对聚类进行命名，最终国内仅“区域经济弹性”一个聚类，而国外含有“自然灾害”、“城市发展”、“应急准备”、“测量”、“社会资本”等多个聚类，研究内容较为丰富多样。

图 1(Fig. 1)

图 1 国内研究的作者—机构合作网络聚类图谱 Fig.1 Clustering Map of Cooperation Network in Domestic Author-institution

图 2(Fig. 2)

图 2 国外研究的作者—机构合作网络聚类图谱 Fig.2 Clustering Map of Cooperation Network in Foreign Author-institution

基于图 1、图 2的作者—机构合作网络拓扑结构分析可以发现，国内该研究领域初步形成了以张平宇、李连刚为核心的“K-核型”模式，该合作模型能够使网络内部具有充分的学术交流，增强团队凝聚力，是知识增长的基础，文献研读得到该团队主要研究中国老工业基地经济振兴及转型在内的区域经济韧性问题。国外合作网络中本·古里安大学（Ben Gurion University of the Negev）机构内部的高产作者较多且聚类标签为“应急准备”，该团队主要利用联合社区韧性评估方法（CCRAM），确定了影响社区韧性的六大要素（领导力、集体效能、灾害准备、场所依恋、社会信任和社会关系），以及健康的老年人和乡村治理模式对于社区韧性提升的积极作用，除对社区韧性的横向研究外，该团队还将时空维度纳入社区韧性描述中，对其进行了纵向研究拓展。加州大学洛杉矶分校（University of California Los Angeles）的聚类标签为“测量”，该团队以Chandra A和Wells K B两位作者为核心，研究了卫生部门、社区组织、社会网络及社区伙伴关系对社会韧性，尤其对于灾害准备及灾后恢复的影响。相较之下，国内学者及机构间合作整体较为松散，而国外已经形成了较为成熟的“K-核型”研究子网络，成为合作网络进一步发展的“核”基础。

共被引网络的聚类分析可直观反映构成该领域知识基础的主要研究内容，综合文献样本的中心性和突现强度分析有助于识别研究的转折时间节点及其重要文献。从文献样本中提取2000—2019年间每年被引TOP50的论文构建共被引网络，并根据LLR（对数似然比）算法对其进行聚类分析，提取关键词对聚类标签命名，最终国内外网络模块度分别为0.7927、0.8379，平均剪影值分别为0.4563、0.3636。如图 3、图 4所示，国内文献的聚类结果为“恢复力（韧性）”、“演化经济地理”、“抵抗力”，而国外除“恢复力”、“适应性”、“可转换性”、“可持续性”等概念辨析外，还包含“指标”、“应急准备”、“共同治理”等韧性研究。表 1列出了国内外被引频次较高的关键文献，对其进一步深入分析发现韧性城市研究的主要知识基础包括：

图 3(Fig. 3)

图 3 国内文献的共被引网络聚类图谱 Fig.3 Clustering Map of Co-cited Network in Domestic Literature

图 4(Fig. 4)

图 4 国外文献的共被引网络聚类图谱 Fig.4 Clustering Map of Co-cited Network in Foreign Literature

表 1(Tab. 1

表 1 国内外研究的高被引文献 Tab.1 High Cited References of Domestic and Foreign Research

表 1 国内外研究的高被引文献 Tab.1 High Cited References of Domestic and Foreign Research

（1）韧性概念的认知及演进分析。“韧性”（resilience）一词最早由生态学家Holling引入生态系统领域^[5]，之后逐渐拓展延伸至社会学领域。Folke C系统综述了“韧性”的起源与发展，尤其是韧性对于分析社会生态系统，包括社会学习、社会网络、体制和组织变革以及适应能力等社会过程的作用^[6]。2010年Folke C将“韧性”、“适应性”和“可转换性”进行了系统整合，认为适应性是社会生态系统对于外部变化的响应能力，属于韧性的关键构成；而可转换性则是创建新的稳定域和新的发展轨迹的韧性，三者是社会生态系统转型的重要影响因素^[7]。2017年我国提出实施《国家地震科技创新工程》，以及建设雄安新区，韧性城市建设从国家层面得到重视，此前，国内韧性城市研究主要以系统引介国外研究成果、借鉴国外经验为主。蔡建明综述了国外韧性城市研究理论方法^[8]；邵亦文对韧性城市概念及认知转型进行了综述^[9]；李彤玥则对韧性城市研究框架^[10]及研究进展^[1]做了系统分析。韧性主要经历了从工程韧性到生态韧性最终到演进韧性的拓展延伸，目前学界虽未对韧性城市的定义达成共识，但普遍认可演进韧性的观点，即抛弃了对于平衡状态的追求，认为韧性是一种动态的系统属性，强调持续性地改进和创新。

（2）经济地理与城市韧性的融合性研究。如图 3所示，“演化经济地理”是国内韧性城市研究的重要聚类。随着演进韧性被学界广泛认可，其对于区域持续发展、经济韧性的非线性多重演化以及地理分异特征的解释力也不断增强。目前已有涉及地理学视角的社区韧性^[11]、区域经济韧性^[12]的初探，却鲜有详细论述。陈梦远综述了国际区域经济韧性的演化论转向^[13]；陈作任构建了城镇产业衰落与转型的分析框架，实现了演化经济地理与经济韧性的结合^[14]；修春亮依据地理学和景观生态思想方法，构建了基于“规模—密度—形态”的三维城市韧性研究框架^[15]。此外，区域空间发展^[16]、时空分异测度^{[17, 18]}等地理学视角的韧性研究也成为国内研究重点。国外Boschma R A等地理学者将演化经济学理论方法引入创新地理领域，开启了创新地理的演化研究^[19]，主要涉及区域活动空间分布的历史演进过程研究，以及利用社会网络分析方法实现创新网络可视化和网络演化机理研究，Berkes F表示社区韧性提升需识别和发展社会支持网络，并通过系统自组织建立韧性，尤其应关注人的网络角色、价值观和信仰、知识和学习、社会网络、协作治理、经济多样化、基础设施等要素^[20]。

（3）韧性评估体系及模型构建研究。国内王群构建了基于稳定性景观的韧性评价体系^[21]，孙阳采用GIS的空间分析和叠加功能对长三角地区16个地级城市韧性程度及空间分布状态进行评价^[22]，而国外在此基础上已将社会资本、政府、组织、个体等“软韧性”纳入韧性评估体系，Norris F H提出灾害韧性的概念模型应包括经济发展、社会资本、信息通信以及社区应急能力四个方面的适应能力^[23]，Sherrieb K对经济发展和社会资本在内的社区韧性进行了衡量^[24]。Aldrich D P研究了包括人口密度、人力资本、经济资本和社会资本在内的社会基础设施对于灾后恢复速度的影响^[25]，并进一步强调了社会资本和网络在灾难生存和灾后恢复中的关键作用^[26]。目前国内韧性评估研究框架分散，缺乏系统化、标准化的评估体系，指标选取等操作的主观性强，多通过GIS工具、问卷调查等途径收集二手数据。城市韧性的环境依赖性、时间依赖性、开放连通性、社会经济性经常被忽略，不能真实反映韧性水平。

利用CiteSpace的“keyword”分析，时间切片设定为1年，提取每个时区TOP 50的高频关键词，得到国内研究的关键词共现网络时区图如图 5所示，时区图根据关键词首次出现时间加入时间维度，可以清晰反映出该领域研究热点的演进情况。图谱中“生态恢复”、“汶川地震”、“经济韧性”、“经济增长”、“区域经济韧性”、“研究进展”等具有高中介中心性的词外圈颜色加深，是该领域的重要转折点。如表 2所示，对不同时期的高频关键词及其突现强度和中心性分析，发现“生态环境”、“灾后恢复”、“心理韧性”突现强度较高，综合文献聚类分析和关键词时区分析，得到国内研究热点的演进脉络如下：

图 5(Fig. 5)

图 5 国内研究关键词共现网络时区图谱 Fig.5 Timezone Map of Keywords in Domestic Research

表 2(Tab. 2

表 2 国内研究高频关键词的中心性和突现强度 Tab.2 The Centrality and Citation Bursts of High Frequency Keywords in Domestic Research

表 2 国内研究高频关键词的中心性和突现强度 Tab.2 The Centrality and Citation Bursts of High Frequency Keywords in Domestic Research

（1）社会韧性与生态韧性的耦合机理研究。2001年“生态恢复”一词首次出现，且突现强度为16.24，是其中突现强度最高的关键词，此时韧性研究集中在生态领域，主要研究维持生态系统平衡、生态环境保护、实现可持续发展以达到生态系统服务与人类福祉间的良性虚拟循环。随后韧性逐渐向社会领域进一步扩展，韧性理论被应用于城市经济发展^[27]、安全治理^[28]、适应性治理^[29]等诸多社会领域，探讨经济、社会、生态、工程系统间的韧性耦合机理^[30]，强调社会—生态系统的时空分异及其演变的整体性研究^[18]，以提高环境变化背景下理解和预测韧性系统动态变化的能力。但是学者对其概念及应用边界未达成共识，多为基于不同视角的主观建构。

（2）基于复杂系统理论的韧性城市研究。气候变化、地震等自然灾害是不确定性的主要来源，涉及灾后重建、风险评估、防灾减灾、风险治理等一系列重大问题。受“汶川地震”影响，“灾后重建”话题自2008年开始突现，突现强度为9.63，“经济韧性”自2012年开始突现，突现强度为3.91，灾区经济韧性测度及恢复效率受到学界关注^[31]。国内对城市群网络结构韧性进行了研究^[32]，从复杂系统^{[33, 34]}的视角探索城市内部各要素的相互作用，为构建韧性城市，促进城市安全发展提供思路和方法。而影响因素与韧性的交互、对抗、反馈、突变的因果作用机理是复杂的，韧性系统环境、系统结构、不可预见的人类行为，使得我们必须面对既无法获得先验概率也无明确后果的全新未知风险（如SARS、COVID-19），需要韧性城市具备应对无效“假设”的能力，这将韧性研究推向“模糊”、“不确定”。

（3）心理韧性、社会支持对于灾后恢复的作用探析。面对突发灾害时，心态和精神健康是影响个体韧性的重要因素，“心理韧性”及“社会支持”研究话题自2013年同期突现，突现强度分别为6.93、6.55。主要关注社区、组织、家庭间的强联系以及社会支持对于个体灾后心理恢复的积极作用，尤其是对于青少年^[35]、遇难者家属^[36]等弱势群体。因此对社会的“软韧性”展开研究显得尤为必要且迫切，而持续性关注社会、家庭、弱势群体间的互动关系，能实现抗灾“硬韧性”与“软韧性”的衔接，也成为防灾减灾过程中心理韧性研究亟待解决的问题。

与国内研究的分析方式相同，国外研究的关键词共现网络的时区图如图 6所示。国外对于韧性社区及城市的研究起步较早，研究脉络也较为复杂，对其中高频次关键词的中心性和突现强度进行整理（如表 3所示），其中关键词频次位于前列的“韧性”、“社区韧性”、“适应性”、“脆弱性”、“气候变化”、“生态韧性”、“城市韧性”是此类研究的代表性话题，综合文献共被引分析及关键词时区分析结果，将国外该领域研究演进大致分为五个阶段：

图 6(Fig. 6)

图 6 国外研究关键词共现网络时区图谱 Fig.6 Timezone Map of Keywords in Foreign Research

表 3(Tab. 3

表 3 国外研究高频关键词的中心性和突现强度 Tab.3 The Centrality and Citation Bursts of High Frequency Keywords in Foreign Research

表 3 国外研究高频关键词的中心性和突现强度 Tab.3 The Centrality and Citation Bursts of High Frequency Keywords in Foreign Research

（1）由生态系统韧性发展到社会韧性—生态韧性的互动研究。“生态”、“稳定性”、“社会生态系统”是该阶段的突现关键词，并且突现时间较早，说明韧性研究最初主要关注生态领域。随着“韧性”含义的不断拓展，学者们也开始对韧性在社会系统中的适用性^[37]、社会生态系统韧性的影响因素^[38]进行深入探讨，此外，学者们意识到政治、社会、经济、组织，特别是社会资本、人口特征、志愿活动、价值观、信念等社会性因素在城市韧性中发挥着重要作用。Cote认为应将政治、历史和文化等因素纳入韧性考量^[39]。随着韧性一词被广泛应用于社会领域，城市韧性也扩展为由自然生态系统、人文社会系统、物理设施系统及其系统间相互作用而构成的复杂系统。

（2）社会资本对于社区韧性的能动性研究。相较于过去对物理层面韧性的重视，学者们逐渐意识到健全的沟通交流机制、良好的社会心态、多元的参与治理、社区成员间的纽带关系，将有助于提升凝聚力和社区韧性，社区韧性也是社会可持续性的重要指标^[40]。社会资本不能增加城市的风险偏好，但是可以通过社区成员、组织、机构等社会力量的协调治理以及社区参与^[41]过程，消除韧性建设中的道德风险，使群体行为的正效应得以外溢到社区治理之中，形成社区韧性的基层堡垒。良好的风险沟通还能实现跨学科风险评估、利益相关者的利益权衡及公众的科普宣教。

（3）心理韧性对于提升社区韧性的积极作用。随着韧性向社会生态领域的不断延伸，社会个体或群体对于城市及社区韧性提升的重要价值也不断显现，“健康”、“家庭”、“青少年”一度成为爆发性话题，其中“健康”突现强度达到6.62，说明灾难引起的焦虑、恐惧等消极情绪，对个体的精神及身体健康造成的不利影响已引起学界关注。研究发现由家庭^[42]、社区成员^[43]及组织间构成的关系网络，在增强社区依恋^[44]的同时也形成强大的社会支持系统，这将有助于提升凝聚力和社区韧性，尤其是通过情感治理及包容性的制度安排，来降低类似特大城市公共卫生事件防控引发的衍生社会心态风险。

（4）社区灾害韧性的评价理论体系构建。“灾害”、“指标”、“框架”、“适应性”是该阶段的研究热点。面对突发性灾害风险，系统化的韧性评价理论体系成为识别社区系统脆弱因素、降低韧性社区建设过程风险以提升社区韧性水平的重要举措。国外在社区灾害韧性的框架及模型构建方面研究成果丰硕，如Cutter S L构建了地方灾害韧性（DROP）模型^[45]，进而构建了衡量社区韧性基线特征的指标^[46]，并对其进行扩展，形成了社区基线韧性指标（BRIC）^[47]。但多数模型的构建以概念模型为主，将抗灾能力视为网络能力、经济或社会资本等特定系统的属性。

（5）城市区域韧性的复杂演化机理研究。2010年“城市”、“系统”、“可持续发展”等关键词开始涌现，城市研究向韧性和可持续性过渡。此外，“区域”、“知识”、“规模”、“不确定性”也成为爆发关键词。演化经济地理学者认为，韧性是受区域历史遗产和外部环境影响不断自我强化而表现出的历史路径依赖，其包括长期演化形成的网络结构、产业结构、制度安排、创新氛围等^[48]。目前已有对经济网络^[49]、基础设施网络^[50]、社会网络^[51]等城市网络的研究，实现了整合生态、社会、经济、规划的跨领域韧性城市模式初探。未来须深入区域韧性的动态演化机理研究，通过各要素韧性效应叠加、耦合，共同分散减缓风险，以实现城市全面韧性。

通过对国内外韧性城市研究的共被引分析和关键词共现分析对比，我国韧性城市研究有待深入的内容包括：①对社会资本等“软韧性”构成要素研究。在重大突发公共卫生事件（如COVID-19）中家庭邻里、亲朋好友、社会群体成员间的纽带关系；社会群体组织间的桥梁关系；政府与公众间尊重和信任的连接关系等社会资本及社会网络在应对全新未知新兴风险的重要价值得到显现。目前主要是政府主导、自上而下的他组织形式，而风险往往具有难以预测、衍生可能大、破坏范围广等特性，迫切需要政府主导的自上而下模式与公众有序的自下而上的主动自组织模式结合，才能适应瞬息万变的城市发展需要，真正实现共建、共治、共享。政府、企业、公众、社会团体等主体对灾害防治、应急响应的作用研究将持续深入；多元主体间的经验学习与积累；多元主体间协同工作、风险共担、利益共享的合作机制研究成为未来的关键科学问题。②区域经济韧性与演化地理的融合性研究。不同于国外对于区域经济韧性及创新地理的演化论转向，国内地理学者对于区域韧性的研究囿于均衡论视角，关注区域韧性的测度方法研究，而主张演进韧性的学者认为区域并非稳定态而是动态平衡的，其在某个时间节点应对突发事件的表现不能作为评估该区域韧性高低的依据，亟需加强区域韧性的动态评价指标体系构建及区域作为复杂适应系统的演化路径探析研究。此外，城市系统作为多领域、多主体、多资源交互耦合的典型异构型超网络，受自然地理、经济技术、人为风险等多重因素扰动，未来演化经济地理、创新地理及区域韧性的融合性研究将持续深入；城市网络的结构化特征以及产业集群对于城市韧性的作用探析成为关键问题；长江经济带、东北老工业基地等重点地理区域的经济韧性研究将进一步加强。③全方位多层次的城市韧性评价理论体系构建研究。目前国内研究的城市韧性评价指标体系层次简单，视角单一。韧性城市评价相关指标既包含可以精确计量的设施及经济类定量指标，也包含生态效益、社会效益类等难以定量描述的定性指标，且指标随着城市韧性发展阶段动态变化，目前准备阶段评估研究多、恢复阶段评估研究少；多针对特定类型突发事件，对全灾种及其相互间的复杂演化机理认识不足；对交通、电力、通讯等基础设施网络韧性评估研究较多，但对不同类型基础设施网络关联的韧性评价研究少，割裂开来的局部研究难以真实反映系统状态，需构建全生命周期评价模型，以及多元融合的城市韧性大数据平台。④新兴未知风险扰动下的城市韧性研究。面对如SARS、COVID-19等未知风险的干扰、其衍生风险及城市内源结构因素的变异，暴露了城市系统脆弱性，造成了严重的生命财产损失，使得政府、城市规划、公共基础设施服务饱受诟病。目前研究多针对常规类型的风险灾害，如海啸、暴雨、洪水、地震等，亟需加强对新兴未知风险的灾前准备、应急响应及灾后恢复的全过程研究。⑤全灾种城市韧性系统的复杂演化机理研究。城市是典型的高复杂、多主体、高聚集动态系统，单一风险经过演化可能形成多种致灾因素，加之风险因素间的耦合衍生就可能导致城市系统“牵一发而动全身”，因此对于全灾种的城市韧性系统复杂演化机理研究是未来的关键科学问题。

论文从2000年—2019年国内外韧性城市文献数据入手，运用文献计量、知识图谱等方法，借助CiteSpace软件对韧性城市领域的知识基础以及研究热点演进进行了分析，并对比得出了国内研究存在的不足。研究发现：①从作者与机构合作网络看，国外已形成一定规模的“K-核型”合作模式，而国内学者及机构间合作整体较为松散，不利于高质量成果持续涌现；②国内外的研究热点存在以下异同：第一，都经历了由生态系统向社会生态系统的过渡阶段；第二，注重洪水、地震、海啸等灾害风险的韧性研究；第三，包括演化经济地理、区域韧性评估、时空分异测度等地理学视角的韧性研究成为国内外韧性城市研究重点；第四，国内韧性评估研究框架分散，缺乏系统化、标准化的评估体系，韧性评价指标多针对特定灾种且指标选取等操作的主观性强，多通过GIS工具、问卷调查等途径收集二手数据，定性评价多，定量评价少。国外已将社会资本、政府、组织、个体等“软韧性”纳入韧性评估体系，而国内相关研究较少。③从研究脉络看：国外韧性城市研究主要沿着“韧性由生态系统向社会生态系统的过渡性研究——社会资本对于社区韧性的能动性研究——心理韧性对于灾害风险韧性的积极作用——社区灾害韧性的评价理论体系构建——城市区域韧性系统的复杂演化机理研究”的脉络演进，在经历了近20年的迅猛发展之后，韧性已突破了生态环境学领域的研究界限，拓展至应急管理、城市规划、社区防灾减灾以及社会心理危机干预等诸多领域。国内韧性城市研究起步较晚，文献数量与国外研究存在较大差距，其总体研究脉络大致为：“社会韧性与生态韧性的耦合机理研究——基于复杂系统理论的韧性城市研究——心理韧性、社会支持对于灾后恢复的作用探析”。④对比分析国内外研究发现韧性城市未来研究趋势主要包括：多元主体间的协同合作、风险共担机制研究；全方位多层次的城市韧性评价理论体系构建研究；新兴未知风险扰动下的城市韧性研究；全灾种城市韧性系统的复杂演化机理研究。

注释：

① 数据来源：中华人民共和国应急管理部.应急管理部发布2019年全国自然灾害基本情况[EB/OL].(2020-01-16)[2020-12-30].https://www.mem.gov.cn/xw/bndt/202001/t20200116_343570.shtml.

② 数据来源：央视网.世卫组织：全球新冠肺炎确诊病例超过8045万例[EB/OL].(2020-12-30)[2020-12-30].https://tv.cctv.com/2020/12/30/ARTIhjHHosLFNbGHPCYa7vC8201230.shtml.