基于Kano模型的公路客運未來發(fā)展策略研究

張志清，李 娟，張 鑫

（1.北京工業(yè)大學交通研究中心，北京100124；2.北京市城市規(guī)劃設計研究院交通規(guī)劃所，北京100045）

0 引言

21 世紀以來，高速鐵路進入快速發(fā)展時期，產(chǎn)生了以高鐵為代表的新型運輸方式，且以其速度快、運能大、安全舒適等明顯優(yōu)勢給公路客運帶來了極大的挑戰(zhàn)，也必將給整個客運市場格局帶來深刻改變，公路、鐵路兩種運輸方式之間競爭態(tài)勢也會相應發(fā)生根本性變化。然而，由于公路客運和鐵路客運的運輸特性不同，公路客運在面臨高鐵挑戰(zhàn)的同時，也迎來了機遇。為了最有利地提升公路客運競爭力，國內(nèi)外學者進行了廣泛的研究，目前研究成果主要集中在對它們的運營方式進行比較，探討高速公路和高速鐵路的主要特點，從而提出相應的策略和建議[1-5]，尚未應用經(jīng)濟學原理從旅客的需求方面進行發(fā)展策略研究。

本文將以北京公路客運為背景，通過對其現(xiàn)狀進行調(diào)查分析，結合影響公路客運的因素，以旅客的需求為出發(fā)點，應用經(jīng)濟學中的Kano模型[7]與模糊聚類相結合的方法對公路客運未來發(fā)展策略進行研究，充分發(fā)揮其優(yōu)勢，以獲得健康的發(fā)展空間。

1 現(xiàn)狀分析

1.1 布局特征分析

公路客運與城市公路交通網(wǎng)的建設密切相關。客運車輛在城際間運行主要依靠高速公路，在城市內(nèi)部運行主要依靠城市干線道路。

（1）從與道路網(wǎng)的銜接情況分析得出，北京目前11 個客運站中，除機場站外，僅六里橋站、蓮花池站、四惠站有軌道交通站點在附近設站，實現(xiàn)長途站與軌道站有效銜接換乘。其余各站或與軌道交通站點換乘較遠，或無軌道交通設站。布局在城市快速路、高速公路周邊，車站進出口與干線道路有效結合的站點有9 個，占總數(shù)的82%。僅八王墳站、木樨園站未布局在城市快速路、高速公路周邊。

（2）從發(fā)展歷程可以看出，北京市公路樞紐在規(guī)劃建設初期一般布局于城市邊緣，隨著城鎮(zhèn)化進程的推進，城市建成區(qū)面積的拓展，城市規(guī)模不斷擴張，公路樞紐位置逐漸由原來的城市外圍轉變?yōu)槌鞘袃?nèi)部。

1.2 客流特征分析

從公路客運總量近5 年的變化情況看（如圖1所示），客運總量維持在12 500 萬人次左右。2008年至2012 年，北京市公路客運總量年均增長率為3%，基本維持穩(wěn)定。

圖1 北京市公路客運總量近5年變化情況

從各方向發(fā)送客流量情況看，主要客流需求以北京以南方向為主，發(fā)送客流占總客流量的76%。其中正南方向比例最高，占39%。西南和東南方向客流量比例分別占20%和17%。

從各方向發(fā)送班次情況看，發(fā)車班次比例以南部為主，占71%，與客流需求方向基本一致。正南、西南、東南方向發(fā)車班次比例相近，分別為23%、25%和23%，發(fā)送班次與客流需求不一致，正南方向客流需求比例與發(fā)車班次比例相差較大。

2 影響因素及潛在客運群體分析

2.1 影響因素分析

通過對現(xiàn)狀的整體調(diào)查及相關文獻進行分析，得到影響公路客運的因素主要體現(xiàn)在社會經(jīng)濟因素、城市結構形態(tài)的調(diào)整、京津冀公路一體化建設、可持續(xù)發(fā)展四個方面。

（1）社會經(jīng)濟因素

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，速度快、運能大、安全舒適等已成為旅客選擇交通方式的必備條件。為滿足旅客的出行需求，保證公路客運在運輸市場的份額，須根據(jù)當前運輸結構的變化，改進其公路線路結構，充分發(fā)揮公路客運客車車輛的優(yōu)勢。

（2）城市結構形態(tài)的調(diào)整

城市形態(tài)決定公路客運站場布局，而旅客出行與公路客運站場的布局有直接的關系。隨著城鎮(zhèn)一體化的快速推進，北京“邊緣城市”的崛起，以及中心城區(qū)城市問題的凸顯，公路客運樞紐需不斷改變原有的結構形態(tài)，以適應城市發(fā)展對公路運輸新的需求。同時為了滿足不同旅客需求，應分別在市區(qū)和靠近市區(qū)的位置上布置不同級別的客運站場。

（3）京津冀公路一體化建設

河北與京津之間高速公路對接口分別達到12個、15 個，對接普通干線公路均達到32 條。應實施普通干線公路改造升級，加快與京津對接；推動農(nóng)村公路建設，實現(xiàn)農(nóng)村路網(wǎng)由“樹狀”形向“網(wǎng)絡”形轉變；這已成為京津冀公路一體化的重點，必給公路客運帶來機遇。

（4）可持續(xù)發(fā)展

公路客運發(fā)展策略研究決定著其未來的發(fā)展方向，是運輸系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容和城市與區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的有機組成部分，必將對城市和區(qū)域人口出行產(chǎn)生直接影響。

2.2 潛在客運群體分析

通過對公路客運樞紐的影響因素分析，得知公路客運樞紐系統(tǒng)是隨著社會經(jīng)濟和交通運輸?shù)陌l(fā)展而發(fā)展的，其需求具有派生性。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)分析可知：北京市各公路客運站旅客職業(yè)以企業(yè)公司員工和務工人員為主，分別占約30%。

隨著高鐵的開通和城鎮(zhèn)化率的提高，農(nóng)村人口流動的愿望增加，且跨區(qū)域間的人口流動為主要趨勢，約有1.5億農(nóng)村的剩余勞動力需轉移，進而創(chuàng)造了公路客運的新需求，成為高鐵時代支持公路客運行業(yè)發(fā)展的潛在資源因素。從近期看，公路運輸?shù)膬r格優(yōu)勢和流動人口群體增長的趨勢疊加，與高鐵同線路的公路客運流量可能比現(xiàn)在還會有所增加。

3 基于Kano模型的公路客運旅客出行需求分析

在考慮潛在客運群體的基礎上，以旅客需求為目標，通過篩選出對公路客運發(fā)展具有重大意義的魅力要素來確定其未來發(fā)展的最佳競爭策略[3]。

3.1 基于Kano模型的需求項篩選

本文基于日本學者Dr.Noriaki Kano 的Kano 模型[7-9]（如圖2 所示），通過與旅客、客運負責人、管理人員進行深入訪談，并查閱相關文獻整理得到旅客的出行需求項并編碼（如表1所示）。

圖2 Kano模型[6]

表1 旅客客運出行需求項編碼

首先對初始模型的旅客需求項分別設置正向問題與反向問題，設計Kano 問卷。采用隨機抽樣紙質問卷進行樣本數(shù)據(jù)的收集，共發(fā)放500份，回收475份，有效回收率為95%。

對調(diào)查結果進行模糊聚類分析，得到需求項的Kano類別（如表2所示）。Kano評價表中，M表示必須需求，O表示期望需求，A表示魅力需求，I表示無差異需求，R表示逆向需求，Q表示有問題的回答。

表2 旅客客運出行需求項的Kano類別

根據(jù)Kano 篩選原則，剔除M 類與I 類需求項，保留A類與O類需求項，得到最終的旅客出行需求項并進行重新編碼（如表3所示）。

表3 出行需求項的篩選結果

3.2 建立旅客出行個性化需求層次模型

采用熵值法[6]計算需求項的初始權重ωj。計算步驟如下。

（1）構造決策矩陣：

假設由m個旅客對n項需求項的重要度進行評價，aij為第i個旅客對第j個需求項的評分，以此構造決策矩陣A。

（2）將決策矩陣A規(guī)范化。利用：

將決策矩陣A規(guī)范化為：

（3） 計算熵值。設第j項需求的熵值為ej，則：

（4）確定需求項的權重，令：

（5）對uj進行歸一處理，則第j項需求項的權重：

根據(jù)最終權重值按從大到小進行排序，得到旅客出行需求的重要度排序（如圖3所示）。

圖3 最終旅客的出行需求層次模型

從上述最終旅客出行需求層次模型可以看出，可包車出行、短途出行、票價便宜是旅客需求的首選，這也意味著公路客運點對點直達模式的優(yōu)勢將繼續(xù)在客運市場中占據(jù)重要地位。

4 結論及建議

通過對公路客運的影響因素及旅客需求層次進行排序，提出公路客運在未來綜合運輸體系中可采取的最佳競爭策略如下：

（1）改進售票方式：網(wǎng)上售票、車上售票；

（2）模式創(chuàng)新：轎車運輸、包車運輸；

（3）更新車輛：提高車輛舒適性；

（4）靈活票價：淡季打折票、包車打折票；

（5）鉆“盲點”、尋“夾縫”，另辟路徑：調(diào)整服務網(wǎng)點，重點關注三、四線及小城市；

（6）“退避三舍”：從城際軌道直接服務區(qū)域撤出，在外圍區(qū)域形成新的競爭優(yōu)勢；

（7）資源整合：線路整合，消除內(nèi)部“殘殺”。

此研究既能很好地反映旅客對公路客運的需求，也代表了當代公路客運發(fā)展的方向和理想模式，能夠為其發(fā)展提供理論上的依據(jù)和實踐上的保證。

[1] Zhang Zhi-qing, Jia-Yan, LIU Yun-tong, et al. System Analysis and Model Design of Highway Passenger Transport Hub [C]// The 10th International Chinese Conference of Transportation Professionals(ICCTP 2010).Beijing:NACOTA,Beijing University of Technology,2010:1265-1274.

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