杨凌示范区公共自行车管理的居民满意度及影响因素的调查研究.docx

    杨凌示范区公共自行车管理的居民满意度及影响因素的调查研究    陈胜杰+杨莉娟摘要：本文基于2016年下半年对杨凌示范区区居民关于公共自行车服务满意度的调查数据，通过居民对整体满意度与9个主要层面满意度评价得分建立计量模型，运用统计软件分析影响公共自行车服务整体满意的驱动因素之间的关系，在此基础上并提取两个公共因子进行研究分析分析结果表明，杨凌示范区居民对公共自行车系统评价整体满意度较高，但仍然存在一些问题目前，主要存在的最大问题是网点便民服务和网点布局和数量最后根据分析研究为政府有关部门提出有针对性的建议关键词：因子分析法；公共自行车；满意度；logistic回归分析： F572.88 ： A ： 2095-2457（2017）23-0100-003【Abstract】Based on the survey data of residents 'satisfaction with public bicycle service in the second half of 2016， this paper establishes a measurement model through the residents' satisfaction with the overall satisfaction and the evaluation of nine major levels of satisfaction.The use of statistical software to analyze the overall satisfaction of the public bicycle service.The relationship between the driving factors，on this basis and extract two common factors for research and analysis.The results show that the residents in Yangling District have higher overall satisfaction with the evaluation of public bicycle system，but there are still some problems.At present，the main problem is the main point of network convenience services and network layout and quantity.Finally，according to the analysis of research for the relevant government departments to put forward targeted recommendations.【Key words】Factor analysis method；Public bike；Satisfaction；Logistic regression analysis0 引言隨着杨凌示范区城市化的迅速发展，交通堵塞、城市污染日益严重，绿色出行已成为城市交通发展的首选。

在此背景下，杨凌示范区的公共自行车于2015年11月投入使用，有效缓解了城市的交通压力本项目针对居民对公共自行车管理的满意度进行研究，为提高杨凌示范区公共自行车使用率，提升其服务性，真正为实现“绿色城市，健康出行”的目标提供参考，同时为国内城市公共自行车系统建设提供有价值的借鉴Mark Wardman等（2007）[1]通过方式选择模型研究人们选择自行车通勤的影响因素他们得出结论：换乘设施和隔离的自行车道对促进自行车出行有显著影响Patrick Vogel等（2010）[2]研究了租借站点位置优化的时空模型Luigi DellOlio等（2011）[3]提出了一种计算用户潜在需求和付费意愿的方法，同时借助GIS给出了租借站点选址模型，能确定自行车共享系统的用户属性、最高收费额和租借点的最佳布设位置Maria Bordagaray等（2012）[4]研究了公共自行车服务的用户感知建模问题他们量化了用户感知的系统服务质量，用于标定出有序Probit模型Kristian（2009）[5]对巴黎、里昂和巴塞罗那三个比较典型的公共自行车项目进行了比较分析，总结了它们的运作方式、服务模式、注重技术运用和强调品牌形象等特点，探讨了项目运营后的实际效果。

耿雪等（2009）[6]对调査区域进行分区，依据居住人口、商业、就业岗位和设施四种类型，预测各分区的日均出行次数，进而得出公共自行车租赁站点数量及应配备的自行车规模潘海啸等（2010）[7]研究指出，公共自行车的发展需要政府有明确的目标并提供有效支持，应鼓励采取企业与政府合作的模式，以充分发挥企业控制成本、技术创新优势，以及政府引导和整合社会资源优Xingcai Liu（2011）[8]等采用SWOT分析方法来分析自行车的发展，设计基于群众满意度，包括使用者满意数量、网点密度、站点可供出租车辆的层次分析评价体系刘璐等（2011）[9]采用问卷调査方式，获取公共自行车服务现状及影响满意度主要因素等信息，然后运用SPSS进行因子分析，推知15个因子分属六类主因子，据此提出相应改进措施崔梦蕾（2011）[10]通过问卷调査，利用因子分析、多元回归模型对公共自行车用户满意度进行计量分析，得出影响满意度的因素，其中服务设计、可设计、可得性对于用户的满意度具有重要影响国外研究只针对某一特定公共自行车的用户进行调查，调查问卷有一定的局限性，又侧重于推广自行车共享的理念，着重于公共自行车系统的经济性，通常结合其他交通方式开展公共自行车模型研究。

国内研究谈及公共自行车设置方法和运营管理层面较多，针对居民对其满意度和意愿的研究较少，对公共自行车需求的预测和规模的估算尚不深入国内60多个城市都已正式运行公共自行车系统，许多县市也正在积极筹建中各城市的公共自行车系统现阶段仍存在着出行环境差、租押金过高、管理模式不合理、社会认同度不高等共同问题杨凌示范区于2015年11月初次投放使用公共自行车，也存在很多问题，可见公共自行车系统亟待改进与完善endprint1 实证研究1.1 研究设计为了便于收集和统计，本研究采用以问卷调查方法为主，辅以面对面交流的形式问卷分为三个部分，第一部分为对公共自行车的使用情况（包括每周使用次数、使用目的和每次使用时间）；第二部分为被调查者对影响杨凌公共自行车系统的9个主要因素，包括投诉处理服务、网点便民服务、租车价格合理性、租车可得性、自行车调度及时性、骑车舒适度、网点布局和数量、自行车的性能的满意度、政府宣传打击力度第三部分为被调查者的基本信息（包括性别、年龄、职业和收入）以及对杨凌公共自行车系统的整体评价及未来发展建议其中，第二部分的每个因素得分采用“非常满意=5、比较满意=4、一般=3、不太满意=2、很不满意=1”的形式予以计算。

1.2 样本数据本研究采用随机抽样的方法展开调研，调研时间为2016年9月至12月，共取得了224份问卷，其中有201份有效问卷，回收率为89.3%主要的调研地点是西农南门、政务大厦、创业大厦和运营部1.3 模型构建本文拟采用SPSS统计软件对包括投诉处理服务、网点便民服务、租车价格合理性、租车可得性、自行车调度及时性、骑车舒适度、网点布局和数量、自行车的性能的满意度、政府宣传打击力度这9个因素进行因子分析，9个因素分别用变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9表示；整体满意度作为因变量用Y表示2 结果与分析2.1 描述性统计2.1.1 用户基本情况1）性别：被调查者中，男性占56%，女性占44%，用户男女比例基本平衡2）年龄：20岁以下占8%，21-35岁占44%，36-50岁占40%，51周岁一上的占8%，用户年龄集中在21-50周岁3）职业：专业技术人员占24%，机关事业单位职员占36%，企业职员占20%，学生占8%，已退休人员占12%，外来务工人员占8%，用户以事业单位职员为主4）收入：1500-3000元占28.6%，3000-4500元占50%，4500-6000元占12%，用户大部分月收入在3000-4500元。

2.1.2 用户出行特征1）使用目的（多选）：大多数用户将公共自行车用于近距离出行，出行目的主要为通勤、换乘和休闲锻炼2）使用时间：公共自行车的使用高峰集中在上午7-9点、中午11-13点，下午17-19点，此段时间亦是通勤出行的高峰期，由此可见使用时间的分布与使用目的的调查结果基本吻合3）租赁时长：用户的租赁时长均在1小时以内4）使用频率：一周使用1-3次的占21.43%，一周使用4-7次的占42.86%，一周使用8-11次的占35.71%2.1.3 各因素对满意度的影响通过市民对这9个因素的评价得分数据显示： 市民对各驱动因素评价得分较低的为X2网点便民服务、X7网点布局和数量，均在3.5分以下，得分较高的为X1投诉处理服务和X3租车价格合理性，均在4分以上，总体满意度得分为4分，基本满意2.2 因子分析2.2.1 因子分析可行性检验借助SPSS统计分析软件的Bartlett的球形度检验和KMO检验方法对评价指标之间是否存在一定的线性关系，是否适合采用因子分析提取因子进行分析结果如表2所示KMO统计量的取值为0.729，球形检验P值小于0.05，表示所有变量间相关性较强，适合作因子分析。

2.2.2 特征值及方差贡献率分析通过主成分分析法，用特征值大于1作为提取公因子的标准可提取2个公因子，如表 所示公共因子的贡献率表示该因子反映原始变量的信息量，累计贡献率表示相应几个公共因子累计反映原始变量的信息量，从表 可知前2个公因子共解释原变量的60.095%，能较好地反映原始变量，其中第一个公因子解释原始变量的39.075%，贡献率不错2.2.3 因子旋转分析采用正交旋转中的方差最大法对初始因子载荷矩阵进行旋转，以便于对公因子进行命名，得到的旋转后的因子载荷矩阵如表4所示从表4可以看出，投诉处理服务、网点便民服务、租车价格合理性、政府宣传打击力度在第1个公因子上有较高的载荷，由于这几个因子都与公共自行车系统的服务性有关，因此称为服务性因子；剩下的网点布局和数量、租车便利性、自行车调度及时性、骑车舒适度、自行车的性能在第2個公因子上有较高的载荷，由于这几个因子都与公共自行车系统的自行车有关，因此称为自行车因子2.2.4 因子得分矩阵分析2.3 进一步分析为了找出影响公共自行车服务满意度要素的主要方面，将F1、F2两个因子作为自变量，以整体满意度的评分作为因变量（按照非常满意=5、比较满意=4、一般=3、不太满意=2、很不满意=1进行赋值）进行回归分析，得到回归方程：3 结论与建议3.1 结论本文建立在实际调查的数据上，通过市民对公共自行车服务系统投诉处理服务、网点便民服务、租车价格合理性、租车可得性、自行车调度及时性、骑车舒适度、网点布局和数量、自行车的性能的满意度、政府宣传打击力度这9个因素评价得分建立计量经济模型进行分析，并利用主成分分析法提取F1和F2公因子，其中F1服务因子包含诉处理服务、网点便民服务、租车价格合理性、政府宣传打击力度，F2自行车因子包含网点布局和数量、租车便利性、自行车调度及时性、骑车舒适度、自行车的性能。

结合回归报告得出如下主要结论：市民对各驱动因素评价一般满意的是网点便民服务、网点布局和数量，比较满意的是投诉处理服务和租车价格合理性，总体满意度得分为4分，基本满意endprint公共自行车起到了部分替代步。