京津冀城市群城市韧性时空演变特征及空间差异研究——基于改进的PSR框架

周 霞，王 佳

（北京建筑大学 城市经济与管理学院，北京 100044）

0 引言

面对复杂严峻的外部冲击及内生扰动，单一线性思维和静态管理框架已无法处理城市发展的外源性和内源性安全问题，传统城市风险防控手段在应对各类“黑天鹅”或“灰犀牛”事件时的局限性更加凸显，亟需通过“韧性”建设引领城市安全稳健发展。为筑牢公共安全稳固底盘，探索城市适应转型路径。城市韧性强调城市在遭受急性冲击或慢性压力时能够及时有效地抵抗、吸收风险，并通过学习、适应进行持续性结构调整以实现可持续发展的能力。党的十九届五中全会首提建设韧性城市，党的二十大报告强调打造宜居、韧性、智慧城市。城市群空间集聚效应凸显，城市联系紧密且日益复杂，城市面临着洪涝、疫情等各类急性冲击及由人为因素干扰造成的慢性压力，然而突发事件因可预见性差、破坏性大、不确定性高，极易引发灾害级联效应，制约城市群可持续发展。京津冀城市群是北方地区人口和经济规模最大的城市群，也是在京津冀协同发展战略推动下打造的世界级城市群。因此，探究京津冀城市群内13 个城市如何提高韧性发展水平以应对干扰与冲击，增强区域韧性能力，提高城市可持续发展水平具有重大现实意义。

城市韧性理念总体上经历了工程韧性——生态韧性——演进韧性的迭代。工程韧性强调系统稳态存在且唯一，韧性强弱取决于其受扰失稳后恢复如初的迅捷程度［1］。生态韧性认为系统多重均衡状态间的转换取决于冲击力度与回弹门槛［2］。而演进韧性源于适应性循环理论，强调系统应对冲击时是动态变化而非均衡，其能够建立并增强自身适应学习能力，通过调整自身结构与自身状态来适应冲击扰动［3，4］。城市韧性评估方法目前主流以某种结果状态来描述并测度系统所具有的韧性，主要有综合指标评价、函数模型法等方法。综合指标评价法主要从基本构成要素、韧性特征等角度进行指标体系的构建［5］，并通过熵值法、层次分析法、德尔菲法等方法确定各指标权重来测算城市韧性指数。如，Hudec等从经济、社会及社区管理等维度测度城市韧性［6］；Yang 等从社会、经济、环境、基础设施等方面构建韧性指标体系［7］。这些城市韧性综合评价体系多基于状态进行评估，忽略了压力、响应等阶段，难以反映城市韧性的动态性［8］。2022 年，焦柳丹等从压力-状态-响应角度构建省级韧性评价指标体系［9］，但是模型机理及指标选取理由阐述不充分，且并未考虑除目标、驱动力等其他要素。函数模型法通常是基于数学思维分析韧性构成要素和其作用关系，以此来构建的函数模型能够明晰城市韧性的成因及内涵，如仇保兴基于复杂系统理论的特征来建立数学模型［10］，但韧性构成要素及其相互作用尚未统一，且构成要素定量表达较为困难。此外，部分韧性评估针对基础设施［11］、经济［12］等专门化的研究领域来构建韧性水平随时间变化的函数［13］。综上所述，现有城市韧性综合评价体系多基于状态进行评估，忽略了压力、响应等阶段，难以反映城市韧性的动态性［8］。因此，基于系统论提出城市韧性改进的PSR 分析框架，并将其与韧性机理曲线过程、韧性特征及韧性四大支柱进行逻辑重合分析，这充分反映了城市韧性的过程属性和特征，揭示了人本系统及物理系统间的相互关系。基于该框架，本研究构建韧性综合评估模型分析京津冀城市群城市韧性的时序和空间变化，并利用Dagum基尼系数探寻区域差异来源，以期为促进京津冀城市群可持续发展提供参考。

1 指标体系与研究方法

1.1 城市韧性评价指标体系构建与优化

1.1.1 改进的PSR框架

由PSR 模 型 衍 生 出 的PSIR［14］、DPCSIR［15］、DPCTSIR［16］、DPSRC［17］等要素概念模型，分析全面且要素关系明晰，但指标选取极易重叠［18］。系统论主张从整体出发，研究系统与系统、系统与核心要素以及系统与环境之间的普遍联系。故将系统理念应用于DPCTSIR模型，考虑核心与背景要素间系统分析逻辑，得到改进PSR 模型，即在驱动力（D）、目标（T）、抗冲击力（C）、影响（I）等背景要素作用下探究压力（P）、状态（S）及响应（R）三大核心要素系统间的相互关系，通过“作用—反馈—再作用”系统循环评估城市韧性状况［16］。

基于系统视角提出改进的PSR 模型的过程特征，即扰动前的压力维度、扰动中的状态维度、扰动后的响应维度。该过程特征与韧性机理曲线的平滑、震动、维持、恢复过程［19］，韧性的4R 特征，即稳健性、冗余性、敏捷性和智慧性及城市韧性的四个基本支柱，即抵抗，恢复，适应和转型［20］，之间相互对应（图1）。因此，基于改进的PSR 分析框架，提出城市韧性包含压力、状态及响应三大维度，以因果逻辑框架来充分反映人本系统与物理系统间相互关系，突出韧性的动态特征。同时，改进后的PSR 分析框架契合反思性城市的理念，即不断反思压力对功能的影响并探究城市系统内因果关系，通过有机重组转型来降低不确定性，促进城市遵循高可持续性的发展路径。

图1 韧性的特征和内涵、系统机能曲线和改进的PSR框架（改编自文献［21］）Figure 1 Characterization and connotation of resilience，system function curves，and improved PSR frameworks（Adapted from the literature［21］）

由图2 可知，在城市建设发展目标（T）的约束下，人口增长、资源有限、投资与产业扩张等因素驱动（D）了城市面临着人口、资源、生态等三方面的常态压力（P），压力间的相互作用增加了城市遭受急性冲击与慢性扰动的风险，使得城市处于特定状态（S），这种状态具备一定的抵抗冲击能力。同时受城市建设发展目标（T）和抗冲击能力（C）的制约，如果该状态（S）的抗冲击能力不足（C）或违背城市发展建设目标（T），就会对城市繁荣发展、人民生命财产、社会健康稳定产生严重的影响（I）。为避免或降低急性冲击及慢性扰动所带来的负面影响（I）且兼顾城市建设发展目标（T），主体行为人会根据当前城市韧性状态，通过提高自身素质、加大创新培育等响应手段（R）来增强城市自我恢复能力及学习适应能力，遵循建设目标（T），调整驱动力（D），减小压力（P），降低影响（I），促使城市可持续发展。该运行逻辑可归纳为压力（T→D→P）、状态（T→S，C↔S）及响应（I（T）→R）三大维度。

图2 改进的城市韧性PSR研究框架（改编自文献［16］）Figure 2 The improved PSR research framework applied to urban resilience（Adapted from the literature［16］）

1.1.2 指标体系的构建

基于上述分析，基于改进的PSR 分析框架选取指标，并通过鉴别力分析进行优化。鉴别力分析常使用变异系数（CV）表征评价指标区分评价对象的特征差异能力，可用于剔除区分度差、代表性弱的指标。一般认为变异系数小于0.25 的指标应予以剔除。最终构建的指标体系如表1 所示。

表1 城市韧性综合评估指标体系Table 1 The comprehensive urban resilience assessment index system

压力维度表示城市发展过程中受到的压力要素：T→D→P要素运行路径。不断实现人民对美好生活的向往，打造宜居、创新、智慧、绿色、人文、韧性城市是城市建设的前提与目标。随着城市发展，人口增长、资本集聚等势必会加速城市规模扩张，而资源有限，开发与环境协调矛盾突出，城市发展遭受人口、资源、生态等方面的压力。人口集聚会增加城市医疗、教育、交通等方面的运行压力，甚至会引发人口拥挤、环境污染、住房困难等城市病问题。而人口是区域经济、社会发展的基础要素，人口密度过度减小会严重影响经济发展。同时，城市人口年龄结构老化致使城市养老服务刚性支出增长与经济增长、财政增收下行矛盾凸显，社会陷入“未富先老”的结构性紧张局面［22］。因此，选用人口密度、老年人口抚养比占比作为人口压力指标。能源压力表示城市所面临着维持人类基本生存所需能源的压力，如燃气、水、电等。生态压力则包括自然压力及人类污染压力。地震、台风、火灾以及暴雨、干旱和高温热浪等极端天气是城市的典型灾害。考虑数据可得性及灾害风险性两方面的原因，仅通过高温及暴雨方面的指标来衡量自然压力。此外，人类活动导致全球变暖已成定论，为突出城市目前所面临的碳减排压力，综合选用碳排放量、工业废水排放量表示人类污染压力。

状态维度用于表征人口—资源—生态三重压力下的城市基本系统在遭遇冲击时的抵抗作用强弱：T→S与C↔S 要素运行路径。围绕城市建设目标，城市各基本系统处于特定状态，蕴含一定的抗冲击能力，而抗冲击能力的强弱制约着城市安全发展。城市的这种特定状态可从产业经济、社会状况及物理环境等方面进行表征。产业经济状况是城市抗冲击扰动能力的经济基础，通过生产、消费、产业结构3个方面衡量。其中，多样化的产业结构具有“自动稳定器”的特征，能够钝化经济波动，选用第三产业占GDP的比重从产业结构角度侧面反映经济的多样化程度。社会状况则可体现城市的社会保障、城市管理及应急通讯等方面。社会保障是社会为个人提供的安全网和缓冲器，城市灾害预警信息的快速准确传递是城市避免损失的重要途径，城市管理则体现城市面对风险时的问题解决能力。由于数据获取原因，暂未考虑城市社会保障功能。物理环境分为生态及基础设施环境。良好的生态环境能通过自身循环净化功能来减缓人类活动对生态造成的慢性压力，是人民的长远福祉，可用建成区绿化覆盖率、人均公园绿地面积进行表征。基础设施选用建成区排水管道密度、人均城市道路面积等指标，城市排水系统是抵抗暴雨灾害的重要力量，城市道路是受灾 群众快速疏散及灾区救援实施的重要资源。

响应维度则主要用来说明城市应具备的恢复、适应与转型的能力：I（T）→R 要素运行路径。城市所遭受的急性冲击与慢性压力会对社会稳定、人民安全与满意度等方面会造成负面影响。为降低负面影响，城市各方主体会遵循城市建设目标，采取减小冲击影响、增强抗冲击能力、调整驱动力等方面的一系列措施进行恢复转型以适应环境变化。城市恢复能力由资金储备、紧急医疗两方面衡量。资金储备是灾后恢复的基础，可选取城镇居民人均可支配收入、人均地方财政一般预算支出等指标，从个体自我修复、政府紧急救济两个角度进行衡量。社会系统所提供的紧急医疗服务是城市从冲击中恢复的关键性变量，选用医院床位及卫生技术人员数量指标从救治空间和医疗力量角度进行表征。此外，创新可能会帮助城市重组转型以在压力下实现预期的功能，进而促进城市向高可持续性转型。受过良好教育的人民能抑制由人类压力源所引起的危机或灾难，并且作为创新的关键载体，其丰富的知识储备是实现创新的有力保障。故城市适应转型能力从学习教育及创新能力两方面进行衡量，学习教育包括城市教育水平、教育资金投入以及社会学习资源等方面，创新能力则从人力、资金等投入及创新成果等方面衡量。

1.2 熵值—CRITIC组合权重模型

CRITIC方法是一种由Diakoulaki 提出的客观赋权方法，该方法使用指标的对比强度和冲突性来确定权重，但该方法并不能衡量数据的离散程度，而熵值法正是基于信息熵原理及变异系数来确定权重，突出指标间的离散程度。CRITIC方法与熵值法的有机结合能够有效弥补各自不足，具有显著的优势，计算步骤具体参考相关文献［33］。设年份、省市及指标的数目分别为d、m及n个，则熵值—CRITIC组合权重模型具体如下：

式中：i ＝1，2，…，m；j ＝1，2，…，n，θ ＝1，2，…，d；xθij为采用极差法进行无量纲化处理后的数据；xθij为第i个对象在第θ年的第j项指标值；wj为CRITIC法所确定的客观权重；Cj、σj、分别表示第j 项指标的信息量、标准差及均值；rkj为指标k 与指标j间的相关系数；σj、Aj分别为指标的对比强度及冲突性为熵值法所确定的客观权重为第j项指标的信息熵；pθij为第i个省市在第θ年的第j项指标值在该指标下的占比；Wj为第j 项指标的综合权重。假设熵值法及CRITIC法的重要性等同，取β ＝0.5；ERθi为第i个对象在第θ年的韧性水平。

1.3 Dagum基尼系数及分解

利用由Dagum 提出的基尼系数及分解方法［34］解释京津冀城市群城市韧性的区域差异及来源。该方法能够充分考虑区域及子样本的空间特征，有效解决了样本数据间交叉重叠及区域差异来源问题，克服了传统基尼系数和泰尔指数的局限。总体的基尼系数G 可分解为：区域内差距Gw、区域间差距Gnh、超变密度Gi，计算过程参照相关文献［35］。

1.4 数据处理与来源

样本数据主要来源于2001—2020 年《中国地面气候资料日值数据集V3.0》《中国城市统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《河北省经济统计年鉴》以及各地级市统计年鉴。部分缺值数据由线性插值进行补齐。老年人口抚养比是指该地区常住人口中65 岁以上人口占比与15—64 岁人口占比的比值；人均供气量考虑了人工煤气、液化石油气、天然气，采用2.35kg/m3的密度对液化石油气进行单位换算。

2 城市群韧性水平的时空分异特征

2.1 城市群韧性水平的描述性分析

2.1.1 演变趋势

2001—2020 年京津冀城市群城市韧性水平如表2 所示。①总体上，京津冀城市群韧性水平在研究区间内总体呈波动式上升的趋势，韧性水平由2001 年的0.26 增加到2020 年的0.39，增加率为52.69%。②均值视角下，京津冀城市群各区域韧性水平均值排序为：北京＞天津＞秦皇岛＞承德＞廊坊＞京津冀＞张家口＞河北＞石家庄＞唐山＞邯郸＞保定＞衡水＞沧州＞邢台，存在一定的阶梯式失衡。其中，北京韧性均值约是京津冀城市群韧性均值的1.68 倍，而邢台韧性均值仅为京津冀城市群韧性均值的0.82 倍，河北省内仅秦皇岛、承德、廊坊三地韧性均值超过京津冀城市群，韧性均值最高地北京约是韧性均值最低地邢台的2.05 倍。③演进视角下，北京在研究期内增幅最为明显，年均增速为5.5%，天津增幅次之，年均增速为2.7%，河北总体呈波动上升趋势。

表2 2001—2020 年京津冀城市群城市韧性水平Table 2 Resilience level of each city in the Beijing-Tianjin-Hebei city agglomeration

具体来说：北京韧性水平在研究期间内基本以每年4.05%的速度保持上升状态，2020 年韧性水平为0.76，较于2001 年的0.36，上升109.0%。北京作为我国政治中心，地理位置得天独厚，状态维度等级在研究期初便最高，历经20 年发展，环境治理成效显著，产业经济状况良好，社会通讯水平及生态环境质量得到快速提升。同时，科技创新是驱动社会转型升级的重要力量，在城市适应冲击并进行转型中起着至关重要的作用。近年来，北京坚持创新引领全局发展，加大创新投入，成果斐然。专利授权量在研究期间内增加了25.83 倍，国家级高新技术企业、独角兽企业和专精特新企业数量均居全国各城市首位，已然成为京津冀城市群的科技创新高地。因此，北京韧性水平在研究区间内始终维持较高水平，增幅明显高于其他地区。天津韧性水平总体以2015 年与2018 年为界呈现“升—降—升”的演进趋势，天津作为典型工业城市，过往受益于工业投资和重工业发展，产业经济及社会状况得到了快速发展，韧性水平持续上升。但进入经济新常态以来，天津传统发展路径难以为继，固定资产投资驱动力失灵，石油化工等重工业经济拉动作用回落，负拉动效应显现，而天津并未在供给侧结构性改革方面提前部署，产业提档升级进程滞后，城市发展面临产业结构偏重偏旧、资源环境保护任重道远、计划经济观念根深蒂固等问题。但随着天津近几年解放思想，积极优化产业结构与布局，推动质量、效率、动力“三大变革”，注重资源节约与环境保护，培育城市发展新动能已卓有成效，韧性水平逐步回升。河北整体与京津存在一定差距，主要因为自身创新基础薄弱、产业发展动能不足，但省内多数城市韧性水平在研究期间内总体保持上升趋势。其中，石家庄省会优势突出，医疗及创新人才等韧性资源丰富，年均增速全省最高；廊坊地理区位优越，创新生态良好，研究期间内专利授权量增幅第1，现高新区数量已成全省第1，故韧性年均增幅最大。此外，秦皇岛在研究期间内呈现“上升—下降—稳定”的演进趋势，其地处环渤海经济圈中心地带，资源禀赋独特，旅游服务业发达，社会管理人员、社会通讯、公园绿地、紧急医疗、高教人才等韧性资源丰富，韧性水平持续上升，但受产业转型、环保限产等因素的影响，韧性水平后期略有回落；唐山韧性演进趋势大致以2011 年为界线呈“上升—稳定”两阶段，作为省域中心城市，唐山铁矿资源丰富，钢铁产业发达，第二产业比值高，产业经济与消费状况良好，社会通信及暴雨抵抗能力强，韧性水平自2001 年后持续上升至2011 年的0.30，但困囿于其经济发展对重工业依赖程度高，资源环保压力重，且生态绿化程度不高，韧性水平一直较为稳定，研究期末略有上升。

2.1.2 空间分布格局

为进一步探究京津冀城市群城市韧性的空间演化特征，利用自然断点法对其进行聚类划分：高等韧性［0.535 256，0.761 332）、中高等韧性［0.394 033，0.535 256）、中等韧性［0.327 197，0.394 033）、初中等韧性［0.275 719，0.327 197）和初等韧性［0.206 630，0.275 719）5 个等级，并选取2001、2005、2010、2015、2020 年及研究期均值6 个时间进行可视化（图3）。由图3 可知：①京津冀城市群高韧性区域由点到面、由中部至南北部进行蔓延。2001 年，京津冀城市群仅北京为中等韧性，天津和秦皇岛处于初中等水平，其余区域韧性均为低等水平；2005 年，承德由初等韧性转为初中等韧性；2010 年，京津冀城市群中北部区域韧性均为初中等水平及以上，北京韧性水平由中等上升为中高等；南部区域邯郸由初等韧性转为初中等韧性；2015 年，京津冀城市群除邢台外，其余城市韧性均处于初中等及其以上水平，北京成为京津冀城市群首个达到高等韧性水平的城市。②京津冀城市群呈现“北京—天津双核驱动，中北强南弱”的韧性格局。北京和天津韧性水平在研究期间内明显高于河北省内城市，如北京和天津2020 年的韧性水平分别是河北的2.15 倍和1.29 倍；研究期间内，京津冀城市群除沧州、衡水及邢台韧性均值仍处于初等水平，其他城市韧性均超过初中等水平。

图3 京津冀城市群城市韧性的空间分布Figure 3 Spatial distribution of urban resilience in the Beijing-Tianjin-Hebei city agglomeration

2.2 区域差异及来源

前文从时间和空间视角考察了京津冀城市群城市韧性发展水平，结果表明，京津冀城市群城市韧性差距较为显著。为进一步揭示京津冀城市韧性水平区域差异大小及其来源，基于Dagum基尼系数及其分解方法计算2001—2020 年京津冀城市群城市韧性发展的区域内差异、区域间差异及相应贡献率（图4）。京津冀城市群城市韧性水平总体基尼系数介于0.07—0.12 之间，均值0.097 2，相较2001 年，2020 年总体基尼系数增幅达32.96%，总体差距有所上升，存在韧性水平发展区域失衡问题。具体来说，京津冀城市群城市韧性区域间不均衡现象突出而区域内发展较为均衡。北京—河北区域间差异最大，平均基尼系数达0.282 0，且区域间差距在考察期间内呈波动上升趋势，由2001 年的0.104 上升至2020 年的0.252；北京—天津区域间差异次之，平均基尼系数为0.175 9，区域差异大致呈“升—稳—升—降”的波动趋势；天津—河北区域间差异最小，平均基尼系数为0.112 7，区域差异大致呈“稳—升—降—升”的波动趋势。河北区域内差距在研究期间内略有波动，但总体保持基本稳定，其基尼系数均值为0.047。为探寻区域差异来源，进一步将京津冀城市群城市韧性总体分解为区域内部差异、区域间差异和超变密度后可知，考察期间内，区域间差异是总体差异的主要来源，区域间差异贡献率自2001 年的54.06%波动上升至2020 年的80.48%，年均差异贡献率达67.71%，且差异贡献率呈上升趋势。区域内差异是总体差异的次要来源，贡献率变化趋势基本和区域间差异变化趋势相反，总体呈现下降趋势。具体来说，区域内差异贡献率自2001年的45.15%波动上升至2020 年的19.52%，降幅达56.77%，年均差异贡献率达32.18%。超变密度贡献率最低，年均贡献率为0.106%。

图4 京津冀城市群城市韧性组内差异、组间差异及差距贡献率Figure 4 Intra-group differences，inter-group differences and gap contribution rates of urban resilience in the Beijing-Tianjin-Hebei city agglomeration

3 结论与建议

基于改进的PSR框架，构建了城市韧性综合评估模型，运用熵值—CRITIC 权重模型、Dagum 基尼系数揭示2001—2020 年京津冀城市群内13 个城市韧性水平及区域差异来源。主要结论如下：①从时序演变来看，京津冀城市群各区域韧性水平在研究区间内总体呈波动式上升的趋势，但存在明显的阶梯式失衡。其中，北京韧性增幅最为明显，年均增速5.5%，天津增幅次之，年均增速2.7%，河北多数城市呈波动上升趋势，石家庄年均增速全省最高，廊坊韧性年均增幅全省最大。②从空间分异特征来看，京津冀城市群高韧性区域由点到面、由中部至南北部进行蔓延，总体呈现“北京—天津双核驱动，中北强南弱”的韧性格局。③从区域差异来源来看，京津冀城市群城市韧性区域间不均衡现象突出而区域内发展较为均衡；区域间差异与区域内差异是京津冀城市群城市韧性总体差异的主要、次要来源；北京与天津、河北间的韧性差距仍在扩大，而天津与河北间韧性差距有所缩小。

基于上述实证结果，提出如下几点建议：①多维度缓解城市“人口—资源—生态”承压。京津冀“未富先老”结构性紧张矛盾突出，未来应构建多层次居家养老服务体系、推进老旧小区适老化改造、推动养老服务由政府政策驱动向市场驱动过渡；坚持“结构—技术—管理”多举措并进推进资源节流，优化产业结构，推动节约集约技术应用，完善用能节能标准，健全市场化长效节能机制，构建资源节约型社会；积极应对气候变化，以“绿色低碳循环”与“先立后破”为原则积极调整能源结构，推动减污降碳协同增效。②多手段增强城市“产业—社会—环境”状态。京津冀产业结构差距大，应持续统筹扩大内需和深化供给侧结构性改革，以中关村为核心促进数字经济协同发展，提升经济系统抗冲击能力；京津冀基层治理水平不一，未来应持续“授权赋能”以提升基层政府行动力与社会参与意愿，构建党建引领、社会参与等凝聚模式，有机融合多元社会治理主体，并以科技赋能提升基层社会治理水平，助力社会系统抗冲击能力的提升；京津冀绿地空间及道路资源梯度效应明显，未来应加大天津、石家庄等城市的绿化建设力度，积极构建韧性城市生态空间格局，推进新老城区建绿与增绿，优化城市绿地生态系统。③多举措提高“恢复—适应—转型”响应能力。京津冀创新高峰突出但区域差距巨大，单环节创新成效凸显但区域链式创新不足，而创新是推动城市转型升级的重要力量来源，创新驱动缺失或不足将致使城市发展陷入新旧发展动力转换衔接不足的困局。未来应推动创新成果转化并释放驱动效能，强化产业链与创新链对接，提升津冀地区产业承接能力，逐步形成“点状突破—链式创新—创新网络化—创新成果产业化—产业扩容升级”的产业合作模式；京津冀医疗资源、居民及政府收入等表征韧性恢复能力的指标高峰低谷差异严重，未来应坚持推进京津冀医疗一体化促进紧急救援能力提升，坚持共同富裕原则缩小居民收入差距。④强化区域核心城市的辐射带动作用。要充分发挥北京、天津、石家庄、唐山、保定等高韧性城市的引领带动作用，促进低韧性城市有序梯级发展，实现城市韧性稳定空间格局。