苏州工业园区居住邻里居民满意度影响因素分析——基于典型居住邻里公共服务设施居民满意度的调查

沙 欧，张 曦

（苏州科技大学 建筑与城市规划学院，江苏 苏州 215011）

苏州工业园区居住邻里居民满意度影响因素分析
——基于典型居住邻里公共服务设施居民满意度的调查

沙 欧，张 曦

（苏州科技大学 建筑与城市规划学院，江苏 苏州 215011）

基于对苏州工业园区中新合作区内居住邻里居民满意度和三类典型居住邻里公共服务设施满意度的实证调查，运用线性相关关系分析、偏相关性分析和多元线性回归分析三种统计学分析方法探讨了三类典型居住邻里公共服务设施满意度与居住邻里居民满意度之间的关系。最后根据分析研究，给出提高典型居住邻里公共服务设施满意度从而提高居住邻里整体满意度的一般性建议。

公共服务设施满意度；居住邻里满意度；线性相关分析；偏相关分析；多元线性回归分析

苏州工业园区在规划编制中借鉴新加坡邻里单位规划的经验，结合我国现有的居住区规划编制，确定了居住邻里的住区规划模式。经过20年的实践积累，居住邻里模式逐渐成为苏州工业园区最为著名的规划特点之一[1]。居住邻里从规模上来看与我国最小一级居住区规模相当，户数为6 000～13 000户，人口2～4万人[2]。居住邻里的公共服务设施，即居住邻里公共服务设施的配置也同样参考了新加坡的规划经验并结合国内居住区级公共服务设施的配置指标，形成了苏州工业园区特色的居住邻里级公共服务设施的规划特点[3，4]。按照园区原有规划，居住邻里公共服务设施包括四大类，分别是商业、教育、机构、公园。其中商业和机构基本集合于居住邻里中的邻里中心内；教育设施包括小学和初中，目前园区学校小学初中和九年一贯制学校并行；公园包括邻里公园和运动场，目前园区的运动场功能是通过定时开放中小学运动场的形式面向居民使用的[1，2]。综上所述，满意度调查选取的苏州工业园区中新合作区典型居住邻里公共服务设施包括邻里中心、小学（九年一贯制学校）、邻里公园三类设施。首先，公共服务设施作为居住邻里的重要组成部分，与居民日常生活息息相关，其满意度的高低会影响居民对于自身所在居住邻里的综合满意程度，这是实地调研前对二者满意度具有相关关系的预期。其次调研还要确定这三类最为典型的公共服务设施对居住邻里满意度影响程度的差异。

1 测评指标与研究假设

1.1 测评指标体系

本次满意度调查四项满意度指标:3个自变量，X1邻里中心满意度、X2邻里公园满意度、X3小学（九年一贯制学校）满意度；1个因变量，Y居住邻里满意度。在调研这四项主要因子的同时，问卷还涵盖了关于公共服务设施的使用频率、到达方便程度、出行方式、功能建议四类附属问题，作为对满意度评价分析的参考要素。涉及满意程度的问题设置五个等级：很满意、满意、一般、不满意、很不满意，通过李克特量表分别量化记为1、2、3、4、5分。为了使分析具有可靠性，统计学分析中需要针对问卷进行信度检验和效度检验。根据SPSS Statistics20.0的分析结果，如表1、表2所示：Cronbach’s Alpha系数和标准化后的Cronbach’s Alpha系——————————数均大于0.7，说明问卷中这四个变量内部一致性较高，问卷具有较高可信度。

表1 Cronbach’s Alpha系数检验

表2 KMO和Bartlett的检验

KMO值为0.673，大于0.6，表明变量间相关性较强，Bartlett显著性概率为0.000，小于0.05，拒绝了变量间不相关的原假设，表明数据为相关阵不是单位阵，变量间具有显著相关性。

1.2 研究方法

本次满意度调查基于效率和有效的原则，由于小学（九年一贯制学校）使用受众比其他两类设施受众更有特殊性，所以问卷发放选择在学校附近进行同时，确保了其他两类设施受众也在其中。调查时间：2015年10月、11月、12月，问卷具体发放时间主要集中在工作日小学生放学时间段（3:10pm～4:30pm）。调查地点：针对本次问卷调查选取了苏州工业园区中新合作区范围内五个学校的校门口作为问卷发放的地点，分别为：园区第二实验小学、星洲学校、星湾学校、新城花园小学、星海小学，三个小学和两个九年一贯制学校分布于湖西片区、东沙湖片区以及湖东片区。调查以校门口随机发放问卷，问卷以当场填写、当场回收的方式保证问卷的有效率，发放主要目标为学生接送人群。本次满意度调研中共发出200份问卷，回收200份，190份为有效问卷，有效率为95%，样本级别情况如表3所示。

表3 被调查者属性描述

1.3 研究假设

基于文章的研究主题，现提出如下假设：

假设1：X1、X2、X3均与Y呈显著正向线性相关；

假设2：X1、X2、X3与Y的线性相关关系互相影响；

假设3：X1、X2、X3共同影响Y，且影响程度有差异。

2 满意度关系研究

研究居住邻里居民满意度影响因素是基于自变量X1、X2、X3均与因变量Y有相关关系，目的是找出自变量对于因变量影响程度的大小，通过多元线性回归分析拟合自变量与因变量的多元线性拟合方程，从而建立居住邻里居民使用满意度影响因子模型。

2.1 线性相关关系分析

线性相关分析的作用主要体现在两个方面，一是印证相关关系的存在，二是测定此相关关系的方向和强弱程度。在统计学分析中，常用Person线性相关系数假设检验来测定变量间关系密切程度，同时印证相关关系的方向和显著性。根据SPSS Statistics20.0分析，如表4所示的X1、X2、X3与Y关系的测定结果，Person线性相关系数分别为0.606、0.445、0.591，X1、X2、X3与Y正相关，而线性相关系数的假设检验P值均为0，说明相关系数是显著不为0的，且在0.01的水平上是显著的，即检验P值小于0.01。综上所述，假设1成立。

表4 自变量与因变量相关性检测

2.2 偏相关分析

根据SPSS Statistics20.0的分析，如表5所示，在扣除了邻里公园满意度和教育设施满意度的影响后，邻里中心满意度和居住邻里满意度的偏相关系数为0.639，比零阶线性相关系数0.710相关程度降低了0.061（约8.5%），说明X2和X3两个因素在X1和Y的相关关系中起到了一定影响。同时，X1和Y偏相关系数检验P值为0，小于0.05，应拒绝原假设，认为偏相关系数显著不为0，说明扣除邻里公园满意度和教育设施满意度的影响后，X1和Y仍然是显著的正相关线性关系，净相关程度比零阶线性相关系数小，说明X2和X3放大了X1和Y的线性相关关系。同理可知，如表5所示：X1和X3两个因素在X2和Y的相关关系中起到了一定影响，且扣除了X1和X3的影响后，X2和Y仍然是显著的正相关线性关系，X1和X3放大了X2和Y的线性相关关系；X1和X2两个因素在X3和Y的相关关系中起到了一定影响且在扣除了X1和X2的影响后，X3和Y仍然是显著的正相关线性关系，X1和X2放大了X3和Y的线性相关关系。综上所述，假设2成立。

2.3 多元线性回归分析

通过一元线性回归分析确定这三个自变量分别对因变量的解释力的大小，根据SPSS Statistics20.0分析可知：X1、X2、X3分别作为自变量时，调整R方（调整的可决系数）分别为0.364、0.191、0.346，且模型回归系数均都显著不为0。综上，虽然3个自变量与因变量都显著相关，但调整R方都远小于0.6，即3个自变量分别与因变量的线性拟合方程能够反映原始数据的比例远小于60%，说明3个自变量都不能单独解释因变量，需要进一步采用多元线性回归分析拟合方程。其次，输入3个自变量和因变量组成模型时，调整R方如表6所示大于0.6，说明3个自变量较好的解释了因变量，同时，Durbin-Watson值接近2且小于2，说明数据不存在序列相关且数据得出的线性方程不存在伪回归。如表7所示，3个自变量容差都明显大于0.1且VIF值（方差膨胀率）远小于5，所以自变量间不存在多重共线性。再次，如表8可得多元线性回归拟合方程为：

Y=-0.158+0.499X1+0.247X2+0.313X3

式中的回归系数表示:X1得分每增加1分，Y居住邻里满意度得分增加0.499分；X2得分每增加1分，Y居住邻里满意度得分增加0.247分；X3得分每增加1分，Y居住邻里满意度得分增加0.313分。

表5 自变量与因变量偏相关性检测

表 6 模型汇总b

表 7 多重共线性诊断a

表 8 多元线性回归系数a

最后，要对所得方程进行检验和模型确认。（1）方程显著性检验，如表9所示，显著性水平为0，说明所有自变量对因变量不产生显著影响这一事件发生的概率为0%，即得到逆命题至少存在一个自变量对因变量会产生显著影响，故方程通过了方程显著性检验；（2）系数显著性检验，如表8所示，常量截距t和自变量斜率t相应显著水平都小于0.05，截距和斜率都显著不为0，说明方程通过了系数显著性检验；（3）残差分析，如图1、图2所示,残差基本服从正态分布。综上所述，该多元线性回归拟合方程是准确合理的，假设3成立。

表 9 Anova方差分析a

居住邻里居民满意度影响因子模型得以确立，且可得出结论：在三类典型居住邻里级公共服务设施中，邻里中心满意度对于居住邻里居民使用满意度的贡献率最高，其次依次为小学（九年一贯制学校）满意度和邻里公园满意度。

3 结论与建议

三类典型的居住邻里公共服务设施的满意度均与居住邻里整体满意度存在显著的线性相关关系，但没有一类公共服务设施满意度可以主导影响居住邻里整体满意度，因此三类典型居住邻里公共服务设施按照不同贡献比率共同决定居住邻里居民满意度。总体来说，园区中心合作区内居住邻里居民满意度整体水平良好，满意率到了77.4%。从影响因子来看，满意度贡献率从高到低依次为邻里中心、小学（九年一贯制学校）、邻里公园，但满意率从高到低依次为小学（九年一贯制学校）、邻里公园、邻里中心。

结合研究结论和笔者实地调查的感受，针对基于提高公共服务设施满意程度从而提高居住邻里居民满意度的建议如下：（1）邻里中心作为最重要的影响因子，需要从布局和功能两个层面进行调整以获得更高的满意率。一是布局上，控制好邻里中心的服务半径在500 m内，并均匀布置邻里中心以增加其可达性。二是功能方面，硬件软件双管齐下，硬件上提高邻里中心内部的体验性并针对儿童和老人采取更多关怀措施，如超市提供儿童购物车、服务台为老人提供老花镜等；软件方面，首先业态上要减少或剔除一些非日常的、缺失特色且业绩不佳的零售业态，比如服装店；其次邻里中心需要深入邻里生活圈打“亲情牌”，与周边以家庭为单位的消费者互动，结合集中布局的邻里公园推出家庭运动会、欢乐家庭日、美味家庭日等活动，在公关营销上体验升级；（2）部分居住邻里内邻里公园功能缺失和功能性位移也是造成邻里公园满意度贡献率低的重要原因之一，因此需要增加居住邻里这一级别公园绿地的供应。此外，邻里公园建议与邻里中心室外广场结合设置激发更丰富的行为模式产生，增加生活气息以获得更高的满意率；（3）小学（九年一贯制学校）满意率最高得益于园区这些年来坚持教育资源平均分配、学校建设供给在规划中稳步提升。但调研同时发现部分学校学生负荷较大，满意率受到一定影响，因此建议在同一学区内划分学校可分校区布置建设，一是可以增加可达性，二是可以分摊学生人数负荷，以此获得更高的满意率。

居住邻里满意度的影响因素有很多，文中只是提供居住邻里公共服务设施的视角作为研究思路，能否全面反映问题现状有待研究和实践的进一步推进和深入。

图1 标准化残差正态P-P图

图 2 标准化残差直方图

[1]华益.苏州工业园区规划模式探讨[D].苏州：苏州科技学院，2009.

[2]江苏省城市规划设计研究院.苏州工业园区城市规划管理技术规定[S].苏州：苏州工业园区规划建设局，2011.

[3]程序.生态新加坡[M].北京：中国建筑工业出版社，2012.

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[9]李炅之，王梦珂，何丹.社区商业模式选择的思考——以苏州工业园区邻里中心为例[J].世界地理研究，2010，19（4）：138-144.

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Analysis on influence factors of the resident satisfaction of the residential neighborhood in Suzhou Industrial Park——Based on the survey of the resident satisfaction of the typical residential neighborhood with public service facilities

SHA Ou，ZHANG Xi

（School of Architecture and Urban Planning,SUST,Suzhou 215011,China）

In this paper,based on the empirical survey on the resident satisfaction of the residential neighborhood and the satisfaction of three typical residential neighborhood with public service facilities,three statistics methods such as the linear correlation analysis,partial correlation analysis and multiple linear regression analysis are used to discuss the relationship between the satisfaction of three typical residential neighborhood with public service facilities and the resident satisfaction of residential neighborhood.Finally,the paper presents the suggestion that the improvement of the satisfaction of the typical residential neighborhood with public service facilities lead to the general improvement of the overall satisfaction of the residential neighborhood according to the analysis.

satisfaction with public service facilities;satisfaction of the residential neighborhood;liner correlation analysis;partial correlation analysis;multiple linear regression analysis

TU984.12

B

2096-3270（2017）01-0051-05

（责任编辑：卢文君）

2016-03-28

沙 欧（1990-），男，江苏苏州人，硕士研究生。

张 曦（1972-），女，江苏苏州人，副教授，从事地域建筑设计与理论的研究，Email：2234880264@qq.com。