基金：西安财经大学研究生创新基金项目
摘要：本文主要通过构建青年租住满意度指标体系,通过问卷的形式以西安为例对一般小区、公租房以及城中村进行调查,应用结构方程模型,通过路径分析对西安市青年租住满意度进行分析。结果显示：西安市青年租住满意度一般；租住环境与租赁价格满意度具有提升空间；建筑环境、邻里环境、价值感知对租住满意度具有正向的显著性影响,而区位环境对租住满意度没有显著性影响。
关键词：结构方程模型；青年租住；满意度
一、引言
据住建部官网7月18日消息,2019年中央财政支持住房租赁市场发展试点入围城市名单公示,包括北京、长春、上海、南京、杭州、合肥、福州、厦门、济南、郑州、武汉、长沙、广州、深圳、重庆、成都共16个城市。根据财政部、住房和城乡建设部今年1月下发的《关于开展中央财政支持住房租赁市场发展试点的通知》,中央财政对确定的示范城市给予奖补资金支持,直辖市每年10亿元,省会城市和计划单列市每年8亿元,地级城市每年6亿元；可用于多渠道筹集租赁住房房源、建设住房租赁信息服务与监管平台等与住房租赁市场发展相关的支出,示范城市可以自主确定资金使用方案。试点示范期为三年。通知要求,用三年时间,中央分批支持部分人口净流入、租赁需求缺口大的大中城市发展住房租赁市场,构建有利的体制机制,多渠道筹集租赁住房房源,促进专业化、机构化租赁企业发展,建设住房租赁信息服务与监管平台,改善租赁住房消费环境,加快形成租购并举的格局。
近年来,随着城市化进程的不断推进,住房问题越来越成为人们关注的热点。其中,青年群体,面临着更加严峻的住房形势。青年是国家的未来,民族的希望,是一个城市发展的关键所在,切实解决青年人群的住房问题是保障民生工程中至关重要的环节,也是实现“四个全面”战略布局的应有之义。研究“青年租住”的满意度及其主要影响因素,有助于把握青年租客真实与潜在的需求及期望,为改进租住市场现状提供依据,从而进一步使城市留住青年人才。美国顾客满意度指数（ACSI）是价值极高的顾客满意度测评指标[1]。周小刚,陈晓等研究得出“滴滴出行”服务质量包括安全性、有形性、可靠性、响应性和移情性五个维度,服务质量、转换成本正向影响顾客满意度与忠诚度,且服务质量的影响最为明显的结论[2]。邓爱民等认为信任会显著影响顾客满意度和忠诚度[3]；严浩仁研究表明转换成本、关系信任和顾客满意是顾客忠诚的直接驱动因素[4]。童莹娟从顾客忠诚、顾客满意、服务质量和顾客价值4个维度对体育服务业顾4个维度对体育服务业顾客忠诚度的驱动因素进行了测评,得出服务满意、服务质量对顾客忠诚具有显著影响[5]。从居住满意度方面,董留群,赵海洋等认为住户满意度对忠诚度具有显著的直接影响；住房质量、物业服务质量、配套设施、地产商形象对住户满意度具有显著的正向影响等[6]。Rohe & Stewart提出居住满意度是居民对住宅及其小区环境的综合满意情况[7]。对于影响居住满意度的因素,学者们主要从主观感知、住房的特点、周边环境特征、迁移等方面对影响居住满意度的因素进行探讨,结果显示,上述因素对居住满意度均有显著影响[8-11]。
国内外学者运用不同的方法、采用不同的指标以及构造不同的模型来研究影响满意度的因素,主要有,结构方程模型、logit回归方程等[12-13]。然而很少有学者结合SERVQUAL专门研究青年租住满意度。本文基于SERVQUAL量表,从住房满意度期望、周边环境、建筑环境、邻里环境、区位环境、租赁价格、投诉处理满意度出发,在西安市户口迁入新政策的背景下,对青年租住现状进行研究。
二、理论基础
结构方程模型（Structural Equation Modeling)是基于变量的协方差来分析变量间关系的一种统计方法。可以同时处理多个因变量。在很大程度弥补了传统统计模型的缺陷,结构方程模型包括测量模型和结构模型。测量模型反映的是观测变量与潜在变量之间的关系[14]。测量模型的基本方程表达式为：
三、指标体系设计与调查实施
（一）调查指标设计
1.顾客满意度指标构建借鉴
本文借鉴美国经典的顾客满意度指数模型（ACSI）,该模型具有广泛的适用性,其具体模型详见图1。其中顾客满意度包括总体满意度、期望实现程度、与理想产品或服务的距离；价值感知包括给定价格时,对质量的评价、给定质量时,对价格的评价；总体质量感知（分为产品质量感知与服务质量感知）包括顾客对产品/服务总体质量的评价（购买后）、顾客从个性化方面,对产品/服务满足需求程度的评价（购买后）、顾客对产品/服务可靠程度的评价（购买后）；顾客期望包括顾客对产品/服务质量的总体期望、顾客从个性化方面,对产品/服务满足需求程度的期望（购买前）、顾客对产品/服务可靠程度的期望；顾客抱怨为是否顾客通过正式/非正式的途径进行过投诉；顾客忠诚度包括再次购买的可能性意向、决定再次购买时,对价格增加的承受力、决定减少购买时,对于价格降低的吸引力。
图1 ACSI模型图
2.青年租住满意度指标构建
本文参考ACSI属性以及青年租住具体问题构建了青年租住满意度量表。青年租住满意度量表主要有八个部分,分别为住房期望、建筑环境、周边环境、区位环境、租赁价格、顾客抱怨、租住忠诚度与住房满意度。住房期望,人们在租住前对上面因素都会有心里的预期,而尽量靠近租住者的预期,将能够更好的留住人才,更有利于社会经济的发展；建筑环境、周边环境与区位环境主要借鉴国内外的相关文献；住房满意度、顾客抱怨与顾客忠诚度主要借鉴ACSI；租赁价格主要借鉴Claes在测评居住满意度时使用的量表[15]。具体详见表1。
表1 青年租住满意度调查指标
（二）研究假设
青年租住满意度是评价的最终目的,满意度越高,
H1:建筑环境显著正向作用于青年租住满意度；
H2:邻里环境显著正向作用于青年租住满意度；
H3:区位环境显著正向作用于青年租住满意度；
H4:租赁价格结果显著正向作用于青年租住满意度；
（三）调查实施与样本描述性分析
本文以陕西省西安市为例,对青年租住进行满意度调查。首先进行预调查,根据预调查结果对问卷部分指标进行调整,并进行量表信效度检验分析。2019年3月使用问卷的方式对租住者较多的一般小区、公租房与城中村进行问卷调查,回收问卷共500份,其中有效问卷450份,有效率为90%,在调查中男性与女性占比分别为47.1%与52.9%；年龄结构以21-26岁为主,占57.3%；学历以本科为主,占比43.1%；职业占比较为均衡；月收入在6000元以下,占52.2%；租住方式合租与独租占比分别为240与%210人,占比为53.3%与47.7%；居住地在一般小区的人数最多,为234人,其次为城中村134人,公租房最少为82人。
（三）量表的信效度检验
信度是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。本文选择最常见的Gronbach’s Alpha系数来测量问卷调查结果的信度,信度系数越大,表示测量的可信度越大。学者DeVellis认为,0.6-0.65（最好不要）；0.65-0.70（最小可接受值）；0.7-0.8（相当好）；0.8-0.9（非常好）。因此,信度系数好的量表或问卷最好在0.7-0.9之间,其公式为：
（4）
青年租住满意度量表的7（由于顾客抱怨仅有一个变量无法对其进行信度检验,因此这里仅对7个部分进行检验）个二级指标的 Gronbach’s Alpha系数基本为大于0.7,且住房期望、住房满意度、租赁价格与顾客忠诚度的系数大于0.8,各个维度的信度均较好。量表整体的Gronbach’s Alpha系数值为0.873,总体信度非常好,调查数据具有可靠性。
表2 潜变量的信度分析
效度是指测量工具或手段能够准确测出所需测量事物的程度。本文采用因子分析法对问卷的结构效度进行分析,通常使用KMO值考察测量能够在多大程度上测验出理论的特质或概念。KMO的计算公式为：
（5）
KMO值越大,表示变量间的共同因素越多,越适合进行因子分析,若KMO值>0.5,代表效度可行；Bartlett的P值小于0.05,因子的相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异,效果较为理想。计算得到的KMO值为0.705,Bartlett球形检验的卡方值为6846.488,P=0.000<0.05,检验效果显著,问卷效度良好。
四、基于结构方程模型的实证分析
（一）模型评估
1.模型参数估计
结构方程参数估计的原理是求出使得理论模型的协方差矩阵与实际样本的协方差矩阵“差异”最小的模型参数,如果理论模型对于收集到的样本数据是合理的,那么理论模型的协方差矩阵和实际样本的协方差矩阵差别不大。对于协方差矩阵之间“差异”不同的定义方法,产生了不同的模型参数估计和相应的模型拟合方法。其中极大似然估计在结构方程模型技术中的应用最为广泛,它能利用测量指标之间的多重共线性,同时提供评测模型中所有变量的估计参数和整体拟合度评价,检验出观测样本与理论模型的适切性,从而得到最佳模型。很多研究表明,即使测量指标的分布不为正态分布,极大似然估计法也能得到合适的估计,即极大似然估计法是稳健的。对西安市青年租住满意度因素模型采用极大似然估计法,利用结构方程软件AMOS对模型的未知参数进行估计。
2.显著性检验
显著性检验是指事先对随机变量总体的参数或分布做出假设,然后利用样本信息来判断假设是否合理。如果假设为真,而检验的结论却让你放弃原假设,对此类概率做限定的检验就是显著性检验。AMOS对模型未知参数估计值与其标准差之比得到临界比率（CR）统计量,CR统计量又称为t检验统计量值,同时给出了t值的统计检验概率P,可以根据P值对因子负荷的统计显著性进行检验。本文设定在显著性水平 （置信区间为95%）的前提下,t值大于临界值1.96,t的显著性概率 时具有明显的统计显著性,路径系数估计结果 显示住房期望、区位环境对住房满意度的临界值小于1.96,显著性水平远高于0.05,说明该假设路径不具备明显的统计性显著。此外,输出结果包含违背常理的参数值,模型无法接收大于1的标准化路径系数,需要通过模型修正来进行调整。
3.拟合度检验
适配度指标是用来评价理论模型与实际样本之间的可适配程度,用以对比不同模型间的拟合度效果,而无法说明具体路径的好坏,以下指标可以反映其效果：CMIN/DF即卡方自由度比,通常卡方自由度比在小于2.0时模型适配度最佳。当其值小于1.0时,模型存在过度适配。若大于2或3时,表示理论模型尚无法反映实际观测数据,保守的使用需要拒绝该模型。CFI为相对拟合指数,数值介于0和1之间,越接近于1,模型整体拟合越好,理想状态下CFI>0.9.RMSEA表示近似均方根误差指数,其值越小表示模型适配度越好。理想状态下RMSEA<0.06,当RMSEA>0.08时就不可以接受了。AGFI为修正的拟合优度指数,取值介于0-1之间,越接近于1,模型的适配度越好,理想状态下AGF>0.9。模型的拟合指数运算结果显示,各项拟合度指标均未达到标准,说明当前模型与数据间适配度不佳,模型有待优化。
4.模型修正
因子负荷的显著性检验和模型整体拟合度检验为模型的合理性评价提供了参考,当模型效果很差,需要进行相应修正,使修正后的模型结果能够被相关理论所解释。AMOS具有两种修正指标,包括：临界比率修正指标和修正指数。临界比率修正指标用于模型限制,即通过对模型中路径的删减,使模型整体结构较为简洁,通常在提高模型可识别性时使用；修正指数用于模型扩展,在理论容许的前提下,即添加或释放路径,优化模型整体结构,通常在提高模型拟合程度时使用。
本文首先考虑对不合理路径进行删减,将住房期望与区位环境对住房满意度的路径删除,重新进行模型评估。模型结果显示,模型经过修正后,修正模型的各项拟合指数,都有较大改善。此外,模型被简化了,各个路径系数均达到显著。在实际理论中各个维度的假设路径也是合理,因此认为修正后的模型结果具备相当的显示意义和理论价值。并且也进一步证实了前面的假设,建筑环境、邻里环境、价值感知对住房满意度具有正向影响,即建筑环境、邻里环境境与价值感知满意度越高住房满意度越高。而区位环境满意度对住房满意度的影响不显著。
五、建议与不足
1.建议
文章通过结构方程模型构建青年租住满意度模型,得出结论：租住环境与租住价格对住房满意度具有显著影响,并发现租赁价格以及租住环境存在一些可提升的空间,基于此：提出以下建议：（1）租住环境对租住满意度具有显著性影响,要提高租住满意度首先得改善租住的住房环境,比如,本次调查当中发现,现如今大家对租住安全以及距离上班地点近比较看重,提高环境安全是关键。因此为了能够将青年人才留在该城市,政府应密切关注其住房问题,进一步留住人才。（2）由实际测评的结果,得到西安市青年租房的整体居住满意度为“一般”,或者说“基本满意”,达到了及格线,这是在做此研究前未预料到的。通过前述分析,本文认为应从两方面看待西安市青年租住房屋的建设。一是基本满意的结果,是值得改进的方向。值得改进的方向。结合调查的结果,本文认为西安市青年租房建设还有以下方面存在着不足：① 相关配套设施,如医疗配套、教育配套、商业配套等均不足,引起了最多的不满意；②物业服务质量不够,调查过程中许多承租户反映到物业；③一般小区虽然各方面条件均较好,但租金较贵；公租房虽然租住环境较好,但其地理位置较为偏远且公租房较少较少,而城中村虽然租金便宜,但安全系数低、居住条件差。因此,针对未来青年租住的趋势,选择公租房的人将越来越多,对公租房的建设提出相应的建设,公租房在建设前应该严格控制选择建设的地址。因为青年租住者出现不满意的原因：配套、距市中心较远的问题,其本质上就是选址较为偏僻。有人甚至形容公租房的座落犹如孤岛一般。当然,这种选址的偏僻有可能是小区正在建设,相关的其他配套设计未完全建立起来,在未来的时候这种偏僻可能被消除。由于公租房并不像商品房那样能够创造大的收益,如果站在物尽其用的角度,这种选址的结果也是可以理解的。所以我们只能寄希望于正在实施的规划会逐渐消除这种偏僻。而由于西安市乃至全国的公租房建设现在还是起步阶段,目前还无法见证这种偏僻的消除。在建设当中,建设中的控制主要为施工质量控制。我们可以看到相关部门说要严格把关公租房建设质量的报道,然而施工质量还是会出这样或者那样的问题。换个角度而言,许多标榜品质的大地产商的商品房施工质量也不会太好,当然,不得不考虑在工期压缩的情况下,确实很难做出施工质量。承建公租房建设的施工方利润必然比不上商品房,故其建设动机并不会太强。由此可见,若要提高施工质量,本文认为,一要给予承建方相对合理的工期,另一方面,由于承建方 利润相对较低,政府可给予在建设其他商品房时相关税费的减免等以提高承建方的积极性。在建设后。建设后的控制主要指的是物业管理。物业管理若要改善,一方面需要业主的监督,一方面需要管理单位提高本身的服务意识。如果条件允许,本文认为可以用市场的方式,即引入竞争单位,让管理单位感觉到压力,主动提高服务质量。
2.不足
由于样本的随机性以及样本数量规模的限制,调查问卷的数据并不能完全符合假设,信度分析是发现邻里环境与区位环境这一维度信度较低,勉强达标。在进行结构方程模型处理时,数据显示区位环境对租住满意度无关,但是这可能是样本的随机性造成的,基于以上该篇论文研究的不足,希望在之后的研究中,加大样本的获取范围及精确选择,争取将不同类型的人群纳入调研范围,提升研究结论的科学性。
参考文献
[1]Fornell C,Johnson M D,Anderson E W,et al.The American Customer Satisfaction Index:Nature,Purpose,and Findings[J].Journal of Marketing,1996,60(4).
[2]周小刚,陈晓,刘月梅,范涛.“滴滴出行”服务质量对顾客满意度和忠诚度影响的实证研究[J].统计与信息论坛,2017,32(08):117-122.
[3]邓爱民,陶宝,马莹莹.网络购物顾客忠诚度影响因素的实证研究[J].中国管理科学,2014,22(6):94-102.
[4]严浩仁.试论顾客忠诚的影响因素与理论模型[J].商业经济与管理,2005(4):61-65.）
[5]魏文忠,陈梦媛.零售品牌形象与顾客满意度、忠诚度研究[J].商业研究,2010(9):137-140.
[6]董留群,赵海洋,彭婷.商品房住户居住满意度对住户忠诚度的实证研究[J].工程管理学报,2018,32(04):154-158.
[7]Rohe W.M and Stewart L.S.1996.Home Ownership and Neighborhood Stability[J].Housing Policy Debate,19(2): 37-81.
[8]Galster,G.C.and Hesser,G.W.1981.Residential Satisfaction: Compositional and Contextual Correlates [J].Environment and Behavior,13(6):735-758.
[9]耿媛元.1999.居住区居住满意度的评价及方法[J].清华大学学报(哲学社会科学版),4:79-85.
[10]何立华,杨崇琪.2011.城市居民住房满意度及其影响因素[J].公共管理学报,02:43-51+125.
作者简介：刘晴（1994-），女，陕西周至人，硕士研究生，西安财经大学，经济统计。
论文作者:刘晴 杨芯 蔺延雷
论文发表刊物:《知识-力量》2019年10月43期
论文发表时间:2019/9/27
标签：模型论文; 满意度论文; 租住论文; 住房论文; 环境论文; 青年论文; 顾客论文; 《知识-力量》2019年10月43期论文;