講題：Reconceptualizing Context: Methodological Advances in Studying Migrant Assimilation and Dissimilation in Gender Role Ideologies
講者：吳家裕 Karl Ka U Ng（加拿大聖瑪麗大學社會學系助理教授）
主持人：蘇國賢（台大社會系教授）
時間：2025/12/17（三） 12:30-14:00
地點：台大社會與社工系館 R319
紀錄人：陳涵紀
演講語言：中文
本次演講者為加拿大聖瑪麗大學社會學系的吳家裕（Karl Ka U Ng）助理教授。在本場演講中，吳家裕重新探討同化研究中的長期爭論，從理論與方法兩方面重新評估「原生國」與「目的地國」的社會脈絡如何共同形塑移民在性別角色意識形態上的同化與異化軌跡。
首先，在進入研究主題前，吳家裕解釋了為何選擇「性別角色意識形態」作為研究移民同化的切入點。他指出，「同化」雖然是一個老派（old-fashioned）的概念，但在移民研究中始終佔據核心地位。在歐洲脈絡下，關於移民同化的討論常聚焦於來自穆斯林國家的移民，過去的文獻或刻板印象常認為穆斯林移民乃因文化差異過大而「無法被同化」（Unassimilated Thesis），特別是在性別觀念上被視為較保守。然而，吳家裕認為這是一個需要被實證檢驗的問題。他試圖詢問：隨著時間推移，移民及其後代是否會變得與移入國當地的原生住民（natives）越來越相似？這涉及了結構性同化（如教育、就業）與文化性同化（如性別角色意識形態）的辯論。
接著，吳家裕深入探討了研究移民同化的方法論演進，並對現有方法提出批判。他引用學者 Garip 的分類，將現有研究分為兩類。第一類是「名目法」（Nominal Approach），這也是最傳統的方法，即在統計模型中將國籍或族裔放入虛擬變項（dummy variable）進行比較（例如：「土耳其移民」對上「德國原住民」）。吳家裕批評這種方法雖然能看出差異，但無法解釋原因，且容易直接連結到國族刻板印象，認為某國移民天生就較保守或自由，卻未能考量實際的文化脈絡。他引用學者 Fitzgerald 的概念，批評這種比較不同國族移民截距的方法本質上仍是一場「國族奧運競賽」（National Olympic Games），只是在排名哪個國家的平均分數比較高（例如德國第一名、巴基斯坦第十二名），看誰比較自由或保守。
第二類方法是近年較新的「平均變項法」（Average-Variable Approach），即不使用國籍標籤，而是測量移民母國與移入國的特定指標「平均值」（例如：土耳其的全國平均性別態度分數）。吳家裕指出，這雖然比「名目法」進步，但是將移民視為同時受母國與移入國影響的個體，仍有重大缺陷。這種方法存在「區位謬誤」（ecological fallacy），假設該國所有人的態度都是一致的，忽略了自由民主國家內部的巨大異質性（例如美國內部對同性戀態度的分歧）。此外，這也忽略了「移民不等於國家平均值」（migrants ≠ national average）的事實，因為移民過程存在「選擇性偏誤」（selection bias）。會選擇跨國移動的人往往是經過篩選的特定群體（例如高學歷或觀念較自由者），其特質與母國的整體平均大眾並不相同 ，因此無法精確反映移民個體真實嵌入的社會脈絡。
針對上述方法的不足，吳家裕提出了本研究的核心研究方法貢獻：「個體變項法」（Individual-Variable Approach）。他的理論基礎在於：移民的脈絡是奠基於「社會的」而非僅是「國家的」。移民並非均質地受到整個國家文化的影響，而是鑲嵌於特定的「社會團體」（social group）與「社會群集」（social cluster）之中。一位高學歷、來自都市的移民，其接觸到的母國文化與移入國文化，與一位低學歷、來自鄉村的移民截然不同。因此，吳家裕主張應該測量的是移民所屬「特定社會群體」的態度，而非國家平均值。
為了操作化這個概念，吳家裕介紹了他使用「世界價值觀調查」（WVS）與「歐洲社會調查」（ESS）這兩個資料庫所建構的兩階段預測方法。第一步，他利用非移民樣本（母國的非移民者與移入國的原生住民），根據教育程度、性別、出生世代、宗教信仰等變項，預測出各個特定社會群體的性別態度平均值。第二步，他將這些預測出的群體平均值「插補」（impute）到具有相同社會特徵的移民身上。舉例來說，對於一位居住在法國、1970 年代出生、高中畢業的摩洛哥女性移民，吳家裕並不像「平均變項法」那樣直接套用摩洛哥的全國平均值，而是會套用「摩洛哥、1970 世代、高中學歷女性」這一群體的平均態度作為她的「母國規範」（origin norm）；同時，比較基準也不是法國（移入國）的全國平均，而是「法國、1970 世代、高中學歷女性」的態度作為「移入國規範」（destination norm）。
在實證分析結果方面，吳家裕展示了使用這種新方法與傳統方法（平均變項法）在分析結果上的差異。他的依變項是「當工作稀缺時，男性是否應享有優先工作權」。研究發現，無論是使用「平均變項法」還是他提出的「個體變項法」，結果都支持同化理論：隨著移民居留時間越長，受母國規範的影響越小，受移入國規範的影響越大。然而，兩者在係數的大小上有顯著差異。「平均變項法」所估計出的移入國影響力（destination effect）非常大，且顯示剛抵達的移民就已經深受當地國影響。吳家裕解釋，這其實是「平均法」未能處理「選擇性偏誤」的後果——即那些本來觀念就比較自由開放的人，更有可能移民到自由開放的國家。因此，傳統方法高估了移入國的同化作用，將「選擇性偏誤」誤認為是「同化效應」。
相對地，吳家裕的「個體變項法」所呈現的移入國影響係數較小，但隨著時間推移的增長趨勢而更為清晰。他認為這更接近真實的同化過程，因為透過控制社會群聚的特徵，他在一定程度上校正了選擇性偏誤問題。這顯示出，當我們在比較同化程度時，是在與「同類人」進行比較（within-cluster comparison），而非與抽象的國家平均值比較。
關於研究限制，首先，吳家裕說明該模型並未納入對於移民原因的討論，這可能影響了移入國與移出國對於移民的同化過程的解釋力，也因此，選擇性偏誤的問題尚未能被完全解決。此外，他坦承雖然使用了社會團體概念來進行分析，但這仍是基於人口變項的推估，奠基於對於國家內的特定社會群體具有特定文化、意識形態的預設，而未能真實測量移民的社交網絡（social network）型態；此外，目前的模型尚未探討不同群體間同化速度的異質性，例如是否某些群體（中產階級、年齡）同化得更快。
最後，吳家裕總結了此研究的貢獻。他強調，「個體變項法」修正過去單純用「名目法」的方式去分析移民，也彌補了「平均變項法」的區位謬誤。使用「個體變項法」將改善將「移民群體本質化（group essentialism）」的問題，重新將移民同化脈絡從「國家的」討論回歸到「社會的」討論，同化過程並非單純「變成某國人」，而是取決於移民「來自什麼社會團體」以及「在當地處於什麼社會位置」。
