西安城市边缘区失地农民社区恢复力测度与影响因素

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　　摘要 恢复力强调系统承受各种扰动冲击并从中恢复的能力，为不确定性条件下人类社会的可持续发展提供了新的研究思路。将恢复力理论框架引入失地农民社区研究中，在明晰失地农民社区恢复力概念内涵的基础上，从经济恢复力、社会恢复力、管理恢复力和环境恢复力四个维度建立测度指标体系，并选取西安城市边缘区为案例区，基于入户问卷调查数据，运用熵权TOPSIS方法对失地农民社区恢复力进行测度，并采取t检验、方差分析等方法探讨失地农民社区恢复力的影响因素及其作用路径。研究表明：①失地农民社区恢复力整体处于中等偏下水平，恢复力综合指数处于低、中、高三个级别的失地农民社区所占比重分别为47.6%、33.3%和19.1%，等级结构呈现“金字塔”形;②四个维度恢复力测度结果依次为环境恢复力>经济恢复力>管理恢复力>社会恢复力，表明在快速城市化冲击下，相较于失地农民社区在物质环境和经济收入层面的快速适应和恢复，其社会恢复较为滞后，具体表现为社会关系网络构建、社区参与及社会学习等方面恢复能力较差，反映失地农民社区在管理方面存在较多问题，基层政府管理公平性缺失以及社会保障制度不健全等因素阻碍了社区管理恢复力的构建;③失地农民社区恢复力是社区内在特征与外部干扰因素相互影响和共同作用的结果，通过对失地农民社区恢复力影响因素作用路径的分析可知，地理区位、外来人口比重、征地原因以及征地时间是其主要影响因素。最后从经济、社会、管理、环境层面提出提升失地农民社区恢复力的对策建议。
　　关键词 社区恢复力;失地农民;城市边缘区;适应性管理;西安
　　中图分类号 C91
　　 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2019）03-0126-11 DOI：10.12062/cpre.20180901
　　 近年来，中国城市化进程发展迅速，城市中心区人口、住宅、工业、商业、基础设施等要素不断向城市外围拓展，城市边缘区作为城市空间扩张的主要地域，大量土地被征收，导致失地农民等社会问题的出现[1]。在快速的城市空间扩张影响下，失地农民社区不仅面临着物质环境的剧烈改变，社会经济领域也发生深刻变革，如社区组织结构与管理体制的重组、产业结构的调整、外来人口的激增、农户生计方式的转变等，不确定性风险冲击急剧增加，对失地农民社区的可持续发展带来严峻挑战。尤其是在中国持续推进城市化进程的背景下，失地农民社区面临的不确定性因素将长期存在，如何最大限度地降低外部扰动对失地农民社区的不利影响，提升其应对、承受以及恢复的能力对于促进失地农民社区乃至城市边缘区持续、稳定发展具有重要的理论和现实意义。
　　1 文献综述
　　 恢复力研究兴起于20世纪70年代，Holling[2]开创性地将恢复力概念应用于生态学研究领域，用以表征生态系统吸收变化并保持原有状态的能力，侧重系统状态转换的阈值测定。其后，恢复力思想被拓展至社会-生态系统研究领域[3-4]，依托适应性循环理论将其定义为系统在吸收干扰、经历变化和重组后，仍然保持其结构、功能、特性以及反馈机制不发生根本性变化的能力[5-7]。进入21世纪，在全球变化加剧及社会经济转型的背景下，恢复力理论逐渐应用于社会科学研究中，用社会恢复力来描述社会经济系统、社区或人群承受扰动或冲击（社会经济变革、自然环境变化、政治动荡等）并从中恢复的能力[8]，包括经济恢复力、企业恢复力、社区恢复力等形式，其中以社区恢复力受到的关注最为广泛。国内外学者普遍认为，构建社区恢复力是减缓环境变化不利影响和实现社区可持续发展的重要途径和手段[9-10]。
　　 当前，社区恢复力研究主要集中在概念和理论探讨[8]、定量测度[11]、影响因素识别[10，12]、适应性管理[13]等方面，其中，恢复力定量测度将较为抽象的恢复力概念予以量化和具体化，体现了恢复力思想从理论建构到实际应用的过渡，尤其是恢复力主要影响因素的提取可直接服务于社区管理实践并为适应性管理对策的制定提供依据，从而成为社区恢复力的重要研究領域。从研究对象看，社区恢复力多数聚焦于自然灾害、气候变化等自然环境变化扰动下的乡村社区[14-16]，然而社会环境变化下的社区恢复力研究较为缺乏，尤其对乡村社区所遭受的快速城市化这一长期且渐变的人为扰动因素鲜有关注。从测度方法看，早期恢复力测度通常从脆弱性入手，以脆弱性的反面作为恢复力[17]。随着恢复力研究的深入，目前社区恢复力测度大都采用指标体系法[11，18-19]，即基于社区恢复力概念内涵、本质特征等选取与之密切相关且易于量化的替代性指标构建测度指标体系，通过指标量化、权重赋值等步骤计算得出社区恢复力综合指数。目前，社区恢复力测度研究仍处于起步阶段，在测度指标的选取、指标权重的确定、等级标准的划分等方面尚未形成统一标准。TOPSIS（逼近理想解排序法）根据各评价对象与最优（劣）目标的接近程度对之进行排序，具有操作性强、测度结果便于对比等优点，有助于科学诊断社区当前恢复状态与理想状态的差距以及未来需要强化的薄弱环节[20]。基于此，本文以快速城市化作为失地农民社区面临的关键扰动因素，基于失地农民社区恢复力概念内涵构建测度指标体系，以西安城市边缘区为研究区，运用熵权TOPSIS方法测度失地农民社区恢复力，探讨失地农民社区恢复力的影响因素，据此提出提升失地农民社区恢复力的管理对策，为城市边缘区和失地农民社区可持续发展提供科学依据。
　　2 研究区域与数据来源
　　2.1 研究区域
　　 西安市地处黄河流域中部关中平原，地理坐标介于33°39′～34°44′N、107°41′～109°49′E之间，具有承东启西、联通南北的区位优势。近年来，在开发区和新区建设项目的驱动下，西安市进入城市化快速推进时期，城市快速扩张。2000—2015年，城市建成区面积增加了361.6 km2，年均增长面积24.11 km2，年均增速7.44%，高于全国5.68%的平均增速。与此同时，西安市实有耕地被建设占用面积逐年缩减，大量农村居民因此转变为失地农民，并导致失地农民社区在城市边缘区的集中出现。 　　 城市边缘区因其处于城市与乡村的交接地区而兼具城乡二重特性，尤以土地利用状况表现得最為直观和典型，如土地类型的多样性、土地利用的混杂性和土地景观的破碎化等，故将其作为确定西安城市边缘区范围的主要依据，具体量化指标包括建设用地面积比重、耕地面积比重和景观破碎度等[21]。另外，考虑到数据的可得性和行政边界的完整性和连续性，本文以街道办事处行政区划作为城市边缘区的划分单元。综合定性分析和定量划分方法，最终确定了西安城市边缘区范围（图1）。西安城市边缘区北邻渭河，南依秦岭，东部受自然地形所限，西部接近市行政边界，面积约856 km2，主要分布在长安区、灞桥区、雁塔区、未央区和沣东新城，包含25个街道办事处。空间形态大致呈环状，环绕在距离市中心大约9～24.3 km的范围内，自城市核心区向东、东北、北、西、西南、南方向呈现不同程度的扩展，是目前和未来一段时间内西安市城市化进程最为激烈、失地农民社区最为集中、失地农民问题最为严重的区域。
　　2.2 数据来源
　　 本文数据收集方法为问卷调查和深度访谈，具体过程如下：2015年5月—8月，实地考察西安城市边缘区，运用分层随机抽样法抽取42个典型失地农民社区作为调研样点（图1）。这些失地农民社区呈散点状分布在西安城市边缘区，涵盖不同区位、类型、规模、发展阶段等，城市空间扩张影响下其土地已被全部或大部分征收，社区面临的风险因素急剧增加，严重影响其可持续发展;同时，由于距市中心（西安钟楼）距离、社会经济发展基础等因素的不同，不同的社区受城市化影响程度差异显著，具体体现在征地时间、征地面积、征地原因等方面。9月，设计实验问卷进行预调查，按照预调查反馈的信息对问卷进行修改完善，制定最终问卷。10月，根据各社区失地农户数量采取等比例抽样法选取农户展开正式调查，并尽可能涵盖不同年龄、性别、文化程度、就业方式、家庭规模及收入状况。共发放调查问卷400份，其中，雾庄西、邓店南等社区问卷发放量较多，达15份;新华、小居安等社区问卷发放量较少，为7份，共回收有效问卷373份，有效回收率为93.3%。调查内容包括被调查者基本情况及家庭特征、家庭收支情况、征地和补偿安置情况、就业情况、政府帮扶情况以及感知情况等。12月进行补充调查，主要对政府管理部门、社区管理人员和典型失地农民等关键人物进行深度访谈。
　　3 研究方法
　　3.1 失地农民社区恢复力概念
　　 尽管学术界对社区恢复力的概念界定尚未达成共识，但绝大多数学者均强调社会、经济、文化、制度、管理等因素在社区恢复力构建过程中的关键作用，包括经济活动的多样性、公平管治、集体记忆、权利共享、社会学习、社会关系网络等，同时关注人的行为，重视社区成员对外界环境变化的主观认知以及主动响应[22-23]。
　　 快速城市化对失地农民社区的形成和发展起主导作用，失地农民社区的演变过程即城市要素不断增强、乡村要素不断减弱、乡村社区最终演变成城市社区的过程。本文借鉴国内外研究成果，定义失地农民社区恢复力为：失地农民社区承受、吸收、适应快速城市化扰动并从其不利影响中恢复的能力。换言之，若快速城市化扰动未导致失地农民社区未来发展机会的丧失以及居民福利的下降，则可认为失地农民社区具有较高恢复力，反之亦然。失地农民社区是包含社会、经济、环境和管理等子系统的复杂系统，因而其恢复力的培育有赖于社区社会、经济、环境及管理层面的有机耦合和动态交互，是四者综合作用的结果。
　　3.2 社区恢复力测度指标体系
　　 分析社区恢复力的构成维度并构建指标体系是进行社区恢复力测度的基础，Cutter[18]、Holladay[24]、王群[11]等国内外学者对此进行了探索，大体上可归纳为社会恢复力、经济恢复力、管理（制度）恢复力、生态恢复力等维度。本文借鉴上述研究成果并结合研究区实际情况，将失地农民社区恢复力解构为经济、社会、管理和环境恢复力四个维度。具体到测度指标的选取，将社区的社会经济客观指标和社区成员的主观认知指标予以结合，以实现测度指标既能体现社区的社会经济属性，又能反映失地农民主观认知在构建社区恢复力过程中的作用，最终确定了社区恢复力测度指标体系。同时，为保证测度指标体系的可靠性，运用SPSS 20.0软件信度系数法对其进行信度分析[25]，结果显示Cronbach’s Alpha（α）信度系数为0.813，表明失地农民社区恢复力测度指标体系信度较高，能够客观测度失地农民社区恢复力水平（表1）。
　　 经济恢复力主要表现为减少经济漏损以及促进经济增长的能力[23]，对失地农民社区而言，征地补偿费可以在一定程度上减轻失地所引致的经济损失，加快其恢复过程;人均年收入反映了社区经济增长水平的“量”;收入多样性指数和就业率则分别从经济活动多样性和稳定性方面反映了社区经济增长水平的“质”;社会恢复力源于社区成员间的社会关系网络、社区参与和社会学习等[26]，其中，社会关系网络通过失地农民所能获得的社会支持表示，社区参与反映了失地农民与社区组织联系或合作的紧密程度，以参加社区组织的数量表示，社会学习是指失地农民增加知识技能、修正自身行为、创造新发展机遇的能力，以参加职业技能培训人口比重表征;管理恢复力取决于社区权利共享以及社区管理能力，通过公平性管治、社会保障水平和政府帮扶水平来表征;快速城市化冲击下，失地农民社区不仅在居住条件、基础设施等物质环境方面发生较大改变，也面临着生态环境的恶化，因此，环境恢复力主要体现在社区物质环境和生态环境两个方面，通过物质环境满意度和生态环境满意度两个指标来衡量。
　　3.3 熵权TOPSIS方法
　　 熵权TOPSIS法首先利用熵值法对测度指标的权重进行赋值，然后通过TOPSIS法计算测度对象与最优（劣）解的距离来衡量其相对优劣，较传统TOPSIS法更为科学、准确[27]。计算过程如下。 　　 （1）对原始数据进行标准化处理，构建标准化矩阵Y：
　　Yij=（Xij-Xj min）/（Xj max-Xj min）                                                            （1）
　　式中：Yij、Xij、Xj max和Xj min分別为第i个测度对象第j项指标的标准化值、原始值、最大值和最小值。
　　（2）确定指标权重W，构建加权规范化矩阵Z：
　　 熵值法利用测度指标的固有信息反映其效应价值，减少了权重确定过程中人为主观因素的干扰，已在地理学领域得到广泛应用[28]。本文运用熵值法计算测度指标权重，构建加权规范化矩阵Z：
　　Z=Y×W                                       （2）
　　 （3）确定最优解Z+和最劣解Z-：
　　Z+={max Zij| j=1，2，…，n}={Z1+，Z2+，…，Zn+}，Z-={min Zij| j=1，2，…，n}={Z1-，Z2-，…，Zn-}     （3）
　　 （4）计算各测度对象与最优解、最劣解的距离：
　　Di+=∑nj=1（Zij-Zj+）2;Di-=∑nj=1（Zij-Zj-）2（4）
　　 （5）计算各测度对象与最优解的相对接近度Ci：
　　Ci=D-iD+i+D-i                                                                        （5）
　　 式中：Ci代表失地农民社区恢复力指数，0≤Ci≤1，其值越大表明社区恢复力越接近理想状态。以上各式中，i =1，2，…，m;j=1，2，…，n。
　　3.4 社区恢复力分级标准
　　 目前对社区恢复力的等级划分尚未形成一致标准，本文借鉴相关研究成果[29]，运用SPSS 20.0软件系统聚类法将失地农民社区恢复力指数划分为高、中、低三个等级（表2），该分类通过了显著性检验，因此可认为把失地农民社区恢复力分为三个等级具有一定合理性。
　　4 结果分析
　　4.1 调研的社区恢复力测度结果
　　 42个失地农民社区恢复力综合指数的均值为0.39，整体处于中等偏下水平，其中，蒲阳村恢复力指数最低，仅有0.18，月登阁村恢复力指数最高，达0.71，最高得分是最低得分的3.94倍，结构性差异较为明显。低于恢复力平均水平的失地农民社区达28个，占失地农民社区总数的66.7%，表明恢复力指数在失地农民社区中分布不均衡，呈现显著的低值集中态势。对失地农民社区进行分级统计，恢复力综合指数处于低、中、高三个级别的失地农民社区数量分别为20个、14个和8个，所占比例依次为47.6%、33.3%和19.1%，等级结构呈现“金字塔”形，表明失地农民社区整体恢复状况不甚理想。
　　 从社区恢复力构成维度来看（图2），社会恢复力和环境恢复力的中位数逼近下四分位，表明社会恢复力和环境恢复力在失地农民社区间分布不均衡，尤其是大多数失地农民社区的社会恢复力均偏低，呈现明显的低值集中分布特征。经济恢复力和管理恢复力的中位数与上、下四分位的间距相当，基本呈正态分布，反映出失地农民社区间的经济恢复力和管理恢复力较为均衡。从各维度恢复力指数均值来看，四个分维度恢复力测度结果依次为环境恢复力（M=0.58，M代表恢复力均值，下同）>经济恢复力（M=0.48）>管理恢复力（M=0.44）>社会恢复力（M=0.32）。表明在快速城市化冲击下，相较于失地农民社区在物质环境和经济收入层面的快速适应和恢复，其社会恢复速度较为缓慢，在社会关系网络构建、社区参与及社会学习等多个方面恢复能力较差，同时反映出失地农民社区在管理方面存在较多问题，如基层政府管理公平性缺失以及社会保障制度不健全等因素阻碍了社区管理恢复力的构建。 　　4.2 社区恢复力影响因素
　　 恢复力作为描述人地相互作用过程及响应机制的核心属性，重視人与环境之间的相互作用[30]。实地调研中也发现，失地农民社区恢复力的构建过程及结果受到社区自身特征和外部干扰因素的交互影响，其中，社区自身特征主要包括社区地理区位、居住形态、人口结构等，外部干扰因素主要指快速城市化对失地农民社区的扰动冲击，包括扰动的强度、类型以及持续时间等，可分别通过征地面积比重、征地原因、征地时间来表征。因此，以失地农民社区恢复力综合指数以及经济、社会、管理、环境四个分维度恢复力指数为因变量，分析其在不同地理区位、居住形态、外来人口比重、征地面积比重、征地原因、征地时间失地农民社区间的差异，若存在显著差异，进一步分析各分类间在具体指标上的差异，以探明该因素对失地农民社区恢复力的影响路径。分析方法上，当失地农民社区分类指标为二分类时运用两独立样本t检验方法;当分类指标为多分类时运用单因素方差分析方法（ANOVA），结果见表3。
　　4.2.1 地理区位
　　 借鉴周婕[31]、何艳冰等[21]研究结果将西安城市边缘区分为内边缘区和外边缘区，并结合实地调研情况和居民通勤距离、通勤效率[32]等量化指标予以修正，最终确定内边缘区距市中心的距离为9.0～14.6 km、外边缘区距市中心的距离为14.7～24.3 km，据此将失地农民社区分为位于内边缘区和外边缘区两类。结果显示（表3），经济恢复力在不同地理区位的失地农民社区之间差异显著（p=0.014），主要表现在人均征地补偿费（p=0.010）、人均年收入（p=0.007）和就业率（p=0.028）三个指标上。究其原因，一方面，在土地级差地租的作用下，距离市中心越近，社区人均征地补偿费越高;另一方面，距市中心较近的失地农民社区更容易受到中心城区经济、产业等要素的扩散和辐射，就业机会较多，人均年收入明显增加，其经济恢复力较高。综合来看，位于城市内边缘区的失地农民社区综合恢复力显著高于城市外边缘区的失地农民社区（p=0.039），这是因为，位于城市内边缘区的失地农民社区基本上已完成从乡村社区到城市社区的体制转换，其结构和功能渐趋稳定，社区恢复力较高;位于城市外边缘区的大多数失地农民社区因其尚存部分农业用地而成为城市空间扩张的主要目标，在快速城市化冲击下失地农民社区不断发生着空间重构和社会转型，城乡二元体制特征明显，在造成失地农民社区动荡、失衡状态的同时，导致其抵御、吸收城市化干扰的能力严重下降，社区恢复力难以构建。
　　4.2.2 居住形态
　　 根据居住形态将失地农民社区分为城中村和失地农民集中安置社区两类。结果显示（表3），社会恢复力和环
　　境恢复力在两种居住形态的失地农民社区之间差异显著。其中，社会恢复力维度上的差异主要表现在社会支持（p=
　　
　　0.009）和社区参与（p=0.046）两个指标上。对失地农民集中安置社区而言，传统社会关系网络因土地被征、村落解体而断裂，新生社会关系网络尚未重建，失地农民社会认同感和社区归属感普遍低下，社会恢复力较低;环境恢复力维度上的差异主要表现在物质环境满意度指标上（p=0.061），相较于城中村居住环境的恶劣，集中安置社区的大多数失地农民认为住房条件、公共配套设施得到较大改善，问卷调查数据显示其物质环境满意度平均得分为3.49，环境恢复力得以提升。在社会恢复力和环境恢复力正反两方面的作用下，居住形态变量对失地农民社区综合恢复力无显著影响（p=0.686）。
　　4.2.3 外来人口比重
　　 按照外来人口比重将失地农民社区分为四类，界定标准分别为外来人口比重≤25%、>25%～50%、>50%～75%、>75%。结果显示（表3），经济恢复力、社会恢复力和环境恢复力在不同外来人口比重的失地农民社区之间差异显著。其中，经济恢复力维度上的差异主要表现在人均年收入上（p=0.000），这是因为，外来人口越多，社区获取房屋出租的机会越多，对经济恢复力的构建起到了极大的推动作用。以月登阁村为例，临近市中心、交通便利的区位优势使得该村落的外来人口比重高达70%，受访失地农户因此获取的房屋出租收入平均达30 145元/年;社会恢复力维度上的差异主要表现在社会支持（p=0.010）和社会学习（p=0.003）两个指标上，并呈现出社会恢复力随外来人口比重增加而逐渐下降的趋势。一方面，在快速城市化的冲击下，失地农民社区内人口流动频繁、社会主体复杂多元，甚至出现人口结构的倒挂现象（即外来人口超过本地人口），本村居民的社会交往明显减少，社会支持度降低;另一方面，可观的房屋出租收入削弱了大部分社区成员参加职业技能培训的积极性，社会学习能力低下，社会恢复力难以构建;环境恢复力维度上的差异主要表现在物质环境满意度（p=0.000）和生态环境满意度（p=0.005）两个指标上，外来人口比重越高，对社区原有环境的破坏越严重，环境恢复力明显下降。在经济恢复力、社会恢复力和环境恢复力的综合作用下，外来人口比重对失地农民社区综合恢复力具有显著影响（p=0.008），外来人口比重≤25%、>25%～50%、>50%～75%、>75%的失地农民社区恢复力均值依次为0.399、0.460、0.349和0.317，总体而言，外来人口比重超过50%的失地农民社区恢复力指数较低。
　　4.2.4 征地面积比重
　　 界定征地面积比重≤50%为少部分失地、>50%～90%为大部分失地、>90%为全部失地，据此将失地农民社区分为三类。结果显示（表3），管理恢复力在不同征地面积比重的失地农民社区之间差异显著（p=0.008），全部失地的社区的管理恢复力最为低下，主要表现在公平性管治（p=0.051）和政府帮扶水平（p=0.000）两个指标上。究其原因，首先，对失地农民社区而言，公平性管治在很大程度上表现为征地补偿费在社区内部是否分配公平、合理，征地面积比重越大，失地农民对公平性管治的向往越强烈。实地调研发现大多数村（居）委会并未告知村（居）民土地补偿费总数，未就征地补偿费的分配方案组织讨论或征求意见，绝大部分失地农民对村（居）委会在征地过程中的职责履行情况和实际作用表现出不信任态度，92.3%的受访对象认为征地补偿费分配不公平，3.1%持中立态度，仅有4.6%认为征地补偿费分配公平。针对“对村（居）委会在征地过程中表现的满意程度”的问卷调查显示，表示“很不满意” “不太满意” “一般” “比较满意” “非常满意”的失地农民分别占41.7%、36.8%、16.6%、4.6%和0.3%，平均满意度仅有1.87。基层政府作为土地征收政策的直接执行者和资源的掌控分配者，失地农民对其表现的满意程度直接关系到社区管理恢复力的构建。其次，社区征地面积比重越大，城市化所带来的负面冲击越明显，越需要政府在促进就业创业、提高社会保障等领域提供长期性和实质性帮扶，而西安市的补偿安置措施多为一次性货币补偿，不利于社区管理恢复力的构建。 　　4.2.5 征地原因
　　 按照失地农民的形成原因将样本社区分为基础设施建设、大学城建设、工商业发展和房地产开发四类。结果显示（表3），经济恢复力在不同征地原因的失地农民社区之间差异显著（p=0.010），主要通过人均征地补偿费（p=0.021）、收入多样性指数（p=0.080）、就业率（p=0.007）等指标来反映。观察不同征地原因下失地农民社区恢复力综合指数可知，工商业发展类型>大学城建设类型>房地产开发类型>基础设施建设类型。解释如下：首先，西安市目前实行按项目征地模式，不同征地原因下的征地补偿标准相差很大，基本是一次一价、一地一价。近年来，西安市各类建设项目用地的土地补偿费和安置补助费总和介于0.5万元/667 m2和18万元/667 m2之间，其中，因交通、水利、能源等单独选址建设项目用地所征收的3 196×667 m2土地中，土地补偿费为0.3～3万元/667 m2，安置补助费为0.2～3.5万元/667 m2;因城市分批次建设项目用地所征收的6 506×667 m2土地中，土地补偿费为0.4～9万元/667 m2，安置补助费为0.4～18万元/667 m2。可见基础设施建设的征地补偿标准远低于城市分批次用地。其次，相对于基础设施建设或房地产开发征地，工商业发展或大学城建设一方面为周边失地农民提供了通过商业经营、房屋出租等获取收入的机会，另一方面有利于吸纳失地农民就业，如高校云集的长安区大学城积极为失地农民提供保安、保洁、绿化、校区维修、物业管理等工作岗位，失地农民社区就业率得以提升，对社区恢复力的构建起到了重要推动作用。
　　4.2.6 征地时间
　　 根据最近一次征地时间距调查时间≤1 a、>1～3 a、>3～5 a、>5～7 a、>7 a将失地农民社区分为五类。结果显示（表3），经济恢复力和管理恢复力在不同征地时间的失地农民社区之间差异显著。其中，经济恢复力维度上的差异主要表现在人均年收入（p=0.049）和就业率（p=0.009）两个指标上;管理恢复力维度上的差异则通过社会保障水平（p=0.020）来反映。在经济恢复力和管理恢复力的综合作用下，征地时间对失地农民社区恢复力具有显著影响（p=0.046），具体表现为社区恢复力随着时间的推移呈现出先下降后上升的动态演变过程。征地之初，土地补偿费分配过程中的不公平现象导致失地农户间纠纷增加，社区矛盾激化，传统乡村社区的合作互惠关系逐渐瓦解。另外，随着外来人口的大量涌入，加之部分基层管理人员谋划社区发展的能力和效率存在明显不足、甚至出现不作为的情况，社区传统的自治和自组织功能渐趋弱化乃至完全丧失，管理恢复力极其薄弱，社区恢复力下降。其后，伴随着城市化进程的推进，其对经济增长的积极促进 作用得以发挥，失地农民社区经济发展环境明显改善，失地农民就业机会增多，人均年收入大幅提升。与此同时，社会保障水平的提升和公共服务设施的完善使得社区管理恢复力得以改善，社区恢复力随之提高。
　　 综上所述，失地农民社区恢复力的构建过程及结果受到社区自身特征和外部干扰因素的双重影响，其中，地理区位、外来人口比重、征地原因和征地时间对经济恢复力有显著影响;居住形态和外来人口比重对社会恢复力有显著影响;征地面积比重和征地时间对管理恢复力有显著影响;居住形态和外来人口比重对环境恢复力有显著影响。在经济、社会、管理及环境四个维度的综合作用下，地理区位、外来人口比重、征地原因以及征地时间是失地农民社区恢复力的主要影响因素（图3）。
　　〖BT1-*6〗5 讨 论
　　 全球环境变化背景下，脆弱性、恢复力与适应性作为描述人地系统应对扰动的核心概念，在诠释人地关系、揭示人地相互作用过程、结果、动力机制和演化趋势、指导区域可持续发展方面发挥着重要作用，三者之间密切相关、互为影响，被作为全球环境变化人文因素计划（IHDP）四个交叉研究主题之一，但整合三者理论框架进行的人地系统集成研究较为薄弱，妨碍了各自领域的深化研究以及领域间的交流合作，迫切需要理论研究的深化以及实证案例的充实。城市边缘区作为具有时空异质性、动态性、多层级等特征的区域人地系统，受到多重尺度的交互影响和多种因素的相互作用。面对快速城市化扰动及其引发的系列变化，城市边缘区发生急剧转型，人地关系矛盾成为制约其可持续发展的核心问题，并导致以失地农民为代表的脆弱群体的产生，为社会脆弱性、恢复力、适应性的综合集成提供了研究“平台”。因此，结合全球环境变化和可持续性科学研究领域中脆弱性、恢复力、适应性渐趋融合的研究趋向以及中国城市边缘区可持续发展的现实需求，城市边缘区街道单元社会脆弱性[21]、失地农民适应性[33]等以往研究成果以西安城市边缘区为实证研究对象，以快速城市化为关键扰动因素，从不同尺度、不同视角对城市边缘区的人地关系问题进行分析与探讨。本文与上述研究共同着眼于探究城市边缘区人地相互作用程度、过程与机理，是对前期研究成果的补充和延伸：从研究尺度来看，本文聚焦于失地农民社区，是对前期研究尺度——中观（街道办事处）以及微观（失地农民）的补充，起着承上启下的作用;从研究视角来看，本文致力于探析社区恢复力，是对前期研究视角——社会脆弱性以及适应性研究的延伸，“全景式”研究有利于为决策者提供一个整合性的决策工具。具体而言，街道办事处尺度社会脆弱性刻画了西安城市边缘区社会脆弱性的空间分异格局，重点在于从整体上评估社会脆弱性程度、探明社会脆弱性形成原因以及辨识脆弱空间单元、社会群体;失地农民社区恢复力描述了失地农民社区承受快速城市化扰动并从其不利影响中恢复的能力，重点在于揭示社会、经济、管理、环境等因素在社區恢复力构建过程中的关键作用，社区恢复力在重塑、改变城市边缘区社会脆弱性结构和背景的同时，可为失地农民生计适应提供指导，具有较强的政策指向性;失地农民适应性研究则聚焦行为主体，解析了失地农民响应快速城市化扰动的过程，包括适应模式、适应能力、适应效果及适应障碍等，强调失地农民在面临扰动因素时的能动性和行动力，重点在于通过修正、调整自身行为或特征提高其适应能力，以更好地应对快速城市化不利影响。在整个研究体系中，街道单元社会脆弱性评价研究是基础，恢复力研究则关注失地农民社区如何在脆弱背景下保持可持续发展，并最终落实到失地农民这一社会群体的生计适应，其逻辑递进关系有助于理解环境变化、社会结构与行动者之间的相互作用，体现了可持续性科学从聚焦脆弱状态表征、评价到保障社会永续发展、提升人类福祉的主题深化，在促进社会脆弱性、恢复力、适应性研究领域交叉与融合的同时，提升城市边缘区的可持续发展能力。 　　6 结论与政策建议
　　6.1 结论
　　 本文将恢复力理论框架引入失地农民社区研究中，在明晰失地农民社区恢复力概念内涵的基础上，从经济恢复力、社会恢复力、管理恢复力和环境恢复力四个维度建立测度指标体系，选取西安城市边缘区为案例区，基于入户问卷调查数据，运用熵权TOPSIS方法对失地农民社区恢复力进行测度，并采取t检验、方差分析等方法探讨失地农民社区恢复力的影响因素及其作用路径。主要结论如下。
　　 （1）失地农民社区恢复力综合指数的均值为0.39，整体处于中等偏下水平。恢复力综合指数处于低、中、高三个级别的失地农民社区数量分别为20个、14个和8个，占样本总数的比例依次为47.6%、33.3%和19.1%，失地农民社区恢复力等级结构呈现“金字塔”形，表明失地农民社区整体恢复状况不甚理想。
　　 （2）四个维度恢复力测度结果依次为环境恢复力>经济恢复力>管理恢复力>社会恢复力，表明在快速城市化冲击下，相对于失地农民社区在物质环境和经济收入层面的快速适应和恢复，其社会恢复较为滞后，在社会关系网络构建、社区参与及社会学习等多个方面恢复能力较差，同时反映出失地农民社区在管理方面存在较多问题，基层政府管理公平性缺失以及社会保障制度不健全等因素阻碍了社区管理恢复力的构建。
　　 （3）失地农民社区恢复力是社区内在特征与外部干扰因素相互影响和共同作用的结果。通过对失地农民社区恢复力影响因素作用路径的分析可知，地理区位、外来人口比重、征地原因以及征地时间是失地农民社区恢复力的主要影响因素。
　　6.2 政策建议
　　 针对西安城市边缘区以及中国大中城市普遍存在的失地农民社区转型问题，本文提出提升失地农民社区恢复力的对策建议：①经济层面：加快调整产业结构，优化产业布局，增强城市就业吸纳能力，拓宽失地农民就业渠道。大力发展第三产业，尤其是商贸餐饮、批发零售、加工制造和休闲娱乐等具有较高就业吸纳能力的传统劳动密集型产业，同时，加快发展社区服务业、现代物流业和文化服务业等新兴产业吸纳失地农民就业，创造良好的就业和创业环境，扩大就业容量，促进灵活就业。积极开拓劳务市场，建立各级劳务输出组织机构体系，全方位促进失地农民就业。②社会层面：提升失地农民社会学习能力，不断完善针对失地农民职业技能培训的相关政策并在经费上给予大力支持，调动失地农民参加职业技能培训的积极性，同时注重与地方劳动力市场和用工单位需求的结合，通过“订单式”、“定向型”培训等方式提升职业技能培训的实用性效果。同时，提高社区居民参与社区事务的积极性，加强社区成员间的交流，引导失地农民构建新型社会关系网络，增强失地农民对社区的融入感和归属感。③管理层面：全面推行村务公开和村民议事制度，健全对基层管理人员的监督约束机制，加大对村（社区）干部的监督力度，突出村民对村（社区）基层干部的监督问责权利，杜绝村（社区）基层干部在征地过程中的违法违纪行为，确保征地补偿费分配公平、公正;创新社区管理模式，协同上级管理部门共同制定社区行动计划，在广泛征求相关部门和居民意见的基础上，搭建就业服务、养老服务、医疗卫生和教育培训等公共事务自治管理平台，着力提升公共服务水平。④环境层面：建立科学的城市发展时序，促进城市化由外延扩张式向内涵提升式转变，杜绝或减少城市空间盲目扩张对传统乡村社区环境的破坏;完善失地农民社区基础设施与公共服务设施，改善社区居住环境;加强对失地农民社区尤其是城中村外来流动人口的管理，切实保障其合法权益，并做到规范化、法治化和长效化。
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　　Measurement and influencing factors of land-lost farmers’ community resilience in urban fringe of Xi’an
　　HE Yan-bing1，2 CHEN Jia2 HUANG Xiao-jun2
　　 （1.School of Architectural & Artistic Design， Henan Polytechnic University， Jiaozuo Henan 454000， China;
　　2.College of Urban and Environmental Sciences， Northwest University， Xi’an Shaanxi 710127， China）
　　Abstract Resilience emphasizes the ability of system to withstand various disturbances and recover from it， which provides new research ideas for the sustainable development of human society under uncertainty. With the application of resilience theory and analysis of the concept of resilience of land-lost farmers’ community， this paper establishes an evaluation index system from four dimensions of economic resilience， social resilience， management resilience and environmental resilience. What’s more， based on the household survey data of urban fringe of Xi’an， this paper uses entropy-TOPSIS method to assess the resilience of land-lost farmers’ communities， and then adopts t-test and variance analysis to explore the influencing factors and mechanism of land-lost farmers’ community resilience. The results are shown as follows： ①The resilience index of land-lost farmers’ community is below the middle level. The proportions of land-lost farmers’ communities with scales of low， middle and high resilience index account for 47.6%， 33.3% and 19.1% respectively. The hierarchical structure of resilience presents the ‘Pyramid’ shape， which demonstrates the unsatisfactory recovery of land-lost farmers’ communities from urbanization disturbance.②The resilience of four dimensions are in the trend of decreasing in environmental resilience， economic resilience， management resilience and social resilience. Compared with rapid adaptation and recovery of material environment and economic income， social restoration of the land-lost farmers’ communities is lagging behind in social relation network construction， community participation and social learning. The result also reflects the weak management of the land-lost farmers’ communities，which is hindered by lack of fairness in grass-roots government management and imperfect social security system. ③Cultivation of land-lost farmers’ community resilience is the result of interaction between the inherent characteristics of the community and external interference factors. The path chart of influencing factors of land-lost farmers’ community resilience indicates that four factors—geographical location， proportion of floating population， reason for land expropriation and time of land expropriation—have prominent effect on the land-lost farmers’ community resilience. Finally， the countermeasures are put forward to enhance the resilience of land-lost farmers’ community from the aspects of economy， society， management and environment.
　　Key words community resilience; land-lost farmer; urban fringe; adaptive management; Xi’an
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