通勤滿意度的群體異質(zhì)性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及建模分析

張小七， 苗 旺， 楊建坤， 王曉靜

(昆明學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 昆明 650214)

以人民滿意為中心是《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》對(duì)城市交通發(fā)展的內(nèi)涵及要求[1]. 伴隨我國(guó)城市交通已經(jīng)進(jìn)入由增量開發(fā)轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪績(jī)?yōu)化的高質(zhì)量發(fā)展階段，如何提高城市居民通勤滿意度和幸福感也逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn). 近年來“幸福通勤”作為關(guān)鍵指標(biāo)也出現(xiàn)在了全國(guó)主要城市通勤監(jiān)測(cè)報(bào)告中[2]. 研究通勤滿意度的分布特征和群體差異，有助于將幸福通勤等理念轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)的政策措施.

先前的文獻(xiàn)只對(duì)公共交通的滿意度予以研究，主要分析了經(jīng)濟(jì)水平等[3-5]方面對(duì)公交滿意度的影響. 另外，目前在我國(guó)只有極少的文獻(xiàn)對(duì)通勤滿意度的影響因素及分布特征進(jìn)行了初步探索. 趙明宇等[6]基于歸納式學(xué)習(xí)法分析通勤時(shí)間區(qū)間和通勤滿意度等級(jí)之間的關(guān)系，并通過問卷數(shù)據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，通勤時(shí)間介于10～30 min區(qū)間時(shí)，通勤滿意度等級(jí)最高. 孟斌等[7]從空間視角通過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，北京的內(nèi)城及南城區(qū)相對(duì)遠(yuǎn)郊區(qū)域的通勤滿意度更高. 崔繼昌等[8]建立的結(jié)構(gòu)方程模型得出，對(duì)工作特征和環(huán)境特征的感知顯著影響揚(yáng)州市民的通勤滿意度. 這些文獻(xiàn)只分析了時(shí)間、空間、環(huán)境等單個(gè)變量與通勤滿意度之間的關(guān)系，還需要更加系統(tǒng)的挖掘通勤滿意度分布特征的解釋變量.

綜上所述，本研究以昆明市為實(shí)證研究案例，首先，引入國(guó)外較為常用的通勤滿意度量表來測(cè)度549名受訪者的通勤滿意度，并將其劃分為不滿意、一般滿意、比較滿意3個(gè)等級(jí). 其次，通過描述性統(tǒng)計(jì)呈現(xiàn)通勤滿意度的整體分布特征，并運(yùn)用非參數(shù)檢驗(yàn)法識(shí)別通勤方式、通勤時(shí)間、工作區(qū)位、個(gè)體屬性等單個(gè)變量對(duì)通勤滿意度的解釋是否顯著. 最后，建立有序logistic回歸模型來綜合分析這些變量與通勤滿意度的相關(guān)關(guān)系. 研究目的在于掌握不同人群的通勤滿意度差異情況和挖掘出能顯著解釋通勤滿意度的變量，研究成果對(duì)制定差異化的通勤滿意度優(yōu)化政策和策略具有一定啟示意義.

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

以昆明市域范圍內(nèi)的通勤族為研究對(duì)象，在昆明市5個(gè)城區(qū)的商業(yè)中心開展隨機(jī)抽樣調(diào)查，回收730份問卷，剔除其中無效問卷181份，剩余549份有效問卷用于本研究，有效率達(dá)到75.2%. 問卷主要包含通勤時(shí)間、通勤方式、職住位置信息、個(gè)人及家庭信息和通勤滿意度量表5部分，樣本構(gòu)成及變量賦值如表1所示.

1)通勤時(shí)間和通勤方式. 通勤時(shí)間劃分為短時(shí)通勤(≤20 min)、中時(shí)通勤(20～40 min)和長(zhǎng)時(shí)通勤(40 min≥)3個(gè)類別. 結(jié)合昆明市實(shí)際情況，把通勤方式劃分為公共交通(公交車、地鐵、單位班車)、小汽車(私家車、共享汽車)、電單車、慢行交通(步行、騎行)4大類.

2)居住和工作位置信息. 通過問卷調(diào)查表中通勤者填寫的居住和工作所在位置(具體到社區(qū)或街道)，在整理數(shù)據(jù)過程中利用高德地圖精準(zhǔn)查找位置，確定具體位置后將職住區(qū)位分為主城區(qū)和外圍區(qū)2類.

3)個(gè)人和家庭信息. 男性樣本占比略高于女性，年齡在31～60歲的樣本占比為47%，超過80%的樣本是專科及以上學(xué)歷，家中有小汽車樣本占73%.

表1 樣本構(gòu)成及變量賦值

4)通勤滿意度. 借鑒D.Ettema[9]的出行滿意度量表(satisfaction with Travel Scale，STS)對(duì)通勤滿意度進(jìn)行測(cè)度. 如表2，量表圍繞認(rèn)知和情感2方面共設(shè)置7個(gè)題目進(jìn)行測(cè)度. 對(duì)549個(gè)樣本的7個(gè)題項(xiàng)滿意度數(shù)據(jù)進(jìn)行信度檢驗(yàn)，得到克隆巴赫Alpha為0.952，表明問卷題項(xiàng)內(nèi)部一致性較好.

1.2 研究方法

本研究主要揭示不同等級(jí)通勤滿意度(分為不滿意、基本滿意、比較滿意3類)的解釋變量，有序Logistic 回歸模型恰好是對(duì)存在序次關(guān)系的分類變量進(jìn)行影響因素檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)建模工具. 相比傳統(tǒng)的多元logistic回歸，有序Logistic 回歸不僅滿足分類因變量的影響因素檢驗(yàn)，而且更適用于存在等級(jí)高低的分類因變量的原因分析，故使用有序Logistic 回歸模型對(duì)不同等級(jí)通勤滿意度類別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模分析. 有序Logistic回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1)

式中，μj為分割點(diǎn)，有J-1個(gè)值，且μ1<μ2<μ3<…<μJ-1，α為回歸截距(回歸常數(shù)項(xiàng))；βk為第k個(gè)解釋變量(自變量)的回歸系數(shù).

累計(jì)概率的表達(dá)式(2)：

(2)

式中，p(y≤j/x)表示累計(jì)概率；y是x的函數(shù)，在本研究中y指3類通勤滿意度等級(jí)；x指表1中所有變量. 模型采用最大似然估計(jì)法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，具體操作可通過SPSS25軟件來實(shí)現(xiàn).

表2 通勤滿意度量表

2 異質(zhì)人群的通勤滿意度分布特征及非參數(shù)檢驗(yàn)

2.1 通勤滿意度劃分

先對(duì)滿意度量表中7個(gè)題項(xiàng)的滿意度值求算術(shù)平均，以此獲取每位受訪者的的平均滿意度，再對(duì)平均滿意度進(jìn)行等級(jí)劃分. 如表3所示，將平均滿意度為(-3.00)～(-1.00)的樣本定義為不滿意組，將平均滿意度為(-1.01)～(1.00)的樣本定義為一般滿意組，將平均滿意度為(1.01)～(3.00)的樣本定義為比較滿意組. 3個(gè)小組的樣本占比分別為13.7%、51.3%和35.0%. 整體而言，65%受訪樣本的通勤滿意度處于一般甚至較低水平.

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)及非參數(shù)檢驗(yàn)分析

通過描述性統(tǒng)計(jì)呈現(xiàn)不同人群的通勤滿意度等級(jí)的樣本占比情況，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用非參數(shù)檢驗(yàn)法分析單個(gè)解釋變量情況下不同人群通勤滿意度的統(tǒng)計(jì)分布特征是否存在顯著差異.

表3 通勤滿意度劃分情況

如表4所示，不同的通勤方式、不同的通勤時(shí)間段或不同的工作位置人群對(duì)通勤感知到的滿意程度不同，非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示存在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著差異. 公共交通通勤人群的平均滿意度最低(0.29)，慢行通勤人群的平均滿意度最高(1.20)，后者的比較滿意樣本占比接近53%，而前者只為27%；短時(shí)通勤者的平均滿意度最高(1.33)且其中比較滿意的樣本占56%，而長(zhǎng)時(shí)通勤者平均滿意度最低(-0.23)且其中比較滿意的樣本只占17%；在主城區(qū)工作的通勤者平均滿意度大于在城區(qū)外圍工作通勤者近0.4個(gè)單位，后者中通勤不滿意樣本占比高于前者達(dá)12%. 除此之外，受訪者的年齡、家中有無小汽車等人口統(tǒng)計(jì)變量對(duì)通勤滿意度的分布特征差異也存在顯著統(tǒng)計(jì)意義. 這說明從單個(gè)解釋變量來分析，通勤滿意度存在著群體異質(zhì)性.

3 通勤滿意度的群體異質(zhì)性建模分析

利用SPSS25軟件中的有序Logistic 回歸模型對(duì)不同通勤滿意度類別的群體異質(zhì)性進(jìn)行檢驗(yàn). 模型結(jié)果如表5所示，平行性檢驗(yàn)的P值為0.625，大于0.05，通過檢驗(yàn)，說明有序Logistic 回歸模型適用于本次研究；所建模型的整體顯著性P值小于0.05，且皮爾遜(Person)卡方檢驗(yàn)的P值為0.282，大于0.05，說明引入通勤方式、通勤時(shí)間、工作位置等解釋變量后模型的擬合優(yōu)度好于僅包含常數(shù)項(xiàng)的模型，模型解釋能力增強(qiáng)，具有顯著統(tǒng)計(jì)意義. 各個(gè)自變量對(duì)通勤滿意度等級(jí)分布差異的解釋見表5：

表4 描述性統(tǒng)計(jì)及非參數(shù)檢驗(yàn)情況

1) 通勤時(shí)間對(duì)通勤滿意度的影響最顯著，兩者存在顯著負(fù)相關(guān). 通勤時(shí)間越短，通勤滿意度就越高，根據(jù)OR值，短時(shí)和中時(shí)通勤者的通勤滿意度更高的可能性分別為長(zhǎng)時(shí)通勤者的6.31、2.16倍. 這也意味著如果通勤者遭受更長(zhǎng)時(shí)間的通勤，那么其產(chǎn)生不舒適的通勤體驗(yàn)和消極的感知評(píng)價(jià)的可能性更大，這自然會(huì)導(dǎo)致通勤滿意度的降低. 由于時(shí)間資源的有限性，通勤者往往存在一個(gè)通勤時(shí)間成本預(yù)算，當(dāng)現(xiàn)實(shí)消耗的通勤時(shí)間越長(zhǎng)，通勤者用于其他日常活動(dòng)的時(shí)間會(huì)越少，這將直接負(fù)面的影響通勤滿意度. 由此得出，合理適度縮短通勤時(shí)間有助于改善通勤滿意度.

2) 不同通勤方式的通勤滿意度分布特征也存在顯著差異. 以慢行交通為參照，OR值顯示，小汽車和電單車通勤群體的通勤滿意度更高的可能性只有慢行通勤群體的0.57、0.58倍，這說明步行和騎行這2類慢行交通相較于其他方式能給人們帶來更高的通勤滿意度. 這些差異背后可能的原因是：慢行交通方式一般只在短距離范圍內(nèi)使用，實(shí)際消耗的通勤時(shí)間較少，且慢行交通還能產(chǎn)生一定的健身效用，故慢行通勤者的通勤體驗(yàn)感最佳. 相反，小汽車通勤常常面臨頻繁的擁堵和較高的成本，而電單車通勤雖具有便捷優(yōu)勢(shì)但其易受天氣影響且安全性較差，所以小汽車和電單車這2類通勤群體的通勤滿意度不及慢行通勤群體. 公共交通在非參數(shù)檢驗(yàn)中對(duì)通勤滿意度存在顯著影響，其通勤滿意度是最低的，但在建模分析時(shí)卻沒有體現(xiàn)出顯著解釋性，這是因?yàn)榉菂?shù)檢驗(yàn)是單因素檢驗(yàn)，而有序logistic回歸模型是整合不同解釋變量的綜合檢驗(yàn)，此時(shí)公交對(duì)通勤滿意度的解釋力度可能受到了通勤時(shí)間變量的淹沒. 不難得出，在通勤時(shí)間預(yù)算范圍內(nèi)，引導(dǎo)更多通勤人員選擇步行、騎行通勤，可提高整體通勤滿意度.

3) 通勤滿意度在不同工作位置通勤人群之間也存在顯著差異. 在主城區(qū)工作的通勤人群，通勤滿意度更高的可能性是外圍區(qū)工作通勤人群的1.78倍. 從城市空間分布規(guī)律角度出發(fā)可理解為，城市外圍區(qū)相對(duì)主城區(qū)而言，其交通資源配置和生活配套設(shè)施相對(duì)落后，這一方面導(dǎo)致在外圍區(qū)工作人群并不一定生活在外圍區(qū)，意味著該類人群需要花費(fèi)更長(zhǎng)的通勤時(shí)間，另一方面，外圍區(qū)相對(duì)薄弱的交通資源造成較低的可達(dá)性，負(fù)面影響了通勤效率. 需要補(bǔ)充的是，居住位置并沒有呈現(xiàn)出對(duì)通勤滿意度的顯著性影響，這可能是由于在問卷調(diào)查過程中受訪者出于對(duì)自己隱私的保護(hù)，在居住位置信息填寫時(shí)對(duì)真實(shí)度有所保留. 為改善工作在城區(qū)外圍通勤者的滿意度，混合利用土地、平衡職住關(guān)系、產(chǎn)城同步開發(fā)等政策需要得到進(jìn)一步重視.

4) 同樣的問題在個(gè)人月收入上也得到了體現(xiàn). 通勤滿意度在個(gè)人月收入上沒有呈現(xiàn)顯著差異，但在通勤者家中有無小汽車這一變量上卻存在顯著差異. 通勤問卷調(diào)查得到的個(gè)人月收入可能會(huì)失真，而小汽車擁有情況的真實(shí)率會(huì)相對(duì)較高. 一般而言，有車家庭相比無車家庭經(jīng)濟(jì)水平更高，經(jīng)濟(jì)水平越高，通勤滿意度也就越高，故家中有無小汽車可作為家庭經(jīng)濟(jì)水平的代理變量. 模型OR值表明，家中沒有小汽車的通勤群體，通勤滿意度更高的可能性是家中有小汽車通勤群體的0.56倍，間接說明了家庭經(jīng)濟(jì)水平越高，通勤滿意度越大，這符合一般的經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí).

表5 通勤滿意度的有序Logistic回歸模型

4 結(jié)論

通勤滿意度是城市交通高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)，分析通勤滿意度的主要解釋變量對(duì)提高城市交通發(fā)展水平有啟示意義. 本項(xiàng)研究主要聚焦通勤滿意度的統(tǒng)計(jì)分布特征及群體差異情況，以昆明市為研究案例，通過描述性統(tǒng)計(jì)、單因素檢驗(yàn)和建模分析得出的結(jié)論是：通勤時(shí)間是通勤滿意度的關(guān)鍵解釋變量，通勤時(shí)間和通勤滿意度顯著負(fù)相關(guān)，短時(shí)通勤者(≤20 min內(nèi))滿意度最高，長(zhǎng)時(shí)通勤者(≥40 min)滿意度最低；通勤滿意度在不同通勤方式人群之間存在顯著差異，步行和騎行帶來較高的通勤滿意度，公交通勤滿意度最低，小汽車和電單車通勤滿意度不容樂觀；工作位置的空間差異可有效解釋通勤滿意度分布特征，在主城區(qū)工作比在外圍區(qū)工作感知到的通勤滿意度明顯更高.

根據(jù)以上這些研究結(jié)論，在提高通勤幸福指數(shù)方面可得到的政策啟示有3個(gè)方面：①優(yōu)化職住關(guān)系，界定合理的通勤時(shí)間閾值范圍，并以此為目標(biāo)構(gòu)建舒適通勤圈，有效縮短通勤時(shí)間，盡力實(shí)現(xiàn)職住平衡；②提高土地利用混合度，尤其在新城、新區(qū)開發(fā)過程中，注重工作崗位和交通、教育、醫(yī)療、商務(wù)等配套設(shè)施的協(xié)同規(guī)劃與同步建設(shè)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)城融合，引導(dǎo)更多市民在工作區(qū)域就近居??；③優(yōu)化交通資源配置，對(duì)步行、騎行系統(tǒng)進(jìn)行交通軟硬資源的適度傾斜，城市交通規(guī)劃、建設(shè)、管理及運(yùn)營(yíng)應(yīng)優(yōu)先保障步行和騎行交通，鼓勵(lì)慢行通勤，倡導(dǎo)綠色、健康和幸福通勤，從交通供需平衡的角度合理控制小汽車通勤總量，持續(xù)完善公共交通運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量，從而在通勤方式整體結(jié)構(gòu)上提高通勤滿意度.