宋依琳 陈梓庆 陈薜湟 杨曜安

摘要：文章基于乘客满意度对广州地铁智慧车站的服务质量开展评价工作，通过线下发放问卷，乘客深访、车站车厢暗访为主，线上问卷为辅的方式，利用 SPSS 数据分析和对比分析的方法，再结合层次分析法，挖掘乘客满意度的数据，探究智慧车站服务短板问题，提出针对地铁运营管理和智慧设备的改进措施，及进一步的发展策略，助力广州地铁服务质量更上一层楼，进而提升城市精细化管理水平，亦可为其他城市地铁智慧车站建设提供参考。

关键词：广州地铁;智慧车站;乘客满意度;层次分析法

Abstract： Based on passenger satisfaction， this paper evaluates the service quality of Guangzhou Metro smart station. By issuing questionnaires offline， focusing on in-depth visits to passengers and unannounced visits to station carriages， supplemented by online questionnaires， this paper uses SPSS data analysis and comparative analysis methods， combined with analytic hierarchy process to mine the data of passenger satisfaction and explore the service shortcomings of smart station， Put forward improvement measures and further development strategies for subway operation management and smart equipment， so as to help Guangzhou subway service quality to a higher level， so as to improve the urban fine management level， and also provide reference for the construction of subway smart stations in other cities.

引言

城市轨道交通作为一种运量大、耗能低、时间可靠性强的公共交通方式，是我国大中型城市居民出行的首选方式。随着 2020 年 3 月 12 日，《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》的发布，提出了智慧城轨建设的指导思想，阐述了智慧城轨的标志和内涵，描绘了智慧城轨建设的蓝图，同时为深入贯彻十九届四中全会精神，按照相关文件部署要求，提高城市治理现代化和城市精细化管理水平，我国各城市地铁将全面提升精细化管理水平作为工作要点，开始朝着智慧化运维管理不断探索与突破。2020年9月9日，全球首座AI智慧车站—广州地铁21号线天河智慧城示范站正式落成，实现了车站的全息感知、全景管控、智能分析、主动进化、自动化运行等无人值守的智慧车站。但是从乘客满意的角度来看，智慧车站相关智慧设备未能满足乘客对智慧化的期望，还有待于进一步改进，进而提高运营成效。同时在地铁运营中，车站服务质量评价是评价城市轨道交通运营水平的重要指标之一。本文将结合目前广州地铁的传统车站与智慧车站的实际运营情况，基于层次分析法建立符合广州地铁车站的服务质量测评指标体系，从乘客对服务质量感知的角度利用层次分析法确定各项指标的权重，通过文献研究、乘客深访、车站和车厢暗访以及面对面问卷调查的方式进行满意度评价，助力为助力广州地铁服务质量更上一层楼，进而提升城市精细化管理水平，亦可为其他城市地铁智慧车站建设提供参考。

1.广州地铁发展概况

广州地铁是指服务于中国广东省广州市和珠江三角洲的城市轨道交通系统，其第一条线路广州地铁 1 号线于 1997 年 6 月 28 日正式開通运营，截至 2020 年 12 月 31 日，广州地铁运营线路共 15 条，运营里程为 553.2 千米，在建线路 11 条（段），全长 293.15 千米。2019 年，广州地铁日均客运量 905.75 万人次，总客运量达到 33.06 亿人次。截至 2020 年 3 月 22 日，广州地铁最高日客运量 为 2019 年 12 月 31 日的 1156.94 万人次。随着广州地铁跨越式的发展，广州地铁进入了大线网运营时代，客流快速增长，承担了广州市超过 54%的公交客流运送任务，客流强度位居中国第一。

2019 年 4 月，广州地铁集团隆重发布名为《新时代城市轨道交通创新与发展》白皮书，提到通过轨道交通的“数字化”和“智能化”，打造安全、可靠、便捷、精准、融合、协同、绿色、持续的新时代轨道交通。2020 年 9 月 9 日，全球首座 AI 智慧车站—广州地铁 21 号线天河智慧城示范站正式落成，实现了车站的全息感知、全景管控、智能分析、主动进化、自动化运行等无人值守的智慧车站。在智慧城站，乘客可以体验到：智能语音购票、智能客服、无人值守的智能票亭、刷脸过闸、指静脉过闸、一体化智能安检闸机、站内导航和站台门智能信息屏等。

2.基于 AHP的广州市地铁服务满意度综合评判

2.1 制定广州市地铁乘客满意度调查的方案

本次调查的内容根据乘客乘车过程的不同环节，分别设置了相关的调查内容，主要为从进站到出站整体服务体验的过程，包括进站、安检、咨询、购票/补票等乘车的全过程。

针对选取的乘客满意度的调查对象为广州地铁的两个试点智慧车站（天河智慧城站和广州塔站）的乘客，为了更客观的对比分析智慧车站与固定车站的乘客满意度，固定选取了两个与智慧车站同一线路同一类型的普通车站（大观南路站和林和西站）的乘客作为本次的调查对象。设计的问卷总共分为两大部分，乘客的基础信息和主题问卷;主题问卷共设置了 5个乘客满意度调查指标：安全、快捷准点、舒适、便利、人员服务。同时对每个答案等级赋予了以下服务分值：非常满意 （5分）、满意 （4分）、一般 （3分）、不满意 （2分）、非常不满意（1分）。

项目组于2020年11月 14 日至 18 日和2021年1月1日至3日分两期前往广州地铁两个普通车站和两个智慧车站展开调研，期间共发放问卷700份，回收有效问卷有683份，有效率为 97.57% 。

2.2广州地铁服务满意度研究方法

本文采用AHP的方法，并根据定性分析与定量测评相结合进行研究，此次的满意度调查则采用线上和线下相结合，以随机“站内拦截式面访”为主，线上问卷调查为辅的调查形式。

运用 AHP方法，大体可分为以下 3个步骤：

（1）分析乘客满意度评价指标体系的特点以及调查结果的实际数据的基础上，把专家意见和主观判断直接有效的结合起来;

（2）对同一层次元素两两进行比较分析其重要性，从而构造判断矩阵;

（3）通过加权计算出各层次因素对于地铁乘客服务的总权重，进而得出乘客满意度水平最后得分。

2.3 构建广州市地铁乘客满意度评价指标体系

本指标体系是针对传统服务难以定量描述的问题，利用层次分析法（AHP）确定各级指标权重。主要从乘客可感知的乘车过程各环节进行考虑，乘客满意度下的二级指标定义为“安全”、“快捷准点”、“舒适”、“便利”、“智能服务”等五项，也是乘客在乘车过程中最为关心的五个方面。同时根据二级指标的展开形成具体的能直接观测的三级指标，如安全方面，乘客最为关心的是电扶梯的安全稳定、屏蔽门的安全稳定等;舒适方面，乘客最为关注的是车站内的照明情况、站内的环境清洁等方面，并将这些指标直接转化为调查问卷中的问题。

本文以期望通过智慧车站与传统车站服务质量的比较分析，及时发现智慧型车站运营服务的短板和影响运营服务质量的关键环节，进而提高广州地铁智慧车站的乘客满意度为目标，建立乘客满意度指标体系及标准化指标权重，如表 1 所示。

第二步：利用层次分析法（AHP）确定各级指标权重

根据层次分析法，将同一层次元素进行两两比较，分析其重要性，构造判断矩阵，从而得出各项指标的权重。

对于单项调查指标的满意度得分，将采用“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”和“非常不满意”的 5 级测评法——即对每个满意度调查指标设定一致的 5 个答案等级，同时对每个答案等级所对应的分值设置如下：

（1）非常满意 = 5 分

（2）满意 = 4 分

（3）一般 = 3 分

（4）不满意 = 2 分

（5）非常不满意 = 1 分

如此可知，每个满意度调查指标的单项得分计算公式将具体如下所示：

其中： 为各满意度调查指标的单项得分;

为第 i个指标“非常满意”选项的选择数;

为第i个指标“满意”选项的选择数;

为第i个指标“一般”选项的选择数;

为第i个指标“不满意”选项的选择数;

为第i个指标“非常不满意”选项的选择数;

第三步：通过加权计算出各层次因素的总权重，进而得出乘客满意度水平最后得分。

第四步：根据得出乘客满意度总体得分，通过李克特量表得出处于良好等级。

针对单项调查指标满意度得分，结合上述指标权重即可计算得出乘客满意度总体得分为 4.06，处于良好等级。

本次服务质量评价得分等级分为 5 个等级，等级量表对应得分量表见表2。

3.广州地铁智慧车站乘客满意度研究结论

基于对广州地铁智慧车站和固定车站采用随机“站内拦截式乘客面访”、线上线下问卷调查，通过SPSS综合评判分析，得出结果：智慧车站和固定车站量表在本次研究中的信度系数a值分别为0.945和0.923，表示可信度非常好;由檢验结果可知智慧车站KMO=0.957，固定车站KMO=0.932，表明效度不错，并进行因子分析。本次分析主要从乘客可感知的乘车过程各环节进行考虑，乘客满意度下的二级指标定义为“安全、快捷准点、舒适、便利、舒适”。从这五个二级指标进行分析，得出结论：

3.1在安全指标中，乘客对“自动扶梯/电梯使用安全性和稳定性”满意度较高，对“站内是否有效疏导客流”满意度较低，但根据对广州地铁工作人员的调查，车控室中智慧设备的使用，能实时对客流进行监测，有效提示客流拥堵具体位置，对疏导客流有较大的帮助。

3.2在快捷准点指标中，乘客对“列车的准时性”满意度较高，对“列车间隔时间可接受性”满意度较低，主要原因是天河城智慧站平峰时期客流量较少，因此列车间隔时间较长。

3.3在舒适指标中，乘客对车站环境的满意度较高，对“站内空气流通性与温度适宜性”满意度较低。通过对乘客的调查，主要原因是，在高峰时段，客流量较大，车站乘客较多，致使乘客对“站内空气流通性与温度适宜性”满意度较低。

3.4在便利指标中，乘客对“站内各类自助商业设备稳定性”的满意度较高，对“站内店铺的服务及商品质量”满意度较低。通过对乘客的调查，主要原因是，乘客认为部分商铺商品售价略高于市场价以及商铺服务态度有待改善。

3.5在舒适指标中，乘客对“站内各类自助商业设备稳定性”的满意度较高，对“站内店铺的服务及商品质量”满意度较低。通过对乘客的调查，主要原因是，乘客认为部分商铺商品售价略高于市场价以及商铺服务态度有待改善。

通过对智慧车站与传统车站满意度指标的比较分析发现：乘客普遍对普通车站的满意度较高，智慧车站目前主要存在的问题包括：

（1）智慧通道闸机刷脸过闸识别率有待提高;

（2）智能语音购票功能响应时间长，语言识别不够精准;

（3）智能客服使用率较低;

（4）对智慧车站设备的功能介绍宣传力度较低;

（5）部分地铁工作人员对智慧设备熟练度有待提高。

4.广州地铁智慧车站满意度发现建议

4.1通过智慧车站与普通车站满意度指标的对比分析可以发现，智慧车站的乘客满意度略低于普通车站的乘客满意度。针对所发现的问题，下面分别为设备方和运营单位提出改善建议：

首先，建议设备方：

（1）提高闸机的人脸识别率及缩短响应时间;

（2）提高语音售票机的语言识别准确性。

其次，建议运营单位：

（1）扩大智慧车站新增设备的功能介绍宣传，提高设备使用率;

（2）智慧设备使用初期，加强乘客的使用引导;

（3）加强智慧设备的员工使用操作培训，更加注重培训效果。

4.2对于后续广州地铁智慧车站的服务提升我们也提出了几点策略：

（1）建设集中式后台客服中心。首先是通过智能语音应答、乘客信息的可视化、人工智能等手段，利用豐富的客户服务载体，实现与乘客的远程音视频智能语音识别及自动应答交互、后台客服“一对一”的交谈互动。根据乘客的需要，解答客户的疑问，远程指导乘客操作，帮助乘客快速掌握和完成各种业务。

（2）提供多渠道个性化服务。例如除热线电话咨询服务外，乘客可使用地铁APP、微信公众号、官网、邮件、互联网平台等网络化载体，在日常城市生活中，随时随地与地铁客服之间保持畅通的沟通，实现面向对象的精准的乘客个性化服务。

（3）建立快速客服响应服务机制。通过在车站建立快速客服响应服务机制，当设备及后台无法解决乘客服务需求时，后台客服可通过“一键式”快速通知，实现现场“一对一”的精准人工“响应式”专项服务。

（4）加快完善无感支付和无感安检系统。通过一体化智能安检闸机将安检系统与闸机的功能“合二为一”，乘客在经过安检门的同时，闸机对人脸进行识别，乘客通过闸机之后即可取走已经安检过的物品，实现乘客进站安检以及检票过程的无感通行。

（5）解决乘客最后一公里的需求。借助大数据平台，“智慧车站”可通过智能导向设备、地铁APP以及智能客服设备，采用线上线下相结合地方式，为城市轨道交通乘客的最后一公里出行提供精准服务。线上，为乘客精准提供全交通网络地最优换乘解决方案，使乘客可先在客户端确定后续出行方式、明确最优导向路径，精准为每个乘客制定耗时最少、路径最短地最佳出行方案。线下，依托车站内智能客服设备以及智能导向设备，为乘客提供站内换乘、出站接驳等各种出行服务信息，满足不同乘客地多元化需求。

参考文献：

[1]《中国中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》.

[2]《地铁设计规范》（GB50157-2013）.

[3]《城市轨道交通客运服务》（GB/T22486-2008）.

[4]《顾客满意评测模型和方法指南》（GB/她19038-2009）.

[5]《城市公交交通乘客满意度评价方法第3部分：城市轨道交通》（送审稿）.

[6]《新时代城市轨道交通创新与发展》.

[7]《中国城市轨道智慧城轨发展纲要》.

2021年广东省科技创新战略专项资金“攀登计划”项目《基于层次分析法（AHP）的城市轨道交通智慧车站服务质量评价研究—以广州地铁为例》（pdjh2021b0952）