考虑乘客情感价值影响的公交忠诚度评价方法

孙世超

(大连海事大学交通运输工程学院，辽宁大连116026)

0 引 言

“公交优先”的实现，需要公交服务水平全面改善以提升其相对竞争力.如何以公众的“公交忠诚度”为核心评估政府行动的有效性，是以人为本的公交客户管理研究中值得高度关注的问题[1].在营销学中，“忠诚度”体现顾客再次消费该服务的意愿，故可以把公交出行看作一种长期的“服务”消费，若公交乘客的忠诚度较低，那么既有的公共交通出行方式就有可能被改变.为此，建立公交忠诚度评价体系，分析其内在作用机理，有助于及时把握乘客的需求心理，有针对性地改善公交服务质量，防止公交乘客向其他交通出行方式转移.

忠诚度评价方法在公共交通领域得到了广泛的应用：Chou 等[2]定义了公交忠诚的具体表现，利用问卷调查数据，通过结构方程模型分析了公交服务质量、企业形象、满意度及乘客抱怨情况与公交忠诚度之间的作用关系；Minser等[3]通过结构方程模型，利用从芝加哥公交企业采集到的实证数据建立忠诚度评价模型，结果表明，服务质量、感知价值、满意度及企业形象是影响公交忠诚度的关键要素；Eboli等[4]同时对公交满意度和忠诚度的相关因素进行分析，结果表明，时间可靠性、发车频率及车厢环境是直接影响公交服务质量并间接影响公交满意度及忠诚度的主要因素.上述研究成果均利用实证数据构建了公交忠诚度评价模型并分析众多相关影响因素，但乘客在长期使用公共交通过程中产生的情感依赖(价值)对其公交忠诚度的影响并没有得到充分讨论.Shiftan 等[5]认为出行者主要交通出行方式的改变并非一种短期决策，还涉及个人习惯及情感态度的转变.因此，在公交忠诚度评价模型中考虑一种情感长期累积对忠诚度变化的作用，有助于提升模型解释力.综上，本文引入“情感价值”变量，对乘客公交忠诚度变化的内在作用机理进行深入分析，有针对性的改善公交服务内容，达到公交用户精细化管理的目的.

1 理论模型的构建

1.1 结构模型的构建

在营销学中，顾客对商品价值的认知一般由两部分决定：①商品消费产生的效用价值，代表商品能够给顾客带来的最基本的消费价值；②商品消费产生的情感价值，代表顾客在商品消费过程中，产生的情感累积.两者共同构成商品的实际价值，并与“费用成本”一起影响顾客的“价值感知”.不同顾客对商品的期望不同，顾客的“价值感知”与其“期望”共同作用于“满意度”，并影响模型的结果变量“忠诚度”，如图1所示.

将图1中的逻辑关系转化为潜变量间的作用路径，建立公交忠诚度结构模型，如图2所示.Shiftan等[5]分析结果表明，公交服务的效用价值变量细划为“环境设施”“公交运营效率及服务”“公交便利性及安全性”这3个潜变量.此外，文献[6]的研究成果表明，公交乘客的“情感价值”对“公交便利性与安全性”的变化较为敏感，本文假设两者之间存在直接作用关系.

图1 公交忠诚度的内在作用机理路径Fig.1 Path of intrinsic mechanism of public transit loyalty

图2 公交忠诚度的结构模型Fig.2 Structural model of public transit loyalty

1.2 测量模型的构建

潜变量不能被直接观测，需要通过多个显变量进行测量，即测量模型.

(1)乘车的环境设施.

从车厢舒适性、整洁性等角度出发，设置“高峰时段内车内拥挤程度”“车厢内卫生情况”“车内温度及气味适宜情况”“站台设施布置”“车厢内座椅舒适程度”这5个显变量测量“环境设施”潜变量.

(2)运营效率及服务.

公交运营服务及效率可以从司乘人员素质、驾驶员技术能力，以及公交车辆运行效率等角度评价.因此，该潜变量由“司乘人员的服务态度”“车辆运行平稳性”“车辆运行速度”“准点率及候车时间”这5个显变量度量.

(3)乘车便利性及安全性.

通过乘客对行车安全总体认可程度和车辆故障发生频率两个变量描述安全性.乘车便利性主要体现在公交站点的覆盖率和便利性，具体表现为乘客步行至车站的距离，线路的可直达性，以及换乘的便利性.

(4)情感价值.

Babin等[7]提出的情感价值测量模型被业界普遍接受，共设置12个问题对其进行度量.本文选取最为相关的9个问题对乘客的情感依赖程度进行描述，如表1所示.

(5)费用成本.

费用成本主要考虑乘客选择公交服务所付出的时间成本和金钱成本，由票价和花费出行时间两个变量进行描述.

(6)价值感知

通常从两方面对价值感知进行描述：一是在给定成本的基础上，考虑服务水平的高低；二是在给定的服务水平上，考虑商品价格的高低.最终选取的测量指标如表1所示.

(7)期望水平.

期望可以理解为顾客在没有购买商品之前对即将购买商品质量的预先估计.本文乘客对公交服务质量的期望水平由3个变量描述，如表1所示.

(8)公交满意度.

根据Shiftan 等[5]提出的满意度测量模型，分别从“公交总体满意程度”“对期望的满足程度”“与理想的差距”这3个指标对公交满意度进行测量描述.

(9)公交忠诚度.

文献[5]首次将营销学中顾客忠诚度测量模型移植到公交忠诚度的研究中，并得到了较好的应用效果.本文借鉴该忠诚度测量模型，对乘客的公交忠诚度进行测量.

最终，结构方程模型构建所需变量及调查数据内容如表1所示.

2 数据采集与处理

依托厦门市居民出行调查项目，采用入户调查方式，采集受访者相关数据信息.共发放问卷900份，回收有效问卷664份，回收率74%.

2.1 调查数据的信度分析

利用Cronbach's alpha系数检测问卷数据的内部一致性.通常认为，alpha系数大于0.7，问卷数据的内部一致性较高.表2为最终分析结果及显变量调整情况，结果表明，调查数据可信度较高，稳定性较好.

2.2 调查数据的效度分析

通过SPSS 软件的因子分析功能，根据KMO统计量及Bartlett球形检验结果对调查数据效度进行评价.KMO 统计量取值为0.0～1.0，若度量值不小于0.7，则认为变量间相关性较强.如果Bartlett球形检验的显著性概率值P＜0.001 且公共因子的方差累积贡献率达到40%以上，表明提取的主成分能满足度量要求.此外，成分矩阵中各显变量的旋转因子荷载一般需要大于0.5，才认为该显变量能够很好地发挥测量作用，否则应剔除.最终统计结果如表3所示.

表3结果表明，测量模型中的显变量能够很好地被对应的潜变量解释，但仍需要根据显变量的因子荷载进行变量调整，如表4所示.

3 实证分析

3.1 模型的适配性检验与修正

根据调整后的变量关系，利用Amos 软件构建结构方程模型，如图3所示(图中变量e1～e34为残差).

表2 内部一致性系数检测情况Table2 Internal consistency coefficient of latent variables

表3 潜变量的构造效度检测情况Table3 Validity test of latent variables

表4 需要剔除的显变量情况Table4 Variables need to be excluded

利用调查数据对图3建立的模型进行拟合，结果如图4所示.其中，模型的适配度指标及标准如表5所示.

图3 公交忠诚度模型Fig.3 SEM of publictransit loyalty

表5 适配度评价指标及适配标准Table5 Adaptation criteria for evaluation indicators

结果显示，GFI值小于0.9，故该模型的适配情况不理想.根据路径系数结果，“费用成本”对“价值感知”的作用未达到显著水平，需要从初始模型中剔除.此外，通过相关系数分析，潜变量XENVI与XCONVSAF之间的相关系数为0.925，表明两潜变量之间有另一个更高阶的公共因子存在，由于该因子分别解释了公交的环境设施、安全性及便利性，定义该潜变量为“公交运营服务保障(XSERGUA)”.调整后的结构方程模型及计算结果如图5所示.

图4 初始模型的计算结果Fig.4 Results of initial model

图5显示，结果变量YLOYA的R2检验值为0.672，说明模型与数据间的适配性良好.此外，从图5路径分析结果可以得出：

(1)情感价值XHEDO对公交服务价值感知YVALU的影响较为显著，XHEDO每提升1个单位，YVALU随之提升0.271.这也证实除商品本身的效用价值外，情感体验的长期累积会对交通方式价值感知产生显著影响，故考虑乘客的情感价值将提升模型的整体解释力.

(2)乘客满意度YSATI对乘客公交忠诚度YLOYA有直接影响，且影响程度较为显著.这一结果表明，满意度是顾客忠诚的前提和重要影响因素，但满意度并不能完全取代忠诚度.

3.2 指数得分计算

变量指数得分反映受访者对该变量的倾向程度.变量得分越少，说明乘客对该变量所反映运营指标的满意度越低.因此，利用指数得分明确未来公交服务改善的方向，依次对公交忠诚度的相关潜变量指数得分(Slatent)与显变量指数得分(Sobvious)进行统计分析，计算公式为

式中：wi为测量模型中第i个显变量的回归系数；xi为第i个显变量的均值，k为潜变量所对应的显变量个数；max{xi}为该变量最高得分，min{xi}为该变量最低得分，通常情况下若采用李克特N级分级法，则变量最高得分为N，最低得分为1.

根据式(3)和式(4)，计算结构方程模型中变量指数得分，如表6所示.

图5 调整后模型的计算结果Fig.5 Results of adjusted

表6 潜变量与其显变量的指数得分Table6 Scores of latent variables and observed variables

由表6可得到以下结论：

(1)厦门市乘客公交满意度得分不足50(满分100)，表明乘客对公交系统总体服务水平的认同程度不高，公交系统服务水平还有很大的改善空间.

(2)虽然乘客的公交满意度较低，但乘客公交忠诚度的变量指数得分却是所有潜变量中最高的(57.9).由此可见，虽然服务质量不能使大部分乘客感到满意，但受制于经济等其他因素，乘客不得不继续使用公共交通出行的意愿仍较高.

(3)具体分析公交服务内容相对应的显变量得分，发现“站台设施的布置和候车环境”“车辆运行的平稳性”“车辆行驶速度”“行车安全与司机驾驶习惯”等服务内容的改善是提升乘客对公交系统总体满意程度的关键点.

4 结 论

本文以厦门市公交意愿调查数据为依托，建立基于结构方程模型的公交乘客忠诚度评价方法.该方法考虑乘客“情感价值”因素对结果变量的影响，以提升模型解释力，有助于更好地对乘客忠诚度的内在作用机理进行深入分析.模型结果表明：乘客的“情感价值”确实是“公交服务价值”的重要影响因素，证实除商品本身的效用价值外，情感体验的长期累积对交通方式价值感知的作用影响.变量指标得分结果显示，厦门市公交服务的满意度总体较低，公交运营服务中“站台设施的布置和候车环境较差”“车辆运行的平稳性较差”“车辆行驶速度较慢”“行车安全与司机驾驶习惯较差”是降低乘客总体满意度的主要因素.