公交滿意度改善策略DIPA排序法

羅麗群，李佳玉，李 瓊，王 紅，朱順應

（武漢理工大學，湖北 武漢 430063）

公交滿意度改善策略DIPA排序法

羅麗群，李佳玉，李 瓊，王 紅，朱順應

（武漢理工大學，湖北 武漢 430063）

為提高乘客對公交服務質(zhì)量的滿意度，將乘客分為不滿意群體和滿意群體，不滿意群體是公交出行的不穩(wěn)定客源，針對該群體提出改進措施，對滿意度的提高更具有針對性、科學性。另外，針對目前措施排序IPA方法中分區(qū)粗略、缺乏操作性的問題，將不滿意群體與滿意群體進行對比研究，提出三維排序方法（DIPA），使改進措施更加精準。

公交服務質(zhì)量；滿意度；改進措施；IPA；DIPA

1 引言

隨著經(jīng)濟及機動化水平的提高，交通擁堵狀況日益嚴重。公交作為運能大、占地少的綠色交通工具，提高其出行比率是減少交通擁堵的重要手段。目前，我國的城市公交機動化出行分擔率普遍不足60%，究其原因是城市公交服務質(zhì)量不高，吸引力不強[1]。在公交服務的過程中采取哪些措施才能有效改善服務質(zhì)量，提升公交出行分擔率，正在逐步受到政府監(jiān)管部門與公交營運企業(yè)的廣泛關(guān)注與高度重視[2]。公交滿意度直觀地反映了乘客對公交服務質(zhì)量的態(tài)度[3]，被廣泛認為是影響公眾行為選擇的最重要因素。公交的服務質(zhì)量是影響公交出行者繼續(xù)選擇公交出行的主要因素，要維護“既有客戶”，挖掘公交的“潛在客戶”，就需要提高乘客滿意度，減少不滿意率，因此針對不滿意群體提出改善公交服務質(zhì)量的措施，對于降低不滿意率更有效。

國內(nèi)對于公交滿意度的研究較多，但均以滿意度調(diào)查的所有數(shù)據(jù)作為研究對象[4-5]，未分群體進行分析，不具有針對性。另外，公交滿意度改進策略排序采用較多的是重要性－績效分析方法（Importance-Performance Analysis，IPA）[6-7]，以“重要性”、“績效”作為參數(shù)，以矩陣形式來確定各項指標的改進策略優(yōu)先級。其中，“重要性”為各個滿意度指標對總體滿意度的影響程度，即每個指標的“權(quán)重”。結(jié)構(gòu)方程式（Structural equation modeling，SEM）依托乘客評價數(shù)據(jù)將指標路徑系數(shù)作為客觀權(quán)重，是目前確定滿意度指標權(quán)重較為廣泛的一種方法[8]，例如，陳堅[9]利用SEM模型對公交出行影響因素大小進行了研究；績效則用乘客對于滿意度各指標的評分作為代表。

但IPA方法中，以結(jié)構(gòu)方程式標定的作用系數(shù)作為重要性，只反映了指標改善難度，未考慮把某個指標從不滿意改善成滿意狀態(tài)的差距。實際上不同滿意程度的群體對于公交提供的同一服務質(zhì)量的感知程度是不同的，不滿意群體感知程度越接近滿意群體，那么不滿意群體對該指標越敏感，改善該指標對不滿意群體越容易接近滿意狀態(tài)；其次改善策略優(yōu)先級分為四個區(qū)，分級欠精準，操作性較差。因此考慮加入指標相對敏感度的三維IPA矩陣（Three-Dimensional Importance Performance Analysis，DIPA），使改進措施更精確。

本文以武漢市公交滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)為研究對象，將總體滿意度評價中的乘客劃分為不滿意群體（包括非常不滿意、不滿意、基本滿意）及滿意群體（滿意、非常滿意）兩類。分別通過結(jié)構(gòu)方程式模型得到兩類群體各指標對總體滿意度的作用系數(shù)，以不滿意感知程度與滿意感知程度差值作為指標敏感度，利用重要性-敏感度-績效建立DIPA矩陣，制定更有效、更精確的提高公交滿意度的措施。

2 數(shù)據(jù)采集與分析方法

2.1 公交滿意度調(diào)查指標

公交滿意度調(diào)查問卷設計見表1。其內(nèi)容包括三個部分：（1）乘客屬性信息，主要包括個人屬性特征（性別、年齡、職業(yè)、家庭收入）和出行特征（公交乘坐頻率、換乘次數(shù)和全程花費時間）；（2）公交滿意度評價指標，包括安全感、舒適感、便利性、快速性等四類指標。

表1 公交服務質(zhì)量指標體系

2.2 調(diào)查問卷設計及實施

問卷中乘客對各個指標的滿意程度采用10級李克特量表(Likert)，10分為最滿意，1分為最不滿意。

2015年11月11-21日，聯(lián)合武漢公共交通管理辦公室對現(xiàn)有一至六公司等12個公交企業(yè)的365條公交線路（主城區(qū)及跨遠城區(qū)線路，不包括遠城區(qū)區(qū)域線路），采取分層（線路）隨機抽樣方法，調(diào)查員按線路分層隨機選擇乘客進行一對一的問卷調(diào)查，每日調(diào)查時間覆蓋整個運營時間，持續(xù)10天，包括工作日和休息日。

2.3 調(diào)查樣本量確定及檢驗

本次調(diào)查共發(fā)放問卷20 000份，獲取有效問卷18 378份，有效回收率為91.89%、達到了置信95%，相對誤差1%的要求。利用SPSS19.0進行問卷的效度和信度檢驗，結(jié)果表明此次調(diào)查克朗巴哈α信度系數(shù)為0.933，各指標調(diào)查問卷內(nèi)在信度很高；各調(diào)查指標的共同度均大于0.4，調(diào)查問卷的指標體系合理。

為實現(xiàn)研究目標，根據(jù)公交總體滿意度將乘客分為滿意群體和不滿意群體。提取滿意群體（非常滿意、滿意）共7 615份問卷，不滿意群體（基本滿意、不滿意、非常不滿意）共10 763份作為分析對象。

2.4 數(shù)據(jù)分析方法

（1）結(jié)構(gòu)方程式模型（Structural Equation Modeling-SEM）。結(jié)構(gòu)方程式[10-11]能處理不可直接觀測變量、多個復雜觀測變量交互因果關(guān)系，潛變量與觀測變量是一種線性因果關(guān)系。利用結(jié)構(gòu)方程式能夠確定指標對總體滿意度的影響大?。ǜ兄潭龋?，圖1表示存在中介變量Y1與Y2的X→Y的結(jié)構(gòu)方程式模型關(guān)系。

圖1 SEM因果模型

其結(jié)構(gòu)方程式表示如下：

以矩陣表示為：

其中Y為潛變量，X為觀測變量，β和γ為觀測變量與潛變量以及潛變量與潛變量間的標準化路徑系數(shù)，ξ為回歸殘差。Y的總效應是X1、X2、X3的直接效應與Y1，Y2的間接效應總和，標準化總效用表達了觀測變量對潛變量、潛變量對潛變量的作用大小。

本研究基于13個滿意度指標分別建立不滿意群體與滿意群體的結(jié)構(gòu)方程模型，得到各指標的總效用（包括指標的直接效應及間接效應）。

（2）重要性-績效矩陣法（Importance Performance Analysis，IPA）。由結(jié)構(gòu)方程式中指標與總體滿意度間的關(guān)系方程可簡化以下公式：

Yi-第i指標的總體滿意度；

ki-第i指標的綜合效應系數(shù)，反映貢獻度感知敏感程度；

Xi-第i指標的滿意度得分值。

第i指標改善對總體滿意度的增長率，即影響程度，反映績效，ki越大績效越高；Xi考慮了改善的難易程度，即顧客評價，顧客評價越小越容易改善。據(jù)此做出IPA矩陣，如圖2所示。

圖2 IPA矩陣分區(qū)

IPA矩陣中，利用影響程度與顧客評價分界點將坐標系劃分為4個區(qū)域，“優(yōu)先改進”區(qū)域是顧客評價低、影響程度高的指標；“其次改進”區(qū)域是顧客評價低、影響程度低的指標；“保持現(xiàn)狀”區(qū)域是顧客評價高、影響程度低的區(qū)域；“影響優(yōu)勢”區(qū)域是顧客評價高、影響程度高的區(qū)域。措施排序中隱含著改進順序中，顧客評價優(yōu)于指標影響程度。然而，在二維的IPA改進措施矩陣中缺少考慮不滿意群體各指標改善到滿意狀態(tài)的敏感度，且矩陣分區(qū)粗略，缺乏操作性。

（3）重要性-敏感度-績效矩陣法（Three-Dimensional Importance Performance Analysis，DIPA）。根據(jù)公式（4）的理論思想，可以得到滿意群體及不滿意群體的總體滿意度公式，不滿意群體相對滿意群體的總體滿意度差異為ΔYi。

ki滿意是滿意乘客對i指標的感知程度，滿意是不滿意對指標感知程度的參照系。對于指標i要縮小滿意與不滿意的差距，需要減小Δki。定義相對敏感度Δki為第i指標從不滿意狀態(tài)改善成滿意狀態(tài)的滿意度指標的差距，即相對敏感度越小，不滿意群體變?yōu)闈M意群體的可能性更大。

DIPA是在績效和改善難易程度作為分析視角建立矩陣的基礎上，加入不滿意群體與滿意群體的指標相對敏感度，從而建立三維矩陣，得到更精確的優(yōu)先改進、其次改進策略。

3 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

3.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

3.1.1 乘客基本信息統(tǒng)計。

表2 武漢市公交滿意度問卷調(diào)查乘客基本情況（n=18 378）

乘客的基本信息統(tǒng)計情況見表2。有效樣本中，52.0%為男性，48.0%為女性；年齡主要集中在18-40歲，此年齡段的人群為出行主體，出行活動較為活躍，具有較好的代表性；出行群體中，學生、企事業(yè)職員較多，是公交通勤出行的主體，家庭月收入小于4 000元的乘客接近80%，低收入群體是公交的主流乘客，公交乘坐頻率每日1次及以上的群體大約50%，通勤與非通勤乘客占比相當。

3.1.2 滿意度指標得分。根據(jù)滿意度各指標得分統(tǒng)計調(diào)查結(jié)果，得到不滿意群體、滿意群體以及所有乘客群體的“策略層”12個服務質(zhì)量滿意度指標的得分，見表3。

表3 不滿意群體、滿意群體及所有乘客滿意度評價

由不滿意群體及滿意群體的指標滿意度均值結(jié)果可知，不滿意群體的各項指標評分最低，滿意群體的各項指標均值最高。所有乘客綜合評價值處于滿意與不滿意之間。說明總體滿意度表現(xiàn)為不滿意狀態(tài)的群體對公交服務質(zhì)量的其他指標評分低于滿意群體的評價。

3.2 指標重要度分析

采用AMOS計算軟件中極大似然法對結(jié)構(gòu)方程式模型（SEM）參數(shù)進行估計。武漢市公交乘客滿意度12個“策略層”滿意度指標與總體滿意度的結(jié)構(gòu)方程模型參數(shù)估計和效果檢驗見表4、圖3，常用5個模型擬合指標[12]均滿足判別標準，說明模型和觀測數(shù)據(jù)擬合程度良好。

表4 SEM模型的擬合指標與檢驗

圖3 不滿意、滿意及所有乘客群體結(jié)構(gòu)方程式模型

圖4 不滿意、滿意及所有乘客群體綜合作用系數(shù)

圖4 顯示，不滿意群體、滿意群體、所有乘客群體對于不同指標的感知程度不同，其中，在車容車況、舒適性、司機駕駛行為、安全性這幾類指標上的差距較大。不滿意群體對全程花費時間、非高峰候車時間、高峰候車時間、站點候車條件、首末班時間、信息服務的感知度較高，其作用系數(shù)分別為0.648、0.6、0.596、0.578、0.629、0.567，同時滿意群體的相對敏感度也較高。除此之外，不滿意群體在舒適性方面與滿意群體的感知度基本相同，其作用系數(shù)為分別為0.638和0.657，敏感度最高。

3.3 相關(guān)敏感度計算

通過公式（6）相對敏感度的計算公式，計算Δki，計算結(jié)果見表5。

表5 指標相對敏感度

3.4 DIPA矩陣

根據(jù)表3滿意度評價及表5不滿意群體指標感知度及相對敏感度，建立DIPA改進措施矩陣。在DIPA矩陣中，指標難易程度的改進順序優(yōu)于指標績效，績效的改進順序優(yōu)于相對敏感度。為了簡化矩陣，更清楚地觀測矩陣中處于不同區(qū)域的指標，將三維矩陣簡化成2個2X2矩陣。首先是乘客評價與指標感知程度的IPA改進措施矩陣，按照改進的優(yōu)先順序，挑選出乘客評價低的指標，即優(yōu)先改進與其次改進的指標，然后再做指標感知程度與敏感度的改進措施IPA矩陣，將優(yōu)先改進與其次改進的指標進行細化分區(qū)，重新定義各分區(qū)。相對敏感度低、感知程度高的指標處于“最優(yōu)先改進”區(qū)域；相對敏感度高、感知程度高的指標處于“其次改進”區(qū)域；相對敏感度低、感知程度低的指標處于“再次改進”區(qū)域；相對敏感度高、感知程度低的指標處于“最后改進”區(qū)域。根據(jù)這一思路得到兩個矩陣，如圖5和圖6。

圖5 不滿意群體IPA改進措施矩陣

圖6 不滿意群體DIPA改進措施矩陣

由圖5可以知道，舒適性（x3）、車容車況（x4）、全程花費時間（x12）處于優(yōu)先改進的區(qū)域，非高峰候車時間（x11）、高峰候車時間（x10）、站點候車條件（x6）處于其次改進的區(qū)域。圖6將圖5中改進區(qū)域進行進一步的細分，得到對于不滿意群體而言，應該最優(yōu)先改進的策略為公交舒適性（x3）和公交車容車況（x4）。其次應該改進的是公交出行的全程花費時間（x12），再次改進區(qū)域沒有分配到指標，最后改進的指標有高峰候車時間（x10）、非高峰候車時間（x11）、站點候車條件（x6）。通過DIPA的改進措施矩陣的構(gòu)造，能夠更精確地對改進措施進行排序。公共交通事業(yè)作為公益性的交通工具，運營資金有限，要提高其服務質(zhì)量，應該將有限的資源運用到最需要改進的地方，實現(xiàn)資源的最大化利用。同時，更精細的改進措施排序也有助于政府及公交企業(yè)實施。

4 討論與結(jié)論

同一結(jié)構(gòu)方程式標定不滿意群體和滿意群體以及所有問卷調(diào)查乘客的指標感知程度是有差別的，因此針對不滿意群體及所有乘客的改進措施策略是不同的。不滿意群體是公交出行的不穩(wěn)定客源，針對該群體提出改進措施，更具有針對性、科學性。本文將調(diào)查問卷分為不滿意群體及滿意群體，針對不滿意群體進行改善措施的研究，更具針對性，由此制定的改善措施更有效。通過對比不滿意群體和所有乘客（如圖7）的改進措施策略可以知道，針對所有群體提出的改進措施與不滿意群體的改進措施項相同，但針對所有乘客的優(yōu)先改進策略有5個，其次改進的有1個；針對不滿意群體的優(yōu)先改進措施有3個，其次改進措施有3個。但是排序順序有較大差別，不滿意群體的排序改進順序更明晰，更有層次性。

圖7 所有乘客群體IPA矩陣

本文不僅針對不滿意群體提出了相應的改進措施，同時對不滿意群體指標達到滿意狀態(tài)的相對敏感度進行定義。針對以往IPA矩陣分區(qū)粗略、缺乏操作性的缺陷，加入不滿意群體相對敏感度因素，構(gòu)造DIPA矩陣，將矩陣分區(qū)為8個，進一步細分改進措施的優(yōu)先順序，尋求最優(yōu)先解決的問題，其中最優(yōu)先改善的措施是公交舒適性及公交車容車況，其次是公交出行的全程花費時間，最后改進的是高峰候車時間，非高峰候車時間、站點候車條件。

綜上所述，針對不滿意群體的改進措施更具科學性和有效性。另外，以往利用 IPA矩陣制定改進措施時，其矩陣分區(qū)粗略，得到的改進措施較為籠統(tǒng)，對政府及公交企業(yè)缺乏實踐指導意義?？紤]不滿意乘客轉(zhuǎn)變?yōu)闈M意乘客的敏感度，增加不滿意群體相對敏感度因素，構(gòu)造DIPA矩陣，有利于進一步對改進措施的排序。相比IPA矩陣下的改進措施更具操作性及指導性。但本文仍有不足，雖然DIPA矩陣能夠進一步排序，但是仍然不能做到單一策略的排序。

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DIPA Sequencing Method in Improving Bus Passenger Satisfaction

Luo Liqun,Li Jiayu,Li Qiong,Wang Hong,Zhu Shunying
(Wuhan University of Technology,Wuhan 430065,China)

In this paper,in order to improve the satisfaction of the passengers toward the bus service,we divided the passengers into the contented group and discontented group,the latter being an unstable source of travelers by bus,for which we proposed the measures of improvement to render the effort at increasing the passenger satisfaction more clear-targeted and scientific.Next,in view of the inadequacy of the current IPA sequencing method,we compared the satisfaction of the two groups and proposed the DIPA sequencing method to make the improvement measures more accurate.

bus service quality;satisfaction;improvement measure;IPA;DIPA

U469.13;F224.0

A

1005-152X(2016)12-0079-06

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.12.019

2016-10-24

羅麗群（1991-），女，四川內(nèi)江人，碩士研究生，主要研究方向：交通運輸規(guī)劃與管理;朱順應（1967-），通訊作者,男，安徽安慶人，博士，教授，博士生導師，主要研究方向：交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃、交通運營管理、交通安全、智能交通基礎理論。