城市“小區病”評價指標體系的構建研究—基于貴陽市H區部分小區的調查

徐鑫鈺

（貴州大學公共管理學院，貴州貴陽550025）

［城市建設與管理］

城市“小區病”評價指標體系的構建研究—基于貴陽市H區部分小區的調查

徐鑫鈺

（貴州大學公共管理學院，貴州貴陽550025）

在城鎮化加速的進程中，貴陽市各類小區發展迅速，為城市居民提供了良好的居住環境，有力地保障了城鎮化的推進，但是，貴陽市諸多業主面臨著“小區病”的困擾。基于病理學視角以及對“城市病”概念的推演，本研究提出“小區病”是小區這一微觀系統中各構成要素之間失衡，以致影響小區多數居民正常生活，或致使小區居民生命財產受到損害。為解決“小區病”，本文通過文獻梳理和專家訪談，并運用德爾菲法構建出城市“小區病”評價指標體系。在構建評價指標體系的基礎上，為量化“小區病”評價結果，獲得“小區病”評價得分，通過層次分析法，對指標體系中各個維度及相應指標進行賦權，得出“小區病”評價指標體系權重。

小區；“小區病”；德爾菲法；層次分析法

一、問題提出

自20世紀90年代我國住房改革以來，城市住宅小區（以下簡稱小區）發生了根本性的轉變：由“公有”變為“私有”，相應的，居民“業主”身份逐漸得以確立。但是，中國新型城市社區建設起步較晚，遺留問題與新問題并存出現，社區治理機制仍處于探索階段，因此，社區治理問題依然較多，各種矛盾不斷顯現，甚至在大多數城市中出現了“病態”小區。“小區病”是小區這一微觀系統中各構成要素之間失衡，以致影響小區多數居民正常生活或致使小區居民生命財產受到損害，主要反映了城市的“社會病”，可以說，“小區病”也是“城市病”的一種。貴陽市作為西部欠發達城市，近些年來城鎮化進程不斷加速，住宅小區也隨之快速發展。但是，小區在不斷滿足居民居住、生活等需求的同時，治理問題逐漸增多，矛盾愈加凸顯，導致新形勢下“小區病”的出現，加大了基層社會治理難度，甚至威脅著社會秩序的穩定。那么，如何診斷城市“小區病”，成為本研究的關鍵。畢竟，人之居住環境狀況是影響生產力、健康和人的價值的最重要因素之一。

在現代化發展進程不斷加速的背景下，西方發達國家不斷受到社會問題的困擾，各種矛盾沖突尖銳，其中，社區建設逐漸成為唯一的解決方案。社區建設應緊密圍繞社區領導力和影響力、公共服務的供給以及社會資本三大核心主題。其中，社會資本居于首要地位。如果缺乏社會資本的培育，將影響生產力的持續發展。我國自20世紀90年代住房改革后，居民更加關心自己居住小區的環境質量和生活品質。這一過程中，小區難以解決的公共問題及其引發的矛盾沖突逐漸增多，鄰避設施及其帶來的鄰避沖突成為小區矛盾的表現之一。另一些矛盾沖突問題，如房產管理和物業管理不完善、小區業主參與度不足等，也逐漸在小區治理中凸顯，其中，業主與開發商、物業管理公司、地方政府主管部門之間的矛盾與沖突，成為目前小區治理的最大難題。這些問題的根源，主要是當前小區治理中相關法律制度建設不完善、物業服務企業定性錯位和業主委員會建設困難等突出的體制性問題。

二、城市“小區病”評價指標體系的構建

（一）評價指標的初步確定

為使城市“小區病”評估指標體系盡可能地科學、合理、全面，筆者首先檢索“小區治理”的相關文獻資料，作為“小區病”評價指標的來源之一；其次，以“小區存在哪些問題”為訪談核心，對貴陽市花溪區的部分小區展開調查。通過以上兩種途徑，筆者收集到20個小區治理問題，同時結合“小區病”特征，將調查對象普遍關注且尚未解決的問題轉化為“小區病”評價指標，并根據每個指標的含義將所有指標分別歸為四個維度，最終形成一套適用于評價城市“小區病”的指標體系（見表1）。本研究對指標體系的4個維度和15個指標均作出了較為明確的定義。囿于篇幅限制，在此不作詳細說明。

表中數據是根據專家打分，通過Excel求取平均值和標準差所得。

（二）評價指標的首輪篩選

根據初步確定的評價指標，本文設計出《城市“小區病”評估指標專家咨詢問卷（首輪）》來獲取專家對所有指標的認可度，目的是通過專家篩選，以確定評價指標。在首輪指標篩選過程中的專家咨詢問卷，采用李克特量表進行衡量，分別用“1分、2分、3分、4分和5分”表示“非常不合適”“不合適”“一般”“比較合適”“非常合適”五種對指標的支持程度。同時，筆者在各個指標維度中分別設置補充項，以供專家補充相關指標，保證指標更具完善性、針對性和科學性。基于這是首輪的指標篩選，作者將低于平均分3.5分（處在“一般”和“比較合適”之間）的指標剔除。

在調查對象方面，筆者選取30位學校專家學者、10位社區服務中心和居委會工作人員以及30位小區業主進行問卷調查。需要強調的是，這些調查對象雖然來自不同行業，且理論素養差異較大，但是全部都居住在小區或從事小區治理相關工作，對于小區治理有著相當深刻的認識和理解。作者共發出70份問卷，并回收問卷70份，回收率達到100%，刪除無效問卷8份，此次問卷有效回收率88.6%。

通過對回收問卷的統計分析（見表1），在15個初始指標中，有7個指標的平均得分沒有達到3.5分，因而刪除這些指標，同時專家補充了7個指標，因此，我們在這一輪指標篩選過程中形成了15個指標組成的指標評價體系（如表2）。

表1　首輪指標篩選結果

表2　城市“小區病”評價指標體系

為了確保問卷結果的可靠性，筆者進行了信度檢驗。問卷的信度分析包括內在信度分析和外在信度分析。信度分析的方法有多種，當前最常用的是Alpha信度系數法。通常來說，信度系數最好在0.80以上；分量表的信度系數最好在0.70以上。基于信度分析的原理，筆者運用SPSS20.0軟件分別檢驗了本次問卷的克勞伯克系數（Cronbach's alpha）和折半信度。統計分析結果表明，總體的克勞伯克系數為0.902，4個維度的克勞伯克系數也均超過了0.7；半個問卷的信度系數是0.731。本文將折半信度系數（Rhh）0.731代入斯皮爾曼－布朗 （Spearman－Brown）公式，可以計算出總問卷的信度系數為0.856。結果表明，此次問卷具有較高的內部一致性，信度較好。筆者還對問卷結果進行了效度檢驗，包括內容效度和構建效度檢驗。由于問卷設計以權威專家訪談和專業學術文獻為基礎，因而可以認為具有一定的內容效度。構建效度（construct validity）是通過利用現有的理論或命題來考察當前測量工具或手段的效度。因此，本文運用SPSS20.0軟件進行KMO和Bartlett的球形度檢驗來進行構建效度檢驗，結果顯示，KMO球形度檢驗為0.728，說明問卷具有一定的構建效度。

（三）評價指標的次輪篩選

經過首輪的專家篩選，城市“小區病”評價指標體系包含4個維度和15個指標，為測量專家對這一指標體系的認同度，筆者設計出《城市“小區病”評估指標專家咨詢問卷（次輪）》。與上輪問卷調查不同的是，本輪專家對指標認同度的平均分上升為4分，本輪調查對象仍然為首輪所選定的70位專家。通過對收回問卷的統計，15個評估指標的平均得分均超過了4.0分，而且得分的標準差都小于1，這意味著專家對這15個指標入選城市“小區病”評價指標體系達成了相對一致的意見。

筆者運用SPSS20.0軟件，對本輪問卷的信度進行檢驗，其結果顯示，總體的克勞伯克系數為0.964，六個維度的克勞伯克系數也均超過了0.7；半個問卷的信度系數是0.907，總問卷的信度系數為0.927。這表明，此次問卷的信度良好。在效度方面，運用SPSS20.0軟件進行KMO和Bartlett的球形度檢驗。由結果可知，問卷具有一定的構建效度。

三、城市“小區病”評價指標的權重分配

為將城市“小區病”評價結果量化，以便更客觀地分析“小區病”，本文將運用層次分析法對指標體系進行賦權。

1.建立城市“小區病”評價的層次結構模式

層次分析法運用的一個重要前提是構建層次結構模型。在前述分析中，筆者已建構了一個城市“小區病”評價指標體系，其信度和效度均達到了較好的水平。根據這一指標體系，本文可以建立一個相對良好的層次結構模型：第一層為目標層（A）。第二層是準則層（B），主要包括4個維度，用Bi表示（i=1，2，3，4）。第三層是要素層（C），包括15個指標，用Ci表示（i=1，2，···，15）。

2.構造判斷矩陣

根據上文建立的層次結構模型，筆者設計出《城市“小區病”評價指標AHP專家咨詢問卷》，用以獲取評價指標的相對重要性程度。該調查問卷要求專家對各個評價指標的重要性程度進行兩兩比較。為了達到良好的信度，筆者對判斷矩陣進行一致性檢驗。本文主要通過AHP軟件進行。在構建判斷矩陣階段，筆者將咨詢問卷發放給三位專家進行討論，最終形成較為一致性的意見，共形成5個判斷矩陣。同時，本文分別對每一個判斷矩陣進行一致性檢驗。限于篇幅，具體檢驗過程在此省略。通過對各層指標進行一致性檢驗和賦予指標權重的基礎上，本文還將進行整體的一致性檢驗。將5個矩陣輸入AHP軟件可得，整體一致性CR=0.0303＜0.1，因此，符合通行的信度要求，表明運用層次分析法對城市“小區病”進行評價是合理的。

3.求取評估指標的權重

本文對5個判斷矩陣進行一致性檢驗之后，運用AHP軟件求取指標的權重，最終獲得了4個維度以及15個評估指標的維度整體權重（見表3）。

表3　評估指標的權重求取結果

本文運用德爾菲法、層次分析法，通過指標篩選和賦權等步驟，構建城市“小區病”評價指標體系，包括4個維度，15個指標，這為診斷城市“小區病”提供了理論基礎，有助于從城市微觀系統對“城市病”進行防治，更對西部其他省份以及全國其他區域相似小區的治理具有重要的參考和借鑒價值。隨著我國城鎮化建設進程的加速，對于小區治理的研究將逐漸增多和完善，“小區病”也將逐步得到治理。

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G718.5

A

1673-0046（2016）7-0007-03

本文受貴州大學研究生創新基金項目“城市病防控體系建設研究”（研人文2015046）支持