劉建榮,溫惠英,黃 玲
(華南理工大學(xué) 土木與交通學(xué)院,廣東 廣州 510640)
基于聯(lián)合分析的校區(qū)常規(guī)公共交通服務(wù)質(zhì)量分析
劉建榮,溫惠英,黃玲
(華南理工大學(xué) 土木與交通學(xué)院,廣東 廣州 510640)
摘要:公共交通服務(wù)質(zhì)量是影響公交出行分擔(dān)率的重要因素.為確定大學(xué)生對(duì)校區(qū)常規(guī)公共交通的服務(wù)評(píng)價(jià)以及對(duì)常規(guī)公共交通各影響因子的偏好程度,本文利用聯(lián)合分析模型,對(duì)校區(qū)間的常規(guī)公共交通服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了研究.通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析,得出了高消費(fèi)群體及低消費(fèi)群體對(duì)于可靠性、車(chē)內(nèi)環(huán)境、車(chē)輛行駛時(shí)間、價(jià)格、等車(chē)時(shí)間等方面屬性水平的效用值,給出了公交系統(tǒng)的效用函數(shù),并由此確定了各屬性的權(quán)重.研究結(jié)果表明,大學(xué)生的消費(fèi)水平對(duì)大學(xué)生的常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響幾乎可以忽略不計(jì);此外,大學(xué)生在出行中最為看重車(chē)輛內(nèi)環(huán)境,其次才是時(shí)間性因素,如可靠性、車(chē)輛行駛時(shí)間、等車(chē)時(shí)間等,而對(duì)于價(jià)格不敏感.
關(guān)鍵詞:公共交通; 權(quán)重; 聯(lián)合分析; 校區(qū)常規(guī)公交
常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量方面的研究目前吸引了部分研究者,特別是歐美學(xué)者的研究興趣.對(duì)于公交服務(wù)質(zhì)量研究的主要方法主要有IS模型(Important-Satisfaction)、結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Model)及離散選擇模型(Discrete Choice Model).IS模型分析中,列出若干公交服務(wù)質(zhì)量的影響因子,讓調(diào)查者分別評(píng)述對(duì)各影響因子的滿(mǎn)意度及重要程度,滿(mǎn)意度及重要程度一般采用李克特(Likert)十級(jí)或七級(jí)量表.在此基礎(chǔ)上,將各影響因子的滿(mǎn)意度及重要程度相乘,根據(jù)數(shù)值大小確定乘客對(duì)于公交服務(wù)質(zhì)量影響因子的關(guān)注程度.部分學(xué)者,如Peter Foote[1]、Iseki[2]等利用此方法對(duì)常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了研究,TRB也出版了利用IS方法評(píng)價(jià)公交服務(wù)的指導(dǎo)書(shū)[3].結(jié)構(gòu)方程模型主要研究各類(lèi)潛變量之間的關(guān)系.Joewono[4]、Stuart[5]、Eboli[6]及Wen-Tai Lai[7]等正是利用此模型研究公交服務(wù)質(zhì)量及公交服務(wù)質(zhì)量影響因子與乘客滿(mǎn)意度之間的關(guān)系.離散選擇模型能夠分析或再現(xiàn)出行者的出行選擇行為,因此利用此方法研究公交服務(wù)質(zhì)量的論著亦較多[8-15].鑒于數(shù)據(jù)獲取的難易程度,目前研究一般采用SP(Stated Preference)方法.除以上三種方法外,也有部分學(xué)者采用其他方法進(jìn)行研究,如Liu[16]采用聯(lián)合分析方法對(duì)有工作的出行者的選擇行為進(jìn)行分析.
目前我國(guó)對(duì)于公交優(yōu)先以及公交服務(wù)水平的評(píng)價(jià)越來(lái)越重視.從研究現(xiàn)狀來(lái)看,主要是歐美學(xué)者對(duì)公交服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行研究,但是正如Das[17]所言,由于發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家之間經(jīng)濟(jì)水平以及公交服務(wù)的巨大差距,歐美國(guó)家的研究并不適用于中國(guó)的實(shí)際情況.而我國(guó)對(duì)公交服務(wù)質(zhì)量的研究較少,且主要集中在客觀指標(biāo)方面,如中國(guó)交通運(yùn)輸部發(fā)布的《公交都市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》,對(duì)乘客的主觀感知方面的評(píng)價(jià)很少.在實(shí)際情況中,利用公交系統(tǒng)客觀性能指標(biāo)得出的服務(wù)質(zhì)量或者服務(wù)水平評(píng)價(jià),與公交乘客的服務(wù)期望和感知之間可能存在一定的差距,致使公交系統(tǒng)管理人員往往以主觀臆斷的方式猜測(cè)乘客的需求.這使得常規(guī)公交系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量與乘客的期望之間產(chǎn)生很大的偏差.
因此為了研究出行者對(duì)于常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量的觀點(diǎn),本文以廣州市大學(xué)生為調(diào)查對(duì)象,利用聯(lián)合分析方法,對(duì)常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量影響因子的效用及權(quán)重進(jìn)行分析.
1研究方法
研究選取S大學(xué)學(xué)生為研究對(duì)象.S大學(xué)現(xiàn)有W校區(qū)及D校區(qū),距離約18 km.W校區(qū)和D校區(qū)之間主要由常規(guī)公交2號(hào)線連接.票價(jià)為4元,發(fā)車(chē)間隔為15 min,從W校區(qū)至D校區(qū)行程時(shí)間在40~60 min之間.由于S大學(xué)大部分學(xué)生大一在D校區(qū)學(xué)習(xí),大二開(kāi)始在W校區(qū)學(xué)習(xí),因此學(xué)生對(duì)于公交2號(hào)線較為熟悉.
為確定大學(xué)生對(duì)于常規(guī)公共交通的服務(wù)評(píng)價(jià),本文利用聯(lián)合分析模型對(duì)其進(jìn)行分析.聯(lián)合分析方法在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)研究中產(chǎn)生,主要用于了解消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)偏好.它是一種多元分析法,對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行正交設(shè)計(jì)試驗(yàn),并且采用回歸方法確定其各方面因素效應(yīng),其應(yīng)用的基本前提是:消費(fèi)者根據(jù)產(chǎn)品或者服務(wù)的各方面因素,從總體上對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的價(jià)值進(jìn)行判斷.聯(lián)合分析法的基本假設(shè)包括:(1) 產(chǎn)品是各種屬性的集合;(2) 產(chǎn)品的效用是所有這些屬性效用的簡(jiǎn)單函數(shù);(3) 產(chǎn)品的效用能夠預(yù)測(cè)消費(fèi)者的行為.
由于聯(lián)合分析法中,隨著影響因子以及屬性水平的增加,模型分析的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何級(jí)的增長(zhǎng),因此在分析中應(yīng)當(dāng)把握其主要的影響因素.根據(jù)文獻(xiàn)[16]的分析,價(jià)格因素、公交站臺(tái)環(huán)境因素對(duì)于出行者公交服務(wù)評(píng)價(jià)的影響最小,因此本文不考慮站臺(tái)因素.考慮到公交2號(hào)線價(jià)格為4元,比一般常規(guī)公交價(jià)格高出1倍,且主要服務(wù)群體為大學(xué)生,而大學(xué)生大部分沒(méi)有收入,可能比較關(guān)注價(jià)格,因此論文中將考慮價(jià)格因素.此外,文獻(xiàn)[16]的模型中沒(méi)有考慮公共汽車(chē)行駛時(shí)間可能存在一定的偏差,因此在本論文的模型中將增加對(duì)公共汽車(chē)行駛時(shí)間的考慮.故本文確定影響因子及屬性水平如表1所示.
表1 各影響因子屬性水平
利用上述影響因子與因子水平,可以組成108種(3×2×3×2×3)虛擬的公交系統(tǒng).如果受訪者對(duì)108種虛擬的公交系統(tǒng)進(jìn)行一一評(píng)價(jià),顯然是不現(xiàn)實(shí)的,而且可能會(huì)導(dǎo)致偏好結(jié)構(gòu)的估計(jì)出現(xiàn)較大的偏差.故利用SPSS軟件對(duì)其進(jìn)行正交化處理,得出16種可能的公交服務(wù),如表 2所示.
利用全輪廓方法進(jìn)行上述虛擬的公交系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)查,即將每一種虛擬的公交系統(tǒng)制成卡片,讓被調(diào)查者對(duì)其進(jìn)行打分評(píng)價(jià).
2數(shù)據(jù)分析
根據(jù)出行目的的不同,普通成年人的出行一般可分為工作出行及非工作出行.但是往返W校區(qū)及D校區(qū)的學(xué)生的出行目的一般都是休閑娛樂(lè),與普通成年人的出行目的存在較大的差異.因此不宜根據(jù)是否為工作出行對(duì)往返兩校區(qū)的大學(xué)生進(jìn)行分類(lèi).
鑒于大學(xué)生一般沒(méi)有經(jīng)濟(jì)收入,而其月均消費(fèi)額能從一定側(cè)面反映其對(duì)金錢(qián)的態(tài)度.根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn),較為節(jié)儉的大學(xué)生一般月均消費(fèi)在500~800元之間,而消費(fèi)水平較高的大學(xué)生的月均消費(fèi)在1 300~2 000元之間.因此本文根據(jù)大學(xué)生的月均消費(fèi)額度,將大學(xué)生分為兩大群組,即高消費(fèi)額群組(月均消費(fèi)大于等于1 000元)和低消費(fèi)額群組(月均消費(fèi)小于1 000元),對(duì)二者的調(diào)查數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析.
對(duì)于高消費(fèi)額大學(xué)生,共調(diào)查178名大學(xué)生,獲得有效數(shù)據(jù)167組.對(duì)于低消費(fèi)額大學(xué)生,共調(diào)查149名大學(xué)生,獲得有效數(shù)據(jù)141組.利用SPSS對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,可得對(duì)于各消費(fèi)額度大學(xué)生群組中的每一個(gè)大學(xué)生,其常規(guī)公共交通各影響因子的效用值.將各效用值進(jìn)行綜合分析,結(jié)果如表3所示.
表2 虛擬的公交系統(tǒng)
表3 各消費(fèi)額群組影響因子的效用
模型的相關(guān)系數(shù)如表4所示.
表4各消費(fèi)額群組相關(guān)系數(shù)
Tab.4Correlation coefficient of the high and low consumption class
評(píng)分Sig.高消費(fèi)額群組低消費(fèi)額群組高消費(fèi)額群組低消費(fèi)額群組Pearson'sR0.9730.98800Kendall'stau0.9790.92900
由表4可知,Pearson′s R和Kendall′s tau的預(yù)測(cè)評(píng)分值都接近1,且兩者的雙尾檢驗(yàn)顯著性水平均為0,由此可見(jiàn),兩個(gè)相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)都非常顯著,模型的擬合精度較高.
由于效用值是以標(biāo)準(zhǔn)單位顯示,可以彼此相加而稱(chēng)為任何組合的整體效用,故校區(qū)間公交系統(tǒng)的整體效用可表示為
U=β1Urel+β2Uin+β3Urun+β4Upri+β5Uwait,
(1)
式中,U表示整體效用,Urel表示可靠性效用,Uin表示車(chē)內(nèi)環(huán)境效用,Urun表示車(chē)輛行駛時(shí)間效用,Upri表示價(jià)格效用,Uwait表示等車(chē)時(shí)間效用,β1~β5表示待估權(quán)重系數(shù).
根據(jù)每個(gè)被調(diào)查者對(duì)各種影響因子的效用值,可以用式(2)確定其所認(rèn)定的各影響因子權(quán)重
(2)
式中,Vij表示第i個(gè)被調(diào)查乘客對(duì)于第j個(gè)影響因子的權(quán)重,Uij表示第i個(gè)被調(diào)查乘客對(duì)于第j個(gè)影響因子的效用.
綜合被調(diào)查乘客整體,每一個(gè)影響因子的權(quán)重可以表示為
(3)
故各種影響因子的權(quán)重?cái)?shù)值如表5所示.
表5各消費(fèi)額群組因子權(quán)重
Tab.5Attributes’ weight of the high and low consumption class
影響因子權(quán)重/%高消費(fèi)額群組低消費(fèi)額群組可靠性21.73421.557車(chē)內(nèi)環(huán)境37.11737.147行駛時(shí)間18.09018.610價(jià)格8.9287.039等車(chē)時(shí)間14.13115.647
根據(jù)表5可知,對(duì)于各消費(fèi)額群組而言,其乘坐公交車(chē)最重視的是車(chē)內(nèi)環(huán)境(權(quán)重分別為37.117%和37.147%),即高消費(fèi)額度大學(xué)生對(duì)于常規(guī)公共交通服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)主要受是否有座位的影響.可靠性對(duì)于常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量的影響程度次之(權(quán)重分別為21.734%和21.557%).價(jià)格、等車(chē)時(shí)間的權(quán)重較小,尤其是價(jià)格因素,其權(quán)重不足10%.
由表5可以看出,對(duì)于兩個(gè)群組影響因子權(quán)重差距很小,僅僅價(jià)格因子的權(quán)重的差值超過(guò)1.此外對(duì)于兩個(gè)群組的影響因子權(quán)重進(jìn)行t檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)群組的數(shù)據(jù)差異不顯著,即本文在調(diào)查前假設(shè)的不同消費(fèi)額度群組對(duì)于常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量影響因子的評(píng)價(jià)可能不一致的結(jié)論與事實(shí)有所沖突,因此將兩個(gè)群組統(tǒng)一考慮,可得權(quán)重如圖1所示.
從圖1可以看出,對(duì)于常規(guī)公共交通,大學(xué)生最為重視的是車(chē)內(nèi)環(huán)境(權(quán)重為37%),即大學(xué)生出行時(shí)最為看重公交車(chē)內(nèi)是否有座位;其次是行駛時(shí)間可靠性(權(quán)重為22%);車(chē)輛行駛時(shí)間與等車(chē)時(shí)間的權(quán)重相差不大(分別為18%與15%);大學(xué)生最不關(guān)注的是車(chē)票價(jià)格.
圖1 影響因子權(quán)重
此外,對(duì)比參考文獻(xiàn)[16]可以發(fā)現(xiàn),大學(xué)生與一般人群存在較大差距.一般人群最為關(guān)注行駛時(shí)間和可靠性,對(duì)車(chē)內(nèi)環(huán)境關(guān)注較少;而大學(xué)生更為關(guān)注車(chē)內(nèi)環(huán)境,對(duì)于行駛時(shí)間和可靠性的關(guān)注程度反而更低.
鑒于行駛時(shí)間、等車(chē)時(shí)間、價(jià)格為數(shù)值型變量,且各變量的取值范圍及單位差異較大,因此有必要分析其線性回歸系數(shù).本文根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)分析可得3個(gè)變量的線性回歸系數(shù)如表6所示.
表6 數(shù)值型變量的系數(shù)
根據(jù)表6可知,三者的B系數(shù)均為負(fù)值,說(shuō)明隨著數(shù)值的增加,大學(xué)生對(duì)于行駛時(shí)間、價(jià)格、等車(chē)時(shí)間的評(píng)價(jià)均將變差,也即對(duì)常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)變差.
雖然根據(jù)圖1分析,價(jià)格所占權(quán)重很低,但從B系數(shù)的絕對(duì)值來(lái)看,價(jià)格的B系數(shù)絕對(duì)值最大(1.238),這說(shuō)明在行駛時(shí)間、價(jià)格、等車(chē)時(shí)間均增加一個(gè)單位的情況下,大學(xué)生對(duì)于價(jià)格的變化最為敏感.究其原因,很有可能是因?yàn)閷?duì)于常規(guī)公交系統(tǒng)而言,車(chē)票價(jià)格較低,因此大學(xué)生對(duì)其不敏感.此外,行駛時(shí)間等B系數(shù)略大于等車(chē)時(shí)間的B系數(shù),說(shuō)明大學(xué)生在出行中對(duì)于行駛時(shí)間的敏感程度略高于等車(chē)時(shí)間.
3結(jié)論
本文應(yīng)用聯(lián)合分析模型,分析了大學(xué)生對(duì)于常規(guī)公共交通服務(wù)的各種屬性的偏好程度,得出了常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量各類(lèi)影響因素的權(quán)重以及部分?jǐn)?shù)值型變量的B系數(shù).結(jié)果表明,對(duì)于常規(guī)公共交通,大學(xué)生最為重視的是車(chē)內(nèi)環(huán)境(37%),其次是行駛時(shí)間可靠性(22%),車(chē)輛行駛時(shí)間與等車(chē)時(shí)間的權(quán)重相差不大(分別為18%與15%),而最不關(guān)注的是車(chē)票價(jià)格.
因此為吸引大學(xué)生乘坐常規(guī)公交車(chē),公共交通最應(yīng)改善的是車(chē)內(nèi)環(huán)境,尤其是擁擠情況、空調(diào)等,其次是提高車(chē)輛的準(zhǔn)點(diǎn)率.研究結(jié)果對(duì)提高大學(xué)生使用公交率和改善不同校區(qū)間公交服務(wù)質(zhì)量有一定的實(shí)際指導(dǎo)意義.
目前論文主要存在以下幾點(diǎn)不足之處:(1) 如公交車(chē)上有無(wú)座位會(huì)影響到出行者對(duì)于行駛時(shí)間的感知,但由于模型的限制,本文無(wú)法考慮該因素;(2) 對(duì)于大學(xué)生,目前根據(jù)其消費(fèi)情況進(jìn)行分組,分組較為粗略.因此作者將根據(jù)目前的調(diào)查數(shù)據(jù),利用discrete choice等模型進(jìn)行進(jìn)一步分析.
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An Analysisof Campus Bus Transit Service Quality Based on Conjoint Analysis
Liu Jian-rong,Wen Hui-ying,Huang Ling
(School of Civil Engineering and Transportation,South China University of Technology, Guangzhou 510640,China)
Abstract:Bus transit service quality is a major factor that affects public transport users’ access to bus service. In order to assess how university students make choices and trade-offs in traveling cost, traveling time, reliability, in-bus environment and waiting time, and to investigate the extent to which the components of bus transit service quality vary according to consumption level, bus transit service quality is analyzed based on the conjoint analysis. Through a data survey and analysis, the utility values of traveling cost, traveling time, reliability, in-bus environment and waiting time of the high-consumption-level group and the low-consumption-level group are obtained. Then the factors’ weights are derived through the utility values. The results show that there are no relations between the consumption level and the university students’ evaluation of bus transit. Furthermore, the university students value the most the in-bus environment, which is followed by reliability, traveling time and waiting time. Also, the university students do not care about price.
Key words:transit; weight; conjoint analysis; campus bus transit
收稿日期:2015-08-27
基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51408237,51378222);廣東省重大科技專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(2012A010800003)
作者簡(jiǎn)介:劉建榮(1984-),男,講師,博士,主要研究方向?yàn)楣怀鲂行袨?、智能公交系統(tǒng)等. 通訊作者: 黃玲(1979-),女,講師,博士,主要研究方向?yàn)橹悄芙煌?、交通行為分?E-mail: hling@scut.edu.cn
doi:10.3969/j.issn.1007-7162.2016.02.008
中圖分類(lèi)號(hào):U121
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
文章編號(hào):1007-7162(2016)02-0042-05