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PROGRESS IN GEOGRAPHY >

2023 , Vol. 42 >Issue 3: 573 - 586

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2023.03.013

Reviews

Multidimensional turn and scale response in the study of urban residential differentiation in the new era

  • HUANG Qinshi , 1 ,
  • ZHOU Qiang 2 ,
  • SONG Weixuan , 3, *
Expand
  • 1. School of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, China
  • 2. Zhejiang Sci-Tech University, School of Civil Engineering and Architecture, Hangzhou 310018, China
  • 3. Nanjing Institute of Geography and Limnology, CAS, Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing 210008, China

Received date: 2022-08-23

  Revised date: 2022-10-27

  Online published: 2023-03-27

Supported by

Foundation: National Natural Science Foundation of China(42201251)

Foundation: National Natural Science Foundation of China(42171234)

Fold

Abstract

Urban residential differentiation is a multidimensional process and complex system. It is increasingly more challenging to describe cities' multi-heterogeneous socio-spatial differentiation patterns by traditional single-dimensional and large-scale analysis. Based on the logics of the multidimensional attributes and scale effect of residential differentiation and referring to the thoughts of Western residential differentiation research, combined with the characteristics of urban residential differentiation in the new period of China, this study constructed a theoretical framework of the dialectical unity of "society-material-information" ternary space of residential differentiation. This study focused on the multidimensional turn and method innovation of residential differentiation research under the intervention of information elements and digital capital, and improved the recognition of urban residential differentiation patterns in the digital era. It pointed out that the study of residential differentiation needs to transform from a single dimension to multidimensional dialectical unity, from differentiation index to structure detection, and from spatial-temporal relationship to interaction mechanism. This study expanded the theoretical depth of residential differentiation research in China by reviewing and reflecting on the progress of Chinese and international research. It provides a reference for promoting high-quality and balanced development of urban social space.

Key words： social space; residential differentiation; scalar effect; paradox of segregation; cyber-physical-social space

Cite this article

HUANG Qinshi , ZHOU Qiang , SONG Weixuan . Multidimensional turn and scale response in the study of urban residential differentiation in the new era[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2023 , 42(3) : 573 -586 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2023.03.013

居住分异是指基于社会经济或住宅空间等属性差异，同类群体聚居在特定地理区域，不同类群体彼此分离的现象[1]。近百年来，从芝加哥学派到实证主义思潮，再到最近兴起的多尺度动态模拟，社会空间分异一直是城市地理学衡量大城市不均衡发展的有效手段之一[2]。中国正处于城市社会经济转型的关键时期，城市社会空间结构的嬗变驱动居住分异表现出新的特征与趋势。多元化的社会群体生活在混合化的街区，单位制时期留存下来的制度惯习与转型期的市场机制交织在一起，加剧了新时期中国城市社会空间内部更为复杂的多层次异质化与多尺度破碎化[3]。21世纪以来，快速城市化使得大批“新市民”涌入城市，而城市内部大规模的人口流动与城市更新有效促进了局部区域的居住混合[4]，传统单一维度的研究范式无法捕捉到城市内部愈演愈烈的社会差距与分异格局，即所谓的“隔离悖论”(paradox of segregation)①(①隔离悖论是指当住房市场的新自由主义改革完成后，尽管住房危机和城市迁徙的升级使得社会不平等加剧，但一些城市的空间结构并没有因此变得更加分异，即城市化进程中的空间集聚模式与传统居住分异理论预测的结果不尽相同的现象。)或“语境盲点”②(②居住分异隐含地依附于特定社会地理语境，传统单因果的研究范式因忽视了具体社会地理语境被称为语境盲点。)(contextual blindness)[5-6]。产业结构转型升级催生了诸多新产业与新业态，新的社会阶层与职业群体由此而生，如“自由工作者”(网约车、快递员、短视频播主、直播带货和电商业主等)；中间阶层或中等收入群体规模壮大的同时，阶层和群体内部亦出现明显再分化。在中国大城市社会群体需求与住宅空间供给日趋多元化的背景下，面对复杂多变、异质破碎的社会空间结构，城市社会群体的复合异质性与市场主导的超级多样性，推动相关理论与实证研究由空间格局转向分异模式和互动机理的多维分析[7-8]。

1 城市居住分异的研究转向与多维属性

1.1 社会空间维度的居住分异

居住空间分异是城市社会阶层分化在空间上的表征，也是不同社会群体在特定社会经济条件下城市社会结构与物质空间相互作用的结果[9]。20世纪20年代，芝加哥学派将自然生态学原理引入城市空间结构研究，注重人口与地域空间的互动关系，从人文生态学(human ecology)的角度构建了城市社会学理论分析框架[10]。相对于芝加哥学派以理想区位竞争为核心，20世纪70年代新马克思主义(结构主义)学派基于马克思主义的社会冲突论和社会运动论研究城市空间结构演变，从生产关系及其空间生产理论揭示了城市空间结构演变的社会过程，将研究的关注点从空间中人类活动转向空间本身的生产，提出社会经济、家庭和种族/族裔是美国城市居住空间分异的3个经典维度[11⇓-13]。20世纪末，以人为本的研究范式促使了行为主义学派等基于活动空间的社会空间分异研究的出现[14⇓-16]，将家庭生命周期、家庭构成与成员社会属性等迁居决策问题纳入居住空间形成演化过程，以动态视角观测城市社会空间分异相关问题成为新的视角[17-18]。城市社会学者进一步从社会制度、资本积累与住房分配视角揭示了住房分化的社会根源与空间规律[19-20]，其中以新韦伯学派为代表，他们将个人及其社会行动视为城市社会研究的基本单元，认为社会分层不能简单地划分为资产阶级与无产阶级，并提出居住分类比职业分类更能准确地反映现代社会的分层状况，而政府的科层制度与官僚体系对住房资源的配置具有重要影响。
中国城市居住分异研究始于20世纪80年代，具有中国特色的户籍制度和经济转型加剧了城市社会空间的不平等[21⇓-23]，使中国的城市居住分异在影响因素和空间特征等方面与西方国家由种族隔离主导的居住分异有所不同[24-25]。借鉴西方相关理论，中国学者依托人口普查等社会统计数据，采用因子生态分析法开展了大量的实证研究[26⇓-28]，研究对象从全域全体向特殊地域和特殊群体延伸拓展，如贫困阶层、中产阶层、老年群体、流动人口、少数民族和外籍人口等，同时在研究尺度、分析方法与重点内容上也更加多元化[29⇓-31]。历经30年的嬗变，影响社会分化的力量逐步由劳动要素向资本要素过渡[32]，随着住房市场化改革的深化，在市场机制和再分配机制的双重作用下，隐藏在计划经济分配制度下的住房不平等迅速转变为家庭财富的不平等，与收入、职业一起成为影响社会分化的重要因素[33⇓-35]。因此，已有研究在以收入水平、教育程度、职业类型、家庭规模和生命周期等视角阐述居住分异格局的基础上，逐渐转向探讨住宅分化如何重塑社会阶层并影响城市空间重构[36-37]。

1.2 物质空间维度的居住分异

城市社会空间结构的转变受到建筑环境、财富积累、福利政策等历史惯性的限制，因而是渐进而缓慢的。基于社会调查数据的社会空间分异研究可以采集到小区或个人等微观尺度的数据，但由于调查样本的数量和范围有限，且个体行为转化为物质空间的重构需要经历漫长的积累和演化，使得个体行为的社会调查往往只能用于反映特定时期或局部区域的空间分异状况[38]。城市居住空间格局因在不同年份和城市之间具有长期性和稳定性的特点，更加适用于全面呈现城市社会空间分异的整体面貌。早在19世纪40年代，恩格斯(Friedrich Engels)就通过曼彻斯特居住空间模式探究了英国城市社会分层问题[32]。随着20世纪世界范围内住房拥有率的上升，住房表达的社会阶层差异不仅反映在住房拥有者和租住者之间，同样且愈发明显地存在于住房所有者内部，学者们开始深入探究住房拥有者内部的群体差异[39]。20世纪90年代末，城市社会地理研究从抽象的社会结构分析重新回到具象化的物质空间分析，即所谓城市社会空间的“再物质化”(rematerializing)[40]。
城市住宅市场的分化不仅是建筑物供应结构和房地产供求关系的反映，也是不同社会群体差异化自由流动迁居的结果[41]。在单位制度的惯性延续和市场力量冲击重塑的交织、混合影响下，中国城市居住空间结构，呈现出融合了不同时代特征的社会空间拼贴景观[42]。即使在同一小区内部也可能存在住宅类型、品质和价格的巨大差异。单位制度和政治身份在住房供给过渡阶段依然发挥着决定性作用，精英阶层一直是住房产权和财富获取的获益者[43]。住宅的资源属性与空间属性使社会分层的主客观视角相结合，是城市资源要素在地理空间上的非均衡现象，从而能够准确和更深层次理解当前社会分层结构和运作逻辑[36]。随着住房逐步成为中国城市家庭的最主要经济资产，越来越多的研究表明，城市社会群体与住宅类型档次存在一定程度的对应关系甚至耦合属性。同时，由于城市住宅数据具有尺度灵活、时效性和可获取性强等优势，一定程度上可以弥补传统基于普查区分析的不足，住宅空间分异日益成为衡量居住空间分异的相对有效指标与工具。因此，学者们探索根据物质空间的重构来映射和预判社会空间的变迁，不断开展基于住宅价格、空间区位和社区品质等住宅属性差异的居住分异研究[44⇓-46]。

1.3 多维空间融合的居住分异

21世纪以来，越来越多的研究将社会空间分异置于更加多元化的城市社会背景，认为居住分异具有多重属性成为主流趋势。Tammaru等[47]对多维背景框架的演变进行了全面回顾，将社会不平等、城市地位、福利制度和住房系统确定为潜在的结构性因素。Arbaci[48]尝试构建基于福利制度、住房制度和分异模式的多维度居住分异理论框架。随着信息技术的发展，“泛在信息网络”(ubiquitous-networking)弱化了物理距离对社会交往的限制，同时强化了居家和远程的社会网络，逐渐成为城市社会空间更新与重构的新要素[49-50]。信息化时代高度流动的现代城市生活时空中，居住社会人地关系延伸到了立体的三元空间，信息要素和数字资本介入下的新型居住人地链接关系和交互形态得以有效揭示，并催生城市居民生活方式和空间形态的“数智化”变迁。随着网络社会的日益发达，城市物质空间智能化、社会交往方式多元化、职业工作模式弹性化、空间治理方式现代化等信息时代特征更加鲜明，催生出从信息空间视角研究社会空间分异的系列成果，居住空间通过多维要素的生产和再生产将社会分化过程和空间分异格局联系起来。
随着越来越多细粒度和海量数据的出现，城市居民的消费习惯、行为轨迹、兴趣喜好、社会关系等多维立体信息可以通过物联网、互联网及其产生的大数据刻画出来[51]。社会地理学者依托庞大的城市全景数据，针对城市内部不同群体和空间单元之间的复杂现象，提出了新的分析方法和研究框架[52-53]。在美国学者提出的信息物理系统(cyber-physical system，CPS)基础上，中国学者引入社会要素并提出社会物理信息系统(cyber-physical-social systems，CPSS)，以反映地理三元世界的交汇与融通[54-55]。在此背景下，本文提出居住分异的“社会—物质—信息”三元结构体系与跨域融合框架，如图1所示，城市居住空间是社会、物质与信息三元复合空间在社区居住层面的具体体现。在社会空间维度(社会群体、关系、制度等)与物质空间维度(区位、住宅等建成环境)辩证统一关系认知的基础上，信息空间维度(网络普及与利用、线上线下行为等)成为界定、描述居住分异的新兴维度，即互联网等新信息技术深度渗透形成居住分异的三元复合空间，不同维度要素间相互关联、交互作用且协同变化。因此，为更精准透视新时代中国城市居住分异的多维面相，亟待由传统单维或社会空间二元辩证视角，向融合社会群体、居住环境和时空行为的三元辩证思维演进，多维探测居住分异三元空间全貌及其互动逻辑将成为未来研究的前沿与趋势。
图1 居住分异的三元结构体系与跨域融合框架

Fig.1 Ternary structural system of residential differentiation and cross-domain integration framework

2 城市居住分异的尺度效应

2.1 居住分异的多尺度现象与隔离悖论

居住分异是一种多维且复杂的现象，不同地理尺度下的居住社会空间分异呈现出不同的空间格局和机制[56]。Batty[57]认为，尺度效应是研究城市复杂系统中物质、信息与社会关系在不同空间形态中运作规律的网络科学，宏观尺度的制度背景、微观尺度的邻里效应，以及中观尺度的户籍、教育、就业等不同要素，共同构成城市居住分异的多尺度社会空间背景[58]。与自然地理学家将尺度解释为研究空间分形与研究范围的制图尺度(carlo graphic scale)和测量尺度(measurement scale)，或环境生态学家将尺度理解为现象和结果在不同空间结构中的运行规律与操作尺度(operational scale)不同[59]，城市社会地理学家基于建构主义理论框架，将尺度作为一种社会关系和社会结构的组成部分或尺度政治(politics of scale)，因而具有更加复杂而多层次的社会学意义[60]。
在国际化视野的理论研究与规划实践中，居住分异的多尺度现象早在20世纪中叶就已被发现[61]。Duncan等[62]观察到如果一个空间单元是由另一个单元细分而来，则前者的计算结果不会小于后者，因为大尺度的分异程度涵盖了小尺度的分异过程，这也被称为空间数据分析中的可变面元问题(modifiable areal unit problem，MAUP)。具体表现为对同一区域不同尺度数据分析结果不一致的尺度效应(scale effect)，或因聚合方式和分区方案不同对同一区域数据分析结果不同的区划效应(zonation effect)。近年来，Logan等[63]指出传统意义上的尺度效应实际上是因为研究方法和区域单元而人为造成的，不是真正的社会人口过程的结果，忽视城市社会空间的尺度效应可能造成隔离误判和规划失调(planning dissonance)[64]。
全球和地方的研究都表明，尽管收入不平等和社会群体隔离仍在加剧，但随着城市大尺度空间单元内部变得更加混合与多元化，整个城市或不同社会群体之间的分异程度并不显著[65]，在传统隔离指数上表现为隔离程度并未增加甚至有所减少，即所谓的隔离悖论[5]。这种情况在美国尤其明显，基于人口普查的研究发现，在美国53个大都市地区，白人和黑人之间的空间隔离指数出现了前所未有的下降，特别是在底特律和芝加哥等长期因种族而分裂的城市中更为突出[48]。这主要归因于移民群体人口结构前所未有的多样性，特别是拉丁裔家庭的分散，降低了美国城市整体的空间分异程度。这种空间分异指数降低与社会分化程度加剧自相矛盾的现象也发生在米兰、巴塞罗那、马德里和里斯本等城市，掩盖了城市内部更为复杂和碎片化的社会分异[66]。
社会转型时期，城市较富裕的社会群体占据了更新后的城市中心和具有乡村特色的城市郊区，绅士化和郊区化有效促进了城市社会空间的均衡异质，社会空间混合的速度有所加快[67-68]，虽然较高社会阶层的居住集中度不断增加，但所有社会群体在每个城市的分布都变得更加均匀，由此隔离悖论被认为是后社会主义城市的典型现象。隔离悖论的产生主要源于空间测量尺度偏大，例如在东欧等后社会主义国家中，收入不平等日益加剧的同时，伴随着绅士化导致的宏观尺度上更多的居住空间混合，如果在更细粒度的微观尺度上测量，空间分异程度将可能有所增加[69]。研究表明，如果将一个城市划分为较小的空间单元，隔离程度将高于那些较大的空间尺度[63]。因为尺度效应的存在，很难提出放之四海而皆准的居住隔离水平标准评价，也无法简单将采用不同空间尺度的不同城市测量结果进行对比。

2.2 应对尺度效应的分异指数演进历程

如前文所述，在任何给定的城市内部，居住分异或隔离都发生在多个空间尺度内，而且在空间尺度规模以外，空间单元之间和单元内部更细微个体(或家庭)的空间位置同样影响居住隔离程度。由于传统分异指数无法精准刻画城市内部不同群体和不同城市之间多样化多层次的空间分异，多尺度隔离分析与空间分异指数等新的居住分异测度方法与模型不断涌现[70-71]。多尺度分析不仅是为了证明空间分异在精细尺度上更加显著，而且是为了在不同空间过程中获得新的发现，并有效避免尺度效应造成的对因果关系的曲解[72]。然而由于技术和数据的限制，城市居住空间的多尺度分析技术直到最近才得以实现并成为研究前沿。
为应对日益复杂的居住分异现象和尺度效应，学者们不断探索改进更能反映客观现实的居住分异指数，自20世纪中期以来，居住分异指数的演进可以概括为3个阶段：
(1) 初始阶段：非空间分异指数。20世纪50年代以来，随着西方国家掀起大规模非洲裔民权运动，城市内部黑人与白人的空间分异和社会矛盾受到广泛关注。20世纪50年代，Duncan等[73]最早对社会空间分异的程度进行系统性分析，并提出分异指数(dissimilarity index)，随后人们广泛使用分异指数来探测城市社会空间的分异程度，并取得了显著成果。初代分异指数多为全局性非空间指数，如阿特金森指数、信息熵指数、基尼指数等[74-75]。第一代空间分异指数的发展为社会空间分异的测度奠定了坚实的理论基础，因其简洁、方便和容易进行指数比较等优势，至今仍被广泛应用。然而，由于居住分异存在于不同的地理尺度，而非空间分异指数面对不同的单元格划分难以实现准确测算，具有将小群体的整体分异指数被随机高估或者低估等诸多局限性。
(2) 拓展阶段：多群体多维度评估。早期分异指数仅限于2个群体的研究，随着社会群体日益多元化，分异指数需要能够处理现代城市中多元化社会空间隔离与融合的复杂模式，并确定差异是否存在意义。20世纪80年代，城市地理学家围绕居住分异的概念与评价标准展开了深刻的反思，并开始探讨多群体和空间维度的分异指数测算方法。White[76]最早批判了第一代指数未能考虑不同社会群体的空间分布，并提出了以社会群体的接触程度为表征的暴露度指数( P ˜ *)，后Morgan[77]通过距离衰减函数对以暴露度指数为代表的第二代指数进行改进。James等[78]提出了一套指标体系比较不同分异指数的评价效果。Massey等[79]将已有的20余种指数划分为5个维度，即均匀度(evenness)、暴露度(exposure)、集群度(clustering)、中心度(centralization)和集中度(concentration)。后Reardon等[80]认为这5个维度之间存在重叠，进一步将它们概括为空间均匀—集聚度(spatial evenness-clustering)和空间暴露—隔离度(spatial exposure-isolation)2个维度，并通过非均衡函数(disproportionality)、关联系数(variables index)、多样性比率(diversity ratio)和加权函数(weighted index)等多群体函数扩展方式将2个群体的分异指数改进为多群体分异指数(表1)。
表1 多群体分异指数的扩展方式

Tab.1 Expansion of the multigroup differentiation index

指数名称 多群体函数扩展方式 多群体分异指数公式 作者
分异指数(D) 非均衡函数 D = ∑ m = 1 M ∑ j = 1 J t j 2 T I π j m - π m Sakoda[81]
基尼系数(G) 非均衡函数 G = ∑ m = 1 M ∑ i = 1 J ∑ j = 1 J t i t j 2 T 2 I π i m - π j m Reardon等[80]
信息熵指数(H) 非均衡函数、关联系数、多样性比率 H = ∑ m = 1 M ∑ j = 1 J t j T E π j m l n π j m π m Theil等[82]
变异系数(C) 非均衡函数 C = ∑ m = 1 M ∑ j = 1 J t j T π j m - π m 2 M - 1 π m Reardon等[80]
相对多样性(R) 多样性比率 R = ∑ m = 1 M ∑ j = 1 J t j T I π j m - π m 2 Reardon等[80]
标准暴露度(P) 加权函数 P = ∑ m = 1 M ∑ j = 1 J t j T π j m - π m 2 1 - π m James[83]

注： T表示所有区域的群体总数；I表示辛普森相互作用指数(Simpson's interaction index)；E表示泰尔熵指数(Theil's entropy index)；M表示所有群体类型m的集合；J表示所有空间单元j的集合； t j表示空间单元j的群体数; π m表示群体类型 m的百分比; π i m和 π j m分别表示空间单元i和 j中群体 m的百分比。

(3) 转型阶段：空间分异指数。尽管第二代居住分异指数得到明显改进，并已开始超越人口普查区的范围，深入更小尺度的居住空间中，但这种改进主要集中于量化不同社会环境差异的数学表达形式上，在本质上仍然属于非空间指数，它们先验地将社会环境定义为等同于某种组织或空间单元，而不考虑这些单元在社会空间中的分布格局[84]。如图2所示，4种模式中黑白格的占比都是相同的，但其分异模式则完全不同，如采用非空间分异指数将得到相同的结果，这就造成因忽略邻里的空间邻近性，而只关注邻里的群体构成导致的棋盘格问题(checkerboard problem)[85]。此外，人口数据通常是针对预先划定且不可再分的行政边界或社会空间单元(如人口普查区)进行采集、聚类和发布的，这种数据采集方案隐含的假设是，住在不同空间单元格群体间的社会距离比住在相对较远但同一空间单元中的群体间社会距离更远。如图2所示，非空间指数对普查区的数量和群体数量变化敏感，却难以反映此类空间邻近性问题，由此将产生可变单元问题(MAUP)。
图2 非空间指数中的棋盘格问题[85]

注：黑色和白色方格分别代表两种100%同质的社会群体。

Fig.2 Checkerboard problems in non-spatial index

近年来，西方学者对传统非空间分异指数中所隐含的社会环境问题展开批判。为克服社会空间分异研究的棋盘格与可变面元问题，Wong[86]提出了基于周长与面积比进行修正的相似性指数；Reardon等[87]在分析空间隔离曲线和宏微观隔离比值的基础上，提出了一种具备尺度敏感性的方法；Fowler[88]进一步论证了多尺度分离测量的关键假设；Manley等[58]利用多层次的框架阐述了2001—2013年间新西兰奥克兰居住分异在宏观、中观及微观尺度上的变化；Johnston等[89]提出了兼顾宏观稳定性与微观多样性的隔离模型。Hennerdal等[90]开发了一种基于k最邻近方法测量不同种族群体的暴露维数，Catney[91]使用类似的空间加权方法来检验英格兰和威尔士的尺度效应，Feitosa等[92]提出可以捕捉不同规模的人口群体之间相互作用的空间分异指数。不同于非空间分异指数(non-spatial segregation index)隐含地将局部环境界定为预先设定的空间单元，空间分异指数(spatial segregation index)定义了一种可以获取理论上具有意义的群体互动模式的地理空间权重矩阵，能够更加真实地反映现实情况。Reardon等[80]认为空间指数应具备尺度可解释性(scale interpretability)、任意边界独立性(MAUP-free)、空间位置等价性(location equivalence)、人口密度不变性(population density invariance)、单元内部可交换性(transfers)、单元之间可交换性(exchanges)、空间分解可加性(additive spatial decomposability)和群体分解可加性(additive grouping decomposability)8个理想特征，并对已有空间指数的不同特征进行推导和评价，认为不进行空间交换和空间分解时，空间信息熵指数( H ˜ )和空间暴露度指数( P ˜ * )是分异指数在概念和数学表达上最令人满意的指数，但前者在群体进行空间交换和空间分解可加性方面更具动态优势，不同空间分异指数的属性特征见表2[88]。学者们尝试在计算居住分异程度时不再依赖分区(如行政区、街道)边界，转而使用个体确切位置及其彼此邻近程度的信息，以此消除棋盘格和可变面元问题[93]。
表2 不同空间分异指数的属性特征

Tab.2 Checkerboard problems in non-spatial index

属性 信息熵指数
information theory( H ˜ )		 相对多样性
relative diversity( R ˜ )		 差异指数
dissimilarity( D ˜ )		 空间邻近度
spatial proximity( S P )		 空间暴露度
spatial exposure( P ˜ * )
尺度可解释性 √ √ √ × √
任意边界独立性 √ √ √ √ √
空间位置等价性 √ √ √ × √
人口密度不变性 √ √ √ √ √
单元内部可交换性 √ × × × ×
单元之间可交换性 √ √ × × ×
空间分解可加性 √ √ × × ×
群体分解可加性 √ × × × ×

注：√表示该指数具有某种函数特征属性，×表示该指数不具有某种函数特征属性。

3 基于多维尺度融合的研究展望

3.1 从单维尺度到辩证统一

社会空间耦合的视角下，居住分异不再简化地与群体隔离、社会贫困、社会排斥等传统要素和研究范式直接联系起来，而是归因于经济社会整体的不平等与差异化分异机制，认为造成过程和模式差异的背景多种多样[94-95]。采用单一的理论框架解释社会空间集聚的模式和过程是十分困难的，必须考虑多时空维度与社会发展的变量。传统将居住分异当作社会结构变化引起的必然结果是不恰当的，近年来西方居住空间分异的研究重点从格局和模式转向具体制度和分异过程，宏观社会发展的趋同理论(convergence theory)逐渐被语境联系的差异理论(contextual divergence theory)和纵贯比较思维(longitudinal comparative method)所取代。居住分异三元空间融合研究的首要问题是融合不同维度和空间尺度数据。社会、物质和信息维度的数据常常来自不同的地理单元，各维度属性的空间异质性体现于城区、街道、社区(居委会)、居住小区(组团)等不同尺度的空间单元，并存在明显的尺度效应，不同地理空间尺度下的居住分异可能呈现不同程度和格局，对于连续的地理空间进行人为的划分将对分析结果造成显著影响。
欧美学者尝试突破单一维度和固定尺度的局限，根据维度互馈与尺度联系原理，从表达与模拟2种理论视角探索居住分异的多维尺度融合：表达视角(expression perspectives)以社会现象自上而下的归纳演绎为导向，注重社会发展进程与假设检验的阐释；模拟视角(embodiment perspectives)以地理空间自下而上的生成驱动为导向，探索城市空间分异形式的多种可视呈现，而没有预先判定的分化模式与驱动机制[92](图3)。此外，探索通过微观尺度和可变尺度破解尺度效应问题，O'sullivan等[96]采用一种基于核密度估计的方法来模拟空间隔离和尺度效应；Barros等[97]对多尺度分析中的地理边界、分组体系和分析尺度的适用性、可靠性与可比性进行了研究；Park等[98]提出了一种“个体尺度时空邻近指数”(I-STP指数)，以捕捉居住分异随时间和尺度的变化；Petrović等[8,99]提出了可变尺度的方法并开展了可变尺度嵌套的研究。社会空间辩证融合视角与新一代多尺度分析方法，为基于不同维度数据的居住分异结构及多/跨尺度融合研究提供了重要基础，也是未来需要继续探索和不断完善的前沿领域。
图3 不同尺度居住空间分异与核函数表现形式

注：图b引自文献[92]。

Fig.3 Modes of spatial differentiation of living spaces at different scales and manifestations of kernal functions

3.2 从分异指数到结构探测

越来越多的研究表明，区域非均衡发展和收入不平等与空间分异的变化不一定是因果关系，其他机制可能以共同进化的方式与不平等和隔离有关。日益加剧的收入不平等可能并不总是导致居住隔离加剧，混合居住也不能直接转化为城市居民的社会融合。为融合多维要素、建立时空动态和可变地理尺度的测度模式，学者们长期致力于调整和丰富表达居住分异的指标，以衡量在更复杂、多群体和边缘化现实背景下的居住隔离。Schnell等[100]提出将日常活动隔离作为社会空间分异的新维度，并结合居住邻近、邻里集聚、生活互动、工作活动、社交活动、休闲活动以及社区与城市的关系等方面进行衡量。Atkinson等[101]在伦敦封闭社区的研究中发现，高社会经济群体不仅在居住空间与其他群体存在空间分隔，在工作和休闲等日常生活中也存在一定程度的隔绝。Dmowska等[102]以30 m微观尺度分析美国城市的居住分异结构。随着计算机技术的进步和更多新分异方法的引入，空间分异程度的研究视角和测度方法日趋多元化。
由于城市地理学相对独特的空间数据类型和统计分析要求，城市社会空间的研究长期依赖于ArcGIS等封闭源代码的专有软件，使得基于城市复杂网络的居住空间分异的多尺度多维度分析与建模难以实现。近年来，有方法通过GIS软件和R包改进空间分异模型的使用与计算效率，使其逐渐在空间计量分析与数据可视化等方面显露出明显优势。Rey等[103]最早开发了涵盖地理空间分析功能的Python工具；第一代Python空间分析库(PySAL)只包含启动空间分析所需要的读取、写入和构建空间权重矩阵等功能；2019年，PySAL2.0围绕基本算法、探索分析、空间建模与可视化工具4个方面进行了改进，使得基于Python的空间分析方法成为可能，提高了居住空间分异研究的精细度、可复制性和分析速度[104]。在计算效果上，这种空间分异指数因考虑邻域环境与空间位置关系，能更敏锐地识别区域内部空间分异模式差异。表3对比了8种不同分异模式中空间指数与非空间指数的计算结果，可以看出空间分异指数能更精准地反映出不同空间分异结构的差异，因此可以说，空间指数是对传统非空间指数方法的一种修正，有利于推动居住分异研究重点从空间分异程度测量到空间分异结构探测转型[105]，并将在越来越多的社会空间分异场景中得到应用。
表3 不同居住空间分异类型的非空间与空间指数比较[38]

Tab.3 Comparison of non-spatial and spatial indices of different types of residential differentiation

序号 分异模式 分异类型 非空间
指数		 空间
指数
1 大规模核心种族/族裔群体 1 0.80
2 大规模边缘化种族/族裔 1 0.88
3 均匀被包围在核心的种族/族裔 1 0.53
4 分散的或随机的种族/族裔 1 0.72
5 核心区相对较大，边缘区较小的种族/族裔 1 0.74
6 中部环状毗连的种族/族裔飞地 1 0.47
7 外环内毗连的种族/族裔飞地 1 0.67
8 小城市边界附近毗连的种族/族裔飞地 1 0.57

注：灰色格和白色格分别代表两种100%同质的社会群体。

3.3 从时空联系到互动机理

城市社会地理学视角中，三元空间是指由社会空间、物质空间和信息空间组成的复杂系统，如何实现从地理要素和人文要素向信息要素的镜像映射，研究信息要素对物质空间与社会空间的作用机理，是当前人文地理学亟需研究的新命题[106]。基于社会空间统一体理论理解，居住分异的社会、物质、信息维度之间存在着互相依存、辩证互构的关系，以往研究偏重于探讨社会群体分化对住宅空间差异和“信息鸿沟”的决定性作用，关于住宅空间和信息维度差异对社会分层的反馈作用关注不够。住宅空间不仅是社会群体分化与信息网络在地理空间上的投射与物质载体，在表达和预测社会空间分异格局的同时，甚至可以催化和固化城市社会空间的分异与隔离；信息网络空间(线上线下行为)分异是社会群体及居住环境差异的镜像映射，同时也通过互动与反馈作用，影响着社会群体的再分化和人居环境的重构。在城市社会空间均衡与可持续发展的价值取向下，社会分化与住宅分异的互构机理与固化效应，值得城市社会地理学者给予高度关注[107]。
社会阶层分化通常是社会学者研究的“终点”，然而对于地理学者而言则是研究的“出发点”，并将其空间化的结果作为归结。数字赋能与共同富裕背景下，信息网络为居住分异的地理概念注入了全新的内涵，并形成由社会、物质和信息相互作用的动态复合空间，三元空间的交互融合为新时期城市社会空间高质量发展和社区精细化治理提供了新视角。未来研究重点应聚焦居住分异的“社会—物质—信息”三元空间辩证统一与互动耦合关系，构建居住分异三元互动分析框架；从分异程度、尺度依赖与边界效应等方面开展更深层次的居住分异研究；探索实现尺度融合与跨域分析的有效方法，探测不同维尺度空间分异的联系和传递路径；针对可能存在的社会排斥、空间隔离和数字鸿沟等突出问题提出政策与规划建议，引导城市社会空间高质量与均衡化发展。

4 结语

中国渐进式的政治经济转型使得中国城市的居住空间分异现象表现出相对复杂和独特性，城市内部社会空间呈现出日益破碎化、拼贴状的混杂结构，居住分异研究的多尺度模型与方法一直被呼吁。城市居住分异是一种“社会—物质—信息”三元融合的多维过程和复杂系统，三元空间的多重配置和相互制约对既有居住分异理论框架和实践逻辑提出新的挑战。西方一直探索衡量居住分异的方法、尺度和指标，以反映多元复杂且不断演进的社会空间分异情况。学者们为克服传统隔离指数不断暴露出来的“隔离悖论”等局限性，也为更加科学测量不同时空尺度背景下的真实居住隔离水平，从单维尺度到多维尺度、从“非空间”到“空间”，不断演进、深化居住分异的计算模型与方法。
由于多维时空尺度社会空间数据的不足，当前中国城市社会空间分异研究仍缺乏全面的实证检验和系统的对比分析。不同维度和地理尺度下的居住异质性呈现出不同的空间格局和机制，依托单一维尺度或时间视角分析难以阐释整个城市的社会空间分异模式。遗憾的是，目前国内鲜有多维尺度的居住分异研究，在国际主流学术讨论中缺位严重，未能贡献足够的中国案例、中国经验和中国模式。因此，未来需要探索符合中国特色的多尺度分析模型，创新城市居住分异的技术方法，更好地揭示新时期城市多维居住分异系统的真实差异模式。同时，为适应现代城市日益极化与破碎的社会空间结构，需要融合城市复杂系统的宏观稳定性和微观多样性，从单一维尺度向宏微观结合的多维尺度居住分异研究转变。新时期城市地理学者不仅需要关注不平等和边缘化的空间结果，更要分析居住分异的驱动机制和动态过程，并在不同城市中探索发现不同的驱动因素，而不是归因于普遍的解释。

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