李 豹,金智英

(1.天津市市政工程設(shè)計研究院，天津 300051； 2.南京市城市與交通規(guī)劃設(shè)計研究院股份有限公司北京分公司，北京 100073)

信號交叉口可從時空層面減少人流和車流間的交通沖突，而此處的行人違章過街行為降低了路網(wǎng)節(jié)點處的通行效率，存在較大安全隱患。同時，個體差異會產(chǎn)生不同的交通行為，通過分析不同行人群體的違章規(guī)律，對加強(qiáng)違章行為的管理、提高出行安全性具有重要意義。

信號交叉口行人違章決策群體間差異分析可分為內(nèi)部心理測評、外部行為研究兩個方面，內(nèi)部心理測評注重研究違章行人的心理特性，而外部行為研究需借助觀測手段，解釋不同違章影響因素條件下群體間的行為差異。

違章行人出行決策心理測評差異分析可借助TPB，結(jié)合其個體屬性展開研究。Holland基于TPB分析了違章行人性別與駕駛狀態(tài)因素影響，指出男性更易違章過街，危險感知、出行意識兩因素均會對違章心理造成影響[1]。茍娟瓊在傳統(tǒng)TPB模型中引入“外界感知”因素，發(fā)現(xiàn)青少年與成年人在違章決策及各因素影響程度方面存在明顯差異[2]。王靜運用TPB分析初中生違章行為因素影響程度，為青少年違章行為管理提供了指導(dǎo)[3]。Freeman通過故意違章與無意違章間進(jìn)行對比研究，表明男性主要集中在故意違章，而女性較多屬于無意違章，且女性的從眾違章率更高[4]。Barton結(jié)合該理論分析了人行橫道處各年齡層群體步行速度、違章行為表現(xiàn)等交通特性，探究老年、兒童等弱勢群體的出行規(guī)律性[5]。

既有研究更多的集中于違章外部行為特征分析，通過行為觀測、統(tǒng)計分析方法分析不同道路、交通及環(huán)境條件下行人違章過街特性。邢吉平通過攝影觀測行人違章行為，提取過街紅燈等待時長、過街距離、行人流量以及設(shè)施形式因素建立模型，研究行人過街決策規(guī)律[6]。張智勇指出性別、年齡因素會對行人過街容忍時間產(chǎn)生影響，女性容忍閾值較高，老年人容忍閾值低于青少年及中年[7]。周竹萍利用網(wǎng)絡(luò)理論研究從眾違章行為發(fā)現(xiàn)男性更易引發(fā)他人從眾違章，更容易影響他人過街決策[8]。Dommes發(fā)現(xiàn)性別因素在時間違章方面具有顯著差異，女性遵章意愿更強(qiáng)烈，而空間違章方面性別群體間無顯著差異[9]。Bernhoft調(diào)研對比指出青年人更傾向就近過街，而老年人側(cè)重于利用人行橫道等過街設(shè)施，同時表明兩者間的差異可能源于行為能力[10]。

針對現(xiàn)行研究多集中于行人違章外部行為特性分析，且內(nèi)部心理測評研究側(cè)重于違章決策機(jī)理、群體關(guān)注因素探討，對違章行人群體間決策差異性研究較少。本文結(jié)合行人違章決策機(jī)理及TPB，設(shè)計違章行人調(diào)研問卷指標(biāo)體系，利用獨立樣本T檢驗及單因素方差分析方法，分析不同違章行人群體出行決策差異。

1 數(shù)據(jù)采集與研究方法

1.1 問卷設(shè)計

傳統(tǒng)的行人TPB研究主要從行為態(tài)度、知覺行為控制、主觀規(guī)范等方面展開，分析違章過街決策影響程度，而行人的個體屬性、認(rèn)知觀念、特定出行環(huán)境等條件會間接影響上述三方面。信號交叉口處行人違章決策受到主觀及客觀因素的綜合影響，行人在信號交叉口時通過觀察、分析外界環(huán)境信息，對比出行需求及自我行為能力，根據(jù)出行經(jīng)驗判斷違章收益與風(fēng)險，實施出行決策。因此，改進(jìn)傳統(tǒng)TPB模型，增設(shè)“過去行為”“出行環(huán)境”兩因素，根據(jù)問卷便于理解、數(shù)據(jù)易處理原則，設(shè)計行人違章TPB調(diào)研指標(biāo)李克特5級量表，指標(biāo)體系包含兩部分：違章行人個體屬性，包含性別、年齡、學(xué)歷、駕駛經(jīng)歷；違章決策測評指標(biāo)，包含過去行為、出行環(huán)境、違章態(tài)度、違章意向、主觀規(guī)范、知覺行為控制6項因素下的20項測評指標(biāo)(見表1)。將問卷量化數(shù)據(jù)處理為數(shù)值越低，違章傾向越高。

表1 行人違章決策測評體系

1.2 問卷調(diào)查及檢驗

結(jié)合實地調(diào)研及問詢調(diào)查收集問卷數(shù)據(jù)，根據(jù)觀測問卷信度、效度檢驗，驗證行人違章決策測評問卷的可靠合理性。問卷各潛變量對應(yīng)分量表的信度系數(shù)低于0.6，全部指標(biāo)量表系數(shù)低于0.8時，需調(diào)整指標(biāo)結(jié)構(gòu)。根據(jù)KMO及Barrlett球形檢驗結(jié)果，采取因子分析法檢驗問卷效度，當(dāng)KMO檢驗值不低于0.7時適當(dāng)進(jìn)行因子分析，量表的因子荷載值及累計方差貢獻(xiàn)率應(yīng)高于0.4，反之應(yīng)剔除對應(yīng)指標(biāo)。

1.3 違章決策群體差異性分析

采取獨立樣本T檢驗和單因素方差分析法，驗證信號交叉口行人違章決策群體間的差異性。獨立樣本T檢驗法應(yīng)用于違章行人個體屬性具有兩項分類，依據(jù)方差齊次性檢驗結(jié)果及對應(yīng)Sig值，判斷屬性分組間是否存在差異；單因素方差分析法應(yīng)用于違章行人個體屬性存在多項分組，根據(jù)Sig值判定分組間差異，以方差齊次性檢驗結(jié)果，對應(yīng)選取Tukey HSD、Dunnett T3兩種事后檢驗方法，識別差異性群體。Sig值不大于0.05時表征特定個體屬性下違章決策具有顯著性差異，反之，無顯著性差異。

2 數(shù)據(jù)采集及分析

對武漢市多處信號交叉口進(jìn)行實地問詢調(diào)研，收集有效問卷共計652份，問卷有效回收率為93.14%。問卷數(shù)據(jù)信度檢驗分析結(jié)果顯示各潛變量因素對應(yīng)分量表及全部指標(biāo)總量表信度系數(shù)均大于0.8，滿足檢驗標(biāo)準(zhǔn)。各分量表的KMO檢驗值均高于0.7，表明數(shù)據(jù)適宜進(jìn)行因子分析，分析結(jié)果顯示指標(biāo)因子荷載均達(dá)到0.6以上，指標(biāo)項累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)60%以上，問卷指標(biāo)及結(jié)構(gòu)設(shè)計合理可靠。

對調(diào)研違章行人基本信息進(jìn)行量化，統(tǒng)計結(jié)果顯示樣本結(jié)構(gòu)分布較為均衡，具有一定的代表性，實證性分析具有實踐意義，統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2 調(diào)研對象基本信息

依據(jù)出行環(huán)境因素下測評指標(biāo)選取調(diào)研信號交叉口，從行人信號燈類型、過街距離、行人流量三個方面分析信號交叉口行人違章行為，統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

表3 行人違章行為量化

在綠閃類型行人信號燈、短距離過街、過街行人流量較低條件下，較易引發(fā)違章行為。數(shù)字倒計時信號燈條件下行人違章率低于無數(shù)字倒計時類型，該結(jié)論與Keegan[11]研究結(jié)果相似，而與鄧小勇等[12-14]的研究出現(xiàn)偏差，結(jié)論差異性可能因其他違章影響因素而出現(xiàn)不統(tǒng)一。

3 違章決策群體差異

3.1 性別群體差異性

對性別群體測評指標(biāo)量化數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化分析，發(fā)現(xiàn)男女群體間違章傾向變化的趨勢相近，統(tǒng)計結(jié)果如圖1所示。在違章態(tài)度、主觀規(guī)范、違章意向、過去行為因素下違章傾向差距較??；從知覺行為控制層面看，男性違章傾向相比較高。

圖1 性別群體違章決策水平

選取獨立樣本T檢驗法識別男女群體間違章決策差異，結(jié)果顯示各指標(biāo)Sig值均高于0.05，表明性別屬性對違章決策無顯著影響。

3.2 年齡群體差異性

對年齡群體測評指標(biāo)量化數(shù)據(jù)平均化分析，發(fā)現(xiàn)各年齡群體間違章傾向性存在差別，統(tǒng)計結(jié)果如圖2所示。違章態(tài)度層面，老年更傾向于安全過街；主觀規(guī)范層面，青少年與老年違章傾向較低；知覺行為控制層面，青少年及青年違章傾向性較高；出行環(huán)境層面，行人流量較大時老年人易違章過街；過去行為及違章意向?qū)用妫嗄耆后w違章傾向性較高。

選取單因素方差分析識別各年齡群組間違章決策差異，結(jié)果顯示路況車少、注意力分散、行人流量3項指標(biāo)的Sig值低于0.05，表明年齡屬性對該三種出行條件下違章決策具有顯著影響，分別選取對應(yīng)的事后檢驗方法確定具體群體間差異，檢驗結(jié)果如表4所示。

圖2 年齡群體違章決策水平

潛變量觀測變量年齡組別年齡組別組間均值差標(biāo)準(zhǔn)誤差Sig值TukeyHSD事后檢驗知覺行為控制路況車少18～34歲35～59歲-0.42406*0.132000.00860歲及以上-0.44280*0.132680.005注意力分散18～34歲35～59歲-0.43510*0.150090.020DunnettT3事后檢驗出行環(huán)境行人流量35～59歲60歲及以上-0.32683*0.104940.012

注：*表示年齡群組間均值差達(dá)到0.05的顯著水平

顯著影響的測評指標(biāo)差異性年齡群體間統(tǒng)計分布如圖3所示。在知覺行為控制因素中，路況車少時青年群體自控力較差，自我實施違章行為能力自信度較高，違章傾向強(qiáng)烈；注意力分散過街時青年人較中年違章傾向較高，兩者間違章決策差異性明顯。在出行環(huán)境因素中，行人流量越高違章比例就越低，該指標(biāo)對老年人違章決策的影響性更低。

圖3 測評指標(biāo)年齡群組差異性

3.3 學(xué)歷群體差異性

對學(xué)歷群體測評指標(biāo)量化數(shù)據(jù)平均化進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)各學(xué)歷群體間違章傾向性差距較小，違章決策變化趨勢大體相近，統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。選取單因素方差分析識別各學(xué)歷群組間的違章決策差異，結(jié)果顯示各觀測指標(biāo)Sig值均高于0.05，表明學(xué)歷屬性對違章決策無顯著影響。

3.4 駕駛經(jīng)歷群體差異性

對駕駛經(jīng)歷群體測評指標(biāo)量化數(shù)據(jù)平均化分析，發(fā)現(xiàn)有無駕駛經(jīng)歷群體間違章決策具有明顯差別，指標(biāo)間變化幅度較大，統(tǒng)計結(jié)果如圖5所示。在違章態(tài)度、知覺行為控制、違章意向?qū)用娣矫妫瑹o駕駛經(jīng)歷群體過街決策較為消極，違章傾向更高。

圖4 學(xué)歷群體違章決策水平

圖5 駕駛經(jīng)歷群體違章決策水平

選取獨立樣本T檢驗法識別各駕駛經(jīng)歷群體間違章決策差異，結(jié)果顯示協(xié)管約束、從眾違章、路況車少、注意力分散4項指標(biāo)的Sig值低于0.05，表明駕駛經(jīng)歷屬性對4種出行條件下的違章決策具有顯著影響。顯著影響的測評指標(biāo)差異性、駕駛經(jīng)歷群體間統(tǒng)計分布如圖6所示。主觀規(guī)范因素中，協(xié)管員交通管制出行條件下有駕駛經(jīng)歷時違章傾向性更高，易產(chǎn)生從眾違章行為，可能源自于有駕駛經(jīng)歷行人更了解機(jī)動車駕駛員對違章行人的避讓心理。知覺行為控制因素中，交叉口車輛稀少及過街注意力分散時，無駕駛經(jīng)歷群體在僥幸心理作用下盲目認(rèn)為機(jī)動車會主動避讓違章行人，違章意向較高。

圖6 測評指標(biāo)駕駛經(jīng)歷群組差異性

4 結(jié)束語

以行人違章決策機(jī)理為基礎(chǔ)，設(shè)計違章行人的TPB問卷體系，收集違章行人心理感知及出行交通環(huán)境信息，定量化分析各群體間違章決策差異。發(fā)現(xiàn)性別、學(xué)歷屬性對違章決策無顯著影響，年齡群體在知覺行為控制、出行環(huán)境層面中具有顯著差異，駕駛經(jīng)歷群體在知覺行為控制、主觀規(guī)范因素中具有顯著差異。另外，針對差異性違章群體進(jìn)行違章措施實施的有效性分析有待進(jìn)一步研究。

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