張藝鑫　張萌萌

摘要：為提升慢行交通系統(tǒng)建設質(zhì)量，根據(jù)居民慢行出行體驗反饋進行慢行交通環(huán)境滿意度評價。采用調(diào)查問卷的方式，通過探索性因子分析方法提取慢行交通環(huán)境滿意度評價調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，確定慢行交通環(huán)境滿意度的關鍵因素為非機動車設施便利度、街道環(huán)境、安全性感知、舒適度感知與整體滿意度，基于結構方程模型（structural equation modeling，SEM）構建慢行交通環(huán)境滿意度的假設模型，進行適配度檢驗和假設檢驗，分析慢行交通環(huán)境滿意度模型的路徑系數(shù)并提出相應優(yōu)化措施。結果表明：城市慢行交通環(huán)境滿意度的影響因素按重要性從大到小依次為非機動車設施便利度、舒適性感知、街道環(huán)境、安全性感知；非機動車設施便利度與舒適度感知是影響城市慢行交通環(huán)境滿意度的主要因素，舒適度感知對城市慢行交通環(huán)境滿意度的影響比安全性更大，機非/人非隔離狀態(tài)是影響出行者舒適度感知的最大因素。此結果可為慢行交通環(huán)境建設提供改善措施。

關鍵詞：城市交通；滿意度；SEM；慢行交通環(huán)境；影響因素；探索性因子分析

中圖分類號：U491.1;TU984.191文獻標志碼：A文章編號：1672-0032（2023）02-0038-11

引用格式：張藝鑫，張萌萌.基于SEM的城市慢行交通環(huán)境滿意度評價影響因素分析［J］.山東交通學院學報，2023，31（2）：38-48.

ZHANG Yixin， ZHANG Mengmeng. Factors of satisfaction evaluation for urban ped & bike traffic environment by structural equation model［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2023，31（2）：38-48.

0 引言

慢行交通主要包括步行和自行車騎行等方式，在居民短距離出行中比較安全、舒適、便捷、環(huán)保，比機動化交通出行方式更具優(yōu)勢。但目前國內(nèi)慢行交通基礎設施建設不完善，侵占步行與非機動車道路權等現(xiàn)象普遍存在，居民對慢行交通出行環(huán)境的滿意度較低。隨綠色低碳出行理念的推廣，公交與慢行交通結合的出行方式得到普及，慢行出行的比例逐步提升；我國慢行交通系統(tǒng)規(guī)劃逐步推進，慢行交通系統(tǒng)建設已成為城市交通系統(tǒng)建設的重要任務之一。評價研究慢行交通體系可為科學合理建設慢行交通系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)基礎和輔助決策支持。

國內(nèi)外關于慢行交通系統(tǒng)評價方面的研究趨向于關注慢行者的出行需求[1-2]，但大多根據(jù)政府決策及專家經(jīng)驗選取和衡量評價指標，較少考慮慢行出行者的出行體驗。目前評價慢行交通系統(tǒng)涉及出行需求、心理需求、街道環(huán)境、基礎設施及經(jīng)濟運營等多方面內(nèi)容。常見的評價方法有層次分析法、因子分析法、主成分分析法、灰色關聯(lián)分析法及模糊綜合評價法等，均以學者專家經(jīng)驗為基礎，分析判斷評價指標對慢行交通系統(tǒng)的影響程度及其與慢行者實際出行需求存在的差異，但無法衡量評價指標體系的內(nèi)部關系，也無法分析指標間的直接與間接影響效應。因此，評價慢行交通系統(tǒng)需尋求既能描述慢行者出行需求，又反映指標體系內(nèi)部關系、指標間影響效應的評價方法。

顧客滿意度指數(shù)模型描述顧客對產(chǎn)品或服務的消費認知過程，為慢行交通的評價研究提供思路[3-4]。通過出行者對慢行出行需求的滿意度度量慢行交通系統(tǒng)的公眾滿意度，在調(diào)查顧客滿意度的基礎上采用多指標評價方法評價慢行交通系統(tǒng)。段婷等[5-6]通過相關性分析對地鐵站附近的慢行環(huán)境進行滿意度評價，并通過因子分析確定地鐵站附近步行和自行車環(huán)境適宜性的評價體系。李海建[7]通過調(diào)查問卷獲取居民對休閑空間體驗的重要度-滿意度數(shù)據(jù)，采用重要性-績效表現(xiàn)分析法構建居民滿意度評價體系?；趯哟畏治龇ê湍：C合評價，王希銘[8]、許熙巍等[9]、洪海林等[10]和王若琳[11]分別構建對深圳、天津、貴陽和上海等城市部分區(qū)域的慢行系統(tǒng)的滿意度評價模型。但上述評價方法主要關注評價結論，未將影響因素間的關系作為重點分析，科學評價慢行交通系統(tǒng)需探究影響因素間的結構關系及因果邏輯關系。

為解決上述問題，F(xiàn)ornell等[12]將結構方程引入滿意度指數(shù)模型，陰星星[13]采用結構方程模型（structural equation modeling，SEM）分析慢行者出行幸福感、滿意度及情緒間的關系，構建慢行出行幸福感影響因素的多元Logit模型。傅碧天[14]以公眾偏愛的共享單車出行為重點，在計劃行為理論中引入個人環(huán)保和環(huán)境社會學因素作為結構方程模型變量。徐俊等[15]基于結構方程模型，通過回歸分析和擬合度分析，評價不同情況下騎行方式與慢行交通系統(tǒng)影響因素間的關系及相互作用程度。陳堅等[16-17]在構建城市軌道交通乘客滿意度多群組分析模型時引入結構方程理論，基于改進的中國顧客滿意度指數(shù)模型構建結構方程模型，分析乘客滿意度影響因素。AMOS、LISREL等軟件采用結構方程原理分析變量間關系，這些軟件的研發(fā)完善使得結構方程模型分析法得以發(fā)展，但在慢行交通評價上應用較少[17]。

本文從慢行者出行體驗角度出發(fā)，采用調(diào)查問卷的方式挖掘慢行出行者的出行特征、出行需求傾向和出行安全性等信息，對調(diào)查數(shù)據(jù)進行探索性因子分析，確定影響慢行交通環(huán)境滿意度的關鍵因素；構建慢行交通環(huán)境滿意度評價模型，以期為慢行交通體系建設及管理運營提供參考。

1 結構方程模型

結構方程模型可建立、估計和檢驗因果關系，能替代通徑分析、多重回歸、協(xié)方差分析、因子分析等方法分析單項指標間的相互關系和單項指標對總體的影響，包括測量方程和結構方程2部分。

式中：Y為內(nèi)生觀測變量構成的向量，ΛY為內(nèi)生觀測變量對潛在變量的因子載荷矩陣，η為內(nèi)生潛在變量，eε為內(nèi)生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差，X為外生觀測變量構成的向量，ΛX為外生觀測變量對潛在變量的因子載荷矩陣，ξ為外生潛在變量，eI為外生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差。

外生潛在變量是指某一潛在變量對其他潛在變量存在影響，內(nèi)生潛在變量是指某一潛在變量既受其他潛在變量影響，也對其他潛在變量存在影響。

式中：B為內(nèi)生潛在變量間的系數(shù)矩陣，Γ為外生潛在變量對內(nèi)生潛在變量的系數(shù)矩陣，ζ為潛在變量經(jīng)估計后無法解釋的誤差向量。

2 研究方法及調(diào)查數(shù)據(jù)分析

2.1 研究方法

以經(jīng)常采用慢行交通方式的出行者為調(diào)查對象，采用調(diào)查問卷的方式，將出行者慢行交通中的體驗與出行前的期望對比，度量慢行交通環(huán)境的滿意度[18]。

結合研究目的和研究內(nèi)容，將慢行交通環(huán)境滿意度調(diào)查問卷分為2部分：第1部分為單選題項，主要調(diào)查受訪者的個人屬性和慢行出行屬性，包括性別、年齡、職業(yè)、常用出行方式和慢行出行目的等；第2部分為慢行交通環(huán)境滿意度評價量表，考慮居民慢行出行需求[5，9，11]，篩選慢行交通環(huán)境滿意度評價的調(diào)查指標。結合Likert五級評分量表，對21個調(diào)查指標（觀測變量）進行定量測度，如表1所示。各題項最低得分為1分（非常不滿意），最高得分為5分（非常滿意）。

共發(fā)放500份調(diào)查問卷，剔除無效問卷，共回收有效問卷426份，有效率為85.2%。

2.2 調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

2.2.1 個人和慢行出行屬性

受訪者個人和慢行出行屬性統(tǒng)計分析如表2所示。由表2可知：受訪者男女人數(shù)相差不大，年齡為25～65歲的受訪者最多，占受訪者總人數(shù)的70.9%；受訪者的職業(yè)多為學生和全職員工，占受訪者總人數(shù)的75.1%；選擇步行和騎行作為常用出行方式的受訪者分別占受訪總人數(shù)的43.9%、47.4%，采用慢行交通出行方式的主要目的是休閑娛樂、通勤和換乘。

2.2.2 調(diào)查指標分析

將有效調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)輸入軟件SPSS并進行統(tǒng)計分析，V1～V21的平均滿意度如表3所示。由表3可知：在對慢行交通環(huán)境滿意度的度量指標中，非機動車停放便利度、機非/人非隔離狀況、非機動車駛入步行街道狀況、遮陽避雨設施和空氣噪聲污染情況的平均滿意度最低，受訪者普遍存在不滿意的現(xiàn)象。

通過對調(diào)查問卷的統(tǒng)計分析梳理出行者的統(tǒng)計學特征，總結出行者對慢行交通環(huán)境現(xiàn)狀建設的態(tài)度，為建立結構方程模型奠定基礎。

2.3 探索性因子分析

探索性因子分析是指采用降維思想，將多個相互關聯(lián)的變量轉化為少數(shù)幾個互不相關的綜合指標，綜合指標是原來多個變量的主成分，每個主成分均是觀測變量的線性組合，且各主成分間互不相關，適用于驗證指標量表結構的有效性與合理性，估計潛在變量間關系。

進行探索性因子分析前，需采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）與巴特利特球形檢驗方法檢驗觀測變量間的相關性。采用KMO檢驗系數(shù)比較分析各變量間的簡單相關系數(shù)和偏相關系數(shù)，KMO檢驗系數(shù)超過0.6時，變量可進行探索性因子分析；KMO檢驗系數(shù)越接近1，變量間的相關性越高，越適合進行探索性因子分析。采用巴特利特球形檢驗方法檢驗各變量間的相關性程度，顯著性水平p≤0.01時，表示原始變量間存在相關性，適合進行探索性因子分析。

根據(jù)調(diào)查問卷數(shù)據(jù)整理量表數(shù)據(jù)并進行變量相關性檢驗，結果如表4所示。由表4可知，21個觀測變量（調(diào)查指標）適合進行探索性因子分析。

采用軟件SPSS中的主成分分析法命令計算各觀測變量的特征值、方差貢獻率及累計方差貢獻率，確定主成分個數(shù)，實現(xiàn)降維目的。特征值反映主成分影響力度，即引入該主成分后可解釋平均多少個觀測變量的信息；方差貢獻率為該觀測變量的特征值與所有因子特征值之和的比值；累計方差貢獻率是抽取的特征值之和與所有因子特征值之和的比值。確定主成分的個數(shù)時一般以特征值不小于1（接近1也可以）或累計貢獻率超過60%為標準。調(diào)查指標的總方差解釋結果如表5所示。由表5可知：5個主成分可共同解釋變異量的66.707%，證明調(diào)查數(shù)據(jù)有良好的結構效度。

將原觀測變量分為非機動車設施便利度、安全性感知、舒適度感知、街道環(huán)境、整體滿意度等5個潛在變量，根據(jù)旋轉成分矩陣[19]，采用軟件SPSS分析觀測變量對潛在變量的影響程度，計算因子載荷量，如表6所示。

因子載荷量超過0.4的觀測變量能有效反映潛在變量，可根據(jù)表6數(shù)據(jù)構建慢行交通環(huán)境滿意度評價模型。

2.4 調(diào)查問卷數(shù)據(jù)檢驗

對慢行交通環(huán)境滿意度調(diào)查問卷數(shù)據(jù)進行信效度檢驗，驗證數(shù)據(jù)的可靠性，為構建結構方程模型奠定基礎。

2.4.1 信度檢驗

對慢行交通環(huán)境滿意度調(diào)查問卷建立包含21個題項的總量表，為保證量表的內(nèi)部一致性和關聯(lián)性，采用Cronbach′s α系數(shù)對潛在變量進行信度檢驗，Cronbach′s α系數(shù)大于0.6表明變量間相關性較強。Cronbach′s α系數(shù)的計算公式為：

式中：k為題項總數(shù)，本文k=21；s為同類題項總分的方差；Si為題項i所得滿意度評價得分的方差。

計算潛在變量的Cronbach′s α系數(shù)，結果如表7所示。由表7可知：5個潛在變量的相關性較強，數(shù)據(jù)可靠程度較高[20]，符合結構方程模型的要求。

2.4.2 效度檢驗

對各觀測變量進行效度檢驗，采用卡方值計算潛在變量的組合效度CR和平均變異數(shù)萃取量AVE。當CR>0.7，AVE>0.5時，表明調(diào)查問卷數(shù)據(jù)可靠，可保證內(nèi)部一致性較好，計算公式分別為：

式中：λi為各觀測變量的標準化因子載荷系數(shù)，n為該因子的測量指標個數(shù)，δi為測量殘差。

各潛在變量的效度檢驗結果如表8所示。由表8可知調(diào)查問卷數(shù)據(jù)可靠性較高，符合結構方程模型的要求。

3 結構方程模型構建

3.1 潛在變量界定

分析探索性因子并進行信效度檢驗后，確定結構方程模型的5個潛在變量，每個潛在變量由2～6個慢行交通環(huán)境滿意度評價觀測變量組成。根據(jù)潛在變量間是否相互影響，將潛在變量分為外生潛在變量與內(nèi)生潛在變量。

結合結構方程模型的原理，對5個潛在變量界定為：非機動車設施便利度影響其他潛在變量，但不受其他潛在變量影響，屬于外生潛在變量；街道環(huán)境、安全性感知、舒適度感知和居民滿意度均影響其他潛在變量，同時受其他潛在變量影響，屬于內(nèi)生潛在變量。

3.2 慢行交通環(huán)境滿意度假設模型

通過探索性因子分析及信效度檢驗，結合結構方程模型的原理，構建慢行交通環(huán)境滿意度評價假設模型，如圖1所示。將慢行交通環(huán)境滿意度評價假設模型潛在變量間的相互影響關系描述為：非機動車設施便利度影響街道環(huán)境H1，街道環(huán)境影響安全性感知H2和舒適度感知H3，非機動車設施便利度影響安全性感知H4和舒適度感知H5，安全性感知影響舒適度感知H6和整體滿意度H7，舒適度感知影響整體滿意度H8，H1～H8稱為路徑系數(shù)。

基于結構方程模型進行模型數(shù)學解釋。測量模型

式中：Y19×1為19個內(nèi)生觀測變量構成的向量，ΛY，19×4為內(nèi)生觀測變量對潛在變量的因子載荷矩陣，η4×1為4個內(nèi)生潛在變量，eε，19×1為內(nèi)生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差，X2×1為2個外生觀測變量構成的向量，ΛX，2×1為外生觀測變量對潛在變量因子載荷矩陣，ξ1×1為1個外生潛在變量構成的向量，eΙ，19×1為外生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差。

式中：B4×4為4個內(nèi)生潛在變量間的系數(shù)矩陣，Γ4×1為1個外生潛在變量對4個內(nèi)生潛在變量的系數(shù)矩陣，ζ4×1為4個內(nèi)生潛在變量經(jīng)估計后無法解釋的誤差向量。

3.3 模型質(zhì)量檢驗

3.3.1 適配度檢驗

采用絕對適配度指標中的卡方自由度比值、擬合優(yōu)度指數(shù)和近似誤差均方根判斷慢行交通環(huán)境滿意度評價假設模型適配度是否達標?？ǚ阶杂啥缺戎翟叫?，證明協(xié)方差矩陣和樣本數(shù)據(jù)越適配，模型適配程度越高。模型相對適配度指標包括增值擬合指數(shù)、非標準擬合指標和相對擬合指標，可反映理論模型與生成模型的接近程度，檢驗結果均要求模型相對適配度指標大于0.900。慢行交通環(huán)境滿意度評價假設模型的適配度指標檢驗結果如表9所示。由表9可知：慢行交通環(huán)境滿意度評價假設模型的適配度檢驗結果均符合標準，整體擬合度良好，說明慢行交通環(huán)境滿意度評價假設模型可接受且能反映慢行交通環(huán)境滿意度影響因素關系。

3.3.2 假設檢驗

通過路徑系數(shù)的t檢驗慢行交通環(huán)境滿意度評價假設模型的假設關系是否成立，t為描述樣本量與模型顯著性水平的指標，當|t|>1.96，p<0.001時，可認為置信度α>0.05，參數(shù)估計值十分顯著，假設關系可接受。采用軟件AMOS的運行路徑分析，得到各假設路徑系數(shù)t和p如表10所示。由表10可知：H1～H8均達到顯著性水平，即H1～H8全部成立，假設關系得到驗證。

3.4 路徑系數(shù)分析

采用軟件AMOS 24.0對所建立的慢行交通環(huán)境滿意度模型進行標準化路徑分析，結果如圖2所示。

由圖2可知：在非機動車設施便利度層面，影響較明顯的因素是非機動車停放便利度，出行者更注重非機動車的基礎設施建設；在街道環(huán)境層面，街道寬度和路面平整度同等重要，其次為照明情況，表明出行時出行者密切關注直接影響自身出行舒適性的因素；在安全性感知層面，非機動車駛入步行街道狀況和公交車駛入非機動車情況影響程度接近，說明步行者和騎行者均關注隔離設施的設置合理性，非機動車停放的防盜安全影響程度較低；舒適度感知方面，按照出行者關注程度從高到低排序依次為機非/人非隔離狀況、立體過街設置、無障礙設施設置、過街信號時長設置合理性、換乘便利度和標志標識清晰度，表明出行者在舒適度上優(yōu)先考慮與空間相關的機非隔離設施設置，原因是出行時人們特別關注自身擁有的空間，一旦出行空間小于自身所能接受的心理空間，出行者易產(chǎn)生警惕感和緊張感，影響出行體驗；在整體滿意度層面，出行者更注重自身的總體體驗感和出行經(jīng)歷愉悅。

3.5 影響效應及慢行交通環(huán)境改進措施

影響效應分為直接和間接影響效應。間接效應由中間變量引起，總效應為直接效應與間接效應的總和。計算潛在變量對慢行交通環(huán)境整體滿意度的影響效應，結果如表11所示。

由表11可知：影響整體滿意度的指標由大到小排序為非機動車設施便利度、舒適性感知、街道環(huán)境、安全性感知，其中非機動車設施便利度、街道環(huán)境對整體滿意度無直接顯著影響，分別通過安全性感知與舒適度感知間接影響慢行交通環(huán)境滿意度。非機動車設施便利度與舒適度感知是影響慢行交通環(huán)境滿意度的主要因素，街道環(huán)境與安全性感知對慢行交通環(huán)境滿意度的影響較小。

根據(jù)路徑分析結果和影響效應，可采取多項措施改善慢行交通環(huán)境：改善非機動車停放設施，增設私人自行車和助力車停放區(qū)，對慢行車道違停占用現(xiàn)象加強管制，同時加強對共享單車停放的管理；優(yōu)化街道環(huán)境，可通過改善道路斷面形式，適當增加非機動車道寬度等方式改善慢行交通環(huán)境，定期養(yǎng)護維修路面；增設隔離設施，增加或優(yōu)化機動車與非機動車隔離設施，盡量避免自行車道與人行道共板設置，采用隔離標線增加出行者的安全感；完善行人友好型過街設施，適當增設人行橫道，縮短過街設施間距，通過設置人行天橋、地下人行橫道等方式使慢行出行環(huán)境更便利。

4 結論

篩選慢行交通環(huán)境滿意度評價的影響因素，提取21個調(diào)查指標，采用調(diào)查問卷方式，通過因子分析提取影響慢行交通環(huán)境滿意度的關鍵因素，建立基于結構方程模型的慢行交通環(huán)境滿意度評價模型，對其進行適配度檢驗和假設檢驗，并計算路徑系數(shù)，驗證慢行交通環(huán)境滿意度評價模型的適用性與合理性。通過分析可知：慢行出行時，出行者關注的關鍵因素按重要性從大到小排序依次為非機動車設施便利度、舒適性感知、街道環(huán)境及安全性感知，而非機動車設施便利度、街道環(huán)境通過安全性感知與舒適度感知間接影響慢行交通環(huán)境整體滿意度，根據(jù)分析結果提出慢行交通建設的改善措施。

不同城市的慢行交通環(huán)境設施存在差異，確定慢行交通環(huán)境滿意度影響因素具有一定主觀性，測量變量未涵蓋全部因素，還需根據(jù)不同城市的實際狀況探討慢行出行交通環(huán)境滿意度的影響因素，并提出針對性的優(yōu)化建議。

參考文獻：

[1] 王偉濤.慢行交通設施微觀評價指標研究：以廣州為例[C]//創(chuàng)新驅(qū)動與智慧發(fā)展：2018年中國城市交通規(guī)劃年會論文集.北京：中國建筑工業(yè)出版社，2018：2154-2163.

[2] 蔣獻忠，陳振起，陸慰遲.城市慢行交通系統(tǒng)評價方法研究：以揚州市歷史城區(qū)為例[J].交通與運輸，2016，32（2）：31-34.

[3] CARDOZO R N.An experimental study of customer effort，expectation，and satisfaction[J].Journal of Marketing Research，1965，2：244-249.

[4] WONG I K A，DIOKO L A N.Understanding the mediated moderating role of customer expectations in the customer satisfaction model：the case of casinos[J].Tourism Management，2013，36：188-199.

[5] 段婷，運迎霞，任利劍.天津市近郊區(qū)地鐵站域慢行環(huán)境滿意度[J].天津大學學報（社會科學版），2018，20（2）：179-184.

DUAN Ting，YUN Yingxia，REN Lijian.The research on the satisfaction of non-motorized environment around subway stations in Tianjin suburbs[J].Journal of Tianjin University （Social Sciences），2018，20（2）：179-184.

[6] 段婷，運迎霞.空間感知視角下地鐵站域慢行環(huán)境適宜性評價：以天津近郊區(qū)為例[J].南方建筑，2019（1）：114-120.

DUAN Ting，YUN Yingxia.Study on non-motorized environmental suitability of subway station area from the perspective of spatial perception：a case study of suburban Tianjin[J].South Architecture， 2019（1）：114-120.

[7] 李海建.基于IPA方法的城市公共休閑空間居民滿意度評價：以徐州市為例[J].資源開發(fā)與市場，2020，36（10）：1067-1073.

LI Haijian.Residentssatisfaction evaluation of urban public leisure space based on IPA method： taking Xuzhou City as an example[J].Resource Development & Market， 2020，36（10）：1067-1073.

[8] 王希銘. 深圳灣公園慢行系統(tǒng)使用后評價及優(yōu)化策略研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2016.

WANG Ximing.Study on the post-occupancy-evaluation and optimization strategy of slow mode transportation in Shenzhen Bay[D].Harbin：Harbin Institute of Technology，2016.

[9] 許熙巍，李雪飛，蘇杭，等.基于AHP層次分析法的慢行交通評價研究[C]//共享與品質(zhì)：2018中國城市規(guī)劃年會論文集.北京：中國建筑工業(yè)出版社，2018：839-848.

[10] 洪海林，吳志剛，郭雯霞，等.城市慢行系統(tǒng)使用者滿意度評價：以貴陽市南明河慢行系統(tǒng)為例[J].湖北農(nóng)業(yè)科學，2021，60（1）：178-183.

HONG Hailin，WU Zhigang，GUO Wenxia，et al.Users satisfaction evaluation of urban slow moving system：taking Nanming River slow moving system in Guiyang City as an example[J].Hubei Agricultural Sciences，2021，60（1）：178-183.

[11] 王若琳.基于AHP-模糊綜合評價的慢行交通滿意度評價方法研究：以上海市中心城區(qū)為例[J].交通與港航，2021，8（3）：45-51.

WANG Ruolin.Study on satisfaction evaluation method of non-motorized traffic based on AHP-FCE[J].Communication & Shipping， 2021，8（3）：45-51.

[12] FORNELLC， WERNERFELT B. A model for customer complaint management[J].Marketing Science，1988，7（3）：287-298.

[13] 陰星星.城市慢行交通出行者的出行幸福感研究[D].西安：長安大學，2019.

YIN Xingxing.Study on the traveling happiness of pedestrain and bicyclist in urban[D].Xi′an：Chang′an University，2019.

[14] 傅碧天.城市共享交通行為的公眾偏好、影響因素及碳減排潛力研究[D].上海：華東師范大學，2018.

FU Bitian.Public travel preference，behavioral intention and carbon emission mitigation potential of urban shared mobility behavior in Shanghai， China[D].Shanghai：East China Normal University，2018.

[15] 徐俊，徐敏，張麗碩，等.自行車騎行者滿意度模型構建及活化研究[J].現(xiàn)代城市研究，2021（5）：77-82.

XU Jun，XU Min，ZHANG Lishuo，et al.Research on construction and activation of cyclist satisfaction model[J].Modern Urban Research，2021（5）：77-82.

[16] 陳堅，唐煒，蔡曉禹，等.城市軌道交通乘客滿意度多群組結構方程模型[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2018，18（1）：173-178.

CHEN Jian，TANG Wei，CAI Xiaoyu，et al.Multiple-group structural equation model of passenger satisfaction in urban rail transit[J].Journal of Transportation System Engineering and Information Technology，2018，18（1）：173-178.

[17] 陳堅，李睿，傅志妍，等.綜合交通樞紐乘客滿意度影響因素分析模型[J].公路交通科技，2021，38（11）：117-125.

CHEN Jian，LI Rui，F(xiàn)U Zhiyan，et al. A model for analyzing influencing factor of passenger satisfaction of integrated transport hubs[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development，2021，38（11）：117-125.

[18] SPRENG R A， MACKENZIE S B，OLSHAVSKY R W.A reexamination of the determinants of consumer satisfaction[J].The Journal of Marketing，1996，60（6）：15-32.

[19] 王山河，陳烈．基于結構方程式模型的廣州城市形象元素分析評價[J]．經(jīng)濟地理，2010，30（1）：69-74．

WANG Shanhe，CHEN Lie.Evaluation of city image elements of Guangzhou based on structural equation model[J].Economic Geography，2010，30（1）：69-74.

[20] NUNNALLY J C. （1978） Psychometric Theory[M].2nd Ed. New York： McGraw-Hill， 1978.

Factors of satisfaction evaluation for urban ped & bike trafficenvironment by structural equation model

ZHANG Yixin1，2， ZHANG Mengmeng1，2

1.School of Transportation and Logistics Engineering，Shandong Jiaotong University， Jinan 250357，China;2.Shandong Key Laboratory of Smart Transportation（preparation）， Jinan 250357， China

Abstract：In order to improve the construction quality of ped & bike traffic system， the environment satisfaction of the system evaluation was conducted according to the feedback of residents′ travel experience. Through the exploratory factor analysis method， the questionnaire data of ped & bike traffic environment satisfaction evaluation are extracted， and the key factors of ped & bike traffic environment satisfaction are determined as ped & bike traffic facility convenience， street condition， safety perception， comfort perception and overall satisfaction. Based on the Structural Equation Modeling （SEM）， a hypothesis model of ped & bike traffic environmental satisfaction is constructed， then the fitness test and the hypothesis test are conducted to analyze the path coefficients of the ped & bike traffic environmental satisfaction model. After that， the corresponding optimization measures are proposed. The results show that the influencing factors of urban ped & bike traffic environment satisfaction are the extend of facility convenience of ped & bike traffic， comfort perception， street environment and safety perception in descending order in terms of importance. The amenity and comfort perception of ped & bike traffic facilities are the main factors affecting the environmental satisfaction of urban non-motorized traffic. The influence of comfort perception on the environmental satisfaction of urban non-motorized traffic is greater than that of safety， and the isolation status between the motorized and non-motorized traffic is the biggest factor affecting the travelers′ comfort perception. The results of this study could provide improvement measures for the further construction of ped & bike traffic environment.

Keywords：urban traffic; satisfaction; SEM; ped & bike traffic environment; affecting factors; exploratory factor analysis

（責任編輯：郭守真）

收稿日期：2022-11-24

基金項目：全國統(tǒng)計科學研究項目（2021LY017）；2021年度山東省自然科學基金項目（ZR202103040503）；2021年度山東省自然科學基金項目（青年基金）（ZR2021QF110）；山東省科學技術廳項目（新一代信息技術項目）（2021TSGC1011）

第一作者簡介：張藝鑫（1998—），女，山東德州人，碩士研究生，主要研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理，E-mail：z1267899@163.com。

*通信作者簡介：張萌萌（1981—），女，山東泰安人，教授，工學博士，主要研究方向為交通規(guī)劃、智能交通及交通大數(shù)據(jù)分析等，E-mail：zhangmengmeng@sdjtu.edu.cn。