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。