京津冀城市群城市韧性水平评估及障碍因子分析

夏方舟 李宇萌

［摘 要］ 在诸多外部冲击下如何最大限度地增强城市韧性，是当前城市发展中亟待解决的重要问题。随着城市群逐步成为推进新型城镇化的主体形态，城市韧性建设的主体也应当着眼于更为复杂和多元的城市群主体，将城市群网络之间的“压力疏解”和“恢复支援”纳入考量。本文基于演化韧性理论，从抵抗能力、吸收能力、疏解能力、恢复能力和创新能力出发，构建城市群城市韧性水平的综合评价指标体系，采用熵权TOPSIS法测度2011—2020年京津冀城市群13个城市的韧性水平，综合运用重心-标准差椭圆分析城市韧性的时空演进，通过障碍度模型识别主要障碍因子。研究发现：（1）京津冀城市群城市韧性水平整体呈现出先降后升的波动趋势，京津两地与河北省各城市韧性水平差异较大，城市韧性异质性总体呈现降低趋势。（2）京津冀城市群城市韧性水平呈现京津双核心、东北高西南低的分布格局。城市韧性增长的重心从东北部向西南部转移，区域发展的不均衡性有所缓解。（3）制约京津冀城市群城市韧性提升的主要障碍因子集中在疏解维度和创新维度。识别京津冀城市群城市韧性建设格局和影响因素，有利于提升京津冀城市群城市韧性水平。

［关键词］ 城市韧性；京津冀城市群；韧性评估；动态演化；障碍因子

［中图分类号］ C912.81；TU984［文献标志码］ A［文章编号］ 1672-4917（2024）03-0085-11

一、引言

城市发展往往面临着气候变化［1］、环境恶化、能源枯竭以及众多不确定性扰动等外部冲击［2-3］，从而造成自然资源、经济发展、公共卫生等方面的失衡。因此，如何最大限度地增强城市适应力、恢复力［4］、可持续发展能力［5］，从而降低外部冲击带来的损失，是当前城市发展中亟待解决的重要问题。基于此，“城市韧性”这一概念得以提出，即城市在遭受外部冲击后，能够在预防、准备、应对等复杂互动过程中，不断适应改变［6］以实现公共损失的最小化［7］，从而提升保障公共安全、稳定生态系统以及恢复经济发展的能力，并最终增强城市发展的智慧性［8］、稳健性和可恢复性。2020年11月3日，党的十九届五中全会审议通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》，其中首次提出要建设“韧性城市”，要求构建包容、安全、可持续的韧性城市和城市群，形成了发展和推进韧性城市的顶层政策架构。

实际上，随着我国城市化进程的不断加快和城市规模扩张，城市群作为城市复杂互动的空间组织迅速崛起，成为推进新型城镇化的主体形态。城市群是指在特定地域范围内，以1个以上特大城市为核心，由至少3个大城市为构成单元，依托发达的交通通信等基础设施网络，所形成的空间组织紧凑、经济联系紧密、并最终实现高度同城化和一体化的城市群体［9］。当城市群中部分城市受到外部冲击时，城市群呈现出“一方有难，八方支援”的空间支持格局，通过城市间的互联互通、资源共享、产业协同、人才流动等方面［10］的合作与互动，提升了整个城市群的冲击抵御、冲击分散、全面恢复等能力。这意味着城市韧性建设的主体不能仅局限于城市本身，而应当着眼于更为复杂和多元的城市群主体，这也对城市韧性提出了新的理论诉求。

当前，国内外学者们已经由“点状”的城际韧性［11-12］、省际韧性逐渐转变为“块状”城市群韧性［13-14］，主要关注概念演变［15-16］、评价体系［17］、时空分异与演化［18］、治理策略［19］、智慧城市构建［20］等方面。其中，城市群城市韧性评估主要以韧性能力［21］、影响要素与障碍因子［22-23］、空间格局与时空演进［24-25］、经济社会耦合协调关系［26-27］等为研究重点，通常基于经济、生态、社会等多元维度或者城市韧性的基本特征来构建综合指标体系［28-29］，利用层次分析法［30］、熵权法［31-32］、空间分析［33］、神经网络模型［34］、面板差分法［35］等构建模型开展评价。然而，在城市群韧性评估的相关研究中，往往未能在理论层面考虑到城市群网络之间的“压力疏解”和“恢复支援”，因而在指标体系上忽略了相关疏解指标，使得整体指标体系不尽系统和完善。在中国诸多城市群当中，地缘相接、地域一体、协同发展的京津冀地区是我国北方经济体量最大的城市群。在中央的顶层设计之下，北京市、天津市在“十四五”规划中将“韧性城市”作为城市发展的重要目标，河北省则在城市更新过程中将“韧性城市”作为建设目标。然而，有关京津冀城市群城市韧性的相关研究往往和其他城市群的相关研究相对同质化，未能深入挖掘京津冀城市群城市韧性建设存在的不足，更难为优化京津冀城市群城市韧性建设路径提出具体的参考和建议。

基于此，本文从韧性理论视角出发，延展疏解阶段以创新城市群城市韧性的核心理论，从冲击抵抗、冲击吸收、冲击疏解、系统恢复、系统创新五个阶段所对应的抵抗能力、吸收能力、疏解能力、恢复能力和创新能力出发，构建城市群城市韧性水平的评价指标体系。进而以京津冀区域为研究对象，利用13个京津冀地级市2011—2020年各项数据进行熵权TOPSIS分析，揭示京津冀城市群城市韧性状态和时空差异，并运用障碍度模型对影响城市韧性提升的障碍因子进行诊断，探寻影响京津冀城市群城市韧性的关键因素，从而为提升京津冀城市群城市韧性提供参考性建议。

二、理论框架、指标体系与研究方法

（一）城市群城市韧性理论框架

韧性的概念不是一成不变的，而是处于不断完善的进程中。从工程韧性至生态韧性，再随着对韧性作用机制认知的加深，“演化韧性”的概念逐步被社会认可［36］，即韧性不仅是系统恢复至初始状态的平衡能力，而是社会生态系统这一复杂系统内部不断调整，在受到压力和限制条件下激发出的持续变化、适应和改变的能力。演化韧性的概念更好地反映了社会－经济－生态等复合系统的动态变化和多稳态特征，其核心理念是将风险转化为机会，通过积极主动地适应发展来推动创新和转型，达到新的阶段［37］。基于演化韧性视角，城市韧性也应当不是一种单一的状态或特质，而是一个不断演化、重构、突破到新的城市均衡态的过程。基于此，本文将进一步分析城市群城市韧性所表现出的过程性［38］，将系统发展过程中的开发阶段、保存阶段、释放阶段、重组阶段和发展阶段应用于城市群城市韧性的范畴，对应冲击抵御、冲击吸收、冲击释放、系统重组和系统创新这五个过程，划分出了“抵抗—吸收—疏解—恢复—创新”五个韧性阶段。

（1）抵抗阶段体现城市群中城市系统抵御冲击、维持系统相对完整及关键功能不受毁灭性破坏的能力［39］。在受冲击前的抵御阶段，城市群中的每个城市不仅要具有完善的基础工程配套设施、良好的经济基础以及生态抵抗能力，城市居民还应拥有良好的危机应对意识和能力。

（2）吸收阶段体现冲击发生时，城市群城市系统所具备的吸收干扰和破坏的能力，并能持续适应各种不确定性的影响，维持各系统安全运行［40］。在冲击吸收阶段，城市应具有保障基本服务、资源以及居民健康安全的能力，使得城市能够快速调整和重新规划，适应新的环境和需求。

（3）疏解阶段体现冲击发生后，城市群城市系统将受到的负面冲击通过城市群网络向周边地区传导的能力。受冲击城市将其压力转移至城市群内其他多个城市共同承担，以此缓解城市系统抵御冲击的压力。在冲击疏解阶段，受冲击城市与城市群中其他城市的关联程度将决定压力传导路径的顺畅程度，受冲击城市与周边地区在经济社会、生态环境、基础设施等方面的联系强度越高，压力疏解的作用和效率则越高。

（4）恢复阶段体现城市系统遭到破坏后，通过自我响应、调整、学习和总结经验，降低损失，使系统能快速恢复至初始状态或达到更高韧性水平的能力［41］。在恢复阶段，需要城市具备充足且灵活的经济、社会、自然等资源的支撑，以及生态自我净化能力等，以适应不断变化的环境。

（5）创新阶段体现城市系统在冲击中适应、突破、重构并达到新的稳态，以更迅速应对干扰的能力。城市生态系统通过学习、创新，进行路径突破和结构更新［42］，从而面对更多不确定的未来机遇和挑战。在此阶段，城市的创新强度、创新投入、创新产出等所体现的创新性越强［43］，城市的韧性进化能力则越强，越有机会突破到新的均衡态水平。

综上，城市韧性“抵抗—吸收—疏解—恢复—创新”的总体演化路径如图1所示，当“冲击”作用到城市这一平面上，平面结构受到冲击的影响，经过吸收、传导、回弹等过程，最终逐渐恢复原状或达到新的平衡。预先准备阶段，城市处于正常运行状态。抵抗阶段，城市遭受外部冲击，原本的运行状态被打破，韧性能力主要表现为城市运行体系不彻底崩溃时能够承受的最大冲击强度，即平面的极限承载能力。吸收阶段，城市系统在遭到破坏时采取多样化的措施吸收并缓和冲击，韧性能力表现为城市自身能够吸收的冲击能量，此时城市平面产生轻微的回弹，意味着城市已然通过自身吸收了部分的外部冲击影响。疏散阶段，城市在自我修复吸收的同时，继续向城市群周边城市传导冲击能量以分担城市的应对压力，韧性能力表现为城市向周边地区可传导的冲击能量，外部冲击沿着城市群网络向外扩散并进一步回弹，意味着城市在城市群其他城市的压力疏解和多方支援过程中有效吸收了大部分外部冲击影响。恢复阶段，城市系统采取各种手段进行修复，韧性能力表现为城市通过自我调整、总结使系统能快速恢复至初始状态的能力，城市平面基本再次实现平衡状态，但仍然存在局部波动未能完全恢复原状。创新阶段，城市通过总结、学习、创新，城市系统突破到新的发展阶段，局部波动可能引发和促进城市发展水平重构，使得城市平面达到新的均衡状态。

（二）指标体系构建

基于城市群城市韧性理论框架，本文从“抵抗—吸收—疏解—恢复—创新”五个维度来构建城市韧性指标体系。遵循系统性、科学性、代表性和可操作性原则，本文参考已有研究所选择的城市韧性评价指标［44-47］，充分考虑京津冀城市群发展的独特性，最终选取了五个维度最具代表性的21个评价指标，如表1所示。

（三）数据处理与来源

本文数据主要来源于《北京市统计年鉴》《天津市统计年鉴》《河北省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各地级市统计年鉴、国民经济与社会发展统计公报等。部分处理数据（每万人卫生机构床位数、每万人医生数、每万人交通仓储邮电业从业人员数、每万人高等学校在校生人数）通过指标间计算得出，部分缺失数据利用插值法补齐。经济联系强度根据GDP、人口数量、城市间质心距离数据通过引力模型［48］计算得出。

（四）研究方法

1.熵权TOPSIS评价模型

本文选取基于熵值权重的TOPSIS评价模型对京津冀城市群城市韧性进行评价。相比于传统的TOPSIS评价方法，熵权TOPSIS方法具有几何意义直观、信息损失少以及运算灵活等优点［49］。城市韧性水平评估模型首先采用熵值法确定指标权重，再利用TOPSIS评价模型对决策目标进行排序，最后计算京津冀城市群城市韧性评价值。其具体步骤如下：

（1）构建初始矩阵

Χij表示第i个城市的第j项指标的原始值，构建n（年份/城市）×m（指标）矩阵。

（2）标准化处理数据

对于正向指标：

对于负向指标：

指标归一化：

Pij=Χij′/ni=1Χij′（3）

（3）确定指标的信息熵ej，其中设指标矩阵每行有N项

（4）确定指标权重wj

wj=（1-ej）/mj=1（1-ej）（5）

（5）确定正负理想解值，计算欧式距离值

（6）计算各评价对象与理想解的接近程度C值

式中，Cj的取值范围为［0，1］，其取值越高表明研究单元的城市韧性值越高，反之则越低。

2. 障碍度模型

本文通过障碍度模型［50］对影响京津冀城市群城市韧性的主要障碍因素进行测算并排序分析，以确定各障碍因素对各城市韧性水平的影响程度［51］，为针对性地调整和促进城市韧性的发展提供定量依据。计算公式如下：

式中，Oij为第j项指标对城市韧性的障碍度；Wj为第j项指标的权重；Iij为指标偏离度，用指标标准化值Χij与理想值1的差距表示；m为指标个数。

3.重心－标准差椭圆

标准偏差椭圆法作为空间数据的统计分析方法［52-53］，具有揭示空间分布以及研究对象的多方位特征等优点。通过其重心、方位角、长轴和短轴等四个基本参数，研究分析京津冀城市群城市韧性的主要空间位置和动态发展趋势。具体计算公式如下：

三、京津冀城市群城市韧性水平评价及时空演化

（一）京津冀城市群城市韧性的时序演化特征

本文通过熵权TOPSIS法对京津冀城市群的13个城市2011—2020年数据进行测算，得到13个城市的韧性水平以及10年间平均值。如表2所示，京津冀城市群10年间的城市韧性水平整体呈现出先降后升的波动趋势，平均值从2011年的0.257下降至2019年的0.227，随后回升至2020年的0.240。这表明京津冀城市群在面临各种冲击与变化之后，整体韧性水平仍然保持相对稳定，在研究期末期呈现出进一步提升的趋势。然而，具体到京津冀城市群内不同城市，其韧性水平在2011—2020年的变动趋势存在较为显著的差异性。

北京市的韧性水平从2011年的0.824增长至2018年的0.883，尽管在2020年有所回落，但整体呈现出增长趋势，保持在较高的韧性水平。北京市高韧性水平的背后是多方面因素的综合作用，不仅体现在基础设施建设、经济基础条件、科技创新成果等方面的坚实基础，更在于其面对冲击时能够迅速调整策略，吸收并释放冲击，实现系统恢复、优化升级的能力，为城市系统的有效重组与创新提供了坚实基础和广阔空间，进而强化了其在京津冀城市群中的韧性表现。天津市的韧性水平呈现先增后降的趋势，由2011年的0.501增长至2015年的0.524，随后逐年滑落至0.439。其原因可能在于，在2011—2015年期间，天津市依托其传统工业基础，不断推进经济和社会快速发展，成功增强了城市综合抗压能力。然而，随着经济向新常态过渡，天津市受到传统工业增长模式的较多局限，可能在一定程度上影响了天津市抵御、吸收和疏解外部冲击的能力，限制了其在面对挑战时的系统重组和创新发展潜力，造成了城市群韧性水平的降低。

河北省各城市韧性水平总体呈现先降后升的变化趋势，平均值从2011年的0.184微降至2014年的0.147，此后回升至2020年的0.166。同时，相较于2011年，2020年河北省内各地级城市韧性水平差异程度明显降低，韧性水平的差值从0.192降低至0.080。其原因可能在于，随着京津冀区域一体化发展战略的不断推进，城市间的空间连接水平、经济社会关联度和资源共享能力不断提升，城市间不均衡发展的问题也得到了一定程度的解决。从研究期期初和期末的城市韧性差值来看，邢台、保定、张家口、沧州、衡水的城市韧性水平在研究期内有所提升，石家庄、唐山、秦皇岛等城市的韧性水平有所降低。原因可能在于，石家庄、唐山、秦皇岛等老牌城市初始韧性水平较高，往往面临着产业结构和经济发展模式固化等问题，影响了更高水平的韧性发展。例如，以重工业和制造业为主的唐山，由于生态环境压力、产业结构调整转型等原因，城市的经济发展模式和空间结构不断调整，城市韧性水平呈现降低趋势。但是也应当看到，随着绿色发展和产业转型升级等策略的推进，唐山城市韧性水平自2015年逐步回增，呈现出向好的发展态势。

（二）京津冀城市群城市韧性的空间演化特征

为进一步探究京津冀地区各城市韧性水平的空间演变特征，本文运用ArcGIS10.6软件，采用自然断点法将京津冀城市群13个地级市的韧性水平划分为“低值区—较低值区—中值区—较高值区—高值区”五个类型，选取2012、2014、2016、2018和2020年的城市韧性进行可视化（图2）。从空间分布来看，京津冀地区各城市的韧性水平整体呈现出京津双核心、东北高西南低的分布格局。

2012年京津冀城市群城市韧性以中值区和较低值区为主，京津两地处于高韧性区，石家庄、唐山和秦皇岛处于较高韧性区，河北省其他各城市集中在较低值区和低值区。2014年，较低值区和低值区的城市数量有所增加，北京韧性水平仍处于高值区，天津由高值区降为较高值区。河北省内各城市的韧性水平等级有所下降，石家庄、唐山、秦皇岛由较高值区降为中值区，保定和邢台由较低值区降为低值区。2016至2018年，各城市韧性水平的分布格局大体稳定，存在轻微波动。京津两地韧性水平仍旧保持较高阶段，河北省各城市韧性水平整体有所回升，低值区和较低值区的城市数量有所减少。2020年，京津冀城市群内较低值区的城市有所增加，低值区的城市数量减少，保定、衡水升入较低值区，但秦皇岛首次跌入低值区。整体而言，京津冀城市群内城市韧性的差异性虽然存在但是不断减弱，韧性水平的变动集中于河北省各城市。随着时间推进，较高值区的城市韧性水平有所回落，中等韧性城市展现了一定的稳定性，低值区的城市韧性水平有所提高。

为进一步分析京津冀城市群城市韧性的空间演进过程，本文绘制了城市韧性标准差椭圆与重心轨迹图（图2）。标准差椭圆的形态与重心轨迹变化揭示了城市韧性的空间分布和演变动态，研究期内标准差椭圆大体沿东北—西南轴线分布，椭圆的长半轴大体呈现逐年收敛的过程，表明京津冀城市群的城市韧性在东北—西南的主轴方向体现出集聚趋势。而短半轴在研究期内呈现出一定的波动变化，但变动幅度较低，表明城市韧性在西北—东南的辅轴方向的空间演化不尽显著。研究期内的椭圆整体先向东北偏移，后向西南偏移，2020年的标准差椭圆较之2012年整体向西南移动，表明城市韧性增长的活力中心正从以京津为核心的东北部向西南部转移。

差异性的减弱和活力中心的转移表明随着京津冀一体化战略的推进和雄安新区的建设，京津两地并没有体现出对各类资源的“虹吸作用”，而是通过推进北京“新两翼”建设、创新要素自由流动、产业链创新链融合等措施，发挥“辐射作用”激发了整个城市群的综合潜力，从而实现了“先进带动后进”，促进了整个区域内城市韧性水平的均衡提升。当然，就城市韧性的绝对数值而言，京津两地仍然是绝对核心，未来仍需继续强化城市之间的合作框架，强化产业、人才、资金等各类资源的转移和共享，进一步提升京津两地的辐射效应、减少虹吸效应，推动京津冀城市群城市韧性的整体提升。

四、京津冀城市群城市韧性的障碍因子识别

（一）准则层障碍因子识别

京津冀城市群2011—2020年城市韧性准则层障碍因子的变化趋势（图3）反映了区域内城市韧性发展的多维度动态过程，呈现了各年份抵抗阶段、吸收阶段、疏解阶段、恢复阶段和创新阶段五个阶段的障碍度及变化趋势。其中，准则层的平均障碍度排序为疏解阶段（21.52%）>创新阶段（20.84%）>吸收阶段（19.51%）>恢复阶段（19.35%）>抵抗阶段（18.78%），疏解和创新能力是最主要的障碍因子。

此外，京津冀城市群在抵抗和吸收阶段的障碍度有所降低，疏解、恢复和创新阶段的障碍度有所增加，仍然是未来提升城市韧性的重点关注方向。分阶段来看，抵抗阶段的障碍度逐渐降低，自2011年的19.01%降至2020年的17.93%，表明各城市在抵抗外部冲击方面的能力整体有所提升。吸收阶段的障碍度呈现一定的波动性，整体略有下降，体现了京津冀各城市在吸收冲击后维持城市运行状态的能力同样有所改善。疏解阶段的障碍度在研究期内呈现出增长趋势，且始终保持在较高水平，自2011年的21.77%上升至2020年的21.96%。在一定程度上说明，京津冀城市群内部在通过网络关联分散疏解外部冲击和获取支援、实现区域内压力分散均衡等方面仍有较大的提升空间。恢复阶段的障碍度在研究期内波动幅度较大，呈现“降—升—降—升”的势态，总体障碍度有所增加，反映出京津冀城市群在受冲击后的恢复和重建资源的配置效率方面仍需改善。创新阶段的障碍度呈现逐年上升的趋势，研究期内增长幅度较大，表明京津冀城市群在科技创新成果的转化应用、创新环境的优化以及创新体系的完善等方面仍需加强。

（二）指标层障碍因子识别

鉴于数据样本量较大、指标较多，本文选取2013、2017和2020年的数据作为样本进行障碍因素分析（图3）。研究发现，一般公共预算支出、经济联系强度、专利申请数、人均可支配收入、科学技术支出占GDP比重、每万人交通仓储邮电业从业人员数等指标是制约京津冀城市群城市韧性的主要障碍因子。同时，京津冀城市群城市韧性的障碍因子并非一成不变，而是在不断变化当中。2013年，一般公共预算支出（11.13%）是最主要的障碍因子，经济联系强度（10.89%）为第二大障碍因子，专利申请数（9.34%）位列第三。至2017年，经济联系强度（12.2%）成为第一大障碍因子，一般公共预算支出（10.65%）和人均可支配收入（10.64%）位列第二、第三。2020年，经济联系强度（12.74%）、专利申请数（11.38%）、一般公共预算支出（10.6%）的障碍度持续保持前列。此外，部分指标也反映出了京津冀城市群城市韧性水平的有效提升路径。例如，人均公园绿地面积的障碍度从2013年的9.52%显著下降至2017年的4.83%，再到2020年的3.36%，表明随着生态文明建设认知的强化和百万亩平原造林等京津冀绿化工程的不断推进，京津冀城市群在提升公共绿地面积、完善城市生态环境建设等方面成效卓著，对于改善城市居民的生活环境、提高城市自我净化能力、增强城市的恢复能力起到了重要作用。

五、结论与建议

本文基于城市群城市韧性理论框架，从抵抗能力、吸收能力、疏解能力、恢复能力以及创新能力五个维度出发，构建了城市韧性评估框架和指标体系，利用熵权TOPSIS分析，对京津冀城市群13个城市2011—2020年的城市韧性进行了评估，揭示了其时空演进规律和可能障碍因子。主要研究结论如下：（1）时间维度上，2011—2020年间，京津冀城市群城市韧性水平整体呈现出先降后升的波动趋势，河北省内韧性水平处于低位的城市提升效果明显。（2）空间维度上，京津冀城市群城市韧性水平呈现京津双核心、东北高西南低的分布格局。京津两地作为核心城市，始终处于较高值区和高值区；河北省处于较高值区的城市韧性水平有所回落，低值区的城市韧性水平展现了一定的稳定性和上升趋势，区域发展的不均衡性有所缓解。城市韧性增长的活力重心从以京津为核心的东北部向西南部转移。（3）障碍因子分析方面，京津冀城市群在提升城市韧性的进程中，面临的主要障碍因素集中在面对外部冲击时疏解压力和实现系统创新的能力不足，其中，一般公共预算支出、经济联系强度、专利申请数、人均可支配收入、科学技术支出占GDP比重等指标是制约京津冀城市群城市韧性的主要障碍因子。

基于上述分析，本文提出以下建议，以期提高京津冀城市群城市韧性：（1）着力提升京津冀城市群的整体韧性水平。充分发挥京津两地的辐射效应，通过产业转移、政策支持、技术溢出、人才流动等方式，带动河北省内城市实现良性发展，建设稳定均衡的城市群空间发展格局。（2）着力提高京津冀城市群疏解能力。首先，加强交通互联互通，通过打造综合枢纽、提升公共交通系统效率等方式，实现城市群人员和资源的高速流通。其次，深化经济联系，促进产业互补和区域经济一体化，强化政策激励和市场机制优化，加强城市间的经济合作网络建设。最后，建立健全应急响应机制，包括压力来源地的压力外泄机制和接受地的快速支援机制，确保在面对冲击时城市群能够迅速响应，有效分散和接受压力。（3）通过创新驱动发展新质生产力，促进城市群韧性水平提升。一是要全面增强技术创新能力，利用人工智能、大数据、云计算等关键技术提高城市发展质量和发展效率。二是促进人才集聚与良性循环，优化人才引进政策、鼓励人才创新，进而为科技创新积累第一资源。三是培育建设现代化产业体系，兼顾传统产业转型升级和战略性新兴产业集群发展。四是完善城市韧性相关制度，例如，在国土空间规划设计中考虑到重大突发事件可能的用地需求，科学布置“规划留白”空间，推进国土空间功能的“弹性利用”［54］，以及配套海绵城市相关建设机制。

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Assessment of Urban Resilience Levels and Analysis of Obstacle Factors

in the Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration

Abstract： Enhancing urban resilience to the greatest extent under various external shocks is a crucial issue that urgently needs to be addressed in current urban development. As urban agglomerations gradually become the main form to advance new urbanization， the focus of urban resilience construction should also be on the more complex and diverse subjects of urban agglomerations， incorporating the “stress relief” and “recovery support” among urban agglomeration networks into consideration. Based on the theory of evolutionary resilience， this paper starts from the capacities of resistance， absorption， relief recovery， and innovation to construct a comprehensive evaluation index system for the resilience level of cities within urban agglomerations. The entropy weight TOPASIS method was used to measure the resilience levels of 13 cities in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration from 2011 to 2020. The temporal and spatial evolution of urban resilience was analyzed comprehensively using the center of gravity-standard deviation ellipse. Major obstacle factors were identified through the barrier degree model. The study found： （1） The overall resilience level of cities in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration showed a fluctuating trend of first decreasing then increasing， with significant differences in resilience levels between Beijing and Tianjin and cities in Hebei Province， and the overall heterogeneity of urban resilience showed a decreasing trend. （2） The urban resilience level of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration presents a distribution pattern with Beijing and Tianjin as the dual cores and higher in the northeast and lower in the southwest. The growth center of urban resilience has shifted from the northeast to the southwest， alleviating regional development imbalances. （3） The main obstacles to improving urban resilience in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration are concentrated in the dimensions of relief and innovation. This paper is beneficial for identifying the patterns and influencing factors of urban resilience construction in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration， providing referential suggestions for enhancing the urban resilience level of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration.

Key words：urban resilience; Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration; resilience assessment; dynamic evolution; obstacle factors