朱順應 周文靜 劉春艷 王 紅 馮俊潔

(武漢理工大學交通與物流工程學院 武漢 430063)

0 引 言

近年來，網約車等新興出租汽車的出現(xiàn)大幅沖擊傳統(tǒng)巡游出租汽車，使其客流量和市場份額持續(xù)下滑[1-2]，另外，議價拒載、故意繞路、司機服務差等也是巡游出租車(以下簡稱出租車)行業(yè)存在的問題.因此，為維持行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展，出租車需改善服務質量，鞏固其市場占有率.

出租車是公共交通的補充和延伸[3]，通過乘客滿意度偵測質量需求特性是提高服務質量的主要途徑之一.Soza等[4]利用Logit模型分析不同年齡和性別的乘客對公共交通的需求差異，研究發(fā)現(xiàn)35歲以下乘客將舒適度作為評價服務質量的主要因素.De等[5]采用決策樹比較不同社會屬性和出行特性群體間的公共交通需求質量偏愛，結果顯示各類群體需求存在顯著差異.以上對不同群體需求特性的研究中，各影響因素的權重是確定值，忽略了不同滿意程度下因素權重的相對變化.三因素理論是需求特性研究中廣泛使用的方法，常被管理者用于合理分配有限資源提高顧客滿意度[6]、乘客滿意度[7]和游客滿意度[8]等方面，同時考慮了各質量需求指標在不同滿意程度下權重的變化，能夠有效辨識質量需求特性.Matzler等[9]運用三因素理論，提出根據重要度線段對需求指標特性進行劃分，從而判斷改進順序.但其采用的重要度線段方法無定量、明確的劃分界限，對需求指標的分類仍不夠準確.當需求指標過多時，每個指標滿意度評分高低不一致，滿意度的高低如何界定是關鍵問題.因此需通過定量方法偵測需求指標特性并確定改進方向.

運用三因素理論偵測出租車不同收入乘客群體的質量需求特性，對服務質量改善具有重要意義.常用的服務質量改善決策有IPA分析法(importance-performance analysis)，主要通過各指標分類優(yōu)先級為交通服務行業(yè)制定發(fā)展方向和策略.姚志剛[10]通過IPA法明確了杭州市出租汽車服務質量改善的重點.Shen等[11]進行了軌道交通乘客滿意度調查，采用IPA法分析并提出了改進方向.但該方法無法區(qū)分在同一象限中指標改進的優(yōu)先級，同時也沒有考慮需求指標特性，難以全面、準確地判斷指標改善順序.

文中構建出租車乘客需求指標體系并調查乘客滿意度，引入產品質量需求三因素理論，通過彈性系數(shù)法將出租車乘客的質量需求指標分為基本型需求、發(fā)展型需求和激勵型需求，再運用集合法比較分析不同收入群體的質量需求差異，并結合三類需求特性為提高出租車服務質量提供改善策略.

1 數(shù)據采集與處理

1.1 調查問卷設計及實施

本文利用2019年武漢市出租車乘客滿意度調查數(shù)據，滿意度問卷設計包含三部分:①乘客屬性信息；②乘客對出租車服務的總體滿意度；③出租車乘客滿意度評價指標，均采用5級李克特量表劃分滿意度水平(1=非常不滿意、2=不滿意、3=基本滿意、4=滿意、5=非常滿意).出租車乘客滿意度評價指標體系見表1.

表1 滿意度評價指標體系

研究針對巡游出租車，不包括網約車.調查地點主要設置在人流量較大的樞紐站、商圈和居住區(qū)等.重點調查對象為剛下車的出租車乘客，以及在近1周內有乘坐經歷的乘客.

1.2 樣本精度及代表性

1) 樣本精度 本次調查共發(fā)放問卷10 000份，回收有效問卷9 631份，回收率96.3%.利用SPSS24.0對問卷的信度和效度進行檢驗.結果表明，出租車乘客滿意度調查問卷克朗巴哈α信度系數(shù)為0.87，且刪除任何一個問題后，其克朗巴哈α信度系數(shù)均下降，因此該問卷內在信度很高.采用因子分析法提取共同度檢查問卷效度，各調查因素共同度均大于0.4.

2) 樣本代表性 調查乘客個人屬性主要包括性別、年齡、收入、乘坐出租車頻率等，月收入以6 000元為標準來劃分較高、較低收入群體.乘客樣本結構見表2.

表2 樣本結構

2 分析方法

2.1 影響因子作用系數(shù)

運用MLP神經網絡得出輸入層各分項滿意度對輸出層總體滿意度的權重矩陣，通過各層間權值矩陣計算輸入層對于輸出層的權重值，即為各個滿意度因素指標的影響因子作用系數(shù)，算法為

(1)

式中：Im為第m個輸入參數(shù)對第b個輸出參數(shù)的影響作用系數(shù)；w1為輸入層與隱含層間的連接權值；w2為隱含層到輸出層間的連接權值；m、n、b為輸入層、隱含層、輸出層的節(jié)點(神經元)編號.

2.2 三因素需求分類法

根據三因素理論，可將乘客對出租車需求分為基本型需求、發(fā)展型需求和激勵型需求三類.影響因子彈性系數(shù)是指在某個群體內指標影響因子的作用系數(shù)隨滿意度的變動程度.將出租車乘客的總體滿意度評分≤3的乘客樣本歸為“不滿意群體”，總體滿意度評分≥4的乘客樣本歸為“滿意群體”，彈性系數(shù)計算方法為

(2)

式中：ai為出租車滿意度影響因子指標i的彈性系數(shù)；WChighi為出租車滿意群體的因素指標i的影響因子作用系數(shù)；WClowi為出租車不滿意群體的因素指標i的影響因子作用系數(shù)；ACShighi為出租車滿意群體的因素指標i的滿意度均值；ACSlowi為出租車不滿意群體的因素指標i的滿意度均值.

根據滿意群體和不滿意群體影響因子彈性系數(shù)計算與特點分析，定義當a<0時，為基本型需求，因滿意群體的滿意度均值高于不滿意群體，所以不滿意群體的影響因子作用系數(shù)大于滿意群體，表明不滿意群體較滿意群體對此類需求偏重，同時a越小，乘客越不滿意.

當a>0且在0附近時，為發(fā)展型需求，其因素指標的影響因子作用系數(shù)的變化和滿意度的變化都大于0，表示需求指標的影響因子作用系數(shù)變化程度與滿意度變化程度相近.

當a>0，且曲線在發(fā)展型需求后出現(xiàn)明顯浮動變化時，為激勵型需求，乘客對此類需求不會存在過高期望，但當該需求達到甚至超過滿意狀態(tài)時，其影響因子作用系數(shù)即重要性會大幅度提升.

2.3 需求特性差異分析

基于集合論方法辨識較高和較低收入乘客群體基本型需求、發(fā)展型需求和激勵型需求指標差異，以圖形直觀地揭示其需求特性差異規(guī)律.

3 結果與分析

3.1 MLP神經網絡設計及訓練

利用MLP神經網絡模型，分別計算高低收入出租車乘客不滿意和滿意群體中各因素的重要性，即為影響因子作用系數(shù).本文構建的神經網絡中，輸入神經元為十個滿意度影響因子指標，輸出神經元為一個乘客總體滿意度.設置70%比例為訓練集，30%比例為測試集，進行MLP神經網絡訓練.

較高收入乘客的滿意群體和不滿意群體的訓練集命中率分別為96.48%、94.63%，測試集命中率分別為95.42%、86.40%.較低收入乘客的滿意群體和不滿意群體的訓練集命中率分別為94.27%、91.01%，測試集命中率分別為94.20%、90.66%.4個神經網絡的命中率均較高，誤差小，能夠客觀地反映各項指標與總體滿意度間的關系.

3.2 影響因子作用系數(shù)與滿意度均值分析

根據不同收入乘客的不滿意和滿意群體中影響因子作用系數(shù)及滿意度均值繪制圖1.

圖1 出租車乘客影響因子作用系數(shù)和滿意度均值

由圖1可知：兩類乘客滿意群體的滿意度均值全部高于不滿意群體的滿意度均值，且兩類乘客的滿意、不滿意群體的滿意度均值曲線走向和變化幅度大致相同，表明不同收入乘客對出租車各種質量需求感知趨勢基本相同，說明調查雖是主觀感知結果，卻表現(xiàn)出服務質量的客觀性，且每個需求指標都能解釋出租車乘客從不滿意到滿意狀態(tài)的變化特性.

在影響因子作用系數(shù)方面，不同收入乘客對出租車滿意程度不同時，質量需求側重點也各有差異.不滿意群體中，安全性(A1)、高峰等待時間(B2)對較高收入乘客的影響最大；安全性(A1)、駕駛員個人形象及服務態(tài)度(B1)對較低收入乘客的影響最大.滿意群體中，駕駛員尊重乘客要求(B4)、駕駛員個人形象及服務態(tài)度(B1)對較高收入乘客的影響最大；安全性(A1)、駕駛員路線熟悉程度(C3)對較低收入乘客的影響最大.另外，還發(fā)現(xiàn)安全性(A1)在較低收入乘客的滿意群體和不滿意群體的影響均最大.

3.3 影響因子彈性系數(shù)法結果及分析

根據式(2)計算得出的影響因子彈性系數(shù)，由低到高分別繪制出較高收入和較低收入乘客群體的三因素需求分類曲線，結果見圖2.

圖2 出租車乘客需求類型

由圖2可知：較高收入乘客影響因子彈性系數(shù)最小的是尊重乘客需求(B4)，較低收入乘客影響因子彈性系數(shù)最小的是車容車貌(C1).同時由圖2可知：較高收入乘客尊重乘客需求(B4)指標在不滿意與滿意群體中的滿意度均值由3.53提高至3.96，較低收入乘客車容車貌(C1)指標在不滿意與滿意群體中的滿意度均值由3.22提高至3.82，兩個指標在不滿意群體和滿意群體的滿意度均值相差較大.因此，在改善出租車行業(yè)服務質量時，這兩個指標是重點關注對象.

對比圖2可知：較高收入乘客質量需求指標分類結果只有基本型需求和發(fā)展型需求，缺少激勵型需求，而較低收入乘客的分類結果中三種需求類型全具備.因為較高收入乘客乘坐頻率(平均4.36次/周)要比較低收入的乘客高(平均2.54次/周)，對較高收入乘客而言，出租車是常用的出行方式，對其服務十分了解，不存在過高期望，而較低收入乘客表現(xiàn)出相反的特征，因為考慮到出行性價比及自身經濟水平限制，出租車是較低收入乘客不常用的出行方式，乘坐時對其服務存在較高的期望.

3.4 需求特性差異結果及分析

通過集合論分析不同收入群體基本需求、發(fā)展需求和激勵型需求指標之間的異同，見圖3.

圖3 兩類收入群體質量需求分類結果對比

根據圖3兩類收入群體需求分類結果的對比發(fā)現(xiàn)，車況(A2)、車容車貌(C1)和運營服務標志擺放齊全(C2)、三個指標對兩類收入乘客均屬于基本型需求，是乘客滿意的必備條件，是亟需改善的指標.同時巡游出租車乘客以較低收入群體為主，因此需穩(wěn)固較低收入群體的基本需求，還應改善較低收入基本型需求指標規(guī)范收費行為(C4)和平高峰等待時間(B1、B2).

在三因素理論中，需求重要性順序為基本需求>發(fā)展需求>激勵需求.高峰等待時間(B2)和平峰等待時間(B3)這兩個指標在較低收入乘客中屬于基本型需求，較低收入乘客選擇出租車出行頻率低，大部分在特殊情況時才會選擇乘坐，所以在乘坐時最看重等待時間，希望能夠盡快上車并以最短的時間抵達目的地，而較高收入乘客中，這2個指標是發(fā)展型需求，同時包含駕駛員路線熟悉程度(C3)和規(guī)范收費行為(C4)，較高收入乘客乘坐頻率高，對時間和費用的合理性要求及期望值較高.兩類收入乘客都注重出租車出行響應和快速抵達性，只是重要程度不同而已.

在發(fā)展型需求中，兩類收入乘客不一致指標較多，但不同收入乘客的發(fā)展型需求中都有安全性(A1)指標，說明隨著個性化交通日益發(fā)展，乘客對安全方面的要求在逐步提升，與自身生命健康相關因素一直備受乘客重視.

較低收入乘客的激勵型需求，包括路線熟悉程度(C3)和尊重乘客需求(B4)這2個指標.激勵型需求是不被乘客“過分期望”的需求，若這些指標具備程度達不到要求，乘客不會感到不滿，但當這些指標的具備程度達到一定水平時，會對總體滿意度的提高產生顯著效果.因此在資源、條件允許的情況下才考慮對這2個指標進行改善.而較高收入乘客缺少不被過度期望的激勵型需求，因此出租車行業(yè)可考慮增加具體的激勵措施，提高行業(yè)競爭力.

4 結 論

1) 兩類收入乘客群體中，車況、車容車貌和運營服務標志擺放齊全3個指標均屬于基本型需求，因此為確保出租車行業(yè)良性發(fā)展，可從車輛設施情況方面進行服務質量改善.另外，在發(fā)展型需求方面，兩類收入乘客都看重安全性.

2) 除了關注兩類收入群體共有的基本型指標外，巡游出租車乘客以較低收入乘客為主，因此還需改善較低收入基本型需求中規(guī)范收費行為和等待時間.

3) 兩類收入乘客都注重出租車出行響應和快速抵達性，但重要程度不同.較高收入乘客比較低收入乘客，缺少不被過高期望的激勵型需求，出租車行業(yè)可考慮在資源、條件允許的情況下增加具體的激勵措施，提高行業(yè)競爭力.

本文還有以下不足，值得進一步研究.

1) 在制定調查指標時，沒有考慮到出租車乘客需求指標的所有方面.

2) 本文的調查數(shù)據僅僅針對武漢市的出租車，分析結果可能存在一些區(qū)域限制，對其他地區(qū)不具有普遍適用性，城市出租車服務發(fā)展已多樣化，乘客需求也在不斷變化發(fā)展，有待進一步研究.