馬書(shū)紅，馬金磊，王元慶，韓筍生

(1. 長(zhǎng)安大學(xué) 公路學(xué)院，陜西 西安 710064； 2. 墨爾本大學(xué) 建筑、建設(shè)與規(guī)劃系, 墨爾本 VIC 3010, 澳大利亞)

0 引 言

近年來(lái)，為建設(shè)和完善城市慢行交通系統(tǒng)，公共自行車(chē)逐漸成為城市交通系統(tǒng)的重要組成部分。與小汽車(chē)、公交車(chē)等出行方式相比，公共自行車(chē)在提高使用者自身健康水平的同時(shí)還能夠減少空氣污染、噪聲污染和交通事故等[1-2]。國(guó)外對(duì)于公共自行車(chē)的研究多集中在發(fā)展趨勢(shì)、影響因素、布局規(guī)劃及車(chē)輛調(diào)度等方面，如D. FULLER等[3]的研究表明公共自行車(chē)系統(tǒng)受到大量居民的歡迎，還有對(duì)于以自行車(chē)作為主要交通工具的年輕人和接受高等教育的人具有更多的吸引力；LI C等[4]以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為依據(jù)，分析了站點(diǎn)布局的影響因素，研究得出租借點(diǎn)分布、規(guī)模、站點(diǎn)間平均最短路徑等都對(duì)布局規(guī)劃有顯著影響；由于公共自行車(chē)系統(tǒng)仍然處于發(fā)展之中，其服務(wù)系統(tǒng)還存在不少問(wèn)題有待解決，國(guó)內(nèi)對(duì)于公共自行車(chē)系統(tǒng)的服務(wù)問(wèn)題，多集中在布局規(guī)劃、調(diào)度、公眾滿(mǎn)意度方面[5]；基于使用者感知的服務(wù)質(zhì)量方面的研究較少，張軍等認(rèn)為租賃自行車(chē)共享系統(tǒng)也被看作是一個(gè)產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)[6]；張?zhí)鞎车萚7]在修正SERVQUAL量表的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶(hù)使用公共自行車(chē)的流程設(shè)計(jì)了系統(tǒng)服務(wù)、借還車(chē)便捷度、車(chē)輛保養(yǎng)、附加服務(wù)和站點(diǎn)設(shè)施位置5個(gè)特性，共17個(gè)指標(biāo)，包括了使用過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。

目前，國(guó)內(nèi)外進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)較為常用的是修正的SERVQUAL模型[8]和SERVPERF模型[9]，研究發(fā)現(xiàn)SERVPERF方法的簡(jiǎn)易性和實(shí)用性均優(yōu)于SERVQUAL方法，且應(yīng)用范圍更為廣泛[10]；姚志剛等[11]采用SERVPERF法分別從可感知性、保證性、可靠性、響應(yīng)性和關(guān)懷性5個(gè)維度對(duì)出租車(chē)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了研究，通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷獲取權(quán)重；馬飛等[12]借鑒SERVPERF服務(wù)質(zhì)量分析方法，從乘客感知角度設(shè)計(jì)了公交車(chē)服務(wù)質(zhì)量的5維度影響因素(有形性、保證性、可靠性、響應(yīng)性和關(guān)懷性)測(cè)量模型。

就以往研究情況來(lái)看，將SERVPERF應(yīng)用于公共自行車(chē)方面的研究較少，不能反映出近期需改善的服務(wù)項(xiàng)目，且對(duì)于指標(biāo)的建立不夠細(xì)致?；诖?，筆者以西安市公共自行車(chē)服務(wù)為例，應(yīng)用加權(quán)后的SERVPERF方法，建立公共自行車(chē)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，同時(shí)完善指標(biāo)體系，并結(jié)合IPA法分析近期公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)急需改善之處，以期對(duì)西安市公共自行車(chē)服務(wù)質(zhì)量的改善和提升提出建議。

1 公共自行車(chē)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

1.1 總體思路

通常服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)主要包含5個(gè)維度：①有形性：實(shí)際設(shè)施、設(shè)備以及服務(wù)人員的外表；②可靠性：可靠、準(zhǔn)確地兌現(xiàn)服務(wù)承諾；③響應(yīng)性：幫助顧客迅速提高服務(wù)水平；④保證性：?jiǎn)T工所具有的知識(shí)、禮節(jié)以及表達(dá)出自信與可信的能力；⑤移情性：關(guān)心并為顧客提供個(gè)性化服務(wù)。筆者以這5個(gè)維度為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，與IPA法相結(jié)合，建立總體評(píng)價(jià)模型和分區(qū)評(píng)價(jià)模型，進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，綜合每個(gè)維度的得分進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)；同時(shí)分析不確定因素對(duì)服務(wù)系統(tǒng)評(píng)價(jià)的影響及差異。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

選取評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，在用戶(hù)選擇公共自行車(chē)的原因中提取更具有代表性，并在前人研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行完善。根據(jù)調(diào)查結(jié)果(表1)及專(zhuān)家意見(jiàn)，按照5個(gè)維度劃分指標(biāo)，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。通過(guò)對(duì)量表的不斷刪改整合，最終確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)容如表2。

表1 公共自行車(chē)選擇原因Table 1 Reason for the choice of public bicycles

表2 公共自行車(chē)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 2 Service quality evaluation index of public bicycle system

1.3 評(píng)價(jià)模型的建立

SERVPERF模型以SERVQUAL模型的理論為基礎(chǔ)，其度量方法為：服務(wù)質(zhì)量=顧客感知績(jī)效[13]。利用加權(quán)的思想劃分評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度，加權(quán)后的SERVPERF計(jì)算方法如式(1)：

(1)

式中：QSi為第i個(gè)維度上使用者感知績(jī)效得分；n為維度i中包含的指標(biāo)個(gè)數(shù)；Pij為第i個(gè)維度指標(biāo)j的感知服務(wù)質(zhì)量平均得分；Ij為指標(biāo)權(quán)重，筆者采用層次分析法進(jìn)行權(quán)重的標(biāo)定。

為直觀顯示公共自行車(chē)系統(tǒng)中短期內(nèi)需要優(yōu)化的服務(wù)項(xiàng)目，可應(yīng)用IPA法研究系統(tǒng)內(nèi)部的優(yōu)劣勢(shì)所在。IPA法是將績(jī)效與重要度相結(jié)合，使各指標(biāo)分布在象限圖中，其中象限Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分別表示努力區(qū)、改善區(qū)、次優(yōu)先區(qū)和保持區(qū)，如圖1。努力區(qū)表明績(jī)效和重要度均較高，繼續(xù)努力以提高服務(wù)質(zhì)量；改善區(qū)表明顧客感知服務(wù)與預(yù)期水平存在差距，繼續(xù)采取相應(yīng)措施進(jìn)行改善；次優(yōu)先區(qū)表明可在解決需要改善的問(wèn)題之后所考慮的因素；保持區(qū)表明服務(wù)的質(zhì)量已經(jīng)超出了顧客的期望，應(yīng)繼續(xù)保持。

圖1 IPA象限Fig. 1 IPA quadrant diagram

1.4 分區(qū)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

由于各分區(qū)所建設(shè)的公共自行車(chē)租賃站點(diǎn)數(shù)量和服務(wù)上存在差別，因此服務(wù)質(zhì)量也會(huì)有所不同。基于SERVPERF量表選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，將車(chē)輛外觀及性能、換乘距離、辦卡充值點(diǎn)和站點(diǎn)的布局和數(shù)量進(jìn)行無(wú)量綱化。為了客觀的進(jìn)行分析，引入灰色關(guān)聯(lián)度分析，對(duì)各區(qū)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行排序，計(jì)算步驟如下：

步驟1：確定參考序列：從各分區(qū)的每項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)中挑選最優(yōu)值組成參考序列x0={x01,x02,…,xij}，則每個(gè)分區(qū)的評(píng)價(jià)值形成一個(gè)比較序列xi={xi1,xi2,…,xij}，其中i為分區(qū)個(gè)數(shù)，j為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

步驟2：將數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化后，計(jì)算各比較序列與參考序列的絕對(duì)差列公式為式(2)：

Δ(ij)=|x0-xij|

(2)

步驟3：確定兩級(jí)最大差與最小差，如式(3)：

(3)

步驟4：計(jì)算關(guān)聯(lián)度，首先計(jì)算每列的關(guān)聯(lián)度系數(shù)公式為式(4)，之后用比較數(shù)列與參考數(shù)列指標(biāo)的平均值來(lái)定量反映兩序列之間的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度r0i越大則服務(wù)質(zhì)量越好，計(jì)算公式為式(5)：

(4)

式中：ρ為認(rèn)為引入的分辨系數(shù)，目的是避免Δ(max)過(guò)大而使關(guān)聯(lián)系數(shù)失真通常ρ取0.5，其中Wij為各指標(biāo)的權(quán)重。

(5)

1.5 其他不確定因素對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響

外在因素(使用者的基本屬性如年齡、性別等)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生不同程度的影響，通過(guò)建立這些外在因素與服務(wù)質(zhì)量的函數(shù)關(guān)系，可直觀的反映影響結(jié)果。由于Logistic回歸模型能對(duì)定性變量進(jìn)行較好的分析，因此筆者將服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)作為因變量(<3分設(shè)置為0，>3分設(shè)置為1)，將空氣質(zhì)量和使用者的基本屬性年齡、性別、職業(yè)、有無(wú)小汽車(chē)作為自變量進(jìn)行Logistic回歸分析，同時(shí)為了更進(jìn)一步分析不同使用者對(duì)各維度的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)，將利用SPSS中的方差分析研究差異性所在。

2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與調(diào)查

本次問(wèn)卷主要包括使用者基本信息、服務(wù)質(zhì)量評(píng)分和總體服務(wù)質(zhì)量印象三部分，其中二、三部分問(wèn)項(xiàng)均采用李克特五點(diǎn)法進(jìn)行評(píng)價(jià)。問(wèn)卷的信度和結(jié)構(gòu)效度分別利用克倫巴赫系數(shù)法(Cronbachα)和因子分析進(jìn)行檢驗(yàn)。在SPSS20.0中進(jìn)行分析，問(wèn)卷整體的Cronbachα值為0.922，此結(jié)果說(shuō)明問(wèn)卷相當(dāng)可靠。問(wèn)卷的KMO值為0.815，并通過(guò)了Bartlett檢驗(yàn)。利用主成分分析法將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)，本次調(diào)查結(jié)果通過(guò)主成分分析，從中提取了5個(gè)因子，分析結(jié)果如表3。

本次調(diào)查時(shí)間是2015年1月18日至26號(hào)(惡劣天氣除外)，不分工作日和非工作日，保證調(diào)查區(qū)內(nèi)的樣本分布涵蓋早高峰、午高峰、晚高峰和平峰。調(diào)查地點(diǎn)為確定的居住小區(qū)、中小學(xué)、公園、廣場(chǎng)、商場(chǎng)、商圈等45個(gè)調(diào)查區(qū)。調(diào)查人員在調(diào)查區(qū)對(duì)公共自行車(chē)使用者進(jìn)行隨機(jī)訪問(wèn)，共發(fā)放問(wèn)卷1 300份，回收有效問(wèn)卷1 012，樣本有效率為77.8%。

表3 因子分析結(jié)果Table 3 Results of factor analysis

3 結(jié)果分析

3.1 樣本統(tǒng)計(jì)性描述

對(duì)本次調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果顯示被調(diào)查者中男性所占比例為58.6%，稍多于女性。被調(diào)查者主要年齡段集中在 25～40歲，收入在2 000元/月以下的居民占59.6%，被調(diào)查者的學(xué)歷多在高中以上，其職業(yè)構(gòu)成中所占比例較大的是企業(yè)員工(詳情見(jiàn)表4)，有51%的被調(diào)查者家中有小汽車(chē)，可見(jiàn)小汽車(chē)的影響對(duì)于自行車(chē)的選擇不是很大。此外，多數(shù)騎行者的性格屬于樂(lè)天派，且沒(méi)有三高身體健康者居多。

被調(diào)查者使用公共自行車(chē)的主要目的是上班或上學(xué)，其中73%的使用者平均每天騎車(chē)1～2次，單次騎車(chē)最長(zhǎng)距離平均為5 km，單次最長(zhǎng)時(shí)間平均為30 min，平均月花費(fèi)為8.2元，符合公共自行車(chē)短距離、低消費(fèi)的特征(選擇結(jié)果如表5)。

表4 被調(diào)查者基本情況分析Table 4 Analysis of the basic situation of respondents

表5 被調(diào)查者選擇公共自行車(chē)的情況Table 5 The situation of respondents choosing public bicycles

3.2 服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

3.2.1 整體服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

利用層次分析法確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重值和最終績(jī)效得分結(jié)果如表6。

評(píng)價(jià)指標(biāo)中，按重要度從高到低的維度依次是有形性、響應(yīng)性、可靠性、保證性、移情性，總體評(píng)價(jià)為3.74，介于滿(mǎn)意和比較滿(mǎn)意之間，可見(jiàn)使用者對(duì)公共自行車(chē)系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量基本滿(mǎn)意，其中得分較低的是響應(yīng)性和移情性，表明這兩項(xiàng)是需要進(jìn)行改善的。將服務(wù)質(zhì)量評(píng)分與重要度相結(jié)合繪制成IPA圖(圖2)，能夠直觀的看出西安市公共自行車(chē)系統(tǒng)近期急需改善的指標(biāo)是站點(diǎn)布局和數(shù)量、中途停放安全及騎行環(huán)境，和SERVPERF模型的結(jié)果一致。

圖2 各項(xiàng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)分-重要度IPAFig. 2 Service quality score-importance of IPA

對(duì)于問(wèn)項(xiàng)(15)，在調(diào)查過(guò)程中使用者反映較多的問(wèn)題是居住附近無(wú)站點(diǎn)或站點(diǎn)較遠(yuǎn)帶來(lái)不便；對(duì)于問(wèn)項(xiàng)(18)，不少使用者反映在租車(chē)過(guò)程中，對(duì)停放的安全性表示擔(dān)心如果中途停放會(huì)出現(xiàn)丟失現(xiàn)象；對(duì)于問(wèn)項(xiàng)(20)，自行車(chē)道的隔離情況有待加強(qiáng)，此項(xiàng)關(guān)系自行車(chē)使用者的安全，與使用者的體驗(yàn)感受關(guān)系密切。

3.2.2 分區(qū)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

從調(diào)查中抽取了人口密度較大的5個(gè)小區(qū)：碑林區(qū)、雁塔區(qū)、蓮湖區(qū)、未央?yún)^(qū)和新城區(qū)，將車(chē)輛外觀與性能(問(wèn)項(xiàng)1)、換乘距離(問(wèn)項(xiàng)5)、辦卡充值(問(wèn)項(xiàng)13)、站點(diǎn)布局和數(shù)量(問(wèn)項(xiàng)15)替換成定性指標(biāo)，即車(chē)輛完好率(%)、換乘距離(m)，辦卡充值點(diǎn)個(gè)數(shù)，站點(diǎn)密度(個(gè)/km2)，定性與定量相結(jié)合，將指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化之后計(jì)算出5個(gè)分區(qū)的關(guān)聯(lián)度分別為r1=0.95，r2=0.87，r3=0.86，r4=0.84，r5=0.86，按服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)從高到低依次是：碑林區(qū)、雁塔區(qū)、蓮湖區(qū)與新城區(qū)相同、未央?yún)^(qū)，具體見(jiàn)表7。

表7 分區(qū)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 7 Evaluation index of regional service quality

3.2.3 其他因素對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響

利用SPSS20.0進(jìn)行Logistic回歸分析，由于職業(yè)變量的顯著性水平為0.074>0.05，對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)沒(méi)有顯著影響，因此將其剔除(結(jié)果詳見(jiàn)表8)，最終的得到的回歸方程為

y=-0.007x1+0.017x2-0.067x3+0.056x5-0.018x6

表8 其他因素對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響Table 8 Influence of other factors on service quality assessment

通過(guò)回歸方程的系數(shù)可發(fā)現(xiàn)其他因素對(duì)于公共自行車(chē)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的影響程度由大到小依次是：有無(wú)小汽車(chē)、PM值、身體健康狀況、年齡、性別。此項(xiàng)研究結(jié)果與J .WOODCOCK等[14]的研究相符，即使用者的健康水平和空氣污染情況是影響自行車(chē)系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵因素，且兩者都屬于可控因素，與公共自行車(chē)系統(tǒng)相互影響。因此，相關(guān)部門(mén)對(duì)空氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)與管理以及提高居民健康水平，對(duì)于公共自行車(chē)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的改善會(huì)有很大幫助，從而形成良性循環(huán)。

使用者對(duì)于各維度的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的差異性，利用SPSS中單因素方差分析，如表9，結(jié)合調(diào)查結(jié)果分析：女性對(duì)騎車(chē)過(guò)程中的舒適度評(píng)價(jià)較低；年齡在25～35之間和有小汽車(chē)者對(duì)布局和數(shù)量、騎行環(huán)境評(píng)價(jià)較低；身體較差者對(duì)辦卡方便程度評(píng)價(jià)較低。相關(guān)部門(mén)可進(jìn)行針對(duì)性的改善。

表9 乘客屬性對(duì)各維度的影響差異Table 9 Influence difference of passenger attributes on each dimension

3.3 改善建議

根據(jù)以上分析結(jié)果得到近期繼續(xù)改善的指標(biāo)，即站點(diǎn)布局和數(shù)量、中途停放安全及騎行環(huán)境，次級(jí)改善指標(biāo)：車(chē)輛外觀性能、服務(wù)效率、辦卡充值方便等。近年來(lái)，共享單車(chē)的飛速發(fā)展，迫使公共自行車(chē)必須做出改進(jìn)，為了使公共自行車(chē)能夠更好地服務(wù)于大眾，結(jié)合分析提出改善建議：① 考慮在人流量大、住宅區(qū)附近，尤其是公共交通不便利的地方，通過(guò)實(shí)地考察合理增設(shè)站點(diǎn)，對(duì)站點(diǎn)的需求量定期監(jiān)測(cè)，在數(shù)量上進(jìn)行調(diào)整，保證布局和數(shù)量的合理性，使居民出行更加方便；② 借鑒共享單車(chē)的智能鎖具，對(duì)公共自行車(chē)加以改進(jìn)，確保用戶(hù)在中途停車(chē)時(shí)車(chē)輛的安全性，同時(shí)注重車(chē)輛的外觀及使用性能，可對(duì)其外觀及輕便性進(jìn)行優(yōu)化，加大對(duì)公共自行車(chē)的宣傳力度；③ 營(yíng)造良好的騎行環(huán)境，在車(chē)流量較大且道路條件允許時(shí)增設(shè)隔離設(shè)施，設(shè)置自行車(chē)專(zhuān)用道，保證其連貫性；④ 加強(qiáng)員工培訓(xùn)，保證服務(wù)效率，增設(shè)辦卡充值點(diǎn)，可考慮結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使辦卡充值變得更加方便且具有人性化。除此之外，政府部門(mén)對(duì)小汽車(chē)限行，減少環(huán)境污染，提高居民健康水平對(duì)推動(dòng)公共自行車(chē)的發(fā)展都將起到推動(dòng)作用。

4 結(jié) 語(yǔ)

對(duì)公共自行車(chē)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的研究是促進(jìn)公共自行車(chē)快速發(fā)展和改善其運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的重要途徑。從使用者的角度出發(fā)，運(yùn)用加權(quán)后的SERVPERF模型，基于公共自行車(chē)系統(tǒng)的特性和使用者所關(guān)注的騎車(chē)因素建立了評(píng)價(jià)體系；將SERVPERF模型與IPA圖相結(jié)合，進(jìn)一步將公共自行車(chē)系統(tǒng)中需要改善的指標(biāo)和優(yōu)勢(shì)明顯標(biāo)記出來(lái)；采用灰色關(guān)聯(lián)度模型對(duì)各區(qū)進(jìn)行優(yōu)劣排序，使結(jié)果更加客觀，且涵蓋信息全面。研究成果有助于完善公共自行車(chē)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，不同方法的結(jié)合進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)公共自行車(chē)系統(tǒng)所存在的問(wèn)題，值得發(fā)展規(guī)模類(lèi)似的城市借鑒，對(duì)促進(jìn)公共自行車(chē)的發(fā)展有重要意義。