第一部分 社会学

城市居民社会资本的空间分化

——基于三类居住区的分析

卫文凯

摘要 土地城市化、住房商品化的快速推进使得大量农村社区转换为城市社区。根据《全国城镇土地利用数据汇总成果分析报告》, 2009～2013年全国城市土地面积增幅为14.5%，建制镇土地面积增幅为21.7%。并且，在城镇化推进过程中有16%的家庭经历过征地、拆迁。这带来的直接后果是居住空间分化越来越严重，社区外部、社区内部呈碎片化状态。空间参与关系网络的建构，嵌入关系网络中的资源即社会资本。那么居住空间是否也会影响个体社会资本的生成与增加？以往的研究并没有回答这一点。基于此，本文利用2012年全国综合社会调查数据资料，运用单因素方差分析、多元线性回归模型，比较不同群体、不同居住区类型的居民社会资本差异以及社会资本在不同群体的空间分布，同时分析居住空间、家庭社会地位、个体社会位置对社会资本获得的影响。

本研究的结论如下：社会资本存在显著的空间分化，过渡型社区的个体社会资本均值显著低于商品房社区和传统老城区。其中，空间因素导致过渡型社区的个体社会资本均值较低，商品房社区与传统老城区的个体社会资本均值差异可归因于家庭和个体性因素；而且，不同群体社会资本存在着显著的空间差异。就家庭和个体特征对社会资本的作用来说：以父亲文化程度和家庭收入为代表的家庭社会地位对社会资本具有显著正向影响；个体社会位置对社会资本具有多元性影响。教育、职业阶层和党员身份对个体社会资本具有显著正向影响，男性比女性具有更丰富的社会资本，个人收入与社会资本并没有显著线性关系，年龄对社会资本的影响来源于个体性因素。

关键词 社会资本 居住空间 家庭社会地位 个体性因素

一 绪论

（一）问题提出

快速城市化使得农村人口大量集聚到城市，根据国家统计局的调查，2014年年末我国城镇常住人口有7亿多人，城镇人口比重为54.77%（中华人民共和国国家统计局，2015）。拆迁安置作为城市化过程中一个非常重要的手段，极大地促进了农民迁居城市。清华大学的调查显示，全国约有16%的家庭经历过任何一种方式的拆迁安置，若以第六次全国人口普查的数据为样本进行测算，在最近一波的城镇化过程中全国约有6430万家庭遭遇过征地、拆迁问题（京华时报，2013）。根据《全国城镇土地利用数据汇总成果分析报告》，截至2013年12月31日，全国城镇土地总面积为858.1万公顷，其中住宅用地面积为285.2万公顷。2009～2013年，全国城市土地面积增幅为14.5%，建制镇土地面积增幅为21.7%，城镇土地利用的区域结构向中西部明显偏移，东部地区城镇土地面积增幅为13.5%，小于全国总增幅；中部地区增幅为19.7%；西部地区增幅达到28.9%，高于全国总增幅（乔思伟，2014）。土地城市化、住房商品化以及人口流动性增大，直接后果是更多的农村被城市兼并，农村日渐凋落，城市内部的群体分化也更加凸显，社区外部、社区内部呈碎片化状态（李强、葛天任，2013: 40～50），个体更多地从原来所依赖的社会关系网络中抽离出来，作为一个独立的单位而行动。

我国是一个伦理本位（梁漱溟，2011: 79）的社会，“中国人社会行为的取向始终是和家长权威、道德规范、利益分配、血缘关系等四个因素联系在一起的”（翟学伟，2001: 279）。关系的发展是基于互助互惠的形式，譬如俗语所说的“亲帮亲，邻帮邻”“多一个朋友多一条路”等。关系、人情一直备受学者们重视，乡土社会的关系网络主要由亲缘与地缘构成，基本结构是一种“差序格局”（费孝通，2007: 23），社会关系由“己”推出，应需要沿亲属向外延展。林耀华也曾指出：“我们日常交往的圈子就像是一个由用有弹性的橡皮带紧紧连在一起的竹竿构成的网，这个网精心保持着平衡。拼命拉断一根橡皮带，整个网就散了。每一根紧紧连在一起的竹竿就是我们生活中所交往的每一个人，如抽出一根竹竿，我们也会痛苦地跌倒，整个网便立刻松弛。”（林耀华，2009: 2）高趋同性、低异质性、高紧密性是其主要特征（张文宏，1999: 108～118）。

而城市社会则是一个“充满社会异质性的、个人的、规模大、密度高并且永续强的集落”（沃斯，2007: 2～18），分工与分化带来了地理空间在功能满足方面的专门化，即“功能结构的空间分化”（桂勇，2005: 12～18），如中心商务区主要从事各种商务活动，而住宅区则以休憩为主。居住区内部也因建筑类型、小区的封闭程度而影响彼此的互动结构与关系结构，譬如开放式的居住区便于居民的面对面交往，而封闭式的居住区则限制了人们的交往频率。传统“守望相助”的邻里关系已不再是城市居民社会交往网与支持网的重要构成部分（桂勇、黄荣贵，2006: 36～42），现代社会的脱域机制已经逐步地将人们的社会关系从他们所处的特殊的地域“情境”中提取了出来（吉登斯，2000: 18～26）。居民的社会关系构成已经不再局限于某一行政区域内部，呈现向外扩散的特点，其支持网络也转向社区外（黎熙元、陈福平，2008:192～217）。并且，在寻求社会支持的意向上，城市居民更倾向于主动寻求业缘群体的帮助，而忽略血缘和亲缘群体（蔡禾等，1997: 8～15）。

我国目前正处于社会转型期，以城市化带动社会转型意味着更多的农村将转变为城市，更多的农民将生活在城市。从这一角度来说，城市化即意味着居住空间的改变。居住空间在资本化过程中参与社会关系的重构（Harvey, 1982: 1-5），影响着人们的社会关系和关系网络，不同的人群被放置在不同的区域，接触的群体、接触的资源也发生着相应变化。社会资本即嵌入社会关系网络中的资源。资源，即一种“使事情发生的能力”，抑或是那些能满足人们需要和利益的物品、非物品以及事件，如金钱、情报等（科尔曼，1999:351～356）。更宽泛一点讲，就是“在一个社会系统中，人们一致认为是有意义和有用的符号和物体”（林南，1989）。网络规模越大，网内资源越丰富，则社会资本越丰富。

以往关于社会资本起源的研究认为，影响社会资本获得的因素包括宏观层面的社会结构机会与限制，如区域转型（城市化和市场化）；微观层面的个体性因素，如阶级阶层、人力资本、政治资本等（林南，2005: 184～209；边燕杰，2004: 136～146；郭云涛，2011: 137～157）。其中郭云涛将社会资本操作化为网络位置效应因子和地位效应因子，认为城市化影响居民社会资本的网络位置效应因子。但我国的城市化并非一种单一的城市化，而是既有社会政策主导的计划性城市化又有市场主导的自发性城市化，由此形成了不同类型的居住区形态，如过渡型社区、传统老城区和商品房社区等。由失地农民集中安置而形成的过渡型社区并不是市场自由选择的结果，而是社会转型过程中多种强力作用的产物，其成员多来自同村或邻村，在生活方式、文化形态上有别于城市其他群体。为此，我们不禁要问：居住空间会影响个体社会资本的获取吗？如果有影响，是源于空间因素还是个体或家庭因素？

（二）文献回顾

对社会资本的研究，主要包括资本的获取和资本的动员两个相互联系的过程。以往的研究更多将其作为自变量进行考虑，侧重的是其功能效果，而较少将其作为因变量来考察。本研究重点关注社会资本的获取过程，因此对相关文献的梳理强调社会资本的生成。

1．社会资本起源的理论

关于社会资本生成的诸多理论流派中，主要分为功能主义解释和社会网络解释。功能主义解释如科尔曼的功能论、帕特南的社区论、福山的信任论等，社会网络解释则如伯特的结构洞理论和林南的资源论等。

（1）功能主义解释

社会资本，是与物质资本、人力资本、文化资本相对应的一种资本形式。功能主义视角的社会资本理论从集体层面出发，强调组织、社区乃至国家，重点探讨什么样的组织可以更好地生发和增进社会资本。

在科尔曼看来，导致社会资本出现和消亡的因素有社会网络的封闭性、社会结构的稳定性、意识形态（如宗教意识形态）和其他因素，其他因素中以富裕以及需要的满足来自官方（各种政府援助计划）最为重要（科尔曼，1999: 351～356）。此外，社会资本的价值将随着时间的推移而逐渐降低，须尽力维持其社会关系，以保证社会资本的不断更新和增值。在科尔曼的功能社会资本基础上，帕特南走得更远，他将社会资本推广应用到民主治理绩效上，将“我”扩展为“我们”，强调社会资本是一种“公共物品”，一种组织特征，并不是个体从中获益的私有财产。并把社会资本分为黏合性社会资本（bridging social capital）和连接性社会资本（bonding social capital）。黏合性社会资本强调团体内部的合作和互惠，有利于增强圈子内的凝聚力；连接性社会资本注重团体间的沟通与交流，重视外部资产，可以更好地扩大互惠的范围，二者类似于格兰诺维特的强关系与弱关系（帕特南，2011: 11～12）。实际上，帕特南所宣称的社会资本一定程度上等于城市乃至国家的“公民精神”（civicness）。因而，一个社区的公共参与水平、社会团体规模、非正式联系等都直接体现社会资本存量的大小。据此，他认为造成20世纪60～90年代美国社会资本衰落的原因可归咎于代际更替：热心公共一代缓慢、持续而不可挽回地被他们参与较少的子辈和孙辈们替代了；传统家庭单位的衰落、电视娱乐和城市无序扩张也助推了美国社会资本总量的下降（帕特南，2011: 322～330）。

福山接受了帕特南的主张，并将社会资本与信任结合得更为紧密和充分，认为组织社团内部个体之间的互动产生了社会资本。同时，对组织规范和权威的遵从也有利于社会资本的形成，并通过代际传递将这些规范和习惯传承下去，如宗教一样，共享的历史经验也可以产生非正式规范并创造社会资本。

此外，稳定的家庭和亲属关系（kinship ties）有利于增进彼此的信任度，进而催生市民社会的社会资本，但狭隘家庭主义（familism）则会阻碍社会资本的生成，因为它过分强调了家庭和血亲高于社会义务，导致关系拓展过于狭隘。

社区特性和居住空间也是影响社会资本的重要变量。空间形态的更替将改变居民间的交往频率和交往方式，从而导致社区社会资本的存量和结构的衰落、缺失和改变（方亚琴、夏建中，2014: 83～91）。具体而言，社区人口、社区地理区位、社区家户规模、社区组织状况、社区活动状况及社区领导者等特性，分别与各类型的社区社会资本有一定程度的变异性或相关性（黄源协，2012: 209～254）。在城市社会，邻里间社会信任关系的演进和存量可以通过对嵌入于居民区的组织联系而得到解释。国家介入方式不同对居民区内部的社会交往和人际关系产生的影响也不同。在纵向行政动员的组织策略中，居民间的交往关系往往被吸纳或建制化，而国家基层组织的网格化则提供了社会资本增生的空间和激励（刘春荣，2007: 60～79）。

（2）社会网络解释

与功能主义视角重视集体社会资本不同，社会网络视角趋向于从个体层面研究社会资本，将个体关系与人们拥有和摄取资源的能力联系起来。如布迪厄认为社会资本是以群体成员间彼此认识和认知为前提，与成员资格和关系网络联系在一起的资源。个体通过参与群体活动、构建群体关系来扩大自己的关系网，“某一主体拥有的社会资本量取决于他能有效动员的关系网络的规模”。经济资本、文化资本、社会资本及其符号资本是可以相互转化的。社会资本就是通过经济和文化资本在“无休止的社会交往”中的转换而被创造并维持的。网络成员所拥有的经济、文化资源决定社会资本的质量。

伯特（Ronald Burt）从格兰诺维特的“弱关系”理论获得灵感，区分了结构洞（structural holes）和网络封闭（network closure）这两种不同的网络结构，以此来分析社会资本的生成机制。所谓结构洞即网络中各群体之间的弱联系，拥有这些弱联系的个人或群体能够运用和控制信息传播机制而获取更多的资源、取得更大的竞争优势，因而生成了社会资本。网络封闭即网络的封闭性，它不仅影响人们对信息的获取，而且促进人们从网络内的认可扩展到信任他人。对于网络封闭可以从两方面来看，一方面它极大地促进了网络内成员的交流和互动；但另一方面，它也限制了其他成员进入网络和网络内外成员间交流的机会。可以说，二者均可以产生社会资本，但结构洞强调的是群体间的弱联系，网络封闭则是强调群体内的强联系。在他看来，社会资本受到了网络限制、网络规模、网络密度和网络等级制等因素的影响（张文宏，2003: 23～35）。其中，网络限制、网络密度和网络等级制与社会资本呈负相关。限制越多、密度越高、集中度越高，则社会资本越匮乏；而网络规模与社会资本呈正相关，规模越大则网络成员拥有的弱联系就越丰富，结构洞越多，社会资本含量越大。

如果承认社会资本即社会网络的观点，那么社会资本的集聚便可以通过网络规模、网络顶端、网络差异和网络构成这四个方面来进行测量（边燕杰，2004: 136～146），进而认为阶级阶层地位和职业交往是造成个人社会资本差异的重要原因。阶级阶层地位，即个人及其家庭处于一定的社会经济地位之中，这影响了他们人际交往的途径、方式和范围，正如传统社会学家将产权、权威、技能作为阶级阶层划分的依据一样，它也是不同阶级成员间社会交往的结构制约。因此，阶级阶层地位将影响人们社会交往的深度和广度，从而影响人们的社会资本数量与质量。而职业交往则提供了一个补充性解释，因为人们大部分时间都是在职业场域中度过的，它提供了一个稳定的交往场域。从这一思路出发，边燕杰将人们的职业交往分为两种：一种是由于工作需要而进行的内部同事交往，即“科层关联度”；另一种是出于工作目的而进行的，与工作外的合作伙伴、客户之间的交往，即“市场关联度”。依照这一观点，胡荣则更深入、详细地分析了社会经济地位对关系网络的影响，发现男性的网络资源明显优于女性，年龄与资源丰富度呈负相关，收入对关系网络有正面积极的影响，受教育程度与网络资源呈显著正相关，党员身份、单位所有制与单位主管部门对网络资源无显著影响，但户籍身份是一个重要的身份标识，本市户口明显比非本市户口在网络资源上有优势（胡荣，2003: 58～69）。邹宇春和敖丹比较了自雇与受雇两种就业状态对个体社会资本的影响，认为自雇者与受雇者的“讨论网”社会资本不存在差异，但在“拜年网”和“饭局网”社会资本中自雇者比受雇者更为主动地去投资（邹宇春、敖丹，2011: 198～224）。

同样受到“弱关系”理论的影响，林南从社会资源的角度分析社会资本。资源按其属性可以分为个人资源和社会资源。个人资源是行动者自身所拥有的，而社会资源则是通过关系从其他人那里获取的，包括物质财富（如土地、房屋、汽车和金钱）和象征财富（如教育、俱乐部成员资格、受人尊敬的学位、贵族或组织头衔、姓氏、声望和名声）（林南，2005: 41～42）。资源可以通过直接或间接关系被获取，这些资源既可以是他们的个人资源也可以是他们的位置资源。社会资本则是“作为在市场中期望得到回报的社会关系投资”（林南，2005: 28），是社会网络和社会关系的利润产出。那么谁可以更好地获取社会资本呢？林南的回答是：自我在等级中的位置，自我与其他行动者之间关系的性质，网络中关系的位置。这三个因素导致了关于获取社会资本的四个理论命题：①自我的结构性位置的强度；②关系的强度；③关系的位置的强度；④结构位置（position）、关系与网络位置（location）的共同（互动）效应。那些占据先赋优势的行动者，也将有好的机会获取和使用具备有利资源的社会关系。初始位置越好，行动者越可能获取和使用好的社会资本。关系越强，获取的社会资本越可能正向地影响表达性行动的成功，至少在资源异质性与达高性方面，自我越可能获取好的社会资本。个体越靠近网络中的桥梁，他们在工具性行动中获取的社会资本越好。对于工具性行动，网络位置（靠近桥梁）强度视桥梁所连接的不同资源而定。对好的社会资本的获取，往往发生在那些占据靠近桥梁位置的个体行动者身上，这个桥梁连接着那些处在相对较高等级制位置上的行动者（林南，2005: 62～71）。

除了强调关系强度、阶级阶层位置在社会资本演进中的重要作用外，这一阵营的学者还讨论了什么样的因素会引发社会资本的变化。“转型”是关键词。张文宏认为宏观经济社会结构的变迁带来了社会网络资本结构、功能及其运作机制的变化。家庭结构的变化、单位制度和单位组织的弱化、社会机会结构的增加改变了已有宏观社会结构机会与限制的状况，使居民社会网络结构特征发生了变化：在网络结构规模方面，夫妻轴取代了亲子轴，自致关系替代了先附关系；社会网络规模扩大，异质性上升，网络密度下降；社会群体参与的综合性逐渐降低；不同阶层间的网络存在明显的区隔和不平等；虚拟网络成为城乡居民社会网络的重要组成部分；个体层面的社会网络向民间组织及社区层面延展（张文宏，2008: 73～80）。但是城市社会转型并没有影响居民社会资本的地位效应，仅仅影响了居民社会资本的网络位置效应。伴随城市规模的扩大，市场化程度对社会资本地位效应的教育获取率趋小，与社会资本地位效应的经济回报率呈正相关，而与社会资本网络位置效应的经济回报率不相关（郭云涛，2011: 137～157）。

2．居住空间与社会交往

国内外不少学者对城市空间的研究并不单纯研究空间自身的演变与情况，而是将空间转型放在经济及社会变动的框架中。转型期中国城市的发展在本质上是一个多种社会力量互动博弈的过程，涉及经济政治和文化各个方面。城市空间可以说是一个由多种过程和充满异质性的空间形态糅合在一起的马赛克，每一次的构成形式都会带来迥然不同的空间状态和社会经济特征（余琪，2011: 16）。

空间是社会性的，既是人类寄居的处所，又是人类开展实践活动的场域，人们因时因地经营各种社会关系，可以说“各种形式的社会行为不断地经由时空两个向度再生产出来”（吉登斯，1998: 31）。空间就其根本即一种人与人、人与物之间的关系状态，客观上呈现一种关系结构（郑震，2010: 167～191）。“对空间结构的分析，并不是社会结构分析的派生物或附属物。……确切地说，两者是相互依存的。……离开社会结构，空间结构就不可能得到理论上的阐述，反之亦然。再者……离开空间结构，社会结构就不可能得到实践，反之亦然。”（爱德华，2004: 88）以往对居住空间的分析，重点在于探讨居住与社会封闭之间的关系（刘精明、李路路，2005: 52～81），尝试从空间分异或分割的角度论述阶层化问题，如19世纪40年代恩格斯对曼彻斯特居住空间模式的分析。

布劳在《不平等与异质性》一文中提出“接近性”假设，即人们更多地与自己群体或社会阶层中其他成员交往，处于相同社会位置的人们有着共同的社会经验和角色以及相似的属性和态度，这一切都将促进他们之间的交往，例如婚姻、朋友等性质的交往关系（布劳，1991: 67）。在市场化逻辑中，人们基于收入、职业等原因而选择不同的居住区，同一阶层群体往往偏向于居住在类似的社区类型；但对于过渡型社区来说，其遵循的是政府行政主导的逻辑，而非个人的自愿选择。陈俊峰认为伴随着城市化进程的推进，居住社区的空间分化以及社会排斥问题将更为凸显（陈俊峰，2010: 52～57）。罗震宇认为对失地农民的集中安置模式带来了城市内部新的“城乡分裂”以及城市居民与失地农民之间新的隔阂（罗震宇、秦启文，2009: 8～11）。“村改居”过程中失地、迁居造成的居住社区和职业的改变不仅带来了社区内居民交往方式发生改变，也使得社区内代际交流产生差异（郝辰昊，2014）。公共空间和交流时间的减少，社区空间位置、社区文化和人口异质性的增强导致了以信任和参与为主要内容的社会资本呈下降趋势（陈建先、王超，2015: 89～94）。但也有学者认为社会空间与社会交往呈显著相关关系，集中居住使得交往对象范围不断扩大，总体网络规模逐步拓展；亲缘关系削弱但业缘关系逐渐生长（叶继红，2012: 67～75）。

3．已有研究启示

通过对文献的梳理，我们可以发现，针对社会资本这一议题，无论是在集体层面还是在个体层面，以往学者都进行了广泛、深入和细致的探讨。首先，认为社会资本因构成因素、规模大小、网络位置等差异而存量有所不同；其次，影响社会资本丰富程度的因素主要作用于社会经济地位这一变量，包含个体和家庭社会经济地位两个方面，接触的范围、接触者拥有的资源、个体与其的紧密程度都直接决定了社会资本的含量，简单地说就是，个体社会位置的高低与社会资本的量与质的高低一一对应，如胡荣和边燕杰的研究。最后，空间与关系网络的互构性，以往的研究虽有探讨城市化与社会资本的关系、居住空间与阶层分化的关系、空间与关系网络的关系、社区集体社会资本，但并没有将居住空间与个体社会资本联系起来，因为城市化进程中的居住安排带来了居民互动结构和交往范围的变化，形成了新的空间区隔。多样化的城市化路径带来了多样化的居住区类型，如政府逻辑下为安置失地农民而兴建的过渡型社区、市场逻辑下为获取利益而由开发商兴建的商品房小区等。而针对城市化过程中形成的不同类型居住区与社会资本的关系，已有的研究并没有明确回答这个问题，这正是本文的研究重点。

众所周知的是，由于户籍制度、资源分配和产业结构等原因，我国城乡间存在巨大差异，这种差异在个体方面的体现则是受教育水平、经济收入、职业状况等方面影响，那么经历过由农村社区向城市社区转变的居民在社会资本获得过程中与其他群体是否存在差异？如果存在差异，这种差异是由空间因素造成的，还是由个体性因素产生的？为满足居住空间存在不同这一条件，在研究对象上本文选择传统老城区、过渡型社区、商品房社区这三种类型的居住区，一方面它们分别代表了传统的、过渡的和新兴的城市社区类型；另一方面也大致反映了我国城市社区建设的两种空间逻辑：强制行政介入和市场化的资源配置。

（三）概念界定

1．社会资本

“社会资本”一词自提出以后，经过布迪厄、科尔曼、帕特南和林南等人的开拓性研究而受到了广泛关注，但其在具体的定义和测量上存在诸多争议，由于缺乏清晰明确的界定，加之其具有丰富的内涵和模糊的外延，这一概念非常笼统和不确定，甚至被批评为像一块“大海绵”（Portes, 1998: 1-24），包罗万象。

布迪厄和科尔曼主张社会资本是个人拥有的资源集合体（布迪厄，1997: 202; Coleman, 1990: 302），与其他资本一样，社会资本也是生产性的，内含共识而非明显的物质结构，随时间的推移而产生，它不会因为使用但会由于不使用而枯竭（埃莉诺，2003: 26～34）。其基本的表现形式为：义务与期望、信息网络、规范和有效惩罚、权威关系。

波蒂斯（Alejandro Portes）认为社会资本是个人在社会结构中获取稀缺资源的能力（Portes, 1995: 12 -30），区分了两种社会资本：一是使价值和规范内化，能够驱使一个人建立社会联系，或者因为一般道德命令而把资源转让给别人；二是有限团结（bounded solidarity）可以推动一个人建立社会联系，或者因为认同内部群体的集体需要和目标而把自身的资源转让给他人（Portes, 1995: 14-50）。不同个体联系的差异是自我与社会结构之间因果互惠的能动结果，是一个动态的过程（张文宏，2006: 52），将社会资本从自我中心（ego-center）拓展到社会结构层次。罗纳德与波蒂斯的观点较为相近，他也认为社会资本就是行动者从网络结构中获取信息和控制资源的机会（Ronald, 1992: 9）。

帕特南认为社会资本指的是社会组织的特征例如信任、规范和网络（帕特南，2001: 195～200），而在福山看来，社会资本可以定义为群体内的价值观或规则，几乎与“信任”是等价的（福山，2002: 18）。

在对社会资本的测量上也是众说纷纭。边燕杰将社会资本操作化为网络规模、网络顶端、网络差异和网络构成四个指标（边燕杰，2004: 136～146）。赵延东和罗家得认为测量个人“拥有的社会资本”主要有提名生成法（name-generator）和位置生成法（position-generator），具体的操作化指标为网络规模、网络的角色构成、网络密度、网络位置以及网络中所嵌入的资源等（赵延东、罗家得，2015: 18～24），在调查实践中，测量西部城乡居民个人社会资本时采用个人的网络规模、网络密度和网络资源（赵延东，2006: 48～52）。王卫东选取了网络规模、网络成员的ISEI均值、网络密度、网络成员中的最高ISEI、网络成员中的最高ISEI和最低ISEI的差（全距）、网络成员包含的职业类型数和单位类型数等七个观测指标测量个人层次的社会网络资本总量（王卫东，2006:151～166）。

关于是否使用职业声望来计算社会网络资源这一问题，尉建文、赵延东通过对职业声望和职业权力的对比，发现二者存在显著差异，并且基于职业权力计算出来的社会资本在信度和效度方面都优于基于职业声望测算的结果（尉建文、赵延东，2011: 64～83）。

综合上述讨论，本研究采用社会网络视角的观点，社会资本指人们从各种社会关系中摄取资源的能力，包括正式和非正式的成员关系。在具体测量上包括网络规模——“通常情况下，您一天里与多少个不住在一起的家人或亲戚有联系？联系方式包括电话、短信、信件、上网、见面等。”“通常情况下，除了家人或亲戚以外，您一天里与多少个人有联系？联系方式包括电话、短信、信件、上网、见面等。”网络密度——计算日常联系中亲戚人数占总联系人数的比例，并作平方处理。网络中的职业数——“您的亲戚、朋友以及打过交道的人中，有没有从事下面这些职业的？①大学老师 ②律师 ③护士 ④电脑程序员 ⑤中学老师 ⑥人事经理⑦农民 ⑧美发师 ⑨前台接待 ⑩警察”，计算网络中所涉及职业的个数。网顶（最高职业权力分数平方）——这里参照尉建文、赵延东《权力还是声望？》一文中的职业权力量表，对每一职业进行赋分：大学教师46分、律师59分、护士20分、电脑程序员43分、中学老师38分、人事经理72分、农民5分、美发师13分、前台接待6分、警察54分，计算个人网络中职业权力分数的最大值，并作平方处理。网差——计算网络中最高职业权力分数与最低职业权力分数的差值。网络成员职业权力分数的均值——计算个人网络中职业权力分数的均值。本文是将这六个指标做因子分析，通过加权计算得到社会资本得分。

2．居住空间

对于居住空间的界定，主要涉及物质空间和社会空间两方面。在物质空间方面，主要反映建筑物在城市空间上的结构与组合方式，比如建筑物在城市中的分布、组合形态、空间布局及具体的层高、采光、楼距等。在社会空间方面，体现为功能性空间，是容纳人们与居住有关的日常生活的空间，如人际关系、社会活动等，兼具物质性、功能性、结构性和社会性（余琪，2011: 5；张森，2009: 64；王承慧，2011: 3）。因而，本研究中的居住空间指在一定的地理区域范围内，由邻里单位有机组成的空间连续系统，包含人们生存生活的空间环境以及产生的各种社会关系。以题项“受访者居住的社区类型：①未经改造的老城区（街坊型社区）②单一或混合的单位社区 ③保障性住房社区 ④普通商品房小区 ⑤别墅区或高级住宅区 ⑥新近由农村社区转变过来的城市社区（村改居、村居合并或 ‘城中村’）⑦农村 ⑧其他”为依据，按照居住区形成的基础和方式，将居住空间操作化为由传统老城区、过渡型社区和商品房社区构成的具有社会性的地域空间。传统老城区即在城市化发展早期出现的居住区类型，具有政府或单位再分配性质，包括单位住宅社区和街坊型社区。过渡型社区即由于城市建设用地的不断扩张，采取征地的方式将农村社区逐渐转换为城市社区，居住空间的转换以政府主导下的拆迁安置区为主。商品房社区指该社区中住房完全是作为商品，通过自由的市场买卖而为业主所完全拥有，通常由某个开发商统一建造，个人通过市场购买住房而聚集在一起，排除了具有福利性质和不完全产权的经济适用房、廉租房等（吴莹，2010: 134～152）。

二 研究设计

（一）理论框架与分析思路

依据边燕杰等人的观点，社会资本存量主要由网络规模、关系强度、资源多少决定。其中任何一方面的改变都会造成个体社会资本发生相应变化。而且，人们彼此之间的联系均发生在一定的社会空间场域，受到时空条件的限制。

一方面，人们基于收入状况、职业等客观条件选择不同类型的居住环境，相同条件的人们倾向于选择居住条件类似的社区，尽管需要考虑到宏观结构性因素的影响，如被动城市化的集中安置，但这并不改变空间差异与阶层差异的对应关系，因而不同居住区类型由于其居住者的阶层差异而导致社会资本存量存在差异。另一方面，居住空间也会重构居民的关系网络，如城市集中封闭的居住方式，提高了居住密度，拉近了彼此间的地理距离，却降低了交往频率。在布斯肯斯看来，个体之间如果经常沟通交流，那么将会降低警惕性，提高彼此间的信任度；更为重要的是，如果信任行为经常发生，那么信任的范围将会扩大（Buskens, 1998:265-289）。此外，城市社会的人口规模、群体异质性、信息量和接触渠道也比农村社会更加丰富和复杂。这些都会影响居民的交往范围、关系密度和网络中的资源。

基于此，本研究依据“全国综合社会调查”2012年调查数据资料，首先描述分析各变量的基本信息，如人口特征、父亲文化程度、家庭收入、个人受教育情况等相关变量信息，然后进行单因素方差分析分别考察社会资本在年龄、性别、受教育程度、职业阶层和收入等级上的差异。

其次，进一步了解各居住区类型内居民个体的社会资本存量的差异，以及比较社会资本在不同年龄、性别、收入、受教育程度和职业阶层的空间分布。

最后，用多元线性回归（OLS）模型依次加入居住空间、家庭地位和个体社会位置变量，分析各因素对社会资本的影响情况。

（二）研究假设

社会关系既包括正式关系也包括非正式关系，如家庭关系、职业关系、朋友关系等，影响关系构成的因素也多种多样，其中人们所面对的结构环境将影响其社会关系的建立和维持。而创造和维持其社会网络必然受到某些结构条件的限制。人们只能永久地在几种可能的关系中建立网络，他们的选择是一种社会结构的选择（张文宏，2006: 17）。城市化和市场化带来了社会结构和居民社会网络特征的变化，那么，这也意味着城市化所产生的空间差异也会导致社会资本在获得过程中发生相应变化。

1．居住空间与居民社会资本的获得

居住空间是与住宅密切相关的功能性空间，由于存在着市场准入门槛（房价），不同社会经济地位的人会选择不同的居住方式，集中表现为居住环境、生活设施、管理水平等相类似的社区中居住着一群阶级阶层、生活品质大致相同的人群。但对居住空间的分析必须考虑国家制度安排、大规模城镇改造搬迁的影响等，这些都会影响到居住空间的分化。研究表明，城市转型并未使等级制结构形态发生根本改变，居住在较好社区类型和较好社区地段中的是那些具有较高客观阶层位置的人，而居于城镇边缘和老旧城区的则更多是位于较低客观阶层位置的人（刘精明、李路路，2005: 52～81）。另一方面，城市社区作为“一个规模较大、人口密集的异质个体的永久定居场所”，庞大的人口数量与有限的区域或高密度的居住区是其主要特征，这使得居民可接触的人群更加广泛。另外，开放性的社会网络也增加了人们获取非重复资源的机会，信息获取的途径更加多样化，因此，其“结构洞社会资本”更丰富。由此，得假设1a和1b：

假设1a：在社会资本获取过程中，过渡型社区的个体社会资本均值显著低于商品房社区和传统老城区。

假设1b：在社会资本获取过程中，商品房社区和传统老城区的个体社会资本均值差异来源于家庭和个体性因素。

2．个体社会经济特征与居民社会资本的获得

社会资本的维持和拓宽都需要成本，不仅包括时间和精力，还有经济投入，如请客吃饭、日常往来等，都需要一定的经济条件做基础。理论上，高收入者占据较多的资源，接触的人群也更多是高收入者。以往研究也表明，收入水平与职业类型、文化程度、人力资本和政治资本显著相关，而且互为影响因子。可以说，高收入与高文化水平和高职业阶层相联系。坎贝尔等人的研究表明，个人的文化水平、家庭经济状况以及职业类型与个人的社会资源呈正相关关系（Campbell、Marsden、Harlbert, 1986: 97 -117）。社会资本获取与个体所属的阶级、阶层和在职场中的位置相关联（边燕杰，2004: 136～146）。并且，个人收入不仅由自身的能力水平所决定，而且与家庭相关联，如父母文化程度、父母收入水平等。家庭地位的影响可以通过“继承”的方式传承给子代。边燕杰认为家庭经济资本对社会资本具有显著影响（边燕杰、李煜，2001: 1～18）。因此，我们假设：

假设2a：在社会资本获取过程中，个人收入、受教育年限、政治面貌和职业阶层与社会资本呈正相关。

假设2b：在社会资本获取过程中，家庭收入、父亲文化程度与社会资本呈正相关。

（三）变量与数据

1．数据情况

本文数据来自于中国综合社会调查（China General Social Survey, CGSS）2012年的调查数据。中国综合社会调查是由中国人民大学联合全国各地的学术机构共同进行的一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目。目的是通过定期、系统地收集中国人与中国社会各个方面的数据，涉及社会、社区、家庭、个人多个层次，总结社会变迁的长期趋势。调查对象为在现地址居住的年满18周岁及以上的人口。该调查采用多阶分层PPS随机抽样，第一阶段以区（地级市、省会城市和直辖市的各大城区和郊区）、县（包括县级市）为初级抽样单位；第二阶段以街道、乡镇为二级抽样单位；第三阶段以居民委员会、村民委员会为三级抽样单位；第四阶段以家庭住户并在每户中确定1人为最终单位。其中涉及134个市县，488个村/居委共计11765个有效样本和684个变量。

根据研究需要，本文对样本做如下处理：在“受访者居住的社区类型”中剔除了“保障性住房社区”“农村”和“其他”；删除了属于“村委会”，地区类型为“农村”和“其他”的样本以保证研究的样本属于居委会管辖的城市社区。整理后的样本为6504个（老城区为2941个，商品房社区为2732个，过渡型社区为831个）。

2．因变量

由于社会资本包括网络规模、网络密度、网顶、网差等多元内涵，本文采用主成分法将社会资本的六个指标（网络规模、亲戚比平方、网络中的职业数、最高职业权力分数平方、网差、网络成员职业权力分数的均值）进行因子分析，并利用最大方差正交旋转提取公因子，以便对本研究中有关社会资本的指标进行综合（见表1）。

对上述指标进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验，KMO值为0.686；巴特利特球形检验（Bartlett test of sphericity）的卡方值为11220.440，自由度为15，在0.000水平上显著，说明因子分析的效果较好。这六个指标被概括为两个因子，共解释了所有变量总方差的74.95%，满足因子分析的要求。

在提取公共因子之后，又以各因子的方差贡献率为权数，计算出社会资本的综合得分，分值越大表示社会资本越丰富、总量越大。为了便于描述和解释，本研究将这个因子值转化为一个最低分为1、最高分为100的分值，它可以理解为一个百分比指数，因子值越大则得分越高。

3．自变量

（1）居住空间

居住空间是分类变量。在具体指标方面，传统老城区，包括“未经改造的老城区（街坊型社区）”和“单一或混合的单位社区”；过渡型社区，即“新近由农村社区转变过来的城市社区，如村改居和村居合并”；商品房社区，包括“普通商品房小区”和“别墅区或高级住宅区”。它们代表了城市化的不同方式和进程。引入模型时设置为虚拟变量，以“商品房社区”为参照项。

（2）家庭社会地位

本研究以家庭经济收入和父亲文化程度两个指标测量家庭社会地位。

家庭经济收入以“您家2011年全家家庭总收入是多少”这一题项进行测量，是连续变量，为消除原始变量偏右态分布对拟合效果的负面影响，对其做对数处理后引入模型。

父亲文化程度，根据“您父亲的最高教育程度是（包括目前在读的）”这一题的回答划分为“小学及以下”“初中”“高中及以上”三类，其中私塾算作初中类（林易，2010: 88～108）, “小学及以下”包括“没有受过任何教育”和“小学”; “初中”包括“私塾”和“初中”; “高中及以上”包括“职业高中”“普通高中”“中专”“技校”“大学本科（成人高等教育）”“大学专科（正规高等教育）”“大学本科（成人高等教育）”“大学本科（正规高等教育）”“研究生及以上”。引入模型时设置为虚拟变量，以“小学及以下”为参照项。

（3）个体社会位置

受教育程度，根据“您目前的最高教育程度（包括目前在读的）”这一题项的回答为准，并将其转换为连续变量，即受教育年限，“没有受过任何教育”=0, “私塾”=9, “小学”=6, “初中”=9, “职业高中”“普通高中”“中专”“技校”均为12,“大学专科（成人高等教育）”=14, “大学专科（正规高等教育）”和“大学本科（成人高等教育）”为15, “大学本科（正规高等教育）”=16, “研究生及以上”=19，由于选择“其他”这一选项的只有1人，故作缺失处理。在进行比较分析时，将受教育程度分为“初中及以下”“高中”“大专及以上”三类。

个人收入，是连续变量，以“您个人去年（2011年）全年的总收入是多少”这题目为依据，它由受访者自主填写。这里也对个人收入进行对数处理。在进行比较分析时，将个人收入由高到低分组进行分等级处理，即最高25%收入组、中间25%收入组、次低25%收入组、最低25%收入组和缺失组。

职业阶层，是分类变量，以权力和工作自主性为核心，职业被区分为管理者阶层、专业技术人员阶层、办事人员阶层、体力劳动者阶层、自雇佣者阶层和无业者阶层六类（李路路，2002:105～118）。引入模型时设置为虚拟变量，以“无业者阶层”为参照项。

政治面貌，是二分变量：1为共产党员，0为其他（包括民主党派、共青团员和群众）。

4．控制变量

性别是二分变量：1为男性，0为女性。

年龄是连续变量，它等于调查年份（2012年）减去受访者的出生年份。同时将其平方项也纳入统计模型以更加准确地反映变量之间的关系。在进行比较分析时，分为青年人（18～39岁）、中年人（40～54岁）、老年人（55岁及以上）。

地区是分类变量：根据调查时的抽样设计将地区分为“直辖市”“东部地区”“中部地区”和“西部地区”, “直辖市”包括北京市、天津市和上海市；“东部地区”包括辽宁省、山东省、浙江省、江苏省、福建省、广东省；“中部地区”包括黑龙江省、吉林省、河北省、河南省、山西省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省、广西壮族自治区；“西部地区”包括内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、宁夏回族自治区、甘肃省、青海省、云南省、贵州省、陕西省、四川省、重庆市。以虚拟变量引入模型，“西部地区”为参照项（见表2）。

三 社会资本基本状况

（一）变量情况

表3的数据显示，各居住区中男女比例相当，过渡型社区男性略微高一点。传统老城区的平均年龄最高，约为48岁，其次为过渡型社区，商品房社区的平均年龄最低，约为46岁。过渡型社区中的党员比例最低，只有11%，商品房社区的比例接近20%。无论是家庭总收入还是个人总收入，商品房社区高于传统老城区，过渡型社区最低，并且只有商品房社区的1/2左右。在个人受教育程度方面，也呈现类似特点，过渡型社区平均受教育年限最低，只有8年，其他两类社区都在10年以上。在父亲文化程度方面，“小学及以下”文化水平的过渡型社区比例最高，接近70%；商品房社区则不到50%，相差近20%; “初中”文化水平则商品房社区最高，其次是传统老城区，最后是过渡型社区；“高中及以上”文化水平依旧是商品房社区比例最高，是过渡型社区的两倍。在职业阶层方面，传统老城区与过渡型社区的管理人员阶层比例相近，都与商品房社区相差2%；商品房社区专业技术人员阶层的比例是过渡型社区的2.5倍，是传统老城区的1.5倍；各居住区办事人员阶层和无业者阶层的比例相差不大，不超过8%；体力劳动者阶层和自雇佣阶层中过渡型社区的比例最高，其中体力劳动者阶层的比例接近30%，远远超过商品房社区和传统老城区。此外，过渡型社区在党员比例、家庭收入、个人受教育年数、个人收入等指标上低于总样本的平均数。可以大致看出，相比于商品房社区和传统老城区，过渡型社区居民在家庭社会地位、人力资本、政治资本、个人社会经济地位等方面占据劣势地位。

（二）不同群体的社会资本差异

社会资本反映的是个体拥有的社会网络资源，它与个体社会特征具有密切联系，如年龄、性别、受教育程度、职业阶层和收入水平等。如表4所示，男性群体的社会资本平均得分为55.34，比女性群体高6.93，并且在0.001水平上显著，说明男性比女性拥有更丰富的社会资本存量。在年龄分层中，可以看到随着年龄的增大社会资本呈下降趋势，青年人（小于40岁）的社会资本平均得分为56.86，中年人（40岁至55岁）的社会资本平均得分为53.84，老年人（大于55岁）的社会资本平均得分为43.46，而且可以大致看到，随着年龄的增大社会资本下降的幅度也增加，如中年人比青年人社会资本平均低3.02，老年人比中年人低10.38，并且都达到了0.05的显著性水平。与此相反，社会资本拥有量随受教育水平的提高而不断提高，上升的幅度略有减缓。初中及以下文化程度的社会资本平均得分为42.45，高中文化程度的社会资本平均得分为55.11，比初中及以下文化程度群体提高了29.82%（12.66/42.45=0.2982），大专及以上文化程度的社会资本平均得分为63.76，比初中及以下文化程度群体高50.2%（21.31/42.45=0.5020），比高中文化程度群体高15.70%（8.65/55.11=0.1570）。

从表5可以看到，管理人员阶层的社会资本平均得分为68.67，均值最高，其次为专业技术人员阶层，平均得分为65.95，办事人员阶层的社会资本平均得分为55.17，体力劳动者阶层的社会资本平均得分为47.13，自雇佣者阶层的社会资本得分为44.65，无业者阶层的社会资本平均得分为44.76。显而易见，不同阶层之间的社会资本拥有量也存在较大差异，除管理人员阶层与专业技术人员阶层、自雇佣者阶层与体力劳动者阶层、自雇佣者阶层与无业者阶层之间的差异未通过显著性检验之外，其他阶层之间均存在显著性差异。管理人员阶层比办事人员阶层高19.66%（13.50/68.67=0.1966），比体力劳动者阶层、自雇佣者阶层和无业者阶层高30%以上；技术人员阶层与办事人员阶层的社会资本均值相差10.79，与体力劳动者阶层的社会资本均值相差18.82，比自雇佣者阶层的社会资本均值相差21.30，与无业者阶层相差21.19，分别比他们高16.36%（10.79/65.95=0.1636）、28.54%（18.82/65.95 =0.2854）、32.30%（21.30/65.95 =0.3230）和32.13%（21.19/65.95=0.3213）。体力劳动者阶层与办事人员阶层相差8.03，即相差14.56%（8.03/55.17）。总体而言，职业阶层地位越高，社会资本的存量越大，占据社会资本优势的是管理人员阶层、专业技术人员阶层和办事人员阶层，而体力劳动者阶层、自雇佣者阶层与无业者阶层则存在相对弱势。

表6的数据显示，收入越高社会资本的存量越高，平均得分越高，增长速度随收入增加而不断提高，次低25%收入组的社会资本均值比最低25%收入组高9.98%（4.33/43.38=0.0998），中间25%收入组的社会资本平均得分比次低25%收入组高12.55%（5.99/47.72=0.1255），最高25%收入组的社会资本平均得分比中间25%收入组高16.48%（8.85/53.71=0.1648）。最高25%收入组的社会资本平均得分为62.56，最低25%收入组的社会资本平均得分为43.38，相差19.17。中间25%收入组的社会资本平均得分为53.71，比最低25% 收入组高23.81%（10.33/43.38 =0.2381）；次低25%收入组的社会资本平均得分为47.72。

四 社会资本的空间分化

（一）不同居住区的居民社会资本比较

通过上面的分析可以大致知道，相比于其他两类居住区，过渡型社区在家庭收入、个人受教育程度、个人收入、党员比例等方面都是最低，而且低于总体样本的平均水平；拥有较低社会资本得分的体力劳动者阶层和自雇佣者阶层在过渡型社区的比例最高，远高于其他两类居住区。因此，可以推测出过渡型社区内居民个体的平均社会资本拥有量也低于其他两类居住区。表7的数据证实了本文的推论，商品房社区的个体社会资本平均得分为56.13，传统型老城区的个体社会资本平均得分为50.24，过渡型社区的个体社会资本平均得分为43.76，呈现商品房社区＞传统老城区＞过渡型社区的特点。假设1a得到了数据验证。

进一步分析，可以看到商品房社区的个体社会资本平均得分比过渡型社区的个体社会资本平均得分高12.38，接近1/3的差距（具体为28.29%, 12.38/43.76=0.2829），比传统老城区的个体社会资本平均得分高5.89，有10%左右的差距（具体为11.72%, 5.89/50.24=0.1172）；传统老城区的个体社会资本平均得分比过渡型社区的个体社会资本平均得分高6.49，接近15%的差距（具体为14.83%, 6.49/43.76=0.1483）。从中也可以看出，商品房社区与传统老城区的差异比过渡型社区与其他两类居住区的差异小。

由于经济和政治等因素的影响，人们进入不同居住区的方式并不相同，比如在改革开放之前，工作、住房由国家统一调配，具有强烈的计划经济色彩，人们因为在同一个单位工作而居住在同一社区。但随着土地城市化、住宅商品化的快速推进，“国家分配”取消了，出现了住宅市场，住房价格成为人们进入何种小区的门槛，可以说，居住在商品房社区需具备相应的经济实力。与之相伴随的是，国家大力扩展城市面积、征收农村土地，大量农民因为城镇化而搬迁至城市社区，原有的生存来源被割断，自身的文化程度并不一定能满足城市的要求，从而面临着就业、适应等困难，这也可能是导致过渡型社区居民整体社会资本水平较低的原因。

（二）不同群体社会资本的空间差异

在描述了不同居住空间内所蕴含的居民整体的社会资本存量后，本文进一步探究同一类群体在不同居住空间的社会资本分布情况。表8的数据显示，在整体上，不论性别、年龄、教育程度、职业阶层还是收入等级，都是商品房社区的个体社会资本平均得分高于传统老城区的个体社会资本平均得分，过渡型社区的个体社会资本平均得分最低。这一结论与前面不同居住区的居民社会资本比较的结论相一致。

但具体来看，具有高中文化水平群体、大专及以上文化水平的群体、专业技术人员阶层、自由雇佣者阶层、中间25%收入组的群体在不同居住区之间的社会资本平均得分并未达到0.05的显著性，即该类群体的社会资本拥有量在不同居住空间并不存在差异。进一步说，在青年人（18～39岁）群体、办事人员阶层、次低25%收入组和最高25%收入组中，商品房社区的个体社会资本均值与传统老城区的个体社会资本均值未达到0.05的显著性水平；在中年人（40～55岁）、初中及文化水平群体、无业者阶层、最低25%收入组中，传统老城区的个体社会资本均值与过渡型社区的个体社会资本均值未达到0.05的显著性水平；在管理人员阶层和体力劳动者阶层，传统老城区的个体社会资本均值与过渡型社区、商品房社区的个体社会资本均值都未达到0.05的显著性水平。

其实，深入了解不同群体社会资本拥有量在不同居住空间的分布情况，有助于我们更清晰地明白空间对个体社会资本的影响。在男性群体中，过渡型社区的个体社会资本均值为47.17，传统老城区的个体社会资本均值比其高6.87，即高14.56%（6.86/47.17 =0.1456）；商品房社区的个体社会资本均值比其高12.37，即26.20%（12.36/47.17=0.2620）。在女性群体中，过渡型社区的个体社会资本均值为39.39，传统老城区的个体社会资本均值比其高18.46% [（46.66-39.39）/39.39=0.1846]，商品房社区的个体社会资本均值比其高33.94% [（52.76-39.39）/39.39 =0.3394]。在青年人（18～39岁）群体中，过渡型社区的个体社会资本均值为48.23，传统老城区的个体社会资本均值比其高16.59% [（56.23-48.23）/48.23=0.1659]，商品房社区的个体社会资本均值比其高23.70% [（59.66-48.23）/48.23=0.2370]。在中年人（40～55岁）中，过渡型社区的个体社会资本均值为46.71，传统老城区的个体社会资本均值比其高10.08% [（51.42-46.71）/46.71=0.1008]，商品房社区的个体社会资本均值比其高25.99% [（58.85-46.71）/46.71 =0.2599]。在老年人（55岁及以上）群体中，过渡型社区的个体社会资本均值为35.44，传统老城区的个体社会资本均值比其高19.44% [（42.33-35.44）/35.44=0.1944]，商品房社区的个体社会资本均值比其高34.54% [（47.68-35.44）/35.44=0.3454]。在初中及以下文化水平群体中，过渡型社区的个体社会资本均值为39.12，商品房社区的个体社会资本均值比其高17.66% [（46.03-39.12）/39.12=0.1766]。在管理人员阶层，过渡型社区的个体社会资本均值为59.34，商品房社区的个体社会资本均值比其高22.48% [（72.68 -59.34）/59.34=0.2248]。在办事人员阶层，过渡型社区的个体社会资本均值为45.98，传统商品房社区的个体社会资本均值比其高19.14% [（54.78-45.98）/45.98=0.1914]，商品房社区的个体社会资本均值比其高25.88% [（57.88-54.78）/54.78=0.2588]。在体力劳动者阶层，过渡型社区的个体社会资本均值为41.05，传统老城区的个体社会资本均值比其高13.93% [（46.77 -41.05）/41.05=0.1393]，商品房社区的个体社会资本均值比其高28.65% [（52.81-41.05）/41.05=0.2865]。在无业者阶层，过渡型社区的个体社会资本均值为37.69，商品房社区的个体社会资本均值比其高29.27% [（48.72-37.69）/37.69=0.2927]。在最低25%收入组中，过渡型社区的个体社会资本均值为38.8，商品房社区的个体社会资本均值比其高25.57% [（48.72-38.8）/38.8=0.2557]。在次低25%收入组中，过渡型社区的个体社会资本均值为42.06，传统老城区的个体社会资本均值比其高13.72%[（47.83-42.06）/42.06=0.1372]，商品房社区的个体社会资本均值比其高20.54% [（50.7 -47.83）/47.83 =0.2054]。在最高25%收入组中，过渡型社区的个体社会资本均值为52.04，传统老城区的个体社会资本均值比其高17.89% [（61.35 -52.04）/52.04 =0.1789]，商品房社区的个体社会资本比其高24.50% [（64.79-52.04）/52.04=0.2450]。

综合上述的分析，可以看出，在中年人（40～55岁）群体中，传统型社区的个体社会资本与过渡型社区的差距最小，二者相差10%；而在老年人（55岁及以上）群体中的差距最大，二者相差20%。在初中及以下文化水平群体中，商品房社区的个体社会资本与过渡型社区的差距最小，二者相差17%；而在老年人（55岁及以上）群体的差距最大，二者相差35%。

五 居住空间、家庭地位与个体因素对社会资本的影响

（一）居住空间对社会资本的影响

通过前面的分析，可以知道个体社会资本在不同居住区之间、不同特征的个体之间以及不同群体在不同居住区之间存在差异，那么这种差异是如何产生的？是由于不同个体具有不同的家庭经济条件、收入水平、职业类型等资源，所以才导致社会资本出现空间差异，或者说社会资本的空间差异仅仅是因为个体所掌握的资源不同？结果真的如此简单吗？显然并不是。

人生活在环境中，个体与环境之间是相互建构的过程，人们的日常生活和交往行为主要发生在工作场所、居住社区或其他空间场域内，空间也形塑着个体的行为、关系网络等。“人类生存的空间秩序形成于空间的社会性生产，各种空间结构既为社会所建构又建构着社会”（胡潇，2013: 113～131）。因此，为了更深入地了解居住空间对居民社会资本的影响，本研究在控制家庭地位、个体社会经济特征的条件下采用嵌套模型的方式构建4个OLS回归模型：首先是基准模型，估计居住空间与控制变量（性别、年龄、年龄的平方和地区）对个体社会资本的效应，然后累积加入父亲文化程度、家庭收入对数、个人收入对数、个人受教育年限、政治面貌、职业阶层、性别与年龄的交互项，以观察空间效应系数的变化。

在模型1中，传统老城区的系数为-3.345，在0.01水平上显著，加入父亲文化程度和家庭收入对数后（模型2），模型的解释力提高了0.063，传统老城区的空间系数上升为-2.182（P＜0.05），这表明约有34.77%（[ -3.345-（-2.182）]/ -3.345=0.3477）的空间效应来自父亲文化程度和家庭收入的不同。模型3显示，加入个人收入、个人受教育程度、政治面貌和职业阶层后，模型的解释力提高了0.073，系数从-2.182上升到-0.946，这表明约有56.65%（[ -2.182-（-0.946）/ -2.182=0.5665]）的空间效应来源于个体社会经济特征（个人收入、个人受教育程度、政治面貌和职业阶层），而且可以发现，加入这些变量后，传统老城区的系数在统计上不具有显著性，即空间差异消失了。因此，可以认为传统老城区与商品房社区的个体社会资本均值差异可归因于性别、年龄、地区、父亲文化程度、家庭收入、个人收入、个人受教育程度、政治面貌和职业阶层等因素。假设1b得到了数据证实。

但对于过渡型社区而言，情况并不是如此。在模型1中，过渡型社区的系数为-10.25，在0.01水平上显著，加入父亲文化程度和家庭收入对数后（模型2），空间系数上升为-6.962，依然在0.01水平上显著，这表明约有32.08%（[-10.25-（-6.962）]/-10.25=0.3208）的空间效应来自于父亲文化程度和家庭收入的不同。模型3显示，加入个人收入、个人受教育程度、政治面貌和职业阶层后，空间系数从模型2的-6.962上升至-4.559，这说明约有34.52%（[-6.962-（-4.559）]/-6.962=0.3452）的空间效应来自于个体社会经济特征（个人收入、个人受教育程度、政治面貌和职业阶层）。模型4显示，加入性别与年龄的交互项之后，空间的系数从模型3的-4.559上升到-4.463（P＜0.01），这说明约2.11%（[-4.559-（-4.463）]/-4.559=0.0211）的空间差异来源于性别与年龄的共同影响。显然，过渡型社区与商品房社区的个体社会资本均值差异只有一部分（约68.71%）来自于性别、年龄、地区、父亲文化程度、家庭收入、个人收入、个人受教育程度、政治面貌、职业阶层和性别与年龄的交互项。

表9的结果说明，传统老城区与商品房社区的个体社会资本均值差异是性别、家庭社会经济特征和个体社会经济特征共同作用的结果。而在过渡型社区的差异只有一部分来自于性别、家庭社会经济特征、个体社会经济特征和性别与年龄的交互项，说明过渡型社区的空间效应对个体社会资本的影响较大。

（二）家庭社会地位对社会资本的影响

表9的数据表明，在模型2、模型3和模型4中，父亲文化程度、家庭收入对社会资本均具有非常显著的正向影响。这也在一定程度上验证了其他学者的结论：家庭地位的影响可以通过“继承”的方式传承给子代。从预测的角度来看，在模型2中，在控制居住区类型、性别、年龄、地区等变量情况下，与父亲文化程度是“小学及以下”者相比，父亲为“初中”文化程度的社会资本平均得分高6分左右；父亲为“高中及以上”文化程度的社会资本平均得分高8.9分。但在加入个体社会经济特征后（模型3），父亲为“初中”文化程度的作用力略有下降，平均下降了28.61% [（6.064-4.329）/6.064 =0.2861]；父亲为“高中及以上”文化程度的作用力平均下降了46.08% [（8.907 -4.803）/8.907 =0.4608]。在引入性别与年龄的交互项后（模型4），父亲为“初中”文化程度的作用力却提高了0.12% [（4.334 -4.329）/4.329 =0.0012]；父亲为“高中及以上”文化程度的作用力下降了2.69% [4.803-4.674）/4.803=0.0269]。

在模型2中，在控制其他变量的情况下，家庭收入每增加1%，个体社会资本增加4.8% [4.789 × ln（101/100）=0.048]，加入个体社会经济特征后（模型3）后，家庭收入系数降低了45.10% [（4.789-2.629）/4.789=0.4510]，但仍然在0.01水平上显著。在引入性别与年龄的交互项后，家庭收入的系数增加了1.67% [（2.673-2.629）/2.629=0.0167]。

总而言之，父亲文化程度与家庭收入对社会资本具有显著正效应，但个体社会经济特征会减弱其作用力。因此，假设2b得到了数据验证。

（三）个体社会位置对社会资本的影响

模型3重点考察了在控制其他变量的情况下个人收入对数、受教育年限、政治面貌和职业阶层对社会资本的影响，模型4重点考察在控制其他变量的情况下性别与年龄的交互项对社会资本的影响。

数据显示，除个人收入以外，受教育年限、政治面貌和职业阶层对社会资本具有显著的正向影响。说明收入并未对社会资本产生显著影响，由收入差异带来的社会资本差异是由于抽样误差引起的。从预测的角度看，个人受教育年限每增加一年，社会资本得分将提高1.182；但在引入性别与年龄的交互项后（模型4），系数提高到1.223，这表明性别与年龄的共同作用扩大了受教育年限的效应约3.35% [（1.223-1.182）/1.223=0.0335]。相对于非党员而言，党员的社会资本平均得分高2.769；加入性别与年龄的交互项之后（模型4），党员比非党员的社会资本平均得分高2.959。在职业阶层方面，管理人员阶层、专业技术人员阶层、办事人员阶层的社会资本得分显著比无业者阶层高，分别高13.19、9.277和4.126；加入性别与年龄的交互项之后（模型4），管理人员阶层、专业技术人员阶层的系数变为13.07和9.218，分别下降了0.91% [（13.19 -13.07）/13.19 = 0.0091]和0.64% [（9.277 - 9.218）/9.277 =0.0064]，说明性别和年龄的共同作用减弱了管理人员阶层和专业技术人员阶层的作用力。但办事人员阶层的系数提高到4.265，提高了3.26% [（4.265-4.126）/4.265=0.0326]，说明性别和年龄的共同作用扩大了办事人员阶层的作用力。此外，体力劳动者阶层、自雇佣者阶层与无业者阶层的社会资本均值并不存在显著差异，其具体数值的差异是抽样误差导致的。从上述的分析可以得知假设2a未能得到数据验证。

在控制变量中，地区对社会资本的影响在加入家庭社会经济特征（模型2）后消失了，说明各地区间个体社会资本的均值差异可归因于家庭社会经济的不同。值得注意的是，控制变量中性别对社会资本具有显著影响。模型2中，年龄和年龄的平方项均达到了0.05的显著性水平，说明年龄与社会资本存在非线性关系，一次项的系数为正，二次项的系数为负，说明年龄与社会资本是倒U形的关系，并测得这个曲线的最高点在32.4左右，以往研究认为非亲属网络在30多岁达到高峰，随后呈现下降趋势，老年人的交际范围局限于亲属圈（Marsden、Peter, 1987: 122 -131）。但其对社会资本的影响在加入个体社会经济特征（模型3）之后消失了，说明年龄对社会资本的影响主要是来自于个体社会经济特征的影响。在模型4中，性别系数为8.751，说明男性比女性社会资本平均得分高8.751，说明男性比女性具有更丰富的社会资本，造成这种差异的原因，一种解释是来自于文化与社会化的后果，另一种解释则是男女两性位于不同的结构位置使然。常言道，“男主外，女主内”，男性在工具性网络中网络密度较低，而于女性网络中亲属比例高。性别与年龄的交互项系数为负数，说明女性群体中年龄对社会资本的影响要大于男性群体中年龄对社会资本的影响。

六 结论与讨论

（一）小结

本研究主要讨论了城市居住空间与社会资本获取过程的关系，发现居住空间在某种程度上影响居民社会资本的形成和增生。

首先，社会资本存在显著的空间分化。不同居住空间的个体社会资本均值呈现商品房社区＞传统老城区＞过渡型社区的特点，但在回归模型中，商品房社区与传统老城区的个体社会资本均值差异在加入家庭社会经济特征变量和个体社会经济特征变量后统计显著性消失了，说明二者的差异是家庭和个体社会经济特征的不同而导致的；过渡型社区与商品房社区的个体社会资本均值差异尽管可部分归因于家庭和个体社会经济特征，但在过渡型社区中空间对社会资本的影响依然较大。产生这种差异的原因，可以尝试从我国独特的历史文化特点进行解释，我国是一个农业社会，并且新中国成立后受到户籍制度的影响，优先发展城市，导致城市与农村差距越拉越大，农民自身在资源占有、社会位置上处于劣势；尽管城市化过程中，居住地发生了改变，但并未改变农民先天不足的状态，也正是这种先天不足，导致社会资本的空间分化在城市中再生产出来。比如，拆迁安置小区多处于城市郊区，迁居城市的农民多从事体力劳动工作，居住地的改变并未带来社会地位的改变，身份的改变也未引起公民权的变化。

其次，过渡型社区在家庭社会经济地位上低于其他两类居住区。就家庭社会经济地位而言，过渡型社区的水平最低，而且低于总体样本的平均水平。从家庭对个体社会资本的影响来看，则呈现显著正向影响。父亲文化程度越高个体所拥有的社会资本越丰富，家庭收入越高个体社会资本总量越大，说明家庭地位的影响可以通过“继承”方式传承给子代；但家庭地位对个体社会资本的影响受到个体性因素的影响，父亲为“初中”文化水平的效应约28.6%来自于个体社会经济特征，父亲为“高中及以上”文化水平的效应约46.8%来源于个体社会经济特征；家庭收入对个体社会资本的效应约45.1%来自于个体社会经济特征。

最后，不同群体社会资本存在显著的空间差异。不论教育程度、职业阶层还是收入等级，均是过渡型社区的个体社会资本均值低于传统老城区和商品房社区。从个体社会因素对社会资本的影响来看，则呈现多元化的特征。教育和政治面貌对个体社会资本具有显著正向影响，教育水平越高则社会资本总量越丰富，党员相对于非党员具有更丰富的社会资本。在职业阶层方面，职业阶层越高社会资本越丰富，管理人员阶层、专业技术人员阶层和办事人员阶层具有社会资本的总量优势，而体力劳动者阶层、自雇佣者阶层、无业者阶层并不具有社会资本的优势，但个人收入对社会资本的影响不具有显著性，二者并没有显著线性关系。与以往研究结论相同，男性比女性具有更丰富的社会资本，但年龄在男性群体中的效应比在女性群体中低。年龄与社会资本的关系并不是简单的线性关系，而是呈现倒U形关系，即社会资本总量先随年龄的增大而增加，达到一定的年龄后开始呈下降趋势，但在加入个体收入、受教育年限、政治面貌、职业阶层等变量后，年龄系数的统计显著性消失了，说明年龄对社会资本的影响可归因于个体社会经济特征。

（二）讨论

自20世纪90年代以来，基于经济和政治两种运行逻辑，快速城市化、住宅商品化过程正在深刻地改变着我国的分层格局，其中一个重要的方面是大量的农民被集聚在城市，形成过渡型社区，从而使得城市内部呈现比以往更大的异质性和空间区隔。居住空间的区隔带来的是社会交往的断裂、信任的缺失、互惠规范的缺乏以及社会资本的流失等后果。

经济商品和空间位置一直以来被认为是城市社会最为重要的两种竞争资源。精英集团和社会权力进行联盟有意识地操控城市而形成“被操纵城市”假说（manipulated city hypothesis），城市土地利用的变化将导致城市居民成本与效益的再分配。拆迁改建可能会更加促使低收入群体受到排挤（占少华，2009）。杨上广和王春兰通过对上海居住空间分异的研究，发现高收入阶层主要居住在中心城区、城市绿地周边区或工业园周边区，而中低收入阶层则居住在中心城区未被改造的旧式里弄、老公房或者被安置到外环线附近的中低商品房动拆迁基地（杨上广、王春兰，2006: 117～137）。统计结果也表明，过渡型社区的个体社会资本均值显著低于商品房社区。

过渡型社区不同于商品房社区或传统老城区，一方面，过渡型社区多处于城市郊区或远离市中心的偏僻位置，而商品房社区或传统老城区则紧邻市中心，或靠近主要交通线、商业街区的繁华路段。另一方面，过渡型社区通常是由多个村庄合并而成，村庄之间或有亲缘或因地域邻近而彼此联系着，居民具有大致相同的社会背景、经历、生活方式和思想观念，彼此之间尽管不认识或不熟悉，但都熟悉对方所属的村子；而商品房社区的居民多彼此相互陌生。按照布劳的“邻近性”假设，相同阶层群体会选择类似的居住空间，倾向于与同阶层群体进行社会交往。城市化带来的是社会结构机会与限制发生改变，如果无法有效使原有的社会联系转化为现代社会资本，快速推进的城市扩张、大量的农村社区转变为城市社区、失地农民被集中安置在城市内所带来的直接后果是过渡型社区居民遭受到来自城市的排斥与分割。参照“贫困陷阱”理论，过渡型社区居民由于具有较低的社会资本，加之居住空间的区隔，居民社会交往的网络规模、关系人强度、网络内嵌入的资源将随时间延长而越发缩水，个人收入、就业机会等社会资本的回报率将越来越低，进而导致可进行社会资本投资的本金降低，进入一种低水平的恶性循环，居住空间分化将强化这种恶性循环。

《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（草案）》提出，坚持以人的城镇化为核心、以城市群为主体形态、以城市综合承载能力为支撑、以体制机制为创新保障，加快新型城镇化步伐，推动更多人口融入城镇（新华社，2016）。这也意味着更多的农民进入城市，更多过渡型社区出现。而现实的问题是，农民已经做好进入城市的准备了吗？进入城市后如何有效地适应城市生活、如何维持已有的关系网络和拓展自身关系网络？如何减弱居住空间分化、避免过渡型社区内群体关系的“内卷化”——在生活中我们总是可以看到两种截然相反的场景：商品房社区的冷冷清清与过渡型社区的热热闹闹，有效提高居民个体的社会资本总量，真正实现人的城镇化将是需要进一步研究的地方。此外，空间特性如何影响个体社会资本也依然值得我们思考，地理区位与工作机会、人员密集程度、信息的丰富程度等都有一定关系，地处繁华地段则公司企业较为集中、各种设施也较为完备，更容易扩大关系网络和提高网络内的资源；而地处偏远地段，则交流成本将会提高、交往频率降低。社区内部的管理方式相关联的是社区活动的丰富程度、趣缘群体的多少，这都影响着居民的交往活动和交往范围。此外，社区的治安、社区环境、是开放社区还是封闭社区都有可能影响个体的关系网络进而影响个体社会资本。

还有值得一提的一点是，本文在居住区的界定、自变量缺失值的处理、模型的构建等方面也存在诸多的不足。在学术研究中，“空间”一词是一个内涵与外延十分丰富的概念，既有马克思资本主义生产下的空间也有涂尔干社会决定论下的空间，还有齐美尔心灵与互动视角的空间。如何将宏大的空间概念落实到具体的居住空间是本文面临的一个难点问题。由于本文是在城市化背景下探讨空间与社会资本的关系，而且是基于二手数据的分析，因而对居住空间给予了很多限定：从农村社区到城市社区的转换、国家力量与市场力量的区分等，这也造成了本文在解释力上具有很大的局限性。在具体的数据处理过程中，无可避免地面临缺失值的处理问题。就缺失值出现的情况而言，主要集中在拒绝回答、不适用、不知道、未填写等四种情况。通常处理缺失值的方法有个案剔除法、加权个案剔除法、多重插补法和均值替代法等，因个人能力有限致使在具体的操作过程中存在困难，而直接将缺失值删除，这带来的直接后果是将使一部分弱势群体被排除在研究对象之外，以收入为例，属于不适用的主要为无工作的女性，因而在数据结论中将会忽略这一部分群体。最后在模型的设置上也存在过于粗略的情况。本文在分析社会资本的影响因素上，主要分为居住空间、家庭和个体特征三部分，家庭分为父亲文化程度和家庭总收入，个体特征表现在收入、受教育水平、政治面貌、职业阶层等方面，而在回归模型中则以家庭和个体特征整体纳入模型中，未采用逐步回归的方式，依次考虑每个变量对模型的贡献度，这带来的问题是未能更精细地分析家庭和个体特征对社会资本的作用力。

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