基于运力因素的网约出租车乘客满意度调研

魏 虎,张 瑞

(1.甘肃诚鑫创建筑工程有限公司,兰州 730050; 2.西安交通工程学院,西安 710300)

0 引言

随着城市化进程的不断发展,人们的出行需求日益增加,网约出租车成为人们普遍选择的出行方式之一。为了解运力因素对网约出租车乘客满意度的影响,分析了多位学者衡量满意度的方法,其中包括斯特拉德林等提出的六步法[1]及Chunqin Zhang提出的结构方程模型与篇最小二乘法相结合的评价方法[2]。叶青寒等对网约出租车服务质量进行定级,并结合数据分析了网约车用户满意度与服务质量间的关系[3]。

采用问卷调查形式对97名网约出租车乘客进行调研,问卷内容包括年龄、性别、职业、收入水平及学历等个人信息。使用李克特五级量表对问卷中的8个题项进行量化分析,主要关注乘客乘坐网约出租车频率、乘坐时间段及总体评价等。使用SPSS 20.0对数据进行信度分析。信度(Reliability)即为可靠性,是指使用同一方法反复测量同一物体所得结果的一致程度。Cronbach’α信度系数是较为常用的信度系数,其α系数值越高代表量表的信度越高。通常认为,α≥0.9量表的内在信度优秀,0.8≤α<0.9量表的内在信度良好,0.7≤α<0.8量表的内在信度可接受,0.6≤α<0.7量表的内在信度可疑,0.5≤α<0.6量表的内在信度糟糕,α<0.5量表的内在信度不能接受。本研究所采用的量表模型的Cronbach’s α系数为0.840,说明该问卷中的量表样本信度良好。

效度分析能够评估问卷量表的正确性及有效性,如题目设置是否科学合理,效度越高越能真实反映被测对象的特征,具体方法是将题目中的因子载荷系数代入主成分表中,若能得到最优值,说明效度合适。本研究Bartlett球形检验中的近似卡方值为477.220,df为28.000,P值为0.000***(***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平),KMO值为0.642(大于标准值0.5),呈显著性,说明量表中的调研数据具有可信度及有效性。

表1 乘客年龄与候车时间满意度的对应分析结果

1 乘客满意度对应分析

对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析,适用于对多个分类变量的分析,能够将数据以“点”的形式呈现在低维空间中,主要包括表格和关联图两个部分,其中关联图能够将每个示例压缩成点集合并展示出属性变量,揭示同一变量类间的差异及不同变量类间的对应关系。本研究通过对应分析了解网约出租车乘客候车时间满意度在不同年龄、学历、收入、工作性质、乘车时段及乘车频率上的差异关系。

1)乘客年龄与候车时间满意度的对应分析。交叉列联结果显示,以年龄变量为分组项,P值为0.000***(小于0.01),在1%的水平上呈显著性,拒绝原假设,字段满意度与年龄存在差异关系,适合做对应分析。

网约出租车乘客候车满意度与年龄存在一定的相关性,对网约出租车非常不满意的乘客年龄为41～50岁及50岁以上,不满意的乘客年龄主要是26～30岁及31～40岁,一般、满意、非常满意的乘客年龄集中在18～25岁。详见表1。

2)乘客学历与候车时间满意度的对应分析。交叉列联结果显示,以学历变量为分组项,P值为0.000***(小于0.01),在1%的水平上呈显著性,拒绝原假设,字段满意度与学历存在差异关系,适合做对应分析。

大多本科学历的乘客对候车时间不满意,对候车时间满意的乘客大多为大专学历,对候车时间一般满意的主要为本科学历的乘客,对候车时间非常不满意的乘客为硕士及以上学历,对候车时间非常满意的乘客为高中及以下学历。详见表2。

表2 乘客学历与候车时间满意度的对应分析结果

3)乘客收入与候车时间满意度的对应分析。交叉列联结果显示,以收入变量为分组项,P值为0.000***(小于0.01),在1%的水平上呈显著性,拒绝原假设,字段满意度与收入存在差异关系,适合做对应分析。

收入为4000～5999元、6000～7999元、8000～9999元的乘客对候车时间的满意度多是一般和不满意,收入在10 000元以上的乘客对候车时间非常不满意,收入在2000元以下及2000～3999元的乘客对候车时间满意和非常满意。详见表3。

表3 乘客收入与候车时间满意度的对应分析结果

4)乘客工作性质与候车时间满意度的对应分析。交叉列联结果显示,以工作性质变量为分组项,P值为0.000***(小于0.01),在1%的水平上呈显著性,拒绝原假设,字段满意度与工作存在差异关系,适合做对应分析。

公务人员、公司职员、自由职业者及其他职业的乘客对侯车时间均不满意,对候车时间满意和非常满意的主要是学生,部分公司职员对候车时间满意度一般,部分其他职业的乘客对候车时间非常不满意。详见表4。

表4 乘客工作性质与候车时间满意度的对应分析结果

5)乘客乘车时段与候车时间满意度的对应分析。交叉列联结果显示,以乘车时段变量为分组项,P值为0.000***(小于0.01),在1%的水平上呈显著性,拒绝原假设,字段满意度与乘车时段存在差异关系,适合做对应分析。

乘客对17点～19点时段的候车时间不满意,7点～9点时段乘客对候车时间以满意和非常满意为主,11点～13点时段乘客的候车时间满意度以一般居多,乘客对19点～21点时段的候车时间非常不满意。详见表5。

表5 乘客乘车时段与候车时间满意度的对应分析结果

6)乘客乘车频率与候车时间满意度的对应分析。交叉列联结果显示,以乘车频率变量为分组项,P值为0.000***(小于0.01),在1%的水平上呈显著性,拒绝原假设,字段满意度与乘车频率存在差异关系,适合做对应分析。

对候车时间不满意的乘客乘车频率主要为一周多次,对候车时间满意的乘客乘车频率主要为每月一次,对候车时间满意度一般的乘客乘车频率主要为每周一次,对候车时间非常不满意的乘客乘车频率主要为一天多次,乘车频率较少的乘客对候车时间非常满意。详见表6。

表6 乘客乘车频率与候车时间满意度的对应分析结果

2 结论与建议

以下人群中较多人对网约出租车的候车时间不满意:①年龄为26～30岁、31～40岁、50岁以上的乘客。②拥有本科学历的乘客。③个人月收入在6000元及以上的乘客。④公务人员及公司职员。⑤乘车时段在11点～13点、17点～19点的乘客。⑥一天多次乘车和一周多次乘车的乘客。公务人员和公司职员的乘车时间段集中在下班晚高峰,道路较为拥堵,对网约出租车的需求量较大,车辆供需关系不均衡,使得乘客的候车时间较长,建议乘客可以拼车,以提高司机的单次载客能力,缓解运力紧张问题。网约车平台也可以聚合多个平台的车辆,扩大司机的接单范围,提高接单效率,让乘客更容易叫到车辆。在高峰时段,网约出租车公司也应增加兼职司机的数量,补充运力,以有效缩短乘客的候车时间。