基于结构方程模型的拉萨市网约车满意度研究

杨静怡，李欣益，梁财祎，王宇涵

（西藏大学，西藏 拉萨)

引言

近年来，随着经济的快速发展和城市化进程的加速推进，网约车行业在我国日益蓬勃发展。作为一种便捷、高效且个性化的出行方式，网约车为人们提供了更多的选择和便利，改变了我们对交通出行的传统认知。

在此背景下，拉萨作为西藏自治区的首府和重要的政治经济中心，网约车行业也正在迅速崛起。然而，由于拉萨的特殊地理环境、文化背景以及交通规模的不断扩大，网约车行业面临着独特的挑战和问题。因此，深入研究拉萨网约车的满意度对其可持续发展具有重要意义。

1 满意度理论模型构建

1.1 结构方程模型

结构方程模型包括两个组成部分，即测量模型和结构模型[1]。测量模型：测量模型旨在衡量潜在变量，其中使用显性变量来反映潜在变量。具体而言，测量模型可以表示为以下方程：观测变量=因子载荷*潜在变量+测量误差。可用公式表示为：

式中：X，Y 为观测变量；Λx，Λy 代表一个潜在变量对于各个观测变量的影响程度；η，ξ 表示潜在变量的值；δ，ε 表示观测变量的测量误差。

结构模型：结构模型揭示了变量之间的因果关系和相互作用。具体而言，结构模型可以表示为以下方程：潜在变量=路径系数*潜在变量+误差项。可用公式表示为：

式中：η 表示潜在变量的值；Λ 表示一个潜在变量对于其他潜在变量的影响程度；Γ 表示一个外部变量对潜在变量的直接影响程度；ξ 表示外部变量的值；ζ表示潜在变量之间不能由其他变量解释的不可观测的随机误差项。

1.2 变量确定

根据学者对网约车满意度的研究[2-5]以及《城市公共交通乘客满意度评价方法第2 部分：公共汽电车交通》[6]中的指标体系，可以确定拉萨市网约车服务满意度的五个潜在变量：安全性、可靠性、舒适性、便捷性和经济性。这样，我们就能较全面评估拉萨市网约车服务的满意度，同时能够更加清晰地了解其不同方面的表现。具体的指标体系详见表1。

表1 指标体系

1.3 模型构建

在Amos 中构建拉萨网约车SEM模型（见图1）。其中e1-e15 为随机误差项。

图1 拉萨网约车SEM 路径

2 数据收集和分析

2.1 数据收集

根据指标体系设计符合该研究的调查问卷。问卷内容主要包括乘客的个人基本信息和包含14 个变量的满意度相关指标内容，问题测量采用李克特5 点量表。

数据通过调查问卷方式获得，调查对象为拉萨市常住居民以及拉萨市使用过网约车服务的旅客，通过线上线下扫描二维码参与问卷的方式。调查地点包括拉萨市公交车出粗车站台、主要旅游景点出入口、大型商场等地点，共收到有效问卷253 份。在结构方程模型中，样本量与观察变量个数的比例至少应控制在10:1 与15:1 之间[7]。本次调查得到有效数据253 份，满足要求。

2.2 数据分析

2.2.1 信度检验

克朗巴哈系数α（Cronbach's alpha）是一种常用的内部一致性检验方法，用于评估问卷中各项指标之间的相关性。它的取值范围在0 和1 之间，越接近1表示问卷内部的各项指标之间的相关性越高，其信度也就越高。一般而言，α 值大于0.7 被认为是可接受的。问卷的信度检验结果如表2 所示。

表2 信度分析

表3 KMO 测量和Bartlett 球形检验

可以看出克朗巴哈系数α 为0.969，且5 个潜在变量的信度均大于0.7，可认为该调查问卷有较高的信任度，信度符合要求。

2.2.2 效度检验

效度检验通常采用KMO 测量和Bartlett 球形检验法进行。这两种方法可用于评估问卷的因子结构效度。

KMO 测量：KMO 测量衡量的是因子分析中变量间的相关性。KMO 值的范围在0 到1 之间，通常认为，KMO 值大于0.7 表示因子分析是可行的。

Bartlett 球形检验法：Bartlett 球形检验用于检验变量之间是否存在相关关系。该检验基于一个假设，即所研究的变量之间存在相关性。如果检验结果显示拒绝了零假设（p 值小于设定的显著性水平0.005），则可以认为变量之间存在相关性，适合进行因子分析。

利用SPSS 26.0 对问卷数据进行KMO 和Bartlett标准检验，KMO 值为0.873，大于0.7，故问卷数据很合适，Bartlett 球形检验显著性概率为0.000，远小于0.005，故变量相关性很好，所以可以进行探索性因子分析[8]。

3 模型检验

配适度检验是用来评估模型是否适合数据的一种方法。使用Amos 对模型进行拟合，得到模型的拟合参数和拟合值，同时得到标准化拟合指标。

由表4 可知，问卷数据与模型适配度结果较合理，测量值都在推荐范围里。

表4 适配度检验

4 结果分析

4.1 潜在变量与满意度之间的标准化路径分析

标准化路径系数是一种可以用来衡量潜在变量和观测变量之间关系强弱的指标，其大小表示两个变量之间相关性的程度。如果标准化路径系数较大，就说明两个变量之间相关性比较强。根据Amos 软件的运行结果（见表5），可以看出安全性与满意度之间的标准化路径系数最大，说明乘客在乘坐网约车时对车辆安全性的重视程度特别高，这表明对于乘客们来说，安全性是一项十分重要的需求。这可能是由于近年来不少网约车平台曝出的安全事件引发了乘客们对网约车安全性的关注，因而导致了他们对于车辆安全性的看重。其次是舒适性，表明乘客在乘车时对网约车的舒适性也非常重视。这意味着乘客对于行程中的舒适体验十分关注，并且他们希望车内环境整洁、座椅舒适、没有异味以及期望车内噪音水平降低。便捷性与满意度之间的标准化路径系数也较高，这表明乘客对于乘车过程的便捷性同样非常重视。乘客倾向于选择方便、快捷且高效的出行方式。可靠性与满意度之间的标准化路径系数为0.63，说明乘客对网约车的准时性、司机的服务态度、车内逃生设备的配备也格外关注。最后，经济性对乘客乘车体验也有一定影响，从乘客的角度来说，注重价格合理性及费用透明性问题。

4.2 潜在变量间的标准化路径结果

潜在变量间的标准化路径结果，见图2。

图2 整体模型标准化路径

4.3 满意度提升建议

根据以上研究，对拉萨市网约车服务提出建议以提高乘客满意度：

（1） 提升服务品质：网约车平台应该加强对驾驶员的管理和培训，确保他们具备良好的驾驶技术和服务态度。

（2） 加强车辆管理：网约车平台应该对车辆进行严格审核，确保车辆的安全性和舒适性。同时，加强对车辆的定期检查和维护，以提供可靠的乘车体验。

（3） 完善信息技术系统：提升拉萨市网约车平台的信息技术系统，包括提供便捷的预约和叫车流程、实时路况信息、智能导航系统等功能，以提高乘客的出行便利性。

（4） 合理定价机制：网约车平台应该建立公平、透明的定价机制，并在平台上公示收费标准，避免出现价格欺诈等问题。

（5） 加强安全保障措施：网约车平台应该加强对乘客和司机的安全保障措施，例如建立紧急求助机制、加强对司机身份认证、提供行程跟踪等功能，确保乘客的安全。

结束语

本研究结合拉萨网约车用户的实证数据，通过问卷调查和相关统计分析手段，构建一个理论模型，并验证其可靠性和有效性。通过此研究，期望能够提供拉萨网约车行业发展的科学参考，为相关政府部门、企业决策者和从业人员提供有针对性的改进措施，以提高网约车服务质量和用户满意度，促进拉萨交通出行的便利与安全。