保障性住房社区公共服务设施需求影响因素研究

王 凯 王永兴

（天津城建大学，天津 300384）

“住有所居”是我国全面建设小康社会的重要目标。保障性住房的建设作为保证中低收入人群基本居住权利的工程，在改善民生、促进社会和谐稳定等具有重要意义，而目前保障性住房的申请在多地遇冷，以全国最大保障性住房社区青岛白沙湾社区为例，该社区的6253套限价商品房仅收到不足200份申请。在对保障性住房申请遇冷原因的调查中，50%的人选择了地段偏远交通生活不便。

从实践层面来看，市场经济“自下而上”的区位争夺和城市政府“自上而下”的保障房社区选址，导致城市公共服务设施与保障房社区在空间上的偏离，加之目前对社区公共服务设施的规划采用一般居住区配置标准，未针对保障性住房社区居民的特有属性，最终使得社区公共服务设施存在显著的空间、数量和种类的供需异质和失衡。而现有研究对保障性住房社区公共服务设施的需求研究较少，集中于采用实地调研方法对需求特征及公共服务设施评价进行统计性描述研究。许东博（2010）对天津市多个保障性住房社区调查发现，社区人口结构普遍呈现出年龄结构“两头大、中间小”，且残疾人、孤寡老人特殊群体比重高于一般居住区。何微丹（2014）基于居民不同属性，将公共服务设施的需求特征归结为居民收入层次和消费能力较低，对平价商业、基础医疗、公共交通需求大。何芳、李晓莉（2010）通过对上海市宝山区顾村镇四高小区实地调研以期了解居民的满意度，并通过皮尔逊相关系数分析法和主成因分析法等定量分析法辨析了居民满意度的影响因素。李永玲（2014）从交通成本的角度对厦门市保障性社区公共服务设施配置情况进行了实证研究。已有研究偏向于实地调查统计，结论又多体现在保障性住房社区居民满意度不高这一问题及影响满意度的因素分析，缺乏对社区居民的实际需求及需求影响因素的研究。

一、数据来源、模型设定与分析变量

1、数据来源

研究对象基于全面性原则和代表性原则进行选取。首先，选取的研究对象包括不同规模和区域及各种类型的保障性住房社区，以期体现天津市整体保障性住房社区状况。其次，案例在选取时，尽可能选取示范性社区或在人口规模具有广泛性等特征，以此代表天津市大多数保障性住房社区的需求。基于以上原则，本文对市内六区与环城四区按居住小区和居住组团1：1的比例，选取如下社区样本对象：河东区真理道经济适用房社区、北辰区淮河道保障性住房示范区及津南区双港新家园社区等三个居住小区级社区，西青区福雅花园限价房社区、西青区朗庭园公租房社区和东丽区秋悦公租房社区等三个组团级社区。在保证调研对象随机性及均衡性的基础上本研究调研共发放问卷210份，回收有效问卷210份。

2、模型设定

一般来说，需求偏好与效用在某种程度上具有对等关系，即如果x1与x2之间的偏好关系是x1大于x2，则x1产生的效用大于x2产生的效用。效用是消费者通过消费闲暇等使自己的需求得到的满足的一个度量。在效用的测度上学者先后提出了基数效用论和序数效用论，其中基数效用论认为效用可以通过某种指标进行衡量并且通过某种方式加总，而序数效用论则认为只能通过顺序或等级来比较不同消费品的效用。在保障性住房社区公共服务设施的需求研究中，若社区居户对某类公共服务设施具有明显的需求偏好，则说明该类公共服务设施能给居户带来较高的效用，而社区居民对公共服务设施的需求强度难以用效用单位来进行度量，但可以根据社区居民对公共服务设施的需求强度进行排序进而得出相应的需求偏好序列，因此基于序数效用论研究保障性住房社区公共服务设施需求存在着适宜性。

此外，保障性住房社区居民对某类公共服务设施是否有需求属于二分类变量，在分析此类变量时常采用数线性模型。当数线性模型中的二分类因变量被定义为一系列自变量的函数时，对数线性模型演变为Logistic二项分类回归模型。与线性回归相比，Logistic回归模型可以避免参数估计时出现异方差的问题，此外，该模型不要求变量满足正态分布，可以通过选择更多的解释变量来增强模型的预测精度[7]。而且，该回归模型将被解释变量yi界定为（0，1）范围内的S形曲线，回归结果具有概率意义更具解释力。故本文运用单维二分变量模型分析样本数据以研究影响保障性住房社区公共服务设施需求的因素，Logistic回归模型基本形式如下：

x1，x2，…xn是影响保障性住房社区公共服务设施需求的因素，yi表示对第i类公共服务设施是否有需求的二分变量（i=1，2，…，7）。pi表示产生需求行为的概率，对机会比率pi/(1-pi)pi/(1-pi)取对数得ln[pi/(1-pi)]ln[pi/(1-pi)]，计为Logiti，则有：

Xi为自变量，βi为回归系数，pi可以表示为：

该处，保障性住房社区居民对第i类公共服务设施产生明显需求时取值为1，反之取值为0，pi/(1-pi)pi/(1-pi)表示两种选择下的概率之比，βi表示变量xi对回归模型的影响程度。

3、分析变量

参照现有理论及实证研究，并结合本次调查问卷的基本情况，在变量的选取方面，选取居民对社区各类公共服务设施的需求偏好为被解释变量，若社区居民认为某类公共服务设施是当前最亟需的公共服务设施，用Yi=1表示，其中i=1,2,…，7分别代表《天津市居住区公共服务设施配置标准》（DB-29-7-2008）界定的7类公共服务设施。反之，如果居民对该类公共服务设施完全不存在需求，则用Yi=0表示。此外，社区公共服务设施的配置需满足大多数居民的需求，在研究公共设施需求影响因素时需明晰社区居民的主体属性，因此在解释变量的选取上，本文将社区居民的个体特征及家庭特征变量作为保障性社区公共服务设施需求偏好的影响因素（赋值情况见表1）。

表1 变量的选取说明

二、实证研究

在调查问卷的设计上通过设置“您认为亟需改善的三项公共服务设施内容”这一问项进行公共服务设施需求偏好排序，采用均值法对公共服务设施子项进行偏好排序，通过整合大多数人的需求偏好来代表保障性住房社区公共服务设施的整体需求（实地调研需求偏好见表2）。

表2 天津市保障性住房社区公共服务设施需求偏好排序结果

对Logistic模型进行回归分析时，首先将所有的变量引入7类公共服务设施的回归方程中，采用向后筛选法逐步删除不显著变量直至仅剩余显著变量，经SPSS17.0分析得到的最终模型估计结果如表3所示。（附后）

在Logistic回归模型的最终估计结果（详见表3）中，数值代表了居民属性与各类公共服务设施需求的相关性，而正负符号则代表了居民属性对公共服务设施需求的作用方向：

1、年龄因素

年龄越小的居民越偏好于教育设施。在教育设施最终模型估计中，年龄变量的回归系数为-0.775，且在1%的水平上显著。说明年龄越小的居民对教育设施的需求越强。其原因在于此次接受调查的最小年龄的社区居民也已成年，该年龄段的家庭大多有适龄上学儿童，对教育设施普遍存在着需求。年龄越大的居民对文化体育绿地和商业服务金融的需求偏好越强。在文化体育绿地的最终模型估计结果中，年龄的回归系数（0.786）在1%的显著水平上通过检验。说明年龄越大的居民对文化体育绿地的需求越强，其可能原因是年龄的增大，使得居民休闲娱乐时间增多，对公园和体育锻炼等设施的需求程度增强。在商业服务金融的最终模型估计结果中，年龄的回归系数（0.540）在1%的显著水平下通过检验，说明年龄越大，对商业服务金融需求偏好越明显，其可能原因是年龄越大，人们的活动范围越小，对社区商业金融的依赖性更强。

表3 天津市保障性住房社区7类公共服务设施需求偏好的最终估计结果

2、性别因素

女性更加偏好于商业服务金融，而男性更加偏好于市政公用。在商业服务金融的最终模型估计结果中，性别的回归系数（2.147）在1%的显著水平上通过检验，说明女性对商业服务金融的需求程度更加强烈。其可能原因是女性对菜市场等日常商业服务类设施的需求程度明显强于男性。在市政公用的最终模型估计结果中，性别的回归系数（-0.614）在10%的显著水平下通过检验，说明男性的市政公用的需求程度强于女性。其可能原因是男性需经常外出，对公交系统的需求明显强于女性。

3、文化程度因素

文化程度越高的人对教育和商业服务金融的需求越高。在教育设施的最终模型估计结果中，文化程度的回归系数（0.686）在5%的显著水平下通过检验，说明文化程度越高对教育设施的需求程度越高，可能原因是文化程度越高的人越能意识到教育的重要性，对教育的需求也越高。在商业服务金融的最终模型估计结果中，文化程度的回归系数（0.565）在5%的显著水平下通过检验，说明文化程度越高的人对商业服务金融的需求程度越高。其可能原因是文化程度越高的居民越依赖于银行等金融服务业。文化程度越低对市政公用的需求程度越高。在市政公用的最终模型估计结果中，文化程度的回归系数（-3.387）在1%的显著水平下通过检验，说明文化程度越低，对市政公用的需求程度越高。其可能原因是，文化程度越低的居民更偏向于日常生活需求。

4、职业因素

退休或其他职业人群对社区服务有明显的需求偏好。在社区服务的最终模型估计结果中，职业的回归系数（0.362）在10%的显著水平下通过检验，说明退休或其他职业居民对社区服务的需求偏好程度越高。其可能原因是退休人群对社区就业服务和保障、救助服务的以来程度很高。

5、家庭收入因素

家庭月收入越低的居民越偏好于文化体育绿地。在文化体育绿地的最终模型估计结果中，家庭月收入的回归系数（-0.999）在1%的显著水平下通过检验，说明家庭月收入越低对文化体育绿地的需求程度越高。其可能原因是家庭收入高的人群有更好的选择机会，而收入低的人群缺少外出享受文化体育绿地的资本，因而更多依赖于社区内的文化体育绿地。

6、家庭人数因素

家庭人数越少对医疗卫生的需求程度越高，此结果可能存在一定误差，其原因是在家庭人数统计结果中，家庭人数为6和7及其以上的居民为0，这可能会使回归分析时结果出现偏差。

7、住房面积因素

建筑面积越大的居民越偏好于文化体育绿地和行政管理。在文化体育绿地的最终模型估计结果中，住房面积的回归系数为（0.399）在5%的显著水平下通过检验，说明住房面积越大的居民对文化体育绿地的需求程度越高。其可能原因是住房面积越大的人越追求精神生活。在行政管理的最终模型估计结果中，文化程度的回归系数（0.960）在1%的显著水平下通过检验，说明建筑面积越大的居民对行政管理的需求程度越高。其可能原因是建筑面积越大的居民更需要居委会或街道办事处对其住房环境进行保护。

三、结论

保障性住房的建设作为保证中低收入人群基本居住权利的工程，在改善民生、促进社会和谐稳定等方面具有重大意义，而保障性住房服务于中低收入人群这一特殊群体决定了社区公共服务设施需求存在一定特性，因此基于需求视角研究对设施公共服务设施的有效配置有着积极意义，由此展开的研究主要有以下结论：首先，基于序数效应理论得到了天津市保障性住房社区公共设施的需求偏好程度。从高到低依次为医疗卫生（32.86%）、商业服务金融（26.19%）、市政公用（15.40%）、教育（14.76%）、文化体育绿地（7.62%）、社区服务（2.06%）、行政管理（1.11%），其中保障性住房社区居民对医疗卫生及商业服务金融设施的需求程度最为突出。其次，以天津市典型保障性住房社区的实地调研数据为基础，运用Logistic二项分类回归模型分析了保障性住房社区公共服务设施需求的影响因素。结果显示，年龄、性别、文化程度、职业、家庭收入、家庭人数、住房面积与7类公共服务设施需求存在一定相关性，而住房类型、社区级别与公共服务设施需求相关性不显著。在公共资源有限的情况下，分析结果为依据社区居民主体差异合理配置公共服务设施提供了参考依据。

[1]王玥,罗瑨.保障性社区的公共服务设施建设与完善研究——以厦门为例[J].安徽广播电视大学学报,2014(2):125-128.

[2]许东博,沈祖光.保障性住房公共服务设施配建指标体系研究[J].住宅产业,2012(9):69-71.

[3]何微丹.广州市保障房住区公共服务设施供需特征研究[D].华南理工大学,2014.

[4]何芳,李晓丽.保障性社区公共服务设施供需特征及满意度因子的实证研究——以上海市宝山区顾村镇“四高小区”为例[J].城市规划学刊,2010,4:83-90.

[5]李永玲.厦门市保障性社区公共服务设施配套情况及交通可达性分析[D].厦门大学,2014.

[6]雍翎.市场经济体制下城市社区公共设施的运作机制与规划对策研究[D].同济大学,2007.

[7]秦建群,吕忠伟,秦建国.中国农户信贷需求及其影响因素分析——基于Logistic 模型的实证研究[J].当代经济科学,2011,05:27-33+125.