基于结构方程的城市常规公交满意度评价

张文会，刘 委，王圣鼎，王 东，周生辉，李 卓

（1. 东北林业大学，交通学院，哈尔滨 150040；2. 黑龙江省交通运输厅，哈尔滨 150081；3. 哈尔滨市交通运输行业培训事务中心，哈尔滨 150076；4. 北京交通运输职业学院，汽车工程系，北京 102618）

0 引 言

随着城市的快速发展，城市交通拥堵问题日益突出，不仅对居民的工作和生活造成了影响，还阻碍了城市经济的发展。哈尔滨市目前交通拥堵问题严重，且哈尔滨市冬季漫长，气温较低，冰雪天气多发，给人们的公交出行带来了极大影响。人们在严寒下，会更关注车辆准点率、候车时间、候车环境、乘坐舒适性、行车安全性等问题。乘客满意度评价有助于掌握乘客们对公交服务方面的需求和满意程度，发现公交服务方面存在的不足，促使管理部门制定出合理有效的改善措施，提高公交服务的质量，从而提高公交吸引力，进一步缓解城市交通拥堵问题。

满意度的研究首先在国外兴起，Cardozo 首次提出“顾客满意”的概念，并进行了顾客所花费精力和顾客对产品的期望与顾客满意度之间关系的研究[1]。瑞典提出了瑞典顾客满意度指数模型，美国在瑞典顾客满意度指数模型的基础上，通过变形建立了美国顾客满意度指数模型[2]。乘客满意度的研究是顾客满意度在交通运输领域的发展，Friman 等对瑞典都市区公共交通服务满意度进行调查分析，建立了乘客满意度指数模型，并使用最大似然法进行了模型估计[3]。Antonucci 等进行探索性因子分析后，采用了结构方程模型对公共交通服务的乘客满意度进行分析[4]。On～a 等构建了以公交服务、舒适度和人员服务为潜变量，公交总体服务质量为显变量的结构方程模型[5]。

国内对满意度的研究虽然起步较晚，但近年来在乘客满意度理论研究方面已有大量成果。沈巍巍等基于结构方程模型建立了城市轨道交通旅客满意度评价模型，并运用偏最小二乘法（PLS）来估计模型[6]。季彦婕等构建了以便捷性、可靠性、舒适性和安全性为评价指标体系的结构方程模型，并结合满意度重要性矩阵对乘客进行了满意度评价[7]。张兵等提出了基于结构方程模型的常规公交乘客服务质量-满意度-忠诚度模型[8]。温旭丽等通过层次分析法建立了评价指标体系，结合模糊综合评价法构建了南京市公交乘客满意度评价模型[9]。吴静娴等提出了贝叶斯网络模型，发现该模型比传统的离散选择模型适用性要好[10]。陈坚等构建了城市轨道交通乘客满意度多群组结构方程模型，以定量描述变量间相互作用对乘客满意度的影响[11]。林丽等提出了乘客感知公交服务质量模型结构方程[12]。邹志强等结合公交都市考核指标建立了乘客满意度评价指标，运用模糊综合评价法构建了公交满意度模型[13]。郭晓凡等通过熵权法对评价指标赋权，基于云模型理论得到了乘客满意度综合评价[14]。李林波等考虑了指标间的相关性，基于CRITIC 法确定评价指标权重，运用云模型理论建立了乘客满意度评价模型[15]。

国内外对乘客满意度的研究多在评价指标和测评模型两方面，目前应用较多的结构方程模型能够定量分析评价指标间相互作用关系，并得到各指标的权重值，相比于应用较广泛的模糊综合评价法，评价结果更为真实有效。国内外关于乘客满意度研究已有许多，但对于同一城市不同季节条件下乘客满意度的研究却基本没有，特别是在寒冷地区，分析乘客满意度需要考虑气候的因素，有必要分季节进行专门的对比研究。

本文以哈尔滨市主城区常规公交服务质量为研究对象，在充分研究国内外参考文献后，以顾客满意度指数模型（ACSI）为基础，建立了公交乘客满意度指数模型，结合国内关于常规公交满意度的研究，确定了模型的潜变量与显变量。基于结构方程模型进行指标权重分析，通过层次分析结构方程模型建立了乘客满意度评价模型，进而对公交乘客满意度进行评价，得到满意度评价结果，并针对当前哈尔滨市公交服务存在的问题提出改善建议。

1 公交乘客满意度指数模型综述

1.1 公交乘客满意度指数模型

顾客满意度是顾客在使用某产品或享受某项服务后，形成的满意或不满意的态度。目前美国的顾客满意度指数模型（ACSI）是体系最完整、应用效果最好的顾客满意度理论模型。ACSI 模型由顾客期望、感知质量、感知价值、顾客抱怨、顾客忠诚、顾客满意度六部分构成，结构关系如图1 所示。

图1 美国顾客满意度指数模型

顾客在城市公共交通领域中即为乘客，在比较各种乘客满意度测评模型的基础上，本文基于ACSI 模型，建立公交乘客满意度指数模型。

1.2 公交乘客满意度指数模型变量的确定

公交乘客满意度指数模型的变量由潜变量和显变量两部分构成。模型潜变量指无法直接进行测量的变量。乘客期望、质量感知和价值感知为反映乘客满意程度的原因变量，且它们之间存在着直接或间接的影响。乘客抱怨和乘客忠诚为反映乘客满意程度的结果变量。其中乘客抱怨主要是乘客对享受到的公交服务感到不满意，进而去寻求替代交通方式，而乘客忠诚是指乘客对享受到的公交服务比较满意，继续乘坐公交出行。由于公交出行乘坐群体主要是上下班人群、学生和劳动者，乘坐群体比较稳定，所以本文不引入乘客抱怨和乘客忠诚这两个变量。则最终的模型潜变量为乘客期望、质量感知、价值感知和乘客满意度。模型显变量指能够直接进行测量的变量，显变量用来描述对应的潜变量，根据本文确定的潜变量分别确定其相应的描述变量，其中质量感知从便捷性、舒适性、安全性和可靠性4 个维度进行衡量，价值感知以其经济性来衡量。

外生变量在模型中只起解释变量的作用，它们只影响其他变量而不受其他变量的影响，内生变量在模型中与其他变量相互影响。本文建立的公交乘客满意度指数模型由4 个潜变量和17 个显变量组成，外生观测变量用X 表示，内生观测变量用Y 表示，确定的公交乘客满意度模型变量如表1 所示。

表1 乘客满意度指数模型的变量

2 公交乘客满意度调查

2.1 问卷调查

（1）问卷设计与发放

公交乘客满意度问卷设计采用李克特五级量表，即分别对5 级态度“很满意、满意、一般、不满意、很不满意”赋予“5，4，3，2，1”的值，问卷的问题由乘客基本信息和模型确定的17 个显变量组成。为保证调查数据的可靠性，公交乘客满意度的调查对象应是公交客流的主体，如学生、上下班人群等。由于哈尔滨市冬季气温低且持续时间长，根据其地域特征分冬夏两季对公交乘客满意度进行评价。选取实地调查和网上调查两种方式，在公交站点发放问卷259 份，网上发放253 份。

（2）问卷回收与数据处理

数据处理主要包括缺失数据和异常数据的处理。缺失数据的处理通常采用直接删除和插值法两种方法。异常数据的处理方法通常是直接删除。本次调查对于缺失数据的问卷和数据异常的问卷采取直接删除法。最后将实地调查回收的229 份问卷与网上回收的248 份网上问卷合并为477 条数据。

2.2 问卷信度和效度检验

信度是指由数量不定的题目所构成的测试或问卷所测得结果的稳定性和一致性，问卷信度分析有内在信度分析和外在信度分析。本文采用克隆巴赫系数检验量表的信度，检验标准如表2 所示。

表2 克隆巴赫系数标准

通过SPSS 软件检验可得，问卷整体及各一级指标的克隆巴赫系数均大于0.8，在检验标准中属于信度高的一级，这表明本文设计的问卷内部一致性较好，数据可靠性高。

效度用来检验调查数据与实际问题的吻合程度，一般采用因子分析的方法来检验。在因子分析前，先进行KMO 和Bartlett 球形检验，以检验相关矩阵中各变量间的相关性，检验标准如表3 所示。

表3 KMO 和Bartlett 检验标准

通过SPSS 软件检验可得，KMO 值为0.832，Bartlett P 值为0.000，检验结果显著，效度较好，适合做因子分析。

3 满意度评价指标体系构建及评价

3.1 基于结构方程的公交服务满意度分析

本文拟采用结构方程模型做验证性因子分析，并通过其来确定评价指标及其相应的权重。结构方程模型由结构模型和测量模型组成，结构模型解释了各潜变量之间的关系，测量模型解释了各潜变量与对应的显变量之间的关系。

（1）结构方程模型

结构模型的方程式为：

式中：η 为内生潜变量构成的向量（m× 1）；ξ 为外生潜变量构成的向量（n× 1）；B 为内生潜变量路径系数矩阵（m × m），描述内生潜变量之间的相互影响；Γ 为外生潜变量路径系数矩阵（m × n），描述外生潜变量对内生潜变量的影响。ζ 为残差变量（m× 1）。

测量模型的方程式为：

式中：y 为内生显变量构成的向量（p×）1 ，是η 的观测指标； x 为外生显变量构成的向量（q×）1 ，是ξ 的观测指标；yΛ 为p ×m 载荷矩阵；xΛ 为q ×n 载荷矩阵；yε 为p×1 残差向量；xε 为 q×1 残差向量。

（2）公交乘客满意度结构模型的建立

根据公交乘客满意度指数模型确定的显变量和潜变量，建立公交乘客满意度结构模型，模型如图2 所示，图中e 为模型的残差。

图2 常规公交乘客满意度结构模型

（3）公交乘客满意度结构模型估计与检验

结构方程模型的参数估计采用最大似然估计法，该方法应用最为广泛，估计结果较为准确。计算得到标准化路径系数，如图3 所示。

标准化路径系数意义为自变量改变一个标准差，因变量随之的改变量，标准化路径系数均不大于1，说明模型假设较为合理。由图3 可知各路径系数值均处于正常范围，且均达到显著性要求。模型拟合结果如表4 所示。

表4 模型拟合度检验结果

从表4 可以看出模型各项检验指标均达到了标准，模型拟合度较好。

图3 标准化路径系数

（4）公交乘客满意度潜变量间效应分析

图3 所示的路径系数为潜变量之间的直接效应，而潜变量之间的相互影响还包括间接效应。模型中潜变量间直接效应、间接效应、总效应如表5～7 所示。

表5 标准化直接效应

表6 标准化间接效应

表7 标准化总效应

由表5～7 可知，乘客期望很大程度是通过影响价值感知和质量感知进而间接影响乘客满意度的，乘客满意度主要受到质量感知和价值感知的影响。

3.2 公交乘客满意度指标分析

从结构方程参数估计结果可知，影响乘客满意度的主要因素为服务质量和价值感知。基于确定的变量，本文采用层次分析结构模型进一步建立公交乘客满意度评价模型，如图4 所示。

图4 公交乘客满意度评价模型

（1）冬季公交乘客满意度指标分析

采用最大似然估计法进行参数估计，冬季标准化路径系数如图5 所示。

（2）夏季公交乘客满意度指标分析

采用最大似然估计法进行参数估计，标准化路径系数如图6 所示。

图5 冬季标准化路径系数

图6 夏季标准化路径系数

3.3 公交乘客满意度分析与评价

（1）公交乘客满意度指标权重分析

基于冬季和夏季标准化路径系数，采用归一化的方法得到各指标的权重如图7 所示。

图7 冬季和夏季三级指标权重

从评价指标的权重来看，候车环境、车内环境、司机服务态度、车辆行驶平稳性、候车时间和行车安全性指标的权重，冬季明显高于夏季；而车辆运行速度、票价合理性、服务性价比的权重，夏季明显高于冬季；行车组织和设施运行的权重，冬季略高于夏季。这是因为冬季室外气候寒冷，乘客出行时，更加注重在车站等候的时间和候车的环境，且冬季冰雪天气多发，出于对出行安全的考虑，也会更加关注车辆行驶的平稳性。而夏季乘车路面状况良好，行车安全性更高，乘客转而关注行驶速度、票价等方面，对服务的性价比有了更高的要求。

（2）乘客满意度得分分析

采用线性加权的方法来计算乘客满意度：

根据乘客满意度计算式得出冬夏季公交乘客满意度得分如表8 所示。

从满意度得分来看，哈尔滨市公交服务基本上能满足乘客的需求，并达到较为满意效果。此外，冬季各项指标满意度得分均低于夏季，特别是安全性、可靠性和便捷性的得分较低，这与哈尔滨的气候特征有关。可以看出，提高哈尔滨市公交乘客满意度的重点在于冬季公交服务的改善，具体在于安全性、可靠性和便捷性的改善。

表8 乘客满意度得分

3.4 公交服务改善建议

（1）合理设置站距和发车频率，提高准点率，特别是冬季客流较大的路段，可增设区间车等。

（2）完善基础设施建设，提高哈尔滨市公共交通信息化水平。方便乘客灵活选择车次，减少冬季室外盲目候车时间，提高出行效率。

（3）哈尔滨市冬季冰雪天气多发，容易发生行车安全事故，公交行业应加强对驾驶员的安全教育，严格规范驾驶行为，确保乘客乘车安全。

（4）提高公交服务人员的整体素质。对驾驶员要规范用语，增强服务精神；对于监管部门，在收到乘客的投诉时，要及时处理并加以公示。

（5）加强城市公共交通的规划和管理。合理规划公交线网长度，扩大公交站点的覆盖范围。加强公交优先的建设，提高公交换乘效率。

4 结 论

乘客满意度作为常规公交服务水平的评价指标，其评价的科学性和准确性对常规公交服务的改善方向影响很大。首先，本文在顾客满意度指数模型理论的基础上，建立了乘客满意度评价指标体系，根据评价指标设计了乘客满意度调查问卷，并通过SPSS 软件验证了调查数据的可靠性。其次，基于结构方程理论构建了公交乘客满意度结构模型，通过AMOS 软件进行了模型的估计和检验，模型拟合度较好。根据构建的公交乘客满意度评价模型，分冬夏两季进行标准化路径分析，进一步算得了各评价指标的权重。最后，采用线性加权的方法得到了哈尔滨市公交乘客满意度得分。研究结果显示，除车辆行驶速度、票价合理性及服务性价比外，其余指标权重冬季均高于夏季，而各项指标满意度得分均低于夏季，其中安全性对冬季乘客满意度影响最大，便捷性和可靠性次之。主要在于冬季天气寒冷，冰雪天气多发，候车环境、候车时间、车辆行驶稳定性、行车组织和行车安全性对乘客满意度影响更大。由此可见，改善冬季公交服务质量，特别是安全性、可靠性和便捷性的改善是提高常规公交吸引力的有效途径。研究结果为公交部门在常规公交服务质量上采取针对性改善措施，提高常规公交满意度提供了理论依据。