基于結(jié)構(gòu)方程模型的城鄉(xiāng)公交一體化滿意度研究

朱興林，姚 亮，李建立，劉泓君

(新疆農(nóng)業(yè)大學 交通與物流工程學院，新疆 烏魯木齊 830052)

0 引 言

公共交通系統(tǒng)是連接城市與鄉(xiāng)村的紐帶，其發(fā)展對于推進城市與鄉(xiāng)村統(tǒng)籌發(fā)展起著重要的作用。在城鄉(xiāng)一體化發(fā)展模式下，公交的協(xié)同發(fā)展在一定程度上加速了城市與鄉(xiāng)村之間的人口流動，滿足了城鄉(xiāng)居民的出行需求。然而，城鄉(xiāng)公交難以提供“站到門”的交通服務，且存在線路設置不合理、乘客等車時間長、無法得知車輛到站信息等問題。因此，根據(jù)乘客滿意度來準確找出城鄉(xiāng)公交存在的問題，采取有效措施改善城鄉(xiāng)公交的服務質(zhì)量并且提升公共交通系統(tǒng)的運輸效率，具有重要的現(xiàn)實意義[1]。

乘客滿意度是評價公共交通發(fā)展水平的重要指標，可以體現(xiàn)政府機構(gòu)的管理水平和公交公司的運營能力。從現(xiàn)有的國內(nèi)外研究可以看出，滿意度概念興起于國外，后被學者引入國內(nèi)并應用于公共交通系統(tǒng)的服務質(zhì)量評價[2-3]。R. P. BAGOZZI[4]于1981年提出了基于產(chǎn)品特性及差異加權(quán)值的標準模型(normal quality)，與G. A. CHURCHILL等[5]在2003年提出的評估行為模型(evaluated performance)都可用于顧客滿意度評價；英國劍橋大學教授A. PARASURAMAN等[6]提出PZB模型和SERVQUAI模型，將服務質(zhì)量的評價指標分為可靠性、反應性、關(guān)懷性、有形性和保障性，并使用回歸模型確定影響因素權(quán)重，優(yōu)化了以往確定權(quán)重的方式。影響因素權(quán)重常由專家賦值，因此無法深入了解影響因子之間的潛在關(guān)系,為克服其局限性R. KENNETH等[7]以紐約地鐵為研究背景，針對服務質(zhì)量與乘客滿意度構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model, SEM)，對其影響因素進行深入研究，得出感知價值、安全性、擁擠程度和運行速度對滿意度有直接影響，運營安全和服務態(tài)度等因素可通過中間變量間接影響乘客滿意度。

當前國內(nèi)有學者使用結(jié)構(gòu)方程模型針對滿意度影響因素進行分析，王蓉等[8]以完善城市公交換乘優(yōu)惠政策為研究目標，蘇州公交為研究背景，建立了基于結(jié)構(gòu)方程的公交換乘優(yōu)惠政策滿意度測評模型，并采用PLS法進行參數(shù)估計，得出了感知價值和感知質(zhì)量對乘客滿意度影響最大的結(jié)論；劉希珍等[9]針對烏魯木齊市公交服務滿意度建立了SEM模型，得出了經(jīng)濟便捷和行車安全對乘客滿意度有直接正向影響，運營秩序和車貌車況對滿意度有間接正向影響；張兵等[10]運用結(jié)構(gòu)方程模型建立了常規(guī)公交乘客服務質(zhì)量-滿意度-忠誠度模型，通過因子定量分析得出乘客便利感知、乘車環(huán)境和運營服務對滿意度均有直接正向相關(guān)性的結(jié)論。曹燦明等[11]基于結(jié)構(gòu)方程模型建立高速鐵路旅客滿意度模型，分析了高鐵客運服務質(zhì)量、乘客滿意度和忠誠度之間的關(guān)系；陳堅等[12]基于SEM構(gòu)建了城市軌道交通乘客滿意度模型，定量分析了各潛變量之間的路徑系數(shù)。

綜上所述，不同地區(qū)有不同的交通條件，滿意度影響因素也有所差異，且國內(nèi)對城鄉(xiāng)公交一體化滿意度研究還有待補充，因此對城鄉(xiāng)公交一體化進程中的乘客滿意度影響因素分析有現(xiàn)實意義。以新疆某縣為例，根據(jù)實際調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)的城鄉(xiāng)公交滿意度模型，結(jié)合乘客出行需求，定量分析各影響因素對乘客滿意度的影響關(guān)系。

1 研究路線與方法

1.1 研究路線

本次調(diào)查研究使用數(shù)據(jù)全部源自實地調(diào)研與訪談，采用問卷調(diào)查的方式對城鄉(xiāng)公交滿意程度進行調(diào)查。在剔除無效問卷后，運用SPSS 25.0軟件對調(diào)查問卷的信度和效度進行檢驗，在調(diào)查問卷的信度和效度都符合標準的基礎(chǔ)上，結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型相關(guān)知識，構(gòu)建城鄉(xiāng)公交一體化滿意度模型，使用AMOS 24.0軟件繪制模型結(jié)構(gòu)圖并對路徑系數(shù)進行計算，采用探索性因子分析法檢驗所選測量變量對相應潛在變量的解釋能力。對模型進行適配度檢驗，若模型適配度符合標準，則結(jié)合模型路徑系數(shù)及因子負荷量對影響因素進行分析，最終得出結(jié)論及優(yōu)化措施建議，否則需要重新修正模型，研究路線見圖1。

圖1 研究路線Fig. 1 Research route

1.2 調(diào)查過程

以新疆某縣域的城郊公交線路和鄉(xiāng)鎮(zhèn)公交線路為研究對象，共取19條線路，分別進行隨機問卷調(diào)查和跟車調(diào)查。共計發(fā)放450份調(diào)查問卷，剔除無效問卷后共收回440份有效問卷，有效率為98%。問卷內(nèi)容包含三部分：出行者基本信息、乘客滿意度評價問題和乘客出行需求問題，并采用李克特5分量表評價各測量指標，即：1為“滿意”，2為“較好”，3為“可以接受”，4為“不滿意”，5為“非常不滿意”。出行者基本信息見表1。

表1 出行者基本信息Table 1 Basic information of passengers

由出行者基本信息可知，少數(shù)民族出行者共計335人，占總?cè)藬?shù)的76%，符合該地區(qū)實際情況。 18～40歲之間的出行者所占比重最大，占乘客總?cè)藬?shù)的55%，城郊居民共202人，占比重為46%，符合具有勞動力的務工者通勤的客觀事實。

1.3 問卷信效度檢驗

對收集的有效問卷進行一致性檢驗，意義在于反映問卷各問題間的關(guān)聯(lián)性，能證明其是否有效通過測量表達問題。使用目前較常用的克隆巴赫α信度系數(shù)法(Cronbach’s alpha)測量問卷的信度系數(shù)，公式為：

(1)

式中：k為題目總數(shù)；S與Si分別為同類問題總分的方差和題目i所得分數(shù)的方差。

由表2可知，通過對問卷測量變量的信度分析，筆者設定的5個潛變量因子的α信度系數(shù)均高于0.8，總體問卷信度系數(shù)為0.914，表明不僅各個測量變量有較高的一致性，而且有很大的相關(guān)性，證明測量數(shù)據(jù)符合結(jié)構(gòu)方程模型的要求，可靠程度較高。與問卷信度分析緊密相關(guān)的是效度分析，即問卷的效用程度，檢驗方法主要包括KMO檢驗和Bartlett球體檢驗，KMO檢驗(kaiser meyer olkin)是分析變量之間的相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)值，從而確定相關(guān)性，數(shù)學表達式如式(2)：

表2 信度分析結(jié)果Table 2 Results of reliability analysis

(2)

式中：rij為變量xi和xj的相關(guān)系數(shù)；pij為變量xi和xj在控制其他變量不變條件下的偏相關(guān)系數(shù)。KMO值大于或等于0.6時，可以進行因子分析[13]，其越趨近于1，相關(guān)性越高，越適合進行因子分析。使用SPSS 25.0軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進行效度檢驗，結(jié)果見表3，可看出KMO值大于0.6且接近于1，Bartlett球體檢驗結(jié)果顯著，證明已設潛變量模型結(jié)構(gòu)度較好，可進行因子分析。

表3 效度分析結(jié)果Table 3 Results of validity analysis

2 城鄉(xiāng)公交一體化滿意度評價模型

2.1 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model，SEM)也稱協(xié)方差分析模型，包含數(shù)理統(tǒng)計分析中的線性回歸分析和因素分析方法[14]，是對路徑分析、探索性因子分析和方差分析等方法的綜合運用和改進，主要包括測量模型和結(jié)構(gòu)模型兩部分[15]。

2.1.1 測量模型

測量模型也稱作外生變量觀測模型，可根據(jù)路徑的因子負荷量描述各測量變量和潛變量的關(guān)系，其中測量變量可以通過測量得到，潛變量無法直接測量得到，數(shù)學表達式為：

X=Λxξ+δ

(3)

Y=Λyη+ε

(4)

式中：X為外生變量組成的向量；Y為內(nèi)生變量組成的向量；Λx為X的因子負荷量；Λy為Y的因子負荷量；ξ與η分別為外生潛變量向量和內(nèi)生潛變量向量；δ與ε為測量誤差向量。

2.1.2 結(jié)構(gòu)模型

結(jié)構(gòu)模型可以反映結(jié)構(gòu)方程模型中不可直接測量的潛變量之間的內(nèi)在關(guān)系(包含直接和間接關(guān)系)，數(shù)學表達式為：

η=Bη+Γξ+ζ

(5)

式中：η為內(nèi)生潛變量向量；B與Γ為因素路徑系數(shù)矩陣；B表示內(nèi)生潛變量之間的影響關(guān)系；Γ表示外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響關(guān)系；ζ則為殘差項，反應內(nèi)生潛變量η未能被解釋的部分。

關(guān)于模型假設，初始的測量模型誤差δ、ε和結(jié)構(gòu)模型殘差項ζ值均為0，測量模型中的誤差項δ、ε互不相關(guān)且與η、ξ因子不相關(guān)，結(jié)構(gòu)模型中的殘差項ζ與ε、ξ、δ之間不相關(guān)。

2.2 模型假設

城鄉(xiāng)公交一體化滿意度是指乘客選擇城鄉(xiāng)公交出行的過程中，將實際出行感受與自身的出行期望進行對比產(chǎn)生的主觀態(tài)度，因此對乘客滿意度的衡量沒有固定不變的指標體系，分析乘客滿意度的影響因素可以基于乘客感知角度反映城鄉(xiāng)公交的服務質(zhì)量，從而發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)公交一體化進程中存在的問題。筆者選取公交感知、公交便利度感知、公交運營感知、乘客滿意度和乘客意向為結(jié)構(gòu)模型的潛在變量，構(gòu)建了城鄉(xiāng)公交一體化滿意度評價模型，結(jié)構(gòu)模型如圖2。

圖2 結(jié)構(gòu)模型Fig. 2 Structure model

結(jié)構(gòu)模型潛變量指標中，假設公交環(huán)境感知、公交便利度感知和公交運營感知之間可以互相影響，并且三者能直接影響乘客滿意度，分析乘客滿意度至乘客意向的結(jié)構(gòu)路徑系數(shù)可以體現(xiàn)滿意度對出行意向的影響程度。

2.3 變量設計

影響城鄉(xiāng)公交服務質(zhì)量的因素眾多，筆者在參考相關(guān)研究[16]設置服務質(zhì)量評價指標的基礎(chǔ)上，結(jié)合該縣域?qū)嶋H公交運營狀態(tài)及交通條件，設計測量變量指標如表4。

表4 測量變量Table 4 Measurement variables

結(jié)構(gòu)模型潛變量中，公交環(huán)境感知因素包含A1～A5共5個測量變量；公交便利度感知因素包括B1～B3共3個測量變量；公交運營因素主要包括C1～C3共3個測量變量；乘客滿意度主要由兩個指標構(gòu)成，分別為M1和M2；乘客意向由5個指標構(gòu)成，為D1至D5。根據(jù)已設潛在變量和測量變量，并且結(jié)合城鄉(xiāng)公交自身特點，做出假設如下：H1為公交環(huán)境感知與乘客滿意度成正向直接相關(guān)；H2為公交便利度感知與乘客滿意度成正向直接相關(guān)；H3為公交運營感知與乘客滿意度成正向直接相關(guān)；H4為乘客滿意度與乘客意向成正向直接相關(guān)。

3 實例分析

3.1 因子分析

在選定模型潛在變量和測量變量的基礎(chǔ)上，采用探索性因子分析法(exploratory factor analysis, EFA)[17]對各影響因素進行分析，列出影響因子個數(shù)并確定其與結(jié)構(gòu)變量之間的關(guān)系，可以根據(jù)分析結(jié)果判斷前文的變量設計是否需要修正。

采用探索性因子分析法中的主成分分析提取有效變量，表5，前5個主成分初始特征值均大于1，累計方差貢獻率為74.524%超過社會科學研究中對調(diào)查樣本數(shù)據(jù)總變異程度大于70%的要求[15]。這5個主成分分組與前文假設潛在變量分組一致，能夠有效解釋74.524%的方差，證明調(diào)查數(shù)據(jù)有良好的結(jié)構(gòu)效度。使用Kaiser標準化正交旋轉(zhuǎn)法對測量數(shù)據(jù)矩陣進行最大變異旋轉(zhuǎn),旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂，得出旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣見表6，可看出每個指標的分組與前文所設一致，無需對測量模型進行修正。

表5 總方差解釋Table 5 The interpretation of total variance

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的矩陣成分對每組測量變量的因子負荷量進行排序，反應各測量變量對相應的潛在變量影響程度大小，即反應問題能力的強弱?？梢姳?中各維度變量對應的因子負荷量均大于0.5，說明測量變量能夠有效的反應潛在變量。

表6 旋轉(zhuǎn)成分矩陣Table 6 Matrix of rotating component

3.2 模型適配度檢驗

當前該縣主城區(qū)公共交通出行分擔率達到50%，縣域20公里范圍內(nèi)農(nóng)村客運線路公交化模式運行率占30%，綜合考慮經(jīng)濟因素，即使城鄉(xiāng)公交客運服務質(zhì)量無法達到乘客的出行期望，大部分出行者也會繼續(xù)選擇城鄉(xiāng)公交作為出行方式[18]，因此公交環(huán)境感知、公交便利度感知和公交運營感知3個潛變量無法直接影響乘客意向。采用AMOS 24.0軟件根據(jù)前文所述的測量模型和結(jié)構(gòu)模型繪制模型路徑圖，將處理好的樣本數(shù)據(jù)導入AMOS數(shù)據(jù)文件，運行AMOS可得到模型標準化路徑圖(圖3)。

圖3 模型標準化路徑Fig. 3 Model standardization path

根據(jù)模型適配度評價可知該模型擬合程度較好，表7中擬合指標卡方自由度比值(CMIN/DF)與近似誤差平方根(RMSEA)屬于模型絕對適配度，是判斷模型適配度是否契合的重要指標，CMIN/DF測量值越低證明協(xié)方差矩陣和樣本數(shù)據(jù)越適配，模型適配程度越高，本次測量值為2.602，在接受范圍內(nèi)。TLI為非標準擬合指標，與相對擬合指標CFI屬于模型增量適配度，測量值均符合標準，綜合表示模型可以反應真實測量數(shù)據(jù)。

表7 模型適配度評價Table 7 Evaluation of model fitness

3.3 模型結(jié)果分析及建議

根據(jù)圖3的模型標準化路徑圖，可以看出城鄉(xiāng)公交滿意度變量之間互相存在影響關(guān)系。根據(jù)2.2節(jié)所提假設，對模型路徑進行分析并對判斷假設是否成立，見表8。

表8 模型估計結(jié)果Table 8 Model estimation results

由模型估計結(jié)果可知，4個假設均達到顯著性水平，即H1、H2、H3、和H4全部成立，公交環(huán)境感知、公交便利度感知和公交運營感知對乘客滿意度有直接影響關(guān)系，且成正向相關(guān)，乘客滿意度對乘客意向成正向直接相關(guān)。結(jié)合圖2的模型路徑標準化系數(shù)和模型估計結(jié)果，筆者對模型各影響因素進行分析。

3.3.1 公交環(huán)境感知與乘客滿意度

根據(jù)模型路徑系數(shù)，可知公交環(huán)境感知與乘客滿意度的路徑系數(shù)為0.21，T值為2.414，非標準化P值為0.016，已達到顯著水平，反映兩個潛變量間有正向直接相關(guān)性。由此可知，在一定程度上改善城鄉(xiāng)公交的乘車環(huán)境，可以有效地提高乘客滿意度。在公交環(huán)境感知的測量變量中，舒適度(A3)因子負荷量為0.79，對該潛變量影響程度最大，說明針對該縣域城鄉(xiāng)公交乘車環(huán)境的舒適性問題采取措施，是從乘客感知角度出發(fā)提高滿意度的重要任務，之后依次是車內(nèi)擁擠程度(0.77)、行車安全(0.71)、車內(nèi)衛(wèi)生(0.71)和車輛狀況(0.63)。

3.3.2 公交便利度感知與乘客滿意度

公交便利度感知和乘客滿意度之間存在正相關(guān)性，路徑系數(shù)為0.29，T值為3.282，非標準化P值為0.001且小于0.05，達到顯著性水平。因此提高城鄉(xiāng)公交便利性可有效提高乘客滿意度。在公交便利度感知的測量變量中，候車時間(B2)的因子負荷量為0.87，對城鄉(xiāng)公交便利度的影響最大，說明根據(jù)乘客出行需求，提供車輛實時信息，減少乘客候車時間，是改善城鄉(xiāng)公交便利程度和提高乘客滿意度的有效措施。其余測量變量中，根據(jù)因子負荷量大小，依次是發(fā)班時間(0.74)和步行到站時間(0.72)。

3.3.3 公交運營感知與乘客滿意度

公交運營感知和乘客滿意度之間成正向相關(guān)，路徑系數(shù)為0.18，T值為2.05，非標準化P值為0.04，達到顯著性水平。因此提高城鄉(xiāng)公交運營服務質(zhì)量可提高乘客滿意度。在公交運營感知的測量變量中，司乘服務(C2)因子負荷量為0.87，影響最大，該縣域城鄉(xiāng)公交運營部門采用合理措施提高司乘服務質(zhì)量可以有效提高乘客滿意度。其余測量變量依次是票價(0.81)和城鄉(xiāng)間線路設置(0.69)。

3.3.4 乘客滿意度與乘客意向

根據(jù)模型分析結(jié)果，乘客滿意度與乘客意向之間成正向相關(guān)，路徑系數(shù)為0.52，T值為6.825，達到顯著水平。得出乘客滿意度越高則對乘客出行意向影響最強的結(jié)論。其中城鄉(xiāng)間站點設置(D4)因子負荷量為0.96，說明當前需要根據(jù)需求調(diào)整城鄉(xiāng)間的公交站點設置。

對模型進行相關(guān)性分析，將影響城鄉(xiāng)公交乘客滿意度的潛在變量按照相關(guān)性系數(shù)大小排序，依次是公交便利度、公交環(huán)境和公交運營服務，與模型路徑系數(shù)結(jié)果一致。觀察潛在變量的相互關(guān)系，可發(fā)現(xiàn)公交運營感知與公交便利度感知之間相關(guān)性較大，相關(guān)性系數(shù)為0.399，由此可知在提升城鄉(xiāng)公共交通便利程度的同時會直接正向影響乘客對公交運營的感知，由表9可知，所設潛在變量之間均有正向影響關(guān)系。

表9 模型相關(guān)性分析結(jié)果Table 9 The correlation analysis results of model

根據(jù)以上結(jié)果，依次提出以下建議：

1)建立公共交通網(wǎng)絡平臺，提供城鄉(xiāng)公交車輛實時信息，根據(jù)需求重新調(diào)整城鄉(xiāng)間公交站點位置。

2)加大公交運力投放，在高峰時期加密公交車輛發(fā)班頻次，延長首末班次服務時間，并對候車區(qū)域設施進行定時維護，改善城鄉(xiāng)居民乘車環(huán)境。

3)采取相應措施，規(guī)范城鄉(xiāng)公交線路經(jīng)營企業(yè)的服務行為。

4)結(jié)合地區(qū)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)距離，開辟公路客運、鐵路和機場之間的公交專線。

4 結(jié) 論

從乘客感知角度出發(fā)，以新疆某縣域的城鄉(xiāng)公交為研究對象，采用探索性因子分析法檢驗測量變量解釋問題的能力，構(gòu)建了基于結(jié)構(gòu)方程模型的城鄉(xiāng)公交一體化滿意度評價模型，對影響城鄉(xiāng)公交服務質(zhì)量的因素進行了深入分析。結(jié)果表明：

1)公交環(huán)境感知、公交便利度感知、公交運營感知對乘客滿意度均為直接正向相關(guān)，且三者間有著直接正向影響關(guān)系。

2)注重城鄉(xiāng)公交服務質(zhì)量、提升乘客滿意度，提供便利化的乘車服務是重要手段。

3)改善乘車環(huán)境提升舒適度和優(yōu)化公交企業(yè)服務行為是綜合發(fā)展城鄉(xiāng)公交，提升公共交通系統(tǒng)吸引力和競爭力的必要條件。

由于實際調(diào)查中的條件限制，文中樣本量僅可滿足小樣本分析的要求，缺乏結(jié)合更多因素對城鄉(xiāng)公交系統(tǒng)進行宏觀分析。后續(xù)的相關(guān)研究可以結(jié)合不同地區(qū)的不同交通出行特征，對潛在變量和測量變量進行調(diào)整，并增加樣本數(shù)量，結(jié)合經(jīng)濟條件等因素進行分析。此外，結(jié)構(gòu)方程模型本身具有靈活性，實際應用時可以根據(jù)不同研究目的設置不同的路徑關(guān)系，結(jié)合模型分析結(jié)果有針對性的進行優(yōu)化。