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为解决外来私人租客住房不稳定对生活满意度影响研究不足的问题，研究人员开展构建住房不稳定指数（HPI）并探究其与外来私人租客生活满意度关系的研究。结果发现两者呈负相关，空间异质性起调节作用。该研究为相关政策提供依据。
在城市发展进程中，住房问题始终是备受瞩目的焦点。对于外来务工人员而言，在城市中找到一个安稳的住所，不仅仅是遮风挡雨的基本需求，更与他们的生活质量、幸福感紧密相连。然而，现实却并不乐观。私人租房作为许多外来务工人员的居住选择，却充满了诸多不稳定因素。比如，房东可能突然提高租金，租客不得不频繁搬家；高昂的房租让他们经济压力倍增；住房质量参差不齐，甚至可能影响身体健康；同时，公共服务获取不便、通勤时间过长等问题也困扰着他们。但令人遗憾的是，过往针对外来私人租客住房不稳定状况及其对生活满意度影响的研究少之又少，这一领域存在诸多空白亟待填补 。
为了深入探究这些问题，来自国内的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。研究聚焦于广州这座拥有庞大外来人口的城市，广州的外来人口数量在国内仅次于上海，大量外来务工人员选择在此租房居住，使得广州成为研究外来务工人员租房问题的典型样本。研究人员利用 2019 年广州外来人口住房调查数据集，构建了住房不稳定指数（Housing Precarity Index，HPI），并深入分析住房不稳定与外来私人租客生活满意度之间的关系，同时探讨空间异质性在其中所起的作用。
这项研究意义非凡。从理论层面来看，它拓展了住房不稳定地理学的知识范畴，有助于人们更深入地理解复杂的住房不稳定现象。从实践角度出发，研究结果能够为改善外来私人租客的住房福祉、提高他们的生活满意度提供政策依据，还能为其他国家在解决类似问题时提供参考和借鉴。该研究成果发表在《Applied Geography》杂志上。
研究人员开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：数据收集方面，2019 年 1 - 7 月，广州政府和广州大学房地产研究所通过向广州外来家庭每户一名成员发放在线问卷的方式，收集了 30000 份样本数据，这些数据涵盖了外来私人租客住房各方面的详细信息以及他们的人口统计学和社会经济特征。在数据分析阶段，研究人员首先采用倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）方法构建匹配样本，随后进行一系列检验评估结果的稳健性 。
下面详细介绍研究结果：
- 基线分析：研究人员运用 PSM 方法，基于外来租客经历住房不稳定的估计倾向得分构建了匹配样本，其中有住房不稳定的外来租客 3244 人，无住房不稳定的为 4312 人。通过对比处理组和对照组匹配前后协变量的均值，评估匹配质量。
- 稳健性检验：为确保研究结果的可靠性，研究人员进行了一系列测试。他们采用不同的方式对住房不稳定进行二分法分类，基于住房不稳定得分，将得分为 0 的外来私人租客归为未经历住房不稳定，得分在 1 - 5 之间的归为经历住房不稳定。接着，使用半径匹配算法生成平衡样本，并应用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）进行分析 。
在研究结论和讨论部分，研究人员成功构建了 HPI，用于衡量每位外来私人租客的住房不稳定程度，并评估其对生活满意度的影响。研究发现，住房不稳定与外来私人租客的生活满意度之间存在负相关关系，即住房不稳定程度越高，租客的生活满意度越低。而且，空间异质性起到了调节变量的作用，它会强化住房不稳定与生活满意度之间的负相关关系。这意味着不同居住区域的外来私人租客，由于空间因素的差异，所感受到的住房不稳定程度以及对生活满意度的影响也有所不同。
这项研究的重要意义在于，它首次系统地构建了 HPI，全面考量了住房不稳定的多个维度，为后续研究提供了新的视角和方法。同时，研究结果为政策制定者提供了有力的依据，有助于制定更具针对性的政策，改善外来私人租客的住房条件，提升他们的生活满意度，进而促进城市的和谐发展 。
