装配式住宅居住满意度评价方法研究

■ 陈 晨 CHEN Chen 邢同和 XING Tonghe

0 概论

目前，我国追求住宅品质以及效率已经达成共识，在这一背景下，对工业化住宅产业品质的推进也同样得到了高度的重视，工业化装配式住宅成为了大范围提升住宅品质质量的最佳手段之一。与此同时，我国也在不断推进装配式住宅标准的进程，2018年2月，住建部发布了取代原先评价标准的《装配式建筑评价标准》（GB/T 51129—2017），对装配式住宅评价要求作出了一系列新的调整，其中可以明显看到，在室内建成环境等方面，对居住环境品质提出了部分新的规定，这一倾向在住建部发布的《“十三五”装配式建筑行动方案》中也同样有所体现，这与曾经主要针对技术内容的要求存在明显的差异，在住宅产品中对使用者的重视与日俱增。

伴随着我国住房保障体制的改革，保障性住房建设在以上海、北京等为代表的城市不断增加，运用工业化的建造手段成为了此类住宅的主要建设手段，与此同时带来的是装配式住宅居住使用者数量的大范围提升。然而，在以“评价标准”指导下高装配率的装配式住宅中，无论在空间类型、外观形态还是产品价值方面，都与传统住宅存在着众多明显的差异。因此，在这种背景之下了解居住者对建成环境的满意程度，从中挖掘优势与不足，对于指导装配式住宅发展以及应用有着重要的价值。

1 评价体系模型的建立

建筑使用后评价是一个系统性的正规的评估流程[1]，居住满意度评价从属于其中，在针对不同的研究对象时也同样需要建立适合、系统的评价体系，作为对于居民使用满意度的显示，在其中首先需要强调居民自身对于环境的主观评价。坎特（Canter，1983）在其早期的研究中就指出，环境满意度的评估应当遵从“环境被使用和感知，而非单纯的视觉接受”[2]；麦金太尔（MacIntyre，2007）也曾指出，评价模型的起始应当以严格描绘感知之间的关系出发[3]，而在获得感知结果之后，合理地组织结果并进行分析是获得准确指导方法的重要过程。

1.1 基础

住宅满意度在被用于房屋以及其他环境的研究过程中，特指个人根据其具体的需求来评估居住环境的情况[4]。住宅满意度的研究所进行的是一种双重视角的评价，即居住环境的客观现实情况评价与居民对生活环境的主观评价，这就要求满意度研究的对象必须是居住在这个空间中的用户[5]，也就是研究的主体由主客观两部分构成。弗朗西斯科在其态度模型之中，将其定义为由客观环境提供的外部变量（External Variables)和由主体认知决定的预测因子（Predictors)[6]。

满意度是居住者需求与实际住房状况之间的一个平衡状态[7]，希腊学者多西亚迪斯（C.A.Doxiadis）将人类聚居地的基本需要归纳为可被保护、最大限度的接触、资源最为节约化、人与生活体系要素的最佳联系，是多选择关系间的平衡，这种需求递进关系呈现出一种自下而上的状态，而这种自下而上的评价其包括的范围要大大超出纯粹建筑学意义上的空间评价认知，是以一种全视角、广范围的形式对使用者在空间环境之中的各个环节进行分析，其中，既包括建筑空间环境的相关议题，又包括诸如人体感知以及经济、社会、文化等多个方面，这也明确了变量的选取过程应当是多元综合的一种形式。

在评测过程中还应当从严格描绘居住者在所处环境之中感知之间的关系出发，也正是如此，对于具体调研问题的综合分类就显得尤为重要，其或从属于个体认知，或归结于社会状态，不同调研项之间又存在着或相似的结果表现，或大相径庭的结果导向，而这都有赖于动态分析模式的建立，来对其进行归纳分析，环境行为学家坎特（2010）在其所设计的目标评价模型之中，将不同变量按影响变量的程度、影响变量的范围、影响变量的方式三个方面进行标记归类[8]，来实现对于满意度测评的准确描述。

这种以人感知为基础的目标导向模型，要求人必须能够明确其所需实现目标的状态概念，这种状态概念如若不存在则无法断定各个环节是否能够指向其目标，而目标明确则能够理想地描述出场景环节对于其目标的满足程度[9]，也就要求在评价体系的建构过程中语义转换上的畅通。

1.2 框架的建构

弗朗西斯科在1989年提出了态度模型（图1），明确了因子所具备的特定属性，即对人的需求有直接“决定因素”的、可强化预测能力的变量称为预测因子，这些预测因子以直接表达人的感知、情绪、行为意图为基础进行设定，这些因素是被测者以自我情感表达的形式而呈现得出，可直接提升其置信水平。而不能够直接提升置信水平的因子，则为外部变量，预测因子是外部变量被使用后所产生的心理结果，因此，外部变量是解释预测因子的重要素材，外部变量则包括具体的建成环境、社区特征、人口统计等内容。这一模型表达了客观环境条件与主观感知之间的相互作用关系，将繁杂的满意度评价信息划分为存在因果关系的两个部分，魏德曼（Weidemann）和 安德森（Anderson）在1985年提出的住宅满意度框架中，也确定了这种客观属性与人的态度之间的因果关系，这种因果关系也为满意度模型框架的建立奠定了基础。据此，可将整体满意度模型框架中变量的分类归纳为表达使用者感知内容的直接变量，以及客观条件所组成的间接变量，直接变量也将在评价过程中成为受访者直接评价的内容。

图1 弗朗西斯科等满意度态度评价模型框架图

1.3 因子分析与集体心理

虽然预测因子是直观呈现满意度的关键要素，但评价的最终目的是为了完成对现有建成环境的检验以及对建成环境的改造，这也就要求通过因子分析的手段，将预测因子的测试结果特征值进行收集分类。因子分析是现实观测结果中众多关联、重叠的信息进行合并和综合的过程，将原始的多个变量和指标归纳为几个综合变量和指标，来明确不同变量所处的集群范围，这种归类的过程也恰好是一种对集体心理的总结，人群在基于某种要素与关系聚集在一起的时候，会形成一种组织化的心理群体，这种心理群体受相对统一的定律支配，由于群体的出现，环境中的需求会呈现出较大部分的普通品质以及较小部分的个性自觉[10]，集群范围的确定则可以清晰反映外部变量客观环境所存在的问题。

1.4 语句标记（Mapping Sentence)

场所评价是对场所的各个组成部分如何综合起来帮助人们达到目标的评价，这是建成环境评价的基本点[11]。因子分析虽然提供了具体心理感知对于客观环境的指向，但是在部分归纳的基础之上仍然存在更为广泛的关联关系，如果把用户目标作为阐述满意度结构的出发点，那么就有必要对相关目标进行更宽泛的分类[12]。坎特在对其的多元模型研究中，将各评价问题进行了在L、F、R三个层面上的语句标记，以实现对于评价内容更精准的定位。对于语句标记中各变量之间的关联性，则可通过多维尺度分析法（MDS）对各变量属性之间的空间相近性进行测量（图2），以此对各变量在大范围上进行语句标记，来明确评价结果所从属的主要范畴。

图2 多维尺度分析三维距离模型示意图

1.5 语义解析（Simentic Differential)

在受访者对场所进行评价的过程中，必须看到受访者对具体专业内容理解上的偏差，尤其针对“装配式住宅与传统普通住宅”此类研究对象，容易在某些调研内容上存在重叠与混淆，更应当以SD法作为基础组建形容词组，来优化传统满意度调研中的满意程度，通过可被认知的言语来反映专业的测量目标，以提升调研结果的严谨性与可靠性。

2 变量的选择与分类

2.1 间接变量

由于《装配式建筑评价标准》（GB/T51129—2017）于2018年2月发布，而目前大多数已建成并投入使用的装配式住宅均以原《工业化建筑评价标准》（GB/T51129—2015）（以下简称《工标》）为标准进行实施，因此，在可供进行评测的多数研究对象中，原标准对于建成装配式住宅环境的影响更为明显。

在《工标》中，对于装配式建筑中重复用量最多的建筑单元、预制构件以及建筑部品占总数的比例作出了众多最小用量限制，其中，对于满意度评价存在直观影响的内容包括户型、预制楼板、预制隔墙、预制阳台、外窗、卫生间、厨房、储物间等，而在最小使用量限制的结果之下，则会形成空间模式重复率高的现象，而这也使其在居住满意度评价方面与传统普通住宅存在显著的差异，同时，重复模式对于对应的实体空间环境也会产生至关重要的影响（图3）。除此之外，装配式建筑在管线布局、墙体构造等方面，通过更为优化的集成方式，也在采光、通风、保暖、隔音、降噪等方面与传统住宅有着众多的不同。因此，在这些方面应当组织进行重点评价，同时，正常的传统普通住宅所需评价的内容也应包括于评价变量之中。

在间接变量的选择过程中，除居住的固定住房空间外，还应当在社区（Neighborhood)层面进行选取（图7），目前，我国装配式住宅仍处于一种发展中状态，仍存在产品异质性以及心理感知上的特殊性，部分装配式住宅在社区层面与传统住宅在地理位置、社区服务以及场所环境等方面都存在着一定的差异。因此，社区变量在选取的过程中应当兼顾宏观、中观、微观三个层面的各类变量，来实现对其的准确评价。

在我国当下以政府鼓励为主导的装配式建筑发展模式下，社区的受众群体也存在着一定的非普遍性。弗朗西斯科指出，人口统计和个人特征与满意度之间存在着高度的相互作用关系，舒尔（Schorr，1963），通过对学生自战争归来后对居住环境满意度[13]的研究，也证实了个体经历差异对于环境感知的影响远大于客观物理条件的优劣。因此，人口统计变量的选取，应当能够清晰地反映出居住群体的家庭构成、个人特征、经济条件、居住时间等（图7），同时，还应当对被访者的历史居住情况进行统计。

图3 装配式评价标准与间接变量关系图

2.2 直接变量

直接变量（图7）产生于间接变量所塑造的客观环境之中，它包含了人们的认知因素、情感因素和行为意向因素。认知因素在很大程度上表现为对于客观物理环境的理解，有赖于居住者过往的生活经验，更多地是表现为直观的需求感知内容，比如：生活环境的优异与否、生活服务的便捷与否、生活要素的充沛与否等，在具体变量中表现为诸如噪音、冷暖、采光、空间面积等；情感因素更多地是在心理影响下对于特定象征价值的思考，如：审美认知、社交环境、社区特征、场所价值等，在具体变量中体现为社区形象、产品价值、邻里关系、地理区位等；行为意向因素则更多地表现为居住者在场所中由态度影响下而形成的行为习惯，如：对于社区活动的丰富性、居住场所个性化设置的可能性、场所的安全程度，在具体变量中体现为空间布局、公共环境、私密安全等。

3 言语重组与标记归纳

3.1 形容词与尺度的选择

伍曼琳（2018年）在对工业化内装进行满意度分析的过程中，对场所使用、设备设施两方面进行了评价[14]，周静敏、苗青等（2018年）通过对SI体系的装配式住宅室内空间使用满意度做出了分析[15]，两项研究都显现了空间使用灵活性以及设施使用维护便捷度对于居住满意度的重要程度。然而在装配式住宅中，此类内容反馈于建成环境客体之中，则为承重结构体系与室内隔墙分离的装配体系所代表的空间使用灵活度，以及同样在《工标》中提及的管线与结构分离的集成技术所指向的设备维护便捷性。除上述研究外，还有包括诸如外围护集成技术所带来的室内热环境舒适度、同层排水所带来的声环境舒适度等。此类基于装配式专业技术特征而塑造形成的使用者日常感官环境，为了获得更为准确的主观表达与客观环境之间的关系，则需以相应装配式住宅目标测量内容，编制直观表达使用者对该目标空间各环境氛围的心理特征[16]形容词组，本次研究共设定形容词组40对，基于两极性的原则，在五段式评价尺度的两端分别设置呈“消极”与“积极”相对应的形容词组（表1），以使评价体系能够更为精确地呈现装配式住宅核心测评内容为目的，在五段式评价尺度（图4）之中，中间值为0分，评分数值越低代表越消极，反之代表积极。在评价结果的基础上，对评价数据进行因子分析，得到各相关变量特征值、各相关变量对总体满意度贡献程度以及各变量相关程度，以获得变量权重以及变量分类关系。

表1 形容词组

图4 形容词评价尺度

3.2 多维尺度分析下的语句标记

多维尺度分析法是在层面理论下对于测量结果进行降维数据分析的方法，测量模型中的概念数据在层面理论下与物理空间中的点存在一一对应的关系，调研过程中对于变量的选择，其实就是在其从属内容层面空间中所抽取的一个样本[17]，正如多维尺度分析法强调了理论构建与数理统计结合的合理性。

（1）理论原则。在对于装配式住宅居住满意度的调研中，由于其直观测量的是人对环境的心理感知，而评价的目的是为了改善建成环境，因此，应当更为清晰地明确具体哪个方面是由建成环境直观影响的，而哪些由其他更为综合、复杂因素所导致的心理感知的结果。坎特的多维模型中将其分为了3个方面9条要素，通过7个维度来进行评价，共9种语句标记，而在本研究中由于已设置了间接变量与直接变量两个变量体系，因此，其标记过程中的尺度标记以及领域标记无需继续重复，本研究仅借鉴其影响评价的参照范畴进行语句标记，包括社交接触（社会性）方面、空间环境方面、设施服务方面3个范畴来确定多维度分析内容。

（2）数理统计。本研究通过发放问卷的方式对各评价问题从属参照范畴进行了调研，受调研群体为上海市静安区融创大宁北玉兰公馆居民，参与问卷调研人次为52人次，其中，有效问卷数量为44份。在调研问卷中，受访者被要求在社交接触（社会性）方面、空间环境方面、设施服务方面对形容词组属性进行回答。在对数据分析的过程中，设置多维度分析，维度最大的为三维，最小的为二维，其中三维分别为社交、空间、服务倾向，经过三维分析表现为二维图形。二维图形中，维度1数值越大代表评价变量越倾向于空间范畴数值，越小越倾向于社交范畴，维度2数值越小代表更倾向于服务范畴（图5）。

从图6中可见，各形容词变量在空间中呈聚集状态，根据维度坐标定义可将其划分为三个部分，分别代表三种不同属性范畴，依此对形容词组进行语句标记。其中，空间环境相关变量数为12项，设施服务变量数为20项，社交接触变量数为8项，居住者认为居住环境中普遍问题原因来自于生活环境的设施以及配套服务，而社交接触类问题被关注较小，这一结果与普遍认知的空间环境最受关注存在一定的差异。

综合分析结果表明，通过多维度分析，对变量进行语句标记有利于矫正模型之中可能存在的经验误差，可提高评价过程的有效性以及针对性。

4 模型的建构

图5 形容词组语句标记分类图

图6 MDS算法下形容词组二维空间位置关系图

图7 装配式住宅居住满意度评价模型

模型（图7）以对间接变量与直接变量的选取为基础，分析了针对装配式住宅的变量选取原则，二者之间呈现自建筑语汇向心理学语汇转移的过程。在此基础上，通过SD语义差异法，将各形容词组进行度量，在得到各项度量结果后，再通过因子分析法，对变量之间存在的互相关联、重叠信息进行分析；通过因子特征值等要素抽取其中潜在共性，获得评价变量的分类以及权重，再溯源至经由MDS算法所进行的语句标记所归纳的主要范畴；通过定量的方法来获得全面、准确的装配式住宅居住满意度评价结果，并依此为依据作为反馈，来发现间接变量中实体空间以及社区环境所存在的问题，用以指导针对装配式住宅空间环境品质的提升。

5 结语

该居住满意度评价模型有效地对整体装配式住宅各项待评价内容进行了分解，并通过对装配式技术与行为意向关系的分析，妥善地弥合了原有住宅满意度模型在评价度量上的均质化，以及装配式住宅在使用者对空间环境的一般理解与关键技术之间语义表达的失衡，为装配式住宅评价研究提供了有效的分析理论支撑。