为什么人文学与社会科学亟需GIS?
王法辉
路易斯安那州立大学地理与人类学系Fred B. Kniffen教授、中国文化与商业中心主任
E-mail: fwang@lsu.edu
摘 要 近年来，社会科学研究（包括应用研究特别是公共政策和规划）的一项重要进展，就是地理信息系统（GIS）方法在研究复杂的人类社会系统中的应用，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。本文举例演示GIS在相关领域（如经济学、历史文化、社会学特别是犯罪学、公共卫生和规划）的广泛应用。选取的案例来源于自己多年研究的经验，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。旨在说明GIS在人文学与社会科学的应用价值。
[关键词] GIS 空间分析方法 人文学 社会科学
1 引言
近年来，社会科学研究，尤其是应用社会科学研究（包括公共政策与规划）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研究中心。其中，芝加哥大学、华盛顿大学、加州大学洛杉矶分校、乔治·梅森大学近年来兴办的这类中心，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。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（如Goodchild & Janelle， 2004；Okabe，2005）。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（Michael Batty，2006）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。”空间化的社会科学就离不开GIS。
美国加州大学圣达巴巴拉分校的社会科学空间综合研究中心（Center for Spatially Integrated Social Sciences 简称CSISS）就是在美国国家自然科学基金（NSF）资助下成立并发展起来的，为促进GIS技术在各种社会科学中的应用发挥了重要作用。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GIS、地理学、经济学、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。哈佛大学最近新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GIS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。另外也属于长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GIS与社会科学的整合。
本文举例演示GIS在相关领域（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的应用价值。选取的案例来源于作者多年研究的经验，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，本文次后提到的“社会科学”是广义的，包括传统的人文学（humanities）与社会科学（social sciences）。这些学科的应用研究，由于作者背景的局限性，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，覆盖面也只限于作者熟悉的西方文献。
2 经济学的应用案例
本文的应用案例首先是有关经济学的。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，是因为她它输出的养料多。作者的一个研究生，10年前在北伊利诺伊大学地理系毕业后，就职于芝加哥大学的经济系。该系是全世界公认的最好的经济系，因为它出的诺贝尔奖最多，许多得奖的或是从那里毕业的学生，或是那里的教授。他就业的这个岗位，就是该系的教授（包括几个得诺贝尔奖的）共同出资创立的，招他去帮助解决大家研究和教学中有关GIS的工作。作者现在就职的路易斯安那州立大学的经济系，也有教授出资设有相应的GIS中心。
大家也许注意到了，2008年诺贝尔经济学奖的得主是Paul Krugman。瑞典皇家科学院在宣布得奖者的申明中，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，自然可以得益于GIS和空间分析的帮助。
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。选用城市经济学，一方面是因为其中的空间问题多一些，另一方面也是因为作者知识背景的局限性。
第一个应用案例是有关城市内部用地结构的。上世纪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（如Clark，1951）。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（1969）和Mills（1971）。Muth-Mills模型假设城市为单中心结构：城市只有一个中心CBD，就业都集中在那里。直观地看，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便宜些。结果是，从市中心向外，人口密度逐渐降低。
作者1990年代早期接触这一模型时，就被经济学模型的严谨和精妙所折服。但是，经济学模型“是对复杂现实的简化和抽象，往往不能很好地解释和模拟现实世界”（Casetti, 1993: 527页）。对上述经济学模型的主要批评是，城市单中心和住房市场价格弹性系数为一的两大假设在经验研究中并不成立。作者早年也围绕这一问题，做过一些理论和模型方面的研究（Wang & Guldmann, 1996；Wang, 1998），都不尽如意。主要还是离现实远了，不能抓住城市的复杂性和多样性。
下面介绍近期作者与意大利的一个城市研究团队合作的一些初期成果（Porta el al.， 2009），说明GIS的介入，如何丰富这方面研究的。这类研究的中心论点是，城市用地的强度（如商业和服务业网点的密度）是跟路网息息相关的。路网的分布和结构决定了城市内部各点（比如其路网上的节点）的区位特征，从而决定了用地强度。区位特征可以用多个指标来刻画，统称为中心度（Centrality）。比如有三个中心度指标，其一是“邻近性”（Closeness），就是某一点到城市内各点经过路网的最短路径的方便程度；其二是“中介性”（Betweenness），记录的是城市中任何两点相互联络的最短路径中，必须穿行该点的累计次数；其三是“直达性”（Straightness），刻画的是，所有点到该点的实际路网距离与假设的直线距离之间的接近程度。可想而知，这些中心度指标的计算需要在GIS环境下实现。
第二个例子是关于著名的“浪费性通勤”问题，是城市经济学家Hamilton（1982）提出来的。假定一个城市内所有居民的住地和工作地是已知的，而居民之间可以自由地调换住所，那么，规划的问题就是：怎样通过调换居民的住所而达到城市总的通勤时间最少？Hamilton是经济学家，那时候当然不知道GIS技术的存在，他选用负指数模型来描述居住地和工作地的密度分布，两者都是由市中心向边缘递减。由于就业的分布总是比居民人口的分布更朝市中心集中，数学上表现为就业密度分布函数的递减梯度要比居民人口密度更陡一些，因此，人们上班时的最优通勤方向总是往CBD的方向。他通过微分方法计算居民点和就业点离市中心的平均距离，然后再取两距离之差为最少（优）通勤距离，最后与实际通勤距离比较，衡量浪费性通勤的比重。总之，计算过程需要许多假设条件，而每一个假设条件又离现实相差甚远。他的结论是，在他所取的14个城市中，平均高达87%的通勤纯属浪费！由于这一结论与传统城市经济学的假设大相径庭，因此引来广泛的争论。
后来，学者们（如White，1988）发现，测算最优通勤（距离或时间），可以用很简捷的线性规划方法来实现。其目标值是总通勤距离或时间最小，约束条件为起点区和终点区的通勤总人数分别小于该区的总居住和总就业的上班族人数。唯一难点是计算每一居民点和每一就业点两两之间的通勤距离或时间。这一点就必须借用GIS技术的交通网络分析模块。作者以美国俄亥俄州哥伦布市（Columbus）为例，计算的浪费性通勤时间达81%，稍低于Hamilton的87%（王法辉,2009：238-247页）。
3 历史文化的应用实例
GIS技术在历史、语言和文化研究中的应用非常广，起步也不晚。作者阅历浅，总的印象是，这方面大部分工作集中在数据收集和管理上，而后期的空间分析和运用数学统计模型较少。
下面演示一组GIS技术结合空间分析手段，应用在这方面的案例，都是作者参与的一个研究团队的集体成果。研究的主要目的是探求分布在中国南方和东南亚地区台语民族的历史起源。台语（Tai）语系是侗台语族（Kam-Tai）的一支，包括中国境内的壮语、布依语、傣语、临高话（海南岛）和国外的泰语、老挝语、掸语、黑泰语、白泰语、坎梯语、石家语、土语、农语、岱语和已经基本消亡的阿含语等。台语各民族大多种植水稻，常称“水稻文化”。
第一个工作是关于台语民族的起源地（参见Luo et al., 2000）。语言学上有一个理论，一个民族最原始的语言在边缘地区保留得比较好，因为那里用该语言与外界交流的机会少，变化可能性小，语言代代相传，从词汇到发音，得以良好的保存。而真正的发源地，反而千变万化，变化程度高。基于这一理论，语言学家通过调研，走访了中国南方（云南、贵州、广西）和越南、老挝北部台语各民族集聚地，收集当地人对水稻文化中常用的21个词的不同发音，然后分析判断这些发音与原始台语发音的变化程度。如果最接近原始发音的，计分为1；如果最接近现代发音的（与原始发音差别最大），计分为3；介于其间的计分为2。最后将各地21个词汇的平均分落实到GIS图层上，成为一个点图层。
基于这个点图层，研究人员用趋势面的空间插值法，画出一个类似于等高线的图。如图2所示，它反映了台语变化程度的空间演变。图中高峰值在广西—贵州交接带（另一高峰值在云南边境地带，但附近观察值较少，可靠性差一些），很可能是台语民族的起源地。这一结论，不同于某些文献中猜测的起源地，一说为云南，另一说为长江中游，而泰国学者则坚持在泰国境内。这个例子，展示了借用GIS和空间分析方法，研究人员对这一问题指出了新思路。
选取壮族较为集聚的广西为例，根据地名词典记载和相关文献，作者和研究生将壮语与非壮语（主要是汉语）地名0-1数值化，运用统计分析发现，壮语地名分布地海拔较高，离铁路、公路较远，离水系较近。这一结果在一定程度上揭示了历史上壮族人口聚居区受汉人南下开辟和屯兵入主的影响，在迁徙过程中与自然环境和交通状况之间的关系。将不同朝代壮汉两类地名落实到GIS图层上，分别计算各自的几何中心（如图3所示），可以看出两类地名历史上的变化轨迹。如果数据的来源可靠、历史年代在地名词典中的记载又准确齐全，那么，壮语与非壮语地名的分布相互呼应：壮语地名的集中偏西南方向，宋后明显往东北向迁移，明朝后又往西南回返，西行的趋势一直延续到清朝、民国，但略朝北移；非壮语地名的集中相对偏东北方向，总的趋势是往西进，但元明期间东退的轨道与壮语地名东进的过程是一直的。我们期待历史学家和民族研究的学者补正、解释。
4 社会学（犯罪研究）的应用案例
GIS在社会学中的应用，这里集中讨论犯罪研究方面的实例。一方面，犯罪学在美国可以说是社会学中最重要的分支之一，应用GIS也最多；另外也是因为作者这方面的工作做得多一些，比较熟悉这方面的发展动向。
GIS及相关技术在犯罪方面的应用之广，主要得益于它能及时、精确地绘制犯罪分布图，它的确为警察和司法部门提供了良好的决策帮助，现在是美国警察局衡量技术现代化的重要标志之一（Wang，2005：vi）。最早用电子地图分析犯罪分布是在1960年代中期的美国圣路易斯市（Weisburd & McEwen, 1997）。上世纪末美国国家司法研究所（NIJ）调查了全国警察局使用GIS的情况和发展历史，发现增长很快（Mamalian et al., 1999），这一趋势持续至今（Weisburd & Lum, 2005）。早期的应用集中于数据管理、自动化制图和热点分析（Harries, 1999： 94页），1990年代早期逐渐发展到空间统计分析的应用，特别是检验空间自相关和回归分析中加入的空间滞后变量。
美国国家司法研究所（NIJ）为推动GIS在司法领域和犯罪研究方面的应用，做了不少工作。比如资助开发了Crimestat（现3.1版，www.icpsr.umich.edu/CRIMESTAT/）和ArcView犯罪分析的模版（www.esri.com/industries/lawenforce/resources/crime_analysis.html），二者都是免费让公众下载的程序。最近的研究趋势是，犯罪学与地理学家（包括GIS专家）和统计学家的合作越来越多，运用的手段，无论是空间分析，还是统计方法，更复杂多样化。
例如，如何客观评估某一措施或政策是否有效呢？某一社区和城市采取一项措施后，很可能本地区的某一类犯罪率的确是下降了，但很可能也影响到了周边的地区。一种可能的结果是犯罪的人发现那一地区犯罪时被抓的危险系数增大了，就只好到周边地区去犯罪。这样，那个地区的犯罪问题因此而“嫁祸于人”，自己的犯罪率倒是降下来了，可周边地区犯罪率却升上去了。这种现象被称为“空间移位”（spatial displacement）。另一个可能的结果恰恰相反，那个地方各方面反犯罪行动搞得不错，影响大，罪犯也搞不明白究竟是什么地域范围内“严打”了，于是远离那地方，这样导致邻近地区也沾了光，犯罪率一起下降。后一种现象被称为“空间扩散”（spatial diffusion）。二者完全相反。作为研究者，常常是要收集很多地区的样本，看总体上究竟哪种现象是占主导的，从而研究对策。熟悉空间统计分析的学者，马上就看出这是个空间自相关的问题。各地犯罪率的升降，究竟与周边地区犯罪率的升降，是正相关还是负相关，成因是什么？回答这一问题就需要基于GIS的空间统计模型，包括空间回归（王法辉，2009：223-225页）的手段来解答。
在各种犯罪理论中，犯罪经济学（Becker，1968）和理性选择理论（Cornish & Clarke，1986）是影响最大的。总的思路是，人们做一件事时，无论是合法还是非法，都是综合考虑成本、收益和风险之后作出的理性选择。这样的话，就业（合法工作）和犯罪（非法“工作”）就存在负相关。就业行情好时，人们失业率低，犯罪机会成本高，犯罪率就低。正因如此，许多研究关于就业市场和犯罪之间关系的研究，侧重于失业率和犯罪率之间的关系（Levitt，2001）。但这类研究有两个问题。一者是以失业率度量就业市场的好坏，只有借助于较大的地域作为研究对象（因为居民就业市场的空间范围大）。可是，这些大地域单元的内部差异比它们之间的差异还大。以都市区为例，不同都市区的犯罪率相差不大，而都市区内各社区的犯罪率却相差悬殊。另一方面，直接把失业率与犯罪挂钩，隐含的假设就是犯罪都是失业人口所为，这当然是有明显纰漏的。最新进展已经深入到研究城市内部各社区就业市场与犯罪的关系。
问题的关键不是有没有就业机会，而是就业机会是否与求职者的技能匹配，竞争是否激烈，上班是否方便等等（Wang & Minor, 2002）。作者提出了就业便捷度（job accessibility）的概念，其中的一个度量方法就是划分每个住宅点的合理通勤范围（比如28分钟的驱车时间），计算该范围内的就业机会与求业人数比，以此衡量就业的条件优劣。如图4所示。就业便捷度的测算就需要借用GIS和空间分析方法。我们在俄亥俄州克里夫兰市的实证研究中，发现就业便捷度与犯罪之间存在着负相关，而且就业便捷度跟经济犯罪（包括偷车、入室行窃、抢劫犯）的相关性强于跟暴力犯罪（包括斗殴、谋杀和强奸犯）的相关性。后者也为犯罪经济学提供了佐证，说明经济类犯罪与就业便捷度关系更密切。
另一个实例是用GIS改进收入不均的度量，从而分析其对犯罪率的影响。一种犯罪理论强调相对收入的不均极可能导致一些人的反社会行为（包括犯罪）（Vold， 1979：172页；Wilkinson， 1996）。但人们的认知地理范围有限，特别是低收入和少数民族等弱势群体，他们感受到的收入不均往往是住地周边局部地区内的不平等性。我们为此创立了“局部收入不均度”（localized income inequality）的概念，用GIS测算为每个居民区收入与其周边地区收入之比，发现对犯罪率的影响很大（Wang & Arnold, 2008）。图5显示了芝加哥市区局部收入不均度与谋杀犯罪率之间的密切关系。
5 公共卫生和规划的应用实例
除上节讲到的犯罪研究外，GIS 在公共政策方面的另一个应用热点是在公共卫生领域。
2001年11月份ESRI在华盛顿组织举办了第一届国际卫生GIS年会（www.esri.com/events/health），此后该会吸引的参加者越来越多。城市与区域信息系统协会（URISA）也有类似的年会（www.urisa.org/conferences/health）。这方面的专著也越来越丰富（例如Cromley & Mclafferty,2002）。作者多次担任美国卫生研究院（NIH）基金的评审委员，亲身体会到与GIS相关的申请报告逐年增加。下面举例说明GIS在这方面应用特有的价值。
美国虽然医疗技术发达，大夫也不少，但也不乏医疗条件比较落后的地方。联邦政府的卫生部（DHHS）为此定期划分“医疗短缺区”（Health Professional Shortage Area 简称HPSA），并采取相应的财政和行政手段，鼓励并补助医生（特别是家庭医生和牙科大夫）到这些缺医区去，力求缓解一部分的问题。这一政策的有效操作当然处决于缺医区的划分是否科学和准确。长期以来，卫生部定义的医疗合理服务区（rational service area）为整个县、县的一部分或社区，然后计算区内人口－医师比，以此作为划分缺医区的基本参数（http://bphc.hrsa.gov/dsd）。如果平均每个家庭医生的服务人口超过3500人，就初步定义为缺医区了。这一方法简单易行，但缺点有二。一是，它不能揭示一个区域（比如县）内部详细的空间差异；二是假设区域的边界是完全绝缘的，只计算各个地区内的供需比例，不考虑区间的交换。
作者参与的一个美国卫生部资助的基金项目就是针对上述缺陷的，其中核心的技术就是GIS。这一项目的一个重要成果，就是两步移动搜寻法（two-step floating catchment area method 或简称2SFCA）。基于较小地域单元的GIS数据，2SFCA首先以每个供应点（如医生的诊所位置）为中心，向外搜寻一个合理的行车时间范围（如卫生部推荐的30分钟），计算该诊所医生数与这一搜寻范围内人口数之比，以此定义这一诊所医生的“可达程度”（availability）。第二步，以每个居民点（如人口普查区的重心）为中心，同样向外搜寻同等（30分钟）行车范围，记下范围内所有诊所点，将这些诊所的可达程度加起来，就成了各个居民点就医的方便程度。这里第一步确定了诊所的繁忙程度，即每个诊所服务区内的供需比。第二步计算了求医者的可达性，考虑了所有求医者合理行车范围内的多个诊所，并将它们与需求者之间的供需比加总。
上述方法在GIS环境中实现也比较简单。只要计算好需求点（居民点）和供应点（诊所）两两之间的行车时间，其他工作都很简单，并不需要编程或其他复杂的计算。由于简便易行，这种方法在这类研究中的应用越来越广。图6显示的是伊利诺伊州参考这一方法划分的缺医区，还考虑了一些非空间的因素（Wang & Luo, 2005）。可见其划分的范围基于比县域更小的地理单元（人口普查区），更详细地刻画了就医方便程度的空间不均衡性。
任何政府部门、资源都是有限的，只有找到问题真正严重的地区，对策才会更有效，所谓“好钢用在刀刃上”。作者近期的研究想解决的问题是，假如这种方法测算的缺医区是比较可靠的，如何通过优化的手段来实现资源的公平配置呢？这一问题的解决，其应用价值将会超出公共卫生领域，包括所有公共设施的合理分配。
上述就医便捷度的分析结果，还可延伸应用到相关的公共卫生问题，比如癌症研究。看访家庭医生以及癌症检测设施的方便程度，往往影响病人能否及时发现病情，癌症诊断是早期还是晚期，最终影响病人的治疗方案、生活质量和成活率（Wang et al., 2008；McLafferty & Wang, 2009）。
下面另举一例，讲解GIS与传统的优化方法（如线性规划）相结合，应用于公共卫生规划中的潜力。在经典的区位优化模型中，运用较广的是P-中位（p-median）问题。就是在许多候选的服务设施中，如何选择一定数目的设施，达到需求点到服务点的总距离或时间最小？这类问题，可用ArcGIS软件现成的模块来解决，大大方便了规划者的工作。
比如某县有21所医院，每年流感季节到来之前，卫生局都要从这些医院中选择一定数量的（如五个），在那设立临时诊所，为儿童和老年人免费接种流感疫苗。规划的目标是服务对象（儿童和老年人）从居住地到临时诊所的总距离或时间最小，这就是一个p-中位问题（王法辉，2009：251-263页)。给定服务对象和可选医院的分布状况，再加路网数据，图7显示了这一问题的求解结果。
6 结语
本文举例演示了GIS在人文学与社会科学的广泛应用。限于作者研究阅历的局限性，案例来源于经济学、历史文化、社会学（特别是犯罪学）和公共卫生与规划四个领域。旨在抛砖引玉，说明GIS的应用价值和开发潜力。
最后，作者想谈一下自己的个人感想。
2004年美国地理学会（AAG）年会上，ESRI的总裁Jack Dangermond作主题发言，他的中心论点是，现代地理学的主要价值不应该是其研究的内容（contents），而是它的框架（context）。作者理解的框架就是分析问题的思路和解决问题的手段，都有一个空间的概念和侧重点。这样当然离不开GIS和空间分析了。地理学价值的实现和地位的提升，除了发展丰富地理学自己的理论和方法，重要的是对其他学科也要有输出、有贡献。就是所谓的“未来的科学在于科学间的交叉（Future science is between sciences）”。这一点上，GIS就走在前面了。同时，GIS在人文学与社会科学的广泛应用，也对于GIS技术的发展起到了推动作用。比如基于GIS的空间统计分析在犯罪和公共卫生研究的广泛应用，促成了相关工具在商用GIS系统中的实现，反过来又推动了这类研究的方便和扩展。另外，国内学者开展的关于历史疆域变迁所需要的数据模型研究，超越了现有商用GIS系统的功能，为此创建了新的时空数据模型，推动了相关GIS系统的发展。
社会科学发展的趋势，无论是计量化、空间化，还是公共政策化，都可得益于GIS的帮助。作者与中科院（地理科学与资源研究所）和大陆各个大学（北京大学、清华大学、南京大学、武汉大学、中山大学、华东师大、东北师大、首都师大等）合作交流多年，总体的印象是我们在基于GIS的应用社会科学研究（包括公共政策与规划）与国际上的先进水平还有比较大的差距。一个很重要的原因就是我们学科间，特别是社会科学与自然科学的分隔，胜过“楚河汉界”。另外可能的原因就是我们长期对社会科学存在偏见，认为社会科学不是科学，不属科学研究资助范围。一个明显的实例就是，我们近几年来为推动科技的发展创立了很多国家、部委及地方资助的各种重点实验室，但还没有一个类似于“空间综合社会科学与公共政策”的重点实验室，缺乏一个推动空间分析和GIS在人文与社会科学研究中应用的综合平台。
这次，香港中文大学太空与地球信息科学研究所联合北京大学历史地理研究中心和台湾大学地理环境资源学系，共同主办第一届两岸三地“空间综合人文学与社会科学论坛”，整合资源，集思广益，为推动这一方向在中国的发展意义重大。
作者认为下面几方面的工作，对空间综合社会科学的发展意义比较大。
(1) GIS和空间分析方法应用的学科要全面，包括社会学、经济学、政治学、心理学、历史学、语言学、宗教学等等，特别是这些学科间的交叉应用。
(2) 研究选题要侧重于对社会、经济、文化意义重大的课题，特别是研究成果对公共政策和规划措施有直接指导性的、对弘扬中华多民族文化有重要意义的专题。
(3) 积极推动中国社会经济数据特别是空间数据的标准化和公众共享，鼓励基于同类数据的研究成果验证、次生研究和时空延续扩充后的再研究。
(4) 鼓励研究手段现代化科学化，特别是计算方法、模拟、可视化等方法。