基于模糊评价法的农民集中居住区居民满意度研究——以南京市浦口区为例

陈轶，刘涛，朱锐，陈文宇，程婷婷，蔡跃

(1.南京工业大学建筑学院，南京210000;2.香港大学地理系，香港999077)

0 引言

农民集中居住是城镇化中不可避免的现象，学界对此褒贬不一。2001年以来，江苏苏州、无锡等地最早开始农民集中居住尝试，后来逐渐在北京、上海、浙江、山东和四川等地推行。农民集中居住在一定程度上能促进土地节约利用、优化配套设施建设和改善农村人居环境［1］。对村庄的研究主要集中在村庄集聚、村庄用地潜力、空心村整治等方面。刘彦随等认为村域尺度农村土地利用变化的制度创新是未来的主导方向［2］，并在研究了中国东部沿海地区乡村转型发展与新农村建设后，提出沿海地区新农村建设必须通过优化城乡用地、发展现代农业和农村特色经济来实现城乡互动协调发展［3］。龙花楼等分析了城乡用地增减挂钩政策对农村的影响，认为该政策在一定程度上并未达到预期的效果，强调自下而上的不同规模、不同尺度的力量对农村的重构［4－6］。赵之枫认为村庄集聚是村庄重组的重要途径，合理的村镇网络结构有助于缩小城乡差别［7］。陈玉福等在对村民空心村整治意愿的农户调查基础上，总结了城镇化引领型、中心村整合型、村内集约型的空心村综合整治模式［8］。窦晓璐等认为新型农村社区建设是适应我国农村发展实际的一种创新实践模式，应科学制定评价标准和评价体系，因地制宜进行规划布局和迁村并点［9－10］。

对于农民集中居住区的实施效果方面，刘宇红等［11］认为集中型农村新社区存在按照城市小区建造的模式，选址具有随意性，农村配套公共服务设施缺失，农转居居民就业问题突出，极少考虑农户生计来源及居住意愿等弊端越来越明显。葛丹东等［12－13］、陈晓华［14］认为农转居农民集中居住的现实与需求错位、规划建设目的与服务对象错位、规划建设过程中缺乏与农民沟通。刘彦随［3］认为农转居加剧公共空间的离散，造成大量资金与土地浪费，更有甚者在居民点集聚区出现农户入住率低。王成等［15］发现已搬入农村集中居住区的农户仍旧存在随意建房的尴尬局面。刘保奎［16］、郁海文等［17］认为农转居政策缺少整体性框架，征地拆迁中的地方政府财力各异，农民诉求相互攀比，各种纠纷随之增多，郊区已成为利益冲突最激烈的地区。

从研究的切入点看，现有的研究聚焦于失地农民的生活满意度、居住满意度、社区归属感、安置补偿满意度几个方面。在生活满意度方面，叶继红［1］认为南京城郊失地农民的总体生活满意度不高，收入成为制约生活满意度的最关键因素。朱烨辛［18］认为无锡市梅村镇农民最关注房屋补偿、社会保障、建筑质量、就医状况和配套设施。刘成奎［19］认为影响湖北省农民满意度的要素集中于公共产品与服务的供给，包括义务教育、社会保障、农业科技与培训、农田水利设施、惠农政策等。在居住满意度方面，李鹏等［20］对常州、镇江、南京的农户调查后发现，总体上三地农民居住满意度较高，影响农民居住满意度的要素包括新社区的基本物质条件，农户拆迁所得的补偿和政府的工作，另外，农户的主观因素和家庭特征也有一定的作用。在社区归属感方面，叶继红［21］、刘超等［22］认为移民的社区归属感主要取决于移民社会适应能力、社区居住条件、社区邻里关系以及移民社会交往能力等因素。在安置补偿满意度方面，杜伟等［23］认为影响成渝地区农民生活满意度的因素最主要的是政策落实情况、居住安置情况，而对生活环境状况不太关注。农民集中居住区由于其动迁人员多、住区规模大，成为了社会关注的焦点。为了更好地了解已搬入农村集中居住区的居民实际感受，需要对样本点居民进行调查研究。

总体上，目前针对失地农民以及新农村建设的农民生活满意度的研究较多，研究方法集中于因子分析法、层次分析法、Logistic回归法［24－25］。然而，居民的满意度是一个连续变量，但在研究实践中却普遍只能提供有限几个选项供受访者选择。因此，调查的结果只是受访者实际满意度的近似反映，并不适合将其武断地划分为数个明确区分的类型，而需要寻求更合适的方法对这种“模糊”的指标进行量化分析。本研究借鉴了基于模糊数学理论(fuzzy mathematics)的模糊评价法［26－27］，它的优势在于采取语言变量代替数值变量来定量分析和评价界限不明确时的不确定性，模拟了人类的推理评价模式，因而在应用于满意度等带有较强主观色彩的评价时更能体现其优势。本研究通过构建模糊评价因子集，划分高关注－高满意、低关注－低满意、高关注－低满意、低关注－高满意4类因子，深入研究集中居住农民生活满意度，根据实际居住的居民的感知情况，有的放矢地提出针对性改进措施，使入住农民集中居住区的居民满意度进一步提高，实现新型城镇化的“以人为本”的目标。

1 满意度评价指标和数据基础

1.1 评价指标

居民的生活满意度受个人、住房、社区及周边多种因素影响。参考已有成果，构建就业情况、住房状况、居住环境、社区生活、经济情况、地理位置和配套设施方面共27个因子的评价因子集进行满意度分析(表1)。

表1 模糊评价法因子集构建Tab.1 Fuzzy evaluation factor sets

1.2 数据基础

南京是长三角重要的区域性中心城市及江苏省省会，自“万顷良田建设工程”项目实施以来，产生了大量的农村集中居住区。根据南京市国土资源局统计数据，2012年，六合、浦口、江宁、溧水涉农农户近7 000户，工程实施前户均占地0.087 hm2，实施后农户集中住进楼房，户均占地0.019 hm2，可腾挪出466.67 hm2土地。

浦口区位于南京市近郊区，目前正处于快速的城镇化进程中，通过现场踏勘，选取农民集中居住特征明显的大新、候冲、张云、高华、泰来、星城6个社区进行调查(图1)。这6个农民集中居住区在区位上分属4个不同的街道，分为近郊新城区、老县城、外围农村，从迁建模式上分为原址迁建和异地迁建，基于数据的获取难度，尽可能按照能够体现不同类型、不同规模、不同建设时间、不同迁建模式、不同区位等要素进行选取。按照上述标准，调研组于2014年4—6月进行问卷调查，在永宁、汤泉、顶山、星甸4个街道的6个农民集中居住区通过偶遇抽样和滚雪球抽样共发放200份问卷，其中有效问卷189份，问卷有效率为94.5%。问卷设计包括性别、年龄、受教育程度、家庭结构、拆迁时间、搬入时间等基本信息，并对搬迁前后个人及家庭的就业、交通出行、生活支出、居住环境状况等进行对比。调查样本以已婚居民为主，初中以下文化程度明显，家庭结构类型齐全。

图1 调查选点分布图Fig.1 Selection of survey sites

2 农民集中居住区满意度模糊评价

2.1 构建评价因子集

调查设计的满意度评价包括就业状况、住房状况、居住环境、社区生活、经济情况、地理位置、配套设施7个方面，共27个评价因子。

根据指标体系构建评价因子集:U=［就业机会(U1)，就业稳定(U2)，通勤时间(U3)，住房外观(U4)，住房质量(U5)，住房户型(U6)，住房面积(U7)，居住层数(U8)，采光通风(U9)，空气质量(U10)，社区噪音(U11)，环境卫生(U12)，景观环境(U13)，活动场地(U14)，车辆停放(U15)，邻里关系(U16)，邻里互信(U17)，社区治安(U18)，物业管理(U19)，生活成本(U20)，日常收入(U21)，社区区位(U22)，周边交通(U23)，商业设施(U24)，教育设施(U25)，文娱设施(U26)，医疗设施(U27)］

2.2 单项因子的满意度打分

在构建评价因子集后，请被试者对27个因子分别下一个评语，评语分为5级，评语集为:V=［非常不满意(V1)，不满意(V2)，一般(V3)，满意(V4)，非常满意(V5)］，从因子集到评语集建立模糊关系，算出各评价因子的隶属度。例如，对住房外观而言，1.6%的居民表示非常不满意，9.5%的居民表示不满意，31.2%的居民表示一般，55.0%的居民表示满意，2.6%的居民表示很满意，于是可对住房外观因子得到如下模糊评价向量:［0.016，0.095，0.312，0.550，0.026］。用同样方法得到其他因子的模糊评价向量后，得到模糊关系矩阵R。

2.3 因子权重

采用对比排序法，让居民从27个评价因子中选出最重要的5个并排序，据此赋予分值。根据每个因子得分占所有因子总得分的比重，得出该因子的权数，即:

式中:kij是第i名评价者对第j个评价因子的评分，根据因子重要性排序而赋值，重要性排前5位的因子得分分别赋值为5，4，3，2，1;n为受访者总数;Kj为第j个评价因子关注度得分;Wj即为第j个评价因子的权重。类似地，根据计算结果，27个评价因子的权数在U上构成模糊向量:A=［0.091，0.043，0.077，0.009，0.059，0.012，0.013，0.043，0.028，0.016，0.036，0.028，0.015，0.043，0.015，0.036，0.011，0.015，0.008，0.083，0.097，0.075，0.021，0.025，0.045，0.015，0.043］。

2.4 计算模糊评价向量

借助模糊变换，采用矩阵乘法，可以得到农村新社区生活满意度的模糊评价向量:B=A×R=［0.075，0.266，0.264，0.351，0.044］。社区满意度模糊综合评价结果表明:第四级评语满意的隶属度最大，为0.351，表示35.1%的农村新社区居民生活满意，26.4%的居民一般，不满意的居民占26.6%，评语非常满意和非常不满意的居民分别占4.4%，7.5%。研究显示，农村新社区居民评语满意度整体水平较高，满意人群所占比重最大，非常满意和非常不满意人群所占比重极少。

3 评价因子的满意度和关注度

3.1 满意度

五点量表的评语等级为很满意、满意、一般、不满意、很不满意5个等级。赋分原则是排在第一位1次得5分(=5)，第二位1次得4分(=4)，以此类推，排在第五位1次得1分(=1)。

对社区生活以及地理位置较满意，对经济情况、配套设施的满意度较低。在27个评价因子中，农民新社区农民对邻里关系(3.96)、邻里互信(3.80)、社区区位(3.71)以及环境卫生(3.68)等因子的综合评分最高(图2)。农民满意度最低的是生活成本(2.73)、日常收入(2.43)和活动场地(2.72)。这些因子体现了搬入新社区后农民在以下方面发生了变化:(1)对社区生活总体上比较满意。邻里关系(3.96)和邻里互信(3.80)的高满意体现了从传统农村住宅搬入农民新社区的农民社会交往网络得以保留。居住形式由分散向集中转变，为农民提供了便捷的公共服务和良好的社区环境。(2)对新社区地理位置比较满意。就调研的5个农民新社区而言，新社区的空间选址均是向各自的镇中心靠拢，本地安置和异地安置的空间距离与原有村落相距不远。相应带来的基础设施和公共服务设施的集中化为农民的日常出行带来了方便。教育设施(3.63)和商业设施(3.57)反映了区位对满意度的影响。(3)对搬入农民新社区的经济情况满意度较低。南京市浦口区苗木资源丰富，农民农业收入水平相对较高。搬入新社区后大部分农民失去了土地，导致他们原先以苗木收入为主要经济来源的经济结构得以改变。政府的补贴力度与农民之前的收入差距较大，因此农民对日常收入满意度不高。同时，离开土地和农村后，传统自给自足的锅灶生活方式被现代城市的电气生活方式取代，增加了农民的生活成本。这种反向变化增加了农民对经济情况的担忧。(4)对新社区配套设施满意度较低。农民新社区建设之时由于工期紧张、资金不足等原因，其小区品质相对商业小区较低，内部配套也未齐全，活动场地等配套设施以及社区噪音得分也不尽如人意。

图2 评价因子的满意度排序Fig.2 The order of satisfaction degree of evaluation factor

3.2 关注度

农民新社区农民对日常收入(0.097)、生活成本(0.083)和就业机会(0.091)等因子关注度高。对物业管理(0.008)、邻里互信(0.011)和住房外观(0.009)关注较低(图3)。具体体现在以下方面:(1)对就业情况、经济情况关注度较高。搬入新社区后，之前以务农为主要收入来源的形式向兼业及二三产就业转变，但农民自身职业技能的欠缺致使其在劳动力市场上就业存在难度，因此，新社区农民对就业情况关注度高。此外，搬入新社区后生活水平的提高带来的生活成本的压力导致对经济情况的关注度较高。(2)对社区生活关注度较低，以物业管理为例(0.008)，搬迁之前传统农村住宅无物业管理，搬迁后的新社区物业管理到位，因此，农民对社会生活的关注度不高。(3)对住房状况关注度较低。住房户型(0.120)、住房外观(0.009)、住房面积(0.130)表明，相比较就业情况和经济情况，这几项关注度较低。

图3 评价因子的关注度排序Fig.3 The order of attention degree of evaluation factors

3.3 提高农民新社区生活满意度的分类优先级

经过对农民满意度和关注度的分析，将标准化的满意度和关注度在二维坐标系中标记。从因子分布来看，满意度和关注度大致呈负相关。大部分因子集中在低关注－高满意区间内，其次则是低关注－低满意，高关注－高满意区间和高关注－低满意区间内因子很少(图4)。

图4 根据满意度与关注度的评价因子分类Fig.4 Evaluation factor classification basd on satisfaction and attention

具体来看，农民对日常收入、生活成本、住房质量、居住层数、活动场地和医疗设施关注较高，然而这些因子满意度大多较低。而对关注度较低的因子如周边交通、邻里关系等满意度较高。由此可见，农民关注更多的是自己满意度较低的因子。农民对住房面积、住房户型、邻里互信、住房外观和物业管理关注较低，表明新的居住条件基本满足农民新社区农民现阶段的生活需求，因此，对此类因子关注较低。为了提高农民新社区生活满意度，应明确改善的优先级。(1)对高关注－低满意的B类因子如日常收入、就业机会、生活成本等应予以格外的重视，此类因子的改善对农民生活满意度的提高起到了关键作用。(2)对低关注－低满意的D类因子，由于同样的投入带来的满意度的边际收益较小，应采用小规模渐进式的改善模式。(3)对高关注－高满意的A类因子，因其是社区的优势所在，应有意识地维持并加强，发挥其引导性。(4)对低关注－高满意的C类因子，应注意维持农民对其满意度，避免其变动影响整体满意度。

4 结论及建议

关于社区满意度的议题主要围绕城市社区研究展开，对于农村社区的研究尚不多见。然而，伴随着我国城镇化进程的加速，构建“以人为本”的新型城镇化目标体系显得尤为重要。现有的研究集中在对新型农村社区整合类型、建设区位选择、建设规划布局、土地收益分配等方面，较少从农民自我感知和需求角度考虑新社区建设的满意度评价。此外，虽然目前已经形成了较为成熟的农村居民点整合模式，并且从农户生计角度考量了不同类型的农户对于农村居民点整合模式的适应性，但关注点仍集中于如何整合、整合的评价体系和规划布局上。伴随着一批批农民集中居住区的建成以及新入住的居民，从社区环境和居民心里感受出发评价集中居住区的实际满意程度，实现了对农户实际需求的识别，为改善农民集中居住区的就业、居住和公共服务提供了可靠的理论和现实的需求基础。

模糊评价法在农民集中居住区居民满意度的应用，考虑了农村居民在评价界限不明确时的不确定性，定量测度了农民集中居住区居民社区满意度，结合农村社区居住环境和个体因素的分析，有助于把农村社区建成环境感受的研究深入、细化，也为进一步改善农民集中居住区的人居环境提供了借鉴。

本研究主要分析了基于模糊评价法的农村集中居住区居住的满意度因子及其优先级，证实了南京市浦口区农民集中居住区的满意度受就业情况、住房状况、居住环境、社区生活、经济情况、地理位置和配套设施7个方面的影响，不同方面对农民集中居住区生活满意度的影响程度不一，新社区的农民满意度和关注度呈现反向关系。为此，提出以下建议:(1)注重农民集中居住区的选址，便于入住者同时满足改善生活条件和居住环境以及就业、消费、公共服务等方面的诉求;(2)后期改善和新建新社区时，应格外关注“高关注－低满意”的评价因子，如就业机会、通勤时间、生活成本，注重农民就业技能培训和提升，实现在集中型农村新社区周边配套产业园区内就业，依托农村集中居住区，实现就业—居住一体化目标;(3)针对“低关注－高满意”的因子，如教育设施、住房面积等，通过人口集中、产业集中和公共服务设施集中，减少农村居民享受公共服务的额外支出成本，对未来农村城镇化、农村工业化将产生深远影响;(4)针对“低关注－低满意”的因子，如文娱设施、车辆停放等，在管理层面进行管控，从而达到以人为本的使用需求;(5)针对“高关注－高满意”因子，如社区区位，这种因子相对较少，今后在建设中应注重发掘以此提高农民的整体满意度。

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