基于文献计量学的住房不平等研究.pdf
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1、112摘要:住房不平等是全球性热点问题。运用 VOSviewer 与 CiteSpace 软件对 WoS 数据库中 20002022 年的相关文献进行量化分析和可视化分析,通过绘制高频关键词关系网络和关键词时区图谱,梳理住房不平等研究的文献。主要结论如下:一是该议题研究已形成了较稳定的作者合作群体;二是美国和中国是该议题研究最活跃的国家;三是研究住房和社会问题的期刊占比极高,表明该议题有较强专业性;四是不同时代背景下住房不平等研究的关注点不同,而贫富差距和种族歧视引致住房不平等始终是研究焦点。Abstract:Housing inequality is a global hot issue.I
2、t uses VOSviewer and CiteSpace software to conduct quantitative analysis and visual analysis of relevant literature from 2000 to 2022 in WoS database,and analyzes the research topic of housing inequality by drawing high-frequency keyword relationship network and keyword time zone map;the research fo
3、und that:first,the research on this topic has formed a relatively stable cooperative group of authors.Second,the United States and China are the most active countries on this issue.Third,the proportion of journals studying housing and social issues is very high,indicating that the topic is highly pr
4、ofessional.Fourth,the housing inequality caused by the gap between the rich and the poor and racial discrimination has always been the focus of this study.关键词:住房不平等;文献计量学;知识图谱;研究进展Keywords:housing inequality;bibliometrics;knowledge map;research progress文陈多长浙江工业大学管理学院教 授博 士罗玉莹浙江工业大学管理学院(通讯作者)DOI:10.1
5、9875/ki.jzywh.2023.10.035引言住房是家庭经济安全和财富战略的核心。在许多发达经济体中,国家福利的不平衡以及劳动力市场重组导致住房资产的价值波动对家庭经济安全有着极大的影响1,2。获得住房所有权和财富积累的差异化似乎是造成社会不平等的核心。在过去半个世纪里,房屋不断升值,成为了21世纪私人财产增长的主力军,并被认为是有史以来最好的长期投资3。也因此住房从消费品逐渐演变为投资品和金融品,并成为城市家庭财富和社会分化的重要机制4。有研究指出,近年来许多国家的住房不平等现象明显加剧5,6,史密斯(Smith)7等人的调查显示,如今自住户之间住宅物业财富(扣除抵押贷款债务)的分配
6、不平等正不断扩大。导致住房不平等的因素颇多,如可支配收入的增加无法企及房价的增长,使得 25 34 岁人群自购住房拥有率较低,而50岁以上人均房产往往远高于一个国家的平均值,在住房上形成巨大的代际差异8。房产继承也是住房不平等的一个重要因素,而近年来生育率的下降使得这种继承导致的不平等更加突出。此外,空间两极分化和差异化准入也是导致住房财富积累不平等的重要原因。有学者对人口登记数据运用GIS制图,揭示了房屋价值开发中的空间极化,并通过建模证明了收入、就业和父母财富会影响住房子市场的分割9。住房不平等推动了地区之间高低收益子市场之间的分歧,由此拉大贫富差距和加剧发展不平衡。住房不平等会带来许多不
7、利影响,如有些家庭拥有多套住宅,可能导致房屋空置率上升,土地利用率降低,而部分贫困人口却难以承担房价,会成为影响社会和谐稳定的不利因素。由此,住房财富不平等加剧将日益影响代际以及相关的阶层矛盾8。另有研究表明,居民的生活满意度主要受住房价值和住房面积区域不平等的影响10。尤其在Covid-19 疫情期间,人们居家时长增加,暴露了全球住房质量和可用性的不平等。一些人缺乏足够的空间来开展转移到家中的活动,且疫情带来的经济衰退增加了住房还贷的压力。由此导致居民负担不起或生活在质量差的住房中,从而对其心理健康产生负面影响11。西方学术界早在 20 世纪 60 年代就已开始关注住房财富分配不平等问题12
8、。20 世纪 70 年代至 20 世纪末,直击“住房不平等”(housing inequality)这一主题的英文文献持续散见于社会学、经济学和政治学等领域。21 世纪以来,世界各地房地产市场屡创新高,住房购买愈加困难,住房不平等状况恶化,该问题再次受到西方学术界关注,相关文献也开始增加13。国内住房不平等研究晚于西方,大致萌芽于21世纪初。2010年之后,相关文献快速增加,渐成社会学、城市经济学和地理学等学科的研究热点。由于住房不平等问题的研究涉及多学科、多领域,单一视角的案例分析和实证研究可能无法全面了解住房不平等问题产生的原因和造成的结果。因此,本文利用文献计量学方法对现有关于住房不平等
9、的研究文献进行梳理,分析该领域的研究结构和量化信息,并提供了系统综述和可视化图谱,为该领域的学者勾勒出目前关于住房不平等研究的现状,展现该领域研究聚焦点和近年来的发展趋势。1方法和数据1.1文献计量学与分析工具文献计量是一种用于描述分析某一学科或研究领域的动态与进展的一种计量方法,受益于近年来计算机科学技术的发展,计量分析结合可视化分析成为了该研究领域的新态势。通过清晰明了的知识图谱来展示计量分析的结果,成功实现了“一图胜万言”的目标14。本文利用CiteSpace和VOSviewer 进行知识图谱的绘制。CiteSpace 采用基于集合论的数据标准化方法来进行知识单元的相似性测度,通过绘制时
10、区视图(Timezone),在时间维度上清晰勾勒出研究热点演进的过程,从而呈现该领域的发展进程和趋势15。VOSviewer 采用的是基于概率论的数据标准化方法,在关键词、共机构、共作者等领域提供了多种可视化视图,制图简易且图像美观16,目前在文献计量的可视化领域受到了越来越多学者的关注。1.2数据检索与提取本文选取 Web of Science 作为数据来源,同时为保证检索数据的全面且准确,索引选择为SCI-EXPANDED、SSCI,使用的检索策略为 TS“housing inequality”OR“housing equality”OR“housing”AND(“inequality”O
11、R“equality”),时间跨度从 2000 年 1 月开始到 2022 年 5 月,检索截止时间为 2022 年 5 月 26 日,文献类型选择为Articles。检索结果去重后共得到期刊论文2126篇。利用CiteSpace对数据做重复性审查,再根据标题和摘要去除与主题无关的文献,最后通过浏览全文,筛除不符合要求的文献,保留文献176篇。通过文献统计,绘制住房不平等研究领域论文发表情况的时间分布信息(图1)。整体来看,该领域的发文量在不断上升,并以2011年和2018年为界,可以分成三个阶段。第一阶段是 20002011 年,每年只发表少量文章,但是整体上发文量还是在不断的波动变化中实现
12、增长。20112018年为第二阶段,发文量徘徊在每年8篇左右,2018年开始进入第三阶段,每年的发文量显著增长,2020年更是高达41篇,这表明该研究领域受Research of Housing Inequality based on Bibliometrics基于文献计量学的住房不平等研究113235|2023|10城市设计该议题的研究有较强的专业性和针对性。表 2 对载文量大于4篇的核心期刊进行了展示。其中载文量最大的期刊是Housing Studies,多达25篇。此外,篇均被引次数最多的期刊为Social Problems,为JCR1区的社会学类顶尖期刊,共计4篇文章获得了303次引用
13、,篇均被引次数达75.25次。这说明,该期刊刊载的文章质量较高,在住房不平等研究议题上受到了诸多关注。对其刊载的文献进行分析发现,该期刊对种族问题较为关注,分析了种族歧视导致的住房不平等问题21,22,此外,也关注了财富不平衡导致的居住隔离现象23。2.3对国家合作和发文量的统计分析本研究对32个国家的发文量进行了分析。首先通过 VOSviewer 对所有在该领域有发文的国家进行了可视化(图2)。从图中可以看出,该领域不同的国家的发文量差异巨大,马太效应十分显著,大部分论文为少数几个国家的学者所著。进一步分析该领域的高生产力国家,发现该领域发文量前5的国家中,美国和中国学者贡献了最多的论文,共
14、发表 107 篇论文,占该领域总发文量的61.5%;其次是英国和新西兰,分别发表了19篇和17篇。从篇均被引量来看,美国学者的研究在该领域中受到了较多学者的关注,篇均被引次数达到了26.95次(表3)。3关键词聚类分析与演进分析3.1关键词聚类分析关键词凝练了一篇论文的核心和精髓,借助关键词共现分析能够发现某一领域的研究热点,因此关键词已被广泛用于揭示研究领域的知识结构24。通过运用 VOSviewer 对 167 篇文献绘制关键词共现网络视图,选取出现频次大于等于 5 的60 个核心关键词进行可视化(图 3)。图中圆圈节点越大,表示关键词出现的次数越多,越能代表该领域的热点;节点连线代表关键
15、词的关联强度,连线越粗,代表连线两端的关键词出现在同一篇文献中的次数越多;不同的节点颜色代表不同的聚类,即研究主题。探究关键词共现图可以发现,图中关键词可Law 的计算公式。因此,可认为住房不平等研究议题已形成了较为稳定的作者合作群体。表 1展示了在该领域发文量大于 4 篇的高生产力作者相关信息。由表 1 可以发现,学者黄(Huang)是近20余年来在住房不平等研究领域的最高生产力,共计发表了 6 篇论文,同时也是高被引作者,篇均被引次数高达 36.83 次。研究该作者关注的核心点,可知他主要关注中国在住房转型和过渡时期的住房财富不平等问题以及农民工住房问题的制度背景18,19。此外,近 20
16、 余年住房不平等领域的高发文量和高被引作者大多来自中国,可见,由于近年来中国经济高速增长下社会变革的快速推进和房地产领域的飞速发展,不仅加速了中国住房的商品化进程、居民住房自有率显著提高,也导致了住房不平等问题的显现20,该议题的研究亦受到了较多房地产领域学者的关注。2.2对期刊载文量的统计分析对文献所属的期刊进行统计,发现近20余年来,刊载该议题论文的刊物除了少量综合性期刊外,大部分期刊都与房地产研究密切相关,这说明到了越来越多学者的关注,进入了蓬勃发展的阶段。2数据的计量分析2.1对作者发文量的统计分析对文献作者进行分析,能获悉该研究领域的代表学者和核心研究力量。著名学者普赖斯(Price
17、)17指出,在同一主题中,半数论文为一群高生产力作者所撰,这一作者集合的数量上约等于全部作者总数的平方根,即:其中 n(x)表示撰写 x 篇该领域论文的作者数量,Inmax代表该领域内最高产作者的论文数(通过VOSviewer统计可知6篇),N为作者总数,m 为核心作者最低发文数。依据 Prices Law,某一领域核心作者最低发文数 m 0.749 1.83,因此将发文量 2 篇以上(含 2 篇)的作者定位为该领域核心作者,共计 35 名核心作者,共计发文 92 篇,占总发文量的 52.9%,达到了普赖斯(Price)所提出的半数(50%)标准,将上述数值代入公式计算也基本符合 Prices
18、 图 1住房不平等领域发文量图(图片来源:作者自绘)图 2国家发文量与合作的知识图谱(图片来源:作者自绘)表 1作者信息表(发文量大于 4 篇)(表格来源:作者自绘)表 2期刊的信息表(载文量大于 4 篇)(表格来源:作者自绘)114分为四个聚类,且蓝色聚类分别和黄色聚类、绿色聚类关系较为紧密,而红色聚类相对较独立。为更清晰地了解关键词之间的关系,本研究对4个聚类的词汇进行了分析,逐一研究了关键词聚类所关联的研究内容。红色聚类关键词聚焦的核心是收入不平等(income inequality),而收入不平等导致的贫富差异很可能会影响整个社会在住房上的负担能力(affordability)差异,从
19、而导致社会住房不平等加剧。如在加拿大,获得经济适用房的机会根据性别和移民身份进行了分化,随着时间推移,中低收入家庭的住房负担能力显著恶化25。德维德(Dewilde)和兰斯(Lancee)26通过研究 28 个国家的多层次模型得出,收入不平等会影响人们的期望从而加剧地位竞争,进而影响人们获得住房的机会;收入不平等降低了低收入者按市场价租房或购房的能力;不平等与住房拥挤之间存在正相关;收入不平等程度越高,住房质量越低。但事实上收入与住房不平等之间的关系很复杂,如 19812011 年的英格兰和威尔士就是例外,该地区的收入不平等程度较高,但住房不平等程度较低27。黄 色 聚 类 围 绕 的 核 心
20、 是 居 住 隔 离(residential segregation),居住隔离是指居民由于种族、习俗、职业、宗教、财富或文化水平差异等关系,特征相类似的集居于一特定地区,不相类似的团体间彼此分开产生隔离现象。贝布里斯(Besbris)和费伯(Faber)28利用回归和定性访谈,研究得出代理商集中和种族隔离与地方不平等之间存在显著关系。同时有学者通过实证分析发现移民的房屋所有权较低,且家庭住房拥挤程度较高,但移民特征对住房成本的影响较小29。另外,我们可以感受到中心城市和郊区之间存在居住隔离。且通过大量文献阅读后我们发现该现象普遍存在于全球各地,如美国房主贷款公司(HOLC),通过拒绝向有色人
21、种社区提供抵押贷款,将种族隔离主义制度化。在随后的几十年里,该做法从少数族裔社区转移了数十亿美元,并塑造了种族隔离模式。这种通过“空间标记”进行种族排斥的现象也体现在当代住房不平等中,住房不平等仍然是当代种族分层最明显的体现30。学者调查制度性地方分化在住房金融不平等问题的影响,结果显示 21 世纪的有色人种借款人更有可能被拒绝贷款,或获得次级贷款30。绿色聚类关键词所关联的研究大多是在中国(China)社会背景下展开的。在文献查阅时,我们发现大量的研究聚焦于中国住房的城乡不平等。通过分析中国家庭金融调查(CHFS)的数据,发现城乡不平等是整体住房财富不平等的重要组成部分31。城市和农村人口的
22、收益和财富差距是导致城乡住房不平等的直接因素。同时研究发现,在过去几年里,中国城乡居民住房财富分布状况呈现出大于收入状况的差异32。此外,中国城市住房市场化程度相对较高,而投资性住房财富在城镇居民住房财富中所占比重也越来越高32,有助于城市家庭通过交易房产加速财富积累,进而扩大城乡居民住房财富的不均衡。这些发现对进一步的住房改革以及城乡融合具有重要的政策意义。蓝 色 聚 类 围 绕 的 核 心 关 键 词 是 财 富(wealth)。住房在很多家庭中都占有极大的财富比例,根据有关住房金融化的文献,可得出住房公平性是比较分析财富平等性的核心,且通过追踪不同财富组成的影响,财富不平等和集中度的跨国
23、差异主要由住房权益的分布决定33。同时,随着住房金融化,越来越多的人通过房地产交易来赚取收益,这使本就拥有大量财富的人获得了更多的收益,而炒房提高了市场房价,导致本就财富不足的人口,更加承担不起住房支出,由此加剧了住房不平等。在 图 3 中,最 大 的 两 个 节 点 为 不 平 等(inequality)和房屋所有权(homeownership),也是全图的核心。由此可以推知,住房不平等主要体现在房屋所有权的不平等。研究表明,房屋所有权在总体上具有均衡效应,并且近年来住房拥有率呈上升趋势,但住房拥有率的上升并不代表空间和财富的分配均衡,反而与空间隔离的加剧和财富在城市的集中化有关34,需要专
24、家进一步研究改进住房机制。3.2 关键词演进分析对关键词的共现分析可以发现研究领域的背景、热点和聚焦点,对关键词的演进分析则可以获悉研究领域的发展过程。因此,本研究运用 CiteSpace 对关键词进行了演进分析,勾画关键词时区视图(图 4)。时区图中每一个背景条代表了一个年份,关键词大小代表了关键词的频次高低,连线代表了关键词间的共现关系。从该时区图可发现,高频关键词主要出现在 2004 年到 2010 年左右,但在那期间关于住房不平等问题的发文量较少,且在该领域最初主要关注于种族(race)和(对不同种族、宗教的人所采取的)隔离(segregation)问题。学者们认为,财富和房屋所有权方
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