基于租戶滿意的保障性住房空間選址研究——以武漢市為例

李白云， 皇甫雪芹， 肖　赟

(湖北工業大學土木工程與建筑學院， 湖北 武漢 430068)

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基于租戶滿意的保障性住房空間選址研究
——以武漢市為例

李白云， 皇甫雪芹， 肖赟

(湖北工業大學土木工程與建筑學院， 湖北 武漢 430068)

[摘要]為了充分利用確保社會福利資源,研究保障性住房空間選址。構建基于保障性住房選址滿意度的二項logistic回歸模型，得出租戶滿意度與現住房面積、區域學校教育環境、購物環境呈正向相關，與通勤最大距離呈負向相關性。從影響保障性住房因素的角度出發，對其選址和建設提出了若干建議，以解決保障性住房選址偏遠、相關配套設施不完善的問題，提高租戶滿意度。

[關鍵詞]保障性住房； 空間選址； 滿意度； logistic模型； 武漢市

針對中低收入者住房問題，國外學者有大量全面、深入的研究成果。研究發現: 結構類型、建筑特點、住房條件對住房滿意度有負向影響[1]，并且運用相關分析、多元回歸分析及方差分析的方法發現區位、環境、居所構成及管理[2]，服務及公共設施[3-5]，公共交通的可及性對滿意度也有很大的影響。還有些學者通過問卷調查發現，居民對公共服務設施的需求程度要高于房屋功能。公共租賃住房選址不當，可能會導致住房空置率增加，起不到保障的作用。選址偏遠給公共住房社區居民的交通、工作、購物和教育帶來了很大的負面影響[6]。而選址過于集中，會使空間失配，就業壓力大[7]，發生居住分異，而居住分異會嚴重損害弱勢群體的利益，加大收入差距，喪失保障房的福利價值。因此，公共住房的空間選址應以公共交通為導向，即選在交通發達的區域，如靠近地鐵、公交站點，方便公共住房租戶出行[8]。很多國家都推行混合居住模式，將保障房建設也納入城市規劃體系，成為城市建設的一部分。

國內研究發現，交通、教育、醫療、購物、物業管理、社區服務等是保障性住房滿意度的主要影響因素[9-11]。質量、面積、通風等物理因素[12-14]是次要因素。利用空間集聚分析工具，著重從居民通勤滿意度角度出發，發現城市總體空間結構對通勤滿意度存在正相關性影響[15]。結合調查問卷，應用SPSS分析工具，發現“交通便捷”、“公建設施配套齊全”、“周圍配套設施”是影響保障房評價的高影響度因子[16-17]。

1國內學者對保障性住房項目選址政策建議

保障性住房選址應避免空間邊緣化，采用“小隔離、大混合”，“社區混合、鄰里同質”等規劃布局[18]，重視新、老城區與郊區的的平衡，將保障性住房建設納入城市規劃[19]，發展混合居住和以公共交通為主導的住區模式[20-21]。

從影響保障房滿意度的角度出發，綜合考慮交通、基礎設施、就業、區位等因子[22]，利用模糊層次分析法[23]、利益相關者多方參與[24]、GIS技術[25]等進行保障性住房選址決策，科學規劃保障房空間布局，同時結合居民住房可支付能力[26]、利用GIS分析工具、改進的引力模型和加法模型對保障性住房選址進行適宜性評價，建立空間均衡布置的激勵制度，引導和調控保障性住房建設，強調和諧社會背景下居住空間分異控制與保障房分布模型構架，并考慮決策的前瞻性與建筑的美觀性，促進“空間適配”，提升保障性住房的建設價值和福利水平[27]。

綜合國內外研究現狀可以發現，國外保障性住房的居民滿意度指標內容更多涉及建筑屬性、城市規劃和土地政策體系，以及空間尺寸、方位等微觀因素，注重建筑設計和建筑質量，國內研究多突出各地方保障性住房空間分布不均，呈集中化趨勢，造成人際隔離。居民滿意度方面更多的傾向用定性或者定量的手段建立社區滿意度和環境滿意度評價，缺少從保障性住房項目建設選址角度去考量居民滿意度影響因素。這就為本課題提供了進一步研究的空間。

2二項logistic模型構建

分析保障性住房空間選址滿意度的各項因素影響大小，SPSS19.0是一個很好地數學分析工具。可以利用此軟件建立logistic回歸模型來分析各項相關因素。

2.1模型簡介

2.1.1模型演變基于線性回歸模型發展而來，線性回歸研究的是連續性因變量與自變量之間的關系；有的時候因變量為分類變量，需要研究該分類變量與一組自變量之間的關系。

其中，發生率P為因變量，它與自變量之間通常不存在線性關系；不能保證在自變量的各種組合下，因變量的取值仍限制在0~1內。

由于因變量為二分類，所以誤差項服從二項分布，而不是正態分布；因此，常用的最小二乘法也不適用。

2.1.2模型應用Logistic回歸模型能很好地滿足對分類數據的建模需求，是分類因變量的標準建模方法。用于影響因素分析，求出哪些自變量對因變量發生概率有影響。并計算各自自變量對因變量的比數比(優勢比)；作為判別分析方法，來估計各種自變量組合條件下因變量各類別的發生概率，從而對結局進行預測；該模型在結果上等價于判別分析。

其中，α是常數項，表示自變量取值全為0時，比數(Y=1與Y=0的概率之比)的自然對數值；β為logistic回歸系數，表示當其他自變量取值保持不變時，該自變量取值增加一個單位引起比數比(OR)自然對數值的變化量。Logistic回歸使用時，一般不是直接解釋回歸系數β，而是用比數比(OR)。

2.2數據來源與說明

本研究數據以武漢市江岸區后湖“惠民居”公租房小區及百步亭“文卉苑”廉租房小區已經入住半年以上的小區租戶為對象，從2014年7月初問卷厘定至2014年8月初調查結束，共耗時約1個月，本次問卷調查通過現場發紙質問卷、專家訪談、住房保障工作人員電話約談等調查形式，以盡量提高抽樣調查結果的可信度，共發放問卷200份，回收有效問卷144份，回收率為72%。但從原始數據匯總來看，保障性住房租戶對住房總體滿意的問卷為63份，不滿意的問卷為81份，說明現階段保障性住房居民總體不滿意程度比滿意度程度高，需要進行改善。

2.2.1變量描述及定義根據調查問卷統計，被調查家庭的基本信息特征見表1。

表1　樣本家庭社會經濟特征

由Logistic回歸模型中因變量和自變量均為分類變量，對租戶家庭各變量進行描述及定義(表2)。其中，因變量(saf)滿意定義為1，不滿意定義為0；性別、年齡、家庭人均收入、現住房情況等變量分別進行分類定義。其中，年齡變量為連續變量，在模型中不采用實際值而進行分段，改為分類變量使用。按樣本家庭的實際情況分為四個層次：(Age1)30歲以下、(Age2)31-40歲、(Age3)41-50歲、(Age4)51歲以上；家庭年收入首先進行標準化處理，仍作為連續變量帶入模型進行實證分析，這樣處理并不會對實證結果產生影響。

表2　家庭變量描述與定義

3.2.2共線性檢驗多重共線性是指自變量之間存在線性相關關系，即一個自變量與其他一個或者幾個自變量的線性表達式表示。Menard(2002)指出容忍度小于0.20可以認為是多元共線性存在的標志，有學者提出容忍度小于0.10說明多元共線性很嚴重[28]。

容忍度(Tolerance)是解釋變量Xi與其他解釋變量間的相關系數的平方，容忍度取值范圍為0-1，越接近0表示多重共線性越強，越接近于1表示多重共線性越弱。方差膨脹因子(Variance Inflation Factor， VIF)即為容忍度的倒數，VIF的值大于等于1，VIF越小，說明多重共線性越弱。一般認為VIF不應大于5，對容忍度的標準，可放寬至不大于10。

按上述思路，建立普通線性回歸方程，得到各變量容忍度及方差膨脹因子相關表格(表3)。

表3　容忍度及方差膨脹因子檢驗

從表3容忍度及方差膨脹因子檢驗結果表明：各解釋變量的Tolerance均大于0.2，VIF值較小，不存在顯著的多重共線性，認為共線性對于本樣本不是個嚴重問題。

3實證與結果

表4~表6以性別(Gen)、年齡(Age)、家庭人均收入(Inc)、現住房情況(Nhou)、對現住房面積滿意情況(Nhous)、周邊總體公共交通是否方便(Traf)、對現住房所在區域醫療機構設置的滿意情況(Hospt)、對現住房所在區域學校(義務教育)的滿意情況(Sedu)、對購物環境(Shpi)、對環境衛生(Env)、公共交通到工作地點的最大距離(Dis)、到超市的最大距離(Shop)為自變量，因變量為對住房總體感覺 (Saf)采用logistic回歸模型(α進=0.05，α出=0.10)，兩種選因子模型：1全因子進入模型，2向前步進(條件)。

表4　模型摘要

表5　Hosmer and Lemeshow 檢驗

表6　Logistic回歸模型

經過5次回歸后，模型的Cox & Snell R2和Nagelkerke R2方值分別為0.353和0.473，結果并非很理想，但表明模型結果仍有一定的解釋準確性，從Hosmer and Lemeshow檢驗結果看顯著性為0.196，表明模型具有較高的顯著性。因此五個模型中選取模型5最佳，即認為Nhous、Sedu、Shpi、Dis四個因素影響小區居民住房總體滿意度。

Logistic回歸模型中依次輸出了各自變量的偏回歸系數及其標準誤差、Wald卡方、自由度、P值及OR值(即表格最右側的exp(B))。從樣本家庭的回歸結果看，分類變量現住房面積滿意情況的回歸系數顯著性為0.002，所在區域學校(義務教育)滿意情況的回歸系數顯著性為0.003；對購物環境滿意情況的回歸系數為0.012；公共交通到工作地點的滿意度回歸系數顯著性為0.03；解釋變量的全體與logit P之間的關系顯著，采用該模型是合理的。由此可以得出結論：分類變量對現住房面積的滿意情況、對所在區域(義務教育)的滿意情況、對購物環境的滿意情況、公共交通到工作地點的滿意情況的系數回歸顯著性均小于0.05，回歸結果非常顯著，結果十分理想。

4基于logistic空間選址滿意度影響因素分析

4.1對現住房面積的滿意情況(Nhous)

從樣本家庭的logistic回歸模型中可以看出，似然比檢驗的觀測值14.541，概率P (0.02)﹤α=0.05，應拒絕零假設，認為對現住房面積的滿意情況呈顯著正向影響，即對住房面積越滿意，居民的總體滿意度就越高。小區內42%居民認為住房面積基本合適，這可能從另一個角度反映該區住宅空間滿足了住戶對居住空間功能方面要求。住房面積的主觀感知評價對小區總體滿意度影響最大，說明隨著政府大力興建保障性住房，解決保障對象住房問題的同時，居住者對居住空間的戶型面積和套型標準有了進一步的關注度。戶型大小是相對而言，不能完全按面積的大小來鑒定，還要相對于家庭結構和規模來考量。居民想通過增加空間尺度來達到細化空間分類，滿足居住生理、心理、行為上的要求。

4.2對所在區域學校(義務教育)的滿意情況(Sedu)

從回歸模型中可以看出，似然比檢驗的觀測值為11.836，概率P(0.03) ﹤α，應拒絕零假設，認為對所在區域學校(義務教育)的滿意情況，呈顯著正向影響，小區附近教育設施數量和規模提高，有助于提升總體滿意度。受訪對象年齡集中在40歲以下，該人群多為即將擁有或已擁有子女的家庭模式。在小區內開放幼兒園，附近開辦學校，培訓中心等教育機構，有助于減輕保障對象家庭小孩安置負擔，提升小區文化氛圍，使得總體滿意度相對提高。

4.3對購物環境的滿意情況(Shopi)

似然比檢驗的觀測值為8.917，由于P(0.002)﹤α，應拒絕零假設，認為對購物環境的滿意情況呈正向影響。小區附近設有中百超市、菜市場，步行可至各種量販，能滿足租戶的日常購物需求。因為武漢市的公租房呈現出城市邊緣化的趨勢，建設比較集中，居民生活半徑變小，交通不方便，但是隨著社會發展，居民購物需求強烈。因此小區周邊的基本生活服務設施完善程度與居民們滿意度存在顯著正相關關系，小區總體滿意度直接反映在購物環境的供給能否滿足住宅居民需求上。

4.4公共交通到工作地點的最大距離(Dis)

似然比檢驗的觀測值為8.914，P(0.03) ﹤α，應拒絕零假設，認為隨著通勤距離的增大，呈負向影響。住房保障對象的經濟特征決定了居住區居民出行工具分為兩種：第一是以公交車為主往返于工作場所和居住地點之間的交通工具；第二是以步行為主的出行方式，故以小區上班族為代表，對通勤時間和通勤距離長短的需求被納入到對總體滿意度評價之中。若通勤距離增加，通勤時間也隨之延長，居民在時間上的機會成本需要付出更多，用貨幣來衡量通勤成本的同時，機會成本也應作為一部分，這樣，通勤成本隨著通勤距離而增加，對于忙于生計的小區居民來說滿意度自然下降。

5結論與建議

本文利用SPSS19.0軟件對保障性住房選址滿意度及影響因素進行計量分析，采用logistic回歸模型對武漢市江岸區后湖“惠民居”公租房小區及百步亭“文卉苑”廉租房小區租戶住房選址滿意度的影響因素進行了實證研究，并借鑒國外保障性住房選址規劃及住房政策經驗，得到以下結論：保障房住房面積、周邊設施的完善程度、購物環境對總體滿意度影響呈正相關，通勤距離對總體滿意度影響呈負相關。上述保障性住房選址影響因素分析與我們模型結果一致，在當前的保障性住房環境之下，政府應該以地區總體社會福利最大化為執政目標，加強保障性住房的建設，提高居民生活水平。

5.1科學規劃保障性住房的空間布局

1)建立保障房空間布局適宜性指標評價體系與模型

保障性住房的空間布局是重要的規劃選址問題，影響著城市空間的轉移與集聚，極端的區位因素往往導致貧困集中，喪失保障性住房的福利價值。因此，政府部門應科學指導規劃，并建立保障房的空間規劃布局適宜性指標體系及模型，以強制性配建指標模式進行保障房建設，彌補保障房地段偏僻、公共設施不完善、交通不便的缺陷。

2)城區規劃時應考慮把保障房納入總體規劃

在規劃和建設城市新區時，要將保障性住房納入城市新區建設的總體規劃，確保保障性安居工程項目落實。要建立保障性住房建設年度目標，明確各類保障戶數及保障性住房建設量，明確各類保障性住房用地的布局、面積、建設開發強度、人口規模容量、公共基礎設施配套等規劃建設要求，建立保障性住房建設項目庫(包括建設時序、投資規模、土地需求、開工和竣工時間等),從而充分利用社會力量加快保障房建設。

3)提供公共服務設施，預留產業用地

在新區規劃的同時就應為保障性住房小區建設完備的公共基礎設施，并預留產業用地， 確定配建比例，配備一定規模的、可達性較好的教育、醫療、工作、交通等一體的公共服務設施。發展推行各種類型的配建方式，充分利用武漢市當前建設中的地鐵，在地鐵沿線一定距離內建設高層高密度的住宅社區。這樣土地成本較低，有助于利用保障房的人氣，使得地鐵周邊目前稍顯偏僻的地段快速成熟。同時，也有助于提高其出行的便利程度，從而擴散了城市中心優質公共服務設施的覆蓋范圍，解決公共服務的可達性較低的問題。

4)建立不同收入階層混合居住的發展規劃策略

在保障性住房項目開發方面應注重不同層次混合居住的開發模式，鼓勵適度混合居住，通過社區的混合居住，以增加各社會群體間的交流互動的機會，形成一個相互作用、相互影響的體系，避免居住分隔可能導致的貧困集中現象，并根據保障性住房開發的發展趨勢總結出有效的居住模式，促進保障性住房建設項目的良性循環。

5.2完善周邊配套設施，提高滿意度

1) 加快完善保障房社區的生活配套設施

大量的保障性住房用地多分布在郊區，造成供給的空間配置效率低下。通過調查發現：衣食住行等基本生活設施配套與保障房“硬件”交付之間仍有“時差”。在滿足居民出行、購物、上學、看病等“軟件”需求上，政府還需再接再厲。加強教育、衛生、社區、商業配套運營，滿足先期入住居民日常生活需求。同時注意入住人群的特點和需求，比如入住人員以老年人為主，就要更注重基本生活配套設施的完善；公租房等以新就業職工、大學生為主，就要確保交通便捷。此外，從民生角度出發，政府可適當給予補貼，吸引人群入住，促進大型居住區板塊盡快成熟。

2) 完善保障房周邊的交通狀況

由于保障房選址偏遠，交通不便，保障房在城區邊緣分布，對于中低收入群體的日常生活和工作造成嚴重阻礙。隨著武漢市產業的發展(尤其第三產業)，中低收入人群主要的就業區位仍然在城區中心，而這種集聚狀況在未來不排除有進一步加劇的可能。因此應加強完善保障房周邊公共交通的狀況，未來也更好地形成一種以公共交通為中樞、綜合全面發展的商業文化中心，集居住、工作、學校、醫療、商業于一身，使居民可選用步行、自行車、公交、地鐵等交通出行方式，較好地實現共贏。

3)創造就近的就業機會，提高整體入住率

周邊配套設施不發達，就業機會就會減少，居民就近就業比較困難，會導致中低收入人群產生較高的就業成本，可能因無法滿足就業單位對時間的要求被迫增加事業的風險，所以，為了減少居住者的擔憂，提高入住率，必須創造就業機會，提供便利。

比如，完善周邊生活配套設施，而其所需工作人員可以優先從居民里就業困難人員中招聘；保障房周邊配備教育醫療機構，那就必然需要教師、醫生等工作人員，而這類人才的需要就要求保障房應分一部分給在保障房小區內中小學校、幼兒園、醫院等單位工作的老師和醫生租用，不但能吸引人才來保障房小區內的學校和醫院就業，還能提高整體居住率；或者由社區出面與有需求的企業聯系，像沃爾瑪等大型超市、書店、餐飲業等企業，吸引他們來保障房小區招工。這些措施不僅為中低收入群體提供了生存空間，還為其創造更好的發展空間，確保了保障性住房的可持續發展。

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[責任編校： 張巖芳]

Study on the spatial location selection of security housing based on tenant satisfaction—Illustrated with the case of wuhan

LI Baiyun, HUANGFU Xueqin, XIAO Yun

(SchoolofCivilEngin.andArchitecture,HubeiUniv.ofTech.,Wuhan430068,China)

Abstract：The Spatial location selection of security housing encounter some problems such as location remote and inaccessible,incomplete facilities and other issues currently.The aim of studying the Spatial location location of security housing is to ensure better utilization of social welfare resources.The paper constructs a binomial logistic regression model based on the Satisfaction site of security housing ,Obtaining the result that tenant satisfaction and housing area,regional school environment,the shopping environment was positively correlated and showed a negative correlation with the maximum commuting distance.From the perspective of security housing factors,we put forward to several recommendations on its siting and construction.It is reasonable to improve tenant satisfaction by solving some problems like remote location,inadequate facilities and other issues.

Keywords：security housing;Spatial location selection;Satisfaction;logistic model;Wuhan

[中圖分類號]C31,C32

[文獻標識碼]：A

[文章編號]1003-4684(2016)01-0112-06

[作者簡介]李白云(1989-)， 女，河南南陽人，湖北工業大學碩士研究生，研究方向為房地產管理

[基金項目]教育部人文社會科學研究項目(12YJC630092)；湖北工業大學科研項目(BSQD12059)

[收稿日期]2015-04-15