Page 127 - 《社会》2020年第3期

社会 · ２０２０ · ３

状 ， 并分析不同类型养老机构的分布模式及养老资源与人口结构之间
的关系 ， 尝试从空间角度对上述问题给予一定的解答 。 从一般意义上
讲 ， 人类社会的存在无法脱离空间之维 ， 用以引导和规范个体或集体行
为的公共政策也必然具有空间性 。 ５ 尽管强调公共政策的空间维度 、 打
通地理学和政策研究的呼吁不断 （ 犆狅 狆狆 狅犮犽犪狀犱犛犲狑犲犾犾 ， １９７６ ；
犠犺犻狋狑狅狉狋犺 ， ２０１９ ）， 但传统的政策分析模型往往只关注政策的人口分配
结果 ， 集中于分析社会经济因素 ， 而忽视了政策的地理维度和空间效应
（ 犅犪犾犾犪狊 ， 犲狋犪犾． ， ２００３ ）。 近年来 ， 受益于地理信息系统 （ 犌犐犛 ） 和空间分
析技术的进步与便利化 ， 以及空间计量经济学 、 空间统计等学科的发
展 ， 这种局面正在改观 。“ 空间化 ”（ 关注社会经济现象的空间分布和相
互作用 ） 正成为社会科学发展的一个重要趋势 （ 犜犺犻狊狊犲犪狀犱犠犻犾犱犪狊犻狀 ，
１９９２ ； 王法辉 ， ２０１１ ； 犔狅 犵 犪狀 ， ２０１２ ； 孙秀林 ， ２０１５ ）。 就其本质而言 ， 公共
服务资源均等化是一项典型的以空间公平性为旨归的社会经济政策 ，
目标群体分布和政策效果在地区之间存在差异 ， 因此对养老资源分布
进行空间分析更属应有之义 。 ６
另外 ， 在方法上 ， 按照托布勒空间第一定律 ， 任何事物都与其他事物
相联系 ， 但邻近的事物联系更为紧密 （ 犜狅犫犾犲狉 ， １９７０ ）。 然而正如有学者指
出的 ， 尽管社会研究中很多现象具有明显的空间聚类特征 ， 忽视空间因
素却是社会科学研究的一个常见问题 （ 孙秀林 ， ２０１５ ）。 从建模的角度来
讲 ， 假定空间相关的数据彼此独立 ， 会威胁估计的无偏性和一致性 ， 统计
显著性检验失效 ， 结果不可信 。 ７ 因此 ， 在技术路线上 ， 本研究将运用空间
分析方法与模型 ， 对养老机构的空间分布进行量化分析 ， 探究不同类型

５． 有学者总结了公共政策空间性的三个方面 ： ① 一些有关空间的公共政策 （ 如城市规划 、 区
域政策 、 产业布局政策等 ） 直接决定了人类社会的空间结构和空间关系 ； ② 诸多 “ 非空间 ” 的政
策通过对个体或集体行为的引导和调控也产生了显著的空间效应 ； ③ 由于空间的非均一性 ，
不同空间范围因同一公共问题而制定的公共政策具有明显的差异 ， 带有显著的 “ 空间 ” 印痕
（ 郑国 ， ２００９ ）。
６． 正如平奇 （ 犘犻狀犮犺 ， １９９８ ） 所强调的 ， 在理解福利问题时要具备 “ 地理学想象力 ”（ 犵 犲狅 犵 狉犪 狆 犺犻犮犪犾
犻犿犪 犵 犻狀犪狋犻狅狀狊 ）， 保持对社会政策的 “ 空间敏感性 ”（ 狊 狆 犪狋犻犪犾犾 狔 犪狑犪狉犲狊狅犮犻犪犾 狆 狅犾犻犮 狔 ）。 巴迪 （ ２００９ ）
认为 ，“ 要搞好政策性较强的社会科学研究 ， 数量方法必不可少 ， 这些方法及背后的理论一定
要空间化 ”。 莫汉 （ 犕狅犺犪狀 ， ２００３ ） 则直接指出 ， 福利设施研究不能只是观察生活机会存在着空
间分异 ， 关键还要以地理学的方式将社会政策的后果在地图上呈现 。
７． 一般来讲 ， 忽略空间误差依赖性会导致低估标准误 ， 容易造成类型 Ι 错误 ； 而忽略空间滞
后依赖性会导致模型协变量有偏和不一致的估计 （ 犇犪狉犿狅犳犪犾 ， ２０１５ ： ３３ 、 ４１ ）。

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