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住宅服务品质受住宅的建筑特征、邻里特征、区位特征和心理因素等多方面因素影响。台湾学者彭建文、花敬群将住宅服务品质定义为住宅实质属性与权利内容的组合。所谓住宅实质属性包括面积、屋龄、楼层、房厅数、采光、通风、景观、停车位等属性；权利内容则指承租者能否有享有较大的自由度，依据本身住宅消费需求来调整权利义务内容，例如居住期间、局部装潢等权利。
本文对住宅服务品质的定义与之有所区别，在文中指居住者对住宅存量及居住环境所提供服务的满意度评价，是对所居住住宅的建筑特征、邻里特征、区位特征以及心理因素满意度评价的总和。随着居民对住宅的需求由较低层次向较高层次转变，住宅服务品质的研究将逐渐得到重视。笔者通过建立多元线性回归模型，找出影响杭州市居民住宅服务品质的主要因素，分析不同变量对其的影响，从而更好地了解居民的住宅服务品质需求。
一、住宅服务品质相关研究现状
住宅需求是人类最基本的需求之一，个人对住宅的需求是由追求最基本遮风蔽雨的生理需要慢慢提升到对住宅安全的需要，较低层次的需要逐渐满足后，则进一步产生对社会、自尊、及自我实现等较高层次的需要。因此，住宅已不仅是一个庇护遮蔽场所，住宅的区位、价格与品质，早已成为个人社会经济地位与财富的象征。国外广泛地采用模型和指标体系研究住宅品质，进行了大量的实证研究，并取得了丰硕的成果。
Goodman(1977)以美国城市低收入租赁家庭为样本，将租金压力、住宅宽敞度和邻里质量作为自变量对住宅品质进行了分步回归分析。研究结果表明，住宅品质不能用单一指标来衡量，用多指标来衡量住宅品质更合理。Zey-Ferrell等人(1977)构建的住宅品质指标包括了住宅的内部和外部状况，冷气、热气、内部管道、每个卧室人数。OLS回归分析表明，租赁住宅家庭的住宅品质比自有住宅家庭要低。而且，高学历家庭的住宅品质比低学历家庭要好。Christine c.&Marilyn J.(1994)对白人、非洲裔美国人、Hispan单亲家庭的住宅品质进行比较研究。学者分别将住宅宽敞度、经济负担、满意度作为因变量对三个细分群体的背景特征(户主年龄、教育背景等)、收入特征(家庭收入、每月支出等)、建筑特征(所有权形式、房间数、卫生间数、建筑年代等)、区位特征(邻里环境)进行回归分析。研究结果表明，结合客观指标与主观指标，白人单亲家庭享有最好的住宅品质；Hispanic单亲母亲承受更大的住宅成本压力，住宅宽敞度更低；非洲裔美国单亲家庭居住在低品质住房中的可能性是另两个细分群体的两倍，而且，她们对住房的满意度最低。Golan和LaGreca(1994)以1987年美国住宅调查数据为基础评价了城市和非城市老年住户的住宅品质。在他们的研究中，采用了美国住宅发展和城市发展部对住宅品质的定义，用建筑状况、住宅特征、家庭特征、区位特征来衡量住宅品质。他们的研究结果表明，市中心老年居住者比郊区的住宅品质要差。
二、数据的收集与模型构建
(一)数据的收集
为研究杭州市居民住宅服务品质的影响因素，笔者选取杭州市6大主城区(不包括余杭区、萧山区)585份调查问卷中居民对居住质量满意度评价作为解释变量，相关的住宅特征、心理因素为解释变量，进行回归分析。
由于国外的住宅状况和国内存在较大不同，这种选择方式比较符合杭州市的实际情况。之所以选择居住质量满意度作为解释变量，是因为住宅服务品质概念较抽象且很难量化，而且调查者较难理解，会对问卷数据准确度有所影响，而居住质量满意度指标能较好反应居民住宅服务品质状况，因此用该指标加以替代。而从住宅建筑特征、邻里特征、区位特征、心理因素角度选择住宅所有权、建筑面积、建筑状况、小区配套设施、周围配套设施、住宅宽敞度、家的归属感等因素作为因变量是在总结国内外相关文献的基础上，结合杭州市的实际情况和相关专家的意见选取的，因此较为科学合理。
(二)方法与模型
总结归纳国内外相关文献的研究方法建立多元线性回归模型：
S=alSq+a2Hc+a3Rf+a4Cf+aSAf+a6Lo+a7Er+a8Hf+a90n+a10
其中，s为居住质量满意度，sq为建筑面积，Hc为建筑状况，Rf室内设施，Cf为小区配套设施，Af为周围配套设施，Lo为住宅区位，Er为住宅宽敞度，Hf为家的归属感，On为所有权形式。采用普通最小二乘法进行回归分析，并对结果进行检验。
首先，进行方程总体显著性的方差检验(F－检验)，从表1中可知，F值为17.02，回归方程方差分析的显著性检验值为0.000，即小于0.001，说明方程是高度显著的，拒绝全部系数均为o的原假设，所以方程总体线性关系成立。再进行解释变量显著性检验(t－检验)，以决定变量是否通过显著性检验。回归结果如表2所示。可以看出一些变量的t值很小，R f变量t值－1.61，A f变量t值为1.18，Lo变量t值为0.97，不能通过显著性检验Sq,Hc,Cf,Er,Ht,On,的t值分别是172.21 212.375，577.328，164,在显著性水平a=0.1下，均通过显著性检验。
在对回归模型的检验中需要检验回归模型中误差项的独立性(D-W检验)。如果误差项不独立，那么对回归模型中的任何估计与假设所做出的结论都是不可靠的。回归模型的基本模型的D-W值为1.992＜2，说明相邻两点的残差为正相关，但是其数值非常接近于2，因此，可以认为模型中的误差项基本上是独立的，基本不存在异方差问题。
为检查变量间的多重共线性问题，采用膨胀方差因子VIF检验。表3表明，所有变量中膨胀方差因子VIF值最小的为1.19，最大的为1.81，远远小于10，从而可以拒绝变量之间的共线性假设，可以认为自变量之间共线性不是很严重。
三、结果分析
(一)模型解释变量的相关性分析
最终通过显著性检验的6个变量，包括建筑面积、建筑状况、小区配套设施、住宅宽敞度、家的归属感、所有权形式，这些变量均与居住质量满意度呈正相关关系，这些变量按属性特征可以划分为建筑特征变量(On、Sq、He)、邻里特征变量(cf)、心理因素三类(Er、Hf)。
1.所有权解释变量分析
On与S呈正相关关系，这与很多实证研究结果相一致。自有住宅具有投资价值、可规避价格上涨风险、提升居住环境品质、减少家庭流动性、有利于子女教育、增加家庭社会活动、体现个人经济地位、影响居住者认知等社会经济效益，从而使自有住宅服务品质比租赁住宅服务品质高。
2.建筑特征解释变量分析
sq与s呈正相关关系，建筑面积增加，居住舒适度增加，居住者的满意度也相应增加。从统计数据看，租赁住宅样本的平均建筑面积为46.8平方米，自有住宅样本的平均建筑面 积为83.1平方米，租赁住宅的平均建筑面积明显比自有住宅小。从这个角度分析，建筑面积的大小一定程度反应了住宅服务品质的高低，自有住宅建筑面积较大使得其住宅服务品质较高。Hc与S呈正相关关系，住宅建筑状况越好，住宅的通风采光、保养维修状况越好，住宅服务品质越高。
3.邻里特征解释变量分析
cf与S呈正相关关系，小区配套设施，如会所、游泳池、网球场、健身设施等的配套状况、小区安全状况、物业管理水平等因素直接影响了居住者的满意度评价。随着居民生活水平的提高，居住者将更加注重生活品质。
4.心理因素解释变量分析
Er与s呈正相关关系，居住者感觉住宅越宽敞，对住宅越满意，这与建筑面积和满意度呈正相关关系结论一致。但此变量是居住者的主观评价，而建筑面积是客观指标，主客观结合更能反应住宅服务品质。Hf与s呈正相关关系，家的归属感越强，居住者对住宅的满意度越高。从统计结果看，住宅租赁者认同“住宅能够给他们带来家的归属感”观点的占租赁样本的50.5％，而住宅自有者的这一比例占到86.6％，住宅自有者享受更高的住宅服务品质。
(二)误差分析
居民住宅服务品质的影响因素较为复杂，在回归结果中还存在一些不可解释的部分。原因主要有以下两点：
1.数据统计不精确
由于用居住质量满意度变量来替代住宅服务品质变量，这种衡量方法会导致一定的偏差。统计数据来自问卷调查，数据质量不仅和问卷设计有关，还和实地调查的质量有关，而且问卷调查是抽样调查而不是普查，存在样本和总体数据的离差，从而给最终结果带来偏差。
2.解释变量缺乏
住宅服务品质是一个抽象的概念，很难进行量化研究，而且影响因素很多，本文所选取的解释变量是对国外文献归纳后得出的主要影响变量。其它影响因素如家庭收入、家庭人口、户主年龄等变量都没有加以考虑，这些都会对结果产生一定影响。
四、结论
对杭州市的实证研究结果表明，住宅服务品质与所有权形式有关，杭州市自有住宅服务品质高于租赁住宅服务品质；建筑面积的增加和建筑状况的提高会增加住宅服务品质；小区配套设施状况是影响住宅服务品质的重要变量，小区配套设施越齐全，住宅服务品质越高；居住者心理感受也对住宅服务品质产生影响，住宅宽敞度和家的归属感变量均与住宅服务品质正相关。当然文本在变量选择、模型构建、数据收集以及研究范围选择方面仍存在一定缺陷，需要在进一步研究中进行补充与完善，引入更多的变量进行全面分析，以更好地了解居民住宅服务品质需求，为开发商开发更高品质的住宅，政府制定住房政策提供参考。
(作者单位：浙江工业大学经贸管理学院)
本文对住宅服务品质的定义与之有所区别，在文中指居住者对住宅存量及居住环境所提供服务的满意度评价，是对所居住住宅的建筑特征、邻里特征、区位特征以及心理因素满意度评价的总和。随着居民对住宅的需求由较低层次向较高层次转变，住宅服务品质的研究将逐渐得到重视。笔者通过建立多元线性回归模型，找出影响杭州市居民住宅服务品质的主要因素，分析不同变量对其的影响，从而更好地了解居民的住宅服务品质需求。
一、住宅服务品质相关研究现状
住宅需求是人类最基本的需求之一，个人对住宅的需求是由追求最基本遮风蔽雨的生理需要慢慢提升到对住宅安全的需要，较低层次的需要逐渐满足后，则进一步产生对社会、自尊、及自我实现等较高层次的需要。因此，住宅已不仅是一个庇护遮蔽场所，住宅的区位、价格与品质，早已成为个人社会经济地位与财富的象征。国外广泛地采用模型和指标体系研究住宅品质，进行了大量的实证研究，并取得了丰硕的成果。
Goodman(1977)以美国城市低收入租赁家庭为样本，将租金压力、住宅宽敞度和邻里质量作为自变量对住宅品质进行了分步回归分析。研究结果表明，住宅品质不能用单一指标来衡量，用多指标来衡量住宅品质更合理。Zey-Ferrell等人(1977)构建的住宅品质指标包括了住宅的内部和外部状况，冷气、热气、内部管道、每个卧室人数。OLS回归分析表明，租赁住宅家庭的住宅品质比自有住宅家庭要低。而且，高学历家庭的住宅品质比低学历家庭要好。Christine c.&Marilyn J.(1994)对白人、非洲裔美国人、Hispan单亲家庭的住宅品质进行比较研究。学者分别将住宅宽敞度、经济负担、满意度作为因变量对三个细分群体的背景特征(户主年龄、教育背景等)、收入特征(家庭收入、每月支出等)、建筑特征(所有权形式、房间数、卫生间数、建筑年代等)、区位特征(邻里环境)进行回归分析。研究结果表明，结合客观指标与主观指标，白人单亲家庭享有最好的住宅品质；Hispanic单亲母亲承受更大的住宅成本压力，住宅宽敞度更低；非洲裔美国单亲家庭居住在低品质住房中的可能性是另两个细分群体的两倍，而且，她们对住房的满意度最低。Golan和LaGreca(1994)以1987年美国住宅调查数据为基础评价了城市和非城市老年住户的住宅品质。在他们的研究中，采用了美国住宅发展和城市发展部对住宅品质的定义，用建筑状况、住宅特征、家庭特征、区位特征来衡量住宅品质。他们的研究结果表明，市中心老年居住者比郊区的住宅品质要差。
二、数据的收集与模型构建
(一)数据的收集
为研究杭州市居民住宅服务品质的影响因素，笔者选取杭州市6大主城区(不包括余杭区、萧山区)585份调查问卷中居民对居住质量满意度评价作为解释变量，相关的住宅特征、心理因素为解释变量，进行回归分析。
由于国外的住宅状况和国内存在较大不同，这种选择方式比较符合杭州市的实际情况。之所以选择居住质量满意度作为解释变量，是因为住宅服务品质概念较抽象且很难量化，而且调查者较难理解，会对问卷数据准确度有所影响，而居住质量满意度指标能较好反应居民住宅服务品质状况，因此用该指标加以替代。而从住宅建筑特征、邻里特征、区位特征、心理因素角度选择住宅所有权、建筑面积、建筑状况、小区配套设施、周围配套设施、住宅宽敞度、家的归属感等因素作为因变量是在总结国内外相关文献的基础上，结合杭州市的实际情况和相关专家的意见选取的，因此较为科学合理。
(二)方法与模型
总结归纳国内外相关文献的研究方法建立多元线性回归模型：
S=alSq+a2Hc+a3Rf+a4Cf+aSAf+a6Lo+a7Er+a8Hf+a90n+a10
其中，s为居住质量满意度，sq为建筑面积，Hc为建筑状况，Rf室内设施，Cf为小区配套设施，Af为周围配套设施，Lo为住宅区位，Er为住宅宽敞度，Hf为家的归属感，On为所有权形式。采用普通最小二乘法进行回归分析，并对结果进行检验。
首先，进行方程总体显著性的方差检验(F－检验)，从表1中可知，F值为17.02，回归方程方差分析的显著性检验值为0.000，即小于0.001，说明方程是高度显著的，拒绝全部系数均为o的原假设，所以方程总体线性关系成立。再进行解释变量显著性检验(t－检验)，以决定变量是否通过显著性检验。回归结果如表2所示。可以看出一些变量的t值很小，R f变量t值－1.61，A f变量t值为1.18，Lo变量t值为0.97，不能通过显著性检验Sq,Hc,Cf,Er,Ht,On,的t值分别是172.21 212.375，577.328，164,在显著性水平a=0.1下，均通过显著性检验。
在对回归模型的检验中需要检验回归模型中误差项的独立性(D-W检验)。如果误差项不独立，那么对回归模型中的任何估计与假设所做出的结论都是不可靠的。回归模型的基本模型的D-W值为1.992＜2，说明相邻两点的残差为正相关，但是其数值非常接近于2，因此，可以认为模型中的误差项基本上是独立的，基本不存在异方差问题。
为检查变量间的多重共线性问题，采用膨胀方差因子VIF检验。表3表明，所有变量中膨胀方差因子VIF值最小的为1.19，最大的为1.81，远远小于10，从而可以拒绝变量之间的共线性假设，可以认为自变量之间共线性不是很严重。
三、结果分析
(一)模型解释变量的相关性分析
最终通过显著性检验的6个变量，包括建筑面积、建筑状况、小区配套设施、住宅宽敞度、家的归属感、所有权形式，这些变量均与居住质量满意度呈正相关关系，这些变量按属性特征可以划分为建筑特征变量(On、Sq、He)、邻里特征变量(cf)、心理因素三类(Er、Hf)。
1.所有权解释变量分析
On与S呈正相关关系，这与很多实证研究结果相一致。自有住宅具有投资价值、可规避价格上涨风险、提升居住环境品质、减少家庭流动性、有利于子女教育、增加家庭社会活动、体现个人经济地位、影响居住者认知等社会经济效益，从而使自有住宅服务品质比租赁住宅服务品质高。
2.建筑特征解释变量分析
sq与s呈正相关关系，建筑面积增加，居住舒适度增加，居住者的满意度也相应增加。从统计数据看，租赁住宅样本的平均建筑面积为46.8平方米，自有住宅样本的平均建筑面 积为83.1平方米，租赁住宅的平均建筑面积明显比自有住宅小。从这个角度分析，建筑面积的大小一定程度反应了住宅服务品质的高低，自有住宅建筑面积较大使得其住宅服务品质较高。Hc与S呈正相关关系，住宅建筑状况越好，住宅的通风采光、保养维修状况越好，住宅服务品质越高。
3.邻里特征解释变量分析
cf与S呈正相关关系，小区配套设施，如会所、游泳池、网球场、健身设施等的配套状况、小区安全状况、物业管理水平等因素直接影响了居住者的满意度评价。随着居民生活水平的提高，居住者将更加注重生活品质。
4.心理因素解释变量分析
Er与s呈正相关关系，居住者感觉住宅越宽敞，对住宅越满意，这与建筑面积和满意度呈正相关关系结论一致。但此变量是居住者的主观评价，而建筑面积是客观指标，主客观结合更能反应住宅服务品质。Hf与s呈正相关关系，家的归属感越强，居住者对住宅的满意度越高。从统计结果看，住宅租赁者认同“住宅能够给他们带来家的归属感”观点的占租赁样本的50.5％，而住宅自有者的这一比例占到86.6％，住宅自有者享受更高的住宅服务品质。
(二)误差分析
居民住宅服务品质的影响因素较为复杂，在回归结果中还存在一些不可解释的部分。原因主要有以下两点：
1.数据统计不精确
由于用居住质量满意度变量来替代住宅服务品质变量，这种衡量方法会导致一定的偏差。统计数据来自问卷调查，数据质量不仅和问卷设计有关，还和实地调查的质量有关，而且问卷调查是抽样调查而不是普查，存在样本和总体数据的离差，从而给最终结果带来偏差。
2.解释变量缺乏
住宅服务品质是一个抽象的概念，很难进行量化研究，而且影响因素很多，本文所选取的解释变量是对国外文献归纳后得出的主要影响变量。其它影响因素如家庭收入、家庭人口、户主年龄等变量都没有加以考虑，这些都会对结果产生一定影响。
四、结论
对杭州市的实证研究结果表明，住宅服务品质与所有权形式有关，杭州市自有住宅服务品质高于租赁住宅服务品质；建筑面积的增加和建筑状况的提高会增加住宅服务品质；小区配套设施状况是影响住宅服务品质的重要变量，小区配套设施越齐全，住宅服务品质越高；居住者心理感受也对住宅服务品质产生影响，住宅宽敞度和家的归属感变量均与住宅服务品质正相关。当然文本在变量选择、模型构建、数据收集以及研究范围选择方面仍存在一定缺陷，需要在进一步研究中进行补充与完善，引入更多的变量进行全面分析，以更好地了解居民住宅服务品质需求，为开发商开发更高品质的住宅，政府制定住房政策提供参考。
(作者单位：浙江工业大学经贸管理学院)