我国农村客运服务满意度影响因素分析——以北京市昌平区和贵州省黔南州为例

葛晓鹏，王庆云*，张 艺

(1.北京交通大学经济管理学院，北京100044；2.交通运输部规划研究院，北京100028)

0 引言

农村客运服务是促进农村地区经济社会发展的重要基础，承担着我国6亿农村居民的基本出行服务供给，对于支撑乡村振兴战略的实施具有积极意义.但是，长期以来我国农村居民很难享受到与城市居民同等水平的基本运输服务，出行难仍然是农村地区特别是贫困地区最亟待解决的问题.系统分析我国农村客运服务满意度影响因素，有利于构建适应新常态下农村居民出行需求变化的农村客运服务供给体系.

目前，国内外已有研究从不同角度对公路客运、道路客运、城乡客运的服务质量、服务效率及乘客满意度等方面进行了研究.付巧峰[1]应用马斯洛需求层次理论，从客观性、经济性、服务性、快捷性、舒适性和方便性等6个方面构建了公路客运服务质量评价指标体系.程龙生等[2]基于ACSI构建了公路长途客运顾客满意度(LHPT-CSI)初始概念模型，并从总体感知、服务态度等方面提出了改进建议.Kamruzzaman[3]提出一种复合指数PI(包括出行距离、出行范围、出行频率、出行类型等6类指标)识别在时间和空间上现有交通模式的不足.Eboli等[4]研究发现公共交通的便捷性、舒适性和安全性是影响公共服务有效供给的主要因素.

尽管Zakiah[5]曾指出地域性差异和乘客异质性将会影响乘客对于满意度的评价，但是从研究范围上，即使有部分研究对不同运输方式进行了对比[6]，但已有研究注重以某个特定区域为主，缺少对不同区域的横向对比，忽视了不同区域、乘客之间异质性的影响.此外，从主要影响因素识别上，已有研究对影响因素的选取过于庞杂，部分影响因素更是难以客观量化.在当前深入推进供给侧结构性改革和实施乡村振兴战略的大背景下，对农村客运服务中不同区域的异质性给予重点关注，从异质性出发研究农村客运服务的满意度问题，聚焦主要制约因素，可以不断提高供给政策的精准性，对于逐步扩大有效供给具有重要意义.

1 数据采集与预处理

1.1 调研问卷

通过对相关研究的综述，本文梳理了由24个影响因素组成的满意度指标集合.有关研究提出，选择具有关键意义影响因素开展的研究比使用大量影响因素开展的研究更有效[7].在此基础上，通过专家访谈、典型地区调研等方式，对相关影响因素进行了筛选，最终选取的影响因素主要包括以下3个方面：

(1)居民基本特征，体现了农村客运服务对象的个体特征.选择年龄(x1)、性别(x2)、家庭总收入(x3)、受教育程度(x4)等4个影响因素.

(2)出行行为特征，是农村居民出行需求的最直接体现.选择乘坐农村客运班车的频率(x5)和出行目的(x6)等2个影响因素.

(3)服务供给特征，主要考察农村客运服务的供给特征，即班线密度、站点设置、运行效率和出行费用等对满意度的影响.选择候车时间(x7)、步行距离(x8)、出行时间(x9)、票价(x10)等4个影响因素.

1.2 数据来源

为了尽可能体现区域差异化和乘客异质性，使研究能反映出我国农村客运服务的实际情况，本文选择了在经济社会发展、城镇化水平等方面均存在一定差异的北京市昌平区和贵州省黔南州作为分析样本.其中，北京市昌平区临近北京市中心城区，经济社会发展基础较好，与中心城区一体化趋势明显；贵州省黔南州属于我国14个集中连片特困地区中的滇桂黔石漠化区，经济社会发展相对滞后，但随着新农村建设的不断推进，农村地区与外部资源交流也日益频繁.

表1 样本地区2016年主要经济社会发展指标Table 1 Major economic and social development indicators in the sample area in 2016

由于农村客运服务对象在空间和时间上的分布较为分散，不易在一定空间和较短时间内获得大量的样本数据.因此，为保证问卷的质量和数据的代表性，采用现场访谈的方式在昌平区和黔南州16个县级行政单元开展调查，向受访者详细说明调查目的和指标含义.本次调查共发放问卷1 000份，收回有效问卷973份.

1.3 基本统计特征

整体样本中，年龄主要分布在16～60岁，占总样本的85%；家庭年收入10万元以下的人数占总样本的83%；受教育程度为初中及以上的人数占91%.样本基本特征如图1所示.

两地样本特征中存在一定一致性，主要表现在：

(1)非弹性出行(上班、上学、公务)与弹性出行(娱乐、购物、看病、探亲等)的比例均大致为1∶2；

(2)乘坐农村客运班车的平均出行时间基本为0.5～2.0 h，均达到65%.

同时，两地间也存在一定的差异性，主要表现在：

(1)昌平区经常乘坐(5～10次/周)农村客运班车的乘客比例是黔南州2倍.

(2)昌平区客运班车的可达性明显好于黔南州.其中，昌平区候车时间小于30 min的比例达到55%，步行距离小于500 m的比例达到52%；而黔南州候车时间大于60 min的比例达到15%，步行距离超过1 km的比例高于23%.

(3)昌平区客运班车票价明显低于黔南州.昌平区票价主要集中在5元以下，比例接近90%；黔南州5元以上票价的比例达到55%.

图1 样本基本特征Fig.1 Sample characteristic

1.4 相关性分析

为分析自变量构成，本文对各影响因素的相关性做如下假设：①家庭总收入与受教育程度；②出行时间与候车时间；③出行目的和乘车频率.利用SPSS软件对这些影响因素做相关性分析.

分析结果表明：在昌平区，出行目的和乘车频率相关性较弱，其余2组假设成立；在黔南州，3组假设全部成立；此外，在调查中发现，年龄、性别的差别对于农村居民对满意度的评价没有明显影响.因此，对昌平区，本文选取受教育水平、乘车频率、出行目的、候车时间、步行距离、票价等6个影响因素做重点分析；对黔南州，本文选取受教育水平、出行目的、候车时间、步行距离、票价等5个影响因素做重点分析.

2 理论模型与变量设置

2.1 建立模型

模型的选取与因变量的类型相关.本文的因变量是农村居民对农村客运服务的满意度，在问卷调查中，被分为：非常满意、大致满意、有点不满意和非常不满意4个等级，为有序分类变量.通过对比分析，多元有序Logistic回归模型适合本文因变量类型，且该模型已在公共交通乘客满意度分析、机场乘客满意度分析等领域得到应用[8-9]，因此，本文建立多元有序Logistic回归模型.

式中：pj为πj的估计值；aj为截距参数的估计值；bi为偏回归系数的估计值.

采用极大似然估计法求解参数，其中，式(1)的假设条件(即样本数据的应用条件)为：的大小与j()j=1,2,…,k-1 无关.在SPSS统计软件中，采用“平行线检验”来判别该假设的合理性.

2.2 变量赋值

根据基本统计特征，依次对各变量进行赋值，如表2所示.

表2 变量定义Table 2 Variables definition

3 实证分析与研究结论

运用SPSS软件对调查数据进行多元有序Logistic模型回归分析，可得出各影响因素的参数估计值，并进行对比分析.

3.1 模型检验

模型检验的结果显示，2组数据的平行线检验中P值分别为0.196和0.521，均大于0.05，说明选用多元有序Logistic模型是合适的，且模型拟合信息中P值均为0.000＜0.05，说明构建的模型具备统计学意义.

3.2 估值分析

昌平区模型参数估计结果如表3所示.由表3可知，对于昌平区，出行目的、候车时间、票价与农村客运服务之间存在着显著的相互影响关系；而其他影响因素，如受教育程度、乘车频率和步行距离等相互影响并不十分显著.具体分析如下：

(1)出行目的.

该因素估计值为正，对满意度的影响较为显著，说明当出行目的由弹性需求(购物、娱乐、看病等)转变为非弹性需求(上班、上学等)时，乘客满意度会上升.这从一定程度上说明，相比于上班和上学，以购物和娱乐为目的的出行需求对农村客运服务的品质要求更高.

(2)候车时间.

该因素估计值为正，对满意度的影响较为显著，说明随着候车时间的增加，乘客满意度会逐渐降低，但满意度变化的幅度基本保持一致.这与问卷调查过程中居民普遍反映的希望减少候车时间的意愿相一致.

(3)票 价.

该因素估计值为正，其对满意度的影响仅次于候车时间，说明当票价降低时，乘客满意度会上升；且随着票价水平的降低，这种变化趋势愈加明显.特别是，票价由0～1元转为免费与票价由10元 以上降到5～10元相比，满意度会提升2倍以上.

表3 昌平区模型参数估计结果Table 3 The result of parameter estimation in Changping District

黔南州模型参数估计结果如表4所示.由表4可知，对于黔南州，只有步行距离和农村客运服务之间存在着显著的相互影响关系；而受教育程度、出行目的、候车时间、票价等因素相互影响并不十分显著；步行距离是唯一对满意度影响显著的因素，估计值为正，说明随着步行距离的缩短，乘客满意度会不断提高.目前黔南州农村客运覆盖率是当地居民最为关心的问题.

表4 黔南州模型参数估计结果Table 4 The result of parameter estimation in Qiannan State

3.3 结果分析

分析发现，各种影响因素对农村客运服务满意度的影响程度和影响方式均存在一定差异，主要表现为：

(1)显著影响因素存在明显差异.对于昌平区，候车时间、票价、出行目的为显著影响因素，而黔南州只有步行距离为显著影响因素.对比发现2个地区并没有相同的显著影响因素，这就说明农村客运服务政策的制定不能一概而论，不同地区的政策出发点应有所差异.在黔南州，步行距离是最显著的影响因素，说明当地居民更希望提升农村客运服务覆盖范围和站点密度，以减少步行到达客运站点的距离；而昌平区，当地居民则更希望进一步缩减候车时间和降低票价.

(2)可达性比经济性的影响更大.研究中，可达性指标包括时间和空间2个维度，即候车时间和步行距离，经济性指标则为票价.从昌平区相关影响因素的参数估值看，候车时间对于满意度的影响起着决定性作用，缩短候车时间对满意度的提升效果会比降低票价的效果好4～5倍；而在黔南州，步行距离是唯一显著影响满意度的影响因素，即可达性是影响该地区农村客运满意度的决定性因素.因此，相比于对票价的补贴，提高农村客运服务的可达性是更优先的政策选择.

(3)供给侧影响因素比需求侧影响因素的影响更大.本文中的候车时间、步行距离、出行时间和票价等体现了供给侧的影响因素；而乘车频率、出行目的等则是需求侧的影响因素.根据相关影响因素的参数估值，出行目的虽然是显著影响因素，但是影响程度相对较弱，仅为票价的20%；而乘车频率对满意度的影响则为不显著.因此，对于供给侧的改革应是提升农村客运服务质量的主要关注点.

(4)乘客个体差异只具有间接影响作用.结合问卷调查情况并考虑影响因素相关性，仅将受教育程度作为影响因素进行了研究，而在2个样本的相关因素参数估值中，该影响因素均表现为不显著.

4 结论

本文研究结果表明，农村客运发展具有地区差异性，应根据所在地区影响农村客运服务满意度的关键影响因素，有针对性地制定相关政策，才能解决长期以来我国农村客运领域存在的大量低端供给、同质供给、无效供给问题，进而做好农村客运服务领域的供给侧结构性改革.结合本文研究结果，提出以下几点建议：

(1)科学规划线网布局.结合区域经济社会发展情况、自然地理特征和人口分布特点，深入分析客流规律，合理设置农村客运班线走向和场站布局，提高农村客运服务覆盖率，减少乘客步行距离；合理确定农村客运班车发车时间和发车频率，缩短乘客候车时间.

(2)创新市场运营模式.从交易成本、服务效率和实际效果看，我国现有农村客运服务的供给结构和供给方式已不能满足当前日益多样化、个性化的运输需求.要加快规范市场秩序、合理设定准入门槛和准入条件，不断吸引民营企业、社会组织等各类市场主体，为农村居民提供更多样的差异化运输服务，有效地满足各类运输需求.

(3)加大政府投入力度.农村客运服务属于准公共物品，政府在很大程度上承担着供给义务.应根据地区经济社会发展情况，在坚持农村客运公益性的前提下，分阶段确定政府补贴机制.政府应首先着力于对农村客运场站和运营车辆的投入，以尽快提高农村客运服务的通达率，确保全体居民平等地享受到基本运输服务；其次才是制定票价补贴机制，降低乘客出行成本.

参考文献：

[1]付巧峰.公路客运服务质量综合评价[J].长安大学学报(自然科学版),2008,26(4):87-90.[FU Q F.Comprehensive evaluation on service quality of highway passengertransportation[J].JournalofChang’an University(Natural Science Edition),2008,26(4):87-90.]

[2]程龙生,牛俊磊,时建中.公路长途客运顾客满意度模型及其应用[J].数理统计与管理,2012,31(1):15-25.[CHENG L S,NIU J L,SHI J Z.Customer satisfaction index modelforlong-distance highway passenger transportation and its application[J].Journal of Applied Statistics and Management,2012,31(1):15-25.]

[3]KAMRUZZAMAN M,HINE J.Participation index:A measure to identify rural transport disadvantage[J].Journal of Transport Geography,2011,19(4):882-899.

[4]EBOLI L,MAZZULLA G.Service quality attributes affecting customer satisfaction for bus transit[J].Journal of Public Transportation,2007,10(3):21-34.

[5]ZAKIAH P,SYAHRIAH B,MANSOR I,et al.Assessing passengers’satisfaction level on bus service in selected urban and rural centers of peninsular malaysia[J].Social and Behavioral Sciences,2016,222(7):837-844.

[6]HARIFAH M N,NA’ASAH M,JURRY F.Determinants of customer satisfaction of service quality:City bus service in Kota Kinabalu,Malaysia[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2014,153(56):595-605.

[7]GEORGE C L B,CARLOS F G.The effects of service quality dimensions and passenger characteristics on passenger’s overall satisfaction with an airport[J].Journal of Air Transport Management,2015,44-45(3):77-81.

[8]JI J,GAO X.Analysis of people’s satisfaction with public transportation in Beijing[J].Habitat International,2010,34(4):464-470.

[9]EBOLI L,MAZZULLA G.An ordinal logistic regression model for analyzing airport passenger satisfaction[J].Euromed Journal of Business,2009,4(1):40-57.