基于聯(lián)合分析的校區(qū)常規(guī)公共交通服務質量分析

劉建榮,溫惠英,黃　玲

(華南理工大學 土木與交通學院，廣東 廣州 510640)

基于聯(lián)合分析的校區(qū)常規(guī)公共交通服務質量分析

劉建榮,溫惠英,黃玲

(華南理工大學 土木與交通學院，廣東 廣州 510640)

摘要:公共交通服務質量是影響公交出行分擔率的重要因素.為確定大學生對校區(qū)常規(guī)公共交通的服務評價以及對常規(guī)公共交通各影響因子的偏好程度，本文利用聯(lián)合分析模型，對校區(qū)間的常規(guī)公共交通服務質量進行了研究.通過實測數(shù)據(jù)分析，得出了高消費群體及低消費群體對于可靠性、車內(nèi)環(huán)境、車輛行駛時間、價格、等車時間等方面屬性水平的效用值，給出了公交系統(tǒng)的效用函數(shù)，并由此確定了各屬性的權重.研究結果表明，大學生的消費水平對大學生的常規(guī)公交服務質量評價的影響幾乎可以忽略不計；此外，大學生在出行中最為看重車輛內(nèi)環(huán)境，其次才是時間性因素，如可靠性、車輛行駛時間、等車時間等，而對于價格不敏感.

關鍵詞:公共交通； 權重； 聯(lián)合分析； 校區(qū)常規(guī)公交

常規(guī)公交服務質量方面的研究目前吸引了部分研究者，特別是歐美學者的研究興趣.對于公交服務質量研究的主要方法主要有IS模型(Important-Satisfaction)、結構方程模型(Structural Equation Model)及離散選擇模型(Discrete Choice Model).IS模型分析中，列出若干公交服務質量的影響因子，讓調查者分別評述對各影響因子的滿意度及重要程度，滿意度及重要程度一般采用李克特(Likert)十級或七級量表.在此基礎上，將各影響因子的滿意度及重要程度相乘，根據(jù)數(shù)值大小確定乘客對于公交服務質量影響因子的關注程度.部分學者，如Peter Foote[1]、Iseki[2]等利用此方法對常規(guī)公交服務質量進行了研究，TRB也出版了利用IS方法評價公交服務的指導書[3].結構方程模型主要研究各類潛變量之間的關系.Joewono[4]、Stuart[5]、Eboli[6]及Wen-Tai Lai[7]等正是利用此模型研究公交服務質量及公交服務質量影響因子與乘客滿意度之間的關系.離散選擇模型能夠分析或再現(xiàn)出行者的出行選擇行為，因此利用此方法研究公交服務質量的論著亦較多[8-15].鑒于數(shù)據(jù)獲取的難易程度，目前研究一般采用SP(Stated Preference)方法.除以上三種方法外，也有部分學者采用其他方法進行研究，如Liu[16]采用聯(lián)合分析方法對有工作的出行者的選擇行為進行分析.

目前我國對于公交優(yōu)先以及公交服務水平的評價越來越重視.從研究現(xiàn)狀來看，主要是歐美學者對公交服務質量進行研究，但是正如Das[17]所言，由于發(fā)達國家與發(fā)展中國家之間經(jīng)濟水平以及公交服務的巨大差距，歐美國家的研究并不適用于中國的實際情況.而我國對公交服務質量的研究較少，且主要集中在客觀指標方面，如中國交通運輸部發(fā)布的《公交都市評價指標體系》，對乘客的主觀感知方面的評價很少.在實際情況中，利用公交系統(tǒng)客觀性能指標得出的服務質量或者服務水平評價，與公交乘客的服務期望和感知之間可能存在一定的差距，致使公交系統(tǒng)管理人員往往以主觀臆斷的方式猜測乘客的需求.這使得常規(guī)公交系統(tǒng)的服務質量與乘客的期望之間產(chǎn)生很大的偏差.

因此為了研究出行者對于常規(guī)公交服務質量的觀點，本文以廣州市大學生為調查對象，利用聯(lián)合分析方法，對常規(guī)公交服務質量影響因子的效用及權重進行分析.

1研究方法

研究選取S大學學生為研究對象.S大學現(xiàn)有W校區(qū)及D校區(qū)，距離約18 km.W校區(qū)和D校區(qū)之間主要由常規(guī)公交2號線連接.票價為4元，發(fā)車間隔為15 min，從W校區(qū)至D校區(qū)行程時間在40～60 min之間.由于S大學大部分學生大一在D校區(qū)學習，大二開始在W校區(qū)學習，因此學生對于公交2號線較為熟悉.

為確定大學生對于常規(guī)公共交通的服務評價，本文利用聯(lián)合分析模型對其進行分析.聯(lián)合分析方法在市場營銷研究中產(chǎn)生，主要用于了解消費者的購買偏好.它是一種多元分析法，對研究對象進行正交設計試驗，并且采用回歸方法確定其各方面因素效應,其應用的基本前提是：消費者根據(jù)產(chǎn)品或者服務的各方面因素，從總體上對產(chǎn)品和服務的價值進行判斷.聯(lián)合分析法的基本假設包括：(1) 產(chǎn)品是各種屬性的集合；(2) 產(chǎn)品的效用是所有這些屬性效用的簡單函數(shù)；(3) 產(chǎn)品的效用能夠預測消費者的行為.

由于聯(lián)合分析法中，隨著影響因子以及屬性水平的增加，模型分析的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何級的增長，因此在分析中應當把握其主要的影響因素.根據(jù)文獻[16]的分析，價格因素、公交站臺環(huán)境因素對于出行者公交服務評價的影響最小，因此本文不考慮站臺因素.考慮到公交2號線價格為4元，比一般常規(guī)公交價格高出1倍，且主要服務群體為大學生，而大學生大部分沒有收入，可能比較關注價格，因此論文中將考慮價格因素.此外，文獻[16]的模型中沒有考慮公共汽車行駛時間可能存在一定的偏差，因此在本論文的模型中將增加對公共汽車行駛時間的考慮.故本文確定影響因子及屬性水平如表1所示.

表1　各影響因子屬性水平

利用上述影響因子與因子水平，可以組成108種(3×2×3×2×3)虛擬的公交系統(tǒng).如果受訪者對108種虛擬的公交系統(tǒng)進行一一評價，顯然是不現(xiàn)實的，而且可能會導致偏好結構的估計出現(xiàn)較大的偏差.故利用SPSS軟件對其進行正交化處理，得出16種可能的公交服務，如表 2所示.

利用全輪廓方法進行上述虛擬的公交系統(tǒng)進行調查，即將每一種虛擬的公交系統(tǒng)制成卡片，讓被調查者對其進行打分評價.

2數(shù)據(jù)分析

根據(jù)出行目的的不同，普通成年人的出行一般可分為工作出行及非工作出行.但是往返W校區(qū)及D校區(qū)的學生的出行目的一般都是休閑娛樂，與普通成年人的出行目的存在較大的差異.因此不宜根據(jù)是否為工作出行對往返兩校區(qū)的大學生進行分類.

鑒于大學生一般沒有經(jīng)濟收入，而其月均消費額能從一定側面反映其對金錢的態(tài)度.根據(jù)調查發(fā)現(xiàn)，較為節(jié)儉的大學生一般月均消費在500～800元之間，而消費水平較高的大學生的月均消費在1 300～2 000元之間.因此本文根據(jù)大學生的月均消費額度，將大學生分為兩大群組，即高消費額群組(月均消費大于等于1 000元)和低消費額群組(月均消費小于1 000元)，對二者的調查數(shù)據(jù)分別進行分析.

對于高消費額大學生，共調查178名大學生，獲得有效數(shù)據(jù)167組.對于低消費額大學生，共調查149名大學生，獲得有效數(shù)據(jù)141組.利用SPSS對調查數(shù)據(jù)進行處理，可得對于各消費額度大學生群組中的每一個大學生，其常規(guī)公共交通各影響因子的效用值.將各效用值進行綜合分析，結果如表3所示.

表2　虛擬的公交系統(tǒng)

表3　各消費額群組影響因子的效用

模型的相關系數(shù)如表4所示.

表4各消費額群組相關系數(shù)

Tab.4Correlation coefficient of the high and low consumption class

評分Sig.高消費額群組低消費額群組高消費額群組低消費額群組Pearson'sR0.9730.98800Kendall'stau0.9790.92900

由表4可知，Pearson′s R和Kendall′s tau的預測評分值都接近1，且兩者的雙尾檢驗顯著性水平均為0，由此可見，兩個相關系數(shù)的檢驗都非常顯著，模型的擬合精度較高.

由于效用值是以標準單位顯示，可以彼此相加而稱為任何組合的整體效用，故校區(qū)間公交系統(tǒng)的整體效用可表示為

U=β1Urel+β2Uin+β3Urun+β4Upri+β5Uwait,

(1)

式中，U表示整體效用，Urel表示可靠性效用，Uin表示車內(nèi)環(huán)境效用，Urun表示車輛行駛時間效用，Upri表示價格效用，Uwait表示等車時間效用，β1～β5表示待估權重系數(shù)．

根據(jù)每個被調查者對各種影響因子的效用值，可以用式(2)確定其所認定的各影響因子權重

(2)

式中,Vij表示第i個被調查乘客對于第j個影響因子的權重，Uij表示第i個被調查乘客對于第j個影響因子的效用.

綜合被調查乘客整體，每一個影響因子的權重可以表示為

(3)

故各種影響因子的權重數(shù)值如表5所示.

表5各消費額群組因子權重

Tab.5Attributes’ weight of the high and low consumption class

影響因子權重/%高消費額群組低消費額群組可靠性21.73421.557車內(nèi)環(huán)境37.11737.147行駛時間18.09018.610價格8.9287.039等車時間14.13115.647

根據(jù)表5可知，對于各消費額群組而言，其乘坐公交車最重視的是車內(nèi)環(huán)境(權重分別為37.117%和37.147%)，即高消費額度大學生對于常規(guī)公共交通服務質量的評價主要受是否有座位的影響.可靠性對于常規(guī)公交服務質量的影響程度次之(權重分別為21.734%和21.557%).價格、等車時間的權重較小，尤其是價格因素，其權重不足10%.

由表5可以看出，對于兩個群組影響因子權重差距很小，僅僅價格因子的權重的差值超過1.此外對于兩個群組的影響因子權重進行t檢驗發(fā)現(xiàn)兩個群組的數(shù)據(jù)差異不顯著，即本文在調查前假設的不同消費額度群組對于常規(guī)公交服務質量影響因子的評價可能不一致的結論與事實有所沖突，因此將兩個群組統(tǒng)一考慮，可得權重如圖1所示.

從圖1可以看出，對于常規(guī)公共交通，大學生最為重視的是車內(nèi)環(huán)境(權重為37%)，即大學生出行時最為看重公交車內(nèi)是否有座位；其次是行駛時間可靠性(權重為22%)；車輛行駛時間與等車時間的權重相差不大(分別為18%與15%)；大學生最不關注的是車票價格.

圖1　影響因子權重

此外，對比參考文獻[16]可以發(fā)現(xiàn)，大學生與一般人群存在較大差距.一般人群最為關注行駛時間和可靠性，對車內(nèi)環(huán)境關注較少；而大學生更為關注車內(nèi)環(huán)境，對于行駛時間和可靠性的關注程度反而更低.

鑒于行駛時間、等車時間、價格為數(shù)值型變量，且各變量的取值范圍及單位差異較大，因此有必要分析其線性回歸系數(shù).本文根據(jù)調查數(shù)據(jù)分析可得3個變量的線性回歸系數(shù)如表6所示.

表6　數(shù)值型變量的系數(shù)

根據(jù)表6可知，三者的B系數(shù)均為負值，說明隨著數(shù)值的增加，大學生對于行駛時間、價格、等車時間的評價均將變差，也即對常規(guī)公交服務質量的評價變差.

雖然根據(jù)圖1分析，價格所占權重很低，但從B系數(shù)的絕對值來看，價格的B系數(shù)絕對值最大(1.238)，這說明在行駛時間、價格、等車時間均增加一個單位的情況下，大學生對于價格的變化最為敏感.究其原因，很有可能是因為對于常規(guī)公交系統(tǒng)而言，車票價格較低，因此大學生對其不敏感.此外，行駛時間等B系數(shù)略大于等車時間的B系數(shù)，說明大學生在出行中對于行駛時間的敏感程度略高于等車時間.

3結論

本文應用聯(lián)合分析模型，分析了大學生對于常規(guī)公共交通服務的各種屬性的偏好程度，得出了常規(guī)公交服務質量各類影響因素的權重以及部分數(shù)值型變量的B系數(shù).結果表明，對于常規(guī)公共交通，大學生最為重視的是車內(nèi)環(huán)境(37%)，其次是行駛時間可靠性(22%)，車輛行駛時間與等車時間的權重相差不大(分別為18%與15%)，而最不關注的是車票價格.

因此為吸引大學生乘坐常規(guī)公交車，公共交通最應改善的是車內(nèi)環(huán)境，尤其是擁擠情況、空調等，其次是提高車輛的準點率.研究結果對提高大學生使用公交率和改善不同校區(qū)間公交服務質量有一定的實際指導意義.

目前論文主要存在以下幾點不足之處：(1) 如公交車上有無座位會影響到出行者對于行駛時間的感知，但由于模型的限制，本文無法考慮該因素；(2) 對于大學生，目前根據(jù)其消費情況進行分組，分組較為粗略.因此作者將根據(jù)目前的調查數(shù)據(jù)，利用discrete choice等模型進行進一步分析.

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An Analysisof Campus Bus Transit Service Quality Based on Conjoint Analysis

Liu Jian-rong，Wen Hui-ying，Huang Ling

(School of Civil Engineering and Transportation,South China University of Technology, Guangzhou 510640，China)

Abstract:Bus transit service quality is a major factor that affects public transport users’ access to bus service. In order to assess how university students make choices and trade-offs in traveling cost, traveling time, reliability, in-bus environment and waiting time, and to investigate the extent to which the components of bus transit service quality vary according to consumption level, bus transit service quality is analyzed based on the conjoint analysis. Through a data survey and analysis, the utility values of traveling cost, traveling time, reliability, in-bus environment and waiting time of the high-consumption-level group and the low-consumption-level group are obtained. Then the factors’ weights are derived through the utility values. The results show that there are no relations between the consumption level and the university students’ evaluation of bus transit. Furthermore, the university students value the most the in-bus environment, which is followed by reliability, traveling time and waiting time. Also, the university students do not care about price.

Key words:transit; weight; conjoint analysis; campus bus transit

收稿日期:2015-08-27

基金項目:國家自然科學基金資助項目(51408237，51378222)；廣東省重大科技專項項目(2012A010800003)

作者簡介:劉建榮(1984-)，男，講師，博士，主要研究方向為公交出行行為、智能公交系統(tǒng)等. 通訊作者: 黃玲(1979-)，女，講師，博士，主要研究方向為智能交通、交通行為分析.E-mail: hling@scut.edu.cn

doi:10.3969/j.issn.1007-7162.2016.02.008

中圖分類號:U121

文獻標志碼:A

文章編號:1007-7162(2016)02-0042-05