空间与社会交互作用的实证方法及分类及统计方法

社会与空间的交互作用思想，在社会空间这个概念中，已经有所体现。但是，在实证研究中，如何检验社会与空间的交互作用，长久以来一直没有很好的方法。在这方面，近期，笔者和另一位学者共同提出了“空间-制度”互动类型识别方法（马玉娜和顾佳峰 2018a）。这套方法和步骤的基本思想是通过多次使用Moran’s I值检验的方法来进行识别和诊断，具有一定的说服力，并发表在《北京大学学报（哲学社会科学版）》。接下去关于这种方法的说明，基本原文引用了这篇论文。当然，要全面了解这种方法，还是建议读者去研读这篇论文。通过实证方法来识别和检验“空间-制度”互动类型，需要有一定的程序。具体而言，主要有如下几个步骤：

第一步，建构包含制度结构和空间结构自变量的OLS回归模型及实施Moran’s I值检验。当OLS模型中的Moran’s I值检验不显著时，说明OLS模型残差项中不存在显著的空间依赖性，制度结构自变量与空间结构的互动对因变量的影响不显著，因此，不需要再继续检验。当Moran’s I值检验显著，则说明构建的OLS模型残差项中仍然存在显著的空间依赖性，这很可能是来自制度结构自变量与空间结构的互动，说明OLS的估计结果存在有偏性，需要进一步对“空间-制度”互动效应进行检验，则进入第二步。

第二步，建构包含制度结构和空间结构自变量的空间误差回归模型及实施比较分析。把OLS回归模型结果和空间误差回归模型结果相比较，能够得到四种可能的情况，分别对应四种可能的“空间-制度”互动关系类型，具体见表3。

表8-1：“空间-制度”互动类型识别表

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在结果8-1中，制度自变量和空间自变量均显著，说明制度自变量和空间自变量分别会对因变量产生显著影响。同时，空间误差系数显著，说明存在制度自变量与空间结构的互动，也就是在制度因素和空间因素的单独影响之外，制度因素与空间因素还会通过互动对因变量产生显著影响。制度因素和空间因素既单独对因变量产生显著影响，又通过互动对因变量产生显著影响。这种互动类型，我们将其定义为“空间-制度”部分交互，即空间结构因素和制度结构因素之所以对因变量产生显著影响，部分原因是二者的交互作用。

在结果2中，制度自变量和空间自变量均不显著，说明制度自变量和空间自变量不会单独对因变量产生显著影响。同时，空间误差系数显著，表明制度因素和空间因素会通过互动对因变量产生显著影响。制度因素和空间因素均不单独发挥作用，仅通过互动对因变量产生显著影响。这种互动类型，我们将其定义为“空间-制度”完全交互，即空间结构因素和制度结构因素之所以对因变量产生显著影响，完全是由于二者的交互作用。

在结果3中，空间自变量显著，但制度自变量不显著，说明空间自变量会单独对因变量产生显著影响，但制度自变量对因变量的影响是不显著的。同时，空间误差系数显著，表明制度因素和空间因素会通过互动对因变量产生显著影响。制度因素不单独对因变量产生显著影响，且制度因素和空间因素通过互动对因变量产生显著影响。这种互动类型，我们将其定义为“制度依附”，即制度因素之所以对因变量产生显著影响，是由于制度依附在空间结构上，通过与空间结构的互动作用而产生的。

在结果4中，制度自变量显著，但空间自变量不显著，说明制度自变量会单独对因变量产生显著影响，但空间自变量却不会。同时，空间误差系数显著，表明制度因素和空间因素会通过互动对因变量产生显著影响。空间因素不单独对因变量产生显著影响，且空间因素和制度因素通过互动对因变量产生显著影响。这种互动类型，我们将其定义为“空间依附”，即空间因素之所以对因变量产生影响，是由于空间依附在制度结构上，通过与制度结构的互动作用产生的。

上述内容摘自《“空间-制度”互动与公共福利资源配置：以机构养老为例》一文。该文以中国机构养老为例子，提出了检验空间与社会互动的实证方法。这种方法以及空间与社会交互作用的具体分类，为研究这种交互作用及其机制，提供了一个新的方向。当然，目前这种方法还是空间与社会交互作用的间接检验，以后，还应该在这个方面上继续进行深入研究，最好能提出一些可以进行直接检验的具体统计方法。