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        城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建研究—基于貴陽市H區(qū)部分小區(qū)的調(diào)查

        2016-09-24 08:43:37徐鑫鈺
        關(guān)鍵詞:效度信度指標(biāo)體系

        徐鑫鈺

        (貴州大學(xué)公共管理學(xué)院,貴州貴陽550025)

        [城市建設(shè)與管理]

        城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建研究—基于貴陽市H區(qū)部分小區(qū)的調(diào)查

        徐鑫鈺

        (貴州大學(xué)公共管理學(xué)院,貴州貴陽550025)

        在城鎮(zhèn)化加速的進(jìn)程中,貴陽市各類小區(qū)發(fā)展迅速,為城市居民提供了良好的居住環(huán)境,有力地保障了城鎮(zhèn)化的推進(jìn),但是,貴陽市諸多業(yè)主面臨著“小區(qū)病”的困擾。基于病理學(xué)視角以及對(duì)“城市病”概念的推演,本研究提出“小區(qū)病”是小區(qū)這一微觀系統(tǒng)中各構(gòu)成要素之間失衡,以致影響小區(qū)多數(shù)居民正常生活,或致使小區(qū)居民生命財(cái)產(chǎn)受到損害。為解決“小區(qū)病”,本文通過文獻(xiàn)梳理和專家訪談,并運(yùn)用德爾菲法構(gòu)建出城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,為量化“小區(qū)病”評(píng)價(jià)結(jié)果,獲得“小區(qū)病”評(píng)價(jià)得分,通過層次分析法,對(duì)指標(biāo)體系中各個(gè)維度及相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),得出“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重。

        小區(qū);“小區(qū)病”;德爾菲法;層次分析法

        一、問題提出

        自20世紀(jì)90年代我國住房改革以來,城市住宅小區(qū)(以下簡(jiǎn)稱小區(qū))發(fā)生了根本性的轉(zhuǎn)變:由“公有”變?yōu)椤八接小?,相?yīng)的,居民“業(yè)主”身份逐漸得以確立。但是,中國新型城市社區(qū)建設(shè)起步較晚,遺留問題與新問題并存出現(xiàn),社區(qū)治理機(jī)制仍處于探索階段,因此,社區(qū)治理問題依然較多,各種矛盾不斷顯現(xiàn),甚至在大多數(shù)城市中出現(xiàn)了“病態(tài)”小區(qū)?!靶^(qū)病”是小區(qū)這一微觀系統(tǒng)中各構(gòu)成要素之間失衡,以致影響小區(qū)多數(shù)居民正常生活或致使小區(qū)居民生命財(cái)產(chǎn)受到損害,主要反映了城市的“社會(huì)病”,可以說,“小區(qū)病”也是“城市病”的一種。貴陽市作為西部欠發(fā)達(dá)城市,近些年來城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加速,住宅小區(qū)也隨之快速發(fā)展。但是,小區(qū)在不斷滿足居民居住、生活等需求的同時(shí),治理問題逐漸增多,矛盾愈加凸顯,導(dǎo)致新形勢(shì)下“小區(qū)病”的出現(xiàn),加大了基層社會(huì)治理難度,甚至威脅著社會(huì)秩序的穩(wěn)定。那么,如何診斷城市“小區(qū)病”,成為本研究的關(guān)鍵。畢竟,人之居住環(huán)境狀況是影響生產(chǎn)力、健康和人的價(jià)值的最重要因素之一。

        在現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程不斷加速的背景下,西方發(fā)達(dá)國家不斷受到社會(huì)問題的困擾,各種矛盾沖突尖銳,其中,社區(qū)建設(shè)逐漸成為唯一的解決方案。社區(qū)建設(shè)應(yīng)緊密圍繞社區(qū)領(lǐng)導(dǎo)力和影響力、公共服務(wù)的供給以及社會(huì)資本三大核心主題。其中,社會(huì)資本居于首要地位。如果缺乏社會(huì)資本的培育,將影響生產(chǎn)力的持續(xù)發(fā)展。我國自20世紀(jì)90年代住房改革后,居民更加關(guān)心自己居住小區(qū)的環(huán)境質(zhì)量和生活品質(zhì)。這一過程中,小區(qū)難以解決的公共問題及其引發(fā)的矛盾沖突逐漸增多,鄰避設(shè)施及其帶來的鄰避沖突成為小區(qū)矛盾的表現(xiàn)之一。另一些矛盾沖突問題,如房產(chǎn)管理和物業(yè)管理不完善、小區(qū)業(yè)主參與度不足等,也逐漸在小區(qū)治理中凸顯,其中,業(yè)主與開發(fā)商、物業(yè)管理公司、地方政府主管部門之間的矛盾與沖突,成為目前小區(qū)治理的最大難題。這些問題的根源,主要是當(dāng)前小區(qū)治理中相關(guān)法律制度建設(shè)不完善、物業(yè)服務(wù)企業(yè)定性錯(cuò)位和業(yè)主委員會(huì)建設(shè)困難等突出的體制性問題。

        二、城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

        (一)評(píng)價(jià)指標(biāo)的初步確定

        為使城市“小區(qū)病”評(píng)估指標(biāo)體系盡可能地科學(xué)、合理、全面,筆者首先檢索“小區(qū)治理”的相關(guān)文獻(xiàn)資料,作為“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)的來源之一;其次,以“小區(qū)存在哪些問題”為訪談核心,對(duì)貴陽市花溪區(qū)的部分小區(qū)展開調(diào)查。通過以上兩種途徑,筆者收集到20個(gè)小區(qū)治理問題,同時(shí)結(jié)合“小區(qū)病”特征,將調(diào)查對(duì)象普遍關(guān)注且尚未解決的問題轉(zhuǎn)化為“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo),并根據(jù)每個(gè)指標(biāo)的含義將所有指標(biāo)分別歸為四個(gè)維度,最終形成一套適用于評(píng)價(jià)城市“小區(qū)病”的指標(biāo)體系(見表1)。本研究對(duì)指標(biāo)體系的4個(gè)維度和15個(gè)指標(biāo)均作出了較為明確的定義。囿于篇幅限制,在此不作詳細(xì)說明。

        表中數(shù)據(jù)是根據(jù)專家打分,通過Excel求取平均值和標(biāo)準(zhǔn)差所得。

        (二)評(píng)價(jià)指標(biāo)的首輪篩選

        根據(jù)初步確定的評(píng)價(jià)指標(biāo),本文設(shè)計(jì)出《城市“小區(qū)病”評(píng)估指標(biāo)專家咨詢問卷(首輪)》來獲取專家對(duì)所有指標(biāo)的認(rèn)可度,目的是通過專家篩選,以確定評(píng)價(jià)指標(biāo)。在首輪指標(biāo)篩選過程中的專家咨詢問卷,采用李克特量表進(jìn)行衡量,分別用“1分、2分、3分、4分和5分”表示“非常不合適”“不合適”“一般”“比較合適”“非常合適”五種對(duì)指標(biāo)的支持程度。同時(shí),筆者在各個(gè)指標(biāo)維度中分別設(shè)置補(bǔ)充項(xiàng),以供專家補(bǔ)充相關(guān)指標(biāo),保證指標(biāo)更具完善性、針對(duì)性和科學(xué)性?;谶@是首輪的指標(biāo)篩選,作者將低于平均分3.5分(處在“一般”和“比較合適”之間)的指標(biāo)剔除。

        在調(diào)查對(duì)象方面,筆者選取30位學(xué)校專家學(xué)者、10位社區(qū)服務(wù)中心和居委會(huì)工作人員以及30位小區(qū)業(yè)主進(jìn)行問卷調(diào)查。需要強(qiáng)調(diào)的是,這些調(diào)查對(duì)象雖然來自不同行業(yè),且理論素養(yǎng)差異較大,但是全部都居住在小區(qū)或從事小區(qū)治理相關(guān)工作,對(duì)于小區(qū)治理有著相當(dāng)深刻的認(rèn)識(shí)和理解。作者共發(fā)出70份問卷,并回收問卷70份,回收率達(dá)到100%,刪除無效問卷8份,此次問卷有效回收率88.6%。

        通過對(duì)回收問卷的統(tǒng)計(jì)分析(見表1),在15個(gè)初始指標(biāo)中,有7個(gè)指標(biāo)的平均得分沒有達(dá)到3.5分,因而刪除這些指標(biāo),同時(shí)專家補(bǔ)充了7個(gè)指標(biāo),因此,我們?cè)谶@一輪指標(biāo)篩選過程中形成了15個(gè)指標(biāo)組成的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系(如表2)。

        表1 首輪指標(biāo)篩選結(jié)果

        表2 城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        為了確保問卷結(jié)果的可靠性,筆者進(jìn)行了信度檢驗(yàn)。問卷的信度分析包括內(nèi)在信度分析和外在信度分析。信度分析的方法有多種,當(dāng)前最常用的是Alpha信度系數(shù)法。通常來說,信度系數(shù)最好在0.80以上;分量表的信度系數(shù)最好在0.70以上?;谛哦确治龅脑?,筆者運(yùn)用SPSS20.0軟件分別檢驗(yàn)了本次問卷的克勞伯克系數(shù)(Cronbach's alpha)和折半信度。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明,總體的克勞伯克系數(shù)為0.902,4個(gè)維度的克勞伯克系數(shù)也均超過了0.7;半個(gè)問卷的信度系數(shù)是0.731。本文將折半信度系數(shù)(Rhh)0.731代入斯皮爾曼-布朗 (Spearman-Brown)公式,可以計(jì)算出總問卷的信度系數(shù)為0.856。結(jié)果表明,此次問卷具有較高的內(nèi)部一致性,信度較好。筆者還對(duì)問卷結(jié)果進(jìn)行了效度檢驗(yàn),包括內(nèi)容效度和構(gòu)建效度檢驗(yàn)。由于問卷設(shè)計(jì)以權(quán)威專家訪談和專業(yè)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)為基礎(chǔ),因而可以認(rèn)為具有一定的內(nèi)容效度。構(gòu)建效度(construct validity)是通過利用現(xiàn)有的理論或命題來考察當(dāng)前測(cè)量工具或手段的效度。因此,本文運(yùn)用SPSS20.0軟件進(jìn)行KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)來進(jìn)行構(gòu)建效度檢驗(yàn),結(jié)果顯示,KMO球形度檢驗(yàn)為0.728,說明問卷具有一定的構(gòu)建效度。

        (三)評(píng)價(jià)指標(biāo)的次輪篩選

        經(jīng)過首輪的專家篩選,城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包含4個(gè)維度和15個(gè)指標(biāo),為測(cè)量專家對(duì)這一指標(biāo)體系的認(rèn)同度,筆者設(shè)計(jì)出《城市“小區(qū)病”評(píng)估指標(biāo)專家咨詢問卷(次輪)》。與上輪問卷調(diào)查不同的是,本輪專家對(duì)指標(biāo)認(rèn)同度的平均分上升為4分,本輪調(diào)查對(duì)象仍然為首輪所選定的70位專家。通過對(duì)收回問卷的統(tǒng)計(jì),15個(gè)評(píng)估指標(biāo)的平均得分均超過了4.0分,而且得分的標(biāo)準(zhǔn)差都小于1,這意味著專家對(duì)這15個(gè)指標(biāo)入選城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系達(dá)成了相對(duì)一致的意見。

        筆者運(yùn)用SPSS20.0軟件,對(duì)本輪問卷的信度進(jìn)行檢驗(yàn),其結(jié)果顯示,總體的克勞伯克系數(shù)為0.964,六個(gè)維度的克勞伯克系數(shù)也均超過了0.7;半個(gè)問卷的信度系數(shù)是0.907,總問卷的信度系數(shù)為0.927。這表明,此次問卷的信度良好。在效度方面,運(yùn)用SPSS20.0軟件進(jìn)行KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)。由結(jié)果可知,問卷具有一定的構(gòu)建效度。

        三、城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重分配

        為將城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)結(jié)果量化,以便更客觀地分析“小區(qū)病”,本文將運(yùn)用層次分析法對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行賦權(quán)。

        1.建立城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)的層次結(jié)構(gòu)模式

        層次分析法運(yùn)用的一個(gè)重要前提是構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型。在前述分析中,筆者已建構(gòu)了一個(gè)城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,其信度和效度均達(dá)到了較好的水平。根據(jù)這一指標(biāo)體系,本文可以建立一個(gè)相對(duì)良好的層次結(jié)構(gòu)模型:第一層為目標(biāo)層(A)。第二層是準(zhǔn)則層(B),主要包括4個(gè)維度,用Bi表示(i=1,2,3,4)。第三層是要素層(C),包括15個(gè)指標(biāo),用Ci表示(i=1,2,···,15)。

        2.構(gòu)造判斷矩陣

        根據(jù)上文建立的層次結(jié)構(gòu)模型,筆者設(shè)計(jì)出《城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)AHP專家咨詢問卷》,用以獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性程度。該調(diào)查問卷要求專家對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性程度進(jìn)行兩兩比較。為了達(dá)到良好的信度,筆者對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。本文主要通過AHP軟件進(jìn)行。在構(gòu)建判斷矩陣階段,筆者將咨詢問卷發(fā)放給三位專家進(jìn)行討論,最終形成較為一致性的意見,共形成5個(gè)判斷矩陣。同時(shí),本文分別對(duì)每一個(gè)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。限于篇幅,具體檢驗(yàn)過程在此省略。通過對(duì)各層指標(biāo)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)和賦予指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,本文還將進(jìn)行整體的一致性檢驗(yàn)。將5個(gè)矩陣輸入AHP軟件可得,整體一致性CR=0.0303<0.1,因此,符合通行的信度要求,表明運(yùn)用層次分析法對(duì)城市“小區(qū)病”進(jìn)行評(píng)價(jià)是合理的。

        3.求取評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重

        本文對(duì)5個(gè)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)之后,運(yùn)用AHP軟件求取指標(biāo)的權(quán)重,最終獲得了4個(gè)維度以及15個(gè)評(píng)估指標(biāo)的維度整體權(quán)重(見表3)。

        表3 評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重求取結(jié)果

        本文運(yùn)用德爾菲法、層次分析法,通過指標(biāo)篩選和賦權(quán)等步驟,構(gòu)建城市“小區(qū)病”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包括4個(gè)維度,15個(gè)指標(biāo),這為診斷城市“小區(qū)病”提供了理論基礎(chǔ),有助于從城市微觀系統(tǒng)對(duì)“城市病”進(jìn)行防治,更對(duì)西部其他省份以及全國其他區(qū)域相似小區(qū)的治理具有重要的參考和借鑒價(jià)值。隨著我國城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)程的加速,對(duì)于小區(qū)治理的研究將逐漸增多和完善,“小區(qū)病”也將逐步得到治理。

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        G718.5

        A

        1673-0046(2016)7-0007-03

        本文受貴州大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目“城市病防控體系建設(shè)研究”(研人文2015046)支持

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