基于結構方程模型的拉薩市網約車滿意度研究

楊靜怡，李欣益，梁財祎，王宇涵

（西藏大學，西藏 拉薩)

引言

近年來，隨著經濟的快速發展和城市化進程的加速推進，網約車行業在我國日益蓬勃發展。作為一種便捷、高效且個性化的出行方式，網約車為人們提供了更多的選擇和便利，改變了我們對交通出行的傳統認知。

在此背景下，拉薩作為西藏自治區的首府和重要的政治經濟中心，網約車行業也正在迅速崛起。然而，由于拉薩的特殊地理環境、文化背景以及交通規模的不斷擴大，網約車行業面臨著獨特的挑戰和問題。因此，深入研究拉薩網約車的滿意度對其可持續發展具有重要意義。

1 滿意度理論模型構建

1.1 結構方程模型

結構方程模型包括兩個組成部分，即測量模型和結構模型[1]。測量模型：測量模型旨在衡量潛在變量，其中使用顯性變量來反映潛在變量。具體而言，測量模型可以表示為以下方程：觀測變量=因子載荷*潛在變量+測量誤差。可用公式表示為：

式中：X，Y 為觀測變量；Λx，Λy 代表一個潛在變量對于各個觀測變量的影響程度；η，ξ 表示潛在變量的值；δ，ε 表示觀測變量的測量誤差。

結構模型：結構模型揭示了變量之間的因果關系和相互作用。具體而言，結構模型可以表示為以下方程：潛在變量=路徑系數*潛在變量+誤差項。可用公式表示為：

式中：η 表示潛在變量的值；Λ 表示一個潛在變量對于其他潛在變量的影響程度；Γ 表示一個外部變量對潛在變量的直接影響程度；ξ 表示外部變量的值；ζ表示潛在變量之間不能由其他變量解釋的不可觀測的隨機誤差項。

1.2 變量確定

根據學者對網約車滿意度的研究[2-5]以及《城市公共交通乘客滿意度評價方法第2 部分：公共汽電車交通》[6]中的指標體系，可以確定拉薩市網約車服務滿意度的五個潛在變量：安全性、可靠性、舒適性、便捷性和經濟性。這樣，我們就能較全面評估拉薩市網約車服務的滿意度，同時能夠更加清晰地了解其不同方面的表現。具體的指標體系詳見表1。

表1 指標體系

1.3 模型構建

在Amos 中構建拉薩網約車SEM模型（見圖1）。其中e1-e15 為隨機誤差項。

圖1 拉薩網約車SEM 路徑

2 數據收集和分析

2.1 數據收集

根據指標體系設計符合該研究的調查問卷。問卷內容主要包括乘客的個人基本信息和包含14 個變量的滿意度相關指標內容，問題測量采用李克特5 點量表。

數據通過調查問卷方式獲得，調查對象為拉薩市常住居民以及拉薩市使用過網約車服務的旅客，通過線上線下掃描二維碼參與問卷的方式。調查地點包括拉薩市公交車出粗車站臺、主要旅游景點出入口、大型商場等地點，共收到有效問卷253 份。在結構方程模型中，樣本量與觀察變量個數的比例至少應控制在10:1 與15:1 之間[7]。本次調查得到有效數據253 份，滿足要求。

2.2 數據分析

2.2.1 信度檢驗

克朗巴哈系數α（Cronbach's alpha）是一種常用的內部一致性檢驗方法，用于評估問卷中各項指標之間的相關性。它的取值范圍在0 和1 之間，越接近1表示問卷內部的各項指標之間的相關性越高，其信度也就越高。一般而言，α 值大于0.7 被認為是可接受的。問卷的信度檢驗結果如表2 所示。

表2 信度分析

表3 KMO 測量和Bartlett 球形檢驗

可以看出克朗巴哈系數α 為0.969，且5 個潛在變量的信度均大于0.7，可認為該調查問卷有較高的信任度，信度符合要求。

2.2.2 效度檢驗

效度檢驗通常采用KMO 測量和Bartlett 球形檢驗法進行。這兩種方法可用于評估問卷的因子結構效度。

KMO 測量：KMO 測量衡量的是因子分析中變量間的相關性。KMO 值的范圍在0 到1 之間，通常認為，KMO 值大于0.7 表示因子分析是可行的。

Bartlett 球形檢驗法：Bartlett 球形檢驗用于檢驗變量之間是否存在相關關系。該檢驗基于一個假設，即所研究的變量之間存在相關性。如果檢驗結果顯示拒絕了零假設（p 值小于設定的顯著性水平0.005），則可以認為變量之間存在相關性，適合進行因子分析。

利用SPSS 26.0 對問卷數據進行KMO 和Bartlett標準檢驗，KMO 值為0.873，大于0.7，故問卷數據很合適，Bartlett 球形檢驗顯著性概率為0.000，遠小于0.005，故變量相關性很好，所以可以進行探索性因子分析[8]。

3 模型檢驗

配適度檢驗是用來評估模型是否適合數據的一種方法。使用Amos 對模型進行擬合，得到模型的擬合參數和擬合值，同時得到標準化擬合指標。

由表4 可知，問卷數據與模型適配度結果較合理，測量值都在推薦范圍里。

表4 適配度檢驗

4 結果分析

4.1 潛在變量與滿意度之間的標準化路徑分析

標準化路徑系數是一種可以用來衡量潛在變量和觀測變量之間關系強弱的指標，其大小表示兩個變量之間相關性的程度。如果標準化路徑系數較大，就說明兩個變量之間相關性比較強。根據Amos 軟件的運行結果（見表5），可以看出安全性與滿意度之間的標準化路徑系數最大，說明乘客在乘坐網約車時對車輛安全性的重視程度特別高，這表明對于乘客們來說，安全性是一項十分重要的需求。這可能是由于近年來不少網約車平臺曝出的安全事件引發了乘客們對網約車安全性的關注，因而導致了他們對于車輛安全性的看重。其次是舒適性，表明乘客在乘車時對網約車的舒適性也非常重視。這意味著乘客對于行程中的舒適體驗十分關注，并且他們希望車內環境整潔、座椅舒適、沒有異味以及期望車內噪音水平降低。便捷性與滿意度之間的標準化路徑系數也較高，這表明乘客對于乘車過程的便捷性同樣非常重視。乘客傾向于選擇方便、快捷且高效的出行方式。可靠性與滿意度之間的標準化路徑系數為0.63，說明乘客對網約車的準時性、司機的服務態度、車內逃生設備的配備也格外關注。最后，經濟性對乘客乘車體驗也有一定影響，從乘客的角度來說，注重價格合理性及費用透明性問題。

4.2 潛在變量間的標準化路徑結果

潛在變量間的標準化路徑結果，見圖2。

圖2 整體模型標準化路徑

4.3 滿意度提升建議

根據以上研究，對拉薩市網約車服務提出建議以提高乘客滿意度：

（1） 提升服務品質：網約車平臺應該加強對駕駛員的管理和培訓，確保他們具備良好的駕駛技術和服務態度。

（2） 加強車輛管理：網約車平臺應該對車輛進行嚴格審核，確保車輛的安全性和舒適性。同時，加強對車輛的定期檢查和維護，以提供可靠的乘車體驗。

（3） 完善信息技術系統：提升拉薩市網約車平臺的信息技術系統，包括提供便捷的預約和叫車流程、實時路況信息、智能導航系統等功能，以提高乘客的出行便利性。

（4） 合理定價機制：網約車平臺應該建立公平、透明的定價機制，并在平臺上公示收費標準，避免出現價格欺詐等問題。

（5） 加強安全保障措施：網約車平臺應該加強對乘客和司機的安全保障措施，例如建立緊急求助機制、加強對司機身份認證、提供行程跟蹤等功能，確保乘客的安全。

結束語

本研究結合拉薩網約車用戶的實證數據，通過問卷調查和相關統計分析手段，構建一個理論模型，并驗證其可靠性和有效性。通過此研究，期望能夠提供拉薩網約車行業發展的科學參考，為相關政府部門、企業決策者和從業人員提供有針對性的改進措施，以提高網約車服務質量和用戶滿意度，促進拉薩交通出行的便利與安全。