武中哲，程 鹏
(山东财经大学 法学院，山东 济南 250014；
山东财经大学 公共管理学院，山东 济南 250014)
保障房社区是近年来各大城市在保障房大规模建设背景下形成的一种新型社区。因为保障房住户大多为低收入群体，是城市社会中的相对贫困群体，因而保障房社区也属于一种新的城市贫困空间。改革开放以来，我国经济发展经历了深刻的变化，促进了经济快速增长，城镇化率不断提升，但同时也导致城市贫富分化，居住满意度差异化显著。城市中相对贫困人口数量不断增加，并集中于某一区域，引起社会广泛关注，这也成为社会学研究的重要议题之一。研究保障房社区这种新城市贫困群体的居住满意度以及影响因素，对于推进社区建设、探索符合城市特点的居住满意度政策和路径具有现实意义。
中国城市不同阶层的住房差异性伴随着城市住房的大规模私有化逐渐显现出来，特别是在土地财政的影响下，(大)城市房价已普遍超出中低收入家庭的承受范围，形成了因住房价格过高而引起的住房有效需求不足的问题。近几年，国家针对居住条件较差的区域(如城乡接合部、老旧城区等)存在的问题，也做出了相关部署和安排。如“2019年，习近平总书记指出要加大城市困难群众住房保障工作，大力发展租赁住房”[1]；
“2021年中央政治局会议强调：要坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，增加保障性租赁住房和共有产权住房供给”[2]；
“国家十四五公共服务规划中提出预计五年之内保障性租赁住房投资额达到1.35万亿元，预计2022年保障性租赁住房筹建263万套”[3]。可见，中国已加速进入“保障房时代”，这将进一步推动住房回归居住属性，缓解城市住房供需矛盾，在推动全体人民住有所居的基础上，服务于共同富裕的战略目标。
保障房社区是国家和社会为中低收入阶层、住房困难群体及其他特殊社会群体提供的居住场所。保障房社区的居民主要由城市弱势阶层构成，如下岗失业人员、无业人员、农民工和工作不稳定人员等，这种构成方式造成了老龄化、贫困化、疾病化等一系列社会问题，进而影响整个社会的经济发展和政治安定。随着中国城市住房市场化进程的愈发突出和保障房社区规模化的建设，国内外众多学者对保障房社区的关注也不断增加。保障房社区居住满意度的测度方法、指标选取和影响因素是实证研究的主要维度。在测度方法方面，学者们主要运用多元回归分析、结构方程模型、问卷调查法和深度访谈法对居住满意度进行分析。史学斌运用多元回归模型研究发现，文化程度、建筑面积和租金等对居住满意度构成影响[4]；
王效容等采用回归分析方法，发现人均居住面积和租金标准是影响保障房居住满意度的主要因素[5]；
张恒和杨永春利用问卷调查、深度访谈等方法研究保障性住房居民居住情况的满意度[6]；
踪程和陈立文基于结构方程模型研究发现，住房品质、福利认同、公共物品影响着居住满意度[7]。在指标选取方面，学界主要基于内部环境和外部环境对保障房社区居住满意度的评价指标进行研究。杨毕红等选取厨厕条件、停车现状、建筑质量等18项指标测量社区居住满意度的影响情况[8]；
冯健和林文盛对老城区居住满意度调查时，选取住房条件、社区环境、配套设施和社会网络环境作为评价指标[9]；
Makinde选取户型结构、环境、功能、日常活动、时间和经济6个指标，对保障房社区居住满意度进行分析[10]；
Dekker等在研究居住满意度时，从两个方面进行指标选取，一方面是个人因素，比如性别、年龄、文化程度、收入水平等，另一方面是客观因素，比如购买方式、居住面积大小等[11]。在影响因素方面，学者们主要基于居住条件、配套设施、地理区位等方面分析保障房社区居住满意度的影响因素。Mohit研究发现，子女数量、居住时长、学历、经济收入、周边环境和住房服务会影响居住满意度[12]；
Checa等对西班牙市郊移民的研究发现，种族冲突、地理位置、建筑质量、配套设施是影响居住满意度的最好诠释[13]；
陈宏胜等研究发现，保障房周边公共服务设施是影响广州保障房社区居民居住意愿的重要因素[14]；
郑思齐等研究表明，家庭经济状况、配套设施和地理区位等影响居民的居住意愿[15]；
段兆雯等分析发现，住房面积、质量和物业管理对保障房居住满意度有显著影响[16]。
纵观中西方不同的发展历程可以发现，二者的城市贫困空间无论从表现形式上还是从形成逻辑上都有差别，西方社会中城市贫困空间主要是在市场逻辑的支配下形成的，因而产生了一些独特的社会问题。而中国城市社会中的保障房社区是在政府行政力量的推动下，为了实现“住有所居”的目标规划形成的。比较看来，中国城市社会中的保障房社区形成时间短，政策性推动特征明显，困难住户在短时间内完成了居住空间的迁移。实践中政府的目标是改善低收入群体的居住条件，政策的设计主要是从增加人均住房面积来着手的。但是，对于保障房住户的后期居住面临的系列问题，即保障房社区居住满意度的问题，现有的住房保障政策却少有关注，这在实践中已经引发了一些弊端，产生了保障房分到手以后闲置不住，导致大量的保障房社区的“黑灯”[17]现象。对此问题的学术研究大多涉及居住隔离、公共服务不到位等问题的理论探讨，而对于保障房社区居住过程中居民的切身感受尚缺乏广泛的实证研究。此外，各地的保障房社区也有一定的地域特征，这也显示出对保障房社区满意度以及影响因素进行地域性调查研究的价值。通过对N市保障房社区的实地调查旨在反映这个问题。
N市是东部沿海经济发达城市，流动人口多。截至2019年，N市已有10余万住房困难家庭住上房、圆了梦，全市开工建设保障性住房共计5.32万套，所有已竣工房源实现了100%分配入住。N市目前已经建立起多层次的住房保障体系，该体系主要是以公共租赁住房为主体，以棚改户为辅助措施的住房保障体系，与普通商品住房一起构成了较为完善的住房体系。
(一)变量与数据
在借鉴已有文献的基础上[7][18,19]，选择住房条件、配套设施、社会网络环境、居住环境、交通条件等要素，构建保障房社区居住满意度评价体系。考虑到保障性住房区别于普通商品房的性质，将各项一级指标之间的关系进行分析，各项一级指标为并列关系，住房自身建设条件、住房配套设施条件、辅助的交通条件、周边环境条件，加之社会网络条件，这些基础条件决定着保障房住户的满意度。
住房条件：保障性住房基本是由政府出资建设的，且所面临的住房需求人群很大，所以保障性住房的建筑面积一般都不会很大，光照、隔音条件等都是影响保障性住房居住满意度的因素，住房条件主要包括居住面积、冬季供暖情况、光线和隔音情况以及建筑质量四个指标。
配套设施：保障房社区的居民大都是城市中低收入阶层，经济收入相对较低，教育设施的便利程度是影响居住满意度的重要因素之一。因此认为只有上学是唯一的出路，教育是改变贫穷的有效手段。保障房的居民同时也会格外注重医院的设置，看病的便捷性是他们看中的因素之一。配套设施主要包括教育、医疗、商业、文体以及金融邮电配套设施五个指标。
居住环境：社区的绿化、治安状况以及社区物业服务等都会影响保障房居民的居住体验，无形中对人们的幸福感知程度产生深远影响，从而影响保障房居民的满意度。居住环境主要包括景观物业服务、治安管理以及绿化情况三个指标。
交通条件：保障房大都是由政府投资建设的，社区的选址通常都比较偏远，社区距离公共交通站点的位置太远、出行时间过长、出行成本过高等不仅仅会对居民的工作产生影响，对居民的日常生活也会产生深远影响，从而降低保障房的居住满意度。交通条件主要包括到市中心的距离、到公交站和地铁站的距离以及交通出行成本三个指标。
社会网络环境：处于网络化时代的我们拥有太多超越邻里之外的、互相交叠的社会联系。社区的邻里关系可能既是朋友关系，又是同事关系，交织于不同的社会网络关系中。社区作为居民开展日常生活活动和社会交往活动的重要场所，就变得尤为重要。固定的活动场所、文体活动能够满足居民的多样化日常活动需求，进而影响居民的居住满意度。社会网络环境主要包括邻里关系、社区互动两个指标。
依据N市保障房社区在各街道的分布情况发放问卷，共发放450份问卷，回收有效问卷420份，有效率达到93%。在进行实地调研的过程中，采用访谈与问卷填写相结合的方式。
(二)测度方法
结构方程模型包含结构模型和测量模型，它能够运用统计分析技术明确潜变量与观测变量以及潜变量之间的关系，检验多个变量之间的相互联系和影响程度[20,21]。具体公式如下：
Y=Ay+ε
(1)
X=Ax+ε
(2)
φ=Bφ+I+ε
(3)
其中，Ay和Ax表示因子载荷，η为内生潜变量，ε为残差项，B为内生潜变量间的关系，I为外生潜变量对内生潜变量的影响。
重要性—表现程度分析法(Importance & Performance Analysis，IPA)具有直观形象、清晰易懂的优势，能够准确地找出事物的优势与劣势，有助于明确保障房社区居住满意度提升的优先次序，从而为满意度的提高提出有针对性的建议[22]。根据社区居民对各潜变量的满意度情况以及各变量对总体满意度的影响程度，将影响因素划分归纳至四个象限，对各个象限代表的含义进行分析与解释。
(一)居住满意度探索性因子分析
采用KMO和Bartlett对16个居住满意度指标进行检验。在该分析中，KMO值为0.884，大于0.8，表明可信度较高。Bartlett球形检验的原假设是原始变量之间彼此无关，统计结果显示P=0.000，小于0.05，说明原始变量之间存在相关性，因此有理由拒绝变量之间无关的原假设。在因子分析之后可以发现，所有变量共同度均超过0.6，即每个原始变量能被公共因子解释的比例大于0.6，指标总计贡献率达到71.683%，这在一定程度上说明变量中存在的大部分信息能够被因子很好地解释清楚，信息丢失的数量较少，各变量之间存在相互关系。
(二)居民经济社会属性与潜变量相关关系
为验证个体经济社会属性对居住满意度的影响效应，采用软件STATA16.0逐步测算不同属性对居住满意度的影响，具体分析结果见表1。分析结果显示，研究样本的满意度在不同属性条件下呈现出明显的差异化特征。男性的居住满意度相较于女性偏高；
除社会网络关系外，各潜变量的居住满意度水平都受到年龄的影响，老年人比年轻人有较高的满意度；
住房条件、居住环境、配套设施和交通条件的满意程度都与文化程度呈正相关；
职业与交通条件显著相关；
家庭年收入对各项潜变量的满意度都存在正相关性，表明收入水平高的群体，生活水平以及舒适程度也比较高，其日常生活对社区的依赖度相对较低。综上所述，保障房社区居住满意度因个体经济属性的多样化特征会呈现差异性特征。
表1 居民个体社会经济属性对潜变量满意度的影响效应分析结果
(三)结构方程模型结果与分析
1.信度与效度检验
从个体经济社会属性与各潜变量之间的影响关系可以看出，住房条件、居住环境、配套设施、交通条件4个潜变量与个体经济社会属性存在显著的影响。基于此，构建保障房社区居住满意度模型，预测设定的模型包括外生潜变量、外生观察变量和内生观察变量，数量分别为4个、14个和1个。外生观察变量的总体信度分析显示Cronbach’s Alpha值为0.860，大于0.8，Alpha系数较高，因此总体上该问卷调查的内在信度较高，问卷调查的结果具有较高的参考价值，是比较理想的。据此，提出如下假设：
假设H1：住房条件对保障房社区居住满意度有显著影响。
假设H2：配套设施对保障房社区居住满意度有显著影响。
假设H3：居住环境对保障房社区居住满意度有显著影响。
假设H4：交通条件对保障房社区居住满意度有显著影响。
2.结构方程模型结果与分析
结构方程模型的测算结果表明3项假设均得到了验证，并且各影响因素之间的相关关系也得到了验证，具体结果详见表2。
表2 保障房社区居民居住满意度结构模型测算结果
配套设施对保障房社区居住满意度的影响最大且呈正相关(P<0.01)，假设H2成立。图1显示，指标X5、X6对居住满意度影响较大，因素负荷量分别为0.83、0.81。保障性住房居民属于城市中低收入人群，他们在解决温饱问题以后最先关注的还是健康问题和下一代的教育问题，对于他们来说下一代求学是唯一出人头地的机会，同时还要保证自己的身体健康以维持家庭的生计，因此便利的医疗配套和适宜的教育配套对于他们来说重要程度最高。因此政府需要加强保障性住房的配套设施建设以提高居民在医疗、教育、文化、娱乐方面的便利性，为保障性住房居民以及他们的下一代提供稳定的生活环境。
图1 保障房社区居住满意度结构方程模型
居住环境与居住满意度的关系也通过了显著性检验(P<0.01)，假设H3成立。优越的自然环境、良好的治安状况对居住满意度具有正向影响。另外，受全民健康观念的影响，越来越多居民的活动模式依赖于社区，如健身器材的锻炼、社区内部的遛狗等，因而居住环境与居民生活息息相关，社区亟须改善卫生环境。另外，在改善居住条件的同时需要注意绿化条件和治安状况。指标X10、X11、X12对居住满意度的影响负荷分别为0.66、0.62、0.67，由此可见，居住环境的三大指标都比较重要。
住房条件对保障房社区居住满意度的影响也通过正向检验(P<0.01)，假设H1成立。住房条件维度下的部分指标在众多指标中满意度得分处于靠后位置，尤其是冬季供暖情况以及光线、隔音情况的满意度相对较低，在实地调研的过程中也有部分居民表示户型设计不合理、供暖不及时等问题。重要性程度处于靠后位置主要还是因为保障性住房居民群体的特殊性，让他们对主观上的居住体验没有那么看重，但是政府也不应因此而放松对保障性住房建筑特征的把控。随着居民生活水平的提高，当居民的需求达到更高层次后对建筑特征有更高的要求。其中，指标X1、X4对居住满意度的影响负荷分别为0.78、0.77，可见房屋的居住面积、建筑质量成为居民关注的主要对象。
交通条件对保障房社区居住满意度通过显著性检验(P<0.01)，假设H4成立。距离工作单位的通行时间影响着居民工作的便利性，距离公交站点的时间则影响着居民出行交通的便利性，因此这两个因子的重要性程度也很高。结合实证分析结果以及访谈内容，可以得出N市保障性住房的区位环境对居民的重要性程度很高，但目前的整体结果不尽如人意，政府针对目前的社区可以采取增加公交车班次，对未来的社区规划选址则应慎重考虑。指标X13、X14对居住满意度的影响负荷分别为0.59、0.60，可见公交站点距离和工作单位距离也是影响居民居住满意度的重要因素。
3.IPA方法的结果与分析
基于N市保障房社区调研数据，运用IPA分析法测度保障房社区居住满意度各评价指标重要性和满意度之间的差异。如图2所示，大多数测量指标的满意度高但重要性低，表明N市保障房社区居住满意度体系内的各指标重要性与满意度之间存在差异，大多数指标的建设完善程度未达到居民的期望水平。以重要性为x轴，满意度为y轴，构建IPA方格分析图，将14项指标标划到对应象限中(见图2)。
图2 基于重要性—满意度的评价指标分类
第一象限为最佳区域，主要测量指标有商业配套设施、教育配套设施、医疗配套设施、建筑质量、居住面积5项，集中在配套设施和居住条件方面。说明上述指标对于居民来说普遍较为重要，同时说明居民在保障房居住的过程中，对上述指标的服务供给较为满意，保障房社区在后续提升满意度的过程中更应重视这些因素，确保此类因素的优势地位。第二象限为改进区域，主要测量指标有文体配套设施、金融和邮电设施、景观绿化、物业服务、治安管理5项。说明居民对这几项指标的满意度较高，但认为此类指标在居住过程中的重要程度相对较低，可将此类政策支持和建设资金等适当转移到重心区的指标上。第三象限为机会区域，主要测量指标有光线和隔音情况、冬季供暖两项。说明居民对保障房社区此象限内服务供给指标重要性和满意度均较低。政府急需加强对此象限内指标的完善，积极监管服务质量，为居民提供优良、完备的基础设施服务。第四象限为重心区域，主要测量指标有到市中心的距离、到公交站和地铁站的距离两项。说明上述指标对于居民来说较为重要，但居民在保障房居住期间并未受到与其期望值相符的服务供给，此象限区域内的指标是保障房社区改善的工作重心，政府、社区需要严格重视。
(一)结论
基于课题实地调研数据，运用IPA分析法和结构方程模型，实证分析保障房社区居民满意度情况，以及不同因素对居住满意度的影响状况，得出如下结论：第一，年龄、文化程度和家庭年收入三项经济社会属性因素对各潜变量满意度影响较大，表明不同属性特征的满意度会呈现差异性。第二，通过结构方程模型得到各因素对居住满意度的影响程度以及影响因素之间的关系，这对于其他区域保障房社区居住满意度结构方程模型的构建具有一定的借鉴意义。第三，从IPA分析法的实证结果可以发现，保障房社区居民居住满意度体系内的大多数指标未达到居民的期望水平。最佳区域主要集中于商业配套设施、教育配套设施、医疗配套设施、建筑质量、居住面积；
改进区域指标有文体配套设施、金融和邮电设施、景观绿化、物业服务、治安管理；
机会区域指标涵盖光线和隔音情况、冬季供暖；
改进区域指标集中于到市中心的距离、到公交站和地铁站的距离
(二)对策
第一，根据居民需求优化保障性住房规划选址。在规划的过程中应适当考虑入住居民的人口特征和现实需求，尽量在规划上为其提供便利，增加不同群体生活的满意度。由于保障房社区性质的特殊性、政府投入资金有限性等，针对选址偏远的保障性住房社区更应该注意保障性住房社区与城区的衔接，例如，在交通方面可以设立公交站点，增加通往城区以及各大产业园区的公交班次，增加居民生活的便利。
第二，加强保障房社区配套设施建设。在保障性住房开始建设之前应进行充足的市场调查，预测保障性住房的需求人群以及他们的特殊要求等，根据预测结果以及居民的实际需求建设与优化保障性住房周围的资源配置，保证居民在医疗、教育、文化、娱乐方面的便利性。同时为了最大限度地优化保障性住房基础配套设施建设，政府在自身制度引导的基础上，可以通过鼓励企业或个人自愿参与保障性住房周围的基础设施供给，形成市场化。
第三，根据不同人口特征合理设计房屋内部空间。在建设过程中要尽量做到在保证通风、采光的条件下，满足不同家庭结构居民的多样化需求，例如针对单身、丧偶人群等的单间，针对孤寡老人、刚毕业大学生的一室一厅以及针对有孩子家庭的两室一厅等，实现保障性住房产品的丰富性与层次性。同时还要注重住房建设的工程质量，保障性住房的特点是其经济性和适用性，但是建筑质量标准同样不能降低。
第四，进一步改善社区硬环境建设以提高居住体验。保障房社区最初进行设计规划时，应该科学规划社区的绿化景观，比如对社区内的中心绿地、专用绿地以及道路绿地等进行专业区分和规划，从而提高社区绿化率。对社区室外的机械、设备、车辆等的噪音进行管控，对社区室内可以采取楼板、墙体增厚等措施来降低噪音。社区管理者应该加强环保宣传力度，提高社区居民的环保意识，社区内部也可以安装污水处理设备，使社区变成人人向往的宜居社区。
第五，完善物业服务提供以提高居住品质。物业管理公司可以通过公开招标、竞选等方式，选取经验较为丰富、技术较强、责任感较高的公司负责建设，形成一种竞争压力。对物业公司的物业管理服务加大考核力度，对公司员工进行专业培训，定期走访住户家里以了解真实物业提供情况等，使居民与物业公司之间相互配合、互相监督，共同为建立更加美好的社区做出努力。
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