地铁凭借其便利性和高效率能有效分担交通压力,已成为城市交通的战略骨干和城市现代化的标志。近年来地铁线路数量呈“爆发式”增长,但与此不相称的是地铁较高的投入产出比,“入不敷出”依然是普遍状况。“充沛的客运量”是从根本上解决地铁盈利难题的关键要素,其不仅是客运收入的重要保障,还能提高地铁附属资源的商业价值,更是地铁存在意义的证明。提供高质量的服务能保障地铁获得丰沛的客流量,促进地铁可持续发展。以往关于服务质量提升的研究多关注乘客的理性认知,论文则综合考虑乘客的理性需求和感性需求,提出一个整合卡诺模型（Kano模型）与感性工学的地铁服务质量提升决策理论框架,并将该框架用于指导成都地铁服务质量的改善中。首先,论文以综合考虑乘客认知与情感为切入点,结合Kano模型与感性工学理论的特点,对在地铁服务质量提升中将这两种理论进行结合的必要性、合理性与创新性进行阐述,以铺垫后续的研究。为克服传统Kano模型决策支持作用不强的缺点,论文引入量化的分析型Kano模型。其次,论文详细分析了理论框架的实施过程,重点介绍了服务属性空间和乘客感性空间的构建、基于因子分析法的有效性检验、基于逐步回归的感性词与服务属性的关系模型以及IPA分析法。然后,以成都地铁为例,将理论框架用于指导成都地铁服务质量的提升中,采用分析型Kano问卷和基于五点李克特量表设计的问卷收集乘客的理性评价和感性感知,并通过统计软件SPSS分析样本数据。最后,通过计算服务属性的决策指标及其影响的感性词数量,结合IPA分析矩阵,确定出成都地铁当下应重点提升的服务属性并对其进行优先级排序,以帮助地铁运营企业在改善服务时做出合理的资源倾斜。此外,论文还针对需重点提升的服务属性给出了建议。综上所述,论文构建了一种用于地铁服务质量提升决策的理论框架,并将其用于成都地铁服务中,一方面验证了框架的有效性,另一方面帮助运营企业深入理解乘客需求并做出高效的服务改善决策,还为地铁服务质量的相关研究提供了新思路。