考慮乘客情感價值影響的公交忠誠度評價方法

孫世超

(大連海事大學交通運輸工程學院，遼寧大連116026)

0 引 言

“公交優(yōu)先”的實現，需要公交服務水平全面改善以提升其相對競爭力.如何以公眾的“公交忠誠度”為核心評估政府行動的有效性，是以人為本的公交客戶管理研究中值得高度關注的問題[1].在營銷學中，“忠誠度”體現顧客再次消費該服務的意愿，故可以把公交出行看作一種長期的“服務”消費，若公交乘客的忠誠度較低，那么既有的公共交通出行方式就有可能被改變.為此，建立公交忠誠度評價體系，分析其內在作用機理，有助于及時把握乘客的需求心理，有針對性地改善公交服務質量，防止公交乘客向其他交通出行方式轉移.

忠誠度評價方法在公共交通領域得到了廣泛的應用：Chou 等[2]定義了公交忠誠的具體表現，利用問卷調查數據，通過結構方程模型分析了公交服務質量、企業(yè)形象、滿意度及乘客抱怨情況與公交忠誠度之間的作用關系；Minser等[3]通過結構方程模型，利用從芝加哥公交企業(yè)采集到的實證數據建立忠誠度評價模型，結果表明，服務質量、感知價值、滿意度及企業(yè)形象是影響公交忠誠度的關鍵要素；Eboli等[4]同時對公交滿意度和忠誠度的相關因素進行分析，結果表明，時間可靠性、發(fā)車頻率及車廂環(huán)境是直接影響公交服務質量并間接影響公交滿意度及忠誠度的主要因素.上述研究成果均利用實證數據構建了公交忠誠度評價模型并分析眾多相關影響因素，但乘客在長期使用公共交通過程中產生的情感依賴(價值)對其公交忠誠度的影響并沒有得到充分討論.Shiftan 等[5]認為出行者主要交通出行方式的改變并非一種短期決策，還涉及個人習慣及情感態(tài)度的轉變.因此，在公交忠誠度評價模型中考慮一種情感長期累積對忠誠度變化的作用，有助于提升模型解釋力.綜上，本文引入“情感價值”變量，對乘客公交忠誠度變化的內在作用機理進行深入分析，有針對性的改善公交服務內容，達到公交用戶精細化管理的目的.

1 理論模型的構建

1.1 結構模型的構建

在營銷學中，顧客對商品價值的認知一般由兩部分決定：①商品消費產生的效用價值，代表商品能夠給顧客帶來的最基本的消費價值；②商品消費產生的情感價值，代表顧客在商品消費過程中，產生的情感累積.兩者共同構成商品的實際價值，并與“費用成本”一起影響顧客的“價值感知”.不同顧客對商品的期望不同，顧客的“價值感知”與其“期望”共同作用于“滿意度”，并影響模型的結果變量“忠誠度”，如圖1所示.

將圖1中的邏輯關系轉化為潛變量間的作用路徑，建立公交忠誠度結構模型，如圖2所示.Shiftan等[5]分析結果表明，公交服務的效用價值變量細劃為“環(huán)境設施”“公交運營效率及服務”“公交便利性及安全性”這3個潛變量.此外，文獻[6]的研究成果表明，公交乘客的“情感價值”對“公交便利性與安全性”的變化較為敏感，本文假設兩者之間存在直接作用關系.

圖1 公交忠誠度的內在作用機理路徑Fig.1 Path of intrinsic mechanism of public transit loyalty

圖2 公交忠誠度的結構模型Fig.2 Structural model of public transit loyalty

1.2 測量模型的構建

潛變量不能被直接觀測，需要通過多個顯變量進行測量，即測量模型.

(1)乘車的環(huán)境設施.

從車廂舒適性、整潔性等角度出發(fā)，設置“高峰時段內車內擁擠程度”“車廂內衛(wèi)生情況”“車內溫度及氣味適宜情況”“站臺設施布置”“車廂內座椅舒適程度”這5個顯變量測量“環(huán)境設施”潛變量.

(2)運營效率及服務.

公交運營服務及效率可以從司乘人員素質、駕駛員技術能力，以及公交車輛運行效率等角度評價.因此，該潛變量由“司乘人員的服務態(tài)度”“車輛運行平穩(wěn)性”“車輛運行速度”“準點率及候車時間”這5個顯變量度量.

(3)乘車便利性及安全性.

通過乘客對行車安全總體認可程度和車輛故障發(fā)生頻率兩個變量描述安全性.乘車便利性主要體現在公交站點的覆蓋率和便利性，具體表現為乘客步行至車站的距離，線路的可直達性，以及換乘的便利性.

(4)情感價值.

Babin等[7]提出的情感價值測量模型被業(yè)界普遍接受，共設置12個問題對其進行度量.本文選取最為相關的9個問題對乘客的情感依賴程度進行描述，如表1所示.

(5)費用成本.

費用成本主要考慮乘客選擇公交服務所付出的時間成本和金錢成本，由票價和花費出行時間兩個變量進行描述.

(6)價值感知

通常從兩方面對價值感知進行描述：一是在給定成本的基礎上，考慮服務水平的高低；二是在給定的服務水平上，考慮商品價格的高低.最終選取的測量指標如表1所示.

(7)期望水平.

期望可以理解為顧客在沒有購買商品之前對即將購買商品質量的預先估計.本文乘客對公交服務質量的期望水平由3個變量描述，如表1所示.

(8)公交滿意度.

根據Shiftan 等[5]提出的滿意度測量模型，分別從“公交總體滿意程度”“對期望的滿足程度”“與理想的差距”這3個指標對公交滿意度進行測量描述.

(9)公交忠誠度.

文獻[5]首次將營銷學中顧客忠誠度測量模型移植到公交忠誠度的研究中，并得到了較好的應用效果.本文借鑒該忠誠度測量模型，對乘客的公交忠誠度進行測量.

最終，結構方程模型構建所需變量及調查數據內容如表1所示.

2 數據采集與處理

依托廈門市居民出行調查項目，采用入戶調查方式，采集受訪者相關數據信息.共發(fā)放問卷900份，回收有效問卷664份，回收率74%.

2.1 調查數據的信度分析

利用Cronbach's alpha系數檢測問卷數據的內部一致性.通常認為，alpha系數大于0.7，問卷數據的內部一致性較高.表2為最終分析結果及顯變量調整情況，結果表明，調查數據可信度較高，穩(wěn)定性較好.

2.2 調查數據的效度分析

通過SPSS 軟件的因子分析功能，根據KMO統(tǒng)計量及Bartlett球形檢驗結果對調查數據效度進行評價.KMO 統(tǒng)計量取值為0.0～1.0，若度量值不小于0.7，則認為變量間相關性較強.如果Bartlett球形檢驗的顯著性概率值P＜0.001 且公共因子的方差累積貢獻率達到40%以上，表明提取的主成分能滿足度量要求.此外，成分矩陣中各顯變量的旋轉因子荷載一般需要大于0.5，才認為該顯變量能夠很好地發(fā)揮測量作用，否則應剔除.最終統(tǒng)計結果如表3所示.

表3結果表明，測量模型中的顯變量能夠很好地被對應的潛變量解釋，但仍需要根據顯變量的因子荷載進行變量調整，如表4所示.

3 實證分析

3.1 模型的適配性檢驗與修正

根據調整后的變量關系，利用Amos 軟件構建結構方程模型，如圖3所示(圖中變量e1～e34為殘差).

表2 內部一致性系數檢測情況Table2 Internal consistency coefficient of latent variables

表3 潛變量的構造效度檢測情況Table3 Validity test of latent variables

表4 需要剔除的顯變量情況Table4 Variables need to be excluded

利用調查數據對圖3建立的模型進行擬合，結果如圖4所示.其中，模型的適配度指標及標準如表5所示.

圖3 公交忠誠度模型Fig.3 SEM of publictransit loyalty

表5 適配度評價指標及適配標準Table5 Adaptation criteria for evaluation indicators

結果顯示，GFI值小于0.9，故該模型的適配情況不理想.根據路徑系數結果，“費用成本”對“價值感知”的作用未達到顯著水平，需要從初始模型中剔除.此外，通過相關系數分析，潛變量XENVI與XCONVSAF之間的相關系數為0.925，表明兩潛變量之間有另一個更高階的公共因子存在，由于該因子分別解釋了公交的環(huán)境設施、安全性及便利性，定義該潛變量為“公交運營服務保障(XSERGUA)”.調整后的結構方程模型及計算結果如圖5所示.

圖4 初始模型的計算結果Fig.4 Results of initial model

圖5顯示，結果變量YLOYA的R2檢驗值為0.672，說明模型與數據間的適配性良好.此外，從圖5路徑分析結果可以得出：

(1)情感價值XHEDO對公交服務價值感知YVALU的影響較為顯著，XHEDO每提升1個單位，YVALU隨之提升0.271.這也證實除商品本身的效用價值外，情感體驗的長期累積會對交通方式價值感知產生顯著影響，故考慮乘客的情感價值將提升模型的整體解釋力.

(2)乘客滿意度YSATI對乘客公交忠誠度YLOYA有直接影響，且影響程度較為顯著.這一結果表明，滿意度是顧客忠誠的前提和重要影響因素，但滿意度并不能完全取代忠誠度.

3.2 指數得分計算

變量指數得分反映受訪者對該變量的傾向程度.變量得分越少，說明乘客對該變量所反映運營指標的滿意度越低.因此，利用指數得分明確未來公交服務改善的方向，依次對公交忠誠度的相關潛變量指數得分(Slatent)與顯變量指數得分(Sobvious)進行統(tǒng)計分析，計算公式為

式中：wi為測量模型中第i個顯變量的回歸系數；xi為第i個顯變量的均值，k為潛變量所對應的顯變量個數；max{xi}為該變量最高得分，min{xi}為該變量最低得分，通常情況下若采用李克特N級分級法，則變量最高得分為N，最低得分為1.

根據式(3)和式(4)，計算結構方程模型中變量指數得分，如表6所示.

圖5 調整后模型的計算結果Fig.5 Results of adjusted

表6 潛變量與其顯變量的指數得分Table6 Scores of latent variables and observed variables

由表6可得到以下結論：

(1)廈門市乘客公交滿意度得分不足50(滿分100)，表明乘客對公交系統(tǒng)總體服務水平的認同程度不高，公交系統(tǒng)服務水平還有很大的改善空間.

(2)雖然乘客的公交滿意度較低，但乘客公交忠誠度的變量指數得分卻是所有潛變量中最高的(57.9).由此可見，雖然服務質量不能使大部分乘客感到滿意，但受制于經濟等其他因素，乘客不得不繼續(xù)使用公共交通出行的意愿仍較高.

(3)具體分析公交服務內容相對應的顯變量得分，發(fā)現“站臺設施的布置和候車環(huán)境”“車輛運行的平穩(wěn)性”“車輛行駛速度”“行車安全與司機駕駛習慣”等服務內容的改善是提升乘客對公交系統(tǒng)總體滿意程度的關鍵點.

4 結 論

本文以廈門市公交意愿調查數據為依托，建立基于結構方程模型的公交乘客忠誠度評價方法.該方法考慮乘客“情感價值”因素對結果變量的影響，以提升模型解釋力，有助于更好地對乘客忠誠度的內在作用機理進行深入分析.模型結果表明：乘客的“情感價值”確實是“公交服務價值”的重要影響因素，證實除商品本身的效用價值外，情感體驗的長期累積對交通方式價值感知的作用影響.變量指標得分結果顯示，廈門市公交服務的滿意度總體較低，公交運營服務中“站臺設施的布置和候車環(huán)境較差”“車輛運行的平穩(wěn)性較差”“車輛行駛速度較慢”“行車安全與司機駕駛習慣較差”是降低乘客總體滿意度的主要因素.