作者:贺霖龄 字数:4406 点击:

摘 要:广泛的公众参与有利于建筑节能活动的顺利展开,而公众参与建筑节能的意识强弱会决定建筑节能实施的效果。在我国,公众参与建筑节能的意识普遍较低。因此本文以西安市的实证调查为依据,运用因子分析法,探索出影响公众参与建筑节能意识的深层原因。(本文原刊于南京师大学报社会科学版2014年8月)

关键字:公众参与;建筑节能;因子分析法;NGO

此文章是西京学院校级项目XJ130127成果

公众参与建筑节能的意识反映的是除行使职权的政府机关和公职人员之外的群众、企业或其它社会组织对参与建筑节能的一个认识水平和认识程度,又是其在参与建筑节能的决策、执行和监督等活动中所表现出来的自觉性。公众对参与建筑节能的认同程度高低会决定我国建筑节能活动实施的难易。因此,研究建筑节能中的公众参与意识对于有效推进和顺利实施建筑节能工作具有十分重要意义。

1 公众参与建筑节能存在的问题

1.1 公众参与建筑节能的机会很少

长期以来,受传统的文化和经济体制的影响,官本位现象在我国特别明显。不少行政机关工作人员认为“民知多必乱”,加之权力设置过分集中,导致“唯上是从”,很多民生工程都成了形式主义。即便是公共管理者认识到公众参与对建筑节能活动的开展有积极的促进作用,他们仍然会因为在哪个环节需要公众参与进来、以什么样的参与形式吸引公众的眼球、公众参与在整个活动过程中所扮演的角色等问题而束手无策。因此,公众参与建筑节能的权利和机会因缺少健全的体制做依据,而制约公众参与到建筑节能中去。

1.2 公众参与建筑节能的方法较单一

在节能活动的开展中,公众参与的方法有很多,如相关职能部门邀请公众参加节能听证会,并鼓励公众提出建议;所居住的社区不定期的举行相关公民咨询会、座谈会以及民意调查等等。但各级行政机关在运用其职能发布和建筑节能相关的各项决定、指示时,未充分考虑到公众在推进节能工作中的积极作用,涉及到公众参与中所采用的方法、过程问题几乎是“真空”状态。因此,公众对参与方法的理解也存在误区。

1.3 公众参与的层次较低

节能NGO是公众参与建筑节能的重要方式。但在我国,和节能相关的民间组织发展缓慢,且数量稀少。社会管理者以及公众对NGO的作用认识不足,对其存在和发展缺乏热情和支持。因此,NGO的发展处于尴尬境地,在促进公众参与方面的作用十分有限。另外,城市居民所拥有的利益表达渠道、组织化程度等明显优于农村居民,而农村居民受地域限制和文化水平的影响,无力参与到建筑节能活动中。

影响公众参与建筑节能意识的因素还有很多,如政府行政管理职能的作用发挥不到位导致公众的参与意识较低,相关法律制度的不完善,行政人员和公众之间的沟通渠道没有完全建立,公众参与能力较弱,参与途径不多且不畅等等。但最根源的问题还是在于公众参与建筑节能的意识比较薄弱。据此,笔者根据公众参与建筑节能的意识内容,从公众建筑节能方面的知识水平、环境价值观念、公众参与意愿等方面进行了问卷设计,问卷共10个题目。2013年10月在西安市进行了“公众参与建筑节能的意识”调查。调查主要采用街头拦访调查和目的单位入户调查为主,,共发放问卷500份,收回问卷462份,剔除漏答关键信息及出现错误信息的问卷,回收有效问卷454份,回收比例为90.8%,从这样的回收率来看,这一调查结果是值得分析的。

2 公众参与建筑节能意识的影响因素分析

2.1 分析方法的选取

把回收上来的问卷进行一系列整理,发现公众参与建筑节能意识较弱的原因有很多,如经济收入水平、个人教育背景、环保价值观念、参与意愿、政府和NGO的宣传不到位等,这些因素协同作用。为了进一步探索出这些因素中起关键性作用的部分,需要采用因子分析法科学地对影响因素进行分类,最终找出重要的影响因素。

2.2 分析步骤

第一阶段根据问卷内容建立一个影响公众参与建筑节能意识的评价指标体系。体系共包含10个变量,分别是“与建筑相关专业知识”、“文化程度”、“环境价值观念”、“公众参与价值观”、“月收入水平”,“政府职能部门宣传引导”、“NGO的宣传引导”、“节能改造意愿”、“使用节能技术意愿”、“购买节能住宅意愿。”构建的指标体系如表1所示。

表1.公众参与建筑节能意识的评价指标

第二阶段进行问卷的整理录入。问卷都是单项选择题,在每小题列出的五个备选项中只有一个是符合题目要求的。数据录入时用“1”表示“A”,“2”表示“B”,“3”表示“C”,“4表示“D”,“5”表示“E”,把每位公众的回答结果依次输入到SPSS格式文件中,由于篇幅有限,表格就不在此赘述。

第三阶段用SPSS进行KMO检验和Bartlett检验。KMO检验是为了看数据是否适合进行因子分析,其取值范围是0-1,0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。数据分析后发现KMO值为0.793>0.7,表明可以进行因子分析。Bartlett检验是为了观察数据是否来自于服从多元正态分布的总体,(P值)小于0.05 时,才意味着原有变量完全适合做因子分析。结果Sig.(p值)=0.000