基于结构方程模型的居民对城市交通智能化的满意度评价

　　摘 要：合肥市作为近些年来经济快速增长的城市，正面临经济结构调整和转型发展的迫切需要，交通行业的变革特别是交通智能化的发展显得尤为重要，而城市居民对于交通智能化的满意度则成为了评价交通行业智能化发展的关键因素。本文采用了结构方程模型，首先对合肥市居民对交通智能化的满意度进行调查，并使用SPSS和Amos对收集数据的信度和效度检验，为结构性方程的设计提供数据基础。其次设定潜变量以及可测变量并进行假设，基于假设对模型进行拟合及实现，接着对模拟结果进行分析并基于模型对模拟结果进行讨论和分析，最后结合模型结论提出相应建议。

　　关键词：交通智能化;因子分析;结构方程模型;SPSS

　　城市交通是一个城市发展的基础，是一个城市的“血脉”，是一个城市发展程度高低的重要考核指标之一。随着城市现代化建设进程的加快，大量人口涌入城市，造成我国大量城市的交通拥堵，进而导致各种交通安全问题层出不穷，显然，交通问题已经严重制约了城市的快速发展，如何提升城市交通服务效率，确保民众安全、高效出行成为很多城市管理者亟需解决的问题，而城市交通智能化理念的提出，为城市交通的发展提供了新的理念[1]。城市交通智能化也被称为智慧交通，是指利用现代化信息技术对道路交通的管理模式进行优化升级，将智能化技术与传统道路交通工程相融合，将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网等技术用于交通管理系统中，对公共交通出行进行全方位的实时管理，达到将交通区域，乃至整个城市的交通系统，如公交车、列车、出租车等交通工具，桥梁、道路等交通枢纽等进行互联、分析、预测、管理的目的，从而将对交通基础设施的利用效率发挥至最佳，提高道路交通系统的管理质量，提升交通服务质量，为民众的出行保驾护航[2]。基于这样的背景和意义，本文选择合肥市为城市交通智能化评价的研究对象，基于结构方程模型建立智慧交通评价评价模型。希望能为我国城市交通智能化建设提供一定价值的参考，发挥指引作用。

　　一、研究设计

　　(一)数据来源

　　笔者通过查阅相关文献设计了居民对合肥市交通智能化的满意度问卷，然后进行了线上和线下问卷调查，对于一些不符合要求的问卷进行了删除处理，共收集了500份有效问卷。之后使用了SPSS对数据进行了整理和处理，并采用Amos进行分析。

　　(二)问卷设计

　　本文使用的调查问卷为城市居民对城市交通智能化满意度量表，该量表包括基础设施水平、信息服务水平、交通管理水平、总体满意度共计4个维度10个题项。本研究根据李克特五级量表对这10个测量题项设立“非常不满意、不满意、中立、满意、非常满意”5个等级，分别对应1分至5分[3]。

　　二、数据的信度及效度检验及探索性因子分析

　　(一)数据的效度检验

　　1.KMO检验和Bartlett’s球形检验

　　首先进行KMO检验和Bartlett’s球形检验分析，以验证各项目之间的共同性大小是否显著。检验结果显示：KMO检验系数为0.788，大于最低检验系数标准0.5，Bartlett的球形检验值为1019.630，P值小于0.001，所以问卷具有结构效度，不同指标之间有共同因素存在，可以进行因子分析。

　　2.数据的信度检验

　　本文采用克朗巴哈(Cronbach)系数信度法，使用SPSS24.0对500份问卷调研数据进行信度分析，结果显示其总体的Cronbach 值为0.728，在0.5到0.9之间，说明其呈现出较高的信度，且内部一致性良好。

　　(二)探索性因子分析

　　为了检验量表的结构效度，采用主成分分析、最大方差旋转法，对所得数据进行探索性因子分析(EFA)。通过因子分析，根据碎石图，相关系数矩阵的大于1的特征根有4个，因此考虑取四个公共因子。经过因子旋转后得到因子载荷矩阵如下表1。

　　根据每个因素下的题目，将关于平台总体满意度方面的信息归结为基础设施水平、信息服务水平、交通管理水平[4，5]三个方面，进一步进行分析。

　　三、结构方程

　　使用结构方程模型的分析步骤一般包括：结构方程模型设计、模型拟合、模型评价、模型修正四个步骤，如果经检验拟合较好，就无需再模型修正;如果拟合效果较差，则修正路径后再次运行模型。因此使用结构方程分析的首要步骤就是结构方程设计，具体包括方程本身的设计以及外生潜变量因子的设计、内生潜变量因子的设计。

　　(一)结构方程设计

　　使用上述所得到的4个方面因子以及对应10个可测变量作为内生潜变量;设定总体满意度作为方面因子产品满意度和服务满意度由调查直接获得。模型中各变量之间的关系可表示为以下3个矩阵方程式：

　　是外生观测变量与外生潜变量直接的关系，是外生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵;是内生观测变量与内生潜变量之间的关系，是内生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵;是路径系数，表示内生潜变量间的关系;是路径系数，表示外生潛变量对内生潜变量的影响;是结构方程的残差项，反映了在方程中未能被解释的部分。生观测变量用X表示，内生观测变量用Y表示。外生潜变量通常用表示，内生潜变量通常用表示。外生观测变量X的误差;内生观测变量Y的误差。方程采用极大似然估计法进行估计，拟合优度采用似然比卡方、GFI、RMSEA等检验，以分析模型拟合优度[6]。

　　(二)潜变量及可测变量的设定

　　潜变量是不可直接观测的变量，本次潜变量的选定从理论出发，根据数据的探索性分析结果，选取基础设施水平、信息服务水平、交通管理水平及总体满意度进行分析。其中基础设施水平、信息服务水平、交通管理水平为外生潜变量，而总体满意度是内生潜变量。

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文章名称： 基于结构方程模型的居民对城市交通智能化的满意度评价

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