曾广录,曾汪泉
(1.北京师范大学 经济与工商管理学院,北京 100875; 2.长沙大学 法学与公共管理系,湖南 长沙 410003;3.湖南大学 金融与统计学院,湖南 长沙 410079)*
随着市民需求的多元化和高标准化,住房保障对象对居住的标准也在不断提高,这为研究保障性住房建设满意度影响因素提出了现实而迫切的要求,因为通过这些影响因素的研究可进一步为政府在保障性住房建设中的决策行为提供依据。保障性住房建设满意度能够客观反映低收入阶层需求水平和基本的社会福利水平。世界发展报告指出,发展中国家的公共服务,如道路、教育、健康服务、卫生饮用水、通讯等服务很难真正让贫困人口享受到实惠。而这些关键公共服务的提供对于贫困人口的脱贫和区域的统筹发展具有至关重要的意义[1]。Calderon和Serven的研究表明,公共物品的数量增加与质量提高能显著地减少收入分配差距[2]。要使保障性住房提供更公平、更有效率,发挥其缩小收入分配差距、提高社会福利整体水平的作用,政府不仅要通过加大资金投入进行保障性住房这一硬件建设,而且还要加强保障性住房的配套设施建设和后期管理建设。为此,政府需要充分了解住房保障对象的需要层次和基本要求。因而十分有必要通过研究保障性住房建设满意度的影响因素来为政府在保障性住房建设中的正确决策提供客观依据。这对政府在保障性住房建设中作用的正确发挥及其缩小收入分配差距、改善整体福利水平具有十分重要的现实意义。
满意度理论可最早追溯到上个世纪80年代的美国。1989年,美国学者费耐尔(Fornell)博士利用自己构建的计量经济学模型,建立了一套顾客满意度指数(Customer Satisfaction Index,简称CSI),用来测量顾客对企业提供产品或服务质量的满意度。随后,德国、加拿大、韩国等也先后建立了CSI模型[3]。如LIUHong-yu,LI Jian和GE Yun-xian通过构建评价指标体系和客户满意度模型,对该国电子邮件服务业的顾客满意度进行了测量[4]。此后,通过借鉴国外研究成果,中国满意度理论首先被运用于政府绩效评价中。如青平探讨了我国农村基层干部工作满意度问题[5];朱玉春等实证分析了影响我国农村公共产品投资满意度的主要因素[6]。但在保障性住房建设研究中,满意度理论还没有得到应用。本文试图通过借鉴国内外满意度理论成果对近年来保障性住房建设中住房保障对象的满意度及其影响因素进行实证研究,为政府部门进一步完善保障性住房建设提供理论和实证依据。
首先,采用主因子分析法评估保障性住房建设中住房保障对象的满意度,可找出少数几个因子代替原来的多个变量。其次,运用二值响应模型进行回归分析,以期得到影响保障对象满意度的主要因素及其影响程度。
1.因子分析。因子分析是研究如何以最少的信息损失把众多的实测变量浓缩为少数几个因子的一种方法。通常针对变量作因子分析,称为R型因子分析,其数学模型的一般形式为:
其中,X为可实测的p维随机向量,它的每个分量代表一个指标或变量。F=(F1,F2,…,Fm)T为不可观测的m(m≤p)维随机向量,它的各个分量将出现在每个变量之中,所以称它们为公共因子。矩阵A称为因子载荷矩阵,aij称为因子载荷,表示第i个变量在第j个公共因子上的载荷,它们需要由多次观测X所得到的样本来估计。向量e称为特殊因子,其中包括随机误差。它们满足:
(1)Cov(F,e)=0,即F与e不相关。
(2)Cov(Fi,Fj)=0,i≠j;Var(Fi)=Cov(Fi,Fi)=1。i,j=1,2,…,m。即向量F的协差阵为m阶单位阵。
(3)Cov(ei,ej)=0,i≠j;Var(ei)=σi2,i,j=1,2,…,p。即向量e的协差阵为p阶对角阵。
通过对变量的相关系数矩阵内部结构的分析,因子分析可找出少数几个能控制原始变量的随机变量Fi(i=1,2,…,m),选取公共因子的原则是使其尽可能多地包含原始变量中的信息,建立模型X=A·F+e,忽略e,以F代替X(m≤p),用它再现原始变量X的众多分量xi(i=1,2,…,p)之间的相关关系,达到简化变量降低维数的目的。
2.二值响应模型。通过因子分析所确定的m个新变量F来进一步研究变量F与住房保障对象满意度之间的关系。二值响应模型形式如下:
其中,Pj为自变量Fk(k=1,2,…,m)条件下Yj=1的概率,“β0,β1,…,βm”为待估参数。ε是不能被前m个公共因子包含的随机变量。
本文所需数据来源于2012年8月期间对杭州、广州、重庆、西安、长沙五省会城市关于保障性住房居民满意度的问卷调查。本次调研采取随机走访方式进行,并分别走访了代表东部、中部和西部地区的五个省会城市的公租房和廉租房住户。此次调查共发放调查问卷512份,收回有效问卷450份,占全部问卷总数的88%。
根据中国各地区保障性住房建设的实际情况,结合曾广录[7]、李燕凌等[8]人的研究成果,本文从小区交通状况、小区教育设施、小区供电供水、小区娱乐设施、小区公共卫生和医疗等方面,选取19类可能对保障性住房建设满意度产生影响的评价因素,各变量的定义具体见表1。
表1 住房保障对象对保障性住房建设满意度各变量定义
为研究方便,对住房保障对象对保障性住房建设总体满意度评价结果进行了数据处理,使其满足Y是二元变量的条件,其中总评价结果为“满意”、“基本满意”的两种结果统一归为“满意”一类,赋值为1,将“不满意”归为一类,作为参照系,赋值为0。
在进行因子分析之前,首先要将原始数据进行标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同。然后进行KMO检验,结果见表2:KMO值为0.877,p值为0.000,检验结果是显著的,表明数据之间具有一定的相关性,而且不是单位矩阵,可以做因子分析。
表2 KMO检验和Bartlett球形检验
从因子分析的处理结果来看,因子分析的变量共同度除x1性别和x18政府办事效率外,均较高(0.5以上)(见表3),表明变量中的大部分信息均被因子所提取,说明因子分析的结果是有效的。运用软件SPSS16.0,采用主成分法提取特征值大于1的因子共4个,由于初始载荷阵结构不够清晰,不便于对因子进行解释,因此,这里并没有给出因子载荷阵,而是运用方差最大正交旋转法对因子载荷阵进行旋转,得到因子旋转载荷阵(见表3),总方差解释率达到56.667%。
表3 因子旋转载荷矩阵
表3显示了每个因子主要由哪些变量提供信息,从中可知:
(1)在主因子F1中,x8小区交通、x9小区教育设施、x10小区供水供电情况、x11小区娱乐及设施、x12小区医疗公共卫生及施设、x13小区安全状况及设施、x14小区购物及设施、x15物业管理及服务态度、x16本地政府管理、资金投入及服务态度、x17小区及周围生活环境的评价十个指标具有较高的因子载荷;
(2)在主因子F2中,x2文化程度、x3住房保障对象的年龄特征、x6家庭收入来源、x18政府办事效率四个指标具有较高的因子载荷;
(3)在主因子F3中,x5所住房屋的面积、x7人均年收入这二个指标具有较高的因子载荷;
(4)在主因子F4中,x1性别、x4家庭成员数两个指标具有较高的因子载荷;住房保障对象的个性特征分散在各个因子中。
表4为旋转因子得分表,从表4中可看出哪些因素对保障性住房建设满意度起了主要作用。从综合得分一栏中也可看到,x8小区交通、x9小区教育设施、x10小区供水供电情况、x11小区娱乐及设施、x12小区医疗公共卫生及设施、x13小区安全状况及设施、x14小区购物及设施、x15物业管理及服务态度、x16本地政府管理、资金投入及服务态度、x17小区及周围生活环境评价等因素对保障对象满意度产生了重要影响,x18政府办事效率因素对保障对象满意度产生了一定影响。
表4 旋转因子得分表
因此,因子得分的综合评价模型为:
为了进一步确定四个主因子与保障性住房建设满意度之间的关系,还需要建立二值响应模型进行分析。变量及其常数的相关系数矩阵表明各变量之间以及与常数项之间的相关系数均小于0.30,可以构建二值响应模型:
运用软件SPSS16.0,对模型(1)进行检验。表5和表6是对整个模型的检验结果,它表明模型具有很好的拟合优度,而且非常显著。
表5 拟合优度检验
表6 模型显著性检验(F检验)
表7 模型估计结果
表7提供了模型(1)的估计结果。由表7可以得到模型(1)的最终形式:
从表7可知,通过t值和系数值的比较,各主因子对保障性住房建设满意度影响的重要程度依次是:F1>F2>F3>F4。综合表3、表4和表7的结果可以看出:
(1)保障性住房建设满意度的影响因素主要来自住房保障对象对小区交通、小区教育设施、小区供水供电情况、小区娱乐及设施、小区医疗公共卫生及设施、小区安全状况及设施、小区购物及设施、小区物业管理及服务态度、本地政府管理、资金投入及服务态度、小区及周围生活环境的评价等;
(2)住房保障对象的年龄特征、政府办事效率对保障性住房建设满意度有一定影响,但影响不大;
(3)文化程度、所住房屋的面积、人均年收入这三个指标对保障性住房建设满意度影响较小;
(4)性别、家庭成员数两个指标因素对保障性住房建设满意度无显著影响。
第一主因子主要综合反映了与住房保障对象生活息息相关的基本公共产品的评价信息。在模型结果中,第一主因子通过1%的显著性水平的检验,因子回归系数为正,在所有的因子中具有最高的统计显著性,说明小区交通、小区教育设施、小区供水供电情况、小区娱乐及施设、小区医疗公共卫生及设施、小区安全状况及设施、小区购物及设施、小区物业管理及服务态度、本地政府管理、资金投入及服务态度、小区及周围生活环境的评价是住房保障对象评价保障性住房建设满意度最重要的影响因素,这些都是保障性住房对象最基本的公共品需求,能否有效供给或者供给质量的高低以及地方政府供给这些公共产品的效率和投资力度会直接影响保障性住房建设满意度的评价结果。地方政府的管理及投资力度和服务态度也是影响保障对象评价保障性住房建设满意度的一个重要影响因素。住房保障对象对政府管理水平和投资力度的评价越高,住房保障对象对保障性住房建设满意度也就越高,反之亦然。
随着住房保障对象收入水平的不断提高,弱势群体也不再仅仅满足于基本的公共产品需求,而是具有更高层次的追求,来满足自身精神生活的需要,因此,教育设施、文化娱乐活动及其设施会对保障性住房建设满意度产生重要的影响。同时,公共医疗卫生的好坏也对住房保障对象评价保障性住房建设满意度产生了重要影响,这是因为公共医疗卫生直接与小区整洁和环境相关,更重要的是与小区居民的生活居住环境和身体健康状况息息相关。
第二主因子主要综合反映了住房保障对象的年龄特征、政府办事效率两个方面的信息,通过5%显著性水平检验,并对保障性住房建设满意度有正向的影响,这说明不同年龄层次的住房保障对象对保障性住房的各种设施要求和水平不同,从而会影响其对保障性住房建设满意度的评价;同时,地方政府的办事效率越高,保障性住房建设满意度也就越高。
第三主因子在10%的显著性水平上对保障性住房建设满意度有一定正向的影响,但影响较小。文化程度对保障性住房建设满意度影响的原因比较复杂,不容易解释,主要原因是不同文化程度的住房保障对象由于对小区公共产品的需求意愿和水平不相同,对其评价也会大相径庭,另一方面,由于文化程度差异,他们对小区公共产品投资效果与管理等方面的理解也会产生差异,因而评价起来也就不同。所住房屋的面积、人均年收入因素也可以反映住房保障对象的个体差异特征,由于收入水平不同、所居住的房屋面积不同,其对小区公共基础设施的要求也就不太相同,因而也会一定程度上影响其对保障性住房建设满意度的评价。
第四主因子主要综合反映了住房保障对象的性别和家庭成员数的信息,其对保障性住房建设满意度没有显著影响,而且系数为负,这是变量取值造成的,但不会影响结果的分析。
以上实证研究表明:保障性住房建设满意度的影响主要来自对交通、教育设施、供水供电情况、娱乐及设施、医疗公共卫生及设施、安全状况及设施、购物及设施、物业管理及服务态度、地方政府管理、资金投入及服务态度、小区及周围生活环境等因素的评价;保障对象的年龄特征、政府办事效率因素对保障性住房建设满意度有一定影响;文化程度、所住房屋的面积、人均年收入对保障性住房建设满意度影响较小;保障性住房建设满意度基本上不受被调查者性别和家庭成员数等变量的影响;保障对象对保障性住房这一公共产品的需求具有一定的层次性和阶段性,而保障性住房建设满意度根据其需求状况具有一定的次序性。因此,为了更好地促进保障性住房建设,中央及各级地方政府应从实际出发,在综合考虑他们需求的基础上,完善保障性住房建设。
根据公共产品理论,从影响保障性住房建设满意度的这些实际因素的产品性质看,地方政府对其投入主要应集中在保障性住房建设资金投入、教育设施建设、公共卫生设施、小区治安等外部性较强的配套设施建设上;而对于外部性较弱的配套公共产品,如供水供电情况、娱乐及设施、购物及设施,可基于“谁投资谁拥有,谁受益谁付费”的原则,由私人部门或民间组织以市场方式提供,其提供模式为“政府诱导、非政府(市场)提供”,通过政府引导和扶持政策推动和完善其建设。总之,保障性住房建设不仅仅只是保障性住房房屋的硬件建设问题,还有相应的配套设施及其管理问题。地方政府应根据这些设施的不同特征,积极引导和推动这些影响保障性住房建设满意度的公共产品供给,才能使保障性住房产品的福利性得到真正发挥。
[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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