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阿瓦隆高校住在“上只角”会更健康吗?——基于上海的居住隔离与健康-定量群学

时间:2018年09月07日 | 作者 : admin | 分类 : 全部文章 | 浏览: 510次

住在“上只角”会更健康吗?——基于上海的居住隔离与健康-定量群学贼道三痴
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住在“上只角”会更健康吗?
——基于上海的居住隔离与健康
编者的话
空间分层是城市景观的一个重要特征。不同职业、收入和身份地位的群体都会选择属于自己阶层的居住空间,新移民涌入城市后也会根据同乡网络或者行业地理分布而流入城市的相应区域。庞晓杰因此,城市人口和经济的增长往往伴随着城市内部社区之间居住的分化,研究居住分化的趋势对于理解城市社区和社会分层十分重要。
在本期推送中,我有幸邀请到上海社会科学院社会学研究所的梁海祥为我们介绍关于上海居住隔离的研究。作为我国经济最发达的城市之一,上海吸引了大量的外来人口,他们在参与上海社会经济发展的同时也塑造着上海的空间结构三河一中,坊间甚至有“安徽九亭季桃,河南七宝,浙江江桥,湖北顾村”的说法。梁海祥将结合自己和其他团队成员的研究,为我们展示上海户籍和非户籍人口的居住隔离情况,并讨论居住隔离对健康的影响。
梁海祥 · 助理研究员
上海社会科学院社会学研究所
当你看到这篇推送时,可能你已经结束了春节假期回到了工作岗位。老家的翠花、艳秋、狗蛋又变回了写字楼里的Linda、Mary、Michael。过年的时候不知你是否被热情的七大姑八大姨关心过几轮:“有对象了吗?” “买房了么?”如果你是生活在 “魔都”上海,大家还会进一步问“买在哪个区啊?”
在上海的语境中,“上只角”与“下只角”是上海市区内独有区域分化的标签,更多老上海理解中的“上只角”,是指租界地区,比如静安、黄浦、卢湾等简佩筠,但具体的边界并没有定论。可能简单的讲“上只角”是有钱人住的地方,“下只角”是穷人住的地方。但这个概念是生活方式与社会文化习惯的不同,可以认为体现的是社区的社会经济地位(Community Socioeconomic Index)的差异。
由上海的“上只角”和“下只角”的区域分化可引出本期推送将要讨论的几个问题,1、上海是否呈现出居住隔离(非户籍人口与户籍人口)?2、上海是否存在环境暴露指数空间性差异?3、居住地的区位是否与个体的健康密切相关?针对这三个问题,我将分享团队成员关于在上海居住隔离以及健康的研究校傲江湖。
上海市作为国际经济、金融、贸易、航运、科技创新中心,吸引了大量的外来劳动力。1993年到2012年,上海常住人口从1381万增加到2380万,19年间增加了1000万,在此期间外来常住人口由123万增加到960万,外来常住人口占上海本地常住人口的比例也从8.9%上升到40.3%。上海市第六次人口普查(下文简称“六普”) 数据显示,在全市常住人口中,外省市来沪常住人口为897.7万人(占39%) ,外来人口已经成为上海市的主要常住人口增长点,人口的增加对于上海整个城市的发展都有巨大影响。
上海是否呈现出居住隔离(非户籍人口与户籍人口)?我曾发表的《双层劳动力市场下的居住隔离——以上海市居住分异实证研究为例》就对此进行过讨论。不同类别的社会群体在空间上的分布并不一定是均匀的,呈现出居住隔离的样态。
何谓隔离?社会群体在居住空间上的隔离即指居住隔离。阿瓦隆高校“居住隔离”又被称为“空间分异”。直观来讲,居住隔离现象更像是传统的“物以类聚,人以群分”,指在肤色、户籍、职业、教育水平、生活习惯、文化水准或财富差异等人口特征基础上区分开的人群。在同一城市中,不同特性的居民聚居在不同空间范围内会使整个城市形成一种居住分化甚至隔离的状况。美国早期研究提出了职业住宅隔离晶茜吧,发现服务工人与体力工人之间存在住宅隔离。工业化和城市化对于隔离的影响很明显,工业化程度高的地区呈现较低的隔离,因为这些地区有较低的收入不平等,而城市化的发展特别是人口规模的扩大可以解释为增加了大城市中亚群体的居住隔离。
文章使用了第六次人口普查上海市的数据,分析了本地和外地常住人口的聚居情况,上海呈现出基于户籍的居住隔离。使用分异指数和空间插值法研究教育程度、年龄结构等因素的空间分布奇神杨小邪,验证了双层劳动力市场分割在居住空间上的特征。通过对常住人口的居住分异分析,研究推测劳动力市场在空间分布上的分割,促使居住空间进一步隔离,从而会产生群体间的隔离加深、阶层固化。研究还发现上海市形成了环绕外环线的双层劳动力市场下的居住隔离,同时内城中心区也出现了“移民化”趋势(如图1所示),图上颜色越深(绿色到红色)则代表分异指数越高,说明非户籍人口在本地区的分布高于在全市的平均分布值。

图1 非上海户籍与户籍人口分异指数分布
上海是否存在环境暴露指数空间性差异骆莉娜?我们团队成员的研究《社区差异与环境正义——基于上海市社区调查的研究》也给出了肯定的答案。环境正义指一个特定群体不成比例地受到环境危害的影响的合理性。环境不平等的一个具体形式就是环境的种族主义,一些少数群体遭受比其他群体更严重的环境风险。
研究数据来自“上海都市社区调查”(Shanghai Urban Neighborhood Survey,简称SUNS)。该项目由上海市“高峰高原”计划社会学III类高峰计划资助,由上海大学“数据科学与都市研究中心”(Center for Data and Urban Sciences, CENDUS)负责设计和执行。SUNS作为国内外单个城市调查研究中设计最复杂、样本最大的项目,该调查项目搜集包括社区、家庭、个人在内的多层次的追踪调查数据,包括居村调查和住户调查两个子项目。居村调查包括全市5732居(村)委会中随机抽取的537个社区,于2015年完成;住户调查则对全市具有代表性的180个社区进行入户访问,对象包括所有同住家庭成员,于2017年7月最终完成。
上海大都市社区调查问卷中有独立模块专门测量了社区环境情况飞刀问情,研究用此指标作为环境暴露指数。具体包括社区附近夏季河流是否有异味;社区垃圾桶附近是否有渗滤液溢出;社区附近餐饮业单位是否有污水无组织排放;社区附近是否存在工业生产单位产生的大气污染源;社区附近餐饮业单位的油烟是否影响居民生活;社区附近夜间流动烧烤摊是否有烟气;社区附近是否存在交通噪声污染;社区附近是否存在工业噪声源;社区附近商业设施(如KTV、餐饮业等)是否存在社会噪声源;社区附近便民设施是否存在广场舞噪声扰民情况。
因文章只体现到区县层面的分布状况,使用测量方法,我重新绘制了在街道层面的暴露指数的分布情况(如图2)。如图2所示,颜色越深(深红色)代表着环境暴露指数越高,即本地区受到的环境危害越大。将图1和图2进行比对,则清晰的看出非上海户籍人口聚集地环境暴露指数高,更容易受到环境暴露的风险。

图2 环境暴露指数街道层面分布(数据SUNS)
此外开封奇案,居住地的区位是否与个体的健康密切相关?由上文的分析我们很容易推测出,居住在外来人口聚集区的人健康状况更差,因为图2展现出了那里受到了更多的环境风险。但使用“上海都市社区调查”SUNS数据作图分析并非如此,初步结果显示居住在外来人口聚集区的人健康状况并没有呈现出受损态势。如图3所示区县层面的自评健康均值分布,外来人口聚集区的平均自评健康状况更好(颜色越深说明自评健康越好),图4展示的是区县层面患病状况的分布,测量是使用常见疾病患病比例,外来人口聚集区患病比例更低(颜色越深患病比例越高)。而这与我们的之前的假设并不一致,可能的原因是各区县人口构成不同,外来人口的主要构成是劳动就业人口,他们的年龄以中青年为主,健康状况都较好,由此引发了样本选择性的差异。

图3 自评健康状况均值(区县)

图4 患病比例分布(区县)
注:数据来源于“上海都市社区调查”(简称SUNS),部分区县未进入分析,空白处表示无数据。
至此,我们可以回答最开始的问题,上海是呈现出基于户籍的居住隔离,外来人口聚集区更易受到不良环境的影响,居住地的区位与个体的健康密切相关,但是健康影响机制有待进一步的研究。健康是重要的人力资本,同时也是我们行动的基础。John R. Logan 2012年在ARS上发表就了“Making a Place for Space: Spatial Thinking in Social Science”就是对于空间研究的主要因素进行了综述,其中对于空间研究的关键概念、测量方法、分析工具都进行了介绍,本推送是想通过团队成员的一些初步研究把空间的视角和概念引入到城市健康研究中,还有很多有意思的议题需要更多学者的关注。
参考文献:
梁海祥,. 双层劳动力市场下的居住隔离——以上海市居住分异实证研究为例[J]. 山东社会科学,2015马湘宜,(8).
孙秀林,施润华,. 社区差异与环境正义——基于上海市社区调查的研究[J]. 国家行政学院学报,2016,(6).
Logan J R. Making a Place for Space: Spatial Thinking in Social Science.[J]. Annu Rev Sociol, 2012, 38(1).
编辑:潘雨 江祥雪
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