基于結(jié)構(gòu)方程模型的拉薩市網(wǎng)約車滿意度研究

楊靜怡，李欣益，梁財?shù)t，王宇涵

（西藏大學(xué)，西藏 拉薩)

引言

近年來，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市化進程的加速推進，網(wǎng)約車行業(yè)在我國日益蓬勃發(fā)展。作為一種便捷、高效且個性化的出行方式，網(wǎng)約車為人們提供了更多的選擇和便利，改變了我們對交通出行的傳統(tǒng)認知。

在此背景下，拉薩作為西藏自治區(qū)的首府和重要的政治經(jīng)濟中心，網(wǎng)約車行業(yè)也正在迅速崛起。然而，由于拉薩的特殊地理環(huán)境、文化背景以及交通規(guī)模的不斷擴大，網(wǎng)約車行業(yè)面臨著獨特的挑戰(zhàn)和問題。因此，深入研究拉薩網(wǎng)約車的滿意度對其可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 滿意度理論模型構(gòu)建

1.1 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型包括兩個組成部分，即測量模型和結(jié)構(gòu)模型[1]。測量模型：測量模型旨在衡量潛在變量，其中使用顯性變量來反映潛在變量。具體而言，測量模型可以表示為以下方程：觀測變量=因子載荷*潛在變量+測量誤差。可用公式表示為：

式中：X，Y 為觀測變量；Λx，Λy 代表一個潛在變量對于各個觀測變量的影響程度；η，ξ 表示潛在變量的值；δ，ε 表示觀測變量的測量誤差。

結(jié)構(gòu)模型：結(jié)構(gòu)模型揭示了變量之間的因果關(guān)系和相互作用。具體而言，結(jié)構(gòu)模型可以表示為以下方程：潛在變量=路徑系數(shù)*潛在變量+誤差項。可用公式表示為：

式中：η 表示潛在變量的值；Λ 表示一個潛在變量對于其他潛在變量的影響程度；Γ 表示一個外部變量對潛在變量的直接影響程度；ξ 表示外部變量的值；ζ表示潛在變量之間不能由其他變量解釋的不可觀測的隨機誤差項。

1.2 變量確定

根據(jù)學(xué)者對網(wǎng)約車滿意度的研究[2-5]以及《城市公共交通乘客滿意度評價方法第2 部分：公共汽電車交通》[6]中的指標體系，可以確定拉薩市網(wǎng)約車服務(wù)滿意度的五個潛在變量：安全性、可靠性、舒適性、便捷性和經(jīng)濟性。這樣，我們就能較全面評估拉薩市網(wǎng)約車服務(wù)的滿意度，同時能夠更加清晰地了解其不同方面的表現(xiàn)。具體的指標體系詳見表1。

表1 指標體系

1.3 模型構(gòu)建

在Amos 中構(gòu)建拉薩網(wǎng)約車SEM模型（見圖1）。其中e1-e15 為隨機誤差項。

圖1 拉薩網(wǎng)約車SEM 路徑

2 數(shù)據(jù)收集和分析

2.1 數(shù)據(jù)收集

根據(jù)指標體系設(shè)計符合該研究的調(diào)查問卷。問卷內(nèi)容主要包括乘客的個人基本信息和包含14 個變量的滿意度相關(guān)指標內(nèi)容，問題測量采用李克特5 點量表。

數(shù)據(jù)通過調(diào)查問卷方式獲得，調(diào)查對象為拉薩市常住居民以及拉薩市使用過網(wǎng)約車服務(wù)的旅客，通過線上線下掃描二維碼參與問卷的方式。調(diào)查地點包括拉薩市公交車出粗車站臺、主要旅游景點出入口、大型商場等地點，共收到有效問卷253 份。在結(jié)構(gòu)方程模型中，樣本量與觀察變量個數(shù)的比例至少應(yīng)控制在10:1 與15:1 之間[7]。本次調(diào)查得到有效數(shù)據(jù)253 份，滿足要求。

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 信度檢驗

克朗巴哈系數(shù)α（Cronbach's alpha）是一種常用的內(nèi)部一致性檢驗方法，用于評估問卷中各項指標之間的相關(guān)性。它的取值范圍在0 和1 之間，越接近1表示問卷內(nèi)部的各項指標之間的相關(guān)性越高，其信度也就越高。一般而言，α 值大于0.7 被認為是可接受的。問卷的信度檢驗結(jié)果如表2 所示。

表2 信度分析

表3 KMO 測量和Bartlett 球形檢驗

可以看出克朗巴哈系數(shù)α 為0.969，且5 個潛在變量的信度均大于0.7，可認為該調(diào)查問卷有較高的信任度，信度符合要求。

2.2.2 效度檢驗

效度檢驗通常采用KMO 測量和Bartlett 球形檢驗法進行。這兩種方法可用于評估問卷的因子結(jié)構(gòu)效度。

KMO 測量：KMO 測量衡量的是因子分析中變量間的相關(guān)性。KMO 值的范圍在0 到1 之間，通常認為，KMO 值大于0.7 表示因子分析是可行的。

Bartlett 球形檢驗法：Bartlett 球形檢驗用于檢驗變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系。該檢驗基于一個假設(shè)，即所研究的變量之間存在相關(guān)性。如果檢驗結(jié)果顯示拒絕了零假設(shè)（p 值小于設(shè)定的顯著性水平0.005），則可以認為變量之間存在相關(guān)性，適合進行因子分析。

利用SPSS 26.0 對問卷數(shù)據(jù)進行KMO 和Bartlett標準檢驗，KMO 值為0.873，大于0.7，故問卷數(shù)據(jù)很合適，Bartlett 球形檢驗顯著性概率為0.000，遠小于0.005，故變量相關(guān)性很好，所以可以進行探索性因子分析[8]。

3 模型檢驗

配適度檢驗是用來評估模型是否適合數(shù)據(jù)的一種方法。使用Amos 對模型進行擬合，得到模型的擬合參數(shù)和擬合值，同時得到標準化擬合指標。

由表4 可知，問卷數(shù)據(jù)與模型適配度結(jié)果較合理，測量值都在推薦范圍里。

表4 適配度檢驗

4 結(jié)果分析

4.1 潛在變量與滿意度之間的標準化路徑分析

標準化路徑系數(shù)是一種可以用來衡量潛在變量和觀測變量之間關(guān)系強弱的指標，其大小表示兩個變量之間相關(guān)性的程度。如果標準化路徑系數(shù)較大，就說明兩個變量之間相關(guān)性比較強。根據(jù)Amos 軟件的運行結(jié)果（見表5），可以看出安全性與滿意度之間的標準化路徑系數(shù)最大，說明乘客在乘坐網(wǎng)約車時對車輛安全性的重視程度特別高，這表明對于乘客們來說，安全性是一項十分重要的需求。這可能是由于近年來不少網(wǎng)約車平臺曝出的安全事件引發(fā)了乘客們對網(wǎng)約車安全性的關(guān)注，因而導(dǎo)致了他們對于車輛安全性的看重。其次是舒適性，表明乘客在乘車時對網(wǎng)約車的舒適性也非常重視。這意味著乘客對于行程中的舒適體驗十分關(guān)注，并且他們希望車內(nèi)環(huán)境整潔、座椅舒適、沒有異味以及期望車內(nèi)噪音水平降低。便捷性與滿意度之間的標準化路徑系數(shù)也較高，這表明乘客對于乘車過程的便捷性同樣非常重視。乘客傾向于選擇方便、快捷且高效的出行方式。可靠性與滿意度之間的標準化路徑系數(shù)為0.63，說明乘客對網(wǎng)約車的準時性、司機的服務(wù)態(tài)度、車內(nèi)逃生設(shè)備的配備也格外關(guān)注。最后，經(jīng)濟性對乘客乘車體驗也有一定影響，從乘客的角度來說，注重價格合理性及費用透明性問題。

4.2 潛在變量間的標準化路徑結(jié)果

潛在變量間的標準化路徑結(jié)果，見圖2。

圖2 整體模型標準化路徑

4.3 滿意度提升建議

根據(jù)以上研究，對拉薩市網(wǎng)約車服務(wù)提出建議以提高乘客滿意度：

（1） 提升服務(wù)品質(zhì)：網(wǎng)約車平臺應(yīng)該加強對駕駛員的管理和培訓(xùn)，確保他們具備良好的駕駛技術(shù)和服務(wù)態(tài)度。

（2） 加強車輛管理：網(wǎng)約車平臺應(yīng)該對車輛進行嚴格審核，確保車輛的安全性和舒適性。同時，加強對車輛的定期檢查和維護，以提供可靠的乘車體驗。

（3） 完善信息技術(shù)系統(tǒng)：提升拉薩市網(wǎng)約車平臺的信息技術(shù)系統(tǒng)，包括提供便捷的預(yù)約和叫車流程、實時路況信息、智能導(dǎo)航系統(tǒng)等功能，以提高乘客的出行便利性。

（4） 合理定價機制：網(wǎng)約車平臺應(yīng)該建立公平、透明的定價機制，并在平臺上公示收費標準，避免出現(xiàn)價格欺詐等問題。

（5） 加強安全保障措施：網(wǎng)約車平臺應(yīng)該加強對乘客和司機的安全保障措施，例如建立緊急求助機制、加強對司機身份認證、提供行程跟蹤等功能，確保乘客的安全。

結(jié)束語

本研究結(jié)合拉薩網(wǎng)約車用戶的實證數(shù)據(jù)，通過問卷調(diào)查和相關(guān)統(tǒng)計分析手段，構(gòu)建一個理論模型，并驗證其可靠性和有效性。通過此研究，期望能夠提供拉薩網(wǎng)約車行業(yè)發(fā)展的科學(xué)參考，為相關(guān)政府部門、企業(yè)決策者和從業(yè)人員提供有針對性的改進措施，以提高網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度，促進拉薩交通出行的便利與安全。