乘客差異化需求對公交出行滿意度的影響

(東南大學交通學院，江蘇南京210096)

0 引言

隨著城鎮化進程的加快，中國城市居民的出行特征發生了深刻的變化，出行方式選擇更為多樣化、復雜化。然而公交系統卻未能很好地適應乘客出行需求變化，大多數城市的公交體系呈現高峰時段過于擁堵、服務質量低，而低峰時段承載率不足的現象[1]。對公交運營服務的評估通常是從運營者角度，采用以經濟效益和運營效率為主要評估對象的方法[2]，缺少對乘客需求特征的深入分析，不能有效鑒別供需矛盾的癥結。

公交出行滿意度直觀地反映了乘客出行態度，在公交領域有廣泛的研究基礎。公交出行滿意度評估是在公交服務質量指標量化區分的基礎上，基于乘客滿意度打分，采集乘客對各個指標的滿意程度[3]。公交服務質量指標的制定隨著服務運營特征的變化，逐漸由基于運營屬性的考慮因素(如準時性、安全性、可靠性等)，轉向人性化服務評估(如便捷性、服務態度、舒適性等)[4-5]。

國外已有研究表明，公交出行滿意度受乘客感知其他因素的影響，與出行方式價值感知、出行目的有密切聯系[6-7]。然而，中國對公交出行滿意度的研究主要集中在服務質量指標的制定、乘客意向信息采集等方面，對出行滿意度的影響因素缺少深入探究，缺乏定量、直觀的分析。

本文在乘客差異化出行需求分析的基礎上，針對不同類型的公交使用群體，結合安徽省銅陵市意向調查數據，通過建立結構方程模型，研究乘客需求特征對公交出行滿意度的影響。

1 公交出行意向調查與分析

1.1 調查方法與內容

2012年，對銅陵市居民開展了公交出行意向調查。調查地點為銅陵市區的16個公共汽車站，包括公交換乘樞紐、大型公交場站和普通公共汽車站三種類型，以降低樣本的多重共線性。意向調查主要采用攔截問詢法進行，共收集500份調查問卷，其中有效問卷為487份。

居民公交出行意向調查問卷設計如表1所示。其內容包括三個部分：1)乘客屬性信息，主要包括個人統計特征和出行特征，統計特征變量為性別、年齡、家庭收入和教育背景，出行特征變量為公交出行目的；2)公交出行服務需求信息，采用5分制的李克特量表法(Likert Scale)研究乘客對公交服務的經濟性、便捷性、可靠性、舒適性和可達性方面的出行需求；3)公交出行主觀態度信息，主要包括公交出行價值感知和公交出行滿意度兩個方面，通過乘客對經濟成本、環境影響、交通影響和服務環境的感知評估公交出行價值，并通過乘客對公交出行整體印象反映公交出行滿意度，同樣采用李克特量表法。

1.2 描述性統計

乘客出行可以分為通勤和非通勤出行。通勤和非通勤出行需求有明顯差異。為更好地研究不同類型乘客的公交出行感知，在數據處理過程中依據出行目的將乘客劃分為通勤乘客和非通勤乘客。通勤乘客選擇公交作為完成其工作活動的出行方式，出行目的為上班、上學、下班回家、放學回家；而非通勤乘客選擇公交作為完成非工作活動的出行方式，出行目的為購物、游玩、公務、其他。

表1 居民公交出行意向調查問卷Tab.1 Stated preference questionnaire of residents on travel by transit

通過對樣本進行統計分析，得到有效樣本487份，其中通勤樣本261份、非通勤樣本226份，如表2所示。有效樣本中，49.3%為男性，50.7%為女性；年齡主要集中在20～40歲，此年齡段的人群為出行主體，出行活動較為活躍，具有較好的代表性；家庭年收入在〈2萬元、2～〈6萬元、6～〈10萬元3個區間內幾乎呈均勻分布，由于銅陵市2012年人均年收入為2.46萬元，2～〈10萬元家庭年收入范圍內的樣本具有廣泛代表性。

2 公交出行服務需求分析

相對于其他出行，通勤出行在時間和空間上有更大的恒定性[8]，通勤出行特征與其他出行特征之間也存在較大差異。在各種出行目的中，以上下班、上下學為目的的通勤出行比例高達40%～60%[9]。基于通勤乘客和非通勤乘客的公交出行需求研究，可以甄別這兩類乘客間需求的差異性，進而有針對性地改善公交運營服務系統，增加公交服務吸引力。

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乘客對Q1～Q15公交服務指標重要程度的感知，能夠反映乘客對公交服務經濟性、便捷性、可靠性、舒適性和可達性5個方面的需求。統計分析調查結果可知，通勤乘客和非通勤乘客的需求呈現明顯差異，如圖1所示。通勤乘客對公交出行經濟性、便捷性和可達性需求方面的指標重要程度感知均高于非通勤乘客，而非通勤乘客對公交出行舒適性需求重要程度感知比通勤乘客強烈。通勤乘客認為“公交票價制定”最為重要，重要程度得分為4.32，可見經濟成本在通勤乘客出行服務需求中占重要地位。非通勤乘客認為“行車安全性”最為重要，重要程度得分為4.34，可見非通勤乘客對公交出行的安全、可靠需求非常高。作為通勤乘客常規性出行方式，公交出行受到出行時間和成本約束，因此，通勤乘客對公交服務經濟性、便捷性和可靠性的需求較高，相應指標重要程度平均得分4.06；作為非通勤乘客生活性出行方式，非通勤乘客對公交服務的可靠性和舒適性需求較高，相應指標重要程度平均得分為3.97。

表2 調查樣本描述性統計Tab.2 Descriptive statistics of the sample

除了公交出行服務需求的差異，通勤乘客和非通勤乘客在公交出行滿意度感知方面也有明顯區別。公交出行滿意度意向調查結果如圖2所示，通勤乘客對公交出行的滿意比例為43%(包括“非常滿意”和“滿意”)，非通勤乘客的滿意比例為34%；通勤乘客對公交出行不滿意的比例為14%(包括“非常不滿意”和“不滿意”)，而非通勤乘客不滿意的比例高達35%。非通勤乘客的整體公交出行滿意度明顯低于通勤乘客。

圖1 通勤乘客和非通勤乘客公交出行服務需求Fig.1 Transit service demand for commuters and non-commuters

圖2 通勤乘客和非通勤乘客公交出行滿意度分布Fig.2 Distribution of transit satisfaction for commuters and non-commuters

圖3 乘客公交出行滿意度模型Fig.3 Transit satisfaction model

綜上所述，基于出行目的不同，通勤乘客和非通勤乘客在公交出行服務需求方面各有側重，在公交出行滿意度感知方面也存在明顯差異。公交出行服務需求和出行滿意度之間是否存在聯系，前者是否會對后者產生影響，值得深入研究。

3 模型構建

結構方程模型是基于變量協方差矩陣分析變量之間關系的一種統計方法[10]，其不僅能夠同時處理多個層次變量之間的關系，還能夠分析涉及潛變量(無法直接觀測的變量，如便捷性、舒適性等)的復雜關系。本文通過構建結構方程模型，基于通勤乘客和非通勤乘客的公交出行服務需求分析，結合乘客公交出行的經濟性、便捷性、可靠性、舒適性和可達性需求因素，建立結構方程模型，揭示公交出行服務需求特征、價值感知與滿意度之間的關系，研究乘客公交出行滿意度的影響因素。

模型假設乘客公交出行滿意度的形成受到需求特征和價值感知兩個方面的影響，同時，價值感知受到需求特征的影響。基于模型假設，依據通勤乘客和非通勤乘客的人群分類，分別建立公交出行滿意度模型，模型結構如圖3所示。

結構方程模型分為：1)測量模型，描述潛變量與指標之間的關系；2)結構模型，描述潛變量之間的關系[3]。

3.1 測量模型

式中：y為內生指標，包含兩個方面，一方面為乘客對公交出行經濟成本、環境影響、交通影響、服務環境的價值感知指標，另一方面為乘客對公交出行的整體印象指標；Λy為內生指標與內生潛變量之間的關系，定義為意向調查中公交出行經濟成本、環境影響、交通影響、服務環境的價值感知指標與公交出行價值感知之間的關系，意向調查中公交出行整體印象指標與公交出行滿意度的關系；n為內生潛變量，包含公交出行價值感知和公交出行滿意度兩個變量；ε為內生指標y的誤差項，定義為價值感知指標和整體印象指標的誤差項。

3.2 結構模型

式中：η為內生潛變量；B為內生潛變量之間的關系，即公交出行價值感知與公交出行滿意度之間的關系；Γ為外源潛變量對內生潛變量的影響，即公交出行服務需求特征對公交出行價值感知和公交出行滿意度的影響；?為結構方程的殘差項。

4 模型結果分析

4.1 模型結果

利用LISREL 8.7軟件，采用最大似然法，通過正態化意向數據，計算協方差矩陣，對數據進行擬合，優化模型，分別得到通勤乘客和非通勤乘客的滿意度修正模型，擬合優度結果如表3所示。可以看出，通勤乘客和非通勤乘客滿意度模型的卡方和自由度的比值NC分別為1.33和1.79，均在臨界值范圍內，說明擬合效果較好，最終模型在統計意義上與最優模型很接近。此外，擬合指數近似誤差均方根(RMSEA)、擬合優度指數(GFI)、不規范擬合指數(NNFI)、比較擬合指數(CFI)均滿足各自的臨界條件，說明模型擬合得很好[10]。

同時估計結構方程模型的測量模型和結構模型部分。最終通勤乘客和非通勤乘客滿意度模型結果如圖4所示，圖中僅顯示有顯著影響的路徑。圖4給出了每個外源指標的標準化因子荷載和外源潛變量、內生潛變量之間的路徑系數。

4.2 通勤乘客出行滿意度的影響因素

通勤乘客是公交出行中模式相對固定、出行頻率相對較高、出行時間相對集中的乘客，由乘客公交出行服務需求分析可知，通勤乘客對公交服務經濟性、便捷性和可達性的認知重要程度較高。

由圖4可知，在通勤乘客滿意度模型中，經濟性和可達性需求對公交出行滿意度有顯著的正影響，路徑系數分別為0.23和0.76；便捷性、可靠性和舒適性需求對公交出行滿意度有顯著的負影響，路徑系數分別為-0.70，-0.52，-0.42。此外，乘客公交出行價值感知對公交出行滿意度有顯著正影響，路徑系數為0.38，同時，乘客公交出行價值感知受到經濟性和舒適性需求的顯著影響，路徑系數分別為0.17和-0.31。

由模型結果可知，經濟性和可達性需求對通勤乘客出行滿意度有高度顯著的積極影響。首先，經濟性決定了通勤乘客通勤出行經濟成本，受政府補貼、公交票價優惠等措施影響，現有公交票價一直處于較低水平，所以公交服務在經濟性方面對通勤乘客具有一定的吸引力；其次，公交服務的可達性是通勤乘客選擇公交出行的前提條件和重要因素，被公交服務覆蓋的乘客才傾向于選擇公交作為通勤方式，因此通勤乘客對公交可達性的認同感較強。此外，公交出行價值感知對通勤乘客出行滿意度也有顯著積極影響，即乘客對公交出行方式的潛在態度越積極，公交出行滿意度越高。而便捷性、可靠性和舒適性需求對通勤乘客出行滿意度有高度顯著的消極影響，這反映了現有公交服務在滿足通勤乘客基本出行需求的條件下并不具備足夠吸引力，特別是在便捷性、可靠性和舒適性方面的服務表現未能滿足乘客需求。

由通勤乘客出行滿意度影響因素分析可知，可達性需求影響最積極，便捷性需求影響最消極。結合銅陵市公交發展現狀，城市現有公交線路21條，營運里程287.6 km，公交線路重復系數為1.88，公交覆蓋率不高。因此，要提高通勤乘客公交出行的滿意度，一方面應繼續擴大公交覆蓋范圍，盡量縮減服務盲區，在工作崗位密集的地區增設公交線路，在早晚高峰時段增加公交班次；另一方面，應提高公交系統服務效率，使通勤乘客出行更加快捷、便利，考慮多模式公交相互配合補充，例如開通定制公交線路、穿梭巴士線路等措施。

表3 擬合優度指標Tab.3 Goodness of fit indicators

4.3 非通勤乘客出行滿意度的影響因素

圖4 乘客滿意度模型結果Fig.4 Results of the transit satisfaction model

與通勤乘客不同，非通勤乘客公交出行較為靈活，出行方式、出行時間都相對不固定。由非通勤乘客公交出行服務需求分析可知，非通勤乘客對公交服務的舒適性需求較高。

在非通勤乘客滿意度模型中，便捷性、可靠性和舒適性需求對公交出行滿意度有顯著的負影響，路徑系數分別為-0.39，-0.46和-0.33，而經濟性、可達性需求影響并不顯著。乘客公交出行價值感知同樣對公交出行滿意度有顯著的正影響，路徑系數為0.67。舒適性需求對乘客公交出行價值感知有顯著的負影響，路徑系數為-0.57。

模型結果顯示，便捷性、可靠性和舒適性需求對非通勤乘客的公交出行滿意度有顯著消極影響。經濟性和可達性需求對非通勤乘客的公交出行滿意度和公交出行價值感知的影響均不顯著。究其原因，非通勤乘客相對通勤乘客公交出行頻率低，經濟性和可達性需求并未占據重要地位，而非通勤乘客更為重視公交的可靠性和舒適性，現有公交服務表現不令人滿意。

由非通勤乘客出行滿意度影響因素分析可知，公交服務價值感知影響最積極，而可靠性需求影響最消極。要提高非通勤乘客的公交出行滿意度，一方面，需要加強對公交出行的宣傳，提高乘客對公交經濟、環保、服務的認同感；另一方面，提高公交車輛運營效率，提高公交到站準點率，增加市中心、商業中心、景點等非通勤乘客聚集地點的公交發車頻率。

4 結語

本文結合銅陵市公交意向調查數據分析，將公交出行乘客劃分為通勤乘客和非通勤乘客，在乘客公交出行服務需求特征分析的基礎上，建立乘客公交出行滿意度的結構方程模型，深入討論和分析通勤乘客和非通勤乘客公交出行滿意度的影響因素。這有利于甄別已有公交服務在運營中存在的不足之處，有針對性地改善公交服務，鞏固以通勤為目的的乘客主體，吸引更多非生活性出行的乘客，進而提高公交出行分擔率，實現公交優先的目標。受居民公交出行意向調查數據所限，本文僅研究銅陵市公共汽車乘客出行滿意度。針對大中城市中多模式、多層次的公共交通方式的乘客滿意度研究是下一步需要開展的工作。

[1]王煒，楊新苗，陳學武.城市公共交通系統規劃方法與管理技術[M].北京：科學出版社，2002.

[2]Hu K C,Jen W.Passengers’Perceived Service Quality of City Buses in Taipei:Scale Development and Measurement[J].Transport Reviews,2006,26(5):645-662.

[3]毛海虓.中國城市居民出行特征研究[D].北京：北京工業大學，2005.

[4]徐以群，陳茜.城市公共交通服務水平的指標體系[J].城市交通，2006，4(6)：42-46.XuYiqun,ChenQian.System ofLOS Indicators for Urban Public Transportation[J].Urban Transport of China,2006,4(6):42-46.

[5]王艷麗，吳兵，李林波，等.面向規劃的城市公交運營規模指標體系探析[J].交通科技，2011(1)：92-95.Wang Yanli,Wu Bing,Li Linbo,et al.Research on the Urban Bus Operating Scale Evaluation Index System forPlanning[J].Transportation Science＆Technology,2011(1):92-95.

[6]Khandker M,Lina Kattan,Md Tazul Islam.Model of Personal Attitudes towards Transit ServiceQuality[J].JournalofAdvanced Transportation,2011,45:271-285.

[7]Wen Tailai,Ching Fuchen.Behavioral Intentions of Public Transit Passengers:The Roles of Service Quality,Perceived Value,Satisfaction and Involvement[J].Transport Policy,2011,18(2):318-325.

[8]陳團生.通勤者出行行為特征與分析方法研究[D].北京：北京交通大學，2007.

[9]楊敏，王煒，陳學武，等.工作者通勤活動模式的選擇行為[J].西南交通大學學報，2009，44(2)：274-279.Yang Min,Wang wei,Chen Xuewu,et al.Activity Pattern Choice of Work Commuting Trip by Workers[J].Journal of Southwest Jiaotong University,2009,44(2):274-279.

[10]侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結構方程模型及其應用[M].北京：教育科學出版社，2004.Hou Jietai,Wen Zhonglin,Cheng Zijuan.Structural Equation Model and Its Applications[M].Beijing:Educational Science Publishing House,2004.