1 引言 近年来，社会科学研究，尤其是应用社会科学研究的一项重要进展，就是定量或计算方法在研究复杂的人类社会系统中的应用。美国许多大学都设有相关的计量社会科学或复杂社会系统的研究中心。其中，哈佛大学的Institute for Quantitative Social Science、斯坦福大学的Institute for the Quantitative Study of Society、加州大学洛杉矶分校的Center for Computational Social Science、亚利桑那州立大学的Center for Social Dynamics and Complexity、乔治·梅森大学的Center for Social Complexity等中心，在推动社会科学与自然科学交叉（“大交叉”）以及社会科学内部各学科间的交叉（“小交叉”）领域研究方面的贡献尤其突出。这一潮流可以概括为社会科学的“科学化”，强调借用科学分析方法和研究手段，包括计量、模型和可复制性。 社会科学的发展出现的第二个潮流，就是“空间化”。社会科学的发展遇到更多的空间问题，这些问题的复杂性需要系统的科学方法来解决，例如全球化带来的区域间空间相互作用、环境变化中自然与人文因素的地域性。围绕这一主题的相关学术会议层出不穷，相关专著也越来越多[1-2]。美国加州大学圣达巴巴拉分校的空间综合社会科学研究中心（Center for Spatially Integrated Social Sciences简称CSISS）就是在美国国家科学基金（NSF）资助下1999年创建并发展起来的，为促进各种社会科学和行为科学中空间因素的分析发挥了重要作用。英国伦敦大学学院（University College London）的高级空间分析中心（Centre for Advanced Spatial Analysis简称CASA）也集聚了地理学、经济学、城市规划、物理学、计算机科学等多学科的专家，集中研究社会经济系统在时空演变中的客观规律以及相应的政策与规划手段。哈佛大学2005年成立了一个地理分析研究中心（Center for Geographic Analysis），宗旨就是要推动空间分析和地理信息系统在人文与社会科学研究中的应用，中国历史地理信息系统（CHGIS）就是他们与中国学者合作的代表作。另外也属于常青藤联盟的布朗大学，近年来也在空间社会科学结构（Spatial Structures in Social Sciences简称S4）的旗帜下着力整合社会科学中关注空间问题的各方面的学者，推动社会科学的空间化。 社会科学的发展的第三个趋势，就是“应用化”越来越强。由于各类研究基金的引导作用，越来越多的社会科学研究项目，要求成果能转化为有效的公共政策，服务于社会。应用性的社会科学往往对数据调研、归纳、分析的要求高，运用数理和统计手段多。解决问题时，侧重于政策性调控和具体的规划性措施，许多操作上要求落实到空间上具体的区位。这一趋势也可以叫“公共政策化”。 地理信息系统（Geographic Information Systems简称GIS）在此过程中扮演了重要角色，因为GIS在整合、分析各种数据尤其是空间数据方面有独特优势。基于GIS平台的公共政策与规划措施，操作上为“好钢用在刀刃上”创造了条件、执行时具有“因地而制宜”的优点。正如英国皇家科学院院士迈克·巴迪所言：“要搞好政策性较强的社会科学研究，数量方法是必不可少的，而这些方法及背后的理论一定要空间化”[3]。空间化的社会科学就离不开GIS。 本文举例演示GIS在人文学与社会科学（如经济学、历史文化、社会学特别是犯罪学、公共卫生与规划）的广泛应用，旨在说明GIS在人文学与社会科学（特别是相关的空间问题）的应用价值，推动这一领域在中国的发展。大部分案例来源于笔者多年研究的经验[4]，包括美国国家司法研究所（NIJ）、国家癌症研究所（NCI）、卫生部（DHHS）、住房与城市发展部（HUD）、国家基金委（NSF）资助的多项研究成果。为简便起见，本文此后提到的“社会科学”是广义的，包括传统的人文科学与社会科学。这些学科的应用研究，由于笔者背景的局限性，本文侧重于与公共政策与规划关系密切的相关议题的讨论，覆盖面也只限于笔者熟悉的西方文献。 2 经济学的应用实例 经济学在社会科学中的地位，相当于数学在自然科学中的地位，有人称数学是自然科学的母亲。经济学对其他社会科学影响大，是因为它输出的养料多。瑞典皇家科学院在宣布2008年诺贝尔经济学奖的得主Paul Krugman时，明确指出是因为他在国际贸易和经济地理两方面的杰出贡献。这两个领域都是研究经济活动在空间分布的变化和相互作用的规律，特别是应用方面的研究，得益于GIS和空间分析的潜力很大。 这里要讨论的应用案例，来源于经济学的一个分支“城市经济学”，其中的空间问题尤为突出。选用城市经济学，一方面是因为其中的空间问题多一些，另一方面也是因为笔者知识背景的局限性。 20世纪50年代，人们首先发现城市内部的人口密度由市中心往外递减，而且很有规律，可用负指数方程来刻画[5]。这一规律性的发现吸引了许多经济学家的注意力，他们的目标是这一现象的经济学解释。相关工作也推动了城市经济学这门学科的诞生和发展，其中贡献最大的是Muth[6]和Mills[7]。Muth-Mills模型假设城市只有一个中心CBD，就业都集中在那里。如果大家都到这个中心上班，远离CBD的住户在通勤上的花费更多，得到的补偿就是可以住较大的房子，相应房子的单位面积房价也就便宜些。结果是，从市中心向外，人口密度逐渐降低。下面简述模型的推理过程，感受一下经济学模型的精妙和缺憾。
