Оценка качества обслуживания общественного транспорта и влияние демографических характеристик Абстрактный
Download 1.15 Mb.
|
scopusdan ko\'chirilgan
|
4 результатов
4.1 Профиль демографических характеристик Резюме профиля демографических характеристик респондентов в исследовании показывает, что выборка была смещена в сторону женщин (63%). Профиль выборки также показал, что 29% посещали колледж и начальную школу, 39,90% имели степень бакалавра и 13,70% имели степень магистра или выше. С другой стороны, 11,70 % респондентов посещали профессиональное обучение, а 5,50 % получали или получали другие виды образования. При этом 51,20 % респондентов были в возрасте 17–24 лет, тогда как 23,70 % были в возрасте от 25–44 до 25 лет и 10 % были в возрасте 45 лет и старше. Выборка была несколько перекошена в сторону респондентов (56,40 %), имеющих водительские права. Кроме того, 78,70 % заявили, что пользуются автомобилями, а 14,10 % указали, что пользуются автомобилем спорадически; только 7,20 % заявили, что никогда не пользовались автомобилем. 4.2 Оценка воспринимаемой шкалы качества обслуживания Массивы исследовательского факторного анализа (EFA) были проведены для исключения элементов, которые респонденты не считают важными, с использованием нормализованного варимакс в качестве метода ротации. Критерии Кайзера собственных значений, превышающих 1, использовались для определения начального количества сохраняемых факторов (Hair et al., 1998).). Тщательное изучение загрузки элементов использовалось для выявления и отбраковки предметов, которые загружались плохо (значение нагрузки <0,5), перекрестно загружались или загружались одинаково по более чем двум факторам. При ближайшем рассмотрении загрузок элементов в соответствующих конструкциях было выявлено, что Q1 «Автобусное сообщение всегда соответствует расписанию», Q7 «Информация на автобусных остановках соответствует требованиям» и Q18 «Текущая цена билета мне кажется правильной» загружены плохо, и таким образом были отброшены. Кроме того, по оставшимся статьям был проведен новый анализ основных компонентов. Подтверждение нагрузки элементов на их соответствующие конструкции выявило Q2 «Связи с другими автобусными линиями адекватны», Q13 «Я чувствую себя в безопасности, управляя водителем» и Q19 «Информация об инцидентах, таких как изменения маршрута, расписание летнего времени и т. д. . подходит», загружен более чем двумя факторами; следовательно, они были удалены. После нескольких итераций осталась последняя группа из 16 элементов, измеряющих три измерения, с общей дисперсией 61,44 %. Мера Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) составила 0,92, критерий сферичности Бартлетта - 2240,11 с df = 120 и значимостью P <0,001. В соответствии с нагрузкой пунктов на их соответствующие факторы (см. Таблицу 1 ), шкала для измерения качества услуг общественного транспорта состояла из трех измерений, а именно «Функциональное качество», «Качество физической среды» и «Качество удобства». Измерениям было рационально присвоено имя, которое обеспечивает хорошее представление всех элементов, представляющих фактор. Таблица 1 Внешние нагрузки для элементов измерения качества обслуживания
Суммарная дисперсия, полученная по трем факторам, равна 61,44 %; Вращение: Варимакс нормализован; Мера Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) = 0,92; критерий сферичности Бартлетта = 2240,11; df = 120 со значимостью p < 0,001. Подтверждающий факторный анализ CFA , Исследовательский факторный анализ EFA , Сравнительный индекс соответствия CFI , Инкрементальный индекс соответствия IFI Боллена, Ненормированный индекс соответствия BBNFI Бентли-Боннета, Среднеквадратическая ошибка аппроксимации RMSEA a Все значения t значимы при p < 0,001. Моделирование структурными уравнениями (SEM) использовалось для дальнейшего изучения показателей измерения качества обслуживания, их надежности и достоверности. Демографические переменные пола, возраста, образования и пользователя автомобиля, включенные в SEM, были составлены из всех подкатегорий каждой конструкции. Наилучшее соответствие психометрических свойств предметов оценивалось с помощью комплексного подтверждающего факторного анализа (CFA) с использованием частичного метода наименьших квадратов (PLS). Все сохраненные элементы были оценены в одной и той же модели и ограничены по нагрузке на соответствующие факторы. Отдельный элемент считался действительным, если значение его нагрузки превышало 0,7 (Carmines and Zeller 1979 ). Общие результаты нагрузок CFA приведены в таблице 1 .показал, что большинство пунктов превышают допустимый порог. Кроме того, CFA также был выполнен с использованием пакета программного обеспечения EQS 6.1, чтобы подтвердить надежность шкалы. Подгонка шкалы была оценена, и результаты надежного максимального правдоподобия, представленные в таблице 1 , показали, что CFI был равен 0,90, IFI был равен 0,91, BBNFI был равен 0,89, а RMSEA был равен 0,06. Кроме того, хи-квадрат по шкале Саторры-Бентлера (χ 2 ) составил 236,56 при 101 степени свободы. Отношение χ 2 /df было равно 2,3, и все стандартизированные нагрузки факторов были статистически значимыми (при P < 0,000). Эти результаты показывают, что глобальное соответствие было приемлемым. Все нагрузки были высокими (уровень значимости 0,05), поэтому было показано, что шкала приемлемо соответствует данным. Кроме того, валидность отдельного элемента по соответствующим факторам была подтверждена их значениями нагрузки, которые соответствовали и превышали допустимый порог, а также значениями t факторных нагрузок, которые оказались статистически значимыми при P <0,001. Кроме того, внутренняя надежность шкал оценивалась на основе трех показателей, а именно: альфа Кронбаха (α), составной надежности (CR) и извлеченной средней дисперсии (AVE). Результаты, представленные в таблице 1 , показали, что шкала обладает высокой внутренней согласованностью и надежностью, поскольку каждое отдельное значение α и CR превышало минимально допустимое значение 0,7 (Петерсон и др., 2013 г. ) , а значение AVE превышало принятый порог. 0,5 (Форнелл и Ларкер1981 ). Кроме того, была установлена конвергентная достоверность, поскольку все значения t были значимыми, а значения AVE превышали 0,5. Кроме того, все пары конструкций в модели были проверены на дискриминантную валидность в соответствии с Fornell and Larcker ( 1981 ). Дискриминантная валидность была подтверждена, поскольку все пары конструктов, оцененные с помощью линейных корреляций, были меньше, чем квадратный корень из их соответствующих AVE. Кроме того, дискриминантная валидность была подтверждена подтверждением того, что каждый элемент, включенный в модель, представляет собой отдельный объект. Общие результаты представлены в таблице 2.еще раз подтвердили дискриминантную валидность, поскольку коэффициенты корреляции были меньше 1 на величину, более чем в два раза превышающую их соответствующие стандартные ошибки (Hair et al. 2011 ). Таблица 2 Корреляция между конструкциями
Все корреляции были значимыми (p < 0,01 при двустороннем анализе). 4.3 Оценка причинно-следственной модели факторов, влияющих на качество обслуживания Вместо регрессионного анализа пути причинно-следственной связи между различными конструкциями оценивались с помощью моделирования структурного уравнения с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM). PLS-SEM был сочтен более надежным для целей этого исследования, потому что PLS-SEM обладает важной возможностью оценки показателей скрытых переменных как точных линейных комбинаций связанных с ними явных переменных и рассматривает их как идеальные заменители явных переменных (Hair et al. 2011 ) . . Кроме того, PLS-SEM может обеспечить высокий уровень статистической мощности, поскольку он обеспечивает гибкую основу для проверки ряда возможных отношений между категориальными независимыми и непрерывными зависимостями (Kline 2011) .). Кроме того, SEM может моделировать все уравнения регрессии одновременно и количественно определять вклад каждого предиктора в структуру ковариации, тогда как ни взаимодействие непрерывных переменных, ни условия взаимодействия для категориальных независимых переменных в регрессионной модели не могут этого сделать (Kupek 2006 ) . Структурный путь, представляющий отношения модели, был оценен с помощью метода частичных наименьших квадратов (PLS) с программным пакетом Smart PLS 2.0. Чтобы убедиться, что статистически значимые пути оценок параметров внутренней модели были стабильными, пути причинно-следственных связей были оценены на основе 5000 повторных выборок с использованием метода начальной загрузки в соответствии с Hair et al. ( 2012 ). Общие результаты, обобщенные в таблице 3 , показали, что не все гипотезы были подтверждены (P <0,05). Как и предполагалось, возраст напрямую и положительно связан с восприятием клиентом качества обслуживания в целом (H2). Детальный анализ показал, что возраст оказывает самое сильное влияние на восприятие Качества Физической Окружающей Среды, за которым следует Удобство и, наконец, Функциональное Качество. Таблица 3 Проверка гипотез о причинно-следственных связях
Стандартная ошибка SE * р < 0,05, ** р < 0,01, *** р < 0,001 Значительный на два хвоста Кроме того, результаты исследования также показали, что наличие водительских прав является фактором, влияющим на воспринимаемое клиентом качество обслуживания (H4). Наличие водительских прав в равной степени влияет на восприятие клиентом функциональности (H4a) и качества физической среды (H4b). Тем не менее, наличие водительских прав не влияет на восприятие удобства (H4c). Вопреки нашему прогнозу, то, что пользователь автомобиля не влияет ни на общее качество обслуживания, ни на какой-либо из сопутствующих факторов (H5). Более того, результаты показывают, что образование сильно и отрицательно связано с восприятием покупателями общего качества (H3), при этом удобство (H3c) является самым сильным фактором, за которым следуют экологические (H3b) и функциональные аспекты (H3a). В отличие, Кроме того, независимо от результатов SEM, выборка также была подвергнута тестам Манна-Уитни U и Краскела-Уоллиса, чтобы определить, были ли какие-либо средние различия между подкатегориями. Этот выбор был мотивирован тем фактом, что некоторые данные были немного смещены от центра; следовательно, они не были нормально распределены. Общие результаты приведены в таблице 4.указывают на значительные средние различия между подкатегориями образования. Результаты показывают интересное открытие. Клиенты со средним образованием, по-видимому, имеют самое высокое восприятие каждого из трех компонентов качества, а также общего качества обслуживания, за ними следуют клиенты с высшим образованием. Напротив, те, кто прошел профессиональную подготовку, оценили свое восприятие физической среды ниже всего, за ними следуют удобство и функциональное качество соответственно. Аналогичные результаты наблюдались для группы с университетским образованием и выше. Таблица 4 Результаты Крускала – Уоллиса с группирующей переменной образования Общие результаты, представленные в Таблице 5 , также показали, что возраст оказался определяющей переменной для всех трех факторов воспринимаемого качества обслуживания. Проверка средних значений факторной оценки показывает, что существует последовательная линейная тенденция по всем измерениям. Средний рейтинг важности для лиц в возрасте 17–24 лет ниже, чем для любой другой подкатегории. Кроме того, удобство было фактором, который люди в возрасте от 17 до 24 лет оценили ниже всего, за ними следовала физическая среда, а затем функциональное качество. Тем не менее рейтинг важности для лиц в возрасте 45 лет и старше был самым высоким по всем параметрам. Таблица 5 Результаты Крускала-Уоллиса с групповой переменной возраста Вопреки нашим прогнозам, общие результаты, представленные в таблицах 6 и 7 , показывают, что не было существенной разницы в воспринимаемом качестве обслуживания между подкатегориями мужчин и женщин, а также между наличием и отсутствием водительских прав. Кроме того, общие результаты, представленные в Таблице 8 , также указывают на отсутствие существенной разницы в восприятии качества обслуживания между теми, кто пользуется автомобилем регулярно, спорадически или вообще не пользуется автомобилем. Таблица 6. Критерий значимости U de Mann-Whitney между мужчинами и женщинами Таблица 7. Тест У де Манна–Уитни с группирующей переменной наличия водительских прав Таблица 8. Результаты Крускала-Уоллиса с групповой переменной пользователя автомобиля 5 Выводы и последствия для управления В настоящее время существует несколько различных видов общественного транспорта, в том числе автобусы, паромы, метро и различные системы поездов, обеспечивающие поездки на короткие и дальние расстояния. Преимущества общественного транспорта затрагивают всех и каждого. Не только с точки зрения пользы для окружающей среды, так как сокращается количество автомобилей на дорогах и, следовательно, сокращается выброс углекислого газа, но также способствует уменьшению загрязнения воздуха, шума и пробок на дорогах (Teicher et al. 2002 ; Фриман, 2004 г. , Эболи и Маззулла, 2010 г. , Сиприани и др., 2012 г.). В социальном плане общественный транспорт обеспечивает возможность всем членам общества, в том числе инвалидам и детям, свободно передвигаться без ограничений. Кроме того, он обеспечивает базовую мобильность, такую как доступ к медицинским услугам, основным магазинам, образованию или возможностям трудоустройства (Litman 2008 ). Таким образом, обеспечение превосходного качества обслуживания в общественном транспорте является одним из важнейших аспектов, которые следует учитывать, говоря о благосостоянии граждан. В этом исследовании используется подход смешанного метода для понимания и концептуализации шкал для оценки автобусного общественного транспорта. Путем объединения интервью с руководством и существующей литературы, чтобы получить представление, которое могло быть упущено в предыдущих исследованиях, которые часто использовали автономный метод, основанный на точках зрения клиентов. Общие результаты показали, что функциональная среда, физическая среда и удобство представляют собой основные параметры воспринимаемого клиентом качества обслуживания в условиях общественного транспорта. Очевидно, что функциональное качество состоит из элементов, связанных с эстетикой, уверенностью, эмпатией и отзывчивостью; в то время как качество физической среды состоит из элементов, связанных с атмосферой, комфортом, легкостью доступа, безопасностью и надежностью. Наконец, качество удобства состоит из элементов, связанных с надежностью, эффективностью и пригодностью. Таким образом, это исследование направлено на то, чтобы понять основные демографические характеристики, которые могут влиять на восприятие аспектов качества обслуживания. Общие результаты показали, что возраст и наличие водительских прав являются факторами, которые прямо и положительно влияют на все аспекты воспринимаемого клиентом качества обслуживания. Это согласуется с Schoettle and Sivak ( 2014 ), которые утверждали, что молодые водители, имеющие лицензию в США, предпочитают пользоваться общественным транспортом, потому что содержание транспортного средства обходится слишком дорого. Выходной результат согласуется с (Stafford, 1996 ; Ganesan-Lim et al., 2008 ), которые также обнаружили, что возраст оказывает большее влияние на восприятие качества обслуживания. С другой стороны, образование прямо и отрицательно влияет на конструкцию общего качества обслуживания и всех его компонентов. Это согласуется с исследованием Schoettle and Sivak ( 2014 ), которые обнаружили, что 37 % студентов заявили, что они слишком заняты или не имеют достаточно времени для получения водительских прав. Напротив, предложенные отношения как пола, так и пользователя автомобиля по качеству обслуживания не были поддержаны. Это было в соответствии с Yaya et al. ( 2014 ), который также обнаружил, что гендер не связан с качеством обслуживания в банковском секторе. Однако результаты противоречили данным Манна и Абрахама ( 2006 г.) .), которые указали, что могут быть гендерные различия в значимости владения автомобилем и вождения. Более того, по трем измерениям воспринимаемого клиентами качества обслуживания средства значительно уменьшаются по мере уменьшения возраста. Непосредственным последствием этого стало то, что более молодые пассажиры, по-видимому, имеют более низкое восприятие атрибутов качества обслуживания по сравнению со взрослыми. Этот результат согласуется с данными Хеншера и Приони ( 2002 ), которые также обнаружили, что молодые люди с низким доходом больше нуждаются в улучшении качества автобусных перевозок. Кроме того, разница в поведении между категориями подгрупп показала, что клиенты со средним образованием, за которыми следуют лица с высшим образованием, утверждали, что наиболее важными факторами, которые следует учитывать при разработке услуг общественного транспорта, являются функциональное качество, за которыми следуют физическая среда и качество удобства, соответственно. Напротив, средний балл лиц с профессиональным образованием, за которыми следуют лица с университетским образованием и выше, был очень низким по всем параметрам качества обслуживания. Текущее исследование действительно предполагает, что люди с высшим образованием и выше могут быть лучшей аудиторией для рекламных обращений, ориентированных на один из этих трех важных аспектов качества обслуживания. Действительно, предполагаемое качество обслуживания, воспринимаемое потребителем, может помочь руководству службы общественного транспорта определить, какие факторы качества обслуживания потребители считают наиболее важными. Его также можно использовать для определения приоритетности будущих инициатив по улучшению качества обслуживания, измерения степени успеха прошлых инициатив и отслеживания изменений качества обслуживания с течением времени. Такие факторы, как возраст, образование и наличие водительских прав, можно использовать для мониторинга, оценки и реализации улучшений в предложении качества услуг. Кроме того, поставщики услуг могут предлагать целевые услуги на основе важности каждой группы подкатегорий в соответствии со степенью важности, придаваемой каждому параметру качества обслуживания. Например, разработка семинаров по устойчивой мобильности с информацией о низкой плате за обслуживание может улучшить потребление общественного транспорта клиентами. Кроме того, важно начать пропагандировать важность общественного транспорта в школах и колледжах с конечным результатом, обеспечивающим получение знаний о том, как правильно использовать все возможности, предлагаемые общественным транспортом. Более того, рекламные мероприятия, связанные с товарами повседневного спроса, могут быть весьма эффективными для лиц в возрасте 17–24 лет. Целевые услуги, такие как пригородные экспресс-автобусы и услуги для специальных мероприятий студентов, могут иметь существенное значение в восприятии студентами качества обслуживания. Внедрение экологичного автобуса без / с ограниченным выбросом CO2 выброса в учебной программе и улучшения комфорта в автобусе, такие как большее количество и лучшие места, могут улучшить восприятие качества обслуживания для людей с высшим образованием. В целом крайне важно, чтобы менеджеры службы общественного транспорта учитывали различные демографические характеристики сегментов при разработке соответствующих стратегий маркетинга и продвижения. Хотя результаты этого исследования задают начальные направления в оценке качества обслуживания, необходимо признать некоторые ограничения. Выборка, разделенная на подгруппы демографических категорий, показывает, что только около 20 % были «Нет» и «случайно» пользовались автомобилем. Более того, имел место небольшой гендерный перекос, и группа от 17 до 24 лет была перепредставлена. Это может быть связано со временем суток, местом нахождения или, наоборот, с тем, что эта группа более заинтересована в ответах и, следовательно, не отказывается от участия так часто, как другие возрастные группы. Таким образом, в будущих исследованиях может использоваться более крупный и сбалансированный размер выборки. Еще одним ограничением было то, что исследование было ограничено отраслью автобусных перевозок в одной стране и городе среднего размера, что делает обобщение результатов рискованным. Поэтому было бы желательно повторить это исследование в разных странах и с другими общественными транспортными службами, такими как метро и поезда дальнего следования. Кроме того, частота ответов в этом исследовании была очень низкой (26,4%). Существующая литература указывает на то, что низкий уровень ответов может создать систематическую ошибку выборки, если неответы среди участников неодинаковы в отношении экспозиции и/или исхода. Поэтому мы рекомендуем повторить это исследование с более высокой долей ответивших, чтобы обеспечить более точные результаты опроса. Существующая литература указывает на то, что низкий уровень ответов может создать систематическую ошибку выборки, если неответы среди участников неодинаковы в отношении экспозиции и/или исхода. Поэтому мы рекомендуем повторить это исследование с более высокой долей ответивших, чтобы обеспечить более точные результаты опроса. Существующая литература указывает на то, что низкий уровень ответов может создать систематическую ошибку выборки, если неответы среди участников неодинаковы в отношении экспозиции и/или исхода. Поэтому мы рекомендуем повторить это исследование с более высокой долей ответивших, чтобы обеспечить более точные результаты опроса. Download 1.15 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||