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面向中小城市小汽車出行者的公交滿意度研究

2025-06-18 00:00:00程智鵬干宏程王可
物流科技 2025年9期
關(guān)鍵詞:公共交通滿意度模型

中圖分類號:U491.1 文獻標志碼:AD0I:10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.09.019

Abstract:Previoussatifactionsurveysonpublictransportationhavemostlyfocusedonlargecities,withrelativelylimitedresearch onsmallandmedium-sizedcities,andhavenottakenintoacounttheneedsof thekeygroupofcartravelers.Unlikeprevious studies,thisarticlefocusesonconductingsurveysonsmalland medium-sizedcitycartravelersandanalyzingthefactorsthataffecttheirsatisfactionwithpublictransportationSpecificall:(1)ConductinterviewswithcartravelersintheHuaishangInustrial Parkof Bengbu Cityandobtain158satisfactiondata;(2)WeestablishedanorderedLogit modelwithfactoranalysisandreducedthdimensionalityofthebasicindicatorsintheoriginalindicatorsystemtoobtain5principalcomponentfactors,which werenamed\"convenience\",\"comfort\",\"reliability\",\"conomy\",and\"spatialperception\";(3)Theresultsindicatethat\"cone nience\",\"comfort\",\"reliabity\",and\"econmy\"aresignificantidicatosthatafectthesatisfactionofsallandmediusized citycartravelerswithpublictransporatio,while\"spatialperception\"isotsignificant.Thisindirectlyrefletstattessgr capacityofpublictransportationinsmallandmedium-siedcitiesisapidlydecreasing,witharelativelylowprobabilityofovr crowding in carriages;(4) The goodness of fit of the model, McFadden's pseudo R2 ,isO.3632,and the fitting results can well explainthesatisfactionevaluationofsmallandmedium-sizedcitycartravelers.Basedontheregressonresultsofthemodeltar getedsuggestionsforimproving publictransportationinsmallandmedium-sized citieshavebeenproposed,whichcanhelppro motetheshiftof citizensfromsmall car tripstopublictransportation and increasethesharing rateofpublictransportation.

KeyWords:urbanpublictransporation;bussatisfaction;factoranalysis;orderedLogitmodel;smallandmediumsizedcities;car traveler

0引言

作為城市循環(huán)的“大動脈”,公共交通系統(tǒng)一直扮演著不可或缺的角色。不同城市的公共交通結(jié)構(gòu)存在不同,中小城市因經(jīng)濟指標不達標而無法建設(shè)高運量、低能耗、低污染的軌道交通。因此,中小城市出行結(jié)構(gòu)單一,公交車、自行車、小汽車相互爭奪道路資源。而在當下,我國中小城市共同面臨著一個危機:公交車與小汽車間的流量平衡被打破,小汽車出行者數(shù)量與日俱增,加重了城市交通的擁堵和環(huán)境污染。研究表明,公共交通選擇率與公共交通滿意度之間存在緊密的關(guān)聯(lián)。因此,探究影響中小城市小汽車出行者對公共交通滿意度的因素尤為重要。

學界通常通過構(gòu)建總體滿意度與不同服務屬性的函數(shù)關(guān)系來研究對用戶總體滿意度的關(guān)鍵影響因素。張兵等2調(diào)查發(fā)現(xiàn),換乘的便利程度、衛(wèi)生狀況以及運行安全是影響公交服務滿意度的重要因素;陳君等對有車公交乘客進行公交滿意度及其影響因素的分析,建立了公交滿意度與公交服務質(zhì)量屬性之間的有序 Probit模型;邸小建等建立基于乘客感知的多層次的公交滿意度評價指標體系,其中一級指標包括:時效性、安全性、可靠性、便捷性、舒適性、經(jīng)濟性;劉玲提出了以經(jīng)濟性、舒適性、便捷性、時效性以及可靠性為指標的城市常規(guī)公交服務公眾滿意度評價體系;楊晨等通過因子分析后建立了二項 Logit模型,以分析各因素在公共交通滿意度中的作用機理;戢曉峰等基于結(jié)構(gòu)方程模型證實居民與游客群體的差異[7-8]。此外,不同群體或不同類型的乘客對服務屬性的重要性感知存在差異。國外學者P-15經(jīng)過長期研究,發(fā)現(xiàn)不同類型用戶間總體滿意度感知存在差異,不同發(fā)展水平的城市間以舒適性、安全性、票價、可靠性等衡量的滿意度也存在顯著差異。綜上所述,不同地區(qū)的乘客對公交服務的期望有所差異,但影響公交服務滿意度的重要指標已有較為統(tǒng)一的標準。

然而,以往的研究主要集中在大城市,對于中小城市的研究相對較為有限,并且完全沒有考慮到小汽車出行者這一關(guān)鍵群體的需求。這意味著中小城市的公交滿意度問題以及對小汽車出行者的吸引力尚未得到充分關(guān)注。因此,本文可以填補這一研究空白,著力研究中小城市公交滿意度情況,并致力于了解如何通過提高公交滿意度來吸引小汽車出行者,以推動公共交通的發(fā)展。本文以蚌埠市公交系統(tǒng)為研究對象,針對小汽車出行者展開訪談調(diào)研。在研究方法上,運用了因子分析法和有序 Logit模型,以探析多個因素對公交滿意度的影響。

1研究數(shù)據(jù)

1.1研究對象

《長三角一體化發(fā)展規(guī)劃“十四五”實施方案》做出指示,由長三角核心城市(如上海、南京、蘇州等)帶動周邊中小城市,在經(jīng)濟、服務業(yè)、公共設(shè)施等各方面快速發(fā)展。其中,蚌埠市作為典型的三線城市,在2021年區(qū)生產(chǎn)總值實際增速達-2.1% ,為長三角地區(qū)唯一負增長城市。自2014年始,蚌埠市公交客流量持續(xù)下滑,與之形成對比的是小汽車客流量逐年飆升。

因此,作為長三角“吊車尾”的蚌埠市具有鮮明代表性,通過研究該市公交服務的薄弱點并有針對性地進行改善,從而吸引小汽車出行者向公共交通轉(zhuǎn)移,提高公共交通的分擔率,緩解蚌埠市交通壓力,為長三角地區(qū)的中小城市公交管制提供參考與預警。

1.2調(diào)研內(nèi)容

本文在已有研究的基礎(chǔ)上,針對影響個人公交滿意度的屬性,以及蚌埠市公交系統(tǒng)所具備的功能屬性,構(gòu)建了一份綜合性的調(diào)查問卷。該問卷分為3個主要部分:(1)調(diào)查乘客的個人屬性特征,包括年齡、性別、職業(yè)等基本信息;(2)探究受訪者對公交系統(tǒng)整體滿意度的感知水平,測量評價公交服務各項指標的滿意度,其中包括票價、候車時間、線路覆蓋等共11個變量;(3)公交管控措施意向調(diào)查,在本次調(diào)查問卷中,采用了經(jīng)過驗證的李克特5分量表設(shè)計,參照過往文獻中的評分經(jīng)驗,針對每一選項賦予“非常滿意”、“比較滿意”、“一般”、“比較不滿意”、“非常不滿意”五個層級,分別對應5、4、3、2、1分。2022年8月,筆者走訪蚌埠市淮上區(qū)工業(yè)園,對多家企業(yè)的員工進行訪談,獲得158份有效樣本。調(diào)研群體為每日從市區(qū)前往邊郊工業(yè)園的從業(yè)人員,出行距離大于5公里,出行方式為小汽車 (私家車、拼車、出租等)。

2模型方法

公眾對公共交通的評價往往源于個體的主觀感知,而并非僅基于公交系統(tǒng)所具備的客觀硬件等條件。鑒于不同出行者之間存在個體差異,因此評價呈現(xiàn)出復雜多樣性,各個出行者對于各項指標的感知程度也有所不同,難以進行統(tǒng)一的解釋。有學者認為,公共交通指標中的各類因素之間存在內(nèi)在相關(guān)性,它們共同塑造了乘客對某一類指標的感知水平[17-18]。

因此,本文模型以個體為基礎(chǔ)的影響因素為起點,旨在實現(xiàn)兩方面的研究目標。首先,確認影響因素內(nèi)部的相關(guān)性,以更好地理解這些因素之間的關(guān)聯(lián)性。其次,深人研究每個影響因素如何影響個體在出行方式選擇上的權(quán)衡,即探究這些因素對個體決策的實際影響程度。為了達到這兩個目標,本文采用因子分析法和有序Logit模型。

2.1 因子分析

因子分析是通過較少的相互獨立的因子變量替代原有變量,以表征數(shù)據(jù)中的主要信息,有助于簡化數(shù)據(jù),使其更易于理解和解釋。該模型可以通過下述方程(1)表示,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1因子分析模型結(jié)構(gòu)示意圖

式中: ηi(i=1,2,…,m 表示原有變量; qj(j=1,2,…,p )表示因子變量。

根據(jù)因子分析的一般步驟,首先通過 KMO 檢驗判斷待分析的原有變量是否適合因子分析。接著,利用因子載荷試驗和因子旋轉(zhuǎn)方法構(gòu)造因子變量,將因子變量表示為調(diào)查所得的原有變量的線性組合,從而得到每一個樣本的 ?m 個因子變量的數(shù)值。

2.2有序Logit模型

有序Logit模型廣泛應用于研究具有多個有序等級的因變量,特別是在選項較為有限的情境下。當考慮因變量 Y 包含 I 個等級時,第 i 個等級的有序Logit模型可以被形式化表示為:

考慮到本文采用的Likert5級量表,自變量包括整體滿意度的5個選項,使用有序Logit模型進行回歸分析。式中: X 表示自變量的集合, J 表示自變量的個數(shù), xj 代表第 j 個自變量 (j=1,2,…,J) ! αi 是第 i 個等級的常數(shù)項,而 βi 則是第 j 個自變量的回歸系數(shù)。通過累積概率 ,可以評估因變量 Y 的概率分布。

3計算實例

模型的求解過程分為兩部分:因子分析過程和有序Logit模型擬合過程,本文運用 SPSS 和Stata統(tǒng)計軟件,分析過程與結(jié)果如下。

3.1信度、效度檢驗

在SPSS中,對調(diào)查數(shù)據(jù)進行信度和效度分析。信度通常通過Cronbach's α 系數(shù)來表示,該系數(shù)在0.9以上表明測驗或量表的信度很好。在本文中,模型的Cronbach's α 系數(shù)為0.91,說明問卷具有很好的信度。效度檢驗通過KMO值進行評估,KMO值為 0.861 。通常,KMO值在0.8以上表示數(shù)據(jù)適合進行因子分析,表明數(shù)據(jù)在效度方面表現(xiàn)良好。同時,Bartlet球形檢驗的結(jié)果顯示(見表1),顯著性 P 值為 0.000** ,水平上呈現(xiàn)顯著性,說明各變量間具有相關(guān)性,因子分析有效。

表1Cronbach's α 系數(shù)、KMO檢驗和Bartlett的檢驗

3.2因子分析

提取因子變量時,因子變量的數(shù)量由方差累計貢獻率(見表2)和碎石圖的共同決定。設(shè)置5個因子變量,即可涵蓋所有特征值大于1的因子變量,使方差累計貢獻率達到 80.602% 。因此,這5個因子變量能夠相對充分地表征原有的11個變量的特征信息。采用因子正交旋轉(zhuǎn)法得到旋轉(zhuǎn)后的因子矩陣(見圖2),每個因子的主成分系數(shù)都大于0.5,而且,所有公因子的方差均大于0.7,證明這11個原有變量能夠被這5個因子變量較好地解釋。根據(jù)已有研究,將五個因子進行定義:便利性(換乘便捷、車站設(shè)置、線路覆蓋、車站距離)、舒適性(候車環(huán)境、候車時間、司乘服務、內(nèi)部衛(wèi)生)、可靠性(公交信息獲取)、經(jīng)濟性 (票價價位)、空間感知 (車廂空間)。

表3是該因子分析模型的擬合指標,其中:

(1)GFI(擬合優(yōu)度指數(shù)):用于檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度, GFI?0.9 認為模型擬合較好。(2)RMSEA(近似誤差均方根):一般情況下,RMSEA在0.1以下,越小越好。(3)RMR(均方根殘差):該指標通過計算預測相關(guān)和實際觀察相關(guān)的平均殘差來評估模型的擬合程度。通常情況下,RMR 值小于0.05被視為模型的良好擬合。(4)CFI(比較擬合指數(shù)):該指數(shù)在模型和獨立模型比較時,取值范圍為0\~1。越接近0表示擬合程度差,越接近1表

示擬合程度好。通常,CFI值大于或等于0.9可被視為模型擬合較好。(5)NFI、NNFI(非規(guī)范擬合系數(shù)):其值大于O.9,所擬合的模型表現(xiàn)較好。

表3因子分類擬合指標

3.3有序Logit模型

基于上述因子分析,將5個主成分因子作為自變量,構(gòu)建有序Logit模型分析影響整體滿意度的因素,參數(shù)估計結(jié)果見表4。模型通過平行線檢驗,McFadden偽 R2 為 0.3632(gt;0.2) 。由表4可知,取顯著性水平為 95% ,便利性、舒適性、可靠性、經(jīng)濟性對整體滿意度影響顯著,且是正向影響。

3.4影響因素分析

對影響乘客整體滿意度的影響因素進行邊際效用分析如表5所示。

3.4.1 便利性

便利性指標包括:換乘便捷、車站設(shè)置、線路覆蓋、車站距離,體現(xiàn)了城市線網(wǎng)技術(shù)水平,屬于

表4因子分析的有序Logit模型參數(shù)估計

硬件設(shè)施條件。小汽車出行者對便利性指標的滿意度每提高一個單位,感到非常滿意的概率提高 22.14% 。

3.4.2 舒適性

舒適性指標包括:候車環(huán)境、候車時間、司乘服務、內(nèi)部衛(wèi)生。舒適性主要考慮公交運營的服務質(zhì)量,優(yōu)質(zhì)的服務會提高乘客的好感度,進而提高乘車意愿。小汽車出行者對舒適性指標的滿意度每提高一個單位,感到非常滿意的概率提高 19.6% 。

表5邊際效用

3.4.3 可靠性

可靠性,即公交信息獲取是否可行且準確。已有研究表明,易獲取且準確的車輛位置信息,給予乘客更靈活地規(guī)劃、把控行程的機會,從而提高對公交系統(tǒng)的信賴。小汽車出行者對可靠性指標的滿意度每提高一個單位,感到非常滿意的概率提高

14.28% 。這說明蚌埠市公交信息服務系統(tǒng)較為完善。

3.4.4 經(jīng)濟性

經(jīng)濟性,即公交票價價位。出行成本是影響居民出行方式選擇的主要因素之一。盡管公交車的出行成本顯著低于小汽車,但小汽車在靈活性、安全性上存在優(yōu)勢。只有極低的票價作為優(yōu)勢,才可能驅(qū)動部分小汽車出行者更換選擇。小汽車出行者對經(jīng)濟性指標的滿意度每提高一個單位,感到非常滿意的概率提高 17.86% 。

3.4.5 空間感知

空間感知,即用戶對車廂擁擠度的滿意度。以往研究都證實,車廂擁擠度顯著影響大城市乘客的滿意度,擁擠的空間難以帶給乘客安全感與舒適性。而本次研究發(fā)現(xiàn),車廂空間對中小城市小汽車出行者的影響不顯著。這是因為中小城市公交承載率已嚴重下降,較小概率出現(xiàn)擁堵情況,這一點與大城市截然相反。

3.5模型評價

為了衡量模型的解釋性和預測性,求得模型的擬合優(yōu)度、IC指標、預測準確性,結(jié)果如表6所示。

基于因子分析的有序Logit模型的AIC和BIC較小。AIC和BIC是信息準則,用于比較不同模型之間的擬合質(zhì)量。較小的AIC、BIC值表示模型在保持擬合質(zhì)量的同時使用了較少的參數(shù)。

表6模型評價分析

Kappa 系數(shù)(Kappa coefficint)是一種用于衡量分類器或評估者在多分類問題中一致性的統(tǒng)計指標。基于因子分析的有序Logit模型的Kaapa系數(shù)大于0.6,說明該模型預測分類與實際分類之間的一致性較高。

偽 R2 是衡量模型擬合度的一種指標,較大的偽 R2 表示模型可以解釋目標變量的更多方差。擬合優(yōu)度McFadden偽 R2 值為0.3632 通常 McFadden偽 R2 大于0.2 則認為有序Logit 模型擬合較好。

4結(jié)論

本文聚焦于中小城市小汽車出行者對公共交通系統(tǒng)滿意度及其影響因素的研究。研究方法主要包括構(gòu)建因子分析模型和有序Logit模型,以分析蚌埠市的實際調(diào)查數(shù)據(jù)。本文的核心發(fā)現(xiàn),便利性(換乘便捷、車站設(shè)置、線路覆蓋、車站距離)、舒適性(候車環(huán)境、候車時間、司乘服務、內(nèi)部衛(wèi)生)、可靠性(公交信息獲取)、經(jīng)濟性(票價價位)等指標在影響小汽車出行者選擇公共交通方式時顯著起作用。有別于大城市,車廂空間擁擠度不是顯著因素。這也側(cè)面反映了中小城市公交客流急速下降的現(xiàn)狀。為解決中小城市的公交危機,建議重點改善便利性、舒適性指標,優(yōu)化公交布線、提高服務質(zhì)量。

對于模型構(gòu)建,本文構(gòu)建基于因子分析的有序Logit模型,結(jié)果表明模型在擬合、預測方面表現(xiàn)極佳。這暗示公共交通系統(tǒng)中的各服務指標間存在著內(nèi)在的相關(guān)性,共同塑造了乘客對特定方面的感知程度。因此,未來在城市公共交通系統(tǒng)的滿意度評價中,有必要將影響因素進行分類調(diào)查,以減少因素之間的相關(guān)性以及個體差異對結(jié)果的影響。

本文的結(jié)果有助于深人理解中小城市中小汽車出行者對公共交通滿意度的情況。這些發(fā)現(xiàn)對于城市交通管理部門制定改進公共交通系統(tǒng)策略具有重要意義,可以提升整體出行體驗,減輕城市交通擁堵問題。

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