基于结构方程模型的城市轨道交通服务质量影响变量因子分析模型.pdfVIP

?城市轨道交通翼2024

年

RANMASSTRAN

基于结构方程模型的城市轨道交通服务质量

影响变量因子分析模型

唐炜12

陈坚3

（1.长沙市规划勘测设计研究院，410007，长沙；2.城市交通大数据与模型仿真技术应用湖南省工程研究中心，

410007，长沙；3.重庆交通大学交通运输学院，400074，重庆）

摘要【目的]为进一步精准提升城市轨道交通服务，需sion]Theresultsindicatethatthefirst-ordersix-factoruncorre-

定量提取城市轨道交通服务质量各影响变量，并分析变量间latedmodeldoesnotfittheactualdata.Boththefirst-order

的内在关系。［方法]运用探索性因子分析提取了6个影响six-factorcorrelatedmodelandthesecond-orderfactormodel

变量公因子，并引入结构方程理论，构建了3个影响变量验adequatelyreflecttherelationshipbetweenfactors,whilethe

证性因子分析模型，采用调查数据对模型进行了验证。【结latershowsasignificantlyhighergoodnessoffit,withanaver-

果及结论】一阶六因子无相关模型无法契合实际数据，一阶agegoodnessoffitincreaseby4.50%inabsolutefitindex,

六因子有相关模型和二阶因子模型均可以较好地反映因子0.53%inincrementalfitindex,and12.73%inparsimonious

间的关系，而二阶因子模型的拟合优度明显高于一阶六因子fitindex.Thesecond-orderfactormodeleffectivelyquantifies

有相关模型，其中绝对适配指数拟合优度平均提高了thecontributionsofthesixfactorstoservicequality.

4.50%，增值适配指数拟合优度平均提高了0.53%，简约适Keywordsurbanrailtransit;servicequality;influencing

配指数拟合优度平均提高了12.73%。二阶因子模型得到

variable;structuralequationmodel;goodnessoffit

了六个因子对服务质量的贡献度。

关键词城市轨道交通；服务质量；影响变量；结构方程模确定城市轨道交通服务质量的影响变量，解析

型；拟合优度变量间的定量关联性，进而明确城市轨道交通运营

中图分类号U442.55中的薄弱环节以进行完善。这对于提高乘客出行

DOI:10.16037/j.1007-869x.2024.08.016

体验、改善城市交通具有促进作用。

已有研究中主要采