城市“小区病”评价指标体系的构建研究—基于贵阳市H区部分小区的调查

徐鑫钰

（贵州大学公共管理学院，贵州贵阳550025）

［城市建设与管理］

城市“小区病”评价指标体系的构建研究—基于贵阳市H区部分小区的调查

徐鑫钰

（贵州大学公共管理学院，贵州贵阳550025）

在城镇化加速的进程中，贵阳市各类小区发展迅速，为城市居民提供了良好的居住环境，有力地保障了城镇化的推进，但是，贵阳市诸多业主面临着“小区病”的困扰。基于病理学视角以及对“城市病”概念的推演，本研究提出“小区病”是小区这一微观系统中各构成要素之间失衡，以致影响小区多数居民正常生活，或致使小区居民生命财产受到损害。为解决“小区病”，本文通过文献梳理和专家访谈，并运用德尔菲法构建出城市“小区病”评价指标体系。在构建评价指标体系的基础上，为量化“小区病”评价结果，获得“小区病”评价得分，通过层次分析法，对指标体系中各个维度及相应指标进行赋权，得出“小区病”评价指标体系权重。

小区；“小区病”；德尔菲法；层次分析法

一、问题提出

自20世纪90年代我国住房改革以来，城市住宅小区（以下简称小区）发生了根本性的转变：由“公有”变为“私有”，相应的，居民“业主”身份逐渐得以确立。但是，中国新型城市社区建设起步较晚，遗留问题与新问题并存出现，社区治理机制仍处于探索阶段，因此，社区治理问题依然较多，各种矛盾不断显现，甚至在大多数城市中出现了“病态”小区。“小区病”是小区这一微观系统中各构成要素之间失衡，以致影响小区多数居民正常生活或致使小区居民生命财产受到损害，主要反映了城市的“社会病”，可以说，“小区病”也是“城市病”的一种。贵阳市作为西部欠发达城市，近些年来城镇化进程不断加速，住宅小区也随之快速发展。但是，小区在不断满足居民居住、生活等需求的同时，治理问题逐渐增多，矛盾愈加凸显，导致新形势下“小区病”的出现，加大了基层社会治理难度，甚至威胁着社会秩序的稳定。那么，如何诊断城市“小区病”，成为本研究的关键。毕竟，人之居住环境状况是影响生产力、健康和人的价值的最重要因素之一。

在现代化发展进程不断加速的背景下，西方发达国家不断受到社会问题的困扰，各种矛盾冲突尖锐，其中，社区建设逐渐成为唯一的解决方案。社区建设应紧密围绕社区领导力和影响力、公共服务的供给以及社会资本三大核心主题。其中，社会资本居于首要地位。如果缺乏社会资本的培育，将影响生产力的持续发展。我国自20世纪90年代住房改革后，居民更加关心自己居住小区的环境质量和生活品质。这一过程中，小区难以解决的公共问题及其引发的矛盾冲突逐渐增多，邻避设施及其带来的邻避冲突成为小区矛盾的表现之一。另一些矛盾冲突问题，如房产管理和物业管理不完善、小区业主参与度不足等，也逐渐在小区治理中凸显，其中，业主与开发商、物业管理公司、地方政府主管部门之间的矛盾与冲突，成为目前小区治理的最大难题。这些问题的根源，主要是当前小区治理中相关法律制度建设不完善、物业服务企业定性错位和业主委员会建设困难等突出的体制性问题。

二、城市“小区病”评价指标体系的构建

（一）评价指标的初步确定

为使城市“小区病”评估指标体系尽可能地科学、合理、全面，笔者首先检索“小区治理”的相关文献资料，作为“小区病”评价指标的来源之一；其次，以“小区存在哪些问题”为访谈核心，对贵阳市花溪区的部分小区展开调查。通过以上两种途径，笔者收集到20个小区治理问题，同时结合“小区病”特征，将调查对象普遍关注且尚未解决的问题转化为“小区病”评价指标，并根据每个指标的含义将所有指标分别归为四个维度，最终形成一套适用于评价城市“小区病”的指标体系（见表1）。本研究对指标体系的4个维度和15个指标均作出了较为明确的定义。囿于篇幅限制，在此不作详细说明。

表中数据是根据专家打分，通过Excel求取平均值和标准差所得。

（二）评价指标的首轮筛选

根据初步确定的评价指标，本文设计出《城市“小区病”评估指标专家咨询问卷（首轮）》来获取专家对所有指标的认可度，目的是通过专家筛选，以确定评价指标。在首轮指标筛选过程中的专家咨询问卷，采用李克特量表进行衡量，分别用“1分、2分、3分、4分和5分”表示“非常不合适”“不合适”“一般”“比较合适”“非常合适”五种对指标的支持程度。同时，笔者在各个指标维度中分别设置补充项，以供专家补充相关指标，保证指标更具完善性、针对性和科学性。基于这是首轮的指标筛选，作者将低于平均分3.5分（处在“一般”和“比较合适”之间）的指标剔除。

在调查对象方面，笔者选取30位学校专家学者、10位社区服务中心和居委会工作人员以及30位小区业主进行问卷调查。需要强调的是，这些调查对象虽然来自不同行业，且理论素养差异较大，但是全部都居住在小区或从事小区治理相关工作，对于小区治理有着相当深刻的认识和理解。作者共发出70份问卷，并回收问卷70份，回收率达到100%，删除无效问卷8份，此次问卷有效回收率88.6%。

通过对回收问卷的统计分析（见表1），在15个初始指标中，有7个指标的平均得分没有达到3.5分，因而删除这些指标，同时专家补充了7个指标，因此，我们在这一轮指标筛选过程中形成了15个指标组成的指标评价体系（如表2）。

表1　首轮指标筛选结果

表2　城市“小区病”评价指标体系

为了确保问卷结果的可靠性，笔者进行了信度检验。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。信度分析的方法有多种，当前最常用的是Alpha信度系数法。通常来说，信度系数最好在0.80以上；分量表的信度系数最好在0.70以上。基于信度分析的原理，笔者运用SPSS20.0软件分别检验了本次问卷的克劳伯克系数（Cronbach's alpha）和折半信度。统计分析结果表明，总体的克劳伯克系数为0.902，4个维度的克劳伯克系数也均超过了0.7；半个问卷的信度系数是0.731。本文将折半信度系数（Rhh）0.731代入斯皮尔曼－布朗 （Spearman－Brown）公式，可以计算出总问卷的信度系数为0.856。结果表明，此次问卷具有较高的内部一致性，信度较好。笔者还对问卷结果进行了效度检验，包括内容效度和构建效度检验。由于问卷设计以权威专家访谈和专业学术文献为基础，因而可以认为具有一定的内容效度。构建效度（construct validity）是通过利用现有的理论或命题来考察当前测量工具或手段的效度。因此，本文运用SPSS20.0软件进行KMO和Bartlett的球形度检验来进行构建效度检验，结果显示，KMO球形度检验为0.728，说明问卷具有一定的构建效度。

（三）评价指标的次轮筛选

经过首轮的专家筛选，城市“小区病”评价指标体系包含4个维度和15个指标，为测量专家对这一指标体系的认同度，笔者设计出《城市“小区病”评估指标专家咨询问卷（次轮）》。与上轮问卷调查不同的是，本轮专家对指标认同度的平均分上升为4分，本轮调查对象仍然为首轮所选定的70位专家。通过对收回问卷的统计，15个评估指标的平均得分均超过了4.0分，而且得分的标准差都小于1，这意味着专家对这15个指标入选城市“小区病”评价指标体系达成了相对一致的意见。

笔者运用SPSS20.0软件，对本轮问卷的信度进行检验，其结果显示，总体的克劳伯克系数为0.964，六个维度的克劳伯克系数也均超过了0.7；半个问卷的信度系数是0.907，总问卷的信度系数为0.927。这表明，此次问卷的信度良好。在效度方面，运用SPSS20.0软件进行KMO和Bartlett的球形度检验。由结果可知，问卷具有一定的构建效度。

三、城市“小区病”评价指标的权重分配

为将城市“小区病”评价结果量化，以便更客观地分析“小区病”，本文将运用层次分析法对指标体系进行赋权。

1.建立城市“小区病”评价的层次结构模式

层次分析法运用的一个重要前提是构建层次结构模型。在前述分析中，笔者已建构了一个城市“小区病”评价指标体系，其信度和效度均达到了较好的水平。根据这一指标体系，本文可以建立一个相对良好的层次结构模型：第一层为目标层（A）。第二层是准则层（B），主要包括4个维度，用Bi表示（i=1，2，3，4）。第三层是要素层（C），包括15个指标，用Ci表示（i=1，2，···，15）。

2.构造判断矩阵

根据上文建立的层次结构模型，笔者设计出《城市“小区病”评价指标AHP专家咨询问卷》，用以获取评价指标的相对重要性程度。该调查问卷要求专家对各个评价指标的重要性程度进行两两比较。为了达到良好的信度，笔者对判断矩阵进行一致性检验。本文主要通过AHP软件进行。在构建判断矩阵阶段，笔者将咨询问卷发放给三位专家进行讨论，最终形成较为一致性的意见，共形成5个判断矩阵。同时，本文分别对每一个判断矩阵进行一致性检验。限于篇幅，具体检验过程在此省略。通过对各层指标进行一致性检验和赋予指标权重的基础上，本文还将进行整体的一致性检验。将5个矩阵输入AHP软件可得，整体一致性CR=0.0303＜0.1，因此，符合通行的信度要求，表明运用层次分析法对城市“小区病”进行评价是合理的。

3.求取评估指标的权重

本文对5个判断矩阵进行一致性检验之后，运用AHP软件求取指标的权重，最终获得了4个维度以及15个评估指标的维度整体权重（见表3）。

表3　评估指标的权重求取结果

本文运用德尔菲法、层次分析法，通过指标筛选和赋权等步骤，构建城市“小区病”评价指标体系，包括4个维度，15个指标，这为诊断城市“小区病”提供了理论基础，有助于从城市微观系统对“城市病”进行防治，更对西部其他省份以及全国其他区域相似小区的治理具有重要的参考和借鉴价值。随着我国城镇化建设进程的加速，对于小区治理的研究将逐渐增多和完善，“小区病”也将逐步得到治理。

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G718.5

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1673-0046（2016）7-0007-03

本文受贵州大学研究生创新基金项目“城市病防控体系建设研究”（研人文2015046）支持