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    考慮乘客感知差異的多模式公交滿意度評(píng)價(jià)

    2022-11-09 15:39:02羅麗朝
    內(nèi)蒙古公路與運(yùn)輸 2022年5期
    關(guān)鍵詞:公交乘客維度

    羅麗朝

    (新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)交通與物流工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830052)

    1 引言

    城市公交服務(wù)作為公共交通系統(tǒng)的關(guān)鍵組成要素,具有改善城市交通擁堵、緩解環(huán)境污染、減少資源占用等諸多優(yōu)勢。然而在居民多樣化的公共交通需求背景下,單一的公交模式逐漸無法應(yīng)對其他交通方式帶來的沖擊挑戰(zhàn),多種模式組成的立體化公交系統(tǒng)受到各大城市的推崇與政府的大力支持,其設(shè)施完善程度和服務(wù)品質(zhì)決定了能否給乘客提供優(yōu)質(zhì)的乘坐體驗(yàn)。因此,以乘客感知的視角對各模式公交開展服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)有助于掌握乘客對不同公交模式的實(shí)際需求和滿意程度,引導(dǎo)城市公共交通可持續(xù)發(fā)展,促使管理部門制定出有效的改善措施,提升公交服務(wù)質(zhì)量與吸引力。

    關(guān)于滿意度的研究最早源起于20世紀(jì)中后期的顧客滿意度分析,1989 年瑞典建立了世界上第一個(gè)顧客滿意度指數(shù)體系(SCSB),之后各國陸續(xù)建立了屬于自己國家或地區(qū)的顧客滿意度指數(shù)模型,例如美國的ACSI,韓國的KCSI,歐洲的ECSI[1-3]等。國內(nèi)對于滿意度的研究雖然起步較晚,但近年來在乘客滿意度評(píng)價(jià)方面的研究已有大量成果。關(guān)于不同模式的公共交通滿意度評(píng)價(jià),以常規(guī)公交、快速公交、定制公交等模式的公交最為普遍,在公交指標(biāo)元素與乘客滿意度之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系方面,吳靜嫻等[4]得出在眾多影響因素中候車時(shí)間的負(fù)效應(yīng)最顯著的結(jié)論;從乘客感知角度出發(fā),呂慎[5]對接運(yùn)公交的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估,認(rèn)為亟待改善其可靠性與提升其可用性和舒適性;李睿等[6]定量分析了定制公交滿意度的影響因素,結(jié)果表明乘客期望對乘客滿意度具有負(fù)向直接影響;李林波等[7]通過建立快速公交競爭力模型,強(qiáng)調(diào)提高乘客滿意度是提高競爭力的關(guān)鍵。此外,乘客滿意度評(píng)價(jià)方法也有不少學(xué)者研究。如王蓉等[8]基于偏最小二乘法的結(jié)構(gòu)方程模型評(píng)價(jià)公交換乘政策的滿意度,并結(jié)合四象限分析圖進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量中的薄弱環(huán)節(jié);武榮楨等[9]系統(tǒng)地采用了模糊綜合評(píng)價(jià)法,利用層次分析法和公交乘客調(diào)查法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重值;李林波等[10]考慮了指標(biāo)間的相關(guān)性,在CRITIC 法確定指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上提出利用云模型進(jìn)行乘客滿意度的綜合評(píng)價(jià);劉瑩等[11]基于專家權(quán)重和各指標(biāo)的綜合權(quán)重構(gòu)建AHP-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行公交線路服務(wù)質(zhì)量的評(píng)估;吳靜嫻等[4]通過對比貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)離散選擇模型,發(fā)現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢更為顯著。

    基于上述研究,國內(nèi)對于公交滿意度評(píng)價(jià)的既有研究對象大多是單一的公交模式,缺乏對多種公交模式的對比分析,且評(píng)價(jià)方法大多難以同時(shí)研究整體評(píng)價(jià)結(jié)果和內(nèi)部影響因素,對于實(shí)際的滿意度提升缺乏有效的理論支撐和策略方法。綜上,本文從乘客的視角構(gòu)建一個(gè)以云模型-結(jié)構(gòu)方程為基礎(chǔ)的公交滿意度測度模型,對某市各模式公交進(jìn)行滿意度綜合評(píng)價(jià)并對比分析滿意度影響因素,深層次探討各模式公交近年來持續(xù)存在的薄弱環(huán)節(jié),使城市公共交通系統(tǒng)朝著高效率、高水準(zhǔn)方向發(fā)展。

    2 數(shù)據(jù)來源與處理

    2.1 問卷設(shè)計(jì)與調(diào)查過程

    基于相關(guān)文獻(xiàn)中具有信效度良好的問卷構(gòu)建本次研究中的問卷量表,并結(jié)合實(shí)際的公交運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行設(shè)計(jì),包括乘客基本特征信息和乘客滿意度評(píng)價(jià)兩個(gè)部分,樣本的基本特征信息見表1,滿意度評(píng)價(jià)部分采用李克特(Likert)五點(diǎn)量表測度方法,以“非常不滿意~非常滿意”分別由低到高賦值1分~5分,乘客根據(jù)自己的乘坐感知選擇每個(gè)題項(xiàng)對應(yīng)的分值。此次調(diào)查時(shí)間跨度為2015 年~2018 年,選取每年的11 月進(jìn)行為期一個(gè)月的調(diào)查,分別選取各模式公交的代表性線路,問卷的發(fā)放選取站點(diǎn)發(fā)放和跟車發(fā)放兩種方式。調(diào)查回收所得問卷總數(shù)約44500 份,將答案不完整、所有題項(xiàng)選擇答案相同或呈現(xiàn)特定分布、題項(xiàng)答案前后矛盾等不符合要求的問卷予以刪除[12],保留各模式公交問卷共計(jì)43610份,調(diào)查問卷回收有效率為98%。利用SPSS 20.0軟件,對問卷內(nèi)容進(jìn)行一致性檢驗(yàn),結(jié)果表明三種公交模式的Cronbach’s Alpha值在0.701~0.871之間,屬于非常可信;KMO 值在0.705~0.842 之間,Bartlett 球性檢驗(yàn)均拒絕單位相關(guān)陣的原假設(shè),樣本較為顯著,表明適合作因子分析。

    表1 乘客基本特征信息表

    2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

    在對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,采用探索性因子分析進(jìn)行特征值大于1.0的因素提取,多次正交旋轉(zhuǎn)后對于因子載荷小于0.5的題項(xiàng)作刪除處理,同時(shí)一個(gè)公因子只含一個(gè)題項(xiàng)的也予以刪除,經(jīng)過反復(fù)比較后,各模式公交共計(jì)刪除14 個(gè)題項(xiàng)。根據(jù)探索性因子分析結(jié)果,各模式公交滿意度評(píng)價(jià)體系從行車安全、車內(nèi)舒適度、人性化設(shè)施、可靠性、整潔性和硬件設(shè)施等維度確定6個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo),乘客滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見表2。

    表2 乘客滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系表

    表2 乘客滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系表(續(xù)表)

    3 公交滿意度測評(píng)模型構(gòu)建

    3.1 基于CRITIC-云模型的滿意度評(píng)價(jià)流程

    云模型是基于云發(fā)生器完成定性到定量之間的映射,定量的表達(dá)根據(jù)云數(shù)字特征(期望Ex、熵En和超熵He)來展現(xiàn),利用逆向云發(fā)生器或指標(biāo)近似法確定云的數(shù)字特征[13-15]?;谠颇P驮?,公交滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系即為論域,每位乘客即為云滴,利用所有乘客的評(píng)價(jià)結(jié)果所形成的云團(tuán)反映公交服務(wù)質(zhì)量滿意度。具體的評(píng)價(jià)流程設(shè)計(jì)如下:

    ①確定指標(biāo)論域,見表2。

    ②建立評(píng)價(jià)論域和評(píng)價(jià)云,根據(jù)調(diào)查情況將公交滿意程度劃分為5 個(gè)語言等級(jí),則評(píng)價(jià)論域表現(xiàn)為,若將滿意度定性評(píng)語的上限記為tmax,下限記為tmin,每個(gè)滿意度評(píng)語的云數(shù)字特征計(jì)算公式為:

    式中,k為根據(jù)模糊程度確定的常數(shù),常取0.1。

    ③確定權(quán)重集W,基于真實(shí)問卷調(diào)查數(shù)據(jù),利用CRITIC法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各維度權(quán)重以及各指標(biāo)的權(quán)重,所得評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重集為:

    ④確定評(píng)價(jià)結(jié)果云,根據(jù)實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算各指標(biāo)實(shí)際的云數(shù)字特征,利用逆向云發(fā)生器法,生成指標(biāo)集對應(yīng)的云參數(shù)矩陣Z如下:

    根據(jù)所得的權(quán)重集W和指標(biāo)云參數(shù)矩陣Z,計(jì)算各模式公交滿意度評(píng)價(jià)的結(jié)果云模型,表述為:

    由于該運(yùn)算過程涉及云參數(shù)和常規(guī)參數(shù)間的混合運(yùn)算,根據(jù)云模型的運(yùn)算規(guī)則和模糊運(yùn)算規(guī)律,各項(xiàng)云參數(shù)的具體計(jì)算過程如下:

    據(jù)此,可以計(jì)算出各個(gè)維度以及整體乘客滿意度的評(píng)價(jià)云。

    ⑤比較與評(píng)價(jià)結(jié)果確定。利用正向云發(fā)生器將整體乘客滿意度的評(píng)價(jià)云參數(shù)生成正態(tài)云圖,與評(píng)價(jià)云圖比較,根據(jù)正態(tài)云在評(píng)價(jià)云圖中所處的范圍和形態(tài),可以得出各模式公交的評(píng)價(jià)結(jié)果。

    3.2 基于結(jié)構(gòu)方程的乘客滿意度影響因素測評(píng)模型

    3.2.1 結(jié)構(gòu)方程

    結(jié)構(gòu)方程模型是通過線性方程表示可測變量與潛變量之間以及潛變量內(nèi)部之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法,主要包括測量模型和結(jié)構(gòu)模型兩種關(guān)系模型。

    測量模型主要反映了潛變量和其對應(yīng)的顯變量之間的因果關(guān)系,方程式如下:

    式中,x 和y 分別表示外生和內(nèi)生觀測變量向量;ξ和η 分別表示外生和內(nèi)生潛在變量向量;Λx和Λy分別表示x的因子載荷量和y的因子載荷量;δ和ε分別表示外生和內(nèi)生觀測變量的殘差項(xiàng)向量。

    結(jié)構(gòu)模型主要用于處理潛變量之間的線性關(guān)系,方程式如下:

    式中,η表示內(nèi)生潛在變量向量;B和Γ表示路徑系數(shù);B表示內(nèi)生潛變量之間的關(guān)系;Γ表示外生潛變量對于內(nèi)生潛變量的影響關(guān)系;ζ表示結(jié)構(gòu)方程的誤差項(xiàng)。

    3.2.2 模型假設(shè)

    在考慮各模式公交的影響因素基礎(chǔ)上,構(gòu)建本文模型結(jié)構(gòu),其中滿意度為內(nèi)生潛變量,行車安全、車內(nèi)舒適性、硬件設(shè)施、人性化、時(shí)間可靠性、整潔性為外生潛變量。提出研究假設(shè)如下,H1:可靠性對乘客滿意度有直接正向影響;H2:人性化對乘客滿意度有直接正向影響;H3:車內(nèi)舒適性對乘客滿意度有直接正向影響;H4:整潔性對乘客滿意度有直接正向影響;H5:行車安全對乘客滿意度有直接正向影響;H6:硬件設(shè)施對乘客滿意度有直接正向影響。模型框架如圖1所示。

    圖1 公交滿意度假設(shè)模型框架

    4 實(shí)例分析

    4.1 基于云模型的滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果分析

    以某市三種公交模式乘客滿意度為例,按照云模型的方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。將評(píng)價(jià)集轉(zhuǎn)化為正向分?jǐn)?shù),根據(jù)式(1)得到各等級(jí)評(píng)價(jià)云為非常滿意(4.50,0.17,0.10)、比較滿意(3.50,0.17,0.10)、一般(2.50,0.17,0.10)、較不滿意(1.50,0.17,0.10)、非常不滿意(0.50,0.17,0.10)。在用CRITIC 法計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,用逆向云發(fā)生器依次生成各評(píng)價(jià)指標(biāo)所對應(yīng)的云參數(shù)(表3),據(jù)此得出常規(guī)公交、快速公交、定制公交的乘客滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果云參數(shù)分別為C(4.23,0.89,0.30)、B(4.25,0.79,0.32)、D(4.06,0.85,0.43)。

    表3 各評(píng)價(jià)指標(biāo)云參數(shù)

    根據(jù)云模型基本理論,取云滴數(shù)為2000 生成正態(tài)云圖使誤差低于0.01,通過正向云發(fā)生器將各模式公交的結(jié)果云參數(shù)生成結(jié)果云圖并將其置于評(píng)價(jià)云圖中,如圖2所示。

    圖2 各公交模式評(píng)價(jià)結(jié)果云圖

    由Matlab 可視化[16]圖2可知,三種公交模式結(jié)果云的期望值Ex在4.06~4.25之間,滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果均落在了評(píng)價(jià)云圖中的“比較滿意”和“非常滿意”之間,較為偏向“比較滿意”的評(píng)價(jià)云,滿意度評(píng)價(jià)由高到低分別為快速公交、常規(guī)公交、定制公交。就云的熵值而言,熵值En 在0.79~0.89 之間,遠(yuǎn)大于評(píng)價(jià)云的熵值0.17,反映出不同乘客群體對于公交服務(wù)的滿意度存在著較大的認(rèn)知差異,并且常規(guī)公交的熵值最大,說明常規(guī)公交的滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果受個(gè)體的影響最大且最不穩(wěn)定。除此之外三種公交模式結(jié)果云的超熵值He也較大,在0.30~0.43 之間,說明結(jié)果云的厚度和離散程度都遠(yuǎn)大于評(píng)價(jià)云的超熵值0.10,尤其是定制公交的隨機(jī)性最大,可知乘客對于公交滿意度還沒有達(dá)成共識(shí)。評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn),各模式公交滿意度評(píng)價(jià)云圖代表其服務(wù)水平基本上滿足了乘客的基本期望需求,其中定制公交的整體服務(wù)水平有待提高。

    4.2 基于結(jié)構(gòu)方程的滿意度影響因素分析

    運(yùn)用AMOS21.0 軟件對提出的結(jié)構(gòu)方程模型和假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。通過絕對適配統(tǒng)計(jì)量和增值適配度統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行模型擬合度檢驗(yàn),結(jié)果表明模型1~模型3所有判別指標(biāo)均在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)。運(yùn)用最大似然法估計(jì)結(jié)構(gòu)模型參數(shù),最終得到各模型的潛變量對應(yīng)顯變量間的載荷系數(shù)以及潛變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù),如圖3 所示,由圖可知假設(shè)H1~H6成立。

    圖3 各模式公交模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑圖

    根據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系模型路徑系數(shù)的大小[17],可見各模型中潛變量對于滿意度的影響具有差異性。根據(jù)分析結(jié)果,在常規(guī)公交乘客滿意度的影響因子中,車內(nèi)舒適性因子的荷載高于其他因子,表明其乘客滿意度主要受車內(nèi)舒適性的影響,車內(nèi)擁擠度對于舒適性維度的影響最大,其因子負(fù)荷為0.39;在快速公交乘客滿意度的影響因子中,可靠性因子的荷載為0.38,遠(yuǎn)高于其他因子,表明快速公交的乘客滿意度主要受可靠性的影響,換乘便利性對于可靠性維度的影響最大;在定制公交乘客滿意度的影響因子中,人性化的因子荷載為0.57,遠(yuǎn)高于其他因子,且到站步行時(shí)間對于人性化維度的影響最大,因此當(dāng)前對于定制公交乘客滿意度提升的貢獻(xiàn)角度而言,首先要改善人性化相關(guān)設(shè)施。綜上所述,模型結(jié)果基本符合各模式公交的服務(wù)特性以及主要服務(wù)人群現(xiàn)狀。

    4.3 基于時(shí)間維度的各模式公交滿意度評(píng)價(jià)

    在不同時(shí)間維度上對各模式公交滿意度和指標(biāo)重要性進(jìn)行集成分析,深層次確定各模式公交乘客滿意度提升的優(yōu)先級(jí),為管理者提供直觀且有效的改進(jìn)措施。基于重要性-績效分析法(IPA),將不同時(shí)間維度上的各公交模式乘客滿意度進(jìn)行指標(biāo)上的深層次探討。將2015 年~2018 年中各模式公交滿意度評(píng)價(jià)體系中的指標(biāo)權(quán)重平均值和滿意度平均值作為Y 軸和X 軸分割點(diǎn)[18],位于象限Ⅳ中的元素為重要性較高但滿意度較低的指標(biāo),其表現(xiàn)未能達(dá)到乘客的期望要求,是造成滿意度低的主要原因,應(yīng)予以重視。

    由圖4發(fā)現(xiàn),各模式公交在時(shí)間維度上優(yōu)先改善的因子呈現(xiàn)顯著的差異性。對于常規(guī)公交,4年里都需要優(yōu)先改善的指標(biāo)為H18;對于快速公交,4年里都需要優(yōu)先改善的指標(biāo)為C7;對于定制公交,4 年里都需要優(yōu)先改善的指標(biāo)為S1、S2、C7、F10、R13、R14、H18、H19。定制公交和常規(guī)公交都需要改善到站步行時(shí)間,快速公交和定制公交都需要改善車內(nèi)擁擠度,并且常規(guī)公交需要改善的指標(biāo)元素最多,由此可見乘客對于常規(guī)公交的相關(guān)設(shè)施條件滿意度最差,尤其是可靠性和人性化設(shè)施方面。

    圖4 時(shí)間維度上不同模式公交四分圖

    5 結(jié)語

    研究以乘客感知為中心,以某市三種公交模式為研究對象,通過云模型-結(jié)構(gòu)方程測評(píng)模型,得出以下結(jié)論:

    ①從乘客感知和各模式公交的服務(wù)特色出發(fā),利用探索性因子分析對各模式公交的初始指標(biāo)集進(jìn)行了調(diào)查篩選得到其維度與所屬指標(biāo)。通過CRITIC法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重與維度權(quán)重,充分考慮了指標(biāo)間數(shù)據(jù)的相關(guān)性。

    ②采用云模型定量分析了乘客對不同公交模式的滿意程度,將乘客滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果的隨機(jī)性、模糊性和差異性直觀表現(xiàn)出來。三種模式的公交評(píng)價(jià)結(jié)果偏向“較為滿意”,滿意度由大到小為:快速公交>常規(guī)公交>定制公交。

    ③應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型路徑系數(shù)明確車內(nèi)舒適性、可靠性、人性化設(shè)施分別是決定常規(guī)公交、快速公交和定制公交乘客滿意度的關(guān)鍵因素。同時(shí)從時(shí)間維度上繪制了四象限分析圖,發(fā)現(xiàn)各模式公交服務(wù)質(zhì)量中的薄弱環(huán)節(jié),為進(jìn)一步明確提升服務(wù)質(zhì)量提供參考。

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