(華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院， 廣東廣州510641)

0 引言

乘客作為公交服務(wù)的對(duì)象，只有乘客對(duì)于城市公交服務(wù)感到滿意并且愿意再次選擇乘坐公交，才能提高公交在城市交通出行方式中的占比，從而有效降低私家車的比例優(yōu)化城市交通結(jié)構(gòu)，減緩路面的交通壓力，更好地將城市建設(shè)成一個(gè)暢通、綠色、環(huán)保的可持續(xù)發(fā)展城市。研究城市公交乘客滿意度的影響因素及其相互之間的關(guān)系，能夠更加精確的把握公交出行乘客的服務(wù)需求，為優(yōu)化公交運(yùn)營(yíng)方案提供理論和數(shù)據(jù)支撐。

滿意度評(píng)價(jià)模型研究中先后出現(xiàn)了SCSB模型、ACSI模型、ESCI模型等成果[1-2]。在交通領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外對(duì)公交乘客滿意度研究中，F(xiàn)RIMAN等[3]通過(guò)對(duì)公共交通乘客滿意度進(jìn)行研究，提出了相應(yīng)的評(píng)價(jià)模型，并得出乘客的滿意度與其累計(jì)的滿意度有正相關(guān)關(guān)系。DAS等[4]認(rèn)為乘客滿意度能夠反映公交實(shí)際服務(wù)與期望服務(wù)間的關(guān)系，并可作為衡量乘客感知公交服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)。TYRINOPOULOS等[5]從公交服務(wù)的可達(dá)性、可靠性、舒適性、信息化程度、發(fā)車頻率、車輛設(shè)計(jì)以及乘務(wù)人員的服務(wù)態(tài)度等指標(biāo)評(píng)測(cè)公交乘客滿意度。STUART等[6]在實(shí)地調(diào)研的基礎(chǔ)上采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)乘客滿意度與公交服務(wù)水平之間的關(guān)系進(jìn)行了剖析。彭曉偉等[7]在成都進(jìn)行了實(shí)地調(diào)研，并在問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析研究中，得出乘客的個(gè)人基本屬性是影響公交服務(wù)水平評(píng)價(jià)的重要因素的結(jié)論。趙琳娜等[8]在進(jìn)行分析不同顧客的差異化交通需求特征的基礎(chǔ)上，利用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)通勤和非通勤乘客分別建模，以此分析影響乘客公交出行滿意度的因素。劉武等[9]在隨車問(wèn)卷調(diào)研了沈陽(yáng)25條線路乘客的服務(wù)感知的基礎(chǔ)上，借鑒美國(guó)ACSI模型，建立了公交服務(wù)質(zhì)量滿意度指數(shù)模型并進(jìn)行了實(shí)證研究。吳靜嫻等[10]利用南京實(shí)地調(diào)研的問(wèn)卷數(shù)據(jù)，建立了分析公交服務(wù)滿意度的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并得出了影響公交服務(wù)質(zhì)量的7項(xiàng)主要因素。

現(xiàn)有的出行時(shí)間對(duì)于公交出行滿意度的影響研究中往往只考慮了等車時(shí)間或者坐車時(shí)間等單一時(shí)間因素，對(duì)公交出行的各階段時(shí)間缺乏深入的系統(tǒng)研究。本文在分析公交出行乘客的滿意度特性的基礎(chǔ)上，針對(duì)公交出行時(shí)間這一特定影響因素為進(jìn)行深入分析，將公交出行乘客的出行時(shí)間分為出發(fā)點(diǎn)走到公交站花費(fèi)時(shí)間、等車時(shí)間、坐車時(shí)間、和下車走到目的地的時(shí)間等多個(gè)階段，并建立了累積概率的有序多分類Logistic回歸分析模型對(duì)不同群組乘客進(jìn)行深入分析。研究在于可以從乘客角度出發(fā)，進(jìn)行以乘客出行時(shí)間為中心的價(jià)值鏈觀念再造揭示公交出行各階段時(shí)間對(duì)多群組乘客滿意度的影響機(jī)理。

1 公交出行乘客滿意度影響因素分析

通過(guò)對(duì)公交出行乘客滿意度的分析發(fā)現(xiàn)，影響乘客滿意度的因素很多，主要包括乘客公交出行特性、乘客個(gè)人屬性和公交設(shè)施特性，如圖1所示。分析公交出行乘客滿意度的影響因素可以為接下來(lái)的調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)提供依據(jù)[11]。

圖1 公交出行乘客滿意度影響因素Fig.1 Influence factors of the passengers satisfaction

2 公交出行乘客滿意度特性分析

2.1 調(diào)查方法、時(shí)間及內(nèi)容

2018年3月29到3月30日，在肇慶市政府部門和相關(guān)機(jī)構(gòu)的支持下，招募并培訓(xùn)了調(diào)研人員200多名，采用人工調(diào)查法，對(duì)肇慶市公交乘客開展了跟車和選取公交站點(diǎn)隨機(jī)問(wèn)卷調(diào)查。調(diào)查時(shí)間從早上7:00到下午6:00結(jié)束，兼顧早高峰、晚高峰和平峰的公交乘客。調(diào)研回收問(wèn)卷4 750份，剔除空白和無(wú)效問(wèn)卷后，共獲得有效問(wèn)卷3 840份，問(wèn)卷有效率為80.8 %。公交出行乘客滿意度調(diào)查問(wèn)卷內(nèi)容包括三部分：①乘客的基本信息。包括個(gè)人性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、收入、車輛擁有情況等；②乘客公交出行特性。包括每周使用公交頻率、換乘次數(shù)、出行時(shí)間和表征使用公交的忠誠(chéng)度的優(yōu)先選擇公交和向他人推薦公交的意愿信息；③公交出行滿意度信息。采用5分制的李克特量表法(Likert Scale)定量分析乘客對(duì)公交設(shè)施的舒適性、便捷性、經(jīng)濟(jì)性和快捷性的滿意度，具體為速度、準(zhǔn)點(diǎn)性、車輛內(nèi)擁擠度、等車時(shí)間、走路到公交站的距離、票價(jià)和對(duì)公交服務(wù)的整體滿意度。特殊地，對(duì)公交出行乘客的各個(gè)階段出行時(shí)間進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)查。

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)

通過(guò)對(duì)樣本進(jìn)行簡(jiǎn)單分析，得到如表1所示的結(jié)果，在有效樣本的乘客的基本信息男性占大多數(shù)，達(dá)到60 %，但仍在允許的誤差范圍內(nèi)。年齡主要集中在35歲及以下，學(xué)歷集中在大專及以下，月均收入集中在8 000元以下，與肇慶市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r情況相符。車輛擁有情況除了小汽車占比16.2 %和自行車21.8 %之外，摩托車和電動(dòng)車也各占到了10 %左右，符合肇慶市各類私人交通工具并重的現(xiàn)狀。進(jìn)一步分析知道，擁有小汽車的乘客79 %是私營(yíng)企業(yè)主和公務(wù)員事業(yè)單位且月收入大部分都在10 000元以上，擁有自行車乘客中學(xué)生占到了41 %，86 %為月收入8 000元以下。摩托車和電動(dòng)車類型乘客的性別、年齡、職業(yè)和學(xué)歷都相對(duì)分布比較均勻。需要注意的是其他類型的乘客占到了45.5 %，這類乘客除了部分因?yàn)閭€(gè)人習(xí)慣對(duì)外出行高度依賴公交之外，還有可能是乘客周邊公共自行車方便或者擁有平衡車等新個(gè)人交通工具的原因。出行信息中每周使用頻率集中在2～5次，出行換乘的次數(shù)集中在1次及以下，出發(fā)點(diǎn)到目的地所花費(fèi)的時(shí)間集中在40 min及以下，出發(fā)點(diǎn)到公交站的時(shí)間集中在10 min及以下，在公交站的等車時(shí)間集中在15 min及以下，在公交車內(nèi)的坐車時(shí)間集中在30 min及以下，下車走到目的地的時(shí)間集中在10 min及以下，愿意優(yōu)先選擇和推薦公交的乘客占到80 %左右，這與肇慶市公交運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀相符。綜上所述，數(shù)據(jù)樣本具有合理性。

表1 調(diào)查樣本描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics of survey samples

2.3 乘客公交滿意度特性分析

2.3.1 乘客公交滿意度總體特征

圖2 乘客滿意度評(píng)價(jià)Fig.2 satisfaction evaluation of passengers

乘客公交滿意度調(diào)查結(jié)果如下圖2所示，調(diào)查發(fā)現(xiàn)公交出行乘客對(duì)速度和準(zhǔn)時(shí)性的滿意度都很高，但乘客多公交車廂擁擠度的評(píng)價(jià)一般，說(shuō)明出行者感受到的車廂舒適度較低。在步行至公交車站的距離滿意度評(píng)價(jià)上，滿意的比例達(dá)到64 %，不滿意的比例僅為5 %，表明公交站點(diǎn)的覆蓋率較高。目前肇慶市的公交票價(jià)多為2元，此次調(diào)查中發(fā)現(xiàn)出行者對(duì)公交票價(jià)的滿意度也比較高，與實(shí)際符合。最后，乘客對(duì)于公交服務(wù)質(zhì)量的總體評(píng)價(jià)較高，滿意以上的比例達(dá)到了66 %，對(duì)其不滿意的比例僅為3 %，但對(duì)其評(píng)價(jià)一般的比例也達(dá)到了31 %，表明肇慶公交在準(zhǔn)時(shí)性、舒適度等方面需要盡快完善。

2.3.2 總體滿意度與乘客社會(huì)屬性交叉分析

將公交出行乘客的總體滿意度與其社會(huì)屬性進(jìn)行相關(guān)性分析，有助于把握不同屬性層次的乘客公交出行滿意度的特性，從而可以有針對(duì)性地進(jìn)行相應(yīng)的服務(wù)改善。分析選取置信水平95 %，結(jié)果表明，乘客的總體滿意度與性別、年齡、職業(yè)、教育程度、出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間、出發(fā)點(diǎn)到公交車站的時(shí)間、等車時(shí)間、坐車時(shí)間、下車后走到目的地的時(shí)間、是否推薦他人選擇公交出行和是否優(yōu)先選擇公交出行等社會(huì)因素相關(guān)，而與月收入、換乘次數(shù)和每周公交出行次數(shù)的相關(guān)性不明顯。其中忠誠(chéng)度的表征量是否推薦他人選擇公交出行和是否優(yōu)先選擇公交出行的明顯相關(guān)性表明滿意度越高，忠誠(chéng)度越高，與實(shí)際相符。

表2 總體滿意度與乘客社會(huì)屬性交叉分析Tab.2 Thecorrelation analysis between the overall satisfaction and the social attributes of passengers

注：*表示在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；**表示在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

3 公交出行階段各時(shí)間對(duì)多群組乘客滿意度的影響分析

3.1 有序Logistic模型構(gòu)建

從上節(jié)的分析可知，公交的各階段出行時(shí)間：出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間、出發(fā)點(diǎn)到公交車站的時(shí)間、等車時(shí)間、坐車時(shí)間和下車后走到目的地的時(shí)間與乘客的總體滿意度有明顯的相關(guān)性。本節(jié)按乘客的車輛擁有情況將乘客分為自行車、電動(dòng)車、小汽車、摩托車、和其他五個(gè)群組，當(dāng)乘客擁有多種車輛類型時(shí)，按照小汽車>摩托車、電動(dòng)自行車>自行車的優(yōu)先度歸類群組，例如當(dāng)某乘客同時(shí)擁有小汽車和自行車，按照優(yōu)先度將乘客歸類為小汽車群組。利用自行車群組乘客總體滿意度、電動(dòng)車群組乘客總體滿意度、小汽車群組乘客總體滿意度、摩托車群組乘客總體滿意度、其他群組乘客總體滿意度這五個(gè)決策變量對(duì)公交出行各階段時(shí)間對(duì)車輛擁有情況群組乘客滿意度的影響進(jìn)行衡量。為了方便回歸分析，對(duì)部分響應(yīng)變量與影響因素進(jìn)行數(shù)值變換，換次序轉(zhuǎn)換為從1開始的整數(shù)序列[12-14]。

假設(shè)滿意度水平劃分為k個(gè)級(jí)別，則有序多分類 Logistic回歸分析模型對(duì)應(yīng)有k-1個(gè)公式，則累積的Logistic模型可表示為

(1)

式中，Li為第i個(gè)累計(jì)的Logistic模型；i為指示響應(yīng)變量的水平，即五個(gè)決策變量的總體滿意度；Y為響應(yīng)變量；X為自變量向量；ai為第i個(gè)模型的截距參數(shù)；B為斜率向量；P(Y=j|X)為五個(gè)決策變量的滿意度屬于j的概率[15]。

求得各概率滿意度水平下累計(jì)的Logistic模型Li后，通過(guò)換算得到是個(gè)決策變量屬于各級(jí)別的概率：

(2)

式中X1,X2,…,Xm為m個(gè)影響因素；b1,b2…,bm為回歸系數(shù)。首先盡量全面地選取可能的影響因素，如表3所示。

先對(duì)五個(gè)滿意度影響模型進(jìn)行平行線檢驗(yàn)(Test of Parallel Lines)，其檢驗(yàn)結(jié)果P值均大于0.05，說(shuō)明回歸方程相互平行，可以進(jìn)行Ordinal Regression分析。

表3 Logistic模型影響因素Tab.3 Influencing factors of Logistic regression model

表4 平行線檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Parallel line test results

然后采用后退逐步回歸法剔除模型中的不顯著的影響因素，分別得到五個(gè)滿意度與顯著影響因素之間的有序Logistic回歸模型參數(shù)。

3.2 模型檢驗(yàn)3.2.1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

表5是Deviance統(tǒng)計(jì)量、皮爾遜χ2統(tǒng)計(jì)量和Hosmer-Lemeshow統(tǒng)計(jì)量擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的結(jié)果。從表5可以看出Deviance統(tǒng)計(jì)量、皮爾遜χ2統(tǒng)計(jì)量和Hosmer-Lemeshow統(tǒng)計(jì)量的P值均大于0.05，所以在顯著性水平α=0.05的條件下，χ2檢驗(yàn)不顯著，認(rèn)為模型的擬合數(shù)據(jù)較好[16]。

表5 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)Tab.5 Goodness-of-fit statistics

3.2.2 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度檢驗(yàn)

表6是序次相關(guān)指標(biāo)的準(zhǔn)確度檢驗(yàn)結(jié)果。4個(gè)滿意度獨(dú)特性除Tau-a指標(biāo)小于0.7之外，其余3個(gè)指標(biāo)都大于0.7，表示預(yù)測(cè)概率與因變量之間的關(guān)聯(lián)度較高，說(shuō)明建立的Logistic模型的預(yù)測(cè)能力較好[16]。

表6 序次相關(guān)指標(biāo)的準(zhǔn)確度Tab.6 Accuracy of rank correlation index

根據(jù)參數(shù)估計(jì)和相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，在95 %的置信水平下，最終保留下與五個(gè)決策變量相關(guān)性顯著的變量如表7至表11所示。

3.3 模型結(jié)果分析

3.3.1 自行車群組乘客

表7為自行車群組乘客有序Logistic回歸模型結(jié)果。

表7 自行車群組乘客有序Logistic回歸模型參數(shù)Tab.7 Logistic regression parameters ofpassages with bicycle

注：a因?yàn)榇藚?shù)冗余，所以將其設(shè)為零。

由表可知，對(duì)于自行車群組乘客而言，公交出行各階段時(shí)間中，出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間、等車時(shí)間和坐車時(shí)間這三個(gè)時(shí)間對(duì)公交出行總體滿意度的影響最為顯著。①出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間：21～40 min的乘客的總體滿意度最高，41～60 min的總體滿意度最低，說(shuō)明自行車群組乘客對(duì)于出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間為21～40 min的接受度最高，對(duì)于40 min以上的公交出行時(shí)間忍受度最低；②等車時(shí)間：自行車群組乘客的總體滿意度隨著等車時(shí)間的增加，不斷降低，10 min以內(nèi)的等車時(shí)間是乘客能夠普遍接受；③坐車時(shí)間：15 min以下的自行車群組乘客總體滿意度最高，31～45 min的最低，說(shuō)明自行車群組乘客普遍希望坐車時(shí)間在30 min以內(nèi)。

3.3.2 電動(dòng)車群組乘客

表8為電動(dòng)車群組乘客有序Logistic回歸模型結(jié)果。

表8 電動(dòng)車群組乘客有序Logistic回歸模型參數(shù)Tab.8 Logistic regression parameters of passages with electric bicycle

注：a因?yàn)榇藚?shù)冗余，所以將其設(shè)為零。

由表可知，不同于自行車群組乘客，電動(dòng)車群組乘客在公交出行各階段時(shí)間中，等車時(shí)間和下車后走到目的地時(shí)間對(duì)公交出行總體滿意度的影響最為顯著。①等車時(shí)間：電動(dòng)車群組乘客的總體滿意度隨著等車時(shí)間的增加，不斷降低。但不同于自行車群組乘客只能普遍接受15 min以內(nèi)的等車時(shí)間，電動(dòng)車群組乘客的分析結(jié)果表明15 min以內(nèi)也能夠普遍接受和容忍；②下車后走到目的地時(shí)間：5 min以下和6～10 min的電動(dòng)車群組乘客總體滿意度一樣高，11～15 min的最低，說(shuō)明電動(dòng)車群組乘客普遍能夠接受10 min以內(nèi)的下車后走路到目的地的時(shí)間。

3.3.3 小汽車群組乘客

表9為小汽車群組乘客有序Logistic 回歸模型結(jié)果。

表9 小汽車群組乘客有序 Logistic 回歸模型參數(shù)Tab.9 Logistic regression parameters of passages with car

注：a因?yàn)榇藚?shù)冗余，所以將其設(shè)為零。

由表可知：①出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間：20 min以下的乘客的總體滿意度最高，21～40 min的總體滿意度最低，說(shuō)明小汽車群組乘客普遍希望出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間能夠在20 min以內(nèi)，滿足短途出行需求，對(duì)于60 min以上的公交出行時(shí)間忍受度反而居中，說(shuō)明小汽車群組乘客對(duì)于使用公交取代中長(zhǎng)距離小汽車出行的容忍度上升；②等車時(shí)間：小汽車群組乘客的總體滿意度隨著等車時(shí)間的增加，不斷降低，小汽車乘客能夠普遍接受和容忍10 min以內(nèi)的等車時(shí)間，時(shí)間超過(guò)10 min后，總體滿意度迅速下降；③坐車時(shí)間：與自行車群組乘客類似，15 min以下的小汽車群組乘客總體滿意度最高，16～30 min的次之，時(shí)間超過(guò)30 min后，總體滿意度也迅速下降。

3.3.4 摩托車群組乘客

表10為摩托車群組乘客有序Logistic 回歸模型結(jié)果。

由表可知，對(duì)于摩托車群組乘客，公交出行各階段時(shí)間中，出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間、等車時(shí)間、坐車時(shí)間和下車后走到目的地時(shí)間這四個(gè)時(shí)間對(duì)公交出行總體滿意度的影響都顯著。①出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間：摩托車群組乘客對(duì)于出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間為20 min內(nèi)的接受度最高，41～60 min的接受度最低；②等車時(shí)間：摩托車群組乘客15 min以內(nèi)的等車時(shí)間的接受度都比較高；③坐車時(shí)間：參數(shù)估計(jì)值為負(fù)表明坐車時(shí)間對(duì)于總體滿意度的影響為負(fù)，即坐車時(shí)間越長(zhǎng)則滿意度越低。不同于等車時(shí)間的較高容忍，摩托車群組乘客對(duì)坐車時(shí)間的總體滿意度都比較低，說(shuō)明摩托車群組乘客更多地需要完成短距離出行；④下車后走到目的地時(shí)間：摩托車群組對(duì)于下車后走到目的地的時(shí)間要求并沒(méi)有太多的要求，各時(shí)間段的總體滿意度和接受度都比較高。

表 10 摩托車群組乘客有序Logistic回歸模型參數(shù)Tab.10 Logistic regression parameters of passages with

注：a因?yàn)榇藚?shù)冗余，所以將其設(shè)為零。

3.3.5 其他群組乘客

表11為其他群組乘客有序Logistic 回歸模型結(jié)果。

表11 其他群組乘客有序Logistic回歸模型參數(shù)Tab.11 Logistic regression parameters of other passages

注：a因?yàn)榇藚?shù)冗余，所以將其設(shè)為零。

由表可知，對(duì)于其他群組乘客而言，公交出行各階段時(shí)間中，走路到公交車的時(shí)間、坐車時(shí)間和下車后走到目的地時(shí)間這三個(gè)時(shí)間對(duì)公交出行總體滿意度的影響最為顯著。①走路到公交車站的時(shí)間：5 min以下的乘客的總體滿意度最高，6～10 min的乘客總體滿意度最低，11～15 min的群組乘客滿意度反而比6～10 min的乘客高，說(shuō)明距離公交車站中等距離的乘客相比長(zhǎng)短距離的乘客更希望優(yōu)化公交站點(diǎn)的布置，體驗(yàn)更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。這涉及到心理學(xué)，短距離乘客滿意，長(zhǎng)距離乘客由于距離太長(zhǎng)或者習(xí)慣的原因?qū)?yōu)化站點(diǎn)縮短出行距離并沒(méi)有抱太大期待，而中等距離乘客則夾在兩者之間，意愿相對(duì)強(qiáng)烈；②坐車時(shí)間：其他群組乘客的總體滿意度也隨著等車時(shí)間的增加，不斷降低，超過(guò)30 min后總體滿意度相比30 min以內(nèi)降低至少一倍；③下車后走到目的地時(shí)間：5 min以下和6～10 min的乘客總體滿意度差別不大，11～15 min接受度也與10 min以內(nèi)有一定的降低。

3.4 群組差異性分析與建議

根據(jù)上述分析結(jié)果，不同群組的乘客的有序Logistic回歸模型參數(shù)結(jié)果有一定的差異性，結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表12所示。

表12 不同群組乘客有序Logistic回歸模型參數(shù)Tab.12 Logistic regression parameters of different groups of passengers

從表12中可知，出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間參數(shù)只對(duì)自行車、小汽車和摩托車群組乘客有顯著影響，不同于自行車群組乘客普遍能夠容忍40 min以內(nèi)的總出行時(shí)間，小汽車和摩托車群組乘客都對(duì)時(shí)間為20 min以下的接受度最高，超過(guò)20 min后，接受度迅速下降。結(jié)果說(shuō)明不同群組對(duì)總出行時(shí)間的接受度是不同的，也從側(cè)面說(shuō)明了肇慶市公交的線網(wǎng)覆蓋密度不盡合理仍然有需要改進(jìn)的地方，建議以盡量實(shí)現(xiàn)主要居民出行起訖點(diǎn)在20 min以內(nèi)公交出行總時(shí)間來(lái)進(jìn)行線網(wǎng)的優(yōu)化。

對(duì)于走路到公交車站的時(shí)間參數(shù)只對(duì)其他群組有顯著影響，說(shuō)明肇慶市公交站點(diǎn)的布置有一定的合理性，但是時(shí)間為6～10 min的其他群組乘客的總體滿意度相比長(zhǎng)短距離的乘客有一定的優(yōu)化公交站點(diǎn)布置訴求，以及考慮到其他群組乘客占比為45.5 %的現(xiàn)實(shí)情況，說(shuō)明肇慶市公交對(duì)于站點(diǎn)的布置需要進(jìn)行一定的優(yōu)化。

等車時(shí)間參數(shù)對(duì)除了其他群組都有顯著的影響，而且四個(gè)群組普遍能夠接受10min以內(nèi)的等車時(shí)間，超過(guò)10 min以后有相當(dāng)程度的降低?？紤]到調(diào)研數(shù)據(jù)顯示的10min以內(nèi)的等車時(shí)間占比為62.4 %，說(shuō)明肇慶公交的運(yùn)營(yíng)時(shí)間間隔和準(zhǔn)點(diǎn)性有一定的合理性，但是16 min以上的仍占有14.4 %，所以建議肇慶公交以10 min等車時(shí)間為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行相應(yīng)的線路和發(fā)車間隔的優(yōu)化調(diào)整。

坐車時(shí)間參數(shù)對(duì)除了電動(dòng)車群組沒(méi)有顯著影響外，對(duì)其他幾個(gè)群組都有顯著影響，并且乘客對(duì)于坐車時(shí)間的感知敏感度高。不同于摩托車群組對(duì)于坐車時(shí)間的低容忍，自行車、小汽車和其他群組普遍接受的是30 min以內(nèi)的坐車時(shí)間，所以建議肇慶公交對(duì)運(yùn)營(yíng)速度進(jìn)行相應(yīng)的提升。

下車后走到目的地時(shí)間參數(shù)對(duì)電動(dòng)車、摩托車和其他群組具有顯著影響，其他群組乘客相對(duì)于電動(dòng)車和摩托車群組顯著性較低，三個(gè)群組都希望下車后走到目的地的時(shí)間控制在10 min以內(nèi)，這對(duì)肇慶公交的站點(diǎn)調(diào)整以優(yōu)化可達(dá)性提供了理論依據(jù)。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)公交出行各階段時(shí)間對(duì)多群組乘客滿意度的影響，基于肇慶市公交出行問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，進(jìn)行了實(shí)證研究與分析，主要得到以下結(jié)論：

第一，乘客的總體滿意度與乘客的個(gè)人屬性具有很強(qiáng)的相關(guān)性，其中以性別、年齡、職業(yè)、教育程度、出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間、出發(fā)點(diǎn)到公交車站的時(shí)間、等車時(shí)間、坐車時(shí)間、下車后走到目的地的時(shí)間的相關(guān)性最為明顯，而忠誠(chéng)度的表征量是否推薦他人選擇公交出行和是否優(yōu)先選擇公交出行的明顯相關(guān)性表明滿意度越高，忠誠(chéng)度越高，與實(shí)際相符。

第二，將公交出行各階段時(shí)間分為出發(fā)點(diǎn)到目的地的時(shí)間、出發(fā)點(diǎn)到公交車站的時(shí)間、等車時(shí)間、坐車時(shí)間和下車后走到目的地的時(shí)間五個(gè)時(shí)間，并將乘客按照車輛擁有情況分為自行車、電動(dòng)車、小汽車、摩托車和其他群組五個(gè)群組，建立有序多分類Logistic模型分析公交出行各階段時(shí)間對(duì)多群組乘客滿意度的影響，結(jié)果表明每個(gè)群組分別有不同的公交出行各階段時(shí)間引起其總體滿意度和接受度的變化。

第三，通過(guò)對(duì)不同群組的Logistic模型公交出行各階段時(shí)間參數(shù)的差異性分析，綜合不同群組對(duì)于某一公交出行各階段時(shí)間的不同表現(xiàn)，提出了相應(yīng)的公交運(yùn)營(yíng)改善建議，未來(lái)的公交規(guī)劃和優(yōu)化改善應(yīng)當(dāng)考慮不同屬性不同層次群體的滿意度和接受度特性。

文章對(duì)于公交出行各階段時(shí)間對(duì)多群組乘客滿意度的影響做了以上研究，試圖從公交出行各階段時(shí)間對(duì)不同群組乘客的影響的角度來(lái)揭示公交乘客的滿意度和接受度特性。但是對(duì)于受問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)所限，僅研究了肇慶市公交滿意度，此外，對(duì)于多群組的研究也只考慮了車輛擁有情況分群組，所以后續(xù)研究可以從其他屬性來(lái)考慮乘客群組如職業(yè)、年齡等，并盡可能地在多個(gè)城市調(diào)研取得更加有代表性的數(shù)據(jù)。