李纲,张芮宁,佟永杰,鲍晓宇
(1. 大连交通大学 交通运输工程学院,辽宁 大连 116028;2.杭州地铁运营有限公司,浙江 杭州 310003;3.哈尔滨地铁集团有限公司运营分公司,黑龙江 哈尔滨 150001)
近年网约车发展迅速,据中国互联网络信息中心数据,截至2021年6月,我国网约车用户规模达3.97亿[1]。全国网约车监管信息交互平台的数据显示,2021 年上半年,网约车已经覆盖全国 400 多个城市,总订单量超过 43.1 亿单,网约车为城市居民出行提供了多样化的选择,网约车乘客这一群体不容忽视。网约车服务质量是提高网约车乘客满意度的重要因素,也是保持网约车持续竞争力的关键。崔庆安等[2]运用DANP和IPA方法对网约车服务质量进行评价,根据乘客感知的服务质量现状提出改善建议。邵春福等[3]采用主成分分析和BP神经网络评价网约车服务质量。左文明等[4]利用修正后的SERVQUAL从差异性、重要性、关联性和满意度4个角度评价网约车的服务质量。Nguyen-Phuoc等[5]利用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)研究网约车服务前的感知质量(诸如安全性、利用方便性、功能性、信息准确性等)、服务后的感知质量(诸如可靠性、方便性等)对继续使用意愿和网约车口碑的影响。Nguyen-Phuoc等[6]通过PLS-SEM模型分析感知预约软件益处、感知优惠、感知服务质量对网约车乘客满意度和忠诚度的影响,发现感知服务质量比其他因素更为重要。
个人异质性的分析有助于交通政策的有针对性制定。关于个人异质性对网约车乘客满意度影响的研究较少,已有研究表明,个人社会经济属性作为个人异质性的一个重要体现,如年龄、学历、职业、有无私家车等对交通方式的服务质量和乘客满意度有显著的影响。Ingvardson等[7]利用多指标多因果(MIMIC)模型研究公共交通满意度的关键驱动因素时发现,满意度在社会经济特征上存在显著差异,年轻受访者和学生对服务质量的满意度低于中老年人。De[8]利用MIMIC模型分析个人异质性对服务质量和满意度等的影响时发现性别、收入、居住地对服务质量有影响,性别、学历对满意度有影响。
近年来主观幸福感和出行满意度在出行行为分析中得到广泛的关注与讨论,学者倡导将主观幸福感的重要组成部分,即人们对出行的认知和情感体验作为衡量交通基础设施和服务的新标准[9]。主观幸福感包括正向情感、负向情感和生活满意度。其中,生活满意度是对一个人在较长时间内生活质量的认知评估,生活满意度一般涵盖家庭、工作和休闲等几个生活维度[10]。Yin等[11]采用结构方程模型探讨地铁与生活满意度之间的关系,认为地铁出行通过衔接公交服务质量、步行环境、目的地的可达性和出行满意度等对生活满意度有显著影响。Moeinaddini等[12]发现公共交通满意度是影响欧洲城市生活满意度的5个主要影响因素之一。
综上所述,现有对网约车乘客满意度的研究主要探讨服务质量、乘客满意度与忠诚度之间的关系,鲜有涉及网约车乘客个体异质性对这3个方面的影响,且未研究网约车乘客满意度对乘客个人生活满意度的影响。由于多指标多因果模型具有传统SEM能够考虑不可观测的潜变量的特点,而且能较好地解释个人社会经济特征等原因变量,因此本文利用多指标多因果模型分析乘客的异质性即社会经济属性对网约车服务质量、乘客满意度和生活满意度的影响。探索网约车作为居民个性化出行的新兴交通方式的利用对个人生活满意度的影响,为网约车的健康发展和市场细分提供理论基础和政策建议。
1.1 问卷的设计与调查
本次调查采用行为 (Revealed Preference, RP)调查和意向 (Stated Preference, SP)调查相结合,调查主要内容包括个人及家庭基本情况,在日常出行中网约车的利用与评价情况和出行行为意向3个部分。问卷前两部分中网约车的各种服务评价和个人生活领域的满意度采用5级李克特量表,用1、2、3、4、5分别表示非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意。本文主要采用前两部分数据分析个人属性、各种服务水平、出行满意度和生活满意度之间的影响关系。
2018年5月～6月,作者在辽宁省大连市的西安路、青泥洼桥、高新万达和华南广场四大商圈内对使用过网约车的人群进行随机抽样调查。调查共计发放问卷2 158份,最终获得有效问卷1 362份。
1.2 数据统计分析
样本的社会经济特征见表1。可以看出:男、女比例比较均衡,以中青年为主;受教育程度较高;家庭收入较高;有私家车的群体比例较高;有小孩的人群占比较低。
表1 样本的社会经济特征
1.3 数据的效度和信度检验
为检验调查问卷的合理性及所用调查数据的稳定性和可靠性,本文借助SPSS软件进行数据的信度和效度检验,见表2。问卷数据的信度通过Cronbach′s Alpha(α)系数检验,一般α系数大于0.7表示数据有较强的内部一致性。数据的效度检验通过KMO统计量和Bartlett球形检验,通常KMO值大于0.5,Bartlett球形检验的显著性概率值p小于0.001,且成分矩阵中因子载荷大于0.5,表示效度较好。
表2结果表明除乘客满意度的α系数小于0.7以外, 其他α系数均大于0.7。Rhodes等[13]研究表明,潜变量所使用的指标变量个数较少时其α系数在0.5左右,要比潜变量所使用的指标变量个数较多时具有较高的α系数,具有更强的内部一致性,因此说明此量表内部一致性较为理想。
表2数据的KMO值均大于0.5,Bartlett球形检验的显著性概率值p均小于0.001,成分矩阵中因子载荷均大于0.5,说明数据效度理想。
表2 数据的信度和效度检验
2.1 多指标多因果模型
多指标多因果(Multiple indicators multiple causes, MIMIC)模型可以修正因不同出行条件和社会人口特征下用户感知的异质性而导致的偏差。MIMIC模型描述的是潜变量之间以及潜变量与指标变量之间的因果关系。
反映潜变量关系的结构模型公式为:
η=Γx+ξ
(1)
测量模型公式为:
y=Λη+v
(2)
式中:η为潜变量向量;x为与潜变量η有因果关系的原因变量向量;y为和潜变量η有测量关系的指标变量向量;Γ、Λ为待估计的参数矩阵;ξ、v为测量误差。
式(1)、式(2)构成MIMIC模型,其中多因果部分由式(1)表示,多指标部分由式(2)表示。网约车多因果部分结合本文研究可表示为:
ηln=cl1sexn+cl2youngn+cl3middlen+
cl4mincomen+cl5hincomen+cl6carn+ξn
(3)
式中:l表示服务感知、运营服务、外部影响、安全性、乘客满意度、生活满意度;n为观测的个体;c为待估计参数;sex、young、middle、mincome、hincome和car均为0～1变量,分别表示男性、年龄在18～30岁、年龄在31～40岁、家庭平均月收入在9 000～13 000元、家庭平均月收入在13 000元以上和私家车拥有。
2.2 研究假设
本文从3个方面提出研究假设
(1) 服务质量满意度对乘客满意度的影响
现有研究表明舒适性、经济性和安全性[14]等服务质量直接影响乘客满意度,本文将从服务感知、运营服务、外部影响、安全性4个方面探讨服务质量对乘客满意度的影响。因此,本文提出如下假设:
H1:服务感知对乘客满意度有显著的直接正向影响。
H2:运营服务对乘客满意度有显著的直接正向影响。
H3:外部影响的满意度对乘客满意度有显著的直接正向影响。
H4:安全性对乘客满意度有显著的直接正向影响。
(2) 乘客满意度对生活满意度的影响
现有研究表明地铁出行满意度对生活满意度有显著的正向影响[9],公共交通的满意度对欧洲城市居民的生活满意度具有显著影响[10]。因此,本研究认为网约车出行的乘客满意度对乘客的生活满意度也具有一定的影响。因此,本文提出如下假设:
H5:乘客满意度对生活满意度有显著的正向影响。
(3) 网约车乘客的社会经济属性对各种满意度潜变量的影响
个体异质性方面的研究表明,社会经济属性对满意度方面存在显著差异,如年龄、性别、学历、收入[15]等对满意度有影响。因此,本文提出如下假设:
H6:社会经济属性对服务感知有直接的影响。
H7:社会经济属性对运营服务有直接的影响。
H8:社会经济属性对外部影响的满意度有直接的影响。
H9:社会经济属性对安全性有直接的影响。
H10:社会经济属性对乘客满意度有直接的影响。
H11:社会经济属性对生活满意度有直接的影响。
基于以上假设,本文构建了网约车乘客满意度与生活满意度的假设模型框架,见图1。
图1 假设模型框架
3.1 模型拟合检验
本文使用AMOS软件求解MIMIC模型,分析个人异质性、服务质量、乘客满意度和生活满意度之间的关系。利用Mardia多变量检验统计量检验发现,Mardia多变量检验统计量大于5,临界比值均高于1.96,表示两者在95%的置信水平下数据偏离呈多元正态分布。因此,本文采用Bollen-stine bootstrap估计方法对网约车的MIMIC模型进行求解,bootstrap个数设置为2 000。经过bootstrap估计方法调整,模型拟合优度检验结果见表3,其模型拟合指标RMSEA小于0.08,GFI、AGFI、CFI和TLI 的值均大于0.9,表明本模型数据拟合较好。
表3 MIMIC模型拟合优度检验
3.2 结构模型分析
表4为网约车的标准化路径系数及假设检验结果,服务感知、运营服务、外部影响的满意度、安全性对乘客满意度有显著的直接正向影响,故H1、H2、H3、H4成立。乘客满意度对生活满意度具有显著的正向影响,故H5成立。本结论证实了网约车乘客满意度对其生活满意度具有一定的影响,这与在地铁等公共交通中所得结论一致[11-12]。
表4 网约车的标准化路径系数及假设检验结果
网约车各潜变量之间的影响效应见表5。运营服务对乘客满意度的总效应最大,说明运营服务是提高网约车乘客满意度的关键指标,应该在营运时间范围、营运覆盖范围、出行时间和出行费用这4方面继续保持和提高服务水平;其余潜变量对乘客满意度的影响大小依次分别为外部影响、安全性和服务感知。虽然三者的影响相差不大,但是网约车乘客对网约车外部影响的关注程度高于其他两者, 这可能是因为网约车乘客对网约车的便捷等服务感知及安全性相对满意,而对于网约车所造成的外部影响如交通拥堵等有着较为深刻的感受。因此,网约车平台应更加合理地规划路线,规范驾驶行为,尽可能地减少对城市交通的影响, 这也是提高乘客满意度的关键因素之一。乘客满意度对生活满意度的总效应较大且显著,说明良好的网约车服务与利用体验所带来的乘客满意度对提高网约车乘客的生活满意度确实有一定的促进作用。
表5 各潜变量之间的影响效应
作为公共交通重要补充的网约车,其乘客满意度会对乘客的生活满意度产生一定的显著影响,这表明提高网约车的服务质量,进而提高乘客满意度,对提高市民的生活满意度意义重大。
网约车MIMIC模型标准化参数估计值见表6。由表6可知:网约车乘客的社会经济属性对服务感知、外部影响、安全性、生活满意度有显著影响,故假设H6、H8、H9、H11成立;网约车乘客的社会经济属性对运营服务、乘客满意度无显著影响,故假设H7、H10不成立。网约车乘客中反映个体异质性的原因变量是性别、年龄、家庭月收和私家车拥有情况。男性对安全性有正向影响;年龄18～30岁和31～40岁对服务感知有正向影响,且高年龄段对服务感知敏感性更大;家庭月收入9 000元及以上的网约车乘客对生活满意度有显著的正向影响,且家庭月收入越高,生活满意度也越高,这与在非网约车领域的现有研究结论一致。高收入家庭(月收入大于13 000元)的网约车乘客对网约车带来的外部影响(拥堵、噪声污染、空气污染)表现出显著的关注,在一定程度上反映出高收入家庭乘客具有较强的环保意识。显著的私家车系数说明私家车的拥有对提高生活满意度有重要的正向作用。
综上所述,网约车乘客的社会经济属性对服务质量、乘客满意度和生活满意度有显著的影响。家庭收入和私家车的拥有对生活满意度有显著的影响。乘客的社会经济属性对网约车的作用规律揭示出网约车乘客具有个体异质性,反映出网约车平台确实需要为不同需求的乘客提供更有针对性的网约车服务。
表6 网约车MIMIC模型标准化参数估计值
3.3 测量模型分析
MIMIC模型多指标部分是验证性因子分析模型,潜变量服务感知、安全性、运营服务、外部影响、乘客满意度、生活满意度分别有3、3、4、3、2、5个指标变量。如表7所示,测量模型中的所有因子载荷都是正值且显著,表明指标变量可以很好地反映潜变量。
表7 测量模型标准化结果
在服务感知的指标变量中,方便性影响最大,表明方便性最能反映乘客的服务感知,因此网约车平台应在上、下班高峰时间和不良天气时合理调配网约车,满足网约车用户的出行需求;乘客在安全领域中最关注的是人身安全,网约车平台应加强司机的管理培训、增加车内实时监控等措施;营运时间范围的满意程度最能影响乘客对于运营服务的评价,网约车平台应根据不同城市、不同区域的用车时空需求进行合理调配和扩大运营时间范围;在外部影响中3个指标相差不大,噪声污染影响较大;在乘客满意度方面,总体服务评价起到至关重要的作用;生活满意度中,相对健康、家庭生活等方面,人们对于事业(工作/学习情况)满意度评价影响最大。
本文利用多指标多因果模型对网约车进行了服务质量、乘客满意度和生活满意度之间关系的分析,研究结果表明:服务感知、安全性、外部影响、运营服务与乘客满意度之间分别存在着显著的直接正向关系;运营服务、外部影响、安全性和服务感知对网约车乘客满意度的总效应依次递减。网约车乘客满意度对乘客自身的生活满意度也存在显著的直接正向作用,这是在网约车研究领域中对于服务质量、乘客满意度和个人生活满意度相互作用规律的重要补充。从测量指标与潜变量之间的关系分析可知,为提高网约车的服务质量,应进一步提高网约车的便利性、扩大营运时间范围、加强乘客的人身安全保护措施和改进网约车造成的不良外部影响等。
本文探索网约车乘客的社会经济属性对于网约车各方面的服务质量、乘客满意度、生活满意度的作用规律,揭示出个人异质性对网约车满意度的影响,有利于网约车平台为各类乘客提供精确的服务,提高乘客对网约车的评价,改善乘客的乘车体验,从而进一步扩展潜在用户和提高现有乘客的生活质量。
未来可以进一步探讨网约车各方面的服务质量、乘客期望、乘客满意度、乘客忠诚度以及主观幸福感之间的相互作用机理,同时考虑网约车的忠诚度对于私家车替代的影响。
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