《Sustainable Environment》：Complex system approach for sustainability and resilience: Identification, critical analytic, and future direction
编辑推荐：
这篇综述系统回顾了1989至2023年间复杂系统方法在可持续性与韧性研究领域的科学文献，融合了文献计量学和主题分析方法。文章识别出现有研究在韧性概念界定、非线性及跨尺度交互建模、以及适应性治理等方面的主要挑战，并提出了一个整合CSA、韧性和可持续性三大理论支柱的新框架。该框架阐明了反馈、非线性、涌现等复杂系统特性如何塑造系统的鲁棒性、适应性和转型能力，并最终影响环境、社会、经济和制度的可持续性。
1. 引言
复杂系统方法既是一种哲学视角，也是一种方法论框架，用于理解和量化动态系统中的风险、脆弱性和韧性。它承认风险由初始事件、系统与环境状态及时空因素共同塑造而成，并强调需要预测、适应和管理持续存在的不确定性。该方法的理论根基主要包括复杂性理论、复杂系统科学和复杂系统方法，其核心在于运用系统思维、系统动力学、基于主体的建模和网络分析等工具，来解析现实世界中的非线性交互与涌现行为。在可持续性与韧性研究中，CSA被用于审视社会-生态系统中的动态互馈过程，超越了传统的线性分析。本文基于对Scopus、Dimensions和Google Scholar数据库中相关文献的系统回顾，旨在梳理现有研究的主题模式、方法进展与概念张力，并构建一个整合性框架，以连接CSA原则、韧性能力与可持续性成果。
2. 理论基石
本综述的三大理论基石分别是可持续性理论、韧性理论和复杂系统方法。可持续性理论将其视为融合环境、社会、经济和制度等多维度的综合构念。韧性理论源于生态学，指系统在扰动中吸收冲击、适应并维持核心功能的能力，其核心能力包括鲁棒性、适应性和转型能力。复杂系统方法则根植于系统理论和复杂性科学，它关注复杂系统的核心特性——反馈、非线性、涌现、跨尺度交互和相互关联性，这些特性使得传统线性、还原论的管理方法在处理社会-生态系统的不可预测动态时捉襟见肘。
2.1. 社会-生态系统与复杂系统方法的整合基石
社会-生态系统视角为可持续性、韧性与复杂系统方法之间的融合提供了桥梁。SES将人类与生态子系统视为通过反馈、跨尺度交互和共同适应过程相互依赖的组成部分。韧性能力从这些交互中涌现，而CSA原则则解释了支配SES行为的非线性和涌现动态。
3. 方法
本研究采用了系统文献综述方法，主要数据来源为Dimensions和Scopus数据库，并以Google Scholar作为补充。检索时间跨度为1989年1月至2023年11月。为确保文献质量，我们应用了严格的排除标准，并利用VOSviewer软件进行文献计量学分析以描绘研究趋势和关键词聚类。为了弥补文献计量学在理论深度上的不足，我们还对通过CASP清单筛选出的14篇高质量研究进行了定性主题分析。这种混合方法旨在超越表面的聚类分析，揭示选定文献内部的理论张力和方法论争论。
4. 结果
4.1. 纳入研究的概况
通过CASP工具对14项研究进行评估，平均得分为7/10。大多数研究虽因其基于文献、理论和概念的性质，在参与者招募等某些方面不适用，但其概念和分析方法仍被视为高质量。其中Butler等人的研究满足了所有CASP定性清单评估标准。
4.2. 研究主题图谱：概览
出版物趋势分析显示，在可持续性与韧性领域应用复杂系统方法的研究数量呈上升趋势，尤其在2022年达到高峰（共218篇文献）。这反映出学术界对这一框架日益增长的兴趣，以及从传统线性分析向捕捉系统动态交互和不可预测性的整体视角转变的趋势。高产作者与顶级期刊的分析进一步展示了该领域跨学科的学术参与。
4.3. 研究主题映射：内容分析与议题
通过VOSviewer对关键词进行共现分析，可识别出三大主要聚类，它们代表了CSA在不同学科中的应用方式：聚焦于历史与生态转型的红-色聚类、关注社会政治复杂性的绿色聚类，以及强调创新与适应性系统的蓝色聚类。这三大聚类映射到了本综述所识别的三类复杂系统类型：生态转型系统、治理与社会系统动态以及创新驱动的适应性系统。尽管展现了主题广度，但也揭示了当前研究在概念整合方面的不足。覆盖可视化则进一步显示了研究领域的演变，从早期以历史和生态视角为主，逐渐转向更加应用型和问题导向的领域，如创新和社会政治组织。
4.4. 研究发现
通过对14篇文献的深入分析，发现了几个持续存在的挑战与张力。第一是“韧性”概念的模糊性，其在生态、社会、经济等不同语境下的含义和操作化方式不一致，给政策制定和应用带来困难。第二是治理与制度约束，许多研究指出传统线性治理模型难以适应复杂系统的动态性和不确定性，权力不对称、僵化的行政结构和碎片化的决策过程限制了适应性管理和参与式治理的实施。第三是方法论的多样性，尽管都涉及复杂性概念，但研究方法各异，包括元胞自动机、遥感、民族志和概念建模等，这使得跨研究的理论见解难以积累。这些发现表明，复杂系统方法的应用在生态、社会和制度层面依然呈现碎片化，缺乏一个能够统一解释系统动态如何产生韧性能力，以及这些能力又如何影响可持续性路径的理论框架。
4.5. 复杂系统类型学
为了整合研究发现，我们提出了一个基于主导机制和主题焦点的复杂系统类型学，将文献归纳为三类：
- 1.
生态转型系统：关注生物物理反馈、空间动态和生态状态的转变，例如热带森林恢复力、沙丘动态和城市增长模式的研究。
- 2.
治理与社会系统动态：聚焦制度、利益相关者关系以及影响适应的社会机制，涉及韧性治理、自适应协同管理、权力关系和社会学习等方面。
- 3.
创新驱动的适应性系统：强调学习过程、技术变革和社会经济转型在驱动韧性中的核心作用，例如在工业生态学、组织学习和长期结构转型中应用复杂系统思维的研究。
这一类型学揭示了不同领域研究的共性与盲点，强调了构建一个连接系统特性、韧性能力与可持续性结果的整合性框架的必要性。该类型学为新范式的应用模型提供了基础，该模型旨在通过多层次（机构和个体）的持续评估和自下而上的学习过程，增强系统应对社会经济、公共卫生、生态等复杂挑战的适应性和韧性。
5. 讨论
5.1. 研究发现、类型学与概念整合
研究发现揭示了在应用复杂系统方法于可持续性和韧性研究时，普遍存在的概念与方法论挑战。这些挑战包括韧性定义的模糊性、非线性动态建模的困难、以及治理体系的僵化等。尽管研究领域各有侧重（生态、社会、组织），但所有类型都共享一些基础机制，如反馈循环、跨尺度交互、学习过程和制度灵活性。这表明可持续性和韧性是通过生物物理过程、社会决策和创新导向学习之间的相互作用而涌现的。社会-生态系统视角为弥合这些领域间的隔阂提供了路径，但仍需一个能更清晰解释系统特性如何转化为韧性能力，并最终导向可持续性成果的概念框架。
5.2. 提出的CSA-韧性-可持续性框架
本研究提出的整合框架旨在厘清复杂系统方法、韧性与可持续性三者之间的概念关系。该框架将CSA置于基础地位，其核心原则（反馈、非线性、涌现、跨尺度交互和相互关联）共同描述了系统如何运作。这些系统特性支撑着三种韧性能力的形成：多样性和冗余性支持系统的鲁棒性，学习和参与塑造了适应性，而创新和治理则促进了转型能力。这些韧性能力继而共同作用于四个维度的可持续性成果：环境完整性、社会公平与包容、经济活力以及制度或治理的协调性。最终，可持续性系统对治理提出的要求，又反过来需要能够应对复杂性的视角，从而形成了一个持续演化的互馈循环。这一框架为研究和实践提供了将抽象复杂性概念与具体的韧性能力和可持续性目标联系起来的结构化工具。
5.3. 理论贡献
本研究提出了四个主要的理论贡献：首先，开发了一个将CSA原则、韧性能力和可持续性成果连接起来的整合框架，增强了该领域的概念清晰度。其次，将韧性明确定义为一个依赖于系统交互的动态过程，而非静态属性。第三，提出了一个复杂系统类型学，为理解不同领域的应用提供了结构化视角。最后，通过结合文献计量学与定性主题分析，揭示了关于权力、制度约束和跨尺度动态分析等更深层的理论张力，推动了方法论上的进步。
5.4. 实践与政策启示
在实践层面，整合框架为政策制定者设计能够考虑反馈循环、不确定性和跨尺度交互的适应性政策提供了结构化基础。类型学则帮助实践者诊断可持续发展挑战的来源，从而使干预措施更具针对性。框架还强调了加强制度协调性、改进实时反馈的数据系统，以及将灵活性嵌入法规的重要性，以确保政策能够随着系统条件的变化而演化。
6. 结论
本综述系统回顾了1989年至2023年间CSA在可持续性与韧性领域的研究，揭示了该领域日益增长的跨学科参与度，同时也指出了概念碎片化、韧性定义不清以及方法论挑战等主要局限。通过构建一个整合性框架，本研究阐明了复杂系统特性如何通过影响韧性能力来塑造可持续性成果，为理解和设计更具适应性和韧性的治理策略提供了概念基础。未来的研究应更深入地探究制度结构、社会公平条件和权力关系如何影响系统反馈和适应能力，并开发能够捕捉这些动态的跨尺度、跨学科分析方法，从而推动该领域从描述性研究向可指导实际行动的实证模型发展。
