城市居民住房质量满意度评价_模糊综合评价

论文导读:：不断改善人们的居住条件，一直是我国乃至全世界范围内的一项极为重要的社会问题。本文简述了近些年居民居住生活满意度的研究概况，根据对上海市徐汇区一个商品住宅小区（上海师大新村）居民所做的居民问卷调查，以层次分析法为基础，通过建立层次分析模型对影响城市居民住房质量满意度的诸多因素进行重要性分析，并进一步运用模糊综合评价法，对上海市居民对当前住房整体质量满意度进行评价，为今后政府规划城市，企业房地产投资与开发，以及居民选择居住条件提供决策依据。
论文关键词：居民满意度，层次分析法，模糊综合评价
 

1居民住房满意度研究的意义

随着社会经济发展水平的提高，我国住宅供给已基本告别短缺时代，由关注住宅建设的“数量”进入“数量”和“质量”并重的阶段，居民对居住环境质量提出了更高的要求，因此及时而全面地把握这些新的居住需求是政府，企业所面临的重要任务。而提高居民区人居环境满意度，是实现人居环境的质量提升和可持续发展的目标。人居环境是人工营造的生活环境，是人类生活和满意的基础条件。人居环境满意度是人居环境在居民心目中的真实评价和价值体现，能够真实地反映由于居民的经济、社会、环境、文化诸多方面转化而对居民区人居环境满意度的动态时空分异，居民区人居环境满意度是人居环境可持续发展状况化的重要标准。同时，人居环境满意度也是居民区人居环境进一步发展的影响动力。因此，研究城市居民住房质量满意度，找到影响居民居住满意度的重要因素，对决策部门制定居住发展政策，出台以人为本的相关人文关怀政策，改善居民的居住条件，提高市民的居住满意度，促进社会全面和谐发展，都具有十分重要的意义。

本文首先通过文献查阅，设计调查问卷，然后构建城市居民住房满意度评价的层次分析模型，通过层次分析法（AHP）对城市居民住房满意度影响因素进行重要性评价，最后通过模糊综合评价（FCE）进行城市居民住房满意度的有效性评价。

2国内外居民满意度研究的概述

对于居民满意度这一领域，国内外学者做了一系列的研究工作。Montgomery和Johansson（1988）认为生活状况满意与住宅居民住房满意密切相关。Galster和Hasser（1987）提出住宅用户满意度就是测量住宅用户实际的和预期的住宅之间的差异。住宅用户要根据他们的需求和预期来评价住宅状况。Pickles和Davies（1991），Gober（1992），Kendig（1984）提出生活中的变迁很可能导致住宅需求和预期的变化论文格式模板。生活阶段发生变化，住户也会随之改变居住状况。如果住宅和邻里关系不能满足居住需求和预期，则住户也会感到不满意（Warnes模糊综合评价，1992）。而Baldassare（1986）认为居民满意度是个体对其居住环境的主观评价，如房屋和邻里关系。Amerigo（2002）提出住宅用户满意度的两个主要模型，为城市规划和管理方面提供了有用的信息。第一个模型将住宅用户满意度看作标准变量，并试图确认与它最相关的预测因子。相反，第二个模型将住宅用户满意度视为一个变量来预测其他相关的城市情况，如住宅用户迁移和选择。尽管住宅用户满意度在理论上可以多角度定义，但在这一领域的研究经常使用合成的或单一的预测因子。

Marans和Sprechelmeyer提出的概念模型解释了客观状况，主观经验与居住满意度之间的关系（1981），论述了以满意度为核心的居民反应与行为意愿、行为和居住环境社会层面的关系（1985）。他们共同阐明了居住环境物质和社会因素在影响居住满意度过程中的重要性。Francescato等人论述了一个涵盖面极广的满意度模型，它被认为是对居住环境的一种态度，这个模型强调其它所有环境评价因子诸如经济，生态，技术功能的稳定性等都与满意度有关（2002）。研究发现居住满意度受使用者的住宅单位特征，管理，环境与地段因素影响（Awotona，1991；Vrbka和Combs，1991）.同样，可获得的设施和服务也被引入满意度指标。

物业管理的质量也是解释居民住房满意度的重要变量。即使在新城市或尚未规划好的郊区，物业管理水平也是测量邻里关系的预测因子（Lansing，1970）.在评价居民住房满意度方面，邻里关系特征要比建筑特征更为重要。研究表明，邻里关系满意度是影响居住满意度的重要因素（Vrbka和Combs，1990；Ozo，1990）。如果对邻里满意，在一定范围内居民会忽略居住环境的不足。孩子上学，员工上班和医疗中心的距离等最容易引起对邻里不满意（Awotona，1991）。另外，社区，购物设施和物理环境可在很大程度上解释对邻里的满意度（Ozo，1990）。

针对我国的国情，国内学者对居民住房质量满意度也做了大量的研究。吴硕贤等自1990年起陆续对杭州、厦门、南京和温州等市的17个居住区的1297户居民进行了生活环境质量的问卷调查，这些居住区代表了我国南方地区80年代及以前规划建设的居住区和旧城住宅区，利用多元统计分析研究了居住环境质量各因子的统计关系和规律，并选出了相对独立的评价因素。指出居住环境质量总体感受更多地受可视环境因素(如楼房间距、景观、绿化、环境卫生等)支配，同时受突出的不满因素控制。

陈浮（2000）从城市居住的层面提出了一个涵盖面较广的一系列评价指标，从安全，舒适，和谐，方便等原则出发，建立了包含5个准则和56个因素的调查与评价因子，通过对南京市近期购房的居民的调查，获得1436份问卷，统计分析建立了城市人居环境满意度评估指标体系的基本框架,并对南京市各居住地域的人居环境提出了优化措施和方案。

李章华（2002）将住宅金融和政府住宅政策引入顾客满意度模型，使之由评价住宅品质扩展为分析住宅市场现状并预测其发展前景的有效工具，并用此模型对河南洛阳市进行了一次抽样调查，证明了其可行性，也说明了用顾客满意模型研究一些与群众评价有关的社会经济问题是有效的。

虞晓芬等（2003）对浙江住房满意度进行了调查研究，运用模糊综合评价确定满意度和多因素定量评价法相结合进行研究，其基本原理也是用层次分析法来确定各因素的相对权重。

3建立居民住房质量满意度层次分析模型

层次分析发（AnalyticHierarchy Process，简称AHP法）是由美国匹兹堡大学运筹学家萨蒂（T·L·Saaty）教授与20世纪70年代提出，自1982年传入中国以来，得到了广泛的应用。所谓层次分析法，是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序模糊综合评价，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法论文格式模板。

首先建立小区居民满意度层次分析模型，如下图1所示。

图1 小区居民满意度层次分析模型

该层次分析模型共分四层，即目标层E，准则层A，准则层B和方案层C，D。

4构造判断矩阵

任何系统分析都是以一定的信息为基础。AHP法的信息基础主要是人们对每一层次各因素的相对重要性的判断，将这些判断用数值表示出来并写成矩阵形式就是判断矩阵。构造判断矩阵是AHP法的关键一步。判断矩阵表示针对上一层次某因素而言，本层次与之有关的各因素之间的相对重要性。而各因素之间的相对重要性因所选择标度的不同而不同。到目前为止，有0-2三标度法，五标度法，指数标度法，1-9标度法等。本文采用1-9标度法。9级标度法分析各因素间相对重要性程度的对应关系如表1所示。

表1 9级标度法

5居民满意度影响因素的重要性分析

本文中选择上海师大新村的居民作为问卷调查对象，共获得问卷200份，其中有效问卷181份，有效率91%。

首先以一个居民为例。

居民先对准则层A的2个因素（住宅单体和小区整体环境）相对目标层居民住房满意度A进行重要性的两两比较，可以得到下表所示的判断矩阵。通过yaahp软件，计算得到判断矩阵的特征向量和特征值。

若判断矩阵是一致阵，则我们取对应于最大特征值的归一化特征向量为判断矩阵中下层元素对上层某元素影响程度的权重值。但通常我们得到的判断矩阵不是一致阵，因此需要引入一致性比率CR=CI/RI，其中CI为一致性指标，，n为判断矩阵对角线元素之和，RI为随机一致性指标。当一致性比率CR＜0.1时，认为判断矩阵的不一致程度在容许范围之内，可用其归一化特征向量作为权向量，否则要重新构造判断矩阵，对其加以调整。

因此，对判断矩阵A-E，CI=0.000，CR=0.000，CR=0.000，CR＜0.1，一致性检验通过，W=（0.7500，0.2500）

同理，相对于小区整体环境A2，准则层B中的3个因素（小区公共服务设施，小区人文自然环境，小区物业管理）的相对重要性判断矩阵B-A 2如表3所示。

 1/2    1 2 下一页 尾页