沙 歐，張 曦

（蘇州科技大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，江蘇 蘇州 215011）

蘇州工業(yè)園區(qū)居住鄰里居民滿意度影響因素分析
——基于典型居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施居民滿意度的調(diào)查

沙 歐，張 曦

（蘇州科技大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，江蘇 蘇州 215011）

基于對蘇州工業(yè)園區(qū)中新合作區(qū)內(nèi)居住鄰里居民滿意度和三類典型居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施滿意度的實證調(diào)查，運用線性相關(guān)關(guān)系分析、偏相關(guān)性分析和多元線性回歸分析三種統(tǒng)計學(xué)分析方法探討了三類典型居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施滿意度與居住鄰里居民滿意度之間的關(guān)系。最后根據(jù)分析研究，給出提高典型居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施滿意度從而提高居住鄰里整體滿意度的一般性建議。

公共服務(wù)設(shè)施滿意度；居住鄰里滿意度；線性相關(guān)分析；偏相關(guān)分析；多元線性回歸分析

蘇州工業(yè)園區(qū)在規(guī)劃編制中借鑒新加坡鄰里單位規(guī)劃的經(jīng)驗，結(jié)合我國現(xiàn)有的居住區(qū)規(guī)劃編制，確定了居住鄰里的住區(qū)規(guī)劃模式。經(jīng)過20年的實踐積累，居住鄰里模式逐漸成為蘇州工業(yè)園區(qū)最為著名的規(guī)劃特點之一[1]。居住鄰里從規(guī)模上來看與我國最小一級居住區(qū)規(guī)模相當(dāng)，戶數(shù)為6 000～13 000戶，人口2～4萬人[2]。居住鄰里的公共服務(wù)設(shè)施，即居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施的配置也同樣參考了新加坡的規(guī)劃經(jīng)驗并結(jié)合國內(nèi)居住區(qū)級公共服務(wù)設(shè)施的配置指標(biāo)，形成了蘇州工業(yè)園區(qū)特色的居住鄰里級公共服務(wù)設(shè)施的規(guī)劃特點[3，4]。按照園區(qū)原有規(guī)劃，居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施包括四大類，分別是商業(yè)、教育、機構(gòu)、公園。其中商業(yè)和機構(gòu)基本集合于居住鄰里中的鄰里中心內(nèi)；教育設(shè)施包括小學(xué)和初中，目前園區(qū)學(xué)校小學(xué)初中和九年一貫制學(xué)校并行；公園包括鄰里公園和運動場，目前園區(qū)的運動場功能是通過定時開放中小學(xué)運動場的形式面向居民使用的[1，2]。綜上所述，滿意度調(diào)查選取的蘇州工業(yè)園區(qū)中新合作區(qū)典型居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施包括鄰里中心、小學(xué)（九年一貫制學(xué)校）、鄰里公園三類設(shè)施。首先，公共服務(wù)設(shè)施作為居住鄰里的重要組成部分，與居民日常生活息息相關(guān)，其滿意度的高低會影響居民對于自身所在居住鄰里的綜合滿意程度，這是實地調(diào)研前對二者滿意度具有相關(guān)關(guān)系的預(yù)期。其次調(diào)研還要確定這三類最為典型的公共服務(wù)設(shè)施對居住鄰里滿意度影響程度的差異。

1 測評指標(biāo)與研究假設(shè)

1.1 測評指標(biāo)體系

本次滿意度調(diào)查四項滿意度指標(biāo):3個自變量，X1鄰里中心滿意度、X2鄰里公園滿意度、X3小學(xué)（九年一貫制學(xué)校）滿意度；1個因變量，Y居住鄰里滿意度。在調(diào)研這四項主要因子的同時，問卷還涵蓋了關(guān)于公共服務(wù)設(shè)施的使用頻率、到達方便程度、出行方式、功能建議四類附屬問題，作為對滿意度評價分析的參考要素。涉及滿意程度的問題設(shè)置五個等級：很滿意、滿意、一般、不滿意、很不滿意，通過李克特量表分別量化記為1、2、3、4、5分。為了使分析具有可靠性，統(tǒng)計學(xué)分析中需要針對問卷進行信度檢驗和效度檢驗。根據(jù)SPSS Statistics20.0的分析結(jié)果，如表1、表2所示：Cronbach’s Alpha系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化后的Cronbach’s Alpha系——————————數(shù)均大于0.7，說明問卷中這四個變量內(nèi)部一致性較高，問卷具有較高可信度。

表1 Cronbach’s Alpha系數(shù)檢驗

表2 KMO和Bartlett的檢驗

KMO值為0.673，大于0.6，表明變量間相關(guān)性較強，Bartlett顯著性概率為0.000，小于0.05，拒絕了變量間不相關(guān)的原假設(shè)，表明數(shù)據(jù)為相關(guān)陣不是單位陣，變量間具有顯著相關(guān)性。

1.2 研究方法

本次滿意度調(diào)查基于效率和有效的原則，由于小學(xué)（九年一貫制學(xué)校）使用受眾比其他兩類設(shè)施受眾更有特殊性，所以問卷發(fā)放選擇在學(xué)校附近進行同時，確保了其他兩類設(shè)施受眾也在其中。調(diào)查時間：2015年10月、11月、12月，問卷具體發(fā)放時間主要集中在工作日小學(xué)生放學(xué)時間段（3:10pm～4:30pm）。調(diào)查地點：針對本次問卷調(diào)查選取了蘇州工業(yè)園區(qū)中新合作區(qū)范圍內(nèi)五個學(xué)校的校門口作為問卷發(fā)放的地點，分別為：園區(qū)第二實驗小學(xué)、星洲學(xué)校、星灣學(xué)校、新城花園小學(xué)、星海小學(xué)，三個小學(xué)和兩個九年一貫制學(xué)校分布于湖西片區(qū)、東沙湖片區(qū)以及湖東片區(qū)。調(diào)查以校門口隨機發(fā)放問卷，問卷以當(dāng)場填寫、當(dāng)場回收的方式保證問卷的有效率，發(fā)放主要目標(biāo)為學(xué)生接送人群。本次滿意度調(diào)研中共發(fā)出200份問卷，回收200份，190份為有效問卷，有效率為95%，樣本級別情況如表3所示。

表3 被調(diào)查者屬性描述

1.3 研究假設(shè)

基于文章的研究主題，現(xiàn)提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：X1、X2、X3均與Y呈顯著正向線性相關(guān)；

假設(shè)2：X1、X2、X3與Y的線性相關(guān)關(guān)系互相影響；

假設(shè)3：X1、X2、X3共同影響Y，且影響程度有差異。

2 滿意度關(guān)系研究

研究居住鄰里居民滿意度影響因素是基于自變量X1、X2、X3均與因變量Y有相關(guān)關(guān)系，目的是找出自變量對于因變量影響程度的大小，通過多元線性回歸分析擬合自變量與因變量的多元線性擬合方程，從而建立居住鄰里居民使用滿意度影響因子模型。

2.1 線性相關(guān)關(guān)系分析

線性相關(guān)分析的作用主要體現(xiàn)在兩個方面，一是印證相關(guān)關(guān)系的存在，二是測定此相關(guān)關(guān)系的方向和強弱程度。在統(tǒng)計學(xué)分析中，常用Person線性相關(guān)系數(shù)假設(shè)檢驗來測定變量間關(guān)系密切程度，同時印證相關(guān)關(guān)系的方向和顯著性。根據(jù)SPSS Statistics20.0分析，如表4所示的X1、X2、X3與Y關(guān)系的測定結(jié)果，Person線性相關(guān)系數(shù)分別為0.606、0.445、0.591，X1、X2、X3與Y正相關(guān)，而線性相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗P值均為0，說明相關(guān)系數(shù)是顯著不為0的，且在0.01的水平上是顯著的，即檢驗P值小于0.01。綜上所述，假設(shè)1成立。

表4 自變量與因變量相關(guān)性檢測

2.2 偏相關(guān)分析

根據(jù)SPSS Statistics20.0的分析，如表5所示，在扣除了鄰里公園滿意度和教育設(shè)施滿意度的影響后，鄰里中心滿意度和居住鄰里滿意度的偏相關(guān)系數(shù)為0.639，比零階線性相關(guān)系數(shù)0.710相關(guān)程度降低了0.061（約8.5%），說明X2和X3兩個因素在X1和Y的相關(guān)關(guān)系中起到了一定影響。同時，X1和Y偏相關(guān)系數(shù)檢驗P值為0，小于0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為偏相關(guān)系數(shù)顯著不為0，說明扣除鄰里公園滿意度和教育設(shè)施滿意度的影響后，X1和Y仍然是顯著的正相關(guān)線性關(guān)系，凈相關(guān)程度比零階線性相關(guān)系數(shù)小，說明X2和X3放大了X1和Y的線性相關(guān)關(guān)系。同理可知，如表5所示：X1和X3兩個因素在X2和Y的相關(guān)關(guān)系中起到了一定影響，且扣除了X1和X3的影響后，X2和Y仍然是顯著的正相關(guān)線性關(guān)系，X1和X3放大了X2和Y的線性相關(guān)關(guān)系；X1和X2兩個因素在X3和Y的相關(guān)關(guān)系中起到了一定影響且在扣除了X1和X2的影響后，X3和Y仍然是顯著的正相關(guān)線性關(guān)系，X1和X2放大了X3和Y的線性相關(guān)關(guān)系。綜上所述，假設(shè)2成立。

2.3 多元線性回歸分析

通過一元線性回歸分析確定這三個自變量分別對因變量的解釋力的大小，根據(jù)SPSS Statistics20.0分析可知：X1、X2、X3分別作為自變量時，調(diào)整R方（調(diào)整的可決系數(shù)）分別為0.364、0.191、0.346，且模型回歸系數(shù)均都顯著不為0。綜上，雖然3個自變量與因變量都顯著相關(guān)，但調(diào)整R方都遠(yuǎn)小于0.6，即3個自變量分別與因變量的線性擬合方程能夠反映原始數(shù)據(jù)的比例遠(yuǎn)小于60%，說明3個自變量都不能單獨解釋因變量，需要進一步采用多元線性回歸分析擬合方程。其次，輸入3個自變量和因變量組成模型時，調(diào)整R方如表6所示大于0.6，說明3個自變量較好的解釋了因變量，同時，Durbin-Watson值接近2且小于2，說明數(shù)據(jù)不存在序列相關(guān)且數(shù)據(jù)得出的線性方程不存在偽回歸。如表7所示，3個自變量容差都明顯大于0.1且VIF值（方差膨脹率）遠(yuǎn)小于5，所以自變量間不存在多重共線性。再次，如表8可得多元線性回歸擬合方程為：

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

式中的回歸系數(shù)表示:X1得分每增加1分，Y居住鄰里滿意度得分增加0.499分；X2得分每增加1分，Y居住鄰里滿意度得分增加0.247分；X3得分每增加1分，Y居住鄰里滿意度得分增加0.313分。

表5 自變量與因變量偏相關(guān)性檢測

表 6 模型匯總b

表 7 多重共線性診斷a

表 8 多元線性回歸系數(shù)a

最后，要對所得方程進行檢驗和模型確認(rèn)。（1）方程顯著性檢驗，如表9所示，顯著性水平為0，說明所有自變量對因變量不產(chǎn)生顯著影響這一事件發(fā)生的概率為0%，即得到逆命題至少存在一個自變量對因變量會產(chǎn)生顯著影響，故方程通過了方程顯著性檢驗；（2）系數(shù)顯著性檢驗，如表8所示，常量截距t和自變量斜率t相應(yīng)顯著水平都小于0.05，截距和斜率都顯著不為0，說明方程通過了系數(shù)顯著性檢驗；（3）殘差分析，如圖1、圖2所示,殘差基本服從正態(tài)分布。綜上所述，該多元線性回歸擬合方程是準(zhǔn)確合理的，假設(shè)3成立。

表 9 Anova方差分析a

居住鄰里居民滿意度影響因子模型得以確立，且可得出結(jié)論：在三類典型居住鄰里級公共服務(wù)設(shè)施中，鄰里中心滿意度對于居住鄰里居民使用滿意度的貢獻率最高，其次依次為小學(xué)（九年一貫制學(xué)校）滿意度和鄰里公園滿意度。

3 結(jié)論與建議

三類典型的居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施的滿意度均與居住鄰里整體滿意度存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系，但沒有一類公共服務(wù)設(shè)施滿意度可以主導(dǎo)影響居住鄰里整體滿意度，因此三類典型居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施按照不同貢獻比率共同決定居住鄰里居民滿意度?？傮w來說，園區(qū)中心合作區(qū)內(nèi)居住鄰里居民滿意度整體水平良好，滿意率到了77.4%。從影響因子來看，滿意度貢獻率從高到低依次為鄰里中心、小學(xué)（九年一貫制學(xué)校）、鄰里公園，但滿意率從高到低依次為小學(xué)（九年一貫制學(xué)校）、鄰里公園、鄰里中心。

結(jié)合研究結(jié)論和筆者實地調(diào)查的感受，針對基于提高公共服務(wù)設(shè)施滿意程度從而提高居住鄰里居民滿意度的建議如下：（1）鄰里中心作為最重要的影響因子，需要從布局和功能兩個層面進行調(diào)整以獲得更高的滿意率。一是布局上，控制好鄰里中心的服務(wù)半徑在500 m內(nèi)，并均勻布置鄰里中心以增加其可達性。二是功能方面，硬件軟件雙管齊下，硬件上提高鄰里中心內(nèi)部的體驗性并針對兒童和老人采取更多關(guān)懷措施，如超市提供兒童購物車、服務(wù)臺為老人提供老花鏡等；軟件方面，首先業(yè)態(tài)上要減少或剔除一些非日常的、缺失特色且業(yè)績不佳的零售業(yè)態(tài)，比如服裝店；其次鄰里中心需要深入鄰里生活圈打“親情牌”，與周邊以家庭為單位的消費者互動，結(jié)合集中布局的鄰里公園推出家庭運動會、歡樂家庭日、美味家庭日等活動，在公關(guān)營銷上體驗升級；（2）部分居住鄰里內(nèi)鄰里公園功能缺失和功能性位移也是造成鄰里公園滿意度貢獻率低的重要原因之一，因此需要增加居住鄰里這一級別公園綠地的供應(yīng)。此外，鄰里公園建議與鄰里中心室外廣場結(jié)合設(shè)置激發(fā)更豐富的行為模式產(chǎn)生，增加生活氣息以獲得更高的滿意率；（3）小學(xué)（九年一貫制學(xué)校）滿意率最高得益于園區(qū)這些年來堅持教育資源平均分配、學(xué)校建設(shè)供給在規(guī)劃中穩(wěn)步提升。但調(diào)研同時發(fā)現(xiàn)部分學(xué)校學(xué)生負(fù)荷較大，滿意率受到一定影響，因此建議在同一學(xué)區(qū)內(nèi)劃分學(xué)?？煞中^(qū)布置建設(shè)，一是可以增加可達性，二是可以分?jǐn)倢W(xué)生人數(shù)負(fù)荷，以此獲得更高的滿意率。

居住鄰里滿意度的影響因素有很多，文中只是提供居住鄰里公共服務(wù)設(shè)施的視角作為研究思路，能否全面反映問題現(xiàn)狀有待研究和實踐的進一步推進和深入。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)化殘差正態(tài)P-P圖

圖 2 標(biāo)準(zhǔn)化殘差直方圖

[1]華益.蘇州工業(yè)園區(qū)規(guī)劃模式探討[D].蘇州：蘇州科技學(xué)院，2009.

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[3]程序.生態(tài)新加坡[M].北京：中國建筑工業(yè)出版社，2012.

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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

（責(zé)任編輯：盧文君）

2016-03-28

沙 歐（1990-），男，江蘇蘇州人，碩士研究生。

張 曦（1972-），女，江蘇蘇州人，副教授，從事地域建筑設(shè)計與理論的研究，Email：2234880264@qq.com。