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戈登“同化變量”的中國誤用

發(fā)布時間:2018-03-26 19:36

  本文選題:同化 切入點:變量 出處:《貴州民族研究》2017年02期


【摘要】:美國社會學家米爾頓·M·戈登(Milton M,Gordon)在其1964年發(fā)表的專著——《美國生活中的同化》(Assimilation in American Life)中對美國19、20世紀的美國民族同化進行了研究,把美國歷史上的種族和民族同化歷程用一個"同化模型"說明,這個同化模型有七個變量,描述了移民及少數(shù)民族對美國"核心社會和文化"的適應特征。戈登的7個"同化變量"在北京大學社會學教授馬戎的文章及其編著的《民族社會學》《民族社會學導論》等幾部有影響力的教材中被介紹為"衡量族群關系"的七個變量。之后,大量研究民族關系的期刊論文和碩士、博士論文不加辨析地引用這一觀點,包括用戈登的七個變量(實際上是"同化變量")測度我國不同地方的民族關系,已經(jīng)成了中國的"戈登范式"。本文重點分析了戈登的同化模型與民族關系模型的變量區(qū)別,列舉了國內(nèi)以馬戎的《民族社會學》等著作為典型案例的誤用情況,說明了中國學界對戈登七個同化變量誤用為民族關系變量的現(xiàn)狀。
[Abstract]:Milton Mordon, an American sociologist, studied American national assimilation in the 19th-century and 20th century in his 1964 monograph, assimilation in American Life. The history of racial and ethnic assimilation in the United States is illustrated by a "assimilation model", which has seven variables. This paper describes the adaptation of immigrants and minorities to American "core society and culture." Gordon's seven "assimilation variables" written by Ma Rong, professor of sociology at Peking University, and his "Sociology of nationalities" < ethnic Society. Introduction to Learning, and other influential textbooks are introduced as "measuring the relationship between ethnic groups" seven variables. A large number of journal papers and master's degrees on ethnic relations have cited this view without discriminating, including the use of Gordon's seven variables (actually "assimilative variables") to measure ethnic relations in different parts of China. It has become the "Gordon's paradigm" in China. This paper focuses on the analysis of the differences between Gordon's assimilation model and the model of ethnic relations, and enumerates the misuse of the typical cases in China, such as Ma Jung's "Sociology of nationalities", etc. It explains the current situation that Gordon's seven assimilation variables are misused as ethnic relations variables in Chinese academic circles.
【作者單位】: 石河子大學;
【基金】:新疆生產(chǎn)建設兵團社會科學基金項目“美國對新疆生產(chǎn)建設兵團形象認知分析”(項目編號:13YB13)
【分類號】:C956

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