需求响应式公交乘客乘坐意愿影响因素研究
2019-12-27张璐璐朱欣媛李亚男李晨新
张璐璐，朱欣媛，李亚男，李晨新
需求响应式公交乘客乘坐意愿影响因素研究
张璐璐，朱欣媛，李亚男，李晨新
（长安大学汽车学院，陕西 西安 710064）
通过SP问卷调查统计指标得分，使用SPSS软件研究分析各类指标与乘客乘坐意愿的关系。采用多元线性回归法建立乘客乘坐意愿影响模型，得出影响乘客对需求响应式公交的乘坐意愿的显著影响因素：准点性、经济性、舒适性、上车时间与在途时间。
需求响应式公交；影响因素；多元回归；SPSS
前言
城市交通是现代工业社会发展的重要基础，一直以来受到世界各国的关注。目前缓解城市交通拥堵，提高交通效率的主要方向是降低私家车出行分担率，提高公交和地铁出行分担率[1]。
基于此，本文借助sp问卷调查与spss软件分析，找出影响需求响应式公交的乘客乘坐意愿的显著影响因素，从而为未来需求响应式公交进行进一步的优化研究提高在城市通勤出行中的分担率提供一定的参考。
1 需求调研
调研方法采用SP问卷调查，以需求响应式公交的特点为问卷调查中影响因素选取的出发点，设计调查问卷,最后回收并统计指标得分。
1.1 出行方式
需求响应式公交作为新型的公共交通方式，主要用户群为工作日的通勤人员，在城市交通系统中，通勤人员的出行方式有多种选择，短途包括步行、电动车、自行车、公交车等，其中由于步行、自行车、电动车时效性太低，竞争力低，且不属于公共交通系统，因此只选取公交车；中长途出行中，出行者的选项包括公交、地铁、私家车、出租车，其中私家车和出租车乘车体验好，但是价格高，公交地铁价格低，但是时效性一般，因此均具有一定的竞争力，故选取地铁、私家车、出租车三种出行方式。
综上所述，本文需求响应式公交需求分析问卷调查的交通方式选择集合为需求响应式公交、公交、出租车、私家车和地铁。
1.2 影响因素
根据需求响应式公交的特点分析，影响因素主要包括交通方式因素、个人因素和其他因素，如表1。
表1 需求响应式公交需求分析影响因素
问卷调查对象是西安市有通勤需求的人员，主要是“上班族”。线上调查用百度问卷平台，线下调查主要集中在工作岗位较为密集的地区和人流量较大的地区，包括赛格电脑城、软件新城和体育场地铁站出口。
调查初先对受调查者介绍需求响应式公交的含义和特点，说明乘车时间、等车时间、舒适性、准点性、便捷性、安全性和环保性的含义。
本次调查总计发出问卷400份，包括200份线上问卷，200份线下问卷。总共收回有效问卷378份。
问卷数据通过SPSS软件进行可靠性检验，采用α系数法检验数据如表2。
表2 可靠性统计量
其中，α系数大于0.7，说明问卷数据内部一致性良好，可靠性高。
经统计，最终的问卷得分如表3。
表3 多种出行方式的不同指标得分
2 模型建立
本文探究的是各种因素对需求响应式公交满意度的影响程度和影响规律，属于研究多变量对满意度的影响，需要研究多个自变量对因变量的影响大小、正负影响和影响显著性，综合各方面考虑，本文选择使用多元线性回归模型分析计算。
模型公式如下：
式中：
Y为需求响应式公交使用意愿；X为对需求响应式公交使用意愿有显著影响的影响因素；
θ为对应影响因素的影响系数。
通过求解多元线性回归模型，比较分析各影响因素的影响系数和影响显著性筛选出关键因素。本文使用SPSS软件求解多元线性回归模型。
SPSS软件中自变量和因变量设置如表4。
表4 回归分析变量表
其中：1~11为自变量，Y为因变量。
3 输出分析
使用SPSS软件求解后，输出模型汇总结果如表5。
表5 模型汇总
其中，调整R方用于衡量方程与原始数据的拟合度，本模型为0.855，说明拟合度好。
D-W值用于判断原始数据之间是否存在自相关，本模型为1.77，接近2，说明数据不存在自相关，排除伪回归可能。
表6 方差分析表
SPSS方差分析的原假设是所有的自变量对因变量都没有显著影响，基于此原假设计，计算得模型的F值为148.394，对应的显著性水平是0.000，即原假设成立的可能性为0，原假设为伪命题。说明自变量中至少有一个变量对因变量有显著影响。
自变量的影响系数表如表7。
表7 自变量的影响系数表
其中，标记**的变量Sig<0.01为显著，标记*的变量0.01
综上，剔除影响不显著的变量后，得表8。
表8 筛选后的影响因素
得最终线性回归模型表达式如下：
综上，当准点性、舒适性、经济性提高，在途时间、上车时间降低时，出行者对需求响应式公交的乘坐意愿会提高，符合客观事实，说明模型合理。
4 准点性因素分析
在显著影响因素中，准点性对需求响应式公交乘坐意愿有显著影响，影响系数为0.674，为影响系数最大的变量，说明通勤出行者最重视准点性指标，通勤方式的准点性是通勤者考虑的首要指标，这与高续[4]在论文《成都市定制公交需求研究》中用logit模型分析比较了费用、准点性、舒适性、安全性的灵敏度，最终得出的结论是准点性的灵敏度最高，与本文的研究结论一致。
5 结论
本文着眼于需求响应式公交的乘客需求影响因素，通过设计SP问卷调查，回收统计了问卷数据中11个自变量评分情况，分析比较了公交、地铁、需求响应式公交、出租车、私家车通勤出行间的得分情况，然后根据问卷数据和研究问题特点选取了多元线性回归模型分析数据，并使用SPSS求解模型，计算出各变量对应的显著性和影响系数，得到对需求响应式公交乘坐意愿具有显著影响的关键因素包括准点性、经济性、舒适性、上车时间、在途时间。最后对准点性因素进行分析，为需求响应式公交进一步的优化研究提供借鉴。
[1] 王月玥.基于多源数据的公共交通通勤出行特征提取方法研究[D].北京工业大学,2014.
[2] 牟伟华.如何提高公交分担率——世界经验及我国展望[D].山东大学,2015.
[3] 赵路伟,王颖,白杨.新兴产业区DRTS服务意愿调查研究[J].城市建设理论研究:电子版,2016,6(8).
[4] 高续.成都市定制公交需求研究[D].2016.
Research on the Factors Affecting the Passengers' Willingness in Demand-Responsive Bus
Zhang Lulu, Zhu Xinyuan, Li Yanan, Li Chenxin
（Automotive Institute of Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710064 )
Through SP questionnaire survey and collect the scores of statistical indicators, use SPSS to analyze the relation -ship between indicators and the willingness. Then establish a multiple regression model and obtain the significant factors affecting the passengers'willingness, including punctuality, economy, comfort, boarding time and transit time.
Demand-responsive bus; Influencing factors; Multiple regression; SPSS
U491.1
B
1671-7988(2019)24-246-03
U491.1
B
1671-7988(2019)24-246-03
10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.24.085
张璐璐（1996.04-），硕士研究生，就读于长安大学汽车学院载运工具运用工程专业。
