马熠凡

上海工程技术大学管理学院，上海

收稿日期：2022年7月17日；录用日期：2022年8月11日；发布日期：2022年8月23日

摘要

社区作为城市组成的基本单位，近年来面对突发性危机的处置，其优势越来越明显。分析社区应急管理的研究热点和发展趋势，可为推进我国基层社区应急管理研究、开展应急管理工作提供科学依据。论文借助文献可视化分析软件CiteSpace，对2000~2022年知网收录的以“社区应急管理”为主题的1844篇期刊文献进行计量统计以及可视化分析。通过探讨二十二年间应急管理研究的知识图谱，梳理和归纳出应急管理的研究热点及发展趋势。数据分析显示：学术界对社区应急管理的研究主要集中在社区应急管理的突发事件、应急管理主体和应急管理能力建设与评估研究三大领域。社区应急的研究方向主要朝着智慧化、韧性化、公众化的方向发展。

关键词

社区，应急管理，可视化分析，热点预测

Current Situation and Future Research Trend of Community Emergency Management

—Analysis Based on CiteSpace Visual Atlas

Yifan Ma

School of Management, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai

Received: Jul. 17^th, 2022; accepted: Aug. 11^th, 2022; published: Aug. 23^rd, 2022

ABSTRACT

As the basic unit of the city, the community has more and more obvious advantages in dealing with sudden crises in recent years. Analyzing the research hotspots and development trends of community emergency management can provide scientific basis for promoting the research of grass-roots community emergency management and carrying out emergency management work in China. With the help of the document visualization analysis software CiteSpace, this paper makes quantitative statistics and visual analysis of 1844 journal documents with the theme of “community emergency management” included in the CNKI from 2000 to 2022. By discussing the knowledge map of emergency management research in the past 22 years, this paper combs and summarizes the research hotspots and development trends of emergency management. The data analysis shows that the academic research on community emergency management mainly focuses on the emergencies of community emergency management, the main body of emergency management and the construction and evaluation of emergency management capacity. The research direction of community emergency is mainly towards intelligence, resilience and publicity.

Keywords:Community, Emergency Management, Visual Analysis, Hot Spot Prediction

Copyright © 2022 by author(s) and Hans Publishers Inc.

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1. 引言

应急管理是对突如其来的公共危机事件迅速采取一系列施救措施行为的集合 [1]。应急管理的重点是预防、应对和处理。社区作为城市的基本组成单位，已经成为构建城市应急管理体系中重要的一环。随着中国城镇化进程的不断推进，建设城市社区应急管理体系成为大势所趋。近几年面对频发的灾害，城市社区应急管理的优势越来越明显，社区领导与以往的政府领导相比有着其独特的优势。社区领导充分发挥政府的主导和指挥功能，在面对灾害风险时能更好地响应和解决，更好地组织社区群众发挥公众在灾害风险中的应对能力 [2]。社区作为人民群众的基层组织之一，有着政府组织机构无可比拟的群众基础，在灾害处理、灾中动员以及灾后的处置中可以更为便捷地调动群众。

2. 数据来源和研究方法

2.1. 数据来源

本文以CNKI数据库中的期刊文献为对象，截至2022年5月10日，以“关键词 = 社区and应急管理”为检索条件，剔除会议、报纸等不符合要求的文献后，共获得检索结果2012条。最后，以refworks格式将相关文献转换成1844个记录作为研究的样本。以这1844篇相关文献为样本，对国内社区应急管理的发展展开研究。

2.2. 研究方法

CiteSpace是由美国德雷克塞尔(Drexel)大学华裔学者陈超美教授基于Java语言开发的可视化软件，主要基于共引分析理论和寻径网络算法等，对特定领域文献进行计量，能够探寻学科领域演化的关键路径及转折点，预测研究发展的新态势。基于此，本研究利用CiteSpace (5.8R3版本)绘制可视化知识图谱，对国内有关精准教学的研究成果进行整理分析，梳理出国内在此方面的研究现状和研究发展趋势。

3. 研究现状分析

3.1. 机构分析

本文用发文机构作为节点类型，运用CiteSpace可视化软件对发文机构进行分析，生成机构合作图谱。图中有412个节点和124条节点连线，且网络密度为0.0015。从表1中可以看出发文量前十的机构以高校为主。其中武汉大学和云南财经大学发文总量最多，其次是华东政法大学和中国矿业大学。结合CiteSpace对机构进行的聚类分析图，发现高校间的合作居多。例如武汉大学与华东政法大学、河南理工大学与中国科学院大学之间存在合作关系。同时高校与机构之间也存在一定的合作。例如国家行政学院与北京城市系统工程研究中心、中国矿业大学与应急管理部信息研究中心之间存在多次合作关系。但是通过数据分析显示，目前我国关于社区应急管理的研究机构中还未形成比较紧密的研究机构群。

表1. 发文量排名前十的机构分布表

3.2. 社区应急管理发展过程

如图1所示，从发表文献的时间上看我国首次出现社区应急管理方面的文献是在2003年。在2003年之前，有关社区应急管理主题的发文量为0，这一时期的应急管理模式主要是以政府为单一管理主体应对突发灾害。缺点是应急处置经验较少，实施的处置措施相对单一。由于“非典”疫情爆发，开始有学者关注到相关领域的研究。从图中可以看出自2003年到2019年，社区应急管理相关的文献发表量呈波浪式发展。2008年由于发生了南方雪灾和汶川地震，因此在2008年到2011年之间对社区应急管理的研究有一个短暂的上升趋势。2019年底，武汉地区出现新冠肺炎病例，随着春节的来临，人员流动性较大，2020年新冠肺炎疫情开始爆发。此后社区应急管理也受到广泛关注，相关论文发表数呈直线上升趋势，达到十年来发文量的顶峰。2021年发文量虽然稍微下降，但是依然在250篇以上，可见近两年来社区应急管理依然是热点研究领域。

3.3. 关键词频次分析

关键词代表着文献研究的主要内容，关键词出现的次数越多，频率越高，就说明该问题在相关领域的研究也越多，越有研究价值。借助CiteSpace可视化软件，通过对1844篇文献进行关键词共现分析，提取出应急管理领域中出现频次最高的前20个关键词，其中“应急管理”出现频次最高，达到461次，其次是社区，出现137次，随后是突发事件，出现82次等。此外，疫情防控、城市社区、防灾减灾等紧随其后。高频关键词反应出目前对突发事件的防控以及打造防灾减灾韧性社区研究较多。另外，从表2中可以看出关键词“突发事件”、“疫情防控”出现频次仅次于应急管理和社区，说明新冠肺炎疫情爆发后对社区层面的突发事件尤其是疫情防控受到广泛关注，公共卫生类突发事件成为社区应急管理领域的研究新热点。

图1. 社区应急管理研究样本文献年度分布图

表2. 关键词特征分析表(top 20)

3.4. 关键词聚类分析

聚类视图从不同角度对应急管理研究领域内容进行可视化分析，便于研究者了解该领域的前沿热点，有侧重地进行分析研究。本论文以“社区应急管理”为关键词，时间为2000年至2022年，时间切片为1年，利用CiteSpace软件的核心文献抓取功能，对关键词进行聚类运行后得到应急管理领域的关键词聚类图谱。如图2所示，节点个数N = 561，连线条数E = 1501，网络密度为0.0096，模块值(Q值)和平均轮廓值(S值)的大小代表了关键词聚类的成效。从图上显示的内容来看，Q值为0.5259，高于临界水平，所以社团结构是显著的；另外，从图中可知S值为0.8272，表明关键词聚类分析是合理的。通过绘制应急管理领域的自动聚类标签视图，共形成12个关键词聚类。本文采用对数似然算法(LLR)对高频关键词进行聚类，进而绘制出2000~2022年社区应急管理领域关键词聚类知识图谱。对聚类信息进一步整理，列出LLR对数似然值最大的四个聚类标签词，见表3。根据聚类的结果，结合每个标签所含的关键词得出我国社区应急管理研究热点主要聚焦于以下三个方面：

图2. 社区应急管理聚类可视化图谱

表3. 社区应急管理聚类标识

3.4.1. 社区应急管理突发事件的研究。主要包括疫情防控、突发事件、卫生应急

2020年2月，习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议上曾指出“要健全公共卫生服务体系，优化医疗卫生资源投入结构，加强农村、社区等基层防控能力建设，织密织牢第一道防线” [3]。杜宇飞等人对我国突发事件应急管理研究进行了总结，包括对象研究、主体研究、网络舆情研究、应对能力研究、保障研究等领域 [4]。龚艳，尹伊湄提出对于社区公共卫生应急管理方面的研究主要包括应急管理体系、管理模式、队伍建设等方面的研究 [5]。宋凯、冉从敬认为提升社区应对突发性公共卫生事件的能力在于构建以社区检测病毒的功能以及建立数据互通互联机制，提升社区应对突发公共卫生事件的智能化水平 [6]。目前的研究充分表明提升基层社区防控能力的重要意义。

与国外社区应急防控体系对比来看，中国近年来在基层社区疫情防控领域的成果远超其他发达国家。英国、日本、美国等发达国家均是世界上公共卫生体系较为健全、公共卫生基础较为坚实的国家，对中国完善突发公共应对体系具有值得借鉴的地方。但在此次新冠肺炎疫情中也暴露出这些国家应对突发公共卫生事件机制存在的内在缺陷，导致没有有效预防和控制新发传染病疫情的暴发。中国的防控经验充分表明，基层社区在重大传染病的预防、处置和恢复等阶段均发挥着不可撼动的作用，社区对疫情防控能力的高低直接影响着国家层面对突发卫生事件应急管控的成效。以英美德为代表的西方发达国家，纵然有完善的突发公共卫生事件应对体系，但在此次新冠肺炎疫情中仍然损失惨重，这与忽视社区防控有直接关系。

从现有的研究来看，社区作为突发事件应急的主体之一，也作为疫情防控体系中的“第一道防线”受到的关注也越来越多。疫情防控体系中，社区充分发挥“条块结合、以块为主”属地化管理的“前哨”优势，成为疫情防控的最前线。目前，我国社区应急管理的体系、网格化防控管理模式已逐步形成，但社区专业公共卫生人才缺乏、应急预案不完善、应急响应能力有限仍制约基层公共卫生应急管理水平。由此可见，以社区为主，构建完整的应对突发事件尤其是公共卫生事件已经成为社区应急管理的重点内容之一。

3.4.2. 应急管理主体研究。主要包括社区、安全社区、校园安全

上文中提到，从社区层面出发构建基层的应急管理体系已经成为学界研究的焦点。尤其是近年来频发的突发性公共安全事件，社区常常被看作一个整体来进行管理，在这个过程中，社区在解决突发性卫生危机方面也发挥了极大的作用。因此，国内学者对于社区的关注度日益上升。近年来也有研究表示单一的行政主体治理研究已不能适应新时代应急管理面临的变化，涉及政府、非政府组织、企业、高校等全民参与多主体协同治理理念已成为国内学者共识。

同时，校园安全也逐渐成为社区应急管理的热点之一。热点较高的关键词有“校园安全”、“信息公开”、“大学社区韧性”和“高校治理”。目前针对高校应急管理的研究基本涵盖了校园安全的各个阶段与环节。容志、赖天等人基于韧性理论的基础上对高校校园的安全体系研究展开进一步探讨，他们运用“社区韧性”理论进行高等学校校园安全问题研究，提出“大学社区韧性”的概念和理论 [7]。陈成鑫等学者依据风险评估基本理论，对校园公共安全事件发生的可能性和学校在防范校园公共安全事件中的薄弱环节进行了科学评估 [8]。近年来由于疫情的爆发以及互联网技术的发展，越来越多的学者将焦点放在校园安全的协同治理的研究。协同治理理论也不仅仅局限于社区层面的应用，在高校应对突发事件时的应用也越来越多。由于高校人群的特殊性，人群易聚集等特点，一旦发生突发事件，处理的难度将大大增加。同时高校面对突发事件的处理存在管理理念落后、法律制度的缺乏、社会力量的缺失以及心里干预机制的缺失等问题。从这些问题中可以看出单单凭借高校的力量来处理突发性危机很困难，因此需要多方协同作用，提升高校应对危机的能力。胡培提出高校应该于周边的社区和机构建立良好的合作关系，创设多方联合演练机制，提升高校应对突发事件的能力。

3.4.3. 应急管理能力建设与评估研究。主要包括应急能力、社会管理

邓卫文将我国国内应急管理能力的研究主要分为三个阶段 [9]。2003年之前为萌芽阶段。该阶段，我国的应急管理研究集中在以灾害为主的突发事件研究。2003年“非典”事件暴露了我国应急管理体系和应急管理能力存在的弱点。该阶段的热点研究主要包括应急管理、危机管理、突发事件等基本概念的研究以及以“一案三制”为主的对应急体系的构建和能力评估进行的研究。党的十八大后，应急管理体系的现代化和能力现代化成为我国应急管理建设的重点。现阶段，国内对于应急管理的研究主要集中在指标的构建，目前的应急能力建设主要从个人、社会、社区三个角度出发。例如评价地方政府的应急能力的指标构建、高校应急能力评价指标等等。这类指标的构建一般从技术、组织、环境的角度出发探索影响应急能力的因素。尤其在技术层面，除了加强基础设施建设外，更加注重对大数据的应用。有学者提出大数据应用于突发事件的全过程，有助于提高突发事件应急决策的科学性、准确性、有效性。就社区而言，目前我国尚未建立统一的评估标准，且多数学者建立的指标体系未考虑网格化管理及灾后恢复等因素，无法全面反映社区应急能力现状。

社会管理不同于应急管理，不同学者对社会管理的定位有细微差别。燕继荣从社会管理的主体出发，认为社会管理主要包括两个方面：一方面是政府对社会事务的管理，另一方面是指社会对社会的管理，也就是社会自治 [10]。童星从社会管理的对象出发，认为社会管理包括：对“社”的管理，即社区管理；对“会”的管理，即民间组织管理；对“社会”(事业、事务)的管理 [11]。总的来说，社会管理与应急管理的不同之处可以理解为，社会管理的事务包括应急管理的所有范畴。但是由于管理对象的特殊性，有学者认为社会管理是应对公共危机的主要方式。目前针对社会管理的研究主要从公共安全事件的处置的角度出发进行研究，研究方向主要是社会组织参与突发性公共危机事件的研究。

3.5. 关键词突现分析

突现分析是指在某个时间段内研究人员使用频次骤增的关键节点，分析关键词的突现强度以及突现时间，可预测社区应急管理领域中未来某段时间的研究前沿及发展态势。论文分析了2000年~2020年间样本文献，又从中筛选出近十年有突现的关键词，如图3所示，为排名前10的关键词突显情况。

图3. 关键词突显强度分析

通过分析本文认为我国的社区应急可分为三个阶段。第一阶段2000年~2008年。这一阶段以研究国外的社区应急管理经验为主，尤其是澳大利亚墨尔本。第二阶段2008年~2019年。这一阶段的研究主要是对国内的应急管理体系的而构建和社区治理等基本概念的探讨。第三阶段2019年至今。这一阶段由于新冠肺炎的爆发，韧性社区、基层社区走进学者的研究视野，成为最新的研究热点。社区治理的强度最高，Strength值高达7.74，开始突显的年份为2020年，该年年初爆发新冠疫情，也就是在疫情爆发之后，社区治理成为学者研究的主题。根据关键词突现分析，社区治理、示范社区、韧性社区、基层社区还会成为接下来的研究热点。

3.6. 社区应急管理研究方向

纵观2000年至2022年间社区应急管理的研究内容及突现的研究热点，社区应急的研究方向主要朝着智慧化、韧性化、公众化的方向发展。

3.6.1. 加强智慧化技术的应用，构建智慧化应急社区

2009年IBM提出“智慧城市”概念，自此智慧城市建设在全球各发达国家陆续展开。我国自2008年以来，至2019年已经有约500个城市提出建设智慧城市，并且围绕“智慧城市”这一概念，向上拓展出“智慧城市群”“智慧社会”等范围，向内挖掘出“智慧小镇”“智慧社区”等内涵，智慧社区建设就是智慧城市建设的重要组成部分之一。

在概念中，常常有学者把智慧应急等同于智能应急，但是两者在概念上还有细微的差别。智能应急一般指智能技术在应急管理中的应用，而智慧化应急不仅仅局限于技术层面，还包括概念层。从关键词的热度来看，自从新冠肺炎爆发之后大数据、物联网等词出现的频率上升。说明学界目前对于社区应急管理逐渐关注到运用智慧化技术打造智慧社区，提高社区韧性以达到防灾减灾的作用。目前已有部分学者对智慧化技术如何应用到社区对突发事件的管理中做出详细的研究。例如李阳，孙建军提出智慧应急是指运用新一代信息技术，对突发事件进行监测、预警、防范、响应、处置、化解、恢复、善后等全过程的智慧型应急管理 [12]；李桂华，林思妍提出智慧应急本质上是以决策为中心的情报资源转化和应用系统 [13]；刘晓云提出智慧化应急的重点在于利用智慧型的创新技术和理念搭建新型的应急系统 [14]；李艳飞等人认为智慧化技术可以在预测、预警阶段，用于数据的采集、集成、分类、存储和建模等 [15]。综上可见，智慧化的技术可以应用在应急管理的方方面面。因此以这部分学者为代表的一派着重研究云计算、物联网、无线网络、数据挖掘等技术在应急管理体系中的应用。

虽然我国智慧社区的总体建设还处在探索阶段，但国内很多城市推进智慧社区建设已有一段时间，并取得了一些成果。特别是在一些经济发达的大城市，更是比其他地区更早开展智慧社区建设的探索，从一些试点社区开始，逐步推进各个社区的智慧化。然而，由于各种类型社区之间的情况存在着些许差异，使得社区之间的智慧化发展进程不平衡。李浩明认为尤其是在城市中心的新旧社区之间的差异，更是突显了这种发展不平衡的矛盾 [16]。可见，我国智慧社区的发展依然任重而道远，因此接下来很长一段时间内，智慧社区的构建依然是我国社区应急管理的研究热点。

3.6.2. 推动韧性社区的构建，加强社区防灾减灾能力

传统的社区应急管理侧重对灾害的抵抗，对社区之间的互动关系和社区居民力量的挖掘不足，造成社区应急管理工作相对被动且效果欠佳。“社区韧性”是“城市韧性”乃至“区域韧性”的空间缩影与重要基础，是防灾减灾救灾的关键之所在。“韧性”一词由国外传入国内事件较短，不同学者见解各异。目前国内学者对“韧性社区”的研究主要集中在概念层面。如王冰对韧性社区的定义侧重社区面对风险时的自组织以及自我恢复能力，而彭翀等人在界定韧性社区时注重社区链接内外部资源的能力，同时对风险过后的可持续发展能力提出了更高要求 [17]。当突破概念层的研究后，韧性社区的研究就会逐渐深化。

韧性社区强调的自我组织、适应环境、灵活调整、科学规划、反思学习等元素能为基层社区应急管理提供新的思路，自然成为学界关注的研究热点。尤其在疫情爆发之后，涌现出一批学者专注于韧性社区的研究。例如王世福、黎子铭针对此次疫情应对提出了韧性社区的营造策略 [18]，陈轶等利用结构方程模型对南京市老旧社区应对洪涝灾害时的韧性影响因素进行了研究并提出了优化建议 [18]。城市社区的韧性评估及提升策略也相应成为学界的关注热点，如李亚、翟国方将提高社区韧性作为韧性城市建设的重要举措，通过提高社区应对各类灾害能力，从而提高整体城市韧性 [19]。综上所述，目前国内对于韧性社区的研究虽然在概念层仍然存在界定不清晰的问题，但是已有学者跳出了概念层面的研究，下沉到社区，提出韧性社区建设中存在的问题并提出对策建议。通过对关键词的分析，“韧性社区”一词虽然频率不是最高，但是近年来出现频次逐年上升。结合智慧化社区的建设，韧性社区的研究将成为未来社区应急管理的热点。

3.6.3. 重视人的价值，突出公众参与

城市社区治理作为政府社会服务的一项重要内容，在社区治理的过程中政府应当发挥主导性作用。但是政府也会收到一些不可控因素的影响，不能处理全部的事物。公众作为灾害风险治理的主体，对灾害风险治理绩效起着关键作用。有学者认为社会治理的对象是社会中的每个人，因此应该让每一个社会成员都参与到社会治理之中，增强社会公众的主动性与回应性，这也是提升社会治理现代化的路径之一 [20]。

公众参与机制是已有相关应急管理公众参与研究的主要方面，学者们对此展开了比较深入的研究。现有研究表明目前我国公民参与社区应急管理的意识理念总体向好，公众危机防范和应对意识也有所增强。但是仍然存在公众参与危机治理的能力较低，公众参与社区应急管理的程度较低等问题。因此有学者从参与机制、观念体制、公众意识等角度出发提出了相应的对策建议。例如改变部分公众在灾害风险治理中对政府公助的过分依赖心理，提高公众参与意识，树立主要依靠自救互救的正确防灾减灾理念；采取制度建设、政策引导和激励措施推动社区公众广泛参与风险治理；国家和地方政府应切实推进应急管理模式的转型，以实现风险治理重心下移、主体外移和标准下沉，并采取政策引导、物质和精神激励等有效措施，提高社会公众程度。

在我国，社会公民已经逐渐成为社区管理的一部分。大多数的公民对自己的社区生活治理有强烈的参与感。从另一个层面来说，他们也承担着一部分的社区责任，因此他们不仅仅是政府服务的消费者，也可以是政府工作的合作者。社区作为应急管理的最前沿，公民又是社区治理的基础，因此对社区应急管理中社区居民的参与将会成为新的热点研究方向。

4. 结语

社区作为我国应急管理的最前线，逐渐受到相关学者的重视。由于近年来新冠疫情的间歇性爆发，大多数学者对于社区应急管理的研究都以突发性公共卫生事件为背景展开。本篇论文借助CiteSpace软件对目前社区应急管理方面的研究进行了归纳总结，同时通过对关键词的强度进行分类预测未来一段时间内该领域的研究发展趋势。同时本文认为社区应急管理的建设也不仅仅只是将智能化、数字化的技术应用到日常工作、生活场景中，而在于理念的转变，由传统社区理念向智慧化、韧性化的理念转变，实现智慧应急、与民共治。

文章引用

马熠凡. 社区应急管理研究现状及未来研究趋势——基于CiteSpace可视化图谱分析
Current Situation and Future Research Trend of Community Emergency Management—Analysis Based on CiteSpace Visual Atlas[J]. 应用数学进展, 2022, 11(08): 5850-5859. https://doi.org/10.12677/AAM.2022.118617

参考文献