基于AHP-FCE方法的高速铁路旅客满意度评价研究

霍其伟，蒋惠园

（武汉理工大学 交通学院，湖北 武汉 430063）

高速铁路在运输能力、速度、安全，以及节省资源、保护环境、提高运输能源利用效率等方面具有明显优势，为适应运输市场竞争环境，高速铁路运营企业需要准确把握旅客需求，明确内部需要改进的问题，将有助于不断改善服务质量，提高旅客满意度。为此，通过构建高速铁路旅客满意度指标体系，结合层次分析法和模糊综合评价法对旅客满意度进行评价，为高速铁路运营部门提高旅客满意度水平提供依据，以武(武汉) 广 (广州) 高速铁路为例进行实证研究。

1 构建高速铁路旅客满意度评价指标体系

1.1 基本概念

旅客满意度是对旅客满意程度进行的定量描述，是“将旅客接受服务的实际感受与其期望值比较的实际程序”，能够反映客运服务满足旅客需求的成效[1]。

高速铁路旅客满意度评价指标体系的构建是对高速铁路服务满意度的特性进行理论分析和概括的过程，应遵守完整性、重要性、独立性、可操作性的原则。影响高速铁路旅客满意度水平的因素复杂多样，其评价指标具有相应的层次性、复杂性和综合性特征，合理选择评价指标是影响综合评价结果的关键。

系统综合评价指标体系的构建方法有专家主观评定和比较判定法、数据统计分析法。专家主观评定和比较判定法适用于资料有效、主要依据专家经验知识来确定指标的评价对象，最著名的是德尔菲(Delphi) 法。该方法主观性强，耗时成本高，但比较实用。数据统计分析法适用于具有定量评价指标的评价对象，主要有主成分分析、基于区分度的分析、基于回归的分析和基于相关性的分析等方法，该类方法需要大量样本，但样本获取较困难[2]。

1.2 高速铁路旅客满意度指标评价体系

高速铁路旅客满意度的评价指标体系应该能够独立反映旅客满意度的某一具体方面的特征，并与旅客满意度其他因素相联系。同时评价指标需要具备科学性、现实性、可比性和可量测性。

通过综合分析和考虑，根据高速铁路旅客满意度模型，结合层次分析法的原理，采用专家主观评定和比较判定法中的 Delphi 法，由4位旅客、4 位车站管理人员、4 位列车服务人员和8位相关专家组成专家组，建立高速铁路旅客满意度评价指标体系[3-4]，通过问卷调查及统计得到模糊偏好关系值，如表1所示。

表 1 高速铁路旅客满意度评价指标体系

2 高速铁路旅客满意度评价模型

2.1 综合评价方法分析

高速铁路旅客满意度评价是多层次、多指标的综合评价。目前，用于多目标决策的综合评价方法很多，如层次分析法 (Analytic Hierarchy Process，AHP)、模糊综合评判法 (Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE)、广义函数法、主成分分析法、因子分析法，以及数据包络分析法 (Data Envelopment Analysis，DEA) 等。各种方法所需要的前提条件不同，考虑问题的侧重点也不同，选择不同的评价方法可能导致不同的评价结果。因此，在具体评价时应根据被评价对象的本身特性，在遵循客观性、可操作性和有效性原则的基础上选择合适的评价方法，还可以对多种可行的评价方法进行组合，取长补短，尽量减少单一方法产生的偏差，有利于提高综合评价结果的准确度[5]。组合评价方法有 AHPFCE、DEA-AHP-FCE 等，考虑到高速铁路旅客满意度评价指标体系具有明显的层次结构，以及旅客满意概念的模糊性，选用基于 AHP-FCE 的综合评价方法。

2.2 基于AHP-FCE的旅客满意度评价模型

AHP-FCE方法是模糊综合评价和层次分析法相结合的组合评价方法，其具体评价方法和步骤如下。

（1）确定评价因素集、权重向量和评语集。评价指标体系中的指标组成因素集C，各指标对于上一层因素的重要性赋值的向量为权重向量W，评语集L＝{L1,L2,…,Ln}为各要素可能得到的各种评价的集合，包括n种评判 (或等级)。在这里设定5 个等级，即L＝{L1,L2,…,L5}＝{非常满意，满意，基本满意，不满意，很不满意}。采用百分制进行定量，非常满意为 100 分，很不满意为 0，即5个等级所对应的分值为 (100,75,50,25,0)。

（2）建立评价因素的权重分配矩阵。由于各因素的影响作用不同，因此可用权重向量W＝{W1,W2,…,Wm} 来描述其在旅客满意度评价中的相对重要程度。为保证客观性、权威性和准确性，采用AHP 法和 Delphi 法相结合的办法确定指标权重。

（4）模糊综合评价。由准则层Xi对于评语集L的隶属向量Bi＝(bi1,bi2,bi3,bi4,bi5) 可计算出模糊评价结果B＝(b1,b2,b3,b4,b5)，再对其进行归一化处理，得到目标层指标X对于评语集L的隶属向量B'，b'1、b'2、b'3、b'4、b'5表示目标层指标X对于评语集{L1,L2,L3,L4,L5}的隶属度，按照最大隶属度原则评价旅客满意度等级。

对模糊评价结果B去模糊化处理，将其单点映射到闭区间[0,100]，从而得到评价结果的实数分值Q。

式中：L为n维实线性空间的行向量；l(pi) 为评语集L到闭区间[0，100]中n个点的映射。取n为 5，则L＝(100,75,50,25,0)。

3 武广高速铁路旅客满意度评价实例

以武广高速铁路为例，采用表1所示的评价指标体系，对其进行旅客满意度评价。利用构建指标体系时的专家组对指标体系中各评价指标之间的相对重要性进行合理评价并打分，得出相应的判断矩阵。

3.1 构造判断矩阵并计算权重

武广高速铁路旅客满意度X的判断矩阵、权重计算结果如表2所示。

其判断矩阵的最大特征根λmax＝7.144 5，判断矩阵的一般一致性指标CI＝0.024 1，判断矩阵的平均随机一致性指标RI＝1.36，判断矩阵的随机一致性比率CR＝0.017 7＜0.1。由此可见，此判断矩阵通过一致性检验。Wi为准则层第i个因素Xi的权重；Wij为因素层的因素中Xi槽位第j个因素Xij的权重。用同样方法可得到X1～X7的判断矩阵和权重。

表 2 X 的判断矩阵和权重

3.2 模糊综合评价

为使获得的评价资料具有相对客观性和准确性，设计调查问卷，在武汉火车站发放问卷 1 000份，回收有效答卷 844 份。

通过对问卷进行统计汇总，得到准则层Xi关于评语集L的模糊评价矩阵R＝(fij/s)27×5，fij为各评价因素在评价等级Lj的分布频数，s为参与评价的有效人数，此处s＝844。对R进行模糊矩阵运算，得到准则层Xi对于评语集L的隶属向量Bi，即

目标层X对于L的隶属向量B＝W.R＝(0.209 6，0.312 9，0.298 9，0.126 0，0.052 8)。

根据去模糊化处理方法，得到Q＝BLT。

据此计算出安全性指标、经济性指标、舒适性指标、便捷性指标、服务性指标、硬件设施、乘务员素质的分值，以及旅客满意度综合得分：(69.810 4，55.797 6，65.695 9，64.080 2，56.854 7，60.383 9，64.703 7，63.523 0)T。

3.3 结果分析

根据最大隶属度原则，得到武广高速铁路旅客满意度的总体评价、安全性评价、舒适性评价、便捷性评价、硬件设施评价、乘务员素质评价等级均为“满意”，但是，在经济性评价和服务性评价两个方面均处于“基本满意”，从表1的模糊偏好关系值来看，在乘车娱乐服务方面有 32% 的旅客表示不满意，这些都是今后运营管理需要重点改进的方面。对于票价，应在考虑客运需求及竞争等因素的基础上，制定更加合理的票价体系。对于购票服务，可以采用增加高速铁路售票专窗，在售票大厅增设自动售票机，保证各售票窗口、火车票代售点均开通电话订票、取票功能，延长订票电话服务时间和取票时间等措施，以使旅客能够更加方便快捷地购买车票。乘车娱乐活动方面，可以增加车厢里杂志的种类或增加其他娱乐方式。对于老幼病残孕的特殊服务也应有所改进。

4 结束语

在遵循完整性、重要性、独立性和可操作性原则下，采用 Delphi 法构建高速铁路旅客满意度评价指标体系，并将层次分析法和模糊综合评价相结合，建立高速铁路旅客满意度的 AHP-FCE 评价模型。通过对武广高速铁路进行旅客满意度评价结果分析，说明该模型在高速铁路旅客满意度评价上的实用性和有效性。

[1] 周元峰，贾元华，房生修. 铁路旅客满意度模糊测评方法研究[J]. 北方交通大学学报，2003，27(5)：64-66.

[2] 张 琦，杨 浩. 基于模糊因素的铁路旅客满意度的综合评价[J]. 铁道学报，2006，28(1)：23-24.

[3] 廉文彬，聂 磊，李 欢. 铁路客运服务水平综合评价指标体系的研究[J]. 中国铁路，2008(8)：34-35.

[4] 刘小玲，崔炳谋，薛 亮. 铁路旅客满意度的灰色综合评价[J]. 铁道运营技术，2008，14(4)：13-16.

[5] 邹 群，邹国平，俞礼军. 高速公路服务客户满意度评价[J]. 交通运输工程学报，2009， 9(6)：83-85.