基于结构方程模型的公交延误容忍度研究
时间：2023-06-12 21:55:06 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
黄镜入，隆 豪，李家毅，唐智慧
(1.西南交通大学交通运输与物流学院，四川 成都 610031；
2.综合交通大数据应用技术国家工程实验室，四川 成都 610031)
在“双碳”目标的背景下，交通领域更加注重公共交通的发展。同时，随着机动车保有量增加和交通供求不匹配等问题出现，城市交通延误的问题日益严峻。此外，乘客对于出行质量也有了更高要求，对于公交延误的改善需求更加迫切。
本文通过对公交延误容忍度的研究，以期帮助公交企业明确延误改善重点并为企业运营决策提供参考。目前对于公交延误的研究集中在4个方面：延误改善方法的研究[1]、延误时间的测算[2]、延误影响因素的分析[3]、延误发生过程的模拟[4]，但还未有关于延误容忍情况的研究。因此，本文基于结构方程模型对公交乘客满意度与延误的关系进行定量分析，以乘客满意度为基础，构建公交延误容忍度模型，实现公交延误容忍度的量化。
1.1 公交乘客满意度与延误关系模型
1.1.1 基本框架的确定
参考目前结构方程模型在乘客满意度评价方面常用的模型框架[5]，对其进行改进以适用研究所需。利用延误影响感知对乘客满意度进行评价，然后根据公交车空间运行特点将延误影响感知定义为三类：交叉口延误影响度、站点延误影响度和路段延误影响度，统称为延误影响度，得到最终的模型基本框架如图1所示。
1.1.2 模型变量的选取
对于所研究的变量，结构方程模型将其分为潜、显变量两类[6]。基于公交乘客满意度与延误关系模型基本框架，选取公交乘客满意度、交叉口延误影响度、站点延误影响度、路段延误影响度和乘客期望作为潜变量。显变量的选取主要围绕所确定的潜变量与公交车在交叉口、站点和路段的实际运行情况来确定，尽可能地对每一个潜变量中可能包含的显变量进行全面的考虑，避免遗漏重要变量。最终所选取的显变量如表1所示。
图1 公交乘客满意度与延误关系模型基本框架图
表1 模型变量汇总表
1.1.3 数学模型
结构方程模型的基本结构由测量模型和结构模型组成。
(1)测量模型
(1)
(2)
式中：Y——公交乘客满意度显变量和延误影响度显变量测量值共同构成的向量；
η——与之对应的内生潜变量；
X——乘客期望显变量测量值构成的向量；
ξ——与之对应的外生潜变量；
CY——Y对η的载荷矩阵；
CX——X对ξ的载荷矩阵；
εY和εX——Y和X中的变量进行测量时构成的误差向量。
(2)结构模型
(3)
式中：A——公交乘客满意度和延误影响度两类潜变量对应的系数矩阵；
B——潜变量乘客期望对应的系数矩阵；
ζ——结构模型的误差向量。
1.2 问卷设计
问卷内容分为两部分：(1)乘客基本信息(收集性别、年龄、学历和职业等信息)；
(2)公交延误影响、公交乘客满意度和总体期望评价。问题的设定根据选取的14个显变量进行确定。
设计的问卷采用Likert五级量表，满意程度的5个量级分别对应：极不满意、不太满意、一般满意、比较满意和非常满意；
总体期望的5个量级分别对应：很低、较低、一般、较高和很高；
延误影响程度的5个量级分别对应：毫无、轻微、一般、较多和严重。为使乘客对于延误影响程度的衡量标准尽量统一，本文结合公交实际延误情况，在每种延误的各级影响程度题项旁设置了参考时间范围。
1.3 公交延误容忍度模型
乘客对当前公交延误影响的耐受能力用延误容忍度来衡量。由于结构模型中的路径系数可理解为其他条件不变的情况下，因变量提升一个单位，结果变量就随之提升和路径系数相同的单位，因此可以量化出延误影响度对公交乘客满意度的影响如式(4)所示：
ΔS=μiΔDi
(4)
式中：μi——该类延误影响度与公交乘客满意度之间的路径系数；
ΔDi——该类延误影响度的变化值。
通过各延误影响度与其对应的显变量的路径系数来衡量三类延误影响度的大小，计算公式如式(5)所示：
Di=α1Y1+α2Y2+…+αmYm
(5)
式中：αm——该类延误影响度与其显变量路径系数归一化后的值；
Ym——问卷调查中对应显变量的平均值。
本文将一般满意对应的等级分值(3分)作为乘客对公交延误容忍的临界值，通过将公交乘客满意度分值降为3分时所需要的公交延误影响度的变化值与目前该类型延误影响度的比值作为乘客对该类公交延误的容忍度，计算公式如式(6)所示：
(6)
重庆的交通延误问题在全国范围内较突出，同时重庆独特的地形条件会增加轨道交通的建设成本以及对车辆能源消耗的不利影响，使居民出行方式中的地面公交占据较大的比重。所以，本文将研究范围划定在重庆主城区。
2.1 调查方案的确定
(1)调查线路的选取：为更全面地反映实际情况，选取线路的空间分布应较为均匀且具备一定数量，最终确定调查的公交线路为：178路、273路、685路、476路和438路。
(2)问卷发放数量的确定：参考利于问卷信效度检验和结构方程模型分析的样本数[6]，将调查问卷发放数量确定为250份。
(3)调查时间及跨度的确定：为避免偶发性因素的影响，调查时间确定在每天8：00-18：00，且连续开展5个工作日的调查。
(4)调查方式与对象的确定：由于实际中公交站存在多线路共用的情况，站点乘客组成复杂，所以采取跟车问卷调查。调查对象为一个月内经常乘坐所选取线路公交车(平均每周≥3次)的乘客。
2.2 问卷调查与信效度检验
经过实地跟车调查，问卷回收情况为：共回收问卷237份，其中有效问卷218份，有效回收率为87.2%。
运用SPSS软件分别对收集的问卷数据进行可靠度分析，信度系数选择α系数，两次结果均显示潜变量和问卷总体的Cronbach’sα系数>0.7，问卷信度较好，数据可靠性较高。
运用SPSS软件分别对收集的问卷数据进行KMO和Bartlett球形检验，两次结果显示KMO值均>0.7，Bartlett球形检验显著性均为0，达到进行因子分析所需要求；
再次运用SPSS软件分别进行探索性因子分析，结果显示各潜变量的因子载荷>0.5，问卷效度可接受。
2.3 模型计算与检验
运用AMOS软件构建公交乘客满意度与延误关系模型的初始路径，然后分别导入调查数据进行模型计算，得到标准化路径系数如图2所示，模型拟合情况如表2所示。
图2 普通道路环境下标准化路径系数图
表2 模型拟合度检验情况表
综合图2和表2的结果进行分析，可知各路径显著性达到要求，且模型拟合情况较好，模型计算结果可以接受。
2.4 公交延误容忍度计算
进行容忍度计算前，通过式(7)计算得到公交乘客满意度分值为3.49。然后联立式(4)、(5)和(6)可计算出乘客对三类公交延误影响的容忍度(见表3)。
S=ω1S1+ω2S2
(7)
式中：ω1、ω2——公交运行服务质量和公交设施服务质量路径系数归一化后的权重值；
S1、S2——公交运行服务质量和公交设施服务质量问卷得分平均值。
表3 公交延误容忍度计算结果表
2.5 结果分析与改善建议
由表3分析可知，站点公交延误容忍度(0.54)最大，然后依次为路段延误容忍度(0.35)和交叉口延误容忍度(0.31)，说明对于交叉口延误和路段延误的改善较站点延误更为迫切，且可优先考虑容忍度更小的交叉口延误。
由图2可知，交叉口延误中最主要类型是信号配时不合理导致的排队延误(0.669)，路段延误中主要的类型为社会车辆违规停车导致的减速或停车延误(0.779)和社会车辆随意变道导致的减速或停车延误(0.788)，针对以上致因提出以下建议：
针对交叉口延误主要致因，可考虑将车路协同技术应用于交叉口信号配时，随车辆的需求响应及时调整绿信比，保证其通过效率；
针对路段延误主要致因，既可建立网络化监管平台，保障线上线下监管通道的畅通，提高发现和解决问题的效率，也应注重公交优先和文明驾驶的宣传，提高司机的文明驾驶意识。
本文基于结构方程模型实现了公交延误容忍度的量化过程，对于公交企业的运营决策，可得出以下辅助性结论：(1)公交延误容忍度从乘客的角度反映出了公交延误改善的重点；
(2)在公交运营改善中，决策人员可参考各类公交延误容忍度大小制定措施实施的优先级。
由于本文主要采用的是感知型数据，为了进一步提高研究的准确性，对于感知延误与实际延误的匹配以及两者对公交乘客满意度的影响差异有待今后研究。
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