中国城市社会阶层空间分异及变化:基于职业地位视角

市场经济、全球化、城镇化以及生产和组织方式的变化,使得城市社会分层和社会空间分异日益成为学术界与社会关注的焦点问题.本文以第五次人口普查和第六次人口普查的“职业从业人员”统计数据为基础,对中国城市地区进行社会阶层分异、社会阶层分化类型和变化的空间视角研究;并聚焦于当前城镇化的重要载体一巨型城市区尺度,对其进行社会阶层空间格局和变化研究.研究发现第一,中国城市地区的社会阶层分化具有显著的空间地域性特征,并且与城市经济规模和政治等级性、功能专门化等有一定的关联;第二,巨型城市区和非巨型城市区的阶层分化日益拉大;第三,巨型城市区之间在不同地带、不同发展阶段、不同功能驱动类型等方面也存在显著的差异性.总体来看,东部地区、发达的巨型城市区呈现进一步向社会上层主导发展演化的趋势.

中国城市社会阶层空间化评价的思路与方法

探索了一种专门适用于中国城市内部社会阶层空间化评价的思路与方法,提出"五等级+八阶层+三视角"的分析框架。主要过程为:(1)以职业身份为基础划分为八大社会阶层;(2)基于组织资源、经济资源、文化资源占有情况归入到五大社会经济等级并赋分值;(3)选取适宜的空间尺度构建城市社会阶层评价区;(4)提出一种平均社会阶层水平(ASC)、社会阶层区位熵(LQSC)、阶层差异指数(ISC)的计算方法,并综合评价各社会阶层区的平均社会阶层、主导社会阶层、内部阶层差异特征。将该方法应用到广州市的案例研究,结果表明:广州市社会阶层呈现明显的空间集聚与空间分异;不同社会经济等级人士具有各自不同的区位指向;不同评价单元内部的社会阶层差异程度各异,且与平均社会阶层水平趋势相反。该思路可为中国城市内部社会阶层的空间化研究提供一个可供选择的视角。

理论与数据双驱动的社会分层研究

以往社会分层研究的理论和方法可以归纳为理论和数据驱动两种范式,通过回顾和比较发现其都存在不可避免的局限性,为此提出一种结合二者优势的理论与数据双驱动的社会分层研究框架。该框架将社会阶层看作由类别和等级参数所构成的高维社会空间中聚集的子群体,基于分层理论所提出的阶层测量指标建构“社会阶层空间”,并使用机器学习算法识别出空间中的不同群体,从而进行阶层划分。使用这一框架对中国综合社会调查2017年的数据进行阶层划分,发现其既能区分出地位一致性高的、边界清晰的阶层,也能对地位不一致的、还未形成阶层的利益群体进行准确识别。此外还发现:(1)将当前中国社会划分为三个阶层是最好的划分方式,三个社会阶层在经济、声望、文化等维度上的特征分布都存在高、中、低的等级差异;(2)分层的指标并不是越多越好,对中国当前社会阶层划分和对个体阶层测量最有意义的指标是单位类型,其次是职业社会经济地位。