Page 75 - 《社会》2021年第5期

社会·2021·5

大，越不愿意与本地居民交往。 主要解释变量为“是否居住在同乡聚集
社区”。 在验证同乡聚集与社会距离之间关系的基础上，我们基于前面
对“接触理论”的分析，进一步验证群体接触与社会距离之间关系。我们
认为，同乡的聚集本身并不意味着一定会扩大与本地居民的物理区隔，
而只有当同乡聚集在本地居民相对较少的社区时， 群体之间的物理分
割才是造成缺少交往的重要原因。 即移民群体与本地居民在居住空间
上的分割，使得移民降低了在日常生活中接触本地居民的概率，从而使
得他们更不可能进入本地居民的生活圈子， 扩大了他们所感知的社会
距离。 也就是说，居住在同乡聚集且本地居民较少的隔离社区中的移民
应该会比居住在其他社区的移民表现出对本地居民更大的社会距离。
根据同乡聚集和本地居民聚集的社区类型， 我们把同乡聚集的社区进
一步划分为隔离的同乡社区和非隔离的同乡社区： 前者为同乡高值聚
类（热点）且本地居民低值聚类（冷点）的社区，后者仅是同乡高值聚类
（热点）的社区。
在模型估计时， 我们还需要考虑城乡差异对聚集与社会距离之间
关系的影响。 尽管上海是中国最大的经济中心和最具国际化的地区之
一，但其郊区依然还有部分乡村。 根据《上海市统计年鉴》的数据，2017
年上海市尚有 1 590 个村民委员会主要分布于郊区 （上海市统计局，
2018）。 基于城乡差异的影响，居委会和村委会这两种不同类型社区中
的聚集与社会融合之间的关系有可能存在差异。
此外，我们需要同时要考虑个人特征和社区结构特征的影响，用多
层次统计模型来分析社区内的个体变异和社区之间的变异。 我们为每
个社区指定随机截距来拟合两层模型：第一层代表个体特征，第二层代
表社区特征。 模型的控制变量包括个人的社会人口统计学特征变量和
社区特征变量。个人社会人口统计学属性包括年龄、性别、婚姻状况（已
婚和未婚）、教育程度（大学学历和大学以下学历）、就业状况（失业和
就业）、在上海居住时间、住房所有权、社区的社会经济指标（SES）等。
社区的社会经济指标是根据 2010 年人口普查居委会/村委会层面的信
息，并利用主成分分析方法构建的指数。 所使用的居委会/村委会指标
包括：高中或以上人口的比例、城镇户口人口比例和就业人口中管理或
专业人士的比例。 我们通过主成分分析方法得到范围从 0—1 的标准化
指数作为社区的社会经济指标。

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