摘要：在社會科學的研究中，空間分析占有非常重要的地位。對這一重要概念的忽略，有可能遮蔽我們對于現(xiàn)實世界的更深入了解。但是，遺憾的是，在國內(nèi)社會學的相關研究領域中，空間的量化分析一直是缺失的。本文試圖簡單地梳理空間分析的一些核心概念和分析技術，并通過一個社會組織的實例，演示如何在社會學的分析模型中納入空間這一概念，以期對學界有所裨益。

關鍵詞：空間分析; 空間回歸; 社會組織

一、引言

在西方社會科學研究領域中，空間概念和技術一直得到廣泛的應用，包括流行病學、公共衛(wèi)生與健康、人口學、社會學、政治學、公共管理等學科。在社會科學的發(fā)展史上，空間分析占有非常重要的地位。1920 年代芝加哥學派的興起，很大程度上源于對于城市空間居住形態(tài)及其機制的闡釋，隨后發(fā)展出來對于城市居住模式、居住隔離、犯罪與自殺問題、城市亞文化研究的議題，空間分析的概念一直受到重視。

社會學自創(chuàng)立之初就格外關注社會底層群體，如城市中少數(shù)群體的居住隔離與聚居，城市貧困與貧民區(qū)，鄰里、社區(qū)及地方社會結構在城市發(fā)展中的作用，城市中越軌行為的空間分布模式，城市內(nèi)的居住遷移模式，城市公共服務設施的可達性等等，都是城市社會學研究經(jīng)久不衰的經(jīng)典題目，而這些研究領域，都與空間分析概念緊密結合在一起。在新近的一篇文章中，羅根(John Logan) 呼吁社會科學研究更多地關注空間概念。他認為，在當代社會科學的發(fā)展過程中，隨著大規(guī)模包含地理信息的調(diào)查數(shù)據(jù)日益增多，空間分析正在獲得強勁的發(fā)展，空間分析的可用性也在不斷增長，空間分析在社會科學中有更大的研究需求。同時，隨著計算機技術的發(fā)展，以及統(tǒng)計程序在集群抽樣、空間相關性、多層建模和空間回歸方面的進展，這一研究領域應該獲得越來越多的注意。

在社會中，很多現(xiàn)象具有明顯的空間聚類特征，即相似的事情在地理空間上也是彼此接近的。如自殺率具有明顯的空間聚集效應，即使控制了很多可能的變量，周邊地區(qū)實際上還是會影響觀測值，這種現(xiàn)象稱為“空間滯后”(spatial lag) ，如果忽略這一空間效應，那么模型的估計結果將會存在很大偏誤。在社會科學的研究工作中，通過空間數(shù)據(jù)的可視化，可以使學者們很容易發(fā)現(xiàn)許多有意思的現(xiàn)象。在西方城市研究的空間分析中，很多都依賴地理信息系統(tǒng)(Geographical Information System，GIS) 技術。這一分析技術在空間分析方面具有諸多優(yōu)勢: 首先，很多零散的數(shù)據(jù)一旦做成地圖，很多空間特征就會一目了然，從而可以發(fā)現(xiàn)一些傳統(tǒng)研究方法容易忽略的特征。如在大都市地區(qū)不同社會群體的居住和工作在空間分布上的不同形態(tài)，可能存在明顯的空間不平等現(xiàn)象。其次，快速發(fā)展的空間統(tǒng)計方法，如空間相關指數(shù)(Moran’s I) 、空間回歸分析模型(Spatial Ｒegression Model) 等，可以修正傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型中可能存在的空間自相關問題，從而讓學者對不同變量之間的關系進行更精確的分析。

近年來，社區(qū)效應或者稱為鄰里效應(Neighborhood Effect) ，也得到越來越廣泛的關注。 研究表明，社區(qū)環(huán)境對個體的影響并不僅僅是通過使用多層次模型(Multilevel Model) 就可以解決，也就是說，不僅僅是個體所在的社區(qū)會影響到個體的某些行為特征，他也會受到周圍社區(qū)的影響，這也是“空間滯后”的影響效果。

遺憾的是，相對于西方社會科學界日益廣泛應用的空間概念和空間分析技術，國內(nèi)社會科學界對空間概念的實證分析是非常缺乏的。究其原因，一方面是因為帶有空間屬性的數(shù)據(jù)的缺乏，另一方面是因為具體分析技術(包括軟件應用) 方面的缺乏。本文試圖用簡單易懂的語言梳理空間分析的一些核心概念和技術，并通過一個現(xiàn)實的社會組織的分析示例，展示在社會學中如何引入空間這一分析概念，以期對學界有所裨益。

二、空間分析模型

在本節(jié)，使用一個假設的例子(上海市某中心區(qū)的5 個街道) ，簡單介紹空間分析中的一些重要概念和計算方法，包括空間相關性、空間相鄰性、空間權重、空間滯后量、空間相關系數(shù)、空間回歸模型。

(一) 空間相關性

對于空間相關性的研究，最早起源于對倫敦地區(qū)霍亂的分析。19 世紀，隨著倫敦地區(qū)的快速城市化，大量人口涌入倫敦地區(qū)。但是，由于公共衛(wèi)生設施的不足，倫敦受到霍亂的嚴重沖擊。在當時，人們一致認為霍亂是由空氣傳播的。John Snow 對這個觀點頗為懷疑，通過分析1854 年英國Broad 大街的霍亂爆發(fā)地點，他發(fā)現(xiàn)，死亡發(fā)生地都在Broad 街道中部一處水源(水井) 周圍，有明顯的地理規(guī)律，而市內(nèi)其它水源周圍極少發(fā)現(xiàn)死者(見圖1) 。通過進一步調(diào)查，他發(fā)現(xiàn)這些死者都飲用過這里的井水。據(jù)此，他最終確定了霍亂的源頭及傳播機制。這一研究開啟了學者對于空間相關分析的關注。

從技術層面講，通常情況下，在我們使用最小二乘法進行回歸分析的時候，假設我們關心的變量Y 有n個觀測值y1、y2、y3、……、yn，一般我們假設這些觀測值之間是相互獨立并且服從同一分布的，均值為μ，方差為σ2 (iid 假設) 。但是，如果觀測值之間存在空間相關，通過經(jīng)典檢驗的結果將是有偏的。如果yi之間存在空間相關，如觀測值yi與yj在空間上隔得越近相似性越大，那么其方差將會大于σ2 ; 這種相關導致均值的真實標準誤近似于:

對于存在空間相關性的數(shù)據(jù)，如果忽略這種相關性，會使得基于獨立同分布假設(iid) 的統(tǒng)計檢驗出現(xiàn)嚴重的問題，將會導致對數(shù)據(jù)真實方差(或標準誤) 的低估: σ ＜ σy; 根據(jù)公式Z = b /σ，如果σ 被低估，那么統(tǒng)計值Z 值就會被高估; 如果高估了統(tǒng)計值，會使得研究者更容易拒絕原假設，而這種拒絕是錯誤的。而且，更為嚴重的是，這種作用并不會隨著樣本量的增大而消失。

(二) 空間相鄰性

假設上海某區(qū)的5 個街道，分別用1—5 來表示(圖2) 。要標示這5 個區(qū)域之間的空間相鄰性，可以有多種方法，如地理上是否相連、行政中心是否在某個距離之內(nèi)、是否有地鐵直達、是否能步行10 分鐘到達等等。這種界定，更多地取決于理論假設，如我們甚至可以根據(jù)“街道領導人是否高中同學、是否曾經(jīng)是同事、是否參加過同一個黨校學習”等來界定兩個街道是否屬于“相鄰”狀態(tài)。

一般來說，我們通常使用空間上是否接壤來界定空間相鄰性?？梢园l(fā)現(xiàn)，街道1 和街道2、4 相鄰; 街道2 和街道1、3、4 相鄰; 街道3 與街道2、4、5 相鄰; 街道4 和其他所有4 個街道都相鄰; 街道5 與街道3、4 相鄰(圖3) ?？梢园焉蠄D轉(zhuǎn)化為一個類似于社會網(wǎng)絡的表格(見表1) :

再進一步，我們可以把表1 用一個5* 5 的矩陣C 來表示，Cij表示空間區(qū)域i 與空間區(qū)域j 是否相鄰，Cij= 1 表示空間區(qū)域i 與空間區(qū)域j 處于相鄰狀態(tài)，Cij = 0 則表示空間區(qū)域i 與空間區(qū)域j 不相鄰。這一矩陣形式被稱為空間連接矩陣C(見表2) 。

(三) 空間權重

在連接矩陣C 的基礎上，將矩陣中每一個數(shù)字除以每行的總連接數(shù)Ci* ，使得每行加總為1，這一矩陣稱為行標準化的空間權重矩陣W(見表3) 。

(四) 空間滯后量

給定一個特定的觀測值Y，如街道的人口數(shù)、GDP、社會組織數(shù)量等任意一個我們感興趣的指標，將街道i 周圍相鄰單位j 的觀測值乘以相對應的空間權重Wij 后相加，得到街道i 所有相鄰觀測值的平均值，Yis =ΣWij* Yi，稱為空間單位(街道) i 的空間滯后變量，也可以記做Ys =WY。以街道1 為例，它與街道2、4 相鄰，街道2、4 的Y 值(如人口) 分別為25、20，因此街道1 的空間滯后為25* 0.5 + 20* 0.5 = 22.5，這表示街道1 周圍街道的平均人口為22.5(見表4) 。

(五) 空間相關系數(shù)

以觀測值Y 為橫坐標，以Y 的空間滯后量Ys 為縱坐標，計算Y 與Ys 之間的相關系數(shù)，就是空間相關系數(shù)，也稱作Moran’s I 系數(shù):

其中wij是行標準化的空間權重矩陣，y 是我們所關注的變量。Moran’s I 是一種基于全局分析的空間自相關(Global Spatial Autocorrelation) 的測量指標，表示該區(qū)域空間聚集或離散的總體情況。Moran’s I 指標的值介于－ 1 到1 之間，當指標相似的地區(qū)存在空間聚集時，Moran’s I 為正(正相關) ，表示觀測值高的地區(qū)其周圍的觀測值也高，觀測值低的地區(qū)其周圍的觀測值也低; 當指標相反的地區(qū)存在空間聚集時，Moran’s I 為負(負自相關) ，表示觀測值高的地區(qū)，其周圍的觀測值偏低;而當不相關時，為－ 1 / ( n － 1) (當n 足夠大時，其值接近于0) 。通過圖4 可以看出，上面例子中的變量Y 與其滯后變量之間存在比較明顯的正相關關系。某個地區(qū)單位(街道) 的Y(人口數(shù)) 越大，其周圍街道的人口數(shù)也越大。如街道1 的人口數(shù)為50，周圍街道的平均人口數(shù)為22.5; 而街道5 的人口數(shù)為5，周圍街道的平均人口數(shù)為15。如同常規(guī)的相關系數(shù)一樣，Moran’s I 系數(shù)在統(tǒng)計上是否顯著，也是可以進行統(tǒng)計檢驗的。對于Moran’s I 系數(shù)的檢驗，一般采取兩種方法: 一種是假設數(shù)據(jù)分布是正態(tài)的，一種是假設數(shù)據(jù)分布是隨機的，使用蒙特卡洛模擬(Monte Carlo Simulation) 進行檢驗。通常情況下這兩種方法會得到相似的結果。使用第二種方法，對上述5 個街道的Y 進行空間相關性檢驗，得到Moran’s I 系數(shù)為2.37，p 值為0.0089。即這5 個街道的Y 存在顯著的空間聚集現(xiàn)象，Y 值比較大的街道，其周圍街道的平均Y 值也比較大，反之亦然。

(六) 空間回歸模型

如前所示，如果觀測值存在顯著的空間相關，那么就不應忽略這種會影響統(tǒng)計結果的因素，而應將之納入統(tǒng)計分析模型。在過去幾十年中，統(tǒng)計學家已經(jīng)發(fā)展出了比較成熟的空間回歸模型來處理這個問題。在當今的社會科學界，有2 種空間回歸模型應用最廣: 空間滯后模型與空間誤差模型。傳統(tǒng)的最小二乘法回歸(OLS) 可以如下表達:

Y = Xβ + ε (1)

如果我們將觀測變量Y 的空間滯后變量WY 認為是Y 的一種本質(zhì)特征，而不是一種統(tǒng)計上的干擾，即某一特定觀測單位i 周圍空間單位的平均Y 會對地區(qū)i 的Y 產(chǎn)生影響，如GDP 高的地區(qū)，其周圍地區(qū)的平均GDP 也會比較高，那么，可以把這種空間滯后變量的影響效果獨立出來，并納入回歸模型進行分析?？梢詫⑸鲜街械恼`差項分解為兩項: 因變量的空間滯后項和自變量的誤差，即: ε = ρWY + μ代入式(1) ，就得到空間滯后回歸模型(spatial lag model) :

Y = Xβ + ρWY + μ (2)

ρ 表示因變量Y 的空間滯后項WY 對因變量的影響效果。

或者，如果我們把空間相關看做一種統(tǒng)計干擾，認為模型中的誤差項雖然在空間上是相關的，但并非由因變量的空間滯后導致，那么，可以將誤差項拆分為兩個部分: 包含空間因素的誤差項與空間不相關的誤差項，即: ε = λWξ + μ

代入式(1) ，就得到空間誤差回歸模型(spatial error model) :

Y = Xβ + λWξ + μ (3)

λ 表示相鄰觀測值的空間誤差項Wξ 的相關程度，如果觀測值i 和觀測值j 之間的誤差項在空間上不存在相關關系，則λ = 0，上式可簡化為傳統(tǒng)的OLS 模型。

三、一個例子: 上海市社會組織的空間分析

在本節(jié)中，筆者使用上海市2010 年社會組織的數(shù)據(jù)，進行一個實際的空間回歸分析，對空間分析的應用進行演示。

(一) 數(shù)據(jù)說明

上海市社會組織的數(shù)據(jù)來自于上海社團管理部門網(wǎng)站(“上海社會組織”網(wǎng)站) 所公示的上海所有在冊社會組織信息，通過“網(wǎng)絡爬蟲”，我們獲得了上海所有在冊社會組織的如下變量: 組織名稱、組織注冊代碼、注冊時間、證書有效時間、組織類型、注冊地、主管單位、法人代表、地址、郵編、電話、網(wǎng)址、主要業(yè)務內(nèi)容以及獎懲情況等變量信息。網(wǎng)絡爬取時間為2014 年1 月1 日。

國內(nèi)社會組織分為三種類型，包括民辦非企業(yè)組織、社會團體和基金會。在本文的實際分析中，僅保留了2010 年及之前成立的“民辦非企業(yè)組織”作為分析的示例。本文使用的軟件為Ｒ，下文所有結果均由Ｒ軟件計算得到。

用于分析的自變量數(shù)據(jù)，主要來自《中國2010 年人口普查分鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道資料》中的上海部分數(shù)據(jù)，包括總?cè)丝凇?4 歲以下人口、60 歲以上人口、戶籍人口等幾個核心指標。

還有一部分地理信息的自變量，通過Ｒ 中的GIS 包生成，包括街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)面積、是否屬于鄉(xiāng)鎮(zhèn)(虛擬變量，鄉(xiāng)鎮(zhèn)= 1。在上海，鄉(xiāng)鎮(zhèn)具有獨立的財政，而街道沒有) ，是否屬于中心城區(qū)(虛擬變量，中心城區(qū)= 1) 。

(二) 自變量

用于分析的自變量數(shù)據(jù)，主要來自《中國2010 年人口普查分鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道資料》中的上海部分數(shù)據(jù)，包括總?cè)丝凇?4 歲以下人口、60 歲以上人口、戶籍人口等幾個核心指標。

還有一部分地理信息的自變量，通過Ｒ 中的GIS 包生成，包括街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)面積、是否屬于鄉(xiāng)鎮(zhèn)( 虛擬變量，鄉(xiāng)鎮(zhèn)= 1。在上海，鄉(xiāng)鎮(zhèn)具有獨立的財政，而街道沒有) ，是否屬于中心城區(qū)(虛擬變量，中心城區(qū)= 1) 。

(三) 社會組織的空間分布

在進行模型分析之前，首先進行分析數(shù)據(jù)的前期準備工作，包括: (1) 讀取上海地圖數(shù)據(jù)，一般是GIS 軟件通用的shape 格式(polygon) ; (2) 讀取社會組織數(shù)據(jù)，通常是外部文件，包括stata 格式、文本格式、excel 格式等等，然后轉(zhuǎn)化為shape 格式的點圖(point) 格式; (3) 讀取人口數(shù)據(jù)，通常為excel 格式; (4) 將人口數(shù)據(jù)與地圖數(shù)據(jù)合并、生成我們需要的一系列測量指標(如街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)面積、是否屬于鄉(xiāng)鎮(zhèn)、是否屬于中心城區(qū)) 。在數(shù)據(jù)準備完成之后，可以先進行數(shù)據(jù)的地圖展示，比如社會組織的空間分布、歷史發(fā)展、頻數(shù)分布等。

從圖5 可以看出，上海社會組織的分布，存在明顯的空間聚集，具體表現(xiàn)為: (1) 在中心城區(qū)，存在密集的空間分布形態(tài); (2) 在各個區(qū)縣的中心地區(qū)，社會組織的分布更密集一些，呈現(xiàn)明顯的中心化趨勢。

從成立年份可以看出，民辦非企業(yè)組織在2000 年之后開始迅猛發(fā)展，且一直保持比較高的發(fā)展速度，每年都有約500 個新的民辦非企業(yè)組織成立。

圖6 是民辦非企業(yè)組織的分布密度圖。從圖中可以看出，雖然這個變量的分布不是完全正態(tài)分布，但比較接近正態(tài)分布，因此本文使用線性模型(Linear Model) 進行估計。

(四) 空間相鄰與空間權重

空間權重矩陣是進行空間回歸分析的必要前提。引入不同的空間權重矩陣，可能會導致不同的模型結果(當然，對于不同空間權重的界定，更需要來源于理論上對于觀測變量的理解) 。本文使用地理空間是否接壤(Queen) 來界定上海市街道的空間相鄰。利用空間相鄰矩陣C，生成用于后文分析的空間權重矩陣W，空間權重矩陣采用行標準化的方法。圖7 展示了本文使用數(shù)據(jù)的空間相鄰圖。

(五) Moran’s I 檢驗

我們關注的觀測變量，是否存在空間相關性，可以使用Moran’s I 系數(shù)進行檢驗。如果檢驗不顯著，說明并不存在明顯的空間相關，那可以使用傳統(tǒng)的OLS 進行估計; 如果檢驗顯著，則認為存在明顯的空間相關關系，也就是說，某個街道的社會組織數(shù)目，受到周圍街道社會組織數(shù)目的影響，在這種情況下，忽略空間影響的效果，OLS 估計的結果將是有嚴重問題的，需要使用空間回歸模型來進行估計。

通過Moran’s I 檢驗，民辦非企業(yè)組織的Moran’s I 統(tǒng)計值為7.76，在0.0001 的水平上顯著(見圖8) ，也就是說，“2010 年上海市民辦非企業(yè)組織”這一觀測值在空間上存在統(tǒng)計顯著的空間聚集效應，民辦非企業(yè)組織數(shù)目多的街道，其周圍街道的民非組織平均數(shù)也高。因此，在這種情況下，對于社會組織的分析，應將空間滯后變量納入模型估計當中，需要使用空間回歸模型而非OLS 模型來進行估計。

(六) 空間回歸模型結果

對于空間滯后模型或者空間誤差模型的選擇，更多取決于理論的假設。如果我們把空間相關看作一種統(tǒng)計干擾，那么就選擇空間誤差模型; 如果我們將觀測變量的空間滯后變量看作是影響觀測變量的一種本質(zhì)特征，即某一特定觀測單位周圍空間單位的數(shù)值會與周圍互相影響，則選擇空間滯后模型。一般來說，社會科學家更傾向于選擇空間滯后模型，即把觀測變量的空間滯后項作為影響觀測變量的因素納入模型。本文僅考慮空間滯后的回歸分析。

事實上，對于空間回歸模型的選擇，可以進行一個統(tǒng)計檢驗，看具體是存在空間滯后效應還是空間誤差效應。本文也進行了檢驗，結果顯示，模型存在明顯的空間滯后效應，而非空間誤差效應。對于空間滯后效應回歸模型的估計，有兩種不同的估計方式: 一種是使用最大似然法(Maximum Likelihood，ML) ; 另外一種是二階段估計方法(two stage OLS) ，通過把解釋變量的空間滯后項作為因變量的工具變量(IV) ，在同步聯(lián)立方程組中使用二階段最小二乘法來擬合模型。 前者在Ｒ 中使用“spdep”包的“l(fā)agsarlm”命令，后者使用“stsls”命令，本文使用第二種方法進行估計。

在空間回歸模型Y = Xβ + ρWY + μ 中，系數(shù)ρ 表示Y 的空間滯后項的影響效果，系數(shù)ρ 顯著則表示存在空間滯后效應; 系數(shù)ρ 不顯著，則表示不存在空間滯后效應，即空間滯后項對Y 沒有顯著影響。表5 分別呈現(xiàn)了最小二階段回歸模型(OLS) 、使用二階段估計方法的空間滯后回歸模型(two stages Spatial Lag Model)的結果。

從模型結果可以看出，“民辦非企業(yè)組織”的二階段估計方法的空間滯后回歸模型( Spatial Lag) 的結果顯示，系數(shù)ρ 是非常顯著的。這說明，街道i 周圍街道的社會組織數(shù)目會對街道i 的社會組織數(shù)產(chǎn)生顯著的影響; 而且，這一系數(shù)的符號為正，說明街道的社會組織數(shù)目與周圍的社會組織數(shù)目存在正向的相關關系，即周圍的社會組織數(shù)目越多，街道本身的社會組織數(shù)目也會越多。

在這種情況下，如果僅僅使用OLS 方法進行分析，會忽略非常重要的空間聚集效應，在這種情況下，OLS的估計也是有問題的。對于這一點，從模型結果的常數(shù)項可以看出，在OLS 模型中，常數(shù)項是非常顯著的，而在控制空間滯后效應后，常數(shù)項則變得不顯著。從對現(xiàn)實世界的實質(zhì)理解上，這表明，社會組織的發(fā)展存在明顯的空間聚集，這也許與地方政府之間的組織模仿行為有關。在經(jīng)驗模型中，如果忽略這點，對于經(jīng)驗世界的理解是有偏差的。

從民辦非企業(yè)組織的回歸結果可以看出，在加入空間效應之后，原先在OLS 模型中顯著的變量如“是否鄉(xiāng)鎮(zhèn)”變得不顯著，說明這一變量的作用與空間效應是重合的，在控制空間效應之后，這一變量對于民非組織的影響效果消失了。在這種情況下，如果忽略空間滯后效果，僅僅使用OLS 模型進行估計，得到的結果是有偏差的。其余幾個在空間回歸模型中仍然顯著的變量，在控制空間滯后效應滯后，其系數(shù)明顯減小，如總?cè)丝诘挠绊懶Ч? 絕對值) 從1. 7 減少為1.6，14 歲以下人口的效應從23.3 減少為21.1，中心城區(qū)的效果( 絕對值) 從9.5 減少為5.1。當然，對于社會組織分布形態(tài)的更詳盡的分析，超出了本文的容量，作者擬在后續(xù)的研究中進一步探討。

四、小結

一直以來，在社會科學的很多重要議題中，如居住隔離、犯罪與自殺問題、城市亞文化研究等等，空間分析的概念和技術都扮演著非常重要的角色。但是，遺憾的是，在國內(nèi)社會科學尤其是社會學的研究領域中，空間分析的概念一直付諸闕如。而對這一重要概念的忽略，有可能遮蔽我們對于現(xiàn)實世界的更深入了解。因此，本文試圖簡單地梳理空間分析的一些核心概念和分析技術，并通過一個社會組織的實例，演示如何在社會學的分析模型中納入空間這一概念，以期對學界有所裨益。

當然，我們需要看到，將空間分析引入中國的社會科學研究，仍然面臨一些問題。首先，從理論層面來看，國內(nèi)對于城市社會學的關注，具有非常明顯的人文主義色彩，對于比較量化的實證分析則比較缺乏，尤其是對于西方城市研究中已經(jīng)非常成熟的社會區(qū)因子分析的研究范式，在國內(nèi)社會學的城市研究中尚未得到足夠重視，這種情況在某種程度上可能會阻礙我們對于當今中國快速城市化背景下的城市研究。

其次，從數(shù)據(jù)方面來看，在國內(nèi)，獲取含有GIS 信息的社會科學技術比較困難，在西方，這部分工作多由政府來完成，如含有GIS 信息的普查數(shù)據(jù)的公開發(fā)布，而這一點，在國內(nèi)仍然具有一定的困難，尤其是對于社會學家而言。

再次，從技術層面來看，對于空間分析需要的技術方法、軟件操作等等，都對社會科學研究人員提出了新的要求，如ArcGIS 軟件、Ｒ 軟件等。這些知識的掌握，需要一個學科的人才培養(yǎng)、課程設置等方面都做出一系列的調(diào)整。

最后，空間概念如何納入現(xiàn)有研究議題中，仍然是一個需要不斷摸索、討論的過程。西方的城市空間研究，已經(jīng)形成了定性與定量相結合的發(fā)展模式。國內(nèi)城市社會學的研究，即使引入量化研究的范式，也應該從理論層面討論中國城市發(fā)展的形成機制與內(nèi)在邏輯，只有這樣，我們才會形成真正有學術生命力的城市研究。

（文章原載《山東社會科學》，版權歸作者所有。）