保障性住房建設滿意度影響因素的實證分析——基于五省會城市住房保障對象的調查

曾廣錄，曾汪泉

（1.北京師范大學 經濟與工商管理學院，北京 100875； 2.長沙大學 法學與公共管理系，湖南 長沙 410003；3.湖南大學 金融與統計學院，湖南 長沙 410079）＊

一、引言

隨著市民需求的多元化和高標準化，住房保障對象對居住的標準也在不斷提高，這為研究保障性住房建設滿意度影響因素提出了現實而迫切的要求，因為通過這些影響因素的研究可進一步為政府在保障性住房建設中的決策行為提供依據。保障性住房建設滿意度能夠客觀反映低收入階層需求水平和基本的社會福利水平。世界發展報告指出，發展中國家的公共服務，如道路、教育、健康服務、衛生飲用水、通訊等服務很難真正讓貧困人口享受到實惠。而這些關鍵公共服務的提供對于貧困人口的脫貧和區域的統籌發展具有至關重要的意義［1］。Calderon和Serven的研究表明，公共物品的數量增加與質量提高能顯著地減少收入分配差距［2］。要使保障性住房提供更公平、更有效率，發揮其縮小收入分配差距、提高社會福利整體水平的作用，政府不僅要通過加大資金投入進行保障性住房這一硬件建設，而且還要加強保障性住房的配套設施建設和后期管理建設。為此，政府需要充分了解住房保障對象的需要層次和基本要求。因而十分有必要通過研究保障性住房建設滿意度的影響因素來為政府在保障性住房建設中的正確決策提供客觀依據。這對政府在保障性住房建設中作用的正確發揮及其縮小收入分配差距、改善整體福利水平具有十分重要的現實意義。

二、文獻回顧與研究設計

（一）文獻回顧

滿意度理論可最早追溯到上個世紀80年代的美國。1989年，美國學者費耐爾（Fornell）博士利用自己構建的計量經濟學模型，建立了一套顧客滿意度指數（Customer Satisfaction Index，簡稱CSI），用來測量顧客對企業提供產品或服務質量的滿意度。隨后，德國、加拿大、韓國等也先后建立了CSI模型［3］。如LIUHong－yu，LI Jian和GE Yun－xian通過構建評價指標體系和客戶滿意度模型，對該國電子郵件服務業的顧客滿意度進行了測量［4］。此后，通過借鑒國外研究成果，中國滿意度理論首先被運用于政府績效評價中。如青平探討了我國農村基層干部工作滿意度問題［5］；朱玉春等實證分析了影響我國農村公共產品投資滿意度的主要因素［6］。但在保障性住房建設研究中，滿意度理論還沒有得到應用。本文試圖通過借鑒國內外滿意度理論成果對近年來保障性住房建設中住房保障對象的滿意度及其影響因素進行實證研究，為政府部門進一步完善保障性住房建設提供理論和實證依據。

（二）研究方法

首先，采用主因子分析法評估保障性住房建設中住房保障對象的滿意度，可找出少數幾個因子代替原來的多個變量。其次，運用二值響應模型進行回歸分析，以期得到影響保障對象滿意度的主要因素及其影響程度。

1.因子分析。因子分析是研究如何以最少的信息損失把眾多的實測變量濃縮為少數幾個因子的一種方法。通常針對變量作因子分析，稱為R型因子分析，其數學模型的一般形式為：

其中，X為可實測的p維隨機向量，它的每個分量代表一個指標或變量。F＝（F1，F2，…，Fm）T為不可觀測的m（m≤p）維隨機向量，它的各個分量將出現在每個變量之中，所以稱它們為公共因子。矩陣A稱為因子載荷矩陣，aij稱為因子載荷，表示第i個變量在第j個公共因子上的載荷，它們需要由多次觀測X所得到的樣本來估計。向量e稱為特殊因子，其中包括隨機誤差。它們滿足：

（1）Cov（F，e）＝0，即F與e不相關。

（2）Cov（Fi，Fj）＝0，i≠j；Var（Fi）＝Cov（Fi，Fi）＝1。i，j＝1，2，…，m。即向量F的協差陣為m階單位陣。

（3）Cov（ei，ej）＝0，i≠j；Var（ei）＝σi2，i，j＝1，2，…，p。即向量e的協差陣為p階對角陣。

通過對變量的相關系數矩陣內部結構的分析，因子分析可找出少數幾個能控制原始變量的隨機變量Fi（i＝1，2，…，m），選取公共因子的原則是使其盡可能多地包含原始變量中的信息，建立模型X＝A·F＋e，忽略e，以F代替X（m≤p），用它再現原始變量X的眾多分量xi（i＝1，2，…，p）之間的相關關系，達到簡化變量降低維數的目的。

2.二值響應模型。通過因子分析所確定的m個新變量F來進一步研究變量F與住房保障對象滿意度之間的關系。二值響應模型形式如下：

其中，Pj為自變量Fk（k＝1，2，…，m）條件下Yj＝1的概率，“β0，β1，…，βm”為待估參數。ε是不能被前m個公共因子包含的隨機變量。

（三）數據來源、變量定義及賦值設計

本文所需數據來源于2012年8月期間對杭州、廣州、重慶、西安、長沙五省會城市關于保障性住房居民滿意度的問卷調查。本次調研采取隨機走訪方式進行，并分別走訪了代表東部、中部和西部地區的五個省會城市的公租房和廉租房住戶。此次調查共發放調查問卷512份，收回有效問卷450份，占全部問卷總數的88%。

根據中國各地區保障性住房建設的實際情況，結合曾廣錄［7］、李燕凌等［8］人的研究成果，本文從小區交通狀況、小區教育設施、小區供電供水、小區娛樂設施、小區公共衛生和醫療等方面，選取19類可能對保障性住房建設滿意度產生影響的評價因素，各變量的定義具體見表1。

表1 住房保障對象對保障性住房建設滿意度各變量定義

為研究方便，對住房保障對象對保障性住房建設總體滿意度評價結果進行了數據處理，使其滿足Y是二元變量的條件，其中總評價結果為“滿意”、“基本滿意”的兩種結果統一歸為“滿意”一類，賦值為1，將“不滿意”歸為一類，作為參照系，賦值為0。

三、調查住戶滿意度因子分析

在進行因子分析之前，首先要將原始數據進行標準化，以消除變量間在數量級和量綱上的不同。然后進行KMO檢驗，結果見表2：KMO值為0.877，p值為0.000，檢驗結果是顯著的，表明數據之間具有一定的相關性，而且不是單位矩陣，可以做因子分析。

表2 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

從因子分析的處理結果來看，因子分析的變量共同度除x1性別和x18政府辦事效率外，均較高（0.5以上）（見表3），表明變量中的大部分信息均被因子所提取，說明因子分析的結果是有效的。運用軟件SPSS16.0，采用主成分法提取特征值大于1的因子共4個，由于初始載荷陣結構不夠清晰，不便于對因子進行解釋，因此，這里并沒有給出因子載荷陣，而是運用方差最大正交旋轉法對因子載荷陣進行旋轉，得到因子旋轉載荷陣（見表3），總方差解釋率達到56.667%。

表3 因子旋轉載荷矩陣

表3顯示了每個因子主要由哪些變量提供信息，從中可知：

（1）在主因子F1中，x8小區交通、x9小區教育設施、x10小區供水供電情況、x11小區娛樂及設施、x12小區醫療公共衛生及施設、x13小區安全狀況及設施、x14小區購物及設施、x15物業管理及服務態度、x16本地政府管理、資金投入及服務態度、x17小區及周圍生活環境的評價十個指標具有較高的因子載荷；

（2）在主因子F2中，x2文化程度、x3住房保障對象的年齡特征、x6家庭收入來源、x18政府辦事效率四個指標具有較高的因子載荷；

（3）在主因子F3中，x5所住房屋的面積、x7人均年收入這二個指標具有較高的因子載荷；

（4）在主因子F4中，x1性別、x4家庭成員數兩個指標具有較高的因子載荷；住房保障對象的個性特征分散在各個因子中。

表4為旋轉因子得分表，從表4中可看出哪些因素對保障性住房建設滿意度起了主要作用。從綜合得分一欄中也可看到，x8小區交通、x9小區教育設施、x10小區供水供電情況、x11小區娛樂及設施、x12小區醫療公共衛生及設施、x13小區安全狀況及設施、x14小區購物及設施、x15物業管理及服務態度、x16本地政府管理、資金投入及服務態度、x17小區及周圍生活環境評價等因素對保障對象滿意度產生了重要影響，x18政府辦事效率因素對保障對象滿意度產生了一定影響。

表4 旋轉因子得分表

因此，因子得分的綜合評價模型為：

四、保障性住房建設滿意度的二值響應模型分析

為了進一步確定四個主因子與保障性住房建設滿意度之間的關系，還需要建立二值響應模型進行分析。變量及其常數的相關系數矩陣表明各變量之間以及與常數項之間的相關系數均小于0.30，可以構建二值響應模型：

運用軟件SPSS16.0，對模型（1）進行檢驗。表5和表6是對整個模型的檢驗結果，它表明模型具有很好的擬合優度，而且非常顯著。

表5 擬合優度檢驗

表6 模型顯著性檢驗（F檢驗）

表7 模型估計結果

表7提供了模型（1）的估計結果。由表7可以得到模型（1）的最終形式：

從表7可知，通過t值和系數值的比較，各主因子對保障性住房建設滿意度影響的重要程度依次是：F1＞F2＞F3＞F4。綜合表3、表4和表7的結果可以看出：

（1）保障性住房建設滿意度的影響因素主要來自住房保障對象對小區交通、小區教育設施、小區供水供電情況、小區娛樂及設施、小區醫療公共衛生及設施、小區安全狀況及設施、小區購物及設施、小區物業管理及服務態度、本地政府管理、資金投入及服務態度、小區及周圍生活環境的評價等；

（2）住房保障對象的年齡特征、政府辦事效率對保障性住房建設滿意度有一定影響，但影響不大；

（3）文化程度、所住房屋的面積、人均年收入這三個指標對保障性住房建設滿意度影響較??；

（4）性別、家庭成員數兩個指標因素對保障性住房建設滿意度無顯著影響。

第一主因子主要綜合反映了與住房保障對象生活息息相關的基本公共產品的評價信息。在模型結果中，第一主因子通過1%的顯著性水平的檢驗，因子回歸系數為正，在所有的因子中具有最高的統計顯著性，說明小區交通、小區教育設施、小區供水供電情況、小區娛樂及施設、小區醫療公共衛生及設施、小區安全狀況及設施、小區購物及設施、小區物業管理及服務態度、本地政府管理、資金投入及服務態度、小區及周圍生活環境的評價是住房保障對象評價保障性住房建設滿意度最重要的影響因素，這些都是保障性住房對象最基本的公共品需求，能否有效供給或者供給質量的高低以及地方政府供給這些公共產品的效率和投資力度會直接影響保障性住房建設滿意度的評價結果。地方政府的管理及投資力度和服務態度也是影響保障對象評價保障性住房建設滿意度的一個重要影響因素。住房保障對象對政府管理水平和投資力度的評價越高，住房保障對象對保障性住房建設滿意度也就越高，反之亦然。

隨著住房保障對象收入水平的不斷提高，弱勢群體也不再僅僅滿足于基本的公共產品需求，而是具有更高層次的追求，來滿足自身精神生活的需要，因此，教育設施、文化娛樂活動及其設施會對保障性住房建設滿意度產生重要的影響。同時，公共醫療衛生的好壞也對住房保障對象評價保障性住房建設滿意度產生了重要影響，這是因為公共醫療衛生直接與小區整潔和環境相關，更重要的是與小區居民的生活居住環境和身體健康狀況息息相關。

第二主因子主要綜合反映了住房保障對象的年齡特征、政府辦事效率兩個方面的信息，通過5%顯著性水平檢驗，并對保障性住房建設滿意度有正向的影響，這說明不同年齡層次的住房保障對象對保障性住房的各種設施要求和水平不同，從而會影響其對保障性住房建設滿意度的評價；同時，地方政府的辦事效率越高，保障性住房建設滿意度也就越高。

第三主因子在10%的顯著性水平上對保障性住房建設滿意度有一定正向的影響，但影響較小。文化程度對保障性住房建設滿意度影響的原因比較復雜，不容易解釋，主要原因是不同文化程度的住房保障對象由于對小區公共產品的需求意愿和水平不相同，對其評價也會大相徑庭，另一方面，由于文化程度差異，他們對小區公共產品投資效果與管理等方面的理解也會產生差異，因而評價起來也就不同。所住房屋的面積、人均年收入因素也可以反映住房保障對象的個體差異特征，由于收入水平不同、所居住的房屋面積不同，其對小區公共基礎設施的要求也就不太相同，因而也會一定程度上影響其對保障性住房建設滿意度的評價。

第四主因子主要綜合反映了住房保障對象的性別和家庭成員數的信息，其對保障性住房建設滿意度沒有顯著影響，而且系數為負，這是變量取值造成的，但不會影響結果的分析。

五、結 論

以上實證研究表明：保障性住房建設滿意度的影響主要來自對交通、教育設施、供水供電情況、娛樂及設施、醫療公共衛生及設施、安全狀況及設施、購物及設施、物業管理及服務態度、地方政府管理、資金投入及服務態度、小區及周圍生活環境等因素的評價；保障對象的年齡特征、政府辦事效率因素對保障性住房建設滿意度有一定影響；文化程度、所住房屋的面積、人均年收入對保障性住房建設滿意度影響較??；保障性住房建設滿意度基本上不受被調查者性別和家庭成員數等變量的影響；保障對象對保障性住房這一公共產品的需求具有一定的層次性和階段性，而保障性住房建設滿意度根據其需求狀況具有一定的次序性。因此，為了更好地促進保障性住房建設，中央及各級地方政府應從實際出發，在綜合考慮他們需求的基礎上，完善保障性住房建設。

根據公共產品理論，從影響保障性住房建設滿意度的這些實際因素的產品性質看，地方政府對其投入主要應集中在保障性住房建設資金投入、教育設施建設、公共衛生設施、小區治安等外部性較強的配套設施建設上；而對于外部性較弱的配套公共產品，如供水供電情況、娛樂及設施、購物及設施，可基于“誰投資誰擁有，誰受益誰付費”的原則，由私人部門或民間組織以市場方式提供，其提供模式為“政府誘導、非政府（市場）提供”，通過政府引導和扶持政策推動和完善其建設?？傊Ｕ闲宰》拷ㄔO不僅僅只是保障性住房房屋的硬件建設問題，還有相應的配套設施及其管理問題。地方政府應根據這些設施的不同特征，積極引導和推動這些影響保障性住房建設滿意度的公共產品供給，才能使保障性住房產品的福利性得到真正發揮。

［1］World Bank.World development report：making services work for poor people［R］.Washington DC，2004.

［2］Calderon C，Serven L.The effects of infrastructure development on growth and income distribution［R］.Washington DC：Lacvp of The World Bank Process，2004.

［3］Forinell D，Larcker F.Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error［J］.Journal of Marketing Research，1983，（18）：39－50.

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