邻里视角下城市居住空间与流动人口社会融合的关系研究——基于2013年CMDS数据的多层次路径分析①[基金项目]教育部人文社会科学青年基金“邻里视角下中国大城市居住隔离研究：以上海市为例”(21YJCZH033)。

孙雨蕾 古荭欢 吴瑞君

（1.华东师范大学现代城市研究中心暨社会发展学院，上海 200241；2.华东师范大学城市与区域科学学院，上海 200241）

1 引言

改革开放40多年以来，中国经历了前所未有的“乡城”人口大流动。然而，长期以来户籍制度所塑造的城乡二元体制影响深刻，大量流动人口在城市面临种种不平等。在劳动力市场上遭受就业排斥，住房机会有限以及居住空间边缘化，导致他们无法顺畅地实现与本地居民的居住融合[1]。

邻里是城市居民社会实践的最稳定场域[2]。不同层次的邻里（如社区或住房）也是流动人口适应城市生活、融入主流社会的重要平台[3]，邻里环境差异对流动人口的社会融合具有重要影响。社区类型、物理设施和环境差异形成了不同的聚居群落和社会生态，影响人们的日常互动和生活机遇。在市场转型背景下，住房改革成为引发社会分层和流动的主要驱动力，住房在很大程度上加剧了不同人群在居住空间上的分割[4]。在户籍制度影响下，中国城市的居住空间分异具有较强的稳定性并渗透到各种社会现象中，对流动人口的日常生活和居住模式产生了重要影响。已有一些研究开始关注社区、住房类型以及邻里特征对流动人口社会融合的影响[5-6]，探讨其背后的作用机制，邻里效应也相应成为透视社会融合的重要视角。然而，目前国内大多数研究并没有对居住空间的分层特性予以充分讨论，对居住空间造成的邻里效应的内在机制也缺乏深入挖掘。

2 文献综述

2.1 社会融合的概念、维度及理论流派

20世纪早期，大量移民涌入城市推动了西方国家的城市化进程，移民的社会融合成为凸显的社会问题并引发学界关注。帕克将融合定义为“个体或群体通过共享的历史和经验，相互获得对方的记忆、情感、态度并最终汇聚于一个共同的文化生活之中”[7]，开创了移民研究的经典同化论[8]。然而，与之相反的多元文化论认为，移民融合并非是必然的结果和单一的线性过程，而是动态的、多样化和非线性的[9]。由于自身特征、文化背景以及社会经济地位的差别，不同移民融入新环境的途径和模式存在差异。一些移民倾向于维持原有的文化传统和习俗，在新居地重塑其身份认同、价值观念，从而形成多元的社会经济秩序[10]。

社会融合的内涵具有多维性。戈登提出移民融合的“结构-文化二维模型”[11]，认为移民首先是在客观性指标，如就业、工资收入等方面融入主流社会，其次是在文化习俗、价值观念以及生活方式上适应流入地社会。恩泽格尔将社会融合细分为经济、政治、文化以及主流社会对移民接纳或拒斥的态度四个维度[12]，强调社会融合的多维性及双向互动特征。国内学者在学习借鉴西方研究成果的同时结合本土实际情况，进一步拓展了社会融合的维度。张文宏等通过因子分析法将社会融合归纳为文化、心理、身份和经济四个维度[13]。杨菊华指出流动人口融入模式的先后顺序，通常是经济整合发生在先，其次是文化接纳，再次是行为适应，最后是身份认同[14]。任远通过自我身份认同、对城市的态度、与本地人互动以及感知的社会态度四个维度来测量社会融合的水平[15]。

对于移民的社会融合，现有研究更加关注移民融合在时间维度上的阶段性以及影响移民社会融合的制度性、社会性及个人家庭等方面的因素，但对于移民社会融合的空间表现、特征及其影响机制则关注较少。随着移民现象的日益复杂，移民引发的社会问题也更加多样化，其中比较凸显的就是不同种族和阶层人群的空间聚集和隔离导致的居住分异问题。移民社会融合不仅仅是时间维度上进入、适应和接纳的漫长阶段，更体现在空间上从排斥、分化到融合的过程。西方学界对移民社会融合空间维度的关注发展出了“空间同化”和“地方分层”两个比较主流且观点相异的理论流派。Massey等人指出空间融合是移民实现社会融合的重要途径和表现，没有空间融合其他融合也难以实现[16]。然而，地方分层论则强调结构性约束在移民居住空间选择中的重要性，指出种族间居住空间分异长期存在的可能性[17]。

2.2 邻里及邻里效应对社会融合的影响

中国在由计划经济向市场经济转型的过程中，城市社会阶层和居住格局日益走向多元、复杂的分化进程[18]。长期以来的城乡二元结构和农业-非农户籍分割制度，导致流动人口与本地居民的居住隔离愈为凸显[19]。大多数外来人口无论在工作、生活还是心理上仍停留在城镇化建设的边缘地带，持续处于未融入或半融入状态。大量研究对转型期中国城市社会空间形态及其影响进行分析，发现大部分流动人口集中在城乡结合部、棚户区、建筑工地宿舍等空间区域，居住条件差、远离市区[20-21]。居住空间分异强化了社会排斥，长期居住在流动人口聚集区会形成一定的社会阻隔，导致与主流社会接触和融合机会的减少[22]。邻里效应在一定程度上放大了这种社会隔离，削减了低收入群体获取基础公共服务、学习、工作等诸多向上流动的机会，同时对居民的生活态度、社会行为产生重要影响[23]。在不同背景下，邻里效应也可能产生正面效应，良好的社区环境和社区管理服务可以促进流动人口与本地居民的联系和交往，增进融合程度[24]。居住在正规社区往往意味着更高的社会经济融合度[25]。

此外，中国城市现行的住房政策体制正逐渐取代旧有的户籍制度，成为一种新的社会排斥机制，对城市本地居民和流动人口进行了社会与空间的再分割[4]。住房条件，包括住房质量、面积大小等都会对居民的生活质量和感受产生重要影响[26-27]。由于政策限制及经济能力有限，大多数流动人口只能生活在各种类型的非正式住房中，居住状态很不稳定。当下各大城市进行的旧房拆迁重建以及保障性住房集中建设模式反而加剧了低收入群体的空间聚集，强化了社会各阶层的居住分割[28]。物理空间是一定社会秩序的反映，物理空间的外部性和社会关系的内部性共同构成了邻里的社会效应。作为一种社会资本形式，邻居是流动人口与当地社会建立关系的重要媒介。国外研究发现移民与本地邻居之间的“弱关系”会促进他们的社会融合[29]，国内也有研究指出与市民为邻会显著促进农民工的城市融入[30]。提高流动人口的社区活动参与及邻里互动能促使他们更快地融入社区环境，进而有利于其社会融合[31-32]。

2.3 文献评述及研究假设

综合已有文献，大量研究认同邻里效应与流动人口的社会融合有紧密关联，其中居住空间类型以及邻里关系均具有显著影响。但是，在邻里效应与社会融合的关系研究中仍有很多值得探讨的问题。首先，现有研究对邻里效应的讨论往往忽略了邻里的层次特性。邻里不是单一的实体，而是嵌套在城市物理空间中的居住单元，包含了社区、邻居、住房和个体等不同层次的要素。邻里的这种多层嵌套特征比较复杂,但很多研究往往采用单层模型，导致估计结果的偏误较大，不能客观真实地反映不同邻里状态下社会融合状况的差异。其次，以往文献中对于邻里效应的讨论通常局限在社区类型或邻里交往等某些特定方面，但现实生活中邻里是由住房、邻居及社区活动参与等多重要素共同综合构建的，住房属性可能与社区环境交织而对移民的社会融合产生复合影响[33]。最后，除了邻里环境带来的客观性影响之外，处于特定环境中的个体及其能动性存在差异。环境与个人行为之间的互动效应没有得到充分关注，邻里效应对社会融合产生影响的路径机制还有待进一步检验和发掘。

根据上述讨论，本文提出如下四个假设：

假设1：居住在不同社区的流动人口社会融合状况存在差异。居住在正规社区（商品房和单位社区、经济适用房、工矿企业社区），社区环境条件优越的流动人口比居住在非正规社区（未经改造的老城区、城中村或棚户区、城乡结合部、农村社区）、社区环境状况较差的流动人口表现出更高的社会融合度。

假设2：拥有独立稳定且质量较好住房的流动人口比无稳定独立住房者社会融合状况更好。

假设3：邻居构成主要是本地人的流动人口社会融合度高于邻居是外地人的流动人口。

假设4：社区环境通过社区活动参与机制对流动人口的社会融合产生影响。

3 数据与研究方法

3.1 数据来源

本文数据来源于2013年“中国流动人口动态监测调查”（CMDS）。本研究采用的问卷为个人问卷（A卷）、社区问卷（B卷）以及社会融合专题调查问卷（C卷），社会融合专题调查涉及上海市松江区、江苏省苏州市、无锡市、福建省泉州市、湖北省武汉市、湖南省长沙市、陕西省西安市、咸阳市的流动人口。本研究将个人和社区数据合并，形成一个既包括个体信息，也涵盖社区资料的新数据集。在剔除缺失值后，剩余样本量为12937个，分别来自746个社区样本点。

3.2 变量的操作化

3.2.1 社会融合水平的测量

本研究综合现有研究中有关社会融合的维度划分，结合相关理论及现实问题，选取问卷中的13个变量进行探索性因子分析。客观指标包含流动人口的经济地位和行为方式，主观指标强调流动人口与本地居民的心理、社会距离及其对城市和社区生活的主观感受。因子分析的KMO值为0.818，累积方差解释率为60%。根据因子旋转结果和碎石图，共提取5个因子，归纳为经济立足、身份归属、文化适应、融入意愿及本地接纳五个维度（具体赋值情况见表1）。保存因子得分后根据各因子的权重计算出社会融合综合得分，并对所有因子得分进行标准化处理，转换为0-100的分数，以便于后续纳入回归方程进行运算。

表1 社会融合指标体系及变量赋值情况

3.2.2 主要自变量

社区层面自变量主要为社区类型及社区环境，社区类型包括七种，分别是商品房和单位社区、经济适用房社区、工矿企业社区、未经改造的老城区、城中村和棚户区、城乡结合部和农村社区，本文将前三类归为正规社区，后四类归为非正规社区。社区环境通过因子分析得到四个变量，分别是：（1）流动人口比例，通过社区问卷中户籍人口和流动人口相关数据和信息计算所得；（2）周边环境，通过社区问卷中的问题“本社区有无以下流动人口比较集中的场所”通过因子提取，整合成社区周边环境因子；（3）便民服务，将“本社区近一年内向流动人口提供过哪些帮助和服务”中的就业援助、生活帮扶、职业培训、子女就学整合成便民服务因子；（4）社区准入，通过问题“本社区下列活动是否允许流动人口参加”，包括业主委员会、选举评优活动、村/居委会管理活动整合成社区准入因子。个人层面主要考虑住房类型、邻居类型以及社区活动参与三个自变量，具体内容及赋值情况见表2。

表2 样本描述性统计特征

3.2.3 控制变量

本文选取性别、出生队列、婚姻状况、受教育程度、所属行业等个人特征以及流动模式、居留时间、流入地等流动特征变量作为控制变量加入模型。

3.3 研究方法

由于样本数据的分层特性及研究问题的需要，本文采用多层线性回归模型以得到更加精确的估计，分别建立以下四个模型：

空模型是随机截距模型的子模型，用以检测社会融合程度在不同社区间的变异性。其中，Yij表示j社区i个体的社会融合得分，γ00代表样本的总均值或总截距，μ0j是社区层次的随机误差，rij是个体层次的随机误差。

该模型只纳入社区层面的变量来观察随机截距的变化，检验社区变量对因变量变异的解释程度。Wj为社区层面变量，包括社区类型、流动人口比例、社区准入、便民服务、周边环境，γ01是其系数。γ00代表样本的总均值或总截距，μ0j表示社区层次的随机误差，rij为个体层面的随机误差。

该模型在模型2的基础上加入个人层面主要自变量及控制变量，检验不同社区间截距的随机变化。其中Xij为自变量，包括住房类型、主要邻居类型及社区活动参与，γ10是其系数。

等式4是以上模型的组合，即完整模型，检验截距和斜率的随机变化并允许不同层次变量之间的互动。μ1j表示不同社区斜率的随机变化，μ1jXij表示不同个体特征对因变量的影响在不同社区间存在的变异。

4 不同邻里特征下的社会融合状况及差异

4.1 住房属性、邻居类型与流动人口的社会融合

表3显示，调查对象的社会融合综合得分均在60分以上；其中融入意愿、文化适应和本地接纳均超过50分，融入意愿在70分以上，经济立足和身份归属得分均低于50分，其中经济立足低于40分。可见，流动人口不同维度的融合进程并不同步。融入意愿整体较高，但身份归属和经济立足得分较低，这反映出流动人口想要融入城市的强烈愿望和现实阻隔之间存在较大差距。按照住房类型划分，自购商品房和其它住房类型的流动人口社会融合总分高于其他住房类型。

表3 不同住房类型下的社会融合状况

不同邻居类型下的流动人口社会融合及各维度得分差异较为明显，且呈现出由高到低的层次差异（见图1）。具体表现为，主要邻居是本地人的流动人口社会融合综合得分及各维度得分均高于其他两种邻居类型，主要邻居中两类人差不多的流动人口各项得分居中，邻居主要为外地人的流动人口各项得分均最低，且在经济立足和身份归属上与其他两种邻居类型的流动人口相比差异较为明显。

图1 不同邻居类型下流动人口社会融合各维度得分

4.2 社会融合多层线性模型结果及解释

表4是社会融合综合指数多层线性模型的回归结果。由模型1即空模型的分析结果可知，因变量在不同社区间的变异十分显著，组内相关系数ICC=0.460，表明因变量大约有46%的差异来自于社区，54%的差异来自于个人，社区对流动人口社会融合状况的影响至关重要，有必要进行多层建模。

表4 社会融合综合指数多层线性模型回归结果

4.2.1 多层模型结果及解释

模型2引入了社区层面的解释变量，检验社区类型和社区环境对流动人口社会融合水平的影响。从随机效应的方差变化可以看出，已加入的社区层面变量解释了不同社区间流动人口社会融合差异的13.4%，仍有很大部分未被观察到的社区变量造成社区间社会融合状况的差异固定效应结果显示，相比于其他社区类型，居住于商品房和单位社区的流动人口社会融合水平最高。整体而言，居住在正规社区的流动人口社会融合水平高于非正规社区，但也存在些许差异。其中，非正规社区中城乡结合部的社会融合水平最低，未经改造老城区的社会融合状况最高，仅次于经济适用房社区，正规社区中工矿企业社区的社会融合度较低。社区环境的影响表现在社区准入门槛越低服务越便利越有利于流动人口的社会融合，社区内部和周边流动人口数量和规模越大，社会融合程度越低，假设1得到部分验证。

模型3为随机截距模型，在模型2的基础上加入个体层面自变量和控制变量该模型允许层2社区的截距变化但斜率保持不变。结果显示，在加入个体因素之后，社区层面自变量对因变量的影响发生了部分变化。其中，社区变量中的便民服务、流动人口比例以及经济适用房、工矿企业社区和未经改造的老城区的影响变为不显著，其他社区变量的影响依旧显著。从住房类型来看，自己购房的流动人口社会融合水平显著高于其他住房类型，由雇主和单位提供住房的流动人口社会融合水平最低，进一步分析发现，居住于此类住房的流动人口大多是住宿、餐饮等服务行业的打工者，他们没有独立的居住空间，往往同其他人合住，假设2得到部分验证。从邻居类型来看，主要邻居是本地人的流动人口社会融合水平显著高于其他两种邻居类型，邻居是外地人的流动人口社会融合水平最低，假设3得到验证。

模型4为完整模型，既考虑不同社区间截距的随机变化，也考虑斜率的随机变化。模型的固定效果与模型3的估计结果相近，除了系数的微小变化之外，个人层面主要自变量和控制变量对因变量的影响依旧显著。从固定效应来看，社区层面的部分社区环境因素及社区类型变量、个人层面主要自变量以及绝大部分控制变量对因变量的影响依旧显著，模型整体结果比较稳健。进一步验证前文假设。从四个模型的拟合信息以及随机效应的方差变异可以看出，随着变量的加入以及模型的调整，模型的拟合优度和整体解释力都在不断提高。

4.2.2 内生性检验

考虑到流动人口自我选择社区类型造成的内生性问题，本研究采用倾向得分匹配法（PSM）检查潜在的偏差。出于本研究目的和计算的复杂性，PSM分析仅限于正规和非正规社区。具体如下：首先，采用性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、户口类型等个人特征变量以及流动范围和本地居住时长等流动特征变量对居住社区类型选择进行Logit回归，得到相应的倾向值；其次，采用最近邻匹配法、半径匹配法和核匹配法构建匹配样本并估计ATT；最后，进行平衡性检验。结果显示所有变量的标准化偏差（% bias）均小于5%，且T检验结果接受实验组和控制组无系统差异的原假设，满足平行假定。

续表4

由表5可知，无论是匹配前还是匹配后，实验组的流动人口社会融合度均显著高于控制组。这表明，即使在控制了他们对不同社区类型的自我选择之后，居住在正规社区的移民也比居住在非正规社区的移民更好地融入了城市社会。根据最近邻匹配结果，匹配后实验组和控制组的融合度分别为68.24和66.33，差异具有统计学意义，与居住在非正规社区的流动人口相比，居住在正规社区的流动人口社会融合度提高了2.9%。使用半径匹配和核匹配结果显示，居住在正规社区流动人口社会融合增长率分别为2.5%和2.8%，这也显示了分析结果的稳健性。

表5 倾向得分估计结果

4.3 社区活动参与对社会融合的中介效应

为了检验社区环境对流动人口社会融合产生影响的路径机制，本研究采用基于多层线性模型中介效应分析的2-1-1模型[34]，通过逐步回归法，检验社区活动参与在社区准入和社会融合之间的中介效应。具体步骤如下：首先，零模型检验，计算因变量社会融合与中介变量社区活动参与的ICC系数②因变量为社会融合的ICC系数为0.460，因变量为社区活动参与的ICC系数为0.426。；其次，自变量社区准入对因变量社会融合的直接效应c检验；再次，自变量社区准入对中介变量社区活动参与的直接效应a检验；最后，自变量社区准入和中介变量社区活动参与同时对因变量社会融合作用的效应c’和b检验。对模型中的其他变量作为控制变量纳入模型。中介效应模型结果如下：自变量社区准入对因变量社会融合的直接效应显著（c=0.0465）；自变量社区准入对中介变量社区活动参与的作用a（0.0005）显著；系数b（9.213）和c’（0.0422）均在1%的水平下通过检验。中介效应大小为0.0042（ab），中介效应占总效应的比例为9.12%。笔者进一步使用Bootstrap方法对中介效应进行置信区间检验[35]，结果表明社区活动参与在社区准入对社会融合的正向作用中发挥了部分中介作用，研究假设4得到验证。

续表4

表6 社区活动参与的中介效应检验

5 结论与讨论

本文基于2013年CMDS调查数据，采用多层线性和中介效应模型探究邻里效应对流动人口社会融合的影响作用及其路径机制,并对潜在的内生性问题进行检验。研究得出以下结论：首先，流动人口的社会融合状况与居住空间类型密切相关。社区、住房、邻居类型等构成多层次的邻里要素，对流动人口的社会融合产生复合影响。社区是流动人口日常生活和互动的基础场域，社区类型及客观环境对流动人口的社会融合具有显著影响。居住在正规社区的流动人口社会融合状况整体高于非正规社区。社区准入度高、社区周边较少有流动人口聚集会促进流动人口的社会融合。其次，住房作为一种新的社会排斥机制，在流动人口内部形成了社会空间分层。拥有独立、稳定住房的流动人口社会融合状况显著优于无独立稳定住房的流动人口。自购房人群的社会融合水平最高，由雇主或单位提供住房的流动人口社会融合状况最差。再次，代表社会资本机制的邻居类型和社区活动参与等因素对流动人口的社会融合具有重要影响。与本地人为邻、积极参与社区活动会显著促进流动人口的社会融合。最后，社区环境因素，如社区准入通过社区活动参与机制对流动人口的社会融合产生影响。此外，流动人口的社会融合水平还会受到自身客观因素如性别、出生队列、受教育程度、婚姻状况、所属行业以及其他流动特征的影响。

流动人口的社会融合是促进城镇化健康发展以及社会和谐稳定的关键因素。邻里的物理属性，如社区类型、社区环境和住房类型以及邻里的社会性因素，如邻居类型、社区活动参与等共同塑造了流动人口社会融合的邻里间差异。居住空间对流动人口社会融合的邻里效应体现为邻里的区位环境、制度因素以及社会资本机制的多重叠加影响，社会资本因素在邻里环境与社会融合间发挥部分中介作用。在加快实现流动人口市民化，促进流动人口融入城市社会的过程中，除了自上而下的加强对居住环境和住房制度的改进和优化之外，还应该重视自下而上的流动人口社区参与的积极作用。欧美等国家在解决城市居住空间分异与移民融合问题时采取了混合居住、住房补贴以及MTO（Moving to Opportunity）等系列计划来增强社会凝聚力，促进社会公平。目前，中国在包容性城市及城市更新建设过程中可以适度增加社区不同住房类型的供应以提升社区内部居住人群的异质性；通过社区建成环境，如基础设施建设和公共服务供给的完善以增加流动人口的城市融入度与归属感；社区还可以鼓励流动人口积极参与社区活动，增加不同人群之间的接触和交往，通过日常互动来提升社会支持与邻里和睦，巩固流动人口在当地的社会资本，进而促进其社会融合。

本文的研究也存在一些局限：首先，截面数据不能准确把握流动人口社会融合变化发展的过程；其次，限于问卷信息，本文对社区层面的影响因素分为社区类型和社区环境两大类，还有大部分未被观测到的社区变量；最后，不同邻里空间下流动人口的社会融合状况存在显著差异，对其背后的深层原因以及邻里效应过程机制的探讨将是未来研究需要努力的方向。