一、定量研究方法
1. 多维度指标构建与统计模型分析
通过构建经济整合、社会适应、文化习得、心理认同等多维指标体系，结合大规模人口监测数据（如全国流动人口动态监测数据）进行量化分析。例如，杨菊华（2013）通过经济、社会、文化、心理四个维度评估流动人口融入水平，并利用模型分析制度与个体因素对融入的影响。
联立方程模型用于解决内生性问题。例如，邹静等（2017）通过联立方程模型分析社会融合对流动人口居住选择的影响，发现社会融合程度与住房自有率、社区选择显著相关。
2. 问卷调查与面板数据分析
针对特定群体（如退休移民、国际移民）设计问卷，收集收入、就业、社区参与等数据。例如，珠海退休移民研究通过大规模问卷调查分析流动模式与社会融入的关系，南宁国际移民研究则结合问卷调查与官方统计数据评估融入现状。
地理加权回归模型（GWR）用于分析空间异质性。如地理科学进展的研究通过“融入—接受”二元视角，揭示流动人口主观融入程度在不同区域的影响因素差异。
二、定性研究方法
1. 深度访谈与参与式观察
通过访谈移民群体、本地居民及政策执行者，挖掘融入过程中的文化冲突、身份认同等问题。例如，屠思齐在跨国移民研究中，通过参与留学中介活动观察“空降儿童”的融入困境。
活动日志调查记录日常行为模式。珠海退休移民研究通过活动日志分析移民的时空行为规律，揭示其与本地社区的互动程度。
2. 案例研究与质性分析
选择典型城市或社区进行案例研究，对比不同移民类型的融入路径。例如，欧盟城市移民融入研究通过阿姆斯特丹、柏林等十个城市的案例分析，总结地方政策与社区实践的有效性。
对生态移民的适应性研究，通过田野调查分析迁入地社会关系重构过程。
三、混合研究方法
1. 定量与质性数据结合
珠海退休移民研究同时采用问卷调查（量化数据）与深度访谈（质性数据），既分析流动模式的统计规律，又探讨移民的主观体验。
南宁国际移民研究通过问卷量化融入现状，结合访谈深挖语言障碍、社会网络缺失等深层原因。
2. 多学科方法整合
地理学与社会学结合，分析移民聚居区的空间演变与社会结构互动。例如，生态移民社会空间研究引入地理信息系统（GIS）和城乡规划理论，探讨迁入地的空间布局与社会分层。
心理学视角融入，如通过心理认同量表测量移民的身份归属感。
四、比较研究与政策分析
1. 跨国/跨区域比较
对比美欧移民融合理论与指标体系，如杨菊华（2013）梳理美国“文化适应”模型与欧盟“多维融合”框架，为国内研究提供理论参照。
分析不同城市政策效果，如欧盟研究提出的12项城市融入政策建议，强调地方治理与社区参与的协同。
2. 政策效果评估与优化
通过回归模型验证政策（如户籍改革、居住证制度）对移民融入的影响。
提出针对性对策，如加强就业培训、优化社区服务等，基于实证结果制定移民融入路径。
五、新兴方法与技术应用
1. 大数据与机器学习
利用社交媒体数据、移动轨迹等非结构化数据，分析移民行为模式与社会网络特征（虽未直接提及，但部分研究已开始尝试类似方法）。
2. 空间分析与可视化
珠海退休移民研究通过时空活动图展示移民与本地居民的互动频率；生态移民研究结合地理空间模型分析迁入地的社会生态演变。
移民社会融入研究需根据研究对象的特点选择方法：
宏观政策评估偏向定量模型与大数据；
微观个体体验依赖深度访谈与案例追踪；
跨区域比较需整合多源数据与理论框架。
未来趋势将更注重混合方法、空间分析及跨学科协作，以应对移民群体日益复杂的社会融入需求。
