社会科学杂志 SSP 第一卷, 第一期

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2024 - 第一卷

第一卷, 第一期

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《社会科学杂志》发刊词

SSP, 1 (2024), pp. 0-0.

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摘要

社会学是一门世界的学问，但社会学家有自己的文化根脉与祖国。社会学是一门百年的科学，但社会学人有自己的时代使命。社会学的中国自主知识体系，是在中华民族伟大复兴历史进程的长河中，栖居于当代理论之树中古老而全新的枝杪。我们所理解和建设的当代中国社会学，正是立足于自主知识体系构建的时代责任，牢牢植根于中华文脉、深深致力于提升社会福祉的学问。秉持这样的自我期许，我们在多家机构的大力支持下，于2023年创办《社会科学杂志》（Social Science Perspectives），希望以这一全新的刊物，能在百年未有大变局的洪流中，为中国社会学提供一个小小的学术平台和时代注脚。

SSP, 1 (2024), 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 (2024), 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 (2024), 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 (2024), 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 (2024), 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。

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 (2024), pp. 129-156.

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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。

当代公众对性少数群体的话语态度及机制 —— 基于多来源大数据的省域分析

张柏杨 & 张冬冬

SSP, 1 (2024), pp. 157-181.

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摘要

本文以微博中我国各省公众对“性少数群体”（LGBTQ）的讨论话语及其影响机制进行宏观定量社会分析。基于多来源大数据（2015-2019）的研究表明，作为一种亚文化，近年来“性少数群体”话题在社交媒体中的讨论热度逐年增高，讨论话语的情感态度总体正向，但存在内陆低于东南沿海的空间差异，以及随时间推移情感指数下降的趋势。面板数据模型分析结果表明，自媒体中“性少数群体”相关的话语情感，受到省域城镇化水平和文化发展水平多种宏观因素影响，而新闻媒体对“性少数群体”的报道，对自媒体讨论存在重要影响。

社会文摘

SSP, 1 (2024), pp. 182-189.

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摘要

征稿函

SSP, 1 (2024), pp. 190-190.

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摘要

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