内容提要：不同于已有研究从宏观的国家、省市层面的民族结构特征或微观的个体民族身份背景来讨论民族与信任的关系，本文提出从中观的社区层面，通过构建民族多样性指数来探究社区空间内的民族构成特征对邻里信任的影响。基于中国西部社会经济变迁调查数据，使用多层次混合效应线性回归模型，本文发现：整体来看，随着民族多样性增加，社区邻里信任表现出先降低后升高的U形变化模式。这一发现不同于已有研究所认为的线性变化模式。具体到不同民族大类，就汉族、维吾尔等族、满蒙等族、南方各族而言，其所在社区的民族多样性特征对邻里信任水平的作用效应也存在差别。我国民族多样性对邻里信任的多元影响模式，可为基层社区的民族关系治理提供有益的政策启示。

关键词：民族多样性；邻里信任；U形模式

作者简介：杨江华，西安交通大学社会学系；贾洛雅（通讯作者），空军工程大学军政基础系；郝明松，西安交通大学社会学系

一、引言

信任作为一种重要的社会资本，对市场经济运行、政治民主参与和社会团结整合具有重要的积极功能（福山，1998；帕特南，2001），因此维系和提升社会信任水平，就成为现代国家社会治理能力建设的一项重要内容。随着现代社会流动的加速，不同民族身份背景人们空间居住的变化给信任关系带来怎样的影响，社会资本由此产生怎样的后果，成为学界近年来关注的一个重要议题（Putnam，2007；Sturgis et al., 2011；Gijsberts et al., 2012；Dinesen et al., 2015）。

对此，已有研究形成了两种代表性观点。一是削弱降低论，认为族群异质性的增加会导致社会内部高度分化，使得社会信任关系主要在各族群内部维系，而族群间的信任则变得越来越弱，甚至民族内的信任关系也会有所减弱，社区社会资本因此被削弱（Putnam，2007；Zak & Knack，2001）。二是增进提升论，认为现代社会的流动性特征使得多元族群间的互动交往成为常态，不同族群间的接触与交往有利于增进了解，改变人们的传统偏见或刻板印象，特别是良性的社会互动方式对增强族群间的信任关系和社区社会资本具有积极意义（Marschll & Stolle，2004；Pettigrew & Tropp，2006）。

上述看似矛盾的观点，在研究议题和视角上具有一致性，即主要集中于讨论民族多样性的增加会给作为社会资本主要维度之一的普遍信任（gener⁃ alized trust）带来怎样的影响，并以特殊信任作为对比参照。相对而言，社区社会资本的另一个重要维度——邻里信任（neighborhood trust）的变化状况没有成为考察的重点。在实证分析方面，已有研究大多从宏观的国家、省市层面的民族结构特征或微观的个体民族身份背景出发，以此作为测量民族多元性的指标依据，比较时主要采用多数民族与少数族群的二分法，较少考察民族内部的异质性问题。随着全球化、城市化的推进和社会流动的增强，不同民族在特定区域空间中的比例构成会发生变化，进而对信任关系格局产生影响。已有研究的这些不足，主要源于对不同民族交往互动的社会情境缺乏深究，特别是对中观维度的社区层面因素考虑不足，难以准确反映多个民族日常交往互动对其社会信任关系的影响模式（Hipp，2007；Stolle et al.，2008）。而社区层面的邻里信任和交往互动是影响社会资本状况的一个关键因素，对维系社会稳定和促进经济发展有着重要作用。因此，探究社区层面的民族多样性构成如何影响邻里信任关系具有重要的理论意义。

与国外相比，国内相关研究刚刚起步。已有研究注意到民族多样性对经济增长、贫困治理和社会发展的影响（郑长德，2016；王振宇、顾昕，2018），指出我国不同地区的信任水平与地域文化关联不大，而主要与人们经济交易的程度和教育水平有关（张维迎、柯荣住，2002），还与地区内部的人口结构、社会交往取向和人际网络关系密切（张云武，2009）。虽然已有研究在理论分析上注意到社会信任对民族团结与社会统一的重要作用（范可，2013；王伟，2017；唐贤秋，2019），但关于民族多样性与社会信任之间关系的实证研究还比较缺乏。为数不多的经验研究主要是对特定民族之间的信任关系做了探索（如徐苗等，2015），而没有触及社区层面的不同民族之间的邻里信任关系。邻里信任是区别于普遍信任和特殊信任的一种信任形式（Wol⁃ lebak et al., 2012；黄荣贵、孙晓逸，2013），一定程度上决定着社区居民的集体认同和归属感，关系到社区社会资本与基层和谐稳定（Parkes et al., 2002；帕特南，2011）。我国民族构成具有多元一体的结构特征（费孝通，1989），少数民族在空间分布上呈现出“大杂居、小聚居”和西部地区相对集中的特征，西部大开发实施以来，少数民族在城乡和不同地区的流动因城市化进程而不断加快（李琳，2013；陈纪，2014），不同民族群体之间的交往互动日益密切。因此，探究西部地区的民族构成与邻里信任的关系，对于加强各民族交往、交流、交融和铸牢中华民族共同体意识具有重要的现实意义。

基于上述分析，本文试图利用大型抽样调查数据，以我国西部地区作为分析对象，重点从中观的社区层面来考察民族多样性对社区邻里信任的影响。

二、民族多样性与邻里信任：理论争辩与研究思路

（一）民族多样性与邻里信任：三种相异的观点

关于民族多样性对邻里信任的影响，目前学界存在三种观点。第一种是削弱论，认为民族多样性的增加会削弱社区邻里信任。在帕特南等看来，新移民涌入一个社会增加了族群多样性，对原有的社会团结构成了挑战，降低了人们对社区邻里的信任程度和公共参与的意愿，帕特南称之为社会的“蜷缩化”（hunkering down）现象（Putnam，2007）。与之类似，一些学者从冲突论的视角分析族群多样性对信任的消极影响，认为族群多样性加深了社会隔离程度，因为与相异族群背景的人接触越多，人们就越倾向于坚持“我们”的群体内认同，而有意区别于“他者”。这会降低人们社区参与的积极性，并使原本社区参与意愿较低的群体开始对其他族群抱有敌意（Alesina & La Ferrara，2000；Laurence，2011；Öberg et al., 2011）。

第二种观点是增进论，认为族群多样性可以增进人们之间的信任，族群多样性增加意味着不同族群的互动交往机会增多，人们更容易了解彼此并建立起信任关系，在一定程度上还可以减轻社会中的种族中心主义倾向（Marschall & Stolle，2004；Bahry et al., 2005；Tolsma et al., 2009）。有研究明确指出，族群多样性对信任的消极影响只存在于微观层面或社会局部，从宏观角度和长远发展来看，族群多样性是宝贵的社会财富，有利于提升社会的创新能力和经济活力，促进社会团结（Dinesen & Sonderskov，2015）。

第三种观点是条件情境论，不同于削弱论与增进论关于族群多样性与邻里信任关系非此（消极）即彼（积极）的论断，持条件情境论的学者更加注重从族群的人口结构、社会经济特征、信任关系对象和文化情境等角度来研究。例如，有学者指出，族群多样性对信任的消极影响在白人群体中比在非白人群体中更明显（Stolle et al., 2008）。有研究则发现，族群多样性对信任的影响与族群身份没有直接关系，而是与族群身份背后的社会经济地位相关（Acemoglu & Wolitzky，2014）。还有研究从具体的居住空间距离来论述族群多样性与信任之间的关系，发现近距离的接触与互动会降低不同族群间的信任，而远距离接触与互动则不会产生影响，表明族群与信任的关系主要受微观个体所处的实际生活空间的影响（Gijsberts et al., 2012）。

条件情境论的观点为民族多样性与邻里信任的关系研究提供了有益启示。不过，上述研究大都是建立在西方移民社会的经验基础之上，其研究结论对于中国社会的民族信任研究是否可靠适用仍有待检验。更重要的是，已有研究对民族多样性与信任之间的关系存在一个共性的理论预设，即民族多样性对邻里信任的影响似乎是线性的，前者的增多或减少会影响到后者（或降低或提升），即使是考虑到诸多的社会因素，也基本是以单一的线性思维来论述两者间的关系。本文认为，不同社会中的民族构成不同，历史文化传统有别，经济社会发展程度不一，民族多样性与信任的关系并不一定是某种单一的关联模式，其复杂关系需要新的研究来揭示。

（二）研究起点与思路：民族多样性指数的建构

在已有研究中，学者对民族变量的处理主要采取两种方式：一是笼统地将不同国家或地区内的民族构成状况（民族数量）作为自变量，考察社会信任水平高低（Pettigrew & Tropp，2006），或者就特定地区某几个民族的信任状况进行对比（Bahry et al.，2005）。二是根据相关民族在总人口中的占比，形成多数民族和少数民族的二元划分，并讨论两者的信任关系状况，这类研究通常以西方移民国家为经验对象（Schaeffer，2013）。这两种关于民族多样性的操作化定义，总体上比较简单粗略，都是将民族特征从社会背景中抽离出来，没有对具体时空中的“多样性”特征进行清晰的揭示。在社区层面，民族构成及其异质性程度不同，对邻里信任关系的影响就会不同，而如何呈现社区内部和社区之间的民族结构差异，就成为实证研究中要重点突破的问题。对此，已有研究做出了一些推进尝试（Dinesen & Sonderskov，2015），以民族分化度（ethnic fragmentation）和民族集中度（ethnic concentration）来构建一个民族多样性指数作为研究的解释变量。其计算公式如下：

式（1）中的 sij 表示民族 i 在具体国家或地区 j 中的聚集程度，其计量方式借鉴了赫芬达尔指数（Herfindahl-Hirschman Index，HHI），表示一个地区特定民族的集中程度；而则可以得出区域内不同民族的异质性程度，取值范围为0~1。0 代表地区 j 只有一个民族，即地区民族构成同质化，没有其他民族存在，而1代表此地区有无限多个民族，几乎每个人都不同。在实际中，民族够多元且每个民族的人数越接近，EF的取值就会越接近于1。

民族多样性指数的建构能够帮助我们有效辨析社区内部以及不同社区间的民族构成状况，明确民族间的日常互动交往。借鉴民族多样性指数的构建方法，准确识别社区层面的邻里民族结构状况，是本文实证研究的一个主要思路。这一思路对于研究我国的民族与邻里信任关系有较强的适用性。一方面，我国的民族构成和分布在长时段的历史过程中形成了“大杂居、小聚居”格局，56个民族分散居住于不同的省（区、市），各民族之间相互依存、融合发展，形成了“你中有我，我中有你”的中华民族多元一体格局（费孝通，1989）。另一方面，国家西部大开发战略实施二十多年来，西部少数民族地区的人口流动和城镇化进程大大加快（马戎，2009），城市中不同民族比邻而居的现象越来越普遍，不同民族在同一区域内的空间分布已逐渐打破聚族而居的状态，人们主要根据收入、职业、交通等非民族身份因素来选择居住位置，形成了一种混杂居住模式（束锡红、聂君，2012）。这意味着我们不能简单地以民族区域的行政划分作为操作方式，而需要用具体区域的民族多样性指数来反映民族构成的异质性状况，以更好反映我国不同民族成员混合居住的空间情境，进而揭示不同民族的社区邻里信任关系状况。

三、数据、变量与研究设计

按照国家统计局统计制度及分类标准，我国西部地区通常是指内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等12省（区、市），其面积占全国国土面积的70.6%，人口约3.8亿，占全国人口总数的27.1%，其中包括55个少数民族，是多民族混居生活的重要区域。

长期以来，由于各种原因，针对西部地区经济社会发展的大规模综合社会调查相对较少，学术界实证研究资料有限。为改变这一局面，2010年西安交通大学实证社会科学研究所联合西部 12个省（区、市）的高校和科研院所，共同完成了“中国西部社会经济变迁调查”（CSSC2010）。该调查采用分层随机抽样，以入户问卷调查的形式，针对西部地区18周岁及以上成年人，从经济收入、社会网络、健康环境、民族交往与社会态度等方面进行了深入调查。问卷不仅包括个体层次数据，还包括社区层次数据，最终共收集有效问卷10946 份（边燕杰，2013）。该调查为本文研究西部社会的民族多样性与邻里信任关系提供了可靠的数据基础。

（一）民族分类与测量

CSSC2010 共涉及 28个少数民族。已有研究有的参照语言、区域等因素，将少数民族合并为满蒙等族、回维等族、藏彝等族、壮侗/苗瑶等族共四类（Bian et al.，2015；杨建科、王琦，2018）；有的基于人口规模、聚居程度、语言、宗教信仰、族际通婚以及历史上少数民族与中央政权的关系等不同因素，并以主要代表性少数民族为划分民族大类的首要参考，将少数民族划分为藏族、回族、满族、蒙古族、朝鲜族、维吾尔族、新疆除维吾尔族以外的穆斯林民族与南方各族等八个类别（马戎，2008）。已有研究的民族分类为本文提供了一定的理论前提，考虑到哈萨克族、柯尔克孜族与维吾尔族同处新疆，交往关系密切，我们在数据操作处理时按照民族关系就近聚类原则进行了合并处理；与之类似，满族与蒙古族历史渊源亲近、民族文化融合度高（华立， 1983；奇文瑛，1992），我们也将之合并，最后形成了中国西部地区六大民族分类（见表1）。

（二）变量设计与测量

1. 因变量：社区邻里信任

社区邻里信任是一种基于社区空间内居民互动与交往关系的信任类型，是指居民对所生活社区/村庄周围邻居的信任程度（方亚琴，2015）。在CSSC2010数据中，社区邻里信任具体测量的是被访者对邻居的信任程度，具体分为 “完全不信任、比较不信任、说不清、比较信任、完全信任”五个等级，我们对之依次赋值为1~5，分数越高说明邻里信任程度越高。

2. 核心自变量：民族多样性指数

如前所述，本文借鉴已有研究关于民族多样性指数的建构方法，来计算特定地区内随机抽取的两个个体所归属不同民族的概率（取值为0~1），概率越高表明该地区的民族多样性越高，即每个人与周围人的民族身份都不同；反过来，概率越低则意味着该地区的民族同质性越高。考虑到西部地区人口密度低、社会空间距离远的客观事实，以及近年来社会流动背景下不同民族间的交往互动日趋频繁、城市社区的混合居住模式，具体区域内的民族多样性构成并不是一个固定不变的取值，而且对邻里信任的影响程度可能会随着多样性或者由此导致的族际交往不同程度而发生变异（Allport，1954；郝亚明，2015），即有可能会呈现出一种非线性关系，我们特地生成了一个独立的新解释变量——民族多样性指数的平方项，将其纳入本文的实证模型中，以更好分析民族多样性特征对邻里信任关系的影响。

3. 控制变量的选取与测量

首先，民族多样性可能与贫困或社会不平等联系在一起，经济剥夺对信任有着非常重要的影响（Delhey & Newton，2005），因此需要对与社会经济地位密切相关的因素进行控制。在具体操作中，我们以被访者的受教育年限（具体根据国内一般教育学制分别赋值为：没上过学为0，小学或私塾文化程度为6，初中为9，高中/中专/技校为12，大学专科为15，大学本科为16，研究生及以上为19）为控制变量。同时，邻里信任还受到周围社区居住环境的影响，通常与社区居民的平均经济收入水平有关（Alesina & Ferrara，2002）。为此，我们将被访者所在社区的客观收入均值和主观收入差距作为宏观层次的控制变量纳入模型。对收入均值的具体测量是：依据被访者2009 年全年家庭总收入（单位为万元），计算出某一社区所有被访居民的家庭总收入均值。收入差距的具体测量方式是：依据被访者对西部大开发实施十年来本地收入差距是否拉大了的评价（将“很不同意、不大同意、不清楚、比较同意、很同意”依次赋值为1~5），计算出某一社区所有被访居民在评价上的均值。此外，我们还控制了性别、年龄、婚姻状况等常规人口学背景变量。

（三）基本情况描述

1. 邻里信任的整体情况及民族间差异

基于所有样本的描述性统计结果可知，我国西部地区居民的邻里信任水平均值为3.87，标准差为0.89，不同民族之间存在一定的差异。图1显示，西部地区各少数民族的邻里信任平均水平都高于汉族（均值为3.79），同时各少数民族间存在较大的差异，其中藏族最高（均值为4.41），维吾尔等族次之（均值为4.20），回族等族、满蒙等族、南方各族均较低且非常接近（均值依次为3.85、3.84、3.86）。

2、其他变量的描述性统计结果

其他变量（包括核心自变量、控制变量）的描述性统计结果见表 2。首先，剔除有缺失值的样本后，进入统计分析的样本量为 10852，他们分布在 572个社区，平均每个社区的被访居民是19 人。整体看，民族多样性指数取值范围为 0~0.81，均值为 0.13；女性所占比例为 49.34%；年龄从 18岁到 99岁，均值为45.10岁；未婚者平均占比为9.85%；平均受教育年限为7.94 年（相当于初二水平）。总体上，社区层次家庭收入的均值为2.82 万元，其中维吾尔等族的家庭收入均值最低（1.94 万元），满蒙等族最高（3.31 万元）。社区主观收入差距评价的均值为3.94，表明被访者认为当地的收入差距在过去十年来变化较大。

四、实证分析策略与结果

（一）实证分析策略

在数据实证分析处理中，我们采用了多层次混合效应线性回归模型（multilevel mixed-effects linear regression model, MMLRM），选用此模型的主要原因有：第一，不同被访者可能嵌入在某一特定的社区中，同一社区内的被访者之间会产生或多或少的联系，因此无法再将这些被访者视为独立、随机的个体，这意味着使用单一层次的线性回归模型进行估计可能会降低其有效性；第二，为了准确估计社区层次的民族多样性对邻里信任的真实影响，需要在分析模型中控制或剔除其他社区层次的因素及其带来的干扰性影响（如经济收入差距的影响，参见Stolle et al., 2008）；第三，相较于单一层次的线性回归分析，MMLRM 模型不仅能够估计出第一层次（个体层次）因素对因变量的影响，还能估计出这一影响随着第二层次（社区层次）的不同而出现的变化（温福星、邱浩政，2014）。

考虑到社区内成员个体特征差异（如不同的教育水平）和不同社区间的背景因素差异，我们采用两层随机截距模型，主要方程如下。

第一层（个体层次）：

公式中的 Yij 是第 j 个社区的第 i 个居民在因变量（邻里信任程度）上的观测值，Xkij 是个体层次 n 个自变量（比如性别）的取值；β0j 是第 j 个社区的截距项，即自变量等于0 时因变量的取值，下标代表不同社区在截距项的取值上有差异；εij 是个体层次的随机误差项，表示在某一特定社区 j 中某一居民 i 在因变量取值上的随机变化部分。

第二层（社区层次）：

公式（3）中的 γ0 为总截距，即所有社区层次解释变量为0 时居民邻里信任程度的总体均值；ZPj 表示第 j 个社区的 m 个社区层次的变量（比如民族多样性指数、民族多样性指数平方项，以及居民对收入差距的评价）的取值，体现了社区层次变量对邻里信任程度的影响；μ0j 为社区层次的随机误差项，表示邻里信任程度的截距在不同社区的变异状况。公式（4）中的 γk 表示个体层次的自变量 Xk 对邻里信任程度的具体影响，且影响大小在不同社区一致。

将公式（3）和公式（4）代入公式（2）可得到最终的分析模型（5），其中随机误差项（ μ0j 和 εij ）均假定服从正态分布且相互独立。

模型（5）表明，社区居民的邻里信任主要由三个方面决定：一是个体层次和社区层次所有变量的具体影响（即模型的固定部分）；二是来自社区层次的随机部分（通过社区层次的随机误差项体现）；三是来自个体层次的随机部分（通过个体层次的随机误差项体现）。

最后，在正式进入数据的分析环节前，我们还需要从数理上判定使用多层次模型的必要性和合理性，核心方法是查看判定指标——零模型的ICC 值（即组内相关系数，或称为ρ 值）。零模型的ICC 值为在不纳入任何自变量的情况下，因变量的总变异可以由组（即社区）的不同解释的比例，值越大表明社区间的差异越不应被忽视，即越需要使用多层次模型进行估计。根据已有研究（温福星、邱浩政，2014），当比例大于0.059 时必须使用多层次模型进行分析。从表3 的最后一行可知，除了回族等族样本外，总样本、汉族、藏族、维吾尔等族、满蒙等族、南方各族样本的零模型的 ICC 值均超过或等于 0.059。此外，针对回族等族样本，我们使用单一层次的线性回归模型重新进行了分析，发现与多层次模型的分析结果基本一致。因此，为了便于直观比较，下面主要展示多层次模型的分析结果。

（二）模型结果与解释

首先，表3中总样本模型1 的结果显示，民族多样性指数的回归系数为-1.090、显著性水平为0.001，而民族多样性指数平方项的回归系数为1.585、显著性水平为0.001，两者结合起来表明：随着民族多样性的增加，邻里信任程度呈先下降后上升的U 形变化模式。为了更清晰地呈现此U 形变化模式，我们依据表3 的结果绘制出了对应的统计图（见图2），并计算出U 形曲线的拐点值为0.344。这表明，当民族多样性指数在0.344 以下时，随着指数值的增加，邻里信任程度会不断下降；但是当民族多样性指数越过拐点值以后，随着指数值的增加，邻里信任程度会不断上升。其背后的社会含义是，当特定区域内的民族多样性很低或很高时，邻里信任水平都较高，而邻里信任水平最低处为民族多样性程度处于中间状态的社区，在这类社区，不同民族构成比例处于不对等状态。

然后，我们分别对不同民族居民所在社区的民族多样性特征对邻里信任的影响进行了分析。表3 显示：就汉族、维吾尔等族、满蒙等族、南方各族等四个民族大类而言，其所在社区民族多样性指数对邻里信任的影响也表现出U 形模式（拐点值依次为0.298、0.298、0.330、0.526）。出现不同趋势的是藏族与回族等族，在藏族群体中，社区的民族多样性与邻里信任之间为负向的线性关系，随着民族多样性的增加，邻里信任程度会不断降低；回族等族所在社区的民族多样性指数与民族多样性指数平方项的回归系数均未通过显著性检验。

另外，回归结果中的随机效应部分和控制变量效应也值得关注。SD（民族多样性指数）是指民族多样性对邻里信任程度的截距影响中随着社区的不同而随机变化的部分，取值越大表明这一影响在不同社区的差异越大，反之则小。以全样本的模型1为例，SD（民族多样性指数）=4.64e-7（即4.64 乘以10 的-7 次方，几乎等于0），这说明民族多样性对基本的邻里信任水平（即截距）的影响在所有社区几乎完全一致。但民族多样性指数平方项对邻里信任程度截距影响中的随机部分很大（总变化为0.533），这表明民族多样性指数平方项对基本的邻里信任水平的影响程度在不同社区有较大的差异。

从控制变量对邻里信任的影响来看，以全样本的模型1为例，男性的邻里信任程度高于女性；年龄越大者，其邻里信任程度越高；婚姻状态对邻里信任的影响不显著；受教育年限越长，邻里信任程度反而越低。在社区层次，社区收入均值越高，邻里信任程度反而越低；被访者对所在地区的收入差距感受越明显，邻里信任程度越低。

五、结论、拓展与讨论

随着全球化和社会流动加速，不同民族之间的交往互动日渐频繁，民族社会关系和信任状况作为一项重要的社会资本，对促进地区经济发展与社会和谐稳定具有重要意义。本文主要聚焦中国西部社会，利用代表性大型调查数据，对民族多样性与社区邻里信任的关系进行了深入细致的实证研究。

（一）主要结论

整体来看，我国西部地区民族多样性对邻里信任的影响呈现出先降低后上升的U 形模式。其背后的现实含义是，当特定区域内的民族多样性很低或很高时，邻里信任水平都较高，而民族多样性处于中间状态的社区邻里信任水平最低。具体到各民族，除了藏族和回族等族之外，U 形模式对于汉族、维吾尔等族、满蒙等族、南方各族来说依然成立（汇总整理后的结果见表4）。这一发现与西方学界的主流观点——线性关联模式——有明显的不同（Putnam，2007；Alesina & Ferrara，2002；Tolsma et al., 2009；Koopmans & Veit，2014）。本研究发现，不同民族的区域分布与特定社区空间内的民族构成状况对邻里信任的影响效应不同，这种影响不是简单的正负相关，而是随多样性增加呈现先降后升的变动趋势。这一U 形关系模式的发现，拓展了我们对民族多样性与邻里信任研究的认识。

（二）拓展分析：U 形模式为何会出现？

如何解释我国民族多样性与邻里信任关系的U形模式？我们在此分别从理论和实证两方面进行拓展分析。

理论上，基于已有的民族交往互动假设（Pettigrew & Tropp，2006；Ace⁃moglu & Wolitzky，2014），结合日常生活中的经验观察，我们提出了一个初步的解释框架：在民族同质性较高的社区（比如以汉族居民为主的社区），当有其他少数民族成员流入时，人口较多的本地民族与新流入的少数民族在认知、态度、心理上互相会产生不确定感，可能会因为文化习俗、价值信仰等的不同而产生误解或冲突，从而导致整体信任水平的降低；但是，随着少数民族人口数量的进一步增加，多数民族的占比和相对优势不断下降，而其他（少数）民族的占比和优势随之扩大，这预示着不同民族的交往机会、资源获取等将从差异悬殊变成机会均等，机会均等会带来多场景下的跨民族交往互动，民族成员间的差异将从距离、隔阂、互斥转变成桥梁、纽带、互补，这些转变将会对相互间的信任产生积极作用，最终促进邻里信任水平的提升。

那么，上述解释框架是否符合现实呢？为此，我们做了进一步分析。首先，按照每条U 形曲线的拐点值，将民族多样性的取值按照从低到高分成三段，划分的标准是保证每段内有大致相等且可比的样本量，同时保证拐点处于第二段内。其次，按照每个社区民族多样性指数的具体取值，将其归入三段中的某一段，从而可将所有社区分成对应的三类：第一类社区的民族异质性最低，第二类社区的民族异质性居中，第三类社区的民族异质性最高。其现实含义是从第一类社区到第三类社区，社区居民所属的民族身份越来越不一样（即类别越来越多），同时不同民族居民所占的比例也越来越接近。以全样本这条曲线为例，其拐点值为 0.344，据此生成的三段分别是 0~0.2（对应第一类社区）、0.2~0.5（对应第二类社区）、0.5~1（对应第三类社区），若某一个社区的民族多样性指数为0.398，则这一社区将被归到第二类社区。最后，针对每个社区，统计出其中占比最多的民族、其他民族（即相对少数的民族），由此可将社区的每位成员划归为这两类中的某一类，然后分别计算出每一类居民的邻里信任水平的均值，具体结果见表5。

以总体的邻里信任为例，从异质性最低的第一类社区到异质性最高的第三类社区，其中占比最多的居民邻里信任的均值从3.912下降到3.776 再上升到3.804，而占比较少的其他居民的邻里信任均值从3.706上升到3.707再进一步上升到3.837，可见数据结果与前面的解释框架比较吻合。即随着社区内民族异质性的增加，比例占优的多数民族居民由于相对优势不断下降而信任感也不断降低，而占比较少的其他民族居民的人数及优势随之不断增加，这使得他们的邻里信任感也不断提升。当这两大类居民占比相当——进入第三类社区的状态时，这两类居民就会达到一种理想中的“你中有我、我中有你”的彼此互信状态，整体的信任水平又再度回升。这一实证结果符合我国民族关系的发展历史，再次印证了我国民族多元一体格局、各民族之间在交往、交流、交融中彼此互信和共同发展的主要特征，对不断铸牢中华民族共同体意识具有非常重要的意义。

（三）讨论

U形模式的发现为促进民族间的交往互信与和谐共处提供了有益的政策启示。

第一，为了提升不同民族间的社区邻里信任、促进基层社会的团结稳定，针对汉族、维吾尔等族、满蒙等族、南方各族等，政府部门和社会力量等应着眼于信任程度最低的社区，特别是U 形拐点附近的社区。具体到现实，就是要将那些存在较多民族但各民族占比悬殊的社区作为基层治理工作的重点，针对这些社区有的放矢地进行政策设计和社会工作介入，才能起到事半功倍的效果。第二，就藏族而言，邻里信任水平最低处是那些民族多样性很高的社区，换言之，民族多样性的增加没有增进社区社会资本、提升不同民族间的互信关系，而是出现了例外情形。这意味着对于藏族社区的邻里信任培育需要制定因地制宜的分类指导方案，在包容差异、凝聚共识的过程中提升藏族社区居民的邻里信任水平。

本文研究还存在一些不足，期待在未来得以完善和解决。首先，尽管我们从理论和实证两方面做出了努力尝试，但受问卷及测量所限，还缺乏对社区流动人口、社区居住模式、社区治理模式、历史文化背景等重要变量的分析与控制，未来需要通过新的数据来完善。同时，未来研究还需再进一步挖掘民族多样性影响邻里信任的中介因素及其作用机制，以帮助我们更好地理解两者之间的因果关联。其次，未来研究还需进一步厘清影响模式在不同民族大类间出现差异的原因，并进行实证分析。最后，未来研究还可以关注民族多样性对其他类型信任的影响，比如人际信任、制度信任，这将丰富和发展国内社会资本领域的相关研究议题，对提升民族地区社会治理水平具有重要的政策意义。

（注释与参考文献从略，全文详见《社会学评论》杂志2022年第3期）