基于DPSIR模型的工人住宅区韧性评估与提升方法：以中国太原矿业机械宿舍为例 林深、 王亚楠、 常江、 张恒

《Buildings》：Resilience Assessment and Enhancement Approaches for Workers’ Residential Areas Based on the DPSIR Model: A Case Study of Taiyuan Mining Machinery Dormitory, China Lin Shen, Yanan Wang, Jiang Chang and Heng Zhang

　　摘要
作为工业文明孕育的独特聚居地，工人住宅区承载着丰富的遗产及其所在社区的集体记忆，赋予了它们独特的历史和文化意义。评估和增强其韧性对于遗产保护和可持续社区发展至关重要。尽管这类社区在中国老工业城市中普遍存在，但对其综合韧性的系统评估仍然有限。为填补这一研究空白，我们以太原矿业机械宿舍为例进行了研究。通过整合多来源的空间和人口统计数据，我们基于DPSIR模型构建了一个韧性评估框架，该框架包含五个标准层、22个要素层和49个指标。结合障碍程度模型，该框架识别了限制韧性的关键因素。研究结果表明，研究区域的综合韧性处于“中等”水平，其中“响应”子系统的得分尤其低，反映出 stakeholders（利益相关者）的关注不足。主要障碍包括人均居住面积、建筑质量、道路可达性、居民参与治理的意愿以及组织领导能力。基于这些发现，提出了针对日益增加的风险增强韧性的策略。本研究为社区韧性理论做出了贡献，并为城市更新背景下工人住宅区的保护和再生提供了实际见解。

1. 引言
工人住宅区是在工业化时期围绕工业企业规划和建造的，旨在满足工业工人的居住需求。除了住宅建筑外，这些区域还配备了文化、教育、医疗和市政设施，形成了现代工业城市的独特聚居模式，体现了重要的历史特征和丰富的遗产元素。《下塔吉尔宪章》明确将与工业相关的社会活动场所（包括住房）视为工业遗产的一部分，肯定了它们的内在价值。然而，随着全球范围内的去工业化进程和城市更新，工人住宅区越来越多地面临边缘化和生存挑战。作为世界上最大的工业制造业国家，中国在其工业化过程中发展了许多这样的社区。然而，在实施“退耕兴服”政策和随后的工业重组之后，许多社区失去了原有工厂的支持，陷入了多重困境：由于建筑标准低和维护不足导致物理环境恶化，人口更替加剧了社会衰退，以及贫困集中。这些相互交织的问题大大提高了它们的脆弱性，使其成为老工业城市转型的薄弱环节。关于工人住宅区的学术研究已从最初关注物理空间转向探索社会网络、场所记忆和身份认同，引发了关于遗产价值和治理模式的讨论。尽管如此，工人住宅区是高度复杂、动态且脆弱的系统。它们的保护和发展不仅需要物理修复和社会重构，还需要系统性地增强韧性。在一个充满不确定风险的时代，评估和增强这些地区的韧性既是应对实际挑战的紧迫需求，也是实施城市更新和工业遗产保护政策的必然选择。

韧性理论于20世纪初被引入城市规划[1]。自此，国际学术界发展了一套系统的理论框架，重点研究城市韧性、社区韧性和韧性治理[2,3]。随着社会治理的去中心化，社区韧性成为了一个关键的研究课题。作为城市治理的基本单位，社区不仅是风险出现的场所，也是承受冲击的主要实体，使其成为国家应急管理体系的基石[4]。社区韧性概念源自城市韧性[5,6]。它指的是社区应对压力的总体能力——包括灾后迅速恢复以及主动规划以吸收和缓冲干扰。现有研究分为两个互补的方向：指导韧性构建的理论框架和过程导向的韧性评估[7,8]。两者共同推动了社区韧性研究体系的发展。韧性评估对于理解社区如何应对干扰和减轻风险至关重要，已经引起了广泛关注。研究重点包括指标系统和评估方法。在指标系统方面，学者们通常根据社区的构成要素将其分为两类：涵盖社会、经济、生态和工程维度的综合框架，如联合社区韧性评估指标（CCRAM）[9]、社区基础韧性指标（BRIC）[10]和国际红十字会社区韧性框架（IFRC Framework for Community Resilience）[11]；单维度评估则侧重于特定方面，如基础设施或社会资本，代表指标有韧性指数（Resilience Index，RI）[12]和社区灾害韧性指数（Community Disaster Resilience Index，CDRI）[13,14]。评估方法包括定性方法（依赖专家或居民的描述性分析）和定量方法（为韧性水平赋值以识别优势和劣势）。

虽然社区韧性研究取得了丰硕成果，但仍存在若干不足。首先，研究主要集中在老社区[15]、老龄化社区[16]或公共空间[17]上，而对具有双重遗产和居住属性的工人住宅区的关注较少。这类社区的破坏既可能带来文化损失，也可能导致物理损失，因此需要一个可量化的韧性评估框架来诊断建设障碍。因此，迫切需要构建这样的框架。其次，工人住宅区处于动态演变中，风险来源多样且机制复杂，使其更容易受到冲击。然而，现有的社区韧性评估大多关注静态评估，忽略了工人住宅区风险来源的多样性和内在因果机制，这使得评估的全面性和针对性难以确保。相比之下，DPSIR模型可以有效地揭示复杂的因果机制，反映动态过程，并将物理空间、社会经济、文化记忆和治理制度等不同维度整合到一个统一的分析框架中，兼顾遗产和居住的双重属性。

为了系统地评估工人住宅区的韧性水平并识别限制其韧性提升的关键因素，本研究突破了单一维度的局限性，将重点转向空间、社会、经济、文化和治理属性的协同治理。基于DPSIR模型，构建了一个针对工人住宅区的韧性评估指标体系。以太原矿业机械宿舍为例，本研究旨在提供理论指导和实际改进路径。具体目标包括：(1) 介绍DPSIR模型，该模型能有效解释多种因果关系，用于构建工人住宅区的韧性评估指标体系；(2) 结合综合韧性指数模型和障碍程度模型，计算综合韧性指数并识别障碍因素；(3) 根据评估结果提出韧性提升策略。通过将DPSIR模型的因果诊断与障碍程度模型的定量分析相结合，本研究实现了“机制分析”和“因素识别”的双重目标，为类似类型的工人住宅区的韧性评估和目标策略的制定提供了参考和理论基础。

2. 材料与方法
2.1 研究区域
太原矿业机械宿舍（以下简称“矿业机械宿舍”）位于中国山西省太原市。作为中华人民共和国早期的八大重点建设项目之一，太原市重点发展重工业（图1）。该宿舍区隶属于太原矿业机械厂，该厂是煤炭开采和冶金设备的主要制造商，也是中国三大煤炭机械工厂之一。为了容纳不断增长的工业劳动力，国家委托该厂根据苏联建筑蓝图在工厂附近建造了住宅区。该区域西至武义路，东至建河路，南至向唐村，成为太原最早的工业工人社区之一，也是首批“万人社区”之一。最初占地约23.71公顷，由90栋建筑组成4个集群，总建筑面积接近10万平方米。除了苏联风格的住宅建筑外，该社区还配备了医院、幼儿园、商店和浴室，代表了典型的苏联风格社区。截至目前，该区域仍保留有3个集群中的21栋苏联风格住宅建筑，以及一座工人医院、一个俱乐部和一个幼儿园，总面积达21.52万平方米（2023年数据）。矿业机械宿舍的建筑风格、空间布局和功能配置与中国的沈阳铁西工人村（沈阳）、武汉洪岗镇（武汉）和洛阳建西工业园区（洛阳）高度一致，使其成为中国保存最完好的苏联风格工人住宅区之一（图2）。2009年，该区域被列为“中国太原矿业机械宿舍历史文化保护区”以进行遗产保护。

2.2 数据与处理
本研究使用的数据主要包括五个类别：社会经济、空间环境、人口结构、社区治理和主观感知。社会经济统计数据（如人均GDP和就业机会数量）来源于向唐街道办事处和政府官方网站（2020–2024年）。为解决某些年份的数据缺失问题（缺失率为3.5%），采用普通最小二乘法（OLS）进行了趋势插补。空间环境数据（包括绿化覆盖率、历史建筑比例和道路信息）来自历史文献、蓝图、现场调查（2025年6–8月）以及通过Amap API爬取的数据。经过去重、坐标系统转换和核密度分析后，这些数据被用于分析。缺失的兴趣点（POI）信息通过现场记录和百度街景图像进行了补充验证。人口结构和社区治理数据主要通过政府网站、社区档案和与居民的半结构化访谈获得。其中，居民年龄结构和流动人口比例等变量来自街道办事处的人口档案。对于某些缺失的治理数据，补充信息来自社区的年度工作总结报告。主观感知数据（包括工业记忆、文化价值认知和社区归属感）通过问卷调查和居民访谈收集。问卷采用五点李克特量表设计，2025年8月对120名居民进行了调查。采用分层随机抽样方法，抽样对象为在矿业机械宿舍居住时间≥6个月的常住居民。采用了按建筑、单元和家庭三个层次的分层方法。共收到了104份有效的问卷，有效响应率为86.7%。总体而言，样本结构与研究区域的人口统计特征基本一致。问卷中缺失的项（占3.2%）使用众数插补方法进行了填补。可靠性和有效性测试显示Cronbach’s α系数为0.847，KMO值为0.823，Bartlett球形度检验显著（p < 0.001），表明具有良好的可靠性和有效性。基于这些结果，进行了探索性因子分析以优化量表结构，剔除了因子载荷低于0.5的两个项目。为了消除不同数据维度之间的差异，所有原始数据都使用了范围标准化方法进行了标准化，统一缩放到[0, 1]区间。标准化数据确保了主观数据和客观指标在维度和数值范围上的一致性。这些数据用于计算综合韧性指数和障碍程度，为采矿机械宿舍的韧性评估和影响因素分析提供了基础数据支持。

2.3. 方法论
本文将DPSIR模型引入到工人住宅区韧性评估系统的研究中，重点关注四个关键组成部分：（1）构建DPSIR概念框架；（2）使用德尔菲方法筛选和确定评估指标；（3）使用G1加权方法确定指数权重；（4）基于DPSIR模型分析采矿机械宿舍的综合韧性指数。最后，引入了障碍模型来识别限制采矿机械宿舍韧性的关键障碍因素（图5）。

2.3.1. DPSIR模型
DPSIR模型代表了压力-状态-响应（PSR）模型和驱动力-状态-响应（DSR）模型的优化和进步，包含了五个维度：驱动力（D）、压力（P）、状态（S）、影响（I）和响应（R）[20]。由于其系统化的方法、操作可行性以及高灵活性，它被广泛应用于复杂系统评估、环境状况诊断和可持续发展评估[21,22]。然而，很少有研究将其应用于具有“居住”和“遗产”双重属性的工人住宅区的韧性评估。考虑到工人住宅区的衰退是一个与空间演变、社会分裂、文化侵蚀和治理失败交织在一起的复杂过程，本文将DPSIR模型引入到它们的韧性评估中。通过分解工人住宅区的韧性系统，该模型能够进行多层次分析，有助于识别提升韧性的内部驱动力，分析压力背后的原因，探讨社会经济和其他影响，以及评估政策响应的有效性。它还系统地反映了工人住宅区韧性系统的运作过程和综合状况[23]，从而提供了制定有针对性解决方案和管理策略的潜力。

本文引入DPSIR模型来构建工人住宅区韧性的评估指数系统，该系统包括五个子系统：（1）“驱动力”代表了增强工人住宅区韧性的核心动机，涵盖了经济发展、社会发展和资源条件；（2）“压力”指的是影响工人住宅区韧性系统的外部风险干扰。考虑到某些风险干扰的不可避免性，我们仅选择了那些可以通过韧性提升措施进行干预的压力：经济和就业压力、空间环境压力、社会结构压力和文化资源压力；（3）“状态”表示在驱动力和压力影响下工人住宅区展现出的韧性状况，包括社会经济、生存安全、社区生活、文化保护和社区治理状况；（4）“影响”指的是当工人住宅区的韧性系统状态发生变化时，对就业生计、生存安全、社区生活、文化遗产和社区治理的实际影响；最后，（5）“响应”表示人类为应对这些影响而采取的行动和措施。响应措施在其他四个维度之间形成了一个正反馈循环，通过政策、技术和管理手段调整驱动力の方向和强度，以减轻压力、改善条件，并提升工人住宅区的综合承载能力（图6）。

2.3.2. 初始评估指数的构建
基于DPSIR模型，本研究借鉴了现有的研究成果[24]并整合了相关指标。考虑到数据独立性、科学有效性、动态性、相关性、可用性、可量化和区域相关性等原则，对重复或冲突的指标进行了合并或删除。我们优先保留了信息内容丰富的常用指数，从而建立了用于评估工人住宅区韧性的初始指标系统。如附录A（表A1）所示，该系统包括5个准则层、23个要素层和64个具体指标。

2.3.3. 评估指数系统和指数权重的确定
在初始指数系统的基础上，我们使用德尔菲方法筛选指标，并使用G1加权方法计算指标权重数据（图7和图8）。在权威性、代表性和相关性等原则的指导下，邀请的专家人数增加到15人，以涵盖不同的专业背景。这15位专家包括与本研究密切相关的专家，如建筑师、城市规划师、管理人员、综合灾害预防专家和工业遗产保护专家，以及其他相关人员，如邻里委员会成员和社区网格工作人员。他们对64个指标进行了排名和评分，以确定工人住宅区的最终韧性评估指数系统（图7）。随后，使用G1加权方法确定了指数权重（图8）。

指标筛选和优化是德尔菲方法的核心过程。我们使用李克特量表将工人住宅区韧性评估指标的重要性分为五个等级：非常重要（5分）、重要（4分）、中等（3分）、不重要（2分）和不太重要（1分）。2025年8月至10月进行了两轮专家咨询。在第一轮中，专家们被邀请单独对每个指标的重要性进行评分。然后计算每个指标的平均值、满分频率和变异系数。接下来应用临界值方法筛选和优化指标。根据第一轮的结果以及指标筛选标准专家建议，对第二轮咨询指标进行了修订和最终确定，然后再进行第三轮专家咨询。如果在第二轮咨询后仍未达成统一意见，将进一步优化数据以制定第三轮问卷，这一过程将重复进行，直到专家意见通过连续的咨询、反馈和分析达成一致，最终确定出最终的评估指标。经过两轮咨询后，指标进一步细化。应用肯德尔W一致性测试来获得指标系统的协调系数，从而形成工人住宅区的最终韧性评估指数系统。

2.3.4. 指标的初始值标准化
为了解决指标之间的维度差异并统一其数值范围，通常根据它们对工人住宅区韧性的影响采用正尺度或负尺度进行标准化[35]。对于正向指标，较高的数值表示对增强韧性的贡献更大；相反，负向指标的较高数值表示对韧性提升的不利影响更严重。标准化计算公式如下：
对于正向指标：
对于负向指标：

在上述公式中，代表指标的实际值，和分别是每个指标的参考标准的最大值和最小值。
由于指标来源于主观感知和客观量化，本研究在数据集计算过程中对不同类型的指标采用了差异化的标准化策略。这既保留了数据的真实性，又提高了多源数据融合的科学有效性。数据集的具体阈值范围和韧性指数标准值的评估标准在附录B（表A2）中呈现。

2.3.5. 使用G1加权方法测量主观权重
考虑到工人住宅区研究中的普遍特征——如数据基础薄弱、多源和异构的指标类型以及主观感知因素的主导地位——传统的基于数据分散的客观加权方法容易受到样本量和数据波动的影响，难以充分反映指标的结构重要性。G1加权方法（也称为顺序关系方法）可以在小样本条件下有效整合领域知识和实践经验，通过在指标之间建立顺序关系并引入相邻的重要性比率来补偿信息不足。该方法具有结构清晰、计算简单且无需进行一致性测试的优点，同时突出了关键指标之间的优先级差异，从而有效增强了主观加权结果的实际性和逻辑性[36]。首先邀请不同的专家按特定顺序对指标的重要性进行排名。通过比较相邻指标的重要性比率，进一步确定评估指标的主观权重。然后确定相邻指标的相对重要性。这个比率是由专家根据他们的经验来确定的，用于反映指标相对于...的重要性，表示为：（3）在上述公式中，和分别代表指标和的主观权重值，分配标准参考自[37]。最后，评估指标的主观权重使用以下公式来确定：（4）（5）2.3.4. 综合韧性指数（CRI）的计算和评估指标的分类综合韧性指数的结果反映了工人居住区的整体韧性状况。较高的综合韧性指数表明社区韧性水平较高。综合韧性指数是使用线性加权求和 method 计算得出的：（6）在上述公式中，代表指标的权重，代表工人居住区的指标标准化得分。目前还没有统一的社区韧性评估标准分级体系。基于专家咨询、相关标准和规范[38,39]，以及综合韧性指数的数值范围（标准化在0到1之间），本研究采用了等间隔五级分类方法将工人居住区的韧性水平分为五个等级，详见附录C（表A3）。这些分类等级为评估研究区域的韧性水平提供了基础。2.3.5. 韧性障碍因素的诊断为了进一步明确影响工人居住区韧性提升的障碍因素，引入了一个障碍程度模型进行分析。障碍因素的计算涉及三个指标：因素贡献度、指标偏差度和障碍度。因素贡献度表示单个指标对整体目标的影响，即指标分配给每个子系统的权重。指标偏差度反映了单个指标与目标韧性水平之间的差距。单个指标的障碍度表示其对韧性水平的影响，作为工人居住区韧性水平障碍诊断的目标和结果。计算公式如下：（7）（8）（9）3. 结果 3.1. 评估指标的子系统和权重 3.1.1. 可靠性分析可靠的结果是德尔菲方法的关键前提，主要通过专家参与度和权威性来衡量[40]。专家参与度主要通过问卷回收率和专家反馈的程度来表示。在这项研究中，每轮咨询都发放了15份专家问卷，共回收了15份，回收率为100%。此外，两轮咨询中超过50%的专家对改进指标提出了建议，显示出专家在这项研究中的高度参与。专家的权威性由专家对主题的熟悉程度决定。专家根据个人知识自我评估了对每个主要指标的熟悉程度。结果显示，没有任何专家表示对任何主要指标“不熟悉”或“非常不熟悉”。平均专家权威得分为0.96，表明所有15位咨询专家都对指标有很高的熟悉度。3.1.2. 咨询结果和最终指标系统在指标筛选过程中，根据定量标准排除了平均值低于3.5且变异系数超过0.25的指标。同时，根据专家反馈，合并了信息重叠的指标，并补充了一些解释能力不足的指标，以增强指标系统的完整性和可解释性。经过两轮专家咨询、指标筛选和优化后，建立了最终评估指标系统，该系统包括五个标准层、22个要素层和49个具体指标。使用SPSS 22.0测试了咨询结果。结果显示，第一轮和第二轮咨询关于工人居住区韧性评估指标系统的协调系数分别为0.335和0.558。第二轮更高的协调系数表明专家对整体指标系统的共识有所提高。具体结果见附录D（表A4）。3.1.3. 科学分析如附录E（表A5）所示，对两轮咨询结果的卡方检验表明，关于工人居住区韧性评估指标系统的协调系数p值小于0.05。这表明专家的意见具有一致性，使得咨询结果可靠且具有科学依据。3.1.4. 评估指标系统和权重的确定指标权重反映了每个指标层对工人居住区韧性水平的影响（表1）。三个最具影响力的指标是人均居住面积（C18）、居民参与治理的意愿（C37）和公共空间比例（C20），表明这些是影响工人居住区韧性的主要因素。表1. 工人居住区的优化韧性评估指标系统。3.2. 综合韧性指数（CRI）的分析为了确定 mining machinery dormitory 的综合韧性指数（CRI），采取了以下两个步骤：（1）指标标准化：根据公式（1）和（2）对评估指标进行了标准化。（2）计算CRI：将权重和标准化分数代入公式（6）。计算结果显示，Mining machinery dormitory的CRI为0.426（图9），根据表2属于中等水平。我们进一步分析了每个子系统的韧性指数。图9. 各子系统和单个指标的CRI。3.2.1. 驱动力驱动力指标的结果处于非常低的水平（0.073）。在所有指标中（图9），人口的教育程度得分最低。实地研究表明，该宿舍中有较高比例的老年居民和流动租户，他们的教育水平相对较低。这可能限制了他们在风险感知、应急意识和集体行动能力方面的表现，并可能与贫困固化及代际传递的风险相关。这也可能导致一些居民在面对突发风险时面临更高的风险暴露和相对延迟的风险感知。3.2.2. 压力压力子系统中的所有指标均为负值，表明得分越低表示社区面临的压力越大。Mining machinery dormitory的压力指数得分为0.08，属于较低水平，表明它面临着显著的外部压力，需要紧急关注相关风险来源以提高其韧性水平。在图9中的各个指标中，社区居民的年龄结构造成的压力尤为突出。实地调查数据显示，社会经济地位较高的居民持续搬出，而社会经济地位较低的居民则不断搬入，导致社区老龄化趋势加剧。问卷调查还显示，老年居民通常教育水平较低，风险感知和应急响应能力相对较弱，这可能在面对风险时加剧社区的脆弱性。3.2.3. 状态Mining machinery dormitory的状态指数为0.133。如图9所示，结构完整性、历史特征协调性和历史建筑利用率的状态指数均为0.008，表明水平极低。尽管Mining machinery dormitory被指定为历史文化保护区，但这些指标的得分表明在历史建筑的保护、历史特征维护和适应性再利用方面存在潜在不足。根据实地研究和规划文件分析，这种情况可能与资金分配、建设控制和遗产价值探索的实际困难有关，从某种程度上反映了遗产保护成果与整体城市发展之间的脱节，可能对社区的可持续发展造成潜在限制。3.2.4. 影响影响指标的结果为0.088，社区治理效果的影响指数仅为0.003。这表明在原有的danwei管理模式解散后，新的社区治理系统尚未完全建立。调查数据显示，社区仍然采用“同质化”的治理方式，表现为居民参与度低，政策供给与社区实际需求之间存在显著差距。这种情况可能导致资源浪费和分配不当，利益相关者结构不平衡，以及治理模式转型中的挑战，从而可能削弱社区应对风险的能力和效率。3.2.5. 应对响应响应指数为0.054，归类为“极低”。这表明相关利益相关者对韧性建设重视不足，尚未形成有效的协作响应机制。在所有指标中，“促进历史文化遗产”的得分最低，表明当前的努力主要集中在物理空间保护和更新上，而对工业文化的生活传承关注较少，这可能在一定程度上影响代际差距和集体记忆的断裂。“应急空间规划”的低分表明公共空间缺乏“正常情况和紧急情况下的双重用途”设计，不利影响了疏散效率和救援可达性。此外，“提升组织领导能力”和“优化和创新社区系统”的低分揭示了danwei系统解散后存在的深层次问题，包括治理实体的缺失、居民参与意愿薄弱以及政策供给与居民需求之间的脱节，这些都在一定程度上限制了社区的持续发展和韧性提升。3.3. 障碍因素的识别根据障碍程度模型，确定了影响Mining machinery dormitory韧性水平的五大障碍因素及其相应的障碍程度（表2）。表2. Mining machinery dormitory的五大障碍因素及其障碍程度。（1）人均居住面积（9.52%）是主要的障碍因素。在公共空间更新中，更多关注的是通过景观美化、健身设施和休闲座位等元素来提高生活质量。公共空间规划与应急功能之间缺乏匹配，人均居住面积低于城市平均水平。这可能导致安全冗余不足，从而削弱Mining machinery dormitory的应急响应能力。（2）第二类障碍因素是住宅建筑的质量（7.05%）。在初期建设过程中，主要考虑的是“宜居性”而非“高品质生活”。因此，建筑质量和居住标准相对较低。老旧且维护不善的建筑和基础设施承载能力有限，在极端灾害中存在重大风险。（3）道路通行性（6.26%）构成了第三类障碍因素，直接影响社交网络的形成、日常经济循环和治理效率，从根本上决定了社区吸收干扰、自我恢复和持续发展的能力。Mining machinery dormitory内部的连通性目前不均衡，许多道路狭窄且死胡同较多，这可能在风险事件中妨碍应急响应和运作效率。（4）居民参与治理的意愿较低（5.75%）主要是由于长期形成的“danwei依赖”心态，居民一直将社区事务视为“公共事务”，导致参与治理的内在动力不足。此外，老龄化和低收入居民的高比例客观上限制了参与能力和渠道，使得建立基于地方的社区信任和互惠规范变得困难。这导致居民感到无力，最终削弱了社区集体应对风险的能力。（5）提升组织领导能力（4.19%）也影响了Mining machinery dormitory的韧性。在danwei系统解散后，宿舍长期缺乏治理实体和规则混乱。治理决策和行动模式依然沿用过去的做法，导致政策协调不足、权力和责任分配不明确、实施机制僵化以及治理监督效率低下，形成了Mining machinery dormitory韧性提升的内生障碍。4. 讨论 4.1. 工人居住区的韧性评估和指标评估工人居住区的韧性涉及多维因素，是一项复杂的任务。与以往关于社区韧性的研究相比，本文的贡献如下：引入了DPSIR模型来构建韧性评估指标系统，以衡量工人居住区的韧性水平；同时结合了障碍程度模型来识别限制韧性提升的关键因素，为提高这些地区的综合韧性水平和实现可持续发展提供了参考。关于指标体系，尽管现有研究已经涵盖了社会、经济和物理空间等多个维度，但它们仍然主要关注空间或社会韧性[7]，在经济、文化和治理韧性方面的系统整合不足[41,42,43]，并且缺乏针对工人居住区的全面评估框架。工人居住区作为一个特殊的社区类型，具有“居住社区”和“工业遗产”双重属性。为了解决这些局限性，本研究构建了一个涵盖五个维度（经济、空间、社会、文化和治理）的韧性评估指标体系，并分析了这些维度之间的相互作用机制，从而更准确地反映了工人居住区韧性系统中各种元素之间的复杂关系。此外，指标权重直接影响评估结果的可靠性。因此，本研究采用德尔菲法来优化指标体系，并结合G1加权法确定指标权重，以提高综合评估的科学严谨性和准确性。在德尔菲法和G1加权法中，驱动力、压力、状态、影响和响应子系统的权重分别为11.36%、17.15%、27.55%、21.76%和22.18%。其中，状态子系统的影响权重最高，表明它是工人居住区韧性增强策略的核心参考。在具体指标层面，人均避难面积（C18）被认为是最重要的指标，这突显了其在灾害应急响应和空间安全中的基础作用至关重要。实际上，矿业机械宿舍在疏散避难所的分配、空间布局的优化以及应急路线管理方面存在不足。此外，该社区有较高比例的脆弱群体、人均居住空间有限、对紧急疏散的认识不足以及难以获得安全资源，这些因素进一步加剧了因避难空间不足而带来的风险，显著降低了在紧急情况下保障居民安全的能力。这一发现与齐等人[44]的研究结论一致。

4.2 矿业机械宿舍的韧性提升策略
随着风险的日益常态化，工人居住区的韧性对其保护和发展的意义愈发重要。评估结果显示，虽然矿业机械宿舍的整体韧性处于中等水平，但响应子系统的得分最低，表明相关利益相关者对韧性建设的重视程度不够，响应措施存在结构性偏差，居民在响应能力上也面临内生难题。这一发现与沈阳铁西工人村[45]等类似社区的研究结果一致，表明响应滞后、居民参与度低以及优先考虑物质因素而非人文关怀已成为工人居住区的常见问题。为了改善现状，亟需通过机构重组、资源重新平衡和激活内生动力来系统提升矿业机械宿舍的韧性水平。

针对各子系统的韧性短板，本研究提出了以下策略，并兼顾城市更新需求和遗产保护要求：

- 在驱动力层面，应加强经济发展与社会发展之间的协同作用。借鉴日本神户的“灾害预防教育”[46]和中国上海的“社区花园”实验室[47]的经验，通过嵌入式学习提高居民的风险响应和生计改善能力。应将工业文化教育融入社区宣传体系，增强居民对遗产价值的认识。
- 在压力层面，需要解决社区居民年龄结构不平衡带来的韧性挑战。鼓励老年居民参与历史解读、传统技能传承等活动，将他们从“被动留守者”转变为“积极的工业文化传承者”。通过适老化改造和“平时与紧急情况下的双重用途”社区服务节点，满足老年居民的日常和紧急需求。建立代际互助机制，重建邻里信任，增强社区的社会资本和集体行动能力。
- 在状态层面，应提高生存安全和文化遗产保护。采用以“利用中的保护”为核心的适应性再利用方法转变遗产保护方式。通过整合社区生活和产业发展需求，将历史建筑改造为多功能空间，如社区文化中心、创意工作室和共享办公室，实现保护和利用的双赢。
- 在影响层面，应提高居民参与治理的意愿和社区治理的有效性。通过设计低门槛参与机制和积极激励措施，逐步培养居民的信任和集体行动能力，将他们从“被动的接受者”转变为遗产保护和韧性建设的积极参与者。
- 在响应层面，应纠正响应措施中的结构性偏差。在确保物理空间更新的同时，加强历史文化遗产和应急空间规划的推广。同时，应加强社区的组织领导能力和制度创新，将遗产保护绩效纳入社区治理的评估指标。此外，可以借鉴中国深圳的数字治理模式来提高数字治理的效率[48]。基于障碍程度模型的结果，应优先考虑以下五个方面来提升韧性：(1) 优化“人均避难面积”，在保护历史风貌的前提下，可以利用闲置的历史建筑或庭院空间打造“平时与紧急情况下的双重用途”应急节点，将一些公共空间纳入应急避难体系，从而提高公共空间的灵活性和适应性，同时避免大规模拆除和建设对遗产风貌的破坏，借鉴北京金松社区的“微公园+应急设施”模式[49]。(2) 提升“住宅建筑质量”，加强建筑的结构加固和功能改进。遵循“最小干预”原则，在保留苏联风格建筑的外观特征和结构框架的同时，进行结构加固、管道更新和适老化改造，实现舒适性、安全性和历史风貌保护的结合。(3) 优化“道路通行性”，通过单向交通和人车分离等管理措施提高交通效率，连接死胡同，拓宽应急通道，构建连续的无障碍网络，以满足应急响应和日常出行的要求——这与Yu等人的研究一致[50]。(4) 激发居民参与治理的意愿，激活内生参与动力。遵循“低门槛进入、可见激励和制度深化”的渐进逻辑：鼓励居民参与小规模的遗产保护项目，建立点交换和荣誉激励机制，通过“微参与”建立效能感，逐步培养社区信任和集体行动能力。(5) 提升“组织领导能力”，加强治理实体的能力建设。明确负责政策实施和资源协调的实体，引入“社区规划师”或第三方专业力量调解保护和更新之间的冲突，建立结果导向的绩效评估和责任纠正机制，将遗产保护知识纳入社区工作者的培训体系，推动治理模式从“同质化”向“分层和精准化”转变。

总之，提升矿业机械宿舍的韧性不应以牺牲遗产价值为代价，保护措施也不应阻碍必要的更新。通过机构重组、资源重新平衡和激活内生动力，可以实现“在保护中更新、在更新中保护”的良性循环，为类似类型的工人居住区提供可行的平衡路径。

4.3 局限性和未来方向
本研究提出的DPSIR模型在案例研究中取得了预期结果，但仍存在以下局限性，这些局限性也为未来研究指明了方向。首先，尽管矿业机械宿舍在中国老工业城市的工人居住区中具有代表性，但该社区是特定历史、社会和空间条件的产物。因此，在将结论推广到具有不同地理背景、工业类型或更新阶段的工人居住区时需要谨慎。未来研究应纳入更多样本类型，以定义和识别不同工人居住区的韧性特征和风险形成机制，从而建立更具普遍适用性的理论模型。其次，为减少专家个人经验对权重计算的影响，本研究采用了德尔菲法和G1加权法。然而，为了进一步提高评估指标体系的客观性，应考虑将G1加权法与其他客观加权方法结合使用。第三，DPSIR模型在捕捉“影响”和“响应”指标之间的动态反馈方面相对静态，未能充分反映工人居住区韧性演变的时间维度。未来研究可以整合PLUS模型或系统动力学等模型，模拟不同响应策略下工人居住区韧性水平的长期演变轨迹，进一步增强模型的动态解释能力，从而建立更全面的动态监测管理机制和风险评估系统。

5. 结论
本研究以太原矿业机械宿舍为案例，基于DPSIR模型构建了工人居住区的韧性评估指标体系，完成了对该模型的实证验证和科学分析。该模型的核心创新在于指标体系融合了“居住社区”和“工业遗产”双重属性，揭示了工人居住区多维脆弱性之间的相互作用机制。矿业机械宿舍的CRI处于中等水平（CRI = 0.426），各子系统得分存在显著差异。其中，状态子系统的得分最高，而响应子系统的得分最低。根据障碍程度模型的计算结果，人均避难面积、住宅建筑质量、道路通行性、居民参与治理的意愿以及组织领导能力的提升是制约矿业机械宿舍韧性提升的主要障碍因素。基于上述评估结果，本研究提出了平衡遗产保护和城市更新的韧性提升策略。

本案例研究从实证角度验证了DPSIR模型在工人居住区系统韧性评估中的适用性，为DPSIR模型扩展到社区韧性和文化遗产保护跨学科领域的应用提供了研究范例，并为类似类型工人居住区的韧性评估研究和保护决策提供了方法论参考。