本文選題：大型居住社區(qū) + 社會(huì)影響評(píng)價(jià)��； 參考：《同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2017年05期

【摘要】：通過(guò)梳理公共政策社會(huì)影響評(píng)價(jià)的相關(guān)研究,歸納開(kāi)展大型居住社區(qū)社會(huì)影響評(píng)價(jià)所應(yīng)遵循的原則,即社會(huì)公正性、社會(huì)可持續(xù)性和互適性,并構(gòu)建出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以上海具有代表性的三個(gè)大居為樣本,對(duì)人口特征、社區(qū)與制度結(jié)構(gòu)、政治和社會(huì)資源、個(gè)體與家庭的變遷以及社區(qū)資源五個(gè)方面進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,利用灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行量化分析。評(píng)價(jià)結(jié)果表明,大居的綜合評(píng)價(jià)值接近3.0,說(shuō)明大居的社會(huì)影響尚有提升空間。其中,社會(huì)公正性評(píng)價(jià)值最高,為3.6262,社會(huì)可持續(xù)性評(píng)價(jià)值最低,為3.1335�；谏鐣�(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果,提出應(yīng)該加強(qiáng)協(xié)作,提高大居的公共服務(wù)水平,促進(jìn)社會(huì)學(xué)習(xí)和公眾參與,提高社區(qū)認(rèn)可度,優(yōu)化相關(guān)政策,增強(qiáng)公共服務(wù)的針對(duì)性。
[Abstract]:By combing the relevant research on social impact assessment of public policies, the principles of social impact assessment in large residential communities are summarized, that is, social justice, social sustainability and mutual adaptability, and the evaluation index system is constructed. Taking the three representative residents in Shanghai as samples, a questionnaire survey was conducted on five aspects: population characteristics, community and institutional structure, political and social resources, changes of individuals and families, and community resources. The grey system theory is used for quantitative analysis. The results show that the comprehensive evaluation value of Daju is close to 3.0, which indicates that there is still room for improvement of the social impact of Daju. Among them, the social justice evaluation value is the highest, 3.6262, and the social sustainability evaluation value is the lowest, 3.1335. Based on the results of social impact assessment, it is suggested that coordination should be strengthened, the level of public service should be improved, social learning and public participation should be promoted, community acceptance should be improved, relevant policies should be optimized, and the pertinence of public service should be enhanced.
【作者單位】： 上海市房地產(chǎn)科學(xué)研究院;上海中估聯(lián)信息技術(shù)有限公司;
【分類(lèi)號(hào)】：D669.3

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本文編號(hào)：1784132