社会科学中的空间分析_概念_技术和应用实例_孙秀林
社会时空分析的类型、范例及特点
物。 比如努尔人使 用 “ 建羊 圈 一废弃 羊 圈” 等 时 间 划分手段 ， 解 决 了劳作 行 为 、 季 节 和环境 之 问 的联
系， 这既反映 了他们 的文化生态环境 ， 又反映了这种
社会体制 内的相互关 系。 ③ 阿 尔及利亚 的卡 比尔 人
把 时钟称作 “ 魔鬼 的磨 房” ， 表现 出强烈 的敌 意。他 们在生 活中不关 心时钟 时间的流 逝 ， 没有 准时会 面 的概念 ， 也没有固定 的吃饭 时间 ， 而且鄙视处理社会 事务时 的匆忙举动。 ④ 自然时间在不同 的情境 中会形成不同的时间观
内容提要
社会 时空分析既有悠久的历史， 也有丰富的 内涵。它包括 时间社会 学、 空
间社会学、 社会 时间分析 、 社会 空间分析 和时空社会分析。本 文对每 一种类型分别选择 了
一
项经典研究成果加 以说 明， 即监狱服 刑时 间研 究、 汽车消 费空间研 究、 职场 工作 时 间研
究、 网络空间研究和社会转型研 究。社会 时空分 析的基本特点是 凸显人 的主体性 ， 融合 了
段 性成果。
合、 要素融合将是 一种必然趋势。由于时间社会学和
① 何雪松 ： 《 社会理论的空 间转 向》 ， 《 社会 ） ２ ０ ０ ６年第 ２ 期。
走 瓤． 多 ２ ０ １ ３ 年 第 ７ 期
们是从 自然或地理 角度关注 空 问概 念 ， 视 空间 为 自 没有一套系统的、 稳定 的分析框架 ， 但也有不少经典的 实证研究。下面分别对每一种类型进行举例说 明。 １ ．时间社会学分析范例 时间作 为社会学研 究对 象 已经 有很 长的历 史 ， 从绝对 时间到相对 时间 ， 从 客观时 间到 主观时 间均 有研 究。时问 ， 对 于社 会 学来 说 ， 也 是一 个 复杂 事
第九章_空间分析的应用
1、空间分析在洪水灾害评估中的应用 4）洪灾场景模拟分析 洪水灾害分析信息系统可以对洪灾发生的不同阶段进 行分析。 在洪灾发生前，模拟分析洪灾发生的可能性和空间 分布规律； 在洪灾发生过程中，实现洪灾信息的接收、处理和 分析，为防洪抗险提供即时的信息； 在洪灾发生后，利用多方面的信息，提供洪灾损失 的详细报告，辅助制定救灾计划和重建家园规划。
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1、空间分析在洪水灾害评估中的应用 1）洪水灾害评估模型的建立
洪水灾害的研究涉及自然科学和社会科学的众多领域。
在洪水灾害损失评估信息系统中，利用建立的灾害数 据库和灾害评估模型，在地理信息系统的支持下，在 遥感监测的基础上，对洪水淹没的土地类型、受灾人 口和房屋、洪水淹没历时、作物损失程度等进行科学 而有效的评估。
8
（2）在空间分析研究的深度方面: 空间分析方法实现了空间数据和非空间数据的一体化 处理，能够透过城市空间现象的表面，对深层次的空 间关系进行研究分析。 在把握城市空间演变机制的基础上，预测模拟城市的 未来发展趋势，优化调整城市空间格局。 空间分析技术方法的应用，可以提高城市规划处理各 类规划基础数据的能力，提高未来城市发展的预测、 模拟和优化能力，使规划能够在理性的综合分析基础 上作出科学判断与决策。
2）统计分析：城市规划要素的非空间信息的分析， 运用回归分析、相关分析、主成分分析等方法，确定 数据库属性之间存在的函数关系或相关关系，应用于 城市规划中的单因素不同状况统计、多因素交叉统计、 频率统计等运算。
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3）预测分析：根据城市发展的时空演变规律，使用 各类预测模型，预测一定时期内的人口规模、城市 土地利用、城市灾害、区域增长等的发展变化趋势 以及演变过程。在预测分析的基础上，制定正确的 政策措施来引导城市结构要素在空间上的合理布局 与组合。 4）优化分析：制定合理的城市规划涉及到社会、经 济、政治、环境等许多要素，优化分析就是通过对 大量规划数据的综合与概括，在多因素综合影响的 条件下，在多种规划方案中，选择最优的规划方案 或发展目标。城市土地利用功能区划、城市功能区 划分、规划方案评价、环境质量评价等问题都需要 进行优化分析。
空间数据统计分析的思想起源与应用演化
空间数据统计分析的思想起源与应用演化一、内容概括空间数据统计分析是一门研究空间数据收集、处理、分析和解释的学科，其思想起源于20世纪初的空间概念和地理信息系统(GIS)技术的发展。
随着科学技术的进步和社会对空间信息的需求不断增加，空间数据统计分析逐渐成为地理学、环境科学、城市规划、交通管理等领域的重要研究方法。
本文将从空间数据统计分析的思想起源、发展历程以及在各领域的应用演化等方面进行探讨，以期为相关领域的研究者提供一个全面而深入的理论框架和实践指导。
1. 空间数据统计分析的定义和意义空间数据统计分析是一种基于地理信息系统(GIS)和空间统计学原理，对地理空间数据进行收集、整理、处理、分析和解释的过程。
它旨在揭示地理空间数据中的规律性、趋势性和关联性，为决策者提供科学依据和有效的解决方案。
随着信息技术的飞速发展和全球经济一体化进程的加速，空间数据统计分析在各个领域得到了广泛应用，如城市规划、环境保护、资源管理、市场调查等。
本文将从思想起源和应用演化两个方面，探讨空间数据统计分析的发展历程及其在现实问题中的应用价值。
2. 国内外研究现状和发展趋势空间数据的获取和处理是空间数据统计分析的基础，目前国内外学者已经开发了许多用于获取和处理空间数据的软件和工具，如ArcGIS、ENVI、QGIS等。
这些软件和工具为空间数据统计分析提供了便利的条件。
空间数据的可视化与表达是空间数据统计分析的重要手段，目前国内外学者已经提出了许多有效的可视化方法，如地图制图、空间网络分析、地理建模等。
这些方法有助于用户更好地理解和分析空间数据。
空间数据的统计分析方法是空间数据统计分析的核心内容，目前国内外学者已经研究了许多适用于空间数据的统计分析方法，如聚类分析、主成分分析、空间自相关分析等。
这些方法有助于揭示空间数据中的结构和规律。
空间效应检验是评估空间数据统计分析结果可靠性的重要手段。
目前国内外学者已经提出了许多有效的空间效应检验方法，如双重差分法、空间滞后模型、面板数据分析等。
空间分析及其应用简介
怎样的分析技术来挖掘数据中的规律、提取地理知识促进管理创新和科学决策， 是空间分析应当解决和回答的问题。
¾ 发展空间数据分析方法无论是对于地理学的发展还是GIs技术的深人应用都具
有重要的意义。
空间分析概念
空间分析是目的在于提取和传输空间信息。 其本质特征包括： ①探测空间数据中的模式； ②研究空间数据间的关系并建立相应的空间数据模 型； ③提高适合于所有观察模式处理过程的理解； ④改进发生地理空间事件的预测能力和控制能力。
图6.2 聚合分析
（2） 栅格数据的复合分析
能够极为便利地进行同地区多 层面空间信息的复合叠置分析。
该分析方法在地学综合分析中 应用十分广泛。只要得到对于某项 事物关系及发展变化的函数关系 式，便可运用以上方法完成复杂的 统计分析和运算。
图6.3 复合分析示意图
（3） 栅格数据的追踪分析
所谓栅格数据的追踪 分析是指，对于特定的 栅格数据系统，由某一 个或多个起点，按照一 定的追踪线索进行追踪 目标或者追踪轨迹信息 提取的空间分析方法。
方法，是所有空间分析过程中的一个重要步骤，特
别是对于规模庞大的数据集，通过将数据图形化或
地图化的探索性分析技术，研究数据中潜在的模式、
异常等，为后续的分析做准备。
¾ 3)空间统计分析 ¾ 空间统计分析的目的是分析空间数据采样的合理
性，找出某种属性分布的整体特征和趋势，了解其 中的规律，以便科学的对其进行分析和预测。
¾ 空间分析可以直接用软件来实现，如ArcGIS的空间分析模块，
Geoda软件、R语言等。用户可以利用这些软件提供的二次开发功 能、提供的组件进行二次开发，根据用户的需求定制开发满足用
大学对建构社会主义和谐社会的功能分析
大学对建构社会主义和谐社会的功能分析
孙秀林
【期刊名称】《黑龙江高教研究》
【年(卷),期】2006(000)011
【摘要】大学作为一个以传承文化、塑造人格为己任,具有高度自我意识和行为自觉性,全面开放的专门的人才培养组织,其功能具有明显的意识形态特征、文化导向性、广泛而深刻的渗透力、影响力和榜样示范作用.因此,在建设社会主义和谐社会中必须充分发挥大学的激发观念,解读规范、整合社会,引领发展,创造社会生产力,批判、反思、激发社会活力的功能.
【总页数】2页(P23-24)
【作者】孙秀林
【作者单位】通化师范学院,吉林,通化,134002
【正文语种】中文
【中图分类】G640
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第二章 空间分析
和时间经验相联系的许多神秘现象进行思考，但他们却很难达成一致意 见。
2
第一节 空间
1、空间概念的缘起
日常用语中的“空间”通常是指两个事物 之间的空白地带。例如当我们要找一个地 方停车，这就是地理学的空间问题。
4
第一节 空间
2、空间的科学含义
与牛顿观念不同，德国数学家、物理学家莱布尼兹（独创了微积分的概 念和算法、动能守恒、折射定律等）及其追随者将空间看作是一种关系 的概念，它意指事物之间的数学上的共有关系。
他反对牛顿的绝对时空观，认为“没有物质也就没有空间，空间本身不 是绝对的实在性”，“空间和物质的区别就象时间和运动的区别一样， 可是这些东西虽有区别，却是不可分离的”。
（一）地方的概念
美国华裔地理学家段义孚(Yifu, Tuan)在1977年出版的“空间与地方”一 书中认为：“地方”除为人们提供生活空间外，也是人们价值观念和经验 的汇集点。因为人们对地方产生感情，因此它也有其特性或“地点的身份 特色”。
英国地理学家马西（ D Massey）在1984年出版的“劳动地域分工”一书 中认为：区域研究需要解决个别与普遍的关系，一方面要注意区域间不平 衡发展和区域间相互依存的主次系统，另一方面要注意各个地方的特性。
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第一节 空间
（二）解释性空间
2、行为空间（action space）：指个人进行区位决定的区域，如在何处 购物、选择何处居住、参加哪所教堂。该空间中的相应区位被评价和定义 为场所效用，如果任何一种使用价值都不足够高，那么行为空间将会被扩 大，并在其中发生寻找的行为。
3、感知空间（Cognition space）：人文地理学最初的空间分析是建立在 有关人类行为的确定性假设基础上的。然而，事实上，人们的行为决策通 常是建立在他们所感知的环境而不是客观实际的环境基础上的（Brookfie ld,1969）。因此，感知空间决定了人们在真实空间上的实际行为。1960 年代初期，罗文索提出了感知研究的方法（Lowenthal,D.,1961）。此后， 地理学家、规划学家以及心理学家对感知环境的研究如雨后春笋般迅速展 开。
第五章空间分析定义
第五章 空间分析空间分析定义：基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。
包括空间数据的分析和数据的空间分析。
空间分析是GIS 系统的重要功能之一,是GIS 系统与计算机辅助绘图系统的主要区别。
空间分析的对象是一系列跟空间位置有关的数据，这些数据包括空间坐标和专业属性两部分。
其中空间坐标用于实体的空间位置和几何形态，专业属性则是实体某一方面的性质。
空间分析是分析空间数据的技术的通称。
这些技术从宏观上区分，可以归纳为：1）空间图形数据的拓扑运算；2）非空间属性的数据运算；3）空间和非空间属性的联合运算等。
空间分析是一组其分析结果依赖于所分析对象的位置信息的技术。
空间数据分析:描述空间对象的非空间特性方法：概率、数理统计等数学方法特点：几何特征不是主要限制因子（例：聚类分析）数据处理与一般的数据统计分析基本一致。
分析结果依托于地理空间，描述的是空间过程，揭示空间规律和机制。
数据空间分析:描述空间对象的空间位置、关系，对空间对象进行定量描述 方法：空间统计学、图论、拓扑学、计算几何等。
特点：非严格意义的分析，是空间事物的描述和说明， 征提取和参数计算回答是什么、在那里、有多少 和怎么样，并不回答为什么。
空间分析的内容空间位置： 借助于空间坐标系传递空间对象的定位信息，是空间对象表述的研究基础，即投影与转换理论。
空间分布：同类空间对象的群体定位信息，包括分布、趋势、对比等内容。
空间形态：空间对象的几何形态空间距离：空间物体的接近程度空间关系：空间对象的相关关系，包括拓扑、方位、相似、相关等。
空间量算空间信息的自动化量算是地理信息系统所具有的重要功能，也是进行空间分析的定量化基础。
包括质心量算 几何量算 形状量算1.质心量算定义：目标的半径位置或保持均匀的平衡点，一般为多边形的几何中心或重心。
计算公式：∑∑==i i y )/1( x )/1(N Y N X G G或者：∑∑∑∑==i ii G i i i G w y w Y w x w X2.几何量算对点、线、面、体4类目标物而言，其含义不同的：点状目标：坐标；线状目标：长度、曲率、方向；面状目标：面积、周长等；体状目标：表面积、体积等。
空间分析2篇
空间分析2篇第一篇：空间分析——概述与方法空间分析是一种空间数据分析方法，其主要目的是揭示空间数据中的潜在规律、关系和趋势。
空间分析涉及到对空间数据进行预处理、空间统计分析、建模与模型分析等多个方面，并且通常需要结合地图制图技术才能更好地展示分析结果。
一、空间分析方法1. 空间统计分析方法空间统计分析是空间分析中最为基础和重要的方法之一，它主要通过引用统计学理论和方法，研究空间数据在空间分布、空间交互和空间相关等方面的规律和趋势。
其中很重要的一类方法是空间评价和空间插值，例如空间自相关分析、地形分析和地理加权回归等分析方法。
2. 空间可视化方法空间可视化是一种通过地图、图表等视觉化手段，直观展示空间数据和分析结果的方法。
在空间可视化方法中，使用的地图类型多种多样，其中常见的有皮克托图和流量地图，同时，还可以结合动画和交互技术实现更加丰富的空间可视化效果。
3. 空间模型方法空间模型是一种通过数学模型来描述和分析空间数据的方法。
通常，空间模型基于各种空间分析方法构建而来，例如空间自回归模型和空间误差模型等。
在空间建模中，最重要的是选择合适的模型，以及通过各种模型拟合与预测未知数据，这需要将空间数据与空间模型有机地结合在一起。
二、空间分析中的关键问题在进行空间分析时，需要考虑一些关键问题，如数据预处理、空间权重矩阵的构建、模型选择与评估等，这些问题对分析结果和应用有着重要的影响。
1. 数据预处理由于不同数据在收集过程中存在许多误差和噪声，使得分析结果的准确性难以保证。
因此，在进行空间分析之前，需要先对空间数据进行预处理，以提高数据的质量和准确性。
数据预处理通常包括数据清理、数据编码、数据转换等步骤。
2. 空间权重矩阵的构建空间权重矩阵是空间分析中的一个重要概念，它可以用来描述空间数据之间的空间关系和空间依赖关系。
构建空间权重矩阵需要考虑空间数据之间的距离和空间属性之间的关系等因素，通常有均匀权重、二元权重和距离权重等权重类型。
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DOI:10.14112/ki.37-1053/c.2015.08.008 一、引言 在西方社会科学研究领域中，空间概念和技术一直得到广泛的应用，包括流行病学、公共卫生与健康、人 口学、社会学、政治学、公共管理等学科。在社会科学的发展史上，空间分析占有非常重要的地位。1920 年 代芝加哥学派的兴起，很大程度上源于对于城市空间居住形态及其机制的阐释，随后发展出来对于城市居住 模式、居住隔离、犯罪与自杀问题、城市亚文化研究的议题，空间分析的概念一直受到重视。 社会学自创立之初就格外关注社会底层群体，如城市中少数群体的居住隔离与聚居，城市贫困与贫民 区，邻里、社区及地方社会结构在城市发展中的作用，城市中越轨行为的空间分布模式，城市内的居住迁移模 式，城市公共服务设施的可达性等等，都是城市社会学研究经久不衰的经典题目，而这些研究领域，都与空间
性，会使得基于独立同分布假设（ iid） 的统计检验出现
严重的问题，将会导致对数据真实方差（ 或标准误） 的
低估： σ ＜ σy ； 根据公式 Z = b / σ，如果 σ 被低估，那么统 计值 Z 值就会被高估； 如果高估了统计值，会使得研究
者更容易拒绝原假设，而这种拒绝是错误的。① 而且，
更为严重的 是，这 种 作 用 并 不 会 随 着 样 本 量 的 增 大 而
3，4
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再进一步，我们可以把表 1 用一个 5* 5 的矩阵 C 来表示，Cij 表示空间区域 i 与空间区域 j 是否相邻，Cij = 1 表示空间区域 i 与空间区域 j 处于相邻状态，Cij = 0 则表示空间区域 i 与空间区域 j 不相邻。这一矩阵形 式被称为空间连接矩阵 C（ 见表 2） 。
消失。②
（ 二） 空间相邻性
假设上海 某 区 的 5 个 街 道，分 别 用 1—5 来 表 示
（ 图 2） 。要标示这 5 个区域之间的空间相邻性，可以有
多种方法，如地理上是否相连、行政中心是否在某个距
图 1 1854 年伦敦霍乱地图
离之内、是否有地铁直达、是否能步行 10 分钟到达等
来源： 维基百科
社会科学中的空间分析： 概念、技术和应用实例
孙秀林
（ 上海大学 社会学院，上海 200444）
［摘要］ 在社会科学的研究中，空间分析占有非常重要的地位。对这一重要概念的忽 略，有可能遮蔽我们对于现实世界的更深入了解。但是，遗憾的是，在国内社会科学的相关研 究领域中，空间的量化分析一直是缺失的。本文试图简单地梳理空间分析的一些核心概念和 分析技术，并通过一个社会组织的实例，演示如何在社会学的分析模型中纳入空间这一概念， 以期对学界有所裨益。
2 和街道 1、3、4 相邻； 街道 3 与街道 2、4、5 相邻； 街道 4 和其他所有 4 个街道都相邻； 街道 5 与街道 3、4 相邻
（ 图 3） 。可以把上图转化为一个类似于社会网络的表格（ 见表 1） ：
表 1 空间相邻
表 2 空间相邻矩阵
街道 1 2 3 4 5
相邻街道 2，4
1，3，4 2，4，5 1，2，3，5
遗憾的是，相对于西方社会科学界日益广泛应用的空间概念和空间分析技术，国内社会科学界对空间概 念的实证分析是非常缺乏的。究其原因，一方面是因为带有空间属性的数据的缺乏，另一方面是因为具体分 析技术（ 包括软件应用） 方面的缺乏。⑤ 本文试图用简单易懂的语言梳理空间分析的一些核心概念和技术， 并通过一个现实的社会组织的分析示例，展示在社会学中如何引入空间这一分析概念，以期对学界有所裨 益。
等。这种界定，更多地取决于理论假设，如我们甚至可以根据“街道领导人是否高中同学、是否曾经是同事、
是否参加过同一个党校学习”等来界 上海某中心区 5 街道地图
图 3 上海某中心区 5 街道的空间相邻图
一般来说，我们通常使用空间上是否接壤来界定空间相邻性。可以发现，街道 1 和街道 2、4 相邻； 街道
在社会中，很多现象具有明显的空间聚类特征，即相似的事情在地理空间上也是彼此接近的。如自杀率 具有明显的空间聚集效应，即使控制了很多可能的变量，周边地区实际上还是会影响观测值，这种现象称为 “空间滞后”（ spatial lag） ，如果忽略这一空间效应，那么模型的估计结果将会存在很大偏误。②在社会科学的 研究工作中，通过空间数据的可视化，可以使学者们很容易发现许多有意思的现象。在西方城市研究的空间 分析中，很多都依赖地理信息系统（ Geographical Information System，GIS） 技术。这一分析技术在空间分析方 面具有诸多优势： 首先，很多零散的数据一旦做成地图，很多空间特征就会一目了然，从而可以发现一些传统 研究方法容易忽略的特征。如在大都市地区不同社会群体的居住和工作在空间分布上的不同形态，可能存 在明显的空间不平等现象。其次，快速发展的空间统计方法，如空间相关指数（ Moran’s I） 、空间回归分析模 型（ Spatial Ｒegression Model） 等，可以修正传统数据模型中可能存在的空间自相关问题，从而让学者对不同 变量之间的关系进行更精确的分析。
近年来，社区效应或者称为邻里效应（ Neighborhood Effect） ，也得到越来越广泛的关注。③ 研究表明，社 区环境对个体的影响并不仅仅是通过使用多层次模型（ Multilevel Model） 就可以解决，也就是说，不仅仅是个 体所在的社区会影响到 个 体 的 某 些 行 为 特 征，他 也 会 受 到 周 围 社 区 的 影 响，这 也 是“空 间 滞 后 ”的 影 响 效 果。④
本栏目的三篇文章，就是试图使用量化的分析方法，考察空间因素在城市研究的不同议 题中的作用机制以及呈现形式。需要说明的是，量化的空间概念如何纳入社会学现有研究议 题中，仍然是一个需要不断摸索的过程。国内城市社会学的研究，即使引入量化研究的范式， 也应该从理论层面讨论中国城市发展的形成机制与内在逻辑，只有这样，我们才会形成真正 有学术生命力的城市研究。这三篇文章，仅仅是这一努力方向的一个初步成果，希望能有抛 砖引玉的作用。
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山东社会科学 2015·8
城市社会学研究的空间分析视角
分析概念紧密结合在一起。在新近的一篇文章中，罗根（ John Logan） 呼吁社会科学研究更多地关注空间概 念。他认为，在当代社会科学的发展过程中，随着大规模包含地理信息的调查数据日益增多，空间分析正在 获得强劲的发展，空间分析的可用性也在不断增长，空间分析在社会科学中有更大的研究需求。同时，随着 计算机技术的发展，以及统计程序在集群抽样、空间相关性、多层建模和空间回归方面的进展，这一研究领域 应该获得越来越多的注意。①
①John Logan，“Making a Place for Space： Spatial Thinking in Social Science，”in Annual Ｒeview of Sociology，vol． 38 （ 2012） ，pp． 507 － 524． ②Ｒ． D． Baller，L． Anselin ，S． F． Messner，G． Deane，and D． F． Hawkins，“Structural covariates of US county homicide rates： incorporating spatial effects，”in Criminology，vol． 39 （ 2001） ，pp． 561 – 590． ③Ｒobert Sampson，Great American City，Chicago and London： The University of Chicago Press，2012． ④Basile Chaix，Juan Merlo，S V Subramanian，John Lynch，Pierre Chauvin，“Comparison of a spatial perspective with the multilevel analytical approach in neighborhood studies： the case of mental and behavioral disorders due to psychoactive substance use in Malmo，Sweden，2001”，in American Journal of Epidemiology，vol． 162，no． 2，（ 2005） ，pp． 171 － 182． ⑤孙秀林： 《城市研究中的空间分析》，《新视野》2015 年第 1 期。
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城市社会学研究的空间分析视角
山东社会科学 2015·8
空间相关，如观测值 yi 与 yj 在空间上隔得越近相似性 越大，那么其方差将会大于 σ2 ； 这种相关导致均值的真
槡 实标准误近似于： σy =
1 +ρσ 1 － ρ槡n
对于存在空 间 相 关 性 的 数 据，如 果 忽 略 这 种 相 关
收稿日期： 2015 － 04 － 15 作者简介： 孙秀林（ 1978—） ，男，博士，上海大学社会学院副研究员，主要研究方向为组织社会学、空间分析。 基金项目： 本项目由上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“曙光计划”资助； 本文系国家社会科学基金资助资目“我国新社会群
体研究”（ 项目编号： 14BSH026） 的阶段性成果。
2015 年第 8 期 总第 240 期
山东社会科学
SHANDONG SOCIAL SCIENCES