基于有序Probit模型的中小城市有車乘客公交滿意度影響因素分析

陳 君，范靖堃，李曉偉，馬瑞洋，朱沙浪

(西安建筑科技大學 土木工程學院，陜西 西安 710055)

0 引 言

近年來，我國中小城市公交客流呈現大幅度下降趨勢[1-2]。精確識別公交乘客滿意度的影響因素，制定有針對性的改善策略和優化措施，是近一步提高公交服務質量、促進乘客由小汽車向公共交通轉移、提升公交分擔率的重要手段。

學者們往往通過建立總體滿意度和服務屬性的函數關系來分析不同屬性變量滿意度對總體滿意度的相對影響，以確定運輸服務中用戶總體滿意度最關鍵的因素[3-6]。盡管存在技術、測量、運輸方式和地理區域方面的差異，但通過研究發現，服務規劃(如頻率或速度)和運營(如可靠性)是影響公交總體滿意度的主要驅動因素[7-13]；對于出行環境變量，如舒適度和清潔度等，也是影響乘客整體滿意度的主要因素[14-18]。滿意度分析常用方法是離散選擇模型，包括結構方程模型[7-9]、多項Logit模型[15-16]及有序Logit模型[20]等。

不同人口群體或不同類型乘客(如高、低頻用戶)對服務屬性的重要性感知有所不同[8, 13-16, 19]。例如：J. ALLEN等[12]的研究得出不同收入水平、年齡和性別用戶之間總體滿意度感知存在顯著差異的結論。出行時長、抵御犯罪的安全度及運行服務對所有群體的總體滿意度都有一定影響[14]；舒適性對年長的乘客最重要，而清潔度對年輕的乘客更重要[15-16]；頻繁使用公交的乘客對公交總體滿意度更高[18-19]。

盡管有不少學者已開展了公交滿意度及其影響因素的研究，但多以國內外大城市作為研究對象，以中小城市尤其是我國西部地區中小城市作為對象的研究較少。基于我國西部地區經濟相對落后的事實，能精確識別顯著影響公交滿意度的顯著因素，并將有限資金投入到公交滿意度急需提升的領域，對于政府部門精準施策和公眾獲得感的提升至關重要。其次，現有研究調查對象多為城市市民，盡管已有研究探討了不同群體公交滿意度的差異，但仍缺乏對有車乘客這一特殊群體的公交滿意度進行針對性分析。如何通過提升公交滿意度促使私家車乘客放棄小汽車而選擇公共交通出行，對于提升公交分擔率和減少碳排放則更有現實意義。

筆者將研究對象主要聚焦于有車乘客，并基于陜西省渭南市在創建“公交都市”過程中的滿意度調查數據，運用有序Probit模型、邊際效應解析了多維因素對公交滿意度的影響，為公交滿意度提升及精準措施制定提供相關依據。

1 研究數據

1.1 研究對象

筆者根據2019年陜西省渭南市居民的出行調查數據[21]，以渭南市公共交通作為研究對象。渭南市交通方式分擔率如圖1。

圖1 渭南市居民出行方式比例Fig. 1 Proportion of travel modes in Weinan city

由圖1可知：小汽車所占比例為36.86%；其次是步行，所占比例為20.43%；再次是電動車，所占比例為16.45%；公交車所占比例較少，僅10.31%。因此渭南市政府及公交公司急需通過研究渭南市公交服務的薄弱點并進行針對性改善，從而吸引居民選擇公交出行，提高公共交通分擔率。

1.2 調查內容

本研究調查內容共包括4個部分：① 乘客個體屬性特征調查，包含性別、年齡、月收入、學歷、職業這5個變量；② 居民出行特征調查，包含日乘坐公交頻次、日乘坐公交車時間、等車花費時間這3個變量；③ 公交服務屬性指標，包含候車時間、換乘便捷度、出行信息服務提供情況、乘車舒適度、候車環境、車內衛生環境、票價價位、公交車線路設置、公交車站點設置、司乘人員服務態度這10個變量，采用4級Likert量表度量；④ 乘客對公交整體滿意度感知水平，采用5級Likert量表度量。

1.3 調查數據描述性統計

2019年3月，筆者對渭南市公交服務滿意度進行調查。通過隨機抽樣方式在每條公交線路上發放問卷并進行訪談調查[22-23]。對調查樣本進行清洗處理后共獲取690個完全有效樣本。變量描述性統計如表1。

表1 變量的描述性統計Table 1 Descriptive statistics of variables

(續表1)

2 有序Probit模型

有序Probit模型是進行有序離散數據分析與預測的常用模型之一。與傳統有序Logit模型相比，有序Probit模型能夠放寬IIA(independence of irrelevant alternatives)假設，已在交通安全[24]、出行行為[25]等領域得到了良好應用，其具體表達如式(1)：

Y*=XiβT+εi

(1)

式中：Y*為不可觀測的因變量，表示乘客對公交服務整體滿意程度，分為不滿意、較不滿意、一般、較滿意、非常滿意，其取值分別取1～5；Xi為樣本i實際觀測到的由第j個自變量xj構成向量；β為xj的待估計系數βj構成向量；εi為殘差項，εi對自變量Xi條件分布假設為標準正態分布，即εi|Xnormal(0,1)。

設λ1<λ2<λ3<λ4為閾值，有式(2)：

(2)

則Y的概率由式(3)給出。

(3)

式中：Φ為標準正太累積分布函數。

用最大似然法估計指定模型中的參數，如式(4)：

XβT]

(4)

式中：K為因變量的數量，若離散輸出結果為k，則δik=1，否則為0。

解釋有序響應模型最佳方法是獲得每個解釋變量的邊際效應。對連續自變量，邊際效應是自變量每變化一個單位所引起的選擇概率變化。如式(5)：

(5)

3 研究結果

3.1 參數估計

將表1中整體滿意度作為因變量，乘客個體屬性、公交出行屬性、公交服務屬性等16個變量作為連續自變量，在對自變量進行共線性分析基礎上應用有序Probit模型進行參數估計，參數估計結果如表2。

表2 模型參數估計Table 2 Model parameter estimation

表2中：Coefficient為回歸系數，當回歸系數為正值時表明隨著該變量增加會導致公交服務滿意度為更高等級的可能性增加；S.E代表標準誤差；P代表了顯著性；95% confidence interval代表95%的置信區間，包含置信區間的上下限。通過參數估計，得到并保留8個對乘客感知公交服務有顯著性的因素，表3為邊際效應。

表3 邊際效應Table 3 Marginal effect

3.2 影響因素分析

依據表3對影響乘客整體滿意度的顯著性影響因素進行作用效應分析。

3.2.1 乘客個體屬性

性別是影響有車乘客公交滿意度的顯著性因素。參數估計表明：與女性相比，男性對公交感到非常不滿意、較不滿意、一般滿意、較滿意的概率分別增加0.46%、0.68%、4.12%、0.11%，感到非常滿意的概率降低5.36%。可能原因是男性較女性而言，在日常活動中扮演角色更多，因此對公交的使用多于女性，對服務感知要求也就更高。

3.2.2 居民出行屬性

日乘坐公交時間是影響有車乘客公交滿意度的顯著性因素。乘客乘坐公交時間每增加30 min，乘客對公交感到非常不滿意、較不滿意、一般的概率分別增加0.26%、0.39%、2.39%，感到較滿意概率僅增加0.06%，而感到非常滿意概率降低3.11%。這可以理解為：乘客乘坐公交車時間越長，越感到無聊厭煩，因此對公交負面態度也會增加。

3.2.3 公交服務屬性

候車時間、換乘便捷度、出行信息服務提供情況、候車環境、票價價位、公交車站點設置也是影響有車乘客公交滿意度的顯著性因素。

候車時間滿意度每增加一個單位，乘客對公交服務感到非常不滿意、較不滿意、一般、較滿意的概率分別降低0.40%、0.59%、3.58%、0.09%，非常滿意概率增加4.66%。候車時間越長，乘客情緒會越焦躁，對公交服務滿意度越低；相反，候車時間越短，乘客對候車時間越滿意，對公交服務滿意度也越高。

換乘便捷度滿意度每增加一個單位，乘客對公交服務感到非常不滿意、較不滿意、一般、較滿意的概率分別降低0.30%、0.44%、2.69%、0.07%，感到非常滿意概率增加3.50%。換乘越便捷，乘客對公交服務滿意度越高，反之亦然。

出行信息服務提供情況滿意度每上升一個單位，乘客對公交非常不滿意概率降低0.29%、較不滿意概率降低0.43%、一般概率降低2.61%、較滿意概率降低0.07%、非常滿意概率增加3.39%。可能是因為：公交信息提供得越完善及時，乘客就能更好地規劃自己的出行安排，乘車體驗就越好。

候車環境每上升一個單位，非常不滿意、較不滿意、一般、較滿意的概率分別降低0.35%、0.52%、3.12%、0.08%，感到非常滿意的概率增加4.06%。可能是候車環境越干凈舒適，才能讓乘客愿意選擇公交出行；若候車環境臟亂差，乘客對公交的感受就越差，可能導致乘客選擇小汽車、自行車等交通工具出行。

票價價位每上升一個單位，非常不滿意概率降低0.37%、較不滿意概率降低0.56%、一般概率降低3.36%、較滿意概率降低0.09%、非常滿意概率增加4.37%。這說明乘客對公交票價價位滿意度提升有助于增加乘客對公交非常滿意的概率。

公交站點設置滿意度每上升一個單位，非常不滿意概率降低0.55%、較不滿意概率降低0.82%、一般概率降低4.95%、較滿意概率降低0.13%、非常滿意概率增加6.44%。合理的站點設置能夠更好的集散客流，減少乘客到達站點花費的時間。值得注意的是站點設置僅僅提高一個單位就能提高非常滿意度6%，因此站點設置應成為主要改善目標。

3.3 改善措施

針對以上顯著性影響因素，為精確提升公交服務質量，筆者在應用層面有針對性地提出以下改善措施。

1)分時段優化車輛調度計劃。建議在高峰時段增加車輛班次，縮短發車間隔；在平峰時段保證車輛準點發車，同時結合公交GPS調度系統，實時監控車輛運營狀態，減少乘客候車時間。

2)選擇公交密集的關鍵主干路建設公交專用道，提高公交運行速度和效率，有利于縮短公交運行時間，提高公交相對競爭力。

3)推廣“手機互聯網+公交”車輛信息查詢系統，使站點公交信息提示系統現代化、實時化，方便乘客實時掌握車輛發車、班次、到達地點等信息，第一時間制定出行計劃。

4)加強公交站點基礎設施建設，修建候車棚及座椅，在復雜路段和人流量大的線路修建排隊上車設施，提供良好的候車環境。

5)根據不同季節、車型及通勤時段制定動態票價策略，運用經濟杠桿影響有車乘客的出行決策，使公交出行“低成本高效率”，增加有車乘客選擇公交出行的可能性。

6)根據公交線網規劃，分批次優化公交站點布局，盡可能減小乘客乘坐公交車的步行距離。

4 結 論

筆者以渭南市作為研究對象，針對有車乘客這一群體，從乘客的個體屬性、出行活動屬性、服務質量感知屬性這3個維度采集了渭南市公交滿意度數據，運用有序Probit模型識別了影響有車乘客公交整體滿意度的顯著性影響因素，并應用邊際效應對顯著性影響因素作用效應進行評價。

研究表明：性別、日乘坐公交車時間、候車時間、換乘便捷度、出行信息服務提供情況、候車環境、票價價位、站點設置是影響乘客公交整體滿意度的顯著性影響因素。與女性相比，男性對公交整體滿意度相對較低；日乘坐公交時間越長，對公交的整體滿意度越低；候車時間、換乘便捷度、出行信息服務提供情況、候車環境、票價價位、公交車站點設置的滿意度提升能有效促進整體滿意度的提高，尤其是能增加有車乘客對公交整體服務非常滿意概率。針對顯著性影響因素，建議通過改善發車班次、推廣公交信息提示系統、調整公交線路設置以及票價價位等措施有效提高有車乘客公交服務整體滿意度感知水平，促進有車乘客更多地選擇公交車出行。