社会科学杂志 SSP 第一卷, 第一期

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2023 - 第一卷
- 第一期

第一卷, 第一期

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SSP, 1 (2023), pp. 0-0.

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摘要

重新检视贫困研究：概念、测量与理论中的共识与争论

张文宏

SSP, 1 (2023), pp. 1-27.

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摘要

在比较了从绝对贫困到相对贫困概念内涵变化及贫困指标操作化测量的基础上，作者对个体主义和结构主义两大范式下的社会达尔文主义理论、贫困文化理论、贫困社会环境理论、马克思主义理论、冲突学派理论、功能主义理论、社会排斥理论关于贫困成因及其后果的不同解释进行了重新检视，提出了中国相对贫困治理理论和经验研究及政策设计的五大原则。

中国1953-2020的人口普查：回顾与展望

吴晓刚

SSP, 1 (2023), pp. 28-59.

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摘要

本文回顾了自1953年以来中国人口普查的发展历程，认为历次人口普查如何开展、搜集什么样的社会人口信息，在很大程度上反映了70年来中国社会政治环境的变迁。文章梳理了1982年第三次人口普查以来的变化和调整，特别是2010年“六普”在2000年“五普”基础上的创新。针对2010年普查设计和执行中的问题与挑战，2020年普查的进一步改革和创新，借鉴世界上相关国家人口普查工作正在进行的研究设计和数据搜集方式的创新探索，讨论中国未来人口普查内容的改进和普查方式的改革的方向。

多子多福吗？ —— 子女数量、代际支持与母亲健康

石智雷

SSP, 1 (2023), pp. 60-92.

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摘要

中国计划生育政策的严格实施，为我们利用工具变量来识别生育数量对母亲健康影响的因果效应提供了难得的契机。本文基于中国健康与养老追踪调查数据，从自评健康、躯体健康和心理健康三个维度，考察了早年实施的生育决策如何影响生育完成之后生命历程的母亲健康状况，在此基础上探讨了资源约束和代际支持所发挥的中介作用。工具变量估计结果显示，生育数量的增加显著降低了母亲的健康状况，并且无论是从1个孩子增加到2个，还是从2个增加到3个及以上，都会带来母亲健康状况的显著下降。相对于对躯体健康，生育数量增加导致的母亲心理健康状况下降幅度更大。生育数量的增加导致子女对父母代际支持的减少。当放松家庭资源约束，生育数量对母亲健康的负面影响力有所减弱。

重大突发公共卫生事件下的政府治理能力与公众社会安全感 —— 基于GSSCH2020数据的门槛效应分析

郭未 & 马炬申

SSP, 1 (2023), pp. 93-128.

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摘要

基于2020湖北省疫后综合社会调查数据，本文在社会认知理论视野下，以“熵权TOPSIS法”测度湖北省各地市的政府治理能力，并采用OLS、工具变量法以及门槛效应模型（Threshold effect model）深入分析政府治理能力对公众社会安全感的影响。研究发现，湖北省各市的政府治理能力存在量上的“一超多强”和空间上的异质分化特征。地方政府治理能力对属地公众的社会安全感具备显著促进作用，但是这种影响整体上呈现出非线性的门槛效应。地方政府治理能力影响公众社会安全感知存在单门槛效应，在突破门槛阈值后对公众社会安全感的提升作用则大大减弱，这意味着具备高水平政府治理能力的城市进一步提升公众社会安全感面临更大挑战。同时，这种影响具备明显的区域异质性：相较于农村，政府治理能力对城市公众社会安全感有着更大的边际效应。本研究认为，公共风险的常发性表明当下中国已具备风险社会的特质，因此，政府理应进一步促进自身治理能力现代化的转型，通过打造服务型政府，着重提升城市的管理水平和行政效率，关注“一老一小”和“低收入、低学历”群体的社会安全感缺失问题，更积极有为地应对未知社会突发事件。

从阶层分类到阶层量化：社会阶层量化方法新范式的一种探索

孙静含 & 李升

SSP, 1 (2023), pp. 129-156.

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摘要

在以往的社会分层与流动研究中，研究者们常使用国际社会经济地位指数ISEI指标或EGP阶层分类框架等主要方法对社会阶层进行测量研究。然而，一方面ISEI指标主要考虑经济和教育两个因素且前提是依据主观测量的职业声望，因而容易受到质疑；另一方面EGP阶层分类框架则主要依据职业状况进行分类，虽然考虑了雇佣关系及技术能力等客观因素，却也面临阶层分类边界是否清晰适用于国内研究的局限。基于EGP阶层分类法，将收入和教育因素纳入EGP阶层分类中，提出一种新的计算方法，即通过计算获得“阶层地位分”，从而实现从阶层分类转向阶层量化的社会阶层连续性测量的新方式。通过使用CGSS数据进行验证分析，发现使用迭代法能够计算出收入和教育两个因素在阶层分类中的比重，以此计算出的“阶层地位分”也更易反映社会现实。该方法能够解决困扰国内研究的阶层量化问题，为今后的社会阶层研究方法拓展出一种新的可能性。

AI 时代社会科学研究方法创新与模型：“过度拟合” 问题探索

冯帅帅, 张佳星 & 罗教讲

SSP, 1 (2023), pp. 157-184.

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摘要

大数据和机器学习的有效结合推动人工智能获得重大突破，同时也为社会科学开展量化研究方法创新带来新的发展契机。传统理论假设和统计知识驱动的量化研究对模型的过度拟合问题关注不够，导致研究结论的一般化能力受限，更使社会科学研究成果的社会预测功能为人所诟病。而基于交叉验证和正则化方法的机器学习建模方法可能有效解决过度拟合问题，为开展社会预测研究提供方法支撑。本文首先讨论了过度拟合问题的发生根源和内在机制，继而对模型过度拟合问题的机器学习纾解方法进行了介绍，最后分析了机器学习建模方法的不足和限制性因素。将新的机器学习方法运用于社会科学研究，这是机遇而非威胁，研究者需要保持客观态度，努力确保自己有能力根据实际需要将经典方法和新方法的组合应用于具体研究之中。

服务型政府建设可以提升政府回应性吗？基于中国城市大数据的分析

柳建坤 & 曾煌烽

SSP, 1 (2023), pp. 185-221.

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摘要

作为推进服务型政府建设的重要环节，行政审批制度改革对于梳理政府与市场、政府与社会的关系具有重要意义，但鲜有文献考察改革对调整政府与公众关系的影响。本文利用人民网领导留言板数据库、中国城市行政审批中心数据库以及统计年鉴资料构建了15个副省级城市在2008−2017年的面板数据，考察了行政审批制度改革对政府回应性的影响。研究发现，行政审批中心的设立显著提高了政府对公众意见的回复率，并且在进行一系列稳健性检验后，该结论仍然成立。但该政策效果具有明显的地区差异性。从影响机制上看，行政审批中心的设立显著改善了当地的制度环境，从而为政府回应公众意见创造了有利条件。因此，地方政府应加大行政审批制度改革的力度，完善行政审批中心的职能，从而推进回应型政府建设，这对推动国家治理体系和治理能力的现代化建设具有重要的现实意义。

社科文摘

SSP, 1 (2023), pp. 222-229.

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摘要

征稿函

SSP, 1 (2023), pp. 230-230.

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摘要

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